# Portabilitaet: UNIVERSAL
# Zuletzt validiert: 2026-01-28 (Gemini)
# Naechste Pruefung: 2027-01-28
# Quellen: [skills/_protocols/skill-abdeckungsanalyse.md]

SKILL ABDECKUNGSANALYSE (COMPETENCE MAPPING)
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Stand: 2026-01-28

ZIEL: OBJEKTIVE SELBST-REFLEKTION
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Ein KI-System tendiert dazu, seine Faehigkeiten zu ueberschaetzen. Die Skill Abdeckungsanalyse ist ein "Reality Check". Wir vergleichen BACH nicht mit sich selbst ("Wir haben 50 Files"), sondern mit dem Weltmarkt ("Was kann LangChain?").

METHODIK: GAP-ANALYSE
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### 1. Der Benchmark (Industrie-Standard)
Wir definieren Kategorien, die ein modernes Agentic OS haben MUSS:
- **Planning:** Kann es Tasks zerlegen?
- **Memory:** Behaelt es Fakten ueber Sessions hinweg?
- **Tools:** Kann es Code ausfuehren, Web suchen?
- **Reflection:** Erkennt es Fehler?

### 2. Der Koeffizient (Qualitaets-Messung)
Fuer jede Kategorie berechnen wir einen Score:
`KOEFFIZIENT = (Implementiert / Benoetigt) * Reifegrad`

Reifegrad-Faktoren:
- 1.0 = Production Ready (Getestet & Dokumentiert)
- 0.8 = Working Draft (Dokumentiert)
- 0.4 = Prototype (Code existiert, wackelig)
- 0.2 = Concept (Nur Idee)

### 3. Die Heatmap
Das Ergebnis ist eine Heatmap:
- **Gruen:** Memory (90%)
- **Gelb:** Web Search (50%)
- **Rot:** Data Analysis (20%)

NUTZEN
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Diese Analyse steuert direkt die **Roadmap**. Wir enwickeln nicht worauf wir Lust haben, sondern wo die Heatmap "Rot" zeigt. Es verhindert, dass wir das 10. Memory-Feature bauen, waehrend wir immer noch keine CSV-Dateien lesen koennen.

SIEHE AUCH
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skills/_protocols/skill-abdeckungsanalyse.md   Workflow-Definition
skills/SKILL_ANALYSE.md                        Aktueller Status-Report
