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KI-interne Koordination mittels stigmergischer Signale — Verwaltung von Informationsfrische im Kontext und Gedaechtnis, Verfallsraten fuer Annahmenveralterung und emergentes kohaerentes Verhalten aus einfachen lokalen Protokollen. Verwenden bei komplexen Aufgaben, bei denen mehrere Teilaufgaben koordiniert werden muessen, wenn der Kontext lang geworden ist und die Informationsfrische unsicher ist, nach Kontextkompression wenn Informationen verloren gegangen sein koennten, oder wenn Teilaufgaben-Ergebnisse sauber ineinander greifen muessen ohne Qualitaetsverlust.
npx skillsauth add pjt222/agent-almanac coordinate-reasoningInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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Die interne Koordination von Denkprozessen mittels stigmergischer Prinzipien verwalten — den Kontext als Umgebung behandeln, in der Informationssignale Frische, Verfallsraten und Interaktionsregeln haben, die aus einfachen lokalen Protokollen kohaerentes Verhalten erzeugen.
forage-solutions (Exploration) und build-coherence (Entscheidung) mit AusfuehrungskoordinationVerschiedene Koordinationsherausforderungen erfordern verschiedene Signaldesigns.
AI Coordination Problem Types:
┌─────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
│ Type │ Characteristics │
├─────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Foraging │ Multiple independent searches running in │
│ (scattered search) │ parallel or sequence. Coordination need: share │
│ │ findings, avoid duplicate work, converge on │
│ │ best trail │
├─────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Consensus │ Multiple approaches evaluated, one must be │
│ (competing paths) │ selected. Coordination need: independent │
│ │ evaluation, unbiased comparison, commitment │
├─────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Construction │ Building a complex output incrementally (multi- │
│ (incremental build) │ file edit, long document). Coordination need: │
│ │ consistency across parts, progress tracking, │
│ │ dependency ordering │
├─────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Defense │ Maintaining quality under pressure (tight time, │
│ (quality under │ complex requirements). Coordination need: │
│ pressure) │ monitoring for errors, rapid correction, │
│ │ awareness of degradation │
├─────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Division of labor │ Task decomposed into sub-tasks with │
│ (sub-task mgmt) │ dependencies. Coordination need: ordering, │
│ │ handoff, result integration │
└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
Die aktuelle Aufgabe klassifizieren. Die meisten komplexen Aufgaben sind Construction oder Division of Labor; die meisten Debugging-Aufgaben sind Foraging; die meisten Design-Entscheidungen sind Consensus.
Erwartet: Eine klare Klassifikation, die bestimmt, welche Koordinationssignale zu verwenden sind. Die Klassifikation sollte dazu passen, wie sich die Aufgabe tatsaechlich anfuehlt, nicht wie sie beschrieben wurde.
Bei Fehler: Wenn die Aufgabe mehrere Typen umfasst (haeufig bei grossen Aufgaben), den dominanten Typ fuer die aktuelle Phase identifizieren. Construction waehrend der Implementierung, Foraging waehrend des Debuggings, Consensus waehrend des Designs. Der Typ kann sich im Aufgabenverlauf aendern.
Informationen im Gespraechskontext als Signale mit Frische- und Verfallseigenschaften behandeln.
Information Decay Rate Table:
┌───────────────────────────┬──────────┬──────────────────────────────┐
│ Information Source │ Decay │ Refresh Action │
│ │ Rate │ │
├───────────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────┤
│ User's explicit statement │ Slow │ Re-read if >30 messages ago │
│ (direct instruction) │ │ or after compression │
├───────────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────┤
│ File contents read N │ Moderate │ Re-read if file may have │
│ messages ago │ │ been modified, or if >15 │
│ │ │ messages since reading │
├───────────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────┤
│ Own earlier reasoning │ Fast │ Re-derive rather than trust. │
│ (conclusions, plans) │ │ Earlier reasoning may have │
│ │ │ been based on now-stale info │
├───────────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────┤
│ Inferred facts (not │ Very │ Verify before relying on. │
│ directly stated or read) │ fast │ Inferences compound error │
├───────────────────────────┼──────────┼──────────────────────────────┤
│ MEMORY.md / CLAUDE.md │ Very │ Loaded at session start, │
│ (persistent context) │ slow │ treat as stable unless user │
│ │ │ indicates changes │
└───────────────────────────┴──────────┴──────────────────────────────┘
Zusaetzlich Inhibitionssignale entwerfen — Markierungen fuer versuchte und gescheiterte Ansaetze:
Erwartet: Ein mentales Modell der Informationsfrische im aktuellen Kontext. Identifikation, welche Informationen frisch sind und welche vor der Nutzung aufgefrischt werden muessen.
Bei Fehler: Wenn die Informationsfrische schwer einzuschaetzen ist, standardmaessig "vor der Nutzung erneut lesen" fuer alles, was nicht in den letzten 5-10 Aktionen verifiziert wurde. Ueberfluessiges Auffrischen verschwendet etwas Aufwand, verhindert aber Fehler durch veraltete Informationen.
Einfache Regeln aufstellen, wie das Denken bei jedem Schritt vorgehen soll, nur unter Verwendung lokal verfuegbarer Informationen.
Local Protocol Rules:
┌──────────────────────┬────────────────────────────────────────────────┐
│ Protocol │ Rule │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Safety │ Before using a fact, check: when was it last │
│ │ verified? If below freshness threshold, │
│ │ re-verify before proceeding │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Response │ When the user corrects something, update all │
│ │ downstream reasoning that depended on the │
│ │ corrected fact. Trace the dependency chain │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Exploitation │ When a sub-task produces useful output, note │
│ │ the output clearly for downstream sub-tasks. │
│ │ The note is the trail signal │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Exploration │ When stuck on a sub-task for >3 actions │
│ │ without progress, check under-explored │
│ │ channels: different tools, different files, │
│ │ different framing │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Deposit │ After completing a sub-task, summarize its │
│ │ output in 1-2 sentences for future reference. │
│ │ This deposit serves the next sub-task │
├──────────────────────┼────────────────────────────────────────────────┤
│ Inhibition │ Before trying an approach, check: was this │
│ │ already tried and failed? If so, what is │
│ │ different now that would change the outcome? │
└──────────────────────┴────────────────────────────────────────────────┘
Diese Protokolle sind einfach genug, um bei jedem Schritt ohne wesentlichen Mehraufwand angewendet zu werden.
Erwartet: Ein Satz leichtgewichtiger Regeln, die die Koordinationsqualitaet verbessern, ohne die Ausfuehrung zu verlangsamen. Die Regeln sollten sich hilfreich anfuehlen, nicht belastend.
Bei Fehler: Wenn die Protokolle sich wie Mehraufwand anfuehlen, auf die zwei wichtigsten fuer den aktuellen Aufgabentyp reduzieren: Safety + Deposit fuer Construction, Safety + Exploration fuer Foraging, Safety + Response fuer Aufgaben mit aktivem Benutzerfeedback.
Eine aktive Pruefung der Informationsveralterung im aktuellen Kontext durchfuehren.
Freshness Audit Template:
┌────────────────────────┬──────────┬──────────────┬─────────────────┐
│ Fact │ Source │ Age (approx) │ Status │
├────────────────────────┼──────────┼──────────────┼─────────────────┤
│ │ │ │ Fresh / Stale / │
│ │ │ │ Unknown / Lost │
└────────────────────────┴──────────┴──────────────┴─────────────────┘
Erwartet: Ein konkretes Inventar der Informationsfrische mit identifizierten veralteten Elementen zur Auffrischung. Mindestens ein Fakt erneut verifiziert — wenn nichts aufgefrischt werden musste, war die Pruefung zu oberflaechlich oder der Kontext ist tatsaechlich frisch.
Bei Fehler: Wenn die Pruefung erheblichen Informationsverlust aufdeckt (mehrere Fakten mit Status "Lost" oder "Unknown"), ist dies ein Signal, heal fuer eine vollstaendige Subsystem-Bewertung auszufuehren. Informationsverlust ueber einem Schwellenwert bedeutet, dass die Koordination auf Fundamentalebene beeintraechtigt ist.
Sicherstellen, dass die Teilaufgaben in Kombination ein kohaerentes Ganzes ergeben.
Coherence Test:
┌────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────┐
│ Check │ Result │
├────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────┤
│ Sub-task outputs compatible? │ Yes / No / Partially │
│ Tool calls non-redundant? │ Yes / No (list repeats) │
│ Direction aligned with request? │ Yes / Drifted (describe) │
│ Single-assumption cascade risk? │ Low / Medium / High │
└────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
Erwartet: Eine konkrete Bewertung der Gesamtkohaerenz mit spezifisch identifizierten Problemen. Kohaerente Koordination sollte sich anfuehlen wie Teile, die ineinandergreifen; inkohaerente Koordination fuehlt sich an wie Puzzleteile, die erzwungen werden.
Bei Fehler: Wenn die Kohaerenz schlecht ist, den spezifischen Punkt identifizieren, an dem Teilaufgaben divergieren. Oft ist es eine einzelne veraltete Annahme oder eine unverarbeitete Benutzerkorrektur, die sich durch nachgelagerte Arbeit fortgepflanzt hat. Den Divergenzpunkt beheben, dann nachgelagerte Ergebnisse erneut verifizieren.
coordinate-swarm — Das Multi-Agenten-Koordinationsmodell, das dieser Skill fuer die Einzelagenten-Argumentation adaptiertforage-solutions — Koordiniert Exploration ueber mehrere Hypothesenbuild-coherence — Koordiniert Bewertung ueber konkurrierende Ansaetzeheal — Tiefere Bewertung, wenn Koordinationsfehler Subsystem-Abdrift aufdeckenawareness — Ueberwacht Signale fuer Koordinationszusammenbruch waehrend der Ausfuehrungtesting
Launch all available agents in parallel waves for open-ended hypothesis generation on problems where the correct domain is unknown. Use when facing a cross-domain problem with no clear starting point, when single-agent approaches have stalled, or when diverse perspectives are more valuable than deep expertise. Produces a ranked hypothesis set with convergence analysis and adversarial refinement.
tools
Write integration tests for a Node.js CLI application using the built-in node:test module. Covers the exec helper pattern, output assertions, filesystem state verification, cleanup hooks, JSON output parsing, error case testing, and state restoration after destructive tests. Use when adding tests to an existing CLI, testing a new command, verifying adapter behavior across frameworks, or setting up CI for a CLI tool.
development
Screen a proposed trademark for conflicts and distinctiveness before filing. Covers trademark database searches (TMview, WIPO Global Brand Database, USPTO TESS), distinctiveness analysis using the Abercrombie spectrum, likelihood of confusion assessment using DuPont factors and EUIPO relative grounds, common law rights evaluation, and goods/services overlap analysis. Produces a conflict report with a risk matrix. Use before adopting a new brand name, logo, or slogan — distinct from patent prior art search, which uses different databases, legal frameworks, and analysis methods.
tools
Scaffold a new CLI command using Commander.js with options, action handler, three output modes (human-readable, quiet, JSON), and optional ceremony variant. Covers command naming, option design, shared context patterns, error handling, and integration testing. Use when adding a command to an existing Commander.js CLI, designing a new CLI tool from scratch, or standardizing command structure across a multi-command CLI.