GodModeAI2025

Spec-Driven Requirements Engineering mit Governance-Enforcement. Kombiniert Harness-Patterns, EARS-Syntax, Gherkin und NIS2/KRITIS-NFRs. Erzeugt spec.md, plan.md, tasks.md und mehr. Verwende diesen Skill IMMER bei: Requirements schreiben, User Stories, Spezifikation erstellen, Spec-Driven Development, EARS, Gherkin, Requirements Review, Stakeholder-Analyse, KRITIS, NIS2, STRIDE, ADR, Clarify, Analyze, Checklist, Research, Quickstart, Discover, Reverse Engineering. Auch bei: "erstelle eine Spezifikation", "was fehlt in diesem Requirement", "simuliere einen Security Officer", "STRIDE-Analyse", "prüfe Konsistenz", "erstelle Checkliste", "dokumentiere den Bestand", "reverse-engineer die Spec".

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, Testabd

Erkennen, ob sich aus einer Aufgabe ein KI-Agenten-Loop lohnt, und ihn bauen, finden, anpassen, prüfen oder reparieren — mit klarem Auslöser, kleiner Aktion, festem Prüfschritt, sauberen Endzuständen, Sicherheits-Leitplanken und Übergabe an Menschen. Nutze diesen Skill, sobald der Nutzer wiederkehrende Arbeit automatisieren, eine Codebasis oder einen Gesprächsverlauf nach wiederkehrender, automatisierbarer Arbeit durchsuchen, einen Coding- oder Betriebs-Ablauf wiederholbar machen, ein Ziel in einen kopierfertigen Loop verwandeln, beurteilen will, ob sich ein Loop überhaupt lohnt (statt eines Einmal-Prompts), einen bestehenden Loop prüfen oder reparieren will, oder fragt, warum ein Agent nicht aufhört, seine eigene Kennzahl überlistet, unbegrenzt weiterläuft oder mit veraltetem Zustand arbeitet. Auch bei: „Loop bauen", „lohnt sich hier ein Loop", „Agenten-Workflow", „selbstprüfende Automatisierung einrichten", „wiederkehrende Aufgabe", „Loop prüfen", „Endlosschleife stoppen", „Loop Engineering".

Spawnt vollstaendige Agent-Companies aus beliebigen Aufgabenbeschreibungen mit Orchestrator-Hierarchie, Sub-Orchestratoren, Skill-Zuordnung und lueckenloser Aufgabenverfolgung. Revisionssicher durch kryptographische Hash-Chain (AuditChain). Optionaler Monte-Carlo-Modus fuer kritische Tasks. Exportiert abgeschlossene Companies als wiederverwendbare Packages. Trigger: "company spawnen", "organisation erstellen", "aufgabe orchestrieren", "ablauforganisation", "mission starten", "nichts vergessen", "skill-organisation", "multi-agent", "task-force", "projekt-orchestrierung", "company exportieren", "package erstellen", "company wiederverwenden", "revisionssicher", "audit-trail", "monte-carlo".

Swarm-Intelligence-Simulation nach MiroFish-Paradigma: Multi-Agenten-Welten aus Seed-Material aufbauen, emergentes Verhalten simulieren, Prognoseberichte generieren. IMMER verwenden bei: Simulation, Prognose, Vorhersage, Szenarienplanung, Was-wäre-wenn, Zukunftsszenario, Schwarmintelligenz, Multi-Agenten-Simulation, Social Simulation, Sentiment-Prognose, Policy Rehearsal, Krisenprojektion, Stakeholder-Verhalten vorhersagen, Impact Assessment, Marktentwicklung simulieren, Romanende vorhersagen, Plot simulieren. Auch bei: "simuliere die Reaktion auf...", "was passiert wenn...", "prognostiziere...", "Szenario durchspielen", "Planspiel", "Agenten-Simulation", "MiroFish", "Predictive World", "GraphRAG Simulation".

Kombiniert zwei Superkraefte: (1) Verwandelt Codebases in interaktive Multi-Level-HTML-Kurse (L0-L3) mit Zielgruppen-Segmentierung und Energiekonzern-Design, UND (2) erzeugt interaktive Knowledge Graphs mit Dashboard zur Code-Exploration. DREI MODI: "Kurs" für HTML-Kurse, "Verstehen" für Knowledge Graphs, "Kombiniert" für beides. Optimiert für Claude.

Interaktiver Prompt-Orchestrator fuer Nano Banana Pro AI-Bildgenerierung. Fuehrt Schritt fuer Schritt durch den Aufbau perfekter Prompts mit JSON-Strukturen, Identity Lock, Beleuchtung und kategoriespezifischen Best Practices.