Benjamin Admin
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v1.1: interview questions are GENERATED from the existing (Master) Controls, not hand-written. Three building blocks: Control->question_intent (corpus/Execution), ~30-40 Master Question Templates (Reasoning), Transition-Prioritization (certs decide which generated questions can be skipped; 217->19 funnel, reuses Company 2A + cert map). v1.2: knowledge production. LLMs produce the first expert DRAFT (the prioritization per transition); BreakPilot reviews + versions + OWNS the canonical library (in Git, not the AI; model-independent, MDQ-00127 v4). Offline multi-model workflow, NOT runtime (deterministic-first: LLM offline-propose, never online-mutate). Hard boundary: the library is an expert DRAFT, not a normative/legal proof -- "cert probably covers X" is Welt-1 (ClaimCoverage), never "erfuellt" (anti-fake-evidence). Reframes the 100 seed questions as validation/template-extraction set. Spec only, no code; non-runtime docs -> no deploy (ADR-001). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# Transition Reasoning — Spezifikation v1.2 (zweiter Reasoning-Modus)
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- **Status:** Proposal / Spec — 2026-06-27.
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- **v1.1:** Interviewfragen werden **aus den Controls GENERIERT**, nicht als Bibliothek geschrieben.
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- **v1.2:** **Wissensproduktion durch KI** — LLMs erzeugen den ersten Expertenentwurf (v. a. die
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Priorisierung je Transition); BreakPilot **reviewt, versioniert und besitzt** die kanonische
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Bibliothek. Plus die juristische Grenze (Expertenentwurf, kein Normbeweis).
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- **Scope:** erweitert die Reasoning-Session um einen zweiten Modus; ersetzt nichts.
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- **Freeze-konform:** additiv, **kein** neuer Graph, **keine** Basisklasse, **keine** Meta-Model-Klasse. Nur ein neues Paket + Daten.
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## Paradigmenwechsel
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BreakPilot beantwortet **Migrationsfragen**, nicht Regelwerk-Fragen. Nicht `Regelwerk → Gap`,
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sondern **`Ausgangszustand → Zielzustand → Delta`**. Ziel beliebig: `ISMS→TISAX`, `DSGVO→CRA`,
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`ISO9001→IATF16949`, `MaschRL→MaschVO`, `CRA2025→CRA2028`. **Immer dieselbe Engine.**
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## Kerneinsicht v1.1: Fragen sind ein DERIVAT, kein Bestand
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Ihr besitzt bereits den teuren Teil: **~14.000 Master Controls** (aus ~400.000 atomaren Controls),
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Legal Obligations, Capability Registry, Regulatory Map. Jedes Gesetz liefert deterministisch
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`Gesetz → Obligation → Capability → Control → Evidence`. **Also dreht man die Richtung um:**
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```text
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Regelwerk → Obligation → Capability → Control → "welche Information fehlt, um diesen Control zu bewerten?"
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```
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Die Frage entsteht **aus dem Control**. Control `CTRL-712: „A documented vulnerability handling
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process exists." (intent: verify_existence)` → automatisch „Gibt es einen dokumentierten
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Vulnerability-Handling-Prozess?". Ingestiert ihr morgen die Abwasserverordnung, entstehen mit den
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neuen Controls **automatisch** neue Interviewfragen. Passt zu *derived, not curated* + *computed, not stored*.
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## Die drei Bausteine (statt einer „ISO-27001-Fragenbibliothek")
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### 1. Control → Question Intent *(Corpus-/Control-Domäne — Compliance Execution / canonical_controls)*
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Jeder kanonische Control trägt einen `question_intent`:
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```yaml
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CTRL-712: {statement: "A documented vulnerability handling process exists.", question_intent: verify_existence}
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CTRL-145: {statement: "Security updates are provided for a defined period.", question_intent: determine_duration}
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```
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Annotation am Control, **kein** neuer Reasoning-Bestand.
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### 2. Master Question Templates *(Reasoning — klein, ~30–40, versioniert)*
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```yaml
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verify_existence: "Gibt es einen dokumentierten {{subject}}?"
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determine_duration: "Wie lange werden {{subject}} bereitgestellt?"
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identify_owner: "Wer verantwortet {{subject}}?"
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request_evidence: "Welchen Nachweis können Sie für {{subject}} bereitstellen?"
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# ~30–40: existiert? / verantwortlich? / seit wann? / wie häufig? / wie dokumentiert? /
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# welcher Nachweis? / wie lange? / wie geprüft? / wie gemessen? / wie freigegeben?
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```
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**Generierung:** `Control(statement + intent) × Template → Frage`. Die ~30–40 Templates **emergieren**
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durch Clustern der Control-Statements nach Intent (dieselbe Dedup-Logik wie Master Controls). Das ist
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die eigentliche „MDQ Registry": **kanonische Interview-Templates**, nicht handgeschriebene Fragen.
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### 3. Transition-Priorisierung *(Reasoning — hier steckt das Expertenwissen)*
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Zertifizierungen / Managementsysteme entscheiden, **welche** generierten Fragen noch gestellt werden:
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```text
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CRA → 217 Controls → 217 mögliche Fragen
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ISO27001 → 165 „wahrscheinlich beantwortet" → 52 übrig
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+ TISAX → 31 · + PSIRT → 24 · + SBOM → 19 ⟶ nur diese 19 werden gestellt.
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```
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Mechanik (**Wiederverwendung**): `Control → Capability` (Corpus) ∘ `Capability → wahrscheinlich-vorhanden`
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(Cert→Capability-Mapping = Execution, Company 2A) → Control überspringen, wenn Capability `confirmed`/`probably`.
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## Wissensproduktion (v1.2): KI erzeugt den Entwurf — BreakPilot besitzt die Bibliothek
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Die Priorisierung (Baustein 3: „welche Bereiche deckt ISO 27001 für CRA typischerweise ab, wo sind die
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Lücken?") ist **Expertenwissen**, keine Rechtsauslegung — genau das, was Berater heute leisten („Sie sind
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ISO-27001-zertifiziert? Dann nehme ich ISMS/Incident/Lieferantenmgmt als gegeben an; reden wir über SBOM,
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PSIRT, Security Updates."). **Das kann ein LLM als ersten Entwurf liefern.** Prozess umgedreht: nicht „LLM
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beantwortet Compliance" — sondern „**LLM erstellt den Entwurf der Interview-/Priorisierungs-Bibliothek**".
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**Offline-Workflow (NICHT zur Laufzeit):**
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```text
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LLM-A (z.B. "Du bist ISO27001 Lead Auditor") → Entwurf: skip-Liste + CRA-Delta-Fragen je Transition
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LLM-B → kritisiert / findet Lücken LLM-C → ergänzt fehlende → Merge
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→ BreakPilot-Review → versionierte MDQ/Transition Registry (Git) → Kundenfeedback → v2 → v3
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Multi-Modell (Draft / Kritik / Ergänzung), dann menschlicher Review. **In Git landet die Bibliothek,
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nicht die KI.** Das ist die *deterministisch-first*-Disziplin (LLM offline-propose, nie online-mutate).
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**Eigentumswechsel:** nach ~50 Kunden ist die Bibliothek **kein Modellwissen mehr**, sondern euer
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**kuratiertes, versioniertes Unternehmenswissen**. Die Engine arbeitet gegen `MDQ-00127 · Version 4 ·
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reviewed 2026-09-18 · Freigabe BreakPilot` — **modell-unabhängig** (egal was GPT-7/Claude-6 morgen sagen).
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Dieselbe Identitätsmaschine + Provenance wie Controls/Obligations/Capabilities.
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**Initiative (Vorschlag): „1000 Master Delta Questions in 30 Tagen"** — strukturiert: (1) Zielregelwerk
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wählen · (2) Ausgangszustände wählen (ISO27001/TISAX/ISO9001/ISO14001/IEC62443) · (3) LLM erstellt
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Delta-Katalog · (4) zweites Modell prüft Lücken/Redundanz · (5) Review + Versionierung · (6) Kundenfeedback.
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KI erzeugt den ersten Entwurf; **BreakPilot besitzt + pflegt die kanonische versionierte Bibliothek.**
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## ⚠️ Grenze: Expertenentwurf, KEIN Normbeweis (durable)
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Die Bibliothek ist ein **plausibler Expertenentwurf** (Berater-Heuristik), **NICHT** ein juristischer/
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normativer Beweis, dass die Fragen exakt die Norm repräsentieren. Die Priorisierung „Zertifizierung deckt
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X wahrscheinlich ab" ist **Welt 1** (`ClaimCoverage` — potenziell, mit Confidence + Verifikationsbedarf),
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**nie** „erfüllt"/Norm-Abdeckungs-Beweis (Welt 2). Muss so gelabelt sein — sonst genau das
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Compliance-Theater, das `anti-fake-evidence` verhindert. Eine `inferred`-Annahme aus „ISO27001 vorhanden"
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wird erst durch echten Nachweis `confirmed`.
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## Kernobjekte (`compliance/transition_reasoning/`)
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- **`TransitionContext`** — `start_state` {company_context, product_profile, known_regulations/certifications, capabilities (2A)} + `target_state` {target_regulation | target_certification | target_framework}.
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- **`TransitionGoal`** — Ziel (nicht regelwerk-beschränkt); auflösbar zu Obligations → Controls → Required Capabilities.
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- **`MasterQuestionTemplate`** — `{intent, template_text, answer_type, expected_evidence, version, status, lifecycle}`.
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- **`GeneratedQuestion`** (DERIVAT, nicht gespeichert) — `Control × Template`: `{control_id, intent, rendered_text, verifies_capability (MCAP), supports_obligations, expected_information_gain, confidence_impact, follow_up}`.
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- **`TransitionAssessment`** (Output, **KEINE** Prozentzahlen) — je Required Capability `status ∈ {already_covered, probably_covered, needs_confirmation, missing, not_applicable, unsupported}` + nächste priorisierte Fragen.
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## Algorithmus — Delta-Interview als Optimierung
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1. `TransitionGoal` → Obligations → Controls → Required Capabilities (MCAP).
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2. `have` = Company Capability Profile (confirmed ∪ inferred ∪ declared) — 2A.
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3. **Priorisierung/Skip** (Baustein 3): Controls überspringen, deren Capability wahrscheinlich vorhanden ist.
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4. Übrige Controls: Frage via `Control × Template` **generieren** (Baustein 1+2), durch Product Map filtern.
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5. **Nicht sequenziell** — iterativ die Frage mit dem **höchsten erwarteten Informationsgewinn** (Entropy Reduction) wählen; Antwort → `confidence_impact` → Profil aktualisiert → neu priorisieren. Abbruch, wenn nichts mehr nennenswert reduziert (**Ziel: 10–20**).
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6. Ergebnis: aktualisiertes Capability Profile → `TransitionAssessment`.
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**Information Gain** deterministisch + erklärbar (v1 `HIGH/MEDIUM/LOW`; v2 aus `observed`-Statistik
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asked/changed/useless — Statistik gespeichert, Score abgeleitet; kein opaker ML-Score). **Confidence
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Impact**: eine Antwort liefert Relation+Evidence → bestehende `evaluate_relation`-Policy (2C) berechnet den
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Status neu (`inferred→confirmed`); die Frage speichert keine Confidence.
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## Ownership (Freeze- und Domänen-konform)
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| Domäne | besitzt |
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| **Legal Knowledge** | Ziel-Regelwerke + Obligations |
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| **Compliance Execution / canonical_controls** | (Master) Controls + `Control→question_intent`, `Control/Obligation→Required Capability`, MCAP, Cert→Capability-Mapping |
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| **Reasoning (dieser Modus)** | Transition Engine, **Master Question Templates**, Fragen-Generierung, **Priorisierung/Skip**, Information Gain, Delta Interview, Assessment, kuratierte/versionierte **MDQ/Transition Registry** |
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Reasoning **konsumiert** Controls + Required Capabilities + Cert→Capability-Mapping (injiziert; keine
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Corpus-/Mapping-Daten im Produktcode). Keine neuen Mappings/Regelwerke/Controls, keine Meta-Model-Klasse.
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## Akzeptanzkriterien (Demos → neue Reference-Suite-Szenarien)
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- **ISMS → TISAX:** < 20 Fragen. · **DSGVO → CRA:** erkennt Datenschutz, fragt SBOM / Vuln Handling / Security Updates / Product Security. · **ISO9001 → IATF16949:** nur Delta-Fragen. · **CRA2025 → CRA2028:** RCI liefert Delta, Engine formuliert Interview. Jede Demo = Coverage-Zeile in der [[reference-scenario-suite]].
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## Architektur-Invariante (→ [ADR-002](adr/ADR-002-transition-is-data-not-architecture.md))
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1. **Keine vollständigen Regelwerke als Interviews — nur der minimale Informationsgewinn vom Ausgangs- in den Zielzustand.**
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2. **Jede neue Transition entsteht AUSSCHLIESSLICH durch Daten** (Controls + question_intent, Cert→Capability-Priorisierung, ggf. neue Templates); Engine + Metamodell werden NICHT erweitert. → Interview-Engine wächst automatisch mit jedem Corpus; Handarbeit nur bei der Priorisierung.
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## Naming & Sequenzierung
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„Onboarding-Fragen" → **Transition Interview**. Abhängigkeit: `Control→question_intent` + `Control/Obligation→Capability`
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+ Cert→Capability-Mapping (Execution/canonical_controls). Baubar als **v0** mit injizierten Controls/Mappings +
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den ~30–40 Templates; v2 (computed Information Gain + Lern-Statistik) folgt. = Epic **RS-005** (verwandt mit RS-003).
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**Spec jetzt, Bau pro Go; die MDQ-Bibliothek ist Wissensproduktion (Workflow), kein Code-Build.**
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## Anhang
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- 100 Beispiel-Fragen (v1) = Validierungsset + Quelle für Template-/Intent-Extraktion (nicht die Bibliothek): [`transition-reasoning/master-delta-questions-v1.md`](transition-reasoning/master-delta-questions-v1.md).
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