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18 KiB
Markdown
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doc_type: user_manual
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audience: user, author
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scope: vault, markdown, schema
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status: active
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version: 2.9.1
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context: "Regelwerk für das Erstellen von Notizen im Vault. Die 'Source of Truth' für Autoren."
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# Knowledge Design Manual
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**Quellen:** `knowledge_design.md`, `types.yaml`
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## ⚡ Die 6 Goldenen Regeln (TL;DR)
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1. **Atomare Gedanken:** Eine Notiz = Ein Thema. Vermischung führt zu "Context-Pollution", wodurch die KI unpräzise berät.
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2. **Explizite Typen:** Der `type` im Frontmatter ist der wichtigste Hebel. Er entscheidet über die mathematische Gewichtung im System.
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3. **Semantische Links:** Nutze das Vokabular aus der `01_edge_vocabulary.md`. Ersetze einfache Verweise durch funktionale Beziehungen wie `caused_by` oder `based_on`.
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4. **Werte & Ziele definieren:** Ohne explizite Kriterien (`type: value`) fehlt dem System der Maßstab für eine Bewertung.
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5. **Emotionales Bridging:** Dokumentiere deine Gefühle. Begriffe wie „Druck“ oder „Euphorie“ sind die Schnittstelle für die Empathie-Logik.
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6. **Narrative Tiefe (Fleisch am Knochen):** Ein „Was“ ohne „Warum“ ist für die KI nur ein Fakt, für dich als Mensch aber bedeutungslos. Dokumentiere die Intention hinter deinen Taten.
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## 1. Zweck & Scope
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Mindnet ist mehr als eine Dokumentablage. Es ist ein vernetztes System, das deine Persönlichkeit abbildet. Die Markdown-Dateien in deinem Vault sind die **einzige Quelle der Wahrheit** ("Source of Truth"). Was nicht im Markdown steht, existiert für das System nicht.
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## 2. Note-Struktur & Frontmatter
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Jede Notiz benötigt einen YAML-Header (Frontmatter).
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**Pflichtfelder:**
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```yaml
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id: 20251212-projekt-alpha # Eindeutige Kennung (YYYYMMDD-slug empfohlen)
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title: Projekt Alpha # Sprechender Titel
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type: project # Steuert Chunking & Wichtigkeit
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status: active # active, archived, draft
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created: 2025-12-12 # ISO 8601
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tags: [ki, entwicklung] # Taxonomie
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aliases: [KI Projekt, Codename Quickhack]
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### **2.1 [NEU] Naming Convention: Intuitiv vs. Technisch**
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Für die Benutzerfreundlichkeit und die intuitive Navigation in Obsidian wird die Nutzung von **menschenlesbaren Titeln** bevorzugt (z. B. `Mein Persönliches Leitbild 2025` statt `leitbild_identity`).
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- Die technische Eindeutigkeit wird primär über die `id` im Frontmatter sichergestellt.
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- Die KI nutzt die Semantik des Dateinamens als zusätzlichen Kontext-Vektor.
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### 2.2 Advanced Overrides: Die KI-Steuerung übernehmen
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In 95% der Fälle setzt der `type` (z.B. "concept") automatisch die richtigen Einstellungen. In Spezialfällen kannst du diese manuell im Frontmatter überschreiben, um das Verhalten der KI zu erzwingen.
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#### A. `retriever_weight`: Die Sichtbarkeit steuern
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Dieser Faktor (Default: 1.0) ist ein Multiplikator für das Ranking in der Vektorsuche. Er entscheidet, welche Notiz "gewinnt", wenn zwei Texte inhaltlich ähnlich sind.
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* **Standard (1.0):** Normale Wichtigkeit.
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* **Boost (1.2 - 2.0):** "Das hier ist die Wahrheit."
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* *Einsatz:* Finale Entscheidungen, Kernprinzipien, die "Single Source of Truth".
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* *Effekt:* Verdrängt weniger wichtige Notizen (z.B. Meeting-Protokolle) aus dem Kontext-Fenster der KI.
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* **Deboost (0.5 - 0.8):** "Nur Kontext, keine Fakten."
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* *Einsatz:* Glossare, externe Quellen (`source`), reine Datensammlungen.
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* *Effekt:* Die Notiz wird nur gefunden, wenn man sehr spezifisch danach sucht.
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#### B. `chunking_profile`: Die Zerstückelung steuern
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Das Profil bestimmt, wie der Text für die Datenbank zerschnitten wird. Falsches Chunking zerreißt den Kontext. Wähle das Profil basierend auf der **Struktur** deines Textes.
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| Profil-Name | Strategie | Einsatzzweck & Wirkung |
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| :--- | :--- | :--- |
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| **`sliding_standard`** | Sliding Window | **Der Allrounder.** Für Fließtexte (Tagebuch, Artikel). Der Text wird in überlappende Fenster geschnitten. Gut, wenn der Inhalt von oben nach unten fließt. |
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| **`sliding_short`** | Sliding Window (Klein) | **Für Dichte.** Für Texte mit sehr hoher Informationsdichte (Glossare, Task-Listen), wo jeder Satz wichtig ist. Erzeugt viele kleine Chunks. |
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| **`sliding_smart_edges`** | Sliding + AI | **Der Intelligente.** Wie Standard, aber das LLM analysiert jeden Chunk zusätzlich auf implizite Querverweise. Standard für `concept` und `project`. |
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| **`structured_smart_edges`** | Heading Split (Soft) | **Für Strukturierte Texte.** Trennt an Überschriften (H2). *Besonderheit:* Wenn ein Abschnitt sehr kurz ist, wird er mit dem nächsten verschmolzen ("Soft Mode"), um den Kontext zu wahren. |
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| **`structured_smart_edges_strict`** | Heading Split (Hard) | **Für Listen & Kataloge.** Trennt *zwingend* an jeder H2-Überschrift. Verhindert das Verschmelzen. <br>**Wichtig für:** `decision` (Option A darf nicht mit Option B verschmelzen), `value`, `profile`. |
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**Beispiel für ein Override:**
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```yaml
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title: Sammlung meiner Passwörter-Regeln
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type: list
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# Wir erzwingen eine strikte Trennung, damit Regel 1 nicht mit Regel 2 vermischt wird.
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chunking_profile: structured_smart_edges_strict
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# Extrem wichtig, soll immer beachtet werden.
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retriever_weight: 1.5
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```
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## 3. Frontmatter Felder und ihre Bedeutung
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### 3.1 Typ-Referenz & Stream-Logik
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Das System euriert Informationen in funktionalen Streams. Wähle den Typ danach aus, in welchem "Gedächtnis-Bereich" die Information landen soll.
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### 3.1 Identity Stream (Der Kern / Das „Warum“)
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Dieser Stream definiert deine stabilen Merkmale und inneren Kompasse.
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| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **`value`** | 1.00 | `structured_strict` | Fundamentale Werte und moralische Maßstäbe. |
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| **`principle`** | 0.95 | `structured_strict_L3` | Handlungsleitlinien mit tiefer Hierarchie (H3-Split). |
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| **`trait`** | 1.10 | `structured_strict` | Charakterliche Stärken und Talente. |
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| **`belief`** | 0.90 | `sliding_short` | Tiefe Überzeugungen über dich und die Gesellschaft. |
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| **`profile`** | 0.70 | `structured_strict` | Rollenidentitäten (z. B. Vater, Mentor, Unternehmer). |
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| **`need`** | 1.05 | `sliding_smart_edges` | Psychologische Grundbedürfnisse (z. B. Autonomie, Bindung). |
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| **`motivation`**| 0.95 | `sliding_smart_edges` | Innere Antreiber und Quellen deiner Energie. |
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| **`boundary`** | 0.90 | `sliding_smart_edges` | Deine persönlichen Grenzen und Integritäts-Leitplanken. |
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| **`bias`** | 0.80 | `sliding_short` | Bekannte kognitive Verzerrungen und Denkfallen. |
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### 3.1.2 Action Stream (Die Dynamik / Das „Was“)
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Dieser Stream umfasst alles, was auf Umsetzung, Planung und aktuelle Zustände zielt.
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| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **`project`** | 0.97 | `sliding_smart_edges` | Aktive Vorhaben mit Mission und Zielsetzung. |
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| **`goal`** | 0.95 | `sliding_smart_edges` | Strategische Nordsterne und Zielzustände. |
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| **`decision`** | 1.00 | `structured_strict` | Getroffene Entscheidungen (ADR-Logik). |
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| **`risk`** | 0.85 | `sliding_short` | Potenzielle Gefahren und Bedrohungsszenarien. |
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| **`obstacle`** | 1.00 | `structured_strict` | Aktuelle Hürden, Ängste und Blockaden. |
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| **`task`** | 0.80 | `sliding_short` | Operative Aufgaben und Definition of Done. |
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| **`skill`** | 0.90 | `sliding_smart_edges` | Fertigkeiten, Lernpfade und Meisterschaft. |
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| **`habit`** | 0.85 | `sliding_short` | Routinen, Automatismen und Verhaltensmuster. |
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| **`idea`** | 0.70 | `sliding_short` | Flüchtige Einfälle und Rohmaterial für Projekte. |
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| **`state`** | 0.60 | `sliding_short` | Momentane Verfassung, Stimmung und Energielevel. |
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### 3.1.3 History & Basis Stream (Die Evidenz / Das „Wann“)
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Dieser Stream speichert deine Erlebnisse, Fakten und externes Wissen als Belege.
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| Typ | Gewicht | Chunking Profil | Zweck & Inhalt |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **`insight`** | 1.20 | `sliding_smart_edges` | Hochrelevante Erkenntnisse und Verhaltensmuster. |
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| **`experience`**| 1.10 | `sliding_smart_edges` | Biografische Lektionen und prägende Erlebnisse. |
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| **`event`** | 0.60 | `sliding_standard` | Chronologische Protokolle und Ereignisse. |
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| **`journal`** | 0.80 | `sliding_standard` | Tägliche Logs und ungefilterte Gedanken. |
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| **`person`** | 0.50 | `sliding_standard` | Kontaktprofile und soziale Vernetzung. |
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| **`source`** | 0.50 | `sliding_standard` | Externe Quellen wie Bücher, Videos oder Artikel. |
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| **`concept`** | 0.60 | `sliding_smart_edges` | Fachbegriffe, Theorien und zeitloses Wissen. |
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| **`glossary`** | 0.40 | `sliding_short` | Kurze Begriffsdefinitionen. |
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| **`default`** | 1.00 | `sliding_standard` | Fallback für alle nicht klassifizierten Notizen. |
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### 3.2 Status und Bedeutung
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| Status | Bedeutung | Auswirkung auf die KI |
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| :--- | :--- | :--- |
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| **`stable`** | **Geprüftes Wissen.** Die Notiz ist inhaltlich korrekt, finalisiert und verlässlich (Gold-Standard). | **🚀 Bevorzugt (Bonus):** Die KI vertraut diesen Inhalten mehr (+20% Relevanz-Score). Bei widersprüchlichen Infos gewinnt `stable`. |
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| **`active`** | **Standard.** Aktuelle Arbeitsnotizen, Projekte oder Dokumentationen (Default, wenn leer). | **🔵 Neutral:** Standard-Gewichtung (Faktor 1.0). |
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| **`draft`** | **Entwurf.** Brainstorming, unstrukturierte Mitschriften oder rohe Ideen. | **🔻 Gedämpft (Malus):** Die KI nutzt diese Infos nur, wenn es keine besseren Treffer gibt (Relevanz auf 50% reduziert). Reduziert "Rauschen" in den Antworten. |
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| **`system`** | **Intern.** Konfigurationsdateien, technische Logs oder Admin-Skripte. | **❌ Ignoriert (Hard Skip):** Die Datei wird **nicht** in den Suchindex aufgenommen und ist für den Chat unsichtbar. |
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| **`template`**| **Vorlage.** Leere Gerüste für neue Notizen (z.B. für Obsidian). | **❌ Ignoriert (Hard Skip):** Verhindert, dass leere Vorlagen als Suchergebnisse auftauchen. |
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### Wann nutze ich welchen Status?
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1. **Ideenfindung:** Setzen Sie neue Ideen immer auf **`draft`**. So können Sie frei schreiben, ohne dass die KI sofort "Halbwissen" als Fakten verkauft.
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2. **Finalisierung:** Sobald eine Entscheidung getroffen oder ein Konzept fertig ist, ändern Sie den Status auf **`stable`**.
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3. **Konfiguration:** Nutzen Sie **`system`** für Dateien wie die `01_edge_vocabulary.md`, damit die KI nicht die Definition der Kanten zitiert, wenn Sie eigentlich nach Inhalten suchen.
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### 3.3 Aliases (Synonyme & Verlinkung)
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Nutze `aliases: [Synonym]` für:
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1. **Flüssiges Schreiben:** `[[RAG]]` statt `[[Retrieval Augmented Generation]]`.
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2. **Semantische Anker:** Der Chat findet die Notiz auch über den Alias-Begriff.
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Das optionale Feld `aliases` erlaubt es dir, einer Notiz alternative Titel oder Synonyme zu geben. Dies ist ein mächtiges Werkzeug für die Usability und die Suche.
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```yaml
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title: Leitbild – Handlungsprinzipien
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aliases: [Prinzipien, Handlungsleitlinien, Entscheidungsprinzipien]
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**Best Practices für Aliases**
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Damit dein System sauber bleibt, beachte diese Regeln:
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* ✅ **Akronyme & Abkürzungen:**
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Nutze Aliases für technische Kürzel.
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* *Note:* `Retrieval Augmented Generation`
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* *Alias:* `[RAG, RAG-Architektur]`
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* *Vorteil:* Du tippst im Fließtext nur `[[RAG]]` und bist fertig.
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* ✅ **Projekt-Codenamen:**
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Verbinde den offiziellen Titel mit dem Flur-Namen.
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* *Note:* `Projekt Phoenix – Cloud Migration`
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* *Alias:* `[Phoenix, Cloud-Projekt]`
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* ❌ **Vermeide generische Begriffe (Namespace Pollution):**
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Gib einer spezifischen Notiz niemals einen Alias, der ein allgemeines Wort ist.
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* *Schlecht:* Alias `[Meeting]` für `2025-10-JourFixe`.
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* *Folge:* Jedes Mal, wenn du das Wort "Meeting" tippst, schlägt Obsidian dir diesen einen alten Jour Fixe vor. Das zerstört den Schreibfluss.
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* ❌ **Keine Plural-Wahn:**
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Mindnet und Obsidian finden meist auch den Plural (Fuzzy Search). Du musst nicht `[Prinzip, Prinzipien, Prinzips]` anlegen. Ein Stammbegriff reicht oft.
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## 4. Edges & Verlinkung
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Mindnet versteht Zusammenhänge durch Kanten.
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### 4.1 Inline-Relationen (Semantische Verknüpfung)
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Dies ist die **mächtigste** Methode. Du sagst dem System explizit, **wie** Dinge zusammenhängen.
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> "Daher [[rel:depends_on Qdrant]]."
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> "Dieses Konzept ist [[rel:similar_to Pinecone]]."
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**Deep-Links zu Abschnitten (v2.9.1):**
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Du kannst auch auf spezifische Abschnitte innerhalb einer Note verlinken:
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> "Siehe [[rel:based_on Mein Leitbild#P3 – Disziplin]]."
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Das System trennt automatisch den Note-Namen (`Mein Leitbild`) vom Abschnitts-Namen (`P3 – Disziplin`), sodass mehrere Links zur gleichen Note möglich sind, wenn sie auf verschiedene Abschnitte zeigen.
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**Gültige Relationen:**
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* `depends_on`: Hängt ab von / Benötigt.
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* `blocks`: Blockiert oder gefährdet (z.B. Risiko -> Projekt).
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* `caused_by`: Wurde verursacht durch (Kausalität).
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* `similar_to`: Ähnelt / Ist vergleichbar mit.
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* `solves`: Löst (Problem).
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* `based_on`: Basiert auf (Fundament).
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* **`prev` / `next` [NEU]**: Markiert chronologische oder evolutionäre Abfolgen (z.B. Leitbild-Evolution).
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### 4.2 Callout-Edges (empfohlen)
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Für Zusammenfassungen am Ende einer Notiz, oder eines Absatzes:
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> [!edge] related_to
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> [[Vector Embeddings]]
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> [[AI Agents]]
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```
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**Multi-Line Support (v2.9.1):**
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Callout-Blocks mit mehreren Zeilen werden korrekt verarbeitet. Das System erkennt automatisch, wenn mehrere Links im gleichen Callout-Block stehen, und erstellt für jeden Link eine separate Kante (auch bei Deep-Links zu verschiedenen Sections).
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**Format-agnostische De-Duplizierung:**
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Wenn Kanten bereits via `[!edge]` Callout vorhanden sind, werden sie nicht mehrfach injiziert. Das System erkennt vorhandene Kanten unabhängig vom Format (Inline, Callout, Wikilink).
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### 4.3 Implizite Bidirektionalität (Edger-Logik) [NEU] [PRÜFEN!]
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In Mindnet musst du Kanten **nicht** manuell in beide Richtungen pflegen. Der **Edger** übernimmt die Paarbildung automatisch im Hintergrund.
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**Deine Aufgabe:** Setze die Kante in der Datei, die du gerade bearbeitest, so wie es der **logische Fluss** vorgibt.
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* **Blick zurück (Rückwärtslink):** Wenn du ein Ergebnis dokumentierst, nutze `derived_from`, `based_on` oder `prev`.
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* **Blick nach vorn (Vorwärtslink):** Wenn du einen Plan oder ein Protokoll schreibst, nutze `resulted_in`, `supports` oder `next`.
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**System-Logik (Beispiele):**
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- Schreibst du in Note A: `next: [[B]]`, weiß das System automatisch: `B prev A`.
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- Schreibst du in Note B: `derived_from: [[A]]`, weiß das System automatisch: `A resulted_in B`.
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**Vorteil:** Keine redundante Datenpflege, kein "Link-Nightmare", volle Konsistenz im Graphen.
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## 5. Schreiben für den KI-Zwilling (Szenarien)
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Damit der **RAG-Chat** dich berät, musst du "Futter" für die Decision Engine liefern.
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### 5.1 Szenario A: Decision Engine (`DECISION`)
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* **Ziel:** Das System soll abwägen: "Passt Tool X zu mir?"
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* **Vorgehen:** Erstelle Notizen mit `type: value` oder `type: goal`.
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* **Effekt:** Wenn du fragst "Soll ich Notion nutzen?", lädt die Engine diese Notiz und antwortet: *"Nein, Notion ist SaaS ohne E2E. Das verletzt dein Prinzip der Datensparsamkeit."*
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### Szenario B: Empathie (`EMPATHY`)
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* **Ziel:** Das System soll dich verstehen.
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* **Vorgehen:** Erstelle `type: experience` mit **emotionalen Brückenwörtern**.
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**Beispiel Notiz:**
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```yaml
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type: experience
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title: Erfahrung: Der Durchbruch nach der Krise
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tags: [krise, hoffnung, grau, angst]
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Es gibt Projektphasen, da wirkt alles **sinnlos** und **grau**.
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Ich habe gelernt: Das ist oft das Zeichen kurz vor dem Durchbruch.
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```
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* **Effekt:** Bei "Alles ist grau" findet das System diese Notiz und spiegelt die Lektion zurück.
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### 5.2 **Szenario C: Forward-Mapping (Lücken-Analyse) [NEU]**
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* **Ziel:** Strategische Wissenslücken füllen.
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* **Vorgehen:** Erstelle Hub-Notizen mit Forward-Links auf noch nicht existierende Dateien (z. B. `[[Besten Version meiner Selbst]]`).
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* **Effekt:** Das System erkennt die semantische Bedeutung des geplanten Wissens und kann proaktiv Fragen stellen, um diese Lücken zu schließen.
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### 5.3 **Szenario D: Narratives Gedächtnis (Intention) [NEU]**
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* **Ziel:** Das System soll verstehen, *warum* eine Entscheidung getroffen wurde, um in ähnlichen künftigen Situationen konsistent zu beraten.
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* **Vorgehen:** Nutze in `journal`- oder `experience`-Notizen Abschnitte für "Hintergrund" und "Interpretation".
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* **Beispiel:** Statt "Wert: Disziplin" schreibe "Ich wähle Disziplin, weil ich in meiner Kindheit erlebt habe, wie Willkür schadet."
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* **Effekt:** Die KI spiegelt nicht nur die Regel, sondern die Überzeugung dahinter.
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### 5.4 Szenario C: Forward-Mapping (Lücken-Analyse)
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Setze bewusst Links auf Dateien, die noch nicht existieren (z.B. `[[Die beste Version meiner selbst]]`). Die KI erkennt diese semantischen Lücken und stellt im Chat proaktive Fragen, um diese Felder mit dir zu füllen.
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### 5.5 Szenario D: Narratives Gedächtnis
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Dokumentiere das "Warum" (Fleisch am Knochen). Wenn du schreibst: *"Ich wähle Disziplin, weil ich Willkür als Kind schmerzhaft erlebt habe"*, versteht die KI die emotionale Kausalität und kann dich in Krisen an diesen Ursprung erinnern.
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## 6. Best Practices & Beispiele
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### 6.1 Beispiel: Projekt-Notiz (Standard)
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Projekte profitieren von `depends_on`, um Abhängigkeiten zu klären.
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id: 20251115-proj-mindnet
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title: Mindnet Implementierung
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type: project
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status: active
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# Mindnet Implementierung
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Wir bauen ein persönliches Wissensnetz.
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## Tech Stack
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Wir nutzen [[rel:depends_on Qdrant]] für die Vektorsuche und [[rel:depends_on FastAPI]] für das Backend.
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## Architektur
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Das Konzept basiert auf [[RAG Architecture]].
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### 6.2 Beispiel: Advanced Tuning (Manuelles Override)
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Hier zwingen wir das System, eine Entscheidung extrem kleinteilig (`strict`) zu zerlegen und in der Suche maximal zu priorisieren.
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id: 20251120-adr-vektordb
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||
title: ADR: Wahl von Qdrant
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type: decision
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status: final
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tags: [architektur, db]
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chunking_profile: structured_smart_edges_strict
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retriever_weight: 1.5
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# Entscheidung: Qdrant
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Wir haben uns für Qdrant entschieden.
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## Alternativen
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Wir haben auch [[rel:similar_to Pinecone]] und [[rel:similar_to Weaviate]] betrachtet.
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```
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## 7. Virtual Schema Layer
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Grundsätzlich gilt das Prinzip des **Virtual Schema Layers**. Die Logik (wie `chunk_size`) wird zentral in der `types.yaml` verwaltet.
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**Aber:** Als Power-User hast du über die Overrides jederzeit die Möglichkeit, aus diesem Standard auszubrechen. |