--- doc_type: user_manual audience: user, author scope: vault, markdown, schema status: active version: 2.7.0 context: "Regelwerk für das Erstellen von Notizen im Vault. Die 'Source of Truth' für Autoren." --- # Knowledge Design Manual **Quellen:** `knowledge_design.md`, `TYPE_REGISTRY_MANUAL.md` ## ⚡ Die 5 Goldenen Regeln (TL;DR) Damit Mindnet als dein Digitaler Zwilling funktioniert, beachte beim Schreiben diese Grundsätze: 1. **Atomare Gedanken:** Eine Notiz = Ein Thema. Wenn du über zwei Projekte schreibst, mach zwei Notizen draus. 2. **Explizite Typen:** Setze immer den `type` im Frontmatter. Mindnet behandelt eine `decision` ("Wir machen X") völlig anders als ein `concept` ("Was ist X"). 3. **Semantische Links:** Schreibe nicht nur `[[Link]]`, sondern `[[rel:depends_on Link]]`. Sag dem System *wie* Dinge zusammenhängen. 4. **Werte & Ziele definieren:** Damit die **Decision Engine** dich beraten kann, musst du deine Kriterien (`type: value`, `type: goal`) explizit als Notizen anlegen. 5. **Emotionales Bridging:** Damit die **Empathie** funktioniert, nutze in Erfahrungsberichten (`type: experience`) emotionale Schlüsselwörter ("Krise", "Freude", "Angst"). --- ## 1. Zweck & Scope Mindnet ist mehr als eine Dokumentablage. Es ist ein vernetztes System, das deine Persönlichkeit abbildet. Die Markdown-Dateien in deinem Vault sind die **einzige Quelle der Wahrheit** ("Source of Truth"). Was nicht im Markdown steht, existiert für das System nicht. --- ## 2. Note-Struktur & Frontmatter Jede Notiz benötigt einen YAML-Header (Frontmatter). **Pflichtfelder:** ```yaml --- id: 20251212-projekt-alpha # Eindeutige Kennung (YYYYMMDD-slug empfohlen) title: Projekt Alpha # Sprechender Titel type: project # Steuert Chunking & Wichtigkeit status: active # active, archived, draft created: 2025-12-12 # ISO 8601 tags: [ki, entwicklung] # Taxonomie --- ``` **Optionale Felder & Overrides (Advanced):** * `aliases`: [Alpha Projekt] – Wichtig für "Active Intelligence" (Exact Match). * `visibility`: internal (default) / public. * **NEU:** Du kannst die KI-Steuerung manuell überschreiben, wenn dir der Standard für den Typ nicht passt: * `chunking_profile`: Zwingt den Chunker in einen Modus (z.B. `structured_smart_edges_strict`). * `retriever_weight`: Setzt die Wichtigkeit manuell hoch/runter (z.B. `1.5` für extrem wichtig). --- ## 3. Typ-Referenz & Verhalten Wähle den Typ, der die **Rolle** der Notiz am besten beschreibt. Der Typ steuert Chunking, Gewichtung und Kanten-Logik. | Typ | Beschreibung & Einsatzzweck | Rolle im Chat (Intent) | Matrix-Logik | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **`concept`** | Fachbegriffe, Theorien. Zeitloses Wissen. | **FACT** | Ziel für `uses` | | **`project`** | Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben. | **FACT / DECISION** | Quelle für `depends_on` | | **`experience`** | Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis. | **EMPATHY** | Quelle für `based_on` | | **`decision`** | Eine bewusst getroffene Entscheidung (ADR). | **DECISION** | Quelle für `caused_by` | | **`value`** | Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip. | **DECISION** | Ziel für `based_on` | | **`principle`** | Handlungsleitlinie. | **DECISION** | Quelle für `derived_from` | | **`goal`** | Ein strategisches Ziel. | **DECISION** | Ziel für `related_to` | | **`risk`** | Ein identifiziertes Risiko. | **DECISION** | Quelle für `blocks` | | **`journal`** | Zeitbezogener Log-Eintrag. | **FACT** | - | --- ## 4. Edges & Verlinkung Mindnet versteht Zusammenhänge durch Kanten. ### 4.1 Inline-Relationen (Semantische Verknüpfung) Dies ist die **mächtigste** Methode. Du sagst dem System explizit, **wie** Dinge zusammenhängen. > "Daher [[rel:depends_on Qdrant]]." > "Dieses Konzept ist [[rel:similar_to Pinecone]]." **Gültige Relationen:** * `depends_on`: Hängt ab von / Benötigt. * `blocks`: Blockiert oder gefährdet (z.B. Risiko -> Projekt). * `caused_by`: Wurde verursacht durch (Kausalität). * `similar_to`: Ähnelt / Ist vergleichbar mit. * `solves`: Löst (Problem). * `based_on`: Basiert auf (Fundament). ### 4.2 Callout-Edges Für Zusammenfassungen am Ende einer Notiz: ```markdown > [!edge] related_to: [[Vector Embeddings]] [[AI Agents]] ``` --- ## 5. Schreiben für den KI-Zwilling (Szenarien) Damit der **RAG-Chat** dich berät, musst du "Futter" für die Decision Engine liefern. ### Szenario A: Decision Engine (`DECISION`) * **Ziel:** Das System soll abwägen: "Passt Tool X zu mir?" * **Vorgehen:** Erstelle Notizen mit `type: value` oder `type: goal`. **Beispiel Notiz:** ```yaml --- type: value title: Prinzip: Datensparsamkeit --- Wir speichern nur das Minimum an Daten. Cloud-Uploads persönlicher Daten sind verboten, es sei denn, sie sind E2E-verschlüsselt. ``` * **Effekt:** Wenn du fragst "Soll ich Notion nutzen?", lädt die Engine diese Notiz und antwortet: *"Nein, Notion ist SaaS ohne E2E. Das verletzt dein Prinzip der Datensparsamkeit."* ### Szenario B: Empathie (`EMPATHY`) * **Ziel:** Das System soll dich verstehen. * **Vorgehen:** Erstelle `type: experience` mit **emotionalen Brückenwörtern**. **Beispiel Notiz:** ```yaml --- type: experience title: Erfahrung: Der Durchbruch nach der Krise tags: [krise, hoffnung, grau, angst] --- Es gibt Projektphasen, da wirkt alles **sinnlos** und **grau**. Ich habe gelernt: Das ist oft das Zeichen kurz vor dem Durchbruch. ``` * **Effekt:** Bei "Alles ist grau" findet das System diese Notiz und spiegelt die Lektion zurück. --- ## 6. Best Practices & Beispiele ### 6.1 Beispiel: Projekt-Notiz (Standard) Projekte profitieren von `depends_on`, um Abhängigkeiten zu klären. ```markdown --- id: 20251115-proj-mindnet title: Mindnet Implementierung type: project status: active --- # Mindnet Implementierung Wir bauen ein persönliches Wissensnetz. ## Tech Stack Wir nutzen [[rel:depends_on Qdrant]] für die Vektorsuche und [[rel:depends_on FastAPI]] für das Backend. ## Architektur Das Konzept basiert auf [[RAG Architecture]]. ``` ### 6.2 Beispiel: Advanced Tuning (Manuelles Override) Hier zwingen wir das System, eine Entscheidung extrem kleinteilig (`strict`) zu zerlegen und in der Suche maximal zu priorisieren. ```markdown --- id: 20251120-adr-vektordb title: ADR: Wahl von Qdrant type: decision status: final tags: [architektur, db] # OVERRIDES: Wir wollen diese Notiz extrem wichtig machen und strikt trennen chunking_profile: structured_smart_edges_strict retriever_weight: 1.5 --- # Entscheidung: Qdrant Wir haben uns für Qdrant entschieden. ## Alternativen Wir haben auch [[rel:similar_to Pinecone]] und [[rel:similar_to Weaviate]] betrachtet. ``` --- ## 7. Virtual Schema Layer Grundsätzlich gilt das Prinzip des **Virtual Schema Layers**. Die Logik (wie `chunk_size`) wird zentral in der `types.yaml` verwaltet. **Aber:** Als Power-User hast du über die oben genannten Overrides (`chunking_profile`) jederzeit die Möglichkeit, aus diesem Standard auszubrechen, wenn eine spezifische Notiz eine Sonderbehandlung benötigt.