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Skill-Bereinigung: Redundanzen entfernen, Wetlook modularisieren #3

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opened 2026-02-18 10:38:58 +01:00 by sebastian · 0 comments
sebastian commented 2026-02-18 10:38:58 +01:00
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Kontext

Bei einer typischen Generierungs-Session werden ~13.900 Token reine Instruktionen geladen. Davon sind ~2.600 Token (19%) Redundanzen oder Meta-Informationen ohne Handlungsrelevanz. Der wetlook-Skill (682 Zeilen, ~5.500 Token) enthält umfangreiches Referenzwissen, das in den meisten Sessions nur teilweise benötigt wird.

Ziel

Schlankere, fokussiertere Skills mit weniger Redundanz. Besseres Signal-to-Noise-Verhältnis im Kontextfenster.

Maßnahmen

Redundanzen bereinigen

  • Stimmungs-Satelliten-Manifest (3×): Steht in generator/CLAUDE.md, comfybox/SKILL.md und wetlook/SKILL.md. Nur in comfybox/SKILL.md behalten (einzige Stelle, die die Lade-Entscheidung trifft). → ~400 Token gespart
  • Learnings-Einsortierungstabelle (3×): In auswertung/SKILL.md, auswertung-Agent und comfybox-lookbook/SKILL.md. Einmal im Agent behalten, Rest referenziert. → ~200 Token gespart
  • retrospective-Agent: Analyse-Logik vollständig im auswertung-Agenten enthalten. Entfernen oder als optionalen Modus in auswertung integrieren.
  • auswertung-Skill als Stub: 38 Zeilen, davon ~20 nur Verweis. Aufruf-Syntax direkt in comfybox-Skill integrieren.

Wetlook-Skill modularisieren

Aktuell ein Monolith (682 Zeilen). Aufteilen in:

Modul Inhalt Zeilen (ca.) Geladen
wetlook (Kern) Philosophie, Präsenz, Kleidung-als-Charakter, Materialien, Handwerk-Basics ~250 Immer
wetlook-interaktion Beziehungstypen, Duo-Dynamiken, Berührung, Gruppenszenen ~170 Nur bei Multi-Person
wetlook-handwerk-detail Tiefenkomposition, Farbstimmung, Licht, Kamerawinkel ~120 On-demand
wetlook-serien Serien-Dramaturgie, Eskalationskurven ~30 Nur bei Serien

Skills auf Selbstverständlichkeiten prüfen

  • Inhalte identifizieren, die Claude ohnehin weiß (allgemeine Fotografie-Grundlagen, offensichtliche Kompositionsregeln)
  • Nur projektspezifisches Wissen und Qwen-spezifische Fallstricke behalten

Erwartete Wirkung

  • ~600 Token sofort durch Redundanz-Bereinigung
  • ~3.500 Token weniger bei Solo-Sessions (Wetlook-Split)
  • Bessere Aufmerksamkeit auf die verbleibenden, relevanten Instruktionen

Bezug

Ergebnis der Architektur-Analyse vom 18.02.2026.

## Kontext Bei einer typischen Generierungs-Session werden ~13.900 Token reine Instruktionen geladen. Davon sind ~2.600 Token (19%) Redundanzen oder Meta-Informationen ohne Handlungsrelevanz. Der wetlook-Skill (682 Zeilen, ~5.500 Token) enthält umfangreiches Referenzwissen, das in den meisten Sessions nur teilweise benötigt wird. ## Ziel Schlankere, fokussiertere Skills mit weniger Redundanz. Besseres Signal-to-Noise-Verhältnis im Kontextfenster. ## Maßnahmen ### Redundanzen bereinigen - **Stimmungs-Satelliten-Manifest (3×)**: Steht in `generator/CLAUDE.md`, `comfybox/SKILL.md` und `wetlook/SKILL.md`. Nur in `comfybox/SKILL.md` behalten (einzige Stelle, die die Lade-Entscheidung trifft). → ~400 Token gespart - **Learnings-Einsortierungstabelle (3×)**: In `auswertung/SKILL.md`, `auswertung`-Agent und `comfybox-lookbook/SKILL.md`. Einmal im Agent behalten, Rest referenziert. → ~200 Token gespart - **`retrospective`-Agent**: Analyse-Logik vollständig im `auswertung`-Agenten enthalten. Entfernen oder als optionalen Modus in `auswertung` integrieren. - **`auswertung`-Skill als Stub**: 38 Zeilen, davon ~20 nur Verweis. Aufruf-Syntax direkt in `comfybox`-Skill integrieren. ### Wetlook-Skill modularisieren Aktuell ein Monolith (682 Zeilen). Aufteilen in: | Modul | Inhalt | Zeilen (ca.) | Geladen | |-------|--------|--------------|---------| | `wetlook` (Kern) | Philosophie, Präsenz, Kleidung-als-Charakter, Materialien, Handwerk-Basics | ~250 | Immer | | `wetlook-interaktion` | Beziehungstypen, Duo-Dynamiken, Berührung, Gruppenszenen | ~170 | Nur bei Multi-Person | | `wetlook-handwerk-detail` | Tiefenkomposition, Farbstimmung, Licht, Kamerawinkel | ~120 | On-demand | | `wetlook-serien` | Serien-Dramaturgie, Eskalationskurven | ~30 | Nur bei Serien | ### Skills auf Selbstverständlichkeiten prüfen - Inhalte identifizieren, die Claude ohnehin weiß (allgemeine Fotografie-Grundlagen, offensichtliche Kompositionsregeln) - Nur projektspezifisches Wissen und Qwen-spezifische Fallstricke behalten ## Erwartete Wirkung - ~600 Token sofort durch Redundanz-Bereinigung - ~3.500 Token weniger bei Solo-Sessions (Wetlook-Split) - Bessere Aufmerksamkeit auf die verbleibenden, relevanten Instruktionen ## Bezug Ergebnis der Architektur-Analyse vom 18.02.2026.
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