Ein Prompt-Pipeline demonstriert Meta-Programmier-Eigenschaften

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 13. April 2026🔗 Source
Ein Prompt-Pipeline demonstriert Meta-Programmier-Eigenschaften
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Ein Entwickler hat eine Prompt-Pipeline dokumentiert, die zum Bau einer Electron-App (Claude Code CLI, React, TypeScript, SQLite) verwendet wurde und die strukturellen Eigenschaften einer Metaprogrammiersprache demonstriert, einschließlich typisierter Eingaben/Ausgaben, Kontrollfluss, Schleifen, Zustandsautomaten und Modulschnittstellen.

Pipeline-Architektur

Das System arbeitet in vier verschiedenen Stufen mit typisierten Verträgen zwischen ihnen.

Stufe 1: Statische Analyse

Der Prompt repo-eval.md führt einen vollständigen Codebase-Scan durch. Er liest jede Quelldatei, verfolgt Abhängigkeitsgraphen, kartiert IPC-Flüsse von Anfang bis Ende und gibt einen strukturierten Befundbericht an issues.md aus. Jeder Befund enthält:

  • Abschnitts-ID
  • Titel
  • Schweregrad (Kritisch/Hoch/Mittel/Niedrig)
  • Kategorie
  • Dateipfade mit Zeilenbereichen
  • Nachweis
  • Auswirkungsbewertung
  • Empfohlene Korrektur

Stufe 2: Kompilierung

Der Prompt address-issues.md analysiert die Ausgabe von Stufe 1. Er gruppiert Befunde nach Dateiaffinität, weist Prompt-Nummern zu (FIX-01, FIX-02, ...), bestimmt Abhängigkeiten zwischen Prompts und sortiert nach Schweregrad. Die Ausgabe ist ein Verzeichnis (prompts/arch/r{NNN}/), das enthält:

  • FIX-NN.md — Selbstständige Korrektur-Prompts, die Ziel, behandelte Befunde, zu ändernde Dateien, Implementierungsschritte und Verifizierungskriterien festlegen.
  • STATE.md — Ausführungszustands-Tracker mit Status pro Prompt (ausstehend/in Bearbeitung/erledigt/blockiert), Abhängigkeitsgraph, Fertigstellungsdaten und Übergabenotizen.
  • MASTER.md — Spezifikation der Ausführungsschleife.

Stufe 3: Ausführung

MASTER.md dient als Laufzeitschleife. Bei jeder Iteration:

  1. Lese STATE.md
  2. Wähle den nächsten ausstehenden Prompt, dessen Abhängigkeiten erfüllt sind
  3. Lese den Prompt
  4. Lese alle betroffenen Quelldateien
  5. Führe Implementierungsschritte aus
  6. Führe Verifizierung durch (tsc --noEmit, grep nach entfernten Mustern, Zeilenzählprüfungen)
  7. Aktualisiere STATE.md
  8. Füge Changelog-Eintrag hinzu, aktualisiere Architekturdokumentation
  9. Springe zu Schritt 1

Stufe 4: Verpackung

Der Prompt release-notes.md liest das Changelog, führt git log und git diff --stat gegen das letzte Tag aus, kategorisiert Änderungen und gibt formatierte Release-Notes mit Versionsbump-Empfehlung aus.

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Schlüsseleigenschaften

Typisierte Verträge: Das Ausgabeschema von repo-eval ist der Eingangsvertrag für address-issues. Das Ausgabeschema von address-issues ist der Eingangsvertrag für MASTER. Die FIX-Prompts verarbeiten das exakte Format, das address-issues produziert. STATE.md hat ein definiertes Schema, das MASTER liest und schreibt.

Automatische Dokumentation: Ein System-Prompt (agents.md), der an jedes Claude Code-Kontextfenster angehängt ist, enthält ein Post-Execution-Protokoll: Füge einen Changelog-Eintrag hinzu, aktualisiere betroffene Architekturdokumentation, aktualisiere Zustandsverfolgung. Dokumentation wird als Nebeneffekt der Prompt-Ausführung erzeugt, was Kontextverfall eliminiert.

Prompts als ADRs: Jede FIX-NN.md fungiert als Design-Dokument, Arbeitsauftrag und Architekturentscheidungsprotokoll, das Problem, Begründung, Implementierungsplan und Verifizierungskriterien vor der Ausführung festhält.

Ausgabe

Ein Tag Betrieb dieser Pipeline erzeugte:

  • 2 vollständige Repo-Evaluierungen
  • 17 Fehlerbehebungen über 2 Revisionsrunden (Race Conditions, Stream-Architektur, gleichzeitige Zustandsverwaltung)
  • Service-Zerlegung: 1.218 Zeilen → 403 Zeilen + 5 extrahierte Dienste
  • 3 zusätzliche Absturzbehebungen
  • README-Überarbeitung gegen Quelle verifiziert
  • 6-seitige GitHub Pages-Website
  • 21 Changelog-Einträge

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

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