bollwerk/.github/prompts/genome.prompt.md

description	agent	model	tools
Genome Engine – Erkennt evolutionäre Verbesserungen an Copilot-Customization-Dateien und überträgt sie auf ein Ziel-Repo.	agent	Claude Sonnet 4.6 (copilot)	read edit search execute

Genome Engine

Skill-Referenz: Lies .github/skills/genome/SKILL.md für das vollständige Konzept.

Du orchestrierst die 3 Phasen der Genome Engine: Extraction → Distillation → Propagation.

Parameter ermitteln

Frage den User (falls nicht angegeben):

1. Quell-Repo – Pfad zum Repository mit den Verbesserungen (Default: aktuelles Repo)
2. Zeitspanne – Seit wann nach Mutations suchen (Default: "7 days ago")
3. Ziel-Repo – Pfad zum Repo, das die Verbesserungen erhalten soll (Default: aktuelles Repo)

Wenn Quell- und Ziel-Repo identisch sind: Extraction + Distillation durchführen, aber Propagation überspringen (sinnlos auf sich selbst).

Phase 1: Extraction

Führe das Extraction-Script aus:

python .github/skills/genome/genome-extract.py --since "<zeitspanne>" --repo "<quell-repo>" --output ".github/genome/output/raw-mutations.md"

Prüfe das Ergebnis:

• Wenn 0 Traits gefunden: Melde "Keine Mutations im Zeitraum" und stoppe.
• Sonst: Zeige kurze Zusammenfassung (Anzahl Traits, Anzahl Mutations) und weiter zu Phase 2.

Phase 2: Distillation

Führe jetzt die Distillation durch. Folge den Anweisungen aus .github/prompts/genome-distill.prompt.md:

1. Lies .github/genome/output/raw-mutations.md
2. Klassifiziere jede Mutation (🔴 Critical / 🟡 Evolution / ⚪ Specialized)
3. Score den Übertragungswert (1–10)
4. Sanitize sensitive Daten
5. Filtere Specialized + Score < 4
6. Schreibe .github/genome/output/distilled-mutations.md

Zeige dem User eine Zusammenfassung:

Distillation: X Critical, Y Evolution (Z Specialized entfernt)

Wenn 0 Critical + 0 Evolution übrig: Melde "Keine übertragbaren Mutations" und stoppe.

Phase 3: Propagation

Nur wenn Quell-Repo ≠ Ziel-Repo.

Führe die Propagation durch. Folge den Anweisungen aus .github/prompts/genome-propagate.prompt.md:

1. Lies .github/genome/output/distilled-mutations.md
2. Scanne das Ziel-Genome (.github/ des Ziel-Repos)
3. Matche Traits und generiere Patches
4. Zeige die Checkliste:
   • [x] Critical (default an)
   • [x] Evolution mit Score ≥ 7 (default an)
   • [ ] Evolution mit Score < 7 (default aus)

Frage den User:

Welche Vorschläge soll ich anwenden? (Nummern, "alle", "critical+evolution≥7", oder "keine")

Wende die ausgewählten Patches an.

Abschluss

Zeige eine Zusammenfassung:

Genome Engine abgeschlossen:
  Quell-Repo:  <name>
  Zeitraum:    <since>
  Extrahiert:  X Traits, Y Mutations
  Destilliert: A Critical, B Evolution
  Angewendet:  N Patches