bollwerk/.github/prompts/knowledge-conduit.prompt.md
Jens Reinemann bfa1f2b649 rename: Genome Engine → Knowledge Conduit
Gesamtes System umbenannt:
- .github/genome/ → .github/knowledge-conduit/
- .github/skills/genome/ → .github/skills/knowledge-conduit/
- genome-extract.py → kc-extract.py
- genome.prompt.md → knowledge-conduit.prompt.md
- genome-distill.prompt.md → kc-distill.prompt.md
- genome-propagate.prompt.md → kc-transfer.prompt.md
- Concept Genome Engine.md → Concept.md
- Alle internen Referenzen aktualisiert
- .gitignore aktualisiert
2026-05-18 13:01:02 +02:00

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description: "Knowledge Conduit Erkennt Verbesserungen an KI-Tooling-Dateien und überträgt sie zwischen Dev+AI-Teams."
model: Claude Opus 4.6 (copilot)
tools: [read, edit, search, execute]
---
# Knowledge Conduit
> **Konzept-Dokument:** `.github/knowledge-conduit/Concept.md` · **Skill-Doku:** `.github/skills/knowledge-conduit/SKILL.md`
Du orchestrierst die 3 Phasen des Knowledge Conduit: **Extraction → Distillation → Transfer**.
## Parameter ermitteln
Stelle dem User zu Beginn **immer** folgende Fragen über das `vscode_askQuestions`-Tool auch wenn Parameter bereits im Chat genannt wurden:
```json
[
{
"header": "sourceRepo",
"question": "Quell-Repo: Welches Repository enthält die Verbesserungen?",
"options": [
{ "label": "Aktuelles Repo (x:\\bollwerk)", "recommended": true }
]
},
{
"header": "timePeriod",
"question": "Zeitraum: Wie weit zurück soll gesucht werden?",
"options": [
{ "label": "7 days ago", "recommended": true },
{ "label": "14 days ago" },
{ "label": "30 days ago" },
{ "label": "3 days ago" }
]
},
{
"header": "targetRepo",
"question": "Ziel-Repo: Wohin sollen die Improvements übertragen werden?",
"options": [
{ "label": "Aktuelles Repo (x:\\bollwerk)", "recommended": true }
]
}
]
```
Warte auf die Antworten, bevor du mit Phase 1 beginnst.
> Wenn Quell- und Ziel-Repo identisch sind: Extraction + Distillation durchführen, aber Transfer überspringen (sinnlos auf sich selbst).
## Phase 1: Extraction
Führe das Extraction-Script aus:
```bash
python .github/skills/knowledge-conduit/kc-extract.py --since "<zeitspanne>" --repo "<quell-repo>" --output ".github/knowledge-conduit/output/raw-improvements.md"
```
Prüfe das Ergebnis:
- Wenn 0 Capabilities gefunden: Melde "Keine Improvements im Zeitraum" und stoppe.
- Sonst: Zeige kurze Zusammenfassung (Anzahl Capabilities, Anzahl Improvements) und weiter zu Phase 2.
## Phase 2: Distillation
Führe jetzt die Distillation durch. Folge den Anweisungen aus `.github/prompts/kc-distill.prompt.md`:
1. Lies `.github/knowledge-conduit/output/raw-improvements.md`
2. Klassifiziere jedes Improvement (🔴 Critical / 🟡 Evolution / ⚪ Specialized)
3. Score den Übertragungswert (110)
4. Sanitize sensitive Daten
5. Filtere Specialized + Score < 4
6. Schreibe `.github/knowledge-conduit/output/distilled-insights.md`
Zeige dem User eine Zusammenfassung:
```
Distillation: X Critical, Y Evolution (Z Specialized entfernt)
```
Wenn 0 Critical + 0 Evolution übrig: Melde "Keine übertragbaren Insights" und stoppe.
## Phase 3: Transfer
> **Nur wenn Quell-Repo ≠ Ziel-Repo.**
Führe den Transfer durch. Folge den Anweisungen aus `.github/prompts/kc-transfer.prompt.md`:
1. Lies `.github/knowledge-conduit/output/distilled-insights.md`
2. Scanne das Ziel-Repo (`.github/` des Ziel-Repos)
3. Matche Capabilities und generiere Patches
4. Zeige die Checkliste:
- `[x]` Critical (default an)
- `[x]` Evolution mit Score 7 (default an)
- `[ ]` Evolution mit Score < 7 (default aus)
Frage den User:
> **Welche Vorschläge soll ich anwenden?** (Nummern, "alle", "critical+evolution≥7", oder "keine")
Wende die ausgewählten Patches an.
## Abschluss
Zeige eine Zusammenfassung:
```
Knowledge Conduit abgeschlossen:
Quell-Repo: <name>
Zeitraum: <since>
Extrahiert: X Capabilities, Y Improvements
Destilliert: A Critical, B Evolution
Angewendet: N Patches
```