Recursive Evolutionary Autonomous Pipeline

REAP

Eine Entwicklungspipeline, in der KI und Menschen zusammenarbeiten, um eine Anwendung über aufeinanderfolgende Generationen weiterzuentwickeln. Der Kontext bleibt zwischen Sitzungen erhalten, die Entwicklung folgt einem strukturierten Lebenszyklus, und Design-Dokumente entwickeln sich mit Ihrem Code weiter.

Erste Schritte →GitHub

Warum REAP?

KI-Agenten sind leistungsstark — aber ohne Struktur wird die Entwicklung chaotisch. Der Kontext wird jede Sitzung zurückgesetzt. Codeänderungen streuen ohne Zweck. Design-Dokumente driften von der Realität ab. Erkenntnisse aus früherer Arbeit verschwinden.

Kontextverlust

CLAUDE.md + Memory stellen automatisch den vollständigen Projektkontext in jeder Sitzung wieder her

Zerstreute Entwicklung

Jede Generation konzentriert sich auf ein Ziel durch einen strukturierten Lebenszyklus

Design-Code-Drift

Während der Implementierung entdeckte Genome-Mutationen fließen über das Backlog zurück

Vergessene Erkenntnisse

Retrospektiven sammeln sich im Genome. Lineage archiviert alle Generationen

Zusammenarbeitschaos

Genome-first Merge-Workflow gleicht parallele Branches ab — Designkonflikte vor Codekonflikten

4-Schichten-Architektur

REAP besteht aus vier miteinander verbundenen Schichten: Knowledge bildet die Grundlage, Vision gibt die Richtung vor, Generations führen die Arbeit aus, und Civilization ist das, was sich weiterentwickelt.

Knowledge

Genome + Environment

Genome (präskriptiv — Architektur, Konventionen, Einschränkungen) und Environment (deskriptiv — Tech-Stack, Quellstruktur, Domäne). Die Grundlage für die Arbeit jeder Generation.

Vision

Ziele + Memory

Langfristige Ziele und Richtung. Vision treibt jede Generation an — sie bestimmt, welches Ziel als nächstes verfolgt wird. Memory bewahrt den Kontext über Sitzungen hinweg.

Generation

Evolutionszyklus

Jede Generation durchläuft Learning → Planning → Implementation → Validation → Completion. Nach Abschluss wird sie in der Lineage archiviert.

Civilization

Quellcode

Alles außerhalb von .reap/. Was die Generationen weiterentwickeln. Erkenntnisse fließen in Knowledge zurück.

Generations-Lebenszyklus

Jede Generation durchläuft fünf Phasen, von der Zieldefinition bis zur Retrospektive und Archivierung.

Learning→Planning→Implementation⟷Validation→Completion

Phase	Was passiert	Artefakt
Learning	Projekt erkunden, Kontext aufbauen, Genome und Environment prüfen	01-learning.md
Planning	Aufgaben aufteilen, Ansatz wählen, Abhängigkeiten abbilden	02-planning.md
Implementation	Entwicklung mit KI + Mensch-Zusammenarbeit	03-implementation.md
Validation	Tests ausführen, Abschlusskriterien überprüfen	04-validation.md
Completion	Reflektieren + Fitness-Feedback + Genome anpassen + Archivieren (4 Phasen)	05-completion.md

Installation

1. Global installieren

bash

npm install -g @c-d-cc/reap   # Global installation required

2. KI-Agenten (Claude Code oder OpenCode) öffnen, initialisieren und starten

bash

claude
> /reap.init          # Set up genome, environment, vision through guided conversation
> /reap.evolve        # Run a full generation lifecycle

/reap.evolve führt den gesamten Generationslebenszyklus — von Learning bis Completion — autonom aus. Sie können die Phasen auch manuell mit Phasenbefehlen steuern.

Schlüsselkonzepte

Genome-Unveränderlichkeit

Das Genome wird während einer normalen Generation nie verändert. Probleme werden als genome-change Backlog-Einträge protokolliert und in der Adapt-Phase der Completion angewendet. (Embryo-Generationen erlauben freie Änderung.)

Backlog & Aufschub

Einträge in .reap/life/backlog/ haben einen Typ: genome-change | environment-change | task. Teilweise Fertigstellung ist normal — aufgeschobene Aufgaben werden in die nächste Generation übertragen.

Vision & Memory

Vision (.reap/vision/) treibt das Ziel jeder Generation. Memory ist ein 3-stufiges Freiformat-Aufzeichnungssystem (longterm/midterm/shortterm), damit die KI Kontext über Sitzungen hinweg bewahren kann.

Lineage

Abgeschlossene Generationen werden in .reap/lineage/ archiviert. Retrospektiven sammeln sich dort an. Im Laufe der Zeit werden sie komprimiert (Level 1 → gen-XXX-{hash}.md, Level 2 → epoch.md), um handhabbar zu bleiben.

4-Schichten-Architektur

Vision (Ziele + Memory), Knowledge (Genome + Environment), Generation (Lebenszyklus), Civilization (Quellcode).

Verteilter Workflow

Mehrere Entwickler oder Agenten arbeiten parallel an separaten Branches. /reap.pull holt und führt eine Genome-first Merge-Generation aus. /reap.push validiert den Zustand vor dem Push. Kein Server nötig — Git ist die Transportschicht.

Dokumentation

Einführung

Was ist REAP, warum es verwenden, 4-Schichten-Architektur.

→

Schnellstart

Installation und erste Generation Schritt für Schritt ausführen.

→

Kernkonzepte

Genome, Lebenszyklus, Backlog & Aufschub im Detail.

→

Life Cycle

/reap.evolve, Phasenbefehle, Mikro-Schleife, Completion-Phasen.