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Benjamin Admin 1a9439d013 feat(programs): open Domain Knowledge Program v1 — 7-stage production line + per-domain KPI
The real bottleneck is domain MODELLING. Phase B is organized as one program with sub-programs per
domain, each run through the SAME 7-stage production line. No new runtime framework, no new module
(ADR-009, Freeze v1.0) — only program data + a derived reporting view.

- Customer enters by INDUSTRY, not regulation: Industry -> Domain Model -> Requirement Sources ->
  Requirements -> Capabilities -> ... -> Completeness.
- 7-stage checklist identical for every domain (Domain Model / Requirement Sources / Capability
  Registry / Transition Patterns / Playbooks / Reference Scenarios / Completeness) with per-stage
  ownership. README generalized to the framework.
- Each domain lists typical_requirement_sources + typical_certifications -> pre-onboarding capability
  HYPOTHESIS (the ETO insight; feeds Company 2A as inferred, never confirmed).
- Backlog v1 (by customer value): 1 Industrial Automation, 2 Environmental, 3 Automotive, 4 Medical,
  5 Energy. Five domain-definition shells (environmental restructured to the unified shape, law-first
  preserved).
- Per-domain KPI is DERIVED from the real corpus (computed-not-stored; sources modelled / transition
  patterns / playbooks / reference scenarios), NOT a curated number. Reference suite renders maturity
  bars: Industrial Automation 43% (3/7 sources) leads, Environmental 0% (work ahead). Backlog (value)
  and KPI (corpus state) are deliberately separated.
- ADR-009: Domain Knowledge Program framework. Honest known refinement: regulation-ID normalization
  (CRA vs Cyber Resilience Act) aliased in the KPI.

7 program-contract tests (backlog order + industry-first + derived-not-stored), check-loc 0.
Knowledge data + ADR + reference harness = non-runtime -> no deploy (ADR-001).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-06-27 18:49:06 +02:00

3.4 KiB
Raw Blame History

ADR-009: Domain Knowledge Program — one 7-stage production line per domain

Kontext

Der Engpass ist nicht mehr Architektur, Controls oder „Wissen" allgemein, sondern präzise: Domänenmodellierung. Phase B (ADR-008) wird daher nicht als Einzel-Regelwerk-Features organisiert, sondern als EIN Arbeitsprogramm mit Unterprogrammen je Domäne — alle durch dieselbe Produktionsstraße. Kein weiteres Architektur-Epic, keine neue Runtime-Architektur.

Entscheidung

  1. Einstieg über die INDUSTRIE, nicht über das Regelwerk. Der Kunde sagt „ich baue Verpackungsmaschinen / bin Automobilzulieferer / baue Parksysteme", nicht „erklär mir ISO 9001". Die Pipeline beginnt davor: Industry → Domain Model → Requirement Sources → Requirements → Capabilities → … → Completeness.

  2. Eine 7-Stufen-Checkliste, identisch für JEDE Domäne: 1 Domain Model · 2 Requirement Sources · 3 Capability Registry · 4 Transition Patterns · 5 Playbooks · 6 Reference Scenarios · 7 Completeness. Ownership je Stufe (1 Reasoning · 2 Legal-KG · 3 Execution · 47 Reasoning). Das ist der Skalierungsmechanismus: jede neue Domäne nutzt dieselbe Straße, die bestehenden Engines erweitern sich automatisch.

  3. Domänen tragen typical_requirement_sources + typical_certifications → Pre-Onboarding-HYPOTHESE (ETO-Einsicht). Vor dem Onboarding: „diese Prozesswelt ist wahrscheinlich vorhanden" — als Hypothese, nie Wahrheit. Speist Company 2A als inferred, nie confirmed. Wir wollen nicht wissen, OB ein Automobilzulieferer ISO 9001 hat (das hat jeder), sondern welche Fähigkeiten dadurch wahrscheinlich schon vorhanden sind.

  4. Per-Domain-KPI, reproduzierbar (computed-not-stored). Reifegrad wird aus dem ECHTEN Korpus abgeleitet (modellierte Sources / Transition Patterns / Playbooks / Reference Scenarios / bewusst ausgewiesene Lücken — auf Basis der Regulatory Completeness Engine), NICHT als kuratierte Zahl. Programm-Shells speichern KEINEN Stufen-Status. Keine Marketingzahl.

  5. Domain Knowledge Program v1 — Backlog nach Kundennutzen (getrennt vom KPI nach Korpusstand): 1 Industrial Automation · 2 Environmental · 3 Automotive · 4 Medical · 5 Energy.

Konsequenzen

  • Programme statt Features: jede Domäne ist eine maschinenlesbare Definition (programs/*.yaml); der Reifegrad-KPI im Reference-Suite ist aus dem Korpus abgeleitet und differenziert ehrlich (Industrial Automation führt, Environmental 0 % — die Arbeit liegt vor uns).
  • Backlog ≠ KPI: der Backlog ordnet nach Kundennutzen, der KPI misst den echten Korpusstand — bewusst getrennt (z. B. eine Domäne kann hoch im Backlog, aber niedrig im KPI stehen).
  • Arbeit verschiebt sich endgültig von Software- zu Wissensproduktion. Wettbewerbsvorteil = Qualität und Breite der modellierten Domänen.
  • Freeze-konform: kein neues Metamodell, kein Graph, kein neues compliance/-Modul. Nur Programm-Daten (knowledge/programs/) + abgeleitete Reporting-Sicht im Reference-Suite.
  • Diese ADR ist non-runtime → kein Deploy (siehe ADR-001).