vault backup: 2026-05-30 23:01:01

.obsidian/plugins/copilot/data.json

@@ -48,7 +48,6 @@
   "chatNoteContextTags": [],
   "enableIndexSync": true,
   "debug": false,
-  "enableEncryption": true,
   "maxSourceChunks": 30,
   "enableInlineCitations": true,
   "groqApiKey": "",
@@ -78,6 +77,26 @@
       ],
       "apiKey": ""
     },
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+      "isBuiltIn": true,
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+        "vision"
+      ]
+    },
+    {
+      "name": "gpt-5.4-mini",
+      "provider": "openai",
+      "enabled": true,
+      "isBuiltIn": true,
+      "core": true,
+      "capabilities": [
+        "vision"
+      ]
+    },
     {
       "name": "gpt-5.4",
       "provider": "openai",
@@ -474,22 +493,23 @@
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   "selfHostSearchProvider": "firecrawl",
   "firecrawlApiKey": "",
   "perplexityApiKey": "",
@@ -521,5 +541,6 @@
   "userSystemPromptsFolder": "copilot/system-prompts",
   "defaultSystemPromptTitle": "",
   "autoCompactThreshold": 128000,
-  "convertedDocOutputFolder": ""
+  "convertedDocOutputFolder": "",
+  "_keychainVaultId": "f34b6db6"
 }

.obsidian/plugins/copilot/manifest.json

@@ -1,8 +1,9 @@
 {
   "id": "copilot",
   "name": "Copilot",
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-  "minAppVersion": "0.15.0",
+  "version": "3.3.3",
+  "minAppVersion": "1.11.4",
+  "isDesktopOnly": false,
   "description": "Your AI Copilot: Chat with Your Second Brain, Learn Faster, Work Smarter.",
   "author": "Logan Yang",
   "authorUrl": "https://twitter.com/logancyang",

.obsidian/workspace.json

@@ -11,13 +11,32 @@
             "id": "925432d98f58cf2a",
             "type": "leaf",
             "state": {
-              "type": "empty",
-              "state": {},
+              "type": "markdown",
+              "state": {
+                "file": "IT Security/CIS Benchmark L1 RHEL8 und RHEL9.md",
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+              },
               "icon": "lucide-file",
-              "title": "Neuer Tab"
+              "title": "CIS Benchmark L1 RHEL8 und RHEL9"
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+          },
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+            "id": "dd89b8283011e864",
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+            "state": {
+              "type": "markdown",
+              "state": {
+                "file": "Persönlich/90 Tage Focus/Day 1 23.05.26.md",
+                "mode": "source",
+                "source": false
+              },
+              "icon": "lucide-file",
+              "title": "Day 1 23.05.26"
             }
           }
-        ]
+        ],
+        "currentTab": 1
       }
     ],
     "direction": "vertical"
@@ -174,7 +193,7 @@
       }
     ],
     "direction": "horizontal",
-    "width": 300
+    "width": 301.5
   },
   "left-ribbon": {
     "hiddenItems": {
@@ -189,23 +208,30 @@
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   },
-  "active": "7af935d96152ad2d",
+  "active": "dd89b8283011e864",
   "lastOpenFiles": [
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Clip Web Page.md",
+    "Persönlich/90 Tage Focus/Day 90 21.05.26.md",
+    "Persönlich/90 Tage Focus/Day 1 23.05.26.md",
+    "Persönlich/Matrix.md",
+    "Persönlich/90 Tage Focus",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Simplify.md",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Remove URLs.md",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Fix grammar and spelling.md",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Emojify.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Clip YouTube Transcript.md",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Clip Web Page.md",
+    "copilot/copilot-custom-prompts/Explain like I am 5.md",
+    "Künstliche Intelligenz/Entwicklerumgebung.md",
+    "README.md",
+    "IT Security/CIS Benchmark L1 RHEL8 und RHEL9.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Rewrite as tweet thread.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Rewrite as tweet.md",
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Remove URLs.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Generate glossary.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Generate table of contents.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Make longer.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Make shorter.md",
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Emojify.md",
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Explain like I am 5.md",
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Simplify.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Summarize.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts/Translate to Chinese.md",
-    "copilot/copilot-custom-prompts/Fix grammar and spelling.md",
     "copilot/copilot-custom-prompts",
     "copilot",
     "Claude vs. Gemini",
@@ -213,7 +239,6 @@
     "Persönlich",
     "Finanzen",
     "IT Security",
-    "README.md",
     "Willkommen.md"
   ]
 }

Künstliche Intelligenz/Entwicklerumgebung.md

@@ -0,0 +1,125 @@
+# 1. Erstelle ein Volume für die Modelle (damit sie bei Updates nicht gelöscht werden)
+podman volume create mistral-models
+
+# 2. Starte das All-in-One Paket (GPU Support inklusive)
+podman run -d -p 3000:8080 \
+  --gpus all \
+  -v mistral-models:/app/backend/data \
+  --name mistral-station \
+  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+
+
+Anleitung:
+
+Diese Workstation ist ein absolutes Kraftpaket. Mit dem **9950X3D** (dem aktuell schnellsten Consumer-Prozessor für Multitasking und Gaming), der **RTX 5080** (Blackwell-Architektur mit massiver Tensor-Power) und **96 GB RAM** hast du eine Umgebung, die viele professionelle KI-Server in den Schatten stellt.
+
+Hier ist dein kompletter Masterplan für das "Mistral-Headquarter" auf Bazzite.
+
+---
+
+## Schritt 1: Das Fundament (Host-Ebene)
+
+Bazzite ist ein "Atomic Desktop". Wir installieren nichts direkt im System, sondern nutzen **Flatpaks** für GUI-Apps und **Podman/Distrobox** für die Entwicklung.
+
+1. **System-Update & Treiber-Check:** Stelle sicher, dass deine RTX 5080 voll erkannt wird:
+    
+    Bash
+    
+    ```
+    ujust setup-nvidia # Falls bei der Installation nicht automatisch konfiguriert
+    nvidia-smi
+    ```
+    
+2. **Basis-Tools installieren:**
+    
+    Bash
+    
+    ```
+    flatpak install flathub com.visualstudio.code io.podman_desktop.PodmanDesktop com.github.geigi.gearlever
+    ```
+    
+
+---
+
+## Schritt 2: KI-Infrastruktur (Lokal & Privat)
+
+Du nutzt Mistral als dein "Gehirn". Da du Apps für Linux und GrapheneOS bauen willst, brauchen wir ein Setup, das Code versteht.
+
+1. **Ollama als Backend (für VS Code Integration):**
+    
+    Bash
+    
+    ```
+    podman run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama docker.io/ollama/ollama
+    podman exec -it ollama ollama run mistral-nemo
+    ```
+    
+2. **Open WebUI (Dein lokales Gemini/Claude Interface):**
+    
+    Bash
+    
+    ```
+    podman run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+    
+    ```
+    
+
+```
+    *   *Nutzen:* Unter `localhost:3000` kannst du Dokumente hochladen, Code-Architekturen planen und Bilder (via Pixtral) analysieren.
+
+---
+
+## Schritt 3: Die Dev-Umgebung für Apps & GrapheneOS
+
+Für Linux-Programme und GrapheneOS (Android-Basis) brauchst du spezifische Toolchains (Java, Rust, Android SDK). Wir kapseln diese in **Distrobox**, damit dein Bazzite sauber bleibt.
+
+1.  **Entwicklungs-Container erstellen:**
+    ```bash
+    distrobox create -n dev-station --image fedora:latest --nvidia
+    distrobox enter dev-station
+    # Innerhalb der Distrobox Tools installieren:
+    sudo dnf install git rust cargo nodejs java-latest-openjdk-devel
+    ```
+2.  **GrapheneOS / Android Entwicklung:**
+    Lade das Android Studio "Linux Bundle" herunter und installiere es innerhalb der Distrobox oder als Flatpak. Da GrapheneOS auf AOSP basiert, kannst du Apps ganz normal mit Kotlin/Compose entwickeln und über die Konsole (ADB) auf dein GrapheneOS-Gerät schieben.
+
+3.  **KI-Integration in VS Code:**
+    *   Öffne VS Code.
+    *   Installiere die Extension **Continue**.
+    *   Verbinde sie mit deinem lokalen Ollama (`localhost:11434`).
+    *   *Nutzen:* Die KI schreibt dir Boilerplate-Code für deine GrapheneOS-Apps oder Linux-Skripte.
+
+---
+
+## Schritt 4: Eigene KIs entwickeln (Fine-Tuning)
+
+Deine Hardware ist perfekt, um bestehende Modelle (wie Mistral) auf deine eigenen Daten zu trainieren (Fine-Tuning).
+
+1.  **Tooling:** Nutze **Unsloth** oder **Axolotl** (in einem Podman-Container).
+2.  **Daten:** Sammle deine Dokumente/Code in einem Ordner.
+3.  **Training:** Nutze deine RTX 5080. Dank 16 GB VRAM kannst du Mistral 7B oder NeMo 12B mittels **QLoRA** in wenigen Stunden auf deinem eigenen PC trainieren.
+
+---
+
+## Schritt 5: GitLab & Sicherungs-Konzept
+
+1.  **GitLab Projekt:** Erstelle ein Repo namens `Workstation-Config`.
+2.  **Automatisierung:** Erstelle ein Shell-Skript `install.sh`, das alle oben genannten `podman` und `flatpak` Befehle enthält.
+3.  **Versionierung:** Lade deine `.devcontainer` Dateien und deine KI-Prompts (System Prompts) in GitLab hoch.
+4.  **Hardware-Backups:** Da du 4 TB hast, nutze **Pika Backup** (Flatpak), um dein `/home` Verzeichnis täglich auf eine separate Partition oder eine externe Platte zu sichern.
+
+---
+
+## Warum deine Workstation "perfekt" ist:
+
+*   **Der 9950X3D:** Die 16 Kerne und der riesige L3-Cache sind ein Segen beim Kompilieren von Android/AOSP-Code (GrapheneOS). Es verkürzt die Wartezeit massiv.
+*   **RTX 5080:** Die Blackwell-Architektur bietet überlegene Geschwindigkeit bei der Token-Generierung. Du wirst kaum einen Unterschied zu Cloud-Diensten merken.
+*   **96 GB RAM:** Dies erlaubt dir das **"Model Switching"**. Du kannst Mistral Large im Hintergrund geladen lassen (für schwere Denkaufgaben) und gleichzeitig mit Mistral NeMo auf der GPU programmieren.
+
+### Der Nutzen für dich:
+1.  **Absolute Privatsphäre:** Dein Code für GrapheneOS oder deine eigenen KIs verlässt nie deine 4 TB Platte.
+2.  **Unabhängigkeit:** Keine Abokosten für Claude/Gemini.
+3.  **Speed:** Lokale KIs haben keine Latenz durch Internetverbindungen oder Server-Warteschlangen.
+
+**Welches Projekt möchtest du als erstes angehen: Eine Linux-App oder eine Android-App für dein GrapheneOS?**
+```

Persönlich/90 Tage Focus/Day 1 23.05.26.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+Starte den Tag mit dem Fitnessstudio.
+Gehe 10k Schritte
+Wiegen.
+
+Quote of the day: Stop feeling sorry for you.
+
+23.05.26 -> 21.08.26

Persönlich/90 Tage Focus/Day 90 21.05.26.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+Geh ins Fitnessstudio
+Wiegen
+10k Schritte
+
+Do it or lose it.

Persönlich/Matrix.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+
+cat > /etc/audit-telegram.env << 'EOF'
+TOKEN="8702057038:AAEp-HNsqkIkN7d579nYaR_7VSbKbyfXnCA"
+CHAT_ID="1581324597"
+EOF
+chmod 600 /etc/audit-telegram.env