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|---|---|---|---|---|---|
| Kanshō – Interviewplan und Konzeptfortschritt | Arbeitsstand | 2026-08-18 | Jinkendo | Interview Plan / Progress / Definition of Done | fachliche_zielarchitektur.md |
# Kanshō – Interviewplan und Konzeptfortschritt
4. Kapitelplan und Interviewreihenfolge
Die folgende Reihenfolge ist nicht identisch mit der späteren Ordnernummerierung. Sie ist danach geordnet, welche Entscheidungen aufeinander aufbauen.
Phase A – Identität und Lebenskontext
A1. Produktvision und Produktidentität
Status: weitgehend begonnen
Ziel des Interviews:
- die bewusst stärker KI-kollaborative Rolle von Kanshō innerhalb der Jinkendo-Familie erhalten und weiter schärfen,
- Produktkern endgültig schärfen,
- Nutzenversprechen definieren,
- Rolle innerhalb Jinkendo abgrenzen,
- Begriffe festlegen.
Leitfragen:
- Was soll Kanshō langfristig für einen Menschen sein?
- Welche Veränderung soll durch jahrelange Nutzung entstehen?
- Was soll die App ausdrücklich niemals werden?
- Woran erkennt man, dass eine Funktion „zu Kanshō gehört“?
- Was ist der Unterschied zwischen Reflexion, Coaching, Therapie, Journaling und Achtsamkeit innerhalb des Produkts?
Zieldateien:
product_vision.mdproduct_identity.mdproduct_principles.mdscope_and_non_goals.mdjinkendo_product_boundaries.md
A2. Zielnutzer und Nutzung über Jahre
Ziel:
Nicht nur einzelne User Stories, sondern die langfristige Beziehung zwischen Mensch und Anwendung definieren.
Leitfragen:
- Ist Kanshō zunächst primär für den Ersteller selbst gedacht oder bereits als generisches Produkt?
- Welche Voraussetzungen muss ein Nutzer mitbringen?
- Wie verändert sich Kanshō nach einem Monat, einem Jahr und zehn Jahren?
- Welche Inhalte sind sehr privat?
- Welche Situationen führen spontan zur Nutzung?
- Welche Situationen führen zu geplanten Reflexionen?
Zieldateien:
target_users.mdusage_situations.mdlifecycle_and_long_term_use.md
Phase B – Reflection Spaces und Dialog
B1. Reflection Contexts, Reflection Spaces und Reflection Intent
Ziel:
Das zentrale Kontextmodell definieren und klar zwischen dem thematischen Lebenskontext und der aktuellen Nutzungsabsicht unterscheiden.
Zusätzliche fachliche Leitplanken:
- Kanshō soll Strukturierungsarbeit weitgehend im Hintergrund übernehmen.
- Nicht jedes Seitenthema wird automatisch zu einem sichtbaren Thread oder Reflection Space.
- Die KI darf Zusammenhänge erkennen und Vorschläge zur Trennung oder Konsolidierung machen.
- Der Grad der KI-Autonomie bei Anlage und Konsolidierung soll konfigurierbar sein.
- Der Nutzer muss falsche Strukturierungen korrigieren können.
- Die konkrete technische Heuristik zur Bewertung von Relevanz, Wiederkehr, Tiefe oder Dauer wird in dieser Phase noch nicht festgelegt.
- Interne Struktur darf deutlich detaillierter sein als die sichtbare Nutzerstruktur.
- Für Entwicklung und Test muss diese interne Struktur in einer berechtigten Diagnoseansicht inspizierbar sein.
Vorläufige sichtbare Baseline eines geöffneten Reflection Space:
- Aktueller Stand
- Was ist noch offen?
- Weiterdenken
- Bisheriger Weg
Diese vier Elemente sind ein akzeptierter Ausgangspunkt und dürfen in späteren Dialog- und UX-Kapiteln konkretisiert werden.
Weitere bereits beschlossene Leitplanken:
- Reflection Spaces können sowohl über Tage/Wochen als auch langfristig über Monate oder Jahre relevant sein.
- Bedeutung und fortdauernde Relevanz sind wichtiger als eine feste Mindestdauer.
- aktuell nicht relevante Spaces dürfen in der normalen Oberfläche zurücktreten und später wieder hervorgeholt werden.
- verdichtete Aussagen müssen für den Nutzer auf ihre zugrunde liegenden Inhalte aufklappbar sein.
- diese Nutzer-Provenance ist von internem Re-Grounding der KI zu unterscheiden.
Leitfragen:
- Welche übergeordneten Lebensräume gibt es?
- Welche davon sind stabil?
- Welche entstehen dynamisch?
- Kann ein Erlebnis mehreren Räumen gleichzeitig angehören?
- Wie werden Räume erzeugt, zusammengeführt, beendet oder archiviert?
- Wie unterscheiden sich Kontext, Thema, Projekt, Rolle und Lebensbereich?
- Wie werden Kairo-Objekte und mindnet-Knoten verknüpft?
- Welche Reflection Intents gibt es?
- Welche Intents werden explizit gewählt und welche automatisch erkannt?
- Kann sich der Intent während eines Dialogs ändern?
- Wie beeinflusst der Intent das Verhalten der KI?
Zieldateien:
reflection_contexts.mdreflection_spaces.mdreflection_space_model.md
B2. Gesprächseinstieg
Ziel:
Definieren, wie Kanshō einen Dialog beginnt.
Bereits entschieden:
- Default ist ein kontextbezogener Fortsetzungsvorschlag.
- Kanshō priorisiert einen Hauptvorschlag und zeigt nur wenige Alternativen.
- Der Nutzer kann jederzeit frei sprechen/schreiben oder gezielt navigieren.
- Der Einstieg folgt damit fachlich dem Muster Contextual Continuation → Free Reflection / Explicit Navigation.
- Die Startoberfläche soll Kontinuität des Dialogs zeigen und nicht primär ein Funktions-Dashboard sein.
Leitfragen:
- Öffnet der Nutzer die App ohne konkrete Absicht?
- Kann Kanshō einen Einstieg vorschlagen?
- Welche Informationen darf Kanshō für eine Einstiegsfrage verwenden?
- Wann ist eine frühere offene Frage wichtiger als das aktuelle Tagesgeschehen?
- Wie direkt oder zurückhaltend soll die KI sein?
- Darf Kanshō proaktiv schwierige Themen ansprechen?
Zieldateien:
dialogue_entry.mdhome_and_entry_points.md
B3. Geführte Reflexion
Ziel:
Die eigentliche Gesprächsmethodik definieren.
Leitfragen:
- Welche Arten von Fragen stellt Kanshō?
- Wann spiegelt die KI?
- Wann fasst sie zusammen?
- Wann widerspricht sie?
- Wie tief darf sie nachfragen?
- Wie erkennt sie, dass ein Thema noch nicht ausreichend verstanden ist?
- Wie verhindert man mechanische Coaching-Fragen?
Zieldateien:
dialogue_model.mdguided_reflection.mdreflection_model.md
B4. Dialogfäden und Branching
Ziel:
Mehrere parallele Denkfäden modellieren.
Leitfragen:
- Wann entsteht ein Thread?
- Muss der Nutzer ihn sehen?
- Wie erkennt die KI einen neuen Faden?
- Wann schlägt sie eine Trennung vor?
- Wie wird ein Faden geparkt?
- Wann wird ein alter Faden wieder angeboten?
- Wie werden Threads miteinander verbunden?
Zieldateien:
threads_and_branching.mddialogue_data_model.md
B5. Abschluss eines Dialogs
Ziel:
Festlegen, was am Ende einer Reflexion geschieht.
Leitfragen:
- Muss jeder Dialog einen expliziten Abschluss haben?
- Welche Zusammenfassung sieht der Nutzer?
- Welche Erkenntnisse werden vorgeschlagen?
- Was wird gespeichert?
- Was wird verworfen?
- Was wird an andere Apps übergeben?
- Wann entsteht ein Tagebucheintrag?
Zieldateien:
dialogue_closure.mdreflection_outputs.md
Phase C – Gedächtnis, Identität und Langzeitbezug
C1. Memory Architecture
Ziel:
Die Gedächtnisebenen endgültig definieren.
Leitfragen:
- Was gehört in Working Context?
- Was gehört in Thread Memory?
- Was wird episodische Erinnerung?
- Was wird dauerhaftes Wissen?
- Was darf automatisch gespeichert werden?
- Was benötigt Bestätigung?
- Was darf später vergessen werden?
Zieldateien:
memory_architecture.mdworking_context.mdthread_memory.mdepisodic_memory.md
C2. Self Model
Ziel:
Definieren, wie Kanshō stabile persönliche Informationen repräsentiert.
Leitfragen:
- Was gehört zum Self Model?
- Was sind Werte?
- Was ist Leitbild?
- Was ist Rolle?
- Was ist Eigenschaft?
- Was ist nur momentane Selbstbeschreibung?
- Wie wird eine Hypothese bestätigt?
- Wie werden Widersprüche behandelt?
- Darf sich ein Wert verändern?
Zieldateien:
self_model.mdvalues_and_inner_alignment.mdidentity_and_profile_model.md
C3. Writing Profile
Ziel:
Eine persönliche Stimme über Jahre erhalten.
Leitfragen:
- Welche Texte gelten als authentische Stilreferenz?
- Wie stark soll Kanshō stilistisch imitieren?
- Was darf sprachlich geglättet werden?
- Wie viel Unperfektheit soll bewusst erhalten bleiben?
- Wie erkennt man Stiländerungen im Laufe des Lebens?
- Soll ein Tagebuchtext verschiedene historische Schreibstile respektieren?
Zieldateien:
writing_profile.mdpersonal_writing_style.md
C4. Zeit, Erinnerung und Widerspruch
Ziel:
Verhindern, dass das System vergangene und aktuelle Wahrheiten vermischt.
Leitfragen:
- Wie wird Zeit an Erinnerungen modelliert?
- Wie unterscheidet Kanshō „damals glaubte ich“ von „heute glaube ich“?
- Was passiert mit falschen Erinnerungen?
- Wie werden Korrekturen propagiert?
- Wie stark verlieren alte Informationen an Gewicht?
- Was bedeutet bewusstes Vergessen?
Zieldateien:
temporal_memory.mdconflicts_forgetting_and_correction.mdversioning_and_provenance.md
C5. Context Builder
Ziel:
Definieren, welcher Kontext für eine konkrete LLM-Anfrage zusammengestellt wird.
Leitfragen:
- Welche Informationsquellen gibt es?
- Welche haben Priorität?
- Wie viel Working Context?
- Welche Erinnerungen?
- Welche Werte?
- Welche offenen Threads?
- Welche Informationen aus Mitai, Shinkan oder Kairo?
- Wie verhindert man Context Pollution?
- Wie wird Unsicherheit transportiert?
Zieldatei:
context_builder.md
Phase D – Reflexionsintelligenz und Outputs
D1. Beobachtung, Interpretation und Hypothese
Ziel:
Ein erkenntnistheoretisch sauberes Modell schaffen.
Leitfragen:
- Wie unterscheiden wir Tatsache, Nutzerinterpretation und KI-Hypothese?
- Welche Confidence benötigen unterschiedliche Aussagen?
- Wer darf eine Hypothese bestätigen?
- Wie wird eine Hypothese später verworfen?
- Wie verhindert man scheinbare psychologische Gewissheit?
Zieldateien:
observation_interpretation_hypothesis.mdversioning_and_provenance.md
D2. Reflection Frontiers
Ziel:
Offene Bedeutungs- und Erkenntnisräume aus mindnet nutzbar machen.
Leitfragen:
- Was genau ist ein offenes Ende?
- Wie wird es erkannt?
- Wie wird Relevanz bewertet?
- Wann darf Kanshō es wieder aufgreifen?
- Wie verhindert man obsessives Wiederholen?
- Wann gilt eine Frontier als geschlossen?
Zieldatei:
reflection_frontiers.md
D3. Muster und Entwicklung
Ziel:
Langfristige Entwicklung sichtbar machen, ohne vorschnelle Persönlichkeitsdiagnosen.
Leitfragen:
- Ab wann ist etwas ein Muster?
- Welche zeitliche Mindestbasis braucht es?
- Welche Rolle spielt Nutzerbestätigung?
- Wie werden Gegenbeispiele einbezogen?
- Welche Entwicklungen sollen sichtbar werden?
- Wie präsentiert Kanshō Veränderungen über Jahre?
Zieldateien:
pattern_detection.mdlongitudinal_development.md
D4. Reflection Outputs
Ziel:
Definieren, welche Artefakte aus einem Dialog entstehen können.
Kandidaten:
- Journal Entry,
- Reflection Memory,
- Knowledge Delta,
- Action Candidate,
- aktualisierter Thread,
- neue oder geänderte Hypothese.
Leitfragen:
- Was entsteht automatisch?
- Was benötigt Zustimmung?
- Wo wird was gespeichert?
- Welche Outputs sind sichtbar?
- Welche existieren nur intern?
Zieldateien:
reflection_outputs.mdjournal_entries.mdreflection_memories.mdknowledge_deltas.mdaction_candidates.mdconfirmation_and_human_in_the_loop.md
Phase E – Journaling, Achtsamkeit und Meditation
E1. Journaling
Ziel:
Das Tagebuch als hochwertigen Bestandteil ausformen, ohne Kanshō darauf zu reduzieren.
Leitfragen:
- Welche Funktionen des vom Nutzer explizit genannten Referenzrahmens Day One im „Gold“-Abo werden benötigt?
- Welche dieser Referenzfunktionen sollen bewusst anders gelöst oder nicht übernommen werden?
- Welche Funktionen sind für Kanshō zusätzlich erforderlich, weil Journaling hier in einen KI-gestützten Reflexionsdialog eingebettet ist?
- Welche Medien?
- Welche Metadaten?
- Welche Timeline?
- Welche Suche?
- Welche Rückblicke?
- Wie wird der aus einer täglichen Reflexion generierte Tagebucheintrag erzeugt, bestätigt, bearbeitet und abgelegt?
- Welche weiteren automatisch erzeugten Inhalte?
- Wie viel Nachbearbeitung durch den Nutzer?
Zieldateien:
- gesamter Ordner
journaling/
E2. Achtsamkeit
Ziel:
Ein eigenes Achtsamkeitsverständnis für Kanshō definieren.
Leitfragen:
- Was bedeutet Achtsamkeit im Produkt?
- Welche Rolle spielt Wahrnehmung?
- Welche Rolle spielt Akzeptanz?
- Welche Rolle spielt Reflexion?
- Was unterscheidet Kanshō von klassischen Mindfulness Apps?
- Welche kurzen situativen Übungen sind sinnvoll?
Zieldateien:
mindfulness_concept.mdcontextual_micro_interventions.md
E3. Meditation
Ziel:
Meditation funktional und methodisch definieren.
Leitfragen:
- vorgefertigt oder generiert?
- personalisiert oder allgemein?
- Stimme und Audio?
- Länge?
- aktuelle Lebenssituation als Kontext?
- sichere Grenzen?
- Nachreflexion?
- Historie?
Zieldateien:
meditation_concept.mdguided_meditations.mdpost_meditation_reflection.md
Phase F – Integration und technische Architektur
F1. mindnet und Obsidian
Ziel:
Die langfristige Wissens- und Archivarchitektur festlegen.
Leitfragen:
- Welche Informationen liest Kanshō aus mindnet?
- Welche schreibt es zurück?
- Was bleibt kanonisch in Obsidian?
- Was bleibt strukturiert in Datenbanken?
- Wie werden IDs und Backlinks erzeugt?
- Welche Edges werden benötigt?
- Wie werden Reflection Frontiers repräsentiert?
Zieldateien:
mindnet_integration.mdobsidian_integration.md
F2. Kairo, Mitai und Shinkan
Ziel:
Klare Integrationsverträge statt Funktionsduplikation.
Leitfragen:
- Welche Daten darf Kanshō lesen?
- Welche Daten darf es schreiben?
- Was wird nur vorgeschlagen?
- Was benötigt Bestätigung?
- Welche Events sind relevant?
- Welche Daten gehören fachlich weiterhin ausschließlich in die Quellanwendung?
Zieldateien:
kairo_integration.mdmitai_integration.mdshinkan_integration.mdintegration_principles.md
F3. AI Architecture
Ziel:
Die technische Umsetzung der kollaborativen KI definieren.
Leitfragen:
- ein Modell oder mehrere Rollen?
- Reflection Agent?
- Memory Agent?
- Context Builder?
- Journal Writer?
- Critic/Verifier?
- Model Routing?
- lokale Modelle?
- Cloud Modelle?
- Prompt Registry?
- Evaluation?
Zieldateien:
- gesamter Ordner
ai_architecture/
F4. Datenarchitektur
Ziel:
Kanonische Datenmodelle definieren.
Leitfragen:
- Conversation
- Message
- Thread
- Reflection Space
- Memory
- Hypothesis
- Insight
- Journal Entry
- Context Reference
- Action Candidate
- Writing Profile
- Self Model
Zieldateien:
- gesamter Ordner
data_architecture/
Phase G – Experience, Voice, PWA und Offline
G1. Mobile-First Experience
Ziel:
Die Hauptnutzung auf dem Smartphone definieren.
Leitfragen:
- Was sieht der Nutzer beim Öffnen?
- Wie schnell kann eine Reflexion beginnen?
- Sprache oder Text?
- Einhandbedienung?
- Wie werden lange Dialoge dargestellt?
- Wie erscheinen frühere Threads?
- Wie vermeidet man Informationsüberladung?
Zieldateien:
experience_principles.mdmobile_first.mdhome_and_entry_points.mdconversation_ui.md
G2. Desktop Experience
Ziel:
Desktop nicht nur als vergrößerte Mobile UI behandeln.
Leitfragen:
- Welche Tätigkeiten sind auf Desktop besser?
- Welche Mehrspaltenansichten?
- Journal und Dialog nebeneinander?
- Recherche in alten Reflexionen?
- Mindnet-Verbindungen?
Zieldatei:
desktop_experience.md
G3. Sprache und Transkription
Ziel:
Voice als primäre mobile Interaktion prüfen.
Leitfragen:
- Push-to-talk?
- kontinuierliche Aufnahme?
- Live-Transkription?
- Audio speichern oder nach Transkription löschen?
- Korrektur vor Übergabe?
- offline?
- Unterbrechungen?
- Mischform Text + Sprache?
Zieldateien:
- gesamter Ordner
voice_and_media/
G4. PWA und Offline
Ziel:
Festlegen, was ohne Netz noch funktioniert.
Leitfragen:
- lokale Journaleinträge?
- lokale Dialoge?
- lokale Transkription?
- lokale kleine Modelle?
- Sync Queue?
- Verschlüsselung?
- Konfliktauflösung?
- Installation auf iOS/Android/Desktop?
Zieldateien:
- gesamter Ordner
pwa_and_offline/
Phase H – Datenschutz, Sicherheit und Vertrauen
H1. Privacy by Design
Ziel:
Besonders sensible persönliche Langzeitdaten schützen.
Leitfragen:
- Welche Daten sind besonders kritisch?
- Verschlüsselung at rest und in transit?
- lokale Speicherung?
- Cloud Verarbeitung?
- Export?
- vollständiges Löschen?
- selektives Vergessen?
- Zugriff anderer Jinkendo-Apps?
Zieldateien:
privacy_principles.mdsensitive_personal_data.mdencryption_and_access.mdexport_delete_and_portability.md
H2. Memory Transparency
Ziel:
Der Nutzer muss verstehen und kontrollieren können, was Kanshō über ihn „weiß“.
Leitfragen:
- Kann man gespeicherte Memories ansehen?
- Quelle anzeigen?
- Confidence?
- korrigieren?
- löschen?
- Herleitung anzeigen?
- Self Model editieren?
Zieldatei:
memory_transparency.md
H3. Safety Boundaries
Ziel:
Grenzen bei psychisch belastenden, medizinischen oder anderweitig hochriskanten Themen definieren.
Zieldateien:
ai_safety_boundaries.mdcrisis_and_high_risk_scenarios.mdconversation_safety_and_boundaries.md
Phase I – MVP und Delivery
I1. MVP-Schnitt
Ziel:
Nach vollständiger fachlicher Konzeption eine erste vertikale Produktversion definieren.
Wichtig:
Der MVP soll nicht dadurch entstehen, dass beliebige Features gestrichen werden. Er soll eine vollständige kleine Reflexionsschleife ermöglichen.
Eine mögliche spätere vertikale Scheibe könnte sein:
- Reflexionsraum auswählen oder erkennen,
- kontextbezogenes Gespräch starten,
- Dialog führen,
- Thread Memory erzeugen,
- Tagebucheintrag generieren,
- Nutzer bestätigt,
- Eintrag nach Obsidian überführen,
- Reflection Memory in mindnet schreiben.
Dies ist noch keine endgültige MVP-Entscheidung.
Zieldateien:
- gesamter Ordner
product_delivery/
Phase J – Research und Benchmarking
Diese Phase kann parallel zu den anderen Phasen laufen.
Zu untersuchen sind insbesondere:
- Day One,
- KI-Journaling-Produkte,
- Reflection Apps,
- Mindfulness Apps,
- Meditation Apps,
- Personal Memory Systeme,
- Long-Term-Memory-Architekturen,
- Voice Journaling,
- Privacy Patterns,
- Personal AI.
Zieldateien:
- gesamter Ordner
research/
5. Empfohlene Reihenfolge des weiteren Interviews
Die unmittelbar nächste Sequenz sollte lauten:
- Reflection Spaces — fachliche Baseline abgeschlossen, spätere Konkretisierung möglich
- typische Nutzungssituationen — nächster Interviewblock
- Gesprächseinstieg
- Dialogmethodik
- Threads und Branching
- Dialogabschluss und Outputs
- Memory Architecture
- Self Model
- Writing Profile
- Context Builder
- Reflection Frontiers
- Journaling
- Achtsamkeit
- Meditation
- Integrationen
- AI Architecture
- Mobile UX / Voice
- Offline
- Privacy / Safety
- MVP
Diese Reihenfolge verhindert, dass technische Entscheidungen zu früh getroffen werden, bevor klar ist, welches Verhalten das Produkt tatsächlich benötigt.
6. Interviewmethode
Für jedes Kapitel wird derselbe Arbeitsmodus empfohlen.
Schritt 1 – Ausgangshypothese
Auf Basis der bisherigen Entscheidungen wird eine erste strukturierte Hypothese formuliert.
Schritt 2 – gezielte Fragen
Es werden nur Fragen gestellt, die echte Produktentscheidungen verändern können.
Schritt 3 – Szenarien
Die Entscheidung wird anhand konkreter Situationen geprüft.
Schritt 4 – Gegenbeispiele und Grenzfälle
Bewusst problematische oder widersprüchliche Situationen werden getestet.
Zusätzlich wird bei strukturellen Vereinfachungen ein Capability-Check durchgeführt, damit keine bereits vorgesehenen Kernfähigkeiten unbeabsichtigt verloren gehen.
Schritt 5 – Entscheidung
Ergebnis wird klassifiziert als:
- entschieden,
- bevorzugte Richtung,
- Hypothese,
- offen,
- verworfen.
Schritt 6 – Dokumentation
Das betreffende Kapitel wird als eigene Datei aktualisiert.
7. Definition of Done für ein Konzeptkapitel
Ein Kapitel gilt konzeptionell als ausreichend bearbeitet, wenn mindestens folgende Punkte beantwortet sind:
- Zweck,
- Begriffe,
- fachliche Verantwortung,
- zentrale Regeln,
- Nutzerinteraktion,
- Daten-/Informationsbedarf,
- Schnittstellen zu anderen Bereichen,
- Edge Cases,
- offene Punkte,
- getroffene Entscheidungen,
- bewusste Nicht-Ziele.
Technische Kapitel erhalten zusätzlich:
- Datenmodell,
- API-/Event-Bedarf,
- Persistenz,
- Fehlerfälle,
- Security-/Privacy-Auswirkungen,
- Offline-Auswirkungen,
- Testbarkeit.
8. Aktueller Fortschrittsstatus
| Themenbereich | Status |
|---|---|
| Produktvision | weitgehend geklärt; spätere Präzisierungen möglich |
| Produktidentität | weitgehend entschieden |
| Produktgrenzen zu Jinkendo | weitgehend entschieden |
| Reflection Spaces | fachliche Baseline vorläufig ausreichend geklärt; spätere Konkretisierung aus Dialog-, UX- und Memory-Kapiteln vorgesehen |
| Nutzungssituationen | Typologie mit elf Situationen als vorläufig vollständige Baseline festgelegt |
| Erleben festhalten | vorläufig ausreichend geklärt |
| Tagesreflexion | in Bearbeitung; Einstieg, Priorisierung, Fokuswahl, adaptive Tiefe, Wiedervorlage und Resurfacing weitgehend geklärt |
| Dialogmodell | wesentliche Baseline vorhanden; weitere Nutzungssituationen noch auszuarbeiten |
| Threads | Grundmodell vorhanden; technisches State Model bewusst offen |
| Thread Resurfacing | querschnittliches Fachkonzept entschieden |
| Reflection Saturation | querschnittliches Fachkonzept entschieden; konkrete technische Berechnung später |
| Memory Architecture | erstes Schichtenmodell vorhanden |
| Context Fidelity / Re-Grounding | Root Cause und fachliche Invariante entschieden |
| mindnet-Rolle | Grundrichtung vorhanden |
| Self Model | erste verbindliche Prinzipien vorhanden |
| Lived Experience / Point-in-Time Self | als zusätzliche Ebene des digitalen Zwillings entschieden |
| Writing Profile | erste Prinzipien vorhanden |
| Reflection Frontiers | Konzeptidee vorhanden |
| Journaling | Kernanforderungen und zweistufige Generierung vorhanden |
| Meditation | nur grob |
| Achtsamkeit | nur grob |
| UX | fachliche Leitplanken vorhanden; Detailkonzept offen |
| Voice/Transkription | Anforderung vorhanden |
| Offline | Anforderung vorhanden |
| Integrationen | Produktgrenzen vorhanden, technische Verträge offen |
| Guardrails / Privacy Gateway | fachliche Baseline angelegt; Pseudonymisierung, lokale Identität und External-AI-Egress als Invarianten entschieden |
| AI Architecture | offen |
| Data Architecture | offen |
| Security / Privacy Detailarchitektur | offen; Guardrail-Baseline vorhanden |
| MVP | offen |
9. Nächster Interviewblock
Aktiv ist weiterhin die Nutzungssituation 2. Tagesreflexion.
Bereits geklärt sind insbesondere:
- der Einstieg mit einem intelligent priorisierten Hauptimpuls,
- wenige sichtbare Alternativen plus explizit aufrufbarer Themenkatalog,
- Vorrang der aktuellen Nutzerintention,
- grundsätzlich aktueller Tag vor älteren Threads,
- ältere Themen nur bei expliziter Fortsetzung oder erkennbarem aktuellem Bezug,
- adaptive Anpassung an persönlichen Denk-, Antwort- und Reflexionsstil,
- Vermeidung flacher und repetitiver Fragen,
- explizite Wiedervorlage für später / morgen / nächsten passenden Kontext,
- Thread Resurfacing als querschnittliches Konzept,
- Reflection Saturation als Erkennung von möglicher Abschlussreife,
- der Nutzer behält das letzte Wort über Weiterführen, Vertiefung, Wiedervorlage und Abschluss.
Als Nächstes: Abschluss und Outputs der Tagesreflexion
Noch fachlich zu entscheiden beziehungsweise zu bestätigen sind insbesondere:
- Welche sichtbaren Ergebnisse entstehen standardmäßig am Ende einer Tagesreflexion?
- Welche internen Outputs entstehen immer, welche nur bei Relevanz?
- Wie verhalten sich Session Output, Journal Entry, Reflection Memory, Knowledge Delta und Action Candidate zueinander?
- Soll die Trennung
Session Lifecycle ≠ Thread Lifecycleals verbindliche Architekturregel übernommen werden? - Wann wird ein Journal Entry automatisch vorbereitet, wann nur angeboten und wann bewusst nicht erzeugt?
Nach vorläufigem Abschluss der Tagesreflexion folgt:
Nutzungssituation 3 – Spontaner Gedanke / Moment
Danach werden die verbleibenden Nutzungssituationen schrittweise nach derselben Interviewmethode ausgearbeitet.
Migrationshinweis
Dieses Dokument ist seit der Dokumentenaufteilung das kanonische Home für Interviewreihenfolge, Interviewmethode, Definition of Done und Fortschrittsstatus. Inhaltliche Aktualisierungen erfolgen künftig hier.