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-# Mindnet – Fachliche Architektur
+# Mindnet – Fachliche Architektur (Stand: 2025-11-17)
-**Version:** 2.0 • **Datum:** 2025-11-09 • **Autor:** Fachkonzept (gemeinsam mit Owner)
+
+> 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
+## 0) Zielbild & Grundprinzip
-Dieses Dokument beschreibt **Fachdomäne, Funktionsräume, Prozesse und Regeln** von *mindnet*. Es ergänzt die technische Architektur und macht die ursprünglichen Ziele, Designentscheidungen, Anti‑Patterns und Umsetzungsstrategien explizit nachvollziehbar.
+
+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}
 
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-## 1. Vision & Leitplanken
+## 1) Notizen & Chunks (fachliche Perspektive)
-- **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**).  
+### 1.1 Notiz (Note)
-- **Vertraulichkeit:** Aktuell einheitlich, aber mit **Stufen** (public/internal/sensitive) erweiterbar.  
+- Repräsentiert eine fachliche Einheit (z. B. *„Vector DB Basics“*, *„KI-Projekt“*).
-- **Zeitliche Priorisierung:** Standard: jüngere Inhalte leichter gewichten; Ausnahmen konfigurierbar.  
+- Trägt Eigenschaften (Titel, Typ, Zeitstempel, optionale Policies).  
-- **Lokal zuerst**, später skalierbar.
+- **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}
 
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-## 2. Fachliches Datenmodell
+## 2) Edges – fachliche Typen & Bedeutung
-### 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.
 
-### 2.2 Typen & Semantik (Auszug)
+Edges kodieren Beziehungen. Sie sind **gerichtet** und werden in `mindnet_edges` gespeichert.
-- `concept`: Begriff/These/Prinzip.  
-- `experience`: Erlebnis/Beobachtung (zeitlich verankert).  
-- `project`: Vorhaben mit Zielen/Abhängigkeiten.  
-- `task`: Arbeitseinheit.  
-- (erweiterbar: `event`, `decision`, `person`, `place`, `quote` …)
 
-### 2.3 Relationen (fachlich)
+### 2.1 Struktur-Kanten
-- `references`: verweist inhaltlich auf …  
+- **belongs_to**: *Chunk → Note* (Zuordnung)  
-- `related_to`: thematische Nähe/Assoziation.  
+- **next / prev**: Kettenbeziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Chunks derselben Note  
-- `depends_on`: fachliche/kausale Abhängigkeit.  
+  → ermöglichen „lineares Weiterlesen“ oder Kontextpfade in Antworten.  
-- `belongs_to`: Zugehörigkeit (Teil‑von, Kapitel‑zu).  
+Diese Kanten entstehen immer, unabhängig von Inhalten. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
-- `derived_from`: abgeleitet (z. B. Schluss aus Erfahrung).  
+
-- `inspired_by`: Impuls/Idee aus Quelle.  
+### 2.2 Inhalts-Kanten (explizit)
-- `supports` / `contradicts`: argumentative Beziehung.
+- **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
+## 3) Edge-Payload – Felder & Semantik
-1. **Kurativer Raum**  
-   - Schreiben/Überarbeiten von Notizen (Obsidian Templates, Frontmatter‑Guides).  
-   - Plausibilisierung: Pflichtfelder, Dublettencheck, Warnungen (z. B. fehlende Relationen).
 
-2. **Graphischer Raum**  
+Jede Kante hat mindestens:
-   - Relationen setzen (declared), Vorschläge prüfen (inferred).  
-   - Subgraph‑Explorer je Frage/Entscheidung.
 
-3. **Antwort‑Raum**  
+- `kind` – Beziehungsart *(belongs_to, next, prev, references, related_to, depends_on, similar_to, …)*  
-   - Query‑Typen: *Faktenabruf*, *Erlebnisbasiert erklären*, *Planung/Entscheidung begründen*.  
+- `scope` – `"chunk"` (Standard) oder `"note"` (optional für Backlinks/Note-Scope)  
-   - Erklärpfad: Chunks → Kanten → Zeitfaktoren → Typgewichte.
+- `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. **Governance‑Raum**  
+Erweiterte/abgeleitete Felder (V2-Superset):
-   - Sichtbarkeit/ACL, Qualitätsflags, Review‑Queues.  
+
-   - Versionsjournal, Import‑Runs, Config‑Historie.
+- `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` – 0.0–1.0; 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}
 
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-## 4. Fachliche Regeln
+## 4) Typ-Registry (`config/types.yaml`)
-### 4.1 Frontmatter‑Schema (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: "…"
-```
 
-### 4.2 Typregeln (aus types.yaml)
+### 4.1 Zweck
-- `chunk_profile`, `retriever_weight`, `edge_defaults` werden je Typ **automatisch** angewandt.  
+- Steuert **Chunking-Profile** (`short|medium|long`) **pro Typ**  
-- Aus `edge_defaults` abgeleitete Kanten werden **persistiert** (`source='rule'`).
+- Liefert **retriever_weight** (Note-/Chunk-Gewichtung im Ranking) **pro Typ**  
+- Definiert **edge_defaults** je Typ (s. o.)  
 
-### 4.3 Zeitgewichtung
+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}
-- Default: **Exponential Decay** mit globalem λ; Override per `time_weight_override` möglich.  
-- Erlebnisse (`experience`) erhalten standardmäßig leicht höheren **Base‑Impact** im Score, um Persönlichkeit abzubilden.
 
-### 4.4 Qualitätsregeln
+### 4.2 Beispiel (auslieferungsnah)
-- 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.
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-## 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*.
-
-2. **„Plane ein Trainingsprogramm“**  
-   - Query kombiniert Konzepte/Erfahrungen/Projekte → Graph‑Walk + Typgewichtung, priorisiert jüngere Erkenntnisse.
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-3. **„Welche Ereignisse haben mein Leitbild geprägt?“**  
-   - Subgraph über `derived_from`/`inspired_by` Ketten + Zeitachsen‑Visualisierung.
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-
-## 6. Anti‑Patterns (vermeiden)
-- **Edges ohne Relation** („Dot‑Kanten“) – verhindern jede sinnvolle Auswertung.  
-- **Nur Vektor‑Suche** ohne Graph / Zeitfaktor – verfälscht Persönlichkeit.  
-- **Freies Tag‑Chaos** ohne Typregeln – mindert Reproduzierbarkeit.  
-- **Heimliche Workarounds** (z. B. Felder mit Mehrdeutigkeit) – erschweren spätere Automatisierung.
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-## 7. Umsetzungsstrategie & Roadmap
-### Phase 1 (Jetzt)
-- Pflicht‑Frontmatter, deterministische IDs, Ingestion v2 (Chunks/Edges **persistiert**).  
-- types.yaml + retrieval.yaml live‑fähig; Import‑Run‑Audit.  
-- Tests (Parser/Chunker/Edge‑Rules), Regression auf Chunk‑Mengen.
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-### Phase 2
-- Hybrid‑Retrieval mit Graph‑Boosts, Explain‑Traces in API.  
-- Subgraph‑Explorer, Governance‑Views (Review‑Queues).
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-### Phase 3
-- ML‑gestützte Edge‑Vorschläge, temporale Graphanalysen, Reasoning‑Chains.  
-- ACL/Sharing‑Modelle, Export/Archiv‑Pipelines.
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-
-## 8. Beispiel‑Konfigurationen
-### 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
+        retriever_weight: 0.35
-  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
+        retriever_weight: 0.97
-```
+      profile:
+        chunk_profile: long
+        edge_defaults: ["references", "depends_on"]
+        retriever_weight: 0.66
 
-### 8.2 retrieval.yaml
+**Auflösung im Importer**  
-```yaml
+- `effective_chunk_profile(note_type, registry)` → `"short|medium|long"|None`  
-relation_weights:
+- `effective_retriever_weight(note_type, registry)` → `float|None`  
-  references: 1.0
+- Ergebnis wird in `note_payload` **und** `chunk_payloads` gespiegelt. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
-  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
-```
 
 ---
 
-## 9. Governance & Nachvollziehbarkeit
+## 5) Wie entstehen Edges aus Markdown?
-- **Decision Log** (ADR‑ähnlich): jedes Regel‑/Schema‑Update mit Begründung.  
+
-- **Import‑Protokolle** versioniert, inkl. geänderter Dateien, Chunk‑/Edge‑Zahlen.  
+### 5.1 Quelle „Wikilinks“ (Primärfall)
-- **Explainability Standard** in jeder Antwort.
+- 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}
+
+### 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}
 
 ---
 
-## Anhang A: Glossar
+## 6) Confidence & Provenance – wozu?
-- **Chunk‑Profil**: Regelset zur Textteilung.  
+
-- **Rule‑Edge**: automatisch erzeugte Kante auf Basis von Typregeln.  
+Der Retriever kann Edges gewichten:
-- **Declared Edge**: explizit gesetzte Kante aus der Quelle.
+- **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) Semantik ausgewählter `kind`-Werte
+
+- `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.
+
+> 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) Frontmatter-Eigenschaften – Rolle & Empfehlung
+
+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) 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}
+
+---
+
+## 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}
+
+---