angebliches Wissen über Kubernetes entfernt

projects.md

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 Enthält alle Projekte/Kontexte in denen ich schon tätig war.
 Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den Herausforderungen des Projektes und den verwendeten Lösungen.
 
+## Anwesenheit PDF Generator – KI-gesteuerte Verwaltungsautomatisierung
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+- Zeitraum: März bis Mai 2026; eigener Arbeitsaufwand insgesamt weniger als eine Woche, verteilt über den Projektzeitraum.
+- Quelle: lokales Repository `/Users/rob/code/SUFW/Anweisenheiten`, insbesondere `.github/copilot-instructions.md`, `.github/instructions/main.instructions.md`, `.github/instructions/application-masterplan.instructions.md`, `.github/copilot-plan.md`, `.github/copilot-plan-gui.md` und die versionierten Aufgaben in `.github/copilot-tasks.md`.
+- Kontext: Windows-Anwendung zur Übertragung monatlicher Anwesenheitsdaten aus Excel in personalisierte SAB-PDF-Formulare, mit CLI und grafischer Oberfläche.
+- Eigener Schwerpunkt: Fachliche Spezifikation, Gestaltung der Agent-Anweisungen und Steuerung der vollständig KI-generierten Implementierung. Der Kompetenzbeleg liegt in Anforderungsmodellierung, Context Engineering und Prozessgestaltung; der generierte Code beschreibt den erreichten Funktionsumfang.
+- Arbeitsmittel und Kosten: DeepSeek 4 pro in Visual Studio Code mit dem Copilot-Chat-Modul; KI-Nutzungskosten unter 3 US-Dollar. Ergänzende Caveman-Anweisungen für knappe, tokensparende Agent-Kommunikation.
+- Herausforderungen: Eindeutige Übersetzung von Anwesenheits- und Abwesenheitsstatus, Stundenwerten, Pauschalen und deutschen Datumsformaten in PDF-Felder; korrekte Darstellung eines JavaScript-gestützten Formulars; bedienbare Bereitstellung für Windows.
+- Spezifikation und Vorgehen: Persistenter Anwendungsmasterplan mit Datenmodell, Feldtabellen, Statusregeln und Validierungskriterien; Vorgabe „Plan vor Implementierung“, Aufgabenzerlegung und schrittweiser Bearbeitung; modularer Datenfluss aus Excel-Import, Datenmodell, Validierung und PDF-Ausgabe; gesonderter GUI-Plan mit Wiederverwendung der Fachlogik, Hintergrundverarbeitung und UI-Aktualisierung über den Hauptthread.
+- Qualitätssicherung: Vorgaben für Tests der Fachlogik ohne Abhängigkeit von echten Teilnehmerdateien, Validierung mit Fehlersammlung sowie Vorschau und Bestätigung vor der Generierung; vorhandene Unit-Tests für Import, Feldzuordnung, Stunden- und Pauschalenregeln sowie Validierung; ergänzender visueller PDF-Referenzvergleich mit Differenzbildern.
+- Ergebnis: Python-Anwendung mit openpyxl, pypdf, Click und CustomTkinter; PDF-Feldbefüllung einschließlich Summen und Darstellungskorrekturen; Build- und Installer-Konfiguration mit PyInstaller und Inno Setup, Versionierung, Update-Hinweisen und Übernahme aktualisierter Excel-Dateien vom Netzlaufwerk.
+- Grenzen des dokumentierten Stands: Teile der Agent-Pläne sind gegenüber der Umsetzung veraltet, etwa Pauschalen- und Praktikumsregeln sowie Packaging-Pfade. Der visuelle Regressionstest ist standardmäßig deaktiviert; Referenzdateien fehlen im vorliegenden Projektstand. Daraus lässt sich keine lückenlose Qualitätssicherung ableiten.
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+## Tätigkeitsnachweis-Generator – Anforderungsklärung und iterative KI-Umsetzung
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+- Zeitraum: April bis August 2026 einschließlich Vorgängeriteration; dritte Iteration von Juni bis August 2026.
+- Quellen: `/Users/rob/code/SUFW/Tätigkeitsnachweise/3_Tätigkeitsnachweise-generieren`, insbesondere `.copilot/PLAN.md`, die versionierte `.copilot/TASKS.md`, `0_application/config/` und `0_application/CHANGELOG.md`; ursprünglicher Arbeitsauftrag `0_Auftrag/Auftrag von Johannes.md`; Vorgänger `1_Erstes-Tool-Komplizert` und Konzept `2_Neuentwurf-der-ganz-große-Wurf` im selben übergeordneten Ordner.
+- Ausgangslage: Offener Arbeitsauftrag zur Automatisierung monatlicher SAB-Tätigkeitsnachweise bei wechselnden Personal-, Projekt- und Stundenanteilen. Ziel waren vollständigere und konsistentere Nachweise sowie weniger manuelle Übertragung; zentrale Datenhaltung und Unterschriftennachverfolgung waren als weitergehende Perspektive genannt.
+- Eigener Schwerpunkt: Konkretisierung des diffusen Auftrags durch Daten- und Vorlagenanalyse, Formulierung fachlicher Anforderungen und Steuerung mehrerer vollständig durch KI erzeugter Programm-Iterationen. Der eigene Beitrag liegt in Konzeption, Kontextgestaltung, Eingrenzung des Umfangs und fachlicher Nachsteuerung der Umsetzung.
+- Iterationen und Umfangsentscheidung: Erster Ansatz mit zwei Excel-Datenquellen, Namensabgleich, Tätigkeitsschlüssel zur Auflösung mehrdeutiger Zuordnungen und berechneter Förderquote; anschließender Konzeptentwurf eines Personalkalenders mit Förderstellen, Datenlücken und Nachweisstatus. Dritte Iteration als gezielter Generator mit einer zentralen Excel-Datei und monatlichen Mitarbeiterdatensätzen; vorhandene Stellenanteile werden übernommen, statt sie erneut aus getrennten Quellen abzuleiten.
+- Spezifikation und Arbeitssteuerung: Schriftliche Klärungsfragen zu festen oder berechneten Stellenanteilen, Plausibilitätsprüfung und möglicher Förderquotenüberwachung; modularer Phasenplan für Konfiguration, Parser, Writer, Validierung, Oberfläche und Auslieferung; externe JSON-Felddefinitionen und INI-Einstellungen; gesonderte Aufgabenliste für die Umstellung von Excel- auf PDF-Vorlagen einschließlich Mapping, Tests, Oberfläche und Headless-Durchlauf.
+- Technischer Neuansatz: Wechsel von der problematischen Excel-Vorlagenbearbeitung zu einem PDF mit benannten `_Field`-Platzhaltern. KI-generierte Umsetzung mit PyMuPDF zur Positionssuche, Entfernung der Marker und Einfügung formatierter Daten; Unterstützung mehrseitiger Vorlagen, mehrfach vorkommender Datumsfelder und mehrzeiliger Tätigkeitsbeschreibungen.
+- Ergebnis: Python-/Streamlit-Anwendung mit openpyxl-Import, Prüfung von Eingabestruktur und PDF-Markern, Hinweisen auf fehlende Pflichtwerte, Mitarbeiterauswahl und individuell wählbaren Monaten. Pro Person wird eine PDF-Datei mit allen Vorlagenseiten je ausgewähltem Monatsdatensatz erzeugt. Ergänzend Headless-Modus, PyInstaller-Build-Pipeline für Windows, Changelog, Versionsanzeige und Prüfung auf neuere Programmversionen im zentralen SMB-Verzeichnis.
+- Qualitätssicherung und Grenzen: Vorhandene E2E-Tests prüfen reale Eingabedaten, Marker, PDF-Seitenzahl und ausgewählte Textinhalte; sie sind an einen konkreten Datensatz gebunden. Der aktuelle Teststand enthält eine nicht zur Vorlage passende Erwartung an Tätigkeitsangaben auf Seite 2; die README beschreibt teilweise noch Excel-Ausgaben. Personalkalender, Unterschriftennachverfolgung und Access-Anbindung gehören nicht zum umgesetzten Umfang der dritten Iteration. Eine allgemeine Fehlerfreiheit oder vollständige Erfüllung des ursprünglichen Gesamtauftrags ist damit nicht belegt.
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 ## Private Infrastruktur- und Backup-Automatisierung
 
 - Zeitraum: November 2018 bis Mai 2026, belegt durch eigene Commits im Repository.
@@ -58,6 +83,14 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Herausforderungen: Wiederverwendbare, responsive Seitenelemente für unterschiedliche Informationsinhalte; einheitliche Einbindung von Navigation, Kontakt- und Social-Media-Links; lokal reproduzierbarer Build unter Windows und Linux.
 - Lösungen: Erweiterung der Jekyll-Website um ein Full-Width-Kartenlayout auf Basis von Liquid-Templates; Anpassung von Karten- und Kontakt-Styles mit Sass; Pflege von Navigation, Footer und Social-Media-Verlinkungen; Dokumentation der lokalen Ruby-/Bundler-Installation und des Jekyll-Entwicklungsservers für Windows und Linux.
 
+## VRketing Website – WordPress-zu-Jekyll-Relaunch
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+- Zeitraum: Juli 2021 bis August 2022, belegt durch eigene Git-Commits.
+- Quelle: lokales Git-Repository `#_Abgeschlossen/VRketing_webseite/Vrketing-Website`, WordPress-Exporte sowie die historische Repository-Kopie `VRketingWebsite_VRBITS_repo`.
+- Kontext: Kompletter Relaunch der bestehenden WordPress-Unternehmenswebsite für den Kunden VRketing als statische Jekyll-Website. Die bisherige Website und ihr WordPress-Export dienten als Inhalts- und Strukturgrundlage; ausgewählte bestehende Seiten und Blogbeiträge wurden in das neue System übernommen.
+- Herausforderungen: Ablösung einer CMS-basierten Website ohne Verlust relevanter Inhalte und bestehender Aufrufpfade; Aufbau eines anpassbaren, kundenkonformen Seitendesigns ohne WordPress-Theme; redaktionell pflegbare Seiten für unterschiedliche Leistungs-, Referenz-, Kontakt- und Bloginhalte; responsive Bedienbarkeit sowie mehrsprachige Inhalte.
+- Lösungen: Entwicklung eines eigenen Jekyll-/Liquid-Templatesystems mit Seitenbasis, Header, Navigation, Footer und lokalisierter Inhaltsstruktur; Aufbau einer wiederverwendbaren Card-Architektur mit zwölf Layoutvarianten (unter anderem Bild-, Text-, Video-, Kontakt- und dreispaltige Karten) und gemeinsamen Komponenten für Buttons, Überschriften und Bilder; Nutzung von Jekyll-Collections und YAML-Front-Matter zur konfigurierbaren Zuordnung von 42 Card-Inhaltsdokumenten zu Seiten; Umsetzung responsiver Sass-Layouts, mobiler Navigation, Cookie-Consent, Kontaktformular und Blogdarstellung; Übernahme ausgewählter WordPress-Inhalte, darunter fünf Blogbeiträge, in Markdown; Pflege von Apache-`.htaccess`-Weiterleitungen für alte WordPress-URLs sowie Jekyll-basierte Sprach- und Startseiten-Redirects; Build- und Deployment-Konfiguration für Testing und Produktion mit GitHub Actions, AWS S3 und CloudFront.
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 ## VISOR/OProc – Visualisierung offener Stadtentwicklungsprozesse
 
 - Zeitraum: August 2017 bis Mai 2018, belegt durch eigene Commits in den drei Projekt-Repositories.
@@ -76,7 +109,7 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Herausforderungen: Strukturierung von Projekt und Apps; Verknüpfung verschachtelter URL-Konfigurationen; Modellierung und Abfrage relationaler Daten; Verarbeitung von Formular-POSTs sowie Trennung von Darstellung und Anwendungslogik.
 - Lösungen: Django-ORM-Modelle `Question` und `Choice` mit Fremdschlüssel und Migration; SQLite als Entwicklungsdatenbank; Registrierung der Modelle im Django-Admin; funktionsbasierte und generische `ListView`-/`DetailView`-Ansichten; Templates und Kontextvariablen; Namespaces, `get_object_or_404`, `reverse` und Redirect-after-POST für den Abstimmungsablauf.
 
-## info.ngo – Django-CMS-Prototyp
+## info.ngo – Django-CMS-Prototyp (nur Beratung, keine technische Beteiligung)
 
 - Zeitraum: Juli 2019, belegt durch die Projektdateien vom 30. Juli 2019.
 - Quelle: lokales Projektverzeichnis `/Volumes/rob/code/django-cms/info.ngo`.
@@ -84,7 +117,7 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Herausforderungen: Aufbau frei editierbarer Seitenlayouts; Integration eines umfangreichen CMS-Plugin-Ökosystems; Navigation, Sitemap sowie konsistente Verwaltung von statischen Dateien und Medien.
 - Lösungen: Django-CMS-Templates mit Toolbar, Menüs, Sekizai-Blöcken und Platzhaltern für Vollbreiten- und Sidebar-Layouts; CMS-Sitemap und Django-Admin; SQLite-Datenbank; Plugins für CKEditor-Text, Links, Bilder, Dateien, Spalten, Styles, Snippets, Google Maps und Videos sowie `django-filer`, `easy-thumbnails`, Treebeard und MPTT.
 
-## info.ngo – Event-, Karten- und Datenplattform
+## info.ngo – Event-, Karten- und Datenplattform (nur Beratung, keine technische Beteiligung)
 
 - Zeitraum: Juli bis August 2019; Teamprojekt mit eigenen, durch Git belegten Beiträgen vom 30. Juli bis 27. August 2019.
 - Quellen: Git-Repository `/Volumes/rob/code/info.ngo/info.ngo`, Django-Anwendung `/Volumes/rob/code/info.ngo/info.ngo/InfoNgo_django` und Wiederaufbaukopie `/Volumes/rob/code/info.ngo/rebuild-rob/InfoNgo_django`.
@@ -126,6 +159,23 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Herausforderungen: Wiederverwendbare Konfiguration von 3D-Modellen und Interaktionen; plattformspezifische Bereitstellung von Szeneninhalten; Abbildung von Lern- und Prüfungsinteraktionen mit Text-, Bild-, Video- und Animationsmarkern.
 - Lösungen: Unity-Editor-Menüs zum Erzeugen von AssetBundles für Android, Windows und iOS sowie zum Export des Builder-Pakets; `ScriptableObject` zur Konfiguration von Modell, Markern und Cross-Section-Darstellung; Laufzeitlogik für Lern- und Prüfungsmodus, Schrittsequenzen, Videoanzeige und Zuordnungsinteraktionen; Drupal-8.7.7-Backend mit XML-Endpunkt für Szenenmetadaten, Bild- und Beschreibungsdaten sowie plattformspezifische AssetBundle-URLs.
 
+## Stadtgeschichtliches Museum Leipzig – AR-Museumsrundgang
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+- Zeitraum: Eigene, durch Git belegte Beiträge von März bis Mai 2024; die Team-Weiterentwicklung des Projekts reicht laut Historie von September 2021 bis Oktober 2024.
+- Quelle: lokales Git-Repository `Unity/MXM-StadtgeschichtlichesMuseumLeipzigAR` und dessen Projekt-README.
+- Kontext: Unity-basierte mobile AR-Anwendung für das Stadtgeschichtliche Museum Leipzig. Bildmarker aktivieren mediengestützte Stationen eines Museumsrundgangs; die Anwendung verwendet Unity Addressables, prüft beim Start auf online verfügbare Inhaltsupdates und wird für iOS gebaut.
+- Eigene belegte Beiträge: Umsetzung und Einpflege der Station „Livia Frege“ mit Marker, Prefab, Kartenstartpunkt, Stationsreihenfolge und finaler Platzierung; Integration der zugehörigen Schrittgeräusche sowie deutsch- und englischsprachiger Texte, Videos und Guide-Videos. Außerdem Austausch der deutsch- und englischsprachigen Intro-Szenenvideos, Entfernung eines nicht mehr benötigten Guide-Videos und sprachliche Korrektur eines sensiblen historischen Begriffs.
+- Herausforderungen: Eine neue historische Station konsistent in die vorhandene AR-Führung einordnen; Karten-, Marker-, Medien- und Sprachversionen synchron halten; redaktionelle Korrektheit bei historisch belasteten Inhalten sicherstellen.
+- Lösungen: Pflege der Unity-Assets und -Referenzen für die Station sowie der Karten- und Marker-Konfiguration; Zuordnung lokalisierter Texte und Medien für Deutsch und Englisch; Abstimmung von Station, Karte, Audiocues und Guide-Medien im bestehenden Addressables-basierten Projekt.
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+## CARLA-VR – VR-Fahrschul-Demonstrator
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+- Zeitraum: Dezember 2021 bis Februar 2022, belegt durch eigene Git-Commits.
+- Quelle: lokales Git-Repository `#_Abgeschlossen/CARLA-VR`; ergänzende Projektdokumentation „V(R)ahrschule“ und „Carla - VR - How To“.
+- Kontext: Machbarkeits- und MVP-Demonstrator für eine VR-Fahrschule auf Basis des Open-Source-Selbstfahr-Simulators CARLA. Ziel war, ein Fahrzeug mit einem Lenkrad-/Pedal-Controller in einer simulierten Umgebung zu fahren und die Simulation in Echtzeit über ein VR-Headset zu erleben.
+- Herausforderungen: Zusammenführung der heterogenen Komponenten CARLA, der dafür benötigten Unreal-Engine-Laufzeit, VR-Ausgabe, Python-Client-API sowie Logitech-G29-Lenkrad und Pedalen; Einarbeitung in den CARLA-Aufbau als Unreal-Plugin und dessen Client-Server-Architektur; Umkonfiguration einer primär für autonome Fahrfunktionen ausgelegten Simulation für eine interaktive, echtzeitfähige VR-Fahrdemonstration.
+- Lösungen: Aufbau konfigurierbarer Startskripte für CARLA-Server und -Client, einschließlich Prüfung von Laufzeit- und PythonAPI-Pfaden, VR-Startparameter und koordiniertem Start; Start der CARLA-Unreal-Runtime im VR-Modus (`-vr`) und Anpassung des Python-Clients, sodass die VR-Ausgabe durch die Runtime erfolgt statt durch den Kamera-Stream des Clients; Konfiguration und Auswertung der Achsen von Lenkrad, Gas-, Brems- und Rückwärtspedal über Pygame sowie Übertragung der Eingaben als `VehicleControl` an CARLA; Anpassung des manuellen CARLA-Steuerungsclients für ein festgelegtes Fahrzeug, robuste Fahrzeugphysik und Fahrtelemetrie mit Kollisions-, Spur-, GNSS- und IMU-Sensoren.
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 ## VR-Training für EnviaM-Umspannwerk
 
 - Zeitraum: Dezember 2019 bis Juli 2022
@@ -141,7 +191,19 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Quelle: `vr-bits/AssetDownloader` und Telekom DevOps GitLab.
 - Kontext: Unity- und .NET-Standard-Bibliothek zum Herunterladen, Zwischenspeichern und Vorbereiten von 3D-Assets für eine Production-Manual-Anwendung.
 - Herausforderungen: Robuste asynchrone Downloads großer Dateien mit Fortschrittsanzeige, Abbruch und Wiederaufnahme; überprüfbare Cache-Konsistenz; Trennung einer Unity-agnostischen Kernbibliothek von der Unity-Anbindung; Unterstützung mehrerer 3D-Dateiformate.
-- Lösungen: HTTP-Streaming mit temporären Dateien und Range-Requests für wiederaufnehmbare Downloads; konfigurierbare parallele Download-Jobs, Fortschritts- und Fehlerereignisse sowie Dateicache mit Prüfsummen und Metadaten; Formatprüfung für glTF, GLB, USD und USDZ sowie Unity-Wrapper; testgetriebene Entwicklung mit NUnit, Moq, HTTP-Mocks und Arrange-Act-Assert-Tests für Download, Cache, Abbruch, Integrität, Import und Resume.
+- Lösungen: HTTP-Streaming mit temporären Dateien und Range-Requests für wiederaufnehmbare Downloads; konfigurierbare parallele Download-Jobs, Fortschritts- und Fehlerereignisse sowie ein URL-basierter Dateicache mit MD5-Prüfsumme und Laufzeitmetadaten; Formatprüfung für glTF, GLB, USD und USDZ sowie Unity-Wrapper; testgetriebene Entwicklung mit NUnit, Moq, HTTP-Mocks und Arrange-Act-Assert-Tests für Download, Cache, Abbruch, Integrität, Import und Resume; Konzeption und Anforderungserhebung für den universellen Downloader, detaillierte CacheManager-Spezifikation sowie tägliche Fortschritts- und Testdokumentation.
+- Schnittstellenkontext: Der begleitende Telekom-MMS-Ordner enthält die OpenAPI-3.1-Spezifikation des Asset Service (v1.0.14). Sie definiert OAuth2-geschützte Verwaltung von Assets, Revisionen und Labels sowie binäre Download-Endpunkte. Die Unity-Bibliothek ist bewusst als generischer URL-basierter Download-, Cache- und Importclient abgegrenzt; sie implementiert nicht die Verwaltungs-, Such- oder Upload-Endpunkte des Service.
+- Das projekt wurde durch mich mehr oder weniger komplett mittels KI erstellt unter der Maßgabe verlässlches TestDriven Design anzuwenden. Das hat sehr gut funktioniert.
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+## Telekom MMS AI Assist – Avatar-/Voice-Agent-Integration
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+- Zeitraum: mindestens Februar 2025 (Stand des vorliegenden Repository-Snapshots).
+- Quelle: lokales Git-Repository `#_TelekomMMS/ai-assist_ai-assist-service`.
+- Kontext: KI-Assistenz mit Unreal-basiertem Avatar und einem Python-basierten Voice-Agent-Service. Der Service stellt eine WebSocket-Schnittstelle bereit und verbindet konfigurierbar Speech-to-Text, Large-Language-Model und Text-to-Speech, einschließlich OpenAI-, Azure- und lokaler Dienste.
+- Eigener Beitrag: Erstellung der Dockeranweisungen zur Einbindung des Dienstes in die Telekom Open Digital Cloud (ODC); Ausrichtung der lokalen Compose-Umgebung und der Delivery-Konfiguration auf Container-Registry, versionierte Images und den Betrieb im Cluster.
+- Abgrenzung: Die Unreal-Avatar-Umsetzung und die KI-Anbindung wurden von Kolleg:innen verantwortet.
+- Herausforderungen: Einen Echtzeit-Sprachdienst mit mehreren konfigurierbaren KI-Diensten reproduzierbar lokal und in der ODC betreiben; externe Secrets sicher behandeln; die WebSocket-Kommunikation zwischen Container- und Clusterumgebungen nachvollziehbar testen.
+- Lösungen: Python-3.11-Slim-Container mit Audio-Abhängigkeiten und Entrypoint; Docker-Compose-Setup mit getrenntem Testcontainer, externem gemeinsamen Netzwerk, Umgebungsdateien und optionaler Aufzeichnungsablage; GitLab-CI-Job zum Build und Push versionierter Images in die Telekom-Registry; dokumentierte lokale, Container sowie WebSocket- und Bot-zu-Bot-Tests.
 
 ## Roche Prozessrallye
 
@@ -167,7 +229,7 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Nicht öffnentlicher Showcase: https://local.vr-bits.de/showcases/Roche-iPad/
 - Kontext: Unity-WebGL-Anwendung für interaktive, modulare Schulungen zu Laborbereichen und -abläufen, darunter Chemieraum, Kühlraum, Schleusen, Flowbox, Freezer und Abfallmanagement.
 - Herausforderungen: Wiederverwendbare Umsetzung zahlreicher Teiltrainings mit geführten 3D-Interaktionen; zuverlässige Persistenz und Auswertung von Trainingsfortschritten im Browser; Übergabe der Lernstände an das Cornerstone-LMS; wartbare mehrsprachige Inhalte und automatisierte Auslieferung der WebGL-Anwendung.
-- Lösungen: Mindport VR Builder mit JSON-basierten Prozessen sowie eigene Komponenten und Editor-Werkzeuge zum Generieren von Teiltrainings und `ScriptableObject`-basierten Workplans; Zustandsverwaltung pro Trainingsmodul und Rücksetzen der Browserdaten über `PlayerPrefs`; C#-/JavaScript-Brücke mittels `Application.ExternalCall`, `postMessage` und eingebetteter Iframes zur Übernahme und Meldung erfolgreicher Teiltrainings sowie des Gesamtstatus an das LMS; SCORM- und anschließend AICC-HACP-Paketierung für Cornerstone; Anpassung von Unity-Localization-String-Tables anhand von CSV-Dateien; GitHub-Actions-Pipeline mit GameCI für WebGL-Build und Deployment.
+- Lösungen: Mindport VR Builder mit JSON-basierten Prozessen sowie eigene Komponenten und Editor-Werkzeuge zum Generieren von Teiltrainings und `ScriptableObject`-basierten Workplans; Zustandsverwaltung pro Trainingsmodul und Rücksetzen der Browserdaten über `PlayerPrefs`; C#-/JavaScript-Brücke mittels `Application.ExternalCall`, `postMessage` und eingebetteter Iframes zur Übernahme und Meldung erfolgreicher Teiltrainings sowie des Gesamtstatus an das LMS; SCORM- und anschließend AICC-HACP-Paketierung für Cornerstone; Anpassung von Unity-Localization-String-Tables anhand von CSV-Dateien; GitHub-Actions-Pipeline mit GameCI für WebGL-Build und Deployment; Refactoring der Interactables und Software-Design-Patterns, Dokumentation des Lokalisierungs-Update-Prozesses für Kund:innen und interne Teams sowie Analyse und Behebung von UI-Fehlern wie doppelt öffnenden SidePanels.
 
 ## SaxoCellTraining – WebGL-Training für die Personalschleuse
 
@@ -188,7 +250,52 @@ Jedes Projekt/Kontext besteht aus einem Link bzw Quell, einer Beschreibung, den
 - Lösungen: UI-Toolkit-basierter Unity-Editor-Wizard mit Auswahl von 2D- oder VR-Szenentemplates und String-Tables; CSV-Import in Unity Localization, Auswertung der Inhalts-Schlüssel für Teiltrainings und Infopunkte sowie Generierung der zugehörigen `StringTable`-Collections; Erzeugung von `ScriptableObject`-Workplans und VR-Builder-Prozessdateien aus JSON-Templates, einschließlich Eintrag des jeweils erzeugten Prozesses in die Runtime-Konfiguration; Paketstruktur mit getrennten Assembly Definitions, Samples und 2D-/VR-Templates; JSON-parametrisierter Batchmode-Aufruf über Unity CLI mit anschließendem WebGL-Build; NUnit-Regressionstests für UI- und Objektpositionen, Kamera, Addressables, VR Builder und Lightmaps.
 
 ## 3D Vista Rundgang: Netzbooster Kupferzell
-# Öffentlicher Showcase: https://www.transnetbw.de/de/netzbooster-anwendung/
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+- Zeitraum: Oktober 2021
+- Quelle: Jira-Tickets `VRBITSPROJ-30: Netzbooster BW` und `VRBITSPROJ-37: Netzbooster BW Nacharbeit`; öffentlicher Showcase: https://www.transnetbw.de/de/netzbooster-anwendung/
+- Kontext: Mit der Agentur Die Wegmeister (DWM) umgesetzter interaktiver 3D-Vista-Webrundgang für TransnetBW.
+- Herausforderungen: Verständliche Vermittlung von Infrastrukturinhalten in einem browserbasierten Rundgang sowie spätere Übernahme neuer Inhalte und Visualisierungen.
+- Lösungen: Erstellung eines lauffähigen Web-Pakets für den Server mit fünf bis sechs Interaktionspunkten, Stock-Audio und Minimap; Nacharbeit mit neuer Übersichtskarte, Infopunkten zum Regenbecken und angepassten Renderings.
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+### **VRBITSPROJ-30: Netzbooster BW**
+*   **Zusammenfassung:** Entwicklung einer Webanwendung für TransnetBW (Kooperation mit DWM).
+*   **Details:**
+    *   Umfang: 12 Tage.
+    *   Features: 5-6 Interaktionspunkte, Stock Audio, Minimap, lauffähiges Web-Paket für Server.
+    *   Projektende war für Ende Oktober 2021 geplant.
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+### **VRBITSPROJ-37: Netzbooster BW Nacharbeit**
+*   **Zusammenfassung:** Nacharbeiten am Netzbooster-Projekt.
+*   **Details:**
+    *   Aufgaben: Programmierung einer neuen Übersichtskarte, Einarbeitung neuer Infopunkte (Regenbecken), Einarbeitung angepasster Renderings.
+    *   Aufwand: 3 Tage Programmierung.
 
 ## 3D Vista Rundgang: Umspannwerk Conneforde
-# Nicht öffentlicher Showcase: https://local.vr-bits.de/showcases/UWConneforde/index.htm
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+- Zeitraum: 2022-2024
+- Quelle: Jira-Tickets `VRBITSPROJ-48: Conneforde Virtuelles Umspannwerk` und `VAA-197: Tennet Virtuelles Umspannwerk – 3D Vista Anwendung`; nicht öffentlicher Showcase: https://local.vr-bits.de/showcases/UWConneforde/index.htm
+- Kontext: Für TenneT erstellte virtuelle Umspannwerkbegehung in 3D Vista; die Abstimmung und Aufgaben liefen über ein gemeinsames Teams-Projekt mit Die Wegmeister (DWM).
+- Herausforderungen: Realbildmaterial und audiovisuelle Erläuterungen zu einer verständlichen virtuellen Begehung verbinden.
+- Lösungen: Hauptverantwortliche Umsetzung der 3D-Vista-Anwendung als 360-Grad-Videoplayer mit eingebundenen 360-Grad-Bildern und 2D-Videos; Erstellung zusätzlicher Sprachfiles und szenenbezogener Untertitel; Dokumentation des Einsatzes von Realbild-Footage in 360-Touren sowie DeepSpeech-Bootstrapping als technische Grundlage für sprachgesteuerte Umspannwerk-Projekte.
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+### **VRBITSPROJ-48: Conneforde Virtuelles Umspannwerk**
+*   **Zusammenfassung:** 3D Vista Projekt für TenneT. Eine virtuelle Umspannwerkbegehung mit 360-Grad-Video.
+*   **Details:**
+    *   Abrechnung: 7 Tage für Robert Wartenberg.
+    *   Zusatzaufwand: 2 Stunden für ein zweites Sprachfile und 1 Stunde für Szenen-Untertitel.
+    *   Beteiligte: Daniel Pots (Reporter), Frederik Hartmann (Assignee).
+*   **Kommentare:** Stefan Fibig merkte an, dass es sich um einen 360-Videoplayer unter Einbindung von 360-Grad-Bildern und 2D-Videos handelt.
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+### **VAA-197: Tennet Virtuelles Umspannwerk - 3D Vista Anwendung**
+*   **Zusammenfassung:** Erstellung einer 3D Vista Anwendung für TenneT.
+*   **Details:** Die Kommunikation und Tasks liefen über ein gleichnamiges Teams-Projekt mit der Agentur "Die Wegmeister" (DWM).
+*   **Beteiligte:** Robert Wartenberg (Assignee & Reporter).
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+## VRBits SpeakUp
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+- Zeitraum: 2025 bis 2026.
+- Quelle: Jira- und Confluence-Nachweisen.
+- Kontext: Technische Umsetzung, Audiointegration und Qualitätssicherung einer VR-Anwendung zur Kommunikations- und Interaktionsunterstützung.
+- Herausforderungen: Verlässlicher Anwendungsstart und Umgang mit ID-Codes; konsistente Einstellungen und Benutzeroberflächen; stabile blickbasierte Interaktionen und Avatar-Verhalten; sprachabhängige Audioausgabe und Lokalisierung; Performance auf VR-Headsets.
+- Lösungen: Implementierung der VR-ID-Eingabe und Startintegration; Überarbeitung von Settings- und Multiple-Choice-Panel einschließlich Indikatoren und Schriftgrößen; Stabilisierung der Gaze-Interaktion für Zahnrad und Pamphlet sowie Korrektur von NPC-Blickrichtungen, Kopfanimationen und Beinbewegungen; Behebung von Exceptions im `TrainerAgent`; Einbindung von System- und Master-Prompt in die Text-to-Speech-Ausgabe, sprachabhängiges Laden und Fehlerbehebung bei „No Translation Found“; Aufbau und Anbindung von String-Tables an Google Docs zur Lokalisierung; Hall-Effekte im Thought-Mode und Lautstärkeanpassungen.
+- Qualität, Dokumentation und fachliche Integration: Anleitung zum Skalieren der zwölf Szenen und Dokumentation der Sprachausgabe; Testdurchläufe, unter anderem für Build `v1.0.58_dev`, mit Schwerpunkt VR-Headset-Performance; Vorschläge zur Einbindung von SpeakUp in universitäre Fragebögen.

roles.md

@@ -35,16 +35,27 @@ Enthält alle Rollen in denen ich schon Tätig war
     - Schnittstellen,
     - Datenformaten und Services;
     - Aufbau und Pflege von CI-Pipelines;
+    - Erstellung von Docker zur Einbindung eines Unreal-basierten KI-Assistenzavatars in die Telekom Open Digital Cloud (ODC); Container- und Delivery-Konfiguration für den zugehörigen Voice-Agent-Service;
     - Performance-Optimierung;
     - Entwicklung von ChipAcademy AR-Viewer mit konfigurierbaren Lerninteraktionen, plattformspezifischen Unity-AssetBundles und Drupal-XML-Schnittstelle für Szenenmetadaten;
+    - Integration und Lokalisierung der Museumsstation „Livia Frege“ in einem Unity-AR-Rundgang des Stadtgeschichtlichen Museums Leipzig: Marker-, Karten- und Medienpflege, deutsch-/englischsprachige Texte und Videos sowie Audiocues;
     - Implementierung eines Unity-VR-Trainings für Umspannwerksabläufe mit Schrittsteuerung, Spannungsprüfung, Fehlererkennung und SteamVR-gestützter Navigation;
+    - Aufbau eines CARLA-basierten VR-Fahrschul-Demonstrators: Integration von Unreal-Engine-Runtime, Echtzeit-VR-Ausgabe, Python-Client und Logitech-G29-Lenkrad-/Pedal-Controller;
+    - Kompletter WordPress-zu-Jekyll-Relaunch der VRketing-Unternehmenswebsite mit eigenen Liquid-Templates, responsivem Card-System, selektiver Inhaltsmigration und Weiterleitungen für bestehende URLs;
+    - Erstellung von 3D-Vista-Rundgängen für TransnetBW und TenneT mit 360-Grad-Medien, Interaktionspunkten, Karten, Audio, Untertiteln und Web-Veröffentlichung;
+    - Technische Umsetzung und Qualitätssicherung von VRBits SpeakUp: ID-Eingabe, UI- und Gaze-Interaktionen, Avatar- und `TrainerAgent`-Bugfixes, sprachabhängige TTS-Integration, Lokalisierung, Audioeffekte sowie VR-Headset-Tests;
     - Entwicklung eines testgetriebenen Unity- und .NET-AssetDownloaders mit HTTP-Streaming, Cache und Formatprüfung für 3D-Assets;
+    - Anforderungserhebung, CacheManager-Spezifikation sowie Fortschritts- und Testdokumentation für den MMS AssetDownloader; Analyse des OpenAPI-Vertrags des Telekom-Asset-Service und klare Abgrenzung zum URL-basierten Unity-Downloadclient; vollständige Umsetzung mittels TestDriven Design und KI only.
     - Entwicklung der Roche Prozessrallye mit persistenter Lernspiel-Logik, Minispielen, Budget- und Zeitmodell sowie Navigation zwischen Weltkarte und Innenräumen;
     - Entwicklung der TenneT-2GW-Platform als mehrsprachige, interaktive Web- und WebXR-Visualisierung auf Basis von Unity, Needle Engine, TypeScript und Three.js;
     - Entwicklung eines Unity-WebGL-Trainings für Roche mit VR-Builder-Prozessen, Workplan-Steuerung,
     - CSV-basierter Lokalisierung, SCORM-/AICC-HACP-Anbindung an Cornerstone und GameCI-Delivery-Pipeline;
     - Entwicklung von SaxoCellTraining als mehrsprachiges WebGL-Training mit Addressables, Workplan-Navigation und responsiver WebGL-UI;
-    - Ausgliederung und Weiterentwicklung des TrainingGenerators zu einem Unity-UPM-Paket mit UI-Toolkit-Wizard, Szenentemplates, CLI-/Batchmode-Erzeugung, WebGL-Build und Regressionstests.
+    - Ausgliederung und Weiterentwicklung des TrainingGenerators zu einem Unity-UPM-Paket mit UI-Toolkit-Wizard, Szenentemplates, CLI-/Batchmode-Erzeugung, WebGL-Build und Regressionstests;
+    - Webintegration sämtlicher Projekte in die Websites der Kunden sowie Mitverantwortung für den korrekten Betrieb der Anwendungen in deren Infrastruktur.
+    - Refactoring von Interactables und Software-Design-Patterns, Lokalisierungsdokumentation für Kund:innen und interne Teams sowie UI-Fehleranalyse im Roche-RMD-Training;
+    - Mitarbeit an Build-Automatisierung, VR-Builder-Glossar und Coding-Guidelines;
+    - Recherche zu NeRF, KI-Modellgenerierung, Needle Engine, Unity DOTS und xAPI sowie Pflege von Markt-, Event- und Wissensübersichten, einschließlich Wettbewerbsauswertung (unter anderem 3Spin), Branchenverzeichnissen, Firmenevent-Planung und Messen-/Konferenzenübersicht.
 
 ### Freelance Full-Stack Developer
 
@@ -74,6 +85,16 @@ Enthält alle Rollen in denen ich schon Tätig war
 - Ort: München
 - Tätigkeiten: 1st-Level-Support und technischer Support für Serverprodukte.
 
+## Projektbezogene Verantwortlichkeiten
+
+### Fachliche Konzeption und Steuerung KI-gestützter Softwareentwicklung
+
+- Kontext: Anwesenheit PDF Generator (`SUFW/Anweisenheiten`) und Tätigkeitsnachweis-Generator (`SUFW/Tätigkeitsnachweise/3_Tätigkeitsnachweise-generieren`) einschließlich dessen Vorgängerentwürfen.
+- Zeiträume: Anwesenheit PDF Generator März bis Mai 2026; Tätigkeitsnachweis-Generator einschließlich Vorgängeriteration April bis August 2026.
+- Verantwortung: Fachliche Anforderungen in persistente Agent-Anweisungen, Daten- und Feldzuordnungen, Umsetzungspläne und Prüfkriterien überführen; vollständig KI-generierte Umsetzung schrittweise bis zu GUI und Windows-Auslieferung steuern und anhand konkreter Geschäftsregeln nachjustieren.
+- Tätigkeiten: Anwesenheits-, Stunden- und Pauschalenlogik spezifizieren; Aufgaben und Modulgrenzen strukturieren; Validierungs-, Vorschau- und Testanforderungen festlegen; fachliche Korrekturen und Erweiterungen im Entwicklungsprozess einarbeiten.
+- Zusätzlicher Schwerpunkt beim Tätigkeitsnachweis-Generator: Diffusen Verwaltungsauftrag in konkrete Datenanforderungen und Bedienabläufe übersetzen; offene Fragen und Annahmen festhalten; über mehrere Neuentwürfe den Umfang auf einen gezielten Generator eingrenzen; Umstellung von Excel- auf PDF-Vorlagen und Auswahl einzelner Mitarbeitermonate steuern.
+
 ## Engagement und Wissensvermittlung
 
 ### Ehrenamtliche Website-Entwicklung
@@ -111,6 +132,7 @@ Enthält alle Rollen in denen ich schon Tätig war
 - Zeitraum: 2003 bis 2006
 - Ort: Dresden
 - Schwerpunkte: Softwaretest und Systemintegration.
+- Facharbeit: Aufbau eines virtuellen Netzwerkes mit DMZ und eines Servers mit LAMP-Umgebung.
 
 ### Technischer Assistent für Automatisierungs- und Computertechnik
 

technologies.md

@@ -10,8 +10,9 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Einsatz: Konzeption, Entwicklung und Betreuung von mehr als 20 VR-, AR- und Flat-3D-Anwendungen; Multi-Target-Entwicklung aus gemeinsamen Unity-Codebasen für XR, Web und Mobile; Client-Server-Kommunikation und Performance-Optimierung.
 - Zusätzlicher Einsatz: Konfigurierbare AR-Lernszenen mit Lern- und Prüfungsmodus, Schrittsequenzen, Medienanzeige und Zuordnungsinteraktionen im ChipAcademy AR-Viewer-PackageBuilder.
 - Kontext: vrbits GmbH, seit 2019, sowie ChipAcademy AR-Viewer
+- Zusätzlicher Einsatz: Implementierung von ID-Eingabe, Settings- und Multiple-Choice-UI, blickbasierten Interaktionen, Avatar-Fehlerbehebungen und `TrainerAgent`-Stabilisierung in VRBits SpeakUp, 2025 bis 2026.
 
-### OpenXR, Meta Quest SDK, Mindport VR Builder, Needle Engine und 3D Vista
+### OpenXR, Meta Quest SDK, Mindport VR Builder und Needle Engine
 
 - Komplexität: Integration unterschiedlicher Plattform-SDKs und XR-Werkzeuge.
 - Einsatz: Entwicklung von VR-Trainings, 3D-Visualisierungen und virtuellen Showrooms für unterschiedliche Zielsysteme.
@@ -20,6 +21,35 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Zusätzlicher Einsatz: Needle-Engine-Export einer Unity-3D-Szene für eine interaktive Web- und WebXR-Visualisierung mit Teleportation und Controller-Ereignissen.
 - Projekte: TenneT 2GW Platform, Februar bis Oktober 2023; Roche RMD Rotkreuz, September 2022 bis Januar 2025; SaxoCellTraining, Juni bis September 2024; sowie das daraus ausgegliederte UPM-Paket VR Builder Scene Generation / TrainingGenerator, Oktober 2024 bis September 2025.
 
+### CARLA, Unreal Engine, Pygame und Logitech-G29-Integration
+
+- Komplexität: Realtime-Integration einer Fahrsimulation, einer Unreal-Engine-Runtime, VR-Ausgabe und physischer Fahreingabe.
+- Einsatz: Aufbau eines VR-Fahrschul-Demonstrators auf Basis von CARLA; Einarbeitung in die CARLA-Architektur mit Unreal-Plugin sowie Server- und Python-Client-API; Aktivierung der Unreal-basierten CARLA-Runtime im VR-Modus und Anpassung des manuellen Clients für den Betrieb ohne eigenen Kamera-Stream; Konfiguration und Auswertung der Logitech-G29-Achsen für Lenkrad, Gas, Bremse und Rückwärtsgang mittels Pygame; Übertragung der Eingaben an `carla.VehicleControl` und Anbindung von Fahrtelemetrie.
+- Projekt: CARLA-VR, Dezember 2021 bis Februar 2022.
+
+### 3D Vista Virtual Tour Pro
+
+- Komplexität: GUI-basiertes Autoring interaktiver 360-Grad-Rundgänge mit rudimentären JavaScript-Erweiterungsmöglichkeiten.
+- Einsatz: Erstellung browserbasierter virtueller Begehungen mit 360-Grad-Video und -Bildmaterial, 2D-Videos, Interaktionspunkten, Übersichtskarten beziehungsweise Minimap, Audio und Untertiteln; Veröffentlichung als Web-Paket.
+- Projekte: Netzbooster Kupferzell für TransnetBW (2021) und Umspannwerk Conneforde für TenneT (2022).
+- Zusatzwissen: Für Pico 4 können Projekte über die 3D-Vista-VR-App veröffentlicht und im Verzeichnis `/3dvista/pico` bereitgestellt werden; im VR-Modus sind nur 3D-Marker sichtbar. Die JavaScript-API ermöglicht unter anderem die Steuerung von Komponenten, Hotspots und Untertiteln.
+
+#### 3DVista Projekt auf VR-Brille Pico4
+Anleitung:
+1. VR-Button in 3DVista hinzufügen.
+2. Im Publish-Dialog "Pico" selektieren.
+3. 3DVista VR App APK auf Pico4 installieren.
+4. Projektordner auf der Brille unter `/3dvista/pico` ablegen.
+Hinweis: 2D-UI wird in VR nicht angezeigt, nur 3D-Marker.
+
+#### 3DVista - Virtual Tour Pro (VTP) Javascript Reference
+-    Optimierung: Videos für die UI sollten speziell optimiert sein.
+-    Code-Beispiele:
+    -    Komponenten steuern: `this.getComponentByName('name').set('visible', true);`
+    -    Hotspots aktivieren/deaktivieren: `this.getPanoramaOverlayByName(...).set('enabled', true);`
+    -    Untertitel dynamisch setzen: `this.getComponentByName('wf_subtitle').set('url', '/subtitle/index.html');`
+
+
 ### TypeScript, Three.js, Vite und WebXR
 
 - Komplexität: Browserbasierte 3D-Anwendung mit eigener Interaktions-, Kamera- und XR-Logik.
@@ -37,6 +67,7 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Komplexität: Browserbasierte 3D-Anwendung mit bidirektionaler Kommunikation zu einem Learning-Management-System.
 - Einsatz: C#-/JavaScript-Brücke über `Application.ExternalCall`, `postMessage` und Iframes; Übernahme des Lernstands, Meldung erfolgreicher Teiltrainings und Aktualisierung des Gesamtstatus; Paketierung zunächst als SCORM und anschließend als AICC-HACP für das Cornerstone-LMS.
 - Projekt: Roche RMD Rotkreuz, September 2022 bis Januar 2025.
+- Zusatzwissen: Evaluation der Unity-xAPI-Unterstützung als mögliche Alternative zu SCORM-Paketen.
 
 ### Unity Addressables, WebGL-Templates und responsives Layout
 
@@ -51,12 +82,17 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Zusätzlicher Einsatz: Erstellung von Unity-Localization-`StringTable`-Collections aus CSV-Dateien und Ableitung von Teiltrainings sowie Infopunkten aus den Inhalts-Schlüsseln.
 - Zusätzlicher Einsatz: Synchronisation von String-Tables mit Google Sheets einschließlich Rich-Text-Unterstützung sowie Bereitstellung der Sprachressourcen als Addressables.
 - Projekte: Roche RMD Rotkreuz, September 2022 bis Januar 2025; SaxoCellTraining, Juni bis September 2024; und VR Builder Scene Generation / TrainingGenerator, Oktober 2024 bis September 2025.
+- Zusätzlicher Einsatz: Sprachabhängige Text-to-Speech-Ausgabe, Synchronisation von String-Tables mit Google Docs sowie Fehleranalyse bei fehlenden Übersetzungen in VRBits SpeakUp, 2025 bis 2026.
+- Zusätzlicher Einsatz: Einpflege deutsch- und englischsprachiger Texte, Video- und Guide-Medien für die Station „Livia Frege“ eines Unity-AR-Museumsrundgangs; Synchronisierung mit Karten- und Marker-Inhalten.
+- Projekt: Stadtgeschichtliches Museum Leipzig AR, März bis Mai 2024.
 
 ### Unity AR Foundation, ARCore und ARKit
 
 - Komplexität: Erstellung plattformübergreifender AR-Inhalte innerhalb eines Unity-Projekts.
 - Einsatz: Abhängigkeiten AR-Viewer für die Bereitstellung konfigurierbarer AR-Lernszenen.
 - Projekt: ChipAcademy AR-Viewer
+- Zusätzlicher Projektkontext: AR Foundation 4.2.10 mit ARKit- und ARCore-Paketen in einem markerbasierten iOS-Museumsrundgang; eigener Beitrag dort: Integration und Lokalisierung einer Station, nicht die AR-Kernimplementierung.
+- Projekt: Stadtgeschichtliches Museum Leipzig AR, 2024.
 
 ### Unity AssetBundles, ScriptableObjects und UnityEditor
 
@@ -70,6 +106,12 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Einsatz: Integration von SteamVR, OpenVR, Oculus und VRTK; erzwungene Teleportation mit konfigurierbarem Blink-Übergang sowie Controller- und Teleportationslogik in der Intro-Szene.
 - Projekt: VR-Training für EnviaM-Umspannwerk von Dezember 2019 bis Juli 2022.
 
+### Mozilla DeepSpeech
+
+- Komplexität: Einrichtung einer lokal eingebundenen Spracherkennungs-Engine für eine Unity-Trainingsanwendung.
+- Einsatz: Dokumentation des DeepSpeech-Bootstrappings mit dem trainierten deutschen Mozilla-Netz, .NET-Core-3.1-Publisher und Unity-Szenenkonfiguration für sprachgesteuerte Umspannwerk-Projekte.
+- Kontext: TenneT VR Training und Umspannwerk-Projekte.
+
 ### Unity Package Manager und vrbits StepManager
 
 - Komplexität: Wiederverwendbare Paketabhängigkeiten und zustandsbasierte Schrittsteuerung für eine Trainingsanwendung.
@@ -99,13 +141,19 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 ### .NET Standard, HttpClient und HTTP Range Requests
 
 - Komplexität: Unity-agnostische Kernbibliothek für parallele, asynchrone Dateiübertragungen mit Fehler- und Zustandsbehandlung.
-- Einsatz: `HttpClient` mit Streaming in temporäre Dateien, Fortschrittsereignissen, Abbruch, Retry-fähiger Fehlerdarstellung und Range-Requests zur Wiederaufnahme unterbrochener Downloads; Warteschlange mit konfigurierbarer Parallelität.
-- Projekt: MM`MMS-AssetDownloader` August 2025.
+- Einsatz: `HttpClient` mit Streaming in temporäre Dateien, Fortschrittsereignissen, Abbruch, Retry-fähiger Fehlerdarstellung und Range-Requests zur Wiederaufnahme unterbrochener Downloads; Warteschlange mit konfigurierbarer Parallelität; Behandlung von `401`/`403` als Authentifizierungsfehlern, `404` als nicht gefundenem Asset sowie `429` und 5xx-Antworten als Netzwerkfehlern.
+- Projekt: MMS-AssetDownloader, August 2025.
+
+### OpenAPI 3.1, REST-Asset-Service und OAuth2
+
+- Komplexität: Einordnung eines Unity-Downloadclients in den Vertrag eines mandanten- und projektbezogenen Enterprise-Asset-Service.
+- Einsatz: Analyse der OpenAPI-3.1-Spezifikation „Asset Service API“ v1.0.14: Assetlisten mit Filterung, Suche und Paginierung; Metadaten mit Organisation, Projekt, Content-Type, Quelle, Sicherheitsstufe, Labels und frei definierbaren Attributen; Asset- und Revisionsverwaltung mit Multipart-Upload sowie binären Download-Endpunkten; Zugriff über OAuth2-Scopes für Lesen, Erstellen, Ändern und Löschen. Abgrenzung des eigenen Unity-Downloaders auf die URL-basierte Download-, Cache- und Importfunktion.
+- Projekt: MMS-AssetDownloader, Juli bis August 2025; API-Spezifikation im begleitenden Telekom-MMS-Ordner.
 
 ### glTF, GLB, USD und USDZ
 
 - Komplexität: Formatprüfung und Vorbereitung unterschiedlicher 3D-Assetformate für Unity.
-- Einsatz: Erkennung und grundlegende Validierung von glTF, GLB, USD, USDA, USDC und USDZ; Einbindung von glTFast und USD Importer in das Unity-Projekt.
+- Einsatz: Erkennung und grundlegende Validierung von glTF, GLB, USD, USDA, USDC und USDZ; Einbindung von glTFast und USD Importer in das Unity-Projekt. Der DownloadJob akzeptiert im dokumentierten Entwicklungsstand URL-Endungen für GLB und USDZ; die breitere Formatunterstützung liegt im Importer.
 - Projekt: MMS-AssetDownloader Juli bis August 2025.
 
 ### Drupal 8.7 und XML-Schnittstellen
@@ -137,16 +185,30 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Komplexität: Entwicklung von Web-, Scraping-, Datenmigrations- und Automatisierungswerkzeugen mit API-Anbindung, Datenkonvertierung und Dateiverarbeitung.
 - Einsatz:
     - Abruf eines MediaWiki über dessen API, HTML-zu-Markdown-Konvertierung, Download von Bildern, Erzeugung von Metadaten und interaktive Link-Konvertierung;
-    - Web-Scraping, Mailbox-/MIME-Verarbeitung, Datumsnormalisierung und CSV-Ausgabe für Veranstaltungs- und Stiftungsdaten.
+    - Web-Scraping, Mailbox-/MIME-Verarbeitung, Datumsnormalisierung und CSV-Ausgabe für Veranstaltungs- und Stiftungsdaten;
+    - Anpassung des CARLA-Python-Clients, Konfiguration eines Logitech-G29-Controllers über Pygame und Übertragung der Lenkrad-/Pedaleingaben an die Simulations-API.
 - Projekte:
     - MediaWiki-zu-Obsidian-Migration in `ScrapeMediawiki`, belegt durch eigene Commits von August bis Oktober 2024;
-    - eigene Beiträge zum Teamprojekt `info.ngo`, belegt durch Commits von Juli bis August 2019.
+    - eigene Beiträge zum Teamprojekt `info.ngo`, belegt durch Commits von Juli bis August 2019;
+    - CARLA-VR, belegt durch eigene Commits von Dezember 2021 bis Februar 2022.
 
-### Django, Django ORM und Django CMS
+### Streamlit (AI only)
 
-- Komplexität: Vom schrittweisen Framework-Lernprojekt über einen CMS-Prototyp bis zu einer mehrschichtigen, datengetriebenen Webanwendung.
-- Einsatz: Projekt- und App-Struktur, URL-Routing, ORM-Modelle und Migrationen, Admin, Authentifizierung, funktionsbasierte und generische Views, Formulare, Templates, statische Dateien und Medien; Django-CMS-Seiten mit Toolbar, Navigation, Sekizai-Blöcken, editierbaren Platzhaltern und Plugin-Konfiguration.
-- Projekte: Eigenes Django-Lernprojekt `django-first-app` im Juni 2018; Django-CMS-Prototyp `/Volumes/rob/code/django-cms/info.ngo` im Juli 2019; Teamprojekt `info.ngo` im Juli und August 2019.
+- Komplexität: Lokale Verwaltungsoberfläche mit zustandsabhängiger Validierung und individueller Auswahl von Personen und Berichtsmonaten.
+- Einsatz in der KI-generierten Anwendung: Excel- und Vorlagenauswahl, Validierung bei Dateiauswahl, Mitarbeiterlisten, separate Monatsauswahl pro Person, Sitzungszustand und Anzeige erzeugter Dateien.
+- Projekt: Tätigkeitsnachweis-Generator, dritte Iteration, Juni bis August 2026; eigener Schwerpunkt auf Spezifikation und Steuerung der Umsetzung.
+
+### openpyxl (AI only)
+
+- Komplexität: Konfigurationsgesteuerter Import monatlicher Mitarbeiterdaten aus Excel für die Dokumentengenerierung.
+- Einsatz in der KI-generierten Anwendung: Monatsblätter anhand eines Namensmusters auswählen, Übersichtstabellen überspringen, Spalten über ein JSON-Schema zuordnen, Mitarbeiterdatensätze gruppieren und Pflichtfeldlücken melden.
+- Projekt: Tätigkeitsnachweis-Generator, dritte Iteration, Juni bis August 2026; eigener Schwerpunkt auf Datenmodell, Feldzuordnung und Validierungsanforderungen.
+
+### PyMuPDF (AI only)
+
+- Komplexität: Befüllung mehrseitiger PDF-Vorlagen durch textbasierte Platzhalter statt Excel-Zelladressen.
+- Einsatz in der KI-generierten Anwendung: `_Field`-Marker auf allen Vorlagenseiten finden, Positionen vorab erfassen, Marker entfernen und Daten einfügen; wiederholte Felder, Textumbrüche und einheitliche Schriftgröße; Zusammenführung der Monatsnachweise in eine PDF pro Person und Auslesen von PDF-Texten für E2E-Prüfungen.
+- Projekt: Tätigkeitsnachweis-Generator, dritte Iteration, Juni bis August 2026; eigener Schwerpunkt auf Vorgaben für Vorlagenwechsel, Ausgabeformat und Ergebniskorrekturen.
 
 ### Requests, Beautiful Soup, lxml und E-Mail-Parsing
 
@@ -192,9 +254,9 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 
 ### Jekyll und Liquid
 
-- Komplexität: Erweiterung einer statischen Website um wiederverwendbare, datengetriebene Seitenelemente.
-- Einsatz: Erstellung eines Full-Width-Kartenlayouts und Einbindung von Karten über Liquid-Templates; Pflege von Seiten mit YAML-Front-Matter und Markdown.
-- Projekt: Website für den Fuß- und Radentscheid Dresden in `fuss-und-radentscheid-dresden`, belegt durch eigene Commits von März bis Juli 2022.
+- Komplexität: Entwicklung und Erweiterung statischer Websites mit wiederverwendbaren, datengetriebenen Seitenelementen.
+- Einsatz: Erstellung eines Full-Width-Kartenlayouts und Einbindung von Karten über Liquid-Templates; Pflege von Seiten mit YAML-Front-Matter und Markdown; vollständiger WordPress-zu-Jekyll-Relaunch einer Unternehmenswebsite mit lokalisierter Inhaltsstruktur, Seitenbasis, Navigation und Footer sowie einer Card-Architektur aus zwölf Layoutvarianten und wiederverwendbaren Komponenten.
+- Projekte: Website für den Fuß- und Radentscheid Dresden in `fuss-und-radentscheid-dresden`, belegt durch eigene Commits von März bis Juli 2022; VRketing Website, Juli 2021 bis August 2022.
 
 ### Ruby und Bundler
 
@@ -204,9 +266,9 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 
 ### Sass
 
-- Komplexität: Responsive Komponenten- und Seiten-Styles innerhalb eines bestehenden Jekyll-Themes.
-- Einsatz: Anpassung von Kartenüberschriften, Kartenlayout, Full-Width-Darstellung, Kontaktbereich, Footer und projektspezifischem Farbschema.
-- Projekt: Website für den Fuß- und Radentscheid Dresden in `fuss-und-radentscheid-dresden`, belegt durch eigene Commits im Mai und Juli 2022.
+- Komplexität: Responsive Komponenten- und Seiten-Styles innerhalb bestehender und eigener Jekyll-Themes.
+- Einsatz: Anpassung von Kartenüberschriften, Kartenlayout, Full-Width-Darstellung, Kontaktbereich, Footer und projektspezifischem Farbschema; responsive Header-, Menü-, Schrift-, Karten- und Hero-Layouts für die VRketing-Unternehmenswebsite.
+- Projekte: Website für den Fuß- und Radentscheid Dresden in `fuss-und-radentscheid-dresden`, belegt durch eigene Commits im Mai und Juli 2022; VRketing Website, Juli 2021 bis August 2022.
 
 ### Arduino C
 
@@ -234,6 +296,12 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Einsatz: Webshop-Entwicklung, eigene Lösungen, Migration komplexer Systeme und Datenbanken.
 - Kontext: selbstständige Full-Stack-Projekte, 2017 bis 2019.
 
+### LAMP-Umgebung und virtuelles Netzwerk
+
+- Komplexität: Aufbau eines virtuellen Netzwerkes mit DMZ und eines Servers mit LAMP-Umgebung (Linux, Apache, MySQL, PHP).
+- Einsatz: Facharbeit der Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration.
+- Kontext: BSZET Dresden / MAGIX, 2003 bis 2006.
+
 ### HTML5, CSS3 und jQuery
 
 - Komplexität: Webentwicklung mit responsiven Benutzeroberflächen.
@@ -277,11 +345,12 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Einsatz: Formatierung der Zeitachse, Prozessbeschriftungen, Chronologie, Ergebnislisten und Detailansichten im Browser.
 - Projekt: VISOR/OProc, belegt durch Implementierung und eigene Commits im Repository `in-transit`.
 
-### Shopware und WordPress
+### Shopware, WordPress und Apache-Weiterleitungen
 
-- Komplexität: Webshop- und Content-Management-Systeme.
-- Einsatz: Entwicklung von Webshops mit Shopware sowie Webentwicklung.
-- Kontext: selbstständige Full-Stack-Projekte.
+- Komplexität: Webshop- und Content-Management-Systeme sowie die Ablösung bestehender Websites bei Erhalt vorhandener URLs.
+- Einsatz: Entwicklung von Webshops mit Shopware sowie Webentwicklung; Auswertung eines WordPress-Exports, Übernahme ausgewählter Inhalte in eine Jekyll-Website und Pflege von Apache-`.htaccess`-Weiterleitungen für alte WordPress-Pfade.
+- Kontext: selbstständige Full-Stack-Projekte und VRketing Website.
+- Projekt: VRketing Website, Juli 2021 bis August 2022.
 
 ### SQL, CRUD/REST-APIs, JSON und XML
 
@@ -299,6 +368,7 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Einsatz: CI-Pipelines auf lokalen und Remote-Runnern für sämtliche Zielplattformen.
 - Kontext: vrbits GmbH.
 - Zusätzlicher Einsatz: Geplanter und manuell auslösbarer GameCI-WebGL-Build mit automatisiertem Deployment für Roche RMD Rotkreuz.
+- Zusätzlicher Einsatz: Unterstützung bei der Automatisierung von Build-Prozessen sowie Erarbeitung von Coding-Guidelines für VR-Builder-Trainings.
 
 ### Docker, Linux, POSIX Shell und Systemadministration
 
@@ -308,6 +378,15 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Systeme: Debian-Server, Fedora im privaten Einsatz, NixOS, FreeBSD und CentOS.
 - Zusätzlicher Einsatz: Eigene Shell-Automatisierung für Backups, Serverwartung und PhotoPrism-Indexierung in Docker.
 - Projekt: `lokale-scripte`, November 2018 bis Mai 2026.
+- Zusätzlicher Einsatz: Dokumentation Pflege eines VR-Builder-Glossars.
+- Zusätzlicher Einsatz: Containerisierung und ODC-Integrationsanweisungen für den Telekom-MMS-AI-Assist-Voice-Agent; Docker-Compose mit gemeinsamem Netzwerk und Testcontainer sowie GitLab-CI-gestützter Build und Push versionierter Images in die Telekom-Registry.
+
+### Telekom ODC
+
+- Komplexität: Reproduzierbare Bereitstellung eines Echtzeit-WebSocket-Dienstes in einer Unternehmens-Cloud mit Container-Registry und mehreren Laufzeitumgebungen.
+- Einsatz: Erstellung der Docker-Anweisungen zur Einbindung des AI-Assist-Voice-Agent-Service in die Telekom Open Digital Cloud (ODC).
+- Projekt: Telekom MMS AI Assist, Repository `#_TelekomMMS/ai-assist_ai-assist-service`, mindestens Februar 2025.
+- Abgrenzung: Unreal-basierter Avatar und KI-Anbindung lagen bei Kolleg:innen; der eigene Schwerpunkt lag auf Betriebs- und Integrationsaspekten.
 
 ### NixOS und Nix
 
@@ -414,13 +493,35 @@ Jede Technologie wird einzeln genannt und enthält das Level der verwendeten Kom
 - Komplexität: Anwendung und kontinuierliche Beschäftigung mit maschinellem Lernen und Sprachmodellen.
 - Einsatz: ANNs seit 2016; LLMs seit 2020; seit 2025 verstärkter Einsatz von KI im Unternehmenskontext und in der eigenen Softwareentwicklung.
 - Kontext: berufliche und private Softwareentwicklung.
+- Zusätzlicher Einsatz: Recherche und Dokumentation zu Neural Radiance Fields (NeRF), KI-Modellgenerierung mit Stable-3D und ComfyUI sowie Evaluation von Unity DOTS.
 
-### RAG, OpenWebUI, LM Studio, GPUStack, MCP, BMAD, SpecKit, SDD, Context Engineering und Caveman
+### RAG, OpenWebUI, LM Studio, GPUStack, MCP, BMAD und SpecKit
 
 - Komplexität: Werkzeuge und Methoden für KI-gestützte Softwareentwicklung und LLM-Anwendungen.
 - Einsatz: Im Lebenslauf als Kenntnisse aufgeführt.
 - Kontext: berufliche und private Softwareentwicklung.
 
+### Context Engineering und spezifikationsgetriebene Entwicklung (SDD)
+
+- Komplexität: Steuerung vollständig KI-generierter Anwendungen durch persistente, fachlich konkrete Spezifikationen und Arbeitsregeln.
+- Einsatz: Projektkontext, Modulgrenzen und Datenfluss in Copilot-Instructions dokumentieren; Anwendungsmasterplan mit Excel-Struktur, PDF-Feldzuordnungen, Status- und Berechnungsregeln sowie Validierungskriterien formulieren; dateibezogene Anweisungen über `applyTo` zuordnen; Planung vor Implementierung, Aufgabenzerlegung und sequenzielle Bearbeitung vorgeben.
+- Qualitätssteuerung: Tests der Fachlogik, Eingabevalidierung und prüfbare Vorschauen als Anforderungen verankern; GUI-Erweiterung und Windows-Auslieferung separat planen. Abgleich von Spezifikation und tatsächlichem Ergebnis bleibt erforderlich.
+- Zusätzlicher Einsatz: Diffusen Verwaltungsauftrag durch Analyse realer Datenquellen und Vorlagen konkretisieren; offene Geschäftsregeln als Klärungsfragen festhalten; mehrere Neuentwürfe zur Eingrenzung des Funktionsumfangs nutzen; Datenbasis vereinfachen und eine Excel-zu-PDF-Migration in überprüfbare Teilaufgaben zerlegen.
+- Projekte: Anwesenheit PDF Generator (`SUFW/Anweisenheiten`), März bis Mai 2026; Tätigkeitsnachweis-Generator (`SUFW/Tätigkeitsnachweise/3_Tätigkeitsnachweise-generieren`) einschließlich Vorgängeriteration, April bis August 2026.
+
+### DeepSeek 4 pro und Copilot Chat in Visual Studio Code
+
+- Komplexität: KI-gestützte Umsetzung einer fachlich spezifizierten Verwaltungsanwendung mit CLI, GUI und Windows-Bereitstellung.
+- Einsatz: LLM im Copilot-Chat-Modul von VS Code mit projektbezogenen Agent-Dateien anleiten; Implementierung anhand von Plänen und fachlichen Korrekturen iterativ entwickeln lassen.
+- Projekt: Anwesenheit PDF Generator; KI-Nutzungskosten unter 3 US-Dollar bei insgesamt weniger als einer Woche eigenem Arbeitsaufwand.
+- Eigener Kompetenzschwerpunkt: Anforderungsformulierung, Kontextgestaltung und Steuerung des Entwicklungsprozesses.
+
+### Caveman-Anweisungen für tokenbewusste Agent-Kommunikation
+
+- Komplexität: Konfiguration knapper Agent-Antworten zur Begrenzung des Tokenverbrauchs bei Erhalt technischer Inhalte.
+- Einsatz: Persistente Kommunikationsregeln mit Kürzungsstufen und Ausnahmen für erforderliche Klarheit in einer Copilot-Instructions-Datei hinterlegen; im Entwicklungsablauf zur Tokenersparnis einsetzen.
+- Projekt: Anwesenheit PDF Generator. Eine isolierte prozentuale Einsparung durch diese Anweisungen wurde nicht ermittelt.
+
 ## Werkzeuge
 
 ### Jira und Visual Studio Code