Drei Skill-Manifeste angelegt — Rezepte die der mcp-gitea-Service (Phase
M5) auslesen wird um System-Prompts zu komponieren:
- composite/main-voice.md
Default-Skill beim Voice-Entry. Kein Trigger — wird direkt geladen.
17 Tools (volles Brick-Set + Sub-Agent-Dispatcher + Trace-Reducer).
required_prompt_modules: 6 (base/* + workflows/plan-before-action +
workflows/error-recovery + tools-context/brick-creation + persona).
- composite/kreuzwort-builder.md
Sub-Agent, Trigger ["kreuzwort", "kreuzwortraetsel", "crossword"].
5 atomic_* Tools. atomic_set_kreuzwort_solution bewusst NICHT exponiert
(nur via atomic_finalize_kreuzwort_layer erlaubt — verhindert
erfundene layerIds).
hop_budget: 12 (Self-Correction-Loop braucht mehrere Iterationen).
required_prompt_modules: 8 (inkl. workflows/self-correction +
tools-context/atomic-finalize).
- composite/lueckentext-builder.md
Sub-Agent, Trigger ["lueckentext", "vokabel-drill", "cloze"].
4 atomic_* Tools, strikt linear a→b→c→d.
hop_budget: 8 (kein Self-Correction).
required_prompt_modules: 8 (inkl. workflows/error-recovery +
tools-context/atomic-chain).
Plus README.md komplett umgeschrieben — erklaert was ein Skill ist,
die Ordner-Topologie (composite/ vs zukuenftiges atomic/), die
Compose-Order und den Cross-Repo-Bezug zu parsecapere-prompts +
parsecapere-knowledge.
Reference notes:
arch-flow/brainstorm/Sprache/
2026-06-02 — Master-Synthese — Prompt-Migration-Reihenfolge.md
2026-06-02 — Prompt-Modularisierung — Architektur und Composition.md
2026-06-02 — Skill-Discovery und Chain-of-Thought im Trace.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
3.5 KiB
parsecapere-skills
Skill-Manifeste fuer die parsecapere.de Voice-LLM-Plattform. Bauplaene — welche Prompt-Module + welche Tools zu welchem Skill zusammenkommen.
Was ein Skill ist
Ein Skill ist ein wiederverwendbares Multi-Tool-Workflow-Paket. Konkret:
eine .md-Datei mit Frontmatter die beantwortet:
- Wer bin ich? (
skill_id,description) - Wann werde ich aktiviert? (
trigger_keywords) - Welche Tools brauche ich? (
required_tools) - Aus welchen Prompt-Modulen wird mein System-Prompt komponiert? (
required_prompt_modules) - Wieviele Hops darf ich maximal nutzen? (
hop_budget)
Das Skill-Manifest fuehrt nichts aus. Es ist ein Bauplan. Der mcp-gitea-Service
(kommt in Phase M5) liest das Manifest, holt die Module aus
parsecapere-prompts, komponiert sie in der richtigen
Reihenfolge und liefert den fertigen System-Prompt + Tool-Schemas an den Aufrufer.
Ordner-Struktur
parsecapere-skills/
├── composite/ # Multi-Tool-Workflow-Skills
│ ├── main-voice.md # User-Facing Default-Skill (kein Trigger noetig)
│ ├── kreuzwort-builder.md
│ ├── lueckentext-builder.md
│ └── (kuenftige: sentence-shuffle-builder, ...)
└── atomic/ # (zukuenftig) Single-Tool-Skills
Compose-Order beim Laden
Wenn der mcp-gitea-Service einen Skill laed, baut er den finalen
System-Prompt in dieser Reihenfolge:
1. base/identity.md
2. base/style.md
3. base/constraints.md
4. workflows/* (in der im Manifest deklarierten Reihenfolge)
5. tools-context/* (abgeleitet aus required_tools, oder explizit deklariert)
6. personas/<persona>.md ← LETZTER, Tie-Breaker
Persona kommt zuletzt damit sie alles davor ueberschreiben darf (siehe
Stolperstein 3 in 2026-06-02 — Prompt-Modularisierung — Architektur und Composition.md).
Status-Stand
Phase M4 — DONE (2026-06-02)
- Drei initiale Skill-Manifeste angelegt:
composite/main-voice.mdcomposite/kreuzwort-builder.mdcomposite/lueckentext-builder.md
skill-index.mdim Schwester-Repoparsecapere-promptsmit echten Eintraegen befuellt.
Phase M5 — NEXT
mcp-gitea-Service auf LLM-VPS implementieren- Tools:
load_skill(skill_id),list_skills(trigger?),load_prompt_module(path) - STDB-Cache
gitea_section_cachemit Webhook-Invalidation
Cross-Repo
| Repo | Inhalt |
|---|---|
parsecapere-prompts |
Prompt-Bausteine (base/, workflows/, tools-context/, personas/) |
parsecapere-skills (hier) |
Skill-Manifeste — welche Bausteine wann zusammenkommen |
parsecapere-knowledge |
Lang-laufendes Wissen (Vokabel-Listen, Wortpool-Snapshots, ...) |
Architektur-DNA-Bezug
- Server denkt, Frontend rendert — Skill-Composition passiert serverseitig im
mcp-gitea. - Skills sind versioniert — Frontmatter
version: 0.1.0, plusrequired_prompt_moduleskoennen gepinnte Modul-Versionen referenzieren (z.B.workflows/error-recovery@v2), damit ein Production-Skill bei Modul-Bump nicht ploetzlich anders denkt. - Hot-Reload faehig — wenn jemand ein Modul oder ein Skill editiert und pushed,
invalidiert der
mcp-gitea-Webhook den Cache pro Pfad — naechsterload_skill-Call liefert frisch.