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Thomas Adamek 1d07485e72 Ausbaustufe mit Suchoptimierung, Bugfixes und UI Anpassungen

2026-10-14 23:36:24 +02:00

69 KiB

Raw Blame History

Ausbaustufen — Munin

Was bewusst nicht gebaut wurde, warum, und woran man merkt, dass es Zeit dafür ist.

Der Sinn dieses Dokuments ist, dass niemand — auch nicht wir selbst in einem halben Jahr — dieselben Fragen noch einmal von vorne durchdenken muss. Wo Zahlen stehen, sind sie gemessen, nicht geschätzt; die Messumgebung ist jeweils genannt.

Teil 1 — Entschieden und aufgeschoben

Diese Punkte sind durchgerechnet. Die Entscheidung lautet jeweils „später", nicht „nie".

1.1 FTS5 statt eigenem Suchindex

Stand heute: Ein handgeschriebener BM25-Index im Arbeitsspeicher (internal/search, 464 Zeilen plus 195 Zeilen Tests), einer je Projekt, beim ersten Zugriff aufgebaut.

Gemessen (10.000 Einträge à 150 Wörter, Wortschatz 5.000, Zipf-verteilt):

	eigener Index	FTS5
Arbeitsspeicher	65 MB	0
Platte	0	54 MB
Aufbau	171 ms	280 ms
Suche	12 µs	208 µs

FTS5 ist im reinen Go-Treiber verfügbar (ENABLE_FTS5), der statische Build bliebe also erhalten.

Warum aufgeschoben:

Der Suchindex ist abgeleitete Daten. Er lässt sich jederzeit aus entries neu aufbauen — eine Umstellung später bedeutet keine Datenmigration. Der übliche Grund, so etwas früh zu erledigen, greift hier nicht.
Es löst nicht den eigentlichen Engpass. Der ist die semantische Trefferqualität (siehe 2.2), und die kann FTS5 so wenig wie BM25 von Hand.
FTS5 gibt es nur in SQLite. Der eigene Index ist von der Datenbank unabhängig und hält damit den Weg zu PostgreSQL offen.

Auslöser für die Umstellung:

Ein Projekt jenseits von grob 50.000 Einträgen (~300 MB Arbeitsspeicher allein für dessen Index)
Der Start dauert spürbar, weil viele große Projekte gleichzeitig angefragt werden
Phrasensuche, NEAR oder boolesche Operatoren werden gebraucht — die bringt FTS5 mit, der eigene Index nicht

Aufwand: ein bis zwei Tage. Virtuelle Tabelle mit content=-Verweis auf entries, Befüllung aus dem Bestand, internal/search entfällt.

1.2 Eine SQLite-Datei je Projekt

Nachtrag: Mit 4.4 gibt es inzwischen eine Datei je Workspace und eine zentrale Kontroll-Datenbank für die Zuordnung Key → Workspace. Die hier besprochene Aufteilung je Projekt bleibt aufgeschoben. Die Messwerte unten stammen aus der Zeit mit nur einer Datei und gelten jetzt je Workspace-Datei.

Stand damals: Eine Datei für alles, zwei Verbindungspools — acht Verbindungen zum Lesen, eine zum Schreiben.

Gemessen:


Schreibvorgänge über die eine Schreibverbindung	8.656/s
Lesen in Projekt A, ungestört	82 µs
Lesen in Projekt A, während drei Projekte im Dauerlauf schreiben	121 µs

Hundert Agenten, die jede Sekunde einen Eintrag ablegen, sind 100 Schreibvorgänge/s — etwa 1 % der Kapazität.

Nachmessung über den ganzen Weg (2026-10-06): last_test.go lässt Agenten über echtes HTTP und MCP arbeiten, mit Key-Prüfung, Protokoll und Suchindex (Ausführung und alle Ergebnisse in LASTTEST.md). 128 Agenten, je 500 Einträge vorab, 30 % Schreiben, 20 umkämpfte Bezeichner je Projekt, 10 Sekunden, Testrechner mit 10 Kernen, Clients und Server auf derselben Maschine:

Aufstellung	`remember` je s	`remember` p50 / p99	`recall` p50 / p99
ein Projekt	1.427	68 ms / 269 ms	4,5 ms / 23 ms
ein Workspace, 4 Projekte	1.355	73 ms / 286 ms	4,5 ms / 24 ms
4 Workspaces, je 1 Projekt	1.328	60 ms / 205 ms	15 ms / 36 ms

Kein Schreibvorgang ging verloren, der Suchindex kannte in jedem Lauf den letzten Stand.
Projekte im selben Workspace teilen sich die Schreibverbindung: Mehrere Projekte verhalten sich wie eines. Getrennte Workspaces schreiben etwas schneller, der Rechner insgesamt bleibt aber die Grenze (die Suche wird langsamer, weil alles um dieselben Kerne konkurriert).
Gegenüber 8.656/s oben kostet der volle Weg etwa das Sechsfache. 1.300 Schreibvorgänge je Sekunde stehen einer Vorgabe von 1.000 je Stunde und Projekt gegenüber (Schreibbudget 3.8). Last ist bei echter Nutzung kein Thema.

Dabei gefunden und behoben: Schrieben zwei Agenten gleichzeitig denselben Eintrag, konnte der Suchindex eine ältere Fassung behalten als die Datenbank. Registry.Refresh liest seitdem nach jedem Schreiben aus der Datenbank nach, statt den mitgegebenen Stand zu übernehmen. Außerdem hat seitdem jedes Projekt seine eigene Sperre in der Registry: Der Aufbau eines großen Index nach einem Neustart lässt die anderen Projekte desselben Workspace nicht mehr warten.

Warum aufgeschoben: Es bräuchte trotzdem eine zentrale Datenbank, denn drei Dinge braucht man, bevor man das Projekt kennt: ResolveKeyHash (Key → Projekt), ListProjects und EnsureWorkspace. Daraus folgt:

Globales Protokoll und „Projekte mit Eintragszahl" werden aus einer Abfrage N Abfragen plus Zusammenführen in Go
Migrationen laufen über jede Datei, auch beim Anlegen eines Projekts
Verbindungsverwaltung mit Verdrängung nötig (50 Projekte × 9 Verbindungen)
Kein gemeinsamer Commit über zentrale und Projektdatenbank — „Projekt anlegen samt erstem Key" wäre nicht mehr atomar

Auslöser:

Anhaltend über ~1.000 Schreibvorgänge/s (10 % der Kapazität)
Ein Projekt jenseits weniger GB, sodass Sicherung und VACUUM unangenehm werden
Verbindliche Löschzusagen je Projekt, bei denen „Zeilen gelöscht" nicht reicht

Billigere Schritte davor: mehrere Einträge in einer Transaktion bündeln, WAL-Prüfpunkte seltener setzen.

1.3 Zeichenketten im Suchindex teilen

internal/search hält in docTerms je Dokument eine Liste aller seiner verschiedenen Wörter als eigene Zeichenketten. Bei 10.000 Einträgen sind das über eine Million einzeln abgelegte Zeichenketten, obwohl im Projekt vielleicht nur 20.000 verschiedene Wörter vorkommen.

Die Liste ist nötig: ohne sie müsste beim Ändern oder Löschen der komplette Index durchsucht werden. Sie ließe sich aber verkleinern, indem gleiche Wörter dieselbe Zeichenkette teilen. Geschätzt ein Drittel bis die Hälfte des Speichers.

Warum aufgeschoben: Löst dasselbe Problem wie 1.1, nur halb. Wenn der Speicher wirklich drückt, ist FTS5 der gründlichere Schritt.

1.4 sqlc für die Datenschicht

War empfohlen, dann verworfen: sqlc ist nicht installiert, und ein zusätzlicher Codegenerator bedeutet, dass go build allein nicht mehr reicht. Handgeschriebenes database/sql ist außerdem besser lesbar für jemanden, der Go lernt.

Nachrüstbar, ohne eine Zeile SQL zu ändern — das SQL ist bereits so geschrieben, wie sqlc es erwartet.

Teil 2 — Trefferqualität

Hier liegt der eigentliche Engpass. Alles andere in diesem Dokument ist Ressourcenoptimierung; das hier entscheidet darüber, ob ein Agent findet, was er sucht.

2.1 Umlaute im Tokenizer falten — ✅ umgesetzt

tokenize bildet ä→a, ö→o, ü→u und ß→ss ab, beim Indizieren wie beim Suchen (siehe faltUmlaut in internal/search/index.go).

prüfung  ↔  prufung    ✓
größe    ↔  grosse     ✓
prüfung  ↔  pruefung   ✗

Korrektur zur früheren Fassung dieses Abschnitts: Dort stand, die Umschreibung mit e (ue, oe, ae) werde mit abgedeckt. Das stimmt nicht. Sie ließe sich nur abdecken, indem man auch ue zu u zusammenzieht — dann würde aber aus „neue" ein „nu" und aus „Steuer" ein „Stur". Der Schaden wäre größer als der Nutzen. Die Punkte wegzulassen ist ohnehin die weit häufigere Schreibweise.

Gegenüber FTS5 mit remove_diacritics ein Vorteil: Das faltet zwar Umlaute, aber kein ß — dort findet „grosse" die „Größe" nicht.

2.2 Semantische Suche

Problem: BM25 vergleicht Wörter. Fragt ein Agent „wie deployen wir", findet er einen Eintrag namens „Release-Prozess" nicht — kein Wort passt.

Lösung: Einbettungen (Embeddings) plus Vektorsuche, kombiniert mit BM25 („hybride Suche"): BM25 ist stark bei seltenen, exakten Begriffen — Fehlercodes, Eigennamen —, die Vektorsuche bei Umschreibungen.

Bauform: ein eigener kleiner Dienst, angebunden über HTTP. Python hat dafür das deutlich reichere Ökosystem; die Go-Anwendung bliebe ein Binary.

Aufwand: mehrere Tage, plus laufender Betrieb eines zweiten Dienstes und eines Einbettungsmodells.

Vorher versuchen: die instructions an echten Anfragen schärfen (siehe 3.1). Erfahrungsgemäß holt das einen guten Teil des Unterschieds, kostet aber nichts.

Umgesetzt statt Embeddings (2026-10-14): Die Clients sind selbst Sprachmodelle und kennen Synonyme. Das nutzt Munin jetzt an beiden Enden:

Beim Suchen: recall nimmt synonyms an (höchstens 10), die in derselben Suche mitlaufen. instructions und Werkzeugbeschreibung bitten darum, und ein leeres Ergebnis rät zuerst zur erneuten Suche mit anderen Begriffen.
Beim Schreiben: Einträge enden mit einer Zeile Auch gesucht als: …. Bewusst im Inhalt statt als Schlagworte: Die Agenten-Vorlagen verlangen Schlagworte sparsam aus dem bestehenden Bestand, und die Zeile bleibt für Menschen sichtbar und bearbeitbar.

Ob Agenten das befolgen, zeigt erst der Betrieb — Stichproben in neuen Einträgen (steht die Zeile da?) sind der einfachste Test.

Lokales Modell statt Gateway: geprüft und verworfen. Das Modell braucht grob 0,5–2 GB Speicher (einmal, nicht je Workspace) und in Go entweder cgo — dann ist der statische Build weg — oder einen zweiten Dienst. Der Zusatznutzen gegenüber Synonymen vom Client ist klein.

2.2a Ausschnitt an der Fundstelle — ✅ umgesetzt (2026-10-14)

entry.Snippet suchte die ganze Anfrage wörtlich. Bei Agenten-Fragen („wie deployen wir …") traf das nie, der Ausschnitt zeigte immer den Textanfang. Jetzt: erst die ganze Anfrage, sonst das längste Wort (ab 4 Zeichen), das im Text vorkommt; in recall samt Synonymen. Hervorgehoben wird dasselbe Wort.

2.3 Lange Einträge zerlegen

get liefert einen Eintrag ganz oder gar nicht. Ein Eintrag mit 3.000 Wörtern belegt beim Agenten Kontext, von dem er zwei Absätze braucht.

Lösung: Einträge in Abschnitte zerlegen (an Überschriften) und abschnittsweise zurückgeben, mit Verweis auf den vollständigen Eintrag.

Vorher prüfen: ob überhaupt so lange Einträge entstehen. Bei einem Agentengedächtnis sind die meisten Einträge kurz — dann wäre das eine Lösung ohne Problem.

2.4 Wortvarianten, Stoppwörter, Tippfehler — ✅ umgesetzt (2026-10-14)

Umgesetzt in internal/search/varianten.go. Zu jedem Suchwort sucht der Index mehrere Varianten, jede schwächer gewichtet als ein exakter Treffer (1):

Variante	Beispiel	Gewicht	ab Länge
Wortanfang	„deploy" → Deployment	0,5	3
Endung gekürzt, dann Wortanfang	„deployen" → Deployment	0,5	Stamm ≥ 4
Teilwort	„prozess" → Releaseprozess	0,3	5
Tippfehler (nur `SearchFuzzy`)	„deploymnet" → Deployment	0,3	4

Je Eintrag zählt nur die beste Variante eines Suchworts.

Was sich dabei geändert hat:

Fehler behoben: Der Wortanfang griff früher nur, wenn das Suchwort nirgends exakt vorkam. Stand „deploy" in irgendeinem Eintrag, fand „deploy" den „Deployment-Prozess" nicht mehr.
Stoppwörter („wie", „wir", „the" …) werden aus der Anfrage entfernt, nicht aus dem Index. Agenten stellen laut instructions ganze Fragen; die Füllwörter fanden über den Wortanfang sonst Unpassendes („wir" → „Wirkung").
Endungen: bewusst kein vollständiger Wortstammbildner, nur -en, -es, -e, -n, -s. Kein -er, sonst fände „Server" auch „Service".
Tippfehler gleicht nur die Weboberfläche aus (SearchFuzzy), und nur für Suchwörter, die sonst nichts finden. recall bleibt ohne.

Laufzeit: Der Wortschatz wird jetzt bei jedem Suchwort einmal durchlaufen, nicht mehr nur beim Fehlschlag. bench_test.go (10.000 Einträge, 20.000 Wörter, Frage mit drei Suchwörtern): 0,37 ms vorher, 1,7 ms nachher, gut die Hälfte davon Speicherbereinigung. Für Agenten wie für die Vorschläge beim Tippen unerheblich.

Offen: Synonyme („Release" ↔ „Deployment") kann das nicht — dafür wäre 2.2 nötig. Und ob die Gewichte gut gewählt sind, zeigt erst der Betrieb.

Teil 3 — Funktionen für Agenten

3.1 Die `instructions` an echten Anfragen schärfen

Der Text in internal/mcpserver/server.go steht bei jedem Client im Kontext und entscheidet darüber, ob ein Agent vor dem Schreiben sucht oder blind Dubletten anlegt.

Vorgehen: Nach ein paar Wochen Betrieb ins Protokoll schauen — wie viele remember-Aufrufe legen neu an, wie viele aktualisieren? Ein hoher Anteil Neuanlagen bei ähnlichen Themen heißt: Die Anleitung greift nicht.

Kostet nichts und wirkt sofort. Deshalb steht es hier ganz oben.

Messgrundlage ✅ (2026-10-14): Jeder recall landet im Suchprotokoll (search_log, migrations/006, 30 Tage Aufbewahrung). Die Nutzungsseite zeigt den Anteil der Suchen ohne Treffer, den Anteil mit Synonymen und die häufigsten Anfragen ohne Treffer. Bewusst eine eigene Tabelle statt audit_events: Suchen sind viel häufiger als Schreibvorgänge und würden das Protokoll zudecken, und Anfragen sind Inhalt — sie gehen mit dem Projekt und haben eine kürzere Frist.

3.2 Importer als Gegenstück zum Export — ✅ umgesetzt

Der Markdown-Export ist heute eine Einbahnstraße. Das Dateiformat trägt alle Felder im Kopf, ein Einlesen wäre also möglich.

Wozu: Umzug auf einen anderen Server, Wiederherstellung aus der Sicherung, Erstbefüllung aus vorhandener Dokumentation.

Aufwand: ein halber Tag. Zu klären wäre, was bei einem Zusammenstoß passiert — überschreiben, überspringen oder abbrechen.

✅ Umgesetzt 2026-09-25:

Weg: ZIP-Upload unter /p/{projekt}/import, Rolle admin. Bewusst kein Kommandozeilenbefehl: Der Suchindex liegt im Speicher des laufenden Servers, ein zweiter Prozess könnte ihn nicht nachziehen. Nebenbei können Projekt-Admins so selbst importieren.
Zusammenstoß: überspringen (Standard) oder überschreiben. Beim Überschreiben wandert der alte Stand in den Verlauf, der Autor ist dann der importierende Zugang. Ein Abbrechen gibt es nicht, dafür eine Vorschau, die beim ersten Hochladen angehakt ist. Dateien, die nichts ändern würden, werden nie geschrieben. Ein wiederholter Import ist damit harmlos.
Papierkorb: Im Modus überspringen holt ein Import keinen gelöschten Eintrag zurück. Das war die Falle, weil AllEntries den Papierkorb nicht sieht.
Felder: Beim Anlegen bleiben Autor, Herkunft, Prüfvermerk und beide Zeitstempel erhalten (neu: EntryWrite.CreatedAt/UpdatedAt). Sonst sähe nach einer Wiederherstellung alles frisch aus, und 3.5 liefe ins Leere. Der Verlauf wird nicht übernommen, der Export enthält ihn nicht.
Fremde Dateien: Ohne Kopf gilt der Dateiname als Bezeichner und die erste Überschrift als Titel. Fremde Köpfe (Hugo, Obsidian) werden gelesen, soweit sie title und tags betreffen. Kein YAML-Paket, ein kleiner eigener Leser in internal/importer/parse.go.
Grenzen: 20 MB Upload, 5.000 Dateien, 1 MB je Datei, 100 MB ausgepackt. Gezählt wird, was tatsächlich ausgepackt wird, nicht was das Archiv behauptet.
Protokoll: ein Eintrag entry_import je Import mit Zusammenfassung, nicht einer je Datei. So verzerrt ein einmaliger Import die Nutzungsübersicht (4.6) nicht.
Nebenbei behoben: Das 1-MB-Limit für Formulare lag über dem ganzen Mux, auch über /mcp. Zwei geschachtelte MaxBytesReader begrenzen auf den kleineren Wert, MCP war also nie bei den dokumentierten 4 MB, und MAX_API_BODY_BYTES wirkte nur nach unten. Jetzt wählt LimitBodies die Grenze einmal außen je Route.

3.3 Dubletten über Ähnlichkeit erkennen — ✅ umgesetzt (2026-10-14)

Umsetzung: internal/mcpserver/dubletten.go. Bei remember mit neuem Bezeichner sucht der Index nach dem Titel; die zehn besten Treffer werden genauer verglichen. Maß ist nicht der BM25-Wert (kein fester Wertebereich), sondern der Anteil gemeinsamer Titelwörter (search.Ueberdeckung, in beide Richtungen, samt Wortanfang, Endung und Teilwort). Die Zeile „Auch gesucht als: …" zählt zum Titel — so findet „Release-Ablauf" auch den „Deployment-Prozess", wenn dort „release" steht.

Ab 50 % Überdeckung: nichts schreiben, judgment_required mit bis zu fünf candidates zurückgeben, kein Fehler. force: true legt trotzdem an. Aktualisieren (Bezeichner vorhanden) wird nie geprüft.

Bekannter Fehlalarm: „Server-Zugang" gegen „Datenbank-Zugang" (50 %). Kostet den Agenten einen zweiten Aufruf mit force. Ob die Schwelle passt, zeigt der Betrieb.

Ursprüngliche Beschreibung:

Heute verhindert nur der gleiche Bezeichner eine Dublette. Wählt ein Agent einen neuen Slug für dasselbe Thema, steht die Erkenntnis zweimal da.

Lösung: Bei remember mit neuem Bezeichner den vorhandenen Suchindex über Titel und Inhalt laufen lassen. Liegt ein Treffer über einer Schwelle, den Eintrag nicht anlegen, sondern die Kandidaten zurückgeben und den Agenten entscheiden lassen:

{
  "created": false,
  "judgment_required": true,
  "candidates": [
    { "slug": "deployment-prozess", "title": "Deployment-Prozess", "score": 0.81 }
  ],
  "hint": "Passt einer davon? Dann mit dessen slug erneut remember aufrufen.
           Sonst mit force: true anlegen."
}

Der entscheidende Punkt ist, die Entscheidung zurückzugeben statt sie zu treffen. Ein Agent, der einen Hinweis bekommt, korrigiert sich; einer, dem der Aufruf stillschweigend abgelehnt wird, versucht es mit einem noch schlechteren Bezeichner.

Braucht keine Einbettungen — der BM25-Index liegt bereits vor.

Vorbild: Engram macht genau das über FTS5 (candidates[] plus judgment_required bei mem_save). Das Muster ist gut und ließe sich mit unserem Index eins zu eins übernehmen.

3.3a Kuratierte Einträge schützen — ✅ umgesetzt (2026-10-14)

Problem: remember überschrieb kuratierte Einträge ohne Rückfrage; der Haken fiel still weg. Weder der Agent noch ein Mensch bekam es mit, und eine Wiederherstellung holte den Haken nicht zurück (sie lässt ihn bewusst, wie er aktuell ist).

Umsetzung (internal/mcpserver/kuratiert.go), Muster wie bei 3.3:

remember auf einen kuratierten Eintrag schreibt nicht, sondern meldet judgment_required mit Handlungsanweisung.
Mit override_curated: true und reason wird geschrieben. Der Haken fällt weg (der neue Text ist ungeprüft), das Protokoll vermerkt kuratiert aufgehoben: <Begründung> — zählt in der Nutzung als Aktualisierung.
Die Nutzungsseite listet solche Einträge unter Zur Prüfung, bis ein Mensch den Haken neu setzt (store.CuratedOverrides, keine eigene Tabelle).
instructions: Kuratiertes hat Vorrang vor eigenen Annahmen.
Suche: kuratierte Einträge mit Faktor 1,2 (curatedBoost in internal/search/registry.go) — genug für den Gleichstand, zu wenig, um einen klar besser passenden Eintrag zu verdrängen.

Bewusst nicht: Sperren mit Änderungsvorschlägen. Erst sinnvoll, wenn die Liste Zur Prüfung zeigt, dass kuratierte Einträge oft falsch überschrieben werden.

Offen: forget auf kuratierte Einträge hat noch keine Hürde. Weniger dringend — der Papierkorb hält 30 Tage, und nur Menschen holen zurück —, aber dasselbe Muster würde passen.

3.4 Bezeichner vorschlagen lassen

Der slug ist der Schlüssel gegen Dubletten (siehe 3.3), aber der Agent muss ihn raten. Ein Werkzeug suggest_slug(thema) würde ihm die Arbeit abnehmen:

gibt es zum Thema bereits einen Eintrag → dessen slug zurückgeben
sonst einen neuen vorschlagen, der zu den vorhandenen passt

Damit wird aus „hoffentlich wählt das Modell einen guten Bezeichner" ein Nachschlagevorgang. Aufwand gering, die Bausteine (Suche, Slugify) liegen vor.

Vorbild: Engrams mem_suggest_topic_key.

3.5 Aktualität von Wissen — kleiner Schritt ✅ umgesetzt

Ein Agentengedächtnis veraltet still. Ein Eintrag über den Deployment-Prozess von vor zwei Jahren sieht genauso aus wie einer von gestern — beide kommen mit demselben Gewicht aus recall zurück.

Kleiner Schritt zuerst: Das Änderungsdatum steht bereits in jeder Antwort, wird aber nicht betont. Einträge jenseits einer Frist zusätzlich mit einem sichtbaren Vermerk versehen:

{ "slug": "deployment-prozess", "updated_at": "2024-03-11",
  "stale": true, "hint": "Seit 18 Monaten unverändert — vor Verwendung prüfen." }

Größerer Schritt: eine Prüffrist je Eintrag, die nach Art unterschiedlich schnell abläuft — ein Zugangsverfahren altert schneller als eine Grundsatzentscheidung. Dazu eine Ansicht „fällige Einträge" für Menschen und ein Bestätigen, das die Frist zurücksetzt.

✅ Kleiner Schritt umgesetzt 2026-09-25:

Regel: Entry.Stale in internal/store/models.go. Ein Eintrag, der seit über einem Jahr (StaleAfter) nicht geändert wurde, gilt als veraltet. Das gilt auch für geprüfte Einträge: Das Häkchen sagt nicht, wann geprüft wurde. Ein Jahr ist bewusst eher lang. Ein Vermerk an jedem zweiten Eintrag liest bald niemand mehr.
MCP: recall, list und related tragen "stale": true, get zusätzlich einen hint mit Handlungsanweisung. recall nennt im Hinweis, wie viele Treffer alt sind. Alte Treffer werden weder ausgeblendet noch nach hinten sortiert, denn ein alter Eintrag kann der einzige zum Thema sein. Die instructions erklären das Feld.
Oberfläche: Auf der Eintragsseite steht die Marke über ein Jahr alt.
Offen: der größere Schritt (Frist je Art, „fällige Einträge“, Bestätigen).

Vorbild: Engram führt dafür review_after und expires_at je Beobachtung, mit einer Verfallslogik je Typ, sowie ein mem_review zum Abarbeiten. Deutlich ausgebauter als das, was wir bräuchten — aber die Richtung stimmt.

3.6 Änderungshistorie — ✅ umgesetzt

entries.version zählt hoch, aber alte Fassungen wurden nicht aufgehoben. Überschreibt ein Agent etwas Richtiges mit etwas Falschem, war das Richtige weg.

Umgesetzt: Tabelle entry_versions (migrations/004_aenderungshistorie.sql). entries bleibt die aktuelle Fassung; bei jedem Schreibvorgang, der eine bestehende Zeile ändert (nicht beim erstmaligen Anlegen), sichert snapshotEntryVersion den bisherigen Stand — Titel, Inhalt, Schlagworte, Autor —, bevor er überschrieben wird. Läuft in derselben Transaktion wie die Änderung selbst, sowohl beim normalen Schreiben (PutEntry) als auch bei der Sammelbearbeitung (BulkUpdateTags, siehe 5). Löschen eines Eintrags nimmt seine Historie über ON DELETE CASCADE mit — konsistent mit Tags und Verweisen.

Die Alternative "Markdown-Export in einem Git-Repository" bleibt weiterhin möglich, ersetzt das hier aber nicht: Der Export läuft nur, wenn EXPORT_DIR gesetzt ist, während die Historie in der Datenbank immer mitläuft.

3.7 Verwandte Einträge — ✅ umgesetzt

Der Verweisgraph (entry_links) wird bisher nur für Rückverweise genutzt. Ein Werkzeug related(slug), das Nachbarn im Graphen liefert, wäre für einen Agenten ein zweiter Weg zum Kontext — neben der Suche.

Aufwand: gering, die Daten liegen vor.

✅ Umgesetzt 2026-09-25: MCP-Werkzeug related(slug, distance?, limit?). Liefert Nachbarn in beide Richtungen (wer verweist auf mich, worauf verweise ich), standardmäßig bis zur zweiten Reihe, höchstens 50. Jeder Treffer nennt Abstand, den Eintrag, über den er gefunden wurde (via), die Richtung und stale. Verweise ins Leere und Einträge im Papierkorb fallen heraus, auch als Brücke in die zweite Reihe. Mehr als zwei Schritte gibt es bewusst nicht: In einem gut verknüpften Projekt hängt in der dritten Reihe fast alles mit allem zusammen. get liefert weiterhin links_to/linked_by als nackte Bezeichner. related ergänzt Titel, Datum und die zweite Reihe.

3.8 Obergrenze gegen durchdrehende Agenten — ✅ umgesetzt

Ein gültiger Key umgeht das Rate-Limit bewusst (siehe APIAuth in internal/web/middleware.go) — richtig für Menschen hinter einer gemeinsamen Adresse, aber eine Schleife im Agenten hatte damit kein Limit.

Umgesetzt als auth.WriteBudget: ein Fixed-Window-Zähler über schreibende MCP-Aufrufe, Vorgabe 1.000 je Stunde (WRITE_LIMIT_HOURLY), durchgesetzt in Handler.requireWrite in internal/mcpserver/tools.go. Lesen bleibt unbegrenzt.

Korrektur zum ursprünglichen Vorschlag: Dort stand „je Key und Stunde". Das Budget hängt jetzt am Projekt. Der Grund: Ein Limit je Key lässt sich umgehen, indem man einen zweiten Key anlegt — und das darf jeder Projekt-Admin selbst. Es hätte also nur vor dem Versehen geschützt, nicht vor dem Verbrauch. Einzelne Projekte bekommen unter /admin/projects eine eigene Obergrenze; setzen darf sie nur der Plattform-Admin, aus demselben Grund.

Drei Dinge, die beim Bauen auffielen:

Die Obergrenze darf nicht zwischengespeichert werden. Die MCP-Server je Projekt sind Closures über eine Projektzeile, die beim ersten Zugriff gelesen wurde — eine Änderung in der Verwaltung wäre dort nie angekommen. Genommen wird deshalb sess.Project.WriteLimitHourly aus der Sitzung: Die hat APIAuth für genau diesen Request frisch aus der Datenbank geholt. Aktuell, und ohne zusätzliche Abfrage im Schreibpfad.
Jede Ablehnung zu protokollieren hätte das Problem nur verschoben. Ein Agent in einer Schleife hätte statt der Einträge das Protokoll vollgeschrieben. Deshalb gibt Consume als dritten Wert zurück, der wievielte Aufruf über der Grenze das war — vermerkt wird nur der erste je Fenster.
Die Fehlermeldung geht an ein Sprachmodell, nicht an einen Menschen. Ein nackter Fehler führt dazu, dass es sofort wieder versucht oder auf ein anderes Werkzeug ausweicht. Die Meldung sagt darum ausdrücklich, was zu tun ist: abbrechen und das Limit melden.

Was das Budget nicht ist: Der Zählerstand liegt im Arbeitsspeicher und ist nach einem Neustart weg. Als Netz gegen eine Schleife reicht das. Sobald eine verbindliche Zusage gebraucht wird — oder mehr als ein Prozess läuft —, gehört der Zähler in die Datenbank.

3.9 Papierkorb statt endgültigem Löschen — ✅ umgesetzt

forget löscht heute sofort und endgültig, samt aller Fassungen (3.6, ON DELETE CASCADE). Das gilt auch, wenn ein Agent es aufruft. Überschreiben lässt sich über den Verlauf reparieren, Löschen nicht. Damit ist Löschen der schlimmste Fall, den ein fehlgeleiteter Agent heute anrichten kann.

Lösung: Löschen setzt nur eine Markierung (deleted_at, deleted_by). Markierte Einträge verschwinden aus Suche, Liste, Graph und MCP-Antworten, bleiben aber samt Verlauf in der Datenbank. Eine Seite Papierkorb je Projekt zeigt sie. Menschen mit Schreibrecht können sie dort wiederherstellen oder endgültig löschen. Nach einer Frist (Vorschlag 30 Tage) räumt die tägliche Aufgabe sie endgültig weg, im selben Lauf wie das Protokoll (siehe 4.4, WP12).

Zu bedenken:

Der Bezeichner bleibt belegt, solange der Eintrag im Papierkorb liegt. Schreibt jemand mit demselben Bezeichner neu, muss klar sein, was passiert. Vorschlag: Das stellt den Eintrag wieder her und überschreibt ihn, wobei der alte Stand wie gewohnt in den Verlauf wandert.
Jede Abfrage auf entries braucht die Bedingung deleted_at IS NULL. Das ist dieselbe Art Risiko, die 4.4 für Workspaces bewusst vermeiden wollte. Hier ist es vertretbar, weil ein vergessenes WHERE nur einen gelöschten Eintrag des eigenen Projekts zeigt. Trotzdem gehört ein Test dazu, der jeden lesenden Weg (Suche, Liste, get, recall, Graph, Rückverweise, Export) prüft.

Aufwand: mittel.

✅ Umgesetzt 2026-09-24:

Schema: migrations/005_papierkorb.sql: deleted_at (NULL = normal), deleted_by und ein Teilindex nur über den Papierkorb.
Store: internal/store/papierkorb.go. DeleteEntry gibt es nicht mehr, an seine Stelle tritt MoveEntryToTrash. Der neue Name sorgt dafür, dass jeder alte Aufrufer beim Kompilieren auffällt. Endgültig löschen können nur PurgeFromTrash und PurgeTrash, und beide fassen nur an, was schon im Papierkorb liegt.
Lesewege: Alle tragen nichtImPapierkorb. ListTags schließt die Schlagworte gelöschter Einträge über eine Unterabfrage auf den Teilindex aus; die Schlagworte selbst bleiben für das Wiederherstellen stehen. TestPapierkorbUnsichtbar prüft jeden Weg einzeln, TestForgetMovesToTrash dasselbe aus Sicht eines Agenten (get, recall, list).
Gleicher Bezeichner: Wie vorgeschlagen holt PutEntry den Eintrag zurück und überschreibt ihn, der gelöschte Stand wandert in den Verlauf (Entry.RestoredFromTrash). Web und remember sagen das dem Schreiber, das Protokoll vermerkt entry_restore. Ausnahme: Wer eine gelesene Fassung mitschickt (ExpectedVersion), bekommt einen Konflikt. Das ist der Fall „Formular offen, währenddessen hat ein Agent gelöscht“, und eine Löschung soll nicht unbemerkt rückgängig werden.
MCP: forget legt in den Papierkorb und sagt das in Beschreibung und Antwort. Wiederherstellen oder endgültig löschen gibt es über MCP bewusst nicht. remember erkennt „angelegt“ jetzt an der Fassung nach dem Schreiben statt über eine Nachfrage vorher, die den Papierkorb nicht gesehen hätte.
Oberfläche: /p/{project}/trash, nur mit Schreibrecht, auch das Ansehen: Gelöscht wird oft, was nicht jeder sehen soll. Es gibt Wiederherstellen und endgültiges Löschen je Zeile oder für eine Auswahl, dazu einen Filter nach löschendem Zugang mit Alle … wiederherstellen für den Fall „Agent hat zu gründlich aufgeräumt“. confirm.js liest die Rückfrage jetzt auch am gedrückten Knopf (event.submitter).
Frist: store.TrashRetention = 30 Tage. papierkorbLeerenAlle in main.go läuft im selben täglichen Takt wie das Protokoll-Aufräumen und schreibt je Eintrag eine Protokollzeile mit Herkunft system. Die Hilfeseiten nennen „30 Tage“ als Text. Wer die Frist ändert, muss sie dort mitziehen.
Protokoll: Neue Aktionen entry_restore und entry_purge. entry_delete bedeutet jetzt „in den Papierkorb“ (Detail sagt es).

Teil 4 — Betrieb

4.1 Zugriffsprotokoll — ✅ umgesetzt

LogRequests in internal/web/middleware.go schreibt je Anfrage eine Zeile:

200 POST   /mcp                     1.475ms  claude-desktop
202 POST   /mcp                       149µs  claude-desktop
401 POST   /mcp                       193µs  —

Statische Dateien und der Healthcheck bleiben draußen (Rauschen), die Query-Zeichenkette ebenfalls — dort stehen Suchbegriffe, und die sind Inhalt, kein Betriebsdatum.

Zwei Fallstricke, die beim Bauen auffielen:

Der Mantel um den ResponseWriter verdeckte http.Flusher. Der MCP-Transport kommt über http.ResponseController und damit über Unwrap() heran, die verbreitetere direkte Typzusicherung w.(http.Flusher) hätte aber lautlos fehlgeschlagen — der Aufrufer nimmt dann an, Leeren werde nicht unterstützt. Deshalb ist Flush() ausdrücklich implementiert.
Der Zugang stand nicht in der Zeile. Das Protokoll liegt ganz außen, damit es auch abgewiesene Anfragen erfasst — zu diesem Zeitpunkt ist aber noch niemand angemeldet, und die Sitzung landet später in einer abgeleiteten Kopie des Requests. Gelöst über einen veränderbaren Halter im Context (aktorHalter), den die Anmelde-Middleware befüllt.

4.2 Automatisierte Tests bei jeder Änderung — ✅ umgesetzt

.github/workflows/test.yml prüft bei jedem Push und jedem Pull Request: Formatierung, go vet, go test -race und einen Bau mit CGO_ENABLED=0.

-race ist hier kein Beiwerk: Suchindex, Rate-Limiter und die Datenbankpools werden von vielen Anfragen gleichzeitig benutzt. Der Bau ohne CGO schlägt fehl, sobald jemand eine Abhängigkeit hinzufügt, die C braucht — das statische Binary ist die Grundlage des ganzen Deployments.

4.3 Keycloak statt Key-Anmeldung

Vorgesehen und im Schema bereits berücksichtigt: Das Protokoll verweist auf api_key_id, nicht auf Klarnamen. Kommt eine Nutzerverwaltung dazu, lässt sich user_id danebenstellen, ohne die Historie zu verlieren.

Zu ergänzen: Tabellen users und memberships, OIDC-Anmeldung, Rollen an Personen statt an Keys.

4.4 Mehrere Workspaces — ✅ umgesetzt

Ausgangslage: Die Spalte workspace_id stand von Anfang an in allen Tabellen, es gab aber nur einen Workspace und keine Oberfläche dafür. Nötig, sobald Abteilungen sich gegenseitig nicht sehen sollen.

Entscheidung: Abteilungen dürfen sich strukturell nie sehen — nicht nur "in der Praxis meistens nicht". Eine gemeinsame Tabelle mit Filterung über WHERE workspace_id = ? hängt davon ab, dass diese Bedingung in jeder gegenwärtigen und jeder künftigen Abfrage korrekt steht — bei einem einzelnen Entwickler ohne Review durch Dritte ein zu hohes Risiko für ein einziges vergessenes WHERE.

Gleichzeitig muss der Betrieb zentral bleiben: ein Deployment für anfangs 10, später bis zu 40 Teams (1–5 Projekte je Team) statt eines eigenen Deployments pro Abteilung, das niemand von Hand pflegen kann. Eigene Backups je Team sind Pflicht.

Konzept: eine dünne Kontroll-Datenbank (Workspaces, Key-Hash → Workspace-Routing) plus eine eigene SQLite-Datei je Workspace mit dem heutigen, unveränderten Schema. Trennung ist damit strukturell (eigene Datei), nicht durch Disziplin in jeder Abfrage erzwungen. Backups werden dadurch nebenbei trivial — eine Datei je Team lässt sich einzeln sichern.

Bei 10–40 Workspaces ist das unproblematisch — deutlich unterhalb der in 1.2 genannten Schwelle, ab der Verbindungsverwaltung mit Verdrängung nötig würde (die galt für Projekte, nicht für Workspaces, und für eine viel höhere Zahl).

Arbeitspakete:

✅ Kontroll-Schema: workspaces + key_index (hash → workspace_id) — internal/store/migrations_control/001_init.sql
✅ ControlStore: kleines Store-Objekt für die Kontroll-DB — internal/store/control.go
✅ Key-Routing zweistufig: ControlStore.ResolveKeyWorkspace (hash → workspace_id) davor, danach die heutige ResolveKeyHash-Logik unverändert auf der passenden Workspace-Datei — sowohl beim Web-Login (handlers_auth.go) als auch bei MCP-Aufrufen (APIAuth in middleware.go). CreateAPIKey/RevokeAPIKey pflegen key_index im selben Zug.
✅ Verbindungscache je Workspace: internal/workspace.Manager öffnet Workspace-Dateien bei Bedarf und hält sie offen (map[workspaceID]*Workspace, ein sync.Mutex). Bei 10–40 Workspaces keine Verdrängung nötig.
✅ Workspace-Auflösung pro Request ersetzt das feste WorkspaceID in web.Config: Das Session-Subject trägt die Workspace-ID direkt (key:<workspace-id>:<key-id> bzw. platform:<workspace-id>, siehe sessionFromSubject in middleware.go) — signiert, also fälschungssicher, und ohne Umweg über die Kontroll-DB bei jedem Request. Für den Plattform-Admin (ein globales ADMIN_TOKEN, siehe Entscheidung oben) kommt die Workspace-Wahl über /admin/workspaces dazu (handlers_workspaces.go) — eine frische Admin-Sitzung ohne gewählten Workspace kommt an keine Projektseite, requireWorkspace in middleware.go erzwingt das. MCP-Werkzeuge lesen ihren Workspace aus dem Context (web.WorkspaceFromContext, siehe mcpserver/tools.go) statt aus einer festen Handler-Instanz — ein mcpserver.Handler bedient dadurch beliebig viele Workspaces gleichzeitig.
✅ Migrationen laufen für die Kontroll-DB und beim Öffnen jeder Workspace-Datei (store.Open/store.OpenControl, main.go legt DATA_DIR/control.db und DATA_DIR/workspaces/<id>.db an)
Datenmigration für eine bereits befüllte Bestandsinstallation (einmaliges Skript) — bislang nicht nötig, es läuft noch keine produktive Instanz
✅ Workspace-Verwaltung, vollständig: /admin/workspaces zeigt alle Workspaces (neueste zuerst, mit Anlegedatum und einer "Aktuell"-Markierung), legt neue an (springt danach direkt zur Projektverwaltung, kein Umweg über die Auswahl) und verlinkt je Zeile auf /admin/workspaces/{id}/edit zum Umbenennen. Dort auch die Gefahrenzone: Löschen entfernt erst die Kontroll-Zeile (samt key_index über ON DELETE CASCADE), dann die Workspace-Datei von der Platte (workspace.Manager.Delete) — mit Bestätigung durch Eintippen des Namens, wie beim Löschen eines Projekts. Betrifft das den Workspace der eigenen Sitzung, wird die Sitzung auf "kein Workspace gewählt" zurückgesetzt statt den Admin auszusperren. Dazu ein Workspace-Umschalter in der Kopfleiste (nicht nur in der Seitenleiste): zeigt den Namen des aktuellen Workspace auf jeder Seite, Klick führt zur Auswahl/Verwaltung — Vorbild sind die Workspace-Umschalter von Slack/Linear/Notion (templates/partials.html, .arbeitsbereich* in static/style.css).
✅ scripts/backup.sh: sichert Kontroll-DB und jede Workspace-Datei einzeln über sqlite3 .backup in einen zeitgestempelten Ordner, optionale Aufräumfrist über RETENTION_DAYS. README verlinkt es samt Cron-Beispiel.
✅ Tests: internal/store/control_test.go (ControlStore/Routing), internal/workspace/workspace_test.go (Manager cached, trennt Dateien, schließt sauber), internal/web/web_test.go (TestWorkspaceIsolation — zwei gleichzeitig offene Workspace-Dateien im selben Prozess kommen sich nicht in die Quere)
✅ README, .env.example, Dockerfile: DB_PATH → DATA_DIR

Stand: Alle Arbeitspakete umgesetzt bis auf eines: eine Datenmigration für eine bereits befüllte Bestandsinstallation, falls die je nötig wird (7, bislang läuft keine produktive Instanz). Mehrere Workspaces gleichzeitig in einem Prozess, strukturell getrennt, mit Oberfläche zum Anlegen und Wechseln und eigenem Backup-Skript — fertig und end-to-end geprüft (Tests plus manueller Durchlauf gegen den laufenden Server bzw. das Skript).

Nachgezogen (beim Abgleich der Doku mit dem Code am 2026-09-24 gefunden und am selben Tag behoben):

✅ Wiederkehrende Aufgaben über alle Workspaces. Vorher bekamen pruneAuditRegularly und exportRegularly nur den ältesten Workspace. Das Protokoll aller anderen wurde nie aufgeräumt, die 90-Tage-Frist (4.1) griff dort nicht. Jetzt gehen beide in jedem Durchgang über fuerJedenWorkspace in main.go: Die Liste kommt jedes Mal frisch aus der Kontroll-Datenbank, also sind auch nach dem Start angelegte Workspaces dabei. Ein Fehler in einem Workspace hält die übrigen nicht auf, wird aber gesammelt gemeldet (errors.Join). Tests: main_test.go.
✅ Export je Workspace. Vorher war der Exporter beim Start fest an den Store des ältesten Workspace gebunden (Jetzt exportieren in einem anderen Workspace schrieb nichts), und die Zielordner hießen nur EXPORT_DIR/<projekt>, sodass sich Workspaces mit gleichem Projekt-Bezeichner gegenseitig überschrieben und Dateien wegräumten. Jetzt kennt export.Exporter keine Datenbank mehr, der Aufrufer gibt den Store je Lauf mit (ExportWorkspace). Die Ordner heißen EXPORT_DIR/<workspace-id>/<projekt>/, dazu _workspace.md mit dem Namen. Die ID statt des Namens, damit ein Umbenennen keinen zweiten Ordner erzeugt. ./munin -export exportiert alle Workspaces und endet mit Fehlercode, wenn einer scheitert. Tests: TestExportTrenntWorkspaces, TestExportKnopfImZweitenWorkspace, main_test.go.

Alte Exportordner direkt unter EXPORT_DIR/ fasst der neue Export nicht mehr an. Sie können nach dem ersten erfolgreichen Lauf von Hand gelöscht werden.

4.5 Kennzahlen

Ein /metrics-Endpunkt mit Anfragen, Dauern, Eintragszahlen. Sinnvoll, sobald es ein Überwachungssystem gibt, in das es hineinfließt — vorher nicht.

4.6 Nutzungsübersicht je Projekt — ✅ umgesetzt

Anders als 4.5 nicht für ein Überwachungssystem, sondern für Menschen in der Oberfläche. Die Hilfe (Mit Agenten arbeiten) rät, zu prüfen, ob Aktualisierungen gegenüber Neuanlagen zunehmen. Das lässt sich heute nur mühsam aus dem Protokoll ablesen.

Inhalt einer kleinen Übersichtsseite je Projekt:

Schreibvorgänge der letzten 30 Tage, aufgeteilt in Neuanlagen und Aktualisierungen, getrennt nach Mensch und Agent
Anteil kuratierter Einträge
Einträge ohne Schlagwort, Verweise auf nicht vorhandene Einträge
zuletzt aktive Zugänge

Für den Plattform-Admin dieselben Zahlen als Spalten in /admin/projects. So fällt auf, welches Team Munin gar nicht benutzt.

Voraussetzung — ✅ erledigt (2026-09-24): Das Protokoll vermerkt bei entry_write im Feld detail, ob der Eintrag angelegt oder aktualisiert wurde (store.EntryWriteDetail, Konstanten DetailEntryCreated und DetailEntryUpdated in internal/store/audit.go), sowohl bei remember als auch in der Weboberfläche. Maßgeblich ist die Fassung nach dem Schreiben (1 = angelegt), das stimmt auch bei gleichzeitigem Schreiben. Die Sammelbearbeitung schreibt weiterhin ihren eigenen Text und zählt als Aktualisierung. Schreibvorgänge vor diesem Datum lassen sich nicht unterscheiden.

Aufwand: gering bis mittel, die Daten liegen im Protokoll und in entries.

✅ Umgesetzt 2026-09-24:

Seite: /p/{project}/usage (handlers_nutzung.go), für jede Rolle. Die Zahlen und Zugangsnamen stehen ohnehin schon im Protokoll, das jede Rolle sieht.
Zahlen: store.UsageSummaries (internal/store/nutzung.go) liefert Schreibvorgänge der letzten 30 Tage (UsageWindow) aus dem Protokoll und den Bestand aus entries, für ein Projekt oder alle, in zwei Abfragen. Es gibt keine eigene Zähltabelle, die auseinanderlaufen könnte.
Mensch oder Agent: Unterschieden wird nach Weg: Web = Mensch, MCP = Agent. Ein Mensch, der selbst über MCP schreibt, zählt als Agent.
Neu oder aktualisiert: Maßgeblich ist detail. angelegt ist neu; alles andere außer leer ist eine Aktualisierung („aktualisiert“, „wiederhergestellt: …“, „Sammelbearbeitung: …“). Leer heißt „ohne Angabe“: Das sind Zeilen aus der Zeit vor der Unterscheidung, die nach 30 Tagen von selbst herausfallen.
Der entscheidende Wert: der Anteil der Aktualisierungen, mit einem Hinweis zur Deutung. Eine feste Schwelle „gut/schlecht“ gibt es bewusst nicht, denn ein junges Projekt legt naturgemäß vor allem an.
Weitere Abschnitte: Verweise ins Leere (meistgenannte zuerst, mit Schreibrecht „anlegen“ über /new?slug=…), Einträge ohne Schlagwort, die fünf zuletzt aktiven Zugänge.
Admin: /admin/projects hat die Spalten Schreibvorgänge (30 Tage, mit „keine“ als deutlichem Signal) und Zuletzt geändert. Die Eintragszahl kommt jetzt aus derselben Abfrage statt aus einem CountEntries je Projekt.

4.7 Ungenutzte Zugänge sichtbar machen — Stufe 1 ✅ umgesetzt

last_used_at wird schon erfasst. Bei 10–40 Teams sammeln sich trotzdem Keys an, die niemand mehr benutzt, etwa von Personen, die gewechselt haben, oder von abgeschalteten Pipelines. Jeder davon ist ein offener Zugang.

Lösung, in zwei Stufen:

Unter Zugänge Keys markieren, die seit mehr als 90 Tagen (oder nie) benutzt wurden, mit einem Knopf zum Zurückziehen. Gering.
Optional ein Ablaufdatum beim Anlegen. Abgelaufene Keys gelten wie zurückgezogene. Braucht eine Migration (expires_at) und eine Prüfung in ResolveKeyHash. Mittel.

✅ Stufe 1 umgesetzt 2026-09-25:

Regel: APIKey.Unused in internal/store/models.go. Ein aktiver Key gilt als ungenutzt, wenn er seit mehr als 90 Tagen (UnusedAfter) nicht benutzt wurde. Wurde er noch nie benutzt, zählt das Anlegedatum. Sonst stünde jeder frische Key sofort als ungenutzt da. Zurückgezogene Keys sind nie ungenutzt.
Oberfläche: Unter Zugänge trägt so ein Key die Marke ungenutzt, über der Tabelle steht ein Hinweis mit der Anzahl. Den Knopf zum Zurückziehen gab es schon. Keine Migration, last_used_at reicht.
Unschärfe: TouchAPIKey schreibt höchstens einmal pro Stunde. Für eine Grenze von 90 Tagen spielt das keine Rolle.
Tests: TestAPIKeyUnused (Grenzfälle), TestKeyListFreshKeyNotUnused.
Offen: Stufe 2 (Ablaufdatum).

4.8 Admin je Workspace — ✅ umgesetzt (2026-09-30)

Bis dahin legte nur der Plattform-Admin (ADMIN_TOKEN) Projekte an. Bei 10–40 Teams wird er damit zum Nadelöhr, und ein gemeinsames Token für alle Workspaces widerspricht dem Gedanken, dass Abteilungen sich nie sehen.

Lösung: Eine Rolle „Workspace-Admin“, die im eigenen Workspace Projekte anlegen, umbenennen und löschen darf, aber weder andere Workspaces sieht noch das Schreibbudget ändert (siehe 3.8, warum das beim Plattform-Admin bleibt).

Entscheidung (2026-09-30): ohne Keycloak umsetzen. Ursprünglich stand hier, 4.8 nur zusammen mit 4.3 zu entscheiden. Keycloak wird aktuell aber nicht gebraucht, das Nadelöhr beim Plattform-Admin dagegen schon. Kommt 4.3 doch, fallen nur die Token-Tabelle und der Anmeldezweig weg. Die Rechteprüfungen (Session.CanManageProjects, CanEditWriteBudget, CanImport, die Routen) bleiben gleich, nur die Herkunft von IsWorkspaceAdmin ändert sich.

Umsetzung:

Eigene Token-Art wa_… in der Kontroll-Datenbank (workspace_admins, migrations_control/002), Hash statt Klartext, zurückziehbar, mit letzter Nutzung. Mehrere je Workspace, jeder mit Namen der Person, damit das Protokoll sagt, wer etwas getan hat.
Nur Weboberfläche: APIAuth akzeptiert nur wk_… (LooksLikeKey). Ein wa_-Token scheitert dort schon an der Form und liegt außerdem in einer anderen Tabelle.
Eigenes Feld Session.IsWorkspaceAdmin statt IsPlatformAdmin mitzunutzen. Jede Prüfung auf IsPlatformAdmin weist ihn damit von selbst ab. Freigegeben ist nur, was die Can…-Methoden ausdrücklich nennen.
Darf: Projekte des eigenen Workspace anlegen, bearbeiten, löschen. Zugänge aller Projekte dort verwalten. Alle Projekte lesen, dazu Protokoll, Nutzung und /admin/audit.
Darf nicht: Einträge schreiben, importieren, Papierkorb. Außerdem Schreibbudget (der Server ignoriert das Feld, es wird also nicht nur im Template ausgeblendet), Export, Workspaces, andere Workspace-Admins anlegen.
Anlegen und Zurückziehen nur durch den Plattform-Admin, auf der Bearbeitungsseite des Workspace. Beides und jede Anmeldung stehen im Protokoll des Workspace.
Ungenutzte Workspace-Admins markiert wie bei den Keys (4.7, dieselbe Regel über store.ungenutzt). Die Workspace-Übersicht zeigt je Workspace die Zahl der aktiven und der ungenutzten Workspace-Admins.

Bewusst hingenommen: Wer Zugänge verwalten darf, kann sich einen admin-Key für jedes Projekt seines Workspace anlegen und damit auch schreiben. Das Verbot, Einträge zu schreiben, ist also keine harte Grenze. Es sorgt dafür, dass Änderungen über Keys laufen und im Protokoll eindeutig zuzuordnen sind. Die Rolle gehört deshalb nur an Personen, denen die Abteilung ohnehin alle ihre Projekte anvertraut (so steht es auch in der Hilfe).

Tests: internal/web/workspace_admin_test.go (darf / darf nicht, Workspace-Trennung, MCP abgewiesen, Zurückziehen beendet die Sitzung), TestWorkspaceAdmins, TestWorkspaceAdminsVanishWithWorkspace, TestWorkspaceAdminUnused, TestWorkspaceListCountsActiveAdmins, TestWorkspaceAdminTokenIsNoKey.

4.9 Zugriff über ein Projekt hinaus — aufgeschoben

Zwei verwandte Wünsche, besprochen am 2026-09-25 und bewusst aufgeschoben:

Öffentliches Projekt: Ein Projekt, das jeder gültige Key lesen darf, auch aus anderen Workspaces. Etwa für firmenweite Richtlinien.
Workspace-Zugang: Ein Key für alle Projekte eines Workspace, mit einem MCP-Server statt einem je Projekt. Für Teams, die projektübergreifend arbeiten und Wissen aus mehreren Projekten brauchen.

Stand heute: Ein Key gehört zu genau einem Projekt, und jedes Projekt hat einen eigenen MCP-Server, dessen Werkzeuge fest an dieses Projekt gebunden sind. Wer mehrere Projekte braucht, trägt mehrere Server ein, je einen Key pro Projekt. Das Routing Key → Workspace in der Kontroll-Datenbank (4.4) kennt dagegen schon keine Projektbindung.

Geht schon heute, ohne Code: Für ein „öffentliches“ Projekt bekommt jedes Team einen read-Key und trägt das Projekt als zweiten Server ein. Das kostet Verwaltung, aber keine Entwicklung, und das Protokoll zeigt je Team, wer liest.

Öffentliches Projekt

	Idee	Aufwand
A (empfohlen)	Eigener Endpunkt `/mcp/public/<projekt>`, jeder gültige Key darf lesen (`recall`, `get`, `list`, `related`), schreiben nur mit Keys des Projekts. Schalter nur für den Plattform-Admin.	2½–3½ Tage
B	`recall` sucht automatisch zusätzlich im öffentlichen Projekt	4–6 Tage, ändert den MCP-Vertrag
Lesen in der Oberfläche	Menschen aus anderen Projekten sehen es im Browser	+2–3 Tage

Von Schreibrecht für alle wird abgeraten: Das Schreibbudget (3.8) gälte für die ganze Firma zusammen, und niemand fühlte sich für die Qualität zuständig.

Workspace-Zugang

Nötige Änderungen: Workspace-Keys ohne Projektbindung (api_keys.project_id ist heute NOT NULL, bei SQLite heißt das Tabelle neu aufbauen), Session.CanAccessProject erweitern, Verwaltung unter /admin/workspaces, und auf der MCP-Seite eine von zwei Stufen:

	Idee	Aufwand gesamt
Stufe 1	Projekt wählbar über den Pfad (`/mcp/<projekt>`), ein Key für alle. Löst den Zugriff, der Agent muss aber weiter wissen, wo er sucht.	4½–6 Tage
Stufe 2	Ein Server je Workspace, `recall` über alle Projekte, jeder Treffer nennt sein Projekt, `get`/`related`/`remember` bekommen einen Parameter `project`.	7½–10 Tage

Risiken:

Sicherheit: Ein verlorener Workspace-Key öffnet alle Projekte statt einem. Die Grenze zwischen Workspaces bleibt strukturell dicht (eigene Datei je Workspace). Innerhalb eines Workspace wird die Projektgrenze aber zu einer Bedingung in der Abfrage statt einer Closure. Das größte Risiko ist, dass Projekt-Keys versehentlich über denselben Codepfad laufen und mehr sehen als heute. Deshalb Projekt-Keys unverändert auf dem heutigen Weg lassen und den Workspace-Server getrennt aufbauen.
Last: Ein workspace-weites recall lädt beim ersten Aufruf die Suchindizes aller Projekte in den Speicher (~65 MB und ~170 ms je 10.000 Einträge, siehe 1.1). Heute nur die, die jemand benutzt. SQLite wird nicht stärker belastet, alle Projekte eines Workspace liegen schon in einer Datei.
Schreibbudget: Es zählt je Projekt. Ein durchdrehender Agent mit Workspace-Key könnte in jedem Projekt bis zur Grenze schreiben. Dagegen hilft nur ein zusätzliches Budget je Key oder Workspace, oder kein Schreibrecht für Workspace-Keys.
Qualität: Agenten schreiben ins falsche Projekt (deshalb keine Standardangabe für project bei remember), vermischen Wissen verschiedener Projekte, legen Dubletten über Projektgrenzen an. Außerdem sind BM25-Werte getrennter Indizes nicht direkt vergleichbar, das Mischen der Treffer braucht eigene Logik.
Wartung: zwei Anschlussarten statt einer. Mit Keycloak (4.3) wird aus dem Workspace-Key ein Workspace-Recht einer Person, der Rechte-Teil wird dann umgebaut.

Warum aufgeschoben: Keycloak ist absehbar, aber nicht sofort. Mit wenigen Projekten je Team (etwa zwei) ist ein Server je Projekt stabil und die Schwäche nur Komfort. Die Risiken oben wiegen das noch nicht auf.

Auslöser:

Teams arbeiten regelmäßig mit vier bis fünf oder mehr Projekten zugleich (Werkzeuge vervielfachen sich im Kontext des Agenten)
Die Verteilung von read-Keys für gemeinsam genutzte Projekte wird zur spürbaren Last
Die Entscheidung zu 4.3 und 4.8 steht an. Dann zusammen entscheiden, nicht vorher Workspace-Keys bauen und später umbauen.

Wenn es so weit ist, vorsichtig beginnen: Workspace-Keys nur read, projektübergreifend recall/get/list/related, schreiben weiter über die Projekt-Server, vorher Speicher und Kaltstart mit echten Projektgrößen messen. Innerhalb eines Workspace erledigt ein solcher read-Key nebenbei auch das öffentliche Projekt. Übrig bliebe nur „öffentlich über Workspaces hinweg“ (Variante A oben).

Idee: Mehrere Keys in einem MCP-Block (2026-10-06)

Eine Alternative zu Workspace-Keys, nur als Idee festgehalten, nicht entschieden. Der Client trägt einen Server ein und übergibt alle seine Keys:

"munin": {
  "url": "https://munin.firma.de/mcp",
  "headers": { "X-Munin-Keys": "wk_aaa,wk_bbb,wk_ccc" }
}

Der Server löst jeden Key einzeln auf dem heutigen Weg auf (Key → Workspace → Projekt + Rolle). Ist einer ungültig, scheitert die ganze Anfrage (fail-closed). Die Werkzeuge bekommen einen Parameter project, recall sucht ohne Angabe in allen freigeschalteten Projekten. Ein einzelner Key in Authorization: Bearer verhält sich wie heute.

Vorteile gegenüber Workspace-Keys:

Kein Umbau der Datenbank: api_keys.project_id bleibt NOT NULL, kein neuer Key-Typ, keine neue Verwaltung.
Rechte bleiben je Key: ein read-Key bleibt read. Sperren, Protokoll (4.1), Nutzungsübersicht (4.6) und ungenutzte Zugänge (4.7) funktionieren unverändert.
Kein größerer Schaden bei einem verlorenen Key: der Client hält dieselben Keys wie heute, nur in einem statt in N Blöcken.
Schreibbudget (3.8) bleibt je Projekt.
Löst das öffentliche Projekt mit: ein read-Key aus einem fremden Workspace ist in der Liste kein Sonderfall, jeder Key wird für sich geroutet.
6 Werkzeuge im Kontext des Agenten statt 6 × N.

Risiken für die Richtigkeit der Antworten:

Risiko	Was passiert	Gegenmittel
Wissen vermischt	„Wir deployen mit Helm“ aus A wird als allgemeingültig wiedergegeben, obwohl B Ansible nutzt	Jeder Treffer nennt sein Projekt deutlich, Instructions: Aussagen gelten nur für ihr Projekt, bei Widerspruch nachfragen
Gleicher Slug in mehreren Projekten	`get deployment` liest das falsche Projekt; schlimmer: `remember` überschreibt einen bestehenden Eintrag in B mit Inhalt aus A	`project` ist Pflicht für `get`/`remember`/`forget`/`related`, sobald mehr als ein Key übergeben wird. Fehlt es, Fehlermeldung statt Raten
Rangfolge unterschlägt Projekte	BM25-Werte getrennter Indizes sind nicht vergleichbar, ein großes Projekt füllt die Top 10, der Agent schließt „nichts bekannt“	Treffer je Projekt gruppiert zurückgeben (beste N je Projekt) statt einer gemischten Liste
Dubletten	Wissen aus A wird in B neu angelegt und veraltet dort still	Nur über Instructions zu mindern

Nur der gleiche Slug verändert gespeicherte Daten. Die Pflichtangabe von project schließt das technisch aus. Die anderen drei betreffen die Qualität der Antworten und lassen sich nur verringern.

Aufwand (Schätzung, nicht erprobt):

	Umfang	Aufwand
Stufe 1	Nur lesend: `recall`/`get`/`list`/`related` über mehrere Keys, schreiben weiter über die Projekt-Server	3–4 Tage
Stufe 2	Zusätzlich `remember`/`forget` mit Pflichtangabe `project`	+1–2 Tage

Wenn es so weit ist: mit Stufe 1 beginnen. Dann ist das Überschreiben ausgeschlossen, und an echten Antworten lässt sich sehen, wie stark sich Wissen vermischt, bevor Schreiben dazukommt. Speicher und Kaltstart betrifft nur die Indizes der übergebenen Keys, nicht den ganzen Workspace. Die Hauptarbeit bei den Tests: nachweisen, dass kein Key mehr sieht als heute.

Teil 5 — Oberfläche

	Nutzen	Aufwand
✅ Vorschau beim Bearbeiten	Markdown sofort sehen	mittel (braucht JavaScript)
✅ Autovervollständigung für `[[…]]`	Verweise ohne Abtippen	mittel
✅ Graph-Ansicht der Verweise	Zusammenhänge sehen	hoch
✅ Vergleich zweier Fassungen	setzt 3.6 voraus	mittel
✅ Einträge in großer Zahl bearbeiten	Schlagworte nachziehen	gering
✅ Eingebaute Hilfe unter `/hilfe`	Onboarding ohne Umweg über das Repository	mittel
✅ Fassung wiederherstellen (5.1)	Fehler eines Agenten mit einem Klick zurücknehmen	gering
✅ Echte Server-Adresse auf der Zugangsseite (5.2)	Konfiguration direkt kopierbar	gering
✅ Mehr Markdown in Einträgen (5.3)	Tabellen, Checklisten, Durchstreichen	gering
✅ Hilfe an Ort und Stelle verlinken (5.4)	Hilfe dort, wo man hängt	gering
✅ Ausgewählte Einträge löschen (5.5)	Aufräumen ohne jeden Eintrag einzeln zu öffnen	gering

Nichts davon ist dringend: Die Oberfläche ist bewusst der zweite Zugang, MCP ist der erste.

5.5 Ausgewählte Einträge löschen — ✅ umgesetzt (2026-10-14)

In der Sammelleiste der Eintragsliste steht neben Anwenden der Knopf In den Papierkorb (POST /p/{projekt}/entries/bulk-delete, Schreibrecht).

Selbes Formular wie die Schlagwort-Sammelbearbeitung, anderer Knopf (formaction). Er steht hinter Anwenden, weil Enter in einem Textfeld den ersten Knopf auslöst. Rückfrage über data-confirm (static/confirm.js).
store.MoveEntriesToTrash: eine Transaktion, Auswahl über die interne ID; fremde und schon gelöschte IDs werden übersprungen wie bei BulkUpdateTags.
Je Eintrag eine Protokollzeile entry_delete, damit Nutzungsübersicht und Protokoll jede Löschung einzeln sehen.
Die Weiterleitung behält Schlagwortfilter und Suche (gilt jetzt auch für die Schlagwort-Sammelbearbeitung).

5.1 Fassung wiederherstellen — ✅ umgesetzt

Der Verlauf (3.6) zeigt alte Fassungen, aber zurückholen heißt heute: Text aus dem Vergleich kopieren und von Hand einfügen. Lösung: Knopf Diese Fassung wiederherstellen in der Versionsansicht (nur mit Schreibrecht). Technisch ist das ein gewöhnliches PutEntry mit Titel, Inhalt und Schlagworten der alten Fassung und ExpectedVersion der aktuellen. Der aktuelle Stand wandert dabei selbst in den Verlauf, es geht nichts verloren. Das Protokoll sollte vermerken, dass es eine Wiederherstellung war und von welcher Fassung.

✅ Umgesetzt 2026-09-24: POST /p/{project}/e/{slug}/versions/{version}/restore (handleEntryRestore, internal/web/handlers_entries.go), Knopf auf der Vergleichsseite und je Zeile im Verlauf, nur mit Schreibrecht. Das Formular schickt die beim Anzeigen aktuelle Fassung als current_version mit; fehlt sie, wird abgelehnt (400) statt ohne Konfliktprüfung zu schreiben, bei einem Konflikt kommt die Verlaufsseite mit Hinweis (409). Die Markierung kuratiert bleibt, wie sie ist — sie beschreibt den Eintrag, nicht einen Textstand. Im Protokoll steht wiederhergestellt: Fassung n (store.EntryRestoreDetail); für die Zählung in 4.6 zählt das als Aktualisierung (detail LIKE 'wiederhergestellt%').

5.2 Echte Server-Adresse auf der Zugangsseite — ✅ umgesetzt

keys.html zeigt in den Konfigurationsblöcken noch https://DEIN-SERVER/mcp. Die Hilfe setzt die Adresse schon ein (serverURL in internal/web/handlers_hilfe.go). Dieselbe Funktion für keyListData verwenden. Gerade hier zählt es, denn der Key ist nur dieses eine Mal zu sehen.

✅ Umgesetzt 2026-09-24: keyListData.ServerURL, gesetzt in renderKeyList; keys.html nutzt es in allen drei Konfigurationsblöcken.

5.3 Mehr Markdown in Einträgen — ✅ umgesetzt

entry.RenderHTML nutzt goldmark ohne Erweiterungen. Tabellen erscheinen in Einträgen deshalb als Text, in der Hilfe (internal/hilfe) dagegen als Tabelle. Lösung: extension.GFM einschalten (Tabellen, Durchstreichen, Checklisten, automatische Links). Roh-HTML bleibt gesperrt, die Sicherheitsannahme in RenderHTML ändert sich nicht. Danach den Hinweis auf der Hilfeseite Weboberfläche entfernen und Hilfe und Einträge über denselben Renderer laufen lassen.

✅ Umgesetzt 2026-09-24: Neues Paket internal/markdown — ein goldmark-Renderer mit extension.GFM für beide. entry.RenderHTML und hilfe.Render rufen nur noch dort hinein. Einziger Unterschied: RenderMitAnkern (Hilfe) vergibt Überschrift-ids, Render (Einträge) nicht — Eintragstext stammt von Menschen und Agenten, und eine Überschrift „## suche" soll nicht mit einer id der Seite selbst zusammenstoßen können. markdown_test.go prüft, dass auch mit GFM weder Roh-HTML noch javascript:-Links durchkommen. Die Hilfe beschreibt jetzt Tabellen, Checklisten, Durchstreichen und automatische Links.

5.4 Hilfe an Ort und Stelle verlinken — ✅ umgesetzt

Kleine „?“-Links von einer Seite zur passenden Hilfe, zum Beispiel Zugänge → /hilfe/zugaenge, Editor → Markdown-Abschnitt, leere Eintragsliste → Agent anbinden. Dazu Überschrift-Anker in den Hilfeseiten (parser.WithAutoHeadingID), damit Links auf einen Abschnitt zeigen können.

✅ Umgesetzt 2026-09-24: Partial hilfelink in partials.html, ein kleines „?" neben Überschriften und dem Inhaltsfeld des Editors: Einträge, Editor (Markdown-Abschnitt), Verlauf, Vergleich, Zugänge, Protokoll (je nach Ansicht Projekt- oder Admin-Hilfe), Workspaces, Projekte. Die leere Eintragsliste verlinkt auf Agent anbinden und Mit Agenten arbeiten. Die Hilfe öffnet in einem neuen Tab, damit beim Nachschlagen im Editor kein ungespeicherter Text verloren geht.

Die Anker erzeugt nicht goldmarks eingebauter Generator — der lässt Umlaute einfach fallen („zugnge-verwalten") —, sondern ankerIDs in internal/markdown über store.Slugify („zugaenge-verwalten"), dieselbe Regel wie für Eintragsbezeichner. TestHilfelinksZeigenAufVorhandeneAbschnitte liest alle Templates, sucht jedes Hilfe-Ziel und prüft, dass Seite und Abschnitt existieren. Wer eine Überschrift in der Hilfe umbenennt, erfährt so im Test, welcher Link dadurch ins Leere zeigen würde.

✅ Sammelbearbeitung umgesetzt: entries.html zeigt bei Schreibrecht ein Auswahlkästchen je Eintrag plus eine Sammelleiste (Schlagworte hinzufügen/ entfernen, kommagetrennt). Store.BulkUpdateTags (internal/store/entries.go) prüft je ID, dass sie wirklich zum aufrufenden Projekt gehört — eine untergeschobene ID aus einem fremden Projekt wird stillschweigend übersprungen, nicht verändert. Nur tatsächlich geänderte Einträge zählen als Treffer und zählen ihre version hoch; der Suchindex wird für sie nachgezogen. Kein JavaScript nötig — ein einziges Formular um die ganze Liste.

✅ Fassungsvergleich umgesetzt: Baut auf 3.6 auf. /p/{project}/e/{slug}/versions zeigt den Verlauf, /versions/{version} vergleicht eine abgelöste Fassung mit ihrer Nachfolgerin — entweder der nächsten abgelösten oder, wenn es keine mehr gibt, der aktuell gültigen. Der Zeilenvergleich selbst (internal/entry/diff.go, DiffLines) ist eine klassische LCS-Implementierung ohne externe Abhängigkeit, mit einer Notbremse für außergewöhnlich lange Einträge (grobDiff oberhalb von vier Millionen Vergleichszellen). Auch das kein JavaScript — reines serverseitiges Rendern.

✅ Vorschau beim Bearbeiten umgesetzt: Das erste nennenswerte JavaScript im Projekt (static/preview.js, ~90 Zeilen) neben confirm.js. Reiter "Schreiben"/"Vorschau" über dem Inhaltsfeld in edit.html; ein Klick auf "Vorschau" schickt den aktuellen Textarea-Inhalt per fetch an POST /p/{project}/preview (handleEntryPreview, internal/web/handlers_entries.go) und zeigt das Ergebnis an. Bewusst kein Markdown-Parsing im Browser: Der Endpunkt ruft denselben entry.RenderHTML auf wie die Detailansicht, Vorschau und späteres Ergebnis können also nicht auseinanderlaufen — und es ist keine externe JS-Bibliothek nötig, die an der Content-Security-Policy (script-src 'self') vorbeigemusst hätte. Ohne JavaScript bleibt einfach der Reiter "Schreiben" aktiv, das Formular funktioniert unverändert. Kein Live-Rendern beim Tippen, nur auf Klick — hält die Zahl der Aufrufe klein.

✅ Autovervollständigung umgesetzt: static/autocomplete.js erkennt beim Tippen ein noch nicht geschlossenes [[, fragt GET /p/{project}/entries/suggest?q=… (handleEntrySuggest, internal/web/handlers_entries.go) und zeigt die Treffer als Liste unter dem Feld — bewusst nicht an der Schreibmarke ausgerichtet, das bräuchte einen Spiegel-Trick zur Pixel-Positionierung im Textfeld, den die Liste unter dem Feld erspart. Tastatur (Pfeiltasten, Enter/Tab, Escape) und Maus bedienbar. Die Suche selbst dupliziert keine Logik: Mit Suchbegriff läuft dieselbe BM25-Volltextsuche wie bei recall (MCP) und der Projektsuche (search.Registry), ohne Suchbegriff kommen die zuletzt geänderten Einträge. Ausgewählt wird der Bezeichner (slug), nicht der Titel — das ist, was [[…]] erwartet.

✅ Graph-Ansicht umgesetzt: /p/{project}/graph (Seite) und /p/{project}/graph/data (JSON, handleEntryGraphData). Datenseitig neu ist nur Store.LinkGraph (internal/store/entries.go) — eine Abfrage über den bereits vorhandenen, indizierten entry_links. Verweise auf einen Bezeichner ohne Eintrag erzeugen einen eigenen, gestrichelten Knoten (Exists: false) statt stillschweigend zu verschwinden — sichtbar macht, wohin schon verwiesen wird, was aber noch fehlt.

Begrenzung wie in der Aufwands-/Risikoabschätzung besprochen: graphNodeLimit = 150 — bei mehr Einträgen bleiben die am stärksten verknüpften übrig (nach Grad sortiert), die Antwort trägt truncated: true und die Gesamtzahl, die Seite zeigt einen Hinweis. Das hält sowohl die Kräftesimulation (static/graph.js, O(Knoten²) je Durchlauf) als auch die SVG-Darstellung in einem Bereich, der im Browser flüssig bleibt.

Kein externes Diagramm-Werkzeug: Die Kräftesimulation (Abstoßung zwischen allen Knotenpaaren, Anziehung entlang der Kanten, schwache Zentrierung) ist selbst geschrieben, läuft einmal beim Laden durch und rendert dann reines SVG. Texte werden ausschließlich über textContent gesetzt, nie innerHTML — Eintragstitel kommen von Menschen und Agenten und sind damit nicht vertrauenswürdig. Zoom (Mausrad) und Pan (Ziehen) über eine simple Transform-Gruppe, keine Abhängigkeit auf eine Bibliothek.

Empfohlene Reihenfolge

Wenn es demnächst weitergehen soll, in dieser Folge — jeweils kleiner Aufwand, sichtbarer Gewinn:

~~1. Zugriffsprotokoll (4.1)~~ · ~~2. Umlaute falten (2.1)~~ · ~~3. Automatisierte Tests (4.2)~~ — erledigt.

~~4. Obergrenze je Projekt (3.8)~~ — erledigt.

Als Nächstes:

Stand der Priorisierung: 2026-09-24.

Vor dem zweiten Workspace

Offene Reste aus 4.4 (WP12 und WP13): Protokoll aufräumen und Export für alle Workspaces. — erledigt 2026-09-24, zusammen mit der Unterscheidung angelegt/aktualisiert im Protokoll (Voraussetzung für 4.6).

Klein, sofort spürbar für die Teams

Fassung wiederherstellen (5.1) und Server-Adresse auf der Zugangsseite (5.2). Zusammen ein kleines Paket. — erledigt 2026-09-24.
Mehr Markdown (5.3) und Hilfe an Ort und Stelle (5.4). — erledigt 2026-09-24.

Mittel, wichtig bei vielen Teams

Papierkorb (3.9): schließt den einzigen Schaden, der sich heute nicht rückgängig machen lässt. — erledigt 2026-09-24.
Nutzungsübersicht (4.6): zeigt, ob die Teams Munin wirklich benutzen, und liefert die Zahlen für Punkt 7. — erledigt 2026-09-24.
Ungenutzte Zugänge (4.7), zunächst nur Stufe 1. — erledigt 2026-09-25. Stufe 2 (Ablaufdatum) erst, wenn Stufe 1 nicht reicht.

Bewusst entscheiden, nicht nebenbei

instructions schärfen (3.1) — braucht ein paar Wochen echter Nutzung. Das Zugriffsprotokoll, 4.6 und seit 2026-10-14 das Suchprotokoll liefern die Daten dafür: Wie viele remember-Aufrufe legen neu an, wie viele Suchen bleiben ohne Treffer?
Kandidaten bei Dubletten (3.3) — erledigt 2026-10-14, zusammen mit dem Schutz kuratierter Einträge (3.3a). Bezeichner vorschlagen (3.4) bleibt offen; es ändert den MCP-Vertrag.
Admin je Workspace (4.8) — erledigt 2026-09-30, ohne Keycloak (siehe die Entscheidung dort). Keycloak (4.3) bleibt offen, bis es gebraucht wird.

Nebenbei zu beobachten: ob 1.000 Aufrufe je Stunde die richtige Zahl sind. Die Vermutung ist, dass echte Projekte weit darunter bleiben — nachsehen lässt es sich in der Spalte „Schreibbudget" unter /admin/projects. Wenn dort nie etwas knapp wird, ist die Zahl gut gewählt; wird sie regelmäßig erreicht, ist entweder das Limit zu eng oder ein Agent tut etwas Unsinniges.

Zusätzlich vorgezogen und erledigt 2026-09-25: Verwandte Einträge (3.7), Aktualität, kleiner Schritt (3.5) und Importer (3.2).

Alles darüber hinaus erst, wenn der Betrieb zeigt, dass es gebraucht wird.

Was ausdrücklich nicht auf dieser Liste steht: FTS5, getrennte Datenbanken, semantische Suche, Zugriff über ein Projekt hinaus (4.9). Alle vier sind gute Ideen für den Fall, dass ihre Auslöser eintreten — und vier gute Wege, Zeit in Probleme zu stecken, die es noch nicht gibt.

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