Brianhkerr/deepen-skill

Was macht deepen-skill?

Eine Agenten-Fertigkeit, die echte Expertise in jedem Thema aufbaut: Quellen, die nach Erfolgsbilanz gewichtet werden, falsifizierbare Positionen, Zitieren-oder-Kennzeichnen gegen Halluzinationen und eine wachsende Wissensdatenbank.

Übersicht

Diese Fertigkeit ermöglicht es KI-Agenten, systematisch tiefgehendes Wissen zu erarbeiten, indem sie:

• Quellen nach Erfolgsbilanz gewichten: Nicht alle Quellen sind gleich. Diese Fertigkeit bewertet die Glaubwürdigkeit einer Quelle anhand ihrer Historie und ihrer Genauigkeit in früheren Kontexten.
• Falsifizierbare Positionen fördern: Anstatt vage oder nicht überprüfbare Aussagen zu treffen, ermutigt die Fertigkeit den Agenten, klare, widerlegbare Behauptungen aufzustellen. Dies macht Diskussionen und Schlussfolgerungen präziser.
• Zitieren-oder-Kennzeichnen (Cite-or-Flag): Ein hartes Anti-Halluzinationsprotokoll. Der Agent muss für jede Kernaussage entweder ein direktes Zitat aus einer vertrauenswürdigen Quelle liefern oder die Aussage explizit als 'gekennzeichnet' markieren, was bedeutet, dass sie nicht direkt belegt werden kann.
• Wachsende Wissensdatenbank (Compounding Knowledge Base): Das Wissen wird nicht nur abgerufen, sondern aktiv aufgebaut. Neue Erkenntnisse werden in einer persistenten, sich selbst erweiternden Wissensdatenbank gespeichert, sodass der Agent im Laufe der Zeit immer besser und sachkundiger wird.

Verwendung

Die Fertigkeit kann in verschiedenen KI-Agenten-Plattformen (wie Claude Code, Cursor, Codex) integriert werden. Sie ist besonders nützlich für:

• Forschungsthemen: Wo es auf Genauigkeit und Tiefe ankommt.
• Due Diligence: Überprüfung von Behauptungen und Investitionen.
• Wissensmanagement: Aufbau einer firmeninternen oder persönlichen Wissensbasis.

Funktionsweise

1. Eingabe: Der Benutzer stellt eine Frage oder ein Thema.
2. Quellensuche: Der Agent sucht nach relevanten Informationen und gewichtet die Quellen nach ihrer Erfolgsbilanz.
3. Analyse & Synthese: Der Agent erstellt eine erste Analyse, die falsifizierbare Positionen enthält.
4. Zitieren-oder-Kennzeichnen: Jede Aussage wird entweder mit einer Quelle belegt oder als unsicher gekennzeichnet.
5. Wissensintegration: Neue Erkenntnisse werden in die Wissensdatenbank aufgenommen.
6. Ausgabe: Der Benutzer erhält eine fundierte, nachvollziehbare Antwort.

Anforderungen

• Zugriff auf ein geeignetes KI-Agentenmodell (z.B. Claude, GPT-4).
• Speichermöglichkeit für die wachsende Wissensdatenbank (lokal oder in der Cloud).
• Optional: API-Zugriff auf Quellendatenbanken.

Beispiel

Frage: Was ist der wirtschaftliche Hauptgrund für Inflation?

Antwort (gekürzt):

• Falsifizierbare Position: Der Hauptgrund für die aktuelle Inflation ist das Ungleichgewicht zwischen Geldmenge und Güterangebot.
• Quelle: [Link zur verifizierten Studie] (zitiert) - Nach Erfolgsbilanz gewichtet
• Kennzeichnung: Die genaue Höhe der zukünftigen Inflation ist schwer vorherzusagen. (gekennzeichnet)

Lizenz

Siehe LICENSE Datei.