mindnet/Programmmanagement/Programmplan_V2.2.md

# mindnet v2.2 — Programmplan
**Version:** 2.3.2 (Inkl. WP-10a GUI Evolution)
**Stand:** 2025-12-10
**Status:** Aktiv

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- [mindnet v2.2 — Programmplan](#mindnet-v22--programmplan)
  - [1. Programmauftrag](#1-programmauftrag)
  - [2. Vision](#2-vision)
  - [3. Programmziele](#3-programmziele)
    - [3.1 Kurzfristig (Abgeschlossen / Laufend)](#31-kurzfristig-abgeschlossen--laufend)
    - [3.2 Mittelfristig (Nächste Schritte)](#32-mittelfristig-nächste-schritte)
    - [3.3 Langfristig](#33-langfristig)
  - [4. Architekturprinzipien](#4-architekturprinzipien)
  - [5. Programmstruktur (Phasenmodell)](#5-programmstruktur-phasenmodell)
  - [6. Workpackages – detaillierte Übersicht](#6-workpackages--detaillierte-übersicht)
    - [Legende Aufwand / Komplexität](#legende-aufwand--komplexität)
    - [WP-01 – Wissensdesign (abgeschlossen)](#wp-01--wissensdesign-abgeschlossen)
    - [WP-02 – Chunking \& Hash-Strategie (abgeschlossen)](#wp-02--chunking--hash-strategie-abgeschlossen)
    - [WP-03 – Import-Pipeline \& Edge-System v2 (abgeschlossen)](#wp-03--import-pipeline--edge-system-v2-abgeschlossen)
    - [WP-04a – Retriever \& Graph-Scoring (abgeschlossen)](#wp-04a--retriever--graph-scoring-abgeschlossen)
    - [WP-04b – Explanation Layer ("Why-Layer") (abgeschlossen)](#wp-04b--explanation-layer-why-layer-abgeschlossen)
    - [WP-04c – Feedback Logging \& Bewertungsdaten (abgeschlossen)](#wp-04c--feedback-logging--bewertungsdaten-abgeschlossen)
    - [WP-05 – Persönlichkeitsmodell \& RAG-Chat (abgeschlossen)](#wp-05--persönlichkeitsmodell--rag-chat-abgeschlossen)
    - [WP-05b – Advanced Chat (Optional)](#wp-05b--advanced-chat-optional)
    - [WP-06 – Decision Engine \& Hybrid Router (abgeschlossen)](#wp-06--decision-engine--hybrid-router-abgeschlossen)
    - [WP-07 – Interview-Assistent (geplant)](#wp-07--interview-assistent-geplant)
    - [WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)](#wp-08--self-tuning-v1v2-geplant)
    - [WP-09 – Vault-Onboarding \& Migration (geplant)](#wp-09--vault-onboarding--migration-geplant)
    - [WP-10 – Chat-Interface \& Writeback (abgeschlossen)](#wp-10--chat-interface--writeback-abgeschlossen)
    - [WP-10a – GUI Evolution: Interaktion \& Tools (geplant)](#wp-10a--gui-evolution-interaktion--tools-geplant)
    - [WP-11 – Knowledge-Builder \& Vernetzungs-Assistent (geplant)](#wp-11--knowledge-builder--vernetzungs-assistent-geplant)
    - [WP-12 – Knowledge Rewriter (Soft Mode, geplant)](#wp-12--knowledge-rewriter-soft-mode-geplant)
    - [WP-13 – MCP-Integration \& Agenten-Layer (geplant)](#wp-13--mcp-integration--agenten-layer-geplant)
    - [WP-14 – Review / Refactoring / Dokumentation (geplant)](#wp-14--review--refactoring--dokumentation-geplant)
  - [7. Abhängigkeiten (vereinfacht, aktualisiert)](#7-abhängigkeiten-vereinfacht-aktualisiert)
  - [8. Laufzeit- \& Komplexitätsindikatoren (aktualisiert)](#8-laufzeit---komplexitätsindikatoren-aktualisiert)
  - [9. Programmfortschritt (Ampel, aktualisiert)](#9-programmfortschritt-ampel-aktualisiert)
  - [10. Governance \& Versionierung](#10-governance--versionierung)
  - [11. Executive Summary](#11-executive-summary)



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## 1. Programmauftrag

mindnet v2.2 entwickelt ein persönliches, wachsendes KI-Gedächtnis, das:

- Wissen, Erfahrungen, Werte und Entscheidungen speichert,
- diese Informationen semantisch verknüpft und rekonstruierbar macht,
- einen KI-Zwilling aufbaut, der ähnlich argumentiert, entscheidet und reflektiert wie du,
- über mehrere Kanäle gefüttert wird:
  - Obsidian-Markdown (primäre Quelle),
  - Chat-basierter Agent (Decision Engine & RAG-Chat aktiv),
  - später: Interview-Assistent (strukturierte Dialogerfassung),
- automatisch neue Zusammenhänge erkennt und vernetzt (Edges, Typen, Hinweise),
- sich durch Rückmeldungen (Feedback) selbst verbessert (Self-Tuning).

Langfristig soll mindnet als **digitales Gegenüber** funktionieren, das:

- dich versteht,
- deine Denkweise reflektiert,
- deine Werte kennt und verwendet,
- Entscheidungen begründen kann („Warum?“),
- Erinnerungen einordnet,
- und für deine Nachkommen als dialogfähiger Gesprächspartner zur Verfügung steht.

mindnet ist **kein statisches Wissensarchiv**, sondern ein **lebendes, lernendes Gedächtnismodell** mit Fokus auf:

- persönliche Perspektive,
- erklärbare Begründungspfade (Why-Layer),
- kontinuierliche Erweiterbarkeit,
- robuste technische Basis (lokal, nachvollziehbar, versioniert).

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## 2. Vision

> „Ein persönliches semantisches Gedächtnis, das mit mir wächst, meine Persönlichkeit spiegelt und mir als intelligenter, erklärbarer, lernender Begleiter dient.“

Kernprinzipien der Vision:

- **Erklärbarkeit:**
  Jede Antwort muss über Edges, Scores, Werte-Bezüge und Herkunftsnotizen begründbar sein. Das System kann Entscheidungen auf zugrundeliegende `[DECISION]`-Notizen zurückführen.

- **Wachstum:**
  Das System arbeitet von Anfang an mit unvollständigen Daten, kann aber schrittweise dichter werden, ohne dass alte Notizen massenhaft manuell angepasst werden müssen.

- **Flexibilität (Late Binding):**
  Semantik wird überwiegend in Konfiguration (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, `decision_engine.yaml`, Policies) festgelegt. Die Persönlichkeit entsteht durch das Config-Design, nicht durch Hardcoding.

- **Autonomie & Self-Healing:**
  mindnet schlägt fehlende Typen, Relationen und Edges vor (z. B. aus Inline-Relationen, Edge-Defaults, Ähnlichkeitsbeziehungen) und baut damit einen „self-healing graph“ auf.

- **Lernen & Self-Tuning:**
  Feedback zu Antworten (gut/schlecht, relevant/nicht relevant) fließt in Score-Gewichte, Policies und ggf. Edge-Struktur ein.

- **Persönlichkeit:**
  Entscheidungen werden wert- und erfahrungsbasiert begründet; das System agiert als KI-Zwilling durch Nutzung lokaler LLMs (z.B. Phi-3/Mistral) und eines Intent-Routers.

- **Incremental Growth:**
  Das System muss mit wenigen, heterogenen Notizen starten und sich fortlaufend verdichten können – ohne Retro-Massenmigrationen im Vault.

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## 3. Programmziele

### 3.1 Kurzfristig (Abgeschlossen / Laufend)

- Automatische Sammlung von Wissen aus Markdown-Vault.
- Aufbau eines stabilen Graph-Speichers in Qdrant (`*_notes`, `*_chunks`, `*_edges`).
- Semantischer und graphbasierter Retriever (WP-04a abgeschlossen).
- **Erklärbarkeit:** Why-Layer liefert Begründungen zu Treffern (WP-04b abgeschlossen).
- **Feedback-Loop:** Systematisches Logging von Suche und Bewertung (WP-04c abgeschlossen).
- **RAG-Chat:** KI antwortet in natürlicher Sprache auf Basis von Wissen und Persönlichkeit (WP-05 abgeschlossen).
- **Decision Engine:** System erkennt Intent (Fakt vs. Entscheidung) und wägt Werte ab (WP-06 abgeschlossen).
- **Multi-Persona:** System wechselt den Tonfall (Empathisch vs. Analytisch) situativ (WP-06 abgeschlossen).
- **Chat Interface:** Web-basiertes Frontend (Streamlit) für einfache Interaktion und Feedback-Gabe (WP-10 abgeschlossen).
- Technische Basis: FastAPI, Qdrant, Ollama (Local LLM), Streamlit.
- Automatisierte Erkennung von Beziehungen:
  - Wikilinks, Inline-Relationen, Callout-Edges, Typ-Defaults.
- „Mitwachsendes“ Schema ohne Obsidian-Umstrukturierungen:
  - Neues Wissen kann sofort erfasst werden,
  - bestehende Notizen bleiben gültig (Virtual Schema Layer).

### 3.2 Mittelfristig (Nächste Schritte)

- **Interview-Assistent (WP-07):** Geführte Dialoge zur Erfassung neuer Notizen (Startbereit).
- mindnet erzeugt Vorschläge für neue Notes & Edges und bietet einen „Vernetzungs-Assistenten“ für manuell angelegte Notizen.
- Agenten können über MCP-Tools (`mindnet_query`, `mindnet_chat`) auf mindnet zugreifen.
- Self-Tuning optimiert die Gewichte in `retriever.yaml` basierend auf dem gesammelten Feedback (WP-08).

### 3.3 Langfristig

- KI-Zwilling, der deinen Stil, deine Werte und deine typische Denkweise repräsentiert.
- Weitgehend autonomes Self-Tuning der Wissensstruktur (auf Basis gespeicherter Feedback-Daten & Policies).
- Lebenslanges Gedächtnis, das
  - konsistent bleibt,
  - wächst,
  - sich weiterentwickelt,
  - und deine Geschichte für deine Nachkommen erzählbar und erlebbar macht.

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## 4. Architekturprinzipien

Die folgenden Prinzipien steuern alle Workpackages und Entscheidungen:

1. **Late Binding (späte Semantik)**
   - Struktur und Interpretation werden in Konfigurationen (z. B. `types.yaml`, `prompts.yaml`, `decision_engine.yaml`) definiert, nicht direkt in den Vault-Dateien.
   - Die "Persönlichkeit" des Chats ist ein Prompt-Template, kein Code.

2. **Virtual Schema Layer**
   - Typen, Regeln, Policies, Edge-Defaults werden im Schema-Layer beschrieben.
   - Markdown-Dateien benötigen nur minimale, robuste Angaben (Titel, Typ, optionale Properties).

3. **Self-Healing Graph**
   - Der Graph wird regelmäßig analysiert (Edges, Centrality, fehlende Links).
   - Automatisierte Jobs ergänzen fehlende Kanten.

4. **Deterministische IDs**
   - Notes, Chunks und Edges erhalten stabile IDs (z. B. UUIDv5).
   - Der Graph ist jederzeit wiederaufbaubar (Import-Pipeline idempotent).

5. **Full Explainability & Context Enrichment**
   - Jeder Score, jede Beziehung muss nachvollziehbar sein.
   - Dem LLM werden Metadaten (`[DECISION]`, `[PROJECT]`) injiziert, um Halluzinationen zu vermeiden und logische Schlüsse zu ermöglichen.

6. **Persistence First**
   - Obsidian bleibt die primäre Quelle der Wahrheit.
   - mindnet ergänzt, schlägt Änderungen vor, schreibt aber nur kontrolliert.

7. **Minimalinvasives Schreiben**
   - Automatische Veränderungen an Markdown-Dateien erfolgen ausschließlich nach expliziter Zustimmung.

8. **Incremental Growth & Early Value**
   - Das System muss bereits mit wenigen Notizen und einem kleinen Vault sinnvolle Antworten liefern.
   - Feedback-Mechanismen werden früh eingeführt.

9. **Observability & Testbarkeit**
   - Jeder Importlauf, jede Retriever-Anfrage und jede Policy-Änderung soll prüfbar sein.
   
10. **Local First & Privacy**
    - Nutzung lokaler LLMs (Ollama/Phi-3) für Inference. Keine Daten verlassen den Server.

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## 5. Programmstruktur (Phasenmodell)

    Phase A – Fundament & Import (Fertig)
    Phase B – Semantik, Graph & Lernen (Fertig)
    Phase C – Persönlichkeitsmodell & KI-Zwilling (Fertig)
    Phase D – Agenten, MCP & Interaktion (Laufend)
    Phase E – Review, Refactoring, Dokumentation

Alle Workpackages sind einer Phase zugeordnet. WP-01 bis WP-06 und WP-10 sind bereits erfolgreich abgeschlossen.

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## 6. Workpackages – detaillierte Übersicht

### Legende Aufwand / Komplexität

- Aufwand: Niedrig / Mittel / Hoch
- Komplexität: Niedrig / Mittel / Hoch

Die Status-Ampel zeigt den aktuellen Stand gemäß Programmfortschritt.

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### WP-01 – Wissensdesign (abgeschlossen)

**Phase:** A
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Grundlegendes Schema für mindnet festlegen (`knowledge_design.md`), inkl.:
- Note-Typen (z. B. `concept`, `experience`, `project`, `decision`, `value`).
- Standard-Properties und Grundstruktur von Edges.
- Abbildung zentraler Lebens-Bereiche.

**Erreichte Ergebnisse:**
- `knowledge_design.md` und `types.yaml` definieren die Zielarchitektur.

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### WP-02 – Chunking & Hash-Strategie (abgeschlossen)

**Phase:** A
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Festlegen und implementieren einer robusten Chunking-Strategie und einer Hash-Logik zur Änderungserkennung.

**Erreichte Ergebnisse:**
- Implementierte Chunker-Logik mit Overlap.
- Stabile Hash-Strategie zur sicheren Änderungserkennung.

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### WP-03 – Import-Pipeline & Edge-System v2 (abgeschlossen)

**Phase:** A/B
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Durchgängige Import-Pipeline von Markdown → Notes/Chunks/Edges in Qdrant mit deterministischen IDs.

**Erreichte Ergebnisse:**
- Vollständige E2E-Import-Pipeline.
- Vollständiges Edge-Modell (Strukturkanten, Wikilinks, Inline-Relationen).

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### WP-04a – Retriever & Graph-Scoring (abgeschlossen)

**Phase:** B
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Aufbau eines hybriden Retrievers, der Semantik, Typwissen und Graph-Informationen kombiniert.

**Erreichte Ergebnisse:**
- Hybrides Scoring-Modell (Semantic + Edge + Centrality).
- Konfiguration über `retriever.yaml`.
- `/query` Endpoint aktiv.

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### WP-04b – Explanation Layer ("Why-Layer") (abgeschlossen)

**Phase:** B
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Treffererklärungen liefern, die verständlich machen, warum ein Ergebnis gewählt wurde.

**Erreichte Ergebnisse:**
- **DTO-Erweiterung:** `QueryHit` enthält `explanation`, `breakdown` und `reason`.
- **Logic:** Graph-Adapter unterstützt `incoming_edges` (Reverse Lookup) für Authority-Erklärungen.
- **Output:** `/query` Endpoint liefert auf Wunsch (`explain: true`) menschenlesbare Begründungen ("Verweist auf...").

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### WP-04c – Feedback Logging & Bewertungsdaten (abgeschlossen)

**Phase:** B
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Grundlage für Self-Tuning schaffen durch systematisches Logging.

**Erreichte Ergebnisse:**
- **Data Flywheel:** Logging von Queries und User-Feedback in lokalen JSONL-Dateien.
- **Search Log:** Speichert Query + Score-Snapshot in `data/logs/search_history.jsonl`.
- **Feedback Log:** Speichert User-Ratings in `data/logs/feedback.jsonl`.
- **Traceability:** Durchgängige `query_id` von Request bis Feedback.

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### WP-05 – Persönlichkeitsmodell & RAG-Chat (abgeschlossen)

**Phase:** C
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Aufbau eines RAG-Systems, das in natürlicher Sprache antwortet und Kontext versteht.

**Erreichte Ergebnisse:**
- **Infrastruktur:** Integration von Ollama (Phi-3 Mini) in den Service-Layer.
- **Router:** `/chat` Endpoint mit "Hybrid Retrieval Enforcement".
- **Context Enrichment:** Injection von Metadaten (`[TYPE]`, `[SCORE]`) in den Prompt, damit kleine Modelle (SLMs) komplexe Zusammenhänge ("Warum?") verstehen.
- **Config:** `prompts.yaml` steuert System-Prompt und RAG-Template.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Mittel

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### WP-05b – Advanced Chat (Optional)

**Phase:** C
**Status:** ⚪ optional

**Ziel:**
Erweiterung des Chats um Gedächtnis (History) und einfache Tools.

**Umfang:**
- Implementierung von `ChatHistory` (vergangene Nachrichten in den Kontext).
- Einfache Tool-Nutzung (z.B. "Suche in Web").

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### WP-06 – Decision Engine & Hybrid Router (abgeschlossen)

**Phase:** C
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Transformation vom reinen Wissens-Abrufer zum strategischen Entscheidungspartner durch Intent-Erkennung.

**Erreichte Ergebnisse:**
- **Hybrid Intent Router:** Kombination aus schnellem Keyword-Matching und intelligentem LLM-Fallback zur Erkennung der Absicht (`DECISION`, `EMPATHY`, `FACT`, `CODING`).
- **Strategic Retrieval:** Gezieltes Nachladen von Werten (`value`), Zielen (`goal`) oder Erfahrungen (`experience`) basierend auf dem Intent.
- **Multi-Persona:** Dynamische Anpassung des Tonfalls (Berater vs. Spiegel vs. Techniker) durch `prompts.yaml`.
- **Late Binding:** Vollständige Konfiguration via `decision_engine.yaml`.
- **Robustheit:** Konfigurierbare Timeouts für CPU-Inference.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Hoch

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### WP-07 – Interview-Assistent (geplant)

**Phase:** C/D
**Status:** 🟡 geplant (Nächster Fokus)

**Ziel:**
Dialogbasierter Erfassungs-Assistent, der strukturierte Interviews führt und daraus konsistente Markdown-Notizen generiert.

**Umfang:**
- Design von Interview-Flows (via Router-Strategie `INTERVIEW`).
- Konvertierung von Dialogtranskripten in typisierte Notes (Draft-Erstellung).

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Niedrig/Mittel
- Komplexität: Mittel

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### WP-08 – Self-Tuning v1/v2 (geplant)

**Phase:** B/C
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
Aufbau eines Self-Tuning-Mechanismus, der auf Basis von Feedback-Daten (WP-04c) Vorschläge für Retriever- und Policy-Anpassungen macht.

**Umfang:**
- Auswertung der JSONL-Feedback-Daten.
- Regel-basierte Anpassungs-Vorschläge für `retriever.yaml` und Typ-Prioritäten.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Hoch
- Komplexität: Hoch

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### WP-09 – Vault-Onboarding & Migration (geplant)

**Phase:** B
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
Sicherstellen, dass bestehende und neue Obsidian-Vaults schrittweise in mindnet integriert werden können – ohne Massenumbau.

**Umfang:**
- Tools zur Analyse des Vault-Status.
- Empfehlungen für minimale Anpassungen.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Niedrig/Mittel

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### WP-10 – Chat-Interface & Writeback (abgeschlossen)

**Phase:** D
**Status:** 🟢 abgeschlossen

**Ziel:**
Ablösung der Terminal-Interaktion durch ein grafisches Interface.

**Erreichte Ergebnisse:**
- **Tech-Stack:** Streamlit Frontend (`app/frontend/ui.py`).
- **Funktionen:** Chat-Verlauf, Visualisierung von Intents und Quellen (Expander).
- **Feedback:** Globales Rating (Sterne) und granulare Quellen-Bewertung (Faces).
- **Writeback:** Mockup-Interface für neue Einträge (Vorbereitung WP-07).
- **Deployment:** Systemd-Services für Prod (8501) und Dev (8502).

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Hoch
- Komplexität: Hoch

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### WP-10a – GUI Evolution: Interaktion & Tools (geplant)

**Phase:** D
**Status:** 🟡 geplant (nach WP07/11)

**Ziel:**
Anpassung der GUI an komplexe Interaktionsmuster, die durch den Interview-Assistenten und Knowledge-Builder entstehen.

**Umfang:**
- **Draft-Editor:** Interaktive Bearbeitung und Bestätigung der Markdown-Entwürfe aus WP-07.
- **Suggestion-UI:** Checkboxen/Toggles für Kanten-Vorschläge aus WP-11 (Human-in-the-Loop).
- **Writeback:** Physisches Speichern der bestätigten Inhalte im Vault.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Mittel

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### WP-11 – Knowledge-Builder & Vernetzungs-Assistent (geplant)

**Phase:** D
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
Assistent, der manuell erstellte oder importierte Notizen analysiert und Vorschläge für Typen, Edges und Einordnung macht.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Hoch
- Komplexität: Hoch

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### WP-12 – Knowledge Rewriter (Soft Mode, geplant)

**Phase:** C/D
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
Optionaler Assistent, der vorhandene Notes „aufräumt“, zusammenfasst oder reorganisiert – ausschließlich mit expliziter Freigabe.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Niedrig/Mittel
- Komplexität: Mittel

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### WP-13 – MCP-Integration & Agenten-Layer (geplant)

**Phase:** D
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
mindnet als MCP-Server bereitstellen, damit Agenten/LLMs standardisierte Tools nutzen können.

**Umfang:**
- MCP-Server mit Tools (`mindnet_query`, `mindnet_explain`, etc.).

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Mittel

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### WP-14 – Review / Refactoring / Dokumentation (geplant)

**Phase:** E
**Status:** 🟡 geplant

**Ziel:**
Aufräumen, dokumentieren, stabilisieren – insbesondere für Onboarding Dritter und Langfrist-Betrieb.

**Aufwand / Komplexität:**
- Aufwand: Mittel
- Komplexität: Niedrig/Mittel

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## 7. Abhängigkeiten (vereinfacht, aktualisiert)

    WP01 → WP02 → WP03 → WP04a
    WP04a → WP04b → WP04c → WP08
    WP03 → WP05 → WP06 → WP07
    WP07/WP11 → WP10a
    WP03 → WP09
    WP01/WP03 → WP10 → WP11 → WP12
    WP03/WP04 → WP13
    Alles → WP14

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## 8. Laufzeit- & Komplexitätsindikatoren (aktualisiert)

| WP    | Aufwand        | Komplexität      |
|-------|----------------|------------------|
| WP04b | Mittel         | Hoch             |
| WP04c | Mittel         | Mittel/Hoch      |
| WP05  | Mittel         | Mittel           |
| WP06  | Mittel         | Hoch             |
| WP07  | Niedrig/Mittel | Mittel           |
| WP08  | Hoch           | Hoch             |
| WP09  | Mittel         | Niedrig/Mittel   |
| WP10  | Hoch           | Hoch             |
| WP10a | Mittel         | Mittel           |
| WP11  | Hoch           | Hoch             |
| WP12  | Niedrig/Mittel | Mittel           |
| WP13  | Mittel         | Mittel           |
| WP14  | Mittel         | Niedrig/Mittel   |

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## 9. Programmfortschritt (Ampel, aktualisiert)

| WP    | Status |
|-------|--------|
| WP01  | 🟢     |
| WP02  | 🟢     |
| WP03  | 🟢     |
| WP04a | 🟢     |
| WP04b | 🟢     |
| WP04c | 🟢     |
| WP05  | 🟢     |
| WP05b | ⚪     |
| WP06  | 🟢     |
| WP07  | 🟡     |
| WP08  | 🟡     |
| WP09  | 🟡     |
| WP10  | 🟢     |
| WP10a | 🟡     |
| WP11  | 🟡     |
| WP12  | 🟡     |
| WP13  | 🟡     |
| WP14  | 🟡     |

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## 10. Governance & Versionierung

- Versionierung über Gitea (Branches, Tags, Releases).
- Feature-Branch Workflow mit "Sync First" Strategie.
- Jede wesentliche Änderung an Architektur/Schema erhält einen eigenen Commit.
- Jedes Workpackage erhält ein eigenes Chat-Fenster mit dediziertem Prompt (WP-Hand-Over).
- Programmleitung verantwortet Konsistenz und Priorisierung.
- **Modell-Governance:** Das verwendete LLM (z.B. `phi3:mini`) wird in der `.env` und `config.py` festgeschrieben. Updates erfordern Tests gegen die "Why-Layer" Referenzfragen.

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## 11. Executive Summary

mindnet v2.2 ist so aufgesetzt, dass:

- du **schrittweise** Wissen erfassen kannst (Obsidian + Chat + später Interview-Assistent),
- 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),
- ein **Persönlichkeitsmodell** (Decision Engine, Empathie) existiert und den Tonfall situativ anpasst,
- eine **grafische Oberfläche** (WP-10) existiert, die komplexe Zusammenhänge (Intents, Quellen) visualisiert,
- 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 (v2.3.1) für alle weiteren Arbeiten.