Coding-Agents

Lizard ist so konzipiert, dass es sich von KI-Coding-Agents genauso einfach steuern lässt wie von Menschen. Die CLI enthält ein eingebettetes Skill, das einem Agenten die gesamte Plattform vermittelt, und jeder Befehl ist über --json selbstbeschreibend, sodass Agents nie raten müssen.

Das eingebettete Skill

Die maßgebliche Nutzungsanleitung befindet sich in der CLI und ist mit ihr versioniert, sodass sie immer zur installierten Version passt. Ein Agent liest sie mit:

lizard skills get core --json

Dies gibt { name, frontmatter, content, … } zurück — content ist die vollständige Anleitung (Build-Pipeline, env-Priorität, Add-ons, Discovery, Exit-Codes). Zugehörige Unterbefehle:

lizard skills list        # available embedded skills
lizard skills get core    # the core guide
lizard skills path        # where skills are stored

Da die Anleitung mit dem Binary gebündelt ist, aktualisiert lizard upgrade auch die Anweisungen des Agenten.

Selbstbeschreibende Befehle

Agents ermitteln die exakten Flag-Formen zur Laufzeit, statt sich auf auswendig gelernte Syntax zu verlassen:

lizard --help --json                # full command tree + exit codes
lizard <cmd> --help --json          # a specific command's schema

Siehe JSON & Automatisierung.

Bootstrapping in einem Agenten

Ein typischer Agent-Ablauf:

Anleitung laden: lizard skills get core --json → content lesen.
Authentifizierung optimistisch prüfen: Führe die Aufgabe des Nutzers aus; bei Exit-Code 2 führe lizard login aus, gib die ausgegebene URL an den Nutzer weiter und versuche es dann erneut.
Kontext vor Änderungen auflösen: lizard status (cwd-Link) und lizard ps --json (Services).
Handeln mithilfe der Anleitung — add, up, secrets, domain usw., immer mit --json.

Wenn das Binary lizard nicht vorhanden ist, installiere es zuerst:

npm install -g @lizard-build/cli

Konventionen, denen Agents folgen sollten

Übergib bei nicht interaktiven Aufrufen immer --json.
Bestätige destruktive Aktionen (Service löschen, Add-on entfernen, ein projektweites Secret überschreiben, Prod-Neustart) mit dem Nutzer — die eigenen Prompts der CLI werden nur in einer TTY ausgelöst.
Beschränke Secrets standardmäßig auf den Service, der sie verwendet; reserviere --global für nachweislich öffentliche Werte. Siehe Variablen & Secrets.
Schreibe Dockerfiles nicht ungefragt — lizardpack erkennt die meisten Stacks automatisch. Versuche zuerst ein Deployment. Siehe Build-Pipeline.
Verwende lizard up nicht, um einen git-basierten Service auf Upload umzustellen — verwende service set + redeploy.

Editor-Integrationen

Lizard Skill wird als öffentliches Bootstrap verteilt, damit Agents in Editoren und Assistenten es bei Bedarf installieren und laden und dann dieselbe CLI steuern können, die in dieser Dokumentation beschrieben wird. Die CLI ist die einzige verlässliche Quelle — es gibt keine separate Agent-API, die man lernen muss.

Das gilt auch für KI-IDEs: Sie schreiben und testen eine App, hosten sie aber nicht. Siehe Deployment einer in Google Antigravity gebauten App, wo das gesamte Deployment mit zwei Prompts ausgeführt wird.

Siehe auch

lizard skills — die vollständige Befehlsreferenz.
JSON & Automatisierung — Ausgabe von --json und Schema-Discovery.
Variablen & Secrets — Konventionen zur Secret-Begrenzung, denen Agents folgen sollten.
Deploye deine App aus Claude Code — dasselbe Bootstrap als Walkthrough, mit den Prompts, die es steuern.

Eigenen MCP-Server hosten

Ein Agent, der Lizard CLI verwendet, und eine Anwendung, die MCP bereitstellt, sind getrennte Workflows. Die oben genannten CLI-Befehle stellen keinen MCP-Transport bereit. Um deinen eigenen Server mit Streamable HTTP zu deployen, folge der Remote-MCP-Anleitung.

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