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73 stackexchange-grounded, 516 model-knowledge (ESCO-seeded gemma3), 0 review_needed (calibration caveat documented). Adapters rebuilt with the full competence sets; final REPORT numbers; all verify checks pass. Known gap: engineering-manager lacks an ESCO package counterpart. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PDKeXvpT6tENSvyQGLV1Uq
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# REPORT — Stack-Exchange-Wissensschicht
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Stand: 2026-07-10 · Branch `quality/reference-standard` · Verify: **ALL
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CHECKS PASSED** (V1 XML-Stichproben, V2 Mapping-Konsistenz, V3/V4
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Wissensdateien + Attribution-Links, V5 Homepage, V6 Schema-Validierung,
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V7 Prompt-Konsistenz Homepage↔SKILL.md).
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## Hauptlauf (Ingest → Kompilierung)
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**Dump-Version:** `stackexchange_20260331` (archive.org-Suche ergab einen
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neueren Mirror als den beauftragten 20251231 — DECISIONS D1). 6 Sites,
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~929 MB komprimiert.
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| Site | Fragen roh | Fragen nach Filter | Q&A-Paare |
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|---|---|---|---|
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| workplace | 32.894 | 9.642 | 10.697 |
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| pm | 6.481 | 1.517 | 1.708 |
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| law | 31.790 | 4.543 | 4.803 |
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| money | 40.144 | 6.934 | 7.573 |
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| softwareengineering | 64.475 | 14.062 | 15.631 |
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| datascience | 36.282 | 2.563 | 2.724 |
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| **Σ** | **212.066** | **39.261** | **43.136** |
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**Tag-Mapping:** 1.048 Tags ≥ 20. 471 Top-Tags (≥ 50) direkt von Claude
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klassifiziert; Long-Tail (577) via gemma3 mit Few-Shots. Resolver gegen
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die lokale ESCO-DB: **~870 gemappt, 250+ mit validierter ESCO-URI**,
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Konfidenz high/medium/low im CSV; 27 begründet unmapped (Jurisdiktions-/
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Meta-Tags) → `mappings/unmapped.csv`.
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**Kompilierung:** 10 Berufe × exakt 150 attribuierte Q&A-Insights
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(= 1.500), 8–49 Themencluster je Beruf, `vocabulary.json` je 100 Begriffe.
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9 Skill-Pakete tragen das Wissen live als `references/practitioner-qa.md`
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(engineering-manager hat kein ESCO-Paket-Pendant — Wissen liegt trotzdem
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unter `professions/`). Alle 9 Pakete durch das Lint-Gate publiziert.
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**Homepage:** Stack Exchange als 6. Quelle in Donut (Segment `stackx`,
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#00acc1), Legende mit Beitrags-Erklärung, Chips/Formel/Pipeline-Texten;
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globaler Anteil datenbasiert (1.350+ gezählte Items). Kein verwaistes
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„five sources" (Verify V5).
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## Folgelauf Competences
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Umfang: essential + 40 optional je Beruf (DECISIONS D8). **Final: 589
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Competence-Dateien** (73 stackexchange-geerdet, 516 model-knowledge,
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0 review_needed):
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| Beruf | stackexchange | model-knowledge | review_needed |
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|---|---|---|---|
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| accountant | 4 | 53 | 0 |
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| data-scientist | 7 | 90 | 0 |
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| database-administrator | 6 | 61 | 0 |
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| financial-advisor | 9 | 54 | 0 |
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| hr-manager | 9 | 67 | 0 |
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| legal-counsel | 8 | 46 | 0 |
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| project-manager | 9 | 59 | 0 |
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| recruiter | 10 | 33 | 0 |
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| software-engineer | 11 | 53 | 0 |
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| **Σ (9 Berufe)** | **73** | **516** | **0** |
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**Bekannte Lücke:** engineering-manager hat kein ESCO-Paket-Pendant
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(kein `package_slug`-Match) → keine Competence-Ableitung möglich; das
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Berufs-Wissen (knowledge.md, 150 Einträge) existiert trotzdem. Optionen:
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manuelles Nearest-Mapping auf eine ESCO-Occupation oder O*NET-basierte
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Competence-Liste — Entscheidung offen.
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**Web-Research-Stufe:** 0 Pflichtfälle — gemma3 hat keine Erklärung mit
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`confidence: low` abgegeben. **Bekannte Schwäche:** Die Selbsteinschätzung
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des Modells ist vermutlich optimistisch; Empfehlung: menschliches
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Stichproben-Review von ~20 model-knowledge-Dateien pro Beruf, und die
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Web-Research-Stufe zusätzlich für die fachlich riskantesten Domänen
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(legal-counsel, financial-advisor: Rechts-/Steueraussagen!) fahren, auch
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ohne low-Flag.
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**Priorität für Stufe-2-Literatur:** legal-counsel und financial-advisor
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(Haftungsrelevanz, Jurisdiktionsabhängigkeit) vor pm/hr; SWE/DS sind durch
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Stack-Exchange-Dichte am besten geerdet.
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## Architektur-Bausteine (Auftrag 3)
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- `ARCHITECTURE.md` (verbindlich): 3 Schichten, Beförderungslogik,
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Multi-Plattform-Adapter, MCP-Gateway, Wege A/B — mit Mermaid.
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- `schemas/`: lesson/competence/vocabulary — **bindend**, in Verify (V6)
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eingehängt; Vertrauensgrenze (kein customer/project in Schicht 1) im
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Schema kodiert.
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- `templates/org-repo/`: Schicht 2+3 mit Bauunternehmer-Beispielen inkl.
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kompletter Beförderungskette (2 Projekte → Overlay → anonymisiertes
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Community-Destillat).
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- `adapters/claude/`: Generator GELAUFEN — 10 Skill-Pakete + marketplace.json;
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kanonischer Trigger-Prompt identisch mit der Homepage (V7-geprüft).
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- `adapters/openai/`: lauffähiges Bundle-Gerüst + openapi.yaml; `adapters/
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gemini/`: SPEC (kein Test-Account) — **Spec-only**.
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- `services/skillfactor-mcp/`: tools.json + FastMCP-Stubs — **Gerüst**;
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`services/m365-mining/`: SPEC mit DDL-Annahme (D10) — **Spec-only**.
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- Homepage: Schichtenmodell umgebaut, Multi-Plattform- + Anreicherungs-
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Sektionen, Chat-Beispiel mit kopierbarem Prompt.
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## Bekannte Schwächen / nächste Entscheidungen
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1. gemma3-Konfidenz-Kalibrierung (s.o.) — Stichproben-Review einplanen.
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2. MCP-Gateway & M365-Mining sind Spec/Stub — Implementierungsauftrag nötig
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(inkl. Entscheidung: HTTP-Facade-Hosting, Token-Verwaltung).
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3. Gemini-Adapter braucht einen Test-Account.
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4. Tag→Skill-Mapping: fuzzy-aufgelöste ESCO-URIs (Konfidenz herabgestuft)
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könnten ein menschliches Review der medium-Zeilen vertragen.
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5. Q&A-Dichte je Competence ist ungleich (stackexchange-Quote 7–25%) —
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die geplanten Stufe-2-Quellen (EconStor, CORE, DOAB, arXiv) sind der
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Hebel, siehe „Weitere Anreicherung" in jeder Datei.
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