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# Mindnet Fachliche Architektur
**Version:** 2.0 • **Datum:** 2025-11-09 • **Autor:** Fachkonzept (gemeinsam mit Owner)
# Mindnet Fachliche Architektur (Stand: 2025-11-17)
> Dieses Dokument beschreibt **was** Mindnet fachlich tut und **warum** mit Fokus auf die Erzeugung und Nutzung von **Edges** (Kanten) zwischen Notizen/Chunks. Die technische Umsetzung (Module, Flags, Schemas) wird nur dort angerissen, wo es zum Verständnis nötig ist und im technischen Dokument detailliert.
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## 0. Zweck dieses Dokuments
Dieses Dokument beschreibt **Fachdomäne, Funktionsräume, Prozesse und Regeln** von *mindnet*. Es ergänzt die technische Architektur und macht die ursprünglichen Ziele, Designentscheidungen, AntiPatterns und Umsetzungsstrategien explizit nachvollziehbar.
## 0) Zielbild & Grundprinzip
Mindnet wandelt Obsidian-Markdown-Notizen in einen **Graph aus Punkten und Kanten** um.
Die drei zentralen Artefakt-Sammlungen lauten:
- `mindnet_notes` genau **eine** Note pro Markdown-Datei (Metadaten & Hashes)
- `mindnet_chunks` semantische Teilstücke einer Note (Fenster/„Chunks“)
- `mindnet_edges` gerichtete Beziehungen zwischen Knoten (Chunks/Notes)
Die Import-Pipeline erzeugt diese Artefakte **deterministisch** und **idempotent** (erneute Läufe überschreiben konsistent statt zu duplizieren). Die Import-Schritte sind: *parse → chunk → edge → upsert*. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
---
## 1. Vision & Leitplanken
- **Essenz bewahren:** Entscheidungen, Erlebnisse, Werte, Prinzipien und Konditionierungen so strukturieren, dass sie später erklärbar rekonstruiert werden können.
- **Antworten im eigenen Stil:** Ergebnisse sollen die Persönlichkeit des Owners widerspiegeln (Sprache: **Deutsch**).
- **Vertraulichkeit:** Aktuell einheitlich, aber mit **Stufen** (public/internal/sensitive) erweiterbar.
- **Zeitliche Priorisierung:** Standard: jüngere Inhalte leichter gewichten; Ausnahmen konfigurierbar.
- **Lokal zuerst**, später skalierbar.
## 1) Notizen & Chunks (fachliche Perspektive)
### 1.1 Notiz (Note)
- Repräsentiert eine fachliche Einheit (z. B. *„Vector DB Basics“*, *„KI-Projekt“*).
- Trägt Eigenschaften (Titel, Typ, Zeitstempel, optionale Policies).
- **Typ** (*type*) steuert u. a. Chunk-Profil und Default-Relationen (siehe §4).
- **retriever_weight** und **chunk_profile** werden systematisch an Note **und** Chunks gespiegelt, damit der Retriever beides nutzen kann. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
### 1.2 Chunk
- Ausschnitt/Textfenster aus der Note, als eigenständiger Such-Anker.
- Jeder Chunk gehört **genau einer** Note.
- Chunks bilden eine Sequenz (1…N) das ermöglicht *next/prev*.
> **Wichtig:** Chunking-Profile (short/medium/long) kommen aus `types.yaml` (per Note-Typ), können aber lokal überschrieben werden. Die effektiven Werte werden bei der Payload-Erzeugung bestimmt. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
---
## 2. Fachliches Datenmodell
### 2.1 Kernobjekte
- **Note**: Eintrag im Wissensnetz (z.B. Konzept, Projekt, Erfahrung, Ereignis, Aufgabe).
- **Chunk**: semantischer Abschnitt einer Note (Antwortbaustein).
- **Edge**: gerichtete Beziehung zwischen Notes/Chunks (mit Typ, Gewicht, Quelle).
- **Run**: Importlauf (Audit).
- **Config**: aktive Regel und Typkonfigurationen.
## 2) Edges fachliche Typen & Bedeutung
### 2.2 Typen & Semantik (Auszug)
- `concept`: Begriff/These/Prinzip.
- `experience`: Erlebnis/Beobachtung (zeitlich verankert).
- `project`: Vorhaben mit Zielen/Abhängigkeiten.
- `task`: Arbeitseinheit.
- (erweiterbar: `event`, `decision`, `person`, `place`, `quote` …)
Edges kodieren Beziehungen. Sie sind **gerichtet** und werden in `mindnet_edges` gespeichert.
### 2.3 Relationen (fachlich)
- `references`: verweist inhaltlich auf …
- `related_to`: thematische Nähe/Assoziation.
- `depends_on`: fachliche/kausale Abhängigkeit.
- `belongs_to`: Zugehörigkeit (Teilvon, Kapitelzu).
- `derived_from`: abgeleitet (z.B. Schluss aus Erfahrung).
- `inspired_by`: Impuls/Idee aus Quelle.
- `supports` / `contradicts`: argumentative Beziehung.
### 2.1 Struktur-Kanten
- **belongs_to**: *Chunk → Note* (Zuordnung)
- **next / prev**: Kettenbeziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Chunks derselben Note
→ ermöglichen „lineares Weiterlesen“ oder Kontextpfade in Antworten.
Diese Kanten entstehen immer, unabhängig von Inhalten. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
### 2.2 Inhalts-Kanten (explizit)
- **references (chunk-scope)**: aus dem Textfenster des Chunks extrahierte Links.
Standardquelle: **Wikilinks** `[[…]]` einschließlich Varianten `[[id#anchor]]`, `[[id|label]]`.
→ Mindnet reduziert robust auf die Ziel-ID (Titel/ID-Normalisierung). :contentReference[oaicite:4]{index=4}
- **Explizite Inline-Relationen**: im Fließtext notierte Relationen, z. B.:
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
→ werden als Relation **similar_to** mit hoher Confidence materialisiert; *rule_id* `inline:rel`.
(Diese Form ist besonders kompakt in Obsidian editierbar.)
- **Callout-Edges** (optional):
> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
→ erzeugt mehrere **related_to**-Kanten aus einer Zeile; *rule_id* `callout:edge`.
(Für kuratierte, sichtbare Linklisten am Notizende.)
> Alle expliziten Quellen (Wikilink, Inline-Rel, Callout) sind **gleichwertige Primärbelege** und werden als *provenance=explicit* geführt. Wo zutreffend, tragen Edges *rule_id* wie `explicit:wikilink`, `inline:rel`, `callout:edge`. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
### 2.3 Typ-basierte Default-Kanten (regelbasiert)
Jede Note hat einen *Typ* (z. B. `concept`, `project`, `profile`). In `config/types.yaml` definieren wir pro Typ **edge_defaults**, z. B.:
- `concept`: `["references","related_to"]`
- `project`: `["references","depends_on"]`
Regel: **Für jede gefundene explizite Referenz** (s. o.) werden **zusätzliche** Edges nach diesen Defaults erzeugt. Beispiel: Ein *project* mit `edge_defaults=["depends_on"]` erzeugt zu *jedem* explizit referenzierten Ziel **zusätzlich** eine `depends_on`-Kante.
Diese Kanten tragen *provenance=rule* und eine **rule_id** der Form
`edge_defaults:{note_type}:{relation}` (z. B. `edge_defaults:project:depends_on`). :contentReference[oaicite:6]{index=6}
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## 3. Funktionsräume
1. **Kurativer Raum**
- Schreiben/Überarbeiten von Notizen (Obsidian Templates, FrontmatterGuides).
- Plausibilisierung: Pflichtfelder, Dublettencheck, Warnungen (z.B. fehlende Relationen).
## 3) Edge-Payload Felder & Semantik
2. **Graphischer Raum**
- Relationen setzen (declared), Vorschläge prüfen (inferred).
- SubgraphExplorer je Frage/Entscheidung.
Jede Kante hat mindestens:
3. **AntwortRaum**
- QueryTypen: *Faktenabruf*, *Erlebnisbasiert erklären*, *Planung/Entscheidung begründen*.
- Erklärpfad: Chunks → Kanten → Zeitfaktoren → Typgewichte.
- `kind` Beziehungsart *(belongs_to, next, prev, references, related_to, depends_on, similar_to, …)*
- `scope` `"chunk"` (Standard) oder `"note"` (optional für Backlinks/Note-Scope)
- `source_id`, `target_id` Quell-/Ziel-Knoten (Chunk- oder Note-ID)
- `note_id` **Owner-Note** (die Note, aus der die Kante stammt; dient der schnellen Löschung/Filterung)
4. **GovernanceRaum**
- Sichtbarkeit/ACL, Qualitätsflags, ReviewQueues.
- Versionsjournal, ImportRuns, ConfigHistorie.
Erweiterte/abgeleitete Felder (V2-Superset):
- `provenance` `"explicit"` (Wikilink/Inline/Callout) oder `"rule"` (Typ-Defaults)
- `rule_id` maschinenlesbare Regelquelle, z. B.
- `explicit:wikilink`, `inline:rel`, `callout:edge`
- `edge_defaults:{note_type}:{relation}`
- `confidence` 0.01.0; Heuristik, z. B. `1.0` für Wikilinks/Backlinks, `0.95` für `inline:rel`, `0.7` für Typ-Defaults.
**Dedup-Schlüssel** (fachlich): Gleichlautende `(source_id, target_id, kind, scope, rule_id)` werden nicht mehrfach geschrieben. :contentReference[oaicite:7]{index=7}
---
## 4. Fachliche Regeln
### 4.1 FrontmatterSchema (Mindeststandard)
```yaml
id: "{deterministic}"
title: "…"
type: "concept|experience|project|task|…"
created: "YYYY-MM-DD"
modified: "YYYY-MM-DD"
visibility: "internal" # default
retriever_weight: null # optional override
chunk_profile: null # optional override
tags: ["…"]
edge_hints:
- relation: references
target: "note-id-or-path"
- relation: depends_on
target: "…"
```
## 4) Typ-Registry (`config/types.yaml`)
### 4.2 Typregeln (aus types.yaml)
- `chunk_profile`, `retriever_weight`, `edge_defaults` werden je Typ **automatisch** angewandt.
- Aus `edge_defaults` abgeleitete Kanten werden **persistiert** (`source='rule'`).
### 4.1 Zweck
- Steuert **Chunking-Profile** (`short|medium|long`) **pro Typ**
- Liefert **retriever_weight** (Note-/Chunk-Gewichtung im Ranking) **pro Typ**
- Definiert **edge_defaults** je Typ (s. o.)
### 4.3 Zeitgewichtung
- Default: **Exponential Decay** mit globalem λ; Override per `time_weight_override` möglich.
- Erlebnisse (`experience`) erhalten standardmäßig leicht höheren **BaseImpact** im Score, um Persönlichkeit abzubilden.
Der Importer lädt die Registry aus `MINDNET_TYPES_FILE` oder nutzt Fallbacks. **Frontmatter-Overrides** (z. B. `retriever_weight`) werden respektiert; am Ende schreibt der Importer die **effektiven** Werte zuverlässig in Note- und Chunk-Payload. :contentReference[oaicite:8]{index=8}
### 4.4 Qualitätsregeln
- Jede Note soll **mind. eine Relation** besitzen.
- **Konflikte** (contradicts) werden nicht gefiltert, sondern sichtbar gemacht (mit Hinweis).
- **Sichtbarkeit**: Antworten aus `sensitive` nur bei expliziter Freigabe.
### 4.2 Beispiel (auslieferungsnah)
version: 1.0
types:
concept:
chunk_profile: medium
edge_defaults: ["references", "related_to"]
retriever_weight: 0.35
project:
chunk_profile: long
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
retriever_weight: 0.97
profile:
chunk_profile: long
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
retriever_weight: 0.66
**Auflösung im Importer**
- `effective_chunk_profile(note_type, registry)``"short|medium|long"|None`
- `effective_retriever_weight(note_type, registry)``float|None`
- Ergebnis wird in `note_payload` **und** `chunk_payloads` gespiegelt. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
---
## 5. Use Cases (repräsentativ)
1. **„Warum habe ich 2019 X entschieden?“**
- Abfrage auf `decision` + temporale Nachbarschaft zu `experience`/`principle`.
- Ausgabe mit Erklärpfad: *Erlebnis → Prinzip → Projekt → Entscheidung*.
## 5) Wie entstehen Edges aus Markdown?
2. **„Plane ein Trainingsprogramm“**
- Query kombiniert Konzepte/Erfahrungen/Projekte → GraphWalk + Typgewichtung, priorisiert jüngere Erkenntnisse.
### 5.1 Quelle „Wikilinks“ (Primärfall)
- Parser extrahiert alle `[[…]]` (Label/Anker werden auf die Ziel-ID reduziert).
- Pro Fund entsteht **eine** `references`-Kante (Chunk-Scope).
- Zusätzlich: Typ-Defaults (z. B. `depends_on`, `related_to`) pro Ziel. :contentReference[oaicite:10]{index=10}
3. **„Welche Ereignisse haben mein Leitbild geprägt?“**
- Subgraph über `derived_from`/`inspired_by` Ketten + ZeitachsenVisualisierung.
### 5.2 Quelle „Inline-Relation“ (Optional, kompakt)
- Im Fließtext markierte Relation, z. B.:
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
- Erzeugt `similar_to`-Kanten; *rule_id* `inline:rel`; `confidence≈0.95`.
- Geeignet für sparsame, gut lesbare Referenzierung. (Erfassung in der Chunk-Window-Analyse.) :contentReference[oaicite:11]{index=11}
### 5.3 Quelle „Callout-Edges“ (Optional, kuratiert)
- Klar sichtbare, redaktionell gepflegte Liste am Ende einer Note:
> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
- Erzeugt je Ziel eine `related_to`-Kante; *rule_id* `callout:edge`.
- Eignet sich für „Leselisten“ und „Siehe auch“. (Zählung als *callout_total* in Reports, wo vorhanden.) :contentReference[oaicite:12]{index=12}
### 5.4 Struktur-Kanten
- `belongs_to` pro Chunk
- `next/prev` aus Nachbarbezug (aus Chunk-Sequenz/Neighbors) :contentReference[oaicite:13]{index=13}
> **Hinweis zu Note-Scope:** Optional können zusätzlich Note-weite *references/backlinks* aus der Gesamtheit aller Chunk-Funde abgeleitet werden (Konfig-Flag/ENV). Das ist für globale Graph-Analysen nützlich, aber im Retrieval seltener erforderlich. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
---
## 6. AntiPatterns (vermeiden)
- **Edges ohne Relation** („DotKanten“) verhindern jede sinnvolle Auswertung.
- **Nur VektorSuche** ohne Graph / Zeitfaktor verfälscht Persönlichkeit.
- **Freies TagChaos** ohne Typregeln mindert Reproduzierbarkeit.
- **Heimliche Workarounds** (z.B. Felder mit Mehrdeutigkeit) erschweren spätere Automatisierung.
## 6) Confidence & Provenance wozu?
Der Retriever kann Edges gewichten:
- **provenance**: *explicit* > *rule*
- **confidence**: numerische Feinsteuerung (z. B. Inline-Relation etwas höher, Defaults etwas niedriger)
- **retriever_weight (Note/Chunk)**: skaliert die Relevanz des gesamten Knotens
Eine typische Gewichtung (konfigurierbar) ist:
explicit: 1.0, rule: 0.8, default_resolved: 0.6, default: 0.2
Damit bevorzugt der Graph **kuratiertes Wissen** (explizit notierte Links) vor „erweiterten“ Default-Ableitungen. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
---
## 7. Umsetzungsstrategie & Roadmap
### Phase 1 (Jetzt)
- PflichtFrontmatter, deterministische IDs, Ingestion v2 (Chunks/Edges **persistiert**).
- types.yaml + retrieval.yaml livefähig; ImportRunAudit.
- Tests (Parser/Chunker/EdgeRules), Regression auf ChunkMengen.
## 7) Semantik ausgewählter `kind`-Werte
### Phase 2
- HybridRetrieval mit GraphBoosts, ExplainTraces in API.
- SubgraphExplorer, GovernanceViews (ReviewQueues).
- `references` „Nutzt/erwähnt“; neutral, aber stützend für Kontext.
- `related_to` Ähnlichkeit/Verwandtschaft (symmetrisch interpretierbar).
- `similar_to` noch engere Ähnlichkeit; oft aus Inline-Rel (bewusst gesetzt).
- `depends_on` fachliche Abhängigkeit (z. B. „Projekt X hängt von Y ab“).
- `belongs_to`, `next`, `prev` Struktur.
### Phase 3
- MLgestützte EdgeVorschläge, temporale Graphanalysen, ReasoningChains.
- ACL/SharingModelle, Export/ArchivPipelines.
> Symmetrische Relationen (z. B. `related_to`, `similar_to`) können **explizit** nur einseitig notiert sein, aber im Retriever beidseitig interpretiert werden (z. B. Query-Zeit-Expansion), um Redundanz im Vault zu vermeiden. :contentReference[oaicite:16]{index=16}
---
## 8. BeispielKonfigurationen
### 8.1 types.yaml (Beispiel wie technisch)
```yaml
version: 1.0
types:
concept:
chunk_profile: medium
edge_defaults: ["references", "related_to"]
retriever_weight: 0.33
task:
chunk_profile: short
edge_defaults: ["depends_on", "belongs_to"]
retriever_weight: 0.8
experience:
chunk_profile: medium
edge_defaults: ["derived_from", "inspired_by"]
retriever_weight: 0.9
project:
chunk_profile: long
edge_defaults: ["references", "depends_on"]
retriever_weight: 0.95
```
## 8) Frontmatter-Eigenschaften Rolle & Empfehlung
### 8.2 retrieval.yaml
```yaml
relation_weights:
references: 1.0
related_to: 0.6
depends_on: 1.2
belongs_to: 0.8
derived_from: 1.1
inspired_by: 0.8
supports: 1.0
contradicts: -0.9
mixing:
alpha: 0.45
beta: 0.25
gamma: 0.20
delta: 0.07
epsilon: 0.03
time_decay:
lambda: 0.0025
```
Frontmatter-Eigenschaften (Properties) bleiben **minimiert**:
- **type** steuert Typ-Defaults via Registry (Pflicht für differenziertes Verhalten).
- **retriever_weight** *(optional)* kann typbasierte Defaults überschreiben.
- **chunk_profile** *(optional)* kann typbasierte Defaults überschreiben.
- **links** *(optional, Bestandskompatibilität)* wenn vorhanden (z. B. `depends_on: …`), können sie als explizite Kanten materialisiert werden; die Pflege in freiem Text (Inline/Callout) ist jedoch **benutzerfreundlicher** und weniger fehleranfällig.
Empfehlung: **Links primär über Text (Wikilink/Inline/Callout) pflegen**, nicht als Properties. Die Registry regelt Standards; Properties dienen nur gezielten Ausnahmen. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
---
## 9. Governance & Nachvollziehbarkeit
- **Decision Log** (ADRähnlich): jedes Regel/SchemaUpdate mit Begründung.
- **ImportProtokolle** versioniert, inkl. geänderter Dateien, Chunk/EdgeZahlen.
- **Explainability Standard** in jeder Antwort.
## 9) Lösch-/Update-Garantien (Idempotenz)
- Jede Note hat einen stabilen **note_id** (Frontmatter/Hash).
- Vor einem Upsert können *alte Chunks/Edges einer Note* gefiltert gelöscht werden (`note_id`-Filter) das hält Collections sauber bei Re-Imports.
- Es gibt Abkürzungen für „fehlertolerante Rebuilds“: *Existenz-Checks* statt Full-Scan. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
---
## Anhang A: Glossar
- **ChunkProfil**: Regelset zur Textteilung.
- **RuleEdge**: automatisch erzeugte Kante auf Basis von Typregeln.
- **Declared Edge**: explizit gesetzte Kante aus der Quelle.
## 10) Beispiel Von Markdown zu Kanten
**Markdown (Auszug)**
# Relations Showcase
rel: similar_to [[Vector DB Basics]]
[[Embeddings 101]]
> [!edge] related_to: [[Vector DB Basics]] [[Embeddings 101]]
**Ergebnis (fachlich)**
- `references(Chunk→Vector DB Basics)` + `references(Chunk→Embeddings 101)`
- `similar_to(Chunk→Vector DB Basics)` mit `rule_id=inline:rel`, `confidence≈0.95`
- `related_to(Chunk→Vector DB Basics)` und `related_to(Chunk→Embeddings 101)`
via Callout; `rule_id=callout:edge`
- Zusätzliche **Typ-Defaults** je Quell-Typ, z. B. `edge_defaults:concept:related_to` → weitere `related_to`-Kanten
*Strukturkanten* (`belongs_to`, `next/prev`) fallen wie üblich an. (Die tatsächlichen Zähllogiken erscheinen im Import-Report/Smoke-Tests.) :contentReference[oaicite:19]{index=19}
---
## 11) Abfrage-Implikationen (fachlich)
Retriever und Query-Layer berücksichtigen:
1) **Knoten-Gewicht** (`retriever_weight`) aus Typ/Property (Note & Chunk).
2) **Edge-Provenance/Confidence** explizit > regelbasiert; höhere Confidence bevorzugt.
3) **Edge-Topologie** z. B. 1-Hop-Nachbarschaft, Sequenzpfade (`next/prev`), Backlinks (optional).
4) **Policy-Filter** Privacy, Tags, Created usw. via Payload-Indizes.
Die Abfrage kann so z. B. Ergebnisse bevorzugen, die **explizit** in einem *Projekt* als `depends_on` genannt sind und nur nachrangig solche, die „typbedingt“ (`edge_defaults`) ähnlich/abhängig sind. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
---
## 12) Qualitäts- und Testkriterien (fachlich)
- **Keine Duplikate** gleicher `(src, relation, dst)` in der Collectionsicht (Dedup).
- **Explizite Links** werden vollständig materialisiert (*explicit_total*).
- **Typ-Defaults** ergänzen, aber überdecken nicht Counts bleiben plausibel (*defaults_total*).
- **Inline/Callout** werden separat quantifiziert (*inline_total*, *callout_total*), damit Redaktionen ihre Pflegewirkung beobachten können. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
---
## 13) Praxisempfehlungen für den Vault
1) **Wikilinks** überall, wo eine inhaltliche Nennung stattfindet.
2) Für **gezielte Relationen** (Ähnlichkeit/Abhängigkeit) kurze **Inline-Rel**-Zeilen; z. B.:
rel: similar_to [[X]]
rel: related_to [[Y]] [[Z]]
3) Am Notizende **Callout-Edges** für kuratierte Überblicksblöcke:
> [!edge] related_to: [[X]] [[Y]]
4) **Properties** schlank halten: mindestens `type`, optional `retriever_weight`/`chunk_profile`.
5) **types.yaml** pflegen (zentrale Governance): *Welche Typen gibt es? Welche Default-Relationen sind fachlich sinnvoll?*
6) **Regelmäßige Smoke-Tests/Reports** prüfen die Kanten-Counts und Provenance-Verteilung. :contentReference[oaicite:22]{index=22}
---
## 14) Referenzen (Projektdateien & Leitlinien)
- Import-Pipeline & Registry-Auflösung (Importer, Flags, Idempotenz): `scripts/import_markdown.py`. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
- Robuste Kantenbildung (Wikilinks, Struktur, optionale Note-Scope): `app/core/derive_edges.py` (v1.4+). :contentReference[oaicite:24]{index=24}
- V2-Edge-Superset (Provenance, rule_id, Confidence, Typ-Defaults): `app/core/edges.py` (v2.0+). :contentReference[oaicite:25]{index=25}
- Typ-Registry laden/auflösen (Fallbacks, Effektivwerte): Import-Helper / *Type-Registry*-Hilfsfunktionen. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
- Test-/Playbook-Leitplanken (Policies, KPIs, Roadmap): *Implementation Playbook*. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
---
## 15) Anhang Mini-Beispiel einer Projekt-Note (verkürzt)
---
id: 20251110-ki-trainerassistent-projekt-56d2aa
title: KI Trainerassistent (Projekt)
type: project
retriever_weight: 1.0 # optional Override
chunk_profile: default # optional Override
---
# KI Trainerassistent (Projekt)
Wir nutzen [[Qdrant Vektordatenbank]] und [[Ollama LLM]] …
rel: depends_on [[Qdrant Vektordatenbank]]
rel: related_to [[Ollama LLM]]
> [!edge] depends_on: [[Qdrant Vektordatenbank]]
> [!edge] related_to: [[Ollama LLM]]
*Erwartung*:
- `references` (Wikilinks) auf **beide** Ziele
- `depends_on` & `related_to` via **Inline** und **Callout** (provenance=`explicit`, rule_id `inline:rel`/`callout:edge`)
- Zusätzlich **Typ-Defaults** aus `types.yaml` für `project` (z. B. weitere `depends_on`) provenance=`rule`, `rule_id=edge_defaults:project:depends_on`. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
---