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# LLM-unterstützte Entwicklung

Verwenden Sie KiloCenter mit LLM-Coding-Assistenten — llms.txt- und llms-full.txt-Zusammenfassungen für ChatGPT, Claude, Copilot, Cursor.

### Überblick

KiloCenter wird mit maschinenlesbaren Projektzusammenfassungen ausgeliefert, die für den Einsatz mit Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude, Copilot, Cursor und anderen KI-Coding-Assistenten konzipiert sind. Diese Dateien geben einem LLM genügend Kontext über das Projekt, um funktionierenden Integrationscode zu generieren, Architekturfragen zu beantworten und bei der Fehlersuche zu helfen, ohne die gesamte Codebasis lesen zu müssen.

### Dateien

Im Repository-Stammverzeichnis werden zwei Dateien bereitgestellt:

| Datei           | Größe        | Zweck                                                                                                                  |
| --------------- | ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `llms.txt`      | \~100 Zeilen | Prägnante Projektzusammenfassung — Architektur, Bereitstellung, API-Übersicht, wichtige Verzeichnisse                  |
| `llms-full.txt` | \~350 Zeilen | Umfassende Referenz — alle RPC-Domänen, MQTT-Themen, Protokolldetails, Konfigurationsparameter, Sicherheit, Onboarding |

### Anwendung

#### Mit chatbasierten LLMs (ChatGPT, Claude)

Fügen Sie den Inhalt von `llms.txt` (oder `llms-full.txt` für tiefergehende Fragen) zu Beginn Ihrer Unterhaltung ein:

```
Hier ist Kontext zum KiloCenter-Projekt, mit dem ich arbeite:

<Inhalt von llms.txt einfügen>

Hilf mir nun, einen Python-Client zu schreiben, der Uplink-Nachrichten streamt.
```

#### Mit IDE-Assistenten (Copilot, Cursor, Cline)

Die meisten KI-gestützten IDEs können Kontextdateien automatisch erkennen. Fügen Sie `llms-full.txt` es zum Stammverzeichnis Ihres Projekts hinzu oder verweisen Sie in der Kontextkonfiguration Ihres Assistenten darauf. In Cursor können Sie es beispielsweise zu `.cursorrules` oder direkt in einem Prompt darauf verweisen.

#### Mit Claude Code

Klonen Sie das Repository und starten Sie Claude Code aus dem Projektstammverzeichnis. Es erkennt automatisch `llms.txt` und `llms-full.txt` für den Projektkontext.

### Wobei das LLM helfen kann

Mit `llms.txt` geladen ist, kann ein LLM:

* **gRPC-Client-Code generieren** in jeder Sprache mithilfe der Proto-Definitionen und der API-Referenz
* **MQTT-Consumer schreiben** mit korrekten Topic-Mustern und Payload-Formaten
* **Helm-Values-Overrides erstellen** für Ihre spezifische Infrastruktur
* **Konnektivitätsprobleme debuggen** unter Verwendung der Portzuordnung und der Health-Check-Endpunkte
* **MIOTY-Protokollkonzepte erklären** wie BSSCI-Three-Way-Handshakes, EUIs und Sitzungsschlüssel
* **Docker-Compose-Varianten erstellen** für verschiedene Bereitstellungsszenarien

### Beispiel-Prompts

**Einen Go-gRPC-Client generieren:**

```
Schreiben Sie unter Verwendung der KiloCenter-gRPC-API auf Port 9090 ein Go-Programm, das
alle Basisstationen auflistet und deren EUI sowie Online-Status ausgibt.
```

**Einen MQTT-Uplink-Consumer schreiben:**

```
Schreiben Sie ein Python-Skript, das alle Uplink-Nachrichten von
KiloCenters MQTT-Broker abonniert und die Endpoint-EUI, den Payload-HEX-Wert,
und den RSSI für jede Nachricht protokolliert.
```

**Eine Bereitstellung debuggen:**

```
Mein KC-Core-Pod liefert bei der Readiness-Prüfung unter /health/ready einen 503 zurück.
KC-Identity und PostgreSQL laufen. Was sollte ich prüfen?
```

**Ein Helm-Override erstellen:**

```
Ich habe PostgreSQL unter db.internal:5432 und Redis unter cache.internal:6379.
Erstellen Sie eine minimale Helm-Values-Datei für eine Produktionsbereitstellung mit
Ingress auf kilocenter.mycompany.com unter Verwendung des nginx-Ingress-Controllers.
```

### Kontext aktuell halten

Das `llms.txt` und `llms-full.txt` Dateien werden zusammen mit der Dokumentation gepflegt. Wenn sich die API-Oberfläche, das Bereitstellungsmodell oder die Architektur ändert, werden diese Dateien aktualisiert, um den aktuellen Stand widerzuspiegeln. Verwenden Sie immer die Version aus dem Branch, mit dem Sie arbeiten.


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.kiloiot.io/kilo-docs-de/kilo-center/kilo-mioty-service-center/integrations/llm-assisted-development.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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