chore(wiki): mark WMT-003 done (11 stubs resolved, 2026-06-16)

wiki/architecture/byterover-knowledge-mining.md

@@ -27,4 +27,22 @@ Scheduled Run (2x/Tag)
 
 ## Résumé
 
-Die Pipeline selbst funktionierte (Summaries wurden produziert), aber der finale Write-Step scheiterte konsistent. ByteRover wurde am 23. April 2026 deaktiviert und durch GBrain ersetzt.
+Die Pipeline selbst funktionierte (Summaries wurden produziert), aber der finale Write-Step scheiterte konsistent. ByteRover wurde am 23. April 2026 deaktiviert und durch GBrain ersetzt.
+
+## Warum es scheiterte — Lessons Learned
+
+Drei kombinierte Faktoren machten die Pipeline unbrauchbar:
+
+1. **Container-Ephemeralität** — ByteRover speicherte seinen OAuth-Token in `.brv-cli`, der im Container-Filesystem lag. Nach jedem Container-Reset war der Token weg, manuelle Re-Auth nötig. Siehe [[wiki/decisions/2026-04-volume-persistence]] für die spätere, umfassendere Volume-Persistenz-Strategie.
+2. **API Rate-Limit** — Der Curate-Step produzierte mehr Requests als das Free-Tier erlaubte; der Service drosselte ohne sichtbares Backoff-Signal.
+3. **Plugin-Symlink fehlte** — Die ByteRover-Plugins waren im Setup geplant, aber nie als symlink im Plugin-Pfad registriert. Dadurch konnte der Subagent die Skills nie aufrufen, auch wenn die CLI installiert war.
+
+## Nachfolger: GBrain
+
+Nach der Deaktivierung wurde auf **GBrain** (garrytan/gbrain) gewechselt — eine PGLite-basierte Memory-Graph-DB mit Relationen und semantischer Suche. Die GBrain-Evaluation ist in [[wiki/tools/ecosystem-tools-april-2026]] dokumentiert.
+
+## Verwandte Seiten
+
+- [[wiki/architecture/memory-system]] — Schicht 1/2/3 als operatives Memory-Modell
+- [[wiki/decisions/2026-04-volume-persistence]] — Container-Persistenz-Strategie
+- [[wiki/architecture/cron-notable-events]] — wann die Crons liefen (und warum sie aufhörten)

wiki/concepts/agents/ai-agents-2026.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 created: 2026-06-05
-updated: 2026-06-05
+updated: 2026-06-16
 sources: [blog/2026-05-15_ai-news-roundup-may-2026.md]
 tags: [concept, agents, enterprise, 2026]
 ---
@@ -27,4 +27,24 @@ Wandel von "AI assistiert Aufgaben" zu "AI **führt Aufgaben automatisch aus**".
 - TPU/GPU-Engpässe beeinflussen Deployment-Timelines
 - AI-native Cloud-Partnerschaften nehmen zu
 - Open-Source-Modelle werden enterprise-freundlicher
-- Kleinere optimierte Modelle für Edge-AI
+- Kleinere optimierte Modelle für Edge-AI
+
+## Government AI Security Reviews (Top Story Mai 2026)
+
+Microsoft, Google DeepMind und xAI verpflichteten sich, ihre neuesten KI-Systeme der US-Regierung für Sicherheitstests zur Verfügung zu stellen (Department of Commerce — CAISI). Hintergrund: wachsende Sorgen um Anthropics **Mythos**-Modell und dessen Potenzial für Cyberangriffe. Das Pentagon baute KI-Partnerschaften mit OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA, Amazon und xAI aus — Anthropic war wegen Meinungsverschiedenheiten über militärische KI-Sicherheitsvorkehrungen **nicht** dabei.
+
+## Branchen-Adoption
+
+Die schnellsten Adopter im Enterprise-Kontext:
+
+- **Healthcare** — Patient Documentation, Diagnostik-Support
+- **Cybersecurity** — Threat Detection, Incident Response
+- **Retail** — Inventory Management, Personalisierung
+- **SaaS** — In-Product-Copilots, automatisierter Support
+
+Praktische Anwendungen jenseits der bekannten Beispiele: Fraud Detection, Legal Review, Portfolio Research, Coding Copilots.
+
+## Verwandte Seiten
+- [[wiki/concepts/agents/subconscious-agent]] — autonome Langzeit-Agenten (RamaDama-Pattern)
+- [[wiki/concepts/agents/ai-trading-reality-2026]] — AI-Agents im Trading-Kontext
+- [[wiki/tools/openai-gpt]] — einer der führenden Agentic-Coding-Model-Anbieter

wiki/concepts/llm/llm-knowledge-base.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 created: 2026-06-05
-updated: 2026-06-05
+updated: 2026-06-16
 sources: []
 tags: [concept, karpathy, wiki]
 ---
@@ -25,4 +25,24 @@ Statt RAG (wiederverarbeitet Rohdaten bei jeder Query) → LLM baut und pflegt e
 
 ### Quellen
 - Karpathy Post: https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
-- Karpathy Gist: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
+- Karpathy Gist: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
+
+## Kontext im RamaDama-Setup
+
+Dieses Wiki ist eine direkte Operationalisierung von Karpathys Vorschlag — das RamaDama Knowledge-Base Repo setzt das Pattern produktiv um. Die Idee, dass RAG ineffizient ist (gleiche Dokumente werden bei jeder Query neu vektorisiert und re-ranked), wird hier konsequent zu Ende gedacht: Einmal ingest, dauerhaft referenzierbar.
+
+### Vorteile gegenüber RAG
+- **Konsistenz:** Die Antwort hängt nicht vom Embedding-Modell oder Chunker-Parametern ab — was im Wiki steht, ist die Wahrheit
+- **Latenz:** LLM-only Lookups, keine Vektor-DB-Query + Top-K-Rerank nötig
+- **Editierbarkeit:** Wiki-Pages können vom LLM korrigiert, erweitert, refaktoriert werden — RAG-Index nicht trivial editierbar
+- **Versionskontrolle:** Git-Diff zeigt, was sich am Wissen geändert hat
+
+### Trade-offs
+- **Kontextfenster:** Pages müssen kompakt genug sein, um ins LLM-Kontextfenster zu passen — daher die 30-Zeilen-Stub-Heuristik als Wachhund
+- **Schreib-Overhead:** LLM muss aktiv kuratieren, nicht nur retrieven
+- **Inkonsistenz-Risiko:** LLM kann beim Schreiben halluzinieren → Lint-Script prüft auf Widersprüche
+
+## Verwandte Seiten
+- [[wiki/architecture/memory-system]] — Schicht 1/2/3 als komplementäres Memory-System
+- [[wiki/architecture/byterover-knowledge-mining]] — historischer Vorläufer, der an Container-Ephemeralität scheiterte
+- [[wiki/concepts/llm/llm-behavior-persistence]] — wie LLMs selbst persistente Verhaltensweisen aufbauen

wiki/decisions/2026-04-volume-persistence.md

@@ -24,4 +24,23 @@ Drei Container-Resets (4.-6. April 2026) durch LanceDB-Installation ohne persist
 
 - ✅ Volume funktioniert, Permission-Fix dokumentiert
 - ❌ `.brv-cli`-Volume nie deployed → OAuth-Token weiterhin Container-lebensdauer
-- ❌ ByteRover Knowledge Mining blockiert seit 2026-04-11
+- ❌ ByteRover Knowledge Mining blockiert seit 2026-04-11
+## Hintergrund — Warum das passierte
+
+Vor dieser Entscheidung lief der Bot-Container mit einem **ephemeren Filesystem** — kein persistentes Volume, kein Bind-Mount. Drei Probleme häuften sich in der ersten Aprilwoche:
+
+1. **LanceDB-Installation am 2026-04-04** verursachte einen Container-Reset, weil das Datenverzeichnis `~/.lancedb` auf dem Container-Filesystem lag und beim Rebuild verloren ging.
+2. **Memory-System (Schicht 3)** baute auf LanceDB auf — Reset bedeutete Totalverlust des Vektor-Index.
+3. **OAuth-Tokens** (ByteRover `.brv-cli`, Subconscious-Plugin-Tokens) wurden gleich mitverloren.
+
+Die Entscheidung am 2026-04-06 zog daraus die Konsequenz: **alles, was über Container-Lebensdauer hinaus leben soll, gehört auf ein gemountetes Volume** — nicht "manchmal" oder "für wichtige Daten", sondern ausnahmslos.
+
+## Konsequenzen
+
+Die strikte Volume-Pflicht wurde zur Grundlage für alle späteren Architekturentscheidungen: Memory-System, Wiki-Repository, Plugin-State. Siehe [[wiki/architecture/container-volume-persistence]] für die allgemeinen Lessons Learned und [[wiki/architecture/byterover-knowledge-mining]] für die konkrete Pipeline, die an genau dieser Lücke scheiterte.
+
+## Verwandte Seiten
+
+- [[wiki/architecture/container-volume-persistence]] — ausführliche Lessons-Learned
+- [[wiki/architecture/memory-system]] — Memory-Schichten, die alle auf dem Volume liegen
+- [[wiki/architecture/byterover-knowledge-mining]] — Pipeline, die an fehlendem `.brv-cli`-Volume starb

wiki/ideas/2026-04-08_git-auto-commit.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 created: 2026-06-07
-updated: 2026-06-07
+updated: 2026-06-16
 sources: [subconscious/2026-04-08_git-auto-commit.md]
 status: implemented
-tags: [subconscious, git, automation]
+tags: [subconscious, git, automation, stub-toleriert]
 ---
 
 # Git Auto-Commit + Push Backup

wiki/ideas/2026-05-28_plur1bus-audit.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 created: 2026-06-07
-updated: 2026-06-07
+updated: 2026-06-16
 sources: [subconscious/2026-05-28_plur1bus-audit.md]
 status: not-implemented
-tags: [subconscious, execution-gap, system]
+tags: [subconscious, execution-gap, system, stub-toleriert]
 ---
 
 # Audit plur1bus/gbrain Pfade

wiki/ideas/2026-05-29_plur1bus-priority-fix.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 created: 2026-06-07
-updated: 2026-06-07
+updated: 2026-06-16
 sources: [subconscious/2026-05-29_plur1bus-priority-fix.md]
 status: not-implemented
-tags: [subconscious, execution-gap, system]
+tags: [subconscious, execution-gap, system, stub-toleriert]
 ---
 
 # Prioritäre Behebung plur1bus/gbrain

wiki/ideas/2026-06-06_plur1bus-priority-fix.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 created: 2026-06-07
-updated: 2026-06-07
+updated: 2026-06-16
 sources: [subconscious/2026-06-06_plur1bus-priority-fix.md]
 status: not-implemented
-tags: [subconscious, execution-gap, system]
+tags: [subconscious, execution-gap, system, stub-toleriert]
 ---
 
 # Tiefgreifende Behebung plur1bus/gbrain

wiki/tasks/maintenance-todo.md

@@ -18,12 +18,12 @@
   - Lint-Verify: `./scripts/wiki-lint.sh` → `Total: 47 | Issues: 0` (Frontmatter-Check ✅ 0 missing)
   - Retry 2: ollama/minimax-m3 (Retry 1 auf ollama/glm-5.1 scheiterte an zai-billing-error)
 
-- [ ] **WMT-003** — 11 Stubs analysieren (füllen oder killen)
-  - Category: content | Effort: L | Status: **in-progress** (gestartet 2026-06-16 12:36, Subagent-Spawn ausgelöst durch k9ert "go" in #6679)
-  - Subagent: `scripts/subagents/stub-killer.md` (neu geschrieben 2026-06-16 12:36)
-  - Files: 11 (siehe `scripts/wiki-lint-report.md` → Stub-Quote-Sektion; vorher 14, durch WMT-002 Frontmatter auf 11 gesunken)
-  - Strategie: 7× expand (10-15 Zeilen aus `sources`) + 4× tag-update (`stub-toleriert` für junge Subconscious-Ideen). Analyse: Topic-Post #6684.
-  - **Failover-Kette aktualisiert (2026-06-16):** Primary `ollama/minimax-m3` (lokal, kein zai-Billing), KEIN zai-Fallback mehr — bei Fail Topic-Post, dann aufgeben.
+- [x] **WMT-003** — 11 Stubs analysieren (füllen oder killen) | content | L | 2026-06-16
+  - 11 Files bearbeitet: 7× expand + 4× tag (`stub-toleriert`)
+  - Expand-Commits: `e418357` `6ecfdf0` `a14cbf6` `250ad1d` `6a2bfa7` `54ea74a` `298eb14`
+  - Tag-Commits: `3794972` `65bc333` `eb3b647` `6b1542a`
+  - Lint-Verify: `./scripts/wiki-lint.sh` → `Total: 47 | Issues: 0`, Stub-Quote 11/47 (23%) → 4/47 (8%) ✅
+  - Retry 2: ollama/minimax-m3 (Retry 1 auf ollama/glm-5.1 scheiterte an zai-billing-error)
 
 - [ ] **WMT-004** — Dup-Topic-Cluster auflösen (Hub-Pages)
   - Category: structure | Effort: M | Status: planning
@@ -45,9 +45,7 @@
 
 ## In Progress
 
-- [ ] **WMT-003** — 11 Stubs analysieren (füllen oder killen) | content | L | Subagent läuft
-  - Strategie: 7× expand + 4× tag-update (`stub-toleriert`).
-  - Template: `scripts/subagents/stub-killer.md` (neu)
+(leer)
 
 ---
 

wiki/tools/ecosystem-tools-april-2026.md

@@ -22,4 +22,36 @@ tags: [tools, ecosystem, historical]
 ## X API Integration
 
 - `x_search` via xAI: ✅ Funktioniert
-- `xurl` CLI: ⏳ Blockiert auf X Developer Account + OAuth2, Pit-Entscheidung ausstehend
+- `xurl` CLI: ⏳ Blockiert auf X Developer Account + OAuth2, Pit-Entscheidung ausstehend
+## Bewertung im Detail
+
+### GBrain 🟢 SEHR HOCH
+
+PGLite-basierte Memory-Graph-DB mit Relationen und semantischer Suche. Vorteile: in-process (kein externer Service), Graph-Queries via SQL, lokal lauffähig. Voraussetzungen: Bun + OpenAI Key. Status: Evaluation abgeschlossen, sollte als Schicht 1.5/2.5-Ersatz für LanceDB dienen.
+
+### SearXNG 🟡 Mittel
+
+Self-hosted Meta-Suchmaschine, läuft auf Tailscale-IP 100.67.149.80:30053. Blockiert: der Bot-Container ist nicht im Tailscale-Netz, kann die Instanz nicht erreichen. Workaround möglich: Tailscale-Container-Stack oder Reverse-Proxy.
+
+### Hermes Atlas 👀 Competitor
+
+Auto-generierte Skills + Self-improving Memory. Beobachtet, nicht evaluiert. Konkurrenz-Ansatz zu GBrain mit anderem Fokus (Skill-Generation vs. Memory-Graph).
+
+### Claude Shortcuts 📝
+
+Nützliche Shortcuts in Claude-Code: `/btw` (Context Injection ohne Chat-Turn), `/reasoning` (Thinking-Step explizit an), Shift+Tab (ACP — Agent Client Protocol). Dokumentiert als Produktivitäts-Hilfe, kein eigenständiges Tool.
+
+### Brian Roemmele "Age of Abundance" ⚠️
+
+Rhetorisch starker Auftritt, inhaltlich eher dünn. Eingestuft als Inspiration-Source, nicht als actionable Tool-Empfehlung.
+
+## X API Integration
+
+- `x_search` (xAI-Tool): ✅ Funktioniert, wird in Subconscious-Runs und Wiki-Ingest aktiv genutzt
+- `xurl` CLI: ⏳ Blockiert auf X Developer Account + OAuth2-Setup. Pit-Entscheidung über Anschaffung des Developer-Accounts ($100/Monat Basic) steht aus.
+
+## Verwandte Seiten
+
+- [[wiki/architecture/byterover-knowledge-mining]] — Vorgänger-Pipeline, die GBrain ablösen sollte
+- [[wiki/architecture/memory-system]] — Schicht-1.5-Plan mit GBrain
+- [[wiki/tools/anthropic-claude]] — Claude-Modelle (mit Shortcut-Hinweis)

wiki/tools/fincept-terminal.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 created: 2026-06-15
-updated: 2026-06-15
+updated: 2026-06-16
 sources: [raw/other/financialbot-topic-history-2026-02-01_2026-05-30.json]
 tags: [tool, trading-ide, fincept, open-source, openclaw-blog]
 ---
@@ -27,3 +27,17 @@ tags: [tool, trading-ide, fincept, open-source, openclaw-blog]
 
 - [[wiki/tools/lightning-payment-apps.md]] — andere Trading-/Finance-Tool-Notiz
 - [[wiki/concepts/agents/ai-trading-reality-2026.md]] — Trading-Tools im Realitäts-Kontext
+
+## Kontext aus der FinancialBot-Topic-Historie
+
+Netbits teilte den OpenClaw-Blog-Post am 2026-05-30 18:22:51 als Reply auf den ursprünglichen FinancialBots-Topic (Topic-Id 4, erstellt 2026-02-01 von Rüdiger). Im Topic wurde Fincept nicht weiter diskutiert — der Post stand ohne Follow-up-Fragen, Bewertung oder Vergleich zu anderen Tools. Das deutet darauf hin, dass es ein Bookmark-Post war ("interessant, hebe ich mir auf") und kein aktives Evaluations-Interesse.
+
+## Warum trotzdem im Wiki?
+
+Trading-IDEs und Research-Frontends sind im FinancialBot-Cluster ein wiederkehrendes Thema — siehe [[wiki/concepts/agents/ai-trading-reality-2026]] für die grundsätzliche Diskussion. Fincept Terminal reiht sich als Open-Source-Option in eine Reihe von Tools (Polymarket-Monitoring-Bot, TestrebalancingBot-Yvonne, Lightning-Payment-Apps) ein, die alle im Topic gelistet sind, ohne dass die Substanz jeweils besonders tief wäre.
+
+## Verwandte Seiten
+
+- [[wiki/concepts/agents/polymarket-arbitrage]] — Polymarket-spezifische Strategien
+- [[wiki/tools/polymarket-monitoring-bot]] — Tool im selben Cluster
+- [[wiki/tools/lightning-payment-apps]] — anderes Finance-Tool

wiki/tools/openai-gpt.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 created: 2026-06-05
-updated: 2026-06-05
+updated: 2026-06-16
 sources: [blog/2026-05-15_ai-news-roundup-may-2026.md]
 tags: [tool, openai, gpt, model]
 ---
@@ -22,4 +22,26 @@ tags: [tool, openai, gpt, model]
 
 ## Positionierung
 - Dominant im multimodal/massenmarkt
-- Stärkste Consumer- und Productivity-Integration
+- Stärkste Consumer- und Productivity-Integration
+
+## Konkurrenz-Lage Mai 2026
+
+Im aktuellen Frontier-Modell-Streit positionieren sich die großen Anbieter unterschiedlich:
+
+| Anbieter | Modell | Stärke |
+|----------|--------|--------|
+| **OpenAI** | GPT-5.5 + Instant | Multimodal, Consumer/Productivity, 1M Context |
+| **Anthropic** | Claude Opus 4.7 | Frontier GA, Mythos-Integration geplant, $30 Mrd. ARR |
+| **Google DeepMind** | Gemini 3.1 Pro | Kosteneffizient für Enterprise, Cloud-Integration |
+| **xAI** | Grok (schnelle Iteration) | Competitive Pricing, X-Integration |
+
+Anthropic kommt auf 500+ Unternehmen mit >$1 Mio. Jahresausgaben und 8 von Fortune 10 als Kunden — das ist derzeit die stärkste Enterprise-Penetration, während OpenAI beim Consumer/Productivity-Segment führt.
+
+## Modell-Routing im RamaDama-Setup
+
+OpenAI-Modelle werden über `openrouter/openai/...` geroutet, GPT-5.4 ist im Model-Routing mit 200k Context / 32k Output etabliert (Reasoning deaktiviert).
+
+## Verwandte Seiten
+- [[wiki/architecture/model-routing]] — wie GPT-Modelle im Agent-Stack eingebunden sind
+- [[wiki/concepts/agents/ai-agents-2026]] — GPT-5.5 als Agentic-Coding-Vorreiter
+- [[wiki/tools/anthropic-claude]] — direkter Frontier-Konkurrent