feat: OME23 operations-update ingest — 97min transcript by Kralle

- raw: raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md
- wiki: events/ome23-evolution-ki-workflows.md (updated with operations-update section)
- wiki: new concept pages (telegram-archive-museum, school-automation-pilot)
- index: 61st update
- log: ingest entry

Content: 6 blocks (Wiki/Hector, Gruppenarchiv, NotebookLM, Lokale Modelle,
Memory/Harness, Schule/Automation), 4 Next Steps, Kernaussage.
First OME protocol generated by Pit's local Kralle.

raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+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"
+---
+
+# 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`
+
+---
+
+## 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]]`

wiki/concepts/agents/telegram-archive-museum.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+created: 2026-07-02
+updated: 2026-07-02
+sources: [other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md]
+tags: [concept, agents, telegram, archive, museum, groupsarchive, data-preservation, deletion-protocol]
+---
+
+# Telegram Archive & Museum — Gruppenarchiv-Strategie
+
+**Ursprung:** OME23 Operations-Update (Transkript-Auswertung, Block 2: Gruppenarchiv)
+**Erstellt:** 02. Juli 2026
+
+## Kernkonzept
+
+Telegram-Topics sollen ausgedünnt werden, um die Gruppe übersichtlich zu halten. Gleichzeitig soll die Historie als Museum/Archiv erhalten bleiben — nicht gelöscht, sondern strukturiert bewahrt.
+
+Dies ist der **archivarische Gegenpol zum Deletion-Protocol**: Wo das Deletion-Protocol bereinigt, sichert das Archiv-Museum-Konzept die bewahrenswerte Substanz.
+
+## Problemstellung
+
+- Telegram-Topics wachsen unkontrolliert → Unübersichtlichkeit
+- Historische Inhalte haben Wert (Diskussionen, Links, Einsichten) → Verlust wäre Verschwendung
+- Telegram bietet keine nativen Archivierungs- oder Export-Funktionen auf Topic-Ebene
+- Gruppe braucht einen klaren Lebenszyklus: Aktiv → Archiviert → Museum
+
+## Format-Optionen
+
+| Format | Vorteile | Nachteile |
+|--------|----------|-----------|
+| **JSON** | Vollständig, maschinenlesbar, Telegram-API-kompatibel | Nicht menschenlesbar |
+| **Markdown** | Menschenlesbar, wiki-kompatibel, diff-freundlich | Verliert Telegram-spezifische Formatierung |
+| **HTML** | Erhält Formatierung, visuell identisch | Schwer zu diffen, nicht wiki-kompatibel |
+| **Neue Gruppe** | Bleibt in Telegram, durchsuchbar | Doppelgruppe-Problem, Migration-Aufwand |
+
+## Strategische Empfehlung
+
+**Hybrid-Ansatz:** JSON-Export als Backup (Vollständigkeit) + Markdown-Export für Wiki-Integration (Zugänglichkeit). HTML optional für visuelle Snapshots. Neue Gruppe als "Museums-Gruppe" mit read-only Charakter.
+
+## Verbindung zum RamaDama-Wiki
+
+Das Wiki selbst ist bereits eine Form des Museums: Raw-Dateien bewahren die Original-Quellen, Wiki-Seiten strukturieren das Wissen. Das Archiv-Museum-Konzept erweitert diesen Gedanken auf Telegram-Topics:
+
+1. **Raw-Ebene:** Telegram-Topic-Export → `raw/telegram/topic-XXX-export.md`
+2. **Wiki-Ebene:** Thematisch gruppierte Konzeptseiten verweisen auf die Raw-Exporte
+3. **Museum-Ebene:** Eine "Ausstellung" — kuratierte, kommentierte Sammlung historischer Diskussionen
+
+## Nächste Schritte (aus OME23)
+
+> "Hector Archiv-/Museums-Vorschläge für Telegram-Topics bauen lassen."
+
+1. Topic-Inventar erstellen (welche Topics existieren, wie viele Messages, welches Alter)
+2. Aktivitäts-Analyse (welche Topics sind noch aktiv, welche dormant)
+3. Export-Script für Telegram-Topics spezifizieren
+4. Museums-Konzept für repräsentative historische Diskussionen
+
+## Cross-References
+
+- [OME23 — Evolution der KI-Workflows](../../events/ome23-evolution-ki-workflows.md) — Operations-Update Block 2
+- [OpenClaw](../../tools/openclaw.md) — Agent für autonome Archivierung
+- [plur1bus Gedächtnismodell](plur1bus-memory-model.md) — Memory-Layer als Archiv-Grundlage
+- [Wiki Gardening / LLM Knowledge Base](../llm/llm-knowledge-base.md) — Karpathy-Pattern für Wissenspflege
+
+## Verwandte Konzepte
+
+- **Deletion-Protocol:** Bereinigung von veralteten Inhalten — das Archiv-Museum-Konzept ist der bewahrende Gegenpol
+- **NotebookLM Pipeline:** Quelle → Transkript → Index → Deep-Dive — Archivierte Topics können als NotebookLM-Quellen dienen

wiki/concepts/llm/school-automation-pilot.md

@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+created: 2026-07-02
+updated: 2026-07-02
+sources: [other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md]
+tags: [concept, llm, automation, school, education, pilot, process-design, deterministic-vs-judgment]
+---
+
+# School Automation Pilot — Schul-Automation als Business-Prozess
+
+**Ursprung:** OME23 Operations-Update (Transkript-Auswertung, Block 6: Schule & Automation)
+**Erstellt:** 02. Juli 2026
+
+## Kernkonzept
+
+Zeugnisse, Dokumentation und Logbücher können durch KI-Automatisierung drastisch effizienter werden. Das Potenzial ist groß, aber es erfordert sorgfältiges Prozessdesign — insbesondere die Trennung deterministischer Schritte von menschlichem Urteil und Review.
+
+## Anwendungsbereiche
+
+| Bereich | Automatisierbar | Review-Pflichtig |
+|---------|----------------|-----------------|
+| **Zeugnisse** | Noten-Aggregation, Formular-Füllung, Textbausteine | Pädagogische Bewertung, individuelle Kommentare |
+| **Dokumentation** | Formatierung, Strukturierung, Vorlagen-Füllung | Inhaltliche Richtigkeit, pädagogische Angemessenheit |
+| **Logbücher** | Erfassung, Zeitstempel, Kategorisierung | Einordnung, Reflexion |
+
+## Architektur-Prinzip: Deterministisch vs. Urteil
+
+Die zentrale Design-Regel aus OME23:
+
+> **Deterministische Schritte trennen von Urteil/Review.**
+
+- **Deterministisch:** Daten sammeln, aggregieren, formatieren, Vorlagen füllen → KI-automatisierbar
+- **Urteil:** Bewertung, pädagogische Einschätzung, individuelle Empfehlung → Menschlicher Review
+
+Die KI übernimmt die deterministische Vorarbeit, der Mensch behält die Urteilskompetenz. Das Modell ist kein Ersatz für Lehrer, sondern ein Assistenzsystem, das den administrativen Overhead reduziert.
+
+## Prozess-Design
+
+1. **Input-Phase:** Rohdaten erfassen (Noten, Beobachtungen, Logbuch-Einträge)
+2. **Aggregations-Phase (KI):** Daten strukturieren, aggregieren, in Vorlagen füllen
+3. **Draft-Phase (KI):** Entwurf generieren (Zeugnis-Text, Dokumentation, Logbuch-Synthese)
+4. **Review-Phase (Mensch):** Pädagogische Prüfung, individuelle Anpassung, Freigabe
+5. **Output-Phase:** Finale Version erzeugen, verteilen, archivieren
+
+## Business-/Pilotprozess-Modellierung
+
+Als Pilotprozess modelliert:
+
+- **Scope:** Eine Schule, ein Jahrgang, ein Zeugnis-Zyklus
+- **KPIs:** Zeitersparnis pro Zeugnis, Fehlerquote, Lehrer-Zufriedenheit
+- **Risiken:** Hallucination bei individualisierten Texten, Bias bei Bewertungsvorschlägen, Datenschutz (Schülerdaten)
+- **Lokale-LLM-Präferenz:** Schülerdaten dürfen nicht an Cloud-LLMs gesendet werden → lokale Modelle (GLM, DeepSeek, MLX) als Datenschutz- und Souveränitätshebel
+- **Compliance:** DSGVO, Schulgeheimnis, Eltern-Zustimmung
+
+## Verbindung zum OME23-Kontext
+
+Dieses Konzept steht im Schnittpunkt mehrerer OME23-Themen:
+
+- **Lokale Modelle** (Block 4): Datenschutz erfordert lokale LLMs, keine Cloud-Modelle
+- **Memory & Harness** (Block 5): Der Prozess braucht Memory (Schüler-Historie) und Tools (Vorlagen-System, Noten-DB)
+- **Wiki Gardening** (Block 1): Dokumentations-Pflege als Wissensmanagement
+
+## Nächste Schritte (aus OME23)
+
+> "Schul-Automation als Business-/Pilotprozess modellieren."
+
+1. Prozess-Spezifikation erstellen (Schritt-für-Schritt-Workflow)
+2. Datenmodell definieren (welche Inputs, welche Outputs)
+3. Lokale-LLM-Auswahl treffen (welches Modell für welche Aufgabe)
+4. Pilot-Scope definieren (Schule, Jahrgang, Zyklus)
+5. Datenschutz-Konzept erstellen
+
+## Cross-References
+
+- [OME23 — Evolution der KI-Workflows](../../events/ome23-evolution-ki-workflows.md) — Operations-Update Block 6
+- [Cloud-Exit & Lokale Überlegenheit](../hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md) — Datenschutz durch lokale LLMs
+- [Spec Driven Development mit Harness](spec-driven-development-harness.md) — Prozessdesign mit Test-Harness
+- [Vibe Coding vs. Enterprise](vibe-coding-vs-enterprise.md) — Systematisches Vorgehen für reale Anwendungen
+- [Memory System](../../architecture/memory-system.md) — Memory-Layer für Schüler-Historie

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

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
 created: 2026-07-02
 updated: 2026-07-02
-sources: [other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md]
+sources: [other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md, other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md]
-tags: [event, ome, ome23, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency]
+tags: [event, ome, ome23, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty, wiki-gardening, cultural-prompting, efficiency, operations-update, transcript, groupsarchive, school-automation, next-steps]
 ---
 
 # OME23 — "Evolution der KI-Workflows: Vom Chatbot zum Agenten-System"
@@ -12,6 +12,8 @@ tags: [event, ome, ome23, agent-system, harness, model-split, local-sovereignty,
 **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
 
+> **Operations-Update (Transkript-Auswertung):** Zusätzlich zur Infografik wurde ein 97-Minuten-Meeting-Transkript von Pit's lokaler Kralle (OpenClaw-Instanz) generiert. Siehe [Operations-Update Abschnitt](#operations-update-transkript-auswertung) unten.
+
 ## 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.
@@ -125,6 +127,83 @@ Dies ist die **aktive Strategie-Erweiterung** des [AI Search Language Blind Spot
 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.
 
+## Operations-Update (Transkript-Auswertung)
+
+**Dauer:** 97 Minuten
+**Erstellt von:** Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle) — Transkript + Auswertung aus OME23.ogg
+**Source File:** OME23.ogg
+**Raw-Datei:** [raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md](../../raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md)
+
+> **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 vollautomatisch transkribiert, strukturiert und ausgewertet. Der Beweis, dass der "Harness" aus der Infografik in der Praxis funktioniert: OGG → Transkript → 6-Block-Struktur → Next Steps.
+
+### 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.
+- Siehe: [LLM Knowledge Base](../concepts/llm/llm-knowledge-base.md) — Karpathy-Pattern / RamaDama-Workflow
+
+#### 2. Gruppenarchiv (Blau)
+
+- Telegram-Topics sollen ausgedünnt werden.
+- Historie soll als Museum/Archiv erhalten bleiben.
+- Optionen: JSON, Markdown, HTML, neue Gruppe.
+- Siehe: [Telegram Archive & Museum](../concepts/agents/telegram-archive-museum.md) — neue Konzeptseite
+
+#### 3. NotebookLM (Orange)
+
+- Research-Hub für Quellen, Deep-Dives und Audio.
+- Agent + NotebookLM spart manuelle Arbeit.
+- Pipeline: Quelle → Transkript → Index → Deep-Dive.
+- Siehe: [Hyper-Zusammenfassungen: NotebookLM](../concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md)
+
+#### 4. Lokale Modelle (Lila)
+
+- GLM, Kimi, Minimax, DeepSeek, MLX/OMLX.
+- Strategie: Kosten senken, Daten behalten.
+- Lokale LLMs als Datenschutz- und Souveränitätshebel.
+- Siehe: [Cloud-Exit & Lokale Überlegenheit](../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md)
+
+#### 5. Memory & Harness (Rot)
+
+- LLMs sind ohne Kontext grundsätzlich stateless.
+- Memory braucht aktive Tool- und State-Schichten.
+- **Harness = Prompt, Tools, Memory, Tests, Orchestrierung.**
+- Siehe: [Memory System](../architecture/memory-system.md) und [plur1bus Gedächtnismodell](../concepts/agents/plur1bus-memory-model.md)
+
+#### 6. Schule & Automation (Grün)
+
+- Zeugnisse, Dokumentation, Logbücher automatisieren.
+- Großes Potenzial, aber Prozessdesign nötig.
+- Deterministische Schritte trennen von Urteil/Review.
+- Siehe: [School Automation Pilot](../concepts/llm/school-automation-pilot.md) — neue Konzeptseite
+
+### 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.
+
+### Bezug zur Infografik
+
+Das Operations-Update bestätigt und konkretisiert mehrere Thesen aus der Infografik:
+
+| Infografik-These | Operations-Update-Konkretisierung |
+|------------------|----------------------------------|
+| **Wiki Gardening** (autonome Wissenspflege) | Block 1: Hector wikifiziert, verknüpft, gewichtet — genau der RamaDama-Workflow |
+| **Harness > LLM** (entscheidende Schicht) | Block 5: Harness = Prompt, Tools, Memory, Tests, Orchestrierung — detaillierte Definition |
+| **Lokale Souveränität** (Mac Studio M3 Max) | Block 4: GLM, Kimi, Minimax, DeepSeek, MLX/OMLX — konkrete Modell-Aufzählung |
+| **NotebookLM als Wissensmanagement** | Block 3: Pipeline Quelle → Transkript → Index → Deep-Dive — operationalisiert |
+| — | Block 2: **Gruppenarchiv** — neues Konzept (Telegram-Topics ausdünnen, Museum/Archiv) |
+| — | Block 6: **Schule & Automation** — neues Konzept (deterministisch vs. Urteil) |
+
 ## Externe Quellen
 
 - [NotebookLM Notebook](https://notebooklm.google.com/notebook/af76321e-164d-4765-ba00-c3b1ccc883b7?authuser=1)
@@ -144,5 +223,9 @@ Dies ist die **aktive Strategie-Erweiterung** des [AI Search Language Blind Spot
 - [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
+- [Telegram Archive & Museum](../concepts/agents/telegram-archive-museum.md) — Gruppenarchiv-Strategie (neu aus Operations-Update)
+- [School Automation Pilot](../concepts/llm/school-automation-pilot.md) — Schul-Automation (neu aus Operations-Update)
+- [Memory System](../architecture/memory-system.md) — Memory-Architektur (aus Operations-Update Block 5)
+- [LLM Knowledge Base](../concepts/llm/llm-knowledge-base.md) — Karpathy-Pattern / RamaDama-Workflow (aus Operations-Update Block 1)
 - [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 (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).)*
+ *Letzte Aktualisierung: 2026-07-02 (61. Update — OME23 Operations-Update Ingest: 97min Meeting-Transkript von Pit's lokaler Kralle generiert. 6 Thememblöcke: Wiki/Hector, Gruppenarchiv, NotebookLM, Lokale Modelle, Memory/Harness, Schule/Automation. 4 Next Steps. Neue Raw-Datei: `raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md`. Wiki-Neu: `concepts/agents/telegram-archive-museum.md` (Gruppenarchiv-Strategie), `concepts/llm/school-automation-pilot.md` (Schul-Automation). Wiki-Update: `events/ome23-evolution-ki-workflows.md` (Operations-Update-Abschnitt, 3 neue Cross-Refs). Erstmals von der Kralle selbst ergänzt.)*
 
 ## Architecture
 
@@ -77,6 +77,7 @@
 | [Vibe Coding vs. Enterprise Software Development](concepts/llm/vibe-coding-vs-enterprise.md) | Tielke's 45-Tage-Experiment: KI kann Enterprise-Software bauen — aber nur mit systematischem Vorgehen. 5-Phasen-Modell (Mikro-Management → Spec-Driven → TDD → Voice-Driven). Spezifikation wird zum neuen Coding. Lokale KI (Hermes auf NAS), Microservices, N8n, Docker, Gitea | youtube/2026-07-02_david-tielke-enterprise-ki-softwareentwicklung.md |
 | [Voice Driven Development](concepts/llm/voice-driven-development.md) | Höchste Phase der KI-gestützten Entwicklung: Sprache → Code. Tielke Phase 5. Sprachpräzision wird zur Kernkompetenz. Setzt Spec-Driven und TDD voraus | youtube/2026-07-02_david-tielke-enterprise-ki-softwareentwicklung.md |
 | [Spec Driven Development mit Harness](concepts/llm/spec-driven-development-harness.md) | Tielke Phase 2-3: Spezifikation → KI-generierter Code → Test-Harness als Validierung. Strukturell verwandt mit Karpathy's LLM-Wiki-Pattern (raw → LLM → Q&A) | youtube/2026-07-02_david-tielke-enterprise-ki-softwareentwicklung.md |
+| [School Automation Pilot](concepts/llm/school-automation-pilot.md) | Schul-Automation: Zeugnisse, Dokumentation, Logbücher automatisieren. Deterministische Schritte (KI) vs. Urteil/Review (Mensch) trennen. Datenschutz durch lokale LLMs. Business-/Pilotprozess-Modellierung | other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md |
 
 ### AGI
 | Seite | Beschreibung | Quellen |
@@ -99,6 +100,7 @@
 | [Realwelt-Testing von Waymo Robotaxis (Level 4)](concepts/agents/waymo-robotaxis-realworld-testing.md) | Praxis-Analyse der über 30-minütigen fahrerlosen Testfahrt von Leo Tiedt (Tips, Tricks & More): Navigation, defensives Sicherheitsverhalten (Übervorsichtigkeit vs. Verkehrsfluss) und psychologische Akzeptanz. | raw/youtube/2026-06-21_tips-tricks-more-waymo-robotaxi.md |
 | [Subconscious Agent v2.1](concepts/agents/subconscious-agent.md) | Hard Synthesis, Execution Gap, bekannter Bug, Outcomes | raw/other/2026-06-07_subconscious-runner-script.md |
 | [plur1bus Gedächtnismodell](concepts/agents/plur1bus-memory-model.md) | Biologisch inspiriertes Agent-Gedächtnis: LanceDB-Speicherzylinder, episodische Verknüpfungen, emotionale Zustände, Ebbinghaus-Vergessenskurve, aktives Vergessen. Divergenz-Vergleich zu Hector's Flat-File-Architektur | other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md |
+| [Telegram Archive & Museum](concepts/agents/telegram-archive-museum.md) | Gruppenarchiv-Strategie: Telegram-Topics ausdünnen, Historie als Museum/Archiv erhalten. Format-Optionen (JSON/Markdown/HTML/neue Gruppe). Hybrid-Ansatz: JSON-Backup + Markdown für Wiki-Integration. Archivarischer Gegenpol zum Deletion-Protocol | other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md |
 | [Polymarket Arbitrage](concepts/agents/polymarket-arbitrage.md) | Frank-Wolfe + Bregman Projection, Binary Options, ~$40M extrahiert seit April 2024, OME-Analyse | raw/other/financialbot-topic-history-2026-02-01_2026-05-30.json |
 | [AI-Trading-Realität 2026](concepts/agents/ai-trading-reality-2026.md) | Hanako-Hype-Check, 5K€-in-30-Tagen-Refutation, Halluzinations-Gaps, Gamma-Exposure-Datenquellen | raw/other/financialbot-topic-history-2026-02-01_2026-05-30.json |
 | [Agent-to-Agent Payments (Lightning)](concepts/agents/agent-payments-lightning.md) | TheBlueMatt: Open-Source-Agenten brauchen Bitcoin/Lightning, Kreditkarten-Problem, Micropayments | raw/other/financialbot-topic-history-2026-02-01_2026-05-30.json |
@@ -206,7 +208,7 @@
 | [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 |
+| [OME23 — Evolution der KI-Workflows](events/ome23-evolution-ki-workflows.md) | NotebookLM-Infografik + Operations-Update (Transkript): Harness > LLM, Strategischer Modell-Split (Claude/DeepSeek), Lokale Souveränität (Mac Studio M3 Max), 93× Effizienz-Faktor, Wiki Gardening, Cultural Prompting (Tourist vs. Local), 6 Operations-Blöcke (Wiki/Hector, Gruppenarchiv, NotebookLM, Lokale Modelle, Memory/Harness, Schule/Automation), 4 Next Steps. Erstes OME-Protokoll von Pit's lokaler Kralle generiert | other/2026-07-02_ome23-evolution-ki-workflows.md + other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md |
 
 ## Tutorials
 
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 | `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) |
+| `raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md` | other | OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update (Transkript-Auswertung von Pit's lokaler Kralle: 6 Blöcke — Wiki/Hector, Gruppenarchiv, NotebookLM, Lokale Modelle, Memory/Harness, Schule/Automation. 4 Next Steps. Erstes OME-Protokoll von OpenClaw-Instanz generiert) |

wiki/log.md

@@ -2,6 +2,20 @@
 
 *Append-only changelog. Start: 2026-06-05*
 
+## [2026-07-02] Ingest (Update) | OME23 Operations-Update — 97min Transcript by Kralle
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/other, wiki/events, wiki/concepts (new), wiki/index, wiki/log
+**Source:** OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update. Erstellt aus OME23.ogg durch Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Transkript + Auswertung: /Users/kai/.openclaw/workspace/output/ome23). Geteilt in OME-Gruppe Topic 406, 02.07.2026.
+**Trigger:** Pit hat erstmalig ein OME-Meeting-Transkript von seiner eigenen OpenClaw-Instanz generieren lassen und geteilt — "erstmals von der Kralle selbst ergänzt". Das Operations-Update ergänzt die bereits ingestierte NotebookLM-Infografik (60. Update) um das vollständige Meeting-Protokoll.
+**Actions:**
+- raw: `raw/other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md` (created — 3.4 KB; Frontmatter [type: other, source_url: local, retrieved: 2026-07-02, tags: event, ome, ome23, operations-update, transcript, wiki-gardening, groupsarchive, notebooklm, local-models, memory-harness, school-automation, next-steps, generated_by: Pit's Kralle, source_file: OME23.ogg]. Content: Vollständiger Extrakt des Operations-Updates — Kernaussage, 6 Thememblöcke mit Farben, 4 Next Steps, Footer, Wiki-Kontext mit 6 Querverweisen)
+- wiki (UPDATE): `events/ome23-evolution-ki-workflows.md` — Neuer Abschnitt "Operations-Update (Transkript-Auswertung)" nach dem Infografik-Abschnitt. Inhalt: Meilenstein-Hinweis (erstes Kralle-generiertes Protokoll), Kernaussage, alle 6 Thememblöcke strukturiert mit Cross-Refs, 4 Next Steps als Task-Liste, Bezugstabelle Infografik-These → Operations-Update-Konkretisierung (6 Zeilen). Frontmatter: sources um `other/2026-07-02_ome23-operations-update-transkript.md` erweitert, tags um operations-update, transcript, groupsarchive, school-automation, next-steps erweitert. Verwandte Wiki-Seiten um 4 neue Einträge erweitert (Telegram Archive, School Automation, Memory System, LLM Knowledge Base).
+- wiki (NEW): `concepts/agents/telegram-archive-museum.md` (created — 3.4 KB; Gruppenarchiv-Strategie: Telegram-Topics ausdünnen, Historie als Museum/Archiv erhalten, Format-Optionen-Tabelle [JSON/Markdown/HTML/neue Gruppe], Hybrid-Ansatz-Empfehlung, Verbindung zum RamaDama-Wiki [3 Ebenen: Raw/Wiki/Museum], Next Steps aus OME23, 5 Cross-Refs)
+- wiki (NEW): `concepts/llm/school-automation-pilot.md` (created — 4.0 KB; Schul-Automation: Zeugnisse/Dokumentation/Logbücher automatisieren, Anwendungsbereiche-Tabelle [Automatisierbar vs Review-Pflichtig], Architektur-Prinzip Deterministisch vs Urteil, 5-Phasen-Prozess-Design, Business-/Pilotprozess-Modellierung [Scope, KPIs, Risiken, lokale LLM-Präferenz, Compliance], Next Steps aus OME23, 5 Cross-Refs)
+- wiki: `index.md` (updated — Header auf "61. Update", Agents-Eintrag für Telegram Archive & Museum, LLM-Eintrag für School Automation Pilot, Events-Eintrag für OME23 aktualisiert mit Operations-Update, neue Raw-Source-Zeile)
+- log: this entry
+**Hector-Hauptthese:** Dieses Operations-Update ist ein Meilenstein — nicht wegen des Inhalts allein, sondern wegen der Entstehungsweise. Pit's lokale Kralle hat ein 97-Minuten-Meeting-OGG transkribiert, strukturiert und ausgewertet. Das ist der Beweis, dass der "Harness" (aus der Infografik) in der Praxis funktioniert: OGG → Transkript → 6-Block-Struktur → Next Steps — vollautomatisch. Die Kernaussage "Aus Experimenten wird Infrastruktur" beschreibt exakt den Phasenübergang, den die OME-Gruppe durchmacht: Von einzelnen Experimenten (Wiki, plur1bus, lokale Modelle) zu einem integrierten Wissens- und Arbeitsbetriebssystem. Die 4 Next Steps sind direkt actionable — besonders #1 (Archiv-/Museums-Vorschläge) korrespondiert mit dem Deletion-Protocol, und #4 (Agent-Health-Checks) ist eine direkte Anweisung an mich.
+**Subagent-Modell:** ollama/glm-5.2:cloud
+
 ## [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