Lars/Kansho
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Kansho/docs/architecture/functional/fachliche_zielarchitektur.md

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Kanshō – Fachliche Zielarchitektur und Interviewplan 0.1 Arbeitsstand 2026-08-18 Jinkendo Fachliche Zielarchitektur / Master Structure / Interview Plan

Kanshō – Fachliche Zielarchitektur und Interviewplan

1. Zweck dieses Dokuments

Dieses Dokument definiert die fachliche Zielarchitektur der Kanshō-Produktdokumentation.

Jedes fachlich relevante Kapitel soll später als eigenständige Markdown-Datei in Gitea geführt werden.

Damit werden drei Ziele verfolgt:

  1. Die Dokumentation bleibt modular und versionierbar.
  2. Einzelne Themen können weiterentwickelt werden, ohne andere Inhalte unbeabsichtigt zu verdichten oder zu überschreiben.
  3. Die Kapitelstruktur bildet gleichzeitig den Fahrplan für den weiteren Konzeptdialog beziehungsweise das Interview.

Dieses Dokument ist somit:

  • das erste und führende Referenzdokument der fachlichen Konzeption,
  • Inhaltsverzeichnis,
  • Dokumentationsarchitektur,
  • Interviewplan,
  • Fortschrittsübersicht.

Die übrigen fachlichen Dokumente werden aus dieser Zielarchitektur abgeleitet und fachlich hier eingeordnet.

2. Dokumentationsprinzipien

2.1 Keine stillschweigende Verdichtung

Ein bestehendes Kapitel wird nicht dadurch „verbessert“, dass ältere Inhalte ohne Kennzeichnung verschwinden.

Änderungen erfolgen durch:

  • Ergänzung,
  • explizite Ersetzung,
  • Kennzeichnung als überholt,
  • Decision Record,
  • Gitea-Versionierung.

2.2 Entscheidungen und Ideen trennen

Jedes Kapitel soll klar unterscheiden zwischen:

  • Entschieden
  • Bevorzugte Richtung
  • Hypothese
  • Offen
  • Verworfen
  • Später prüfen

2.3 Herkunft von Aussagen erhalten

Wo sinnvoll soll kenntlich bleiben, ob ein Punkt stammt aus:

  • expliziter Nutzeranforderung,
  • gemeinsam getroffener Entscheidung,
  • Architekturvorschlag,
  • technischem Zwang,
  • späterer Validierung,
  • externem Research.

2.4 Keine unnötige Duplizierung

Ein Thema hat möglichst ein fachliches „Home“.

Andere Kapitel verlinken darauf, statt denselben Inhalt mehrfach vollständig zu kopieren.

2.5 Kapitel sind unabhängig versionierbar

Jede Datei erhält mindestens:

  • Titel,
  • Version,
  • Status,
  • Datum,
  • Rolle des Dokuments.

2.6 Trennung von fachlicher und technischer Konzeption

Die fachliche Zielarchitektur ist führend.

Im Interview wird zunächst beschrieben:

  • welches Nutzererlebnis gewünscht ist,
  • welche fachlichen Verantwortlichkeiten bestehen,
  • welche Objekte oder Beziehungen für das Produktverständnis notwendig sind,
  • welche Entscheidungen oder Kontrollen beim Nutzer liegen.

Die technische Umsetzung wird bewusst nachgelagert.

Ausnahmen sind nur dann sinnvoll, wenn eine technische Grundentscheidung:

  • die fachliche Produktgrenze unmittelbar beeinflusst,
  • später nur mit sehr hohem Aufwand revidierbar wäre,
  • oder zwingende Auswirkungen auf Datenschutz, Offline-Fähigkeit, Sicherheit oder Integrationen hat.

Ziel ist, eine fachlich klare, aber handhabbare Architektur zu entwickeln und unnötige Frühkomplexität zu vermeiden.

2.7 Transparenz- und Diagnoseprinzip

Die normale Nutzeroberfläche soll interne KI-Strukturen bewusst abstrahieren.

Für Entwicklung, Test und Administration wird jedoch eine gesonderte Admin-/Developer View vorgesehen.

Diese dient insbesondere dazu, fachliche und später technische Entscheidungen nachvollziehen zu können, ohne die reguläre Nutzung mit interner Komplexität zu belasten.

Die Diagnoseansicht soll perspektivisch unter anderem Einblick geben in:

  • Threads und Thread-Kandidaten,
  • Reflection-Space-Zuordnungen,
  • Konsolidierungsentscheidungen,
  • Memory-Provenance,
  • Confidence und Unsicherheit,
  • Hypothesen,
  • Context-Builder-Ergebnisse,
  • verwendete Wissensquellen,
  • Strukturänderungen.

Der Zugriff ist rollenbasiert und nicht für reguläre Nutzer vorgesehen.

Dieses Prinzip ist fachlich bereits entschieden; genaue UI, Berechtigungen und technische Implementierung werden später spezifiziert.

2.8 Schutz vor Übervereinfachung

Die Zielarchitektur folgt ausdrücklich nicht dem Prinzip, den internen Kern möglichst klein oder einfach zu halten.

Ziel ist vielmehr:

maximale Nutzereinfachheit bei ausreichender interner Intelligenz und Differenzierung.

Daraus folgt für den Konzeptdialog:

  • Fachliche Komplexität wird nicht allein deshalb entfernt, weil sie technisch unbequem ist.
  • Interne Modelle dürfen komplex sein, wenn sie zur langfristigen Produktfähigkeit erforderlich sind.
  • Die Benutzeroberfläche abstrahiert interne Komplexität.
  • Automatisierung und KI-gestützte Strukturierung sollen Verwaltungsaufwand vom Nutzer fernhalten.
  • Vor jeder größeren Vereinfachung ist ein Capability-Check durchzuführen.

Capability-Check vor Modellvereinfachungen

Vor einer strukturellen Vereinfachung wird geprüft:

  1. Welche bereits beschlossenen Anforderungen benötigen die Struktur?
  2. Welche später vorgesehenen Fähigkeiten könnten betroffen sein?
  3. Welche Integrationen hängen davon ab?
  4. Welche Langzeitfunktionen wie Memory, Self Model, Threading, Provenance oder Konsolidierung würden eingeschränkt?
  5. Ist die Vereinfachung reversibel?
  6. Kann die wahrgenommene Komplexität stattdessen auf UX-Ebene reduziert werden?

Erst wenn diese Prüfung keine relevanten Funktionsverluste zeigt, soll eine interne Vereinfachung vorgenommen werden.

3. Vorgeschlagene Repository-Struktur

kansho/
│
├── README.md
├── docs/
│   ├── 00_governance/
│   │   ├── 00_documentation_principles.md
│   │   ├── 01_glossary.md
│   │   └── 02_decision_log.md
│   │
│   ├── 01_product/
│   │   ├── 01_product_vision.md
│   │   ├── 02_product_identity.md
│   │   ├── 03_product_principles.md
│   │   ├── 04_scope_and_non_goals.md
│   │   └── 05_jinkendo_product_boundaries.md
│   │
│   ├── 02_users_and_context/
│   │   ├── 01_target_users.md
│   │   ├── 02_reflection_contexts.md
│   │   ├── 03_reflection_spaces.md
│   │   ├── 04_usage_situations.md
│   │   └── 05_lifecycle_and_long_term_use.md
│   │
│   ├── 03_dialogue/
│   │   ├── 01_dialogue_model.md
│   │   ├── 02_dialogue_entry.md
│   │   ├── 03_guided_reflection.md
│   │   ├── 04_threads_and_branching.md
│   │   ├── 05_dialogue_closure.md
│   │   └── 06_conversation_safety_and_boundaries.md
│   │
│   ├── 04_memory/
│   │   ├── 01_memory_architecture.md
│   │   ├── 02_working_context.md
│   │   ├── 03_thread_memory.md
│   │   ├── 04_episodic_memory.md
│   │   ├── 05_self_model.md
│   │   ├── 06_writing_profile.md
│   │   ├── 07_temporal_memory.md
│   │   ├── 08_conflicts_forgetting_and_correction.md
│   │   └── 09_context_builder.md
│   │
│   ├── 05_reflection_intelligence/
│   │   ├── 01_reflection_model.md
│   │   ├── 02_observation_interpretation_hypothesis.md
│   │   ├── 03_reflection_frontiers.md
│   │   ├── 04_pattern_detection.md
│   │   ├── 05_values_and_inner_alignment.md
│   │   └── 06_longitudinal_development.md
│   │
│   ├── 06_journaling/
│   │   ├── 01_journal_model.md
│   │   ├── 02_daily_reflection.md
│   │   ├── 03_entry_generation.md
│   │   ├── 04_personal_writing_style.md
│   │   ├── 05_media_and_metadata.md
│   │   ├── 06_search_and_recall.md
│   │   └── 07_review_and_retrospective.md
│   │
│   ├── 07_mindfulness_and_meditation/
│   │   ├── 01_mindfulness_concept.md
│   │   ├── 02_meditation_concept.md
│   │   ├── 03_guided_meditations.md
│   │   ├── 04_contextual_micro_interventions.md
│   │   └── 05_post_meditation_reflection.md
│   │
│   ├── 08_outputs_and_actions/
│   │   ├── 01_reflection_outputs.md
│   │   ├── 02_journal_entries.md
│   │   ├── 03_reflection_memories.md
│   │   ├── 04_knowledge_deltas.md
│   │   ├── 05_action_candidates.md
│   │   └── 06_confirmation_and_human_in_the_loop.md
│   │
│   ├── 09_integrations/
│   │   ├── 01_integration_principles.md
│   │   ├── 02_mindnet_integration.md
│   │   ├── 03_obsidian_integration.md
│   │   ├── 04_kairo_integration.md
│   │   ├── 05_mitai_integration.md
│   │   ├── 06_shinkan_integration.md
│   │   └── 07_shared_jinkendo_services.md
│   │
│   ├── 10_ai_architecture/
│   │   ├── 01_ai_architecture_overview.md
│   │   ├── 02_agent_roles.md
│   │   ├── 03_prompt_architecture.md
│   │   ├── 04_retrieval_strategy.md
│   │   ├── 05_memory_write_policy.md
│   │   ├── 06_model_routing.md
│   │   ├── 07_local_vs_cloud_ai.md
│   │   └── 08_evaluation_and_quality.md
│   │
│   ├── 11_data_architecture/
│   │   ├── 01_domain_model.md
│   │   ├── 02_dialogue_data_model.md
│   │   ├── 03_memory_data_model.md
│   │   ├── 04_reflection_space_model.md
│   │   ├── 05_identity_and_profile_model.md
│   │   ├── 06_versioning_and_provenance.md
│   │   └── 07_retention_and_deletion.md
│   │
│   ├── 12_ux/
│   │   ├── 01_experience_principles.md
│   │   ├── 02_mobile_first.md
│   │   ├── 03_home_and_entry_points.md
│   │   ├── 04_conversation_ui.md
│   │   ├── 05_journal_ui.md
│   │   ├── 06_reflection_history.md
│   │   ├── 07_desktop_experience.md
│   │   ├── 08_accessibility.md
│   │   └── 09_admin_developer_view.md
│   │
│   ├── 13_voice_and_media/
│   │   ├── 01_voice_interaction.md
│   │   ├── 02_transcription.md
│   │   ├── 03_audio_capture.md
│   │   ├── 04_text_audio_switching.md
│   │   └── 05_media_handling.md
│   │
│   ├── 14_pwa_and_offline/
│   │   ├── 01_pwa_architecture.md
│   │   ├── 02_offline_capabilities.md
│   │   ├── 03_local_storage.md
│   │   ├── 04_sync_strategy.md
│   │   ├── 05_conflict_resolution.md
│   │   └── 06_notifications_and_background_behaviour.md
│   │
│   ├── 15_privacy_security_safety/
│   │   ├── 01_privacy_principles.md
│   │   ├── 02_sensitive_personal_data.md
│   │   ├── 03_encryption_and_access.md
│   │   ├── 04_memory_transparency.md
│   │   ├── 05_export_delete_and_portability.md
│   │   ├── 06_ai_safety_boundaries.md
│   │   ├── 07_crisis_and_high_risk_scenarios.md
│   │   └── 08_roles_and_permissions.md
│   │
│   ├── 16_product_delivery/
│   │   ├── 01_mvp_definition.md
│   │   ├── 02_release_slices.md
│   │   ├── 03_dependencies.md
│   │   ├── 04_test_strategy.md
│   │   └── 05_acceptance_criteria.md
│   │
│   └── 17_research/
│       ├── 01_market_landscape.md
│       ├── 02_day_one_benchmark.md
│       ├── 03_ai_journaling_benchmark.md
│       ├── 04_meditation_benchmark.md
│       └── 05_research_evidence.md
│
└── decisions/
    └── ADR-xxxx-*.md

Die genaue Ordnerstruktur kann später vereinfacht werden. Inhaltlich sollte die Trennung jedoch erhalten bleiben.

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:

  • 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:

  • 01_product_vision.md
  • 02_product_identity.md
  • 03_product_principles.md
  • 04_scope_and_non_goals.md
  • 05_jinkendo_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:

  • 01_target_users.md
  • 04_usage_situations.md
  • 05_lifecycle_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.

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:

  • 02_reflection_contexts.md
  • 03_reflection_spaces.md
  • 04_reflection_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:

  • 02_dialogue_entry.md
  • 03_home_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:

  • 01_dialogue_model.md
  • 03_guided_reflection.md
  • 01_reflection_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:

  • 04_threads_and_branching.md
  • 02_dialogue_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:

  • 05_dialogue_closure.md
  • 01_reflection_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:

  • 01_memory_architecture.md
  • 02_working_context.md
  • 03_thread_memory.md
  • 04_episodic_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:

  • 05_self_model.md
  • 05_values_and_inner_alignment.md
  • 05_identity_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:

  • 06_writing_profile.md
  • 04_personal_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:

  • 07_temporal_memory.md
  • 08_conflicts_forgetting_and_correction.md
  • 06_versioning_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:

  • 09_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:

  • 02_observation_interpretation_hypothesis.md
  • 06_versioning_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:

  • 03_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:

  • 04_pattern_detection.md
  • 06_longitudinal_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:

  • 01_reflection_outputs.md
  • 02_journal_entries.md
  • 03_reflection_memories.md
  • 04_knowledge_deltas.md
  • 05_action_candidates.md
  • 06_confirmation_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 Day-One-artigen Funktionen werden benötigt?
  • Welche Medien?
  • Welche Metadaten?
  • Welche Timeline?
  • Welche Suche?
  • Welche Rückblicke?
  • Welche automatisch erzeugten Inhalte?
  • Wie viel Nachbearbeitung durch den Nutzer?

Zieldateien:

  • gesamter Ordner 06_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:

  • 01_mindfulness_concept.md
  • 04_contextual_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:

  • 02_meditation_concept.md
  • 03_guided_meditations.md
  • 05_post_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:

  • 02_mindnet_integration.md
  • 03_obsidian_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:

  • 04_kairo_integration.md
  • 05_mitai_integration.md
  • 06_shinkan_integration.md
  • 01_integration_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 10_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 11_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:

  • 01_experience_principles.md
  • 02_mobile_first.md
  • 03_home_and_entry_points.md
  • 04_conversation_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:

  • 07_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 13_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 14_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:

  • 01_privacy_principles.md
  • 02_sensitive_personal_data.md
  • 03_encryption_and_access.md
  • 05_export_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:

  • 04_memory_transparency.md

H3. Safety Boundaries

Ziel:

Grenzen bei psychisch belastenden, medizinischen oder anderweitig hochriskanten Themen definieren.

Zieldateien:

  • 06_ai_safety_boundaries.md
  • 07_crisis_and_high_risk_scenarios.md
  • 06_conversation_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:

  1. Reflexionsraum auswählen oder erkennen,
  2. kontextbezogenes Gespräch starten,
  3. Dialog führen,
  4. Thread Memory erzeugen,
  5. Tagebucheintrag generieren,
  6. Nutzer bestätigt,
  7. Eintrag nach Obsidian überführen,
  8. Reflection Memory in mindnet schreiben.

Dies ist noch keine endgültige MVP-Entscheidung.

Zieldateien:

  • gesamter Ordner 16_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 17_research/

5. Empfohlene Reihenfolge des weiteren Interviews

Die unmittelbar nächste Sequenz sollte lauten:

  1. Reflection Spaces
  2. typische Nutzungssituationen
  3. Gesprächseinstieg
  4. Dialogmethodik
  5. Threads und Branching
  6. Dialogabschluss und Outputs
  7. Memory Architecture
  8. Self Model
  9. Writing Profile
  10. Context Builder
  11. Reflection Frontiers
  12. Journaling
  13. Achtsamkeit
  14. Meditation
  15. Integrationen
  16. AI Architecture
  17. Mobile UX / Voice
  18. Offline
  19. Privacy / Safety
  20. 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. Fortschrittsstatus zum Start

Themenbereich Status
Produktvision begonnen / bereits relativ klar
Produktidentität weitgehend entschieden
Produktgrenzen zu Jinkendo weitgehend entschieden
Reflection Spaces in Bearbeitung; Grundmodell und Entry-Logik teilweise entschieden
Dialogmodell erste Leitplanken vorhanden
Threads Grundidee vorhanden
Memory Architecture erstes Schichtenmodell vorhanden
mindnet-Rolle Grundrichtung vorhanden
Self Model erste Prinzipien vorhanden
Writing Profile erste Prinzipien vorhanden
Reflection Frontiers Konzeptidee vorhanden
Journaling Anforderungen grob
Meditation nur grob
Achtsamkeit nur grob
UX technische Leitplanken vorhanden
Voice/Transkription Anforderung vorhanden
Offline Anforderung vorhanden
Integrationen Produktgrenzen vorhanden, technische Verträge offen
AI Architecture offen
Data Architecture offen
Privacy/Safety offen
MVP offen

9. Nächster Interviewblock

Der nächste konzeptionelle Block ist:

Reflection Spaces – fachliche Mindestlogik

Bereits entschieden:

  • Kanshō soll die interne Strukturierung weitgehend im Hintergrund übernehmen.
  • Der Nutzer soll nicht zum Verwalter von Threads und Spaces werden.
  • Die KI darf neue Strukturen erkennen, vorschlagen und abhängig vom konfigurierten Autonomiegrad selbständig anlegen oder konsolidieren.
  • Die normale Oberfläche zeigt nur relevante und kuratierte Strukturen.
  • Eine gesonderte Admin-/Developer View macht interne Strukturen für Entwicklung, Test und Administration sichtbar.
  • Diese Diagnoseansicht ist rollenbeschränkt.
  • Ein Reflection Space ist kein bloßer Ablageort, sondern eine laufend aktualisierte Sicht auf einen zusammenhängenden persönlichen Denk- und Erfahrungsraum.
  • Ein Reflection Space soll Orientierung, Fortsetzung, offene Fragen, Historie und Entwicklung unterstützen.
  • Der aktuelle Zustand eines Reflection Space muss auf zugrunde liegende Quellen zurückführbar sein.

Als Nächstes zu klären:

  1. Welche Informationen müssen in der aktuellen Sicht eines Reflection Space zwingend enthalten sein?
  2. Welche Informationen sollen nur bei Bedarf sichtbar werden?
  3. Welche Elemente sind immer menschlich lesbar und welche dürfen rein intern bleiben?
  4. Wie stark soll die aktuelle Sicht verdichten, ohne relevante Nuancen zu verlieren?
  5. Wie werden widersprüchliche oder noch ungeklärte Erkenntnisse in dieser Sicht dargestellt?