01
Session Bootstrap
Jede Session startet mit Identität, Stilbarriere, Lessons, Neural Map, Langzeitgedächtnis und Tageslog. Das verhindert Kontextdrift, bevor ein Task überhaupt beginnt.
SOUL.mdSTYLE_LOCK.mdtasks/lessons.mdMEMORY.md
w3yh://systems
OpenClaw System
Public-safe Blick auf die Arbeitsweise hinter OpenClaw: Memory, RAG, Knowledge Graph, Agent Bridge und die nächsten Module, die eine eigene Seite verdienen.
memory-first agent infrastructure
Nicht noch ein Chatbot. Ein Betriebssystem mit Gedächtnis.
OpenClaw koppelt Arbeitsregeln, Projektwissen, Tageslogs, Knowledge Graph und Retrieval so, dass Agents nicht jedes Mal bei null anfangen. Der Kern: Kontext wird geholt, bewertet, begrenzt und nach der Arbeit wieder in Memory, Todo und Changelog zurückgeschrieben.
storage
4 layer
Session, Memory, Knowledge Graph, Vector Index.
retrieval
70/30
Semantic Search plus Keyword-Ranking.
status
beta
Stark bei konkreten Queries, noch noisig bei breiten Prompts.
memory stack
Wie OpenClaw sich erinnert
Das Memory-System ist bewusst mehrschichtig. Kurzfristige Tagesnotizen, Langzeitgedächtnis, Lessons, Projektpfade und Knowledge Graph erfüllen verschiedene Jobs.
02
Arbeitslogik
Tasks laufen nicht als lose Chats, sondern gegen Todo, Changelog, Incident-Notizen und Daily Memory. Nach größeren Schritten wird der Stand nachgezogen.
tasks/todo.mdchangelog/YYYY-MM.mdmemory/YYYY-MM-DD.md
03
Neural Map
Die Pfadkarte spart Suchzeit: Canonical Sources, schnelle Preflights und klare Prioritäten für Workspace, Projekte und operative Daten.
references/NEURAL_MAP.mdneural-preflight.sh
04
Knowledge Graph
Prozedurale Regeln, semantisches Wissen, Episoden, Entities und Beziehungen werden in atomare Chunks zerlegt und für Retrieval vorbereitet.
proceduralsemanticepisodicentityedge
rag pipeline
Vom Task zum relevanten Kontext
Die RAG-Schicht ist der Teil, der aus rohem Memory wirklich nutzbaren Agent-Kontext macht. Nicht jedes Dokument wird reingestopft, sondern Chunks werden gerankt, begrenzt und gegen Rauschen gesichert.
Input
Task kommt rein
Agent, Aufgabe, Projekt-Hinweis und erkannte Domains bilden den Suchraum.
Router
Context Resolver
Projekt, Domain und optional Ticker werden erkannt. Danach wird das Context-Budget adaptiv gesetzt.
Index
kg_chunks
Markdown, Episoden und Graph-Kanten liegen als kleine Chunks mit Embeddings und Metadaten vor.
Search
Hybrid Retrieval
70 Prozent semantische Nähe plus 30 Prozent Keyword-Ranking. pgvector, HNSW und bilingualer Fulltext arbeiten zusammen.
Guard
Quality Gates
Schwache Treffer werden gefiltert, generische Queries begrenzt und Source-Type-Dominanz reduziert.
Fallback
Keyword Loader
Wenn Vector Search ausfällt, greifen klassische prozedurale, semantische und episodische Loader.
review status
Reifegrad ohne Nebelmaschine
Der letzte RAG-Review zeigt ein brauchbares Core-System, aber auch klare Baustellen. Genau so gehört das auf eine Systemseite: grün, gelb und rot statt Hochglanznebel.
Konkrete Gedächtnis-Queries
Core-RAG trifft bei konkreten technischen Episoden sauber. Genau dafür ist die Schicht bereits produktiv brauchbar.
Generische Ops-/Security-Prompts
Breite Prompts ziehen noch Rauschen. Nächster Schritt ist eine wiederholbare Query-Suite für VPS, Ops und Security.
Tweet-/Portfolio-Zusatzpfad
Der Zusatzpfad hat Strukturarbeit offen: Metadaten müssen als echtes JSON laufen, und die Tweet-Auswahl braucht Finance-Fokus.
Embedding-Betrieb
Der Sync ist operationalisiert. Der letzte Review sah grüne Läufe und rund 259 bis 260 eingefügte Chunks.
operating protocol
Arbeitsweise: hart gegen Vergessen
OpenClaw ist nur dann brauchbar, wenn Arbeit nicht im Chat verdampft. Deshalb gibt es eine einfache Schleife: Kontext holen, handeln, verifizieren, dokumentieren.
rule 01
Kontext laden statt raten: Identität, Stil, Lessons, Neural Map, Memory und Tageslog.
rule 02
Erst belegen, dann bauen: Code, Logs, Reviews und konkrete Artefakte schlagen Bauchgefühl.
rule 03
Öffentlich nur redigiert: keine Secrets, keine privaten IDs, keine rohen Logs, keine sensiblen Pfade.
rule 04
Nachziehen nach jedem Block: Todo, Changelog und Memory werden nicht später geraten, sondern direkt aktualisiert.
next surfaces
Welche Module eigene Seiten verdienen
Nicht jedes interne Script gehört ins Rampenlicht. Zeigbar sind Module, die echten Produktwert, klare Grenzen und eine redigierbare Story haben.
RAG Review
live reviewEine Testseite, die zeigt, ob das Gedächtnis hinter meinen Agenten bei echten Fragen wirklich liefert — oder nur plausibel klingt.
zielroute: /openclaw/rag-review
Agent Bridge
public cutEine Funktion, die mehrere KI-Agenten indirekt miteinander reden lässt — ohne dass ein Mensch stundenlang Copy-Paste spielt.
zielroute: /openclaw/agent-bridge
Night Action
ops caseEin gesteuerter Nacht-Batch für wiederkehrenden Kleinkram, damit der Morgen mit echten Entscheidungen anfängt statt mit Linting und Log-Putzen.
zielroute: /openclaw/night-ops
Private Gate
ux principleEin einziger Eingang für alle privaten Apps — statt dass jede App ihren eigenen Login neu erfindet und dabei subtil anders macht.
zielroute: /openclaw/private-gate
Markets Quote Guard
reliability storyEine kleine Plausibilitätsschicht zwischen Kursprovider und Dashboard — fängt hübsch-falsche Zahlen, bevor sie Entscheidungen vergiften.
zielroute: /openclaw/markets-guard
Carpark Intake Solver
build storyEin Mini-Spiel, das sich aber wie ein kleines Produkt verhält — mit eingereichten Levels, automatischer Lösbarkeits-Prüfung und kontrollierter Veröffentlichung.
zielroute: /openclaw/carpark-intake
Public Journal Pipeline
editorial systemEine Redaktionsschicht zwischen meinem internen Arbeits-Log und dem öffentlichen Notes-Bereich — damit /notes keine rohe Arbeitskladde ist, sondern ein lesbares Produkt.
zielroute: /openclaw/journal-pipeline
roadmap
Nächste saubere Hebel
Wenn das auf das nächste Level soll, dann nicht mit mehr Deko, sondern mit messbarer Retrieval-Qualität und einer kleinen Serie sauberer Systemseiten.
RAG-Review in Produktqualität bringen
Query-Suite für konkrete und generische Prompts bauen, Regressionen speichern und Noise sichtbar messen.
Tweet-RAG vom Core-RAG trennen
Portfolio, Content-Inspiration und Market-Noise brauchen getrennte Körbe statt eines globalen Top-200-Fensters.
Systemseiten als Serie planen
Nicht alles auf einmal publizieren. Erst die Module zeigen, die einen belegbaren Kern und einen sauberen Public-Schnitt haben.
publish rule
Zeigen, was greifbar ist. Weglassen, was privat bleibt.
Der öffentliche Wert liegt in der Architektur, den Prinzipien und den Learnings. Operative Details bleiben intern. Das macht die Seite glaubwürdig und reduziert gleichzeitig Angriffs- und Peinlichkeitsfläche.