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cluster-knaster/README.md
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rorappandClaude Opus 5.5 fdaa5a5694
ci / test (push) Successful in 25s
docs: Referenz der n8n-Wissensdatenbank KNOW/KGW (Tabellen, Zugriffe, Auffälligkeiten)
Aus den Workflow-Definitionen abgeleitet (n8n-API, nur lesend, keine DB-Inhalte):
33 Tabellen im Schema knowledge, welche Workflows über welche Operation schreiben
und lesen, KGW-Freigaben, Aufrufe unbekannter Operationen (CANCEL, KAN-Learn,
IN-Sync) und Bezug zu Task 6.4 (find_active_llm_workers über KGW).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-13 02:05:10 +02:00

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# cluster-knaster
Ein starkes LLM erarbeitet neue Aufgaben und destilliert sie zu **Skills**. Danach übernehmen kleinere, selbst gehostete Modelle diese Aufgaben. Embeddings erkennen wieder, routen und treffen einfache Entscheidungen. Betrieb auf einem Proxmox-Cluster mit gemischten GPUs, gesteuert über n8n, mit halbautomatischer Pflege (Human-in-the-Loop).
```
Anfrage → n8n → Router-Service ──▶ Stufe 3 Embedding-Classifier (CPU)
│ ├─▶ Stufe 2 Programm (CPU)
│ ├─▶ Stufe 1 schwaches LLM + Skill (+LoRA) über LiteLLM → vLLM
│ └─▶ Stufe 0 starkes LLM über LiteLLM → OpenRouter
└─ Verifier → bestanden: Antwort + Fall speichern
→ nicht bestanden: Eskalation + Präferenzpaar
```
## Dokumentation
| Dokument | Inhalt |
|---|---|
| [docs/PLAN.md](docs/PLAN.md) | Architektur und Betrieb: Proxmox, Pflege, Autohealing, Lifecycle, Finetuning, Problemerkennung, Portabilität |
| [docs/adr/](docs/adr/) | Architekturentscheidungen |
| [docs/spec/](docs/spec/) | Spezifikationen der Komponenten |
| [docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md](docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md) | **Aufbauplan auf echter Hardware**: Phasen, Entscheidungen D1–D5, Zuordnung zu Planner Epic 7 |
| [docs/IMPLEMENTATION.md](docs/IMPLEMENTATION.md) | Arbeitspakete, Teststrategie, Stand der Verifikation |
| [docs/reference/KNOW-schema.md](docs/reference/KNOW-schema.md) | Bestehende n8n-Wissensdatenbank KNOW/KGW: Tabellen, wer schreibt und liest, Auffälligkeiten |
| [docs/BETRIEB.md](docs/BETRIEB.md) | Skill-Lebenszyklus, Rolle von Hermes, Pflege per Prompt, Dry-Run aufheben, Rollback |
| [n8n/README.md](n8n/README.md) | Workflows und Import |
| [platform/proxmox/README.md](platform/proxmox/README.md) | Proxmox-Ablauf (OpenTofu + Ansible) |
## Repo-Struktur
```
core/ Python-Paket `knaster` (Router-Service) + Tests
config/ Policy, Healer-Regeln, Grenzwerte (portabel)
catalog/ Modell- und Rollenkatalog mit Hardware-Anforderungen
skills/ SKILL.md-Bibliothek
deploy/ Docker Compose pro Rolle, LiteLLM, Prometheus, Alertmanager
n8n/workflows/ importierbare n8n-Workflows
platform/proxmox/ OpenTofu + Ansible
sites/knaster/ standortspezifisch: Inventar, Registry
```
## Entwicklung
```bash
make dev # venv + Abhängigkeiten
make test # Unit- und Integrationstests
make lint # ruff
make validate # Konsistenz Registry/Skills/LiteLLM/Healer/Policy/Katalog + Placement
make compose-check # docker compose config für alle Rollen
```
Alle Aktionen gegen Infrastruktur laufen standardmäßig im **Dry-Run** (`KNASTER_DRY_RUN=true`).