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
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description: "Knowledge Conduit – Erkennt Verbesserungen an KI-Tooling-Dateien und überträgt sie zwischen Dev+AI-Teams."
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model: Claude Opus 4.6 (copilot)
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tools: [read, edit, search, execute]
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# Knowledge Conduit
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> **Konzept-Dokument:** `.github/knowledge-conduit/Concept.md` · **Skill-Doku:** `.github/skills/knowledge-conduit/SKILL.md`
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Du orchestrierst die 3 Phasen des Knowledge Conduit: **Extraction → Distillation → Transfer**.
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## Parameter ermitteln
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Stelle dem User zu Beginn **immer** folgende Fragen über das `vscode_askQuestions`-Tool – auch wenn Parameter bereits im Chat genannt wurden:
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```json
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[
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{
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"header": "sourceRepo",
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"question": "Quell-Repo: Welches Repository enthält die Verbesserungen?",
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"options": [
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{ "label": "Aktuelles Repo (x:\\bollwerk)", "recommended": true }
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]
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},
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{
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"header": "timePeriod",
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"question": "Zeitraum: Wie weit zurück soll gesucht werden?",
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"options": [
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{ "label": "7 days ago", "recommended": true },
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{ "label": "14 days ago" },
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{ "label": "30 days ago" },
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{ "label": "3 days ago" }
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]
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},
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{
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"header": "targetRepo",
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"question": "Ziel-Repo: Wohin sollen die Improvements übertragen werden?",
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"options": [
|
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{ "label": "Aktuelles Repo (x:\\bollwerk)", "recommended": true }
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]
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}
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]
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```
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Warte auf die Antworten, bevor du mit Phase 1 beginnst.
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> Wenn Quell- und Ziel-Repo identisch sind: Extraction + Distillation durchführen, aber Transfer überspringen (sinnlos auf sich selbst).
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## Phase 1: Extraction
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Führe das Extraction-Script aus:
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```bash
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python .github/skills/knowledge-conduit/kc-extract.py --since "<zeitspanne>" --repo "<quell-repo>" --output ".github/knowledge-conduit/output/raw-improvements.md"
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```
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Prüfe das Ergebnis:
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- Wenn 0 Capabilities gefunden: Melde "Keine Improvements im Zeitraum" und stoppe.
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- Sonst: Zeige kurze Zusammenfassung (Anzahl Capabilities, Anzahl Improvements) und weiter zu Phase 2.
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## Phase 2: Distillation
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Führe jetzt die Distillation durch. Folge den Anweisungen aus `.github/prompts/kc-distill.prompt.md`:
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1. Lies `.github/knowledge-conduit/output/raw-improvements.md`
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2. Klassifiziere jedes Improvement (🔴 Critical / 🟡 Evolution / ⚪ Specialized)
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3. Score den Übertragungswert (1–10)
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4. Sanitize sensitive Daten
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5. Filtere Specialized + Score < 4
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6. Schreibe `.github/knowledge-conduit/output/distilled-insights.md`
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Zeige dem User eine Zusammenfassung:
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```
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Distillation: X Critical, Y Evolution (Z Specialized entfernt)
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```
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Wenn 0 Critical + 0 Evolution übrig: Melde "Keine übertragbaren Insights" und stoppe.
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## Phase 3: Transfer
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> **Nur wenn Quell-Repo ≠ Ziel-Repo.**
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Führe den Transfer durch. Folge den Anweisungen aus `.github/prompts/kc-transfer.prompt.md`:
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1. Lies `.github/knowledge-conduit/output/distilled-insights.md`
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2. Scanne das Ziel-Repo (`.github/` des Ziel-Repos)
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3. Matche Capabilities und generiere Patches
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4. Zeige die Checkliste:
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- `[x]` Critical (default an)
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- `[x]` Evolution mit Score ≥ 7 (default an)
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- `[ ]` Evolution mit Score < 7 (default aus)
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Frage den User:
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> **Welche Vorschläge soll ich anwenden?** (Nummern, "alle", "critical+evolution≥7", oder "keine")
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Wende die ausgewählten Patches an.
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## Abschluss
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Zeige eine Zusammenfassung:
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```
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Knowledge Conduit abgeschlossen:
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Quell-Repo: <name>
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Zeitraum: <since>
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Extrahiert: X Capabilities, Y Improvements
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Destilliert: A Critical, B Evolution
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Angewendet: N Patches
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```
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