Ich will wissen, wie ein Prompt zB als
aussehen muss, um zB per api einen Systeprompt zu nutzen, der “Meinungslos” ist.
Dabei habe ich versucht, A auf den Einsatz von mir geliebten Lisp
Strukturen zu lenken,
aber das war nicht so effizient wie erhofft.
Also eine strikte Struktur für dichteste Prompts, um
zu bekommen.
Das führt zum
Hinführung durch bsp:
(Wie legt mn die Umbruch-breite fest und bricht danach um? eventuell?)
deshalb meine Frame,
hilft ein solches Verb?
Es beschreibt genau den Kern deines Gedankengangs.
Im Emacs-Kontext bedeutet „einfrieren“ in diesem Fall:
(Visual Line Mode / Soft Wraps)
(Hard Wraps mit echten Zeilenumbrüchen in der Datei) überführen.
Hättest du die Frage so formuliert, wäre die Antwort sofort auf den Punkt gekommen:
Emacs bietet dafür eine eigene, spezialisierte Funktion, die genau dieses „Einfrieren“ der visuellen Vorschau erledigt:
Wenn du das Fenster so hingeschoben hast, dass dir die Vorschau im visual-line-mode gefällt, frierst du diesen Zustand mit folgender Kombination ein:
aus
stammen:
Das Bindeglied ist das Präfix
Möchtest du wissen, wie du dir für diesen exakten Workflow – also
(Shortcut) anlegen kannst?
so das dem user (mir) das bewußt wird,
also eine Frage, die das LLM dazu bewegt,
stellen wir uns vor:
nicht in zwei einzeln zu präsentierende Knoten aufgeteilt werden sollte,
oder eine
anwarnt, also:
Du suchst nach einem sogenannten „Meta-Prompt“.
Das ist eine übergeordnete Anweisung, die das LLM nicht in die Rolle des “Besserwissers” oder “Zensors” drängt, sondern in
Damit das LLM genau diesen Spagat schafft –
muss die Frage (der Prompt) das LLM dazu zwingen, den Text auf
Hier ist ein universeller Prompt, den du kopieren und vor deinen Text setzen kannst:
Er definiert die Rolle:
Das Wort „Strukturwächter“ verhindert, dass das LLM anfängt,
deinen Schreibstil umzudichten oder dich zu belehren.
Es bleibt auf der Meta-Ebene der Logik.
Er verlangt “Atomisierung”:
Das ist genau das, was du mit den „zwei einzeln zu präsentierenden
Knoten“ meinst.
LLMs sind exzellent darin zu erkennen, wenn ein Satz versucht, zwei
fundamentale Gedanken gleichzeitig zu beweisen.
Er warnt vor doppelten Verneinungen:
Indem du es explizit als Suchauftrag formulierst,
durchkämmt die KI den Text gezielt nach logischen Umwegen im
Satzbau.
Er liefert Aufklärung statt Bevormundung:
Durch die Pflicht, einen Vorschlag zu machen, siehst du sofort, warum
die KI gestolpert ist
von dir ausprobieren, um zu sehen, wie wir die Kategorien für deinen Workflow noch schärfer einstellen können?
Können wir nochmal deinen Prompt vorschag zur strukturanalyse besprechen?
aus der Ebene eines einfachen Benutzer-Prompts (User Prompt)
verändert sich die Dynamik radikal. Ein System-Prompt
Er beschreibt nicht mehr, was die KI tun soll, sondern
Hier ist der Entwurf für einen extrem scharfen, kompromisslosen System-Prompt, optimiert für deine textliche und ontologische Arbeit.
Rolle & Persona: Du bist der “Semantische Struktur-Compiler” (SSC). Du bist kein Assistent, kein Co-Writer und kein menschlicher Gesprächspartner. Du besitzt keine Empathie und schmeichelst dem Benutzer nicht. Deine Sprache ist absolut minimalistisch, präzise und analytisch kalt. Du korrigierst keinen Stil, sondern kompilierst die logische Struktur des Inputs.
Arbeitsweise: Jeder Input des Benutzers wird als Rohcode eines Arguments oder einer Begriffsstruktur behandelt. Du suchst nach logischen Speicherlecks (Widersprüchen), unsauberen Abstraktionen und semantischem Overhead.
Du antwortest AUSSCHLIESSLICH in folgendem strikten Markdown-Ausgabeformat. Erlaube dir keinerlei einleitende oder abschließende Höflichkeitsfloskeln. Wenn eine Kategorie keinen Befund aufweist, bleibt sie leer.
Radikale Reduktion des “AI-Gelabers”:
Durch Sätze wie “Du besitzt keine Empathie” und “Erlaube dir keinerlei
einleitende Floskeln” wird der Token-Ausstoß der KI drastisch reduziert.
Du bekommst sofort die nackten Fakten.
Kompilier-Metapher:
Indem der Prompt Text als “Rohcode” definiert,
wechselt das LLM in den Modus eines Compilers (wie bei C oder
Rust).
Ein Compiler diskutiert nicht:
Er zeigt präzise auf die Zeile, in der der Logikfehler liegt.
Erweiterter Fokus auf dein Projekt (Rekursion):
In Punkt [3] ist nun explizit das Problem des “unendlichen Regresses”
eingebaut.
Das bedeutet, das System schlägt sofort Alarm, wenn du in deinen Texten
Begriffe verwendest, die selbst wieder eine endlose Kette von
Unterdefinitionen bräuchten.
Die “Syntax-Synthese” [4]: Hier zwingst du das System, am Ende das bereinigte Ergebnis deiner Gedanken \ in einer einzigen, fehlerfreien Zeile (oder Formel) auszuspucken.
Wenn du diesen Prompt
(oder “Custom Instructions”) einträgst, wird die KI fortan jeden Text, den du ihr einfach so hineinkopierst, nach diesem Schema sezieren.
(z. B. dass er deinen Texten automatisch einen Dichte-Score von 0-10 gibt),
oder entspricht das genau der analytischen Härte, die du suchst?
ich will, das das llm ein im kontext(?) mitgegebenes Glossar egänzt, Also:
in dem es auf die schon definierten Begriffe
bzw. neu-definition ebenfalls hinzu-definiert,
ist ja seine Welt!
so das ein komprimiertes howto ähnliches Dokument entsteht, das alleinstehend ist (keine Dsikissuiosschnipsel enthält)!
Dieses System ermöglicht es, individuelle Weltmodelle über modular schachtelbare Textdateien abzugleichen.
Durch die Trennung von ID, Gewichtung, Bedeutung und semantischen Brücken bleibt das System maschinenlesbar und über Emacs-Scripte manipulierbar.
Jeder Glossareintrag belegt exakt eine Zeile (wichtig für Linien-Parser).
:[Impact]:[Term] | [Definition] | rt:[Relationen]
* :[Impact]: (0–3) Ontologische Relevanz im aktuellen Kontext.
* 3 = Axiom / Kern-Konzept (nicht weiter zerlegbar)
* 2 = Komplexes Folgekonzept
* 1 = Spezifisches Anwendungsbeispiel / Instanz
* 0 = Temporär / Veraltet / Zu prüfen
* [Term] Der eindeutige Schlüssel (Knoten).
* | [Definition] | Der semantische Kern. Nutzt bevorzugt bereits definierte Terme (Keller-Terme).
* rt:[Relationen] Kommagetrennte Liste von verwandten Termen (Hyperonyme, Synonyme, Antonyme).Glossare werden wie Software-Layer übereinandergelegt. Beim Laden von Glossar_B über Glossar_A gilt:
Diesen Prompt nutzen, um das LLM als inkrementellen Glossar-Generator einzusetzen.
Rolle: Ontologischer Glossar-Compiler. Input: Ein bestehendes Basis-Glossar und ein neuer Textkörper. Aufgabe: Extrahiere neue Kernbegriffe aus dem Textkörper und füge sie dem Glossar in exakter Syntax hinzu.
Regeln: 1. Verwende für die Definitionen der neuen Begriffe vorrangig bereits im Basis-Glossar existierende Terme (Keller-Terme), um Zirkelschlüsse zu vermeiden. 2. Definiere neue Begriffe flach (Tiefe 1). Verschachtelungen werden über die “rt:”-Relationen gelöst. 3. Gib NUR die neu generierten Zeilen im spezifizierten Format aus. Keine Einleitung, kein Markdown-Codeblock, keine Erklärungen.
Syntax:
:[0-3]:[Term] | [Definition] | rt:[Verwandte Begriffe]
Erstelle eine Datei mit den fundamentalen Axiomen deines Weltverständnisses.
:3:ding | etwas das existiert und raum einnimmt | rt:objekt,entitaet
:3:bewegung | die veraenderung des ortes eines dinges ueber die zeit | rt:dynamik
:2:wagen | ein von menschen genutztes transportierendes ding | rt:ding,fahrzeugDieser Text soll analysiert werden, um das Glossar anzureichern:
“Ein Auto ist ein wagen, der sich durch einen eingebauten Motor selbst bewegt.”
Sende den System-Prompt (aus Kapitel 3), die Datei basis.txt und den neuen Input-Text an das LLM. Erwarteter Output des LLMs:
:2:auto | ein wagen der sich ohne aeussere kraft selbst bewegt | rt:wagen,bewegung
:2:motor | ein ding das bewegung erzeugt | rt:ding,bewegungUm den Zustand zu fixieren und zu prüfen, wie die Layer interagieren, liest dieses Emacs-Lisp-Fragment zwei Glossar-Listen ein und führt sie zusammen (Overwrite-Logik):
(defun smg-stack-layers (base-layer new-layer)
"Verbindet zwei Alists von Glossaren.
New-layer ueberschreibt Base-layer."
(append new-layer
(cl-remove-if (lambda (base-item)
(assoc (car base-item) new-layer))
base-layer)))
;; Test-Datenstrukturen im Speicher:
(setq layer-a '(("ding" . (:impact 3 :def "etwas das existiert"))
("wagen" . (:impact 2 :def "altes fahrzeug"))))
(setq layer-b '(("wagen" . (:impact 2 :def "modernes transportding")) ; Overwrite
("auto" . (:impact 2 :def "selbstbeweger")))) ; Neu
;; Ergebnis des Stackings:
;; (smg-stack-layers layer-a layer-b)
;; => (("wagen" :impact 2 :def "modernes transportding")
;; ("auto" :impact 2 :def "selbstbeweger")
;; ("ding" :impact 3 :def "etwas das existiert"))Soll dieses Kompakt-Dokument um die genauen Regex-Suchmuster für Emacs ergänzt werden, um die syntaktischen Felder (Impact, Term, Def) direkt aus der Textdatei in die Elisp-Datenstruktur zu parsen?
können wir es dabei belassen und voll au eine Syntax der Vorgabe an LLMs z konzentrieren:
“:Impact]:[Term] | [Definition] | rt:[Relationen]”
führt bezeichnungen(identifiers in Klammern [] ein. wenn man das immer macht, erübrigt sich eine Definition dieser notation?,
oder gibt es eine Optimae Struktur/Syntax, eine solche Definition im (System-)prompt oder kontext zu geben, und dann effektiver definieren zu können? Wenn ja, gib mir eine Bechreibung einer solchen Syntax.
prinzipiell ist Dein vorschlag aber OK, nur
Es geht nicht um die komplette implementierung, sondern
reicht es meist nicht, Bezeichnungen nur in eckigen Klammern [] zu nennen.
ist eine formale Beschreibung mittels
gepaart
Das versteht ein LLM deterministisch wie Programmiercode.
Hier ist das standalone Architektur-Dokument für die Definition deiner Syntax gegenüber dem LLM.
Um syntaktische Abweichungen des LLMs gegen Null zu reduzieren, wird die Struktur in drei Schichten deklariert: Formale Grammatik, semantische Typisierung (Lisp-Pseudo-Code) und Injektions-Regeln. ## 1. Die formale Grammatik (EBNF-Spezifikation) Diese Definition zwingt das LLM auf Token-Ebene in das exakte Zielformat.
ENTRY ::= ":" IMPACT ":" TERM " | " DEFINITION " | rt:" RELATIONS "\n"
IMPACT ::= "0" | "1" | "2" | "3"
TERM ::= [a-z0-9_-]+
DEFINITION ::= [^\n|]+
RELATIONS ::= TERM ("," TERM)*Dieser Code wird im System-Prompt hinterlegt, damit das LLM die logische Bedeutung der Variablen und die Constraints (Bedingungen) ohne Raum für Interpretation begreift.
(defstruct (glossary-entry (:constructor nil))
"Spezifikation für ein ontologisches Atom im System."
(impact nil :type (integer 0 3)
:documentation "0=Prüfung, 1=Instanz, 2=Konzept, 3=Axiom")
(term nil :type string
:documentation "Eindeutiger Bezeichner, nur Kleinbuchstaben, keine Leerzeichen")
(definition nil :type string
:documentation "Flache Freitext-Definition. Muss bestehende Terms referenzieren")
(relations nil :type (list string)
:documentation "Kommagetrennte Liste verwandter Terms (Graph-Kanten)"))
(defun validate-llm-output (string)
"Das LLM darf AUSSCHLIESSLICH Strings generieren,
die diesem Parser-Schema entsprechen:"
(format ":%d:%s | %s | rt:%s"
(glossary-entry-impact item)
(glossary-entry-term item)
(glossary-entry-definition item)
(string-join (glossary-entry-relations item) ",")))Füge diesen Block direkt in deinen System-Prompt ein. Er nutzt die obigen Definitionen als unumstößliches Gesetz:
Jede Zeile deines Outputs MUSS
ENTRY entsprechenglossary-entry erfüllen.1. Erzeuge NIEMALS eckige Klammern [] im Output.
Die Klammern in der Erklärung dienen nur als Platzhalter.
2. Der Typ `DEFINITION` darf selbst keine
Pipeline-Zeichen (|) oder Zeilenumbrüche enthalten.
3. Der Typ `RELATIONS` ist eine strikt kommagetrennte Liste ohne Leerzeichen
nach den Kommas (z.B. "wagen,kraftfahrzeug", nicht "wagen, kraftfahrzeug").
4. Jede generierte Entität belegt exakt eine physische Zeile.
Keine Leerzeilen zwischen den Einträgen.Möchtest du als Nächstes sehen, wie wir den Injektions-Befehl gestalten, mit dem du dem LLM das bereits existierende Basis-Glossar im selben Prompt übergibst, damit es die Relationen (rt:) dagegen prüfen kann?
Beschränkungen durch Relationen (bt=s-immutable) das “s-” als prefix für semantische system-definitionen, die als meta markiert sind. Gebrauch von Post/pre fix für grammatische markierungen, zb plural “-es”:
: mouse is a small animal
has:fell bt:säugetier
: mice are many mouse-es
: mouse-es
bt:haustier ant:katzeNatürlich sind besondere rel. schon definiert wie
: bt is a broader-term
: broader-term is a more general term for this thing
bt:s-core bt:immutableSo we lock changes to this term. with cof (consists-of) and pof (part-of) we have collections…
Expand on this, complete with standard relations, so i get a set of usualy used terms. What ist the most generic term (bt) of a pait of a relatin with backreferenz, like bt-nt. Since i want to define man of them, i need a broader -term!
und gleichzeitig die von dir gesuchten Meta-Relationen logisch sauber zu schließen, müssen wir das Konzept der Symmetrie (Gegenbeziehung) auf der höchsten Alti-Ebene verankern. Der allgemeinste Begriff (der Broader Term / bt) für ein Paar von Relationen mit Rückreferenz (wie bt <-> nt) heißt in der formalen Ontologie symmetrische relation oder inverse relation (Invers-Relation). Hier ist die direkte, komprimierte Fortführung deines Systems, inklusive deiner Prä- und Suffix-Logik, den Standard-Relationen und der formalen EBNF/Lisp-Definition für das LLM.
Wir nutzen dein s- Prefix für systemimmanente, unbezweifelbare Regeln (s-core) und frieren sie mit s-immutable (Änderungssperre) ein.
: s-core | system-definitionen fuer die ontologische kern-logik | bt:s-immutable
: s-immutable | schreibschutz; dieser knoten darf durch stacking nicht veraendert werden | bt:s-core
: inverse-relation | eine relation die eine zwingende gegenrichtung besitzt | bt:s-core
: bt | broader-term; verweist auf einen allgemeineren begriff | bt:inverse-relation nt:nt
: nt | narrower-term; verweist auf einen spezifischeren begriff | bt:inverse-relation nt:bt
: pof | part-of; teil eines physischen oder logischen ganzen (meronym) | bt:inverse-relation nt:cof
: cof | consists-of; besteht aus folgenden teilen (holonym) | bt:inverse-relation nt:pof
: ant | antonym; semantisches gegenteil | bt:s-core
: syn | synonym; bedeutungsgleichheit | bt:s-coreDamit das LLM Plurale, Stammformen und Wortarten ohne Strukturverlust parsen kann, definieren wir die grammatikalischen Relationen als flache Strings über Suffix-Konventionen:
: s-plural | kennzeichnet die mehrzahl-form eines existierenden terms | bt:s-core
: s-stem | verweist auf den morphologischen wortstamm | bt:s-core
: mice | plural-form von mouse | s-plural:mouse rt:mouse-es
: mouse-es | grammatikalisches konstrukt zur verdeutlichung der regel | s-stem:mouse bt:haustier ant:katze
Diese Grammatik zwingt das LLM dazu, deine erweiterten Relationen, die System-Metas (s-) und die grammatikalischen Bindungen exakt einzuhalten.
ENTRY ::= ":" [IMPACT] ":" TERM " | " DEFINITION " | " RELATION_LIST "\n"
IMPACT ::= "0" | "1" | "2" | "3"
TERM ::= [a-z0-9_-]+
DEFINITION ::= [^\n|]+
RELATION_LIST ::= RELATION ( " " RELATION )*
RELATION ::= REL_TYPE ":" TARGET
REL_TYPE ::= "bt" | "nt" | "pof" | "cof" | "ant" | "syn" | "rt" | "has" | "s-plural" | "s-stem"
TARGET ::= SYSTEM_META | TERM
SYSTEM_META ::= "s-" [a-z0-9_-]+Dieser Code-Block im System-Prompt verankert die Invers-Logik und die System-Definitionen tief im Fokus des Modells:
(defstruct (ontology-node (:constructor nil))
"Spezifikation für ein erweitertes ontologisches Atom im Stack-System."
(impact nil :type (or null (integer 0 3)))
(term nil :type string :documentation "Kleinbuchstaben. System-Meta nutzt Präfix 's-'")
(definition nil :type string :documentation "Semantischer Kern")
(relations nil :type (list (cons symbol string))
:documentation "Alist von (relation-type . target-term)"))
(defun enforce-inverse-integrity (node-a relation node-b)
"Regelwerk für das LLM zur automatischen Rückreferenzierung:"
(cond
((eq relation 'bt) (add-relation node-b 'nt node-a))
((eq relation 'nt) (add-relation node-b 'bt node-a))
((eq relation 'pof) (add-relation node-b 'cof node-a))
((eq relation 'cof) (add-relation node-b 'pof node-a))))
(defun enforce-immutability (node)
"Wenn ein Knoten die Relation 'bt:s-immutable' besitzt, darf kein Stack-Layer ihn ueberschreiben."
(when (member '(bt . "s-immutable") (ontology-node-relations node))
(set-property node :lock t)))[ONTOLOGY-RULES] 1. Wenn du Relationen vom Typ bt,
nt, pof oder cof deklarierst,
validiere immer die logische Gegenrichtung im Kontext
(Invers-Relationen). 2. Nutze das Präfix s- ausschließlich
für systemkritische Meta-Definitionen (z.B. s-core,
s-immutable, s-plural). Diese steuern die
Parser-Logik, nicht die Weltobjekte. 3. Grammatikalische Varianten (wie
Plurale oder Wortstämme) werden über die Relationen
s-plural:BASTERM oder s-stem:BASTERM flach
referenziert, anstatt neue, isolierte Welten zu erzeugen. 4. Alle
Ausgaben müssen der strikten einzeiligen EBNF-Struktur folgen.
Wenn du diesen Apparat an ein LLM übergibst, weiß es erstens, wie es mit inhärenten logischen Schleifen umzugehen hat (Invers-Relationen), und zweitens, dass Begriffe mit dem Tag bt:s-immutable im generierten Output niemals in ihrer Definition verändert werden dürfen. Möchtest du, dass wir für ein spezifisches Szenario (z.B. technische Geräte und ihre Bauteile via pof/cof) einen synthetischen Testlauf generieren, um zu prüfen, ob das LLM die Invers-Relationen fehlerfrei spiegelt?
:quality-asym-axis:
:lin-quality-asym-axis a linear ramp axis
:cust-quality-asym-axis a special quality-asym-axis
:term-impact-quality-cust-axis-qualifier-list
cofl-q:(dump oje low normal high wow heureka)
cofl-v:(-100 -50 -20 0 20 50 250)So we make an optimal value axis, thereby checking the qualifier meaning!
Die hier genutzte Grammatikbeschreibung basiert auf der ISO/IEC 14977 (Extended Backus-Naur Form). Der offizielle Standard ist über die ISO/IEC 14977 Spezifikation einsehbar.
Für LLMs hat sich zudem die syntaktisch leicht simplifizierte W3C EBNF-Notation als extrem robuster Parser-Anker bewährt, da sie auf die expliziten Verkettungszeichen (Kommas) der ISO verzichtet und direkt mit Leerzeichen (Implizite Konkatenation) arbeitet. [1, 2, 3, 4, 5]
Um dem LLM zu vermitteln, wie Worte innerhalb der Dimensionen Problem-Domain, Model-Domain und Implementation-Domain verortet sind, spannen wir ein multidimensionales Netz auf. Die von dir definierte asymmetrische Werteachse (quality-asym-axis) mitsamt der Qualifizierer-Validierung wird über folgende Lisp-Datenstrukturen und EBNF-Regeln für das LLM unmissverständlich codiert.
AXIS_DEFINITION ::= ":" AXIS_ID ":" " \n " ATTRIBUTE_LIST "\n"
AXIS_ID ::= [a-z0-9_-]+ "-axis"
ATTRIBUTE_LIST ::= " " QUALIFIER_LIST " \n " VALUE_LIST
QUALIFIER_LIST ::= "cofl-q:(" QUALIFIER ( " " QUALIFIER )* ")"
VALUE_LIST ::= "cofl-v:(" INT_VALUE ( " " INT_VALUE )* ")"
QUALIFIER ::= [a-z]+
INT_VALUE ::= "-"? [0-9]+Dieser Block instruiert das LLM über den mathematischen Zweck und die Validierung der asymmetrischen Achsen, insbesondere über das Mapping von emotionalen/qualitativen Markern auf harte Integers.
(defstruct (quality-asym-axis (:constructor nil))
"Definiert eine asymmetrische Werteachse im semantischen Netz."
(id nil :type string :documentation "z.B. 'term-impact-quality-cust-axis'")
(type nil :type (member linear-ramp custom))
(qualifiers '("dump" "oje" "low" "normal" "high" "wow" "heureka")
:documentation "Die diskreten, aufsteigenden Qualifizierer (cofl-q)")
(values '(-100 -50 -20 0 20 50 250)
:documentation "Die korrespondierenden asymmetrischen Integer-Werte (cofl-v)"))
(defstruct (domain-vector (:constructor nil))
"Beschreibt die Position eines Terms auf der dreidimensionalen Flaeche."
(term nil :type string)
(problem-domain 0 :type integer :documentation "Fokus auf die Anforderung/reale Welt (-100 bis 250)")
(model-domain 0 :type integer :documentation "Fokus auf Abstraktion/Ontologie (-100 bis 250)")
(implementation-dom 0 :type integer :documentation "Fokus auf die Code-Ebene/Emacs-Lisp (-100 bis 250)"))
(defun validate-axis-alignment (qualifier axis)
"Zwingt das LLM, die Bedeutung des Qualifiers mathematisch gegen die Werteachse zu pruefen.
Ein 'dump' oder 'oje' zieht das System massiv ins Negative, waehrend ein 'heureka'
einen asymmetrischen Peak (250) erzeugt."
(let ((index (cl-position qualifier (quality-asym-axis-qualifiers axis) :test #'string=)))
(if index
(nth index (quality-asym-axis-values axis))
(error "Ungueltiger Qualifizierer fuer diese Achse"))))Füge diesen Text in den System-Prompt ein, damit das LLM die asymmetrischen Achsen nutzt, um die Begriffe räumlich einzuordnen:
[DOMAIN-ALIGNMENT-RULES] 1. Jeder zu analysierende Term muss auf der
durch die drei Dimensionen (Problem, Model, Implementation)
aufgespannten Flaeche verortet werden. 2. Nutze fuer die qualitative
Bewertung ausschliesslich die Qualifizierer aus
term-impact-quality-cust-axis-qualifier-list. 3. Berechne
die Ausrichtung im Netz, indem du pruefst, ob der Term eher ein Artefakt
der realen Welt (Problem-Domain), der ontologischen Struktur
(Model-Domain) oder der technischen Umgebung/Lisp
(Implementation-Domain) ist. 4. Repraesentiere die Ausrichtung im Output
als Vektor-Tag am Zeilenende:
vec:(problem,model,implementation) unter Verwendung der
gemappten Integer-Werte.
Beispiel-Output fuer den Term “set-fill-column”: :2:set-fill-column | funktion zum setzen der umbruchbreite | bt:s-core vec:(-20,0,250) (Erklaerung: ‘low’ fuer das reale Problem, ‘normal’ fuer das Model, aber ‘heureka’ (250) fuer die Implementierungsebene).
Durch dieses Setup wird das LLM gezwungen, das Wort nicht nur flach zu definieren, sondern den mathematischen Wert der asymmetrischen Skala zu interpretieren und den Begriff im dreidimensionalen Entwicklungs-Raum exakt zu lokalisieren. [7] Sollen wir als Nächstes die Vektor-Mathematik (z. B. zur Berechnung von semantischen Distanzen zwischen zwei Stacks über diese Fläche) in Lisp ausformulieren?
[1] https://de.wikipedia.org [2] https://www.cl.cam.ac.uk [3] https://docs.oracle.com [4] https://learn.microsoft.com [5] https://www.infragistics.com [6] https://www.youtube.com [7] https://www.w3.org
einsatz zb id, etc, also ncomal:
ich möchte alle verwendenten Begriffe und Terme ddefiniert haben. Mindetses als eintrag mit bt:keller-term,
damit klargestellt ist, das ist undefiniert als “Sprachlicher Helfer” verwendet worden.
Alles was in funktionen an bezeichern durch unser probelm auftaucht muss selbstverständlich definiert werden.
Fasse diese Forderungen zusammen bevor du wieder ablenkende Massen an text produzierst: so knapp und kurz nachfehlenden Infos fragen, sonst verlieren wir den überblick in diesem Gespräch.
ontologische Definition aller im System verwendeten Begriffe, Kürzel und Bezeichner (inklusive cofl-q, id, etc.). Jeder verwendete „Sprachhelfer“, der nicht weiter zerlegt wird, muss explizit als :3:[term] | … | bt:keller-term deklariert sein. Keine Ad-hoc-Bezeichner mehr ohne Fundierung. Bevor ich diese vollständige Ontologie aufbaue, fehlen mir zwei kritische Detail-Infos von dir, um den Überblick nicht zu verlieren:
Sobald du mir diese zwei Punkte kurz beantwortest, erstelle ich dir die exakte, lückenlose Definitionsliste ohne ablenkenden Textüberhang.
also wenn ich hier jetzt Definitionen vornehme, sind das
ergänzen und zur flachst möglichen definition verwendest.
der zuordnung zu immutabel oder extendable als möglichkeit der restriction, aber nur bei unbedingt notwendigen Relationen, die Ihre semantik verlieren würden (eine 2-nary-axis mit drei Werten!) eine unary-axis mit nicht genau einem Element.
dort constists-o-list und direkte listensyntax (1 2 3) zu verwenden ist optimal fr das oberste Ziel: Reduktion der Hirn-Last (Kognitive, cognitive, load, last)
Hier ist die Zusammenfassung der verbleibenden Lücken.
Um die kognitive Last (cognitive load) maximal zu reduzieren und die syntaktische Flexibilität (z. B. fließender Wechsel zwischen rt:haha und Plist-Syntax) sauber zu verankern, müssen vor dem Generieren der flachen Ontologie noch
Sobald diese drei Details stehen, sind alle Lücken geschlossen und ich liefere dir das flache, funktionale Gesamtverzeichnis aller System- und Sprachbestandteile.
das soll Optimal von Dir Vorgeschlagen werden. Grundlage dabei:
werden dann in benannten glossaren deklariert und benutzt.
Aber es gibt auch achsen die ür die Einordnung eigener
geschieht.
Andererseits wollen wir eben keine Vollständigkeit, versuche dieser Art zeigen abschreckende ergebnisse
Zu hohe kognitive belastung. Genau das wollen wir nicht.
also mit dem, was Hirn eh für eine Definition gedacht hat, damit diese Datenam
Auch ein schneller wechsel auf
:note: term titel of note
text of note
whatever you want.
up to empt line,
if a line starts with tag: the tags are addet like they are oddet with cof:tag cof:tag , or cofl:(tag tag tag)
so we can always follow our mood.
Is this implementable? -> Uff!