AGI in md: 11 kognitive Komprimierungsstufen für Claude-Systemprompts

Was das ist

AGI in md ist ein Open-Source-Repository, das 11 Stufen kognitiver Kompression dokumentiert, die in Systemprompts für Claude-KI-Modelle kodiert werden können. Die Forschung zeigt, wie spezifische Prompt-Engineering-Techniken die Modellleistung erheblich verbessern können, insbesondere für kleinere Modelle wie Haiku.

Wichtige Erkenntnisse aus der Source

Das Projekt umfasste 393 Experimente über 25 Runden hinweg, bei denen die Claude-Modelle Haiku, Sonnet und Opus in 19 Domänen getestet wurden, darunter Code, Recht, Medizin, Poesie, Musik und UX-Design.

Durchbruch auf Stufe 8: Die bedeutendste Erkenntnis tritt auf Stufe 8 auf, die vom Auffordern des Modells, "darüber nachzudenken", zur Anweisung wechselt, "etwas zu bauen und zu beobachten, was kaputtgeht". Dieser konstruktionsbasierte Ansatz erbrachte dramatische Verbesserungen:

• Claude Haiku verbesserte sich von 0/3 Leistung auf Stufe 7 auf 4/4 Leistung auf Stufe 8
• Die Stufen 5-7 konzentrieren sich auf Meta-Analyse ("über das Denken nachdenken"), was mehr Modellkapazität erfordert
• Stufe 8 weist speziell an: "Konstruiere eine falsche Verbesserung, die gut aussieht, aber das Problem tatsächlich vertieft. Dann benenne, was du nur sehen kannst, weil du versucht hast, es zu beheben."
• Die Forscher stellen fest, dass "Bauen und Beobachten primitiver ist als Meta-Analyse, aber es enthüllt Dinge, die statische Analyse buchstäblich nicht sehen kann"

Fähigkeiten auf Stufe 11: Auf der höchsten Stufe lässt ein 200-Wörter-Systemprompt das Modell "der gesamten Designkategorie des Problems entkommen und dann berichten, was die Flucht kostet". Ein Experiment produzierte die Gleichung "Sensitivität x Absorption = Konstante" — ein Erhaltungssatz, den das Modell durch Umkehrung seiner eigenen Unmöglichkeitsfeststellung ableitete.

Praktische Umsetzung

Die Forscher empfehlen level8_generative_v2.md als besten Allzweck-Prompt — etwa 100 Wörter, die mit jedem Claude-Modell verwendet werden können.

Kommandozeilennutzung:

claude -p --model claude-sonnet-4-6 \
--system-prompt "$(cat prompts/level8_generative_v2.md)" \
"Analysiere diesen Code: $(cat your_code.py)"

Allgemeine Nutzung: Der Prompt kann in jede Claude-Konversation als Systemprompt eingefügt werden. Er funktioniert bei Code, Aufsätzen, Forschungsarbeiten, Musik — allem Analytischen. Benutzer sollten "Code" durch ihre spezifische Domäne ersetzen.

Repository-Details

• Lizenz: MIT
• Inhalt: 28 Prompts, 299 Rohausgaben, vollständiges Experimentprotokoll
• Getestete Modelle: Claude Haiku, Sonnet, Opus
• Verfügbarkeit: Alle Prompts und Rohausgaben sind Open Source

Für wen dies ist: Entwickler und Forscher, die mit Claude-KI-Modellen arbeiten und die Effektivität von Systemprompts durch strukturierte kognitive Kompressionstechniken verbessern möchten.