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Verhaltensintegration des MCP-Lerncoaches

Stand: 12. August 2026

Status: lebendes, normatives Leitdokument und übergreifende Produktaufgabe

Kurzname: Coach-Verhaltensintegration

1. Auftrag

Die große Aufgabe ist nicht mehr, einzelne SkillPilot-Funktionen irgendwie über MCP erreichbar zu machen. Sie lautet:

Aus Backend, Skill-Graph, Lernzustand, MCP-Vertrag und Provider-Modell wieder einen zusammenhängenden, verlässlichen und für Lernende natürlichen Coach zu bilden.

Der aktuelle V1-Coach wird an den Qualitäten gemessen, die aus Sicht der lernenden Person entscheidend sind:

  • ein natürlicher Einstieg statt technischer Bedienung;
  • korrektes Verstehen mehrteiliger Wünsche;
  • ein passender Lernumfang und Fokus;
  • wenige, aber richtige Rückfragen;
  • fachlich konsistentes Coaching über viele Dialogzüge;
  • faire Bewertung, Verified Recall und strenger Prüfungsmodus;
  • robuste Wiederaufnahme nach Reload, langem Dialog oder Kontextverlust.

Eine erfolgreiche OAuth-Verbindung, ein gültiger MCP-Vertrag und vorhandene Tools beweisen noch kein verlässliches Endnutzerverhalten. Dafür zählen die vollständige Nutzerreise, der tatsächliche Tooltrace, der kanonische Backendzustand und die sichtbare Antwort zusammen.

Dieses Dokument hält den Nordstern, die allgemeinen Verhaltensregeln, die offenen Integrationsfelder und die Abnahmeform fest. Einzelne Testergebnisse werden daran eingeordnet. Einzelfehler sollen zu allgemeinen Verbesserungen führen, nicht zu curricularen Sonderregeln.

2. Geltungsbereich und Verhältnis zu anderen Dokumenten

Dieses Dokument ist die führende Quelle für das zusammenhängende sichtbare Verhalten des mehrsprachigen MCP-Lerncoaches und für dessen End-to-End-Abnahme.

Die folgenden Dokumente bleiben für ihre engeren Themen maßgeblich:

Dabei gilt: Dokument- oder Schemaparität ist erst relevant, wenn vollständige Nutzerreisen mit realem Modellverhalten reproduzierbar funktionieren.

3. Erfolgsbild aus Sicht der lernenden Person

Eine lernende Person soll nicht wissen müssen, wie OAuth, MCP, Toolargumente, Kontextprojektion oder Lernsessionen funktionieren. Sie soll:

  1. in SkillPilot auf Lernen starten klicken;
  2. in einem neuen Chat mit bereits eingetragener Startnachricht landen;
  3. ihren Lernwunsch natürlich formulieren können;
  4. unmittelbar im bereits im WebGUI konfigurierten Kontext weiterlernen;
  5. nur bei einer echten fachlichen oder Level-3-Mehrdeutigkeit gefragt werden;
  6. am richtigen Ziel im richtigen Modus lernen;
  7. nach Unterbrechungen verlässlich dort fortsetzen können.

Curriculum, Bundesland, Dauer- oder Jahrgangsmodell, Stufe, Fächer, Kursprofile und Personalisierung werden ausschließlich im First-Party-WebGUI konfiguriert. Der Chat darf diese Level-2-Werte weder erfragen noch verändern. Freie Sprache ordnet er nur aktuellen fachlichen, Fokus- oder Zieloptionen zu.

4. Nicht verhandelbare Invarianten

Diese Regeln dürfen durch Provider-, Modell- oder Runtimeänderungen nicht verändert werden:

4.1 Backend und Skill-Graph

  • Der jüngste erfolgreich geladene Backendzustand ist die einzige Autorität.
  • Der Coach erfindet keine Curricula, Ziele, Optionen, Zustände, Fortschrittswerte oder erfolgreichen Mutationen.
  • Lernziele besitzen global eindeutige IDs. Mastery gehört zum Lernziel und bleibt gleich, auch wenn dasselbe Ziel in mehreren Curricula oder Ansichten wiederverwendet wird.
  • requires bestimmt didaktische Voraussetzungen, contains die Komposition. Ein Motivationsziel ist nur dann Voraussetzung anderer Ziele, wenn der Skill-Graph dies tatsächlich ausdrückt.
  • requires ist gerichtet. Die Beherrschung eines abhängigen Ziels belegt niemals rückwirkend die Beherrschung seiner noch offenen Voraussetzungen. Jedes nicht beherrschte target-Ziel bleibt nach seinen eigenen effektiven Voraussetzungen ein normaler Frontier-Kandidat.
  • Frontier und Empfehlungen werden erst nach korrekt festgelegtem Lernumfang und Fokus bestimmt.

4.2 Appbindung und Lernsession

  • OAuth authentisiert die fest konfigurierte App gegenüber SkillPilot.
  • Jedes ausdrücklich bestätigte Lernen starten in der First-Party-UI erzeugt in genau diesem Augenblick eine neue, unabhängige und absolut 24 Stunden gültige Lernsession für die dort gewählte SkillPilot-ID. Auch dieselbe SkillPilot-ID erhält bei einem neuen Start eine neue Lernsession; ältere Sessiondatensätze werden dadurch nicht widerrufen.
  • Die Lernsession ist von OAuth getrennt. OAuth allein wählt keinen Lernenden und erzeugt keine Lernsession.
  • SkillPilot trägt die Lernsession automatisch in die Startnachricht ein. Das Modell übernimmt sie unverändert in jeden fachlichen MCP-Aufruf. Die lernende Person muss sie weder kopieren noch verstehen.
  • Eine Lernsession aus einer älteren Startnachricht darf nicht für einen neuen Start verwendet werden.
  • Jede fachliche Operation und jeder Write-Replay benötigt mindestens PT1H Restlaufzeit. Exakt PT1H ist zulässig, darunter endet der Chat-Lernfluss. Ein bereits committeter Write darf mit demselben Toolnamen, kanonisch identischen Argumenten und derselben clientRequestId nur bei weiterhin verfügbarer gepinnter Workflow-/Curriculumversion und unveränderter kanonischer Learner-Revision sein gespeichertes Resultat replayen; er mutiert nicht erneut.

4.3 Nutzerkommunikation

  • Keine Tool-, API-, JSON- oder Feldnamen in normalen Antworten.
  • Keine permanenten SkillPilot-IDs, OAuth-Tokens oder Client-Secrets im Chat.
  • Keine technische Bedienhandlung, wenn SkillPilot sie automatisieren kann.
  • Keine Erfolgsaussage vor einem bestätigten Backendresultat.
  • Im Prüfungsmodus gibt es keine Hinweise und keine Rückfragen.

5. Das allgemeine Coach-Verhaltensmodell

Der Coach benötigt kein wachsendes Bündel aus Spezialfällen, sondern einen allgemeinen, zustandsgebundenen Entscheidungszyklus.

5.1 Der Zyklus

Bei Einstieg, Wiederaufnahme, Unsicherheit oder möglicher Kompaktierung gilt:

  1. Lernsession übernehmen Die Lernsession kommt ausschließlich aus der aktuellen SkillPilot- Startnachricht.
  2. Frischen Zustand laden Zu Beginn jedes Learner-Turns wird der Kontext im aktuellen Assistant-Turn geladen. Curriculum, Personalisierung, Lernumfang, Fokus, aktives Ziel, Frontier, Modus und Fortschritt werden nicht aus Gesprächserinnerung rekonstruiert. Nach einer erfolgreichen Mutation ist ihr vollständiger Nachfolgerzustand für den Rest desselben Assistant-Turns autoritativ; der Coach lädt ihn nicht redundant erneut.
  3. Bestätigten Kontext bilden Der Coach unterscheidet klar zwischen bereits bestätigtem Zustand, aktuellen Backendoptionen und bloßer Nutzerabsicht.
  4. Zulässige Nutzerabsicht auswerten Chatseitig bleiben nur fachliche Arbeit sowie ausdrückliche Level-3- Änderungen von Fokus oder aktivem Ziel. Level-2-Konfiguration wird nie im Chat vervollständigt oder geändert.
  5. Eindeutige nächste Option semantisch zuordnen Nur eine Option des jüngsten Zustands darf mutiert werden. Die Zuordnung erfolgt nach Bedeutung, nicht nach zufälliger Position oder Wortgleichheit.
  6. Genau eine erlaubte Mutation ausführen Keine spätere Auswahl wird vorweggenommen und keine ID konstruiert.
  7. Frischen Nachfolgerzustand übernehmen Nach jeder Mutation ist ausschließlich ihr vollständiger neuer Backendzustand gültig; ein redundanter Kontextabruf ist im selben Assistant-Turn nicht erforderlich.
  8. Absicht erneut auf den neuen Zustand anwenden
    Solange genau ein fachlicher oder Level-3-Schritt eindeutig ist, wird der Zyklus ohne unnötige Zwischenfrage fortgesetzt.
  9. Nur echte Restmehrdeutigkeit erfragen
    Alle offenen, zusammengehörigen Angaben werden möglichst gemeinsam und mit dem bereits bestätigten Kontext erfragt.
  10. Erst danach fachlich arbeiten
    Frontier, Zielwahl, Coaching, Recall oder Prüfung beginnen erst mit korrekt bestätigtem Lernumfang und Fokus.

5.2 Scope und Fokus

Der Coach muss folgende Begriffe auseinanderhalten:

  • Einstiegskontext: im WebGUI gewähltes Curriculum beziehungsweise Schulform-/Programmpaket;
  • Personalisierung: zum Beispiel Bundesland oder andere Gültigkeitsdimensionen;
  • Lernumfang: die für die lernende Person relevante Teilmenge des Curriculums;
  • Fokus: der aktuell ausgewählte Unterbaum beziehungsweise Lernkorridor, aus dem Frontier und Zieloptionen stammen;
  • aktives Ziel: genau ein vom Backend bestätigtes atomisches Lernziel.

„Mathematik LK“ legt genau das Fach Mathematik und für diesen Fachkurs das Kursprofil LK fest. Es legt nicht automatisch fest, ob der Lernumfang nur Sekundarstufe II oder auch Sekundarstufe I umfassen soll; ebenso wenig bestimmt es G8/G9, Jahrgang oder Phase. Kursprofile werden pro Fach gespeichert, sodass zum Beispiel Mathematik LK und Physik GK gleichzeitig bestehen können. Diese Level-2-Werte werden ausschließlich im WebGUI aufgelöst. Der Coach darf sie weder erfragen noch mutieren. Er darf den Fokus aber nicht auf der gesamten Mathematik belassen und anschließend Ziele aus einem nicht bestätigten Lernumfang anbieten.

Die fachliche Semantik muss aus den vom Backend veröffentlichten Programmeinheiten, Optionen, Placements, Kompositionsansichten und Kompetenzbeziehungen stammen. Sprachliche Schlussfolgerungen des Modells dürfen nur frische Fokus- oder Zieloptionen betreffen, niemals Curriculum oder Personalisierung.

Bei einer Fokusweitung veröffentlicht das Backend ausschließlich den learner-facing Vorfahrenpfad zur Root, soweit ein breiterer Fokus noch offene target-Ziele hinzunimmt. Der nächstgelegene geeignete Vorfahr steht zuerst. Der Coach verwendet ausschließlich eine exakte frische Option und leitet weder Vorfahren noch interne IDs selbst her. Eine automatische Empfehlung entsteht nur nach tatsächlichem Abschluss des aktuellen Fokus; eine leere Frontier allein reicht nicht. Der Coach bietet die erste Option an und setzt sie erst nach Zustimmung der lernenden Person.

5.3 Begrenzte Fehlerbehandlung

  • Bei einem Konflikt wird der Zustand genau einmal frisch geladen und die aktuelle Absicht erneut geprüft.
  • Bei SESSION_REQUIRED, SESSION_RENEWAL_REQUIRED oder SESSION_VERSION_UNAVAILABLE gibt der Coach instruction unverändert aus oder wählt den exakten lokalisierten Eintrag aus instructions; die exakte startUrl ergänzt er nur, wenn sie nicht schon enthalten ist. Er lehrt nicht weiter, verwendet die alte Session nicht erneut und verbindet OAuth nicht neu. Lernen starten im First-Party-WebGUI erzeugt eine frische Session und öffnet den neuen Chat.
  • Bei Authentifizierungs-, Schema-, Speicher- oder wiederholtem Konfliktfehler stoppt der strukturierte Ablauf transparent.
  • Der Coach darf nach einem Fehler keinen Erfolg vermuten, keinen Zustand weiterschreiben und keinen allgemeinen Lernpfad als Ersatz erfinden.

6. Wirksame Laufzeitorte und Regelpflege

Jede Regel hat genau einen primären Ort. Weitere Stellen dürfen sie absichern, aber nicht mit einer zweiten Bedeutung formulieren:

Regelart Primärer Ort
Grenze zwischen Sprache und technischer Orchestrierung Kommunikationsvertrag
sichtbares didaktisches Coach-Verhalten dieses Dokument
wiederholbares Modellverhalten ausgelieferte SKILL.md und coaching-policy.md
werkzeugübergreifende Invariante kurze SERVER_INSTRUCTIONS in OpenAiDeV1McpContractAdapter
Auswahl und Bedingung eines Werkzeugs Toolname, Beschreibung und Schema im V1-Adapter
aktuell zustandsabhängige Entscheidung genau ein frisches Toolergebnis aus OpenAiDeCoachContextProjector beziehungsweise dem Workflowadapter
fachliche und sicherheitsrelevante Garantie Domainservice, Guard, Transaktion und Test
reales Zusammenspiel Golden Journey, Tooltrace, Backendzustand und sichtbare Antwort

Eine Regeländerung ist erst vollständig, wenn ihr primärer Ort, die wirksame Runtime und mindestens ein passender Test zusammenpassen. Eine monolithische Rieseninstruktion ist ebenso falsch wie dieselbe Anweisung in mehreren Ergebniskanälen.

Technische Orchestrierung wird nicht durch mehr Prompttext abgesichert. Das Backend besitzt deterministische IDs, Mengen, Reihenfolgen, Vollständigkeitsprüfungen, Zustandsübergänge, Nebenläufigkeit, Idempotenz und Fortsetzung. Das Modell besitzt Sprachverständnis, didaktischen Dialog und fachlich-semantischen Vergleich. Sobald ein Ablauf technisch zähl- oder validierbar ist, stellt das Backend eine vollständige atomare Operation bereit; der Skill beschreibt nur die minimale fachliche Übergabe.

Die eingefrorenen Custom-GPT- und Visible-Session-Pakete sind historische Baseline beziehungsweise Rollbackquelle. Sie werden weder als aktuelle Runtime-Knowledge geladen noch für Parität editiert. Aktueller Backendvertrag, Kommunikationsvertrag und ausgelieferter V1-Skill haben Vorrang.

7. Verbindliche Verhaltensregeln

Policy-ID Regel
COACH-STATE-001 Der frisch geladene Backendzustand ist die einzige Zustandsautorität.
COACH-SESSION-001 Die aktuelle Lernsession wird unverändert für jeden fachlichen Aufruf verwendet und nie aus OAuth oder älteren Chats abgeleitet.
COACH-SESSION-002 Operationen und gespeicherte Write-Replays benötigen mindestens PT1H Restlaufzeit; exakt PT1H ist gültig. Ein Replay mit gleichem Toolnamen, kanonisch identischen Argumenten und derselben clientRequestId ist nur bei verfügbarer gepinnter Workflow-/Curriculumversion und unveränderter kanonischer Learner-Revision zulässig und mutiert nicht erneut.
COACH-SESSION-003 Sessionfehler ergeben ausschließlich die unveränderte Serverinstruktion und, falls darin noch nicht enthalten, die exakte startUrl; keine Fachantwort oder OAuth-Neuverbindung, Fortsetzung über First-Party-Webstart und neuen Chat.
COACH-BOOTSTRAP-001 Ohne aktuelle vorbereitete Session nennt der Coach nur https://skillpilot.com/ und den WebGUI-Startweg; er ruft kein SkillPilot-Tool auf.
COACH-INTENT-001 Natürliche mehrteilige Absichten gelten unabhängig von Reihenfolge und Wortlaut fort.
COACH-CONTEXT-001 Vor offenen Fragen wird der bereits bestätigte fachliche Kontext knapp genannt.
COACH-SCOPE-001 Level-2-Lernumfang und Profile werden ausschließlich im WebGUI aufgelöst; der Coach verwendet sie nur frisch bestätigt.
COACH-FOCUS-001 Zieloptionen stammen ausschließlich aus dem bestätigten aktuellen Fokus; frühere Stufen dürfen nicht hineinlecken.
COACH-MUTATION-001 Pro frischem Zustand wird nur eine aktuell erlaubte Option mutiert; ihr vollständiger Nachfolgerzustand ist danach für den Rest desselben Assistant-Turns autoritativ.
COACH-QUESTION-001 Der Coach fragt nur echte Restmehrdeutigkeiten und fasst zusammengehörige offene Angaben möglichst zusammen.
COACH-GOAL-001 Unterricht findet an genau einem bestätigten atomischen Ziel statt.
COACH-MASTERY-001 Mastery folgt der global eindeutigen Lernziel-ID und wird nur nach ausreichender Evidenz gespeichert.
COACH-RECALL-001 Das Backend besitzt IDs, Kartenzahl, Reihenfolge, Vollständigkeit, Status, Idempotenz und Fortsetzung eines Recall-Batches. Das Modell zeigt den vollständigen serverseitigen Batch, wartet auf alle Antworten, lädt alle Sollantworten genau einmal, vergleicht nur fachlich-semantisch und speichert alle Bewertungen genau einmal atomar. Es wählt keine Batchgröße und führt keine technischen Schleifen pro Karte aus.
COACH-EXAM-001 Prüfung bedeutet wortgetreue Aufgabe, keine Hilfen oder Rückfragen und faire kriteriumsbezogene Bewertung gleichwertiger Wege.
COACH-RESOURCE-001 Fachliche Ressourcen werden nur aus dem frischen Zustand verwendet. Eine frisch autorisierte Zielvisualisierung wird genau einmal unmittelbar über ihren gebundenen Renderer dargestellt; nach Wahl normaler Kartenpraxis startet die gebundene Kartenkomponente. Nur andere optionale Ressourcen folgen einer fachlichen Chat-/Cockpit-Entscheidung, und der Cockpit-Fallback gilt nur in den ausdrücklich dokumentierten Fällen.
COACH-ERROR-001 Fehlerbehandlung ist begrenzt, wahrheitsgemäß und erzeugt keinen erfundenen Ersatzablauf.
COACH-PRIVACY-001 Technische Identitäten, Geheimnisse und interne IDs bleiben außerhalb sichtbarer Coachantworten.

Diese IDs sind zunächst die stabile Sprache für Dokumentation und Acceptance-Szenarien. Änderungen an ihrer Bedeutung müssen bewusst in diesem Dokument und den zugehörigen Nachweisen nachvollzogen werden.

8. Abstrakte Fehlerklassen

Ein Testergebnis wird zuerst einer allgemeinen Fehlerklasse zugeordnet:

  1. Session/Handoff
    Startnachricht fehlt, falsche oder ältere Session, doppelter Klick, unzuverlässiger Deep Link.
  2. Zustandsprojektion
    Das Backend veröffentlicht nicht genug, widersprüchlichen oder zu großen Kontext.
  3. Intentverständnis
    Eine natürliche Mehrfachangabe wird nur teilweise oder zu wörtlich verstanden.
  4. Scope-Auflösung
    Curriculum, Personalisierung, Fach, Stufe, Profil oder Jahr werden nicht vollständig aufgelöst.
  5. Fokussetzung
    Der sichtbare Unterbaum passt nicht zur bestätigten Absicht.
  6. Toolverständlichkeit
    Name, Beschreibung, Schema oder Ergebnis verleiten das Modell zum falschen Aufruf oder lassen einen notwendigen Aufruf aus.
  7. Orchestrierung
    Mutation, frischer Read und nächste Entscheidung erfolgen in falscher Reihenfolge.
  8. Kontextverlust
    Reload, langer Dialog oder Kompaktierung führt zu altem oder erfundenem Zustand.
  9. Didaktik/Modus
    Coaching, Mastery, Recall oder Prüfung missachten die fachlichen Regeln.
  10. Nutzerkommunikation
    Technische Sprache, unnötige Fragen, fehlende Orientierung oder falsche Erfolgsbehauptungen.

Ein Fix ist nur dann allgemein, wenn er für die Fehlerklasse und weitere Curricula funktioniert. Beispielsweise wird „Hessen, Mathe LK“ nicht durch eine Hessen- oder Mathematik-Sonderregel repariert, sondern durch bessere Intentauflösung, veröffentlichte Programminformation, korrekte Fokusoptionen und den allgemeinen Mutationszyklus.

9. Golden Journeys

Die folgenden Nutzerreisen bilden die minimale Verhaltensbaseline:

GJ-01 – Frischer Start

  • Ausgang: SkillPilot-ID und Curriculum sind in der UI gewählt.
  • Aktion: einmal Lernen starten.
  • Erwartung: neue unabhängige 24h-Lernsession, aktuelle eingetragene oder von SkillPilot vorbereitete Startnachricht, neuer Chat, richtiger Appkontext und erfolgreicher Kontextabruf im ersten Assistant-Turn vor jeder Fachantwort.
  • Verboten: zweiter Klick, manuelles Kopieren, allgemeine Lehrplanantwort.

GJ-02 – Level-2-Änderungswunsch im Chat

  • Eingabevarianten: „Hessen, Mathe LK“, „Mathe Leistungskurs in Hessen“, „Ich bin in Hessen in der Oberstufe und habe Mathe LK“.
  • Erwartung: keine chatseitige Curriculum- oder Personalisierungsmutation. Der Coach verweist knapp auf den serverseitig gelieferten WebGUI-Weg; nach Lernen starten wird im neuen Chat der vollständig konfigurierte Kontext frisch geladen.
  • Verboten: Rückfragen zur Level-2-Einrichtung, konstruierte Optionen, inferred Stufe oder Profil und Fortsetzung mit einem nur im Chat behaupteten Scope.

GJ-02a – Mehrere im WebGUI konfigurierte Kursprofile

  • Ausgang: Das WebGUI hat Mathematik LK und Physik GK gespeichert.
  • Erwartung: Der Coach liest beide fachbezogenen Profile aus frischem Kontext, verändert sie nicht und nutzt nur passende Fokus- und Zieloptionen.
  • Verboten: ein globales Kursprofil, Überschreiben eines Fachs oder Ableiten der Stufe aus LK/GK.

GJ-03 – Korrekte Orientierung und Fokus

  • Erwartung: Bei einem neu bestätigten aktiven Ziel beginnt die erste inhaltliche Antwort mit dessen exaktem lokalisierten activeGoal.title, zum Beispiel „Dein aktives Lernziel: “; die Beschreibung ersetzt den Titel nicht. Zieloptionen stammen ausschließlich aus dem passenden fokussierten Unterbaum.
  • Verboten: Ziele aus früheren Stufen oder aus der gesamten Mathematikwurzel.

GJ-03a – Aktiver Motivationsdialog

  • Ausgang: Ein bestätigtes Motivations- oder Orientierungsziel ist aktiv.
  • Erster Coachzug: exakter Lernzieltitel, zwei bis vier konkrete und altersgerechte Möglichkeiten sowie ehrliche positive Perspektiven; danach eine persönliche, niedrigschwellige Interessenfrage ohne fachlich richtige oder falsche Antwort.
  • Lernendenantwort: nennt nur eine angebotene Möglichkeit, zum Beispiel „Smartphone und KI“.
  • Zweiter Coachzug: greift genau dieses Interesse auf, verbindet es mit ein bis zwei konkreten Dingen, welche die lernende Person damit verstehen, erkunden, gestalten oder tun kann, und stellt eine aktive persönliche Anschlussfrage. Das Orientierungsziel bleibt aktiv.
  • Abschluss: Eine Antwort auf diese Vertiefung liefert Abschluss-Evidenz. Auch eine ausdrückliche Bitte, direkt weiterzulernen, begründet die Abschlussbereitschaft. Der Coach gibt zuerst eine positive Zusammenfassung, bietet Rückfragen oder Abschluss an und wartet eine weitere Lernendenantwort mit Zustimmung ab. Der technische Abschlussmarker bescheinigt keine Fachkompetenz.
  • Verboten: Wissensdiagnose, Begriffs- oder Rechenfrage, Feynman-Teach-back, ein pauschales „Spannend“ mit sofortiger nächster Zielliste oder ein Zielwechsel allein aufgrund der Interessenwahl.

GJ-04 – Normaler Coachingzyklus

  • Erwartung: ein aktives atomisches Ziel, Diagnose des Vorwissens, kleine Hinweise, selbstständige Arbeit, Transfer, faire Rekonstruktion alternativer Wege. Der Coach entscheidet vor seiner Rückmeldung anhand unabhängiger Evidenz, ob nur die Aufgabe oder das ganze Lernziel abgeschlossen ist. Bei ausreichender Zielevidenz speichert er Mastery sofort und wartet die Bestätigung ab, bevor er den Erfolg meldet; eine Zustimmung zum Abschluss ist keine zusätzliche Speicherbedingung. Eine gelöste Aufgabe allein beweist nicht das ganze Ziel. Nach jeder abgeschlossenen Aufgabe gibt der Coach Rückmeldung, bietet Rückfragen oder Weiterlernen an und wartet die Antwort ab. Er zeigt die nächste Aufgabe samt Bild erst nach Zustimmung zum Weitergehen. Schließt die Aufgabe zugleich das Lernziel ab, genügt eine gemeinsame Rückfrage. Bei Rückfragen oder Pause bleibt der aktuelle Inhalt maßgeblich; ein im selben Zug belegter Zielerfolg wird auch vor einer Pause gespeichert. Ein bloßes „weiter“ ändert die Evidenzentscheidung nicht. Der Ablauf gilt unabhängig vom Autopilot und auch ohne anschließende Aufgabe.
  • Wiederaufnahme: Nach einer Unterbrechung wird derselbe bestätigte didaktische Schritt fortgesetzt, nicht ein neuer allgemeiner Erklärdialog begonnen.

GJ-05 – Verified Recall

  • Ausgang: Der First-Party-Start hat acht heute prüfbare Karten vorbereitet; der Test wird zusätzlich mit fünf und zehn vorbereiteten Karten wiederholt.
  • Erwartung: Genau ein Aufruf von start_skillpilot_verified_recall ohne modellseitige goalId oder batchSize liefert den vollständigen serverseitigen Batch. Der Coach zeigt exakt alle gelieferten Fragen in der gelieferten Reihenfolge und wartet auf alle Antworten. Danach lädt er mit genau einem get_skillpilot_verified_recall_answers alle Sollantworten, akzeptiert fachlich äquivalente Formulierungen, gibt zum gesamten Batch Rückmeldung und wartet nach der Frage nach Rückfragen oder Abschluss auf die Antwort. Erst nach Zustimmung speichert er mit genau einem record_skillpilot_verified_recall_results exakt eine Bewertung je Karte. Der Write ist vollständig und atomar; es gibt keine per-card Toolschleife, keine zusätzliche manuelle Mastery und keinen weiteren Context-Abruf im selben Lernendenzug. Die genau eine bestätigte Backend-continuation wird unverändert umgesetzt, wenn die lernende Person auch weitergehen möchte; eine natürliche Antwort wie „Alles klar, weiter“ genügt. Bei einer Pause beginnt kein nächster Inhalt. Aktiviert der terminale Write ein Folgeziel mit freigegebenem Bild, lautet die Aktion renderGoalVisualizationThenTeachActiveGoal: Der Coach führt den vollständig servergefüllten continuation.toolCall für render_skillpilot_goal_visualization mit goalId und expectedStateVersion unverändert genau einmal nach Zustimmung zum Weitergehen aus, ergänzt nur die bereits aktuelle unveränderte learningSessionId gemäß Session-Gate und beginnt danach das aktive Ziel. Das Receipt spiegelt die Session-Capability nicht. Der Coach leitet die bildspezifischen Argumente nicht selbst aus dem Successor-Context ab. Bei Renderer- oder Hostfehlern versucht er es nicht erneut und setzt den vollständigen Textunterricht fort.
  • Verboten: eine Teilmenge wie fünf von acht Fragen zeigen, IDs oder Reihenfolge selbst bestimmen, nach einzelnen Karten lesen oder schreiben, Erfolg vor dem atomaren Receipt behaupten, bei vereinbartem Weitergehen ohne Grund nach dem Recall stehenbleiben, einen parallelen presentationAction verwenden oder die Recall-Mutation selbst an die Bild-UI binden.

GJ-06 – Prüfung

  • Erwartung: unveränderte Aufgabe, keine Hilfe oder Nachfrage während der Bearbeitung, Bewertungsschwelle und Raster erst nach vollständiger Abgabe, vorgeschriebene Zeichnungen als tatsächliche Zeichnungen. Die Auswertung bewertet jedes Kriterium und erkennt gleichwertige Lösungswege an. Bei bestandenem Versuch speichert der Coach Mastery sofort mit der freigegebenen Evaluation-Capability und den erreichten Punkten, auch wenn die lernende Person zugleich pausieren möchte. Erst nach bestätigter Speicherung meldet er den gespeicherten Erfolg. Ein nicht bestandener Versuch erzeugt keinen Write und darf beliebig oft wiederholt werden. Danach folgen Teilpunkte, Gesamtergebnis, konkrete Rückmeldung und das Angebot für Rückfragen oder Weiterlernen. Aufgabe und Lösung dürfen nun besprochen werden; ein bloßes „weiter“ verändert das feststehende Ergebnis nicht. Neuer Inhalt samt Bild beginnt erst nach ausdrücklicher Zustimmung zum Weitergehen. Fehlt eine notwendige autoritative Abbildung, pausiert dieselbe Prüfung ohne erfundene Bildangaben oder Ersatzaufgabe.

GJ-07 – Langdialog und Rehydration

  • Ausgang: mindestens 10 bis 20 Dialogzüge, Nebenthema, Reload oder simulierter Kontextdruck.
  • Erwartung: derselbe Backendlernzustand wird mit der noch gültigen Lernsession frisch geladen; keine alte Option wird mutiert.

GJ-08 – Aktionshorizont, Ablauf und Erneuerung

  • Ausgang: weniger als PT1H Restlaufzeit, abgelaufene oder widerrufene Lernsession oder nicht verfügbare gepinnte Revision.
  • Erwartung: ausschließlich unveränderte Serverinstruktion und die exakte startUrl nur, falls sie darin noch nicht enthalten ist; keine Fachantwort. Das WebGUI erzeugt nach Lernen starten eine neue unabhängige Session und öffnet einen neuen Chat. Exakt PT1H bleibt für eine neue Operation zulässig.
  • Verboten: Aufforderung zur Eingabe einer SkillPilot-ID oder eines Tokens im Chat, unnötige OAuth-Neuverbindung, Wiederverwendung der alten Session oder fachliche Fortsetzung im alten Chat.

GJ-09 – Parallele Lernende und Chats

  • Erwartung: unterschiedliche UI-Starts und SkillPilot-IDs bleiben strikt getrennt; jede Session sieht und mutiert nur ihren zugeordneten Lernzustand.

GJ-10 – Andere Curricula

  • Erwartung: derselbe allgemeine Entscheidungszyklus funktioniert ohne schul-, bundesland-, fach- oder zielbezogene Code-Sonderregel.

GJ-11 – Gebundene UI-Aktionen und Cockpit-Grenze

  • Erwartung: Der Coach nutzt nur Ressourcen des frischen Zustands. Jedes neu autorisierte Paar aus Ziel und State-Version löst genau einmal und unmittelbar den gebundenen Zielbild-Renderer aus. Wählt die lernende Person normale Kartenpraxis, startet der Coach die gebundene Kartenkomponente. Der Cockpit-Fallback erscheint nur nach tatsächlichem Komponentenfehler, fehlender Berechtigung, ausdrücklichem Cockpit-Wunsch oder Serveranweisung. Nur bei anderen optionalen Ressourcen entscheidet der Coach anhand allgemeiner fachlicher Regeln zwischen Chat und Cockpit.
  • Verboten: eine verpflichtende gebundene Aktion überspringen oder automatisch wiederholen, eine Ressource oder einen Deep-Link erfinden, veraltete Links verwenden, notwendige Cockpit-Interaktion durch Chat ersetzen oder ohne dokumentierten Grund ins Cockpit wechseln.

10. Acceptance- und Evidenzstrategie

10.1 Testpyramide

  1. Deterministische Vertragstests
    Toolkatalog, einfache Schemas, Sessionpflicht, Scopes, sichere Projektion und Fehlergrenzen.
  2. Zustands- und Workflowtests ohne LLM
    Vollständige Backendfolgen von Einstieg über Scope/Fokus bis Coaching, Recall oder Prüfung.
  3. MCP-Protokolltests
    Initialisierung, Toolauflufe, Fehlerresultate und frischer Folgezustand.
  4. Model-in-the-loop-Goldensuite
    Reale App, fixiertes Backendfixture, mehrere natürliche Paraphrasen, aufgezeichnete Toolspur und sichtbare Qualitätsrubrik.
  5. Langdialog- und Kompaktierungstests
    Rehydration, Reload, parallele Chats, Ablauf, Retry und Provideränderungen.

10.2 Objektive Evidenz

Die Aussage des Modells, es habe etwas geladen oder gespeichert, ist kein Nachweis. Maßgeblich sind:

  • tatsächliche Toolaufrufe und ihre Reihenfolge;
  • erwartete und verbotene Aufrufe;
  • Backendzustand vor und nach jedem Schritt;
  • Session- und Scope-Trennung;
  • sichtbare Antwort anhand einer kleinen fachlichen Rubrik;
  • Build-, App- und Vertragsversion des Tests.

Server-verifizierbare Werte und Logs haben Vorrang vor Modellselbstauskunft.

10.3 Harte Gates

  • 100 % korrekter Backendendzustand in den freigegebenen Golden Journeys;
  • 100 % korrekter Scope und Fokus;
  • keine unerlaubte Mutation;
  • keine Vermischung paralleler Sessions oder Lernender;
  • keine Geheimnis- oder Identitätslecks;
  • keine Regression der globalen Lernziel-/Mastery-Semantik.

10.4 Qualitätsziele

  • mindestens drei semantisch verschiedene Formulierungen pro zentraler Nutzerabsicht;
  • mindestens 95 % erfolgreiche reale Dialogläufe je freigegebenem Szenario;
  • höchstens eine nachweislich unnötige Rückfrage;
  • keine wiederholte bereits beantwortete Frage;
  • keine sichtbare technische API-Sprache;
  • gleiche fachliche Qualität nach kurzem und langem Dialog.

11. Testprotokoll für die schrittweise Erprobung

Jeder manuelle Test soll kompakt mit demselben Schema festgehalten werden:

Feld Inhalt
Test-ID und Golden Journey zum Beispiel GJ-02 / INTENT-003
Datum und Umgebung lokal, Staging oder Produktion
Git-SHA, Build-, App- und Vertragsversion reproduzierbare technische Basis
Lernfixture Curriculum, SkillPilot-ID pseudonymisiert, relevanter Vorzustand
Startart und Lernsession neuer UI-Start, Wiederaufnahme, Reload oder Ablauf
Nutzereingaben wortgetreu, einschließlich Reihenfolge
erwartete Auflösung bestätigter Kontext, offene Angaben, Scope und Fokus
erwartete/unerlaubte Toolspur als Teilordnung, nicht unnötig auf einen einzigen Modellplan verengt
tatsächliche Toolspur aus Telemetrie beziehungsweise Serverlog
erwarteter/tatsächlicher Backendzustand vor und nach den Mutationen
sichtbares Ergebnis fachliche und kommunikative Bewertung
Fehlerklasse und betroffene Policy-IDs aus Abschnitt 7 und 8
allgemeiner Fix, Retest, Status kein Einzelfallpatch

Wiederholte Screenshots und Logs gehören in ein passendes QA-Artefakt oder Issue; dieses Leitdokument bleibt die stabile Gesamtaufgabe und wird nicht zum ungeordneten Logbuch.

12. Was ausdrücklich nicht getan wird

  • keine Änderung der globalen Lernziel- oder Mastery-Semantik zur Reparatur eines Coachdialogs;
  • keine Hessen-, Mathematik-, LK-, Jahrgangs- oder Lernziel-Sonderlogik als Ersatz für allgemeine Scope-/Fokusauflösung;
  • keine 1:1-Nachbildung alter HTTP-Methoden, wenn der Nutzerworkflow anders vollständig und sicher funktioniert;
  • keine Verhaltenssteuerung über die sichtbare Appbeschreibung;
  • kein Vertrauen auf implizite Modellmemory als dauerhafte Zustandsquelle;
  • keine Behauptung vollständiger Migration allein aufgrund grüner Vertragstests;
  • keine optionale Widget-UI als Ausrede für einen unvollständigen data-only Dialog.

13. Definition of Done

Die große Aufgabe ist abgeschlossen, wenn:

  1. alle Golden Journeys die harten Gates erfüllen;
  2. jede normative Regel eine geschlossene Traceability-Kette besitzt;
  3. mehrere Curricula und natürliche Mehrfachangaben ohne Sondercode funktionieren;
  4. Scope und Fokus vor jeder Frontier-/Zielausgabe korrekt sind;
  5. normaler Unterricht, Mastery, Recall und Prüfung fachlich abgenommen sind;
  6. Reload, lange Dialoge, Kompaktierung und parallele Sessions keinen Lernzustand verlieren oder vermischen;
  7. der Einstieg ohne manuelle technische Werte und mit einem Klick funktioniert;
  8. die sichtbare Nutzerkommunikation mindestens die Qualitätsziele erfüllt;
  9. CI, reale Provider-Tests, Telemetrie und Rollback gemeinsam grün sind;
  10. der frühere Custom-GPT-Coach nur noch als historische Baseline und Rollbackquelle benötigt wird, nicht als fehlende Verhaltensschicht.

14. Referenzen

  • OpenAI: Plugin-Architektur
  • OpenAI: Skills bauen
  • OpenAI: Connectors and remote MCP servers
  • ai/openai plugin/skillpilot-coach-v1/skills/skillpilot-coach-v1/SKILL.md
  • ai/openai plugin/skillpilot-coach-v1/skills/skillpilot-coach-v1/references/coaching-policy.md
  • backend/src/main/java/com/skillpilot/backend/openai/mcp/de/v1/OpenAiDeV1McpContractAdapter.java
  • backend/src/main/java/com/skillpilot/backend/openai/mcp/de/OpenAiDeCoachContextProjector.java