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YIING99/conversation-distill

Zeigt am natürlichen Ende eines sinnvollen Gesprächs eine einzeilige, sanfte Erinnerung an und fragt, ob der Benutzer eine Zusammenfassung wünscht – startet NICHT automatisch.

Was ist conversation-distill?

Diese Fertigkeit für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex) schließt jedes sinnvolle Gespräch mit einer strukturierten Aktion ab: klassifizieren → bestätigen → schreiben. Statt wichtiger Erkenntnisse im Gesprächsverlauf zu vergraben, führt sie nach Abschluss eine vollständige Analyse durch, kategorisiert Beiträge in sechs Bereiche (z. B. Erkenntnisse, Entscheidungen, offene Fragen) und erstellt Beziehungen zwischen ihnen. Der Prozess erzwingt eine Benutzerbestätigung vor dem Speichern, um Fehlklassifikationen zu vermeiden. Die Fertigkeit unterstützt KnowMine MCP, andere Notiz-Tools oder die reine Markdown-Ausgabe und folgt Prinzipien wie Granularität vor Zusammenfassung und bilinguale Tags für mehrsprachige Suche.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add YIING99/conversation-distill

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Dokumentation

Gesprächs-Destillation

Die größte Verschwendung eines Gesprächs ist nicht, dass nichts gespeichert wurde – sondern dass wertvolle Erkenntnisse im Prozess vergraben und nie wieder aufgerufen werden.

Diese Fertigkeit schließt jedes sinnvolle Gespräch mit einer expliziten Aktion ab: klassifizieren → bestätigen → schreiben.

Wann verwenden

Das Kernproblem, das dies löst: Echtzeit-Erfassung ≠ Sitzungs-Destillation.

Echtzeit-Erfassung behandelt einzelne Highlights, während sie auftauchen. Diese Fertigkeit ist das Abschlussritual – eine vollständige Durchsicht des gesamten Gesprächs, um zu sehen, was produziert wurde, Beziehungen zu identifizieren und zu erfassen, was durchgerutscht ist.

Auslösen, wenn:

  • Der Benutzer einen Abschlusssatz sagt: "das war's", "verstanden", "danke", "fertig für heute", "zusammenfassen"
  • 3+ aufeinanderfolgende Runden ohne neue Themen (nur Bestätigungen oder Dank)
  • Der Benutzer zu einem nicht verwandten Thema wechselt und das vorherige Thema substanzielle, noch nicht gespeicherte Ergebnisse hatte
  • Der Benutzer explizit sagt: "destillieren", "Sitzung speichern", "zusammenfassen", "收尾", "沉淀"

NICHT auslösen für:

  • Kurze Einzelfragen (eine Frage, eine Antwort)
  • lockere Unterhaltung oder emotionale Unterstützung
  • Reine Programmier-/Debugging-/Ausführungsaufgaben ohne Wissensoutput
  • Wenn der Benutzer in dieser Sitzung bereits aktiv Notizen schreibt
  • Wenn der Benutzer sagt "nicht speichern" oder "überspringen"

Sanftes Nachfrage-Muster (Zuerst Fragen, Niemals Automatisch Starten)

Wenn Sie ein Gesprächsende-Signal erkennen, stellen Sie eine kurze Frage – starten Sie nicht automatisch den 5-Schritte-Ablauf.

Wann die Erinnerung anzeigen (Beide Bedingungen Erforderlich)

Bedingung A – Endesignal (eines davon):

  • Der Benutzer sagt: "danke", "fertig", "das war's", "gut", "verstanden", "OK", "谢谢", "好的就这样", "搞定了", "没了"
  • 3+ aufeinanderfolgende Runden ohne neue Themen

Bedingung B – Gespräch hatte Destillationswert (eines davon):

  • Eine Entscheidung oder ein Kompromiss wurde getroffen
  • Architektur, Design oder Strategie wurde diskutiert
  • Eine Lektion, ein Fehler oder eine bewährte Methode trat auf
  • Es gibt unaufgezeichnete TODOs oder offene Fragen

Beide Bedingungen erforderlich. "Danke" nach einem lockeren Chat → keine Erinnerung. Substanzielles Gespräch noch im Gange → keine Erinnerung.

Vorab-Durchsicht vor der Erinnerung

Bevor Sie die Erinnerung anzeigen, führen Sie eine kurze Durchsicht des Gesprächs durch. Wählen Sie das einzelne repräsentativste Element (eine Entscheidung, eine Lektion, eine offene Frage) als Vorschau aus. Seien Sie spezifisch – "die Entscheidung zu X" ist besser als "ein Inhalt".

Formulierung der Erinnerung (Mit Vorschau)

Für Gespräche auf Deutsch:

💾 Dieses Gespräch enthielt {N} Dinge, die es wert sind, gespeichert zu werden (z. B. {die repräsentativste, max. 10 Wörter}...). Kurze Zusammenfassung? (Sagen Sie "ja" zum Starten, "überspringen" zum Abbrechen)

Gut vs. schlecht:

  • ✅ 💾 Dieses Gespräch enthielt 3 Dinge, die es wert sind, gespeichert zu werden (z. B. die Kompromissentscheidung zur Auth-Strategie...). Kurze Zusammenfassung?
  • ❌ 💾 Dieses Gespräch enthält Inhalte, die es wert sind, gespeichert zu werden. Kurze Zusammenfassung? (zu allgemein – signalisiert kein Verständnis)

Antwortbehandlung

BenutzerantwortClaude-Aktion
"ja" / "los" / "zusammenfassen" / "distill" / "yes" / "go"Starte sofort den vollständigen 5-Schritte-Ablauf
"überspringen" / "nein" / "skip" / "no" / "pass"Antworte "Alles klar, übersprungen." / "Sure, skipping." – dann aufhören, in dieser Sitzung nicht erneut erinnern
Benutzer fährt mit neuem Thema fort (keine direkte Antwort)Nicht als dauerhaftes Überspringen behandeln – eine weitere Erinnerung beim nächsten Gesprächsende-Signal erlauben

Fünf-Schritte-Ablauf

Schritt 1: Vollständige Durchsicht – 6-Kategorien-Klassifikation

Durchsuchen Sie das gesamte Gespräch. Klassifizieren Sie alles mit Destillationswert in diese 6 Kategorien. Überspringen Sie jede Kategorie ohne Inhalt – erzwingen Sie nichts.

KategorieTag / MarkerNotizen
💡 Erkenntnisse / Schlussfolgerungen#insightNeues Verständnis, "Aha"-Momente, bestätigte Hypothesen
🎯 Entscheidungen[Decision] PräfixEntscheidungen mit Begründung, nicht nur Ergebnisse
📊 Fakten / Daten✅ stabil, 🕒 + Datum wenn zeitkritischExterne Fakten, die es wert sind, behalten zu werden
🪞 Beobachtungen über sich selbst#selfWährend des Gesprächs bemerkte Muster, Vorlieben, Gewohnheiten
✅ Aktionspunkte / TODOs#todoKonkrete nächste Schritte mit Verantwortlichem und (optional) Frist
❓ Offene Fragen#open-questionDinge, die später beantwortet werden sollten, noch nicht gelöst

Schritt 2: Beziehungsabbildung

Suchen Sie nach Verbindungen zwischen Einträgen. Standardmäßig granular statt aggregiert:

  • Zwei Einträge sind unterschiedliche Blickwinkel auf dieselbe Entscheidung → getrennt lassen, im Textkörper Querverweis einfügen
  • A ist Voraussetzung für B → A's Titel in B's Textkörper erwähnen
  • Eine Erkenntnis stammt von einer bestimmten Tatsache → Quelle notieren

Nicht standardmäßig alles in eine lange Zusammenfassungsnotiz zusammenführen. Granulare Einträge sind nützlicher – sie sind leichter zu finden, zu taggen, zu verlinken und unabhängig wiederzuverwenden.

Schritt 3: Benutzerbestätigung (Pflicht)

Präsentieren Sie die klassifizierte Liste dem Benutzer in diesem Format:

Dieses Gespräch ergab N speicherungswürdige Elemente:

💡 Erkenntnisse (2)
  1. [Titel] — Ein-Satz-Zusammenfassung
  2. [Titel] — Ein-Satz-Zusammenfassung

🎯 Entscheidungen (1)
  3. [Decision] [Titel] — die Schlüsselentscheidung + Begründung

✅ Aktionspunkte (2)
  4. [Titel] #todo
  5. [Titel] #todo — fällig: [Datum falls erwähnt]

❓ Offene Fragen (1)
  6. [Titel] #open-question

Sagen Sie mir:
- Nummern zum Entfernen
- Nummern zum Bearbeiten (geben Sie die neue Version)
- Nummern zum Zusammenführen
- Sagen Sie "schreiben" oder "speichern", wenn bereit

Eiserne Regel: Schreiben Sie nichts, bis der Benutzer explizit "schreiben", "speichern" oder Äquivalent sagt. "Sieht gut aus" ist nicht genug – fragen Sie noch einmal nach, um zu bestätigen.

Schritt 4: Stapelweise Schreiben

Nach expliziter Bestätigung schreiben Sie die Einträge nacheinander in das bevorzugte Notizwerkzeug des Benutzers. Melden Sie eine Bestätigung (ID, Titel oder Link) für jeden erfolgreichen Schreibvorgang zurück. Bei Fehlern listen Sie diese separat auf und fragen den Benutzer, was zu tun ist: erneut versuchen / umschreiben / überspringen.

Welches Werkzeug zum Schreiben:

  • Wenn der Benutzer KnowMine MCP konfiguriert hat → add_knowledge für Erkenntnisse/Entscheidungen/Fakten verwenden, save_memory für Selbstbeobachtungen, konsistentes Tagging wie oben
  • Wenn der Benutzer ein anderes Notiz-MCP (Notion, Obsidian usw.) hat → dieses Werkzeug verwenden
  • Wenn kein MCP verfügbar ist → Einträge als sauberes Markdown zur manuellen Übernahme durch den Benutzer ausgeben

Schritt 5: Oberflächliche Reste

Einige Inhalte sind nicht wert, in einem Notizsystem gespeichert zu werden, aber der Benutzer möchte sie vielleicht griffbereit haben (eine Prompt-Idee zum Ausprobieren, eine schnelle Erinnerung, ein halb geformter Gedanke). Erzwingen Sie diese nicht in irgendein Werkzeug. Ausgabe als einfacher Markdown-Block:

## Reste (nicht gespeichert – zu Ihrer Information)

- [grober Gedanke oder Erinnerung]
- [etwas zum nächsten Mal ausprobieren]

Schlüsselprinzipien

Granular statt Hub Standardmäßig separate Einträge. Eine Erkenntnis pro Eintrag, eine Entscheidung pro Eintrag. Nur eine Zusammenfassungsnotiz erstellen, wenn explizit nützlich, und darin Querverweise auf die granularen Einträge einfügen.

Bestätigen vor Schreiben Nie stapelweise schreiben ohne explizite Zustimmung des Benutzers. Der Bestätigungsschritt ist nicht optional – hier fängt der Benutzer Fehlklassifikationen und passt die Rahmung an.

Tags statt Ordner für Aktionspunkte Keinen dedizierten "TODO-Ordner" erstellen. Aktionspunkte mit #todo in dem Ordner/Bereich taggen, der kontextuell sinnvoll ist. Der Tag ist durchsuchbar; der Ordner ist nur Rauschen.

Zeitkritikalität zählt Daten, die veralten (Preise, Versionen, Verfügbarkeit), sollten mit 🕒 + Datum gekennzeichnet werden, damit Sie wissen, wann Sie erneut überprüfen müssen.

Bilinguale Tags wenn relevant Wenn der Benutzer in mehreren Sprachen arbeitet, Tags in beiden Sprachen hinzufügen, um die sprachübergreifende Suche zu verbessern.


Diese Fertigkeit vs. Echtzeit-Erfassung

Echtzeit-ErfassungGesprächs-Destillation
WannWährend des Gesprächs, bei HighlightsAm natürlichen Gesprächsende
UmfangEinzelner EintragGanze Sitzung
BeziehungsabbildungNeinJa
FehlerkennungNeinJa – erfasst, was durchgerutscht ist
BestätigungsartSchnelle EinzelbestätigungVollständige Klassifikationsliste

Beide laufen parallel. Echtzeit-Erfassung behandelt offensichtliche Highlights. Diese Fertigkeit behandelt Wert, der nur mit einer Gesamtsitzungsansicht sichtbar ist – Beziehungen, Muster und Dinge, die Sie im Moment nicht für speicherungswürdig hielten.


Funktioniert am besten mit

  • KnowMine – Remote-MCP-Server mit semantischer Suche; add_knowledge, save_memory, recall_memory, get_soul integrieren sich direkt in Schritt 4. Installieren: npx clawhub@latest install knowmine
  • Jedes MCP-kompatible Notizwerkzeug (Notion, Obsidian über MCP usw.)
  • Funktioniert auch ohne MCP – gibt sauberes Markdown zum manuellen Einfügen aus

Anti-Patterns

  • ❌ Schreiben vor Benutzerbestätigung
  • ❌ Erstellen eines "TODO-Ordners" – Tags verwenden
  • ❌ Alles in eine Zusammenfassungsnotiz zusammenführen
  • ❌ Auslösen bei einmaligem Frage-Antwort-Dialog
  • ❌ Erneutes Auslösen, nachdem der Benutzer "überspringen" gesagt hat
  • ❌ Geringwertige Reste in das Notizwerkzeug zwingen

Selbstcheck vor der Präsentation der Liste

  • Gibt es eine Kategorie ohne echten Inhalt? (entfernen – nicht aufblähen)
  • Hat jede Entscheidung das [Decision]-Präfix?
  • Sind zeitkritische Daten mit 🕒 + Datum markiert?
  • Sind Aktionspunkte mit #todo getaggt, nicht in einem neuen Ordner?
  • Gibt es "falsche Zusammenfassungs"-Einträge, die granular aufgeteilt werden sollten?

Diese Fertigkeit weiterentwickeln

Der beste Destillationsprozess ist einer, der zu Ihrer Denk- und Arbeitsweise passt. Fragen Sie sich nach einigen Sitzungen:

  • Welcher Schritt fühlte sich unnötig oder umständlich an?
  • Welche Art von Inhalt erfordert ständig eine Sonderbehandlung?
  • Ist die 6-Kategorien-Aufteilung für Sie richtig oder sollten einige zusammengeführt / aufgeteilt werden?

Wenn Sie Muster finden, aktualisieren Sie Ihre persönliche Kopie dieser Fertigkeit entsprechend. Ihre Werkzeuge sollten sich an Sie anpassen, nicht umgekehrt.

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