Files

gates / quality (push) Has been cancelled

Details

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.

2026-06-03 06:35:06 +02:00

2.6 KiB

Raw Blame History

Model-Routing — Zuweisung nach Aufgabentyp

Vollständige Entscheidungsmatrix. Kurzform in docs/loops/feature-loop.md.

Tier-Sprache statt feste Modellnamen: Modellnamen veralten; die Tier-Logik (klein/mittel/hoch) bleibt. Konkrete Modell-IDs (z. B. Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.8) sind aktuelle Beispiele — beim Provider nachschlagen, wenn neue Versionen verfügbar sind.

Tiers

Tier	Eigenschaft	Aktuelle Beispiele (Anthropic Claude)
klein	schnell, günstig, ausreichend für klar spezifizierte, mechanische Arbeit	Haiku
mittel	ausgewogen; guter Coder bei klarer Spec	Sonnet
hoch	höchste Reasoning-Kapazität; für Unklarheiten, Mathe, Review	Opus

Routing-Matrix

Aufgabe	Rolle · Tier
Mechanisch, lokal, kein Risiko: Docs, Umbenennen, Konstanten, CLI-Glue	klein
Faithful Translation von bekannter Referenz (Port, golden oracle)	Porter · mittel
Implementierung mit klarer Spec + Akzeptanzkriterien: Tests, Error-Handling	mittel
Numerik, Architektur, Mathe von Grund auf, irreversible Public-API-Entscheidungen	hoch
Formeln aus Papers ableiten, Validation-Strategie entwerfen	Theorist · hoch
Throwaway Proof-of-Correctness (Spike), bevor Produktionscode entsteht	Prototyper · hoch → mittel
Test-Batterie für abgeschlossene Implementierung	Validation · mittel
Jede Review-Gate-Session (unabhängig, kalt)	Reviewer · hoch
Docs polieren, Referenz-Listen, Tutorials	Scholar · klein
Branch/PR/CI/Rebase/Merge	Integrator · mittel
Fachliche Richtungsentscheidungen, Lizenz, Precision-Substrat	Human

Entscheidungsregel

Nicht „wie schwer ist das Finding/Feature", sondern: „Wie viel muss verstanden werden, um es richtig zu machen?"

Eine 1-Zeilen-Korrektur mit klarer Spec → mittel (auch wenn 🔴 Severity).
Eine numerische Umformulierung mit Auswirkung auf Korrektheit → hoch (auch wenn 🔵 Severity).

Review-Gate-Regel

Die Review-Gate-Session ist immer höchste Kapazitätsstufe und immer kalt (eigene Session, kein Vorkontext aus der Implement-Session). Implement-Tier ≠ Review-Tier ist keine Effizienzfrage, sondern eine Korrektheitseigenschaft.

Routing Port vs. Research

Gibt es eine Referenz-Implementierung / goldene Werte?
  JA  → Port   → Porter (Sonnet), golden-oracle parity-Tests Pflicht
  NEIN → Research → Theorist (Opus) ableiten → Spike → GO/NO-GO
                    → Research-Implementer (Opus→Sonnet) produktivisieren

Details zum Spike-Gate: docs/loops/spike-gate.md.

2.6 KiB Raw Blame History