Von Langdock nach nuwacom. Diese Seite enthält die vollständige Anleitung. Am Ende der Seite und auf der Downloadseite steht sie zusätzlich als PDF bereit.
Ziel ist ein vollständiger Export dessen, was Langdock im Laufe der Zeit über Deine Person und über Dein Unternehmen gespeichert und gelernt hat, aufbereitet als eine einzige Markdown-Datei, die Du unmittelbar in die Wissensdatenbank von nuwacom importieren kannst. Das Paket besteht aus dem eigentlichen MEGA Prompt, fünf ergänzenden Kurz-Prompts und dieser Anleitung.
Der Wert einer KI-Plattform entsteht nicht am ersten Tag, sondern über die Zeit. Präferenzen, Sprachregeln, wiederkehrende Themen, etablierte Standards und implizites Fachwissen sammeln sich über Monate an. Genau dieser gewachsene Kontext ist beim Plattformwechsel gefährdet, weil es für ihn keinen Export-Knopf gibt.
Damit der Export nicht an falschen Erwartungen scheitert, lohnt ein Blick auf die Architektur. Langdock stellt dem Modell für eine Antwort ein Kontextfenster zusammen, das den aktuellen Chat, angehängte Dateien, relevante Abschnitte aus Knowledge bases, relevante Memory-Einträge, aktive Skills, System- und Toolinstruktionen sowie Zusammenfassungen älterer Teile derselben Konversation umfasst.[1] Ein Modell im Chat hat damit keinen automatischen Zugriff auf andere, separat geführte Konversationen. Lange Chats werden zudem durch die sogenannte Conversation Optimisation verdichtet, wodurch ältere Details nicht mehr wörtlich im Kontext liegen, auch wenn der sichtbare Verlauf erhalten bleibt.[1]
Die eigentliche persistente Gedächtnisschicht ist die Memory-Funktion. Sie speichert stabile Fakten und Präferenzen im Nutzerkonto und stellt sie in allen Chats bereit, muss aber in den Kontoeinstellungen unter „Preferences" aktiviert sein, ist auf maximal fünfzig Einträge begrenzt und lässt sich im Tab „Memory" der Kontoeinstellungen einsehen und bearbeiten.[2] Entscheidend für die Praxis ist ein Detail, das leicht übersehen wird:
Memory is not available when using Agents. When you're working with an Agent, the memory feature is disabled.[2]
Der MEGA Prompt muss daher zwingend in einem normalen Chat ausgeführt werden und nicht in einem Agenten, sonst bleibt genau die wichtigste Quelle unsichtbar. Eine dokumentierte Schnittstelle zum Export vollständiger Chat-Verläufe existiert nicht; die verfügbaren Programmierschnittstellen betreffen Knowledge bases, Skills, Nutzerverwaltung und Nutzungsstatistiken.
Aus diesen Rahmenbedingungen ergibt sich die Konstruktionslogik des Prompts: Er beginnt mit einer ehrlichen Quelleninventur, extrahiert alles automatisch Erreichbare, benennt seine Grenzen offen und leitet Dich anschließend gezielt an, die fehlenden Bausteine nachzuliefern.
| Quelle | Automatisch auslesbar | Vorgehen |
|---|---|---|
| Memory-Einträge | In der Regel ja, wenn aktiviert und kein Agent | Prompt A, ersatzweise Kopie aus dem Memory-Tab |
| Aktive Skills und Instruktionen | Teilweise | Prompt B, ersatzweise Kopie der Skill-Texte |
| Knowledge bases und Folders | Ja, sofern dem Chat zugänglich | Direkt im MEGA Prompt abgedeckt |
| Integrationen und Company Knowledge | Ja, sofern verbunden | Direkt im MEGA Prompt abgedeckt |
| Frühere, separate Chats | Nein | Prompt C je Chat, danach Prompt D zur Konsolidierung |
Prüfe zunächst in den Kontoeinstellungen, ob Memory aktiviert ist, und öffne dann einen neuen, leeren Chat mit einem Modell, das ein großes Kontextfenster bietet. Führe dort Prompt A aus, um die gespeicherten Erinnerungen wörtlich und nummeriert zu erhalten; sollte das Modell keinen Zugriff haben, kopiere die Liste aus dem Memory-Tab manuell in den Chat. Ergänze anschließend mit Prompt B die Skills, Projekt- und Systeminstruktionen, weil dort ein erheblicher Teil des impliziten Wissens über Tonalität und Qualitätsansprüche liegt.
Setze dann den MEGA Prompt im selben Chat ab. Er nutzt die bereits eingefügten Rohdaten mit, führt die Quelleninventur durch und erzeugt die strukturierte Datei. Wenn die Ausgabe an Längengrenzen stößt, antworte einfach mit dem Stichwort FORTSETZEN, bis alle Sektionen geschrieben sind. Beantworte danach die Rückfragen aus Phase vier, damit die nächste Version der Datei die Lücken schließt.
Für Wissen aus alten Konversationen öffnest Du die inhaltsreichsten Chats einzeln und setzt dort Prompt C ab. Die gesammelten Extrakte führst Du mit Prompt D in einem frischen Chat zu einer konsolidierten Gesamtdatei zusammen. Zum Abschluss importierst Du die Datei in die nuwacom-Wissensdatenbank und aktivierst sie dort mit Prompt E, damit das neue System das Profil ausdrücklich als verbindliche Arbeitsgrundlage übernimmt.
Der Prompt arbeitet mit mehreren gezielten Wirkmechanismen. Die Quelleninventur vor der Inhaltsproduktion verhindert, dass das Modell Lücken durch plausibel klingende Erfindungen füllt, weil es zuerst offenlegen muss, worauf es tatsächlich Zugriff hat. Die Pflicht zur wörtlichen Wiedergabe aller Erinnerungen in einem eigenen Rohdaten-Archiv erzeugt eine Beweisebene, die vom interpretierenden Teil getrennt bleibt. Die Quellen- und Konfidenzmarkierungen machen später überprüfbar, welche Aussagen belegt und welche abgeleitet sind.
Die Selbstständigkeit jeder Sektion ist keine Stilfrage, sondern eine technische Notwendigkeit: Wissensdatenbanken liefern einzelne Abschnitte isoliert an das Modell zurück, weshalb Formulierungen wie „er" oder „das Unternehmen" ohne Vorkontext unbrauchbar werden. Die YAML-Frontmatter liefert Metadaten für Filterung und Versionierung. Die Etappenlogik mit Stichwort umgeht Ausgabelängenbeschränkungen ohne Informationsverlust, und die Selbstprüfung vor Abgabe zwingt das Modell zu einem letzten Abgleich gegen die Vollständigkeitskriterien, insbesondere zum Abgleich der Anzahl der Erinnerungen zwischen Inventur und Rohdaten-Archiv.
Preis-, Honorar- und Angebotsdetails sind bewusst ausgeschlossen; der Prompt behandelt solche Themen nur auf inhaltlicher und methodischer Ebene und vermerkt die Auslassung. Sensible personenbezogene Daten Dritter werden auf Rolle und Kontext reduziert. Gesundheitsdaten, exakte Privatadressen sowie politische oder religiöse Angaben werden nicht aufgenommen, sofern es nicht ausdrücklich gefordert wird.
Sollte die exportierte Datei sehr groß werden, empfiehlt sich in nuwacom eine Aufteilung entlang der Hauptsektionen, wobei die Executive Summary und die Präferenzsektion in jeder Teildatei wiederholt werden sollten, damit der Kontext bei isolierten Treffern erhalten bleibt. Plane außerdem einen Aktualisierungsrhythmus ein, etwa quartalsweise, und erhöhe dabei jeweils die Versionsnummer in der Frontmatter.
Kinside ist offizieller Implementierungspartner von nuwacom. Wir begleiten Unternehmen von der Auswahl über die Migration bestehender KI-Wissensbestände bis zur produktiven Nutzung und zur didaktischen Befähigung der Teams. Der hier dokumentierte Migrationspfad ist Teil unseres Vorgehens und lässt sich auf weitere Quellplattformen übertragen.
[1] Context Window – Langdock Docs
[2] Memory – Langdock Docs