torben
18ae28f918
Chemenu kompiliert Rohnotizen zu einem verlinkten, quellengebundenen Wiki: raw/ -> types/ + tools/ -> kb/ -> reports/. Was mechanisch ist, macht tools/wikitool; was Urteil braucht, macht ein Agent unter Contracts, deren Grenzen in Code durchgesetzt sind statt im Prompt. Dieser Commit ist der Startpunkt der oeffentlichen Historie. Die vorherige Entwicklung fand in einer privaten Instanz statt und ist nicht Teil dieses Repositorys; ihre Erzaehlung steht vollstaendig in CHANGES.md, das mit 44 Eintraegen von 0.1.0 bis 2.1.0 erhalten geblieben ist. Der mitgelieferte Korpus ist ein Testbett und eine Demo: 170 Seiten ueber den Stack selbst - Gates, Lint, Versionierung, Suche, das Wiki-Muster. Er dokumentiert das Werkzeug mit den eigenen Mitteln des Werkzeugs. Lizenz: AGPL-3.0 fuer den Stack (tools/, types/), CC-BY-4.0 fuer die Inhalte. Die Grenze zwischen beiden ist der Dateiplan, den dist export berechnet - siehe NOTICE.
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2.3 KiB
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type: types/concept.md
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concept_type: architecture
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tags: [scale, limitations]
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created: 2026-08-04
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modified: 2026-09-01
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related: []
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sources: [Source - Copilot Skill Restructure Instructions]
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confidence: 0.80
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confidence_base: 0.80
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provenance: sourced
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summary: Punkt, ab dem Wiki-Ansätze mit einem einzigen Kontext qualitativ abfallen
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# Scale Ceiling
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**Typ:** architecture
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## Definition
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Scale Ceiling ist der Punkt, an dem Single-Context-Wiki-Ansätze (eine große Anweisungsdatei, vollständiger Index wird jede Sitzung neu gelesen) an Qualität degradieren, typischerweise sobald ein Wiki etwa 100-200 Seiten überschreitet[^s-copilot-skill-restructure-instructions].
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## Kernpunkte
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- **Qualitätsverschlechterung**: Mit wachsendem Wiki verlieren LLMs Verbindungen und die Qualität sinkt mit Single-Context-Ansätzen[^s-copilot-skill-restructure-instructions]
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- **Schwellenwert**: Evidenz deutet darauf hin, dass die Verschlechterung um die 100-200 Seiten beginnt[^s-copilot-skill-restructure-instructions]
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- **Symptom**: Das LLM verliert Verbindungen zwischen verwandten Informationen
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- **Lösung**: Zu kontextisoliert, Skill-basierten Ansätzen übergehen
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## Beispiele
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- Dokumentierter Fall: RTFM/Retrieval-Layer-Ansatz bei einem 8.260-Datei-Corpus erreichte 100% Erfolgsquote (von ~55-64%) durch Bereitstellung von Metadaten zuerst und Erweiterung nur das Notwendige[^s-copilot-skill-restructure-instructions]
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- Das Chemenu-Repository nähert sich dem Scale Ceiling mit monolithischer AGENTS.md[^s-copilot-skill-restructure-instructions]
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## Wann zu verwenden
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Scale Ceiling beachten, wenn:
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- Das Wiki sich 100 Seiten nähert oder überschreitet
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- Das LLM Verbindungen zwischen verwandtem Inhalt vermisst
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- Die Abfragequalität inkonsistent oder verschlechtert ist
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- Für langfristiges Wiki-Wachstum geplant wird
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## Wann NICHT zu verwenden
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Scale Ceiling ist kein Problem wenn:
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- Das Wiki klein ist und klein bleiben soll
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- Retrieval-Augmented-Ansätze genutzt werden, die alles in den Kontext laden vermeiden
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- Die Workflows kein Verständnis von Verbindungen über das gesamte Wiki erfordern
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## Verwandte Concepts
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- [[Token Economics]]
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- [[Cross-platform Agent Skills]]
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- [[Context Isolation]]
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## Fußnoten
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[^s-copilot-skill-restructure-instructions]: [[Source - Copilot Skill Restructure Instructions]]
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