repobrain: Give your repo a brain. ChatGPT for your codebase: works in Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf & more.

Das Problem, das dieses Repository adressiert | repobrain

RepoBrain hieß früher Antigravity Workspace Template, und das README beschreibt es als Möglichkeit, einem Repository ein Gehirn zu geben, positioniert als ChatGPT für Ihre Codebase. Das zentrale Design ist eine IDE-übergreifende Repository-Wissens-Engine für fundierte Codebase-Fragen. Dieselbe Wissensebene, gespeichert in einem .repobrain/-Verzeichnis, wird von Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf und anderen Hosts gelesen. Das README stellt dies dem traditionellen Ansatz gegenüber, einem Agenten ein repository-weites grep zu geben und ihn selbst suchen zu lassen; RepoBrain erstellt stattdessen modulbezogene Wissensdokumente und leitet Fragen an den Agenten weiter, der für das betreffende Modul zuständig ist.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 1 für repobrain.

Installation und der dokumentierte Nutzungspfad | repobrain

Das README dokumentiert mehrere Installationswege. Der empfohlene ist der Claude-Code-Plugin-Marketplace: /plugin marketplace add study8677/repobrain und /plugin install repobrain@repobrain, gefolgt von /repobrain:rb-setup zur Auswahl eines LLM-Anbieters und zum Schreiben der .env, /repobrain:rb-refresh zum Aufbau der Wissensbasis und /repobrain:rb-ask für eine Frage. Codex-CLI-Benutzer installieren Engine und CLI manuell und erhalten dieselben vier Slash-Befehle ohne das repobrain:-Präfix. Eine Nur-Kontextdateien-Option funktioniert in jeder IDE und benötigt kein LLM: Sie verwendet rb init, um Vorlagendateien zu injizieren. Das README verweist für vollständige Details auf INSTALL.md, daher ist alles über diese Befehle hinaus dort zu verifizieren.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 2 für repobrain.

Die vier Slash-Befehle | repobrain

Das Plugin liefert dieselben vier Slash-Befehle an Claude Code und Codex CLI. rb-setup übernimmt die Erstkonfiguration, wählt interaktiv den LLM-Anbieter und schreibt .env mit OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY, OPENAI_MODEL und RB_ASK_TIMEOUT_SECONDS. rb-refresh baut die Projekt-Wissensbasis auf oder aktualisiert sie inkrementell, wobei die erste Aktualisierung automatisch .repobrain/ erstellt, ohne separaten Init-Schritt. rb-ask ist der Hauptzweck des Plugins: Es leitet eine Frage an den richtigen ModuleAgent weiter und liefert eine Antwort, die auf tatsächlichem Quellcode mit Dateipfaden und Zeilennummern basiert. rb-init erstellt ein neues Multi-Agent-Repository aus der Vorlage, was das README von rb-refresh auf einem bestehenden Projekt unterscheidet. Wenn Installation oder Anbieter-Setup falsch aussehen, wird rb doctor --workspace . empfohlen.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 3 für repobrain.

Wie rb-refresh die Wissensbasis aufbaut | repobrain

rb-refresh führt eine Acht-Schritte-Pipeline aus. Es scannt die Codebase nach Sprachen, Frameworks und Struktur; generiert conventions.md und structure.md; baut einen Wissensgraphen; und schreibt Dokument- und Datenindizes. Der Kernschritt ist die LLM-Vollkontext-Analyse: Dateien werden nach Importgraph, Verzeichnisnähe und Dateinamenpräfix gruppiert, und jedem Sub-Agenten werden etwa 30K Token verwandten Codes vorgeladen. Jeder Sub-Agent liest den vollständigen Quellcode und schreibt ein umfassendes Markdown-Wissensdokument in agents/*.md. Große Module erzeugen mehrere Agentendokumente statt sie zusammenzuführen oder zu komprimieren. Ein GitAgent analysiert dann die Git-Historie in _git_insights.md, und ein Map Agent erzeugt map.md als Routing-Index. Das README gibt an, dass die Erkennung vollständig sprachunabhängig ist, reine Verzeichnisstruktur-Modulererkennung ohne AST-Parsing oder Regex und ohne sprachspezifische Marker wie __init__.py.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 4 für repobrain.

Wie rb-ask Antworten routet und synthetisiert | repobrain

Im rb-ask-Ablauf liest der Router map.md, wählt relevante Module aus, liest die entsprechenden agents/*.md-Dokumente, und das LLM erzeugt eine Antwort mit Code-Referenzen. Mehrere Agentendokumente werden parallel gelesen und ein Synthesizer kombiniert die Antworten. Wenn Agentendokumente noch nicht generiert wurden, fällt der Ablauf auf den Legacy-Router zum ModuleAgent/GitAgent-Schwarm zurück. Das README betont, dass Antworten Dateipfade und Zeilennummern enthalten. Wenn die Wissensbasis fehlt, gibt rb-ask eine no-index- oder leere Antwort zurück, und das README weist an, zuerst rb-refresh auszuführen.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 5 für repobrain.

IDE-Kompatibilität und MCP-Integration | repobrain

Die Architektur ist in Dateien kodiert. rb init generiert AGENTS.md als einziges Verhaltensregelwerk plus dünne Bootstrap-Dateien für Cursor (.cursorrules), Claude Code (CLAUDE.md), Windsurf (.windsurfrules), VS Code + Copilot (.github/copilot-instructions.md), Gemini CLI und Codex (AGENTS.md), Cline (.clinerules) und Google Antigravity (.repobrain/rules.md). Native Plugins decken derzeit Claude Code und Codex CLI ab; andere Umgebungen verwenden dieselben Repository-Wissensartefakte statt host-spezifischer Plugin-Pakete. Ein optionaler rb-mcp-Server stellt ask_project- und refresh_project-Tools für MCP-fähige Hosts bereit. Das Repository enthält auch einen MCP-Client, der Agenten die Verbindung zu externen MCP-Servern ermöglicht, aber nur wenn MCP_ENABLED=true gesetzt ist, und rb-ask verbindet sich nur bei RB_ALLOW_MCP=true automatisch. Das README warnt, dass aktivierte stdio-MCP-Server die Prozessumgebung erben und als lokale Berechtigungscodes behandelt werden sollten.

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Benchmark, Lizenz und Dokumentationssprachen | repobrain

Das README dokumentiert einen asymmetrischen Benchmark vom 2026-05-09 an drei realen Python-Codebasen: fastapi/fastapi, psf/requests und fastapi/sqlmodel. Jedes Tool beantwortete dieselben 36 Fragen in drei Schwierigkeitsstufen mit gpt-5.5 bei hoher Reasoning-Anstrengung, wobei Codex als Bewerter mit einer 4-Achsen-0-3-Rubrik fungierte. RepoBrain erzielte 179/180 bei Faktenabfragen, 116/144 bei Synthese-Fragen und 105/108 bei Audit-Fragen; Codex 179/180, 144/144 und 104/108; Claude Code 178/180, 136/144 und 98/108. Das README berichtet eine mittlere Latenz von 56 Sekunden pro Faktenfrage für RepoBrain gegenüber 119 für Codex und 42 für Claude und beschreibt RepoBrain als 2,1-mal schneller als Codex bei Faktenfragen. Der vollständige Bericht liegt unter artifacts/benchmark-2026-05-09/REPORT.md. Das Repository ist MIT-lizenziert, und der Lizenztext gewährt Rechte zur Nutzung, Vervielfältigung, Änderung, Zusammenführung, Veröffentlichung, Verbreitung, Unterlizenzierung und zum Verkauf von Kopien, stellt die Software jedoch ohne Gewährleistung bereit. Dokumentation ist auf Englisch, Chinesisch und Spanisch verfügbar.

Bei study8677/repobrain sollte dieser Punkt direkt anhand der README-Beispiele geprüft werden. Der dokumentierte Befehl, die genannte Konfigurationsdatei und die sichtbare Ausgabe bilden dabei die konkrete Vergleichsbasis; allgemeine Versprechen des Projektnamens ersetzen diese Beobachtung nicht. Prüfpunkt 7 für repobrain.

Redaktionelles Fazit

Geeignet ist repobrain für Teams, deren Aufgabe zu den im README beschriebenen Eingaben, Laufzeiten und Integrationen passt. Nicht geeignet ist das Projekt als Ersatz für ungeprüfte Produktionsannahmen. Zuerst sollten der dokumentierte Einstieg, die zentrale Ausgabe und der für repobrain genannte Integrationspunkt in einer kleinen Testumgebung ausgeführt werden.

Offizielle Quellen

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes