name

mirofish-sim

description

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".

MiroFish Swarm Intelligence Simulation Skill

Konzept

Dieser Skill implementiert das MiroFish-Paradigma: Aus Seed-Informationen (Nachrichten, Policy-Entwürfe, Finanzsignale, Romanfragmente, Strategiedokumente) wird ein hochauflösendes digitales Paralleluniversum konstruiert. Tausende autonome Agenten mit individueller Persönlichkeit, Langzeitgedächtnis und Verhaltenslogik interagieren frei. Durch gezielte Variablen-Injektion ("Gottesperspektive") lassen sich Zukunftsverläufe präzise durchspielen.

Kernprinzip: Nicht Daten extrapolieren, sondern emergentes Verhalten aus Agenteninteraktionen ableiten — Schwarmintelligenz statt statistischer Regression.

5-Phasen-Workflow

Phase 1: Graphkonstruktion (Seed → Knowledge Graph)

Input: Seed-Material des Nutzers (Text, Daten, Links, Dokumente)

Schritte:

Entitäten extrahieren: Personen, Organisationen, Orte, Konzepte, Ereignisse
Beziehungen identifizieren: Macht, Einfluss, Abhängigkeit, Konflikt, Kooperation
Zeitliche Dimension: Chronologie der Ereignisse, kausale Ketten
Kontextuelles Wissen: Hintergrund, Normen, kulturelle Faktoren
GraphRAG-Struktur aufbauen: Entitäten als Knoten, Beziehungen als Kanten, Attribute als Properties

Output-Format (Markdown-Tabelle oder strukturiertes JSON):

WISSENSGRAPH:
- Entitäten: [Liste mit Typ, Rolle, Attribute]
- Beziehungen: [Quelle → Ziel, Typ, Stärke, Richtung]
- Kontext-Layer: [Regulatorisch, Kulturell, Technologisch, Ökonomisch]
- Zeitachse: [Chronologische Meilensteine]

Phase 2: Umgebungsaufbau (Agenten & Parameter)

Schritte:

Agenten-Personas generieren basierend auf extrahierten Entitäten
Jedem Agenten zuweisen:
- Persönlichkeitsprofil: Werte, Motivation, Risikoaffinität, Kommunikationsstil
- Wissensstand: Was weiß der Agent, was nicht
- Gedächtnis: Bisherige Erfahrungen, Prägungen
- Verhaltensregeln: Reaktionsmuster, Entscheidungslogik
- Soziale Position: Einfluss, Netzwerk, Reputation
Simulationsparameter definieren:
- Zeitrahmen & Granularität (Stunden/Tage/Wochen)
- Kommunikationskanäle (öffentlich, bilateral, Gruppen)
- Externe Schocks / Variablen-Injektionen
- Abbruchkriterien / Konvergenzmetriken

Output-Format:

AGENTEN-REGISTER:
Agent [ID]: [Name/Rolle]
  Profil: [Kurzcharakterisierung]
  Motivation: [Primär/Sekundär]
  Einfluss: [1-10]
  Netzwerk: [Verbundene Agenten]
  Wissenslücken: [Was fehlt]

SIMULATIONSPARAMETER:
  Zeitrahmen: [Start → Ende, Schrittweite]
  Injektionspunkte: [Geplante Variablen]
  Beobachtungsmetriken: [KPIs der Simulation]

Phase 3: Simulation (Interaktion & Emergenz)

Schritte:

Initiale Runde: Agenten reagieren auf Seed-Situation
Folgerunden: Agenten reagieren aufeinander (Kettenreaktion)
Pro Runde dokumentieren:
- Wer kommuniziert mit wem
- Welche Positionen verschieben sich
- Welche Allianzen/Konflikte entstehen
- Welche Information verbreitet sich wie schnell
Variablen-Injektion an definierten Punkten
Emergente Muster identifizieren:
- Tipping Points
- Kaskadeneffekte
- Polarisierung/Konsensbildung
- Unerwartete Koalitionen

Output-Format (pro Simulationsrunde):

RUNDE [N] — [Zeitpunkt]
  Schlüsselinteraktionen:
    [Agent A] → [Agent B]: [Aktion/Aussage] → Effekt: [Reaktion]
  Emergente Muster: [Beobachtung]
  Stimmungsverlauf: [Aggregiert]
  Überraschungen: [Unerwartete Entwicklungen]

Phase 4: Berichterstellung (ReportAgent)

Schritte:

Simulationsergebnisse konsolidieren
Prognose in Szenarien destillieren:
- Basisszenario (wahrscheinlichster Verlauf, ~60% Konfidenz)
- Optimistisches Szenario (günstige Wendungen, ~20%)
- Pessimistisches Szenario (Eskalation/Worst Case, ~20%)
Tipping Points & Entscheidungsknoten herausarbeiten
Handlungsempfehlungen ableiten
Unsicherheiten und Modellgrenzen benennen

Output-Format:

PROGNOSE-BERICHT: [Titel]

1. EXECUTIVE SUMMARY
   [3-5 Sätze Kernaussage]

2. SEED-ANALYSE
   [Ausgangslage, Schlüsselakteure, initiale Dynamik]

3. SIMULATIONSERGEBNISSE
   3.1 Basisszenario: [Beschreibung, Wahrscheinlichkeit, Zeitverlauf]
   3.2 Optimistisches Szenario: [Beschreibung, Auslöser]
   3.3 Pessimistisches Szenario: [Beschreibung, Risikofaktoren]

4. TIPPING POINTS
   [Kritische Entscheidungsmomente mit Hebel-Wirkung]

5. HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN
   [Konkrete Maßnahmen pro Szenario]

6. MODELLGRENZEN & UNSICHERHEITEN
   [Wo die Simulation an Grenzen stößt]

7. AGENTEN-INSIGHTS
   [Überraschende Erkenntnisse aus Agentenverhalten]

Phase 5: Deep Interaction (Dialog mit der Simulationswelt)

Nach Berichterstellung bietet der Skill dem Nutzer an:

Mit einzelnen Agenten sprechen: Perspektive eines Stakeholders einnehmen
Variablen nachinjizieren: "Was passiert, wenn jetzt [X] eintritt?"
Zeitachse verschieben: Simulation ab einem anderen Punkt fortsetzen
Gegenprobe: Annahmen hinterfragen, alternative Seeds testen

Anwendungsszenarien

Enterprise / KRITIS

Policy-Impact-Assessment vor Veröffentlichung
Krisenreaktion simulieren (PR-Desaster, Regulierung, Cyberangriff)
Stakeholder-Reaktionen auf Strategiewechsel vorhersagen
M&A-Szenarien: Marktreaktion auf Übernahme

Public Opinion / Sentiment

Medienreaktionen auf Pressemitteilungen simulieren
Social-Media-Sturm vorhersagen und Gegenmaßnahmen testen
Wahlkampf-Szenarien durchspielen

Kreativ / Narrativ

Romanenden vorhersagen / alternative Verläufe generieren
Charakter-Interaktionen simulieren für Storyentwicklung
Historische Was-wäre-wenn-Szenarien

Finanz / Markt

Marktreaktion auf regulatorische Änderungen simulieren
Investor-Sentiment bei verschiedenen Nachrichten-Szenarien
Wettbewerbsdynamik modellieren

Qualitätsprinzipien

Emergenz vor Extrapolation: Ergebnisse entstehen aus Agenteninteraktionen, nicht aus linearer Fortschreibung
Transparente Unsicherheit: Jede Prognose benennt Konfidenz, Annahmen und blinde Flecken
Falsifizierbare Szenarien: Jedes Szenario enthält konkrete Indikatoren, an denen seine Eintrittwahrscheinlichkeit messbar wird
Adversariales Denken: Mindestens ein Agent vertritt systematisch Gegenposition
Gedächtniskonsistenz: Agenten widersprechen sich nicht selbst über Runden hinweg
Keine Pseudo-Präzision: Keine falschen Prozentzahlen ohne Begründung, Bandbreiten statt Punktschätzungen

Workflow-Steuerung

Wenn der Nutzer einen Simulations-Auftrag gibt:

Seed prüfen: Ist genug Material vorhanden? Falls nicht → gezielt nachfragen
Scope klären: Makro (Gesellschaft/Markt) oder Mikro (Team/Individuum)? Zeitrahmen?
Phase 1-4 sequenziell durchlaufen, Output pro Phase zeigen
Phase 5 anbieten: "Willst du mit einem Agenten sprechen oder eine Variable injizieren?"

Bei kurzen/informellen Anfragen ("Was passiert wenn...") → komprimierter Durchlauf: Direkter Mini-Graph → 3-5 Agenten → 3 Runden → Kurzprognose mit Szenarien.

Bei umfangreichen Anfragen → voller 5-Phasen-Workflow mit detailliertem Output pro Phase.

Sprachregeln

Deutsch als Default (Skill-Nutzer: Mark Zimmermann, deutschsprachiger Enterprise-Kontext)
Englisch wenn Seed-Material englisch ist oder Nutzer auf Englisch fragt
Keine Weichmacher, keine Motivationslyrik — direkte Aussagen
Prognosen als Szenarien, nie als Gewissheiten

Attribution

Inspiriert durch das MiroFish-Projekt (github.com/666ghj/MiroFish, AGPL-3.0). Kein Code aus MiroFish übernommen. Eigenständige Methodik-Implementierung.

name

mirofish-sim

description

MiroFish Swarm Intelligence Simulation Skill

Konzept

Kernprinzip: Nicht Daten extrapolieren, sondern emergentes Verhalten aus Agenteninteraktionen ableiten — Schwarmintelligenz statt statistischer Regression.

5-Phasen-Workflow

Phase 1: Graphkonstruktion (Seed → Knowledge Graph)

Input: Seed-Material des Nutzers (Text, Daten, Links, Dokumente)

Schritte:

Entitäten extrahieren: Personen, Organisationen, Orte, Konzepte, Ereignisse
Beziehungen identifizieren: Macht, Einfluss, Abhängigkeit, Konflikt, Kooperation
Zeitliche Dimension: Chronologie der Ereignisse, kausale Ketten
Kontextuelles Wissen: Hintergrund, Normen, kulturelle Faktoren
GraphRAG-Struktur aufbauen: Entitäten als Knoten, Beziehungen als Kanten, Attribute als Properties

Output-Format (Markdown-Tabelle oder strukturiertes JSON):

WISSENSGRAPH:
- Entitäten: [Liste mit Typ, Rolle, Attribute]
- Beziehungen: [Quelle → Ziel, Typ, Stärke, Richtung]
- Kontext-Layer: [Regulatorisch, Kulturell, Technologisch, Ökonomisch]
- Zeitachse: [Chronologische Meilensteine]

Phase 2: Umgebungsaufbau (Agenten & Parameter)

Schritte:

Agenten-Personas generieren basierend auf extrahierten Entitäten
Jedem Agenten zuweisen:
- Persönlichkeitsprofil: Werte, Motivation, Risikoaffinität, Kommunikationsstil
- Wissensstand: Was weiß der Agent, was nicht
- Gedächtnis: Bisherige Erfahrungen, Prägungen
- Verhaltensregeln: Reaktionsmuster, Entscheidungslogik
- Soziale Position: Einfluss, Netzwerk, Reputation
Simulationsparameter definieren:
- Zeitrahmen & Granularität (Stunden/Tage/Wochen)
- Kommunikationskanäle (öffentlich, bilateral, Gruppen)
- Externe Schocks / Variablen-Injektionen
- Abbruchkriterien / Konvergenzmetriken

Output-Format:

AGENTEN-REGISTER:
Agent [ID]: [Name/Rolle]
  Profil: [Kurzcharakterisierung]
  Motivation: [Primär/Sekundär]
  Einfluss: [1-10]
  Netzwerk: [Verbundene Agenten]
  Wissenslücken: [Was fehlt]

SIMULATIONSPARAMETER:
  Zeitrahmen: [Start → Ende, Schrittweite]
  Injektionspunkte: [Geplante Variablen]
  Beobachtungsmetriken: [KPIs der Simulation]

Phase 3: Simulation (Interaktion & Emergenz)

Schritte:

Initiale Runde: Agenten reagieren auf Seed-Situation
Folgerunden: Agenten reagieren aufeinander (Kettenreaktion)
Pro Runde dokumentieren:
- Wer kommuniziert mit wem
- Welche Positionen verschieben sich
- Welche Allianzen/Konflikte entstehen
- Welche Information verbreitet sich wie schnell
Variablen-Injektion an definierten Punkten
Emergente Muster identifizieren:
- Tipping Points
- Kaskadeneffekte
- Polarisierung/Konsensbildung
- Unerwartete Koalitionen

Output-Format (pro Simulationsrunde):

RUNDE [N] — [Zeitpunkt]
  Schlüsselinteraktionen:
    [Agent A] → [Agent B]: [Aktion/Aussage] → Effekt: [Reaktion]
  Emergente Muster: [Beobachtung]
  Stimmungsverlauf: [Aggregiert]
  Überraschungen: [Unerwartete Entwicklungen]

Phase 4: Berichterstellung (ReportAgent)

Schritte:

Simulationsergebnisse konsolidieren
Prognose in Szenarien destillieren:
- Basisszenario (wahrscheinlichster Verlauf, ~60% Konfidenz)
- Optimistisches Szenario (günstige Wendungen, ~20%)
- Pessimistisches Szenario (Eskalation/Worst Case, ~20%)
Tipping Points & Entscheidungsknoten herausarbeiten
Handlungsempfehlungen ableiten
Unsicherheiten und Modellgrenzen benennen

Output-Format:

PROGNOSE-BERICHT: [Titel]

1. EXECUTIVE SUMMARY
   [3-5 Sätze Kernaussage]

2. SEED-ANALYSE
   [Ausgangslage, Schlüsselakteure, initiale Dynamik]

3. SIMULATIONSERGEBNISSE
   3.1 Basisszenario: [Beschreibung, Wahrscheinlichkeit, Zeitverlauf]
   3.2 Optimistisches Szenario: [Beschreibung, Auslöser]
   3.3 Pessimistisches Szenario: [Beschreibung, Risikofaktoren]

4. TIPPING POINTS
   [Kritische Entscheidungsmomente mit Hebel-Wirkung]

5. HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN
   [Konkrete Maßnahmen pro Szenario]

6. MODELLGRENZEN & UNSICHERHEITEN
   [Wo die Simulation an Grenzen stößt]

7. AGENTEN-INSIGHTS
   [Überraschende Erkenntnisse aus Agentenverhalten]

Phase 5: Deep Interaction (Dialog mit der Simulationswelt)

Nach Berichterstellung bietet der Skill dem Nutzer an:

Mit einzelnen Agenten sprechen: Perspektive eines Stakeholders einnehmen
Variablen nachinjizieren: "Was passiert, wenn jetzt [X] eintritt?"
Zeitachse verschieben: Simulation ab einem anderen Punkt fortsetzen
Gegenprobe: Annahmen hinterfragen, alternative Seeds testen

Anwendungsszenarien

Enterprise / KRITIS

Policy-Impact-Assessment vor Veröffentlichung
Krisenreaktion simulieren (PR-Desaster, Regulierung, Cyberangriff)
Stakeholder-Reaktionen auf Strategiewechsel vorhersagen
M&A-Szenarien: Marktreaktion auf Übernahme

Public Opinion / Sentiment

Medienreaktionen auf Pressemitteilungen simulieren
Social-Media-Sturm vorhersagen und Gegenmaßnahmen testen
Wahlkampf-Szenarien durchspielen

Kreativ / Narrativ

Romanenden vorhersagen / alternative Verläufe generieren
Charakter-Interaktionen simulieren für Storyentwicklung
Historische Was-wäre-wenn-Szenarien

Finanz / Markt

Marktreaktion auf regulatorische Änderungen simulieren
Investor-Sentiment bei verschiedenen Nachrichten-Szenarien
Wettbewerbsdynamik modellieren

Qualitätsprinzipien

Emergenz vor Extrapolation: Ergebnisse entstehen aus Agenteninteraktionen, nicht aus linearer Fortschreibung
Transparente Unsicherheit: Jede Prognose benennt Konfidenz, Annahmen und blinde Flecken
Falsifizierbare Szenarien: Jedes Szenario enthält konkrete Indikatoren, an denen seine Eintrittwahrscheinlichkeit messbar wird
Adversariales Denken: Mindestens ein Agent vertritt systematisch Gegenposition
Gedächtniskonsistenz: Agenten widersprechen sich nicht selbst über Runden hinweg
Keine Pseudo-Präzision: Keine falschen Prozentzahlen ohne Begründung, Bandbreiten statt Punktschätzungen

Workflow-Steuerung

Wenn der Nutzer einen Simulations-Auftrag gibt:

Seed prüfen: Ist genug Material vorhanden? Falls nicht → gezielt nachfragen
Scope klären: Makro (Gesellschaft/Markt) oder Mikro (Team/Individuum)? Zeitrahmen?
Phase 1-4 sequenziell durchlaufen, Output pro Phase zeigen
Phase 5 anbieten: "Willst du mit einem Agenten sprechen oder eine Variable injizieren?"

Bei kurzen/informellen Anfragen ("Was passiert wenn...") → komprimierter Durchlauf: Direkter Mini-Graph → 3-5 Agenten → 3 Runden → Kurzprognose mit Szenarien.

Bei umfangreichen Anfragen → voller 5-Phasen-Workflow mit detailliertem Output pro Phase.

Sprachregeln

Deutsch als Default (Skill-Nutzer: Mark Zimmermann, deutschsprachiger Enterprise-Kontext)
Englisch wenn Seed-Material englisch ist oder Nutzer auf Englisch fragt
Keine Weichmacher, keine Motivationslyrik — direkte Aussagen
Prognosen als Szenarien, nie als Gewissheiten

Attribution

Inspiriert durch das MiroFish-Projekt (github.com/666ghj/MiroFish, AGPL-3.0). Kein Code aus MiroFish übernommen. Eigenständige Methodik-Implementierung.