auto-commit 2026-02-02: avatar variants, health notes, experimenta VPN docs, werk-vision project
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# Experimenta VPN via Tailscale/Headscale
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**Projektname:** xPortal
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**Ziel:** Zugang zum Experimenta-Firmennetz von zu Hause — ohne F5 VPN Client.
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## Setup
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- **Router:** GL-MT3000 (OpenWRT)
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- **Router:** GL-MT3000 (GL.iNet Stock-Firmware, OpenWRT-basiert)
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- **Modus:** Client-Mode im Firmen-WLAN
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- **Headscale:** hs.noxware.net
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## MAC-Adressen (MacBook Pro)
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| Interface | MAC | Notiz |
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|-----------|-----|-------|
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| Ethernet | f8:e4:3b:75:81:8e | Hardware-MAC |
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| WLAN (privat) | 92:85:65:dd:6c:02 | Private Adresse, statisch — **diese für Spoofing verwenden!** |
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Die private WLAN-MAC ist die, die Bastian in den letzten Jahren im Firmen-WLAN genutzt hat → Firewall kennt diese.
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## MAC-Spoofing auf GL-MT3000
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**Config-Datei:** `/etc/config/repeater`
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```
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option macaddr '92:85:65:dd:6c:02'
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```
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(Ohne `r,` Prefix — das `r,` bedeutet "randomized")
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**Nach Änderung:**
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```bash
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/etc/init.d/repeater restart
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# oder: wifi reload
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```
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**Getestet:** 2026-02-01 — Heimrouter vergibt korrekt die MacBook-IP (192.168.222.125) an den Router.
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## Netzwerk-Konfiguration
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| Netz | IP-Range | Beschreibung |
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|------|----------|--------------|
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| Heimnetz | 192.168.222.0/24 | heimdall (Haupt-Router) |
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| GL-MT3000 LAN | 192.168.228.0/24 | Router-eigenes LAN (bewusst ungewöhnlich wg. Firmen-Kollision) |
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**Tailscale advertised routes:**
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- 192.168.222.0/24 (Heimnetz)
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- 192.168.228.0/24 (Router-LAN)
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## LED-Steuerung
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```bash
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/etc/init.d/gl_led turnoff # LED permanent aus
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/etc/init.d/gl_led turnon # LED permanent an
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/etc/init.d/gl_led start # LED-Service starten
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/etc/init.d/gl_led stop # LED-Service stoppen
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```
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Die `turnon`/`turnoff` Befehle persistieren über Reboots.
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## Routen (aus F5 VPN extrahiert)
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| Netz | Beschreibung |
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**Vertraulich** — Nur für Kontext, nicht teilen.
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## Aktuell
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### Januar/Februar 2026: Hörsturz
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- **Beginn:** 31.01.2026 (akute Beschwerden gegen 10:30)
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- **Krankschreibung:** 30.01.–05.02.2026
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- **eAU:** liegt vor
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## Kardiale Vorgeschichte
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### April 2024: NSTEMI + Stent
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projects/werk-vision.md
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# werk — Vision
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> Ein Werkzeug, das AI-Agenten ermöglicht, fokussiert und effizient an komplexen Projekten zu arbeiten — alleine oder im Team.
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## Das Problem
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"Was soll ich jetzt tun?" und "Was darf ich nicht vergessen?"
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Diese Fragen muss ein AI-Agent schnell, token-effizient und zuverlässig beantworten können — egal ob es um einen simplen Reminder oder ein komplexes Projekt geht.
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Bestehende Tools sind für Menschen gebaut. Sie verschwenden Tokens, haben Overhead, und verstehen nicht was ein LLM braucht.
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## Das Spektrum
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werk deckt alles ab — vom Einfachen bis zum Komplexen:
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| Einfach | Komplex |
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|---------|---------|
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| "Erinnere mich um 15 Uhr an den Friseurtermin" | Multi-Agent Software-Projekt |
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| Einzelner Task mit Zeitpunkt | Hierarchien, Abhängigkeiten, Blocker |
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| Mensch fragt, Agent erinnert | Drei Agents arbeiten parallel |
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**Ein Tool, ein Interface, ein Konzept** — skaliert von der Einkaufsliste bis zum Produkt-Launch.
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## Die Lösung
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**werk** — ein schlankes, lokales CLI-Tool, optimiert für die Arbeitsweise von LLMs.
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Keine GUI. Kein Daemon. Keine Cloud. Nur Files und ein schnelles CLI.
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## Constraints (Leitplanken)
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| Constraint | Begründung |
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|------------|------------|
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| **Blitzschnell** | Wird ständig aufgerufen, darf nicht bremsen |
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| **Token-minimal** | Jedes Wort im Output muss zählen |
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| **Lokal & stateless** | Files sind die Wahrheit, kein Server |
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| **Multi-Agent safe** | Mehrere Agents arbeiten parallel, keine Kollisionen |
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| **Zeitgesteuert** | Cron fragt: "Was ist jetzt fällig?" |
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| **Blocker-aware** | Wartet auf Mensch/API/Script? → Nicht vorschlagen |
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| **Hierarchie-fähig** | Projekte → Tasks → Subtasks abbildbar |
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| **Abhängigkeiten** | Task B erst wenn Task A fertig |
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| **Status auf einen Blick** | Wo steht das Projekt? — schnell beantwortbar |
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## Freiheiten (vom LLM zu entscheiden)
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- Dateiformat (YAML, JSON, Markdown, ...)
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- CLI-Struktur & Befehle
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- Locking-Strategie für Multi-Agent
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- Interne Architektur
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- Alles, was nicht in den Constraints steht
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Das LLM soll basierend auf seinen Trainingsdaten das optimale Design wählen — nicht gegen vorgefertigte Schablonen arbeiten.
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## Der Lackmus-Test
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Wenn werk fertig ist, funktioniert folgendes:
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> Ein Cron-Job ruft jede Minute `werk` auf.
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> Drei Claude Code Agents arbeiten parallel am gleichen Projekt.
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> Jeder holt sich seinen nächsten Task, arbeitet ihn ab, markiert ihn als done.
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>
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> Keiner blockiert den anderen. Keiner macht doppelte Arbeit.
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> Das Projekt schreitet voran — wie von Geisterhand.
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## Wer erstellt Tasks?
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- **Agents:** Können selbstständig Tasks erstellen (z.B. bei Breakdown eines größeren Tasks)
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- **Menschen:** Können Tasks erstellen (z.B. neue Anforderung von Auftraggeber)
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- **Beide:** Arbeiten am gleichen Task-Pool
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## Wer nutzt werk?
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- AI Coding Agents (Claude Code, Codex, etc.)
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- OpenClaw / Clawdbot
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- Andere AI-Tools die Task-Management brauchen
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- Im Zweifel: auch Menschen via CLI
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## Was werk NICHT ist
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- Kein Jira/Linear-Ersatz für Teams aus Menschen
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- Keine GUI-Anwendung
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- Kein Cloud-Service
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- Kein Projekt-Management-Tool im klassischen Sinn
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*Erstellt: 2026-02-01*
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*Domain: werk.bot*
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*GitHub Org: werkreset (geplant)*
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