Projektwissen sammelt sich an vielen Orten an: Normen und Richtlinien, Bauteilbibliotheken, Skript-Schnipsel, Meeting-Notizen, Entscheidungen aus vergangenen Mandaten. Wer als Einzelunternehmen mehrere Projekte parallel betreut, kennt das Problem. Das Wissen ist da, aber im richtigen Moment nicht zur Hand.
Ich habe dieses Problem mit einem persistenten Wissensarchiv gelöst, das ich an ein Sprachmodell angebunden habe. In diesem Artikel beschreibe ich das Setup, den Workflow und meine ehrliche Bewertung nach mehreren Wochen Praxis im Infrastruktur-BIM.
Die Idee: ein Brain zwischen mir und allen Quellen
Das Vorbild ist das LLM-Wiki-Pattern von Andrej Karpathy. Die Grundidee: Statt einem Modell bei jeder Frage frische Dokumente vorzulegen, pflegen Sie ein kuratiertes Archiv aus Markdown-Dateien. Dieses Archiv ist die gemeinsame Wissensbasis. Das Modell liest daraus, schreibt Synthesen zurück und hält das Archiv mit Ihnen zusammen aktuell.
Ich nenne dieses Archiv mein Brain. Technisch ist es ein Obsidian-Vault, also ein Ordner mit verlinkten Markdown-Dateien. Obsidian eignet sich gut, weil die Inhalte reiner Text bleiben. Kein proprietäres Format, das ein Agent nicht lesen kann.
Das Schema: eine Datei, die die Regeln festlegt
Im Wurzelverzeichnis des Vaults liegt eine Datei namens CLAUDE.md. Sie ist das Master-Schema. Jeder Agent, der den Vault öffnet, liest zuerst diese Datei und erfährt daraus, wie der Vault strukturiert ist und nach welchen Konventionen wir arbeiten.
Das Schema ist co-evolutiv. Wenn eine Konvention im Alltag nicht trägt, passe ich sie in dieser Datei an, und der Agent richtet sich beim nächsten Mal danach. Damit verschiebt sich die Pflege weg von starren Vorgaben hin zu Regeln, die mit der realen Nutzung mitwachsen.
Die Struktur: PARA als Ordnung
Der Vault folgt der PARA-Methode, also einer Gliederung in vier Bereiche:
- Projects: aktive Projekte mit konkretem Ergebnis
- Areas: dauerhafte Verantwortungsbereiche
- Resources: Wissen, Tool-Referenzen, Konzepte
- Archive: abgeschlossene Inhalte
Dazu kommen ein Ordner für Personen, ein Ordner für unveränderliche Originalquellen und ein Meta-Ordner mit Index und Log. Jede Datei trägt ein YAML-Frontmatter mit Titel, Typ, Tags und Status. Verlinkt wird mit doppelten Eckklammern, dem Standardformat in Obsidian. So entsteht ein Graph aus verbundenen Notizen statt einer losen Ordnersammlung.
Eine Regel ist mir dabei wichtig: keine verwaisten Seiten. Jede Notiz braucht mindestens einen eingehenden und einen ausgehenden Link. Das hält das Wissen vernetzt und auffindbar.
Vault-Architektur
Vier Layer, vom Schema bis zu den Quellen
Schema-Layer
CLAUDE.md als Master-Schema. Legt Struktur und Konventionen fest. Wird zuerst gelesen.
Wissens-Layer (PARA)
Kuratiertes Markdown: Projekte, Bereiche, Ressourcen, Personen.
Quellen-Layer
Originalquellen, unverändert. Nur lesen.
Meta-Layer
Index und Log. Verweist auf alle Layer.
Jede Seite: mindestens ein eingehender und ein ausgehender Link. Keine verwaisten Notizen.
bimatic.chDie Anbindung: MCP als Brücke
Damit ein Sprachmodell den Vault nicht nur theoretisch, sondern tatsächlich lesen und schreiben kann, braucht es eine Schnittstelle. Diese Schnittstelle ist das Model Context Protocol (MCP). Ein MCP-Server stellt dem Modell Werkzeuge bereit, etwa zum Auflisten von Dateien, zum Lesen einer Notiz oder zum Schreiben einer neuen Seite.
Ich nutze zwei MCP-Server parallel:
- Einen dateisystembasierten Server für Routine-Operationen wie Lesen und Schreiben. Er funktioniert unabhängig davon, ob Obsidian gerade läuft.
- Einen zweiten Server über die lokale REST-Programmierschnittstelle (API) von Obsidian. Er kommt zum Zug, wenn ich Live-Funktionen wie die eingebaute Suche brauche.
Ergänzend setze ich ein Kommandozeilen-Werkzeug ein, das eine schnelle Volltextsuche über den ganzen Vault erlaubt. Bei einem grossen Archiv ist das schneller als eine rekursive Suche durch alle Dateien.
Die MCP-Brücke
Wie Claude den Vault direkt liest und schreibt
Kein Kopieren von Inhalten. Der Agent greift im Arbeitsfluss direkt auf das Wissen zu.
bimatic.chDer Workflow: drei wiederkehrende Operationen
In der Praxis laufen fast alle Arbeiten am Vault in drei Mustern ab, ebenfalls angelehnt an Karpathy.
Drei wiederkehrende Operationen
Der Arbeitskreislauf am Vault
Aufnehmen
Quelle ablegen, Kernpunkte besprechen, Zusammenfassung schreiben, Seiten verlinken.
Beantworten
Index lesen, relevante Seiten wählen, Antwort mit Quellen synthetisieren und zurücklegen.
Pflegen
Widersprüche, veraltete Aussagen und verwaiste Seiten finden und bereinigen.
Das erste Muster ist die Aufnahme einer neuen Quelle. Ich lege ein Dokument ab, etwa eine Richtlinie oder ein Sitzungsprotokoll. Claude liest die Quelle, wir besprechen die Kernpunkte, und Claude schreibt eine Zusammenfassung an den passenden Ort. Wichtig ist der zweite Schritt: Eine neue Quelle berührt meist mehrere bestehende Seiten. Claude aktualisiert diese Seiten und verlinkt sie. So bleibt das Wissen verbunden statt isoliert.
Das zweite Muster ist die Beantwortung einer Frage. Claude liest zuerst den Index, entscheidet, welche Seiten relevant sind, und synthetisiert eine Antwort mit Verweisen auf die zugrunde liegenden Notizen. Wertvolle Antworten schreibe ich als neue Seite zurück. Eine gute Synthese soll nicht im Chatverlauf verloren gehen.
Das dritte Muster ist die Pflege. In regelmässigen Abständen prüfe ich den Vault auf Widersprüche, veraltete Aussagen, verwaiste Seiten und fehlende Querverweise. Diesen Schritt unterschätzt man leicht. Er entscheidet darüber, ob das Archiv über die Zeit verlässlich bleibt.
Praxis im BIM-Alltag
Konkret hilft mir das System in mehreren Situationen. Wenn ich in einem Projekt eine Entscheidung aus einer früheren Phase nachvollziehen muss, finde ich sie über die verlinkten Notizen statt über die Suche im Posteingang. Wenn ich für eine Punktwolken-Auswertung eine bestimmte Klassifizierungsregel brauche, liegt sie als Konzeptseite im Vault und nicht nur in meinem Gedächtnis. Und wenn ich ein wiederkehrendes Automatisierungsproblem löse, etwa ein Detail in einem Dynamo-Skript, halte ich die Lösung als Resource-Seite fest und finde sie beim nächsten Projekt wieder.
Der Mehrwert entsteht dort, wo sich Wissen über mehrere Mandate hinweg wiederholt. Genau dort, wo verstreute Ablage am meisten kostet.
Ehrliche Bewertung
Das System hat klare Stärken. Das Wissen ist an einem Ort, in einem offenen Format, und ein Agent kann es im Arbeitsfluss abrufen, ohne dass ich Inhalte kopiere. Die Antworten sind nachvollziehbar, weil sie auf konkrete Notizen verweisen.
Die Grenzen sind ebenso klar. Das Archiv ist nur so gut wie seine Pflege. Ohne Konventionen und ohne regelmässige Bereinigung verwildert es. Die Arbeit verschwindet nicht, sie verschiebt sich vom Suchen zum Strukturieren. Wer diese Disziplin nicht aufbringt, gewinnt wenig. Und das Modell bleibt fehlbar: Es kann Notizen falsch verknüpfen oder eine Aussage zu selbstsicher zusammenfassen. Der prüfende Blick bleibt meine Aufgabe.
Für ein grösseres Team käme die Frage der gemeinsamen Pflege und der Zugriffsrechte dazu. Für mein Einzelunternehmen ist genau das aber kein Hindernis, sondern ein Vorteil: Ein einziger Mensch setzt die Konventionen, und das Archiv bleibt konsistent.
Fazit
Ein an ein Sprachmodell angebundener Wissens-Vault ersetzt kein Fachwissen. Er ersetzt das Suchen. Für die tägliche Arbeit im Infrastruktur-BIM ist das ein verlässliches Gedächtnis, das nichts vergisst und auf Zuruf zitiert. Der Preis dafür ist Disziplin in der Pflege. Wer bereit ist, diesen Preis zu zahlen, bekommt ein Werkzeug, das mit jedem Projekt nützlicher wird.
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