mindnet/docs/01_User_Manual/01_knowledge_design.md

doc_type	audience	scope	status	version	context
user_manual	user, author	vault, markdown, schema	active	2.6	Regelwerk für das Erstellen von Notizen im Vault. Die 'Source of Truth' für Autoren.

Knowledge Design Manual

Quellen: knowledge_design.md, TYPE_REGISTRY_MANUAL.md

⚡ Die 5 Goldenen Regeln (TL;DR)

Damit Mindnet als dein Digitaler Zwilling funktioniert, beachte beim Schreiben diese Grundsätze:

1. Atomare Gedanken: Eine Notiz = Ein Thema. Wenn du über zwei Projekte schreibst, mach zwei Notizen draus.
2. Explizite Typen: Setze immer den type im Frontmatter. Mindnet behandelt eine decision ("Wir machen X") völlig anders als ein concept ("Was ist X").
3. Semantische Links: Schreibe nicht nur [[Link]], sondern [[rel:depends_on Link]]. Sag dem System wie Dinge zusammenhängen.
4. Werte & Ziele definieren: Damit die Decision Engine dich beraten kann, musst du deine Kriterien (type: value, type: goal) explizit als Notizen anlegen.
5. Emotionales Bridging: Damit die Empathie funktioniert, nutze in Erfahrungsberichten (type: experience) emotionale Schlüsselwörter ("Krise", "Freude", "Angst").

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1. Zweck & Scope

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

Jede Notiz benötigt einen YAML-Header (Frontmatter).

Pflichtfelder:

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id: 20251212-projekt-alpha     # Eindeutige Kennung (YYYYMMDD-slug empfohlen)
title: Projekt Alpha           # Sprechender Titel
type: project                  # Steuert Chunking & Wichtigkeit
status: active                 # active, archived, draft
created: 2025-12-12            # ISO 8601
tags: [ki, entwicklung]        # Taxonomie
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Optionale Felder:

• aliases: [Alpha Projekt] – Wichtig für "Active Intelligence" (Exact Match).
• visibility: internal (default) / public.

Wichtig: Felder wie retriever_weight oder chunk_profile werden zentral über types.yaml gesteuert und müssen nicht mehr manuell gesetzt werden (Virtual Schema Layer).

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3. Typ-Referenz & Verhalten

Wähle den Typ, der die Rolle der Notiz am besten beschreibt. Der Typ steuert Chunking, Gewichtung und Kanten-Logik.

Typ	Beschreibung & Einsatzzweck	Rolle im Chat (Intent)	Matrix-Logik
concept	Fachbegriffe, Theorien. Zeitloses Wissen.	FACT	Ziel für uses
project	Ein Vorhaben mit Ziel, Dauer und Aufgaben.	FACT / DECISION	Quelle für depends_on
experience	Persönliche Erfahrung, Lektion oder Erkenntnis.	EMPATHY	Quelle für based_on
decision	Eine bewusst getroffene Entscheidung (ADR).	DECISION	Quelle für caused_by
value	Ein persönlicher Wert oder ein Prinzip.	DECISION	Ziel für based_on
principle	Handlungsleitlinie.	DECISION	Quelle für derived_from
goal	Ein strategisches Ziel.	DECISION	Ziel für related_to
risk	Ein identifiziertes Risiko.	DECISION	Quelle für blocks
journal	Zeitbezogener Log-Eintrag.	FACT	-

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4. Edges & Verlinkung

Mindnet versteht Zusammenhänge durch Kanten.

4.1 Inline-Relationen (Semantische Verknüpfung)

Dies ist die mächtigste Methode. Du sagst dem System explizit, wie Dinge zusammenhängen.

"Daher rel:depends_on Qdrant." "Dieses Konzept ist rel:similar_to Pinecone."

Gültige Relationen:

• depends_on: Hängt ab von / Benötigt.
• blocks: Blockiert oder gefährdet (z.B. Risiko -> Projekt).
• caused_by: Wurde verursacht durch (Kausalität).
• similar_to: Ähnelt / Ist vergleichbar mit.
• solves: Löst (Problem).
• based_on: Basiert auf (Fundament).

4.2 Callout-Edges

Für Zusammenfassungen am Ende einer Notiz:

> [!edge] related_to: [[Vector Embeddings]] [[AI Agents]]

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5. Schreiben für den KI-Zwilling (Szenarien)

Damit der RAG-Chat dich berät, musst du "Futter" für die Decision Engine liefern.

Szenario A: Decision Engine (DECISION)

• Ziel: Das System soll abwägen: "Passt Tool X zu mir?"
• Vorgehen: Erstelle Notizen mit type: value oder type: goal.

Beispiel Notiz:

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type: value
title: Prinzip: Datensparsamkeit
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Wir speichern nur das Minimum an Daten. Cloud-Uploads persönlicher Daten sind verboten, es sei denn, sie sind E2E-verschlüsselt.

• 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."

Szenario B: Empathie (EMPATHY)

• Ziel: Das System soll dich verstehen.
• Vorgehen: Erstelle type: experience mit emotionalen Brückenwörtern.

Beispiel Notiz:

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type: experience
title: Erfahrung: Der Durchbruch nach der Krise
tags: [krise, hoffnung, grau, angst]
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Es gibt Projektphasen, da wirkt alles **sinnlos** und **grau**.
Ich habe gelernt: Das ist oft das Zeichen kurz vor dem Durchbruch.

• Effekt: Bei "Alles ist grau" findet das System diese Notiz und spiegelt die Lektion zurück.

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6. Best Practices & Beispiele (Klassik)

Hier sind vollständige Vorlagen für häufige Typen.

6.1 Beispiel: Projekt-Notiz

Projekte profitieren von depends_on, um Abhängigkeiten zu klären.

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id: 20251115-proj-mindnet
title: Mindnet Implementierung
type: project
status: active
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# Mindnet Implementierung

Wir bauen ein persönliches Wissensnetz.

## Tech Stack
Wir nutzen [[rel:depends_on Qdrant]] für die Vektorsuche und [[rel:depends_on FastAPI]] für das Backend.

## Architektur
Das Konzept basiert auf [[RAG Architecture]]. (Automatisch 'depends_on' durch Typ-Default, falls konfiguriert).

6.2 Beispiel: Entscheidung (Decision Record)

Entscheidungen sind hoch gewichtet (retriever_weight: 1.0).

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id: 20251120-adr-vektordb
title: ADR: Wahl von Qdrant
type: decision
status: final
tags: [architektur, db]
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# Entscheidung: Qdrant

Wir haben uns für Qdrant entschieden.

## Alternativen
Wir haben auch [[rel:similar_to Pinecone]] und [[rel:similar_to Weaviate]] betrachtet.

## Begründung
Qdrant erlaubt lokalen Betrieb und [[rel:solves Payload Filtering Requirements]].

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7. Langfristige Stabilität

Wir nutzen das Prinzip des Virtual Schema Layers. Wir kodieren keine Logik (wie chunk_size) in die Notizen. Das wird zentral in der types.yaml verwaltet. Das bedeutet für dich: Du kannst dich rein auf den Inhalt konzentrieren. Wenn wir die Chunking-Strategie ändern, müssen wir nicht 1000 Markdown-Dateien anfassen.