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SkillPilot-Lerncoach: Produkt- und Providerarchitektur

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Kompendium: §1 Personalisierung · §2 Lernablauf · §3 SRS-Sync · §4 Import/Export · §5 Portabler Host · §6 Kommunikationsvertrag · §7 Coach-Topologie · §8 OAuth & Session · §9 Verhaltensintegration · §10 Plugin-Lifecycle

7. SkillPilot-Lerncoach: Produkt- und Providerarchitektur

Status und Zusammenspiel der Verträge

Dauerhafte Produkt- und Systemtopologie des mehrsprachigen SkillPilot-Coaches. Arbeitsteilung und Turn-Vertrag stehen in 6, OAuth und 24h-Lernsession in 8, sichtbares Verhalten in 9, Versionierung inklusive der Entscheidung vom 19. Oktober 2026 für das dauerhafte neutrale Plugin skillpilot-coach (https://mcp-openai.skillpilot.com/mcp) in 10 und Betriebsabläufe unter docs/deploy/.

7.1. Produktentscheidung und mehrsprachige Plugin-Struktur

SkillPilot stellt den Coach als providergehostete Konversation mit authentisierten SkillPilot-Werkzeugen bereit:

  • Modell, freier Chat und optionale App-Oberflächen laufen beim Provider über den bestehenden Consumerzugang der lernenden Person; SkillPilot ruft auf diesem Pfad keine eigene kostenpflichtige Modell-API auf und verkauft keine Modellnutzung weiter.
  • Curriculum, Personalisierung, Fokus, Frontier, aktives Lernziel, Mastery, Recall, Prüfung und Persistenz verbleiben vollständig im SkillPilot-Backend.

Das mehrsprachige OpenAI-Plugin (skillpilot-coach im aktuellen neutralen Zielstand gemäß 10.1; historisch skillpilot-coach-v1 in der unverändert bewahrten Git-Beta 1.1.2) bündelt:

  • einen neutral englischen Control-Plane-Skill,
  • einen direkt gebundenen MCP-Server auf stabilem öffentlichem Origin (https://mcp-openai.skillpilot.com/mcp),
  • einen sprachneutralen Werkzeugkatalog,
  • zwei unabhängig gebundene, hashadressierte MCP-Apps-Ressourcen (Lernzielbild und normales Karteikartenlernen),
  • getrennte reale Abnahmefälle je freigegebener Interaktionssprache und Oberfläche (Deutsch, Englisch und künftige Sprachen nutzen dasselbe Plugin über die in der Lernsession gebundene communicationLocale).

7.2. Systemtopologie und Schichtenverantwortung

SkillPilot-WebGUI (Level 2 konfigurieren, "Lernen starten")
  |  frische learningSessionId + vorbereitete Nachricht
  v
ChatGPT: SkillPilot Coach
  |  neutraler Skill, neutraler Toolkatalog, optionale MCP-Apps-UIs
  |  HTTPS + OAuth Bearer + learningSessionId
  v
https://mcp-openai.skillpilot.com/mcp
  v
OpenAI-V1-Provideradapter im Spring-Boot-Prozess (/internal/openai/v1/mcp)
  |  AuthN/AuthZ, Rate Limit, Schema, sichere Projektion
  v
CoachToolFacade + CoachStateProjection
  v
LearnerService + Curriculum + Datenbank

Provideradapter, Fachruntime und Domain laufen im selben skillpilot-server-Prozess ohne separates Integrationsgateway.

Schicht Verantwortung
First-Party-WebGUI Permanente ID, Providerhinweis, Level-2-Konfiguration, bewusster Start und Cockpit-Fallback
Provider-Host Modell, Chat, Skillaktivierung, Toolauswahl und optionale Sandbox-UI-Darstellung
Plugin-Paket Installierbares Artefakt aus Manifest, Skill, MCP-Verbindung und Releasebindung
Coach-Skill Wiederholbares Dialog- und Coachingverhalten ohne eigene Zustandsautorität
Provideradapter OAuth/Scopes, Toolkatalog, Schemas, Rate Limits, sichere Projektion und UI-Metadaten
CoachToolFacade & CoachStateProjection Kleine providerneutrale Fach-Use-Cases und explizite Allowlist für sichtbaren Zustand
Domainruntime Curriculum, Zustand, erlaubte Übergänge, Transaktionen, Idempotenz und Persistenz

7.3. Web-first-Einstieg, sichere Projektion und UI-Oberfläche

  • Web-first Level 2: Permanente SkillPilot-ID, Curriculum/View, Bundesland, Dauermodell, Stufe, Fächer und Kursprofile werden ausschließlich im WebGUI erfasst; der V1-Coach-Vertrag fragt oder mutiert sie nie im Chat, sondern verweist bei unvollständiger Konfiguration zurück. Fokus und aktives Atomziel (Level 3) bleiben über frische Backendoptionen änderbar.
  • OAuth vs. 24h-Lernsession: OAuth authentisiert die App; jeder bestätigte WebGUI-Start erzeugt unabhängig davon eine absolut auf 24 Stunden begrenzte learningSessionId (ohne Verlängerung durch Tokenrefresh; siehe 8).
  • Sichere Zustandsprojektion: Provider sehen niemals rohe UnifiedLearnerStateResponse- oder Domainobjekte: permanente IDs und Provenienz werden entfernt, Aufgaben von Lösungen/Rubriken getrennt (Freigabe erst im geschützten aktiven Evaluations-Use-Case), URLs/Mathematik normalisiert, Fakten in structuredContent und widget-private Daten ausschließlich in _meta gelegt.
  • Zwei dedizierte MCP-Apps-Ressourcen: render_skillpilot_goal_visualization bindet die aktive hashadressierte Bildressource; start_skillpilot_memory_practice bindet die interaktive Karteikartenressource (release/line.json ist die einzige Quelle aktiver Hashes; bereits ausgelieferte historische Bild-URIs bleiben passiv byteidentisch lesbar). App-only Kartenreview und alle übrigen Tools bleiben UI-ungebunden, und der vollständige Textpfad bleibt jederzeit funktionsfähig.

7.4. Bewertungsgrenze, weitere Provider und 8 Freigabegates

Das Provider-Modell vergleicht sichtbare Lernendenarbeit semantisch gegen freigegebene Referenzen/Rubriken; das Backend entscheidet allein über Freigabeberechtigung, aktives Ziel/Versuch, Vollständigkeit, Stale-/Replay-Schutz und Zustandsübergang. Weitere Provider (wie Claude oder Gemini) erhalten eigene Transport-/Auth-Adapter, geprüfte Toolkataloge und eigene End-to-End-Abnahmen über derselben CoachToolFacade und CoachStateProjection.

Vor einer öffentlichen Freigabe müssen alle 8 Gates gemeinsam grün sein: (1) Contract-, Schema-, Security- und Domain-Tests, (2) exakter Quell-/Draft-Abgleich, (3) OAuth-, Session-, Ablauf- und Recovery-Tests, (4) reale Golden Journeys mit echtem Provider-Modell, (5) Desktop-, Mobile-Web- und relevante native Oberflächen, (6) jede freigegebene Interaktionssprache, (7) Datenschutz-, Minderjährigen-, Support- und Submissionprüfung sowie (8) Telemetrie, Rollback und unveränderte Cockpit-Nutzbarkeit.