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body_diff: "[{\"diffs\":[[1,\"# KI-Safety-Review: Confirmation-Review-Lauf (2026-09-09)\\\n\\\n## Entscheidungen\\\n- **Option B: komplett lokal** — kein Dokumentinhalt über Cloud-APIs. Scaffolding (Skripte/Prompts) ist content-frei; alles, was Dokumente liest, läuft über lokales Ollama.\\\n- **Steuerung vom Laptop, GPU bleibt Workhorse:** Runs werden vom Laptop aus gefahren, Ollama-Server läuft auf dem Workhorse — **verifiziert: bindet auf 0.0.0.0:11434, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384**. Laptop-Endpoint: `http://192.168.1.187:11434`. LAN-intern, kein Cloud-Kontakt, kein VPN nötig.\\\n- Modellbestand Workhorse (Stand 09.09., /api/tags): qwen3-coder:30b (18,6 GB, Referenz), qwen2.5-coder:14b (bester Review-Assistent), glm4:9b (dritte Meinung), qwen3-embedding (falls Coverage-/Duplikat-Checks wanted).\\\n- **Kein git** in ai-safety-review (wie gehabt).\\\n\\\n## Architektur\\\n```\\\nLaptop (Steuerung + Inhalte)          Workhorse (GPU-Server)\\\nconfirmation/                         Ollama 0.0.0.0:11434\\\n├── templates/     (IA-Vorlage,       Modelle: qwen3-coder:30b,\\\n│                   CR-Template)      qwen2.5-coder:14b, glm4:9b\\\n├── checks/        (1 .md pro Guidance-Eintrag)\\\n├── inbox/         (aktuelle IA)\\\n├── prompts/       (content-frei)\\\n├── scripts/       (content-frei; OLLAMA_BASE_URL env)\\\n└── results/<lauf>/\\\n```\\\n- `run-checks.sh` nimmt `OLLAMA_BASE_URL` als env (Default `http://192.168.1.187:11434`) — kein localhost-Hardcoding wie im alten `run-review.sh`.\\\n- Alles bleibt im LAN: Dokumente + Befunde verlassen Laptop/Workhorse nicht.\\\n\\\n## Vereinfachtes Design\\\n- **Guidance-Einträge des CR-Templates (= Checks) als einzelne .md-Dateien** — kein Template-Parsing.\\\n- **IA passt komplett in den Kontext** (ctx 16384 ist ohnehin Ollama-Default auf dem Workhorse) → **kein Slicing**. Pro Lauf: komplette IA + **genau ein Kriterium** = Experiment-Hauptbefund-Muster („klein+fokussiert schlägt groß\\\").\\\n\\\n## Ablauf pro Check\\\n1. Input: komplette IA (inbox/) + ein Check (checks/check-NN.md)\\\n2. Prompt: criterion-review (erzwungenes Befund-Format: `###`, referenzierte IDs aus der IA, Confidence, keine fabrizierten IDs)\\\n3. Output: results/<lauf>/<modell>/check-NN.md\\\n4. Danach: check-ids.py (deterministisch: referenzierte IDs existieren, Rating-Vokabular, Vollständigkeit), score-confirmation.py (Abgleich) — läuft CPU-only, direkt auf dem Laptop\\\n\\\n## Prompts\\\n1. **criterion-review** (Kern): IA + 1 Check → Befunde zu genau diesem Kriterium, ID-für-ID, hartes Verbot erfundener IDs\\\n2. **guidance-consistency**: prüft die (teils verwirrende) Guidance auf Selbstwiderspruch/Konflikt mit dem IA-Vorlagen-Schema — Template-Kritik ist legitimer Befund\\\n3. **check-ids.py** (ohne LLM): deterministischer Verifizierer gegen Halluzination\\\n\\\n## Reihenfolge (wichtig!)\\\n1. **Jan füllt das CR-Template zuerst selbst aus** → Ground-Truth, keine Anchoring-Effekte\\\n2. KI-Runs vom Laptop (checks × Modelle)\\\n3. Abgleich → Fundtiefe-Spalte in die Score-Matrix (erste echte Ground-Truth-Daten des Experiments)\\\n4. Zusammenfassung im Joplin + infra#2-Kommentar (nur Aggregate, keine Zitate)\\\n\\\n## Datenschutz-Regel\\\nLokale Ollama-Modelle only (LAN). Die IA geht NICHT in die kw-37-API-Runde (OpenRouter) — zu recognisable. Anonymisierung greift dort nur für Corpus-Beispiele.\\\n\\\n## Offen\\\n- [ ] Erreichbarkeit vom Laptop testen: `curl http://192.168.1.187:11434/api/tags`\\\n- [ ] Dokumentformat der IA (md/xlsx/docx?) → ggf. Konvertierungsschritt vor inbox/\\\n- [ ] Guidance-Einträge als checks/*.md extrahieren (manuell oder lokaler Helper-Prompt)\\\n- [ ] Scaffold auf dem Laptop bauen (content-frei): Prompts + run-checks.sh + check-ids.py + cleanup.sh\\\n- [ ] ggf. GPU-Kollisionscheck auf Workhorse (ComfyUI/holdem), falls 30b-Läufe haken\"]],\"start1\":0,\"start2\":0,\"length1\":0,\"length2\":3657}]"
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