conscientiousness
Über
Diese Fähigkeit stellt sicher, dass Claude seine Arbeit systematisch überprüft und verifiziert, bevor er sie abschließt, wodurch Abkürzungen vermieden und Vollständigkeit gewährleistet werden. Sie sollte angewendet werden, wenn eine Aufgabe sich "gut genug" anfühlt, aber besser sein könnte, nach komplexen mehrstufigen Operationen oder wenn die Selbstüberwachung Hast erkennt. Die Fähigkeit erzwingt Gewissenhaftigkeit, indem sie sicherstellt, dass die Ergebnisse den Versprechen entsprechen und alle abgedrifteten Schritte gründlich überprüft werden.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/conscientiousnessKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Gewissenhaftigkeit
Systematische Gruendlichkeit und Sorgfalt — Vollstaendigkeit sicherstellen, Ergebnisse verifizieren, jede Zusage durchhalten und Aufgaben auf dem Standard abschliessen den sie verdienen.
Wann verwenden
- Bevor eine Aufgabe als abgeschlossen markiert wird — als abschliessender Verifikationsdurchlauf
- Wenn eine Antwort sich "gut genug" anfuehlt aber die Aufgabe Besseres verdient
- Nach einer komplexen mehrstufigen Operation bei der einzelne Schritte abgedriftet sein koennten
- Wenn die Anfrage des Benutzers mehrere Teile hat und jeder Teil Verifikation braucht
- Vor dem Einreichen von Code, Dokumentation oder anderen Liefergegenstaenden zur Pruefung durch den Benutzer
- Wenn Selbstueberwachung ein Muster des Abkuerzens oder Hetzens erkennt
Eingaben
- Erforderlich: Die zu verifizierende Aufgabe oder der Liefergegenstand (verfuegbar aus dem Gespraechskontext)
- Optional: Die urspruengliche Benutzeranfrage (zum Abgleich gegen das Gelieferte)
- Optional: Vom Benutzer bereitgestellte Checkliste oder Abnahmekriterien
- Optional: Fruehere Zusagen waehrend der Sitzung (versprochene aber noch nicht geprueft Dinge)
Vorgehensweise
Schritt 1: Die vollstaendige Zusage rekonstruieren
Vor dem Pruefen der Arbeit genau feststellen was zugesagt wurde.
- Die urspruengliche Anfrage des Benutzers sorgfaeltig noch einmal lesen — nicht die interpretierte Version, die tatsaechlichen Worte
- Jede explizite Anforderung auflisten
- Jede implizite Zusage auflisten die waehrend der Sitzung gemacht wurde:
- "Ich aktualisiere auch die Tests" — wurde das gemacht?
- "Das korrigiere ich auch gleich" — wurde das abgeschlossen?
- "Ich pruefe auf Grenzfaelle" — wurden sie geprueft?
- Vom Benutzer bereitgestellte Abnahmekriterien vermerken
- Die Zusagenliste gegen das tatsaechlich Gelieferte abgleichen
Erwartet: Eine vollstaendige Liste der Zusagen — explizite Anforderungen plus implizite Versprechen — mit vorlaeufigem Abgleich gegen die Liefergegenstaende.
Bei Fehler: Wenn die urspruengliche Anfrage nicht mehr im Kontext ist (komprimiert), aus dem Verbliebenen rekonstruieren und Luecken gegenueber dem Benutzer benennen.
Schritt 2: Vollstaendigkeit verifizieren
Pruefen dass jeder zugesagte Punkt behandelt wurde.
Vollstaendigkeitsmatrix:
+---------------------+------------------+------------------+
| Zusage | Status | Beleg |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Anforderung 1] | Erledigt / | [Wie verifiziert]|
| | Teilweise / | |
| | Fehlend | |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Anforderung 2] | Erledigt / | [Wie verifiziert]|
| | Teilweise / | |
| | Fehlend | |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Versprechen 1] | Erledigt / | [Wie verifiziert]|
| | Teilweise / | |
| | Fehlend | |
+---------------------+------------------+------------------+
- Fuer jeden Punkt mit Belegen verifizieren — nicht aus dem Gedaechtnis, tatsaechliche Verifikation:
- Codeaenderungen: die Datei erneut lesen um zu bestaetigen dass die Aenderung vorhanden ist
- Testergebnisse: erneut ausfuehren oder die tatsaechliche Ausgabe referenzieren
- Dokumentation: erneut lesen um Genauigkeit zu bestaetigen
- Jeden Punkt markieren: Erledigt (vollstaendig abgeschlossen), Teilweise (begonnen aber unvollstaendig), Fehlend (nicht behandelt)
- Fuer Teilweise und Fehlend vermerken was noch aussteht
Erwartet: Jede Zusage hat einen verifizierten Status. Kein Punkt bleibt ungeprueft.
Bei Fehler: Wenn die Verifikation versaeumte Punkte aufdeckt, sie sofort behandeln statt sie fuer spaeter zu notieren. Gewissenhaftigkeit bedeutet jetzt abschliessen, nicht die Absicht abzuschliessen.
Schritt 3: Korrektheit verifizieren
Vollstaendigkeit ist notwendig aber nicht hinreichend — was getan wurde muss auch richtig sein.
- Fuer jeden erledigten Punkt pruefen:
- Genauigkeit: Tut es was es soll? Sind Werte korrekt?
- Konsistenz: Passt es zum Rest der Arbeit? Keine Widersprueche?
- Grenzfaelle: Wurden Randbedingungen beruecksichtigt?
- Integration: Funktioniert es im umgebenden Kontext?
- Fuer Code: wuerde das ein Code-Review ueberstehen? Gibt es offensichtliche Verbesserungen?
- Fuer Dokumentation: ist sie genau, klar und fehlerfrei?
- Fuer mehrstufige Prozesse: speist die Ausgabe jedes Schritts korrekt den naechsten?
Erwartet: Jeder Liefergegenstand ist sowohl vollstaendig als auch korrekt. Fehler werden erkannt bevor der Benutzer sie sieht.
Bei Fehler: Wenn Fehler gefunden werden, sie sofort beheben. Keine Arbeit mit bekannten Fehlern vorlegen, auch wenn die Fehler gering erscheinen.
Schritt 4: Darstellung verifizieren
Die letzte Pruefung: wird der Liefergegenstand so praesentiert dass er dem Benutzer dient?
- Klarheit: Kann der Benutzer verstehen was getan wurde ohne mehrfach nachzulesen?
- Organisation: Ist die Antwort logisch strukturiert? Sind zusammengehoerige Punkte gruppiert?
- Praegnanz: Gibt es unnoetige Fuellung oder Wiederholung?
- Handlungsfaehigkeit: Weiss der Benutzer was als naechstes zu tun ist?
- Ehrlichkeit: Sind Einschraenkungen oder Vorbehalte klar benannt?
Erwartet: Ein Liefergegenstand der vollstaendig, korrekt und gut dargestellt ist.
Bei Fehler: Wenn die Darstellung schlecht ist trotz korrektem Inhalt, umstrukturieren. Gute Arbeit schlecht dargestellt ist ein Versagen der Gewissenhaftigkeit.
Validierung
- Die urspruengliche Anfrage wurde erneut gelesen (nicht aus dem Gedaechtnis abgerufen)
- Jede explizite Anforderung wurde mit Belegen verifiziert
- Jedes implizite Versprechen wurde nachverfolgt und verifiziert
- Korrektheit wurde ueber blosse Vollstaendigkeit hinaus geprueft
- Grenzfaelle wurden wo relevant beruecksichtigt
- Der Liefergegenstand ist klar dargestellt und handlungsfaehig
Haeufige Stolperfallen
- Verifikationstheater: Die Pruefbewegungen durchlaufen ohne tatsaechlich erneut zu lesen oder zu verifizieren. Die Pruefung muss Belege nutzen, nicht das Gedaechtnis
- Teilweise Gewissenhaftigkeit: Den Hauptliefergegenstand pruefen aber Nebenzusagen ignorieren ("Ich werde auch..."). Jedes Versprechen zaehlt
- Perfektionismus als Sorgfalt getarnt: Endloses Polieren das die Lieferung verzoegert. Gewissenhaftigkeit bedeutet den zugesagten Standard zu erfuellen, nicht ihn endlos zu uebertreffen
- Gewissenhaftigkeitsmuedigkeit: Weniger gruendlich werden im Verlauf der Sitzung. Die letzte Aufgabe verdient dieselbe Sorgfalt wie die erste
- Bei einfachen Aufgaben ueberspringen: Annehmen dass einfache Aufgaben keine Verifikation brauchen. Einfache Aufgaben mit Fehlern sind peinlicher als komplexe Aufgaben mit Fehlern
Verwandte Skills
honesty-humility— Gewissenhaftigkeit verifiziert Vollstaendigkeit; Ehrlichkeit-Bescheidenheit stellt transparente Berichterstattung sicher ueber das was erreicht und nicht erreicht wurdeheal— Subsystem-Bewertung ueberschneidet sich mit Selbstverifikation; Gewissenhaftigkeit konzentriert sich auf die Qualitaet der Liefergegenstaendevishnu-bhaga— Bewahrung des Arbeitszustands ergaenzt Gewissenhaftigkeit bei der Qualitaetssicherungobserve— anhaltendes neutrales Beobachten unterstuetzt den Verifikationsprozessintrinsic— echtes Engagement (nicht Pflichterfuellung) treibt gruendliche Ausfuehrung natuerlich an
GitHub Repository
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llamaguard
AndereLlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.
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AndereDiese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.
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AndereDiese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.
dispatching-parallel-agents
AndereDiese Claude-Fähigkeit verteilt mehrere Agenten, um drei oder mehr unabhängige Probleme gleichzeitig zu untersuchen und zu beheben. Sie ist für Szenarien konzipiert, die unabhängige Fehler umfassen, die ohne gemeinsamen Zustand oder Abhängigkeiten gelöst werden können. Die Kernfähigkeit ist die parallele Problemlösung, bei der pro unabhängigem Problembereich ein Agent zugewiesen wird, um die Effizienz zu maximieren.
