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kb/sources/articles/Source - AMD Powermanagement CPU.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+type: types/source.md
+source_type: article
+author: heise.de
+raw_files: [raw/articles/AMD.md]
+source_language: en
+source_url: https://www.heise.de/news/Linux-Kernel-Linux-5-17-mit-neuem-AMD-Powermanagement-6610697.html
+date: 2022-03-20
+tags: [linux, kernel, amd, power-management, cpu]
+entities: [Linux Kernel, amd-pstate, acpi-cpufreq, Kernel PM Governors]
+concepts: [CPPC]
+summary: Heise.de-Artikel über den amd-pstate-Treiber in Linux-Kernel 5.17 für das Power Management von AMD-CPUs über CPPC.
+---
+# Source: AMD Powermanagement CPU
+
+**Autor:** heise.de  
+**Datum:** 2022-03-20  
+**Quelle:** https://www.heise.de/news/Linux-Kernel-Linux-5-17-mit-neuem-AMD-Powermanagement-6610697.html  
+**Typ:** article  
+
+## Zusammenfassung
+
+Dieser deutschsprachige technische Artikel von heise.de beschreibt die neuen AMD-Stromverwaltungsfunktionen, die in Linux Kernel 5.17 eingeführt wurden. Der Hauptfokus liegt auf dem neuen **amd-pstate**-Treiber, der "Collaborative Processor Performance Control" (CPPC) für AMD-Prozessoren implementiert und eine feiner abgestufte Stromverwaltung im Vergleich zum traditionellen ACPI-basierten Ansatz bietet.
+
+## Kernaussagen
+
+- Linux Kernel 5.17 führt den **amd-pstate**-Treiber für AMD-Prozessoren ein
+- **CPPC** (Collaborative Processor Performance Control) ist eine Hardware-Funktion, die präzisere Stromverwaltung ermöglicht
+- Der vorherige **acpi-cpufreq**-Treiber verwendete nur 3 P-States (Performance States) für AMD-CPUs
+- **amd-pstate** ersetzt P-States durch einen feiner abgestuften Mechanismus, der über die sysfs-Schnittstelle bereitgestellt wird
+- Kernel-Governoren wie **schedutil** und **ondemand** können nun CPPC-Leistungsziele und Hinweise auswerten
+- Dies ermöglicht eine feinere Stromverwaltung, reduziert den Energieverbrauch und verlängert die Akkulaufzeit auf mobilen Geräten
+- **amd-pstate** erfordert AMD-Hardware mit CPPC-Unterstützung (neuere Generationen, plus einige Zen2- und Zen3-Modelle)
+- Der Kernel wechselt automatisch zu **acpi-cpufreq** auf inkompatiblen Systemen
+- Zusätzliche technische Details sind im [Kernel Commit](https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/torvalds/linux.git/commit/?id=c22760885fd6) und in der Dokumentation unter `Documentation/admin-guide/pm/amd-pstate.rst` verfügbar
+
+## Verwandte Entities
+
+- [[Linux Kernel]]
+- [[amd-pstate]]
+- [[acpi-cpufreq]]
+- [[Kernel PM Governors]]
+
+## Verwandte Concepts
+
+- [[CPPC]]

kb/sources/articles/Source - LLM Wiki Pattern.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+type: types/source.md
+source_type: article
+author: Unknown (Community/Pattern Document)
+raw_files: [raw/articles/llm-wiki.md]
+source_language: en
+date: 2026-07-26
+tags: [knowledge-management, llm, wiki, pattern, architecture]
+entities: [Obsidian, qmd, Marp, Dataview, Obsidian Web Clipper, NotebookLM, ChatGPT, Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode, Pi, Vannevar Bush, Memex, Tolkien Gateway]
+concepts: [LLM Wiki Pattern, RAG, Knowledge Compounding, Three-Layer Architecture]
+summary: "Grundlegendes Muster f\xFCr pers\xF6nliche Wissensbasen mit LLMs: ein dauerhaftes\
+  \ Wiki schrittweise pflegen, statt es aus den Quellen neu herzuleiten."
+---
+# Source: LLM Wiki - A Pattern for Personal Knowledge Bases
+
+**Autor:** Unknown (Community/Pattern Document)  
+**Datum:** 2026-07-26  
+**Quelle:** raw/articles/llm-wiki.md  
+**Typ:** Article (Pattern Description)  
+
+## Zusammenfassung
+
+Dieses Dokument beschreibt das **LLM-Wiki-Muster**, einen grundlegenden Ansatz zum Aufbau von persönlichen Wissensbasen mit Large Language Models. Die zentrale Erkenntnis besteht darin, über traditionelle RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation) hinauszugehen, die Wissen bei jeder Abfrage neu aus Rohdokumenten ableiten. Stattdessen **erstellt und verwaltet das LLM schrittweise ein dauerhaftes Wiki** - eine strukturierte, vernetzte Sammlung von Markdown-Dateien, die zwischen dem Benutzer und den Rohdaten sitzt.
+
+**Dies ist das grundlegende Muster, das dieses Wiki selbst implementiert.** Das Dokument ist absichtlich abstrakt gestaltet, um von Benutzern angepasst zu werden, die mit ihrem LLM-Agenten eine bereichsspezifische Implementierung erstellen.
+
+## Kernaussagen
+
+- **Das Kernproblem:** Traditionelle RAG-Ansätze (NotebookLM, ChatGPT-Datei-Uploads) entdecken Wissen bei jeder Abfrage neu - es gibt keine Ansammlung oder Zusammensetzung von Wissen
+- **Die Lösung:** Das LLM erstellt und verwaltet schrittweise ein **dauerhaftes Wiki** mit strukturierten, vernetzten Markdown-Dateien
+- **Der Unterschied:** Wissen wird einmal kompiliert und durch Aktualisierungen aktuell gehalten, nicht bei jeder Abfrage neu abgeleitet
+- **Menschliche Rolle:** Quellen kuratieren, Analyse lenken, gute Fragen stellen, über Bedeutung nachdenken
+- **LLM-Rolle:** Die gesamte Verwaltung - Zusammenfassung, Querverweis, Ablage, Wartung, Aktualisierung von Querverweisen
+
+### Architektur (drei Schichten)
+
+1. **Rohdaten** - Unveränderliche kuratierte Sammlung von Quelldokumenten (Artikel, Papiere, Bilder, Datendateien). Das LLM liest aus ihnen, ändert sie aber nie. Dies ist die Quelle der Wahrheit.
+2. **Das Wiki** - Verzeichnis von LLM-generierten Markdown-Dateien (Zusammenfassungen, Entity-Seiten, Konzept-Seiten, Vergleiche, Index, Log). Das LLM besitzt diese Schicht vollständig.
+3. **Das Schema** - Konfigurationsdokument (z.B. AGENTS.md), das dem LLM mitteilt, wie das Wiki strukturiert ist, welche Konventionen befolgt werden sollen und welche Workflows ausgeführt werden sollen.
+
+### Operationen
+
+- **Ingest:** Neue Quelle verarbeiten - lesen, Kernaussagen mit Benutzer diskutieren, Zusammenfassungsseite schreiben, Entity-/Konzept-Seiten im Wiki aktualisieren, Index aktualisieren, zu Log anhängen
+- **Query:** Fragen stellen - Wiki nach relevanten Seiten durchsuchen, sie lesen, Antwort mit Zitaten synthetisieren. Wertvolle Antworten werden als neue Wiki-Seiten eingereicht.
+- **Lint:** Zustandsprüfung - Widersprüche zwischen Seiten finden, veraltete Ansprüche, Waisenseiten, fehlende Seiten, fehlende Querverweise, Verbesserungen vorschlagen
+
+### Indexierung und Protokollierung
+
+- **index.md** - Inhalts-orientierter Katalog von allem im Wiki, organisiert nach Kategorie. Das LLM aktualisiert es bei jedem Ingest. Wird verwendet, um relevante Seiten bei der Beantwortung von Fragen zu finden.
+- **log.md** - Chronologisches Anfüge-nur-Protokoll aller Operationen (Ingest, Query, Lint). Hilft beim Tracking der Wiki-Entwicklung.
+
+## Aufgaben
+
+- [ ] Muster für IT-fokussierte Domäne überprüfen und anpassen (bereits in AGENTS.md des Wikis implementiert)
+- [ ] Implementierung von qmd für die Suche in Betracht ziehen, wenn das Wiki wächst
+- [ ] Obsidian für visuelles Durchsuchen des Wikis einrichten
+
+## Verwandte Entities
+
+- [[Obsidian]]
+- [[qmd]]
+- [[Marp]]
+- [[Dataview]]
+- [[Obsidian Web Clipper]]
+- [[NotebookLM]]
+- [[ChatGPT]]
+- [[Claude Code]]
+- [[OpenAI Codex]]
+- [[OpenCode]]
+- [[Pi]]
+- [[Vannevar Bush]]
+- [[Memex]]
+- [[Tolkien Gateway]]
+
+## Verwandte Concepts
+
+- [[LLM Wiki Pattern]]
+- [[RAG]]
+- [[Knowledge Compounding]]
+- [[Three-Layer Architecture]]

kb/sources/articles/Source - LLM Wiki v2.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+---
+type: types/source.md
+source_type: article
+author: Rohit Gupta (agentmemory) + Andrej Karpathy (original)
+raw_files: [raw/articles/llm-wiki-v2.md]
+source_language: en
+source_url: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
+date: 2026-07-26
+tags: [llm, wiki, pattern, knowledge-management, agentmemory, production]
+entities: [Agent Memory, iii Engine, Rohit Gupta, Andrej Karpathy]
+concepts: [LLM Wiki Pattern, Memory Lifecycle, Confidence Scoring, Supersession, Consolidation Tiers, Forgetting, Knowledge Graph, Entity Extraction, Typed Relationships, Graph Traversal, Hybrid Search, BM25, Vector Search, Reciprocal Rank Fusion, Event-Driven Automation, Hooks, Quality Scoring, Self-Healing, Contradiction Resolution, Mesh Sync, Multi-Agent Collaboration, Privacy and Governance, Filter on Ingest, Audit Trail, Crystallization, Implementation Spectrum]
+summary: Erweitertes LLM-Wiki-Muster mit Praxiserfahrungen aus agentmemory zu Memory Lifecycle, Confidence Scoring, Wissensgraph und Automatisierung.
+---
+# Source: LLM Wiki v2
+
+**Autor:** Rohit Gupta (agentmemory) erweitert Andrej Karpathy's Original   
+**Datum:** 2024-2025 (Erweiterung des Originals von 2023)   
+**Quelle:** Erweitert [Andrej Karpathy's LLM-Wiki-Gist](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) mit Produktionslektionen aus [agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory)   
+**Typ:** Article / Pattern Documentation   
+
+## Zusammenfassung
+
+Dieses Dokument erweitert das ursprüngliche LLM-Wiki-Muster mit Lektionen aus dem Aufbau und Betrieb von [agentmemory](https://github.com/rohitg00/agentmemory) (20K+ Stars), eine persistente Memory-Engine für AI-Coding-Agenten, die auf [iii-engine](https://github.com/iii-hq/iii) aufbaut. Während der ursprüngliche Karpathy-Gist die Kernidee etabliert (stop re-deriving, start compiling), behandelt dieses v2-Dokument, was in der Skalierung bricht und was ein Wiki trennt, das nützlich bleibt, von einem, das verrottet.
+
+Die Kernarchitektur (Rohdaten → Wiki → Schema) und Operationen (Ingest, Query, Lint) bleiben gültig. Diese Erweiterung fügt hinzu: **Memory-Lifecycle-Management**, **Knowledge-Graph-Struktur**, **skalierbare Suche**, **ereignisgesteuerte Automatisierung**, **Qualitätskontrollen**, **Multi-Agent-Zusammenarbeit**, **Datenschutz/Governance**, **Kristallisierung** und **Implementierungsleitfaden**.
+
+## Kernaussagen
+
+### Primärer Fokus (nach Benutzeranfrage)
+
+**Memory-Lifecycle:** Wissen hat einen Lebenszyklus. Das Original behandelt alle Inhalte für immer als gleichermaßen gültig, aber in der Praxis:
+- **Konfidenzscoring:** Jede Aussage sollte eine Konfidenzpunktzahl haben, die auf Quellenzahl, Aktualität, Autorität und Bestätigung basiert. Die Konfidenz nimmt mit der Zeit ab und wird durch Verstärkung erhöht.
+- **Supersession:** Neue Informationen, die bestehende Ansprüche widersprechen oder aktualisieren, sollten die alte explizit ersetzen, mit verknüpften Zeitstempeln und bewahrten, aber markierten veralteten Versionen.
+- **Vergessenheit:** Nicht alles sollte für immer bestehen. Eine Aufbewahrungskurve implementieren (Ebbinghaus-inspiriert): Aussagen, auf die nicht zugegriffen wird oder die nicht in Monaten verstärkt werden, verblassen allmählich. Nicht gelöscht, aber deprioritiert.
+- **Konsolidierungstiere:** Eine Pipeline von Rohbeobachtungen → Arbeitsspeicher → episodischer Speicher → semantischer Speicher → Prozedurspeicher erstellen. Jede Ebene ist komprimierter, selbstbewusster und langlebiger.
+
+**Ereignisgesteuerte Automatisierung:** Die größte praktische Lücke im Original ist, dass alles manuell ist. In der Produktion:
+- **Bei neuer Quelle:** Auto-Ingest, Entitys extrahieren, Graph aktualisieren, Index aktualisieren
+- **Bei Sitzungsbeginn:** Relevanten Kontext basierend auf letzter Aktivität laden
+- **Bei Sitzungsende:** Sitzung in Beobachtungen komprimieren, Erkenntnisse einreichen
+- **Bei Query:** Prüfen, ob Antwort wert ist, eingereicht zu werden (Qualitätswert > Schwelle)
+- **Bei Memory-Write:** Widersprüche prüfen, Supersession auslösen
+- **Planmäßig:** Periodisches Lint, Konsolidierung, Aufbewahrungsverfall
+
+### Sekundärer Fokus
+
+**Jenseits von flachen Seiten - Knowledge Graph:**
+- Strukturierte Entitys extrahieren (Personen, Projekte, Bibliotheken, Konzepte, Dateien, Entscheidungen) mit Typen, Attributen und Beziehungen
+- Typierte Beziehungen verwenden ("uses", "depends on", "contradicts", "caused", "fixed", "supersedes"), nicht nur untypierte Links
+- Graph-Traversal für Abfragen ermöglichen (z.B. "Was ist die Auswirkung der Redis-Aktualisierung?" durchquert "depends on"-Kanten)
+
+**Suche, die wirklich skaliert:**
+- Der ursprüngliche `index.md` funktioniert bis zu ~100-200 Seiten, wird dann unhandlich
+- **Hybrid-Suche** kombiniert: BM25 (Keyword-Matching), Vektorsuche (semantische Ähnlichkeit), Graph-Traversal (strukturelle Verbindungen)
+- Ergebnisse mit **Reciprocal Rank Fusion (RRF)** verschmelzen
+- `index.md` als menschenlesbaren Katalog behalten, aber nicht für LLM-Primärsuche darauf verlassen
+
+**Qualität und Selbstkorrektur:**
+- **Alles bewerten:** Alle LLM-geschriebenen Inhalte erhalten eine Qualitätsbewertung (Struktur, Quellenzitat, Konsistenz)
+- **Selbstheilend:** Lint sollte automatisch beheben, was es kann (verwaiste Seiten verlinkt, veraltete Ansprüche markiert, unterbrochene Querverweise repariert)
+- **Widerspruchsauflösung:** Vorschlagen, welche Behauptung wahrscheinlicher korrekt ist, basierend auf Aktualität, Autorität und unterstützenden Beobachtungen
+
+**Multi-Agent und Zusammenarbeit:**
+- **Mesh-Synchronisierung:** Mehrere Agenten arbeiten parallel und müssen Beobachtungen in ein gemeinsames Wiki zusammenführen (Last-Write-Wins mit manueller Überschreibung für Konflikte)
+- **Gemeinsam vs. privat:** Einige Kenntnisse sind persönlich, einige sind gemeinsam; Bereichsdefinition implementieren
+- **Arbeitskoordinierung:** Leichte Nachverfolgung wer an was arbeitet, was blockiert ist, was fertig ist
+
+**Datenschutz und Governance:**
+- **Filterung bei Ingest:** Empfindliche Daten (API-Schlüssel, Token, Passwörter, PII) automatisch entfernen, bevor sie das Wiki erreichen
+- **Audit-Trail:** Jeder Betrieb (Ingest, Edit, Löschen, Query) mit Zeitstempel protokolliert, was sich geändert hat und warum
+- **Massenbetriebe:** Geprüfte und reversible Bulk-Lösch-, Export-, Merge-Operationen
+
+**Kristallisierung:** Eine abgeschlossene Kette von Arbeiten (Recherche-Thread, Debugging-Sitzung, Analyse) nehmen und sie automatisch in eine strukturierte Zusammenfassung mit Frage, Ergebnissen, beteiligten Dateien/Entitys und aufkommenden Lektionen destillieren.
+
+**Das Schema ist das echte Produkt:** Das Schema-Dokument (AGENTS.md, CLAUDE.md) ist die wichtigste Datei - es kodiert domänenspezifische Entitytypen, Beziehungen, Workflows, Qualitätsstandards und Konsolidierungspläne. Zusammen mit dem LLM weiterentwickeln.
+
+**Implementierungsspektrum:** Modularer Ansatz - minimal beginnen (raw + wiki + index + schema), dann hinzufügen: Lifecycle, Struktur, Automatisierung, Skalierung, Zusammenarbeit wie nötig.
+
+## Aufgaben
+
+- [ ] Entity-Seiten erstellen für: [[Agent Memory]], [[iii Engine]], [[Rohit Gupta]], [[Andrej Karpathy]]
+- [ ] Konzept-Seiten erstellen für: [[Memory Lifecycle]], [[Confidence Scoring]], [[Supersession]], [[Consolidation Tiers]], [[Forgetting]], [[Event-Driven Automation]], [[Hooks]]
+- [ ] Konzept-Seiten erstellen für: [[Knowledge Graph]], [[Entity Extraction]], [[Typed Relationships]], [[Graph Traversal]], [[Hybrid Search]], [[BM25]], [[Vector Search]], [[Reciprocal Rank Fusion]]
+- [ ] Konzept-Seiten erstellen für: [[Quality Scoring]], [[Self-Healing]], [[Contradiction Resolution]], [[Mesh Sync]], [[Multi-Agent Collaboration]], [[Privacy and Governance]], [[Audit Trail]], [[Crystallization]], [[Implementation Spectrum]]
+- [ ] [[LLM Wiki Pattern]] aktualisieren, um v2-Erweiterungen zu integrieren
+- [ ] [[Three-Layer Architecture]] bei Bedarf aktualisieren
+- [ ] [[Knowledge Compounding]] aktualisieren, um auf Memory-Lifecycle zu verweisen
+- [ ] [[RAG]] aktualisieren, um mit verbessertem Wiki-Ansatz zu kontrastieren
+
+## Verwandte Entities
+
+- [[Agent Memory]]
+- [[iii Engine]]
+- [[Rohit Gupta]]
+- [[Andrej Karpathy]]
+
+## Verwandte Concepts
+
+- [[LLM Wiki Pattern]]
+- [[Memory Lifecycle]]
+- [[Knowledge Graph]]
+- [[Event-Driven Automation]]
+- [[Hybrid Search]]
+- [[Quality and Self-Correction]]
+- [[Multi-Agent Collaboration]]
+- [[Privacy and Governance]]
+- [[Crystallization]]
+- [[Implementation Spectrum]]
+
+## Verwandte Quellen
+
+- [[Source - LLM Wiki Pattern]] (das Original, das dies erweitert)