Lars/mindnet
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Lars 2025-12-30 16:30:19 +01:00
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docs/06_Roadmap/06_handover_prompts.md
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@ -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." * 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! Damit hast du das perfekte Paket für den nächsten Entwicklungsschritt geschnürt!
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## WP-22: Content Lifecycle & Meta-Config ## 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:** **Dein Auftrag:**
Implementiere (A) den Content-Lifecycle, (B) die Edge-Registry und (C) das Semantic Routing. Implementiere (A) den Content-Lifecycle, (B) die Edge-Registry und (C) das Semantic Routing.
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### Teil A: Content Lifecycle (Ingestion Logic) ### Teil A: Content Lifecycle (Ingestion Logic)
Steuerung über Frontmatter `status`: Steuerung über Frontmatter `status`:
1. **System-Dateien (No-Index):** 1. **System-Dateien (No-Index):**
@ -281,8 +282,6 @@ Steuerung über Frontmatter `status`:
* Wenn `status` in `['draft', 'active', 'stable']`: Status wird im Payload gespeichert. * 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`). * **ToDo:** Erweitere `scoring.py`, damit `stable` Notizen einen Bonus erhalten (`x 1.2`), `drafts` einen Malus (`x 0.5`).
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### Teil B: Central Edge Registry & Validation ### Teil B: Central Edge Registry & Validation
1. **Registry Klasse:** 1. **Registry Klasse:**
* Erstelle `EdgeRegistry` (Singleton). * Erstelle `EdgeRegistry` (Singleton).
@ -292,8 +291,6 @@ Steuerung über Frontmatter `status`:
* Prüfe beim Import jede Kante gegen die Registry. * Prüfe beim Import jede Kante gegen die Registry.
* Unbekannte Typen werden **nicht** verworfen, sondern in `data/logs/unknown_edges.jsonl` geloggt (für späteres Review). * Unbekannte Typen werden **nicht** verworfen, sondern in `data/logs/unknown_edges.jsonl` geloggt (für späteres Review).
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### Teil C: Semantic Graph Routing (Dynamic Boosting) ### Teil C: Semantic Graph Routing (Dynamic Boosting)
**Ziel:** Die Bedeutung einer Kante soll sich je nach Frage-Typ ändern ("Warum" vs. "Wie"). **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. * Der `Retriever` erhält vom Router die `boost_edges` Map.
* Berechne Score: `BaseScore * (1 + ConfigWeight + DynamicBoost)`. * Berechne Score: `BaseScore * (1 + ConfigWeight + DynamicBoost)`.
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**Deine Aufgaben:** **Deine Aufgaben:**
1. Zeige die `EdgeRegistry` Klasse (Parsing Logik). 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). 3. Zeige die Erweiterung in `scoring.py` (Status-Gewicht & Dynamic Edge Boosting).
Bitte bestätige die Übernahme dieses Architektur-Pakets. 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 ## 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). 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`. 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. 3. Erweiterung des Chat-Backends um die "Capture-to-Vault" Funktionalität.
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## WP-25: Advanced Reasoning Engine (Agentic RAG) ## WP-25: Advanced Reasoning Engine (Agentic RAG)
``` Text
**Status:** 🚀 High-Priority Upgrade **Status:** 🚀 High-Priority Upgrade
**Ziel:** Implementierung einer mehrstufigen Entscheidungs-Architektur ("Multi-Hop"). **Ziel:** Implementierung einer mehrstufigen Entscheidungs-Architektur ("Multi-Hop").
**Das Problem:** **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. Single-Step-Retrieval verwässert Ergebnisse. Eine Suche nach "Projekt-Entscheidung" findet oft operative Details, übersieht aber fundamentale Werte ("Wertekompass"), weil diese semantisch distanziert sind.