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Generelles Git-Repo-Template fuer KI-Agenten-Arbeit (multi-agent swarm pattern). Enthaelt: - Rollen-System (Leader, Worker, Reviewer) mit Model-Routing-Matrix (Tier-basiert) - Zwei komplementaere Loops: Feature-Loop (vorwaerts) + Audit-Loop (rueckwaerts) - Spike-Gate fuer Research-Items (GO/NO-GO vor Produktionscode) - Obligatorische Opus-Review-Gate nach jeder Implement-Session - Drei ausfuehrbare Gates: session-hygiene, ownership (Cross-Edit-Schutz), doc-drift -- alle dormant bis zur ersten Initialisierung, dann automatisch aktiv - Bootstrap: scripts/init.sh + session-prompts/BOOTSTRAP.md - Worked Example (URL-Shortener-Domaene): Board, Session-Log, Audit-Finding, ADR - Token-Hygiene (3-Tier: Session-Schnitt / Command-Disziplin / Cache-Disziplin) - GitHub Actions CI (gates.yml) laeuft auf jedem Push/PR Muster destilliert aus produktiv-bewaehrten Patterns des ConformalLabpp-Projekts.
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# Model-Routing — Zuweisung nach Aufgabentyp
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Vollständige Entscheidungsmatrix. Kurzform in `docs/loops/feature-loop.md`.
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> **Tier-Sprache statt feste Modellnamen:** Modellnamen veralten; die Tier-Logik
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> (klein/mittel/hoch) bleibt. Konkrete Modell-IDs (z. B. Haiku 4.5, Sonnet 4.6,
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> Opus 4.8) sind aktuelle Beispiele — beim Provider nachschlagen, wenn neue
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> Versionen verfügbar sind.
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## Tiers
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| Tier | Eigenschaft | Aktuelle Beispiele (Anthropic Claude) |
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|------|-------------|---------------------------------------|
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| **klein** | schnell, günstig, ausreichend für klar spezifizierte, mechanische Arbeit | Haiku |
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| **mittel** | ausgewogen; guter Coder bei klarer Spec | Sonnet |
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| **hoch** | höchste Reasoning-Kapazität; für Unklarheiten, Mathe, Review | Opus |
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## Routing-Matrix
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| Aufgabe | Rolle · Tier |
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| Mechanisch, lokal, kein Risiko: Docs, Umbenennen, Konstanten, CLI-Glue | klein |
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| Faithful Translation von bekannter Referenz (Port, golden oracle) | Porter · mittel |
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| Implementierung mit klarer Spec + Akzeptanzkriterien: Tests, Error-Handling | mittel |
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| Numerik, Architektur, Mathe von Grund auf, irreversible Public-API-Entscheidungen | hoch |
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| Formeln aus Papers ableiten, Validation-Strategie entwerfen | Theorist · hoch |
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| Throwaway Proof-of-Correctness (Spike), bevor Produktionscode entsteht | Prototyper · hoch → mittel |
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| Test-Batterie für abgeschlossene Implementierung | Validation · mittel |
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| **Jede Review-Gate-Session** (unabhängig, kalt) | **Reviewer · hoch** |
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| Docs polieren, Referenz-Listen, Tutorials | Scholar · klein |
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| Branch/PR/CI/Rebase/Merge | Integrator · mittel |
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| Fachliche Richtungsentscheidungen, Lizenz, Precision-Substrat | Human |
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## Entscheidungsregel
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**Nicht** „wie schwer ist das Finding/Feature", sondern:
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**„Wie viel muss *verstanden* werden, um es richtig zu machen?"**
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- Eine 1-Zeilen-Korrektur mit klarer Spec → mittel (auch wenn 🔴 Severity).
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- Eine numerische Umformulierung mit Auswirkung auf Korrektheit → hoch
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(auch wenn 🔵 Severity).
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## Review-Gate-Regel
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Die Review-Gate-Session ist **immer höchste Kapazitätsstufe und immer kalt**
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(eigene Session, kein Vorkontext aus der Implement-Session). Implement-Tier ≠
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Review-Tier ist keine Effizienzfrage, sondern eine Korrektheitseigenschaft.
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## Routing Port vs. Research
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Gibt es eine Referenz-Implementierung / goldene Werte?
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JA → Port → Porter (Sonnet), golden-oracle parity-Tests Pflicht
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NEIN → Research → Theorist (Opus) ableiten → Spike → GO/NO-GO
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→ Research-Implementer (Opus→Sonnet) produktivisieren
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Details zum Spike-Gate: `docs/loops/spike-gate.md`.
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