torben
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7.0 KiB
7.0 KiB
type, concept_type, tags, created, modified, related, sources, confidence, confidence_base, provenance, summary
| type | concept_type | tags | created | modified | related | sources | confidence | confidence_base | provenance | summary | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| types/concept.md | workflow |
|
2026-07-26 | 2026-08-29 |
|
|
0.95 | 0.95 | sourced | Muster, das automatische Auslöser an Wiki-Lebenszyklusereignisse hängt, um manuellen Pflegeaufwand und das Risiko der Verwahrlosung zu senken. |
Event-Driven Automation
Typ: Workflow (Automatisierte Wiki-Wartung)
Definition
Event-Driven Automation ist die Implementierung von automatischen Triggern, die in Reaktion auf bestimmte Ereignisse im Lebenszyklus des Wiki ausgelöst werden und die manuelle Wartungslast eliminieren, die viele Wikis zur Aufgabe führt. Dies wird in Source - LLM Wiki v2 als "die größte praktische Lücke" im ursprünglichen Muster identifiziert.
Kernpunkte
Das Problem
Das ursprüngliche LLM-Wiki-Muster erfordert manuelle Eingriffe für:
- Aufnahme neuer Quellen
- Ausführung von Lint-Operationen
- Erfassung wertvoller Antworten
- Überprüfung auf Widersprüche
- Aktualisierung von Querverweisen
Diese manuelle Belastung ist der Hauptgrund, warum Menschen Wikis aufgeben.
Die Lösung
Implementieren von Hooks (Event-Listern), die automatisch Aktionen auslösen:
Ereignistypen und Aktionen
1. Bei neuer Quelle
Auslöser: Datei in Verzeichnis raw/ abgelegt oder explizit aufgenommen
Aktionen:
- Auto-Aufnahme der Quelle (Lesen und Extrahieren von Schlüsselinformationen)
- Extrahieren strukturierter Entitäten (Personen, Projekte, Bibliotheken, Concepts)
- Aktualisieren des Knowledge Graph mit neuen Entitäten und Beziehungen
- Erstellen oder Aktualisieren von Wiki-Seiten (Quellenzusammenfassung, Entity-Seiten, Concept-Seiten)
- Aktualisieren von
kb/index.mdmit neuen Einträgen - Eintrag in
kb/log.mdanfügen - Auslösen von Confidence Scoring für neue Aussagen
- Überprüfung auf Widersprüche mit bestehendem Wissen
Implementierung: Dateisystem-Watcher oder expliziter Ingest-Befehl
2. Beim Sitzungsstart
Auslöser: Benutzer beginnt eine neue Sitzung mit dem LLM
Aktionen:
- Relevanten Kontext aus dem Wiki basierend auf aktueller Aktivität laden
- Verwandte Seiten aus vorherigen Sitzungen identifizieren
- Hochvertrauensinformationen zuerst anzeigen
- Veraltete oder niedrig-vertrauensvolle Informationen zur Überprüfung kennzeichnen
- Verwandte Entitäten und Concepts vorschlagen
Implementierung: Session-Initialisierungs-Hook
3. Beim Sitzungsende
Auslöser: Benutzer beendet eine Sitzung
Aktionen:
- Sitzung in Beobachtungen verdichten
- Hauptergebnisse und Erkenntnisse extrahieren
- Erkenntnisse als neue Wiki-Seiten erfassen, wenn Qualitätswert > Schwellenwert
- Relevante Entity- und Concept-Seiten aktualisieren
- Informationen bei Bedarf zu höheren Consolidation Tiers hochstufen
- Querverweise aktualisieren
Implementierung: Session-Teardown-Hook
4. Bei einer Abfrage
Auslöser: Benutzer stellt eine Frage
Aktionen:
- Wiki mit Hybrid Search durchsuchen
- Antwort mit Zitaten synthetisieren
- Qualitätswert für die Antwort berechnen
- Falls Qualitätswert > Schwellenwert (z.B. 0,7):
- Antwort als neue Wiki-Seite erfassen
kb/index.mdaktualisieren- Zu
kb/log.mdanfügen
- Verfolgung, welche Seiten aufgerufen wurden (für Confidence Scoring-Verstärkung)
Implementierung: Query-Preprocessing- und Postprocessing-Hooks
5. Bei Speicherschreibvorgängen
Auslöser: Neue Inhalte werden in das Wiki geschrieben
Aktionen:
- Überprüfung auf Widersprüche mit bestehendem Wissen
- Falls Widerspruch erkannt:
- Contradiction Resolution auslösen
- Supersession auslösen, falls neue Aussage höheres Vertrauen hat
- Confidence Scoring für verwandte Aussagen aktualisieren
- Querverweise aktualisieren
- Seitenformatierung und -struktur validieren
Implementierung: Pre-Commit- und Post-Commit-Hooks
6. Nach Plan
Auslöser: Periodischer Timer (täglich, wöchentlich, monatlich)
Aktionen:
- Lint Workflow ausführen (Integritätsprüfung des Wiki)
- Konsolidierung durchführen (Informationen zu höheren Tiers hochstufen)
- Aufbewahrungsverfall anwenden (graduelles Forgetting alter Informationen)
- Confidence Scoring neu berechnen (monatlicher Verfall)
- Überprüfung auf veraltete Aussagen (nicht bestätigt seit >90 Tagen)
- Querverweisintegrität überprüfen
Implementierung: Cron-Jobs oder geplante Aufgaben
Vorteile
- Reduzierte Belastung: Menschen konzentrieren sich auf Denken, nicht auf Erfassung
- Konsistenz: Automatische Ausführung von Wartungsaufgaben
- Zuverlässigkeit: Nichts fällt durch die Maschen
- Skalierbarkeit: Wiki kann wachsen, ohne dass die Wartung proportional zunimmt
- Vertrauen: Benutzer wissen, dass das Wiki immer aktuell ist
Automatisierungsstufen
| Stufe | Beschreibung | Implementierte Ereignisse |
|---|---|---|
| Stufe 1: Manuell | Ursprüngliches Muster - alle Operationen manuell | Keine |
| Stufe 2: Basis | Minimale Automatisierung | Bei neuer Quelle |
| Stufe 3: Standard | Kernautomatisierung | Bei neuer Quelle, Nach Plan |
| Stufe 4: Erweitert | Vollständige Automatisierung | Alle Ereignisse |
Implementierungsleitfaden
Mit Stufe 2 (Basis) beginnen und Ereignisse nach Bedarf hinzufügen:
- Zuerst:
Bei neuer Quelle- beseitigt den größten Schmerz - Zweitens:
Nach Plan- regelmäßige Wartung - Drittens:
Beim Sitzungsende- erfasst den Sitzungswert - Viertens:
Bei einer Abfrage- automatische Wissenserkennung - Fünftens:
Bei Speicherschreibvorgängen- Qualitätssicherung - Sechstens:
Beim Sitzungsstart- Kontextladen
Wann zu verwenden
- Jedes Wiki, das aktiv genutzt wird
- Multi-Benutzer- oder Multi-Agent-Setups
- Große oder wachsende Wissensdatenbanken
- Situationen, in denen Wartungsbelastung ein Anliegen ist
Wann NICHT zu verwenden
- Kleine, statische Wikis (manuell kann ausreichend sein)
- Situationen, in denen vollständige menschliche Kontrolle erforderlich ist
- Sehr frühe Explorationsphase
Verwandte Concepts
- Agent Memory - Produktionsimplementierung
- Quality and Self-Correction - Ergänzende Qualitätsmechanismen
Siehe auch
- Confidence Scoring (verwaltet durch Automatisierung)
- Supersession (ausgelöst durch Automatisierung)
- Consolidation Tiers (hochgestuft durch Automatisierung)
- Forgetting (angewandt durch Automatisierung)
- Hybrid Search (verwendet in Query-Automatisierung)
- Contradiction Resolution (ausgelöst durch Automatisierung)
Beziehungen
- exemplifies: LLM Wiki Pattern
- enables: Memory Lifecycle
- rests-on: Hooks