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type: other
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source_url: local
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retrieved: 2026-07-02
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title: "OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update (Transkript-Auswertung)"
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tags: [event, ome, ome23, operations-update, transcript, wiki-gardening, groupsarchive, notebooklm, local-models, memory-harness, school-automation, next-steps]
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generated_by: "Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle)"
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source_file: "OME23.ogg"
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# OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update
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**Datum:** 02. Juli 2026
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**Dauer:** 97 Minuten
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**Format:** Meeting-Protokoll / AI-generiertes Operations-Update aus Audio-Transkript
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**Erstellt von:** Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle) — Transkript + Auswertung
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**Source File:** OME23.ogg
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**Auswertung-Pfad:** `/Users/kai/.openclaw/workspace/output/ome23`
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**Geteilt in:** OME-Gruppe Topic "OMe virtuelle Stammtische" (Topic 406), 02.07.2026
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> **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.
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## Kernaussage
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**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.
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## Thememblöcke
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### 1. Wiki & Hector (Grün)
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- Hector wikifiziert, verknüpft und gewichtet Inhalte.
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- Ziel: Wissen pflegen statt Datenmüll sammeln.
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- Leitbegriff: **Wiki Gardening** statt Data Swamp.
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### 2. Gruppenarchiv (Blau)
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- Telegram-Topics sollen ausgedünnt werden.
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- Historie soll als Museum/Archiv erhalten bleiben.
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- Optionen: JSON, Markdown, HTML, neue Gruppe.
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### 3. NotebookLM (Orange)
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- Research-Hub für Quellen, Deep-Dives und Audio.
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- Agent + NotebookLM spart manuelle Arbeit.
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- Pipeline: Quelle → Transkript → Index → Deep-Dive.
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### 4. Lokale Modelle (Lila)
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- GLM, Kimi, Minimax, DeepSeek, MLX/OMLX.
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- Strategie: Kosten senken, Daten behalten.
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- Lokale LLMs als Datenschutz- und Souveränitätshebel.
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### 5. Memory & Harness (Rot)
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- LLMs sind ohne Kontext grundsätzlich stateless.
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- Memory braucht aktive Tool- und State-Schichten.
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- **Harness = Prompt, Tools, Memory, Tests, Orchestrierung.**
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### 6. Schule & Automation (Grün)
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- Zeugnisse, Dokumentation, Logbücher automatisieren.
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- Großes Potenzial, aber Prozessdesign nötig.
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- Deterministische Schritte trennen von Urteil/Review.
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## Nächste Schritte
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1. Hector Archiv-/Museums-Vorschläge für Telegram-Topics bauen lassen.
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2. NotebookLM-Pipeline als Standardworkflow dokumentieren.
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3. Schul-Automation als Business-/Pilotprozess modellieren.
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4. Agent-Health-Checks nach Updates und Skill-Installation verpflichtend machen.
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## Footer
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Erstellt aus OME23.ogg | Transkript + Auswertung: `/Users/kai/.openclaw/workspace/output/ome23`
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## Wiki-Kontext & Querverweise
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- **Wiki Gardening:** Siehe `[[concepts/llm/llm-knowledge-base.md]]` — Karpathy-Pattern, RamaDama-Workflow
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- **Memory & Harness:** Siehe `[[architecture/memory-system.md]]` und `[[concepts/agents/plur1bus-memory-model.md]]`
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- **Lokale Modelle:** Siehe `[[concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]]`
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- **NotebookLM Pipeline:** Siehe `[[concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md]]`
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- **Gruppenarchiv:** Neues Konzept — `[[concepts/agents/telegram-archive-museum.md]]`
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- **Schule & Automation:** Neues Konzept — `[[concepts/llm/school-automation-pilot.md]]`
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