Du bittest einen KI-Coding-Agenten um eine Funktion. Zwanzig Minuten später läuft etwas, es sieht ordentlich aus und verfehlt trotzdem die Hälfte dessen, was du gemeint hast. Selten liegt es am Code. Meist fehlt der Plan, den niemand aufgeschrieben hat. Genau an dieser Lücke setzt ein kostenloses Open-Source-Plugin an, das Google jetzt veröffentlicht hat: das Elephant-Goldfish Model, kurz EGM.
Was ist das Elephant-Goldfish Model?
EGM ist eine Arbeitsweise mit KI-Agenten, bei der das Design vor dem Code kommt und Menschen jede Stufe freigeben. Google hat das Plugin am 22. Oktober 2026 im Open Source Blog vorgestellt. Die Autoren, darunter Dave Rensin, schreiben im Namen des EGM-Teams und fassen die Idee in einem Satz zusammen: “Design is the new code.” Entwickelt wurde das Plugin zunächst für Googles eigene Engineers. Jetzt steht es auf GitHub unter der Apache-2.0-Lizenz, die freie Nutzung und Änderung erlaubt.
Wie teilen sich Elefant und Goldfisch die Arbeit?
Der Elefant ist eine lange laufende KI-Sitzung mit dem Gedächtnis des Projekts: Architektur, Absicht und die kleinen Entscheidungen unterwegs. Laut Google wird in dieser Sitzung kein Code geschrieben. Ihre Aufgabe ist das Designdokument, also eine schriftliche Spezifikation dessen, was gebaut wird und warum.
Die Goldfische sind das Gegenstück. Es sind frische Sitzungen ohne jeden Kontext. Sie sehen das bisherige Gespräch nicht, sondern nur das Dokument, und prüfen es auf Lücken, Widersprüche und Unklarheiten. Die Logik ist einfach: Wer einen Plan selbst geschrieben hat, füllt dessen Löcher unbemerkt aus dem Gedächtnis. Wer dieses Gedächtnis nicht hat, stolpert darüber.
Die Abwägungen bleiben beim Menschen. Laut README entscheidest du und gibst die Spezifikation frei, bevor die Umsetzung beginnt. Google beschreibt das als Wechsel vom Mikromanager zum prüfenden Entscheider.
Welche Befehle bringt das Plugin mit?
Die README nennt sieben Skills. Brainstorm prüft eine Idee und erstellt ein kurzes Konzeptpapier. Draft macht daraus oder aus losen Notizen ein Designdokument. Review schickt frische Agenten in fünf Stufen durch das Design. Resolve arbeitet die Funde ab und hält fest, welche Änderungen vereinbart sind. Review-loop lässt eine konfigurierte Gruppe von Prüfern eine bestimmte Aufgabe bearbeiten. Bootstrap erstellt oder aktualisiert Dokumentation für eine bestehende Codebasis, und drift-report vergleicht die eingecheckten Dokumente mit dem aktuellen Quellcode, damit du siehst, wo beide auseinanderlaufen.
Welche Coding-Agenten unterstützen es, und wie wird es installiert?
Die README nennt Claude Code, Codex CLI, die Desktop-App von ChatGPT/Codex, Antigravity als CLI, App und VS-Code-Erweiterung, Claude Cowork und ChatGPT Work. In Claude Code reichen zwei Befehle: Der erste fügt den Marketplace google/elephant-goldfish-model hinzu, der zweite installiert das Plugin egm. Codex nutzt entsprechende Befehle, Antigravity installiert es direkt über die GitHub-Adresse. Danach startest du eine neue Sitzung.
Wo liegen die Grenzen?
Das Projekt benennt sie offen. Goldfisch-Prüfungen brauchen frische Subagent-Kontexte, also getrennte Hilfssitzungen, die leer starten. Kann dein Agent sie nicht erzeugen, bricht EGM die Prüfung ab, statt eine vorzutäuschen. Eine Prüfung ersetzt laut README weder Tests noch menschliches Urteil. Der eingebaute Draft- und Review-Ablauf zielt auf Software-Spezifikationen. Und das Repository stellt klar, dass es sich nicht um ein offiziell unterstütztes Google-Produkt handelt.
Wie verbreitet ist es bei Google?
Laut Googles Ankündigung nutzen täglich Tausende Googler das Plugin, um Produktionscode auszuliefern. Mehr Zahlen gibt es nicht: keine genaue Nutzerzahl, keine Liste der Teams und keine veröffentlichte Messung von Qualität oder Zeitersparnis.
Einschätzung der Redaktion
Zuerst die Fakten: Google liefert einen dokumentierten Ablauf, sieben Befehle und klare Warnhinweise. Dann die Schlussfolgerung: Die Stärke liegt weniger in der Zahl der Prüfer als in der erzwungenen Pause, denn ein Designdokument macht das erwartete Verhalten sichtbar, bevor etwas gebaut wird. Genau dort liegen auch die Kosten. Fünf Prüfstufen sind viel Aufwand, um einen Button umzubenennen, und die Quellen zeigen nicht, wie stark EGM Ergebnisse in echten Projekten verbessert. Meine Lesart: Probier es bei einer Änderung aus, bei der eine falsche Annahme teuer würde, etwa bei Zahlungen, Berechtigungen oder einem großen Umbau, und lass deine Tests das letzte Wort haben. Ist das wirklich das gewünschte Verhalten? Das Dokument sollte diese Frage beantworten, bevor es der Code tut.
