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doc_type: technical_reference
audience: developer, admin
scope: configuration, env, registry, scoring, resilience, modularization, agentic_rag
status: active
version: 2.9.3
context: "Umfassende Referenztabellen für Umgebungsvariablen (inkl. Hybrid-Cloud & WP-76), YAML-Konfigurationen, Edge Registry Struktur und WP-25 Multi-Stream RAG unter Berücksichtigung von WP-14."
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# Konfigurations-Referenz

Dieses Dokument beschreibt alle Steuerungsdateien von Mindnet. In der Version 2.9.1 wurde die Konfiguration professionalisiert, um die Edge Registry, dynamische Scoring-Parameter (Lifecycle & Intent), die neue Hybrid-Cloud-Resilienz sowie die modulare Datenbank-Infrastruktur (WP-14) zu unterstützen.

## 1. Environment Variablen (`.env`)

Diese Variablen steuern die Infrastruktur, Pfade und globale Timeouts. Seit der Modularisierung in WP-14 unterstützen sie zudem die explizite Benennung von Vektoren für verschiedene Collections.

| Variable | Default | Beschreibung |
| :--- | :--- | :--- |
| `QDRANT_URL` | `http://localhost:6333` | URL zur Vektor-DB API. |
| `QDRANT_API_KEY` | *(leer)* | Optionaler Key für Absicherung. |
| `COLLECTION_PREFIX` | `mindnet` | Namensraum für Collections (erzeugt `{prefix}_notes` etc). |
| `MINDNET_PREFIX` | *(leer)* | **Alternative zu COLLECTION_PREFIX.** Falls gesetzt, wird dieser Wert verwendet. |
| `VECTOR_DIM` | `768` | **Muss 768 sein** (für Nomic Embeddings). |
| `MINDNET_DISTANCE` | `Cosine` | Metrik für Vektor-Ähnlichkeit (`Cosine`, `Euclidean`, `Dot`). |
| `MINDNET_VECTOR_NAME` | `default` | **Neu (WP-14):** Basis-Vektorname für Named Vectors Support. |
| `NOTES_VECTOR_NAME` | *(leer)* | **Neu (WP-14):** Spezifischer Vektorname für die Notes-Collection (Override). |
| `CHUNKS_VECTOR_NAME` | *(leer)* | **Neu (WP-14):** Spezifischer Vektorname für die Chunks-Collection (Override). |
| `EDGES_VECTOR_NAME` | *(leer)* | **Neu (WP-14):** Spezifischer Vektorname für die Edges-Collection (Override). |
| `MINDNET_VOCAB_PATH` | *(Pfad)* | **Neu (WP-22):** Absoluter Pfad zur `01_edge_vocabulary.md`. Definiert den Ort des Dictionarys. |
| `MINDNET_VAULT_ROOT` | `./vault_master` | **Achtung:** Standard ist `./vault_master`, nicht `./vault`! Basis-Pfad für Datei-Operationen. |
| `MINDNET_TYPES_FILE` | `config/types.yaml` | Pfad zur Typ-Registry. |
| `MINDNET_RETRIEVER_CONFIG`| `config/retriever.yaml`| Pfad zur Scoring-Konfiguration. |
| `MINDNET_DECISION_CONFIG` | `config/decision_engine.yaml` | Pfad zur Router & Intent Config. |
| `MINDNET_PROMPTS_PATH` | `config/prompts.yaml` | Pfad zu LLM Prompts. |
| `MINDNET_LLM_PROVIDER` | `openrouter` | **Neu (WP-20):** Aktiver Provider (`openrouter`, `gemini`, `ollama`). |
| `MINDNET_LLM_FALLBACK` | `true` | **Neu (WP-20):** Aktiviert automatischen Ollama-Fallback bei Cloud-Fehlern. |
| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_WAIT`| `60.0` | **Neu (WP-20):** Wartezeit in Sekunden bei HTTP 429 (Rate Limit). |
| `MINDNET_LLM_RATE_LIMIT_RETRIES`| `3` | **Neu (WP-20):** Anzahl Cloud-Retries vor lokalem Fallback. |
| `GOOGLE_API_KEY` | *(Key)* | API Key für Google AI Studio. |
| `MINDNET_GEMINI_MODEL` | `gemini-2.5-flash-lite` | **Update 2025:** Optimiertes Lite-Modell für hohe Quoten. |
| `OPENROUTER_API_KEY` | *(Key)* | API Key für OpenRouter Integration. |
| `OPENROUTER_MODEL` | `mistralai/mistral-7b-instruct:free` | **Update 2025:** Verifiziertes Free-Modell für strukturierte Extraktion. |
| `MINDNET_LLM_MODEL` | `phi3:mini` | Name des lokalen Chat-Modells (Ollama). |
| `MINDNET_EMBEDDING_MODEL` | `nomic-embed-text` | Name des Embedding-Modells (Ollama). |
| `MINDNET_OLLAMA_URL` | `http://127.0.0.1:11434`| URL zum lokalen LLM-Server. |
| `MAX_OLLAMA_CHARS`   | `10000`|  Maximale Länge des Kontext-Strings, der an das lokale Modell gesendet wird. |
| `MINDNET_LLM_TIMEOUT` | `300.0` | Timeout in Sekunden für LLM-Anfragen. |
| `MINDNET_API_TIMEOUT` | `300.0` | Globales API-Timeout für das Frontend. |
| `MINDNET_LL_BACKGROUND_LIMIT`| `2` | **Traffic Control:** Max. parallele Hintergrund-Tasks (Semaphore). |
| `MINDNET_CHANGE_DETECTION_MODE` | `full` | `full` (Text + Meta) oder `body` (nur Text). |
| `MINDNET_DEFAULT_RETRIEVER_WEIGHT` | `1.0` | **Neu (WP-22):** Systemweiter Standard für das Retriever-Gewicht einer Notiz. |

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## 2. Typ-Registry (`types.yaml`)

Steuert das Import-Verhalten, Chunking und die Kanten-Logik pro Typ. Die Auflösung erfolgt zentral über die modularisierte Registry in `app.core.registry`.

### 2.1 Konfigurations-Hierarchie (Override-Logik)
Seit Version 2.7.0 gilt für `chunking_profile` und `retriever_weight` folgende Priorität:
1.  **Frontmatter (Höchste Prio):** Ein Wert direkt in der Markdown-Datei überschreibt alles.
2.  **Type Config:** Der Standardwert für den `type` aus `types.yaml`.
3.  **Ingestion Settings (Neu WP-14):** Globale Konfiguration wie `default_chunk_profile` innerhalb des `ingestion_settings` Blocks.
4.  **Global Default:** Fallback aus `defaults` in `types.yaml`.


## 2.2 Typ-Referenz & Stream-Logik (Vollständige Liste: 28 Typen)

Das System euriert Informationen in drei funktionalen Streams. Wähle den Typ danach aus, in welchem Bereich deines „Digitalen Zwillings“ die Information wirken soll.

### 2.2.1 Identity Stream (Der Kern / Das „Warum“)
Dieser Stream definiert deine stabilen Merkmale und inneren Kompasse.

| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **`value`** | 1.00 | `structured_strict` | Fundamentale Werte und moralische Maßstäbe. |
| **`principle`** | 0.95 | `structured_strict_L3` | Handlungsleitlinien mit tiefer Hierarchie (H3-Split). |
| **`trait`** | 1.10 | `structured_strict` | Charakterliche Stärken und Talente. |
| **`belief`** | 0.90 | `sliding_short` | Tiefe Überzeugungen über dich und die Gesellschaft. |
| **`profile`** | 0.70 | `structured_strict` | Rollenidentitäten (z. B. Vater, Mentor, Unternehmer). |
| **`need`** | 1.05 | `sliding_smart_edges` | Psychologische Grundbedürfnisse (z. B. Autonomie, Bindung). |
| **`motivation`**| 0.95 | `sliding_smart_edges` | Innere Antreiber und Quellen deiner Energie. |
| **`boundary`** | 0.90 | `sliding_smart_edges` | Deine persönlichen Grenzen und Integritäts-Leitplanken. |
| **`bias`** | 0.80 | `sliding_short` | Bekannte kognitive Verzerrungen und Denkfallen. |

### 2.2.2 Action Stream (Die Dynamik / Das „Was“)
Dieser Stream umfasst alles, was auf Umsetzung, Planung und aktuelle Zustände zielt.

| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **`project`** | 0.97 | `sliding_smart_edges` | Aktive Vorhaben mit Mission und Zielsetzung. |
| **`goal`** | 0.95 | `sliding_smart_edges` | Strategische Nordsterne und Zielzustände. |
| **`decision`** | 1.00 | `structured_strict` | Getroffene Entscheidungen (ADR-Logik). |
| **`risk`** | 0.85 | `sliding_short` | Potenzielle Gefahren und Bedrohungsszenarien. |
| **`obstacle`** | 1.00 | `structured_strict` | Aktuelle Hürden, Ängste und Blockaden. |
| **`task`** | 0.80 | `sliding_short` | Operative Aufgaben und Definition of Done. |
| **`skill`** | 0.90 | `sliding_smart_edges` | Fertigkeiten, Lernpfade und Meisterschaft. |
| **`habit`** | 0.85 | `sliding_short` | Routinen, Automatismen und Verhaltensmuster. |
| **`idea`** | 0.70 | `sliding_short` | Flüchtige Einfälle und Rohmaterial für Projekte. |
| **`state`** | 0.60 | `sliding_short` | Momentane Verfassung, Stimmung und Energielevel. |

### 2.2.3 History & Basis Stream (Die Evidenz / Das „Wann“)
Dieser Stream speichert deine Erlebnisse, Fakten und externes Wissen als Belege.

| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **`insight`** | 1.20 | `sliding_smart_edges` | Hochrelevante Erkenntnisse und Verhaltensmuster. |
| **`experience`**| 1.10 | `sliding_smart_edges` | Biografische Lektionen und prägende Erlebnisse. |
| **`event`** | 0.60 | `sliding_standard` | Chronologische Protokolle und Ereignisse. |
| **`journal`** | 0.80 | `sliding_standard` | Tägliche Logs und ungefilterte Gedanken. |
| **`person`** | 0.50 | `sliding_standard` | Kontaktprofile und soziale Vernetzung. |
| **`source`** | 0.50 | `sliding_standard` | Externe Quellen wie Bücher, Videos oder Artikel. |
| **`concept`** | 0.60 | `sliding_smart_edges` | Fachbegriffe, Theorien und zeitloses Wissen. |
| **`glossary`** | 0.40 | `sliding_short` | Kurze Begriffsdefinitionen. |
| **`default`** | 1.00 | `sliding_standard` | Fallback für alle nicht klassifizierten Notizen. |

*Richtwert für $W_{type}$: 0.1 (minimale Relevanz/Filter) bis 1.0 (maximale Relevanz).*

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## 3. Retriever Config (`retriever.yaml`)

Steuert die Gewichtung der Scoring-Formel und die neuen Lifecycle-Modifier. Seit WP-14 ist die mathematische Engine im Paket `app.core.retrieval` gekapselt.

```yaml
version: 1.2

scoring:
  # W_sem: skaliert den Term (semantic_score * retriever_weight)
  # Empfehlung Startwert: 1.0  → Semantik bleibt Hauptsignal
  semantic_weight: 1.0

  # W_edge: skaliert edge_bonus aus dem Subgraph
  # Empfehlung: 0.8  → Graph ist deutlich spürbar, aber überstimmt Semantik nicht komplett
  edge_weight: 0.8

  # W_cent: skaliert centrality_bonus (Knoten-Zentralität im Subgraph)
  # Empfehlung: 0.5  → zentrale Knoten werden bevorzugt, aber moderat
  centrality_weight: 0.5

# WP-22 Stellschraube: Lifecycle (Status-basiertes Scoring)
# Bonus für verifiziertes Wissen, Malus für Entwürfe
lifecycle_weights:
  stable: 1.2   # +20% Bonus
  active: 1.0   # Standardwert
  draft: 0.5    # -50% Malus
  system: 0.0   # Hard Skip via Ingestion

# Die nachfolgenden Werte überschreiben die Defaults aus app/core/retriever_config.
edge_types:
  # --- KATEGORIE 1: LOGIK-BOOSTS (Relevanz-Treiber) ---
  blocks: 1.6
  solves: 1.5
  depends_on: 1.4
  resulted_in: 1.4
  followed_by: 1.3
  caused_by: 1.2
  preceded_by: 1.1

  # --- KATEGORIE 2: QUALITATIVER KONTEXT (Stabilitäts-Stützen) ---
  guides: 1.1
  part_of: 1.1
  based_on: 0.8
  derived_from: 0.6
  uses: 0.6

  # --- KATEGORIE 3: THEMATISCHE NÄHE (Ähnlichkeits-Signal) ---
  similar_to: 0.4

  # --- KATEGORIE 4: SYSTEM-NUDGES (Technische Struktur) ---
  belongs_to: 0.2
  next: 0.1
  prev: 0.1

  # --- KATEGORIE 5: WEICHE ASSOZIATIONEN (Rausch-Unterdrückung) ---
  references: 0.1
  related_to: 0.05
```

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## 4. Edge Typen & Registry Referenz

Die `EdgeRegistry` ist die **Single Source of Truth** für das Vokabular.

### 4.1 Dateistruktur & Speicherort
Die Registry erwartet eine Markdown-Datei an folgendem Ort:
* **Standard-Pfad:** `<MINDNET_VAULT_ROOT>/_system/dictionary/edge_vocabulary.md`.
* **Custom-Pfad:** Kann via `.env` Variable `MINDNET_VOCAB_PATH` überschrieben werden.

### 4.2 Aufbau des Dictionaries (Markdown-Schema)
Die Datei muss eine Markdown-Tabelle enthalten, die vom Regex-Parser gelesen wird.

**Erwartetes Format:**
```markdown
| System-Typ (Canonical) | Erlaubte Aliasse (User) | Beschreibung |
| :--- | :--- | :--- |
| **`based_on`** | `basiert_auf`, `fundament` | Fundament: B baut auf A auf. |
| **`caused_by`** | `ausgelöst_durch`, `wegen` | Kausalität: A löst B aus. |
```

### 4.3 Verfügbare Kanten-Typen (System-Standard)

| System-Typ (Canonical) | Erlaubte Aliasse (User) | Beschreibung |
| :--- | :--- | :--- |
| **`caused_by`** | `ausgelöst_durch`, `wegen`, `ursache_ist` | Kausalität: A löst B aus. |
| **`derived_from`** | `abgeleitet_von`, `quelle`, `inspiriert_durch` | Herkunft: A stammt von B. |
| **`based_on`** | `basiert_auf`, `fundament`, `grundlage` | Fundament: B baut auf A auf. |
| **`solves`** | `löst`, `beantwortet`, `fix_für` | Lösung: A ist Lösung für Problem B. |
| **`part_of`** | `teil_von`, `gehört_zu`, `cluster` | Hierarchie: Kind -> Eltern. |
| **`depends_on`** | `hängt_ab_von`, `braucht`, `requires`, `enforced_by` | Abhängigkeit: A braucht B. |
| **`blocks`** | `blockiert`, `verhindert`, `risiko_für` | Blocker: A verhindert B. |
| **`uses`** | `nutzt`, `verwendet`, `tool` | Werkzeug: A nutzt B. |
| **`guides`** | `steuert`, `leitet`, `orientierung` | Soft-Dependency: A gibt Richtung für B. |
| **`followed_by`** | `danach`, `folgt`, `nachfolger`, `followed_by` | Prozess: A -> B. |
| **`preceeded_by`** | `davor`, `vorgänger`, `preceded_by` | Prozess: B <- A. |
| **`related_to`** | `siehe_auch`, `kontext`, `thematisch` | Lose Assoziation. |
| **`similar_to`** | `ähnlich_wie`, `vergleichbar` | Synonym / Ähnlichkeit. |
| **`references`** | *(Kein Alias)* | Standard-Verweis (Fallback). |
| **`resulted_in`** | `ergebnis`, `resultat`, `erzeugt` | Herkunft: A erzeugt Ergebnis B |

**ACHTUNG!** Die Kantentypen **belongs_to**, **next** und **prev** dürfen nicht vom Nutzer gesetzt werden.

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## 5. Decision Engine (`decision_engine.yaml` v3.1.6)

Die Decision Engine fungiert als zentraler **Agentic Orchestrator** für die Intent-Erkennung und das dynamische Multi-Stream Retrieval-Routing (WP-25). Sie bestimmt, wie das System auf eine Nutzeranfrage reagiert, welche Wissens-Streams aktiviert werden und wie die Ergebnisse synthetisiert werden.

### 5.1 Intent Recognition: Hybrid-Routing (WP-25)
Das System nutzt einen **Hybrid-Modus** mit Keyword Fast-Path und LLM Slow-Path:

1.  **Fast Path (Keyword Trigger):** Das System scannt die Anfrage nach definierten `trigger_keywords`. Wird ein Treffer gefunden, wird die entsprechende Strategie sofort ohne LLM-Einsatz gewählt (z.B. "Soll ich" → `DECISION`).
2.  **Type Keywords:** Prüft `detection_keywords` aus `types.yaml` für Interview-Modus (z.B. "Projekt" + "neu" → `INTERVIEW`).
3.  **Slow Path (LLM Router):** Wenn kein Keyword matcht und `llm_fallback_enabled: true` gesetzt ist, analysiert ein LLM die Nachricht mittels Few-Shot Prompting (`intent_router_v1`).

#### LLM Router Konfiguration
Der Router nutzt den `llm_router_prompt`, um Anfragen in eine der fünf Kern-Strategien (`FACT`, `DECISION`, `EMPATHY`, `CODING`, `INTERVIEW`) zu klassifizieren.

| Einstellung | Wert | Beschreibung |
| :--- | :--- | :--- |
| `llm_fallback_enabled` | `true` | Aktiviert die KI-basierte Klassifizierung, falls Keywords fehlen. |
| `llm_router_prompt` | *(Template)* | Enthält die Strategie-Definitionen und Few-Shot Beispiele für den LLM-Entscheidungsweg. |

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### 5.2 Multi-Stream Konfiguration (WP-25)

Seit WP-25 nutzt die Decision Engine eine **Stream-Library** mit spezialisierten Wissens-Streams:

**Stream-Library (`streams_library`):**
* **`values_stream`:** Identität, Ethik und Prinzipien (filter_types: `value`, `principle`, `belief`, `trait`, `boundary`, `need`, `motivation`)
* **`facts_stream`:** Operative Daten (filter_types: `project`, `decision`, `task`, `goal`, `event`, `state`)
* **`biography_stream`:** Persönliche Erfahrungen (filter_types: `experience`, `journal`, `profile`, `person`)
* **`risk_stream`:** Hindernisse und Gefahren (filter_types: `risk`, `obstacle`, `bias`)
* **`tech_stream`:** Technisches Wissen (filter_types: `concept`, `source`, `glossary`, `idea`, `insight`, `skill`, `habit`)

**Stream-Parameter:**
* **`query_template`:** Transformiert die ursprüngliche Anfrage für spezialisierte Suche (z.B. "Welche meiner Werte und Prinzipien betreffen: {query}")
* **`filter_types`:** Strikte Synchronisation mit `types.yaml` (v2.7.0)
* **`top_k`:** Anzahl der Treffer pro Stream (z.B. 5 für Values, 3 für Risk)
* **`edge_boosts`:** Individuelle Edge-Gewichtung pro Stream (z.B. `guides: 3.0` für Values Stream)

**Strategie-Komposition (`strategies`):**
Jede Strategie definiert, welche Streams aktiviert werden:

* **`use_streams`:** Liste der Stream-Keys, die parallel abgefragt werden (z.B. `["values_stream", "facts_stream", "risk_stream"]` für `DECISION`)
* **`prompt_template`:** Template-Key aus `prompts.yaml` für die Wissens-Synthese (z.B. `decision_synthesis_v1`)
* **`prepend_instruction`:** Optional: Zusätzliche Anweisung für das LLM (z.B. "Analysiere die Fakten vor dem Hintergrund meiner Werte")
* **`preferred_provider`:** Optional: Provider-Präferenz für diese Strategie (z.B. `gemini` für DECISION)

### 5.3 Strategie-Mechaniken (Graph Shaping)
Jede Strategie definiert mehrere Hebel, um das Ergebnis zu beeinflussen:

* **`use_streams`:** Aktiviert parallele Wissens-Streams (WP-25).
* **`edge_boosts`:** Erhöht die Gewichtung spezifischer Kanten-Typen in der Scoring-Formel. Dies ermöglicht es dem Graphen, die Textsuche situativ zu "überstimmen".
* **`prepend_instruction`:** Injiziert eine spezifische Systemanweisung in das LLM-Prompt, um den Antwortstil anzupassen (z. B. "Wäge Fakten gegen Werte ab").

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### 5.4 Übersicht der Strategien (WP-25)

| Strategie | Fokus | Aktive Streams | Bevorzugte Kanten (`edge_boosts`) |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **FACT_WHAT** | Wissensabfrage & Listen | `facts_stream`, `tech_stream`, `biography_stream` | `part_of` (2.0), `depends_on` (1.5), `implemented_in` (1.5) |
| **FACT_WHEN** | Zeitpunkte & Termine | `facts_stream`, `biography_stream`, `tech_stream` | `part_of` (2.0), `depends_on` (1.5) |
| **DECISION** | Rat, Strategie & Abwägung | `values_stream`, `facts_stream`, `risk_stream` | `blocks` (2.5), `impacts` (2.0), `risk_of` (2.5) |
| **EMPATHY** | Emotionale Resonanz | `biography_stream`, `values_stream` | `related_to` (1.5), `experienced_in` (2.0) |
| **CODING** | Programmierung & Syntax | `tech_stream`, `facts_stream` | `uses` (2.5), `implemented_in` (3.0) |
| **INTERVIEW** | Erfassung neuer Daten | *(Keine Streams)* | *(Keine)* |

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### 5.5 Der Interview-Modus & Schemas
Die Strategie `INTERVIEW` dient der strukturierten Datenerfassung.

* **Trigger:** Aktiviert durch Phrasen wie "neue notiz", "festhalten" oder "dokumentieren" (Type Keywords aus `types.yaml`).
* **Schema-Logik:** Nutzt das `default`-Schema mit den Feldern `Titel`, `Thema/Inhalt` und `Tags`, sofern kein spezifisches Typ-Schema aus der `types.yaml` greift.
* **Dynamik:** In diesem Modus wird der Fokus vom Retrieval (Wissen finden) auf die Extraktion (Wissen speichern) verschoben.
* **Streams:** Keine Streams aktiviert (leere `use_streams` Liste).

> **Hinweis:** Da spezifische Schemas für Projekte oder Erfahrungen direkt in der `types.yaml` definiert werden, dient die `decision_engine.yaml` hier primär als Fallback für generische Datenaufnahmen.

### 5.6 Prompts-Konfiguration (`prompts.yaml` v3.1.2)

Seit WP-25 nutzen die Synthese-Templates explizite Stream-Variablen:

**Template-Struktur:**
```yaml
decision_synthesis_v1:
  ollama: |
    WERTE & PRINZIPIEN (Identität):
    {values_stream}
    
    OPERATIVE FAKTEN (Realität):
    {facts_stream}
    
    RISIKO-RADAR (Konsequenzen):
    {risk_stream}
    
    ENTSCHEIDUNGSFRAGE:
    {query}
```

**Pre-Initialization:**
Alle möglichen Stream-Variablen werden vorab initialisiert (verhindert KeyErrors bei unvollständigen Konfigurationen).

**Provider-spezifische Templates:**
Separate Versionen für Ollama, Gemini und OpenRouter.


Auszug aus der decision_engine.yaml
```yaml
strategies:
  # 1. Fakten-Abfrage (Fallback & Default)
  FACT:
    description: "Reine Wissensabfrage."
    trigger_keywords: [] 
    inject_types: []
    # WP-22: Definitionen & Hierarchien bevorzugen
    edge_boosts:
      part_of: 2.0
      composed_of: 2.0
      similar_to: 1.5
      caused_by: 0.5
    prompt_template: "rag_template"
    prepend_instruction: null

  # 2. Entscheidungs-Frage
  DECISION:
    description: "Der User sucht Rat, Strategie oder Abwägung."
    trigger_keywords: 
      - "soll ich"
      - "meinung"
      - "besser"
      - "empfehlung"
      - "strategie"
      - "entscheidung"
      - "abwägung"
      - "vergleich"
    inject_types: ["value", "principle", "goal", "risk"]
    # WP-22: Risiken und Konsequenzen hervorheben
    edge_boosts:
      blocks: 2.5
      solves: 2.0
      depends_on: 1.5
      risk_of: 2.5
    prompt_template: "decision_template"
    prepend_instruction: |
      !!! ENTSCHEIDUNGS-MODUS !!!
      BITTE WÄGE FAKTEN GEGEN FOLGENDE WERTE, PRINZIPIEN UND ZIELE AB:

  # 3. Empathie / "Ich"-Modus
```