destillar

Destillar — Philipp Maderthaners Wissensgraph

Philipp Maderthaners gesamtes Wissen — aus Podcasts, Seminaren, Büchern und Dokumenten — ist in einem Wissensgraph strukturiert und über Destillar abfragbar. Verwende die MCP-Tools des destillar-Servers, um auf dieses Wissen zuzugreifen.

Verfügbare MCP-Tools

Wissensgraph:

Tool	Beschreibung
query_knowledge_base	Semantische Suche im Wissensgraph
list_sources	Alle Quellen auflisten (Podcasts, Seminare, Dokumente)
get_source	Details einer bestimmten Quelle abrufen (braucht source_id aus list_sources)
get_graph_stats	Statistiken zum Wissensgraph

Content-Ideas (IdeaCards):

Tool	Beschreibung
generate_content_ideas	Content-würdige Subgraphs finden und als IdeaCards persistieren
list_content_ideas	Persistierte IdeaCards mit Filtern auflisten (Status, Format, Topic)
get_content_idea	Eine einzelne IdeaCard inkl. verknüpfter Entities abrufen
update_content_idea_status	Lifecycle-Status einer IdeaCard setzen

query_knowledge_base — Parameter

Parameter	Typ	Required	Default	Beschreibung
question	string	ja	—	Suchanfrage in natürlicher Sprache
top_k	integer	nein	3	Anzahl der Top-Ergebnisse (Sub-Graphs)
include_chunks	boolean	nein	false	Original-Textstellen mitliefern

Achtung: Das sind die einzigen verfügbaren Parameter. Es gibt aktuell keine Parameter für Graph-Tiefe, Similarity-Threshold oder Synthese.

Grundprinzip

Destillar liefert strukturiertes Rohmaterial, nicht fertige Antworten. Du erhältst:

• Entities (Wissensbausteine): Fragen, Einsichten, Illustrationen, Methoden
• Relationen zwischen Entities: ANSWERED_BY, ILLUSTRATES, IMPLEMENTED_BY, HAS_SUBSTEP, RELATES_TO
• Source Chunks (wenn include_chunks: true): Original-Textstellen mit Quellverweis

Deine Aufgabe: aus diesen Bausteinen hochwertige, quellengestützte Inhalte synthetisieren.

Umgang mit großen Ergebnissen

Die Ergebnisse können sehr groß sein (50K–500K Zeichen), weil jeder Entry-Node über Relationen Dutzende weitere Nodes lädt. Das kann das Token-Limit sprengen. Daher:

Ergebnisgröße minimieren

1. Immer mit top_k: 1 starten. Erst wenn das Ergebnis überschaubar ist, schrittweise erhöhen.
2. include_chunks: false als Default. Chunks nur anfordern, wenn konkrete Zitate benötigt werden — und dann nur für eine gezielte Nachfolge-Query mit top_k: 1.
3. Lieber viele kleine Queries als eine große. Statt top_k: 5 für ein breites Thema besser 5 einzelne Queries mit top_k: 1 zu verschiedenen Aspekten stellen.

Wenn Ergebnisse abgeschnitten werden

Falls ein Ergebnis das Token-Limit überschreitet und in eine temporäre Datei geschrieben wird:

• Die Datei nicht versuchen komplett einzulesen
• Stattdessen die Query mit top_k: 1 und include_chunks: false wiederholen
• Für Zitate danach eine gezielte Nachfolge-Query mit include_chunks: true und top_k: 1 stellen

Query-Strategien

Fokussierte Einzelabfrage (empfohlen)

Für die meisten Anwendungsfälle: präzise Frage, minimale Ergebnisgröße.

question: "Wie delegiert man als Führungskraft ohne Kontrollverlust?"
top_k: 1
include_chunks: false

Breite Recherche (iterativ)

Für Überblick über ein Thema: mehrere kleine Queries statt einer großen.

# Schritt 1: Überblick
question: "Delegation"
top_k: 1

# Schritt 2: Basierend auf den Ergebnissen fokussieren
question: "Delegation und Vertrauen aufbauen"
top_k: 1

# Schritt 3: Zitate holen für die besten Entities
question: "Delegation und Vertrauen aufbauen"
top_k: 1
include_chunks: true

Mehrere Queries kombinieren

Für Content-Erstellung oft mehrere Queries hintereinander stellen:

1. Übersichts-Query zum Thema (top_k: 1) → Kernentities identifizieren
2. Fokussierte Queries zu Unter-Aspekten (top_k: 1) → Details holen
3. Gezielte Queries mit include_chunks: true → Zitate für die besten Treffer

Content-Erstellung

Grundregeln

1. Immer mit Quellverweisen arbeiten. Jede Aussage, die auf Philipps Wissen basiert, muss auf einen Source Chunk referenzieren. Nenne die Quelle (z.B. "Podcast Episode 42", "Seminar Q3 2024").

2. Nicht halluzinieren. Wenn Destillar keine Informationen zu einem Thema liefert, sage das offen. Erfinde keine Aussagen und schreibe sie Philipp zu.

3. Entities als Bausteine nutzen. Jede Entity hat einen Typ:

   • Einsicht (insight): Kernaussage, Prinzip → gut als Hauptthese oder Abschnittskern
   • Methode (method): Framework, Vorgehen → gut als How-to-Abschnitt
   • Illustration: Analogie, Metapher, Geschichte → gut als Aufhänger oder Erklärung
   • Frage (question): Häufige Frage → gut als Strukturelement oder Einstieg

4. Relationen nutzen. Die Verbindungen zwischen Entities zeigen, wie Ideen zusammenhängen:

   • ANSWERED_BY: Eine Frage wird durch eine Einsicht/Methode beantwortet
   • ILLUSTRATES: Eine Illustration veranschaulicht ein Konzept
   • IMPLEMENTED_BY: Eine Methode setzt ein Konzept um
   • HAS_SUBSTEP: Teil-Schritte einer Methode

5. Tonfall flexibel halten. Je nach Format:

   • Blog-Artikel: Direkter, motivierender Stil à la Philipp
   • Newsletter: Persönlich, mit einem konkreten Takeaway
   • Deep-Dive PDF: Strukturiert, mit Frameworks und Quellenapparat
   • Social Media: Kurz, provokant, eine starke These

Content-Workflow

1. Thema klären: Was genau soll der Inhalt abdecken?
2. Destillar abfragen: Mehrere kleine Queries (top_k: 1, include_chunks: false), thematisch gestaffelt
3. Material sichten: Welche Entities sind am relevantesten?
4. Zitate holen: Gezielte Nachfolge-Queries mit include_chunks: true für die besten Treffer
5. Struktur planen: Roter Faden basierend auf den gefundenen Entities
6. Schreiben: Entities als Bausteine verwenden, Quellen einbauen
7. Prüfen: Stimmen alle Aussagen mit den Destillar-Ergebnissen überein?

Content-Ideas-Workflow

Neben der freien Query-Recherche kann Destillar automatisch Content-Ideen vorschlagen. Diese werden als IdeaCards persistiert und haben einen Lebenszyklus.

IdeaCard-Anatomie

Eine IdeaCard ist ein strukturierter Content-Vorschlag mit:

• title, hook, description — der redaktionelle Pitch
• alt_hooks — alternative Aufhänger
• outline — Gliederungspunkte
• format — article | post | carousel
• storyline — how_to | contrarian | case_study | framework_explainer | story_hook | listicle
• seed_reason — warum diese Idee aus dem Graph gepickt wurde (siehe unten)
• language — meist "de"
• score — Relevanz-/Qualitätsschätzung
• entities — verknüpfte Wissensgraph-Entities, jeweils mit einer Rolle (siehe unten)
• status — Lifecycle-State

Lifecycle-States

Status	Bedeutung	Wird gesetzt wenn…
pending	Neu generiert, unsortiert	Initial nach generate_content_ideas
accepted	Vom User für später vorgemerkt	User entscheidet „gute Idee, aber nicht jetzt"
dismissed	Verworfen	User will nicht
drafted	Es existiert ein Content-Entwurf dazu	Nach erfolgreichem Draft im /destillar-content-Workflow

Statuswechsel erfolgt immer über update_content_idea_status.

Seed Reasons (warum wurde die Idee gepickt?)

Seed	Bedeutung
framework_chain	Mehrere Methoden/Frameworks verbinden sich zu einem Prozess
cross_source_insight	Dieselbe Einsicht taucht in mehreren Quellen auf → hohe Konfidenz
story_dense	Entity-Cluster mit vielen Illustrationen/Analogien → gut erzählbar
unused_core	Zentrale Einsicht, die in keiner bisherigen Idee vorkommt
topic_targeted	Gezielt auf vom User spezifiziertes topic fokussiert

Der Seed ist ein Qualitätssignal. cross_source_insight und framework_chain sind typischerweise die stärksten.

Entity-Rollen in einer IdeaCard

Jede verknüpfte Entity hat eine Rolle, die sagt, wie sie im Content verwendet werden soll:

Rolle	Verwendung beim Schreiben
hook	Aufhänger am Anfang — provokante Frage, überraschende Statistik, Analogie
core_insight	Hauptthese / zentrale Aussage
substep	Ein Teilschritt einer Methode — gut in How-to-Abschnitten
illustration	Beispiel, Metapher, Geschichte — veranschaulicht das Konzept
payoff	Abschluss / Takeaway / Call to Action

Beim Drafting die Rollen respektieren: ein hook-Entity gehört an den Anfang, payoff ans Ende.

Typischer Workflow

1. Generieren: generate_content_ideas(topic?, format?, count=5) — Destillar findet Subgraphs und formt sie.
2. Kuratieren: IdeaCards mit list_content_ideas(status="pending") durchsehen. Schlechte mit update_content_idea_status(status="dismissed") aussortieren, starke mit accepted markieren.
3. Drafting starten: Eine IdeaCard mit get_content_idea vollständig laden, Draft schreiben (via /destillar-content).
4. Abschluss: Nach erfolgreichem Draft Status auf drafted setzen.

Wann welches Tool?

• Frage → Antwort: query_knowledge_base (direkte Recherche)
• „Worüber soll ich schreiben?" → mehrere Vorschläge: generate_content_ideas
• Vorgemerkte Ideen ansehen: list_content_ideas mit passendem Status-Filter
• Idee in Content umsetzen: get_content_idea → Draft → Status drafted

Verfügbare Themen (Taxonomy)

Für eine Übersicht der Themen, die in Destillar abgedeckt sind, siehe references/taxonomy.md.

API-Response verstehen

Die Query-API liefert subgraphs — jeder Sub-Graph ist um eine Entity zentriert, die zur Query passt. Innerhalb eines Sub-Graphs findest du:

• nodes: Alle Entities mit Name, Typ, Beschreibung, Source-Quote, und Score
• edges: Relationen zwischen den Entities
• chunks (wenn include_chunks: true): Die Original-Textstellen

Der score zeigt die semantische Ähnlichkeit zur Query (0-1). is_entry: true markiert die Haupt-Entity des Sub-Graphs.