4bf83b8c28
- 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.
3.4 KiB
| type | source_url | retrieved | title | tags | generated_by | source_file | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| other | local | 2026-07-02 | OME23 Stammtisch — 97 Minuten Operations-Update (Transkript-Auswertung) |
|
Pit Weber's lokale OpenClaw-Instanz (Kralle) | 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
- Hector Archiv-/Museums-Vorschläge für Telegram-Topics bauen lassen.
- NotebookLM-Pipeline als Standardworkflow dokumentieren.
- Schul-Automation als Business-/Pilotprozess modellieren.
- 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]]