Phase 3 Adapter
Aus User-Intent wird ein Harness-Prompt-Entwurf.
V2 trennt beobachteten User-Intent, Adapter-Scaffolding, blanke Harness Policy, Model Adapter und Eval Plan. Der Adapter veraendert nicht die Aufgabe, sondern operationalisiert sie als pruefbaren, portablen Entwurf.
Input
User Prompt
Output
Harness Prompt Draft
Compiler View
Task Spec
Local Validation
Der Boost bekommt nur einen Heuristik-Score.
Der lokale Score beweist keine Ueberlegenheit und misst keine Ergebnisqualitaet. Er schaetzt nur Prompt-Shape-Signale wie Struktur, Eingabe-Adequacy, Trennung von Intent und Scaffolding sowie sichtbare Verifikationshinweise.
Eval Harness
Profilvergleich ueber Beispielprompts
Die Tabelle vergleicht lokal nur Prompt-Profile nach Heuristik-Score. Sie ist kein Modellbenchmark; echte Modelllaeufe koennen spaeter ueber das PromptRunner-Interface und einen JudgeRunner angeschlossen werden.
| Case | Task Type | Best Profile by Heuristic | Heuristic | Key Signal |
|---|
Portable Artifact
Portables JSON-Artefakt fuer das groessere Agentur-Projekt
Dieses Objekt ist ein portables Export-Artefakt: beobachteter Task Spec, Adapter-Scaffolding, Harness Policy, Adapterprofil, Prompt Draft, Heuristik-Score und Eval Plan in einer transportierbaren Struktur.
Quellenrahmen
Dokumentation als Prior, Evals als Urteil
Die Adapter unterscheiden Doku-Priors von expliziten Adapter-Hypothesen. Modelllaeufe muessen diese Hypothesen spaeter empirisch bestaetigen oder verwerfen.
| Familie | Prior / Quellenanker |
|---|---|
| OpenAI / GPT · strong_prior | Prompt engineering · GPT-5.4 |
| Claude · strong_prior | Prompting best practices · Long context |
| Gemini · strong_prior | Prompt design strategies |
| Kimi · moderate_prior | Prompt best practices · K2.5 quickstart |
| GLM / Qwen / DeepSeek / Mistral / MiniMax / Llama | Siehe Adapter-Evidenz im JSON Export; moderate_prior oder hypothesis bedeutet: Quelle reicht fuer Startannahmen, nicht fuer absolute Regeln. |