BOB

Dein eigener KI-Coding-Assistent in VS Code — mit voller Kontrolle über Modelle, Terminal, Dateisystem, Memory, Backlog, Code-Reviews und mehr.

Was ist BOB?

BOB ist eine VS Code Extension (bob-ai auf dem Marketplace), die dir einen vollwertigen KI-Agenten direkt in der Sidebar bereitstellt — unabhängig von GitHub Copilot, vollständig unter deiner Kontrolle.

Du schreibst deine Frage oder Aufgabe im Chat, und der Assistent handelt selbstständig: Er liest und schreibt Dateien, führt Terminal-Befehle aus, sucht im Web, verwaltet Aufgaben, lässt Änderungen von Review-Agenten prüfen und arbeitet iterativ bis die Aufgabe erledigt ist.

Highlights

Multi-Provider: Azure AI Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, jeder OpenAI-kompatible Server (LM Studio, Ollama, vLLM, llama.cpp, Groq, Mistral, DeepSeek, …)
GLM/Zhipu-Kompatibilität: Spezielle Unterstützung für ChatGLM-Modelle mit automatischem Tool-Calling-Fallback
Agentic Tool Calling: Vollautomatischer Agent-Loop mit bis zu 200 Tool-Runden pro Prompt
Sub-Agents: Parallele Sub-Agent-Ausführung für komplexe, mehrstufige Aufgaben
Built-in System Prompts: Vorgefertigte System-Prompts für Default, SQL/PostgreSQL, Python, TypeScript/JavaScript und Terraform/IaC — editierbar und zurücksetzbar
Workspace Memory: Persistentes Projektgedächtnis mit täglichen Logs
Product Planning: Strukturierte Pläne mit automatischer Backlog-Erstellung (GitHub, GitLab, Azure DevOps, Gitea)
Web Search: Integrierte Websuche (DuckDuckGo, Brave, Jina, SearXNG)
Context Window Management: Automatisches Summarizing, Pruning und Compaction
MCP Server: Integrierter Model Context Protocol Server für VS Code Agent-Mode
Controlled Agent Mode: Bis zu 6 unabhängige Review-Agenten prüfen alle Code-Änderungen — 3 Built-in-Agenten (Code Quality, Security, Architecture) sind vorkonfiguriert
Workspace Review: Gesamten Workspace oder nur Git-Änderungen durch alle aktiven Review-Agenten prüfen lassen — Findings landen in der Todo-/Taskliste
Sicherheit: API Keys verschlüsselt in VS Code SecretStorage, Bestätigungsdialoge vor Aktionen

Unterstützte Provider

BOB ist modell-agnostisch. Du kannst beliebig viele Modell-Profile konfigurieren und zwischen ihnen wechseln:

Provider	Modelle	Auth
Azure AI Foundry	Alle verfügbaren Modelle — GPT-5+, o-Serie, Phi, Llama, Mistral, DeepSeek, Cohere, Claude u.v.m.	API Key oder Azure Entra ID
Azure AI Foundry (Anthropic)	Claude Opus, Sonnet, Haiku — via `/anthropic/v1/messages` Endpoint	API Key (auto-erkannt oder `apiType: anthropic`)
Azure OpenAI	GPT-4o, GPT-5.x, GPT-5.x-codex, o1, o3, o4-mini, etc.	API Key oder Azure Entra ID
OpenAI	Alle OpenAI-Modelle	API Key (Bearer Token)
GLM / Zhipu AI	ChatGLM-4, GLM-4-Plus etc.	API Key, mit speziellem Compatibility Mode
LM Studio	Alle lokal geladenen Modelle	Keins (localhost)
Ollama	Alle verfügbaren Modelle	Keins (localhost)
vLLM / llama.cpp	Alle OpenAI-kompatiblen Server	Optional API Key
Groq / Mistral / DeepSeek	Cloud-hosted Modelle	API Key
Jeder OpenAI-kompatible Endpoint	Beliebige Modelle	Optional API Key

API Type

Pro Modell-Profil kann der API-Typ gewählt werden:

Typ	Beschreibung
`auto`	Erkennt automatisch: Anthropic (bei `/anthropic/` im Pfad), Chat Completions, Responses API (Default)
`chatCompletions`	Erzwingt `/chat/completions` Endpoint
`responses`	Erzwingt `/openai/responses` Endpoint (für o-Serie, Codex, etc.)
`anthropic`	Erzwingt Anthropic Messages API (`/anthropic/v1/messages`) — für Claude-Modelle auf Azure AI Foundry oder nativ

Compatibility Mode

Für lokale oder nicht-standardkonforme Modelle:

Modus	Beschreibung
`standard`	Vollständige OpenAI-Kompatibilität (Default)
`loose`	Toleriert fehlende Felder, leere Chunks, unvollständiges JSON
`glm`	Wie `loose`, plus GLM-spezifische Token-Formate, kein `tool_choice`, automatischer Retry ohne Tools

Features im Detail

Chat-Oberfläche

Eigene Chat-Oberfläche direkt in der VS Code Activity Bar mit:

Echtzeit-Streaming — Token werden live angezeigt
Markdown-Rendering mit Code-Highlighting
Inline Tool-Call-Anzeige — zeigt welches Tool gerade aufgerufen wird
Sub-Agent-Anzeige — parallele Sub-Agents mit eigenem Fortschritt
Modell-Dropdown — schnelles Wechseln zwischen Profilen
System-Prompt-Dropdown — wählbare System-Prompts
Theme-Unterstützung — passt sich an Dark, Light und High Contrast an
Kontextanzeige — zeigt aktuelle Token-Nutzung und Context-Window-Auslastung

Modell-Profile

Konfiguriere beliebig viele Modelle mit jeweils eigenen Einstellungen:

Name — Anzeigename im Dropdown
Endpoint — URL des API-Endpoints
API Key — sicher verschlüsselt in VS Code SecretStorage
Auth-Methode — apiKey, azureIdentity oder none
Model — Deployment-/Modellname
System Prompt — individueller System-Prompt pro Profil
Tool-Calling — aktivieren/deaktivieren pro Modell
Max Tool-Runden — Limit pro Prompt (1–200)
API Type — auto, chatCompletions, responses oder anthropic

System-Prompt-Profile

Wechselbare System-Prompts — direkt im Chat-Footer per Dropdown auswählbar:

5 Built-in-Profile — Default, SQL / PostgreSQL, Python, TypeScript / JavaScript, Terraform / IaC
Editierbar — Built-in-Profile können angepasst werden, ein Reset-Button stellt den Originaltext wieder her
Eigene Profile — beliebig viele zusätzliche System-Prompts anlegen
Mid-Conversation Switch — Prompt kann jederzeit mitten im Chat gewechselt werden
Compatibility Mode — standard, loose oder glm

Agentic Tool-Calling

Der Agent arbeitet in einer Schleife: Er ruft Tools auf, liest die Ergebnisse und entscheidet selbstständig über die nächsten Schritte. Unterstützt werden:

Native Tool Calling — über die OpenAI Function Calling API
Text-basierte Tool Calls — automatische Erkennung von 10+ Formaten:
- Standard OpenAI tool_calls JSON
- Llama 3.1 <function=name>{...}</function>
- Functionary <function_call>{...}</function_call>
- Hermes <tool_call>{...}</tool_call>
- Qwen-Agent ✿FUNCTION✿: name ✿ARGS✿: {...}
- JSON-Array/Object mit name/arguments
- Fenced code blocks mit Tool-Call-JSON
- Markdown code blocks
- GLM <|function_call|>...<|observation|>
- GLM inline function_call: {...}

Sub-Agents

Für komplexe Aufgaben kann der Agent Sub-Agents spawnen:

Parallele Ausführung — mehrere Sub-Agents gleichzeitig (konfigurierbar, max. 5)
Eigener Kontext — jeder Sub-Agent hat seinen eigenen Message-Verlauf
Tool-Zugriff — konfigurierbar welche Tools der Sub-Agent nutzen darf (Default: read-only)
Max Depth — verschachtelte Sub-Agents (Default: max 2 Ebenen)
Timeout — individuelles Timeout pro Sub-Agent
Live-Events — Sub-Agent-Fortschritt wird in der Chat-UI angezeigt

Datei-Operationen

Tool	Beschreibung
`read_file`	Dateien lesen (ganz oder Zeilen-Bereich)
`write_file`	Neue Datei erstellen oder überschreiben
`edit_file`	Gezieltes Suchen-und-Ersetzen in bestehender Datei
`delete_file`	Datei löschen
`list_directory`	Verzeichnisinhalt auflisten
`search_files`	Regex-Suche über den Workspace
`open_file`	Datei in VS Code öffnen (optional mit Zeile)

Alle Schreiboperationen unterstützen optionale Bestätigungsdialoge (per Setting).

Terminal-Steuerung

Tool	Beschreibung
`open_terminal`	Neues Terminal öffnen (optional mit Name und Arbeitsverzeichnis)
`run_command`	Shell-Befehl ausführen und Output zurücklesen
`list_terminals`	Alle offenen Terminals anzeigen
`close_terminal`	Terminal schließen

Der Agent kann beliebige Shell-Befehle ausführen — git, npm, docker, ssh, curl, python, und alles was auf dem System installiert ist. Mit optionaler Bestätigung vor jedem Befehl.

🔍 Web Search

Eingebaute Websuche und Webpage-Fetching:

Provider	Details
DuckDuckGo	Kostenlos, kein API Key nötig (Default)
Brave Search	API Key erforderlich, 2000 Gratis-Queries/Monat
Jina AI	Optional API Key, gibt vollen Seiteninhalt zurück
SearXNG	Self-hosted, eigene URL konfigurierbar

Tools:

Tool	Beschreibung
`web_search`	Websuche mit konfigurierbarem Provider
`fetch_webpage`	URL abrufen und Inhalt extrahieren (max. Zeichenlimit konfigurierbar)

Workspace Memory

Persistentes Projektgedächtnis im .bob/ Ordner:

Datei	Zweck
`MEMORY.md`	Allgemeines Projektwissen, Entscheidungen, wichtige Fakten
`CONVENTIONS.md`	Projekt-Konventionen, Coding-Standards
`ARCHITECTURE.md`	Architektur-Dokumentation (automatisch aktualisiert)
`TOOLS.md`	Tool-Hinweise und Konfiguration
`SOUL.md`	Agent-Persönlichkeit und Verhalten
`IDENTITY.md`	Identitäts-Informationen
`memory/YYYY-MM-DD.md`	Tägliche Arbeitslogs

Tools:

Tool	Beschreibung
`memory_read`	Memory-Datei lesen
`memory_write`	Memory-Datei erstellen/überschreiben
`memory_append`	An Memory-Datei anhängen (ideal für Daily Logs)
`memory_list`	Alle Memory-Dateien auflisten

Konfiguration:

Memory-Dateien werden automatisch zu Beginn jeder Session injiziert
Tägliche Logs mit konfigurierbarer Retention (Default: 30 Tage)
Automatische .gitignore-Verwaltung
Max. Zeichen pro Datei und gesamt konfigurierbar

Todo-/Task-Tracking

Strukturiertes Task-Management für komplexe, mehrstufige Aufgaben:

Tool	Beschreibung
`manage_todo_list`	Todo-Liste erstellen, aktualisieren und verfolgen

Statusverwaltung: not-started, in-progress, completed
Prioritäten: high, medium, low
Kontext-Notizen: Optional pro Task (max 500 Zeichen)
Persistenz: Tasks werden in .bob/TASKS.md gespeichert
Fortsetzung: bob.continueTasks Befehl zum Fortsetzen unvollständiger Tasks nach Restart
UI-Integration: Todo-Status wird live im Chat angezeigt

Product Planning & Backlog

Erstelle strukturierte Produktpläne und lege sie als Backlog-Items in externen Systemen an:

Unterstützte Plattformen:

Plattform	Features
GitHub	Issues mit Labels, Comments, State-Updates
GitLab	Issues mit Labels, Comments, State-Updates
Azure DevOps	Work Items mit Tags, Comments, State-Updates
Gitea	Issues mit Labels, Comments, State-Updates

Tools:

Tool	Beschreibung
`preview_plan`	Produkt-Plan als strukturiertes JSON erstellen und vorschauen
`update_plan`	Bestehenden Plan aktualisieren
`plan_submit`	Plan als Markdown-Dokument einreichen
`create_backlog_items`	Items aus dem Plan als Issues/Work Items anlegen
`fetch_backlog_items`	Bestehende Items aus dem Backlog abrufen (mit Filtern)
`add_comment`	Kommentar zu einem Backlog-Item hinzufügen
`update_backlog_item`	Item aktualisieren (Titel, Beschreibung, Status, Labels)

Konfiguration: Mehrere Connections parallel möglich, jeweils mit eigenem Provider, Token, Owner, Repo und URL.

Change Tracker

Alle AI-generierten Dateiänderungen werden getrackt:

Diff-Vorschau — Zeigt Änderungen im VS Code Diff-Editor
Einzelbestätigung — Jede Änderung individuell akzeptieren oder ablehnen
Statistiken — Zeigt Zeilen hinzugefügt/entfernt pro Datei
Original-Content — Originalinhalt wird für Vergleich gespeichert
Memory-Dateien ausgenommen — .bob/ Dateien werden nicht getrackt

🛡️ Controlled Agent Mode

Optionaler Review-Modus: Control Agents prüfen alle Code-Änderungen des Hauptagenten, bevor sie angewendet werden.

Bis zu 6 unabhängige Review-Agenten — jeder mit eigenem System-Prompt und Modell-Profil
3 Built-in-Agenten — Code Quality, Security und Architecture sind vorkonfiguriert und sofort einsetzbar
Editierbar — Built-in-Agenten können angepasst werden, ein Reset-Button stellt den Originaltext wieder her
Individuelle Perspektiven — z.B. Security, Code Quality, Architecture oder eigene
Auto-Fix — bei Ablehnung versucht der Hauptagent automatisch nachzubessern (konfigurierbare Retries)
Manueller Modus — alternativ entscheidet der User bei Ablehnung
Strukturierte JSON-Reviews — jeder Control Agent liefert approved, reasoning und suggestions
Live-UI-Updates — Review-Status wird im Chat angezeigt

Konfiguration im Chat-Settings-Panel oder in settings.json:

"bob.controlAgents.enabled": true,
"bob.controlAgents.maxRetries": 3,
"bob.controlAgents.autoFix": true,
"bob.controlAgents.profiles": [
  {
    "name": "Security",
    "systemPrompt": "Du prüfst alle Änderungen auf Sicherheitslücken...",
    "modelProfileName": "GPT-5 (Azure AI Foundry)",
    "enabled": true,
    "isBuiltIn": true
  },
  {
    "name": "Code Quality",
    "systemPrompt": "Du prüfst Code-Qualität, Best Practices und Wartbarkeit...",
    "modelProfileName": "GPT-5 (Azure AI Foundry)",
    "enabled": true,
    "isBuiltIn": true
  },
  {
    "name": "Architecture",
    "systemPrompt": "Du prüfst architektonische Konsistenz...",
    "modelProfileName": "GPT-5 (Azure AI Foundry)",
    "enabled": true,
    "isBuiltIn": true
  }
]

🔎 Workspace Review

Den gesamten Workspace oder nur Git-Änderungen manuell durch alle aktiven Review-Agenten prüfen lassen:

Review-Button im Chat-Footer — erscheint automatisch, wenn mindestens ein Review-Agent aktiviert ist
Command Palette — BOB: Review Workspace
Zwei Modi — Git Changes (nur geänderte Dateien per git diff) oder All Files (alle Quellcode-Dateien)
Intelligente Dateifilterung — respektiert .gitignore, schließt Credentials (.env, .pem, .key etc.) und interne Dateien (.bob/) aus
Findings als Cards — Ergebnisse werden pro Agent als Karten mit Severity-Farben (Error/Warning/Info) angezeigt
Todo- & Task-Integration — alle Findings werden automatisch in die Todo-Liste und in .bob/TASKS.md übernommen

Session Management

Automatische Persistenz — Konversationen werden automatisch gespeichert
Sessions-Panel — Wiederherstellung, Umbenennung und Löschung in der Sidebar
Auto-Cleanup — Sessions werden nach konfigurierbarer Zeit gelöscht (Default: 30 Tage)
Neue Session — Per Button oder Command

Commands:

Command	Beschreibung
`bob.newChat`	Neuen Chat starten
`bob.clearChat`	Chat leeren
`bob.newSession`	Neue Session starten
`bob.deleteSession`	Session löschen
`bob.renameSession`	Session umbenennen
`bob.showSessions`	Session-Übersicht anzeigen
`bob.continueTasks`	Unvollständige Tasks fortsetzen
`bob.reviewWorkspace`	Workspace durch Review-Agenten prüfen lassen

Kontext-Management

Intelligentes Context-Window-Management für lange Konversationen:

Feature	Beschreibung
Auto-Summarize	Ältere Messages werden automatisch zusammengefasst, wenn der Kontext voll wird (konfigurierbarer Threshold, Default: 70%)
Tool-Result-Pruning	Alte/große Tool-Ergebnisse werden gekürzt, um Platz zu schaffen
Compaction	Aggressive Verdichtung bei Kontext-Überlauf
Keep-Recent	Die letzten N Tool-Paare werden geschützt (Default: 3)
Max Chars per Result	Einzelne Tool-Ergebnisse werden auf ein Maximum gekürzt (Default: 4000)
Context-Anzeige	Token-Nutzung wird live in der Chat-UI angezeigt

MCP Server

BOB enthält einen integrierten MCP-Server (Model Context Protocol):

Verfügbare MCP-Tools:

Tool	Beschreibung
`mc_read_file`	Datei lesen
`mc_write_file`	Datei schreiben
`mc_list_directory`	Verzeichnis auflisten
`mc_run_command`	Shell-Befehl ausführen
`mc_run_command_async`	Shell-Befehl asynchron ausführen
`mc_get_cwd`	Aktuelles Arbeitsverzeichnis abrufen
`mc_get_env`	Umgebungsvariablen abrufen

Sicherheit des MCP-Servers:

Standardmäßig nur Workspace-Verzeichnis zugänglich
Befehls-Allowlist (erweiterbar per Setting)
Optionale Entsperrung aller Pfade und Befehle

Einbindung:

// .vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "bob": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["<pfad>/mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Proxy Auto-Fallback

Für Enterprise-Umgebungen mit VPN/Proxy:

Erkennt automatisch, ob der konfigurierte Proxy erreichbar ist
Ohne VPN wird der Proxy umgangen und direkt verbunden
Raw-Socket-Bypass für VS Code's Proxy-Patching
Konfigurierbares Recheck-Intervall und Timeout

Sicherheit & Bestätigungen

API Keys werden in VS Code SecretStorage verschlüsselt gespeichert — nicht im Klartext in den Settings
Terminal-Bestätigung standardmäßig aktiviert — jeder Befehl muss bestätigt werden
Dateiänderungs-Bestätigung standardmäßig aktiviert — jede Schreiboperation muss bestätigt werden
Content Security Policy — keine externen Scripts oder Styles in der Webview
MCP-Server isoliert — kein Zugriff auf VS Code APIs
Tool-Deaktivierung — einzelne Tools über Settings deaktivierbar
Sub-Agent-Limits — konfigurierbare Concurrency, Depth und Timeout

Installation

Voraussetzungen

VS Code Version 1.108.0 oder höher
Node.js Version 18 oder höher (nur für Entwicklung)

Aus VSIX installieren

Die .vsix-Datei herunterladen oder selbst bauen
In VS Code: Extensions → ... Menü → "Install from VSIX..."
Oder per Terminal:

code --install-extension bob-ai-0.5.5.vsix

Konfiguration

1. Modell-Profil konfigurieren

Öffne die BOB Chat-Sidebar → klicke auf das Zahnrad-Icon (Settings). Dort kannst du direkt im UI:

Ein neues Modell-Profil anlegen (Name, Endpoint, API Key, Auth-Methode)
Den System-Prompt anpassen
Tool-Calling aktivieren/deaktivieren
Max Tool-Runden pro Prompt einstellen
Compatibility Mode wählen
API Type festlegen

Oder direkt in settings.json:

"bob.models": [
  {
    "name": "GPT-5 (Azure AI Foundry)",
    "endpoint": "https://mein-modell.models.ai.azure.com",
    "authMethod": "apiKey",
    "model": "gpt-5",
    "supportsToolCalling": true,
    "maxToolRounds": 100,
    "apiType": "auto",
    "compatibilityMode": "standard"
  },
  {
    "name": "Lokales Modell (LM Studio)",
    "endpoint": "http://localhost:1234/v1",
    "authMethod": "none",
    "model": "local-model",
    "supportsToolCalling": true,
    "maxToolRounds": 50,
    "compatibilityMode": "loose"
  },
  {
    "name": "GLM-4 (Zhipu AI)",
    "endpoint": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
    "authMethod": "apiKey",
    "model": "glm-4-plus",
    "supportsToolCalling": true,
    "maxToolRounds": 30,
    "compatibilityMode": "glm"
  },
  {
    "name": "Claude Opus (Azure AI Foundry)",
    "endpoint": "https://mein-projekt.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages",
    "authMethod": "apiKey",
    "model": "claude-opus-4-6",
    "supportsToolCalling": true,
    "maxToolRounds": 100,
    "apiType": "auto",
    "contextWindow": 200000
  }
]

Hinweis: API Keys werden über das Settings-UI sicher in VS Code SecretStorage gespeichert. Hinweis: Anthropic-Endpoints auf Azure AI Foundry werden automatisch erkannt, wenn /anthropic/ im Pfad enthalten ist. Alternativ kann apiType: "anthropic" explizit gesetzt werden.

2. Backlog-Connection konfigurieren (optional)

"bob.planning.connections": [
  {
    "name": "GitHub — mein-projekt",
    "providerType": "github",
    "owner": "mein-username",
    "repo": "mein-repo"
    // Token wird in SecretStorage gespeichert
  },
  {
    "name": "Gitea — intern",
    "providerType": "gitea",
    "baseUrl": "https://gitea.example.com",
    "owner": "team",
    "repo": "projekt"
  },
  {
    "name": "GitLab — team",
    "providerType": "gitlab",
    "baseUrl": "https://gitlab.example.com",
    "projectId": "42"
  },
  {
    "name": "Azure DevOps",
    "providerType": "azureDevOps",
    "baseUrl": "https://dev.azure.com",
    "owner": "organisation",
    "repo": "projekt"
  }
]

3. Web Search aktivieren (optional)

"bob.webSearch.enabled": true,
"bob.webSearch.provider": "duckduckgo"  // oder "brave", "jina", "searxng"

4. Workspace Memory aktivieren (optional)

"bob.memory.enabled": true,
"bob.memory.autoInject": true,
"bob.memory.dailyLogs": true

5. Ersten Chat starten

In der VS Code Activity Bar auf das BOB Icon klicken
Die Chat-Sidebar öffnet sich
Oben das gewünschte Modell-Profil auswählen
Prompt eingeben und Enter drücken

Alle Settings

Modell & Profil

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.models`	array	`[]`	Liste der Modell-Profile
`bob.activeModel`	string	`""`	Aktives Modell-Profil
`bob.systemPrompts`	array	`[]`	Zusätzliche System-Prompt-Profile
`bob.activeSystemPrompt`	string	`""`	Aktiver System-Prompt

Legacy-Einstellungen (Rückwärtskompatibilität)

Setting	Typ	Beschreibung
`bob.azure.endpoint`	string	Einzelner Endpoint (veraltet — Modell-Profile verwenden)
`bob.azure.apiKey`	string	API Key (veraltet — SecretStorage verwenden)
`bob.azure.authMethod`	string	Auth-Methode (veraltet)
`bob.azure.model`	string	Model-Name (veraltet)
`bob.azure.systemPrompt`	string	System-Prompt (veraltet)

Terminal

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.terminal.confirmCommands`	boolean	`true`	Bestätigung vor Terminal-Befehlen
`bob.terminal.shell`	string	`""`	Shell-Pfad (leer = System-Default)

Datei-Operationen

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.workspace.confirmFileChanges`	boolean	`true`	Bestätigung vor Dateiänderungen
`bob.tools.disabledTools`	array	`[]`	Liste deaktivierter Tool-Namen

Web Search

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.webSearch.enabled`	boolean	`false`	Web Search aktivieren
`bob.webSearch.provider`	string	`"duckduckgo"`	Search Provider (`duckduckgo`, `brave`, `jina`, `searxng`)
`bob.webSearch.apiKey`	string	`""`	API Key für Brave/Jina
`bob.webSearch.searxngUrl`	string	`""`	SearXNG-Instanz-URL
`bob.webSearch.fetchMaxChars`	number	`16000`	Max. Zeichen bei Webpage-Fetch

Kontext-Management

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.contextWindow.autoSummarizeThreshold`	number	`0.7`	Auto-Summarize-Threshold (0 = deaktiviert, 0.1–1.0)
`bob.contextWindow.pruneToolResults`	boolean	`true`	Alte Tool-Ergebnisse automatisch kürzen
`bob.contextWindow.pruneKeepRecentPairs`	number	`3`	Anzahl geschützter Tool-Paare
`bob.contextWindow.pruneMaxCharsPerResult`	number	`4000`	Max. Zeichen pro Tool-Ergebnis

Agent

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.agent.timeoutSeconds`	number	`300`	Timeout für den Agent-Loop (Sekunden)
`bob.agent.maxTodoContinuations`	number	`3`	Max. automatische Fortsetzungen bei offenen Tasks

Sub-Agents

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.subAgent.enabled`	boolean	`true`	Sub-Agents aktivieren
`bob.subAgent.maxConcurrent`	number	`3`	Max. parallele Sub-Agents
`bob.subAgent.maxDepth`	number	`2`	Max. Verschachtelungstiefe
`bob.subAgent.timeoutSeconds`	number	`120`	Timeout pro Sub-Agent

Sessions

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.sessions.enabled`	boolean	`true`	Session-Persistenz aktivieren
`bob.sessions.maxAgeDays`	number	`30`	Sessions nach X Tagen löschen

Workspace Memory

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.memory.enabled`	boolean	`true`	Memory aktivieren
`bob.memory.folderName`	string	`".bob"`	Ordnername für Memory-Dateien
`bob.memory.autoInject`	boolean	`true`	Memory automatisch in System-Prompt injizieren
`bob.memory.maxCharsPerFile`	number	`8000`	Max. Zeichen pro Memory-Datei bei Injection
`bob.memory.maxTotalChars`	number	`24000`	Max. Gesamtzeichen für Memory-Injection
`bob.memory.dailyLogs`	boolean	`true`	Tägliche Logs aktivieren
`bob.memory.dailyLogRetentionDays`	number	`30`	Aufbewahrung täglicher Logs (Tage)
`bob.memory.gitignore`	boolean	`true`	`.bob/` automatisch zu `.gitignore` hinzufügen

Product Planning

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.planning.connections`	array	`[]`	Backlog-Connections (GitHub, GitLab, Azure DevOps, Gitea)
`bob.planning.activeConnection`	string	`""`	Aktive Connection

Proxy

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.proxy.autoFallback`	boolean	`false`	Proxy-Erreichbarkeit automatisch prüfen
`bob.proxy.recheckIntervalMinutes`	number	`5`	Recheck-Intervall in Minuten
`bob.proxy.checkTimeoutMs`	number	`3000`	Timeout für TCP-Prüfung

Controlled Agent Mode & Workspace Review

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.controlAgents.enabled`	boolean	`false`	Controlled Agent Mode aktivieren — Control Agents reviewen alle Änderungen
`bob.controlAgents.maxRetries`	number	`3`	Max. Auto-Fix-Retries bei Ablehnung (0–10)
`bob.controlAgents.autoFix`	boolean	`true`	Automatisch nachbessern bei Ablehnung (false = User entscheidet)
`bob.controlAgents.profiles`	array	Built-in	Control Agent Profile (max. 6) — 3 Built-in (Code Quality, Security, Architecture) + bis zu 3 eigene

MCP Server

Setting	Typ	Default	Beschreibung
`bob.mcp.allowedCommands`	array	`[]`	Zusätzlich erlaubte Shell-Befehle
`bob.mcp.allowAllPaths`	boolean	`false`	Dateizugriff außerhalb des Workspace erlauben
`bob.mcp.allowAllCommands`	boolean	`false`	Alle Befehle ohne Allowlist erlauben

Azure Entra ID (RBAC)

Statt API Keys kann Azure Entra ID (ehemals Azure AD) verwendet werden:

Setting authMethod im Modell-Profil auf azureIdentity setzen
API Key leer lassen
Sicherstellen, dass eine der folgenden Authentifizierungen verfügbar ist:
- Azure CLI (az login)
- VS Code Azure-Extension (angemeldet)
- Managed Identity (in Azure-gehosteter Umgebung)
- Umgebungsvariablen (AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET)

Die Extension nutzt DefaultAzureCredential aus @azure/identity, die automatisch die verfügbare Methode erkennt.

Troubleshooting

Terminal-Output wird nicht zurückgegeben

→ Shell-Integration muss aktiv sein. In manchen Terminals ist sie nicht verfügbar. Befehle werden trotzdem ausgeführt, aber der Output kann nicht zurückgelesen werden.

Fehler: "401 Unauthorized"

→ API Key ungültig oder abgelaufen. Neuen Key in der Provider-Konsole generieren und im Settings-UI aktualisieren.

Fehler: "429 Too Many Requests"

→ Rate Limit erreicht. Kurz warten und erneut versuchen, oder das Rate Limit im Provider-Portal erhöhen.

GLM-Modell gibt keine Tool-Calls zurück

→ compatibilityMode auf "glm" setzen. GLM-Modelle verwenden ein anderes Token-Format für Tool-Calls. Der glm-Modus erkennt diese automatisch und führt bei Bedarf einen Retry ohne Tools durch.

Kontext zu voll / langsame Antworten

→ contextWindow.autoSummarizeThreshold anpassen (z.B. auf 0.5 für früheres Summarizing) oder pruneToolResults aktivieren.

Sub-Agent schlägt fehl

→ subAgent.timeoutSeconds erhöhen. Prüfen ob das gewählte Modell Tool-Calling unterstützt (supportsToolCalling: true).

Control Agent lehnt immer ab (Endloser Loop)

→ Sicherstellen, dass das Modell des Control Agents den Code tatsächlich lesen kann. In älteren Versionen gab es einen Bug, bei dem stale On-Disk-Content statt der tatsächlichen Änderungen geprüft wurde — seit v0.5.5 behoben. Falls das Problem bestehen bleibt: maxRetries reduzieren oder autoFix auf false setzen.

Memory-Dateien erscheinen im Git

→ memory.gitignore auf true setzen (Default). Die Extension fügt .bob/ automatisch zur .gitignore hinzu.

BOB

Gerd First-Grüttner

BOB

Was ist BOB?

Highlights

Inhaltsverzeichnis

Unterstützte Provider

API Type

Compatibility Mode

Features im Detail

Chat-Oberfläche

Modell-Profile

System-Prompt-Profile

Agentic Tool-Calling

Sub-Agents

Datei-Operationen

Terminal-Steuerung

🔍 Web Search

Workspace Memory

Todo-/Task-Tracking

Product Planning & Backlog

Change Tracker

🛡️ Controlled Agent Mode

🔎 Workspace Review

Session Management

Kontext-Management

MCP Server

Proxy Auto-Fallback

Sicherheit & Bestätigungen

Installation

Voraussetzungen

Aus VSIX installieren

Konfiguration

1. Modell-Profil konfigurieren

2. Backlog-Connection konfigurieren (optional)

3. Web Search aktivieren (optional)

4. Workspace Memory aktivieren (optional)

5. Ersten Chat starten

Alle Settings

Modell & Profil

Legacy-Einstellungen (Rückwärtskompatibilität)

Terminal

Datei-Operationen

Web Search

Kontext-Management

Agent

Sub-Agents

Sessions

Workspace Memory

Product Planning

Proxy

Controlled Agent Mode & Workspace Review

MCP Server

Azure Entra ID (RBAC)

Troubleshooting

Terminal-Output wird nicht zurückgegeben

Fehler: "401 Unauthorized"

Fehler: "429 Too Many Requests"

GLM-Modell gibt keine Tool-Calls zurück

Kontext zu voll / langsame Antworten

Sub-Agent schlägt fehl

Control Agent lehnt immer ab (Endloser Loop)

Memory-Dateien erscheinen im Git