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# Implementation Plan: LinkedIn-Profil-Revamp
## Overview
Implementierung eines neuen Kiro Skills `linkedin-profile` zur automatisierten Generierung und Optimierung von LinkedIn-Profilinhalten. Der Skill nutzt die bestehende Knowledge Base als Datenquelle und erzeugt optimierte Texte für Headline, About-Section, Experience-Beschreibungen, eine Content-Strategie sowie ein Tracking-System für LinkedIn-Metriken. Die Implementierung folgt den etablierten Mustern der bestehenden Skills (consultant-profile, cv-generate, talk-intro).
## Tasks
- [x] 1. Constraint-Validator und Typen erstellen
- [x] 1.1 LinkedIn-spezifische TypeScript-Interfaces in `src/linkedin/constraints.ts` definieren
- `ConstraintValidation`, `ConstraintError`, `ConstraintWarning` Interfaces
- Validierungsfunktionen: `validateHeadline(text)`, `validateAbout(text)`, `validateExperience(text)`
- Headline-Limit: 220 Zeichen, About-Limit: 2.600 Zeichen
- _Requirements: 1.3, 2.5_
- [x] 1.2 LinkedIn-Modul-Interfaces und Typen in `src/linkedin/types.ts` definieren
- `HeadlineOptions`, `HeadlineResult`, `HeadlineVariant`
- `AboutOptions`, `AboutResult`
- `ExperienceOptions`, `ExperienceResult`
- `ContentStrategyOptions`, `ContentStrategy`, `ThemeCluster`, `WeeklySlot`
- `TrackingEntry`, `PostMetric`, `WeeklyReport`, `MonthlyTrend`
- _Requirements: 1.11.5, 2.12.7, 3.13.6, 5.15.7, 8.18.7_
- [x] 1.3 Unit-Tests für Constraint-Validator schreiben
- Teste Headline-Validierung (unter/über 220 Zeichen)
- Teste About-Validierung (unter/über 2.600 Zeichen)
- Teste Experience-Validierung
- Teste Edge Cases (leere Strings, exakt am Limit)
- _Requirements: 1.3, 2.5_
- [x] 2. Headline Generator implementieren
- [x] 2.1 `src/linkedin/headline-generator.ts` erstellen
- Funktion `generateHeadlines(options: HeadlineOptions): HeadlineResult`
- KB-Entities lesen (Profile, Experiences) via `src/io/entity-files.ts`
- Mehrere Varianten generieren (default: 3)
- Beide Rollen (DB InfraGO + Data Hive Cassel) einbinden
- Constraint-Validierung via `constraints.ts` anwenden
- Keywords und differenzierende Elemente extrahieren
- _Requirements: 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5_
- [x] 2.2 Unit-Tests für Headline Generator schreiben
- Teste korrekte Extraktion beider Rollen aus KB
- Teste Zeichenlimit-Einhaltung
- Teste Variantengenerierung
- _Requirements: 1.11.5_
- [x] 3. About Section Generator implementieren
- [x] 3.1 `src/linkedin/about-generator.ts` erstellen
- Funktion `generateAbout(options: AboutOptions): AboutResult`
- KB-Entities lesen (Profile, Projects) via `src/io/entity-files.ts`
- Strukturierte Sektionen: Hook, Mission, Expertise, CTA
- Hook-Preview (erste 2 Zeilen) separat bereitstellen
- Konkrete Belege einbinden (60+ Publikationen, 13+ Jahre KI, 50+ Projekte)
- Drei Kernthemen benennen (Innovation/Technologie, Mensch/Kultur, Verantwortung)
- Constraint-Validierung (max. 2.600 Zeichen)
- _Requirements: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7_
- [x] 3.2 Unit-Tests für About Generator schreiben
- Teste Zeichenlimit-Einhaltung
- Teste Vorhandensein aller Sektionen (hook, mission, expertise, cta)
- Teste Hook-Preview-Extraktion
- _Requirements: 2.12.7_
- [x] 4. Checkpoint — Kernmodule validieren
- Ensure all tests pass, ask the user if questions arise.
- [x] 5. Experience Generator implementieren
- [x] 5.1 `src/linkedin/experience-generator.ts` erstellen
- Funktion `generateExperiences(options: ExperienceOptions): ExperienceResult[]`
- KB-Entities lesen (Experiences, Skills, Projects) via `src/io/entity-files.ts`
- Ergebnisorientierte Beschreibungen statt Aufgabenlisten
- Keywords für LinkedIn-Suche einbinden
- Messbare Erfolge hervorheben (50+ Projekte, 15+ Kunden, ROI > 2)
- DB InfraGO als primäre Position, Data Hive mit Gründer-Achievements
- JobSharing-Experiment als Führungsinnovation positionieren
- Akademische Laufbahn als KI-Expertise-Fundament
- _Requirements: 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6_
- [x] 5.2 Unit-Tests für Experience Generator schreiben
- Teste korrekte Zuordnung von Experiences aus KB
- Teste Keyword-Einbindung
- Teste Ergebnis-Struktur (title, organization, description, achievements)
- _Requirements: 3.13.6_
- [x] 6. Content Strategy Generator implementieren
- [x] 6.1 `src/linkedin/content-strategy.ts` erstellen
- Funktion `generateContentStrategy(options: ContentStrategyOptions): ContentStrategy`
- Posting-Frequenz: 2 Beiträge/Woche
- Themen-Cluster mit Gewichtung (Innovation 40%, Mensch 35%, Verantwortung 25%)
- Wochenplan mit konkreten Slots
- Engagement-Routine (5+ Kommentare/Woche bei Thought Leadern)
- Format-Mix (Text, Carousel, Video, Newsletter)
- Bestehende Formate einbinden (Podcast "Almost Intelligent", Kolumne "Kniepunkt")
- _Requirements: 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7_
- [x] 6.2 Unit-Tests für Content Strategy Generator schreiben
- Teste Struktur des generierten Plans
- Teste Themen-Cluster-Vollständigkeit
- Teste Format-Mix-Abdeckung
- _Requirements: 5.15.7_
- [ ] 7. Tracking Manager implementieren
- [x] 7.1 `src/linkedin/tracking-manager.ts` erstellen
- Funktion `addTrackingEntry(entry: TrackingEntry): void`
- Funktion `getWeeklyReport(weekOf: string): WeeklyReport`
- Funktion `getMonthlyTrend(month: string): MonthlyTrend`
- YAML-Entities in `kb/tracking/` lesen/schreiben via `src/io/yaml-utils.ts`
- Best-Practice-Markierung bei überdurchschnittlicher Engagement-Rate
- Trend-Berechnung über Zeiträume
- Empfehlungen für Content-Optimierung ableiten
- _Requirements: 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7_
- [x] 7.2 KB-Verzeichnis `kb/tracking/` anlegen und Graph-Index erweitern
- Verzeichnis `kb/tracking/` mit `.gitkeep` erstellen
- Entity-Typ `linkedin-tracking` in `kb/graph-index.yaml` dokumentieren
- _Requirements: 8.6_
- [-] 7.3 Unit-Tests für Tracking Manager schreiben
- Teste YAML-Serialisierung/Deserialisierung von Tracking-Entries
- Teste Weekly-Report-Aggregation
- Teste Monthly-Trend-Berechnung
- Teste Best-Practice-Markierung
- _Requirements: 8.18.7_
- [x] 8. Checkpoint — Alle Module validieren
- Ensure all tests pass, ask the user if questions arise.
- [ ] 9. Kiro Skill erstellen und Module verdrahten
- [-] 9.1 `SKILL.md` für linkedin-profile Skill erstellen
- Datei: `.kiro/skills/linkedin-profile/SKILL.md`
- Skill-Metadaten (name, description, activation: manual)
- Workflow-Beschreibung: Profil-Generierung, Content-Strategie, Tracking
- Inputs dokumentieren (personId, emphasis, quarter, etc.)
- Outputs dokumentieren (profile-optimized.md, content-strategy.md, tracking-report.md)
- Shared Modules referenzieren
- Rules und Constraints definieren
- Muster von `talk-intro/SKILL.md` folgen
- _Requirements: 1.11.5, 2.12.7, 3.13.6, 4.14.5, 5.15.7, 9.19.6_
- [x] 9.2 Output-Verzeichnis `output/linkedin/` anlegen
- Verzeichnis mit `.gitkeep` erstellen
- _Requirements: 2.5, 5.7, 8.3_
- [x] 9.3 Profil-Output-Generierung verdrahten
- Headline, About und Experience Generatoren zu `output/linkedin/profile-optimized.md` zusammenführen
- Markdown-Template mit strukturierten Sektionen
- Generierungsdatum und Validierungsstatus einbinden
- _Requirements: 1.11.5, 2.12.7, 3.13.6_
- [x] 9.4 Content-Strategy-Output-Generierung verdrahten
- Content Strategy Generator zu `output/linkedin/content-strategy.md` zusammenführen
- Quartalsweise Template-Struktur
- _Requirements: 5.15.7_
- [x] 9.5 Tracking-Report-Output-Generierung verdrahten
- Tracking Manager zu `output/linkedin/tracking-report.md` zusammenführen
- Wöchentliche und monatliche Reports
- _Requirements: 8.18.7_
- [x] 10. Integration und Abschluss
- [x] 10.1 Export in `src/index.ts` ergänzen
- LinkedIn-Module exportieren
- _Requirements: alle_
- [x] 10.2 Integrationstests schreiben
- Teste End-to-End-Flow: KB lesen → Generierung → Output schreiben
- Teste Constraint-Validierung im Gesamtfluss
- Teste Tracking-Persistenz
- _Requirements: 1.11.5, 2.12.7, 3.13.6, 8.18.7_
- [x] 11. Final Checkpoint — Alle Tests und Integration validieren
- Ensure all tests pass, ask the user if questions arise.
## Notes
- Tasks marked with `*` are optional and can be skipped for faster MVP
- Each task references specific requirements for traceability
- Checkpoints ensure incremental validation
- Unit tests validate specific examples and edge cases
- The design has no Correctness Properties section, so no property-based tests are included
- All modules follow the existing project patterns (see `src/intro/`, `src/cv/`)
- YAML conventions from `.kiro/steering/kb-conventions.md` apply to tracking entities
## Task Dependency Graph
```json
{
"waves": [
{ "id": 0, "tasks": ["1.1", "1.2"] },
{ "id": 1, "tasks": ["1.3", "2.1", "7.2", "9.2"] },
{ "id": 2, "tasks": ["2.2", "3.1", "5.1", "6.1"] },
{ "id": 3, "tasks": ["3.2", "5.2", "6.2", "7.1"] },
{ "id": 4, "tasks": ["7.3", "9.1"] },
{ "id": 5, "tasks": ["9.3", "9.4", "9.5"] },
{ "id": 6, "tasks": ["10.1"] },
{ "id": 7, "tasks": ["10.2"] }
]
}
```