robcsaszar/prose

Prosa

Zwei Modi. Erkenne den richtigen, bevor du etwas anderes tust.

Moduserkennung

Entwurfsmodus – Der Benutzer hat ein Thema, eine Kurzbeschreibung oder eine Gliederung und möchte neue Inhalte geschrieben haben. Überprüfungsmodus – Der Benutzer hat vorhandenen Text und möchte ihn verbessert, humanisiert oder bewertet haben.

Bei Unklarheit: Frage – „Möchtest du, dass ich neue Inhalte schreibe, oder etwas, das du bereits hast, überprüfen/umschreiben?“ Wenn der Benutzer nicht antwortet, standardmäßig in den Entwurfsmodus wechseln.

---

Stimmkalibrierung

Bevor du einen Entwurf erstellst oder umschreibst, frage nach einer Sprachprobe, falls der Benutzer keine bereitgestellt hat. Für Kurzform-Ziele (IM, E-Mails unter 200 Wörtern): Überspringe die Stimmkalibrierung, es sei denn, der Benutzer hat bereits eine Probe bereitgestellt.

„Teile 1–3 Absätze deines eigenen Schreibens, die sich am meisten nach dir anfühlen. Ich werde mich an deinen Satzrhythmus, deine Wortwahl und deine strukturellen Gewohnheiten anpassen.“

Analysiere die Probe auf:

• Tendenz der Satzlänge (prägnant / analytisch / gemischt)
• Wie sie beginnen (Behauptung zuerst, Geschichte zuerst, Daten zuerst, Kontext zuerst)
• Zeichensetzungsgewohnheiten (Parenthesen, Doppelpunkte, Semikolons)
• Wiederkehrende Phrasen oder verbale Ticks
• Wie sie enden (Prinzip, Herausforderung, offene Frage, Handlung)
• Wörter, die sie nie verwenden

Profil speichern. Nach der Analyse einer Probe biete an, das Ergebnis zu speichern, damit zukünftige Sitzungen keine erneute Kalibrierung erfordern: Fülle references/voice-profile-template.md aus und schreibe es in references/voice-profile.md im Skill-Ordner (wenn der Ordner schreibgeschützt ist, gib das ausgefüllte Profil aus, damit der Benutzer es speichern kann). Wenn references/voice-profile.md bereits existiert, lies es vollständig, bevor du einen Entwurf erstellst oder umschreibst – es überschreibt die Standardkonventionen (Gedankenstrich-Toleranz, Zitierstil, Lieblingsphrasen, Register). Bei „Lerne auch aus diesem Text“: Füge datierte Beobachtungen zum bestehenden Profil hinzu; Konflikte werden zugunsten der neueren Probe aufgelöst. Ein Profil kann niemals die Fakten Disziplin, Barrierefreiheit oder die NIEMALS-Regeln außer Kraft setzen.

Wenn keine Probe und kein gespeichertes Profil vorhanden sind: Fahre mit der Standardstimme fort – siehe references/drafting-core.md § „Standardstimme“. Für Blog, Aufsatz, Meinung oder persönliches Schreiben siehe auch references/personality-and-soul.md – eine saubere Standardstimme kann ohne sie immer noch seelenlos wirken. Wenn der Text unter dem Namen des Benutzers veröffentlicht wird, erwähne, dass eine unkalibrierte Ausgabe eine generische Standardstimme trägt, und biete eine Kalibrierung an – einmal pro Konversation, dann lass es fallen.

---

Entwurfsmodus

Phase 0 – Verstehen, bevor du schreibst

Frage vor dem Entwurf:

1. Was soll der Leser nach dem Lesen tun oder fühlen? (bestimmt Medium und Zielgruppenpassung)
2. Was würde diesen Leser tatsächlich überraschen – was glauben sie bereits zu wissen, das unvollständig ist?
3. Was ist die einzige Aufgabe dieses Textes – informieren, überzeugen, anleiten, unterhalten oder konvertieren?
4. Welches Register passt zum Kontext – formell, lässig, technisch, konversationell – und bleibt es stabil?
5. Roter Faden – ein konkretes Beispiel, Fall oder Konsequenz, das echtes Gewicht tragen kann

Bei aufgabenorientierten Texten: Antwort oder nächste Aktion zuerst. Bei Langform: Wähle den roten Faden und einen konkreten Anker vor dem Entwurf.

Frage vor dem Entwurf: Was ist das eine konkrete Beispiel oder die eine Konsequenz, die dieses Stück tragen könnte? Wenn du es nicht benennen kannst, bist du nicht bereit für den Entwurf.

PFLICHTLEKTÜRE vor dem Erstellen von Entwürfen länger als 200 Wörter: → references/drafting-core.md – Kernregeln und mediumspezifische Muster

Für Dokumentations- oder kreative Ziele lies auch die Umschreibregeln dieses Kanals vor dem Entwurf – beide setzen Standardeinstellungen außer Kraft, die überall sonst gelten: → references/channel-rules.md § Dokumentation / § Kreativ

Lade references/ai-patterns-universal.md NICHT während des Entwurfs – es ist nur für die Überprüfung.

Phase 1 – Entwurf

Schreibe passend zum tatsächlichen Kontext, nicht zu einem abstrakten Ideal von „gutem Schreiben“.

Aktive Prinzipien:

• Jeder wesentliche Absatz trägt mindestens einen konkreten Anker (Eigenname, bestimmte Zahl, direktes Zitat, benannte Entscheidung, überprüfbares Detail). Für Blog, Artikel und soziale Medien. Für IM und kurze E-Mail: ein Anker pro Nachricht reicht aus.
• Keine vagen Behauptungen: „viele“, „verschiedene“, „breite Implikationen“, „bedeutende Änderungen“ bestehen den Ankertest nicht
• Verwende einfache Wörter; wiederhole das gewöhnliche Wort, wenn es das richtige ist; bevorzuge Verben gegenüber Substantivierungen
• Halte das Register stabil; passe das Format dem Medium an

Phase 2 – Überarbeitung

PFLICHTLEKTÜRE: Führe die erforderlichen Prüfungen nach dem Entwurf durch. → references/required-checks.md

Wenn eine Shell verfügbar ist, führe auch den deterministischen Scanner am Entwurf aus – Anti-Schludrigkeit gilt für neue Texte, nicht nur für Überprüfungen:

python3 scripts/slop-scan.py --channel <medium> draft.md

Jeder Skript- und Referenzpfad in diesem Skill ist relativ zum Skill-Verzeichnis, nicht zum Arbeitsverzeichnis. Als Plugin installiert, sind die beiden selten identisch: Löse scripts/slop-scan.py relativ zum Verzeichnis auf, aus dem diese SKILL.md geladen wurde. Behandle „Datei nicht gefunden“ als ein einmaliges Pfadproblem, nicht als „keine Shell“ – das Durchfallen zur manuellen Ebene unterdrückt still den gesamten deterministischen Durchlauf.

Behebe Abfall bedingungslos. Überprüfe jede Phrasenmarkierung gegen die Falsch-Positiv-Regeln, bevor du sie änderst (das markierte Wort ist möglicherweise einfach das richtige Wort). Strukturhinweise unterliegen demselben Urteil wie erforderliche Prüfung 5.

Wenn das Stück nach den erforderlichen Prüfungen immer noch nicht stimmig wirkt (nur bei längeren Arbeiten): → references/long-form-diagnostics.md

Wenn Überarbeitungsbeispiele hilfreich wären: → references/examples.md

---

Überprüfungs-/Humanisierungsmodus

Lade references/drafting-core.md NICHT während des Überprüfungs-/Humanisierungsmodus – es ist nur für den Entwurf.

Schritt 0 – Inhaltstyp automatisch erkennen

Klassifiziere den Kanal, bevor du Prüfungen durchführst. Gib die Erkennung am Anfang der Überprüfung an.

E-Mail – hat: Betreffzeile / Begrüßungsformel (Hallo Name, Lieber Name) / explizite Bitte + Sign-Off-Struktur Soziale Medien – hat: Ein-Satz-pro-Zeile durchgehend / Hashtags / Engagement-Aufruf am Ende / unter 3.000 Zeichen ohne Überschriften IM – hat: @Erwähnungen / Kanalverweise / lässiger Ton / unter 500 Zeichen / keine Begrüßung oder Sign-Off Dokumentation – hat: nummerierte Verfahren / imperative Schrittverben / Codeblöcke, CLI-Befehle oder Konfigurationsschlüssel / API-, Parameter- oder Optionstabellen / keine Ich-Erzählung Kreativ – hat: Dialog mit Redezeichensetzung / Szenen-, Strophen- oder Skriptstruktur / Erzählung mit benannten Figuren / Zeilenumbrüche, die für Rhythmus statt Listenstruktur verwendet werden Blogbeitrag – hat: Überschriften / 3.000+ Zeichen strukturierter Prosa / mehrere ausgearbeitete Absätze

Überprüfe Dokumentation und Kreativ vor Blog. Beide haben Überschriften und ausgearbeitete Absätze, daher wird ein Runbook oder eine Szene auch die Blog-Signale treffen, und Blog ist die falsche Voreinstellung für beide.

Wenn ein Kanal klar passt: Gib die Erkennung an und fahre fort. Bei Unklarheit (Signale widersprechen sich oder keines trifft zu): Frage – „Welches Format ist das? Blogbeitrag, soziale Medien, E-Mail, IM, Dokumentation oder Kreativ?“ Fahre erst fort, wenn geantwortet wurde.

Schritt 1 – KI-Muster-Scan

Zuerst deterministischer Durchlauf. Wenn eine Shell verfügbar ist, speichere den Text in einer Datei und führe aus:

python3 scripts/slop-scan.py --channel <erkannt> datei.md

Kanalnamen werden auf Flag-Werte abgebildet: Blogbeitrag → blog, soziale Medien → social, E-Mail → email, IM → im, Dokumentation → docs, Kreativ → creative. Jeder Kanal unterdrückt die Regeln, die sein Medium legitimerweise bricht, daher führt die Übergabe des falschen sowohl zu falschen Positiven als auch zu übersehenen Hinweisen.

Der Scanner meldet mechanische Hinweise (Abfall, Formelphrasen, Typografie) und Strukturmetriken (Satzmonotonie, einheitliche Absätze, einheitliches Vertrauen, Aphorismenbudget, Anaphernläufe, ordinal bezeichnete Absätze, geprägte Konzeptbezeichnungen, wörtliche Duplikation) mit stabiler, wiederholbarer Ausgabe. Übergib --allow <regel-id> für alles, was das Stimmprofil oder Medium legitimerweise erlaubt. Keine Shell: Wende references/formula-watchlist.md manuell als mechanische Ebene an.

Zweitens der Beurteilungsdurchlauf. PFLICHTLEKTÜRE – zuerst universelle Marker: → references/ai-patterns-universal.md

Lade dann kanalspezifische Marker: → references/ai-patterns-channels.md

Wende universelle Marker auf ALLE Inhalte an. Wende kanalspezifische Marker nur für den erkannten Typ an. Liste jedes markierte Element auf – Scanner-Treffer und Beurteilungs-Flags – mit dem genauen Zitat und seinem Ort.

Schritt 2 – Adversarielle Überprüfung

Jedes Flag aus Schritt 1 muss eine Verteidigung überstehen, bevor es in den Bericht aufgenommen wird. Argumentiere für jedes Flag den stärksten Fall, dass es ein FALSCHES POSITIV ist, unter Verwendung der „Was NICHT zu flaggen“-Regeln in ai-patterns-universal.md:

• Befindet sich die Phrase in einem Zitat, Titel, Eigennamen oder einem Beispiel, das diskutiert und nicht verwendet wird?
• Ist es eindeutig das richtige Wort hier, das einmal vorkommt, ohne einen Haufen anderer Hinweise in der Nähe?
• Ist es eine Mediumkonvention (Struktur in Docs, Anreden in E-Mails) oder explizit durch das Stimmprofil erlaubt?
• Ist das „strukturelle“ Flag tatsächlich die richtige Form für dieses Genre (Spezifikation, Runbook, Referenzseite)?

Urteil pro Flag: BESTÄTIGT (die Verteidigung schlägt fehl) oder ABGEWIESEN (Grund in einem Satz). Nur bestätigte Flags werden fortgesetzt. Abfall-Treffer (Chat-Artefakte, Platzhalter, Tracking-Fragmente) werden immer bestätigt – es gibt keine legitime Verwendung.

Dieser Schritt dient dem Schutz echter Prosa: Text zu stark zu bearbeiten, der in Ordnung war, ist genauso ein Fehler wie das Übersehen eines Hinweises.

Schritt 3 – Originalitätsprüfung

Flagge, wenn der Inhalt:

• Von jedem mit einer Suchmaschine hätte geschrieben werden können (keine erworbene Autorität, keine spezifische Erfahrung)
• Keine Erfahrung aus erster Hand, Kundengeschichte oder konkrete Beweise enthält
• Den gleichen Punkt zweimal macht, ohne Tiefe hinzuzufügen
• Branchenframings recycelt („die Zukunft von X ist Y“)
• Fehlender Faktor „nur ich könnte das schreiben“

Soziale Medien extra: Flagge Produktplatzierungen, die als Lektionen getarnt sind; persönliche Geschichten mit Glückskeks-Erkenntnissen.

Schritt 4 – Bewertung

PFLICHTLEKTÜRE für Bewertungsdimensionen pro Kanal: → references/channel-rules.md

Gib eine einleitende Begründung für jede Punktzahl. Wenn die KI-Ähnlichkeit niedrig ist, aber die Substanzdimension ebenfalls niedrig ist – Domänenglaubwürdigkeit (Blog/Sozial), Klarheit (E-Mail/IM), Aufgabenabschluss (Dokumentation) oder Zurückhaltung (Kreativ) – flagge explizit. Inhalt ist sauber, aber hohl.

Schritt 5 – Strukturierter Überprüfungsbericht

PFLICHTLEKTÜRE für die Berichtsstruktur: → references/review-report-template.md

Melde nur bestätigte Flags; gib die Anzahl der abgewiesenen Flags in einem Satz an.

Schritt 6 – Umschreiben

Wähle zuerst den Bearbeitungsumfang (wähle selbst, wenn der Benutzer keinen angegeben hat; sag, welche du gewählt hast, wenn es darauf ankommt):

• Freie Bearbeitung (Standard für „humanisiere dies“) – leere Phrasen werden gelöscht, nicht umformuliert; die Länge kann merklich schrumpfen.
• Sorgfältige Bearbeitung (der Text muss einen Slot füllen: Kundendokument, festes Format) – Struktur bleibt erhalten; Länge bleibt innerhalb von 80–110 % des Originals.
• Minimale Bearbeitung (nur auf ausdrücklichen Wunsch) – berühre nur eindeutige KI-Konstruktionen.

Universelle Umschreibregeln:

1. Füge niemals Ideen hinzu, die nicht im Original sind; entferne niemals Substanz
2. Ersetze jede markierte KI-Phrase durch natürliche Sprache
3. Variiere die Satzlänge: Mische kurze prägnante Zeilen mit längeren analytischen
4. Ersetze generische Eröffnungen durch einen spezifischen Haken (Geschichte, Datenpunkt, konträre Behauptung)
5. Ersetze zusammenfassende Schlussfolgerungen durch eine Herausforderung, ein Prinzip oder eine offene Frage
6. Breche den gleichmäßigen Absatzrhythmus auf: einige kurz, einige lang
7. Wenn konkrete Beispiele fehlen: hinterlasse [FÜGE SPEZIFISCHES BEISPIEL AUS DEINER ERFAHRUNG EIN] – erfinde niemals
8. Bearbeiten ist kein Faktencheck: Eine Behauptung, die der Text nicht stützt, ist nicht unbedingt falsch – der Autor könnte Daten außerhalb des Textes haben. Mache die Formulierung weicher auf das, was der Text tragen kann, oder flagge, dass die öffentliche Version Belege benötigt. Lösche die Behauptung nicht stillschweigend als unbestätigt.

Kanalausnahmen zu den Regeln 3–6. Diese vier sind Prosa-Rhythmus-Regeln, und zwei Kanäle wünschen sie nicht:

• Dokumentation – variiere nicht die Satzlänge, brich nicht den Absatzrhythmus, ersetze nicht die Eröffnung durch einen Haken oder verwandle die Schlusszusammenfassung nicht in eine offene Frage. Einheitliche Form macht ein Verfahren nachvollziehbar, und eine Spezifikation, die mit einer Provokation endet, ist gescheitert. Die Regeln 1, 2, 7 und 8 gelten weiterhin.
• Kreativ – Regel 5 wird umgekehrt: Eine Schlusszeile, die die Bedeutung des Stücks angibt, ist der Hinweis, also schneide sie, anstatt sie durch ein Prinzip oder eine Herausforderung zu ersetzen. Die Regeln 3 und 6 liegen im Ermessen des Autors, nicht deinem.

Für Blog, Aufsatz, Meinung oder persönliches Schreiben (nicht enzyklopädische, technische, rechtliche oder Referenzinhalte): PFLICHTLEKTÜRE → references/personality-and-soul.md – Das Entfernen von KI-Mustern erzeugt saubere Prosa; dieser Abschnitt sorgt dafür, dass es sich anhört wie jemand.

PFLICHTLEKTÜRE für kanalspezifische Umschreibregeln: → references/channel-rules.md

Beseitigungsschleife. Ein einziger Umschreibdurchgang ist nicht der Endzustand. Iteriere, bis der Text sowohl eine deterministische als auch eine adversarielle Prüfung übersteht, bis zu 3 Runden:

1. Umschreiben unter Anwendung der bestätigten Flags und der obigen Regeln.
2. Erneut scannen – führe scripts/slop-scan.py auf dem Umschreiben aus (gleicher --allow-Satz). Jeglicher Abfall = sofort beheben. Jegliche neuen Phrasentreffer = beheben oder rechtfertigen.
3. Anklagen – wechsle die Seiten: Argumentiere den stärksten Fall, dass das Umschreiben immer noch KI-generiert ist. Überprüfe speziell gegen die Hinweise zweiter Ordnung in references/ai-patterns-universal.md § Teil 5 – ein Bereinigungsdurchgang neigt dazu, sie zu erzeugen: einheitliches Vertrauen, ein aphoristischer Abschluss in jedem Absatz, „Das ist nicht X. Das ist Y.“, keine Lockerheit irgendwo, performative Verletzlichkeit (ein Eingeständnis, das den Autor nichts kostet), und hergestellte Spannung, die anstelle der gerade gelöschten Haken steht. Zitiere den Beweis in einem Satz pro Punkt.
4. Wenn die Anklage einen Fall hat, beheben und ab Schritt 2 wiederholen. Wenn nicht, oder nach 3 Runden, anhalten.

Ausstiegskriterien: Scanner meldet 0 Abfall; verbleibende Scanner-Flags haben jeweils eine einleitende Rechtfertigung (Mediumkonvention oder Stimmprofil); die Anklage findet keine neuen Hinweise zweiter Ordnung.

---

Referenzen

Die folgenden Referenzdateien strukturieren die Ausgabe dieses Skills. Sie werden von der SKILL.md nach Bedarf geladen:

→ references/drafting-core.md – Kernregeln und mediumspezifische Muster für den Entwurfsmodus → references/required-checks.md – Erforderliche Prüfungen nach dem Entwurf → references/ai-patterns-universal.md – Universelle KI-Muster, die im Überprüfungs-/Humanisierungsmodus zu erkennen sind → references/ai-patterns-channels.md – Kanalspezifische KI-Muster → references/channel-rules.md – Kanalregeln und Bewertungsdimensionen → references/personality-and-soul.md – Persönlichkeit und Seele im Schreiben für Blog, Aufsatz, Meinung → references/long-form-diagnostics.md – Diagnose für längere Arbeiten → references/examples.md – Überarbeitungsbeispiele → references/review-report-template.md – Vorlage für den Überprüfungsbericht → scripts/slop-scan.py – Deterministischer Scanner für KI-Muster

Jeder Pfad ist relativ zum Skill-Verzeichnis.