427 lines
16 KiB
YAML
427 lines
16 KiB
YAML
# config/prompts.yaml — VERSION 3.2.2 (WP-25b: Hierarchical Model Sync)
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# STATUS: Active
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# FIX:
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# - 100% Erhalt der Original-Prompts aus v3.1.2 für die Provider-Ebene (ollama, gemini, openrouter).
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# - Integration der Modell-spezifischen Overrides für Gemini 2.0, Llama 3.3 und Qwen 2.5.
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# - Hinzufügen des notwendigen 'compression_template' für die DecisionEngine v1.3.0.
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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_WHAT / FACT_WHEN)
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# ---------------------------------------------------------
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fact_synthesis_v1:
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# --- Modell-spezifisch (WP-25b Optimierung) ---
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"google/gemini-2.0-flash-exp:free": |
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Analysiere die Wissens-Streams für: {query}
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FAKTEN: {facts_stream} | BIOGRAFIE: {biography_stream} | TECHNIK: {tech_stream}
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Nutze deine hohe Reasoning-Kapazität für eine tiefe Synthese. Antworte präzise auf Deutsch.
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"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": |
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Erstelle eine fundierte Synthese für die Frage: "{query}"
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Nutze die Daten: {facts_stream}, {biography_stream} und {tech_stream}.
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Trenne klare Fakten von Erfahrungen. Bleibe strikt beim bereitgestellten Kontext.
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# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
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ollama: |
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WISSENS-STREAMS:
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=========================================
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FAKTEN & STATUS:
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{facts_stream}
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ERFAHRUNG & BIOGRAFIE:
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{biography_stream}
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WISSEN & TECHNIK:
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{tech_stream}
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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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Kombiniere harte Fakten mit persönlichen Erfahrungen, falls vorhanden.
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Fasse die Informationen zusammen. Sei objektiv und neutral.
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gemini: |
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Beantworte die Wissensabfrage "{query}" basierend auf diesen Streams:
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FAKTEN: {facts_stream}
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BIOGRAFIE/ERFAHRUNG: {biography_stream}
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TECHNIK: {tech_stream}
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Kombiniere harte Fakten mit persönlichen Erfahrungen, falls vorhanden. Antworte strukturiert und präzise.
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openrouter: |
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Synthese der Wissens-Streams für: {query}
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Inhalt: {facts_stream} | {biography_stream} | {tech_stream}
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Antworte basierend auf dem bereitgestellten Kontext.
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default: "Beantworte {query} basierend auf dem Kontext: {facts_stream} {biography_stream} {tech_stream}."
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# ---------------------------------------------------------
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# 2. DECISION: Strategie & Abwägung (Intent: DECISION)
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# ---------------------------------------------------------
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decision_synthesis_v1:
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|
# --- Modell-spezifisch (WP-25b Optimierung) ---
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|
"google/gemini-2.0-flash-exp:free": |
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|
Agiere als strategischer Partner für: {query}
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WERTE: {values_stream} | FAKTEN: {facts_stream} | RISIKEN: {risk_stream}
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|
Prüfe die Fakten gegen meine Werte. Zeige Zielkonflikte auf. Gib eine klare Empfehlung.
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# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
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ollama: |
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ENTSCHEIDUNGS-STREAMS:
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=========================================
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WERTE & PRINZIPIEN (Identität):
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{values_stream}
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|
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OPERATIVE FAKTEN (Realität):
|
|
{facts_stream}
|
|
|
|
RISIKO-RADAR (Konsequenzen):
|
|
{risk_stream}
|
|
=========================================
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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 (Werte & Prinzipien).
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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 mein strategischer Partner. Analysiere die Frage: {query}
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Werte: {values_stream} | Fakten: {facts_stream} | Risiken: {risk_stream}.
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Wäge ab und gib eine klare strategische Empfehlung ab.
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openrouter: |
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|
Strategische Multi-Stream Analyse für: {query}
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Werte-Basis: {values_stream} | Fakten: {facts_stream} | Risiken: {risk_stream}
|
|
Bitte wäge ab und gib eine Empfehlung.
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default: "Prüfe {query} gegen Werte {values_stream} und Fakten {facts_stream}."
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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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|
# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
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ollama: |
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KONTEXT (ERFAHRUNGEN & WERTE):
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=========================================
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|
ERLEBNISSE & BIOGRAFIE:
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{biography_stream}
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WERTE & BEDÜRFNISSE:
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{values_stream}
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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 Werten, 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: "Sei mein digitaler Spiegel für {query}. Kontext: {biography_stream}, {values_stream}"
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openrouter: "Empathische Reflexion der Situation {query}. Persönlicher Kontext: {biography_stream}, {values_stream}"
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|
default: "Reflektiere empathisch über {query} basierend auf {biography_stream}."
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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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# --- Modell-spezifisch (WP-25b Optimierung) ---
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"qwen/qwen-2.5-vl-7b-instruct:free": |
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|
Du bist Senior Software Engineer. TASK: {query}
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REFERENZEN: {tech_stream} | KONTEXT: {facts_stream}
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|
Generiere validen, performanten Code. Nutze die Snippets aus dem Kontext.
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# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
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ollama: |
|
|
KONTEXT (WISSEN & PROJEKTE):
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=========================================
|
|
TECHNIK & SNIPPETS:
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|
{tech_stream}
|
|
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|
PROJEKT-STATUS:
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|
{facts_stream}
|
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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: "Generiere Code für {query} unter Berücksichtigung von {tech_stream} und {facts_stream}."
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openrouter: "Technischer Support für {query}. Referenzen: {tech_stream}, Projekt-Kontext: {facts_stream}"
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|
default: "Erstelle eine technische Lösung für {query}."
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# ---------------------------------------------------------
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|
# 5. INTERVIEW: Der "One-Shot Extractor" (WP-07)
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# ---------------------------------------------------------
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interview_template:
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|
# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
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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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---
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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)
|
|
(Text...)
|
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|
|
gemini: "Extrahiere Daten für {target_type} aus {query}."
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|
openrouter: "Strukturiere den Input {query} nach dem Schema {schema_fields} für Typ {target_type}."
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|
default: "Extrahiere Informationen für {target_type} aus dem Input: {query}"
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|
# ---------------------------------------------------------
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|
# 6. WP-25b: PRE-SYNTHESIS COMPRESSION (Neu!)
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# ---------------------------------------------------------
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|
compression_template:
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|
"mistralai/mistral-7b-instruct:free": |
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|
Reduziere den Stream '{stream_name}' auf die Informationen, die für die Beantwortung der Frage '{query}' absolut notwendig sind.
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BEHALTE: Harte Fakten, Projektnamen, konkrete Werte und Quellenangaben.
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|
ENTFERNE: Redundante Einleitungen, Füllwörter und irrelevante Details.
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INHALT:
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{content}
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|
KOMPRIMIERTE ANALYSE:
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|
default: "Fasse das Wichtigste aus {stream_name} für die Frage {query} kurz zusammen: {content}"
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|
# ---------------------------------------------------------
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|
# 7. EDGE_ALLOCATION: Kantenfilter (Ingest)
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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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|
"""
|
|
{chunk_text}
|
|
"""
|
|
|
|
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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|
TASK: Ordne Kanten einem Textabschnitt zu.
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ERLAUBTE TYPEN: {valid_types}
|
|
TEXT: {chunk_text}
|
|
KANDIDATEN: {edge_list}
|
|
OUTPUT: STRIKT eine flache JSON-Liste ["typ:ziel"]. Kein Text davor/danach. Wenn nichts: []. Keine Objekte!
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openrouter: |
|
|
TASK: Filtere relevante Kanten aus dem Pool.
|
|
ERLAUBTE TYPEN: {valid_types}
|
|
TEXT: {chunk_text}
|
|
POOL: {edge_list}
|
|
ANWEISUNG: Gib NUR eine flache JSON-Liste von Strings zurück.
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|
BEISPIEL: ["kind:target", "kind:target"]
|
|
REGEL: Kein Text, keine Analyse, keine Kommentare. Wenn nichts passt, gib [] zurück.
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|
OUTPUT:
|
|
|
|
default: "[]"
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|
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# ---------------------------------------------------------
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|
# 8. SMART EDGE ALLOCATION: Extraktion (Ingest)
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# ---------------------------------------------------------
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|
edge_extraction:
|
|
ollama: |
|
|
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.
|
|
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:
|
|
[[ {{"to": "Ziel-Konzept", \"kind\": \"beziehungs_typ\"}} ]]
|
|
|
|
TEXT:
|
|
"""
|
|
{text}
|
|
"""
|
|
|
|
DEIN OUTPUT (JSON):
|
|
|
|
gemini: |
|
|
Analysiere '{note_id}'. Extrahiere semantische Beziehungen.
|
|
ERLAUBTE TYPEN: {valid_types}
|
|
TEXT: {text}
|
|
OUTPUT: STRIKT JSON-Array von Objekten: [[{{"to\":\"Ziel\",\"kind\":\"typ\"}}]]. Kein Text davor/danach. Wenn nichts: [].
|
|
|
|
openrouter: |
|
|
TASK: Extrahiere semantische Relationen für '{note_id}'.
|
|
ERLAUBTE TYPEN: {valid_types}
|
|
TEXT: {text}
|
|
ANWEISUNG: Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Array von Objekten.
|
|
FORMAT: [[{{"to\":\"Ziel-Begriff\",\"kind\":\"typ\"}}]]
|
|
STRIKTES VERBOT: Schreibe keine Einleitung, keine Analyse und keine Erklärungen.
|
|
Wenn keine Relationen existieren, antworte NUR mit: []
|
|
OUTPUT:
|
|
|
|
default: "[]"
|
|
|
|
# ---------------------------------------------------------
|
|
# 9. INGESTION: EDGE VALIDATION (Ingest/Validate)
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|
# ---------------------------------------------------------
|
|
edge_validation:
|
|
# --- Modell-spezifisch (WP-25b Optimierung) ---
|
|
"mistralai/mistral-7b-instruct:free": |
|
|
Verify relation '{edge_kind}' for graph integrity.
|
|
Chunk: "{chunk_text}"
|
|
Target: "{target_title}" ({target_summary})
|
|
Respond ONLY with 'YES' or 'NO'.
|
|
|
|
# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
|
|
gemini: |
|
|
Bewerte die semantische Validität dieser Verbindung im Wissensgraph.
|
|
|
|
KONTEXT DER QUELLE (Chunk):
|
|
"{chunk_text}"
|
|
|
|
ZIEL-NOTIZ: "{target_title}"
|
|
ZIEL-BESCHREIBUNG (Zusammenfassung):
|
|
"{target_summary}"
|
|
|
|
GEPLANTE RELATION: "{edge_kind}"
|
|
|
|
FRAGE: Bestätigt der Kontext der Quelle die Beziehung '{edge_kind}' zum Ziel?
|
|
REGEL: Antworte NUR mit 'YES' oder 'NO'. Keine Erklärungen oder Smalltalk.
|
|
|
|
openrouter: |
|
|
Verify semantic relation for graph construction.
|
|
Source Context: {chunk_text}
|
|
Target Note: {target_title}
|
|
Target Summary: {target_summary}
|
|
Proposed Relation: {edge_kind}
|
|
Instruction: Does the source context support this relation to the target?
|
|
Result: Respond ONLY with 'YES' or 'NO'.
|
|
|
|
ollama: |
|
|
Bewerte die semantische Korrektheit dieser Verbindung.
|
|
QUELLE: {chunk_text}
|
|
ZIEL: {target_title} ({target_summary})
|
|
BEZIEHUNG: {edge_kind}
|
|
Ist diese Verbindung valide? Antworte NUR mit YES oder NO.
|
|
|
|
default: "YES"
|
|
|
|
# ---------------------------------------------------------
|
|
# 10. WP-25: INTENT ROUTING (Intent: CLASSIFY)
|
|
# ---------------------------------------------------------
|
|
intent_router_v1:
|
|
# --- Modell-spezifisch (WP-25b Optimierung) ---
|
|
"mistralai/mistral-7b-instruct:free": |
|
|
Classify query "{query}" into exactly one of these categories:
|
|
FACT_WHEN, FACT_WHAT, DECISION, EMPATHY, CODING, INTERVIEW.
|
|
Respond with the category name only.
|
|
|
|
# --- EXAKTE Provider-Fallbacks aus v3.1.2 ---
|
|
ollama: |
|
|
Analysiere die Nutzeranfrage und wähle die passende Strategie.
|
|
Antworte NUR mit dem Namen der Strategie.
|
|
|
|
STRATEGIEN:
|
|
- FACT_WHEN: Nur für explizite Fragen nach einem exakten Datum, Uhrzeit oder dem "Wann" eines Ereignisses.
|
|
- FACT_WHAT: Fragen nach Inhalten, Listen von Objekten/Projekten, Definitionen oder "Was/Welche" Anfragen (auch bei Zeiträumen).
|
|
- DECISION: Rat, Meinung, "Soll ich?", Abwägung gegen Werte.
|
|
- EMPATHY: Emotionen, Reflexion, Befindlichkeit.
|
|
- CODING: Programmierung, Skripte, technische Syntax.
|
|
- INTERVIEW: Dokumentation neuer Informationen, Notizen anlegen.
|
|
|
|
NACHRICHT: "{query}"
|
|
STRATEGIE:
|
|
|
|
gemini: |
|
|
Classify intent:
|
|
- FACT_WHEN: Exact dates/times only.
|
|
- FACT_WHAT: Content, lists of entities (projects, etc.), definitions, "What/Which" queries.
|
|
- DECISION: Strategic advice/values.
|
|
- EMPATHY: Emotions.
|
|
- CODING: Tech/Code.
|
|
- INTERVIEW: Data entry.
|
|
Query: "{query}"
|
|
Result (One word only):
|
|
|
|
openrouter: |
|
|
Select strategy for Mindnet:
|
|
FACT_WHEN (timing/dates), FACT_WHAT (entities/lists/what/which), DECISION, EMPATHY, CODING, INTERVIEW.
|
|
Query: "{query}"
|
|
Response:
|
|
|
|
default: "FACT_WHAT" |