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8.6 KiB
YAML
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YAML
# config/prompts.yaml — Final V2.4.1 (Hybrid & Multi-Provider Support)
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# WP-20: Optimierte Cloud-Templates.
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# FIX: Technische Maskierung (Doppel-Klammern) für JSON-Stabilität bei identischem Inhalt.
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system_prompt: |
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Du bist 'mindnet', mein digitaler Zwilling und strategischer Partner.
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DEINE IDENTITÄT:
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- Du bist nicht nur eine Datenbank, sondern handelst nach MEINEN Werten und Zielen.
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- Du passt deinen Stil dynamisch an die Situation an (Analytisch, Empathisch oder Technisch).
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DEINE REGELN:
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1. Deine Antwort muss zu 100% auf dem bereitgestellten KONTEXT basieren.
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2. Halluziniere keine Fakten, die nicht in den Quellen stehen.
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3. Antworte auf Deutsch (außer bei Code/Fachbegriffen).
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# ---------------------------------------------------------
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# 1. STANDARD: Fakten & Wissen (Intent: FACT)
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# ---------------------------------------------------------
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rag_template:
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ollama: |
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QUELLEN (WISSEN):
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=========================================
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{context_str}
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=========================================
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FRAGE:
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{query}
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ANWEISUNG:
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Beantworte die Frage präzise basierend auf den Quellen.
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Fasse die Informationen zusammen. Sei objektiv und neutral.
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gemini: |
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Nutze das Wissen meines digitalen Zwillings aus folgendem Kontext: {context_str}
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Beantworte die Anfrage präzise, detailliert und strukturiert: {query}
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openrouter: |
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Kontext-Analyse für Gemma/Llama:
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{context_str}
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Anfrage: {query}
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# ---------------------------------------------------------
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# 2. DECISION: Strategie & Abwägung (Intent: DECISION)
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# ---------------------------------------------------------
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decision_template:
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ollama: |
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KONTEXT (FAKTEN & STRATEGIE):
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=========================================
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{context_str}
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=========================================
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ENTSCHEIDUNGSFRAGE:
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{query}
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ANWEISUNG:
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Du agierst als mein Entscheidungs-Partner.
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1. Analysiere die Faktenlage aus den Quellen.
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2. Prüfe dies hart gegen meine strategischen Notizen (Typ [VALUE], [PRINCIPLE], [GOAL]).
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3. Wäge ab: Passt die technische/faktische Lösung zu meinen Werten?
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FORMAT:
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- **Analyse:** (Kurze Zusammenfassung der Fakten)
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- **Abgleich:** (Gibt es Konflikte mit Werten/Zielen? Nenne die Quelle!)
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- **Empfehlung:** (Klare Meinung: Ja/No/Vielleicht mit Begründung)
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gemini: |
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Agiere als Senior Strategy Consultant für meinen digitalen Zwilling.
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Wäge die Frage {query} multiperspektivisch gegen meine Werte und langfristigen Ziele ab.
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Kontext: {context_str}
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openrouter: |
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Strategischer Check via OpenRouter/Gemma:
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Analyse der Entscheidungsfrage: {query}
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Referenzdaten aus dem Graph: {context_str}
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# ---------------------------------------------------------
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# 3. EMPATHY: Der Spiegel / "Ich"-Modus (Intent: EMPATHY)
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# ---------------------------------------------------------
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empathy_template:
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ollama: |
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KONTEXT (ERFAHRUNGEN & GLAUBENSSÄTZE):
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=========================================
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{context_str}
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=========================================
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SITUATION:
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{query}
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ANWEISUNG:
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Du agierst jetzt als mein empathischer Spiegel.
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1. Versuche nicht sofort, das Problem technisch zu lösen.
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2. Zeige Verständnis für die Situation basierend auf meinen eigenen Erfahrungen ([EXPERIENCE]) oder Glaubenssätzen ([BELIEF]), falls im Kontext vorhanden.
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3. Antworte in der "Ich"-Form oder "Wir"-Form. Sei unterstützend.
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TONFALL:
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Ruhig, verständnisvoll, reflektiert. Keine Aufzählungszeichen, sondern fließender Text.
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gemini: |
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Reflektiere meine aktuelle Situation {query} basierend auf meinen Werten {context_str}.
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Sei mein empathischer digitaler Zwilling. Antworte als 'Ich'.
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openrouter: |
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Empathische Reflexion (OpenRouter):
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Situation: {query}
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Persönlicher Kontext: {context_str}
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# ---------------------------------------------------------
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# 4. TECHNICAL: Der Coder (Intent: CODING)
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# ---------------------------------------------------------
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technical_template:
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ollama: |
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KONTEXT (DOCS & SNIPPETS):
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=========================================
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{context_str}
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|
=========================================
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TASK:
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{query}
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ANWEISUNG:
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Du bist Senior Developer.
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1. Ignoriere Smalltalk. Komm sofort zum Punkt.
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2. Generiere validen, performanten Code basierend auf den Quellen.
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3. Wenn Quellen fehlen, nutze dein allgemeines Programmierwissen, aber weise darauf hin.
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FORMAT:
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- Kurze Erklärung des Ansatzes.
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- Markdown Code-Block (Copy-Paste fertig).
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- Wichtige Edge-Cases.
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gemini: |
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Du bist Senior Software Engineer. Löse die technische Aufgabe {query}
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unter Berücksichtigung meiner Dokumentation: {context_str}.
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openrouter: |
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Technischer Support via OpenRouter:
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Task: {query}
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Kontext-Snippets: {context_str}
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# ---------------------------------------------------------
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# 5. INTERVIEW: Der "One-Shot Extractor" (Performance Mode)
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# ---------------------------------------------------------
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interview_template:
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ollama: |
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TASK:
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Du bist ein professioneller Ghostwriter. Verwandle den "USER INPUT" in eine strukturierte Notiz vom Typ '{target_type}'.
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STRUKTUR (Nutze EXAKT diese Überschriften):
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{schema_fields}
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USER INPUT:
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"{query}"
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ANWEISUNG ZUM INHALT:
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1. Analysiere den Input genau.
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2. Schreibe die Inhalte unter die passenden Überschriften aus der STRUKTUR-Liste oben.
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3. STIL: Schreibe flüssig, professionell und in der Ich-Perspektive. Korrigiere Grammatikfehler, aber behalte den persönlichen Ton bei.
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4. Wenn Informationen für einen Abschnitt fehlen, schreibe nur: "[TODO: Ergänzen]". Erfinde nichts dazu.
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OUTPUT FORMAT (YAML + MARKDOWN):
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---
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type: {target_type}
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status: draft
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title: (Erstelle einen treffenden, kurzen Titel für den Inhalt)
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tags: [Tag1, Tag2]
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# (Wiederhole den Titel hier)
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## (Erster Begriff aus STRUKTUR)
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(Text...)
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## (Zweiter Begriff aus STRUKTUR)
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(Text...)
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gemini: "Transformiere den Input {query} in das Schema {schema_fields} für Typ {target_type}."
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openrouter: "Extrahiere Daten für Typ {target_type} aus {query}. Schema: {schema_fields}."
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# ---------------------------------------------------------
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# 6. EDGE_ALLOCATION: Kantenfilter (Intent: OFFLINE_FILTER)
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# ---------------------------------------------------------
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edge_allocation_template:
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ollama: |
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TASK:
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Du bist ein strikter Selektor. Du erhältst eine Liste von "Kandidaten-Kanten" (Strings).
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Wähle jene aus, die inhaltlich im "Textabschnitt" vorkommen oder relevant sind.
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TEXTABSCHNITT:
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"""
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{chunk_text}
|
|
"""
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KANDIDATEN (Auswahl-Pool):
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{edge_list}
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REGELN:
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1. Die Kanten haben das Format "typ:ziel". Der "typ" ist variabel und kann ALLES sein.
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2. Gib NUR die Strings aus der Kandidaten-Liste zurück, die zum Text passen.
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3. Erfinde KEINE neuen Kanten.
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4. Antworte als flache JSON-Liste.
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DEIN OUTPUT (JSON):
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gemini: |
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Analysiere den Textabschnitt: {chunk_text}
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Wähle aus folgender Liste alle relevanten Kanten aus: {edge_list}
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Antworte STRIKT als JSON-Liste von Strings im Format ["typ:ziel"].
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|
Kein Text davor oder danach!
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openrouter: |
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|
Filtere die relevanten Kanten für den Graphen.
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Kandidaten: {edge_list}
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|
Text: {chunk_text}
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|
Output: JSON-Liste ["typ:ziel"].
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# ---------------------------------------------------------
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# 7. SMART EDGE ALLOCATION: Extraktion (Intent: INGEST)
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# ---------------------------------------------------------
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edge_extraction:
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ollama: |
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TASK:
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Du bist ein Wissens-Ingenieur für den digitalen Zwilling 'mindnet'.
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Deine Aufgabe ist es, semantische Relationen (Kanten) aus dem Text zu extrahieren,
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die die Hauptnotiz '{note_id}' mit anderen Konzepten verbinden.
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ANWEISUNGEN:
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1. Identifiziere wichtige Entitäten, Konzepte oder Ereignisse im Text.
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2. Bestimme die Art der Beziehung (z.B. part_of, uses, related_to, blocks, caused_by).
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3. Das Ziel (target) muss ein prägnanter Begriff sein.
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4. Antworte AUSSCHLIESSLICH in validem JSON als Liste von Objekten.
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BEISPIEL:
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[[ {{"to": "Ziel-Konzept", "kind": "beziehungs_typ"}} ]]
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TEXT:
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"""
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{text}
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|
"""
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DEIN OUTPUT (JSON):
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gemini: |
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Führe eine semantische Analyse der Notiz '{note_id}' durch.
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Finde explizite und implizite Relationen.
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Antworte STRIKT als JSON: [[{{"to": "Ziel", "kind": "typ", "reason": "begründung"}}]]
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Keine Erklärungen, nur JSON.
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Text: {text}
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openrouter: |
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Analysiere den Text für den Graphen. Identifiziere semantische Verbindungen.
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Output STRIKT als JSON-Liste: [[{{"to": "X", "kind": "Y"}}]].
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Text: {text} |