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# mindnet v2.2 — Programmplan
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**Version:** 2.2.1 (Post-WP04 Update)
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**Stand:** 2025-12-07
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**Status:** Aktiv
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## 1. Programmauftrag
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mindnet v2.2 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das:
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- Wissen, Erfahrungen, Werte und Entscheidungen speichert,
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- diese Informationen semantisch verknüpft und rekonstruierbar macht,
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- einen KI-Zwilling aufbaut, der ähnlich argumentiert, entscheidet und reflektiert wie du,
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- über mehrere Kanäle gefüttert wird:
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- Obsidian-Markdown (primäre Quelle),
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- Chat-basierter Agent (mindnet-Assistent),
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- später: Interview-Assistent (strukturierte Dialogerfassung),
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- automatisch neue Zusammenhänge erkennt und vernetzt (Edges, Typen, Hinweise),
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- sich durch Rückmeldungen (Feedback) selbst verbessert (Self-Tuning).
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Langfristig soll mindnet als **digitales Gegenüber** funktionieren, das:
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- dich versteht,
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- deine Denkweise reflektiert,
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- deine Werte kennt und verwendet,
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- Entscheidungen begründen kann („Warum?“),
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- Erinnerungen einordnet,
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- und für deine Nachkommen als dialogfähiger Gesprächspartner zur Verfügung steht.
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mindnet ist **kein statisches Wissensarchiv**, sondern ein **lebendes, lernendes Gedächtnismodell** mit Fokus auf:
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- persönliche Perspektive,
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- erklärbare Begründungspfade,
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- kontinuierliche Erweiterbarkeit,
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- robuste technische Basis (lokal, nachvollziehbar, versioniert).
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## 2. Vision
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> „Ein persönliches semantisches Gedächtnis, das mit mir wächst, meine Persönlichkeit spiegelt und mir als intelligenter, erklärbarer, lernender Begleiter dient.“
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Kernprinzipien der Vision:
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- **Erklärbarkeit:**
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Jede Antwort muss über Edges, Scores, Werte-Bezüge und Herkunftsnotizen begründbar sein.
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- **Wachstum:**
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Das System arbeitet von Anfang an mit unvollständigen Daten, kann aber schrittweise dichter werden, ohne dass alte Notizen massenhaft manuell angepasst werden müssen.
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- **Flexibilität (Late Binding):**
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Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, Policies, Knowledge-Design) festgelegt, nicht in jeder einzelnen Markdown-Datei.
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- **Autonomie & Self-Healing:**
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mindnet schlägt fehlende Typen, Relationen und Edges vor (z. B. aus Inline-Relationen, Edge-Defaults, Ähnlichkeitsbeziehungen) und baut damit einen „self-healing graph“ auf.
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- **Lernen & Self-Tuning:**
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Feedback zu Antworten (gut/schlecht, relevant/nicht relevant) fließt in Score-Gewichte, Policies und ggf. Edge-Struktur ein.
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- **Persönlichkeit:**
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Entscheidungen werden wert- und erfahrungsbasiert begründet; mittelfristig entsteht ein Persönlichkeitsmodell, das den KI-Zwilling trägt.
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- **Incremental Growth:**
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Das System muss mit wenigen, heterogenen Notizen starten und sich fortlaufend verdichten können – ohne Retro-Massenmigrationen im Vault.
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## 3. Programmziele
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### 3.1 Kurzfristig (nächste Monate)
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- Automatische Sammlung von Wissen aus Markdown-Vault und ersten Chat-Dialogen.
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- Aufbau eines stabilen Graph-Speichers in Qdrant (`*_notes`, `*_chunks`, `*_edges`).
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- Semantischer und graphbasierter Retriever (WP-04a abgeschlossen).
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- **Erklärbarkeit:** Why-Layer liefert Begründungen zu Treffern (WP-04b abgeschlossen).
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- **Feedback-Loop:** Systematisches Logging von Suche und Bewertung (WP-04c abgeschlossen).
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- Automatisierte Erkennung von Beziehungen:
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- Wikilinks, Inline-Relationen, Callout-Edges, Typ-Defaults.
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- Schrittweises Lernen über Feedback (Score-Tuning, noch „manuell“ konfiguriert).
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- „Mitwachsendes“ Schema ohne Obsidian-Umstrukturierungen:
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- Neues Wissen kann sofort erfasst werden,
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- bestehende Notizen bleiben gültig (Virtual Schema Layer).
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- Technische Basis für die späteren Agenten und den KI-Zwilling:
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- lokaler FastAPI-Dienst,
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- Qdrant als Graph-Backend,
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- konfigurierbarer Retriever (`retriever.yaml`).
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### 3.2 Mittelfristig
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- Persönlichkeitsprofil wird stabil erkannt und für Antworten genutzt (Typen, Werte-Notizen, Entscheidungsnotizen).
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- **RAG-Chat:** KI antwortet in natürlicher Sprache auf Basis von Wissen und Persönlichkeit (WP-05).
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- Why-Layer: KI-Assistenz für Entscheidungen mit nachvollziehbarer Argumentation.
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- Interview-Assistent erstellt neue Notes automatisch (strukturierte Dialoge → Markdown).
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- mindnet erzeugt Vorschläge für neue Notes & Edges und bietet einen „Vernetzungs-Assistenten“ für manuell angelegte Notizen.
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- Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_subgraph`, `mindnet_store_note`, `mindnet_explain`) auf mindnet zugreifen.
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### 3.3 Langfristig
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- KI-Zwilling, der deinen Stil, deine Werte und deine typische Denkweise repräsentiert.
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- Weitgehend autonomes Self-Tuning der Wissensstruktur (auf Basis gespeicherter Feedback-Daten & Policies).
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- Lebenslanges Gedächtnis, das
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- konsistent bleibt,
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- wächst,
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- sich weiterentwickelt,
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- und deine Geschichte für deine Nachkommen erzählbar und erlebbar macht.
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## 4. Architekturprinzipien
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Die folgenden Prinzipien steuern alle Workpackages und Entscheidungen:
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1. **Late Binding (späte Semantik)**
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- Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (z. B. `types.yaml`, Policies, `knowledge_design.md`) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien.
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- Erlaubt spätere Anpassungen ohne manuelle Massenänderungen.
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2. **Virtual Schema Layer**
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- Typen, Regeln, Policies, Edge-Defaults werden im Schema-Layer beschrieben (z. B. `knowledge_design.md`, `mindnet_functional_architecture.md`, `types.yaml`).
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- Markdown-Dateien benötigen nur minimale, robuste Angaben (Titel, Typ, optionale Properties).
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3. **Self-Healing Graph**
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- Der Graph wird regelmäßig analysiert (Edges, Centrality, fehlende Links).
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- Automatisierte Jobs ergänzen fehlende Kanten (ähnliche Inhalte, typisierte Standardbeziehungen, Backlinks).
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4. **Deterministische IDs**
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- Notes, Chunks und Edges erhalten stabile IDs (z. B. UUIDv5, deterministische `note_id`/`chunk_id`/`edge_id`).
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- Der Graph ist jederzeit wiederaufbaubar (Import-Pipeline idempotent).
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5. **Full Explainability**
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- Jeder Score, jede Beziehung, jeder Vorschlag muss über:
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- Edges,
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- Scoring-Komponenten (Semantik, Typ, Edge-Bonus, Centrality),
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- Provenienz (Notizen, Chunks, rule_id, confidence) nachvollziehbar sein.
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6. **Persistence First**
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- Obsidian bleibt die primäre Quelle der Wahrheit.
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- mindnet ergänzt, schlägt Änderungen vor, schreibt aber nur kontrolliert (z. B. über Rewriter oder Vernetzungs-Assistent mit Freigabe).
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7. **Minimalinvasives Schreiben**
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- Automatische Veränderungen an Markdown-Dateien erfolgen ausschließlich nach expliziter Zustimmung.
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- Rewriter und Vernetzungs-Assistent arbeiten grundsätzlich im Vorschlagsmodus.
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8. **Incremental Growth & Early Value**
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- Das System muss bereits mit wenigen Notizen und einem kleinen Vault sinnvolle Antworten liefern (Retrieval-MVP).
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- Spätere Erweiterungen (Typen, Policies, zusätzliche Edges) dürfen bestehende Notizen nicht „ungültig“ machen, sondern ergänzen sie.
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- Feedback-Mechanismen werden früh eingeführt, auch wenn sie anfangs noch nicht vollautomatisch ausgewertet werden.
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9. **Observability & Testbarkeit**
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- Jeder Importlauf, jede Retriever-Anfrage und jede Policy-Änderung soll prüfbar sein (Logs, Traces, Tests, Reports).
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## 5. Programmstruktur (Phasenmodell)
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Phase A – Fundament & Import
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Phase B – Semantik, Graph & Lernen
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Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling
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Phase D – Agenten, MCP & Interaktion
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Phase E – Review, Refactoring, Dokumentation
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Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-04c sind bereits erfolgreich abgeschlossen.
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## 6. Workpackages – detaillierte Übersicht
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### Legende Aufwand / Komplexität
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- Aufwand: Niedrig / Mittel / Hoch
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- Komplexität: Niedrig / Mittel / Hoch
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Die Status-Ampel zeigt den aktuellen Stand gemäß Programmfortschritt.
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### WP-01 – Wissensdesign (abgeschlossen)
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**Phase:** A
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**Status:** 🟢 abgeschlossen
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**Ziel:**
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Grundlegendes Schema für mindnet festlegen (`knowledge_design.md`), inkl.:
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- Note-Typen (z. B. `concept`, `experience`, `project`, `decision`, `value`).
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- Standard-Properties und Grundstruktur von Edges.
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- Abbildung zentraler Lebens-Bereiche.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- `knowledge_design.md` und `types.yaml` definieren die Zielarchitektur.
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### WP-02 – Chunking & Hash-Strategie (abgeschlossen)
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**Phase:** A
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**Status:** 🟢 abgeschlossen
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**Ziel:**
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Festlegen und implementieren einer robusten Chunking-Strategie und einer Hash-Logik zur Änderungserkennung.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- Implementierte Chunker-Logik mit Overlap.
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- Stabile Hash-Strategie zur sicheren Änderungserkennung.
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### WP-03 – Import-Pipeline & Edge-System v2 (abgeschlossen)
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**Phase:** A/B
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**Status:** 🟢 abgeschlossen
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**Ziel:**
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Durchgängige Import-Pipeline von Markdown → Notes/Chunks/Edges in Qdrant mit deterministischen IDs.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- Vollständige E2E-Import-Pipeline.
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- Vollständiges Edge-Modell (Strukturkanten, Wikilinks, Inline-Relationen).
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### WP-04a – Retriever & Graph-Scoring (abgeschlossen)
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**Phase:** B
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**Status:** 🟢 abgeschlossen
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**Ziel:**
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Aufbau eines hybriden Retrievers, der Semantik, Typwissen und Graph-Informationen kombiniert.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- Hybrides Scoring-Modell (Semantic + Edge + Centrality).
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- Konfiguration über `retriever.yaml`.
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- `/query` Endpoint aktiv.
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### WP-04b – Explanation Layer ("Why-Layer") (abgeschlossen)
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**Phase:** B
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**Status:** 🟢 abgeschlossen (Neu)
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**Ziel:**
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Treffererklärungen liefern, die verständlich machen, warum ein Ergebnis gewählt wurde.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- **DTO-Erweiterung:** `QueryHit` enthält `explanation`, `breakdown` und `reason`.
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- **Logic:** Graph-Adapter unterstützt `incoming_edges` (Reverse Lookup) für Authority-Erklärungen.
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- **Output:** `/query` Endpoint liefert auf Wunsch (`explain: true`) menschenlesbare Begründungen ("Verweist auf...").
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### WP-04c – Feedback Logging & Bewertungsdaten (abgeschlossen)
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**Phase:** B
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**Status:** 🟢 abgeschlossen (Neu)
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**Ziel:**
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Grundlage für Self-Tuning schaffen durch systematisches Logging.
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**Erreichte Ergebnisse:**
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- **Data Flywheel:** Logging von Queries und User-Feedback in lokalen JSONL-Dateien.
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- **Search Log:** Speichert Query + Score-Snapshot in `data/logs/search_history.jsonl`.
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- **Feedback Log:** Speichert User-Ratings in `data/logs/feedback.jsonl`.
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- **Traceability:** Durchgängige `query_id` von Request bis Feedback.
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### WP-05 – Persönlichkeitsmodell & RAG-Chat (Startbereit)
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**Phase:** C
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**Status:** 🟡 geplant (Nächster Schritt)
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**Ziel:**
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Aufbau eines RAG-Systems, das nicht nur sucht, sondern in natürlicher Sprache antwortet und dabei eine definierte Persönlichkeit (Werte, Prinzipien) einnimmt.
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**Umfang:**
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- **Config:** `config/prompts.yaml` für System-Prompts, Werte und RAG-Templates.
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- **Service:** `llm_service.py` für Text-Generierung (Ollama-Anbindung).
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- **Router:** `/chat` Endpoint (Kontext-Assembly -> Prompt -> LLM).
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- **Persönlichkeit:** Definition von "Mindnet" als KI-Zwilling (Stil, Haltung).
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Mittel
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- Komplexität: Mittel
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### WP-06 – Decision Engine (geplant)
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**Phase:** C
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Entscheidungsunterstützung auf Basis von Wissen, Persönlichkeit und Zielen – inklusive nachvollziehbarer Begründung.
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**Umfang:**
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- Identifikation typischer Entscheidungssituationen.
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- Integration von fachlichem Wissen, Erfahrungen und Persönlichkeitsmodell.
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- Ableitung von Entscheidungs-Templates / Heuristiken.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Mittel
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- Komplexität: Hoch
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### WP-07 – Interview-Assistent (geplant)
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**Phase:** C
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Dialogbasierter Erfassungs-Assistent, der strukturierte Interviews führt und daraus konsistente Markdown-Notizen generiert.
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**Umfang:**
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- Design von Interview-Flows.
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- Konvertierung von Dialogtranskripten in typisierte Notes.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Niedrig/Mittel
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- Komplexität: Mittel
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### WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)
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**Phase:** B/C
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Aufbau eines Self-Tuning-Mechanismus, der auf Basis von Feedback-Daten (WP-04c) Vorschläge für Retriever- und Policy-Anpassungen macht.
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**Umfang:**
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- Auswertung der JSONL-Feedback-Daten.
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- Regel-basierte Anpassungs-Vorschläge für `retriever.yaml` und Typ-Prioritäten.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Hoch
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- Komplexität: Hoch
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### WP-09 – Vault-Onboarding & Migration (geplant)
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**Phase:** B
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Sicherstellen, dass bestehende und neue Obsidian-Vaults schrittweise in mindnet integriert werden können – ohne Massenumbau.
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**Umfang:**
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- Tools zur Analyse des Vault-Status.
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- Empfehlungen für minimale Anpassungen.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Mittel
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- Komplexität: Niedrig/Mittel
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### WP-10 – Chat-Interface & Writeback (geplant)
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**Phase:** D
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Chat-basierter mindnet-Agent, der sowohl Fragen beantwortet als auch neue Notizen erzeugen/aktualisieren kann (Writeback Richtung Vault).
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**Umfang:**
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- Chat-Frontend.
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- Funktionen für Q&A sowie Vorschlag neuer Notes/Edges.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Hoch
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- Komplexität: Hoch
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### WP-11 – Knowledge-Builder & Vernetzungs-Assistent (geplant)
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**Phase:** D
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Assistent, der manuell erstellte oder importierte Notizen analysiert und Vorschläge für Typen, Edges und Einordnung macht.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Hoch
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- Komplexität: Hoch
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### WP-12 – Knowledge Rewriter (Soft Mode, geplant)
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**Phase:** C/D
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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Optionaler Assistent, der vorhandene Notes „aufräumt“, zusammenfasst oder reorganisiert – ausschließlich mit expliziter Freigabe.
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**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Niedrig/Mittel
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- Komplexität: Mittel
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### WP-13 – MCP-Integration & Agenten-Layer (geplant)
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**Phase:** D
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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mindnet als MCP-Server bereitstellen, damit Agenten/LLMs standardisierte Tools nutzen können.
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||
**Umfang:**
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||
- MCP-Server mit Tools (`mindnet_query`, `mindnet_explain`, etc.).
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**Aufwand / Komplexität:**
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||
- Aufwand: Mittel
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- Komplexität: Mittel
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### WP-14 – Review / Refactoring / Dokumentation (geplant)
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**Phase:** E
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**Status:** 🟡 geplant
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**Ziel:**
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||
Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritter und Langfrist-Betrieb.
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||
**Aufwand / Komplexität:**
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- Aufwand: Mittel
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- Komplexität: Niedrig/Mittel
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## 7. Abhängigkeiten (vereinfacht, aktualisiert)
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WP01 → WP02 → WP03 → WP04a
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WP04a → WP04b → WP04c → WP08
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WP03 → WP05 → WP06 → WP07
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WP03 → WP09
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WP01/WP03 → WP10 → WP11 → WP12
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WP03/WP04 → WP13
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Alles → WP14
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## 8. Laufzeit- & Komplexitätsindikatoren (aktualisiert)
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| WP | Aufwand | Komplexität |
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|-------|----------------|------------------|
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| WP04b | Mittel | Hoch |
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| WP04c | Mittel | Mittel/Hoch |
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| WP05 | Mittel | Mittel |
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| WP06 | Mittel | Hoch |
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| WP07 | Niedrig/Mittel | Mittel |
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||
| WP08 | Hoch | Hoch |
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| WP09 | Mittel | Niedrig/Mittel |
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||
| WP10 | Hoch | Hoch |
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| WP11 | Hoch | Hoch |
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| WP12 | Niedrig/Mittel | Mittel |
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| WP13 | Mittel | Mittel |
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| WP14 | Mittel | Niedrig/Mittel |
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## 9. Programmfortschritt (Ampel, aktualisiert)
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||
| WP | Status |
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|-------|--------|
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| WP01 | 🟢 |
|
||
| WP02 | 🟢 |
|
||
| WP03 | 🟢 |
|
||
| WP04a | 🟢 |
|
||
| WP04b | 🟢 |
|
||
| WP04c | 🟢 |
|
||
| WP05 | 🟡 |
|
||
| WP06 | 🟡 |
|
||
| WP07 | 🟡 |
|
||
| WP08 | 🟡 |
|
||
| WP09 | 🟡 |
|
||
| WP10 | 🟡 |
|
||
| WP11 | 🟡 |
|
||
| WP12 | 🟡 |
|
||
| WP13 | 🟡 |
|
||
| WP14 | 🟡 |
|
||
|
||
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||
## 10. Governance & Versionierung
|
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||
- Versionierung über Gitea (Branches, Tags, Releases).
|
||
- Feature-Branch Workflow mit "Sync First" Strategie.
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||
- Jede wesentliche Änderung an Architektur/Schema erhält einen eigenen Commit.
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||
- Jedes Workpackage erhält ein eigenes Chat-Fenster mit dediziertem Prompt (WP-Hand-Over).
|
||
- Programmleitung verantwortet Konsistenz und Priorisierung.
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||
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||
## 11. Executive Summary
|
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||
mindnet v2.2 ist so aufgesetzt, dass:
|
||
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||
- du **schrittweise** Wissen erfassen kannst (Obsidian + Chat + später Interview-Assistent),
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||
- die Struktur **mitwächst**, ohne Retro-Massenarbeit im Vault,
|
||
- ein **hybrider Retriever** qualitativ hochwertige, erklärbare Antworten liefert,
|
||
- ein **Self-Healing- und Self-Tuning-Mechanismus** vorbereitet ist (durch WP-04c Feedback-Daten),
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||
- ein **Persönlichkeitsmodell** und eine **Decision Engine** entstehen,
|
||
- langfristig ein **KI-Zwilling** aufgebaut wird, der deine Werte, Erfahrungen und Denkweise spiegelt,
|
||
- die technische Architektur (FastAPI, Qdrant, YAML-Policies, MCP-Integration) lokal, nachvollziehbar und erweiterbar bleibt.
|
||
|
||
Dieser Programmplan bildet die konsolidierte Grundlage (v2.2.1) für alle weiteren Arbeiten. |