인프라·DevOps 스킬

Knowledge base from the DoD M&Q BoK (the Manufacturing and Quality Engineering Body of Knowledge), v3.0 of July 2025, published by OUSD(R&E). Use for the manufacturing-and-quality view of the defense acquisition life cycle: what M&Q engineers do across the Adaptive Acquisition Framework phases (Pre-MDD, Materiel Solution Analysis, Technology Maturation and Risk Reduction, Engineering and Manufacturing Development, Production and Deployment, Operations and Support); the twelve M&Q threads (A–L) built on the '5 Ms'; manufacturing feasibility and producibility; Manufacturing Readiness Levels and assessments; Key/Critical Characteristics and process capability (Cp/Cpk, SPC); the standards stack (AS6500, AS9100/ISO 9001, AS9103, AS9145); technical reviews (ASR/PDR/CDR/PRR) and milestone gates; DCMA surveillance; industrial base and supply chain; and sustainment (LCSP, IPS, ILA, ISR). Scope is DoD acquisition M&Q practice on the Major Capability Acquisition path — it is a best-practice compilation, not policy, and is thin on detailed shop-floor process engineering, contract law, and the full text of the cited industry standards (which it names but does not reproduce).

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Knowledge base from EU Artificial Intelligence Act — Regulation (EU) 2024/1689. Use for AI system classification (high-risk vs prohibited vs general), conformity assessment procedures, GPAI model obligations, transparency and disclosure requirements, governance structure (AI Office / AI Board), penalty tiers, value-chain operator obligations, post-market monitoring, and Annex III use-case analysis. Does not cover EU liability rules for AI (separate proposed directive) or implementation guidance documents issued after July 2024.

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Behavioral activation for depression: Breaking the vicious cycle, activity monitoring, weekly planning, and values-based activities.

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Ordner und Dateiablagen semantisch aufräumen: lokale Regeln und vorhandene Taxonomie erkennen, Dateien inhaltlich zuordnen, zusammengehörige Sets erhalten, klare Vorgänger-/Nachfolgerreihen und Logs archivieren, gemischte gültige und überholte Inhalte per Cut-and-Clue trennen und Löschkandidaten reversibel in einen Prüf-Papierkorb legen. Nutze diesen Skill bei „Ordner aufräumen“, „Dateien sinnvoll einsortieren“, „alte Versionen archivieren“, „Logdateien bereinigen“, „veraltete und gültige Inhalte trennen“ oder wenn beim Aufräumen Geheimnisdateien beziehungsweise Geheimnisse in einer Cloud-Ablage auffallen. Er funktioniert anbieter- und nutzerneutral allein; erkannte kompatible Module oder Dateidienste werden nur als optionale Beschleuniger genutzt. Für bereits vollständig definierte wiederkehrende Sammelregeln stattdessen eine regelbasierte Datei-Automation, für den Umbau einer ganzen Projektarchitektur einen Pipeline-/Projekt-Optimizer verwenden.

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Flexible Bedingungssprache für Ziele, Prompts und Aufträge. Übersetzt Bedingungen, Zeitpunkte und Reihenfolge-Abhängigkeiten in prüfbare Gates, damit ein Teilschritt erst nach belegter Freigabe ausgeführt wird. Immer verwenden bei /condition, /if, /if-only, /when, /after, /and oder /or sowie bei Formulierungen wie "erst wenn", "sobald", "nur falls", "nachdem", "warte bis", "danach" oder "vorher nicht". Auch verwenden, wenn mehrere Teilziele voneinander abhängen oder ein Goal eine spätere Freigabe enthält.

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Zu Beginn einer konkreten Projektaufgabe oder bei unklarem Kontext: Ziel auflösen, geltende Regelhierarchie laden, verbindliche Referenzen verfolgen und vor der eigentlichen Arbeit einen evidenzbasierten Lagebericht erstellen.

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Plant, spiegelt, verifiziert, stellt wieder her oder archiviert Dateien explizit über den fail-closed mac-backup-Kern. Für die eigenen hostübergreifenden Backup-Jobs des Nutzers verwenden; nicht für allgemeine Cloud-Synchronisation oder beiläufiges Dateikopieren.

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Baut und prüft neue Agentenrollen im ellmos-Ökosystem: native Claude-Code- Subagenten (dauerhafte Rollendefinition) und Companion-Worker (SendMessage- wiederverwendete Instanz für eine Ticket-/Aufgabenserie). Formalisiert das bislang unformalisierte eigene Wissen aus dem laufenden Bau von Agentenrollen (ati-agent, bueroassistent, versicherungs-agent u. a.) zu einem wiederverwendbaren Scaffold-plus-Verify-Ablauf. Nutze diesen Skill, wenn eine neue Rolle entstehen soll ("neue Agentenrolle bauen", "Subagent anlegen", "Companion-Worker starten") oder eine bestehende gegen die Haus-Konventionen geprüft werden soll ("ist dieser Agent richtig aufgesetzt?").

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Baut und betreibt ein anbieterneutrales Self-Care-Kernset für geplante LLM-Aufgaben und Desktop-App-Automationen. Ergänzt deterministisches Policy-Linting, Lock- und Modell-Governance, semantische Prompt-Prüfung, konsistente Mehrflächen-Updates, Mini-Checks und Regeldatei-Hygiene. Nutzen, wenn ein Agent seinen nativen Scheduler entdecken oder eine bestehende Automations-Flotte mit Rollback, Readback und Löschschutz kontinuierlich verbessern soll. Löst aus bei automation self-care, Scheduler-Task-Pflege, Desktop-App-Automations-Wartung, Automations-Flotten-Audit, selbstheilende Zeitpläne, core-set-textautomations, basic-text-automations, textbased-automation-core, textbased-automation-drivers, textbased-governance-automations oder textbased-desktopapp-automations.

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Erweitert automation-self-care um Letter Hooks, Preflight-Bootloader, Dokument-Traversierungsregeln und selbstheilende Prompt-Kontext- Anreicherung für KI-Agenten und CLIs ohne native, ereignisgetriebene JSON-Lifecycle-Hooks (wie Antigravity / Gemini CLI). Nutzen, wenn ein Agent Preflight-Regeln injizieren, vor Arbeitsbeginn Memory/Gardener durchsuchen, Verzeichnis-Dokument-Lesestrategien erzwingen (CLAUDE.md / AGENTS.md) oder Sidecar-Tasks dynamisch an Skills und Sicherheitsprotokolle routen soll.

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Wählt vor komplexer Multi-Agent-Arbeit gemeinsam mit dem Nutzer eine passende, begrenzte Orchestrierung und erzeugt einen kompakten Session-Vertrag. Nutze den Skill bei /choose-your-orchestrator, bei unsicherer Kombination aus Orchestrator, Schwarm, Modellrouting oder Nutzerpräferenzmodell sowie vor Agentenprogrammen, die Modellslots, Parallelität, Spawn-Tiefe, Schreibgrenzen, Abnahme und Eskalation ausdrücklich festlegen müssen.

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Autonomer Langlauf-Modus ohne laufende Rückfragen — Startbedingungen (Ziel, Scope, Budgets, Checkpoints), Entscheidungsstufen und Abbruchregeln für unbeaufsichtigte Läufe; erhöht die Ausdauer, nicht die Berechtigung. Nutzen, wenn ausdrücklich ein längerer autonomer Lauf gewünscht ist.

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Eigenständige Navigations- und Routing-Strategie, die Verzeichnishierarchien nach oben und unten nach Wegweiser-Dokumenten wie CLAUDE.md, AGENTS.md, README.md und RULES.md sowie nach nutzerkonfigurierbaren Stichwörtern durchsucht. Die Konfiguration erfolgt über staircase-config.json oder config.json. Auch als Up-and-Down Routing oder Walking Bass Routing bekannt.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Dach-Skill für Cloud-gestützte Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten auf unterschiedlichen Maschinen (Ping-Pong, agent-beam, Listener und künftige Protokolle). Nutzen, wenn Arbeit über Maschinen hinweg per gemeinsamem Sync-Ordner oder Message-Yard koordiniert wird.

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Erstellt einen portablen KI-Arbeitsbereich auf einem USB-Stick oder beliebigen Laufwerk. RAG-Pipeline mit lokalen LLM-Modellen (Ollama), Vektordatenbank (ChromaDB) und vorkonfigurierten Prompts.

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agents-bridge — the Lifeboat, auch: Time Capsule. Portable, provider-neutral file bridge for bootstrap surfaces, truth pointers, separate memory silos, messaging, presence, cooperative locks, and reversible host recovery.

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Provider-neutral planner for synchronizing MCP configuration, skills and rule files across agent providers and app classes. It discovers evidenced local options and lets the user choose truth, targets, direction and conflicts.

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Abbruchbedingung für autonome Loops: So weit wie möglich selbständig weiterarbeiten UND einen Loop erst beenden, wenn belegt ist, dass keine autonom ausführbare Aufgabe mehr vorliegt. Der bloße Eindruck "nichts mehr zu tun" reicht NICHT — er löst eine vierstufige Prüfkette aus (think/decide, _CONTROL/_DECISIONS, Gardener/USMC, decision-avatar/BYUM), die zuerst neue Aufgaben GEWINNEN muss, bevor der Loop enden darf. Jeder Kettenschritt meldet found/empty/unavailable statt eines binären Ergebnisses — "exhausted" gilt nur, wenn ALLE Quellen tatsächlich befragbar waren; ist mindestens eine Quelle unavailable, meldet der Skill "blind" statt "exhausted" und behauptet nichts Ungeprüftes. Nutze diesen Skill bei /work-autonomous, /waafap, "arbeite autonom weiter bis nichts mehr zu tun ist", als Goal-Bedingung innerhalb eines /loop, oder wenn geprüft werden soll, ob wirklich keine autonome Arbeit mehr übrig ist, bevor ein Loop/eine Session beendet wird.

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Provider-neutral entry point for discovering, planning and synchronizing MCP configuration between user-selected providers and app classes. The user selects truth, targets and scope; no provider is an implicit hub.

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Erstellt oder überarbeitet einen Skill FÜR DIESES ÖKOSYSTEM: delegiert die generische Interview-/Entwurfs-/Eval-Schleife an das offizielle skill-creator-Plugin (Anthropic, Apache-2.0), setzt aber zusätzlich die ellmos-Anforderungen durch, die das offizielle Plugin nicht kennt — Haus-Frontmatter (9 Felder), Kategorie/Sichtbarkeits-Regeln, anbieter-/nutzer-/ellmos-neutrale aber ellmos-sensitive Erkennung via grounding-seed, mitgelieferte config.json (inkl. Lernvertrag) + connections.json, Anbieter-/Vendor-Bewusstsein (State-of-the-Art-Alternativen inkl. eigener ellmos-Komponenten vorschlagen), einen Selbstaktualisierungs-Abschnitt UND einen wiederverwendbaren Lern-/Abdeckungs-Dateisatz (user-usecases.json, usecase-gaps.json, known-providers-and-abilities.json, gap-closing-analysis.json — an skill-creators evals.json und A2A/AgentSkill angelehnt, kein Parallelstandard). IMMER nutzen, wenn ein NEUER Skill für dieses System entstehen oder ein bestehender auf ellmos-Konformität nachgerüstet werden soll — auch bei "erstelle einen Skill", "bau mir einen Skill für X", "skill-creator nutzen", "neuen Skill anlegen", "diesen Skill ellmos-konform machen", "Lernvertrag/Verhaltenscodex für einen Skill anlegen", "Usecase-Abdeckung eines Skills prüfen". Für reines Skill-FINDEN/ROUTEN stattdessen skill-finder, für Landschafts-Audit skill-explorer.

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Extrahiert aus einem Chatverlauf (aktuelle Session oder Transkript-Dateien) einen wiederverwendbaren Skill — oder verbessert einen sehr ähnlichen existierenden Skill, statt ein Duplikat zu erzeugen. Nutze diesen Skill bei „mach daraus einen Skill", „das sollten wir als Skill festhalten", „extrahiere Skills aus diesem/alten Chatverläufen", „diese Arbeitsweise wiederverwendbar machen", oder bei `/skill-extract`. Deckt auch Bulk-Läufe über viele alte Transkripte ab (mit Datenreduktion über Subagenten). Für wiederkehrende AUTOMATISIERUNGEN (Cron/Schedule/Loop) stattdessen den Schwester-Skill workflow-extract nutzen.

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Metakognitive Injektoren und Selbstgesprächs-Strategien (Self-Talk, Metacognitive Auditing, Evaluator Hooks, Pre-Flight Checklists, State Persistence & Personas). Integriert Aktive Informationssuche (Systemgedächtnis Gardener & USMC), Rehearsal (Aktives Abrufen & Wiedergeben), Baddeleys Arbeitsgedächtnis (State + Hooks), Miyake Exekutivfunktionen sowie CBT/ACT therapeutische Strategien.

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Providerneutrale Operator- und Teamleader-Rolle für komplexe, länger laufende oder planbasierte Vorhaben. Verwenden bei `$operator`, `/operator`, "übernimm als Operator" oder "arbeite den Plan weiter ab", um den nächsten substanziellen Planschritt zu wählen, unabhängige Arbeitspakete kontrolliert zu delegieren und Ergebnisse evidenzbasiert abzunehmen und zu integrieren.

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