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Für AI-first-Teams

10 Minuten bis zum ersten Proof Candidate: Ihr Agent verwendet Ihren PR-Verlauf.

Starten Sie in einem Repo, extrahieren Sie die erste Teamregel lokal, verbinden Sie Ihre lokale KI-CLI über MCP, sehen Sie dann einen vertrauenswürdigen Fix als Vorschau und prüfen Sie das Proof-Setup.

difflore verwandelt gemergte PR-Reviews in quellenverknüpfte Teamregeln, die dein Coding-Agent beim Editieren liest — und nach dem Kaltstart lassen die Korrekturen aus Live-Agent-Sessions den Regelsatz weiter wachsen. Der erste Lauf dreht sich um Evidenz, nicht um Setup-Theater: ein lokaler Import, ein Recall-Pfad, eine Patch-Vorschau und ein Dashboard mit Belegen, wenn du Cloud wählst.

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Verwenden Sie dies als Repository-förmigen Ausgangspunkt und ersetzen Sie es dann durch das GitHub-Repository, das Sie während der Installation auswählen.

Funktioniert mitCursorClaude CodeCodex CLICopilot CLIGemini CLIWindsurfWarp
difflore rules — Regelbibliothek im Terminal mit Herkunfts-Badges (PR-Review, Live-Session) und Evidenz-Detailbereich
$ difflore rules·Onboarding passiert in deinem Terminal

Der 10-minütige Proof-Candidate-Pfad

Fünf konkrete Kontrollpunkte, ein Repo, ein Terminal. Sie enden mit einem gespeicherten Review-Muster, das gegen den Code vorgeprüft wurde.

  1. 01

    Review-Historie lokal importieren

    2 Min

    Installieren Sie es in einem Repo und importieren Sie die ersten 50 zusammengeführten PR-Reviews lokal, damit difflore Regeln extrahieren kann, bevor etwas hochgeladen werden muss.

    $ difflore import-reviews --max-prs 50
  2. 02

    Extrahieren Sie die ersten Regeln

    3 Min

    Sieh, wie quellenverknüpfte Regelkandidaten aus echten Review-Kommentaren auftauchen: was dein Team ablehnt, bevorzugt und wiederholt. Genehmige dann nur die, die bleiben sollen.

    $ difflore rules
  3. 03

    Verdrahten Sie lokale AI CLI / MCP

    1 Minute

    Registrieren Sie difflore mit Cursor, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Agenten.

    $ difflore init --agents
  4. 04

    Führen Sie einen echten Fix durch

    3 Min

    Richte difflore auf einen echten Working-Tree-Diff und sieh dir eine Patch-Vorschau an, die auf den gerade gelernten Regeln basiert. So siehst du, dass die Regel genau beim richtigen Code auslöst.

    $ difflore fix --preview
  5. 05

    Siehe Impact

    1 Minute

    Öffne die Impact-Oberfläche: importierte Regeln, Coverage und Agent-Recalls, jeweils mit quellenverknüpfter Evidenz.

    $ difflore impact

Führe dann einen echten Fix aus und öffne den Nachweis. Der vollständige Fünf-Schritte-Pfad wird auf größeren Bildschirmen angezeigt.

Was du bekommst

Open Source. Local-first. Für die Agents gebaut, die du bereits nutzt.

Lizenz
Apache 2.0
ein Rust-Binary, OSS-Runtime
Agenten
12
Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI...
Speicher
Lokal
Standardmäßig SQLite

Regeln bleiben auf deinem Rechner, außer du verbindest Cloud Sync explizit.

In 60 Sekunden starten

MCP server installieren, dann PR-Kommentare importieren

Local-first. Folge der Installationsanleitung lokal; Cloud kommt dazu, wenn das Team gemeinsame Regel-Freigaben braucht.

~/your-repoShell
# 1. installieren (Rust-Toolchain, ~45s Cold Compile)
$ curl -fsSL https://difflore.dev/install.sh | sh

# 2. Repo und Agent-Integrationen initialisieren
$ cd your-repo && difflore init
 ✓ Provider konfiguriert · Agents erkannt · persönliche Regeln bereit

# 3. Review-Historie lokal importieren
$ difflore import-reviews --max-prs 50
 → quellenverknüpfte Regeln lokal extrahiert; Upload nur bei Cloud-Sync

# 4. Regeln im Terminal prüfen und freigeben
$ difflore rules
 ● Regel-Liste mit Origin-Farben, Quelllinks, nächster Befehl vorgeschlagen

# Optional: Cloud verbinden, wenn Team-Sync gebraucht wird
$ difflore cloud login
 ✓ Gerät für Sync und Proof Receipts verbunden
Nach Installation offline nutzbarVerwaltete AI-NutzungQuellcode bleibt auf deinem Rechner
Häufige Fragen

Was Teams vor dem Signup fragen

Klare Antworten. Kein Marketing-Ausweichen.

Die Kern-CLI läuft lokal. Indexing, Retrieval und Rule Injection arbeiten gegen einen lokalen SQLite-Index. Cloud speichert nur explizit synchronisierte Regeln, PR-Review-Metadaten und Recall-Signale. Rohdateien werden nicht hochgeladen.

Nein. Lokale Arbeit passiert in der OSS CLI: difflore status zeigt Überblick und nächsten Schritt, difflore rules dient zum Prüfen und Freigeben von Regeln - direkt im Terminal. Das Web-Dashboard ist nur für Team-Kollaboration gedacht.

Etwa 60 Sekunden. Installiere difflore, initialisiere dein Repo, registriere MCP für erkannte Agents und öffne das Terminal-Dashboard.

12 AI-Coding-Tools out of the box: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, Goose, OpenCode, Copilot CLI, Crush, Roo Code, Warp und Antigravity. Jeder MCP-kompatible Agent kann sich verbinden.

Das sind statische, handgeschriebene Dokumente. difflore extrahiert Regeln aus echten Review-Verläufen und hält sie aktuell, wenn sich Teamstandards ändern.

Alles, was dein LLM lesen kann. difflore ist sprachagnostisch und funktioniert mit TypeScript, Rust, Python, Go, Swift und Kotlin.

Die lokale Runtime ist kostenlos. Cloud-Preise richten sich nach dem Team-System-of-Record: gehostete Regelkapazität, Freigabe-Workflow, Evidenzketten-Herkunft, Reviewer-Context-Verteilung, CI-Gate und Support. BYOK ist verfügbar. Aktuelle Konditionen für Free OSS, Starter, Growth, Team und Enterprise stehen auf /pricing.

Noch unsicher? Schreib an [email protected] und wir machen eine 15-Minuten-Demo mit deinem Repo.

Dein Agent liest heute Abend deine PR-Historie.

Die lokale Open-Source-Runtime bleibt kostenlos. Cloud-Pläne ergänzen das Team-System-of-Record: Freigabe-Workflow, Evidenzketten-Herkunft, Reviewer-Context-Verteilung und ein CI-Gate. Aktuelle Preise für Free OSS, Starter, Growth, Team und Enterprise stehen auf /pricing.

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