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ntholm86/principles-of-earned-autonomy-skills-suite

Beständige Gedächtnis-Gerüste für KI-Agenten – Trail, Destination, Improve, Retrospect, Intent, Probe. Über 221 Iterationen selbst entwickelt; erst für vollständig erklärt, als GPT, Claude und Gemini unabhängig voneinander nichts mehr zu ändern fanden.

Was ist principles-of-earned-autonomy-skills-suite?

Dieses Skill-Paket von ntholm86 bietet eine Sammlung von persistierenden Gedächtnis-Gerüsten (Memory Scaffolding) für KI-Agenten, die darauf abzielen, die Autonomie und das kontextuelle Verständnis von Agenten schrittweise zu verbessern. Es umfasst sechs Kernfähigkeiten: **Trail** (Verfolgung von Aktionspfaden), **Destination** (Zielsetzung und Planung), **Improve** (selbstständige Optimierung), **Retrospect** (Reflexion vergangener Aktionen), **Intent** (Absichtserkennung) und **Probe** (aktives Testen von Hypothesen). Das Besondere ist der iterative Entwicklungsprozess über 221 Versionen, bei dem die Vollständigkeit erst dann erklärt wurde, als drei führende KI-Modelle (GPT, Claude und Gemini) unabhängig voneinander keine Änderungen mehr vorschlugen. Es ist plattformunabhängig konzipiert und eignet sich für Entwickler, die ihren Agenten robuste, datengestützte Gedächtnisfunktionen und selbstständige Lernfähigkeiten vermitteln möchten.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add ntholm86/principles-of-earned-autonomy-skills-suite

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Dokumentation

Was macht principles-of-earned-autonomy-skills-suite?

Beständige Gedächtnis-Gerüste für KI-Agenten – Trail, Destination, Improve, Retrospect, Intent, Probe. Über 221 Iterationen selbst entwickelt; erst für vollständig erklärt, als GPT, Claude und Gemini unabhängig voneinander nichts mehr zu ändern fanden.

Überblick

Diese Skill-Suite bietet eine modulare Architektur, mit der KI-Agenten dauerhafte Erinnerungen aufbauen und sich an vergangene Kontexte, Ziele und Handlungen erinnern können. Entwickelt für maximale Robustheit und Anpassungsfähigkeit.

Hauptfähigkeiten

FähigkeitBeschreibung
TrailVerfolgt die Aktionspfade des Agenten und erstellt einen chronologischen Verlauf der durchgeführten Schritte.
DestinationDefiniert und verwaltet Ziele, plant Abläufe und überwacht den Fortschritt.
ImproveFührt selbstständige Optimierungszyklen durch, indem es das eigene Verhalten analysiert und verbessert.
RetrospectReflektiert vergangene Aktionen, identifiziert Muster und extrahiert Lektionen für zukünftige Aufgaben.
IntentErkennt die Absichten des Benutzers oder des Agenten selbst und passt das Verhalten entsprechend an.
ProbeTestet aktiv Hypothesen und Annahmen, um Informationen zu sammeln oder Unsicherheiten zu reduzieren.

Entwicklungsgeschichte

Das Projekt durchlief 221 Iterationen unter menschlicher Anleitung. Der Endpunkt wurde nicht willkürlich gewählt, sondern erst dann erreicht, als drei unabhängige KI-Modelle (GPT, Claude und Gemini) nach gründlicher Überprüfung keine weiteren Änderungen oder Verbesserungen vorschlugen. Dies unterstreicht die hohe Reife und Stabilität der Lösung.

Zielgruppe

  • Entwickler von KI-Agenten (z.B. mit Claude Code, Cursor, Codex)
  • Teams, die persistente Gedächtnisfunktionen benötigen
  • Projekte mit hohem Anspruch an autonomem Lernen und Anpassungsfähigkeit

Verwendung

Folgen Sie den spezifischen Installations- und Konfigurationsanweisungen im Repository.

git clone https://github.com/ntholm86/principles-of-earned-autonomy-skills-suite.git
cd principles-of-earned-autonomy-skills-suite
# Konfiguration gemäß Dokumentation durchführen

Lizenz

Siehe LICENSE.

Mitwirken

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