Leonxlnx/unlazy

Was macht unlazy?

Faulheitsskill für KI-Agenten. Kern: die Depth-Tree-Methode, die eine Aufgabe N Ebenen tief aufteilt und jedem Blatt das gesamte Zeitbudget der Aufgabe zuweist, sodass sich der Aufwand mit der Tiefe multipliziert. Fundiert in der Forschung zu Modellfaulheit, Unterdenken und vorzeitiger Fertigstellung aus den Jahren 2025-2026.

Funktionsweise

Die Depth-Tree-Methode folgt diesen Schritten:

1. Aufgabe analysieren: Identifiziere die Kernaufgabe, die gelöst werden muss.
2. Rekursiv aufteilen: Zerlege die Aufgabe in N Ebenen (z. B. Ebene 1: Teilaufgaben; Ebene 2: Unteraufgaben; usw.).
3. Zeitbudget zuweisen: Weise jedem Blatt des Baums das gesamte Zeitbudget der ursprünglichen Aufgabe zu.
4. Überwachte Ausführung: Führe jedes Blatt mit maximalem Fokus und den gesamten verfügbaren Ressourcen aus.
5. Ergebnisse synthetisieren: Kombiniere die Ergebnisse aller Blätter, um die endgültige Lösung zu erstellen.

Warum das funktioniert

Forschungsergebnisse aus den Jahren 2025-2026 zeigen, dass aktuelle KI-Modelle dazu neigen:

• Faulheit: Aufgaben mit minimalem Aufwand zu beenden.
• Unterdenken: Nur oberflächliche Lösungen zu produzieren.
• Vorzeitige Fertigstellung: Aufgaben abzuschließen, bevor alle relevanten Aspekte berücksichtigt wurden.

Die Depth-Tree-Methode zwingt das Modell, jede Subtask mit der gleichen Sorgfalt zu behandeln wie die Gesamtaufgabe, wodurch die Tiefe des Nachdenkens exponentiell mit der Anzahl der Ebenen zunimmt.

Unterstützte Plattformen

Diese Methode ist plattformunabhängig und funktioniert mit:

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• Anderen KI-Agenten, die Aufgabenausführung unterstützen

Implementierung

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Wähle die Aufgabentiefe N: Beginne mit N=2 oder N=3 für die meisten Aufgaben.
2. Rekursive Definition: Erstelle eine Funktion, die:
   • Eine Aufgabe und ihre aktuelle Tiefe als Eingabe nimmt
   • Wenn Tiefe < N: Teile die Aufgabe in Subtasks auf und rufe die Funktion für jede Subtask mit erhöhter Tiefe auf
   • Wenn Tiefe == N: Weise das volle Zeitbudget zu und führe die Subtask aus
3. Zeitbudget festlegen: Definiere ein explizites Zeitbudget (z. B. 30 Minuten für die Gesamtaufgabe).
4. Ausführung starten: Rufe die Funktion mit der Hauptaufgabe und Tiefe 1 auf.

Beispiel (Pseudocode)

funktion depthTree(aufgabe, tiefe, N, zeitbudget):
    wenn tiefe == N:
        führe aus(aufgabe, zeitbudget)
    sonst:
        subtasks = teile auf(aufgabe)
        für jede subtask in subtasks:
            depthTree(subtask, tiefe+1, N, zeitbudget)
        synthetisiere(subtasks)

Wichtige Hinweise

• Die Tiefe erhöht die Rechenkosten exponentiell. Wähle N entsprechend der Aufgabekomplexität.
• Für einfache Aufgaben kann N=1 ausreichen.
• Der Skill ist darauf ausgelegt, die Lösungstiefe zu erhöhen, nicht die Geschwindigkeit.
• Teste mit verschiedenen Werten von N, um den optimalen Kompromiss zwischen Gründlichkeit und Kosten zu finden.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.