decision-draw — Gesamtbild & übergreifende Freigabe für gebünde…

Fasst mehrere anstehende Einzelentscheidungen zu einem kohärenten, prose-basierten Gesamtkonzept zusammen, das von der Annahme aller empfohlenen Optionen ausgeht. Zeigt, wie Subsysteme nach der Implementierung ineinandergreifen, anstatt die Benutzer*innen durch Dutzende isolierte Einzelfragen zu führen. Die Nutzer*innen bestätigen das Bild als Ganzes oder geben Korrekturen in natürlicher Sprache, die automatisch in Einzelentscheidungen rückübersetzt und über decision-briefing Phase 4 in das Register eingetragen werden.

Was ist decision-draw — Gesamtbild & übergreifende Freigabe für gebünde…?

Decision-draw ist ein KI-Agenten-Skill, der entwickelt wurde, um die Komplexität mehrerer zusammenhängender Entscheidungen zu bewältigen, indem er zuerst ein kohärentes Gesamtbild des Zielzustands zeichnet – unter der Annahme, dass alle empfohlenen Optionen aus den zugehörigen Entscheidungsprozessen (decision-briefing, decision-shot) akzeptiert werden. Anstatt die Nutzer*innen durch eine ermüdende Checkliste von Einzelfragen zu führen, zeigt decision-draw, wie die Komponenten im täglichen Betrieb nach der Implementierung tatsächlich interagieren. Dies ist besonders nützlich für Cluster eng gekoppelter Entscheidungen, die als funktionale Einheit gemeinsam freigegeben werden können. Der Skill zwingt die Nutzer*innen nicht zu einer binären Ja/Nein-Antwort pro Einzelposten, sondern ermöglicht einen ganzheitlichen „Gefällt mir / Korrektur“-Workflow: Ein Nutzer kann das Gesamtbild akzeptieren oder eine natürlichsprachliche Korrektur geben (z. B. „Bei BH-A bevorzuge ich die kleinere Variante“). Diese Korrektur wird dann systematisch in einzelne Entscheidungen zerlegt und in eine Rückübertragungstabelle übersetzt, die festhält, welche Bundle-IDs betroffen sind, welche Domino-Effekte auftreten und welche Unklarheiten noch bestehen. Wichtig: Ungültige Posten werden NICHT automatisch mitgebucht. Eine Teilkorrektur ist KEINE Gesamtfreigabe – nur eine explizite Bestätigung des gesamten Bildes löst die Buchung aller Punkte aus. Der Skill unterstützt mehrere parallele Arbeitsstränge und folgt einer strengen siebenteiligen Struktur: Bundle & Umfang, Konzept, Zusammenspiel, Implementierung, Abgrenzung, Freigabe und Rückübertragung. Er ist Teil einer Entscheidungsskill-Familie, zu der decision-briefing (Aufschlüsselung in einzelne Punkte), decision-path (Kausalitätsanalyse), decision-shot (strukturierte Einzelblöcke) und decide (Einzelfallanalyse) gehören. Der Skill ist für die Verwendung mit KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex konzipiert und wird über Schlüsselwörter wie `/decision-draw`, „zeichne das große Bild“ oder „wie arbeiten die Systeme zusammen“ aktiviert.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ellmos-ai/ellmos-plugins/tree/HEAD/plugins/ellmos-decision-kit/skills/decision-draw

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Dokumentation

decision-draw — Gesamtbild & übergreifende Freigabe für gebündelte Entscheidungen

Wenn fünf oder zehn Entscheidungen anstehen, verliert man schnell den Überblick über isolierte Optionen und das entstehende System aus den Augen. decision-draw beschreibt nicht die Alternativen; es malt das funktionierende Ganze: Wie arbeiten die Systeme zusammen, sobald alle Empfehlungen umgesetzt sind? Die Nutzer*innen geben das Bild als Ganzes frei oder geben gezieltes Feedback.


Wann verwenden

  • Mehrere voneinander abhängige Entscheidungen (aus decision-briefing oder einem Entscheidungsdokument) sollen nicht als mühsame Checkliste von Einzelfragen abgearbeitet werden.
  • Die Nutzer*innen möchten sehen, wie Komponenten im täglichen Betrieb nach der Implementierung tatsächlich interagieren, bevor sie diese freigeben.
  • Ein Cluster eng gekoppelter Entscheidungen, der über den Abhängigkeitsgraphen (decision-path) identifiziert wurde, kann als funktionale Einheit gemeinsam freigegeben werden.
  • Auslösewörter: /decision-draw, „wie sieht das Ganze aus, wenn wir allem zustimmen“, „zeichne das große Bild“, „Gesamtentscheidungskonzept“, „Entscheidungszeichnung“, „wie arbeiten die Systeme danach zusammen“, „Gesamtfreigabebild“.
  • Nicht verwenden:
    • Wenn die Nutzer*innen verschiedene Optionen pro Punkt bewerten und per Buchstaben (A/B/C) auswählen möchten – das erfolgt durch decision-briefing.
    • Für reine Kausalitäts- und Engpassanalyse im Terminal – das erfolgt durch decision-path.
    • Für isolierte Optionsbewertungen in 5-teiligen diskreten Blöcken (Kontext, Pro/Kontra pro Option, Empfehlung) für Einzelthemen oder eng gruppierte Fragen – das erfolgt durch decision-shot.
    • Zur methodischen Bewertung einer einzelnen offenen Grundsatzfrage – das erfolgt durch decide.

Abgrenzung innerhalb der Entscheidungsfamilie

SkillUX & FokusHaltung zu OptionenFreigabemodus
decision-briefingZerlegt in EinzelpunkteZeigt alle Optionen A/B/C/DBuchstabencodes (1A 2C 3B)
decision-pathStrukturiert KausalitätenBewertet Optionen im GraphenTerminaldiagnostik (ASCII)
decision-drawKohärentes Zielbild (bündelt interdependente Entscheidungen)Beschreibt nur die empfohlene Variante (Alternativen verlinkt)Ganzheitliche Freigabe oder Korrektursatz
decision-shotStrukturierte diskrete Blöcke (für Einzelthemen oder enge Gruppen)Zeigt Optionen mit 2–4 Pro/Kontra-StichpunktenFührungsentscheidung / Einzelprüfung
decideErarbeitet EinzelthemaBewertungsmatrix (Kriterien)Analytische Empfehlung

Kernregel: decision-draw beschreibt ausschließlich die empfohlene Variante. Die verworfenen Alternativen sind nicht verschwunden – sie sind in decision-briefing, decision-shot oder verknüpften Tickets dokumentiert und werden in der Kopfzeilentabelle referenziert. Eine Zeichnung ohne diese Verknüpfung nimmt der Nutzer*in die Wahl, anstatt sie zu vereinfachen.


Verbindliche Struktur (Sieben Teile)

Ein vollständiger decision-draw folgt strikt diesem siebenteiligen Aufbau:

1. Bündel und Umfang

Tabellarische Zusammenfassung aller im Bündel enthaltenen Punkte:

  • Abkürzung / ID (z. B. BH-A, MD-A, CF-A)
  • Ticket-Referenz
  • Kurztitel des Punktes
  • Angenommene Empfehlung (die Prämisse dieses Gesamtbildes)
  • decision-avatar-Konfidenz (🟢 dokumentiert, 🟡 Trade-off, 🔴 Eskalation erforderlich)
  • Link zur vollständigen Analyse / zu den Alternativen

2. Konzept

Der Zielzustand in kohärenter Prosa:

  • Welche Systemlandschaft oder welcher Workflow entsteht, wenn alle Empfehlungen genau wie geplant ausgeführt werden?
  • Kein Side-by-Side-Optionsvergleich, kein konjunktivisches Zögern („man könnte auch“).
  • Klarer, selbstbewusster Indikativ: So funktioniert das System in seinem Zielzustand.

3. Zusammenspiel

Der funktionale Kern des Skills:

  • Wie greifen die entschiedenen Komponenten nach der Implementierung tatsächlich ineinander?
  • Entlang eines konkreten End-to-End-Ablaufs (z. B. „Ein Ticket trifft ein → Agent startet → Backend weist zu → Auf dem Host bereitstellen“) anstatt einer statischen Liste von Komponenten.
  • Klärt Datenflüsse, Schnittstellen und betriebliche Verantwortlichkeiten.

4. Implementierung

Die konkrete Abfolge der Rollout-Schritte:

  • Was passiert in der Praxis Schritt für Schritt?
  • Übernimmt die Ausführungsreihenfolge und Abhängigkeitslogik direkt von decision-path.
  • Unabhängige Arbeitsstränge werden ehrlich als parallele Spuren dargestellt (erfinden Sie keine künstlichen Kausalketten; ein Bündel kann aus mehreren parallelen Spuren bestehen). Sequenzielle Anordnung wird nur dort behauptet, wo begründete Abhängigkeiten oder Fristen bestehen.
  • Hebt Meilensteine, Migrationsskripte und Validierungsprüfungen hervor.

5. Was dieses Bild nicht abdeckt

Abgrenzung gegen falsche Vollständigkeit:

  • Welche sekundären Fragen, ungelösten Probleme oder 🔴 Konfidenzen werden bewusst ausgeschlossen?
  • Wo sind die Grenzen zu benachbarten Systemen?
  • Ein Bild, das seine Ränder verbirgt, erzeugt ein falsches Sicherheitsgefühl.

6. Freigabe

Die Benutzerinteraktion:

  • Die Nutzer*innen prüfen das Bild als Ganzes.
  • Antwortoption 1: Explizite Gesamtfreigabe („Sieht gut aus“, „Genehmigt“, „Alles wie vorgeschlagen umsetzen“). Nur in diesem Fall werden alle Bündelposten als entschieden gebucht.
  • Antwortoption 2: Gezielte Korrektur in natürlicher Sprache („Bei BH-A die kleinere Variante bevorzugen“, „Kein automatischer Neustart für MD-A“, „VM-A wie belassen“). Löst die Zerlegung in einzelne Entscheidungen aus; alle unkorrigierten Posten bleiben offen.

7. Rückübertragung

Die systematische Übersetzung von Benutzerfeedback in einzelne Ledger-Einträge:

  • Keine automatische Mitbuchung: Unveränderte Posten werden nur bei expliziter Gesamtfreigabe gebucht. Eine Teilkorrektur ist keine Gesamtgenehmigung!
  • Isolation bei Korrektur: Wenn die Nutzer*innen eine Korrektur einreichen, wird diese in einzelne Entscheidungen zerlegt; alle anderen Posten im Bündel bleiben bis zur Annahme des angepassten Gesamtbildes oder der individuellen Bestätigung der restlichen Posten streng offen (in Quelltickets / Ledger).
  • Verbindliche Rückübertragungstabelle: Jedes Teilfeedback erzeugt eine strukturierte Bewertungstabelle mit vier Spalten:
    1. Ursprüngliche Korrektur: Wörtliche Aussage der Nutzer*innen.
    2. Betroffene Schlüssel: Welche Bündel-IDs werden geändert (einschließlich Mehrfachtreffer, wenn eine Aussage mehrere Entscheidungen betrifft).
    3. Domino-Status: Welche abhängigen Knoten oder nachgelagerten Annahmen in decision-path fallen weg oder erfordern eine Neubewertung.
    4. Offene Unklarheiten: Wo die Korrektur mehrere Interpretationen zulässt, die vor der Buchung einer Klärung bedürfen.
  • Behandlung von Mehrfachtreffern: Eine einzelne Aussage der Nutzer*innen kann mehrere Entscheidungen gleichzeitig ändern. Die Rückübertragung muss diese Kopplung entwirren und alle betroffenen Schlüssel gemeinsam erfassen.
  • Exklusiver Schreibpfad via Phase 4: decision-draw hat keinen nativen Schreibpfad zu Tickets oder Ledgern. Ledger-Updates erfolgen ausschließlich über das standardisierte Protokoll in decision-briefing Phase 4 (Protokollierung und Persistenz in DECIDED-AND-DONE.md oder TO-DECIDE-USER.txt).

Beispiel (Pilot-Datensatz: Ticket-Master 2026-09-13 — BACH & System-Cluster)

Reales Bündel aus dem Ticket-Master-Entscheidungsdokument vom 2026-09-13: BH-A, MD-A, CF-A, VM-A, PD-A.

# DECISION-DRAW: BACH Core Cluster & Betriebliche Integrität

## 1. Bündel und Umfang

| Kennung | Ticket / Quelle | Thema | Angenommene Empfehlung | Konfidenz | Alternativen & Details |
|---|---|---|---|---|---|
| `BH-A` | `T-20260913-896336887` | Modell-Backend = Heart | 1A / 2A / 3A / 4B / 5A / 6A | 🟢 | `docs/MODELL-BACKEND-KONZEPT_2026-09-13.md` |
| `MD-A` | `T-20260913-799464688` | Mac-Bereitstellung & Neustart | A1 + Skript (nur Bericht für 24/7) | 🟢 | Ticket `T-20260913-799464688.txt` |
| `CF-A` | `T-20260913-947070291` | Konfigurationsziele auf Hosts | 1C (begründet) / 2B (hostabhängig) / 3B (hoch) | 🟢 / 🟡 | Ticket `T-20260913-947070291.<HOST>.txt` |
| `VM-A` | `T-20260906-496406575` | VersicherungsManager Zeitzone | A (app-weite Einstellungen wie routinika) | 🟢 | Ticket `T-20260906-496406575.<HOST>.txt` |
| `PD-A` | `T-20260913-609930207` | USMC-Seitensichtbarkeit | A (Deklaration auf public ausrichten, Status quo) | 🟢 | Ticket `T-20260913-609930207.txt` |

*Hinweis: Alle verworfenen Alternativen (z. B. BH-A E5=B ocean-heart, MD-A A2 volle Schreibschlüssel, VM-A B profilbezogene Zonen) bleiben im Ticket-Master-Entscheidungsdokument dokumentiert.*

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## 2. Konzept

Wir etablieren eine saubere, entkoppelte Multi-Host-Architektur, bei der das Modell-Backend
als unabhängiges Kernmodul namens `agents-heart` betrieben wird. Rollen, Rechte und Budgets
werden sauber in einer relationalen SQLite-Datenbank verwaltet, während Modell-Routing-Entscheidungen
in zwei Stufen erfolgen: BACH erstellt die domänenqualifizierte Kandidatenmenge, und Clutch wählt
das kosten- und fähigkeitsoptimale Modell innerhalb dieser Menge aus.

Auf dem Mac Studio laufen 24/7-Hintergrunddienste sicher und zuverlässig mit einem schreibgeschützten
Bereitstellungsschlüssel; Code-Updates werden automatisch abgerufen, und laufende 24/7-Dienste werden
sanft benachrichtigt, anstatt gewaltsam beendet zu werden. Konfigurationen können host-spezifisch
bleiben, wo die Leistung es erfordert, während App-weite Einstellungen (wie Zeitzonen im
VersicherungsManager nach dem bewährten Routinika-Muster) deterministisch fest verdrahtet werden.
USMC bleibt die kanonische öffentliche Gedächtnisfassade und behält seinen Platz auf der öffentlichen
Website.

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## 3. Zusammenspiel

Die fünf Punkte bilden keine serielle Kausalkette; sie stellen vielmehr modulare, entkoppelte
Säulen der täglichen Betriebsintegrität dar, die parallel über das System hinweg ineinandergreifen:

- **Kernarchitektur & Modell-Routing (`BH-A`):** Das Modul `agents-heart` entkoppelt die Modellzuweisung. Wenn eine Aufgabe eintrifft, bestimmt BACH die domänenqualifizierte Kandidatenmenge und Clutch wählt das kosten- und kapazitätsoptimale Modell aus.
- **Host-Konfiguration & Bereitstellungsintegrität (`CF-A`, `MD-A`):** Während konsistenter Reasoning-Aufwand für Laptop und Workstation gilt (`CF-A`; host-abhängige Modelle bleiben transparent), führt der Mac Studio persistente Hintergrundprozesse unter validierten Einstellungen aus. Für Updates zieht der Mac Code über einen schreibgeschützten Bereitstellungsschlüssel (`MD-A`); der GUI-Server wird neu gestartet, während langlebige 24/7-Dienste das Dashboard sanft über Update-Anforderungen benachrichtigen.
- **Domänenpersistenz & Fristen (`VM-A`):** Anwendungen wie der VersicherungsManager persistieren Fristen gegen eine app-weite `settings`-Tabelle nach dem Routinika-Muster. Berechnungen und Fristenwächter arbeiten deterministisch über alle Profile hinweg in derselben IANA-Zeitzone.
- **Öffentliche Präsentation (`PD-A`):** Der nächtliche Site-Builder validiert Repository-Zustände. USMC wird sauber unter seiner korrigierten `public`-Deklaration veröffentlicht, was null Alarme in den Sicherheits-Gates auslöst.

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## 4. Implementierung

Da der Quelldatensatz keine serielle Kette über diese fünf Punkte im Abhängigkeitsgraphen ([decision-path](../decision-path/SKILL.md)) belegt, wird der Rollout ehrlich in vier unabhängige, parallele Arbeitsstränge strukturiert (Ansatz a: parallele Spuren anstatt erfundener Kausalität). Sequenzielle Anordnung gilt nur, wo externe Fristen oder interne Schritte bestehen:

- **Spur A (Zeitkritisch — Frist 2026-09-14):**
  1. USMC-Metadaten auf `public` ausrichten (`PD-A`); Draft PR #2 verwerfen. Verzögerungen sind aufgrund des nächtlichen Builder-Laufs nicht tolerierbar, dennoch ist dieser Schritt technisch völlig unabhängig von allen anderen Spuren.
- **Spur B (Host-Konfiguration & Mac-Bereitstellung — Parallelisierbar):**
  1. B1: Konfigurationsziele in `.SYNC` kodifizieren (`CF-A`), Reasoning-Aufwand auf `high` für beide Hosts synchronisieren.
  2. B2 (unabhängig von B1): Schreibgeschützten Bereitstellungsschlüssel auf dem Mac Studio installieren und das Pull-and-Report-Automatisierungsskript einrichten (`MD-A`).
- **Spur C (Domänendatenbank — Parallelisierbar):**
  1. Die App-weite `settings`-Tabellenmigration im VersicherungsManager nach dem Routinika-Muster implementieren (`VM-A`), um die saubere Basis für die anschließende Publisher-Entwicklung zu schaffen.
- **Spur D (Architekturextraktion — Interner mehrstufiger Plan):**
  1. D1: SQLite-Schema für Rollen und Budgets in `agents-heart` einrichten (`BH-A` E1).
  2. D2: Den Backend-Katalog als Python-Modul auslagern (`BH-A` E3) und die Clutch-Zuweisungsnaht binden (`BH-A` E2).
  3. D3: Das `agents-heart`-Modul extrahieren und binden (`BH-A` E5, E6).

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## 5. Was dieses Bild nicht abdeckt

- **Task-Claiming Race Condition:** Der Parallelitätsfehler, der doppelte Task-Ansprüche ermöglicht, wird in einem dedizierten Hotfix-Ticket bearbeitet und liegt außerhalb dieser Freigabe.
- **Cockpit-Frontend:** Das Überwachungs-Cockpit (`BH-A` E4) wird bewusst zurückgestellt, bis das Backend Live-Betriebstelemetrie liefert.
- **Veröffentlichen öffentlicher Repositories:** Das Zusammenführen und Bereitstellen von Code macht private Repositories nicht automatisch öffentlich; endgültige Sichtbarkeitsumschalter bleiben den Nutzer*innen vorbehalten.

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## 6. Freigabe

Sie können diesen Systemcluster als Ganzes freigeben oder Anpassungen in natürlicher Sprache vornehmen:

- **Explizite Gesamtfreigabe:** „Sieht gut aus, genau wie vorgeschlagen umsetzen.“ (Nur dies löst die Buchung aller Punkte aus).
- **Beispielkorrekturen:**
  - *„Keine Host-spezifische Sonderbehandlung für den Mac: MD-A benötigt volle Schreibschlüssel (A2) für direktes Pushen, und CF-A sollte alle Konfigurationen strikt an der Workstation ausrichten (Gruppe 1=A, 2=A).“* (Mehrfachtreffer)
  - *„Für BH-A E5 nenne es ocean-heart anstelle von agents-heart.“*
  - *„VM-A vorerst verschieben; der Publisher kann warten.“*

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## 7. Rückübertragung

Wenn das Konzept genehmigt oder geändert wird, übersetzt der Skill das Feedback in Ledger-Einträge:

### Fall A: Explizite Gesamtfreigabe
Wenn die Nutzer*innen das Gesamtbild als Ganzes ausdrücklich genehmigen (z. B. *„Sieht gut aus, genau wie vorgeschlagen umsetzen“*):
- Alle fünf Punkte (`BH-A: 1A/2A/3A/4B/5A/6A`, `MD-A: A1`, `CF-A: 1C/2B/3B`, `VM-A: A`, `PD-A: A`) werden als ENTSCHEIDEN an [decision-briefing](../decision-briefing/SKILL.md) Phase 4 übergeben.
- Phase 4 führt die Ledger-Eintragung durch.

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