From f05d766b643c6258bc2e7fea7abc1a8f15bee59e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Lars Date: Tue, 30 Dec 2025 16:30:19 +0100 Subject: [PATCH] docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md aktualisiert --- docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md | 21 ++++++++++++--------- 1 file changed, 12 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md b/docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md index 3d1bbf7..bc848fc 100644 --- a/docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md +++ b/docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md @@ -254,6 +254,9 @@ Bitte bestätige die Übernahme, erstelle die `edge_mappings.yaml` Struktur und * Es ist der logisch perfekte Ort, um zu sagen: "Wenn der User im Analyse-Modus ist, sind Fakten-Kanten wichtiger als Gefühls-Kanten." Damit hast du das perfekte Paket für den nächsten Entwicklungsschritt geschnürt! +``` + +--- ## WP-22: Content Lifecycle & Meta-Config @@ -271,8 +274,6 @@ Wir haben eine Markdown-Datei (`01_edge_vocabulary.md`), die als Single-Source-o **Dein Auftrag:** Implementiere (A) den Content-Lifecycle, (B) die Edge-Registry und (C) das Semantic Routing. ---- - ### Teil A: Content Lifecycle (Ingestion Logic) Steuerung über Frontmatter `status`: 1. **System-Dateien (No-Index):** @@ -281,8 +282,6 @@ Steuerung über Frontmatter `status`: * Wenn `status` in `['draft', 'active', 'stable']`: Status wird im Payload gespeichert. * **ToDo:** Erweitere `scoring.py`, damit `stable` Notizen einen Bonus erhalten (`x 1.2`), `drafts` einen Malus (`x 0.5`). ---- - ### Teil B: Central Edge Registry & Validation 1. **Registry Klasse:** * Erstelle `EdgeRegistry` (Singleton). @@ -292,8 +291,6 @@ Steuerung über Frontmatter `status`: * Prüfe beim Import jede Kante gegen die Registry. * Unbekannte Typen werden **nicht** verworfen, sondern in `data/logs/unknown_edges.jsonl` geloggt (für späteres Review). ---- - ### Teil C: Semantic Graph Routing (Dynamic Boosting) **Ziel:** Die Bedeutung einer Kante soll sich je nach Frage-Typ ändern ("Warum" vs. "Wie"). @@ -308,7 +305,6 @@ Die Gewichtung findet **Pre-Retrieval** (im Scoring-Algorithmus) statt, **nicht* * Der `Retriever` erhält vom Router die `boost_edges` Map. * Berechne Score: `BaseScore * (1 + ConfigWeight + DynamicBoost)`. ---- **Deine Aufgaben:** 1. Zeige die `EdgeRegistry` Klasse (Parsing Logik). @@ -316,10 +312,12 @@ Die Gewichtung findet **Pre-Retrieval** (im Scoring-Algorithmus) statt, **nicht* 3. Zeige die Erweiterung in `scoring.py` (Status-Gewicht & Dynamic Edge Boosting). Bitte bestätige die Übernahme dieses Architektur-Pakets. +``` ---- +## WP24 +```text -# Übergabe Arbeitspaket: WP-24 – Proactive Discovery & Agentic Knowledge Mining +Übergabe Arbeitspaket: WP-24 – Proactive Discovery & Agentic Knowledge Mining ## 1. Projekt-Kontext Wir arbeiten an **Mindnet**, einem System für einen "digitalen Zwilling". Das System nutzt einen Wissensgraph (Qdrant), asynchrone Ingestion und eine hybride LLM-Infrastruktur (Cloud/Lokal). @@ -358,11 +356,16 @@ Stelle sicher, dass dir folgende Dateien vorliegen, um die Logik zu verstehen un 2. Integration des Services in die `ingestion.py` zur automatischen Befüllung des `candidate_pool`. 3. Erweiterung des Chat-Backends um die "Capture-to-Vault" Funktionalität. + +``` + ## WP-25: Advanced Reasoning Engine (Agentic RAG) +``` Text **Status:** 🚀 High-Priority Upgrade **Ziel:** Implementierung einer mehrstufigen Entscheidungs-Architektur ("Multi-Hop"). + **Das Problem:** Single-Step-Retrieval verwässert Ergebnisse. Eine Suche nach "Projekt-Entscheidung" findet oft operative Details, übersieht aber fundamentale Werte ("Wertekompass"), weil diese semantisch distanziert sind.