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Rekursives Entscheidungsprotokoll

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer wiederholte Ausführungen, markierte Entscheidungsprozesse, hochdimensionale Suche, stochastische Optimierung, Lokaloptima-Exploration, Ensemble-Vergleiche oder rekursives Denken mit sichtbarer Beweiskette anfordert.

Was ist Rekursives Entscheidungsprotokoll?

Das Rekursive Entscheidungsprotokoll ist ein Skill, der für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex entwickelt wurde, um tiefere Berechnungen durch wiederholte Durchläufe und strukturierte Entscheidungsfindung zu erzwingen. Es speichert den nützlichen Teil wiederholter Versuche, vorheriger Erinnerungen, neuer Informationen und expliziter Markierungen, entfernt jedoch den unsicheren Teil des Vortäuschens von Sicherheit. Der Skill bietet ein strukturiertes Protokollformat, das jeden Durchlauf mit ID, Zeitstempel, Suchraumergebnissen, Kandidatenbewertungen und Kohärenzmarkierungen erfasst. Er unterstützt JSONL für append-only Protokolle und Markdown für menschliche Zusammenfassungen. Die wichtigsten Funktionen umfassen einen Rollout-Loop mit Schritten zum Laden vorheriger Protokolle, Erfassen neuer Informationen, Ausführen begrenzter Suche, Markieren von Kandidaten (akzeptieren, beobachten, ablehnen, Beobachtung abwerten oder Wiederholung benötigt) und Vergleichen mit vorherigen Gewinnern. Kohärenzmarkierungen prüfen Übereinstimmungen mit vorherigen Gewinnern und aktuellen Durchläufen, während Förderregeln Live-Aktionen auf genehmigte Szenarien beschränken und für kritische Vorgänge wie Handel, Kapitalallokation oder Produktionsbereitstellungen standardmäßig Papier-, Trockentest- oder schreibgeschützte Modi verwenden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/recursive-decision-ledger

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Rekursives Entscheidungsprotokoll?

Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn der Benutzer versucht, tiefere Berechnungen durch wiederholte Ausführungen oder "Prime Gauss"-artiges rekursives Prompting zu erzwingen. Bewahren Sie den nützlichen Teil: wiederholte Versuche, vorherige Erinnerungen, frische Informationen und explizite Markierungen. Entfernen Sie den unsicheren Teil: das Vortäuschen von Sicherheit durch die Schleife.

Protokollvertrag

Jeder Durchlauf sollte Folgendes aufzeichnen:

  • Durchlauf-ID und Zeitstempel;
  • vorheriger angenommener Gewinner und vorherige Beobachtungsliste;
  • aufgenommene frische Informationen;
  • Suchraumgröße;
  • verwendete Modellfamilien oder Heuristiken;
  • Versuchszahl und effektive Versuchszahl;
  • Top-Kandidaten;
  • Entscheidungsmarkierungen;
  • Kohärenzmarkierungen gegenüber dem vorherigen Protokoll;
  • Ergebnis des Förderungs-Gates.

Bevorzugen Sie JSONL für append-only Protokolle und Markdown für menschliche Zusammenfassungen.

Rollout-Loop

  1. Laden Sie das vorherige Protokoll.
  2. Erfassen Sie neue Informationen zum Zeitpunkt Null.
  3. Führen Sie die begrenzte Suche aus.
  4. Markieren Sie jeden Kandidaten: akzeptieren, beobachten, ablehnen, Beobachtung abwerten oder Wiederholung benötigt.
  5. Vergleichen Sie Gewinner mit vorherigen Gewinnern und dem letzten markierten Durchlauf.
  6. Werten Sie Kandidaten ab, wenn Drift, Tail Risk, veraltete Daten oder fehlgeschlagene Wiederholung die vorherige Markierung ungültig machen.
  7. Fügen Sie Artefakte vor der Zusammenfassung hinzu.

Kohärenzmarkierung

Fügen Sie eine kompakte Kohärenzmarkierung ein:

Ensemble stimmt mit vorherigem Gewinner überein: true
Rekursiv stimmt mit vorherigem Gewinner überein: false
Letzter Durchlauf stimmt überein: true
Live-Förderung erlaubt: false
Grund: Wiederholungs- und Frische-Gates nicht erfüllt

Förderungsregeln

Für Handel, Kapitalallokation, Produktionsbereitstellungen, Migrationen oder destruktive Operationen ist rekursives Vertrauen keine Genehmigung.

Standardmäßig in Papier-, Trockentest-, schreibgeschütztem, Vorschau- oder gestaffeltem Modus arbeiten, es sei denn, der Benutzer genehmigt explizit die Live-Aktion und das Repo/Service-Gate unterstützt sie.

Fördern Sie nur, wenn:

  • der Kandidat den vorherigen angenommenen Gewinner in der gewählten Metrik übertrifft;
  • Korrektheits- und Wiederholungsprüfungen bestanden sind;
  • Risikolimits explizit sind;
  • die Beweise haltbar sind;
  • der Benutzer den Live-Schritt bei Bedarf genehmigt hat.

Zusammenfassungsform

Beginnen Sie mit der Entscheidung, nicht mit dem Drama:

Durchlauf 15 abgeschlossen. Der vorherige Gewinner hält noch, aber die Kante hat sich um 17% verschlechtert.
Status: beobachten, nicht live. Nächstes Gate: 20 Wiederholungsbefüllungen mit frischem Orderbuchalter unterhalb des Schwellenwerts.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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