jmcentire/simulacrum

Was macht simulacrum?

Ein kognitives Simulacrum von Jeremy McEntire – ein KI-Agent, der in neuen Situationen wie Jeremy denkt. Zweiphasige Klassifikator-Dispatch über Anthropic + (optional) OpenAI-Feintuning. Enthält einen deploybaren Fly.io-Dienst, eine CLI / Claude Code-Fertigkeit und eine Einführung zum Erstellen eines solchen für eine andere Person.

Übersicht

jmcentire/simulacrum ist ein KI-Agent, der die Denkprozesse von Jeremy McEntire nachahmt. Das System verwendet einen zweiphasigen Ansatz:

1. Phase 1: Ein Klassifikator auf Anthropic-Basis bewertet eingehende Anfragen und bestimmt die angemessene Reaktionsstrategie.
2. Phase 2 (optional): Ein OpenAI-Feintune-Modell verfeinert die Antwort, um die Authentizität zu erhöhen.

Der Skill wird als vielseitiges Toolkit bereitgestellt:

• Fly.io-Dienst: Ein deploybarer Webdienst, der das Simulacrum als API bereitstellt.
• CLI / Claude Code Skill: Direkte Nutzung über die Kommandozeile oder als Skill für Claude Code.
• Primer: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um ein Simulacrum für eine andere Person zu erstellen.

Voraussetzungen

• Node.js 18+ und npm
• Ein Anthropic API-Schlüssel (erforderlich)
• Ein OpenAI API-Schlüssel (optional, für Phase 2)
• Fly.io CLI (für Deployment)

Installation

git clone https://github.com/jmcentire/simulacrum
cd simulacrum
npm install

Konfiguriere die Umgebungsvariablen:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
export OPENAI_API_KEY=sk-...  # Optional
export PORT=3000              # Standard port

Verwendung

CLI-Modus

node cli.js --prompt "Wie würdest du über das Thema X denken?"

Als Claude Code Skill

Platziere die Skill-Datei in deinem Claude Code Konfigurationsverzeichnis und verwende den Befehl:

claude use jmcentire/simulacrum --prompt "Beschreibe deine Gedanken zu Y"

API-Dienst (Fly.io)

Starte den Server lokal:

node server.js

Rufe die API auf:

curl -X POST http://localhost:3000/simulate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Wie denkst du über das neue Framework?"}'

Zum Deployment auf Fly.io:

fly deploy

Architektur

Das System basiert auf einem zweiphasigen Klassifikator-Dispatch:

Eingabe
  |
  v
Phase 1: Anthropic-Klassifikator
  - Analysiert die Anfrage
  - Bestimmt die passende Reaktionskategorie
  |
  v
Phase 2 (optional): OpenAI Feintune
  - Verfeinert die Antwort im Stil des Subjekts
  - Kann übersprungen werden, um Kosten zu sparen
  |
  v
Ausgabe: Simulierte Antwort

Primer: Eigenes Simulacrum erstellen

1. Datensammlung: Sammle Textdaten der Zielperson (E-Mails, Nachrichten, Transkripte).
2. Feintuning: Trainiere ein OpenAI-Modell (z. B. gpt-3.5-turbo) mit diesen Daten.
3. Klassifikator anpassen: Passe den Anthropic-Klassifikator an, um die Denkmuster zu erkennen.
4. Deployment: Nutze den bereitgestellten Fly.io-Dienst für den Betrieb.

Details findest du in PRIMER.md.

Lizenz

MIT