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graphe

Skill für Evidenz-Graphen für Hermes: Planen, parallele Recherche, Skeptiker, Zusammenführen, menschlicher Gate.

Was ist graphe?

Graphe ist ein Evidence-Graph-Skill für den Hermes-Agenten, der eine einzelne folgenreiche Frage oder einen Workflow in einen strukturierten Graphen zerlegt: PLAN → PARALLELE LANES → SKEPTIKER → ZUSAMMENFÜHREN → MENSCHLICHER GATE. Es wird explizit mit `/graphe <frage oder workflow>` aufgerufen und ist besonders nützlich für Marktvalidierung, technische Entscheidungen, Betriebsdesign und andere Situationen, in denen schwache Evidenz zu verschwendeter Arbeit führen könnte. Der Skill stellt sicher, dass Recherchen parallel in unabhängigen Lanes durchgeführt werden, ein separater Skeptiker die Behauptungen prüft, nur überlebende Behauptungen in die Empfehlung einfließen und der Mensch die nächsten Schritte autorisiert. Unterstützte Modi sind `fast`, `standard` und `deep` für unterschiedliche Recherchetiefen. Der Skill wird über eine Slash-Command-Schnittstelle in Hermes aufgerufen und verwendet `delegate_task` für parallele Aufgaben, wobei eine strenge Sequenz eingehalten und keine externen Seiteneffekte ohne menschliche Genehmigung ausgeführt werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add jcosxgb/graphe

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Dokumentation

Graphe — Eine Frage, ausgeführt als Graph

Wandle eine folgenreiche Frage oder einen vorgeschlagenen Workflow in einen gestaffelten Evidenzgraphen um:

PLAN → PARALLELE LANES → SKEPTIKER → ZUSAMMENFÜHREN → MENSCHLICHER GATE

Dieser Skill wird explizit aufgerufen mit:

/graphe <frage oder workflow>

Wann verwenden

Verwende /graphe, wenn der Benutzer explizit möchte, dass eine folgenreiche Frage, Entscheidung, Untersuchung oder ein vorgeschlagener Workflow in unabhängige Evidenz-Lanes zerlegt, von einem separaten Skeptiker hinterfragt und zu einem menschlichen Entscheidungs-Gate zurückgeführt wird. Dies ist besonders nützlich für Marktvalidierung, technische Entscheidungen, Betriebsdesign und Entscheidungen, bei denen schwache Evidenz zu verschwendeter Arbeit führen könnte. Aktiviere es nicht implizit für gewöhnliche Fragen; der Slash-Befehl ist das Opt-In.

Ein Aufruf ist ein bewusstes Opt-In für Multi-Agenten-Arbeit. Stufe es nicht zu einer gewöhnlichen Einzelagenten-Antwort herab, nur weil die Frage einfach aussieht.

Gestaltungsprinzipien

  • Definiere das endgültige Ergebnis, bevor die Aufgaben gezeichnet werden.
  • Behandle den Graphen als durch Pfeile verbundene Aufgaben; die Pfeile kodieren echte Abhängigkeiten, und die gemeinsamen Notizen/Ergebnisse sind der Zustand.
  • Baue den kleinsten Graphen, der die Qualität materiell verbessert. Mehr Agenten können doppeltes Rauschen erzeugen.
  • Entferne falsches Warten: unabhängige Aufgaben laufen parallel; abhängige Aufgaben warten.
  • Trenne Arbeiter von Prüfern. Die Forscher bewerten ihre eigene Arbeit nicht.
  • Höre auf, wenn die Antwort für das angegebene Entscheidungskriterium gut genug ist.
  • Bewahre nützlichen Zustand – Plan, Evidenz, Quellen, Skeptiker-Urteile und Entscheidung – wenn der Benutzer einen wiederverwendbaren Papierpfad anfordert oder der Arbeitsbereich bereits eine Konvention für Forschungsartefakte hat.
  • Das Orchestrierungswerkzeug ist zweitrangig gegenüber dem Workflow. Für einen neuen wiederkehrenden Graphen beweise die Form manuell, bevor du ein schwereres Framework oder externe Automatisierung hinzufügst.

Unverhandelbare Regeln

  1. Die Reihenfolge ist streng. Führe nicht zusammen, bevor der Skeptiker fertig ist. Führe die Empfehlung nicht aus, bevor der menschliche Gate durchlaufen ist.
  2. Forschungslanes sind schreibgeschützt. Sie dürfen Quellen, Dateien, Systeme und öffentliche Informationen inspizieren, aber nicht veröffentlichen, senden, kaufen, löschen, bereitstellen, die Produktion verändern oder Personen kontaktieren.
  3. Evidenz ist auf Behauptungsebene. Jede materielle Tatsachenbehauptung benötigt eine Quell-URL/einen Quellpfad, einen Quelltyp und eine Vertrauensstufe. „Der Subagent hat es gesagt“ ist keine Evidenz.
  4. Primärquellen gewinnen. Bevorzuge offizielle Dokumente, Daten aus erster Hand, Quellcode, Verträge, direkte Kundenevidenz oder Originalaufzeichnungen. Kennzeichne Sekundärevidenz und Schlussfolgerungen.
  5. Der Skeptiker ist eine separate Aufgabe. Er greift Behauptungen unabhängig an, prüft Originalquellen, findet Widersprüche und markiert jede Behauptung mit keep, qualify oder reject.
  6. Nur Überlebende werden zusammengeführt. Abgelehnte Behauptungen können nicht als Tatsachen in der endgültigen Empfehlung erscheinen.
  7. Der Mensch wählt den nächsten Schritt. Verwende das clarify-Werkzeug für den Gate. Wähle niemals stillschweigend eine Option oder beginne sie.
  8. Keine falsche Parallelität. Verwende einen einzigen gebündelten delegate_task(tasks=[...])-Aufruf für unabhängige Lanes. Führe keine sequenziellen Einzelkind-Aufrufe für parallele Lanes durch.
  9. Respektiere Hermes asynchrone Delegation. Nachdem ein Batch gestartet wurde, frage nicht ab oder behaupte nicht die Fertigstellung. Forschungsergebnisse treten wieder in das Gespräch ein, wenn alle Lanes abgeschlossen sind; starte dann den Skeptiker.
  10. Halte die Ausgabe entscheidungsgroß. Die Zusammenführung ist eine einseitige Empfehlung, kein Auswurf aller Lane-Berichte.

Stufe 0 — Aufruf parsen

Behandle den Text nach /graphe als die Frage. Optionale Moduswörter können angegeben werden:

  • fast: 2 Lanes, enger Evidenzdurchlauf.
  • standard: 3 Lanes; Standardeinstellung.
  • deep: 3 Lanes mit breiterer Quellenabdeckung und expliziten Nachverfolgungslücken.

Wenn keine Frage angegeben wird, stelle eine offene Klärungsfrage: „Welche Frage oder welchen Workflow soll ich als Graphen ausführen?“ Beginne keine Recherche ohne Ziel.

Stufe 1 — PLAN

Der übergeordnete Agent besitzt die Planung. Erstelle vor der Delegierung einen kompakten Graph-Plan mit:

  • Entscheidung/Frage — ein Satz.
  • Ausgabekriterium — was eine nützliche Antwort entscheiden oder ermöglichen muss.
  • Einschränkungen — Zeit, Markt, Zuständigkeitsbereich, Budget, Repository/Systemgrenzen und verbotene Nebenwirkungen.
  • Lanes — 2 oder 3 orthogonale Forschungsjobs, jeder mit einer klaren Frage und einem Stoppkriterium.
  • Gate — gib an, dass die Ausführung auf die menschliche Wahl wartet.

Wähle Lanes für die Domäne, anstatt blind Labels wiederzuverwenden.

Standard-Lane-Muster

Für Markt-/Produkt-/Geschäftsfragen bevorzuge:

  1. Kundenschmerz / aktuelles Verhalten — wie der Zielbenutzer das Problem heute löst; direkte Evidenz, Workarounds, Dringlichkeit und Bereitschaft zur Änderung.
  2. Wettbewerber / Alternativen / Wirtschaftlichkeit — wer es bereits löst, Substitute, Positionierung, Preise, Wechselkosten und Fehlermodi.
  3. Vertrieb / Ausführung / Einschränkungen — wie die Zielgruppe tatsächlich erreicht wird, betriebliche Machbarkeit, rechtliche/Sicherheitsbeschränkungen und Kosten für Tests.

Für allgemeine Forschung oder technische Entscheidungen bevorzuge:

  1. Grundwahrheit / aktueller Zustand — primäre Fakten, Anforderungen und Systemverhalten.
  2. Alternativen / Gegenbeweise — konkurrierende Ansätze, widerlegende Evidenz und Abwägungen.
  3. Ausführung / Risiko / Verifikation — Implementierungspfad, Abhängigkeiten, Fehlermodi und wie sicher getestet werden kann.

Für Implementierungs-Workflows halte alle Lanes bis zum Gate schreibgeschützt. Parallele Agenten können verschiedene Bereiche inspizieren, aber nicht dasselbe Checkout bearbeiten oder externe Nebeneffekte erzeugen.

Vermeide redundante Lanes. Wenn zwei Lanes dieselben Quellen nach denselben Behauptungen durchsuchen würden, gestalte sie neu.

Stufe 2 — PARALLELE RECHERCHE

Rufe delegate_task einmal mit einem Batch von 2–3 Blatt-Aufgaben auf. Gib jedem Kind die vollständige Frage, gemeinsame Einschränkungen, seinen Lane-Auftrag, den untenstehenden Evidenzvertrag und die erforderliche Ausgabesprache.

Verwende ein nachsichtiges output_schema pro Aufgabe, das nur Felder erfordert, die der Elternteil lesen wird:

{
  "type": "object",
  "required": ["lane", "bottom_line", "claims", "gaps"],
  "properties": {
    "lane": {"type": "string"},
    "bottom_line": {"type": "string"},
    "claims": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "required": ["id", "claim", "evidence", "source", "locator", "source_type", "confidence"],
        "properties": {
          "id": {"type": "string"},
          "claim": {"type": "string"},
          "evidence": {"type": "string"},
          "source": {"type": "string"},
          "locator": {"type": "string"},
          "observed_or_published_at": {"type": "string"},
          "source_type": {"type": "string"},
          "confidence": {"type": "string"},
          "assumptions": {"type": "array"},
          "caveat": {"type": "string"}
        }
      }
    },
    "contradictions": {"type": "array"},
    "gaps": {"type": "array"},
    "candidate_next_moves": {"type": "array"}
  }
}

Lane-Evidenzvertrag

Jede Lane muss:

  • Unabhängig recherchieren; keine Koordination mit Schwester-Lanes.
  • Aktuelle, originäre Quellen verwenden, wenn zugänglich.
  • Für jede materielle Behauptung eine URL, einen Dateipfad mit Zeilen-/Seitenreferenz oder eine direkte Datensatzkennung zitieren.
  • Stabile Behauptungs-IDs vergeben und ein Zitat, eine Seite, Zeile, Sektion, einen Zeitstempel oder einen anderen Lokator einfügen, wenn verfügbar.
  • Beobachtete Tatsache, berichtete Behauptung, Berechnung und Schlussfolgerung trennen.
  • Daten für zeitkritische Evidenz angeben.
  • Widersprüchliche Evidenz und Unbekanntes melden, nicht verstecken.
  • Wenn Kontext fehlt, den Blockierer melden oder eine Annahme deutlich kennzeichnen; Kinder können keine Klärung erfragen und dürfen nicht raten.
  • Aufhören, wenn das angegebene Stoppkriterium erfüllt ist oder wenn zusätzliche Suche stark abnehmende Erträge bringt.
  • Keine externen Änderungen vornehmen.

Nachdem das Dispatch-Tool bestätigt hat, dass der Batch läuft, gib kurz an, welche Lanes aktiv sind. Erfinde keine Ergebnisse und frage nicht ab.

Stufe 3 — SKEPTIKER

Wenn die konsolidierten Lane-Ergebnisse wieder in das Gespräch eintreten, normalisiere sie in eine Behauptungs-/Evidenz-Matrix, die nach stabiler Behauptungs-ID indexiert ist, und starte dann eine neue Blatt-delegate_task als Skeptiker. Gib die ursprüngliche Frage, Einschränkungen, normalisierte Matrix und alle Lane-Ausgaben an.

Der Skeptiker muss:

  1. Zuerst die entscheidungskritischsten Behauptungen mit der höchsten Auswirkung angreifen.
  2. Die zitierte Originalquelle öffnen/prüfen, wenn zugänglich; eine Zitierzeichenfolge allein ist unzureichend.
  3. Quellqualität, Aktualität, Relevanz, Stichprobenverzerrung, kausale Sprünge, versteckte Annahmen, Arithmetik, Quellenabhängigkeit und zirkuläre Bestätigung testen.
  4. Speziell nach widerlegender Evidenz und Widersprüchen über Lanes hinweg suchen.
  5. Jede Behauptung mit keep, qualify oder reject markieren, einen Grund angeben und den Mangel als fatal, material oder minor kennzeichnen, wenn zutreffend.
  6. Tatsächliche Fehler von Präferenzmeinungsverschiedenheiten unterscheiden.
  7. Identifizieren, welche Evidenz die Entscheidung ändern würde und die kleinste zusätzliche Prüfung, die jeden materiellen Einwand auflösen könnte.
  8. Nicht mehr als drei kostengünstige nächste Schritte empfehlen, die die größten Unsicherheiten auflösen.
  9. Keine Nebenwirkungen durchführen.

Verwende ein Ausgabeschema, das Folgendes erfordert:

{
  "type": "object",
  "required": ["claim_verdicts", "contradictions", "decision_risks", "best_next_tests"],
  "properties": {
    "claim_verdicts": {"type": "array"},
    "contradictions": {"type": "array"},
    "decision_risks": {"type": "array"},
    "best_next_tests": {"type": "array"}
  }
}

Nachdem der Skeptiker gestartet wurde, gib an, dass der Evidenzangriff läuft. Führe nicht vorzeitig zusammen und frage nicht ab.

Stufe 4 — ZUSAMMENFÜHREN

Wenn das Skeptiker-Ergebnis zurückkommt, erstellt der übergeordnete Agent eine einseitige Empfehlung unter Verwendung nur von keep und klar qualifizierten qualify-Behauptungen. Öffne jede Quelle erneut, die benötigt wird, um eine materielle Mehrdeutigkeit aufzulösen; Subagenten-Zusammenfassungen sind kein Beweis für externe Nebenwirkungen oder Live-Systemzustand.

Verwende diese exakte Struktur:

# Empfehlung

**Entscheidung:** <ein Satz>
**Vertrauen:** <niedrig / mittel / hoch, mit einzeiliger Begründung>

## Warum
- <überlebende Behauptung + Zitat>
- <überlebende Behauptung + Zitat>
- <überlebende Behauptung + Zitat>

## Was nicht überlebt hat
- <abgelehnte oder materiell geschwächte Behauptung + Grund>

## Wichtige Risiken und Unbekannte
- <Risiko/Unbekanntes>

## Beste nächste Schritte
1. <kleinster Test, der die größte Unsicherheit reduziert>
2. <zweite Option>
3. <dritte Option, nur wenn nützlich>
4. Passieren — jetzt keine Maßnahme ergreifen

Halte es auf ungefähr eine gerenderte Seite. Verlinke oder zitiere Quellen inline. Füge detailliertes Lane-Material nur in einem Anhang hinzu, wenn der Benutzer fragt.

Stufe 5 — MENSCHLICHER GATE

Unmittelbar nach der einseitigen Zusammenführung rufe clarify im Einzelauswahl-Modus mit nicht mehr als vier Optionen auf:

  • Bis zu drei konkrete nächste Schritte, die aus der Evidenz abgeleitet sind.
  • Füge immer Passieren — jetzt keine Maßnahme ergreifen hinzu.

Setze jede Option nur in das choices-Array; dupliziere die Optionen nicht im Fragetext. Frage: „Welchen nächsten Schritt möchtest du autorisieren?“

Führe keine Option aus, bis die Auswahl des Benutzers eintrifft. Der /graphe-Aufruf selbst ist niemals eine Genehmigung für eine Nebenwirkung. Nach der Auswahl:

  • Wiederhole den ausgewählten nächsten Schritt und den autorisierten Analyseumfang in einem Satz.
  • Wenn der Schritt eine Nachricht senden, veröffentlichen, kaufen, ein Konto ändern, bereitstellen, eine Datei löschen, eine API mutieren oder eine andere externe Nebenwirkung verursachen würde, präsentiere das genaue Ziel/Konto/Arbeitsbereich, die vorgeschlagene Nutzlast/den Befehl/die Änderung, die erwarteten Kosten und die Zielgruppe, die Rückgängigmachung/Rollback-Plan, die Strategie zur Duplikatvermeidung, die Verifikationsmethode und ungelöste Risiken vor der Ausführung; hole alle zusätzlichen Genehmigungen ein, die die üblichen Sicherheitsregeln erfordern.
  • Führe nur die autorisierte Aktion aus.
  • Wende die üblichen Sicherheits-/Genehmigungsregeln für Sendungen, Käufe, Bereitstellungen, destruktive Aktionen, Geheimnisse oder Produktionsänderungen an.
  • Lies das resultierende Objekt zurück oder rufe es ab und berichte nur unabhängig verifizierte Effekte.

Fehler- und Fallback-Verhalten

  • Eine Lane fällt aus: Einmal wiederholen, nur wenn der Fehler vorübergehend ist. Ansonsten mit den verbleibenden Lanes fortfahren und das Vertrauen deutlich herabsetzen.
  • Quellen sind nicht zugänglich: Melde den Zugriffsfehler; ersetze niemals fehlende Evidenz durch plausible Prosa.
  • Lanes widersprechen sich: Bewahre den Konflikt durch die Skeptiker-Stufe. Mittele keine inkompatiblen Behauptungen.
  • Delegierung nicht verfügbar: Sage, dass der angeforderte Multi-Agenten-Graph nicht wie entworfen ausgeführt werden kann. Biete einen klar gekennzeichneten Einzelagenten-Fallback an; ersetze ihn nicht stillschweigend.
  • Frage ändert sich während des Laufs: Stoppe den alten Graphen, formuliere die überarbeitete Entscheidung neu und plane neu. Füge keine nicht zusammenhängenden Lane-Ergebnisse in die neue Frage ein.
  • Unsichere oder nicht erlaubte Anfrage: Normale Sicherheitsregeln überschreiben den Graphen. Lehne ab oder schränke den unsicheren Teil ein, während die sichere Analyse erhalten bleibt.

Qualitäts-Checkliste

Bevor du das menschliche Gate öffnest, bestätige:

  • Der Elternteil hat einen expliziten Plan erstellt.
  • 2–3 unabhängige Lanes liefen in einem parallelen Batch.
  • Jede materielle Behauptung hat nachverfolgbare Evidenz.
  • Ein separater Skeptiker hat die Evidenz angegriffen.
  • Abgelehnte Behauptungen wurden von der Empfehlung ausgeschlossen.
  • Die Zusammenführung ist prägnant und entscheidungsorientiert.
  • Keine externe Nebenwirkung trat vor dem Gate auf.
  • Dem Menschen werden konkrete Optionen angeboten, einschließlich Passieren.

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