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IrsanAI LRP v1.3 — Language Resonance Protocol

Overview

LRP (Language Resonance Protocol) ist ein strukturiertes Prompting-Protokoll, das Ambiguität in LLM-Interaktionen eliminiert. Es trennt klar Context, Task, Constraints und Output-Format und führt einen “Resonance Check” durch, bevor die Aufgabe ausgeführt wird.

Kern-Komponenten

1. Context Layer — Stabile Fakten, Rollen, Hintergrund (bleibt über alle Requests gleich).
2. Task Layer — Das konkrete Ziel (ein präziser Satz).
3. Constraint Layer — Harte und weiche Regeln (Format, Wortlimits, verbotene Outputs, Ton).
4. Output Format — Exaktes Schema (JSON, Markdown, Tabelle etc.).

Resonance Check (das Herzstück)

Vor der finalen Antwort muss ein LRP-kompatibler Agent:

1. Die interpretierte Context/Task/Constraints kurz zurückspiegeln (“Resonance Echo”).
2. Bei Unklarheit explizit Bestätigung einholen.
3. Bei voller Resonanz die Aufgabe ausführen.

Das verhindert stille Fehlinterpretationen und erzwingt Alignment.

LRP Template (JSON)

```json { “lrp_version”: “1.3”, “context”: { “role”: “Systemrolle / Beschreibung”, “background”: “Persistente Fakten / Referenzen”, “assumptions”: [“Annahme A”, “Annahme B”] }, “task”: { “goal”: “Ein-Satz-Beschreibung des gewünschten Outputs”, “priority”: “high/normal/low” }, “constraints”: { “hard”: [“Keine privaten Keys verraten”, “max_tokens: 400”], “soft”: [“Konzise Sätze bevorzugen”, “Technisches Vokabular wo passend”] }, “output_format”: { “type”: “json|markdown|text|table”, “schema”: { “field1”: “string”, “field2”: “integer”, “notes”: “string (optional)” } }, “resonance_check”: { “required”: true, “echo_max_tokens”: 80 } }