ThinkRail ausprobiert: JetBrains' Agent-IDE

JetBrains hat eine neue IDE, und sie hat mit IntelliJ und Co. erstaunlich wenig zu tun. ThinkRail ist eine schlanke Oberfläche rund um den quelloffenen Coding-Agenten pi, entstanden als Inkubator-Projekt und unter Apache 2.0 auf GitHub. Seit August ist sie öffentlich, die aktuelle stabile Version 0.2.0 kam am 18.10.2026, daneben gibt es fast täglich Nightly-Builds. Am 25.10. kam das Projekt auf Hacker News auf gut 200 Punkte.

Wir haben ThinkRail einen Vormittag lang echte Arbeit machen lassen: Änderungen an unserer Schwesterseite Souvranus und an einem internen Werkzeug, mit dem wir die täglichen Recherche-Ergebnisse sichten. Das meiste lief gut. An einer Stelle sind wir aber in eine Falle gelaufen, die man kennen sollte, bevor man sich mit dem Claude-Konto anmeldet.

Was ThinkRail ist

Die Arbeitsteilung steht so im README: pi besitzt Modelle, Skills, Kosten und den Sitzungszustand, ThinkRail besitzt Workspace, Editor und Oberfläche. Die App baut also keine eigenen Prompts, sondern zeigt, was der Agent tut, und gibt euch drumherum eine IDE. ThinkRail hat auch kein eigenes Konto. Ihr meldet euch über JetBrains AI an oder verbindet einen beliebigen Anbieter über die Anmeldung von pi.

ThinkRail gibt es als Desktop-App für macOS (Apple Silicon), Windows und Linux und als Kommandozeile thinkrail, die dieselbe Oberfläche im Browser öffnet. Kosten für die App fallen keine an, ihr zahlt nur den Modellanbieter.

Unser Test mit Codex

Gearbeitet haben wir mit Codex über ein ChatGPT-Abo. Codex hat in beiden Projekten Fehler behoben und Tests nachgezogen, im internen Werkzeug sind an einem Vormittag fünf Commits entstanden. Das hat ganz gut geklappt, und ein paar Dinge sind uns dabei aufgefallen.

Gut funktioniert haben die Skills. ThinkRail hat die Skills unter .claude/skills im Projekt gefunden, und der Agent hat sie auch genutzt. Wer Skills für Claude Code oder Codex pflegt, muss für ThinkRail nichts neu schreiben. Was Skills sind und wie man sie baut, steht in Skills für KI-Agenten: erklärt und genutzt.

Vor Werkzeugaufrufen, die etwas verändern können, fragt ThinkRail im Chat nach. Das hat uns im Alltag nicht gestört.

Jeder Chat zeigt laufend Token und Kosten. Beim ChatGPT-Abo fallen diese Kosten nicht an. Angezeigt wird, was dieselbe Arbeit über die API gekostet hätte. Als Gefühl dafür, wie viel ein Agent verbraucht, ist das nützlich, gerade weil der Verbrauch je nach Harness stark schwankt (dazu unsere News Coding-Agenten: Was der Harness wirklich kostet). Was fehlt, ist die Zahl, die beim Abo zählt: wie viel vom Kontingent verbraucht ist.

Genau das hat uns dann eingeholt. Mitten in der Arbeit stand im Chat ein roter Block mit "Codex error: The usage limit has been reached", und es ging erst einmal nicht weiter. Die Meldung ist klar, sie kommt nur zu spät. Einen Hinweis, wann das Limit zurückgesetzt wird, gab es nicht.

Specs, die der Agent selbst schreibt

Der interessanteste Baustein sind die Specs. Die Idee: Neben jedem Modul liegt eine SPEC.md, die festhält, wofür das Modul zuständig ist, welche Entscheidungen gelten und wie es getestet wird. Der Agent liest sie zu Beginn und aktualisiert sie, wenn er eine Grenze oder Entscheidung verschiebt. ThinkRail entwickelt sich selbst auch nach diesem Prinzip.

In unserem Test sind zwei solcher Dateien entstanden, eine pro Projekt. Die Spec für das Recherche-Werkzeug beschreibt auf rund einer Seite, was das Modul tut und was nicht, wie es Eingaben prüft und wie es Entwürfe speichert, ohne Daten still zu verlieren. Am Ende hält sie fest, was die Tests nicht abdecken. Das liest sich wie eine Design-Notiz, die ein sorgfältiger Kollege hinterlässt, nicht wie ein Protokoll der Sitzung.

Zwei Dinge sollte man aber wissen. Die Spec kommt im eigenen Format mit eigenem Frontmatter (type: module-design, status). Und ThinkRail legt sie dort an, wo es sie für richtig hält, unabhängig davon, ob das Projekt schon eine eigene Konvention hat. Souvranus führt seine Spezifikationen in einem eigenen Ordner features/, nun steht daneben eine zweite Spec in einem anderen Format. Die Sprache hat ThinkRail am Projekt ausgerichtet: Die eine Spec ist Englisch, die andere Deutsch. Wer bereits mit Spezifikationen arbeitet, sollte vorher klären, welches System gilt, sonst pflegt man bald zwei.

Die Claude-Falle

Eigentlich wollten wir ThinkRail mit unserem Claude-Abo nutzen. Die Anbieter-Auswahl bietet unter "Subscriptions" genau das an, mit dem Versprechen "Use your existing Claude, ChatGPT, or Copilot plan". Die Anmeldung klappt auch. Die erste Anfrage endete bei uns aber mit dieser Fehlermeldung von Anthropic:

You're out of extra usage. Add more at claude.ai/settings/usage and keep going.

Was dahintersteckt, hat ein Nutzer im September in einem ausführlichen Issue zusammengetragen. ThinkRail selbst hat dafür keinen eigenen Code, die Anmeldung erledigt pi. Und pi tritt gegenüber Anthropic als Claude Code auf, mit dessen Client-Kennung, dessen Kopfzeilen und dessen Werkzeugnamen. Anthropic erkennt die Anfragen trotzdem als Fremdwerkzeug. Seit April rechnet Anthropic solche Anfragen nicht mehr über die Limits des Abos ab, sondern über die sogenannte Zusatznutzung, pro Token zu API-Preisen. pi blendet dazu im eigenen Terminal-Programm eine Warnung ein, der Maintainer schrieb im Issue-Tracker von pi dazu: "we don't provide work arounds". ThinkRail zeigt diese Warnung laut dem Issue nicht. Wer keine Zusatznutzung freigeschaltet hat, bekommt wie wir einen Fehler. Wer sie freigeschaltet hat, zahlt API-Preise, obwohl die Oberfläche "plan" verspricht.

Dazu kommt die rechtliche Seite. Anthropic schreibt in den Bedingungen für Claude Code ausdrücklich, dass Drittanbieter keinen Claude.ai-Login in ihre Anwendungen einbauen und keine Anfragen über Free-, Pro- oder Max-Zugänge leiten dürfen. Erlaubt bleibt, sich im unveränderten Claude-Code-Programm mit dem eigenen Abo anzumelden. Der Maintainer von pi hat schon im Januar eingeräumt, dass Nutzer auf diesem Weg eine Sperrung ihres Kontos riskieren. Wie Anthropic die Nutzung des Abos durch Agenten generell aufteilt, haben wir in Claude-Abos: Agenten-Nutzung separat berechnet beschrieben.

Deshalb raten wir: In ThinkRail nicht mit dem Claude-Abo anmelden. Für Claude-Modelle bleiben ein API-Schlüssel aus der Claude Console oder der Weg über JetBrains AI. Wer unbedingt mit dem Abo arbeiten will, findet mit dem Fork von CommanderTvis eine Variante, die das echte Claude Code als Terminal-Agent einbindet und damit dem erlaubten Muster folgt. Das ist allerdings das Projekt einer einzelnen Person auf Nightly-Stand, nicht von JetBrains. Bemerkenswert ist, dass JetBrains es in seiner zweiten Agenten-Oberfläche Air anders macht: Dort wird Claude nur mit API-Abrechnung angeboten.

Bei OpenAI ist die Lage eine andere. Tibo Sottiaux, der bei OpenAI Codex verantwortet, hat im August klargestellt, dass die Anmeldung mit ChatGPT auch über quelloffene Clients in Ordnung ist, und nennt pi dabei ausdrücklich: "You are completely fine if you use your subscription through Sign in With ChatGPT, either through the official clients or through one of the many OSS clients (Pi, OpenCode, ...)". Nicht gern gesehen ist dort nur, ein Abo in API-Traffic umzuwandeln und mit anderen zu teilen. Das ist kein Vertragstext, aber eine deutliche Ansage.

Was wir nicht getestet haben

Die Worktrees, mit denen ThinkRail wirbt, haben wir nicht ausprobiert. Wir arbeiten in unseren Projekten in der Regel ohne Worktrees und haben ThinkRail deshalb im Standard-Workspace direkt im Projektordner laufen lassen. Ob das parallele Arbeiten mehrerer Agenten in getrennten Worktrees und das Zusammenführen danach so glatt läuft, wie das README es beschreibt, können wir nicht sagen. Ebenfalls nicht getestet haben wir die Anmeldung über JetBrains AI.

Was die App nach Hause schickt

Teams mit Datenschutzanforderungen sollten den Abschnitt "Analytics & privacy" des READMEs lesen. ThinkRail sendet grundlegende Nutzungsereignisse wie Starts, neue Chats, gesendete Nachrichten und verbundene Anbieter, verknüpft mit einer zufälligen Installations-ID, dazu immer Fehlerberichte. Prompts, Code, Dateien, Zugangsdaten und Kontodaten sind laut JetBrains nie dabei, Fehlerberichte enthalten weder Pfade noch Fehlertexte. Ausschalten lassen sich diese Grunddaten nicht, nur die zusätzliche Nutzungsauswertung: beim ersten Start, später unter Settings → Privacy oder beim Start über die Kommandozeile mit thinkrail --no-analytics.

Unabhängig davon gilt: Was der Agent liest und schreibt, geht an den Modellanbieter, den ihr verbindet. Bei Codex ist das OpenAI. ThinkRail ändert daran nichts, es ist nur die Oberfläche.

Für wen sich ThinkRail lohnt

ThinkRail ist am interessantesten für alle, die pi schon nutzen oder einen Agenten suchen, der nicht an einen Modellanbieter gebunden ist, und die dabei eine richtige Oberfläche statt eines Terminals wollen. Die Specs bringen viel, wenn man sie bewusst einführt und nicht neben ein bestehendes System stellt. Codex über ein vorhandenes ChatGPT-Abo lief bei uns problemlos.

Anders sieht es aus, wenn ihr mit Claude arbeiten wollt. Dann ist Claude Code selbst der direktere Weg, und eine Übersicht der Alternativen steht in KI-Coding-Tools im Vergleich. Und ThinkRail ist eine Version 0.2. Bei uns lief die Arbeit ohne größere Probleme, die Oberfläche ändert sich aber laufend. Die fehlende Anzeige des Abo-Kontingents ist eine Lücke, die sich leicht schließen ließe.