Masterarbeit/.claude/skills/run-experiment/SKILL.md

name, description, argument-hint, version

name	description	argument-hint	version
run-experiment	Führt einen Versuchs-Prompt aus einer Prompt-Datei als messbaren Headless-Lauf mit Claude Code, Codex CLI oder OpenCode (TensorX oder lokales LM Studio) aus und schreibt ein Messprotokoll mit Start-/Endzeit, Modell, Tokenverbrauch und weiteren Metriken. Verwenden bei "/run-experiment <Pfad-zur-Prompt-Datei>" oder wenn der User einen Versuch/ein Experiment ausführen und tracken will.	<Pfad zur Prompt-Datei> <Root-Verzeichnis>	13.2.0

RunExperiment – Versuchslauf mit Messprotokoll

Du führst einen wissenschaftlichen Versuchslauf für die Masterarbeit aus. Der Prompt aus der übergebenen Datei wird als separater Headless-Lauf über den zum Modell passenden Werkzeugadapter ausgeführt, damit Tokenverbrauch und Modell maschinenlesbar erfasst werden. Anschließend schreibst du ein Messprotokoll neben die Prompt-Datei.

Parameter

• Prompt (Pflicht): Pfad zur Prompt-Datei (Markdown). Erstes Argument in $ARGUMENTS.
• Root (Pflicht): Verzeichnis, das als Root des Versuchslaufs dient. Zweites Argument. Es ist die Wurzel der zu analysierenden Codebasis und wird nur GELESEN. Der Codex-Adapter erstellt daraus ein isoliertes temporäres Arbeitsabbild; andere Adapter starten unmittelbar mit diesem Root als Arbeitsverzeichnis. Fehlt das Argument: den User danach fragen und NICHT stillschweigend das aktuelle Verzeichnis verwenden. Vor dem Lauf prüfen, dass das Verzeichnis existiert; sonst abbrechen und den User informieren.
• Modell (Pflicht, kein Default): Wird vor jedem Lauf beim User erfragt – siehe Schritt 4 im Ablauf. Nennt der User das Modell bereits im Aufruf („… mit Opus 5"), diese Angabe übernehmen und nicht erneut fragen. Ohne Angabe niemals stillschweigend ein Modell wählen: Das Modell ist eine unabhängige Variable der Versuchsreihe.
• Agentenmodus (Pflicht, kein Default): Wird wie das Modell vor jedem Lauf beim User erfragt – siehe Schritt 5 im Ablauf. Bestimmt, ob und welche Subagenten der Lauf einsetzen darf. Drei Modi: solo, builtin, custom (Details in Schritt 5).
• Effort (Pflicht, kein Default): Denkaufwand des Modells. Wird wie Modell und Agentenmodus vor jedem Lauf beim User erfragt – siehe Schritt 6.

Alle Ausgaben des Laufs (Ergebnisdateien, Messprotokoll, Rohdaten) landen in einem neuen Laufverzeichnis neben der Prompt-Datei, niemals im Root-Verzeichnis:

<Verzeichnis der Prompt-Datei>\
  <NN>_Prompt.md
  <Iteration>\<ModellID>\<Agentenmodus>\<Effort>\
    <NN>_Lauf_<yyyy-MM-dd_HHmmss>_v<skillversion>-<id4>\
      Protokoll.md
      RawResult.json      (adapterübergreifend normalisierte Messdaten)
      RawEvents.jsonl     (nur Codex: unveränderter JSONL-Ereignisstrom)
      Stderr.log
      _meta\             (Laufsteuerung: combined_prompt.md, before.txt, after.txt, Zeitstempel,
                          subagenten.md/.json, anforderungen.md/.json)
      Ergebnisse\        (NUR vom Prompt erzeugte Artefakte, z. B. StRS.md, SyRS.md, ...)

Die unabhängigen Variablen bilden die Ordnerebenen, nicht den Dateinamen:

• <Iteration> – Iteration 1, Iteration 2, … fortlaufend. Die Ebene hält Blöcke auseinander, die unter unterschiedlichem Stand des Versuchsaufbaus oder des Untersuchungsgegenstands entstanden sind. Vor dem Anlegen die höchste vorhandene Iteration ermitteln und entscheiden, ob der Lauf dazugehört oder eine neue Iteration eröffnet – im Zweifel den User fragen.

  Eine neue Iteration ist zu eröffnen, wenn sich etwas ändert, das Läufe nicht mehr poolbar macht: der Codebasis-Snapshot, die Prompt-Version, die Werkzeugkonfiguration oder eine MAJOR-Version dieses Skills. Reine PATCH- und MINOR-Änderungen begründen keine neue Iteration.

  Abgrenzung zur Prompt-Version. <Iteration> meint die Versuchsiteration – eine Menge poolbarer Läufe. Die Fassung der Prompt-Datei heißt seit Version 4.4.0 durchgängig Prompt-Version (01_Prompt.md = Prompt-Version 01). Beides fällt nicht zusammen: Iteration 2 und Iteration 3 laufen beide unter Prompt-Version 02 und unterscheiden sich nur im Untersuchungsgegenstand.

  Die Ebene hieß bis Version 4.3.0 <Versuchstag> mit Werten Tag 1, Tag 2, …. Der Name band sie an das Kalenderdatum, obwohl sie die Vergleichbarkeit abbildet: Iteration 2 und Iteration 3 entstanden am selben Tag, unterscheiden sich aber im Untersuchungsgegenstand (Iteration 3 enthält den DB-Schema-Dump SSMS_DB_SCHEMA.sql, Iteration 2 nicht). Maßgeblich ist die Vergleichbarkeit, nicht das Datum.

• <ModellID> – die an --model übergebene ID, z. B. claude-sonnet-5, claude-opus-5, claude-fable-5

• <Agentenmodus> – solo, builtin oder custom

• <Effort> – low, medium, high, xhigh oder max

Der Verzeichnisname trägt nur noch, was den einzelnen Lauf identifiziert:

• <NN> – Nummernpräfix der Prompt-Datei (z. B. 01 bei 01_Prompt.md)
• <yyyy-MM-dd_HHmmss> – Startzeit sekundengenau
• <skillversion> – Version dieses Skills zum Startzeitpunkt, z. B. v3.10.0
• <id4> – 4 Hexstellen Zufall; garantiert Eindeutigkeit auch bei gleichzeitigem Start

Warum Ordnerebenen statt Namensbestandteile: Der Name wuchs mit jeder neuen unabhängigen Variable weiter und war mit fünf Bestandteilen kaum noch lesbar. Als Ordnerebenen sind die Bedingungen navigierbar, je Zelle abzählbar (ls "<tag>/<modell>/<modus>/<effort>" | wc -l ergibt unmittelbar die Anzahl der Messpunkte) und beim Hinzufügen einer weiteren Variable erweiterbar, ohne bestehende Namen zu brechen. Die Angaben sind redundant zum Protokoll – bei Widerspruch gilt das Protokoll.

Jeder Lauf ist vollständig selbstenthalten. Sämtliche Steuerdateien liegen in _meta\ innerhalb des Laufverzeichnisses – nicht im gemeinsamen Scratchpad. Das ist Voraussetzung für parallele Läufe (siehe „Parallele Läufe") und archiviert nebenbei den exakt gesendeten Prompt je Lauf. Ergebnisse\ enthält ausschließlich die vom Prompt geforderten Artefakte.

Aufbau dieses Skills

Der Skill ist zweigeteilt:

• ## Prozess beschreibt werkzeugneutral, was je Lauf zu tun und zu erheben ist. Dieser Teil gilt unabhängig davon, mit welchem LLM oder welcher CLI gearbeitet wird.
• ## Werkzeugadapter beschreibt wie das mit einem konkreten Werkzeug umgesetzt wird. Ausgearbeitet sind Adapter für Claude Code, Codex CLI und OpenCode über TensorX. Der frühere direkte Python-API-Adapter bleibt nur als ausdrücklich gewählter Legacy-Fallback erhalten. Konkrete Flags und Rohfelder sind ausschließlich dem gewählten Adapterabschnitt zu entnehmen.

Arbeitsteilung mit der Prompt-Datei: Der Prompt enthält ausschließlich die Analyseanweisung und ist damit von jedem LLM verwendbar. Alles Werkzeug- und Ablaufbezogene – verfügbare Werkzeuge, Ausgabeverzeichnis, Messgrößen – steuert dieser Skill bei und dokumentiert es im Protokoll. Die Prompt-Datei wird dabei nie verändert; ergänzende Blöcke werden nur an den per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen").

Prozess

1. Vorbereitung

1. Prompt-Datei bestimmen und lesen. Nennt der User eine Datei ausdrücklich, gilt diese. Andernfalls im Versuchsordner die höchste Prompt-Versionsnummer wählen (02_Prompt.md vor 01_Prompt.md) und die getroffene Wahl im Abschlussbericht nennen. Existiert die Datei nicht: abbrechen und den User informieren.

   Die gewählte Datei wird mit Pfad und SHA-256 ins Protokoll übernommen. Ältere Prompt-Versionen bleiben unverändert liegen – sie sind der Beleg dafür, unter welcher Fassung frühere Läufe entstanden sind, und dürfen nicht nachträglich angepasst werden.

2. Aus dem Metadaten-Block der Prompt-Datei (falls vorhanden) Versuch/Prompt-Version übernehmen.

3. Werkzeugadapter bestimmen und CLI-Pfad auflösen. Die Modell-ID entscheidet eindeutig: claude-* verwendet Claude Code, OpenAI-IDs wie gpt-* oder o* verwenden Codex CLI, z-ai/*, qwen/qwen3.8-flash-next und moonshotai/* verwenden OpenCode mit --provider tensorx, google/gemma-4-e4b und qwen/qwen3.5-9b verwenden OpenCode mit --provider lmstudio gegen den lokalen LM-Studio-Server. Keine Modell-ID an eine CLI übergeben, die sie nicht unterstützt.

   Achtung Präfixkollision: qwen/qwen3.8-flash-next läuft remote über TensorX, qwen/qwen3.5-9b lokal über LM Studio. Das Präfix qwen/ allein entscheidet nicht – maßgeblich ist die vollständige Modell-ID.

   Unter Windows liegt claude in der Regel nicht im PATH. Erst Get-Command claude -ErrorAction SilentlyContinue versuchen; schlägt das fehl, auf die VSCode-Extension zurückfallen und die höchste Versionsnummer wählen:

   $claude = (Get-Command claude -ErrorAction SilentlyContinue).Source
   if (-not $claude) {
     $claude = Get-ChildItem "$env:USERPROFILE\.vscode\extensions\anthropic.claude-code-*-win32-x64\resources\native-binary\claude.exe" |
               Sort-Object FullName | Select-Object -Last 1 -ExpandProperty FullName
   }
   

   Für OpenAI-Modelle entsprechend Get-Command codex -ErrorAction SilentlyContinue verwenden; als Fallback die höchste VS-Code-Extension unter $env:USERPROFILE\.vscode\extensions\openai.chatgpt-*-win32-x64\bin\windows-x86_64\codex.exe wählen. Findet sich die benötigte ausführbare Datei nicht: abbrechen und den User informieren. Adapter und aufgelösten Pfad fürs Protokoll festhalten.

   Für TensorX-Modelle Get-Command opencode -ErrorAction SilentlyContinue versuchen. Der Adapter löst zusätzlich die globale npm-Installation unter $env:APPDATA\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe auf. Fehlt OpenCode, mit npm install -g opencode-ai installieren; fehlt die TensorX-Anmeldung, opencode auth login ausführen. Niemals dafür Cline-Konfigurationsdateien oder Cline-Credentials lesen.

4. Modell beim User erfragen. Hat der User das Modell nicht bereits im Aufruf genannt, immer per AskUserQuestion nachfragen – auch dann, wenn frühere Läufe derselben Versuchsreihe ein bestimmtes Modell verwendet haben. Es gibt bewusst keinen Default.

   Als Optionen die vollen Modell-IDs anbieten, nicht die Kurzformen. Nur aktuell dokumentierte und von der installierten CLI angebotene IDs aufnehmen:

   Modell-ID	Einordnung
   claude-opus-5	stärkstes Modell, teuerster Lauf
   claude-sonnet-5	1-Mio.-Kontextfenster, für große Codebasen meist ausreichend
   claude-fable-5	schnell und günstig
   claude-haiku-4-5-20251001	günstigstes Modell

   OpenAI-Modell-ID	Einordnung
   gpt-5.6-sol	stärkstes Modell der GPT-5.6-Familie, 1.050.000 Kontexttokens
   gpt-5.6-terra	ausgewogenes Verhältnis aus Leistung und Verbrauch
   gpt-5.6-luna	schnelle und günstige GPT-5.6-Variante

   TensorX-Modell-ID	Einordnung
   z-ai/glm-5.2	Z.AI GLM 5.2 über TensorX-Gateway
   z-ai/glm-5.3-flash	Z.AI GLM 5.3 Flash über TensorX-Gateway
   qwen/qwen3.8-flash-next	Qwen 3.8 Flash Next über TensorX-Gateway
   moonshotai/kimi-k3	Moonshot Kimi K3 – 1-Mio.-Kontext, 2,8T Parameter

   Lokale Modell-ID (LM Studio)	Einordnung
   google/gemma-4-e4b	Gemma 4 E4B, 7,5B Parameter, lokal über LM Studio
   qwen/qwen3.5-9b	Qwen 3.5 9B, lokal über LM Studio (Q4_K_M wie Gemma)

   Lokale IDs nur anbieten, wenn lms ls das Modell als heruntergeladen ausweist. Fehlt es, den User auf lms get <ID> hinweisen und den Download nicht ungefragt starten – es sind mehrere Gigabyte. Lokale Läufe sind eine eigene Versuchsbedingung und nicht mit Cloud-Läufen poolbar: anderes Kontextfenster, quantisierte Gewichte, kein Effort.

   In der Frage den letzten verwendeten Stand nennen, damit der User bewusst wechseln oder bewusst wiederholen kann (z. B. „Lauf 3 lief mit claude-sonnet-5, 11.516.200 Tokens, 23:40").

   Niemals die Kurzformen opus, sonnet, fable an --model übergeben. Sie lösen auf das jeweils neueste Modell auf und verschieben sich über die Zeit – damit wäre die Versuchsbedingung nicht reproduzierbar. Für ein 1-Mio.-Token-Fenster die Variante mit [1m]-Suffix wählen (z. B. claude-opus-5[1m]).

   Für OpenAI ebenfalls keine Familienaliase wie gpt-5.6 verwenden. Die gewünschte Variante vollständig binden, beispielsweise gpt-5.6-sol. Vor einem Lauf die Modell-ID gegen die aktuelle offizielle OpenAI-Modelldokumentation und, soweit verfügbar, den lokalen codex debug models-Katalog prüfen.

   Weicht das gewählte Modell vom letzten Lauf ab, im Protokoll unter „Anmerkungen" als geänderte Versuchsbedingung vermerken und in der Änderungshistorie des Skills ergänzen.

5. Agentenmodus beim User erfragen. Wie beim Modell: kein Default, immer nachfragen, wenn der User den Modus nicht bereits im Aufruf genannt hat. Der Modus ist die zentrale Unterscheidung zwischen den Versuchen der Arbeit.

   Modus	Versuch	Bedeutung
   solo	V1	Ein Thread, ein Kontext. Der Lauf darf keine Subagenten starten.
   builtin	V1b	Eingebaute Subagenten erlaubt (Explore, general-purpose).
   custom	V2	Nur vordefinierte, geprompte Agenten aus --agents.

   Flags je Modus – zusätzlich zur Standardkonfiguration aus Abschnitt 2:

   switch ($modus) {
     'solo'    { $agentFlags = @('--disallowedTools','Task','Agent','Workflow') }
     'builtin' { $agentFlags = @() }
     'custom'  { $agentFlags = @('--agents', (Get-Content $agentDatei -Raw)) }
   }
   

   Warum Task, Agent und Workflow: Welchen Namen das Subagenten-Werkzeug in der jeweiligen CLI-Version trägt, ist nicht dokumentiert – im Binary von 2.1.245 kommen Task und Agent vor; beide zu sperren ist unschädlich, ein nicht existierender Name läuft ins Leere. Workflow orchestriert ebenfalls Subagenten und muss mitgesperrt werden: Im Verifikationstest (2026-08-25, CLI 2.1.245) wich der Agent nach der Sperre von Task/Agent genau darauf aus. Verifiziert wurden spawned: 0, die Antwort „KEINE SUBAGENTEN MOEGLICH" und ein Denial auf Workflow. Kontrolle nach dem Lauf: subagent_stats.spawned muss im Modus solo genau 0 sein – andernfalls hat die Sperre nicht gegriffen und der Lauf ist als Fehlmessung zu kennzeichnen.

   Im Modus solo sind Permission-Denials auf Task/Agent erwartbar, wenn der Agent zu delegieren versucht. Sie sind im Protokoll getrennt von sonstigen Denials auszuweisen und nicht als Einschränkung der Werkzeugkonfiguration zu werten – sie sind die Bedingung selbst.

   Für custom (V2): Die Agentendefinitionen liegen als JSON-Datei neben der Prompt-Datei (z. B. Versuche/Versuch_02/02_Agents.json), nicht im Codebasis-Snapshot. Sie werden wie der Prompt per SHA-256 gehasht und im Protokoll geführt. So bleibt der eingefrorene Snapshot unangetastet und die Agentenkonfiguration ist eine dokumentierte, versionierte Versuchsbedingung. Format siehe claude --help zu --agents.

   Delegationstiefe – nur Modus custom, beim User erfragen. Zwei Fassungen der Agentendatei stehen bereit; sie unterscheiden sich ausschließlich darin, ob die Rollen selbst delegieren dürfen:

   Fassung	Rollen dürfen delegieren	Wirkung
   verschachtelt	ja	Rollen erben über --agents alle Werkzeuge einschließlich Task und starten eigene Subagenten. max_depth > 1.
   unverschachtelt	nein	Jede Rolle führt ihren Auftrag selbst aus. Nur der Hauptagent delegiert; max_depth soll 1 sein.

   Warum das eine eigene Option ist. Im ersten V2-Lauf (v9.1.0-0c39) entfielen 26 von 86 Subagenten auf Starts durch Subagenten, max_depth = 3. Das war nicht beabsichtigt – der iso29148-orchestrator ist ausdrücklich als nicht-delegierende Rolle entworfen – und es verteuert den Lauf erheblich, weil jede zusätzliche Ebene ihren Kontext erneut liest. Es verwischt außerdem die Zuständigkeit: Ein von einer Rolle gestarteter Subagent ist keiner Teilaufgabe der Bindungstabelle mehr zuzuordnen.

   Die Fassung ist nicht technisch erzwungen, sondern in jedem Rollenprompt als Abschnitt Keine Weiterdelegation formuliert. Kontrolle nach dem Lauf: subagent_stats.max_depth und spawned_by_subagents. Beide gehen ins Protokoll; bei unverschachtelt und spawned_by_subagents > 0 ist die Bedingung verletzt und im Protokoll zu kennzeichnen.

   Beide Fassungen liegen neben der Prompt-Datei und werden per SHA-256 geführt; die gewählte Fassung ist über ihren Hash eindeutig belegt.

   Codex-Adapter ab Version 5.0.0: ausschließlich solo ist freigegeben und wird doppelt mit --disable multi_agent sowie -c agents.enabled=false erzwungen. Bei builtin oder custom abbrechen und mitteilen, dass dieser Adaptermodus noch nicht verifiziert ist. Eine stillschweigende Annäherung an Claude-Agentendefinitionen wäre keine reproduzierbare Bedingung.

6. Effort beim User erfragen. Kein Default, immer nachfragen, wenn der User die Stufe nicht bereits im Aufruf genannt hat. Stufen: low, medium, high, xhigh, max. Übergabe bei Claude per --effort <stufe>, bei Codex per -c model_reasoning_effort=\"<stufe>\".

   In der Frage den bisherigen Stand nennen. Alle Läufe bis einschließlich Lauf B liefen auf high – geerbt aus der Sitzungseinstellung, nicht bewusst gesetzt; der Wert wurde nachträglich aus den Transkripten belegt. Wer die Stufe wechselt, ändert die Versuchsbedingung und macht den Lauf mit den bisherigen unvergleichbar.

   Claude-spezifisch: Der Effort ist aus dessen RawResult.json nicht rekonstruierbar. Das Ergebnisobjekt enthält kein effort-Feld. Nur das Session-Transkript hält ihn je Nachricht fest ("effort": "high"). Fehlt er im Protokoll, ist die Bedingung nachträglich allein über das Transkript belegbar – und das nur, solange die Session persistiert ist.

7. Messgrößen VOR dem Lauf erfassen (PowerShell):

   • Startzeit: Get-Date -Format o
   • SHA-256 der Prompt-Datei: (Get-FileHash <datei> -Algorithm SHA256).Hash
   • Adapter und CLI-Version: & $cli --version
   • Git-Zustand des Root-Verzeichnisses: git -C <root> rev-parse HEAD und git -C <repo> status --porcelain -- <pfad-des-roots> (dirty ja/nein). Immer pfadskopiert prüfen. Liegt die Codebasis als Unterverzeichnis im Arbeitsrepo (seit Commit f045b99a der Fall, davor ein eigenes Repo per Gitlink), meldet ein unskopiertes git -C <root> status --porcelain den Status des gesamten Arbeitsrepos – einschließlich aller Versuchsordner. Der Vorher/Nachher-Vergleich schlägt dann bei jedem Lauf falsch an.
   • Git-Commit dieses Repos (Stand der Prompt-Datei): git rev-parse HEAD

8. Kollisionsfreies Laufverzeichnis anlegen. Sekundengenau, mit Agentenmodus und Zufalls-ID; bei Namenskollision neu würfeln:

   # Bedingungen werden Ordnerebenen, nicht Namensbestandteile
   # Iteration ermitteln: hoechste vorhandene Iteration, sonst 'Iteration 1'
   $iterationen = Get-ChildItem "<promptverzeichnis>" -Directory -Filter 'Iteration *' -EA SilentlyContinue |
             Sort-Object { [int]($_.Name -replace '\D','') }
   $iteration = if ($iterationen) { $iterationen[-1].Name } else { 'Iteration 1' }
   $zelle = Join-Path (Join-Path (Join-Path $iteration $modell) $modus) $effort
   $skillVer = 'v10.0.2'   # entspricht version: im Frontmatter dieses Skills
   do {
     $id4  = '{0:x4}' -f (Get-Random -Maximum 65536)
     $lauf = Join-Path "<promptverzeichnis>\$zelle" "<NN>_Lauf_$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd_HHmmss')_${skillVer}-$id4"
   } while (Test-Path $lauf)
   New-Item -ItemType Directory -Force "$lauf\Ergebnisse" | Out-Null
   New-Item -ItemType Directory -Force "$lauf\_meta"      | Out-Null
   

9. Dateibestand des Roots vor dem Lauf sichern – das Root soll unverändert bleiben, jede Änderung dort ist eine Auffälligkeit fürs Protokoll. Ziel ist _meta\ im Laufverzeichnis, nicht der gemeinsame Scratchpad:

   # Leerwertsicher: -Value erzwingt das Schreiben auch bei sauberem Root.
   Set-Content -Path "$lauf\_meta\before.txt" `
     -Value (git -C <repo> status --porcelain -- <pfad-des-roots> | Out-String)
   

   Nicht git ... | Set-Content <datei> verwenden: Ist die Pipeline leer (sauberes Root), schreibt Set-Content die Datei nicht und lässt einen alten Inhalt stehen. Der Vorher/Nachher-Vergleich meldet dann eine Abweichung, die es nicht gibt. (Kein Git-Repo? Dann rekursive Dateiliste mit LastWriteTime nach _meta\ schreiben.)

Isolation: Die Codebasis ist ein eingefrorener Snapshot ohne KI-Konfigurationen. Der Untersuchungsgegenstand wurde einmalig um alle KI-Assistenz-Konfigurationen bereinigt (.claude/, .agents/, .codex/, .cursor/, .serena/, .opencode/, .memory-mcp/, CLAUDE.md, AGENTS.md, .mcp.json, opencode.json, skills-lock.json, .coderabbit.yaml, .aiignore, .claudeignore, .cursorignore), und das GitHub-Remote ist entkoppelt. Die Bedingung „keine Agentendateien, keine MCP-Server" ist damit eine Eigenschaft des Snapshots und muss nicht pro Lauf hergestellt werden. Damit entfällt jeder destruktive Vorbereitungsschritt.

Vor jedem Lauf den Snapshot prüfen – nicht bereinigen:

$muster = 'CLAUDE\.md|AGENTS\.md|GEMINI\.md|\.mcp\.json|opencode\.json|skills-lock\.json|' +
          '\.coderabbit\.yaml|\.aiignore|\.claudeignore|\.cursorignore|copilot-instructions|' +
          '^\.(claude|agents|codex|cursor|serena|opencode|memory-mcp|continue|gemini|windsurf)/'
$fund = git -C <root> ls-files | Select-String -Pattern $muster
if ($fund) { "WARNUNG: KI-Konfigurationen im Snapshot:"; $fund }

Den Regex nicht „vereinfachen". Die Anker ((^|/), $, führender Punkt) sind notwendig. Select-String arbeitet in PowerShell standardmäßig case-insensitiv; ein gelockertes Muster schlägt deshalb auf echte Produktdateien an. In dieser Codebasis etwa: src/backend/Centron.BL/ArtificialIntelligence/Chat/ClaudeCodeChatModelClient.cs und GoogleGeminiChatModelClient.cs – Bestandteile des KI-Assistenz-Features der ERP-Suite und damit legitimer Untersuchungsgegenstand, keine Werkzeugkonfiguration. Bei einem Treffer immer erst die konkreten Pfade ansehen, bevor Alarm ausgelöst wird.

Findet die Prüfung echte Treffer: abbrechen und den User informieren – nicht eigenmächtig löschen. Der Codebasis-Snapshot ist ein Messinstrument. Eine Änderung daran ist eine Änderung der Versuchsbedingung und macht Läufe untereinander unvergleichbar; sie gehört abgestimmt, committet und im Protokoll dokumentiert.

Das Remote ist entkoppelt. Im Codebasis-Repo wird niemals gepusht, gefetcht oder ein Remote hinzugefügt. Der Snapshot bleibt eingefroren.

2. Prompt zusammenstellen

Dem Prompttext werden zwei Blöcke angehängt. Die Prompt-Datei selbst bleibt unverändert – ergänzt wird nur der per stdin übergebene Text, und dieser wird als _meta\combined_prompt.md archiviert.

Block 1 – Werkzeugkontext. Der Prompt trifft bewusst keine Annahme darüber, welche Werkzeuge zur Verfügung stehen. Diese Bedingung stellt der Versuchsaufbau bei; sie ist die untersuchte unabhängige Variable und gehört deshalb hierher, nicht in die Analyseanweisung:

### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: <Auflistung>.
Nicht verfügbar sind: <Auflistung>.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.

Der Inhalt richtet sich nach dem Agentenmodus:

Modus	„Zur Verfügung"	„Nicht verfügbar"
solo	Lesen, Suchen und Ausführen von Kommandozeilenbefehlen im Arbeitsverzeichnis	Subagenten, spezialisierte Agentenrollen, externe Werkzeugserver
builtin	zusätzlich die werkzeugeigenen Subagenten	spezialisierte Agentenrollen aus Konfigurationsdateien, externe Werkzeugserver
custom	zusätzlich die beigestellten Agentenrollen (namentlich nennen)	externe Werkzeugserver, sofern nicht Teil des Versuchs

Zuständigkeitsbindung – nur Modus custom. Der Prompt verlangt im Abschnitt Arbeitsteilung, dass eine Teilaufgabe von dem dafür vorgesehenen Bearbeiter ausgeführt wird, nennt aber bewusst keine Rolle – sonst wäre er nicht mehr für solo und builtin gültig. Welche Rolle wofür zuständig ist, gehört deshalb in den Werkzeugkontext. Block 1 wird bei custom um folgende Tabelle ergänzt, mit den Rollennamen aus der --agents-Datei:

Für die folgenden Teilaufgaben stehen vorgesehene Bearbeiter bereit. Führe diese
Teilaufgaben durch den jeweils genannten Bearbeiter aus, nicht selbst:

| Teilaufgabe | Vorgesehener Bearbeiter |
|---|---|
| Modulinventar (Schritt 0) | modulinventar |
| Faktenerhebung zu einem Modulausschnitt (Schritte 2 bis 4) | faktenermittler |
| Formulierung der StRS-Anforderungen | strs-autor |
| Formulierung der SyRS-Anforderungen | syrs-autor |
| Formulierung der SwRS-Anforderungen samt Konsolidierungsprüfung | swrs-autor |
| Prüfung ausgewiesener Belege gegen die Codebasis | belegpruefer |
| Prüfung des Gesamtbestands an den Nahtstellen der Ausschnitte | iso29148-orchestrator |
| Konsistenzcheck des fertigen Anforderungssatzes (Abschnitt Abschluss) | konsistenzpruefer |

Zuschnitt, Anzahl der Aufträge je Bearbeiter, deren Reihenfolge und die Tiefe
entscheidest du. Gebunden ist allein, wer eine Teilaufgabe ausführt. Die Bearbeiter
lesen nur; das Anlegen der Ergebnisdateien und die Übernahme ihrer Rückmeldungen
bleiben deine Aufgabe.

Die Tabelle wird aus der --agents-Datei abgeleitet und nicht freihändig formuliert: Jede Zeile nennt eine Rolle, die dort definiert ist, und jede definierte Rolle kommt vor. Kommt eine Rolle in der Datei vor, aber nicht in der Tabelle, ist sie im Lauf faktisch nicht vorgesehen – das ist zulässig, aber im Protokoll zu vermerken.

Warum die Bindung keine Strategieinjektion ist. Sie ist vor dem Lauf statisch deklariert, wird als Teil von _meta\combined_prompt.md archiviert und ist über den SHA-256 der --agents-Datei versioniert. Damit unterscheidet sie sich grundlegend von den in Version 9.0.0 entfernten laufzeitabhängigen Eingriffen des TensorX-Adapters (Subagenten-Limit, turnabhängige Schreib-Erinnerungen), die den Lauf abhängig von seinem eigenen Verlauf umsteuerten und Lauf 34 unpoolbar machten. Was in custom weiterhin nicht vorgegeben wird: Anzahl der Aufrufe, Zerlegungstiefe, Reihenfolge und Turn-Anzahl.

Die Bindung ist nicht technisch erzwungen. Sie wirkt über den Prompt; ob der Agent sie einhält, ist selbst eine Messgröße. Nach dem Lauf ist sie zu prüfen – siehe Protokollfeld Zuständigkeitsbindung.

Block 2 – Ausgabeverzeichnis. Damit die Ergebnisse im Laufverzeichnis landen und nicht in der Codebasis:

### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).

Codex-Abweichung bei Block 2. Der Codex-Adapter läuft in einer isolierten Arbeitskopie im System-Temp-Verzeichnis mit workspace-write. Das originale Root liegt außerhalb dieses Arbeitsbereichs und kann vom Agenten nicht erreicht werden. Trotz des technisch beschreibbaren Abbilds darf der Agent keine Dateien verändern. Block 2 wird dort durch folgende strukturierte Rückgabeanweisung ersetzt; die CLI erzwingt codex-output-schema.json, anschließend materialisiert normalise-codex-result.py die Dateien:

### Ergebnisausgabe (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis. Gib alle geforderten Ergebnisdateien im vorgegebenen JSON-Schema zurück.
Jeder Eintrag in `files` enthält unter `path` einen relativen Pfad innerhalb von `Ergebnisse`
und unter `content` den vollständigen Dateiinhalt. `summary` enthält nur eine kurze Laufzusammenfassung.

3. Ausführung (Headless-Lauf)

Den Adapter anhand der Modell-ID wählen. Der folgende Aufruf ist ausschließlich der Claude-Code-Adapter. Der Codex-Aufruf steht vollständig unter Adapter: Codex CLI, der TensorX-Aufruf unter Adapter: OpenCode; beide dürfen nicht mit Claude-Flags vermischt werden.

Den kombinierten Prompt per stdin an claude -p übergeben. --add-dir gibt dem Headless-Lauf Schreibrecht auf das Laufverzeichnis außerhalb seines Arbeitsverzeichnisses. Versuchsläufe können lange dauern – immer als Background-Task starten (run_in_background), nicht mit Foreground-Timeout arbeiten:

$lauf   = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
$prompt = (Get-Content "<prompt-datei>" -Raw) + "`n`n<Ausgabe-Anweisung>"
# Steuerdateien IMMER ins Laufverzeichnis - nie in den gemeinsamen Scratchpad (parallelfaehig)
Set-Content -Path "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Value $prompt -Encoding utf8
# Ohne diese Variable bricht der Headless-Modus nach 600 s ab, sobald noch
# Hintergrund-Subagenten laufen - und meldet dabei `is_error: false`.
$env:CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS = '0'
Set-Content -Path "$lauf\_meta\startzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)

# Schreibende und bauende Shell-Kommandos sperren – die Codebasis wird nur gelesen.
$denyBash = @(
  'Bash(rm:*)','Bash(rmdir:*)','Bash(mv:*)','Bash(cp:*)','Bash(dd:*)',
  'Bash(truncate:*)','Bash(chmod:*)','Bash(chown:*)','Bash(ln:*)','Bash(tee:*)',
  'Bash(sed -i:*)','Bash(git checkout:*)','Bash(git restore:*)','Bash(git clean:*)',
  'Bash(git reset:*)','Bash(git add:*)','Bash(git commit:*)','Bash(git push:*)',
  'Bash(dotnet:*)','Bash(msbuild:*)','Bash(npm install:*)','Bash(nuget:*)'
)
$denyPs = @(
  'PowerShell(Remove-Item:*)','PowerShell(Move-Item:*)','PowerShell(Copy-Item:*)',
  'PowerShell(New-Item:*)','PowerShell(Set-Content:*)','PowerShell(Add-Content:*)',
  'PowerShell(Clear-Content:*)','PowerShell(Out-File:*)','PowerShell(Set-ItemProperty:*)',
  'PowerShell(dotnet:*)','PowerShell(msbuild:*)'
)

Set-Location "<root>"
Get-Content "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Raw |
  & $claude -p `
    --output-format json `
    --safe-mode `
    --strict-mcp-config `
    --permission-mode acceptEdits `
    --allowedTools "Bash" "PowerShell" `
    --disallowedTools @($denyBash + $denyPs) `
    --model <vom User gewaehlte Modell-ID aus Schritt 4> `
    --effort <vom User gewaehlte Stufe aus Schritt 6> `
    @agentFlags `
    --add-dir "$lauf" `
    2> "$lauf\Stderr.log" | Set-Content "$lauf\RawResult.json"
Set-Content -Path "$lauf\_meta\endzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)

Bedeutung der Flags:

Flag	Zweck
--safe-mode	Isolation: CLAUDE.md, Skills, Plugins, Hooks, MCP-Server, Custom-Agenten, Commands und Output-Styles aus – ohne Dateieingriff. Auth, Modellwahl, eingebaute Tools und Permissions bleiben normal aktiv. Nur in den Modi solo und builtin verwendbar – siehe „Isolation je Agentenmodus".
--strict-mcp-config	zweite Absicherung gegen MCP-Server aus Projekt- oder User-Konfiguration
--permission-mode acceptEdits	Schreibrechte für die Ergebnisdateien im Laufverzeichnis
--allowedTools "Bash" "PowerShell"	Shell-Zugriff ohne Rückfrage – Standard seit Prompt-Version 02
--disallowedTools <Denylist>	schreibende und bauende Kommandos gesperrt; Deny hat Vorrang vor Allow
--add-dir "$lauf"	Schreibziel außerhalb des Arbeitsverzeichnisses
@agentFlags	Agentenmodus aus Schritt 5: solo sperrt Task/Agent, builtin fügt nichts hinzu, custom übergibt --agents
--effort <stufe>	Denkaufwand aus Schritt 6; nicht aus RawResult.json rekonstruierbar, daher zwingend ins Protokoll
--model <id>	exakte Modellbindung aus Schritt 4; überschreibt die Modellpräferenz der User-Settings. Volle ID, keine Kurzform.

Build-Kommandos (dotnet, msbuild, nuget, npm install) stehen bewusst auf der Denylist: Sie würden bin/- und obj/-Artefakte im Root erzeugen und widersprechen der Methodenvorgabe „statische Analyse, keine Ausführung".

Grenzen der Denylist – ehrlich einordnen. Pattern-Matching auf Shell-Kommandos ist nicht lückenlos; Umleitungen, Pipes und verschachtelte Aufrufe lassen sich nicht vollständig abfangen. Die belastbare Read-only-Garantie bleibt der Vorher/Nachher-Vergleich per git status --porcelain aus Abschnitt 1 bzw. 3. Die Denylist senkt das Risiko, sie ersetzt die Verifikation nicht.

Isolation je Agentenmodus – --safe-mode ist nicht immer verwendbar.

--safe-mode schaltet ausweislich der CLI-Hilfe „all customizations (CLAUDE.md, skills, plugins, hooks, MCP servers, custom commands and agents, output styles, workflows, …)" ab. Damit deaktiviert es genau das, was die Modi custom (V2) und der MCP-Einsatz (V3) untersuchen sollen.

Verifiziert am 2026-08-26 gegen CLI 2.1.246 mit identischem Aufruf, nur --safe-mode variiert:

Konfiguration	subagent_stats.spawned	by_type
mit --safe-mode	0	leer – der Agent meldet, die Rollen seien „nicht in der Agent-Registry registriert"
ohne --safe-mode	2	{"modulinventar": 1, "konsistenzpruefer": 1}

Daraus folgt eine modusabhängige Isolation:

Modus	Isolation
solo, builtin	--safe-mode + --strict-mcp-config (unverändert)
custom, sowie jeder Lauf mit --mcp-config	kein --safe-mode; stattdessen --strict-mcp-config und die Sperre --disallowedTools Skill WebSearch WebFetch SlashCommand

Der gezielte Ersatz wurde am selben Tag gegengeprüft. Der Agent antwortete auf eine Werkzeugabfrage: VORGELADEN: NICHTS VORGELADEN · SKILLS: KEINE · WEB: KEIN WEBZUGRIFF · alle acht Custom-Rollen verfügbar. Ohne die Sperre lädt die CLI 16 global installierte Skills (darunter code-review, security-review, run, init); --setting-sources '' unterdrückt sie nicht.

Was der Ersatz nicht abdeckt. --safe-mode deaktiviert zusätzlich Plugins, Hooks und Output-Styles. Die Sperre tut das nicht. Auf der Maschine, auf der die Versuchsreihe läuft, sind davon keine konfiguriert (~/.claude/settings.json enthält nur model und agentPushNotifEnabled, kein hooks; kein plugins- und kein output-styles-Verzeichnis) – das ist jedoch eine Eigenschaft der Umgebung, keine Garantie. Vor jedem Lauf im Modus custom oder mit MCP ist deshalb zu prüfen:

$us = Join-Path $env:USERPROFILE '.claude\settings.json'
if (Test-Path $us) { (Get-Content $us -Raw | ConvertFrom-Json).PSObject.Properties.Name }
foreach ($d in 'plugins','output-styles','skills') {
  $pfad = Join-Path $env:USERPROFILE ".claude\$d"
  if (Test-Path $pfad) { "VORHANDEN: $d -> " + ((Get-ChildItem $pfad | Measure-Object).Count) + ' Eintraege' }
}

Treten Hooks, Plugins oder Output-Styles auf, ist der Lauf nicht isoliert und die Bedingung im Protokoll als abweichend zu kennzeichnen.

Unverändert bleibt: --safe-mode hat die Modellwahl nie beeinflusst. Der Eintrag model in den User-Settings (hier opus[1m]) kann Subagenten binden – das ist der bekannte Grund der zwei dokumentierten Modellabweichungen und gilt mit wie ohne --safe-mode.

--safe-mode bleibt als zweite Sicherung aktiv. Die primäre Isolation leistet der bereinigte Snapshot (Abschnitt 1); --safe-mode fängt zusätzlich alles ab, was von außerhalb des Roots wirken könnte – User-Level-Settings, global installierte Skills, Plugins, Hooks.

Verifiziert am 2026-08-25 gegen Version 2.1.245, dokumentiert als Begründung für den Snapshot-Ansatz:

• --safe-mode verhindert zuverlässig das Vorladen von CLAUDE.md/AGENTS.md als Systemanweisung. Kontrolltest ohne Werkzeuge: mit --safe-mode antwortet der Agent „NICHTS VORGELADEN", ohne das Flag zitiert er den Inhalt der CLAUDE.md.
• --safe-mode verhindert nicht, dass der Agent solche Dateien als gewöhnliche Dateien findet und liest. Im Smoke-Test mit Shell-Zugriff hat er genau das getan und den Inhalt von AGENTS.md und CLAUDE.md wiedergegeben.

Genau deshalb reicht --safe-mode allein bei gewährtem Shell-Zugriff nicht aus, und die KI-Konfigurationen wurden aus dem Snapshot entfernt statt nur deaktiviert.

Trust-Hinweis auf stderr. Liegt im Root eine .claude/settings.json mit permissions.allow-Einträgen, meldet die CLI auf stderr sinngemäß „Ignoring N permissions.allow entries … this workspace has not been trusted". Im bereinigten Snapshot tritt das nicht mehr auf; erscheint die Meldung dennoch, ist der Snapshot nicht sauber – Abschnitt 1 prüfen.

Regeln:

• Arbeitsverzeichnis des Befehls = Root-Verzeichnis des Versuchs; geschrieben wird ausschließlich ins Laufverzeichnis.
• Treten unerwartete Permission-Denials auf, die den Lauf behindern: die Denylist prüfen und die Abweichung im Protokoll dokumentieren – nicht pauschal alle Prüfungen per --dangerously-skip-permissions abschalten. Eine Änderung der Werkzeugkonfiguration ist eine Änderung der Versuchsbedingung und gehört mit dem User abgestimmt.
• Optional --max-budget-usd <betrag> als harte Obergrenze setzen (nur mit -p wirksam) und den Wert im Protokoll notieren. Das Flag arbeitet nur in USD – die berichtete Messgröße bleibt der Tokenverbrauch. Anhaltspunkt: Der bisher aufwendigste Lauf verbrauchte 55.167.397 Tokens.
• Nach Abschluss des Background-Tasks: Endzeit mit Get-Date -Format o erfassen.

4. Ergebnis auswerten

RawResult.json im Laufverzeichnis lesen und defensiv parsen. Beim Claude-Adapter ist dies die unveränderte CLI-Antwort; beim Codex-Adapter erzeugt normalise-codex-result.py diese Datei aus RawEvents.jsonl und _meta\final_response.json; beim OpenCode-Adapter erzeugt opencode-adapter.py sie aus dem Sessionexport und OpenCodeEvents.jsonl gemäß der OpenCode-Referenz. Relevante Claude-Felder:

Feld	Bedeutung
is_error, subtype	Lauf erfolgreich oder abgebrochen
duration_ms, duration_api_ms	Gesamt- und reine API-Dauer
num_turns	Anzahl Agent-Turns (Proxy für Werkzeugaktivität)
total_cost_usd	Kosten in USD – wird nicht berichtet, bleibt aber als Rohwert in der Datei
usage.input_tokens, usage.output_tokens	Tokens nur des Hauptagenten
usage.cache_creation_input_tokens, usage.cache_read_input_tokens	Cache-Tokens (getrennt ausweisen!)
modelUsage bzw. model	tatsächlich eingesetzte Modell-ID(s), Verbrauch inklusive aller Subagenten-Ebenen
permission_denials	verweigerte Werkzeugaufrufe – Anzahl und Aufschlüsselung nach tool_name
subagent_stats	gestartete Subagenten: spawned, by_type, completed, failed, max_depth
session_id	für spätere Transcript-Analyse (claude --resume <id>)
result	Abschlusstext des Agenten

modelUsage erfasst alle Verschachtelungsebenen – empirisch verifiziert. Kontrolltest am 2026-08-25 gegen CLI 2.1.245: Eine erzwungene Kaskade (max_depth: 2, spawned: 2, spawned_by_subagents: 1), bei der ausschließlich der Enkel-Agent auf Tiefe 2 arbeitete – er las 15 große Quelldateien, der mittlere Agent reichte nur durch, der Hauptagent las nichts:

	Tokens
usage (nur Hauptagent, 1 Turn)	49.103
modelUsage (gesamt)	1.689.288
Differenz = Subagenten	1.640.185 (Faktor 34,4)

Da die gesamte Leseleistung auf Tiefe 2 stattfand, belegt die Differenz, dass auch Sub-Subagenten in modelUsage einfließen. Für die berichtete Aufwandsgröße „Tokens gesamt" ist modelUsage daher die vollständige und einzig richtige Quelle.

Subagenten-Transkripte werden nicht separat persistiert. Im Projektverzeichnis liegt je Lauf genau eine .jsonl-Datei, und Subagenten-Nachrichten erscheinen darin nicht als Sidechain. Ihr Verbrauch ist deshalb ausschließlich über modelUsage sichtbar, nicht über das Transkript – und die Summe der Transkript-Nachrichten ist kein gültiges Verbrauchsmaß (sie zählt Cache-Reads über Turns hinweg mehrfach).

Zwei Auswertungsfallen:

• usage erfasst ausschließlich den Hauptagenten. Für den abrechnungsrelevanten Gesamtverbrauch ist modelUsage über alle Modell-IDs zu summieren. In Prompt-Version 01 standen 105.959 Output-Tokens in usage gegenüber 249.040 in modelUsage.
• duration_api_ms kann die Wanduhrzeit übersteigen, wenn Subagenten parallel laufen (Prompt-Version 01: 47:05 API gegenüber 31:31 Wanduhr). Das ist kein Widerspruch, sondern die Summe nebenläufiger Anfragen – im Protokoll entsprechend einordnen.

Pflichtprüfung: tatsächlich eingesetzte Modelle. Nach jedem Lauf die Schlüssel von modelUsage gegen das angeforderte Modell abgleichen. Zulässig sind nur die angeforderte Modell-ID und claude-haiku-4-5-* (interne Hilfsaufrufe, wenige tausend Tokens). Taucht ein weiteres Modell auf, ist die Versuchsbedingung verletzt – der Lauf ist im Protokoll als solcher zu kennzeichnen und für Modellvergleiche unbrauchbar.

--model steuert nur den Hauptagenten, nicht zwingend die Subagenten. Belegt am 2026-08-25 (CLI 2.1.245, Lauf fable5_builtin_ehigh_v3.7.0-15db): Mit --model claude-fable-5 und Modus builtin liefen die 13 Subagenten auf claude-opus-5[1m] – dem Standardmodell aus ~/.claude/settings.json. Auf sie entfielen 136,7 von 150,3 Mio. Tokens (91 %).

Kombination	Läufe	Modelle in modelUsage
Sonnet / Opus / Fable + solo	12	nur das angeforderte Modell (+ Haiku)
Sonnet + builtin	11	nur claude-sonnet-5 (+ Haiku)
Fable + builtin	1	Fable + claude-opus-5[1m]

Sonnet und Opus werden an die Subagenten durchgereicht, Fable nicht; Claude Code fällt dann auf die Sitzungsvorgabe zurück. --safe-mode verhindert das nicht – es deaktiviert Customizations, nicht die Modellwahl. Im Modus solo tritt das Problem nicht auf, weil es keine Subagenten gibt.

Bei Modus builtin oder custom daher nie den Flag-Wert allein ins Protokoll schreiben, sondern die Modelle aus modelUsage mit ihrem jeweiligen Anteil ausweisen.

Pflichtprüfung: Hat der Lauf überhaupt etwas erzeugt? is_error allein genügt nicht. Ein Lauf kann is_error: false, subtype: success und terminal_reason: completed melden und trotzdem null Ergebnisdateien hinterlassen. Belegt am 2026-08-26, Lauf Iteration 3/claude-opus-5/builtin/high/…160037_v4.5.0-116d: Der Hauptagent startete zehn Subagenten im Hintergrund, beendete seinen Turn und schrieb als Abschlusstext „Die Erhebung läuft"; der Headless-Modus wartete 600 s und brach dann ab. Stderr.log enthielt „Background tasks still running after 600s; terminating." Verbraucht waren zu diesem Zeitpunkt 193,4 Mio. Tokens – der teuerste Lauf der Reihe, ohne ein einziges Artefakt.

Nach jedem Lauf daher zwingend prüfen:

1. Ergebnisse\ ist nicht leer und enthält die vom Prompt geforderten Dateien. Fehlen sie, ist der Lauf unabhängig von is_error als Fehlmessung zu kennzeichnen.
2. Stderr.log enthält keine Abbruchmeldung. Die Datei ist im Normalfall 0 Byte groß.

Vorbeugend setzt der Ausführungsabschnitt CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS=0, damit der Lauf auf seine Hintergrund-Subagenten wartet, statt sie abzuschneiden.

Subagenten-Ergebnisse kommen nicht als Werkzeugergebnis zurück. Startet der Hauptagent einen Subagenten im Hintergrund, liefert der Werkzeugaufruf sofort eine Start-Quittung von rund 1.093 Zeichen („Async agent launched successfully …") zurück, nicht die Befunde. Deren Länge ist folglich kein Maß für den Ertrag des Subagenten. Die Quittung nennt einen Pfad <temp>\<session>\tasks\<agentId>.output; diese Dateien werden zwar angelegt, bleiben aber leer (geprüft an 33 Dateien aus zwei Läufen). Die Aussage, dass Subagenten-Transkripte nicht auswertbar persistiert werden, gilt damit unverändert.

permission_denials ist eine reguläre Messgröße und immer auszuweisen, auch bei 0. Ein hoher Wert bedeutet, dass die Werkzeugkonfiguration den Lauf eingeschränkt hat, und ist bei der Interpretation der Ergebnisqualität zu berücksichtigen.

Subagenten-Prompts sichern (entfällt nur im Modus solo, dort gibt es keine). Die vollständigen Prompts, mit denen der Hauptagent seine Subagenten beauftragt hat, stehen im persistierten Session-Transkript unter %USERPROFILE%\.claude\projects\<projekt>\<session_id>.jsonl. Das mitgelieferte Skript extrahiert sie:

python "<skillverzeichnis>\extract-subagenten.py" "<laufverzeichnis>"

Es schreibt _meta\subagenten.md (lesbar, mit vollständigem Prompt je Subagent) und _meta\subagenten.json (maschinenlesbar). Erfasst werden Werkzeug (Task/Agent), subagent_type, description, Hintergrund-Flag, Prompt-Länge und Länge des zurückgelieferten Ergebnisses.

Abgewiesene Starts sind keine Subagenten. Erreicht der Hauptagent das Nebenläufigkeitslimit (20 gleichzeitige Subagenten), erscheint der Aufruf im Transkript wie ein regulärer Start, liefert aber nur die Absage „Concurrent subagent limit reached" zurück und zählt nicht in spawned. Das Skript trennt beide Fälle und weist die Absagen getrennt aus; ohne diese Trennung meldet der Abgleich eine Abweichung, die es nicht gibt (Lauf Iteration 3/…/125032_v4.4.0-fb24: 21 gefundene Aufrufe gegenüber 13 erwarteten – die Differenz waren 8 Absagen). Die Zahl der Absagen ist selbst eine Messgröße: Sie zeigt, wie viel stärker der Agent parallelisieren wollte, als das Werkzeug zuließ.

Plausibilitätskontrolle: Das Skript vergleicht die Anzahl der echten Starts mit subagent_stats.spawned minus spawned_by_subagents. Im Haupttranskript stehen nämlich nur die direkt vom Hauptagenten gestarteten Subagenten – von Subagenten gestartete (max_depth > 1) liegen in deren eigenen Transkripten. Bei Abweichung setzt das Skript eine Warnung in subagenten.md; dann ist die Ursache zu klären, bevor die Prompts ausgewertet werden.

Warum das erhoben wird: In V1b bestimmt der Agent selbst, wie er die Analyse zerlegt – über alle bisherigen Läufe schwankte das zwischen 0 und 14 Subagenten mit völlig unterschiedlichen Zuschnitten. Diese selbstgewählte Zerlegung ist die dominierende Störgröße der Versuchsreihe. Erst die protokollierten Prompts machen sie als Datum auswertbar statt nur als Zahl sichtbar. Für V2 (custom) sind sie zusätzlich der Vergleichsmaßstab: Sie zeigen, wie der Agent ohne Vorgabe delegiert – gegenüber den vorformulierten Agenten aus --agents.

Anforderungen auswerten – der inhaltliche Ertrag des Laufs, nicht nur sein Aufwand:

python "<skillverzeichnis>\analyse-anforderungen.py" "<laufverzeichnis>"

Das Skript parst das im Prompt vorgegebene Blockformat (ID:, Typ:, Belege:, Status: …) aus Ergebnisse\StRS.md, SyRS.md und SwRS.md und schreibt _meta\anforderungen.md (fertiger Protokollabschnitt) sowie _meta\anforderungen.json (maschinenlesbar). Erhoben werden:

• Verteilung über die drei Ebenen

• Anforderungstypen (funktional, Sicherheit, Daten, Schnittstelle …)

• Belegqualität: Anzahl der Belege, Aufteilung PRIMÄR/SEKUNDÄR/KONTEXT, Median je Anforderung, Anteil mit mindestens einem Primärbeleg

• Status: belegt, [HYPOTHESE], Workaround, Konsolidierungskandidaten Die Ebene einer Anforderung wird nicht aus dem Dateinamen abgeleitet. Maßgeblich ist das Feld Ebene: des Blocks, hilfsweise das ID-Präfix, erst zuletzt die Datei. Agenten legen Blöcke regelmäßig in der Datei einer anderen Ebene ab – im Lauf Iteration 2/…/094250_v4.2.1-c69e standen 12 StRS- und 5 SyRS-Blöcke in SwRS.md. Wird nach Datei gezählt, ist die Verteilungstabelle falsch, obwohl die Gesamtzahl stimmt. Das Skript weist eine solche Fremdablage als eigene Auffälligkeit unter der Verteilungstabelle aus; sie ist ein Befund zur Set-Qualität, weil die Dreiteilung dann nicht mehr an der Dateistruktur ablesbar ist.

• Regelkonformität – geprüft wird gegen die Vorgaben des Prompts selbst: Belegpflicht (jede Anforderung ≥ 1 Beleg), risikobasierte Priorisierung (Sicherheit, Abrechnung, Berechtigungen brauchen PRIMÄR oder [HYPOTHESE]), Verifizierbarkeit (Prüfidee vorhanden), Traceability (Tracelinks gesetzt)

Zuordnung zum Evaluationsrahmen (Kap. 4.3). Die erhobenen Kenngrößen decken die maschinell prüfbare Hälfte der drei Qualitätsdimensionen ab; die Expertenbewertung nach Likert-Skala bleibt davon unberührt und tritt daneben:

Dimension (Kap. 4.3)	Maschinell erhoben	Bleibt der Expertenbewertung
Statement-Qualität	Belegqualität, Primärbelegquote, Anteil mit Prüfidee, Hypothesenanteil, Übernahmewürdigkeit	Eindeutigkeit der Formulierung, sachliche Korrektheit, Verständlichkeit
Set-Qualität	Verteilung über die Ebenen, Konsolidierungskandidaten, doppelte IDs, Anforderungen ohne Beleg	Vollständigkeit der Prozessabdeckung, Redundanzfreiheit im fachlichen Sinn
Traceability-Qualität	Anteil mit Tracelinks, Belegklassifikation, Tracelinks auf nicht existierende IDs	Auffindbarkeit des Belegs, Nachvollziehbarkeit der Ableitung

Warum das erhoben wird: Die Anforderungsanzahl allein ist als Qualitätsmaß wertlos – sie streute über Läufe gleicher Bedingung um Faktor 5,9. Belegdichte, Primärbelegquote und Regelverstöße sind dagegen inhaltliche Größen und machen Läufe vergleichbar, deren Mengengerüst weit auseinanderliegt. Die Regelkonformitätsprüfung deckt zudem auf, wo der Agent die eigenen Vorgaben des Prompts verfehlt hat – ein Befund, der sich sonst nur durch Handlektüre ergäbe.

Der erzeugte Abschnitt wird unverändert als ## Gefundene Anforderungen ins Protokoll übernommen, zwischen ## Ergebnis und den Vergleichs- bzw. Anmerkungsabschnitten.

Erzeugte Dateien: Inhalt von <laufverzeichnis>\Ergebnisse\ auflisten. Zusätzlich prüfen, ob das Root unverändert blieb: git -C <repo> status --porcelain -- <pfad-des-roots> – mit demselben Pfadfilter wie in Abschnitt 1 – gegen before.txt vergleichen (Nachher-Stand nach $lauf\_meta\after.txt) – Abweichungen als Auffälligkeit ins Protokoll. Beim Vergleich Zeilenenden normalisieren (before.txt entsteht je nach Werkzeug mit CRLF, der Nachher-Stand mit LF), sonst meldet ein naiver diff alle Zeilen als geändert.

5. Messprotokoll schreiben

Als Protokoll.md ins Laufverzeichnis, neben RawResult.json und Stderr.log.

Vorlage:

# Messprotokoll – <Versuch> – Prompt-Version <NN>

## Lauf
- **Prompt-Datei:** <relativer Pfad>
- **Prompt-Version:** <Nummer aus dem Dateinamen; bei mehreren vorhandenen Fassungen begründen, warum diese gewählt wurde>
- **SHA-256 (Prompt):** <hash>
- **Startzeit:** <ISO 8601>
- **Endzeit:** <ISO 8601>
- **Dauer gesamt:** <hh:mm:ss> (API: <hh:mm:ss>)
- **Root-Verzeichnis:** <Pfad>
- **Codebasis-Commit:** <hash> (dirty: ja/nein)
- **Snapshot-Zustand:** <bereinigt von KI-Konfigurationen: ja/nein; Remote entkoppelt: ja/nein>
- **Prompt-Repo-Commit:** <hash>

## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** <version aus dem Frontmatter dieses Skills>
- **Werkzeugadapter:** <Claude Code | Codex CLI>
- **CLI-Version:** <version>
- **CLI-Pfad:** <aufgelöster Pfad zur ausführbaren Datei>
- **Modell (angefordert):** <Wert von `--model`>
- **Modelle (tatsächlich eingesetzt):** <alle Schlüssel aus `modelUsage` mit Tokenanteil |
  nicht erfasst: Codex-JSONL nennt das tatsächlich bediente Modell nicht>
- **Kontrolle Modell:** <bestanden | **verletzt**: nicht angefordertes Modell <ID> mit <N> Tokens |
  nicht prüfbar: Codex-JSONL enthält keine tatsächliche Modell-ID>
- **Effort:** <low | medium | high | xhigh | max> (per `--effort` gesetzt; Gegenprobe im
  Transkript-Feld `effort`)
- **Laufverzeichnis-ID:** `v<skillversion>-<id4>` aus dem Verzeichnisnamen
- **Ablage:** `<Iteration>/<ModellID>/<Agentenmodus>/<Effort>/`
- **Parallele Läufe:** <nein | ja: welche Laufverzeichnisse liefen zeitgleich>
- **Agentenmodus:** <solo (V1) | builtin (V1b) | custom (V2)>; bei `custom` zusätzlich
  Pfad und SHA-256 der Agentendefinitionen
- **Kontextfenster:** <Tokens, z. B. aus `modelUsage.contextWindow`>
- **Sampling-Parameter:** <Temperatur u. a. | nicht steuerbar>
- **Nur bei lokalem Modellbetrieb:** Inferenz-Runtime samt Version, Quantisierungsstufe des
  Modell-Builds
- **Permission-/Sandbox-Modus:** <acceptEdits | read-only / approval never | ...>
- **Toolfreigabe:** <adapterabhängige Flags wörtlich>
- **Isolationsmechanismus:** <adapterabhängige Flags wörtlich>
- **MCP-Server / Agentendateien:** <keine – aus dem Snapshot entfernt, zusätzlich --safe-mode |
  Liste der Server mit Pfad und SHA-256 der `--mcp-config`-Datei; Pfad und SHA-256 der
  `--agents`-Datei>
- **Delegationstiefe (nur `custom`):** <verschachtelt | unverschachtelt> gemäß gewählter
  Agentendatei. Kontrolle: `subagent_stats.max_depth` und `spawned_by_subagents`. Bei
  `unverschachtelt` muss `spawned_by_subagents` = 0 und `max_depth` = 1 sein; andernfalls hat
  die Rollenvorgabe nicht gegriffen und der Lauf ist entsprechend zu kennzeichnen.
- **Zuständigkeitsbindung (nur `custom`):** je Rolle die Zahl der Aufrufe aus
  `subagent_stats.by_type`; Rollen mit null Aufrufen namentlich nennen. Dazu der Abgleich mit
  der Dokumentationspflicht aus dem `Analysebericht.md`: Welche Teilaufgabe hat der Hauptagent
  entgegen der Bindung selbst ausgeführt, und hat er das dort offengelegt? Eine nicht
  offengelegte Abweichung ist im Protokoll als solche zu kennzeichnen.
- **Umgebungsprüfung (nur `custom` / MCP):** <keine Hooks, Plugins, Output-Styles im
  User-Profil vorgefunden | **abweichend**: welche>
- **Subagenten:** <Anzahl und Typ aus `subagent_stats`, z. B. 8 × Explore, 0 fehlgeschlagen>
- **Verschachtelung:** `spawned` = <N>, davon `spawned_by_subagents` = <M>, `max_depth` = <D>.
  Bei `max_depth` > 1 ausdrücklich vermerken – die Tokens der tieferen Ebenen sind in
  „Tokens gesamt" enthalten, ihre Prompts jedoch **nicht** in `_meta\subagenten.md`

## Validierungsstichprobe
- **Größe:** <vor Versuchsbeginn festgelegte Anzahl Anforderungen>
- **Ziehungsverfahren:** <Zufallsstichprobe über alle Ebenen | ...>
- **Validatoren:** <Anzahl und fachlicher Zuschnitt>
- **Stand:** <noch nicht gezogen | gezogen am <Datum> | ausgewertet>

Kapitel 4.3 verlangt, die Stichprobengröße **vor** Versuchsbeginn festzulegen und im
Versuchsprotokoll zu dokumentieren. Ist für den Lauf keine Validierung vorgesehen, hier
`entfällt` eintragen – das Feld darf nicht fehlen.

## Verbrauch

### Hauptagent (`usage`)
| Messgröße | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | |
| Output-Tokens | <Wert> (davon N Thinking-Tokens aus `usage.output_tokens_details`) |
| Cache-Write-Tokens | |
| Cache-Read-Tokens | |
| Agent-Turns | |

### Gesamtlauf inkl. Subagenten (`modelUsage`, abrechnungsrelevant)
| Messgröße | <Modell-ID> | <weitere Modell-ID> | Summe |
|---|---:|---:|---:|
| Input-Tokens | | | |
| Output-Tokens | | | |
| Cache-Write-Tokens | | | |
| Cache-Read-Tokens | | | |
| **Tokens gesamt** | | | |

**Tokens gesamt: <Summe>** — Input + Output + Cache-Write + Cache-Read über alle Modelle.
Das ist die **berichtete Aufwandsgröße** der Versuchsreihe. `total_cost_usd` bleibt unberührt in
`RawResult.json` erhalten, wird aber nicht ins Protokoll übernommen: Token sind modell- und
preisunabhängig und bleiben damit über Preisänderungen und Modellwechsel hinweg vergleichbar.

**Codex-Semantik:** `cached_input_tokens` ist eine Teilmenge von `input_tokens` und wird nicht
erneut addiert. Dort gilt `Tokens gesamt = input_tokens + output_tokens`; Reasoning-Tokens sind
eine Teilmenge der Output-Tokens. Cache-Write-Tokens werden von `codex exec --json` nicht geliefert.

## Gefundene Anforderungen

<unverändert aus `_meta\anforderungen.md` übernehmen – Verteilung, Typen, Belegqualität,
Status, Regelkonformität>

## Ergebnis
- **Status:** <erfolgreich | Fehler: ...>
- **Session-ID:** <id>
- **Permission-Denials:** <Anzahl> (<Aufschlüsselung nach Tool>; bei keinem Denial: 0).
  Im Modus `solo` Denials auf `Task`/`Agent` **getrennt** ausweisen – sie sind die
  Versuchsbedingung, keine Einschränkung.
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = <Zahl> (bei `solo` muss 0 stehen,
  sonst Fehlmessung)
- **Subagenten-Prompts:** <`_meta\subagenten.md`, N Aufrufe erfasst | entfällt (Modus solo)>
- **Gültigkeit:** <gültig | **Fehlmessung**: Ergebnisverzeichnis leer / Abbruchmeldung in
  Stderr.log – Wortlaut zitieren>
- **Erzeugte Dateien:** <Liste aus Ergebnisse\>
- **Root unverändert:** <ja | nein: welche Abweichungen>
- **Abschlusstext des Agenten:** siehe RawResult.json (`result`)
- **Anmerkungen/Auffälligkeiten:** <Beobachtungen, Abbrüche, manuelle Eingriffe>

6. Abschlussbericht an den User

Kurz zusammenfassen: Status, Dauer, Tokenverbrauch (inkl. Cache), Modell, Pfad des Laufverzeichnisses und welche Dateien der Lauf erzeugt hat. Bei is_error oder leerem Ergebnis: Stderr.log und RawResult.json zitieren, nicht spekulieren.

Werkzeugadapter

Der Prozess oben ist werkzeugneutral. Dieser Abschnitt hält fest, wie er mit einem konkreten Werkzeug umgesetzt wird und welche Messgrößen dieses Werkzeug liefert.

Adapter: Claude Code

Alle mit claude -p, --safe-mode, --allowedTools, modelUsage und subagent_stats bezeichneten Aufrufe und Felder im Prozessteil gehören zu diesem Adapter. Er wurde gegen CLI 2.1.245 entwickelt und verifiziert.

Gelieferte Messgrößen – vollständig aus RawResult.json:

Messgröße	Feld
Abbruchstatus	is_error, subtype, stop_reason, terminal_reason
Dauer	duration_ms, duration_api_ms (Wanduhr wird selbst gemessen)
Tokens Hauptagent	usage.* inkl. output_tokens_details.thinking_tokens
Tokens gesamt inkl. aller Subagenten-Ebenen	modelUsage je Modell-ID
Tatsächlich eingesetzte Modelle	Schlüssel von modelUsage
Verweigerte Werkzeugaufrufe	permission_denials
Subagenten	subagent_stats inkl. spawned_by_subagents, max_depth, failed
Sitzungskennung für Transcript-Analyse	session_id

Nicht erfasst: Sampling-Parameter wie Temperatur sind über die CLI nicht steuerbar und werden nicht ausgewiesen; der Effort steht nicht in RawResult.json und ist nur über das Session-Transkript belegbar (siehe Schritt 6 der Vorbereitung).

Adapter: Codex CLI / OpenAI-Modelle

Dieser Adapter wurde für den reproduzierbaren Headless-Betrieb mit codex exec und exakten OpenAI-Modell-IDs entworfen. Referenzstand bei Einführung: Codex CLI 0.149.0-alpha.4.3. Vor jedem Lauf codex --version protokollieren; bei geändertem JSONL-Schema den Normalisierer zuerst mit einem kleinen, ausdrücklich freigegebenen Smoke-Test prüfen.

Unterstützter Agentenmodus: Auch in Version 6.0.0 nur solo. builtin und custom müssen abbrechen. solo wird mit zwei unabhängigen Einstellungen erzwungen: --disable multi_agent und -c agents.enabled=false.

Isolation und Ausgabe. Unter Windows blockierte --sandbox read-only mit Codex CLI 0.149.0-alpha.4.3 bereits den Start rein lesender Prozesse (pwsh, cmd, rg). Der Adapter erstellt deshalb vor dem Lauf eine isolierte Kopie der versionierten und nicht ignorierten Quelldateien im System-Temp-Verzeichnis und startet Codex dort mit --sandbox workspace-write. Das originale Root liegt außerhalb des Codex-Arbeitsbereichs und bleibt technisch getrennt. prepare-codex-workspace.py hasht die Kopie vor und nach dem Lauf; jede Änderung macht den Lauf ungültig. Quelle, Dateizahl, Größe und beide Manifeste werden unter _meta archiviert; die temporäre Kopie wird erst nach der Integritätsprüfung entfernt. Die Ablage außerhalb des IDE-Projektbaums verhindert automatische Design-Time-Restores, die sonst ungefragt obj-Dateien in der Kopie erzeugen.

Der Agent liefert weiterhin ausschließlich ein Schemaobjekt mit vollständigen Dateiinhalten; --output-last-message schreibt dieses durch die CLI nach _meta\final_response.json. Erst nach Ende des Agenten materialisiert das lokale, deterministische Skript die validierten relativen Pfade unter Ergebnisse\. Absolute Pfade, .., Laufwerkspräfixe und case-insensitive Duplikate werden abgelehnt.

Vor dem Start $codex, $skillDir, $lauf, $root, $modell und $effort auf absolute Pfade beziehungsweise die bestätigten Versuchsbedingungen setzen. Den Prompt mit dem Codex-Ausgabeblock aus Abschnitt 2 nach _meta\combined_prompt.md schreiben. Anschließend das isolierte Abbild anlegen; bei einem Fehler darf der API-Lauf nicht starten:

$meta = Join-Path $lauf '_meta'
$workspace = Join-Path ([IO.Path]::GetTempPath()) "codex-experiment-<Laufverzeichnis-ID>"
python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') create $root $workspace $meta
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw 'Codex-Arbeitsabbild konnte nicht erstellt werden.' }

Der eigentliche Aufruf lautet:

$codexArgs = @(
  '--model', $modell,
  '-c', "model_reasoning_effort=`"$effort`"",
  '-c', 'service_tier="default"',
  '--sandbox', 'workspace-write',
  '--ask-for-approval', 'never',
  '--disable', 'multi_agent',
  '-c', 'agents.enabled=false',
  '--disable', 'plugins',
  '--disable', 'apps',
  '--disable', 'hooks',
  '--disable', 'skill_search',
  '--cd', $workspace,
  'exec',
  '--ignore-user-config',
  '--ignore-rules',
  '--strict-config',
  '--json',
  '--output-schema', (Join-Path $skillDir 'codex-output-schema.json'),
  '--output-last-message', (Join-Path $lauf '_meta\final_response.json'),
  '-'
)

Set-Content -Path "$lauf\_meta\startzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)
Get-Content "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Raw |
  & $codex @codexArgs 2> "$lauf\Stderr.log" |
  Set-Content "$lauf\RawEvents.jsonl" -Encoding utf8
$codexExit = $LASTEXITCODE
Set-Content -Path "$lauf\_meta\exitcode.txt" -Value $codexExit
Set-Content -Path "$lauf\_meta\endzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)

python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') verify $workspace $meta
$workspaceExit = $LASTEXITCODE

python (Join-Path $skillDir 'normalise-codex-result.py') $lauf `
  --model $modell --effort $effort

python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') cleanup $workspace $meta

Auch dieser Aufruf ist als Background-Task zu starten. Das Erscheinen von RawEvents.jsonl allein bedeutet noch nicht, dass der Lauf fertig ist; Ende ist der abgeschlossene Prozess plus Integritätsprüfung und erzeugte RawResult.json. Ist $workspaceExit ungleich null, den Lauf wegen einer veränderten Arbeitskopie als ungültig kennzeichnen. Schlägt die Normalisierung fehl, Rohdateien unverändert lassen und den Lauf als Fehler protokollieren.

Warum diese Flags:

Flag / Einstellung	Zweck
--model <id>	vollständige, vom User bestätigte OpenAI-Modell-ID
model_reasoning_effort	expliziter Denkaufwand
service_tier="default"	verhindert eine geerbte Fast-/Priority-Bedingung
--sandbox workspace-write	erlaubt Windows-Prozessstarts nur innerhalb der isolierten Arbeitskopie
--ask-for-approval never	keine interaktiven Unterbrechungen im Headless-Lauf
--ignore-user-config, --ignore-rules	keine User-Konfiguration und keine Exec-Regeln
--disable plugins/apps/hooks/skill_search	keine externen oder benutzerspezifischen Erweiterungen
--disable multi_agent, agents.enabled=false	keine Subagenten im Modus solo
--json	vollständiger maschinenlesbarer Ereignisstrom
--output-schema, --output-last-message	validierbare Ergebnisdateien außerhalb des Arbeitsabbilds

--ignore-user-config lässt die gespeicherte Authentifizierung weiterhin nutzbar; niemals auth.json kopieren oder in Laufartefakten ablegen. Live-Websuche ist nicht freigegeben, weil --search fehlt. Der bereinigte Snapshot bleibt zusätzlich Pflicht, da projektlokale Anweisungsdateien eine eigene Versuchsbedingung wären.

Gelieferte Messgrößen aus RawEvents.jsonl, normalisiert nach RawResult.json:

Messgröße	Quelle
Abbruchstatus	Prozess-Exitcode, turn.failed, error, fehlerhafte JSONL-Zeilen
Wanduhrdauer	_meta\startzeit.txt bis _meta\endzeit.txt
Tokens gesamt	turn.completed.usage.input_tokens + output_tokens
Cache-Read-Tokens	turn.completed.usage.cached_input_tokens, Teilmenge der Input-Tokens
Reasoning-Tokens	turn.completed.usage.reasoning_output_tokens, Teilmenge der Output-Tokens
Agent-Turns	Anzahl turn.completed
Sitzungskennung	thread.started.thread_id
Werkzeugaktivität	Anzahl abgeschlossener item.* je Item-Typ
Erzeugte Artefakte	validierte Einträge aus _meta\final_response.json

Nicht erfasst und niemals schätzen: reine API-Dauer, Cache-Write-Tokens, einzelne Permission-Denials und die tatsächlich serverseitig bediente Modell-ID. --model dokumentiert die angeforderte ID; da codex exec --json sie im Ereignisstrom nicht wiederholt, lautet die Modellkontrolle im Protokoll nicht prüfbar. Temperatur und weitere Sampling-Parameter sind in diesem CLI-Ablauf nicht steuerbar; Effort und Service-Tier werden dagegen explizit festgelegt.

Adapter: OpenCode / TensorX-Modelle und lokale LM-Studio-Modelle

Dies ist der primäre Adapter für alle TensorX-Modell-IDs und für den lokalen LM-Studio-Betrieb. Beide nutzen OpenCodes OpenAI-kompatiblen Custom Provider und dasselbe Skript opencode-adapter.py; --provider wählt Gateway und Modellvorlage. OpenCode verwaltet Authentifizierung, Agenten-Loop und Session; der Wrapper erzeugt eine isolierte Konfiguration, streamt die Rohereignisse, erzwingt Berechtigungen und normalisiert das Ergebnis nach RawResult.json. Es besteht keine Abhängigkeit zu Cline.

--provider	Modell-IDs	Betrieb	Vorlage
tensorx (Standard)	z-ai/*, qwen/qwen3.8-flash-next, moonshotai/*	Remote https://api.tensorx.ai/v1	opencode-tensorx.json
lmstudio	google/gemma-4-e4b, qwen/qwen3.5-9b	lokal http://localhost:1234/v1	opencode-lmstudio.json

Vor jedem Lauf die vollständige Referenz references/opencode-adapter.md lesen und deren Aufruf, Timeouts, Artefakte und Pflichtprüfungen anwenden. API-Keys gehören ausschließlich in OpenCodes Credential-Store; die Vorlagen enthalten keine.

Lokaler Betrieb ist eine eigene Versuchsbedingung. Ein Preflight prüft Server, Modellverfügbarkeit, Tool-Fähigkeit, geladenes Kontextfenster (--min-context, Standard 32768) und dass genau eine Modellinstanz geladen ist; er bricht sonst mit Exitcode 2 und dem exakt nötigen lms-Befehl ab. RawResult.json führt zusätzlich local_runtime (Quantisierung, Architektur, Runtime, lms-Version, Kontextfenster) und context_window – damit sind die von Kap. 4.3 geforderten Angaben für lokalen Betrieb erfasst. Effort ist bei lmstudio nicht steuerbar (effort_applied: false) und im Protokoll so auszuweisen; Kosten sind definitionsgemäß 0, Cache-Metriken nicht erfasst. Lokale Läufe niemals mit Cloud-Läufen poolen.

Referenzstand bei Einführung: OpenCode 1.18.25. Ein Live-Smoke-Test mit qwen/qwen3.8-flash-next, Variante low, bestätigte Headless-Ausführung, Sessionexport, Reasoning-/Cache-Metriken und die erwartete Textantwort. Für LM Studio bestätigte ein Smoke-Test mit google/gemma-4-e4b (Q4_K_M, gguf, 32768 Kontexttokens) Preflight, Providerauflösung, Streaming und Tool-Calling.

Terminierung kleiner lokaler Modelle. Im Smoke-Test lief google/gemma-4-e4b über 50 Schritte weiter, ohne die geforderte Datei zu schreiben. Da laufend Text erzeugt wird, greift der Stall-Timeout nicht. Lokale Läufe deshalb immer mit absolutem --max-runtime starten und einen Abbruch als Abbruch protokollieren, nicht als Ergebnis.

Legacy-Adapter: direkte Python API / GLM-, Qwen- und Kimi-Modelle über TensorX

Dieser frühere Adapter darf nur verwendet werden, wenn der User ihn ausdrücklich verlangt oder OpenCode nach dokumentierter Diagnose technisch nicht einsetzbar ist. Die Abweichung ist im Messprotokoll festzuhalten; Läufe beider Adapter sind verschiedene Versuchsbedingungen.

Der Legacy-Adapter wurde für Modelle entwickelt, die über den TensorX API-Gateway (https://api.tensorx.ai/v1) erreichbar sind. Er nutzt das Skript glm-kimi-adapter.py, das einen minimalen Agent-Loop mit Tool-Calling direkt gegen die OpenAI-kompatible REST-API implementiert. Referenzstand bei Einführung: Python 3.13, requests 2.34.

Verfügbare Modell-IDs über TensorX:

TensorX-Modell-ID	Hersteller	Effort-Parameter
z-ai/glm-5.2	Z.AI (Zhipu AI)	thinking ({"type":"enabled","level":"…"})
z-ai/glm-5.3-flash	Z.AI (Zhipu AI)	thinking ({"type":"enabled","level":"…"})
qwen/qwen3.8-flash-next	Alibaba Qwen	thinking ({"type":"enabled","level":"…"})
moonshotai/kimi-k3	Moonshot AI	reasoning_effort (top-level)

Das Modell-Präfix (z-ai/, qwen/ bzw. moonshotai/) bestimmt, welcher Effort-Parameter an die API gesendet wird. Der Adapter wählt ihn automatisch anhand des Präfixes.

Authentifizierung. Der API-Key wird automatisch aus der Cline providers.json gelesen (~/.cline/data/settings/providers.json, Provider tensorx). Alternativ kann er per --api-key oder Umgebungsvariable TENSORX_API_KEY übergeben werden. Der Key wird nicht in Laufartefakten gespeichert.

Unterstützte Agentenmodi: solo (V1), builtin (V1b) und custom (V2). Der Modus wird per --mode solo|builtin|custom gesteuert. Im Modus solo steht das spawn_subagent-Tool nicht zur Verfügung. Im Modus builtin kann der Hauptagent Subagenten mit eigenem Kontext starten (spawn_subagent-Tool) – diese erhalten Read-Only-Tools (kein write_file) und eine eigene, vom Hauptagenten unabhängige Konversation. Anzahl und Typen bestimmt allein das Modell; der Adapter setzt weder ein Anzahl- noch standardmäßig ein Turn-Limit. Fordert das Modell in einer Antwort mehrere Subagenten an, laufen sie tatsächlich parallel. Der Subagent-Typ (explore oder general-purpose) bestimmt den System-Prompt. Subagent-Token fließen vollständig in usage und modelUsage ein. Im Modus custom werden die Rollen mit --agents <JSON-Datei> geladen und über dasselbe spawn_subagent-Werkzeug bereitgestellt.

Lebenszeichen. Der Adapter schreibt standardmäßig alle 60 Sekunden eine LIFESIGN-Zeile nach Stderr.log. Sie nennt die aktiven Operationen des Hauptagenten und jedes Subagenten, beispielsweise einen API-Turn, einen Tool-Aufruf oder das Warten auf eine parallele Subagentengruppe. Das Intervall ist mit --heartbeat-interval steuerbar. Ein Lebenszeichen während eines nicht gestreamten HTTP-Aufrufs beweist nur, dass der lokale Adapterprozess lebt und auf TensorX wartet; es ist kein Nachweis, dass serverseitig weiterhin Tokens erzeugt werden.

Keine impliziten Abbrüche. --timeout 0, --max-turns 0 und --subagent-max-turns 0 bedeuten tatsächlich unbegrenzt. Der Adapter injiziert keine laufzeit- oder limitbedingten Schreibaufforderungen. Damit bleibt es Teil der Messung, ob, wie und mit wie vielen Subagenten ein Modell zum Abschluss kommt.

Isolation. Der Adapter ist ein eigenständiges Python-Skript, das nur die Python-Standardbibliothek und requests benötigt. Es liest die Codebasis über die implementierten Tools (read_file, list_directory, search_files, execute_command) und schreibt Ergebnisdateien ausschließlich über das write_file-Tool ins Ausgabeverzeichnis. Schreibende und bauende Shell-Kommandos sind durch eine Denylist gesperrt (analog zum Claude-Code-Adapter). Der bereinigte Snapshot bleibt zusätzliche Pflicht.

Effort-Steuerung. Der Adapter mappt die Skill-Effort-Stufen auf beide APIs:

Skill-Effort	GLM thinking.level	Qwen thinking.level	Kimi reasoning_effort
low	low	low	low
medium	medium	medium	medium
high	high	high	high
xhigh	xhigh	xhigh	high (höchste verfügbare Stufe)
max	xhigh	xhigh	high

Der Aufruf (als Background-Task starten):

$skillDir = "<Verzeichnis des Skills>"
$lauf     = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
$root     = "<Root-Verzeichnis der Codebasis>"
$modell   = "<vom User gewählte Modell-ID, z.B. z-ai/glm-5.2>"
$effort   = "<vom User gewählte Stufe>"
$modus    = "<solo|builtin|custom>"
$agents   = "<Agenten-JSON; im Modus custom erforderlich>"

# Prompt zusammenstellen (wie bei den anderen Adaptern)
$prompt = (Get-Content "<prompt-datei>" -Raw) + "`n`n<Werkzeugkontext-Block>`n`n<Ausgabe-Block>"
Set-Content -Path "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Value $prompt -Encoding utf8
Set-Content -Path "$lauf\_meta\startzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)

# API-Key wird automatisch aus Cline providers.json gelesen
python "$skillDir\glm-kimi-adapter.py" `
  --prompt   "$lauf\_meta\combined_prompt.md" `
  --root     $root `
  --output   "$lauf\Ergebnisse" `
  --model    $modell `
  --effort   $effort `
  --mode     $modus `
  --agents   $agents `
  --max-turns 0 `
  --subagent-max-turns 0 `
  --timeout 0 `
  --heartbeat-interval 60 `
  --result-dir $lauf `
  2> "$lauf\Stderr.log"

Set-Content -Path "$lauf\_meta\endzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)

Gelieferte Messgrößen – vollständig aus RawResult.json (vom Adapter geschrieben):

Messgröße	Feld
Abbruchstatus	is_error, subtype, finish_reason
Dauer	duration_ms (Wanduhr, selbst gemessen; keine separate API-Zeit)
Tokens gesamt	usage.total_tokens über alle Turns akkumuliert
Input-Tokens	usage.prompt_tokens
Output-Tokens	usage.completion_tokens
Reasoning-Tokens	usage.reasoning_tokens (aus completion_tokens_details.reasoning_tokens)
Cache-Read-Tokens	usage.cached_tokens (soweit von TensorX geliefert)
Cache-Write-Tokens	nicht erfasst – TensorX liefert keine
Agent-Turns	num_turns
Tatsächlich eingesetztes Modell	model (aus API-Antwort; mit model_requested abzugleichen)
Tool-Aufrufe	tool_call_count, tool_call_types (nach Werkzeugname)
Subagenten	subagent_stats (spawned, completed, failed, by_type) – nur in den Modi builtin und custom
Subagenten-Details	subagent_details (je Subagent: Typ, Beschreibung, Turns, Tokens, Status)
Erzeugte Artefakte	written_files (Pfad und Größe je Datei)
Abschlusstext	result
Lebenszeichen	periodische LIFESIGN-Zeilen in Stderr.log

Semantik der Token-Zählung. usage.total_tokens wird über alle Turns aufsummiert. Jeder Turn umfasst dabei den vollen Kontext (Eingabe + Ausgabe); die Token-Zahl ist daher die Summe aller API-Aufrufe, nicht die eines einzelnen Austauschs. Reasoning-Tokens sind eine Teilmenge von completion_tokens und werden nicht erneut addiert.

Nicht erfasst und niemals schätzen: Cache-Write-Tokens, Permission-Denials (das Deny-Modell ist ein hartes Blockieren, keine zählbaren Denials), Subagenten-Stats (keine Subagenten), Session-ID (keine persistierte Session), API-Dauer (nicht von der API geliefert). Sampling-Parameter: Temperatur ist steuerbar (--temperature), Reasoning-Effort ist steuerbar (--effort).

Pflichtprüfung nach dem Lauf:

1. Ergebnisse\ ist nicht leer – sonst Fehlmessung (analog zu MAJOR 6.1.0).
2. Stderr.log enthält keine Abbruchmeldung.
3. model in RawResult.json stimmt mit model_requested überein (Modellkontrolle).
4. tool_call_count > 0 (ein Lauf ohne Tool-Aufrufe hat die Codebasis nicht analysiert).

Weitere Adapter (für Versuch 4 nachzurüsten)

Kapitel 4 der Arbeit sieht zusätzlich DeepSeek über die Cloud-API vor; dieser Adapter ist noch nicht ausgearbeitet. Der lokale LM-Studio-Betrieb ist seit 10.1.0 über opencode-adapter.py --provider lmstudio abgedeckt – allerdings mit OpenCode als Agenten-Loop statt der in Kap. 4 genannten Qwen Code CLI. Diese Abweichung gehört ins Protokoll. Damit ein Lauf als Messpunkt taugt, muss ein Adapter mindestens liefern:

Pflichtangabe	Zweck
Modell-ID und Kontextfenster	Bedingung dokumentieren
Input- und Output-Tokens	Aufwandsvergleich
Dauer	Aufwandsvergleich
Abbruchstatus	Gültigkeit des Laufs
Erzeugte Artefakte	Ertrag
Sampling-Parameter, soweit steuerbar	Reproduzierbarkeit (Kap. 4.3)
Bei lokalem Betrieb: Runtime samt Version, Quantisierungsstufe	Reproduzierbarkeit (Kap. 4.3)

Was ein Adapter nicht liefern kann, wird im Protokoll ausdrücklich als nicht erfasst ausgewiesen – niemals geschätzt. Fehlen mehrere Pflichtangaben, ist der Lauf nur eingeschränkt mit Claude-Code-Läufen vergleichbar; das gehört in die Anmerkungen des Protokolls.

Randbedingungen

• Niemals Messwerte schätzen oder erfinden – fehlt ein Feld im JSON, im Protokoll als nicht erfasst eintragen.
• Prompt-Datei unverändert lassen; das Protokoll ist eine neue Datei.
• Läuft der Background-Task ungewöhnlich lange, User informieren statt abbrechen.
• Am Codebasis-Root wird nichts verändert – weder zur Vorbereitung noch zur Isolation noch zur Nachbereitung. Ist das Root vor dem Lauf bereits dirty, den Zustand im Protokoll festhalten und den User informieren, statt ihn stillschweigend zu bereinigen.
• Der Codebasis-Snapshot ist eingefroren. Kein push, kein fetch, kein Hinzufügen eines Remotes, kein Commit im Codebasis-Repo. Soll der Snapshot geändert werden (etwa weil eine weitere KI-Konfiguration auftaucht), ist das mit dem User abzustimmen, als eigener Commit festzuschreiben und in allen betroffenen Protokollen als geänderte Versuchsbedingung zu vermerken.
• Werkzeugkonfiguration ist eine unabhängige Variable. Weicht ein Lauf von der hier festgelegten Standardkonfiguration ab (andere Flags, anderer Permission-Mode, zusätzliche Tools), ist das im Protokoll unter „Werkzeugkonfiguration" wörtlich zu dokumentieren – sonst sind die Läufe nicht vergleichbar.

Versionierung

Die aktuelle Version steht im Frontmatter (version:) und muss in jedes Protokoll unter „Werkzeugkonfiguration" als Skill-Version eingetragen werden. Nur so lässt sich später zuordnen, unter welcher Fassung des Versuchsaufbaus eine Messung entstanden ist.

Schema (Semantic Versioning):

Stelle	Bedeutung	Folge für die Vergleichbarkeit
MAJOR	Änderung der Versuchsbedingung – Flags, Toolfreigabe, Isolationsmechanismus, Codebasis-Snapshot	Läufe verschiedener MAJOR-Versionen sind nicht direkt vergleichbar
MINOR	Neue Pflichtschritte oder Messgrößen ohne Änderung der Versuchsbedingung	Läufe bleiben vergleichbar; die Protokolle werden reichhaltiger
PATCH	Fehlerkorrekturen am Ablauf, Dokumentation, Klarstellungen	Ohne Einfluss auf die Messung

Regel: Wer den Skill ändert, erhöht die Version im Frontmatter und ergänzt eine Zeile in der Historie unten – im selben Arbeitsschritt.

Änderungshistorie

Version	Änderung	Grund	Verwendet in
13.2.0	analyse-anforderungen.py toleriert vier Markdown-Fassungen der Feldvorgabe - fett, Ueberschrift mit und ohne Feldnamen sowie eingerueckte Listenpunkte. Die Normalisierung ist auf die im Prompt definierten Feldnamen beschraenkt. _matrix.ps1 nimmt zusaetzlich -Effort und -Modi, sodass einzelne Zellen nachgezogen werden koennen.	Jedes der vier eingesetzten Modelle formatierte die Feldvorgabe anders, und jede Fassung wurde zunaechst mit 0 Anforderungen gezaehlt, obwohl Belege, Pruefideen und Tracelinks vollstaendig vorlagen - zuletzt 182 statt 0 bei qwen3.8-flash-next/custom/max. Ein pauschales Entfernen der Einrueckung schied aus, weil es die Begruendung:-Eintraege innerhalb der Beleglisten zerstoert haette. Regressionsprobe an vier Claude- und drei TensorX-Laeufen: Zaehlung unveraendert. MINOR: Korrektur am Messinstrument, rueckwirkend anwendbar.	rueckwirkend; ab sofort
13.1.0	Der Adapter ergaenzt fuer den Spiegel auch die worktree-relative Freigabeform; analyse-anforderungen.py erkennt Kennungen als Markdown-Ueberschrift. Das Spiegel-Arbeitsverzeichnis liegt jetzt standardmaessig in _meta des Laufs (--spiegel-basis), Ergebnisse ist dort ein echtes Verzeichnis, dessen Inhalt nach dem Lauf uebernommen wird. Adapter-Version 2.5.2.	Der Spiegel allein genuegte nicht: Sechs Laeufe schrieben mit korrektem absolutem Pfad und wurden dennoch abgewiesen. Ursache war der bereits in 10.0.2 festgehaltene Befund - OpenCode gleicht Ziele innerhalb des Repositories gegen den worktree-relativen Pfad ab. Solange der Spiegel unter %TEMP% lag, griff diese Regel nicht und der Zusammenhang blieb unsichtbar; erst die Verlagerung ins Projekt machte ihn erkennbar. Beim Auswerten zeigte sich zudem, dass korrekt gefuellte Bloecke unerkannt blieben, wenn die Kennung als Ueberschrift ohne Feldnamen gesetzt war (### StRS-001). Sie wird nur dann als ID gewertet, wenn die Pflichtfelder unmittelbar folgen - sonst zaehlte jede Zwischenueberschrift als Anforderung. Regressionsprobe an fuenf Claude-Laeufen: 42/82/60/73/67 unveraendert. MINOR: Korrektur an Adapter und Messinstrument, keine Aenderung der Versuchsbedingung.	ab den gueltigen Laeufen der Iteration 15 bzw. 8
13.0.0	Spiegel-Arbeitsverzeichnis fuer den OpenCode-Adapter (--arbeitsverzeichnis spiegel, Standard der LM-Studio-Matrix). Statt direkt im Codebasis-Root zu arbeiten, laeuft OpenCode in einem Verzeichnis aus Verknuepfungen: je eine Junction auf jeden Top-Level-Ordner der Codebasis, je ein Hardlink auf jede Top-Level-Datei, und Ergebnisse als Junction auf das Laufverzeichnis. Relative und absolute Ausgabepfade landen damit am richtigen Ort. Der Abbau entfernt nur die Verknuepfungen (os.rmdir, nie rmtree). RawResult.json fuehrt arbeitsverzeichnis und arbeitswurzel. Adapter-Version 2.3.0, zwei Regressionstests.	Sechs Laeufe der Iteration 13/6 erzeugten kein einziges Artefakt, obwohl gemma-4-e4b die richtigen Dateinamen bildete: Es loest Ergebnisse/StRS.md relativ zum Arbeitsverzeichnis auf, wo die eingefrorene Codebasis liegt - jeder Schreibversuch wurde abgewiesen. Ein umformulierter Ausgabeblock (Iteration 14/7) half nur in zwei von sechs Laeufen und entfernte den Prompt zugleich vom Wortlaut der Claude-Laeufe. Der Spiegel loest das Problem strukturell: Der Prompt bleibt unveraendert bei der Fassung, mit der die Claude-Laeufe gemessen wurden, und die Codebasis bleibt unberuehrt - die Verknuepfungen liegen im Spiegel, nicht im Snapshot. Eine Arbeitskopie wie beim Codex-Adapter schied aus: ueber zehn Minuten fuer 24.663 Dateien je Lauf. Verifiziert: src und README.md durch den Spiegel lesbar, relativer Schreibpfad landet im Laufverzeichnis, Abbau laesst die Ergebnisse stehen und die Quelle unveraendert. MAJOR: Der Isolationsmechanismus ist eine Versuchsbedingung; Laeufe ab dieser Version sind mit den frueheren nicht poolbar.	ab Iteration 15 (V1) bzw. 8 (V2)
12.2.0	analyse-anforderungen.py erkennt Feldnamen in Markdown-Fettschrift und Modulpraefixe in IDs. **ID:** M003-StRS-01 wird wie ID: StRS-01 gelesen; die Ebene wird aus der ID auch dann bestimmt, wenn ein Praefix vorangeht. Zwei neue Hilfsskripte: lauf-uebersicht.py verdichtet die RawResult.json einer Matrix zu einer Tabelle und zeigt mit --details die tatsaechlichen Schreibziele; protokoll-geruest.py erzeugt aus den Rohdaten eines Laufs das Protokollgeruest und fuellt nur belegbare Felder - Deutung und Gueltigkeit bleiben Handarbeit.	Der erste lokale Lauf mit Artefakten (Iteration 7/.../v12.1.0-001c) erzeugte vier regelkonform gefuellte Dateien, wurde vom Parser aber mit 0 Anforderungen gezaehlt: Das Modell formatierte die Feldnamen als Markdown. Nach der Korrektur sind es 9. Die Praefixregel behob zugleich eine falsche Auffaelligkeitsmeldung ('StRS-Block in StRS.md' als Fremdablage). Regressionsprobe an vier Claude-Laeufen: 42/82/60/73 Anforderungen vor und nach der Aenderung identisch - die Korrektur findet nur zusaetzlich, was zuvor uebersehen wurde. lauf-uebersicht.py entstand, weil written_files bei fehlgeleiteten Schreibversuchen schlicht leer bleibt und die Ursache so unsichtbar ist. MINOR: Korrektur am Messinstrument, keine Aenderung der Versuchsbedingung; rueckwirkend auf alle Laeufe anwendbar.	rueckwirkend; ab sofort
12.1.0	Speicherhygiene und Kontextgroesse fuer lokale Laeufe; Modellwechsel qwen/qwen3.8-27b -> qwen/qwen3.5-9b. Der Preflight entlaedt vor jedem Lauf alle Modelle (lms unload --all) und bricht ab, wenn neben dem angeforderten ein weiteres geladen ist. Neue Optionen --lmstudio-context (Standard max: laedt das Modellmaximum statt der Mindestgroesse), --lmstudio-parallel (Standard 4) und --lmstudio-gpu (Standard max). local_runtime fuehrt zusaetzlich parallel_slots, gpu_offload und alleiniges_modell. Adapter-Version 2.2.0.	Messungen vom 01.09.2026 auf einer RTX 5080 Laptop GPU (16.303 MiB): Gemma und Qwen 27B waren gleichzeitig geladen - 15.836 MiB belegt, 168 MiB frei, Durchsatz 0,028 Mio. Tokens/h. Nach unload --all laeuft Gemma mit 48,3 tok/s. Das Modellmaximum kostet fast nichts: 131.072 statt 32.768 Kontext bedeutet 6.854 statt 5.162 MiB und 46,8 statt 48,3 tok/s - vierfaches Fenster fuer 1,5 tok/s. --parallel 4 ist gegenueber 1 messtechnisch neutral (47,7 vs. 48,3 tok/s). Der Modellwechsel ist hardwarebedingt: qwen3.8-27b belegt mit 17,74 GB Gewichten mehr, als die Karte hat; ein Generierungstest brach nach 10 Minuten ohne Ergebnis ab. Die 27B-Klasse ist auch mit kleinerer Quantisierung nicht messbar, weil der KV-Cache bei brauchbarem Kontext mehrere GB zusaetzlich fordert. qwen3.5-9b ist die groesste Qwen-Variante, die mit vollem Fenster hineinpasst, und laeuft wie Gemma in Q4_K_M - damit unterscheiden sich die beiden lokalen Modelle nur in der Groesse, nicht zusaetzlich in der Quantisierung. MINOR fuer die Ladeparameter; der Modellwechsel eroeffnet ohnehin eine neue Iteration, weil qwen3.8-27b keinen gueltigen Messpunkt geliefert hat.	ab der LM-Studio-Matrix in Iteration 13 (V1) bzw. 6 (V2)
12.0.0	Die Shell-Rechte des OpenCode-Adapters werden eine Denylist statt einer Allowlist – spiegelbildlich zu den Claude-Eintraegen: alles erlaubt ausser den ausdruecklich gesperrten schreibenden und bauenden Kommandos (rm, mv, sed -i, schreibende git-Kommandos inkl. fetch/pull/remote, dotnet, msbuild, npm install, Remove-Item, Set-Content, Out-File u. a.). Das Catch-all "*": "allow" steht zuerst, weil OpenCode die zuletzt passende Regel gewinnen laesst. Zusaetzlich lehnt der Adapter --stall-timeout > 0 jetzt fuer jeden lokalen Provider ab, nicht nur fuer die delegierenden Modi. Adapter-Version 2.0.0, vier neue Regressionstests.	Der Claude-Adapter erlaubt ueber eine Denylist jedes nicht gesperrte Kommando, der OpenCode-Adapter nur explizit Gelistetes. Die Werkzeugfreiheit war zwischen beiden nie aequivalent – ein Confounder fuer jeden Werkzeugvergleich. Ausloeser war der erste Qwen-Lauf (v11.1.0-45b1): Dessen einzige beide Werkzeugaufrufe, `Get-ChildItem ...	Format-Table ..., wurden verweigert, weil die Allowlist nur Praefixe trifft und an Pipelines scheitert. Bei Gemma war das ein Randfall (1 von 106 Aufrufen), bei Qwen legte es den Lauf still. Der zweite Ausloeser: Qwen 27B benoetigte fuer einen einzelnen Schritt mehr als 15 Minuten, sodass der Stall-Timeout auch in soloModellgeschwindigkeit als Haenger wertete. **Kontrolltest am 01.09.2026 bestaetigte beide Richtungen:**Get-ChildItem ...
11.1.0	Der Adapter lehnt --stall-timeout > 0 in den Modi builtin und custom ab. Die Laufzeit wird dort ausschliesslich ueber --max-runtime begrenzt. Adapter-Version 1.3.0; Referenz und Aufrufbeschreibung entsprechend ergaenzt.	Der erste builtin-Lauf mit LM Studio (v11.0.0-9ad0) wurde nach 15:48 min abgebrochen, obwohl das Limit bei 60 min lag. Ursache war nicht das Modell: OpenCode sendet keine Ereignisse, solange ein Subagent arbeitet. Nach 8 Ereignissen in den ersten 39 Sekunden schwieg der Strom, waehrend der gestartete explore-Subagent lief; der Stall-Timeout deutete das als Haenger. Jeder Lauf mit Subagenten waere so zuverlaessig zu frueh gestorben. Die Kombination wird abgelehnt statt stillschweigend korrigiert, damit die Entscheidung bewusst faellt. MINOR: Es existierte noch kein gueltiger OpenCode-Lauf in builtin oder custom, dessen Bedingung sich dadurch aendern koennte; die solo-Laeufe waren nie betroffen, weil bei ihnen der Stall-Timeout nie griff. Zu pruefen: ob die als Fehler protokollierten TensorX-V2-Laeufe (Modus custom, --stall-timeout 600) dieselbe Ursache haben.	ab dem naechsten OpenCode-Lauf in builtin oder custom
11.0.0	Read-only-Shell-Allowlist des OpenCode-Adapters erweitert. Neben rg und den lesenden git-Kommandos sind jetzt die verbreiteten POSIX-Werkzeuge ls, cat, head, tail, find, grep, wc, file, stat, tree sowie dir, type, Get-Item und Measure-Object freigegeben; git log und git show kommen hinzu. Alles Übrige bleibt deny. Zwei Regressionstests sichern die Liste ab: Sie muss die lesenden Kommandos enthalten und darf kein schreibendes enthalten. Adapter-Version 1.2.0.	Der erste LM-Studio-Lauf (v10.1.0-b00a, Gemma/solo) erzeugte zwei Permission-Denials auf ls src – das Kommando fehlte auf der Allowlist. Der Agent hatte damit kein POSIX-Mittel, Verzeichnisse aufzulisten, obwohl genau das laut Werkzeugkontext zur Bedingung gehört. Die Lücke benachteiligte OpenCode-Läufe gegenüber den Claude-Läufen, die mit einer Denylist arbeiten und deshalb jedes nicht ausdrücklich gesperrte Lesekommando erlauben. MAJOR: Die Toolfreigabe ist eine unabhängige Variable. Läufe ab dieser Version sind mit den bisherigen OpenCode- und TensorX-Läufen nicht poolbar; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration.	ab dem nächsten OpenCode-Lauf; Iteration 10 bleibt unter der alten Allowlist
10.1.0	Lokaler LM-Studio-Adapter für google/gemma-4-e4b und qwen/qwen3.8-27b. opencode-tensorx-adapter.py heißt jetzt opencode-adapter.py und wählt über --provider {tensorx,lmstudio} Gateway und Modellvorlage; die Referenz heißt entsprechend references/opencode-adapter.md. Neue keyfreie Vorlage opencode-lmstudio.json (http://localhost:1234/v1). Ein Preflight über /api/v0/models prüft Servererreichbarkeit, Modellverfügbarkeit, tool_use-Fähigkeit, geladenes Kontextfenster (--min-context, Standard 32768) und dass genau eine Modellinstanz geladen ist; --lmstudio-autoload stellt den Sollzustand per lms unload/lms load selbst her. Das geladene Fenster wird als limit.context in die Laufkonfiguration gepinnt. RawResult.json erhält local_runtime (Quantisierung, Architektur, Runtime, lms-Version, Instanzbezeichner, Kontextfenster), context_window, cost_source und providerübergreifend effort_applied. Neue Artefaktdatei _meta/lmstudio-modelle.json. Adapter-Version 1.1.0, fünf zusätzliche Unit-Tests. Zwei Korrekturen am gemeinsamen Pfad: Der Abbruchgrund wird nur noch einmal in errors vermerkt statt je Sekunde bis zum Prozessende, und die lms-Version wird aus dem ANSI-Banner der CLI sauber extrahiert.	Kapitel 4 sieht lokalen Betrieb als eigene Bedingung vor und fordert nach Kap. 4.3 Runtime samt Version und Quantisierungsstufe – beides liefert erst der Preflight. Drei Befunde aus der Inbetriebnahme sind direkt in den Adapter eingeflossen: LM Studio lädt Modelle standardmäßig mit nur 8192 Kontexttokens, was eine Codebasisanalyse stillschweigend abschneiden würde; ein erneutes lms load erzeugt eine zweite Instanz (modell:2), womit die model-Angabe der OpenAI-API nicht mehr eindeutig routet; und der lokale Endpunkt nimmt keinen Thinking-Level entgegen, weshalb Effort als nicht steuerbar auszuweisen ist statt als gesetzt. MINOR: neuer Provider und neue Messgrößen; für --provider tensorx bleiben Aufruf, Berechtigungen und Metriken unverändert – die vier bestehenden TensorX-Regressionstests laufen unverändert durch, sodass laufende V2-Läufe vergleichbar bleiben. Live-Smoke-Test am 31.08.2026 mit google/gemma-4-e4b (Q4_K_M, gguf, 32768 Tokens): Preflight bestanden, Providerauflösung, Streaming und Tool-Calling bestätigt.	ab dem ersten LM-Studio-Lauf
10.0.2	Ergebnis-Allowlist zusätzlich relativ zur per Git ermittelten Worktree-Wurzel; Adapter-Version 1.0.2.	Der erste Fix deckte den aktiven Root und den kanonischen Pfad ab. OpenCode 1.18.25 matcht ein Ziel innerhalb desselben Repositories jedoch gegen den Pfad relativ zur Worktree-Wurzel. PATCH: weitere Normalisierungsform desselben bereits autorisierten Zielverzeichnisses.	ab dem ersten OpenCode-V2-Lauf
10.0.1	Der OpenCode-Adapter autorisiert Ergebnisziele zusätzlich mit einem zum aktiven Root relativen Pfad, einschließlich notwendiger ..-Segmente; Adapter-Version 1.0.1. Regressionstest für Root und Laufverzeichnis in verschiedenen Unterordnern desselben Windows-Git-Worktrees.	OpenCode normalisiert solche Ziele intern worktree-relativ. Die alleinige kanonische Allow-Regel griff daher nicht, obwohl der absolute Werkzeugpfad exakt im erlaubten Ergebnisordner lag. Ein Custom/max-Preflight startete den vorgesehenen Subagenten erfolgreich, konnte anschließend aber keine Ergebnisdatei schreiben. PATCH: korrigiert nur die beabsichtigte Schreibfreigabe.	ab dem ersten OpenCode-V2-Lauf
10.0.0	OpenCode wird primärer TensorX-Adapter. Neue keyfreie Provider-/Modellvorlage opencode-tensorx.json, Wrapper opencode-tensorx-adapter.py, Unit-Tests und Detailreferenz. Der Wrapper startet opencode run --pure mit einer isolierten Laufkonfiguration, streamt JSONL und stderr, exportiert die Session, normalisiert Token-, Tool- und Subagentenmetriken und beendet bei Inaktivität oder Benutzerabbruch den Prozessbaum. solo, builtin und aus 03_Agents.json übersetztes custom werden unterstützt. Der direkte Python-Adapter bleibt als ausdrücklich gewählter Legacy-Fallback erhalten.	Der direkte Adapter hing bei qwen/qwen3.8-flash-next in einem nicht gestreamten HTTP-Aufruf ohne lokalisierbaren Fortschritt. OpenCode liefert inkrementelle Ereignisse, eine persistierte Session und einen klaren Prozesslebenszyklus; außerdem entfällt die Kopplung der TensorX-Authentifizierung an Cline. MAJOR, weil Agentenlaufzeit, Werkzeugsemantik und Metrikquelle eine neue Versuchsbedingung bilden. Live-Smoke-Test am 31.08.2026 mit Qwen/low: Exitcode 0, erwartete Antwort, Sessionexport und vollständige Tokenfelder.	ab dem nächsten TensorX-Lauf; vorherige direkte Python-Läufe bleiben Legacy-Bedingung
9.3.0	TensorX-Modellkatalog für Versuch 2 erweitert: qwen/qwen3.8-flash-next und z-ai/glm-5.3-flash; Qwen erhält explizit das thinking.level-Effort-Mapping. Der TensorX-Aufruf dokumentiert nun --agents. Im Adapter stellt custom wie builtin das Werkzeug spawn_subagent bereit; Adapter-Version 2.1.0.	Beide IDs wurden am 31.08.2026 über GET /v1/models des konfigurierten TensorX-Gateways bestätigt. Ein Qwen-Smoke-Test bestätigte thinking, Reasoning-Tokens und Tool-Calling. Bei der Konfigurationsprüfung fiel außerdem auf, dass custom trotz geladener Rollen das Delegationswerkzeug ausblendete und der dokumentierte Aufruf die Agentendatei nicht übergab; damit wäre Versuch 2 über TensorX ohne spezialisierte Rollen gelaufen. MINOR für die Modellauswahl, funktionale Korrektur für V2.	ab dem ersten TensorX-Lauf in Versuch 2
9.2.0	Delegationstiefe als Option im Modus custom. Zwei gehashte Fassungen der Agentendatei: verschachtelt (Rollen dürfen selbst delegieren, bisheriges Verhalten) und unverschachtelt (Abschnitt Keine Weiterdelegation in jedem Rollenprompt). Die Fassung wird wie Modell, Modus und Effort vor dem Lauf beim User erfragt. Neues Protokollfeld Delegationstiefe mit Kontrolle über subagent_stats.max_depth und spawned_by_subagents.	Im ersten V2-Lauf (v9.1.0-0c39) entfielen 26 von 86 Subagenten auf Starts durch Subagenten (max_depth = 3). Das war nicht beabsichtigt – der iso29148-orchestrator ist als nicht-delegierende Rolle entworfen – und ist ein erheblicher Kostentreiber: Jede zusätzliche Ebene liest ihren Kontext erneut, und Cache-Reads stellten 46 % der Laufkosten. Es verwischt zudem die Zuständigkeit, weil ein von einer Rolle gestarteter Subagent keiner Teilaufgabe der Bindungstabelle mehr zuzuordnen ist. MINOR: neue Option und neue Messgröße; die Bedingung bestehender Läufe ändert sich nicht, sie gelten rückwirkend als verschachtelt.	ab dem zweiten V2-Lauf
9.1.0	Zuständigkeitsbindung im Modus custom. Block 1 (Werkzeugkontext) wird bei custom um eine Tabelle Teilaufgabe → vorgesehener Bearbeiter ergänzt, abgeleitet aus der --agents-Datei. Der Prompt formuliert die Bindung abstrakt und nennt weiterhin keine Rolle, damit dieselbe Prompt-Datei für solo und builtin gültig bleibt. Neues Protokollfeld Zuständigkeitsbindung: Aufrufe je Rolle aus subagent_stats.by_type, Rollen mit null Aufrufen namentlich, Abgleich gegen die Dokumentationspflicht im Analysebericht.md.	V2 untersucht die Wirkung rollenspezialisierter Agentendateien. Bleibt die Nutzung freigestellt, wird die Bedingung nicht hergestellt: Im Smoke-Test vom 26.08. nutzte der Agent von acht beigestellten Rollen nur zwei (modulinventar, konsistenzpruefer) — der Lauf hätte die Rollen mitgeführt, ohne sie einzusetzen. Die Bindung ist statisch deklariert, in _meta\combined_prompt.md archiviert und über den SHA-256 der --agents-Datei versioniert; sie unterscheidet sich damit von den in 9.0.0 entfernten laufzeitabhängigen Adaptereingriffen. Anzahl der Aufrufe, Zerlegungstiefe, Reihenfolge und Turn-Anzahl bleiben unvorgegeben. MINOR, weil bislang kein Lauf im Modus custom existiert und deshalb keine Läufe unpoolbar werden; der erste V2-Lauf eröffnet ohnehin eine neue Iteration.	ab dem ersten V2-Lauf
9.0.0	Freie und tatsächlich parallele Subagenten-Orchestrierung im Python-Adapter. Das künstliche 10er-Limit, die limitbedingte Zwangsnachricht und die laufzeitabhängigen Schreib-Erinnerungen entfallen. Mehrere spawn_subagent-Aufrufe desselben Turns werden parallel ausgeführt; Haupt- und Subagenten haben standardmäßig kein Turnlimit. --timeout 0 bedeutet nun wirklich keinen HTTP-Timeout. Ein threadsicherer Heartbeat protokolliert alle 60 Sekunden den lokalen Zustand von Haupt- und Subagenten. API-Fehler setzen unabhängig von vorhandenem Freitext is_error: true, werden nach Stderr.log geschrieben und führen zu Exitcode 1.	Das 10er-Limit und die serielle Abarbeitung veränderten gerade die zu untersuchende autonome Delegationsstrategie des Modells. Außerdem wurden fünf Kimi-Timeouts wegen fehlerhafter Statuslogik als Erfolg klassifiziert. MAJOR, weil Subagentenfreiheit, Parallelität und Abbruchsemantik die Versuchsbedingung ändern; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration.	ab dem nächsten TensorX-Lauf
8.0.0	Neuer Python-API-Adapter für GLM- und Kimi-Modelle über den TensorX-Gateway. Das Skript glm-kimi-adapter.py implementiert einen minimalen Agent-Loop mit Tool-Calling (read_file, list_directory, search_files, execute_command, write_file) direkt gegen die OpenAI-kompatible TensorX-API (https://api.tensorx.ai/v1). Modelle: z-ai/glm-5.2 und moonshotai/kimi-k3. Der API-Key wird automatisch aus der Cline providers.json gelesen. Token-Verbrauch wird pro Turn aus dem API-Response usage-Objekt akkumuliert, inkl. Reasoning-Tokens (completion_tokens_details.reasoning_tokens). Effort-Mapping anhand des Modell-Präfixes: z-ai/* nutzt thinking.level, moonshotai/* nutzt reasoning_effort. Nur Modus solo freigegeben. Neue Modell-Tabelle für TensorX-Modell-IDs im Vorbereitungsabschnitt.	Die Cline CLI (npm i -g cline) versprach einen Headless-Modus mit GLM-Support, ihr natives Binary (143 MB, Bun-kompiliert) wurde jedoch durch die Application-Control-Richtlinie der Maschine blockiert (EPERM/Zugriff verweigert). Der Python-Adapter umgeht dieses Problem und bietet zusätzliche Vorteile: exakte Token-Metriken direkt aus der API (inkl. Reasoning-Tokens, die Claude Code nur als thinking_tokens liefert), keine externen Binary-Abhängigkeiten, API-Key aus bestehender Cline-Konfiguration. MAJOR, da neues Werkzeug mit anderer Isolationsarchitektur und anderen Metrik-Quellen eine neue Versuchsbedingung bildet; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration.	ab dem ersten GLM/Kimi-Lauf

| 7.0.0 | Isolationsmechanismus wird modusabhängig. In den Modi solo und builtin unverändert --safe-mode; im Modus custom und bei jedem Lauf mit --mcp-config kein --safe-mode, stattdessen --strict-mcp-config plus --disallowedTools Skill WebSearch WebFetch SlashCommand. Neue Pflicht-Umgebungsprüfung auf Hooks, Plugins und Output-Styles im User-Profil; neue Protokollfelder für die MCP-Konfiguration und die Umgebungsprüfung. | --safe-mode schaltet ausweislich der CLI-Hilfe „MCP servers, custom commands and agents" ab – also genau das, was V2 und V3 untersuchen. Smoke-Test am 2026-08-26 (CLI 2.1.246, identischer Aufruf, nur --safe-mode variiert): mit Flag spawned = 0 und die Meldung, die Rollen seien „nicht in der Agent-Registry registriert"; ohne Flag spawned = 2 mit {"modulinventar": 1, "konsistenzpruefer": 1}. Ohne Ersatz hätte der erste V2-Lauf stillschweigend als V1-Lauf gemessen. Der Ersatz wurde gegengeprüft: nichts vorgeladen, keine Skills, kein Webzugriff, alle Rollen verfügbar. MAJOR: Läufe im Modus custom sind hinsichtlich der Isolation nicht unmittelbar mit solo- und builtin-Läufen vergleichbar – Plugins, Hooks und Output-Styles sind dort nicht durch das Flag, sondern nur durch die Umgebungsprüfung ausgeschlossen. | ab dem ersten V2-Lauf | | 6.1.0 | Zwei adapterunabhängige Pflichtprüfungen nach jedem Lauf: (a) Ergebnisse\ darf nicht leer sein – sonst Fehlmessung, unabhängig von is_error; (b) Stderr.log auf Abbruchmeldungen prüfen. Der Ausführungsabschnitt setzt CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS=0. Neues Protokollfeld „Gültigkeit". Dokumentiert, dass die Rückgabe eines Hintergrund-Subagenten eine Start-Quittung ist und ihre Länge kein Ertragsmaß. | Lauf …160037_v4.5.0-116d meldete is_error: false, subtype: success und lieferte null Ergebnisdateien bei 193,4 Mio. Tokens – der Headless-Modus hatte nach 600 s abgebrochen, während zehn Hintergrund-Subagenten noch liefen. Ohne die neue Prüfung wäre der Lauf als gültiger Messpunkt mit „0 Anforderungen" in den Modellvergleich eingegangen. MINOR: neue Prüfschritte; die Umgebungsvariable ändert die Versuchsbedingung für künftige builtin-Läufe und ist dort zu vermerken. | ab sofort | | 6.0.0 | Windows-taugliche Codex-Isolation. Pro Lauf wird im System-Temp-Verzeichnis außerhalb des IDE-Projektbaums eine Kopie der versionierten und nicht ignorierten Dateien des Codebasis-Roots erstellt. Codex läuft ausschließlich dort mit --sandbox workspace-write; SHA-256-Manifeste vor und nach dem Lauf erkennen jede Änderung. Ergebnisse und Nachweise bleiben im Laufverzeichnis, die temporäre Kopie wird danach entfernt. | Der erste Codex-Lauf mit 5.0.0 konnte fachlich nicht starten, weil die Windows-Read-only-Sandbox sämtliche lesenden Kindprozesse vor dem Start blockierte. Eine Kopie im Laufverzeichnis wurde zudem vom C#-Projektservice automatisch mit ignorierten obj-Dateien verändert. MAJOR, weil Sandboxmodus und Arbeitsverzeichnis eine neue Versuchsbedingung bilden; der erste Lauf eröffnet deshalb eine neue Iteration. | ab dem ersten wiederholten Codex-Lauf | | 5.0.0 | Neuer Codex-CLI-Adapter für OpenAI-Modelle. Exakte OpenAI-Modell-IDs, expliziter Reasoning-Effort und Service-Tier; technisch read-only ausgeführtes codex exec; schemaerzwungene Dateirückgabe; JSONL-Rohdaten und deterministische Normalisierung nach RawResult.json. Codex ist zunächst nur im Modus solo freigegeben. Zusätzlich fünf beschädigte Backslashes vor analyse-anforderungen.py, anforderungen.* und after.txt repariert. | Der bisherige Skill konnte nur Claude Code ausführen. Ein Codex-Lauf braucht andere Isolations-, Ausgabe- und Messmechanismen. MAJOR, weil Werkzeug, Rohdatenformat und Ergebnisübergabe neue Versuchsbedingungen bilden; der nächste Lauf eröffnet deshalb eine neue Iteration. | ab dem ersten Codex-Lauf | | 1.0.0 | Ausgangsfassung: --permission-mode acceptEdits, kein Shell-Zugriff; Isolation durch Löschen der KI-Konfigurationsdateien im Root vor dem Lauf und git restore danach | Erstaufsetzung des Versuchsaufbaus | Lauf 1 (01_Lauf_2026-08-25_1228) | | 2.0.0 | --allowedTools "Bash" "PowerShell" + 33er-Denylist für schreibende und bauende Kommandos. Isolation über eingefrorenen Codebasis-Snapshot ohne KI-Konfigurationen (Commit 79c1142, Parent 89ccfd6, GitHub-Remote entkoppelt), zusätzlich --safe-mode und --strict-mcp-config. Der destruktive Lösch-/Restore-Schritt pro Lauf entfällt. permission_denials und subagent_stats werden reguläre Messgrößen; Verbrauchstabelle trennt Hauptagent und Gesamtlauf. CLI-Pfad-Auflösung als eigener Schritt. | Lauf 1 erzeugte 36 Permission-Denials (32 × Bash, 4 × PowerShell); Shell-gestützte Verzeichnisinventuren fehlten dem Agenten. --safe-mode allein genügt nicht: Es unterdrückt das Vorladen von CLAUDE.md/AGENTS.md, verhindert aber nicht, dass der Agent sie mit Shell-Zugriff selbst liest – im Smoke-Test nachgewiesen. | Lauf 2 (01_Lauf_2026-08-25_1349, API-Abbruch) | | 2.0.1 | before.txt wird leerwertsicher geschrieben (Set-Content -Value (… \| Out-String) statt Pipeline) | Bei sauberem Root schreibt Set-Content aus leerer Pipeline die Datei nicht und lässt alten Inhalt stehen; der Vorher/Nachher-Vergleich meldete dadurch eine Abweichung, die es nicht gab | Lauf 3 (01_Lauf_2026-08-25_1429) | | 2.1.0 | Modell wird vor jedem Lauf beim User erfragt (Pflichtparameter, kein Default); Kurzformen opus/sonnet/fable untersagt | Das Modell ist eine unabhängige Variable und wurde bis dahin ad hoc gewählt. Kurzformen lösen auf das jeweils neueste Modell auf und verschieben die Versuchsbedingung über die Zeit. | Lauf 4 (01_Lauf_2026-08-25_1505) | | 2.1.1 | Warnung zur Snapshot-Prüfung: Regex nicht vereinfachen, Select-String ist case-insensitiv; Beispiel-Falschtreffer dokumentiert | Ein verkürztes Muster sprach auf echte Produktdateien an (ClaudeCodeChatModelClient.cs, GoogleGeminiChatModelClient.cs – KI-Assistenz-Feature der ERP-Suite) und hätte beinahe einen Fehlabbruch ausgelöst | – | | 3.0.0 | Agentenmodus als Pflichtparameter (solo / builtin / custom), vor jedem Lauf beim User erfragt. solo sperrt Task/Agent, custom übergibt vordefinierte Agenten per --agents. Neue Protokollfelder: Agentenmodus und Kontrolle subagent_stats.spawned. | Der Subagenten-Einsatz schwankte bei identischem Prompt zwischen 0 und 14 und war damit die dominierende Störgröße: Drei Läufe unter sonst identischer Bedingung ergaben 55 / 106 / 325 Anforderungen und 27,6 / 11,5 / 52,7 Mio. Tokens (Faktor 5,9 bzw. 4,6). Ohne Festlegung des Modus ist keine Bedingung sauber messbar. | ab Versuch 1 neu | | 3.1.0 | Parallelfähigkeit: Laufverzeichnis sekundengenau plus Modus und 4-stellige Zufalls-ID; alle Steuerdateien nach _meta\ im Laufverzeichnis statt in den gemeinsamen Scratchpad; neue Protokollfelder „Laufverzeichnis-ID" und „Parallele Läufe"; Abschnitt zu den messtechnischen Grenzen des Parallelbetriebs | Minutengenaue Namen kollidieren bei zwei Starts in derselben Minute, und geteilte Scratchpad-Dateien (before.txt, combined_prompt.md, Zeitstempel) hätten sich zwischen parallelen Läufen gegenseitig überschrieben. Nebeneffekt: Der exakt gesendete Prompt ist nun je Lauf archiviert. | – | | 3.2.0 | Verzeichnisname enthält zusätzlich Modell-Kurzform und Skill-Version: <NN>_Lauf_<yyyy-MM-dd_HHmmss>_<modell>_<modus>_v<skillversion>-<id4>. Solo-Modus sperrt zusätzlich Workflow. | Modell, Modus und Skill-Version sind die unabhängigen Variablen der Reihe und waren bisher nur im Protokoll sichtbar – im Namen verhindern sie, dass Läufe verschiedener Bedingungen gemeinsam ausgewertet werden. Die Workflow-Sperre schließt eine im Verifikationstest entdeckte Lücke: Nach der Sperre von Task/Agent versuchte der Agent, über Workflow zu orchestrieren. | ab Lauf 7 | | 3.3.0 | Subagenten-Prompts werden protokolliert. Neues Skript extract-subagenten.py zieht aus dem Session-Transkript alle Subagenten-Aufrufe samt vollständigem Prompt nach _meta\subagenten.md / .json; neues Protokollfeld „Subagenten-Prompts". | Die selbstgewählte Zerlegung der Analyse ist die dominierende Störgröße (0 bis 14 Subagenten bei identischem Prompt) und war bisher nur als Zahl sichtbar. Mit den Prompts wird sie inhaltlich auswertbar und für V2 zum Vergleichsmaßstab gegenüber vorformulierten Agenten. | rückwirkend für alle Läufe angewandt | | 3.4.0 | Effort als dritter Pflichtparameter: --effort wird vor jedem Lauf erfragt und im Protokoll geführt; Thinking-Tokens sind in der Verbrauchstabelle vorgesehen. | Der Denkaufwand ist eine unabhängige Variable, wurde aber bis dahin nur aus der Sitzung geerbt und nirgends dokumentiert. RawResult.json enthält kein effort-Feld – nachträglich ist er nur aus dem Session-Transkript belegbar. Rekonstruktion ergab: alle Läufe 1 bis B liefen auf high, die Bedingung war also konstant. | ab dem nächsten Lauf | | 3.5.0 | Berichtete Aufwandsgröße ist der Tokenverbrauch statt der USD-Kosten. Verbrauchstabelle und alle Vergleiche führen „Tokens gesamt" (Input + Output + Cache-Write + Cache-Read über alle Modelle); total_cost_usd bleibt als Rohwert in RawResult.json, wird aber nicht mehr ins Protokoll übernommen. | USD-Beträge hängen an Preisliste und Modellwahl und veralten. Token sind die unmittelbare Verbrauchsgröße, bleiben über Preisänderungen und Modellwechsel hinweg vergleichbar und sind in der Arbeit ohne Währungsbezug zitierbar. | rückwirkend auf alle Protokolle angewandt | | 3.6.0 | Verschachtelte Subagenten dokumentiert und verifiziert. Belegt, dass modelUsage auch Sub-Subagenten (Tiefe ≥ 2) erfasst; neues Protokollfeld „Verschachtelung" mit spawned, spawned_by_subagents und max_depth. Festgehalten, dass Subagenten-Transkripte nicht separat persistiert werden. | Bis dahin war unbelegt, ob tiefere Ebenen in die berichtete Tokensumme einfließen. Kontrolltest mit erzwungener Kaskade (Arbeit ausschließlich auf Tiefe 2): 49.103 Tokens im Hauptagenten gegenüber 1.689.288 in modelUsage – die Differenz stammt nachweislich vom Enkel-Agenten. | ab sofort | | 3.7.0 | Effort im Verzeichnisnamen: <NN>_Lauf_<yyyy-MM-dd_HHmmss>_<modell>_<modus>_e<effort>_v<skillversion>-<id4>, z. B. _sonnet5_solo_ehigh_v3.7.0-a3f1. | Das Schema entstand, als der Effort bei allen Läufen konstant high war. Mit dem ersten max-Block (Läufe P, Q) variiert er – gleichnamige Verzeichnisse hätten unterschiedliche Bedingungen bezeichnet und damit den Zweck des Schemas verfehlt. Der Effort ist zudem als möglicherweise stärkste Einflussgröße aufgefallen: Der max-Block erreichte die höchsten Thinking-Token-Werte der gesamten Reihe. | rückwirkend auf alle Laufverzeichnisse angewandt | | 3.8.0 | Pflichtprüfung der tatsächlich eingesetzten Modelle. modelUsage ist nach jedem Lauf gegen das angeforderte Modell abzugleichen; neue Protokollfelder „Modell (angefordert)", „Modelle (tatsächlich eingesetzt)" und „Kontrolle Modell". | --model steuert nur den Hauptagenten. Im Lauf fable5_builtin_ehigh_v3.7.0-15db liefen die 13 Subagenten auf claude-opus-5[1m] statt auf Fable – 91 % des Verbrauchs entfielen auf ein nicht angefordertes Modell, und der Lauf wurde mit 150,3 Mio. Tokens der teuerste der Reihe. Ohne diese Prüfung bleibt die Bedingungsverletzung unbemerkt. | ab sofort; Gegenprüfung der 23 Vorläufe ergab keine weiteren Fälle | | 3.9.0 | Pflichtabschnitt „Gefundene Anforderungen" im Protokoll. Neues Skript analyse-anforderungen.py wertet die erzeugten Anforderungen aus: Verteilung, Typen, Belegqualität (PRIMÄR/SEKUNDÄR/KONTEXT), Status, Konsolidierungskandidaten und Regelkonformität gegen die Vorgaben des Prompts. | Die Protokolle maßen bis dahin nur den Aufwand, nicht den Ertrag. Die reine Anforderungsanzahl taugt nicht als Qualitätsmaß (Streuung Faktor 5,9 bei gleicher Bedingung); Belegdichte und Regelverstöße sind inhaltliche Größen. Erste Anwendung deckte sofort Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung auf. | rückwirkend auf alle 24 Protokolle angewandt | | 3.10.0 | Bedingungen als Ordnerstruktur statt im Dateinamen. Ablage unter <ModellID>\<Agentenmodus>\<Effort>\; der Verzeichnisname lautet wieder <NN>_Lauf_<yyyy-MM-dd_HHmmss>_v<skillversion>-<id4>. Neues Protokollfeld „Ablage". | Der Name wuchs mit jeder unabhängigen Variable und war mit fünf Bestandteilen kaum lesbar. Als Ordnerebenen sind die Bedingungen navigierbar, je Zelle unmittelbar abzählbar und um weitere Variablen erweiterbar, ohne bestehende Namen zu brechen. | rückwirkend auf alle 24 Läufe angewandt | | 4.0.0 | Ausrichtung auf Kapitel 4 der Arbeit. Skill zweigeteilt in ## Prozess (werkzeugneutral) und ## Werkzeugadapter (konkrete Aufrufe, derzeit nur Claude Code). Der Prompt trägt nur noch die Analyseanweisung; Werkzeugkontext und Ausgabeverzeichnis werden zur Laufzeit angehängt. Versuchszuordnung korrigiert: V1 = solo, V1b = builtin. Neue Protokollfelder: Kontextfenster, Sampling-Parameter, lokale Runtime-Angaben, Abschnitt Validierungsstichprobe. Abschnitt „Gefundene Anforderungen" den drei Qualitätsdimensionen zugeordnet. | Prompt und Skill waren über 24 Läufe organisch gewachsen und stellenweise nicht mehr deckungsgleich mit Kap. 4. Der Prompt enthielt Aussagen zur Werkzeugkonfiguration, die dort nicht hingehören und ihn an Claude Code banden; der Skill verankerte weder den Evaluationsrahmen noch die von Kap. 4.3 geforderten Reproduzierbarkeitsangaben. MAJOR, weil sich die Zuordnung der Versuchsbedingungen ändert. | ab sofort | | 4.1.0 | Ebene <Versuchstag> über den Bedingungen: Tag 1, Tag 2, …; Schritt 8 ermittelt den höchsten vorhandenen Tag. Protokollfeld „Ablage" entsprechend erweitert. | Der Versuchsaufbau änderte sich am ersten Tag über 17 Skill-Versionen hinweg. Die Tagesebene hält Blöcke auseinander, die unter unterschiedlichem Stand entstanden sind, und macht sichtbar, welche Läufe überhaupt unter vergleichbaren Rahmenbedingungen liefen. | rückwirkend: alle 24 Läufe nach Tag 1 verschoben | | 4.5.0 | extract-subagenten.py trennt am Nebenläufigkeitslimit abgewiesene Aufrufe von echten Subagenten-Starts und weist sie getrennt aus. | Der erste Lauf mit mehr als 20 gleichzeitigen Subagenten (Iteration 3/…/125032_v4.4.0-fb24, 31 gestartet, refused.concurrency_limit = 29) meldete eine Abweichung von 21 gefundenen gegenüber 13 erwarteten Aufrufen. Ursache waren 8 Absagen im Haupttranskript, die wie Starts aussehen, aber nur „Concurrent subagent limit reached" zurückliefern und nicht in spawned zählen. Ohne die Trennung wäre jeder stark parallelisierende Lauf mit einer Scheinwarnung versehen. MINOR: neue Messgröße, keine Änderung der Versuchsbedingung. | ab sofort; die drei builtin-Läufe der Iteration 3 wurden neu extrahiert und stimmen exakt überein | | 4.4.0 | Zwei Umbenennungen zur Auflösung einer Begriffskollision. (a) Ordnerebene <Versuchstag> → <Iteration> (Tag N → Iteration N), mit ausformuliertem Kriterium: Eine neue Iteration eröffnet, was Läufe nicht mehr poolbar macht – Codebasis-Snapshot, Prompt-Version, Werkzeugkonfiguration oder eine MAJOR-Version dieses Skills. (b) Die Fassung der Prompt-Datei heißt nicht mehr „Iteration", sondern Prompt-Version; Protokollfeld entsprechend umbenannt. | „Tag" band die Ebene an das Kalenderdatum, obwohl sie die Vergleichbarkeit abbildet: Am 26.08. entstanden zwei nicht poolbare Blöcke am selben Tag – ohne und mit dem DB-Schema-Dump SSMS_DB_SCHEMA.sql (Commit f349d189). Die Umbenennung in „Iteration" kollidierte dann mit der Prompt-Iteration: Iteration 2 und Iteration 3 laufen beide unter derselben Prompt-Fassung. Erst die zweite Umbenennung macht beide Begriffe eindeutig. MINOR: reine Benennung, keine Änderung der Versuchsbedingung. | rückwirkend: Tag 1 → Iteration 1 (24 Läufe), Tag 2 → Iteration 2 (5 Läufe); die fünf Läufe mit DB-Schema nach Iteration 3. Die Prompt-Dateien selbst bleiben unverändert – ihre SHA-256 sind in 33 Protokollen dokumentiert. | | 4.3.0 | analyse-anforderungen.py bestimmt die Ebene einer Anforderung aus dem Feld Ebene: beziehungsweise dem ID-Präfix statt aus dem Dateinamen und weist Fremdablage als eigene Auffälligkeit aus. | Das Skript zählte die Ebene nach der Datei, in der ein Block stand. Im Lauf Iteration 2/…/094250_v4.2.1-c69e lagen 12 StRS- und 5 SyRS-Blöcke in SwRS.md; die Verteilungstabelle meldete daraufhin 9/10/141 statt der tatsächlichen 21/15/124. Die Gesamtzahl war korrekt, die Verteilung – Kenngröße der Set-Qualität nach Kap. 4.3 – nicht. Gegenprobe an einem sauber abgelegten Lauf (084301_v4.2.0-d6f9): unverändert 20/120/30. MINOR, weil eine Messgröße korrigiert und eine neue Auffälligkeit ergänzt wird, ohne die Versuchsbedingung zu ändern. | ab sofort; die 24 Protokolle von Iteration 1 wurden geprüft: keine Fremdablage | | 4.2.1 | Vorher/Nachher-Prüfung des Roots wird pfadskopiert ausgeführt: git -C <repo> status --porcelain -- <pfad-des-roots> statt git -C <root> status --porcelain (Schritte 7, 9 und Abschnitt 4). | Seit Commit f045b99a liegt die Codebasis als Dateien im Arbeitsrepo statt als Gitlink. Die unskopierte Abfrage lieferte damit den Status des gesamten Arbeitsrepos – beim Lauf Iteration 2/…/084301_v4.2.0-d6f9 rund 55 KB Ausgabe, praktisch nur Versuchsdateien. Ohne Pfadfilter hätte die Read-only-Verifikation ab sofort bei jedem Lauf eine Abweichung gemeldet, die es nicht gibt. PATCH: keine Änderung der Versuchsbedingung, nur eine korrigierte Messung. | ab Lauf 084301_v4.2.0-d6f9 (dort bereits so ausgeführt und im Protokoll vermerkt) | | 4.2.0 | Auswahlregel bei mehreren Prompt-Versionen: ohne ausdrückliche Angabe gilt die höchste Prompt-Versionsnummer; neues Protokollfeld „Prompt-Version". Ältere Fassungen bleiben unverändert. | Mit 02_Prompt.md liegt erstmals mehr als eine Fassung im Versuchsordner. Ohne Regel wäre unklar, welche gilt, und der SHA-256 im Protokoll ließe sich keiner Datei mehr zuordnen. Bei der Einführung fiel auf, dass 01_Prompt.md nachträglich verändert worden war – der in 24 Protokollen dokumentierte Hash zeigte auf eine Fassung, die es nicht mehr gab. | ab Prompt-Version 02 |

Parallele Läufe

Mehrere Läufe dürfen gleichzeitig gestartet werden. Voraussetzung ist, dass kein Zustand geteilt wird:

• Verzeichnisname ist sekundengenau und trägt Modus plus 4-stellige Zufalls-ID – zwei gleichzeitige Starts können nicht kollidieren (Schritt 7 würfelt bei Kollision neu).
• Alle Steuerdateien (combined_prompt.md, before.txt, after.txt, Zeitstempel) liegen in _meta\ im jeweiligen Laufverzeichnis. Der gemeinsame Scratchpad wird für Laufdaten nicht verwendet – dort würden parallele Läufe einander überschreiben.
• Der Codebasis-Snapshot wird nur gelesen. Beliebig viele Läufe dürfen ihn gleichzeitig lesen. Die Vorher/Nachher-Prüfung bleibt gültig, weil kein Lauf schreibt.
• Endeerkennung je Lauf über das Erscheinen der eigenen RawResult.json, nicht über einen gemeinsamen Marker.

Messtechnische Einschränkung – im Protokoll zwingend vermerken. Gleichzeitig laufende Versuche konkurrieren um CPU, Netzwerk und API-Kontingent. Betroffen sind:

Messgröße	Bei Parallelbetrieb
Wanduhrzeit	verzerrt – nicht mit seriellen Läufen vergleichbar
duration_ms, duration_api_ms	verzerrt
Tokenverbrauch, Anforderungsanzahl, Denials	unverzerrt

Für Laufzeitvergleiche daher seriell messen. Parallelbetrieb eignet sich, um schnell mehrere Datenpunkte für Umfang, Tokenverbrauch und Varianz zu sammeln. Das Feld „Parallele Läufe" im Protokoll nennt die zeitgleich laufenden Laufverzeichnisse; steht dort etwas anderes als nein, sind die Zeitangaben des Laufs nicht für Laufzeitvergleiche zu verwenden.

Zuordnung Versuch ↔ Agentenmodus

Nach Kapitel 4 der Arbeit (Versuchsdesign):

Versuch	Modus	Bedeutung
V1 – Baseline (Prompt-only)	solo	Ein Thread, ein Kontext; keine Subagenten
V1b – Baseline mit werkzeugeigenen Agenten	builtin	Eingebaute Subagenten des Werkzeugs zugelassen
V2 – Agentengestützt	custom	Rollenspezialisierte Agentendateien: Stakeholder, System, Software, ISO-29148-Orchestrator
V3 – Werkzeugzugriff	custom + MCP	Wie V2, zusätzlich externe Werkzeugserver

Abgrenzung V1 gegen V1b. Die Arbeit unterscheidet zwischen Agentendateien (V2) und den werkzeugeigenen Subagenten, die eine CLI von sich aus mitbringt. Letztere sind keine Konfigurationsartefakte und damit nach dem Wortlaut von V1 nicht ausgeschlossen – ihr Einsatz verändert die Ergebnisse jedoch erheblich. V1b trennt beide Fälle, sodass der Effekt der werkzeugeigenen Delegation getrennt vom Effekt der rollenspezialisierten Agentendateien messbar wird.

Bisherige Läufe. Die 24 Läufe in Versuche/Versuch_01/ verteilen sich auf V1 (solo) und V1b (builtin). Die Ordnerstruktur macht die Zuordnung unmittelbar sichtbar; die Zellen sind über ls "<Iteration>/<ModellID>/<Modus>/<Effort>" | wc -l abzählbar. Alle 24 liegen unter Iteration 1.