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knowledge-base

Skill1 starsChanged 46 days agoMITView on GitHub

Belegte, kompoundierende Wissensbasis für Kunden-/Domänenfakten (Projektfakten, wiederkehrende A11y-Muster, BFSG-Stand) als untereinander verlinkte Markdown-Seiten mit Quellen-Herkunft. Kompiliert Wissen einmal statt pro Query neu (RAG-Alternative). Nutzen, wenn Fakten aus Quellen dauerhaft abgelegt, verlinkt, gelintet oder abgefragt werden sollen, oder wenn Case-Study/FAQ/Artikel belegtes Projektwissen brauchen. NICHT für konversationelle Auto-Memory (MEMORY.md), einmalige Lookups oder flüchtige Notizen.

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  • GoogleSkill

    code-reviewer

    Also in 4 projects that use this

  • engtySkill

    codex

    Use when the user asks to run Codex CLI (codex exec, codex resume) or references OpenAI Codex for code analysis, refactoring, or automated editing

    Also in 3 projects that use this

  • ElasticSkill

    create-skill

    Interactively create a new Claude Code skill and add it to the elastic-docs-skills catalog. Use when the user wants to generate a new skill, scaffold a slash command, or build automation for docs tasks.

    Also in 3 projects that use this

  • CloudflareSkill

    security-audit

    Security guidance and vulnerability review for codebases, APIs, services, CLI tools, libraries, and daemons. Use for security questions, focused reviews, vulnerability research, security audits, or pen tests. Run the complete workflow only for explicit codebase audit or pen-test requests, full/comprehensive/end-to-end reviews, or requested report artifacts.

    Also in 3 projects that use this

  • Microsoft AzureSkill

    verify

    End-to-end app testing pipeline for browser-based web apps on cloud browsers via Azure Playwright Workspaces: verify the live app, author tests for working flows, heal failing tests, then re-run with video and produce one consolidated report. Three phases (app verification, test authoring, test healing) plus a scoped final sanity run; each phase emits a sub-report. Use when asked to "verify my app", "make sure my app works and has good test coverage", "do a full QA pass", "add tests where I'm missing coverage", "fix failing tests and add new ones", "smoke test before deploy", "QA my deployment", or any combined verify-and-test ask. Requires Azure CLI (`az login`) and a Playwright Workspace resource ID — bootstraps configs on first invocation. Browser-based web apps with Playwright only — not for unit/API tests, native mobile/desktop, load/perf, or full accessibility audits.

    Also in 3 projects that use this

The file

Files
SKILL.md

Knowledge Base

Eine dauerhafte, kompoundierende Wissensbasis als untereinander verlinkte Markdown-Seiten. Statt pro Query neu zu recherchieren (RAG), wird Wissen einmal kompiliert und aktuell gehalten: Querverweise stehen schon da, Widersprüche sind schon markiert, jede Aussage trägt ihre Herkunft.

Speist [[case-study-from-audit]], [[faq-from-issues]], [[seo-article-from-audit-data]]. Wird von [[deep-research]] befüllt.

Gotchas (zuerst lesen)

  • Kein Fakt ohne Herkunft. Jede Aussage trägt einen Quellen-Marker zurück auf raw/. Aussagen ohne belegbare Quelle gehören nicht in die Basis — raus damit oder als solche kennzeichnen.
  • Contested-Fakten markieren, nicht raten. Widersprechen sich zwei Quellen, werden BEIDE Positionen mit Datum und Quelle notiert und contested: true gesetzt. Niemals stillschweigend auflösen oder überschreiben.
  • Lint vor Vertrauen. Vor jeder Nutzung (Case Study, FAQ, Artikel) linten: Orphans, tote Links, stale-Inhalte, Widersprüche. Ungelintetes Wissen ist nicht belastbar.
  • Basis schlank halten. Kein Wiki-Wildwuchs. Eine Seite entsteht nur für Fakten, die mehrfach gebraucht werden oder zentral für ein Projekt sind — nicht für Einmal-Details.

Abgrenzung zur Auto-Memory

Das ist Projektwissen (belegt, verlinkt, geteilt), nicht die konversationelle Auto-Memory (MEMORY.md). MEMORY.md hält flüchtige Session-Präferenzen und Korrekturen des Agenten fest; die Knowledge Base hält belegte Kunden-/Domänenfakten mit Quellen-Herkunft. Faustregel: braucht ein anderer Mensch/Agent das mit Beleg → Knowledge Base. Ist es eine Verhaltensregel für mich → MEMORY.md.

Drei Schichten

kb/
├── SCHEMA.md          # Konventionen, Tag-Taxonomie, Index-Regeln
├── index.md           # Katalog: eine Zeile pro Seite (Wikilink + Kurzfassung)
├── raw/               # Schicht 1: immutable Originalquellen (nie ändern)
│   ├── audits/        #   Audit-Exports, Scan-Rohdaten
│   ├── projects/      #   Projektnotizen, Briefings, Verträge
│   └── refs/          #   BFSG-/WCAG-Texte, externe Belege
├── projects/          # Schicht 2: Projektfakten je Kunde (agent-geschrieben)
├── patterns/          # Schicht 2: wiederkehrende A11y-Muster
└── compliance/        # Schicht 2: BFSG-/WCAG-Stand, Fristen
  • Schicht 1 (raw/): unveränderliche Quellen. Der Agent liest, ändert nie. Korrekturen leben in Schicht 2.
  • Schicht 2 (Seiten): agent-eigene MD-Seiten, untereinander per [[wikilink]] verlinkt.
  • Schicht 3 (SCHEMA.md + index.md): Regeln und Katalog.

Seiten-Frontmatter

---
title: Kunde X — Formular-A11y
updated: YYYY-MM-DD
sources: [raw/audits/kunde-x-2026.md]     # Herkunft; Pflicht
confidence: high | medium | low            # wie gut belegt
contested: false                           # true bei ungelöstem Widerspruch
---

Im Fließtext trägt jede belegte Aussage einen Marker zurück auf die Quelle: … Kontrast lag bei 3.1:1 ^[raw/audits/kunde-x-2026.md].

raw/-Frontmatter (Drift erkennen)

Jede Quelle in raw/ bekommt einen kleinen Block, damit Re-Ingest Änderungen erkennt:

---
source: https://…   oder  Herkunft/Empfänger
ingested: YYYY-MM-DD
sha256: <hex des Inhalts unter dem Frontmatter>
---

Bei Re-Ingest den sha256 über den Body neu berechnen und vergleichen: identisch → nichts tun; abweichend → Quelle hat sich geändert, abhängige Schicht-2-Seiten (via sources:) neu prüfen und ggf. updated bumpen.

Operationen

Ingest — Quelle nach raw/ speichern (mit sha256), prüfen was schon existiert (index.md + Suche), dann Schicht-2-Seiten schreiben/ergänzen: Herkunfts-Marker setzen, mindestens 2 [[wikilinks]], confidence ehrlich, Widersprüche → contested: true mit beiden Positionen. index.md aktualisieren.

Query — index.md lesen, relevante Seiten lesen, Antwort synthetisieren und die genutzten Seiten zitieren (Laut [[kunde-x]] …). Substanzielle Ergebnisse zurück in eine Seite ablegen.

Lint (vor jeder Nutzung) — prüfen und mit Pfaden berichten:

  • Orphans (Seiten ohne eingehenden [[wikilink]])
  • tote Links ([[…]] zeigt auf nicht existierende Seite)
  • fehlende Herkunft (Aussage/Seite ohne sources: bzw. ^[raw/…])
  • stale (Seite älter als die jüngste sie betreffende Quelle)
  • Widersprüche (alle contested: true)
  • Source-Drift (sha256 in raw/ neu berechnen, Mismatches melden)

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Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.