Gedaechtnis-Bereiche: alltag/projekt-Feld statt zweitem mem0
- classify_facts ordnet neue Fakten zusaetzlich einem Bereich zu (alltag=Person, projekt=Technik); Metadatum bereich, in /memory-Items sichtbar. - GET /memory?bereich=... filtert; Alt-Fakten ohne Feld laufen IMMER mit. - docs/wissen/GEDAECHTNIS-BEREICHE.md: Entscheid (kein zweites mem0), Stand, 4-Wochen-Selbstpruefung und kompletter Bauauftrag fuer den Recall-Filter - damit die Werkstatt das ohne externe Hilfe fertigbauen kann. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Hitonabi
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# Gedächtnis-Bereiche: alltag vs. projekt (Stand 19.07.2026)
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## Warum
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Lucys mem0 sammelte Coding-/Ops-Schutt (execute_code-Bugs, Session-Zahlen,
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Hardware-Debugging) — Rauschen im Alltags-Recall. Entscheid (Commander, 19.07.):
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**KEIN zweites mem0** (das Coding-Gedächtnis ist das Repo: AGENTS.md, Code, Git,
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Karten). Stattdessen bekommt jeder Fakt ein Bereichs-Feld — die Trennung liegt in
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den Daten, nicht in einer zweiten Datenbank.
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## Was seit 19.07. existiert (gebaut, live)
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- `mem0_service/app.py` → `classify_facts()` ordnet jeden neu gelernten Fakt
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zusätzlich einem **Bereich** zu: `alltag` (Nutzer als Person: Vorlieben, Leben,
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Arbeitsweise, Grundsatz-Entscheidungen) oder `projekt` (Technik: Code, Modelle,
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Server, Infrastruktur, Fehler-/Projektstände). Gespeichert als Metadatum
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`bereich`, ausgegeben in jedem `/memory`-Item.
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- `GET /memory?bereich=alltag|projekt` filtert. **Alt-Fakten ohne Feld laufen bei
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jedem Filter MIT** (nichts verschwindet durch die Umstellung).
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- Quellen-Hygiene: Die IDE-Welt (Zed+OpenCode) schreibt seit 19.07. GAR NICHT mehr
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ins mem0; Junk-Guard + Lern-Bündelung + monatliche Konsolidierung (3., 06:40)
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laufen. Der Neuzugang an Schutt sollte dadurch bereits stark sinken.
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## Selbstprüfung nach 4 Wochen (Cron „gedaechtnis-check", einmalig Mitte August)
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Auftrag an Lucy: Die 50 neuesten Fakten ansehen (`GET /api/memory` sortiert
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neueste zuerst). Frage: Wie viele davon sind Tool-/Fehler-/Momentaufnahmen-Schutt
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(Muster: Tool-Namen, Fehlermeldungen, Session-/Commit-Zahlen, „blockiert/behoben"-
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Zustände)? **> 10 von 50 → Werkstatt-Karte anlegen** mit Verweis auf dieses
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Dokument und den Bauauftrag unten. Sonst: kurze Entwarnung an den Commander.
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## Bauauftrag FALLS nötig: Recall-Filter (klein, KEINE neue Schicht)
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Ziel: In Alltags-Gesprächen streut kein Projekt-Schutt in den Recall.
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Umsetzung in `hermes/plugins/mc2-memory/__init__.py`, Funktion `prefetch()`:
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1. Neuer Env-Schalter `MC2_MEMORY_RECALL_BEREICH` (leer = aus, Default).
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2. Wenn gesetzt: an den Request `params={"q": q, "bereich": <wert>}` anhängen —
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der Sidecar filtert serverseitig (Fakten ohne Feld laufen mit, siehe oben).
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3. Setzen NUR für Lucys Voice-/Chat-Gateway (Umgebung der hermes-gateway-Unit),
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NICHT für Worker-Profile — Worker sollen Projekt-Fakten ja sehen.
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4. Verify: zwei Test-Learns (ein Alltags-, ein Projekt-Fakt), dann `/memory?q=…`
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mit und ohne Filter vergleichen; Latenz unverändert (< 1 s Overhead).
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Aufwand: < 1 Stunde. Regeln: deploy braucht Commander-Ja; Plugin-Änderung =
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Gateway-Neustart.
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## Bewusst NICHT tun
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- Kein zweites mem0/zweite Collection (doppelte Pflege, doppelte Konsolidierung).
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- Keinen Alt-Bestand automatisch umtaggen (die Monats-Konsolidierung räumt ohnehin;
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der Filter behandelt ungetaggte Fakten konservativ als „immer sichtbar").
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@@ -166,6 +166,7 @@ def _to_item(r: dict, score=None) -> dict:
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"id": r.get("id"),
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"content": r.get("memory", ""),
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"category": meta.get("category") or "stable",
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"bereich": meta.get("bereich") or "",
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"source": meta.get("source") or "auto",
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"created_at": r.get("created_at") or "",
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"updated_at": r.get("updated_at") or r.get("created_at") or "",
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@@ -235,8 +236,10 @@ def _rerank(query: str, items: list[dict]) -> list[dict]:
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@app.get("/memory")
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def list_memory(q: str = "", category: str = "") -> list[dict]:
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"""q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten."""
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def list_memory(q: str = "", category: str = "", bereich: str = "") -> list[dict]:
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"""q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten.
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bereich='alltag'|'projekt' filtert (Fakten OHNE Bereichs-Feld laufen immer mit,
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damit Alt-Bestand nie verschwindet)."""
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if q:
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res = mem().search(q, filters={"user_id": USER_ID}, top_k=SEARCH_TOP_K)
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items = [_to_item(r, r.get("score")) for r in res.get("results", [])]
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@@ -248,6 +251,8 @@ def list_memory(q: str = "", category: str = "") -> list[dict]:
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items.sort(key=lambda i: i.get("created_at", ""), reverse=True)
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if category:
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items = [i for i in items if i["category"] == category]
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if bereich in ("alltag", "projekt"):
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items = [i for i in items if i.get("bereich") in (bereich, "")]
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return items
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@@ -349,8 +354,14 @@ def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
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def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
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"""Ordnet jeden Fakt per LLM GENAU einer Kategorie zu → {id: category}.
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Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping (Fallback)."""
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"""Ordnet jeden Fakt per LLM einer Kategorie UND einem Bereich zu →
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{id: {"category": <slug>, "bereich": "alltag"|"projekt"}}.
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Bereich (19.07.2026, Trennung der Welten): "alltag" = der Nutzer als Person
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(Vorlieben, Leben, Arbeitsweise, Entscheidungen), "projekt" = Technik-/Code-/
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Infrastruktur-Stände. Grundlage für einen späteren Recall-Filter, damit
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Projekt-Schutt nicht in Alltags-Gespräche streut — OHNE zweites Gedächtnis.
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Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping."""
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if not facts:
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return {}
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import json as _json
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@@ -359,7 +370,11 @@ def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
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system = (
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"Du bist ein präziser Klassifikator für ein Langzeitgedächtnis. Ordne jeden Fakt GENAU EINER "
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"Kategorie zu. Verfügbare Kategorien (nur diese Slugs verwenden):\n" + cat_lines +
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"\nAntworte NUR als JSON-Objekt der Form {\"<id>\": \"<slug>\", …}."
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"\nOrdne zusätzlich jeden Fakt GENAU EINEM Bereich zu: 'alltag' (der Nutzer als Person: "
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"Vorlieben, Leben, Anrede, Arbeitsweise, grundsätzliche Entscheidungen) oder 'projekt' "
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"(Technik: Code, Modelle, Server, Infrastruktur, Projekt- und Fehlerstände). "
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||||
"Antworte NUR als JSON-Objekt der Form "
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"{\"<id>\": {\"kategorie\": \"<slug>\", \"bereich\": \"alltag|projekt\"}, …}."
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)
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body = "\n".join(f"{fid}: {txt}" for fid, txt in facts)
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try:
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@@ -370,7 +385,18 @@ def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
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)
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m = _re.search(r"\{.*\}", resp or "", _re.S)
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data = _json.loads(m.group(0)) if m else {}
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return {str(k): v for k, v in data.items() if v in CATEGORIES}
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out: dict = {}
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for k, v in data.items():
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if isinstance(v, str): # Alt-Form {"id": "slug"} weiter akzeptieren
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if v in CATEGORIES:
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out[str(k)] = {"category": v, "bereich": ""}
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elif isinstance(v, dict):
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cat = v.get("kategorie") or v.get("category") or ""
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||||
ber = v.get("bereich") or ""
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if cat in CATEGORIES or ber in ("alltag", "projekt"):
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||||
out[str(k)] = {"category": cat if cat in CATEGORIES else DEFAULT_CATEGORY,
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||||
"bereich": ber if ber in ("alltag", "projekt") else ""}
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return out
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except Exception:
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log.exception("Auto-Klassifikation fehlgeschlagen")
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return {}
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@@ -434,17 +460,20 @@ def learn(body: LearnIn) -> dict:
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if r.get("id") and r.get("memory") and r.get("event") in ("ADD", "UPDATE")]
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cats = classify_facts(to_classify)
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for r in results:
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cat = cats.get(r.get("id"))
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if cat:
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info = cats.get(r.get("id"))
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if info:
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meta = {"category": info["category"], "source": body.source}
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||||
if info.get("bereich"):
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meta["bereich"] = info["bereich"]
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try:
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mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""),
|
||||
metadata={"category": cat, "source": body.source})
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||||
mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""), metadata=meta)
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except Exception:
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||||
log.debug("Kategorie-Update fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
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||||
return {"results": [
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{"id": r.get("id"), "content": r.get("memory"), "event": r.get("event"),
|
||||
"category": cats.get(r.get("id"), body.category)}
|
||||
"category": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("category", body.category),
|
||||
"bereich": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("bereich", "")}
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for r in results
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