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").
6.**[NEU] Narrative Tiefe (Fleisch am Knochen):** Fakten allein reichen für Sessions und Biografien nicht aus. Erhalte die "Warum"-Ebene und Coach-Interpretationen. Die Erzählebene sichert, dass die KI die *Intention* versteht und der Mensch die *Bedeutung* nachvollziehen kann.
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).
### **2.1 [NEU] Naming Convention: Intuitiv vs. Technisch**
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`).
- Die technische Eindeutigkeit wird primär über die `id` im Frontmatter sichergestellt.
- Die KI nutzt die Semantik des Dateinamens als zusätzlichen Kontext-Vektor.
### 2.2 Advanced Overrides: Die KI-Steuerung übernehmen
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.
#### A. `retriever_weight`: Die Sichtbarkeit steuern
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.
* **Standard (1.0):** Normale Wichtigkeit.
* **Boost (1.2 - 2.0):** "Das hier ist die Wahrheit."
* *Einsatz:* Finale Entscheidungen, Kernprinzipien, die "Single Source of Truth".
* *Effekt:* Verdrängt weniger wichtige Notizen (z.B. Meeting-Protokolle) aus dem Kontext-Fenster der KI.
* **Deboost (0.5 - 0.8):** "Nur Kontext, keine Fakten."
* *Effekt:* Die Notiz wird nur gefunden, wenn man sehr spezifisch danach sucht.
#### B. `chunking_profile`: Die Zerstückelung steuern
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.
| **`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. |
| **`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. |
| **`sliding_smart_edges`** | Sliding + AI | **Der Intelligente.** Wie Standard, aber das LLM analysiert jeden Chunk zusätzlich auf implizite Querverweise. Standard für `concept` und `project`. |
| **`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. |
| **`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`. |
**Beispiel für ein Override:**
```yaml
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title: Sammlung meiner Passwörter-Regeln
type: list
# Wir erzwingen eine strikte Trennung, damit Regel 1 nicht mit Regel 2 vermischt wird.
### 4.3 [NEU] Die Logik der Edge-Paare (Bidirektionalität)
Um sicherzustellen, dass die KI Zusammenhänge aus jeder Perspektive versteht, nutzen wir immer Paare aus Rückwärts- und Vorwärtskanten. Eine Kante hat nie nur eine Richtung.
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`.
* **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:**
```yaml
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type: experience
title: Erfahrung: Der Durchbruch nach der Krise
tags: [krise, hoffnung, grau, angst]
---
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.
