skill-forge

分类: 调研与分析 | 上传者: GodModeAI2025 | 下载: 0 | 版本: v1.0（最新）
根据自动研究范式（Karpathy）进行自主改进。两种模式： (1) 技能模式——通过迭代变异和评估来优化 SKILL.md。 (2) 通用模式 — 针对任何机械指标（测试覆盖率、包大小、Lighthouse 分数、Docker 映像大小等）优化任意文件。两种执行模式：自动（完全自主循环，非常适合夜间运行）和引导（交互式，用户在每一步中决定）。领先一
更新日志: Source: GitHub https://github.com/GodModeAI2025/skill-forge
目录结构

当前层级: tree/main/
📁 agents/
- 📄 hypothesis.md 9.7 KB
- 📄 mutator.md 5.1 KB
- 📄 orchestrator.md 3.5 KB
- 📄 scorer.md 2.7 KB
📁 examples/
- 📄 fachbuch-lektorat-session.md 4.7 KB
📁 references/
- 📄 architecture.md 14.9 KB
- 📄 scheduled_task_template.md 2.5 KB
📁 scripts/
- 📄 __init__.py 22 B
- 📄 composite_score.py 27.6 KB
📁 templates/
- 📄 agent_context.md 821 B
- 📄 morning_report.md 1.3 KB
📄 .gitignore 6 B
📄 index.html 26.9 KB
📄 index_de.html 52.5 KB
📄 index_en.html 50.5 KB
📄 LICENSE 1.0 KB
📄 README.md 12.5 KB
📄 RELEASE_NOTES.md 5.5 KB
📄 SKILL.md 26.9 KB
SKILL.md

---
name: skill-forge
description: >
  Autonome Verbesserung nach dem Autoresearch-Paradigma (Karpathy). Zwei Modi:
  (1) Skill-Modus — optimiert eine SKILL.md durch iterative Mutation und Evaluation.
  (2) Generic-Modus — optimiert beliebige Dateien gegen jede mechanische Metrik
  (Testabdeckung, Bundle-Size, Lighthouse-Score, Docker-Image-Größe, etc.).
  Zwei Ausführungsmodi: Auto (vollautonomer Loop, ideal für Overnight-Runs) und
  Guided (interaktiv, User entscheidet bei jedem Schritt mit). Führt einen
  Experiment-Loop durch: analysieren → Hypothese bilden → mutieren → verifizieren →
  Score messen → keep/revert → wiederholen. Kann über Nacht als Scheduled Task
  laufen und liefert morgens einen Experiment-Report. IMMER verwenden bei: Skill
  autonom verbessern, Skill optimieren ohne manuelles Feedback, Skill optimieren
  mit Feedback, Autoresearch, autonomer Verbesserungsloop, Skill-Evolution,
  overnight optimization, Skill-Experiment, "lass den Skill über Nacht besser
  werden", Skill-Score verbessern, automatische Skill-Iteration, Code-Metrik
  verbessern, Testabdeckung erhöhen, Bundle-Size reduzieren, Performance-Score
  optimieren, beliebige Metrik optimieren, "hilf mir den Skill zu verbessern",
  Skill interaktiv verbessern, geführte Optimierung.
---

# Skill Forge

Iterative Verbesserung nach dem Autoresearch-Paradigma: Ein AI-Agent modifiziert
gezielt Dateien, evaluiert jede Änderung gegen eine mechanische Metrik, behält
Verbesserungen und verwirft Verschlechterungen.

## Ausführungsmodi

| | Auto-Modus | Guided-Modus |
|---|---|---|
| **Ablauf** | Vollautonomer Loop ohne User-Eingriff | User entscheidet an jedem Checkpoint |
| **Ideal für** | Overnight-Runs, Scheduled Tasks | Erstmalige Nutzung, Domänenwissen einbringen |
| **Evals** | Automatisch generiert | User prüft und passt an |
| **Hypothesen** | Automatisch umgesetzt | User sieht Vorschlag, kann ablehnen/anpassen |
| **Mutationen** | Automatisch angewendet | User sieht Diff, bestätigt oder korrigiert |
| **Keep/Revert** | Automatisch nach Schwellenwerten | User entscheidet mit Score als Empfehlung |
| **Wann wählen** | Vertrautes Setup, bewährte Evals | Neuer Skill, unsichere Evals, Lernmodus |

Der Wizard fragt als ersten Schritt: **"Auto oder Guided?"**

Im Guided-Modus gibt es 5 Checkpoints, an denen der User einbezogen wird:

1. **Evals prüfen** — User sieht generierte Evals, kann anpassen/ergänzen/streichen, Anzahl und Gewichtung bestimmen
2. **Hypothese prüfen** — User sieht die Hypothese und kann sie ablehnen, anpassen oder eine eigene Richtung vorgeben
3. **Mutation prüfen** — User sieht das Diff vor Anwendung und bestätigt
4. **Ergebnis bewerten** — User sieht Score + Delta und entscheidet: Keep, Revert oder manuell anpassen
5. **Weitermachen?** — User entscheidet ob eine weitere Runde laufen soll oder der Loop endet

Im Auto-Modus werden alle 5 Checkpoints übersprungen und die Entscheidungen
automatisch nach den konfigurierten Schwellenwerten getroffen.

## Zwei Domänen-Modi

| | Skill-Modus | Generic-Modus |
|---|---|---|
| **Ziel** | SKILL.md verbessern | Beliebige Dateien optimieren |
| **Metrik** | Composite Score (Assertions + Judge + Effizienz) | Jede mechanische Metrik (Zahl via Shell-Command) |
| **Scope** | Eine SKILL.md + zugehörige Scripts | Dateien via Glob-Pattern |
| **Mutation** | Sprachliche Änderungen (Formulierung, Beispiele, Struktur) | Code-Änderungen (Refactoring, Config, Architektur) |
| **Eval** | Subagent-Runs mit Grading | Shell-Command mit Zahlenextraktion |
| **Anwendung** | Skill-Qualität steigern | Testcoverage, Bundle-Size, Lighthouse, Docker-Image, etc. |

Der Skill erkennt den Modus automatisch: Wenn der User einen Skill nennt, wird
Skill-Modus aktiviert. Wenn der User eine Metrik/einen Shell-Command nennt, wird
Generic-Modus aktiviert. Im Zweifel: fragen.

## Kern-Konzept

Inspiriert von Karpathys autoresearch-Paradigma:

| autoresearch (LLM)        | autoresearch (Skills/Generic)  |
|---------------------------|-------------------------------|
| `train.py` wird mutiert   | `SKILL.md` / Scope-Dateien werden mutiert |
| `prepare.py` ist fix      | Eval-Framework / Verify-Command ist fix |
| `program.md` instruiert   | Dieser Skill instruiert       |
| `val_bpb` ist die Metrik  | Composite Score / mechanische Metrik |
| 5-Min-Zeitbudget          | Token/Zeit-Budget pro Eval    |
| keep/discard              | keep/revert mit Snapshots     |

---

## Schritt 0: Setup-Wizard (einmalig)

Der Setup-Wizard führt schrittweise durch die Konfiguration. Jeder Schritt hat ein
Abnahmekriterium — der Wizard geht erst weiter, wenn die Validierung bestanden ist.

### Wizard-Schritt 1: Ausführungsmodus, Domänenmodus und Ziel erfassen

Frage den User zwei Dinge:

**1. "Auto oder Guided?"**
- **Auto**: "Ich lasse den Loop laufen und schaue mir morgens den Report an"
- **Guided**: "Ich will bei jedem Schritt mitentscheiden"
- Bei Scheduled Tasks: Immer Auto (Guided nicht möglich ohne User)

**2. "Was willst du verbessern?"**

Bestimme daraus den Domänenmodus:
- User nennt einen Skill-Namen → **Skill-Modus**
- User nennt eine Metrik, einen Shell-Command oder Code-Dateien → **Generic-Modus**
- Unklar → Nachfragen

Speichere:
```json
{
  "execution_mode": "auto" | "guided",
  "mode": "skill" | "generic",
  "goal": "Freitext-Beschreibung des Ziels",
  "target": "Skill-Name oder Projekt-Pfad"
}
```

### Wizard-Schritt 2: Scope definieren

**Skill-Modus:**
- Identifiziere die SKILL.md des Target-Skills
- Validierung: Datei existiert und ist lesbar

**Generic-Modus:**
- Frage nach Glob-Pattern für editierbare Dateien (z.B. `src/**/*.ts`)
- Validierung: Glob matcht mindestens eine Datei
- Anzeigen: "Gefunden: N Dateien — [Liste der ersten 10]"
- Falls 0 Treffer → Fehlermeldung, neues Pattern verlangen

Speichere:
```json
{
  "scope": "SKILL.md-Pfad oder Glob-Pattern",
  "scope_files_count": 42,
  "scope_validated": true
}
```

### Wizard-Schritt 3: Metrik definieren

**Skill-Modus:**
- Prüfe ob `evals/evals.json` existiert im Target-Skill
- Falls nicht: Erstelle 3-5 realistische Testfälle mit messbaren Assertions
- Achte auf Train/Test-Split (60/40) für Overfitting-Schutz
- Metrik = Composite Score (automatisch)

**🔀 Guided-Checkpoint 1: Evals prüfen (nur Skill-Modus)**

Im Guided-Modus: Zeige dem User die generierten/vorhandenen Evals und frage:
- "Das sind die Testfälle. Passen sie?"
- User kann: Evals anpassen, neue hinzufügen, Gewichtung ändern, Anzahl bestimmen
- User kann auch beschreiben: "Ich will dass besonders X getestet wird"
- Erst nach User-Bestätigung wird der Train/Test-Split durchgeführt

**Generic-Modus:**
- Frage: "Welcher Shell-Command misst deine Metrik?"
- Beispiele anbieten:
  - Testabdeckung: `npx jest --coverage | grep "All files" | awk '{print $10}'`
  - Bundle-Size (KB): `npm run build 2>&1 | grep "First Load JS" | awk '{print $4}'`
  - Lighthouse: `npx lighthouse http://localhost:3000 --output json | jq '.categories.performance.score'`
  - Docker-Image (MB): `docker image inspect myapp:latest --format '{{.Size}}' | awk '{print $1/1048576}'`
  - Python-Lint-Fehler: `flake8 src/ | wc -l`
- Validierung: Subjektive Metriken ("sieht besser aus", "klingt natürlicher") werden abgelehnt.
  Die Metrik muss eine einzelne parsbare Zahl produzieren.
- Hinweis: Der Metrik-Parser extrahiert die **letzte Zahl** im Command-Output.
  Falls der Command Fortschrittsmeldungen oder Zeilennummern ausgibt, sollte
  der User den Output so filtern, dass nur die relevante Zahl am Ende steht
  (z.B. mit `| tail -1` oder `| grep "Score"`).


Speichere:
```json
{
  "metric_name": "test_coverage_percent",
  "metric_command": "npx jest --coverage | grep 'All files' | awk '{print $10}'",
  "metric_direction": "higher_is_better" | "lower_is_better"
}
```

### Wizard-Schritt 4: Richtung festlegen

Frage: **"Ist ein höherer oder niedrigerer Wert besser?"**

- Testabdeckung → höher ist besser
- Bundle-Size → niedriger ist besser
- Lint-Fehler → niedriger ist besser
- Performance-Score → höher ist besser

Im Skill-Modus ist die Richtung immer `higher_is_better` (automatisch).

### Wizard-Schritt 5: Dry-Run-Validierung

Dieser Schritt ist ein harter Gate — der Loop startet erst, wenn er bestanden ist.

**Skill-Modus:**
1. Wähle ein Eval aus dem Trainings-Set
2. Führe einen einzelnen Eval-Run mit der aktuellen SKILL.md durch
3. Prüfe: Grading produziert valides JSON mit `passed`/`total` Feldern
4. Prüfe: Composite Score ist berechenbar (Zahl zwischen 0 und 1)
5. Speichere Baseline-Score

**Generic-Modus:**
1. Führe den Metrik-Command aus
2. Prüfe: Exit-Code ist 0
3. Prüfe: Output enthält eine parsbare Zahl
4. Speichere Baseline-Wert

**Bei Fehler:**
- Zeige dem User die genaue Fehlermeldung
- Biete Korrekturvorschläge an (falscher Pfad, fehlende Dependency, falsches Parsing)
- Wiederhole den Dry-Run nach Korrektur
- Erst nach erfolgreichem Dry-Run geht es weiter

Speichere:
```json
{
  "dry_run_passed": true,
  "baseline_value": 72.5,
  "dry_run_output": "Vollständiger Output des Commands",
  "dry_run_timestamp": "2026-03-14T21:45:00Z"
}
```

### Wizard-Schritt 6: Konfiguration bestätigen

Zeige dem User die vollständige Konfiguration:

```
═══════════════════════════════════════
  Skill Forge — Konfiguration
═══════════════════════════════════════
  Modus:          Skill / Generic
  Ziel:           [Freitext]
  Scope:          [Pfad / Glob] (N Dateien)
  Metrik:         [Name] via [Command]
  Richtung:       Höher/Niedriger ist besser
  Baseline:       [Wert]
  Max Experimente: 10
  Zeitbudget:     120 min
═══════════════════════════════════════
  [Start] [Bounded: N Iterationen] [Abbrechen]
```

Der User kann Parameter anpassen oder den Loop starten.

### Workspace anlegen

Nach Bestätigung:

```
<target>-skill-forge/
├── config.json            # Wizard-Konfiguration
├── evals.json             # Testfälle (nur Skill-Modus)
├── history.json            # Fortschritts-Tracking (mit Tiered Compaction)
├── checkpoint.json         # Resume-Point für Session-Übergreifendes Fortsetzen
├── experiment-log.tsv      # Flaches Log für schnelles Monitoring
├── coverage-matrix.json    # Experiment-Abdeckung
├── snapshots/
│   └── v0/                 # Baseline
├── experiments/
│   └── exp-001/
└── morning-report.md       # Zusammenfassung für den User
```

Speichere die Baseline:
- Kopiere die aktuelle SKILL.md / Scope-Dateien nach `snapshots/v0/`
- Schreibe den Baseline-Score in `history.json`
- Initialisiere `experiment-log.tsv` mit Header
- Initialisiere `coverage-matrix.json`

---

## Der Experiment-Loop

### Schritt 0.5: Resume-Check (vor dem ersten Experiment)

Prüfe ob ein Checkpoint existiert:

1. Lies `checkpoint.json` im Workspace (falls vorhanden)
2. Falls Checkpoint gefunden:
   - Zeige dem User: "Resume von Checkpoint: Experiment {N}, Score {X}, Coverage {Y}%"
   - Setze `current_baseline` und `current_best` aus dem Checkpoint
   - Setze die Experiment-Nummer fort (nicht bei 1 beginnen)
3. Falls kein Checkpoint: Normaler Start bei v0/Baseline

Nach JEDEM abgeschlossenen Experiment: Speichere einen Checkpoint via
`scripts/composite_score.py checkpoint-save`. Das ermöglicht Unterbrechung
und Fortsetzung über Sessions, Crashes und Scheduled-Task-Grenzen hinweg.

### Schritt 0.7: History-Compaction (vor Agent-Aufrufen)

Bei mehr als 5 abgeschlossenen Experimenten: Komprimiere die History:

1. Rufe `scripts/composite_score.py compact <history-path> --keep 5` auf
2. Die letzten 5 Experimente behalten vollständige Details
3. Ältere werden auf `{id, category, delta, decision, timestamp}` reduziert
4. Das verhindert Context-Overflow bei langen Runs (>10 Experimente)

### Schritt 0.8: Dynamic Context Assembly

Vor jedem Agent-Aufruf wird der Agent-Prompt dynamisch angereichert:

1. Lade `templates/agent_context.md` als Template
2. Fülle es mit aktuellen Daten:
   - Aktuelle Runde, Phase (Exploration/Balanced/Exploitation), Trend
   - Letzte 3 Experiment-Ergebnisse (vollständig)
   - Coverage-Matrix als Tabelle
   - Near-Miss-Hypothesen (Mutationen die knapp am Threshold gescheitert sind)
3. Hänge den gefüllten Context an den jeweiligen Agent-Prompt an
4. Context-Budget-Regel: Max 30% des Agent-Contexts für History/Context,
   70% für die aktuelle Aufgabe

Für die kategorisierte History-Sicht nutze:
`scripts/composite_score.py group-history <history-path>`

Dies liefert pro Kategorie: beste Mutation, Erfolgsrate, Sättigungsstatus —
deutlich informativer als eine chronologische Liste.

### Schritt 1: Hypothese bilden

Lies den `agents/hypothesis.md` Agent-Prompt und folge seinen Anweisungen:

1. Analysiere die Eval-Ergebnisse der letzten Iteration
2. Konsultiere die **Coverage-Matrix** (siehe unten) — priorisiere unterversorgte Bereiche
3. Identifiziere die schwächsten Bereiche (welche Assertions/Metriken failen?)
4. Lies die Transcripts der fehlgeschlagenen Runs (Skill-Modus) oder den Command-Output (Generic-Modus)
5. Formuliere eine konkrete, testbare Hypothese:
   - **Skill-Modus**: "Die Anweisung X ist zu vage → Agent weicht ab → Assertion Y failt"
   - **Generic-Modus**: "Funktion X allokiert unnötig → Speicher steigt → Metrik verschlechtert sich"
6. Priorisiere: Fokus auf die Änderung mit dem höchsten erwarteten Impact

**Wichtig:** Generalisiere! Nicht auf einzelne Testfälle optimieren, sondern auf
die zugrunde liegenden Muster.

**🔀 Guided-Checkpoint 2: Hypothese prüfen**

Im Guided-Modus: Zeige dem User die Hypothese und frage:
- "Soll ich diese Hypothese testen?"
- Optionen: **Ja** / **Anpassen** (User gibt Richtung vor) / **Andere Idee** (User beschreibt eigene Hypothese) / **Überspringen** (nächste Kategorie)
- Falls der User eine eigene Hypothese formuliert, verwende diese statt der generierten.

### Schritt 2: Mutation anwenden

Lies den `agents/mutator.md` Agent-Prompt und folge seinen Anweisungen:

1. Kopiere die aktuelle beste Version nach `snapshots/v{N}/`
2. Wende die Hypothese als gezielte Änderung an:
   - **Skill-Modus**: Formulierungen, Beispiele, Struktur, Scripts
   - **Generic-Modus**: Code-Refactoring, Config-Änderungen, Architektur
3. Mache **eine fokussierte Änderung** pro Experiment (nicht 5 gleichzeitig)
   - Das ist entscheidend: Nur so weißt du, welche Änderung den Score beeinflusst hat
4. Dokumentiere die Änderung im Experiment-Log

**🔀 Guided-Checkpoint 3: Mutation prüfen**

Im Guided-Modus: Zeige dem User das Diff der geplanten Änderung und frage:
- "So würde die Änderung aussehen. Anwenden?"
- Optionen: **Ja, anwenden** / **Anpassen** (User korrigiert das Diff) / **Verwerfen** (Hypothese überspringen)

### Schritt 3: Experiment laufen lassen

**Skill-Modus:**

Für jedes Eval im Testset:
1. Spawne einen Subagent mit der mutierten SKILL.md und dem Eval-Prompt
2. Spawne parallel einen Baseline-Subagent mit der besten SKILL.md
3. Grade jedes Ergebnis mit dem Grader-Agent
4. Speichere `grading.json` pro Run

**Generic-Modus:**

1. Führe den Metrik-Command aus
2. Extrahiere den Zahlenwert
3. Prüfe: Exit-Code 0 und Zahl extrahierbar
4. Bei Crash des Commands: Logge als `CRASH`, versuche einmal zu fixen, bei erneutem Crash → `SKIP` und nächste Hypothese

### Schritt 4: Score berechnen

**Skill-Modus:**

```python
# Gewichtung der Score-Komponenten
composite_score = (
    assertion_pass_rate * 0.50 +   # Harte Fakten: passieren die Assertions?
    llm_judge_score * 0.30 +       # Weiche Qualität: LLM-as-Judge Bewertung
    efficiency_score * 0.20         # Effizienz: Tokens, Zeit, Tool-Calls
)
# Ohne Comparator: assertion_pass_rate * 0.80 + efficiency_score * 0.20
```

**Generic-Modus:**

```python
# Direkte Metrik-Auswertung
current_value = extract_metric(command_output)
delta = current_value - baseline_value
# Bei lower_is_better: delta wird invertiert
improved = (delta > 0) if direction == "higher_is_better" else (delta < 0)
```

### Schritt 5: Keep oder Revert

```
if mutated_score > baseline_score + IMPROVEMENT_THRESHOLD:
    KEEP  → Mutierte Version wird neue Baseline
elif mutated_score < baseline_score - REGRESSION_THRESHOLD:
    REVERT → Zurück zur vorherigen Baseline
elif mutated_score < baseline_score + IMPROVEMENT_THRESHOLD and mutated_score >= baseline_score - NEAR_MISS_THRESHOLD:
    NEAR_MISS → Revert, aber Hypothese als "vielversprechend" markieren
else:
    NEUTRAL → Keep (bei Gleichstand leichte Präferenz für Neues)
```

Schwellenwerte:
- `IMPROVEMENT_THRESHOLD = 0.02` (2% Verbesserung nötig zum Behalten)
- `REGRESSION_THRESHOLD = 0.05` (5% Verschlechterung → sofort revert)
- `NEAR_MISS_THRESHOLD = 0.05` (Delta zwischen -0.05 und +0.02 → Near-Miss)

**Near-Miss-Logik**:

Ein NEAR_MISS wird wie REVERT behandelt (Code wird zurückgesetzt), aber die
Hypothese wird in `decision.json` als `"near_miss": true` markiert. Der
Hypothesis Agent bekommt in der nächsten Runde diese Information und kann:
- Die gleiche Hypothese mit einem anderen Ansatz erneut versuchen
- Die Hypothese mit einer komplementären Mutation kombinieren
- Die Hypothese verwerfen, wenn bereits 2 Near-Misses in der gleichen Kategorie

**🔀 Guided-Checkpoint 4: Ergebnis bewerten**

Im Guided-Modus: Zeige dem User Score + Delta und die automatische Empfehlung:
- "Score: 0.78 → 0.84 (+0.06). Empfehlung: KEEP. Einverstanden?"
- Optionen: **Keep** / **Revert** (trotz Verbesserung zurück) / **Manuell anpassen** (User ändert die Mutation von Hand)
- Der User kann also die automatische Entscheidung überstimmen — z.B. KEEP obwohl
  der Score leicht gefallen ist, weil er weiß, dass die Änderung langfristig besser ist.

**Nach jeder Entscheidung — zwei Logs aktualisieren:**

1. **history.json** (strukturiert, für programmatische Auswertung):
```json
{
  "experiment": "exp-003",
  "version": "v3",
  "parent": "v2",
  "hypothesis": "Beispiel für Edge-Case X hinzugefügt",
  "mutation_type": "instruction_edit",
  "composite_score": 0.78,
  "baseline_score": 0.72,
  "delta": "+0.06",
  "decision": "KEEP",
  "category": "edge_cases",
  "details": {
    "assertion_pass_rate": 0.85,
    "llm_judge_score": 0.70,
    "efficiency_score": 0.72
  }
}
```

2. **experiment-log.tsv** (flach, eine Zeile pro Experiment, für schnelles Monitoring):
```
timestamp	experiment	hypothesis_summary	metric_before	metric_after	delta	decision	category	duration_s
2026-03-14T22:15:00Z	exp-001	Hook-Beispiel hinzugefügt	0.62	0.71	+0.09	KEEP	examples	180
2026-03-14T22:28:00Z	exp-002	Workflow-Schritt für Validation	0.71	0.68	-0.03	NEUTRAL	workflow	195
2026-03-14T22:45:00Z	exp-003	Edge-Case X Beispiel	0.71	0.78	+0.07	KEEP	edge_cases	210
```

Das TSV-Format ermöglicht schnelles Scannen mit `cat`, `grep`, `tail -f` oder `awk` —
besonders nützlich für nächtliche Runs, wo man sofort sehen will ob der Loop produktiv war.

3. **Coverage-Matrix aktualisieren** (siehe unten)

### Schritt 6: Wiederholen

Gehe zurück zu Schritt 1 mit der neuen Baseline.

**🔀 Guided-Checkpoint 5: Weitermachen?**

Im Guided-Modus: Zeige dem User den bisherigen Fortschritt (Score-Verlauf, Coverage) und frage:
- "Runde N abgeschlossen. Score: 0.62 → 0.84. Weitermachen?"
- Optionen: **Ja, weiter** / **Noch N Runden** (User gibt Anzahl an) / **Stopp, Report generieren**
- Der User kann den Loop also jederzeit beenden, auch vor max_experiments.

**Abbruchkriterien (Auto-Modus und als Empfehlung im Guided-Modus):**
- `composite_score >= 0.95` (Skill-Modus) oder Zielwert erreicht (Generic-Modus) → Ziel erreicht
- `max_experiments` erreicht (Standard: 10)
- 3 aufeinanderfolgende NEUTRAL/REVERT → Plateau erreicht
- Zeitbudget aufgebraucht (für Scheduled Tasks)
- 3 aufeinanderfolgende CRASH → Infrastruktur-Problem, Loop stoppen
- Guided-Modus: User sagt "Stopp"

### Schritt 7: Report generieren

Lies `templates/morning_report.md` und erzeuge einen Abschlussbericht:

1. **Zusammenfassung**: Start-Score → End-Score, Anzahl Experimente, Dauer
2. **Top-Verbesserungen**: Die 3 wirkungsvollsten Mutations
3. **Fehlgeschlagene Hypothesen**: Was nicht funktioniert hat (und warum)
4. **Coverage-Matrix**: Welche Bereiche wie oft getestet, wo Lücken bestehen
5. **Score-Verlauf**: Grafische Darstellung als ASCII-Chart
6. **Empfehlungen**: Was der User als nächstes tun könnte

Speichere den Report als `morning-report.md` im Workspace.

---

## Coverage-Matrix

Die Coverage-Matrix trackt, welche Bereiche des Optimierungsziels bereits wie intensiv
bearbeitet wurden — und lenkt den Hypothesis-Agent aktiv in unterversorgte Gebiete.

### Skill-Modus Kategorien

| Kategorie | Beschreibung | Beispiel-Mutationen |
|---|---|---|
| `formatting` | Output-Formatierung, Struktur, Layout | Markdown-Template, Tabellenformat |
| `content_quality` | Inhaltliche Korrektheit, Vollständigkeit | Faktenprüfung, fehlende Abschnitte |
| `examples` | Beispiele, Demonstrationen, Vorlagen | Beispiel hinzugefügt/verbessert |
| `workflow` | Prozess-Schritte, Reihenfolge, Abhängigkeiten | Schritt eingefügt/umgestellt |
| `edge_cases` | Sonderfälle, Fehlerbehandlung, Randbedingungen | Edge-Case-Anweisung ergänzt |
| `efficiency` | Token-Verbrauch, Laufzeit, Redundanz | Prosa gestrafft, Script optimiert |
| `scripts` | Helper-Scripts, Validierung, Automatisierung | Script hinzugefügt/gefixt |
| `structure` | Skill-Aufbau, Abschnittsreihenfolge | Abschnitte umorganisiert |

### Generic-Modus Kategorien

Werden dynamisch aus dem Scope abgeleitet:
- Pro Verzeichnis/Modul eine Kategorie
- Pro Dateityp eine Kategorie
- Pro funktionalem Bereich eine Kategorie (aus Code-Analyse)

### Matrix-Format

```json
{
  "categories": {
    "formatting": {
      "experiments_total": 3,
      "experiments_kept": 2,
      "experiments_reverted": 1,
      "last_experiment": "exp-005",
      "best_delta": "+0.09",
      "saturated": false
    },
    "edge_cases": {
      "experiments_total": 0,
      "experiments_kept": 0,
      "experiments_reverted": 0,
      "last_experiment": null,
      "best_delta": null,
      "saturated": false
    }
  },
  "coverage_summary": {
    "total_categories": 8,
    "touched_categories": 5,
    "saturated_categories": 1,
    "untouched_categories": ["edge_cases", "scripts", "structure"],
    "coverage_percent": 62.5
  }
}
```

### Sättigungsregel

Eine Kategorie gilt als **saturiert**, wenn:
- Mindestens 3 Experimente durchgeführt wurden UND
- Keines davon den Score um mehr als 0.01 verbessert hat

Saturierte Kategorien werden bei der Hypothesenbildung deprioritisiert (nicht
ausgeschlossen — ein besonders vielversprechender Ansatz darf trotzdem versucht werden).

### Steuerungswirkung

Der Hypothesis-Agent bekommt die Coverage-Matrix als Input und wird angewiesen:
1. Unberührte Kategorien bevorzugen (Exploration)
2. Kategorien mit hoher Erfolgsrate erneut probieren (Exploitation)
3. Saturierte Kategorien meiden (Effizienz)

Das Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation verschiebt sich im Lauf
des Loops: Anfangs breit explorieren, später gezielt in erfolgreichen Bereichen vertiefen.

Alle 5 Experimente: Coverage-Zusammenfassung in den Log schreiben.

---

## Konfiguration

Standardwerte, die der User überschreiben kann:

| Parameter | Default | Beschreibung |
|-----------|---------|--------------|
| `execution_mode` | auto | `auto` (vollautonomer Loop) oder `guided` (interaktiv mit User-Checkpoints) |
| `mode` | auto | `skill`, `generic` oder `auto` (erkennt automatisch) |
| `max_experiments` | 10 | Maximale Anzahl Experimente |
| `improvement_threshold` | 0.02 | Minimum-Delta zum Behalten |
| `regression_threshold` | 0.05 | Maximum-Delta vor Revert |
| `time_budget_minutes` | 120 | Zeitbudget (für Scheduled Tasks) |
| `eval_split` | 0.6/0.4 | Train/Test-Split der Evals (nur Skill-Modus) |
| `use_comparator` | false | Blind-Comparison aktivieren (teurer, nur Skill-Modus) |
| `parallel_evals` | true | Evals parallel laufen lassen (nur Skill-Modus) |
| `target_value` | null | Zielwert für die Metrik (nur Generic-Modus) |
| `max_crashes` | 3 | Max aufeinanderfolgende Crashes vor Abbruch |

---

## Scheduled Task Integration

Dieser Skill kann als nächtlicher Scheduled Task laufen. Dafür:

1. Der User durchläuft den Setup-Wizard und bestätigt die Konfiguration
2. Claude erstellt einen Scheduled Task mit dem Prompt:

```
Lies den skill-forge Skill und führe den autonomen
Verbesserungsloop durch.

Workspace: <workspace-path>
Config: <workspace-path>/config.json

Starte beim letzten Stand in history.json (oder bei v0 falls neu).
Generiere am Ende einen morning-report.md.
```

3. Am nächsten Morgen findet der User:
   - `morning-report.md` mit allen Ergebnissen
   - `experiment-log.tsv` für schnellen Überblick
   - Die verbesserte Version (falls Verbesserungen gefunden)
   - Vollständige Experiment-Logs für Nachvollziehbarkeit

---

## Overfitting-Schutz

Das größte Risiko bei autonomer Optimierung ist Overfitting auf die Testfälle.
Gegenmaßnahmen:

1. **Train/Test-Split**: 60% der Evals für Optimierung, 40% als Held-out Test (Skill-Modus)
2. **Generalisierungs-Check**: Der Hypothesis-Agent muss erklären, warum seine
   Änderung über die konkreten Testfälle hinaus generalisiert
3. **Mutation-Diversity via Coverage-Matrix**: Systematisches Tracking welche
   Bereiche wie oft mutiert wurden, mit Sättigungserkennung
4. **Periodische Eval-Erneuerung**: Nach 5 Experimenten neue Eval-Queries generieren
   lassen und den Test-Split rotieren
5. **Regressions-Test**: Die Held-out Evals werden nie für Hypothesenbildung genutzt,
   nur für Score-Berechnung
6. **Crash-Erkennung**: 3 aufeinanderfolgende Crashes stoppen den Loop statt endlos
   zu wiederholen

---

## Abhängigkeiten

**Standalone-Betrieb (Standard):** Skill Forge funktioniert eigenständig. Die drei
mitgelieferten Agents (`hypothesis.md`, `mutator.md`, `scorer.md`) decken den
gesamten Loop ab. Im Skill-Modus übernimmt der Scorer-Agent auch das Grading
der Assertions. Im Generic-Modus wird kein Agent zum Bewerten benötigt — der
Metrik-Command liefert die Zahl direkt.

**Optionale Erweiterung mit `skill-creator`:** Falls der `skill-creator`-Skill
installiert ist, kann Skill Forge dessen spezialisierte Agents nutzen:

- `agents/comparator.md` — Blind A/B-Vergleich (aktiviert mit `use_comparator: true`)
- `agents/analyzer.md` — Tiefere Post-hoc Analyse der Experiment-Ergebnisse

Diese sind optional und nicht erforderlich für den normalen Betrieb.

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## Referenz-Dateien

| Datei | Zweck |
|-------|-------|
| `agents/orchestrator.md` | Agent-Lifecycle-Koordination, Context Assembly, Checkpoint (v3) |
| `agents/hypothesis.md` | Hypothesenbildung aus Eval-Failures + Coverage-Matrix + Near-Misses |
| `agents/mutator.md` | Mutation mit Begründung (Skill + Generic) |
| `agents/scorer.md` | LLM-as-Judge Bewertung (nur Skill-Modus) |
| `scripts/composite_score.py` | Scoring + TSV-Logging + History-Compaction + Checkpoint + Grouping |
| `templates/morning_report.md` | Report-Template mit Coverage-Sektion |
| `templates/agent_context.md` | Dynamic Context Template für Agent-Prompt-Augmentation (v3) |
| `references/architecture.md` | Detaillierte Architektur-Doku |
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