Mit pi.dev arbeiten

pi.dev ist ein Coding Agent im Terminal. Er kann Dateien lesen und ändern sowie Befehle ausführen. In der Online-Entwicklungsumgebung ist Pi bereits installiert.

Im richtigen Projekt starten

Wenn ihr auf eurem eigenen Computer arbeitet, öffnet ein Terminal im Projektordner und startet Pi (Alles nach # ist ein Kommentar und muss nicht eingegeben werden):

cd pfad/zu/eurem-projekt # Change Directory - Ordner ändern - Hiermit navigiert ihr in den Ordner eures Projekts. Wenn ihr die Online-Entwicklungsumgebung nutzt, ist der Projektordner bereits geöffnet, und ihr könnt diesen Schritt überspringen.
pi # Startet den Coding Agent pi.dev.

Pi darf auf alles in diesem Ordner zugreifen. Startet ihn deshalb nicht in einem übergeordneten Ordner mit privaten oder fremden Dateien.

Wenn ihr Pi beenden wollt, drückt Strg+C. Pi merkt sich den Gesprächskontext nur während der laufenden Sitzung. Wenn ihr Pi neu startet, beginnt es wieder mit einem leeren Kontext. Verwendet pi resume, um trotzdem den letzten Gesprächskontext zu laden.

Bei bestehenden Projekten: Zuerst orientieren, dann ändern

Lasst Pi vor der ersten Änderung die vorhandene README.md, die Projektstruktur und die verfügbaren Prüfbefehle untersuchen:

Lies die README und untersuche das Projekt. Erkläre mir kurz, wie es aufgebaut ist.

Gebt danach einen überschaubaren Auftrag. Lasst Pi die Änderung selbst prüfen und bittet um eine kurze Zusammenfassung der betroffenen Dateien.

Projektregeln festhalten

Wiederkehrende Regeln gehören in eine AGENTS.md im Projekt:

# Projektregeln

- Führe nach Änderungen `npm run check` aus.
- Ändere keine Datesatz-dateien.
- Halte API-Keys aus dem Repository.

Ihr könnt auch Pi darum bitten, die Regeln in der AGENTS.md zu dokumentieren. So müsst ihr wichtige Rahmenbedingungen nicht in jedem Prompt wiederholen.

Hackathon-Skills installieren

Skills geben Pi zusätzliches, auf diesen Hackathon zugeschnittenes Wissen. Die beiden Daten-Skills erklären Pi, wie es den Festival-Datensatz korrekt verknüpft und wie es die auf der Hackathon-Website angebotenen Linz-Datensätze einschließlich ihrer Kurz-Dokumentationen findet und sicher herunterlädt.

Öffnet ein Terminal im Ordner eures Projekts und installiert beide Skills mit skills.sh:

npx skills@latest add BenjaminDerProgrammierer/ars-26-hackathon \
  --skill ars-dataset hackathon-datasets \
  --agent pi \
  --yes

npx lädt das aktuelle skills-Werkzeug bei Bedarf automatisch. Der Befehl installiert die Skills nur für dieses Projekt unter .pi/skills/ und legt eine skills-lock.json an. Die Installation enthält Programme und Anweisungen, die der Agent ausführen darf.

Startet Pi danach neu, damit es die neuen Skills sicher erkennt:

pi

Nennt den passenden Skill am besten ausdrücklich. Zum Beispiel:

Verwende den Skill hackathon-datasets. Finde den passendsten Datensatz für eine Karte mit Trinkbrunnen, lies zuerst alle Hinweise und verlinkten Kurz-Dokumentationen auf der Hackathon-Website und lade danach die aufbereitete Datei in den Ordner data/. Erkläre mir Felder und wichtige Einschränkungen, bevor du Code änderst.

Für den laufend aktualisierten Festival-Programmdatensatz:

Verwende den Skill ars-dataset. Lade den aktuellen Export herunter, prüfe ihn und erkläre mir die sicheren Verknüpfungen für Projekte, Orte und Kalender. Ändere noch keinen Code.

Aktualisiert die installierten Projekt-Skills später mit:

npx skills@latest update --project --yes

Falls npx nach einer Bestätigung zur Installation des skills-Pakets fragt, bestätigt diese. Bei einem Netzwerkfehler prüft zuerst, ob GitHub und npm im Terminal erreichbar sind, und führt denselben Befehl erneut aus.

Mini-Projekt: Festival-Kalender

Probiert den kompletten Ablauf an einem kleinen Projekt aus. Erstellt einen leeren Ordner, startet Pi darin und gebt ihm diesen Auftrag:

Verwende den Skill ars-dataset. Erstelle eine möglichst kleine Vite-App mit Plain TypeScript, die den aktuellen Festival-Datensatz lädt und alle sicher verknüpften öffentlichen Termine nach Tagen gruppiert als Kalender anzeigt. Nutze die Datums- und Join-Logik des Skills, respektiere link_allowed und zeige einen verständlichen Leerzustand, wenn der Export keine gültigen Termine enthält. Führe danach den Build aus.

Eine fertige Minimalversion könnt ihr als ZIP-Datei herunterladen. Nach dem Entpacken installiert ihr den ars-dataset-Skill im Projektordner und startet die App:

npm install
npm run dev

Vor jedem Start holt das Beispiel den aktuellen Export. Der Browser lädt nur die vom Skill vorbereiteten öffentlichen Kalenderzeilen. Das ist absichtlich ein zweistufiger Ablauf: Die Datumsangabe steckt im Export nur in einem menschenlesbaren Textfeld, und derzeit lassen sich die öffentlichen Kalenderzeilen nicht sicher mit öffentlichen Projekten verbinden. Das Beispiel erfindet deshalb keine Titel oder Termine, sondern zeigt bis zu einer Reparatur des Exports den Leerzustand.

Den Überblick behalten

• Brecht einen falschen Weg früh mit Ctrl+C ab.
• Ändert jeweils nur eine klar abgegrenzte Funktion.
• Seht euch Änderungen an, bevor ihr sie übernehmt.
• Speichert funktionierende Zwischenstände regelmäßig mit Git.
• Startet eine neue Sitzung, wenn der alte Gesprächskontext nicht mehr hilft.
• Gebt API-Keys nur über die dafür vorgesehene sichere Konfiguration weiter.

Pi kann Arbeit beschleunigen, aber nicht entscheiden, ob eure Daten, Sicherheitsannahmen und Projektergebnisse korrekt sind. Prüft eure Demo selbst.

Als nächstes: Vibe Coding und Prompts

Als nächstes lernt ihr, wie ihr eure Ideen in überprüfbare Schritte zerlegt und einen Coding Agent sinnvoll anleitet. Lest dazu das Tutorial „Vibe Coding und Prompts“.