feat: OME23 wiki ingest — Evolution der KI-Workflows (NotebookLM-Infografik)

- raw: raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md
- wiki: events/ome23-evolution-ki-workflows.md (new event page)
- index: 60th update, Events section + raw source
- log: ingest entry with Hector-Hauptthese

Content: Harness > LLM, Model-Split (Claude/DeepSeek), Local Sovereignty (Mac Studio M3 Max),
93x Efficiency, Wiki Gardening, Cultural Prompting (Tourist vs Local)

raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+type: other
+source_url: https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1
+retrieved: 2026-07-02
+title: "OME23 — Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System (NotebookLM-Infografik)"
+tags: [event, ome, ome23, notebooklm, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency]
+---
+
+# OME23 — "Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System"
+
+**Datum:** 02. Juli 2026 (Ingest)
+**Format:** NotebookLM-generierte Infografik
+**Autor:** NotebookLM (automatisiert)
+**Quelle:** [NotebookLM Notebook](https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1)
+**Geteilt von:** Pit Weber in OME-Gruppe, Topic "OMe virtuelle Stammtische" (Topic 406), 02.07.2026
+
+## Überblick
+
+Die Infografik zeigt die Weiterentwicklung von KI-Systemen — von einfachen LLMs hin zu komplexen, agentenbasierten Systemen. Auf Deutsch. Vier Thememblöcke werden abgedeckt: Infrastruktur & Modell-Strategie, zentrale Illustration, Modell-Vergleich, sowie Produktivität & Automatisierung.
+
+## Content Blocks (Infografik-Extrakt)
+
+### Block 1: Infrastruktur & Modell-Strategie (linke Seite)
+
+1. **Der "Harness" ist entscheidender als das LLM** — nicht das Sprachmodell selbst, sondern die umgebende Agenten-Schicht bestimmt Intelligenz und Nutzbarkeit
+2. **Lokale Souveränität durch High-End Hardware** — Mac Studios (M3 Max) mit SSD-Streaming für lokalen Betrieb von Top-Modellen wie GLM 2.2
+3. **Strategischer Modell-Split:**
+   - Planung: Anthropic/Claude (Spezifikation & Planung)
+   - Implementierung: Codex/DeepSeek (Coding & Bug-Hunting)
+
+### Block 2: Zentrale Illustration
+
+Ein großer, futuristischer KI-Kern (Zentralrechner mit Gehirn-Symbol) verbindet alle Komponenten — symbolisiert das Agenten-System als zentrale Schaltstelle. Viele kleine Roboter und KI-Symbole, Datenleitungen und Verbindungen, NotebookLM-Logo in der unteren rechten Ecke.
+
+### Block 3: Vergleich der neuen Modell-Alternativen (Mitte unten)
+
+| Modell | Kategorie | Aufgabe |
+|--------|-----------|---------|
+| **GLM 5.2 / DeepSeek** | Coding & Bug-Hunting | Implementierung |
+| **Anthropic Opus** | Spezifikation & Planung | Strategie |
+| **NotebookLM** | Quellen-Analyse | Wissensmanagement |
+
+### Block 4: Produktivität & Automatisierung (rechte Seite)
+
+1. **93× Faktor 93: Radikale Effizienzsteigerung** — systematische KI-Integration in Software-Architektur führt zu massiven Zeitersparnissen
+2. **Autonomes "Wiki Gardening"** — Roboter strukturieren, indexieren und pflegen eigenständig Wissensdatenbanken
+3. **Überwindung des kulturellen "Blinden Flecks"** — Vergleich "Tourist" (oberflächliche, generische Antworten) vs. "Local" (tiefes, lokal relevantes Wissen durch gezieltes fremdsprachiges Prompting)
+
+## Visuelle Elemente
+
+- Viele kleine Roboter und KI-Symbole
+- Datenleitungen und Verbindungen
+- NotebookLM-Logo in der unteren rechten Ecke
+- Futuristischer KI-Kern als zentrales Motiv
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+## Wiki-Kontext & Querverweise
+
+- **Harness > LLM:** Siehe `[[concepts/llm/spec-driven-development-harness.md]]` — Harness-Konzept aus Tielke's 5-Phasen-Modell
+- **Modell-Split (Claude/DeepSeek):** Siehe `[[architecture/model-routing.md]]` — Model-Split-Pattern in der Routing-Architektur
+- **Lokale Souveränität (Mac Studio M3 Max):** Siehe `[[concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]]` — Cloud-Exit und lokale Überlegenheit
+- **GLM 5.2:** Siehe `[[concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md]]` — GLM 5.2 als Implementierungs-Modell
+- **Wiki Gardening:** Siehe `[[tools/openclaw.md]]` — autonome Wissenspflege durch Agenten
+- **93× Effizienz:** Siehe `[[concepts/llm/vibe-coding-vs-enterprise.md]]` — Tielke's Enterprise-KI-Experiment als Beleg
+- **Cultural Prompting (Tourist vs Local):** Siehe `[[concepts/llm/ai-search-language-blind-spot.md]]` — Language Lens Bias und Local Sources
+- **NotebookLM:** Siehe `[[concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md]]` — NotebookLM als Wissensmanagement-Tool
+- **Agenten-Wandel:** Siehe `[[concepts/agents/ai-agents-2026.md]]` — Wandel zu autonomen Agenten
+- **plur1bus Memory:** Siehe `[[concepts/agents/plur1bus-memory-model.md]]` — Memory Layer für Agenten
+
+## Key Takeaways
+
+1. **Harness als entscheidende Schicht:** Nicht das LLM, sondern die Agenten-Schicht darumherum bestimmt die Qualität — eine Vertiefung des Pluribus-Prinzips aus OME22
+2. **Model-Split als pragmatische Lösung:** Claude für Planung, DeepSeek/GLM für Implementierung — umgeht das Guardrail-Dilemma durch Aufgabentrennung
+3. **Lokale Souveränität konkretisiert:** Mac Studio M3 Max mit SSD-Streaming als praktische Umsetzung der Cloud-Exit-These
+4. **93× Effizienz-Faktor:** Systematische KI-Integration bringt radikale Produktivitätssteigerungen — bestätigt Tielke's Experiment
+5. **Wiki Gardening als neue Disziplin:** Autonome Roboter pflegen Wissensdatenbanken — das RamaDama-Wiki als Musterbeispiel
+6. **Cultural Prompting:** Fremdsprachiges Prompting als Heuristik für tiefes Wissen — erweitert den Language Lens Bias um eine aktive Strategie

wiki/events/ome23-evolution-ki-workflows.md

@@ -0,0 +1,148 @@
+---
+created: 2026-07-02
+updated: 2026-07-02
+sources: [other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md]
+tags: [event, ome, ome23, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency]
+---
+
+# OME23 — "Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System"
+
+**Datum:** 02. Juli 2026 (Ingest)
+**Format:** NotebookLM-generierte Infografik
+**Quelle:** [NotebookLM Notebook](https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1)
+**Geteilt von:** Pit Weber in OME-Gruppe, Topic "OMe virtuelle Stammtische" (Topic 406), 02.07.2026
+
+## Überblick
+
+OME23 war ein virtueller OME-Stammtisch mit Fokus auf die **Evolution von KI-Workflows** — von einfachen Chatbot-Interaktionen hin zu komplexen, agentenbasierten Systemen. Die von NotebookLM generierte Infografik bündelt die Inhalte in vier Blöcken: Infrastruktur & Modell-Strategie, zentrale Illustration des Agenten-Systems, Modell-Vergleich, sowie Produktivität & Automatisierung. Das Dokument führt mehrere Thesen aus OME22 weiter (Harness-Layer, lokale Souveränität, OpenClaw-Produktions-Agenten) und erweitert sie um neue Konzepte: Wiki Gardening, Cultural Prompting, 93× Effizienz-Faktor und strategischen Modell-Split.
+
+## Event-Insights
+
+### 1. Infrastruktur & Modell-Strategie
+
+#### Der "Harness" ist entscheidender als das LLM
+
+Nicht das Sprachmodell selbst, sondern die **umgebende Agenten-Schicht** (der "Harness") bestimmt Intelligenz und Nutzbarkeit. Diese These ist eine direkte Vertiefung des Pluribus-Prinzips aus [OME22](ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md): Wo OME22 den Harness-Layer als lokalen Memory-Filter beschrieb, positioniert OME23 ihn als die entscheidende Architektur-Schicht überhaupt — das LLM wird zur austauschbaren Komponente, der Harness zum eigentlichen Intelligenz-Träger.
+
+Siehe auch:
+- [Spec Driven Development mit Harness](../concepts/llm/spec-driven-development-harness.md) — Tielke's Harness-Konzept aus Phase 2-3
+- [plur1bus Gedächtnismodell](../concepts/agents/plur1bus-memory-model.md) — Harness-Layer mit Vektor-Datenbank
+- [Model Routing](../architecture/model-routing.md) — Routing-Architektur als Harness-Implementation
+
+#### Lokale Souveränität durch High-End Hardware
+
+**Mac Studios (M3 Max)** mit SSD-Streaming ermöglichen den lokalen Betrieb von Top-Modellen wie **GLM 2.2**. Dies ist die Konkretisierung der Cloud-Exit-These aus [OME21](ome21-debrief-grenzen-der-realitaet.md) und der lokalen Agenten-These aus [OME22](ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md): Wo OME22 nur "lokal ohne Internet" postulierte, benennt OME23 die konkrete Hardware (Mac Studio M3 Max) und das Betriebssystem-Pattern (SSD-Streaming für Modelle, die nicht in den RAM passen).
+
+Siehe auch:
+- [Cloud-Exit & Lokale Überlegenheit](../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md) — Preisschock, MoE-Modelle, RAM als Währung
+- [NVIDIA DGX Station 748GB](../concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md) — Enterprise-Spitze der lokalen Hardware
+- [MLX MoE Optimization](../concepts/llm/mlx-moe-local-ai-optimization.md) — Apple Silicon MoE-Optimierung
+- [Local LLM Laptop Guide](../concepts/llm/local-llm-laptop-guide.md) — Prosumer-Einstieg
+
+#### Strategischer Modell-Split
+
+| Aufgabe | Modell | Begründung |
+|---------|--------|------------|
+| **Planung** (Spezifikation & Planung) | Anthropic/Claude (Opus) | Stärkste Reasoning- und Strukturierungsfähigkeit |
+| **Implementierung** (Coding & Bug-Hunting) | Codex/DeepSeek (GLM 5.2) | Kosteneffizient, Open-Weights, stark im Code |
+
+Dieser Modell-Split ist eine **pragmatische Lösung des Guardrail-Dilemmas** aus OME22: Anstatt ein einziges Modell für alles zu nutzen (und damit Guardrail-Probleme zu akzeptieren), wird die Aufgabe nach Stärken aufgeteilt. Claude übernimmt die strategische Planung (wo Guardrails weniger stören), DeepSeek/GLM die Implementierung (wo Coding-Fähigkeit zählt, nicht politische Korrektheit).
+
+Siehe auch:
+- [GLM 5.2 (Z.ai)](../concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md) — #1 Open-Weights, 39× günstiger als Fable 5
+- [Model Routing](../architecture/model-routing.md) — Two-Model-Pipeline als Architektur-Pattern
+- [Chinese Model Cost Routing](../concepts/llm/chinese-model-cost-routing.md) — 87% Cost-Cut durch Modell-Split
+- [Vibe Coding vs. Enterprise](../concepts/llm/vibe-coding-vs-enterprise.md) — Tielke's Enterprise-Experiment mit Modell-Split
+
+### 2. Zentrale Illustration: Der Agenten-Kern
+
+Ein großer, futuristischer KI-Kern (Zentralrechner mit Gehirn-Symbol) verbindet alle Komponenten — symbolisiert das **Agenten-System als zentrale Schaltstelle**. Dies bestätigt die OpenClaw-Produktions-Agenten-These aus [OME22](ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md): Das Agenten-OS ist nicht ein Tool unter vielen, sondern die zentrale Instanz, die alle Modelle, Tools und Datenflüsse orchestriert.
+
+Siehe auch:
+- [OpenClaw](../tools/openclaw.md) — Agenten-OS als zentrale Schaltstelle
+- [AI Agents 2026](../concepts/agents/ai-agents-2026.md) — Wandel zu autonomen Agenten
+
+### 3. Vergleich der neuen Modell-Alternativen
+
+| Modell | Kategorie | Aufgabe | Wiki-Referenz |
+|--------|-----------|---------|---------------|
+| **GLM 5.2 / DeepSeek** | Coding & Bug-Hunting | Implementierung | [GLM 5.2](../concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md) |
+| **Anthropic Opus** | Spezifikation & Planung | Strategie | [Anthropic Claude](../tools/anthropic-claude.md) |
+| **NotebookLM** | Quellen-Analyse | Wissensmanagement | [Hyper-Zusammenfassungen NotebookLM](../concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md) |
+
+Bemerkenswert: NotebookLM erscheint hier erstmals als **eigenständige Modell-Alternative** im OME-Event-Kontext — nicht nur als Infografik-Generator, sondern als Wissensmanagement-Tool mit Quellen-Analyse-Fähigkeit. Dies verbindet sich mit der Wiki-Gardening-These (Block 4): NotebookLM kann als Komponente in einem Agenten-System zur Wissenspflege dienen.
+
+### 4. Produktivität & Automatisierung
+
+#### 93× Faktor 93: Radikale Effizienzsteigerung
+
+Systematische KI-Integration in Software-Architektur führt zu **massiven Zeitersparnissen** — ein Faktor von 93×. Diese Zahl bestätigt quantitativ, was [Tielke's 45-Tage-Experiment](../concepts/llm/vibe-coding-vs-enterprise.md) qualitativ belegt: Enterprise-Software-Entwicklung mit KI ist nicht 2-3× schneller, sondern um Größenordnungen. Der Faktor 93× suggeriert, dass die Evolution vom Chatbot zum Agenten-System nicht inkrementell, sondern diskontinuierlich ist — ein Phasenübergang.
+
+#### Autonomes "Wiki Gardening"
+
+Roboter strukturieren, indexieren und pflegen **eigenständig Wissensdatenbanken**. Dies ist eine direkte Beschreibung unseres RamaDama-Wiki-Workflows: Der OpenClaw-Agent (Hector) kuratiert autonom Wiki-Seiten, aktualisiert Cross-References, pflegt die Index-Datei und führt Git-Commits durch — genau das, was diese Infografik als zukünftiges Pattern beschreibt. Das Wiki-Gardening-Konzept verbindet sich mit:
+- [OpenClaw](../tools/openclaw.md) — Agenten-OS für autonome Wissenspflege
+- [plur1bus Gedächtnismodell](../concepts/agents/plur1bus-memory-model.md) — Memory-Layer als Grundlage
+- [Karpathy — How I use LLMs](../tutorials/karpathy-how-i-use-llms.md) — LLM-Praxis für Wissensmanagement
+
+#### Überwindung des kulturellen "Blinden Flecks"
+
+Vergleich **"Tourist" vs. "Local"**:
+
+| Modus | Verhalten | Ergebnis |
+|-------|-----------|----------|
+| **Tourist** | Oberflächliche, generische Antworten in Anfragesprache | Verpasst lokale Relevanz, oberflächlich |
+| **Local** | Gezieltes fremdsprachiges Prompting für tiefes, lokal relevantes Wissen | Erschließt verdeckte Quellen, tiefes Wissen |
+
+Dies ist die **aktive Strategie-Erweiterung** des [AI Search Language Blind Spot](../concepts/llm/ai-search-language-blind-spot.md): Wo Daniel Nest den "Language Lens Bias" als Problem diagnostizierte (AI-Such-Chatbots suchen in Anfragesprache → lokale Perspektiven ausgeschlossen), formuliert OME23 die Lösung: bewusstes fremdsprachiges Prompting als Heuristik für tiefes Wissen. "Local Sources" Prompt-Hack wird hier zur "Tourist vs. Local" Metapher.
+
+## Einordnung in die OME-Event-Reihe
+
+| Event | Datum | Fokus | Link |
+|-------|-------|-------|------|
+| OME20 | 12.06.2026 | Ufologie, Physik, Bewusstsein | [ome20-special-ufologie-physik-bewusstsein.md](ome20-special-ufologie-physik-bewusstsein.md) |
+| OME21-01 | 19.06.2026 | KI-Fortschritte, lokale Modelle, plur1bus, UAP | [ome21-debrief-grenzen-der-realitaet.md](ome21-debrief-grenzen-der-realitaet.md) |
+| OME21 Afterhour | 19.06.2026 | Makro-Systematik, alternative Paradigmen | [ome21-afterhour-makro-systematik.md](ome21-afterhour-makro-systematik.md) |
+| OME22 | 25.06.2026 | KI-Nacht, Agenten-Architektur, Realitätscheck | [ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md](ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md) |
+| **OME23** | **02.07.2026** | **Evolution KI-Workflows, Agenten-System, Harness, Wiki Gardening** | **diese Seite** |
+
+## Kontinuität zu OME22
+
+| OME22-These | OME23-Erweiterung | Art |
+|-------------|-------------------|-----|
+| Pluribus-Memory-Layer (Harness filtert vor LLM) | **Harness > LLM** (Harness ist entscheidender als das LLM) | Vertiefung |
+| Lokale Agenten ohne Internet | **Mac Studio M3 Max mit SSD-Streaming** (konkrete Hardware) | Konkretisierung |
+| OpenClaw-Produktions-Agenten | **Agenten-System als zentrale Schaltstelle** (Illustration) | Bestätigung |
+| Guardrail-Dilemma (strenge Filter reduzieren Intelligenz) | **Model-Split als pragmatic solution** (Claude plant, DeepSeek implementiert) | Workaround |
+| — | **Wiki Gardening** (autonome Wissenspflege) | Neu |
+| — | **Cultural Prompting** (Tourist vs. Local) | Neu |
+| — | **93× Effizienz-Faktor** | Neu |
+
+### Neue Thesen in OME23 (nicht in OME22)
+
+1. **Wiki Gardening** — Roboter pflegen eigenständig Wissensdatenbanken. Eine neue Disziplin, die direkt unseren RamaDama-Workflow beschreibt.
+2. **Cultural Prompting (Tourist vs. Local)** — Fremdsprachiges Prompting als Heuristik für tiefes Wissen. Erweitert den Language Lens Bias um eine aktive Lösung.
+3. **93× Effizienz-Faktor** — Quantifizierung der Produktivitätssteigerung durch systematische KI-Integration. Ein Phasenübergang, keine inkrementelle Verbesserung.
+4. **Strategischer Modell-Split** — Planung (Claude) vs. Implementierung (DeepSeek/GLM) als pragmatisches Architektur-Pattern. Neu als explizite Empfehlung.
+
+## Externe Quellen
+
+- [NotebookLM Notebook](https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1)
+
+## Verwandte Wiki-Seiten
+
+- [GLM 5.2 (Z.ai)](../concepts/llm/glm-5.2-zai-coding-model.md) — Implementierungs-Modell
+- [Vibe Coding vs. Enterprise](../concepts/llm/vibe-coding-vs-enterprise.md) — Tielke's 45-Tage-Experiment
+- [Spec Driven Development mit Harness](../concepts/llm/spec-driven-development-harness.md) — Harness-Konzept
+- [AI Agents 2026](../concepts/agents/ai-agents-2026.md) — Agenten-Wandel
+- [plur1bus Gedächtnismodell](../concepts/agents/plur1bus-memory-model.md) — Memory Layer
+- [Model Routing](../architecture/model-routing.md) — Model-Split-Pattern
+- [Cloud-Exit & Lokale Überlegenheit](../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md) — Lokale Souveränität
+- [OpenClaw](../tools/openclaw.md) — Agenten-OS
+- [Karpathy — How I use LLMs](../tutorials/karpathy-how-i-use-llms.md) — LLM-Praxis
+- [Hyper-Zusammenfassungen: NotebookLM](../concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md) — NotebookLM als Wissensmanagement
+- [AI Search Language Blind Spot](../concepts/llm/ai-search-language-blind-spot.md) — Language Lens Bias
+- [Chinese Model Cost Routing](../concepts/llm/chinese-model-cost-routing.md) — Kosten-Optimierung durch Modell-Split
+- [Coding Benchmark Price-Performance](../concepts/llm/coding-benchmark-price-performance.md) — GLM 5.2: 39× günstiger als Fable 5
+- [OME22](ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md) — Vorgänger-Event
+- [OME21-01 Debrief](ome21-debrief-grenzen-der-realitaet.md) — Cloud-Exit-Ursprung

wiki/index.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 *Auto-generated: 2026-06-23*
 
- *Letzte Aktualisierung: 2026-07-02 (59. Update — OpenAI bietet US-Regierung 5% Staatsbeteiligung an, strukturiert nach Alaska Permanent Fund Modell. Gespräche mit Trump/Lutnick/Bessent/Sanders. Intel-Präzedenzfall (9,9%, $8.9 Mrd, passiv). Strategische Motive: Exportkontrollen vermeiden, Bailout-Absicherung, IPO-Vorbereitung. Kontrast zu Anthropic (wurde beschnitten statt zu kooperieren). Sanders fordert 50%. Neue Raw-Datei: `raw/blog/2026-07-02_berliner-zeitung-openai-staatsbeteiligung.md`. Wiki-Updates: `institutions/openai.md` (neuer Abschnitt Staatsbeteiligung), `institutions/anthropic.md` (Kontrast-Querverweis). Wiki-Neu: `concepts/policy/openai-government-equity-proposal.md` (Konzeptseite: 5%-Angebot, Alaska-Modell, Intel-Präzedenz, China-Konvergenz, Szenario-2-Realisierung). `concepts/llm/ai-investment-bubble.md` aktualisiert mit Altman-Szenario-2-Realisierung.)*
+ *Letzte Aktualisierung: 2026-07-02 (60. Update — OME23 Wiki-Ingest: "Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System" (NotebookLM-Infografik, Pit Weber). 4 Blöcke: Harness > LLM (Vertiefung OME22), Strategischer Modell-Split (Claude planen, DeepSeek/GLM implementieren), Lokale Souveränität (Mac Studio M3 Max + SSD-Streaming), 93× Effizienz-Faktor, Wiki Gardening (autonome Wissenspflege), Cultural Prompting (Tourist vs. Local). Neue Raw-Datei: `raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md`. Wiki-Neu: `events/ome23-evolution-ki-workflows.md` (Event-Seite mit OME-Event-Reihe OME20→OME23, Kontinuitätstabelle zu OME22, 15 Cross-Refs).)*
 
 ## Architecture
 
@@ -206,6 +206,7 @@
 | [OME21-01 Debrief: Die Grenzen der Realität](events/ome21-debrief-grenzen-der-realitaet.md) | Club 77.7 NotebookLM-Briefing (15 S.): Cloud-Exit, lokale MoE-Modelle, plur1bus-Gedächtnis, UAP-Disclosure, Community-Krallen | other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md |
 | [OME21 Afterhour: Makro-Systematik](events/ome21-afterhour-makro-systematik.md) | Club 77.7 NotebookLM-Briefing (15 S.): Systemanalyse alternativer Paradigmen — UAP-Herkunftshypothesen, Handelsrecht vs. Naturrecht, Meritokratie, Tribalismus, dezentrale KI als Gegenmacht, Synthese (Zero Compromise) | other/2026-06-19_ome21-afterhour-makro-systematik.md |
 | [OME22 — KI-Nacht & Agenten-Architektur](events/ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md) | NotebookLM-Infografik: Hochsicherheits-Rechenzentrum Hannover, lokale Agenten ohne Internet, 66% KI-Misserfolgsquote, Pluribus-Memory-Layer, Qwen Agent World, OpenClaw-Produktions-Agenten, Guardrail-Dilemma, Tool-Vergleich (NBN/OpenClaw/Pluribus) | other/2026-06-25_ome22-ki-nacht-agenten-architektur.md |
+| [OME23 — Evolution der KI-Workflows](events/ome23-evolution-ki-workflows.md) | NotebookLM-Infografik: Harness > LLM, Strategischer Modell-Split (Claude/DeepSeek), Lokale Souveränität (Mac Studio M3 Max), 93× Effizienz-Faktor, Wiki Gardening, Cultural Prompting (Tourist vs. Local), Agenten-System als zentrale Schaltstelle | other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md |
 
 ## Tutorials
 
@@ -278,3 +279,4 @@
 | `raw/xpost/2026-07-02_atomicchat-coding-benchmark-fable5-gpt55-opus48-glm52.md` | xpost | atomic.chat: One-Shot Coding Benchmark — Fable 5 ($3.12, A+) vs GPT 5.5 ($1.14, A−) vs Opus 4.8 ($0.56) vs GLM 5.2 ($0.08, B+). 39× cost spread. 1.73M views |
 | `raw/blog/2026-07-02_whytryai-language-blind-spot.md` | blog | Daniel Nest (Why Try AI): AI's Language Blind Spot — "Language Lens" Bias, "Local Sources" Prompt, Dänemark-Fallstudie, "Global Pulse" Claude Code Skill |
 | `raw/youtube/2026-07-02_david-tielke-enterprise-ki-softwareentwicklung.md` | youtube | David Tielke: "Der Moment, der die Softwareentwicklung geändert hat!" — 45-Tage-Enterprise-KI-Experiment, 5-Phasen-Modell (Mikro-Management → Voice-Driven), Microservices/N8n/Docker/lokaler Hermes-Agent, 113K Views |
+| `raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md` | other | OME23 — Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System (NotebookLM-Infografik: Harness > LLM, Modell-Split Claude/DeepSeek, Mac Studio M3 Max, 93× Effizienz, Wiki Gardening, Cultural Prompting Tourist vs. Local) |

wiki/log.md

@@ -2,6 +2,18 @@
 
 *Append-only changelog. Start: 2026-06-05*
 
+## [2026-07-02] Ingest | OME23 — "Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System" (NotebookLM-Infografik)
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/other, wiki/events, wiki/index, wiki/log
+**Source:** NotebookLM-Infografik — https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1
+**Trigger:** Shared by Pit Weber in OME-Gruppe Topic "OMe virtuelle Stammtische" (Topic 406) on 2026-07-02.
+**Actions:**
+- raw: `raw/other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md` (created — 5.1 KB; Frontmatter [type: other, source_url: NotebookLM, retrieved: 2026-07-02, tags: event, ome, ome23, notebooklm, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency]. Content: Vollständiger Infografik-Extrakt mit 4 Blöcken [Infrastruktur & Modell-Strategie, Zentrale Illustration, Modell-Vergleich, Produktivität & Automatisierung], visuelle Elemente, Wiki-Kontext mit 10 Querverweisen, 6 Key Takeaways)
+- wiki (NEW): `events/ome23-evolution-ki-workflows.md` (created — 11.9 KB; Frontmatter [created: 2026-07-02, sources: other/2026-07-02_ome23, tags: event, ome, ome23, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency]. Sektionen: Überblick, Event-Insights [4 Blöcke mit Tabellen + Cross-Refs], OME-Event-Reihe-Tabelle [OME20 → OME23], Kontinuität zu OME22 [7-Row-Tabelle: Vertiefung, Konkretisierung, Bestätigung, Workaround, 3 Neu-Thesen], Externe Quellen, 15 Verwandte Wiki-Seiten)
+- wiki: `index.md` (updated — Header auf "60. Update", neue Events-Zeile für OME23, neuer Raw-Sources-Eintrag)
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+**Hector-Hauptthese:** OME23 markiert den Übergang von "Agenten-Architektur als Konzept" (OME22) zu "Agenten-System als Praxis". Drei Neu-Beiträge sind besonders wertvoll: (1) Wiki Gardening beschreibt exakt unseren RamaDama-Workflow — autonome Roboter pflegen Wissensdatenbanken, was wir mit Hector jeden Tag tun. (2) Cultural Prompting (Tourist vs. Local) ist die aktive Lösungsstrategie für den Language Lens Bias — fremdsprachiges Prompting als Heuristik für tiefes Wissen. (3) Der 93× Effizienz-Faktor quantifiziert Tielke's qualitative Beobachtung: systematische KI-Integration bringt nicht inkrementelle, sondern diskontinuierliche Verbesserungen. Der Modell-Split (Claude plant, DeepSeek/GLM implementiert) ist die pragmatische Antwort auf das Guardrail-Dilemma aus OME22 — anstatt ein Modell für alles, wird nach Stärken aufgeteilt.
+**Subagent-Modell:** ollama/glm-5.2:cloud
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 ## [2026-07-02] Ingest (Update) | Berliner Zeitung — Altman Government Equity: Konzeptseite + AI Investment Bubble Update
 **Type:** ingest | **Scope:** wiki/concepts/policy (NEW), wiki/concepts/llm (update), wiki/index (update)
 **Source:** Berliner Zeitung — https://www.berliner-zeitung.de/article/liest-trump-bald-bei-chatgpt-mit-10159623 (Michael Maier, 02.07.2026 18:06)