# parsecapere-prompts

> Modulare System-Prompts fuer die parsecapere.de Voice-LLM-Plattform.
> Single-Source-of-Truth fuer alles was das LLM als Anweisung liest.

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## Warum dieses Repo existiert

Bisher standen die System-Prompts als **3000-Token-Monolithen** direkt in den
`.js`-Files des `llm-gateway`-Services. Drei harte Schmerzpunkte:

| Schmerz                                  | Heute (Monolith)                       | Morgen (dieses Repo)          |
|------------------------------------------|----------------------------------------|--------------------------------|
| Reviewable im PR / Diff                  | nein — Template-String ueber 200 Zeilen | ja — Markdown-Diffs           |
| Versionierbar pro Baustein               | nein — nur ueber gesamte `.js`         | ja — Git-Commit pro Modul      |
| Hot-Reload ohne Service-Restart          | nein — `systemctl restart` (5s Downtime) | ja — Gitea-Webhook → Cache-Invalidate |
| Token-Effizienz pro Sub-Agent            | nein — jeder bekommt alles             | ja — nur was er braucht (40-50% Einsparung) |

Architektur-Hintergrund: `arch-flow/brainstorm/Sprache/2026-06-02 — Prompt-Modularisierung — Architektur und Composition.md`
plus `2026-06-02 — Master-Synthese — Prompt-Migration-Reihenfolge.md`.

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## Ordner-Struktur (Ziel-Topologie)

```
parsecapere-prompts/
├── base/                       # Immer dabei (Boilerplate fuer ALLE Sub-Agents)
│   ├── identity.md             # Wer bin ich (parsecapere-KI, helfe Sprachlernern …)
│   ├── style.md                # Antwort-Stil + Sprache (Deutsch, freundlich, kurz)
│   └── constraints.md          # Sicherheit, Privacy (audience-Feld!), Anti-Halluzination
│
├── workflows/                  # Pro Task-Typ relevant (nur einbauen wenn gebraucht)
│   ├── plan-before-action.md   # record_thought / record_reflection-Disziplin
│   ├── error-recovery.md       # Retry, Fallback, Backoff
│   ├── self-correction.md      # Validate-Loop-Pattern (z.B. Kreuzwort-Grid)
│   ├── sub-agent-discipline.md # KEIN record_*, KEINE Tools ausserhalb des Sets
│   └── tool-scope-lock.md      # Strikte Tool-Liste, kein Erfinden
│
├── tools-context/              # Erklaert dem LLM was Tools tun
│   ├── brick-creation.md       # createPulse / createView / createRow semantics
│   ├── user-scoping.md         # audience + ownerUserName (Cookie-K3)
│   ├── atomic-chain.md         # Strikt-sequenzielle atomic_create_*-Aufrufe
│   ├── atomic-finalize.md      # Layer+Solution atomar in einem Call
│   └── trace-viewer.md         # Phase E — trace-events fuer Overwatch
│
├── personas/                   # Pro Sub-Agent eine
│   ├── main-voice.md           # User-Facing Voice (Session-Orchestrator)
│   ├── kreuzwort-builder.md    # Sub-Agent fuer Kreuzwort-Aufgaben
│   ├── lueckentext-builder.md  # Sub-Agent fuer Lueckentext-Aufgaben
│   ├── overwatch.md            # Phase E — Read-Only-Beobachter (geplant)
│   └── doc-writer.md           # Phase G — Code-Doku (geplant)
│
└── skill-index.md              # Discovery-Index — was gibt's, mit welchem Trigger
```

**Drei Schichten** — von "immer" bis "spezifisch":

```
[ base/         ] ← immer da, Boilerplate
[ workflows/    ] ← Task-Typ
[ tools-context/] ← welche Tools nutzt der Agent
[ personas/     ] ← wer bin ich konkret  ← Tie-Breaker, kommt zuletzt
```

> 💡 **Persona kommt zuletzt** im Compose-Output — sie darf alles davor ueberschreiben.

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## Status-Stand (heute, 2026-06-02)

### Phase M2 — DONE
- Drei Personas 1:1 aus dem JS-Code extrahiert:
  - `personas/main-voice.md` ← `llm/gemini.js` (SYSTEM_PROMPT_VOICE + SYSTEM_PROMPT_INTRO)
  - `personas/kreuzwort-builder.md` ← `orchestrator/kreuzwort-orchestrator.js`
  - `personas/lueckentext-builder.md` ← `orchestrator/lueckentext-orchestrator.js`
- `base/`, `workflows/`, `tools-context/` sind **leer** (Ordner existieren als Marker).
- `skill-index.md` ist ein **Stub** — wird in M4 gefuellt.

### Phase M3 — NEXT (geplant)
- Diff zwischen den drei Personas → Boilerplate identifizieren.
- Extraktion in `base/`, `workflows/`, `tools-context/`.
- Personas auf "wirklich Unique" trimmen.
- **Jeder Extract = eigener Commit** mit aussagekraeftiger Message.

### Phase M4 — danach
- Skill-Manifeste im separaten Repo `parsecapere-skills`.
- `skill-index.md` mit echten Eintraegen befuellen.

### Phase M5 — danach
- `mcp-gitea`-Service auf LLM-VPS (Tools: `load_skill`, `list_skills`, `load_prompt_module`).
- STDB-Cache (`gitea_section_cache`-Tabelle).
- Webhook-Endpoint `/webhook` fuer Cache-Invalidation.

Voller Plan: siehe Vault-Note `2026-06-02 — Master-Synthese — Prompt-Migration-Reihenfolge.md`.

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## Compose-Order (zukuenftig fuer mcp-gitea)

Wenn ein Skill geladen wird, baut der Composer den finalen System-Prompt
in **dieser Reihenfolge** zusammen:

```
1. base/identity.md
2. base/style.md
3. base/constraints.md
4. workflows/*  (deklariert im Skill-Manifest)
5. tools-context/*  (abgeleitet aus required_tools)
6. personas/<persona>.md  ← LETZTER, ueberschreibt frueheres
```

Der Compose-Algorithmus ist im Detail in
`arch-flow/brainstorm/Sprache/2026-06-02 — Prompt-Modularisierung — Architektur und Composition.md`
beschrieben.

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## Cross-Repo

Dieses Repo (`parsecapere-prompts`) liefert die **Prompt-Bausteine**.
Zwei Schwester-Repos auf demselben Gitea (https://gitea.parsecapere.de):

| Repo                    | Inhalt                                                            |
|-------------------------|-------------------------------------------------------------------|
| `parsecapere-prompts`   | dieses Repo — Module + Personas                                    |
| `parsecapere-skills`    | Skill-Manifeste (welche Module wann zusammensetzen)                |
| `parsecapere-knowledge` | Lang-laufendes Wissen (z.B. Vokabel-Listen, Wortpool-Snapshots)    |

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## Architektur-DNA-Bezug

Dieses Repo respektiert:

- **Server denkt, Frontend rendert** — Composition passiert serverseitig im `mcp-gitea`-Service.
- **STDB als Smart-Cache** — Module werden bei Bedarf aus Gitea geholt + in STDB
  (Tabelle `gitea_section_cache`) gecached. Webhook invalidiert pro Pfad.
- **Cookie-K1-K6** — Compose-Endpoint im LLM-Gateway ist intern (Service-Token,
  nicht User-Cookie). Cross-Server-Auth via Token-Bundling (K5) wenn LLM im
  Auftrag eines Users handelt.
- **Hard-Rules STDB-Migrationen** — neue Tabelle `gitea_section_cache` braucht
  Pre-Backup + additive Migration (siehe `migrations/MIGRATIONS-HARD-RULES.md`).
- **Skill = Loadable Module** — kein Hard-Coded-Mapping, Discovery via
  Trigger-Keywords (siehe `2026-06-01 — Skill-Sets als Loadable Modules …`).

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## Hinweis fuer Tim's Review (M2-Aha-Moment)

Lies die drei `personas/*.md` der Reihe nach. Ziel: zum ersten Mal sehen,
**was der Voice-LLM bisher als Anweisung bekommen hat** — als reine,
lesbare Markdown-Texte ohne JS-Drumherum.

Erwartete Beobachtungen:
- Wieviel Boilerplate steht da drin? (→ M3 zieht das raus)
- Wo wiederholen sich die drei Personas? (→ M3 macht draus `base/` und `workflows/`)
- Wo ist Domain-Wissen? (→ bleibt in der Persona)

Notiere was dir auffaellt — das wird der Input fuer M3.