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type: other
source_url: local
retrieved: 2026-07-02
title: "OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update (Transkript-Auswertung)"
tags: [event, ome, ome23, operations-update, transcript, wiki-gardening, groupsarchive, notebooklm, local-models, memory-harness, school-automation, next-steps]
generated_by: "Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle)"
source_file: "OME23.ogg"
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# OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update

**Datum:** 02. Juli 2026
**Dauer:** 97 Minuten
**Format:** Meeting-Protokoll / AI-generiertes Operations-Update aus Audio-Transkript
**Erstellt von:** Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle) — Transkript + Auswertung
**Source File:** OME23.ogg
**Auswertung-Pfad:** `/Users/kai/.openclaw/workspace/output/ome23`
**Geteilt in:** OME-Gruppe Topic "OMe virtuelle Stammtische" (Topic 406), 02.07.2026

> **Meilenstein:** Erstes OME-Protokoll, das von Pit's lokaler Kralle (OpenClaw-Instanz) generiert wurde — "erstmals von der Kralle selbst ergänzt". Ein 97-Minuten-Meeting-OGG wurde transkribiert, strukturiert und ausgewertet — vollautomatisch.

## Kernaussage

**Aus Experimenten wird Infrastruktur:** Die Gruppe baut ein Wissens- und Arbeitsbetriebssystem. Der Hebel liegt nicht nur im Modell, sondern im Harness: Tools, Memory, Datenstruktur, Tests und Workflows.

## Thememblöcke

### 1. Wiki & Hector (Grün)

- Hector wikifiziert, verknüpft und gewichtet Inhalte.
- Ziel: Wissen pflegen statt Datenmüll sammeln.
- Leitbegriff: **Wiki Gardening** statt Data Swamp.

### 2. Gruppenarchiv (Blau)

- Telegram-Topics sollen ausgedünnt werden.
- Historie soll als Museum/Archiv erhalten bleiben.
- Optionen: JSON, Markdown, HTML, neue Gruppe.

### 3. NotebookLM (Orange)

- Research-Hub für Quellen, Deep-Dives und Audio.
- Agent + NotebookLM spart manuelle Arbeit.
- Pipeline: Quelle → Transkript → Index → Deep-Dive.

### 4. Lokale Modelle (Lila)

- GLM, Kimi, Minimax, DeepSeek, MLX/OMLX.
- Strategie: Kosten senken, Daten behalten.
- Lokale LLMs als Datenschutz- und Souveränitätshebel.

### 5. Memory & Harness (Rot)

- LLMs sind ohne Kontext grundsätzlich stateless.
- Memory braucht aktive Tool- und State-Schichten.
- **Harness = Prompt, Tools, Memory, Tests, Orchestrierung.**

### 6. Schule & Automation (Grün)

- Zeugnisse, Dokumentation, Logbücher automatisieren.
- Großes Potenzial, aber Prozessdesign nötig.
- Deterministische Schritte trennen von Urteil/Review.

## Nächste Schritte

1. Hector Archiv-/Museums-Vorschläge für Telegram-Topics bauen lassen.
2. NotebookLM-Pipeline als Standardworkflow dokumentieren.
3. Schul-Automation als Business-/Pilotprozess modellieren.
4. Agent-Health-Checks nach Updates und Skill-Installation verpflichtend machen.

## Footer

Erstellt aus OME23.ogg | Transkript + Auswertung: `/Users/kai/.openclaw/workspace/output/ome23`

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## Wiki-Kontext & Querverweise

- **Wiki Gardening:** Siehe `[[concepts/llm/llm-knowledge-base.md]]` — Karpathy-Pattern, RamaDama-Workflow
- **Memory & Harness:** Siehe `[[architecture/memory-system.md]]` und `[[concepts/agents/plur1bus-memory-model.md]]`
- **Lokale Modelle:** Siehe `[[concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]]`
- **NotebookLM Pipeline:** Siehe `[[concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md]]`
- **Gruppenarchiv:** Neues Konzept — `[[concepts/agents/telegram-archive-museum.md]]`
- **Schule & Automation:** Neues Konzept — `[[concepts/llm/school-automation-pilot.md]]`