Schluss mit verschwendeter Zeit und verschwendeten KI-Tokens.
Der richtige Kontext
für jede Aufgabe.
Nicht zu wenig, nicht zu viel.
Fehlender Kontext erzeugt Fehler. Zu viel Kontext erzeugt Rauschen und Kosten und kann zu Abweichungen beitragen. Veralteter oder falscher Kontext verursacht Nacharbeit.
AuzzurA DM – gemeinsame Kontextschicht für Teams aus Menschen und KI. DM hilft Menschen und verbundenen Agenten, mit relevantem, aktuellem, aufgabenspezifischem Wissen zu arbeiten, statt immer wieder zu suchen und neu zu erklären.
Arbeitsbereich- Kontext hineinRichtiger, aktueller, zulässiger Kontext
- Arbeit von Mensch + KIMenschen und Agenten erledigen die Aufgabe
- AgentenberichtErkenntnisse kommen als Vorschlag zurück
- Prüfen & WiederverwendenMenschen geben frei; die nächste Aufgabe nutzt es
Die nächste Aufgabe startet mit besserem Kontext. Agenten schlagen vor; Menschen geben frei, was vertrauenswürdig wird. Eine vollautomatische Übernahme von Berichten wird nicht behauptet.
Ihre Informationen existieren vielleicht schon. Die Herausforderung ist zu wissen, was jetzt zählt.
Gute Dokumentation sagt einer Person oder einem Agenten nicht, welcher Teil für diese Aufgabe gilt, ob er noch aktuell ist oder ob sie ihn nutzen dürfen. Also wird dasselbe wieder gesucht und erneut erklärt.
- Zu wenig
Fehlender Kontext erzeugt Fehler.
Die Arbeit beginnt ohne die Randbedingung, Entscheidung oder Ausnahme, die das Team bereits kannte.
- Zu viel
Zu viel Kontext erzeugt Rauschen und Kosten.
Lange Verläufe und irrelevante Dateien begraben, was zählt, verbrennen Tokens und können zu Abweichungen beitragen.
- Veraltet oder falsch
Veralteter Kontext verursacht Nacharbeit.
Ersetzte Entscheidungen und abgelaufene Annahmen sehen weiterhin aktuell aus – bis jemand die Arbeit noch einmal machen muss.
Der richtige Kontext ist relevant für die Aufgabe, aktuell, für die nutzende Person oder den nutzenden Agenten zulässig und schon da – ohne erneutes Erklären.
Branchenstudien zum Problemfeld.
Dies sind unabhängige Umfrageergebnisse zur Suche nach Informationen und zu fast richtigen KI-Ergebnissen. Es sind keine für DM gemessenen Ergebnisse, und sie belegen keine Ursache.
- 25%
ihrer Zeit verschwenden Führungskräfte und Teams laut Atlassian allein mit der Suche nach Antworten.
Befragung von 12.000 Wissensarbeitern und 200 Führungskräften.
Atlassian · State of Teams 2025 (öffnet in neuem Tab) - 66%
berichten von Frust über KI-Lösungen, die fast richtig sind, aber eben nicht ganz.
Mehrfachauswahlfrage zu Frustrationen mit KI-Werkzeugen; Anteil der Befragten, die diese Frage beantwortet haben.
Stack Overflow · Developer Survey 2025, AI (öffnet in neuem Tab) - 45%
berichten, dass das Debuggen von KI-generiertem Code zeitaufwendiger ist.
Dieselbe Mehrfachauswahlfrage; angegeben als 45,2 % der Befragten.
Stack Overflow · Developer Survey 2025, AI (öffnet in neuem Tab)
Wissen zu speichern ist eine Sache. Den richtigen Kontext für die Aufgabe zu liefern, eine andere.
Ein Coding-Agent bekommt dasselbe Ticket zweimal. Schalten Sie den Kontext ein und sehen Sie, wie sich das Ergebnis ändert.
Vom Team bereits festgelegt
Beispielhafte Agentenausgabe
Nichts davon ist ein Programmierfehler. Der Code kompiliert und die Tests laufen durch – und jede Zeile bricht etwas, das das Team bereits geklärt hatte.Derselbe Agent, dieselbe Aufgabe. Die freigegebenen Decisions, Rules und Skills des Teams haben die Arbeit erreicht, deshalb folgt das Ergebnis ihnen.
Beispielszenario, kein Benchmark und kein Messergebnis. Es wird nicht behauptet, dass jeder KI-Fehler ein Kontextproblem ist.
Der richtige Kontext hinein. Wertvolle Erkenntnisse zurück.
Die nächste Aufgabe baut auf dem auf, was die letzte gelernt hat. Freigegebener Kontext geht hinein; verbundene Agenten melden Erkenntnisse als strukturierten Vorschlag zurück; Menschen prüfen, was wiederverwendbar wird.
Das Lesen freigegebenen, anwendbaren Kontexts braucht keine neue Freigabe. Neues Wissen schon, bevor ihm vertraut wird. Das Verbinden eines Agenten erfolgt immer ausdrücklich.
Heute in DM verfügbar
- Rules
- Skills
- Decisions
- Repository-Intelligenz
- Architekturkontext
- Prepare Context
- Agentenzugriff über MCP
In Arbeit
- Memory auf demselben Produktpfad
Datei-Upload für Mandanten
Ergebnis der Aufgabe eines verbundenen Agenten
- Geliefert
- Upload-Pfad implementiert
- Offene Frage
- 1
Schemaänderung nötig: Der Upload-Pfad braucht eine neue Metadatenspalte, deshalb wurde sie nach der bestehenden Review-Regel des Teams zur Prüfung eingereicht.
Vorgeschlagen als Decision, die den gewählten Ansatz festhält, mit angehängtem Aufgabennachweis. Nichts gilt als vertrauenswürdig, bevor eine Person es freigibt.Den Kreislauf im Produkt sehen.
Der Kontext wird für die Aufgabe vorbereitet, Erkenntnisse kommen als Vorschlag zurück, und eine Person gibt frei, worauf sich die nächste Aufgabe verlassen kann.
Die Bildschirme zeigen die echte DM-Oberfläche mit einem vorbefüllten synthetischen Arbeitsbereich. Keine Kundendaten.
Eine Einführung in 44 Sekunden.
Warum Kontext zwischen Menschen, Werkzeugen und KI-Agenten verloren geht – und wie gemeinsamer Kontext nützliche Erkenntnisse in Bewegung hält.
Video, Untertitel und Transkript sind auf Englisch.
Beschreibendes Transkript
Vollständiges Transkript lesen, einschließlich der Vorgänge auf dem Bildschirm
Demo environment · synthetic workspace and data · backend responses are simulated. This short introduction uses illustrative motion graphics, not product UI. It shows no customer data, real AI agent, revenue or measured outcome.
This is a short homepage introduction to DM. The opening shows why useful team context can disappear between people, tools and AI agents; the closing states the shared-context promise for human and AI teams.
00:00–00:09 · Hook
On screen: An illustrative motion graphic labelled “Illustrative graphic · not product UI”. A task card changes from “Your AI agent can write code in minutes.” to “But does it know what your team already knows?” and then “The reason is stale, buried, or in someone's head.” Supporting labels show an agent working, an agent finished, and context scattered across a wiki page, chat thread, ticket and someone's head.
Narrator: Your AI agent can write code in minutes.
Narrator: But does it know what your team already knows?
Narrator: The reason is stale, buried, or in someone's head.
00:09–00:18 · Buried
On screen: An illustrative motion graphic labelled “Illustrative graphic · not product UI”. An agent report becomes a long report, then the session closes and the useful learning is left behind.
Narrator: When it finishes, what it learned lands in one more long report.
Narrator: Then the session ends, and the useful part is lost.
00:18–00:26 · Both ways
On screen: An illustrative motion graphic labelled “Illustrative graphic · not product UI”. People, tools and AI agents are shown as separate sources of decisions, documents, chat, repositories, prompts and sessions before DM connects the context.
Narrator: Context breaks in both directions.
Narrator: DM, from AuzzurA, keeps it moving between people, tools and AI agents.
00:26–00:38 · The loop
On screen: An illustrative motion graphic labelled “Illustrative graphic · not product UI”. Arrows show context going into work and learning coming back: team knowledge, Prepare Context, work outside DM, proposals, human review, trusted context and the next task.
Narrator: DM prepares what applies to the task.
Narrator: A person or an agent does the work.
Narrator: What it learns comes back as a proposal.
Narrator: People decide what becomes trusted.
Narrator: The next task starts with it.
00:38–00:44 · Close
On screen: The DM mark, “Shared context for human and AI teams.”, “DM by AuzzurA”, and the call to action “Explore the product · auzzura.com/product”.
Narrator: Shared context for human and AI teams.
Narrator: DM, by AuzzurA.
Wie es weitergeht
- 01 / Für Builder
Schluss mit dem ständigen Neuerklären des Projekts.
Nehmen Sie Entscheidungen und Randbedingungen über Coding-Agenten und Aufgaben hinweg mit.
Für Builder - 02 / Für Engineering-Teams
Teamvorgaben aktuell halten.
Sehen Sie, wo gemeinsamer Kontext in echten Team-Workflows zuerst bricht.
Anwendungsfälle entdecken - 03 / Das Produkt
Sehen, was DM heute kann.
Rules, Skills, Decisions, Repository-Intelligenz – und wie jedes davon gekennzeichnet ist.
Das Produkt ansehen
Geben Sie der nächsten Aufgabe einen besseren Startpunkt.
Nutzen Sie, was Ihr Team bereits weiß. Bringen Sie nützliche Erkenntnisse zurück. Halten Sie den Kontext zwischen Menschen, Werkzeugen und KI-Agenten in Bewegung.
Nur der Kontext, den eine Person oder ein verbundener Agent nutzen darf. Vertrauen & Sicherheit