Swarm-Intelligence-Simulation nach dem MiroFish-Paradigma

Aus Seed-Informationen (Nachrichten, Policy-Entwürfe, Finanzsignale, Romanfragmente, Strategiedokumente) wird ein hochauflösendes digitales Paralleluniversum konstruiert. Tausende autonome Agenten mit individueller Persönlichkeit, Langzeitgedächtnis und Verhaltenslogik interagieren frei. Durch gezielte Variablen-Injektion lassen sich Zukunftsverläufe präzise durchspielen.

Nicht Daten extrapolieren, sondern emergentes Verhalten aus Agenteninteraktionen ableiten — Schwarmintelligenz statt statistischer Regression.

1. Graphkonstruktion — Seed-Material wird in einen Knowledge Graph überführt (Entitäten, Beziehungen, Kontext-Layer)
2. Umgebungsaufbau — Agenten-Personas mit Persönlichkeit, Gedächtnis, Verhaltensregeln und sozialer Position
3. Simulation — Multi-Runden-Interaktion mit Variablen-Injektion und Emergenz-Erkennung
4. Berichterstellung — Drei Szenarien (Basis/Optimistisch/Pessimistisch) mit Tipping Points und Handlungsempfehlungen
5. Deep Interaction — Dialog mit einzelnen Agenten, Variablen nachinjizieren, Zeitachse verschieben

• Enterprise / KRITIS — Policy-Impact, Krisenreaktion, Stakeholder-Verhalten, M&A-Szenarien
• Public Opinion — Medienreaktionen, Social-Media-Stürme, Wahlkampf-Szenarien
• Kreativ / Narrativ — Romanenden vorhersagen, Charakter-Interaktionen, historische Was-wäre-wenn
• Finanz / Markt — Regulatorische Änderungen, Investor-Sentiment, Wettbewerbsdynamik

Die Datei mirofish-skill/SKILL.md in das Skills-Verzeichnis einer Claude Cowork Session kopieren.

• Emergenz vor Extrapolation
• Transparente Unsicherheit
• Falsifizierbare Szenarien
• Adversariales Denken
• Gedächtniskonsistenz
• Keine Pseudo-Präzision

Inspiriert durch das MiroFish-Projekt (AGPL-3.0). Kein Code übernommen — eigenständige Methodik-Implementierung.

MIT