fak — FAQ für den Erstkontakt

Dies ist eine lokalisierte Einstiegsseite (entry point), keine vollständige Übersetzung der Dokumentation. Die kanonische Dokumentation ist Englisch — diese Seite beantwortet die häufigsten Erstkontakt-Fragen und reicht dich dann an die englischen Docs weiter. Hinweis: Diese Übersetzung ist maschinell erstellt und wartet auf ein natives Review — Korrekturen per Issue/PR sind willkommen.

Mehr auf Deutsch: Einführung — alle Sprachen im i18n-Hub.

Q1. Was ist fak?

Eine einzelne statische Go-Binary, die du vor den KI-Agenten setzt, den du ohnehin schon betreibst (Claude Code, Codex, Cursor, jeder OpenAI-/Anthropic-/MCP-Client) — indem du eine einzige Base-URL umlenkst, ohne Rewrite. Sie macht lange Sessions günstiger (sie wirft alte Turns ab und hält dabei das Präfix des Provider-Prompt-Caches byte-identisch), leitet jeden Tool-Call, kann lokale GGUF-Modelle in-process ausführen und schreibt für jeden Call ein auditierbares Urteil.

Q2. Muss ich das Modell wechseln oder meinen Agenten umschreiben?

Nein. fak governt und cached das Modell, das du bereits nutzt. Wickle es ein mit:

fak guard -- claude

oder richte eine Base-URL auf fak serve.

Q3. Wohin gehen meine Daten — ist das konform?

Self-host-first: eine statische Binary vor einem lokalen Modell oder einem inländischen Provider — mit fail-closed Residency, einem default-deny Capability-Floor und einem manipulationsevidenten Audit-Log für jeden Tool-Call. Deine Daten verlassen deine Maschine nicht.

Das ist der technische Baustein, nach dem die DSGVO (GDPR) und der EU AI Act fragen: Datenhaltung in eigener Infrastruktur statt eines standardmäßigen Wegs in einen Drittstaat, plus das append-only, hash-verkettete Entscheidungsjournal, das ein Audit erwartet. Keine Rechtsberatung — aber der ausgelieferte Mechanismus. Details: Data residency & compliance.

Q4. Was kostet es? Ist es wirklich kostenlos?

Apache-2.0, frei, self-hosted. Keine Kreditkarte, keine grenzüberschreitende Rechnung, keine juristische Person — also 0 € Lizenz- und Beschaffungskosten. git clone plus go install sind der ganze Weg.

Q5. Wie viel günstiger oder schneller ist es?

Auf einem gemessenen 50-Turn-×-5-Agent-Run ~4,1× weniger Arbeit als ein getunter Warm-Cache-Stack — das ist die ehrliche Kennzahl und der direkte Hebel auf deine Marge in Euro. Die ~60×-Zahl (etwa 19 Stunden auf etwa 19 Minuten) gilt nur gegenüber einem naiven Re-Send-Loop, der jedes Mal alles neu schickt — niemals als Schlagzeile. Der Wiederverwendungs-Gewinn ist self-host-only und gilt für leseintensive Flotten.

Q6. Welche Modelle funktionieren?

Qwen2/Qwen3 und GLM-MoE sind in der In-Kernel-Referenz-Engine bit-exakt nachgewiesen. Alles andere (DeepSeek, Mistral, jedes Open-Weights-Modell) wird über die OpenAI-kompatible Schnittstelle gefrontet: Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio.

Q7. Wie stoppt es Prompt-Injection?

Zwei strukturelle Gates, kein Classifier: ein default-deny Capability-Floor (ein gefährliches Tool steht nie auf der Allow-List) und Result-Quarantine (vergiftete Tool-Ergebnisse erreichen den Modell-Kontext gar nicht erst). In Live-Tests erreichte die Injection die ungeschützte Baseline 5/5, und fak wehrte sie 5/5 ab. Der Detektor, der verdächtige Ergebnisse markiert, gilt bewusst als ~100 % umgehbar — ein Bonus, nie das Fundament.

Q8. Wie installiere ich es?

go install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latest

oder aus einem Clone:

go build -o fak ./cmd/fak

Falls dein Netzwerk proxy.golang.org nicht erreicht, setze vorher einen GOPROXY, der für dich funktioniert.

Q9. Der 60-Sekunden-Beweis (kein Key, kein Modell, keine GPU)

go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}"   # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb     --args "{}"   # -> ALLOW
./fak agent --offline                                                                                       # Injection gestoppt, Task trotzdem erledigt

Wohin als Nächstes

Lizenz: Apache-2.0.