Claude Research: Markdown macht KI-Recherche 10x besser

research-skill-graph/
├── index.md
├── research-log.md
├── methodology/
│   ├── research-frameworks.md
│   ├── source-evaluation.md
│   ├── synthesis-rules.md
│   └── contradiction-protocol.md
├── lenses/
│   ├── technical.md
│   ├── economic.md
│   ├── historical.md
│   ├── geopolitical.md
│   ├── contrarian.md
│   └── first-principles.md
├── projects/
│   └── (ein Unterordner pro Recherche-Thema)
├── sources/
│   └── source-template.md
└── knowledge/
    ├── concepts.md
    └── data-points.md
      

# Research Skill Graph — Kommandozentrale

## 1. Mission
Tiefgehendes Recherche-System, das EINE Frage nimmt und eine Multi-Perspektiven-Analyse
produziert, die keine einzelne Google-Suche oder ChatGPT-Anfrage je liefern könnte.

Statt 50 offener Tabs und verstreuter Notizen erzwingt dieses System strukturiertes
Denken durch 6 Recherche-Perspektiven, die jeweils die Frage aus einem grundlegend
anderen Blickwinkel neu durchdenken.

Forschungsfrage: [HIER DEINE FRAGE EINFÜGEN]
Scope: [GRENZEN DEFINIEREN — was gehört dazu, was nicht]
Zeithorizont: [wie weit zurück und voraus schauen wir?]
Output-Ziel: [welche Entscheidung soll diese Recherche informieren?]

## Vorherige Recherchen (optional — für den Compound-Modus)
Prüfe [[research-log]] auf frühere Recherchen, die mit dieser Frage zusammenhängen könnten.
Relevante frühere Projekte: [verlinke verwandte Projekte aus research-log.md, oder leer lassen für Neustart]

## 2. Node Map
Jeder Node unten ist eine Wissensdatei. Lies die relevanten, bevor du eine Aufgabe ausführst.
Die [[Wikilinks]] sind klickbar — folge ihnen.

### Methodik
- [[research-frameworks]] — wie verschiedene Arten von Fragen angehen. Hier starten,
  um die richtige Recherche-Struktur zu wählen
- [[source-evaluation]] — Kriterien zur Beurteilung, ob eine Quelle vertrauenswürdig ist.
  Stufen-System von Primärdaten bis zu zufälligen Blogposts
- [[synthesis-rules]] — wie Erkenntnisse über Perspektiven hinweg zusammenführen,
  ohne Nuancen zu verlieren. Der schwierigste Teil der Recherche
- [[contradiction-protocol]] — was tun, wenn Quellen sich widersprechen.
  Hier verstecken sich die echten Erkenntnisse

### Perspektiven (der Kern-Motor)
- [[technical]] — wie funktioniert es mechanisch? Was sagen die Zahlen wirklich?
  Narrative ausblenden, nur Daten betrachten
- [[economic]] — folge dem Geld. Wer zahlt, wer profitiert, welche Märkte bewegen sich,
  welche Anreize treiben Verhalten
- [[historical]] — welche Muster wiederholen sich? Was wurde schon versucht?
  Welchen Kontext vergisst jeder?
- [[geopolitical]] — welche Länder, welche Machtdynamiken, welche Allianzen
  und Konflikte prägen das?
- [[contrarian]] — was, wenn der Konsens falsch liegt? Wer profitiert vom
  aktuellen Narrativ? Was sagt niemand?
- [[first-principles]] — vergiss alles, was du zu wissen glaubst.
  Nur aus Grundwahrheiten heraus neu aufbauen

### Ausgaben
- [[executive-summary]] — die finale Synthese. Max. 500 Wörter.
  Was haben wir gelernt, was bedeutet es, was ist noch unbekannt
- [[deep-dive]] — die vollständige Analyse nach Perspektiven geordnet,
  mit Querverweisen und hervorgehobenen Widersprüchen
- [[key-players]] — Personen, Organisationen, Länder, die bei diesem Thema am wichtigsten sind
- [[open-questions]] — was wir IMMER NOCH NICHT wissen nach der Recherche.
  Oft wertvoller als was wir gefunden haben

### Wissensbasis
- [[concepts]] — Schlüsselbegriffe, Definitionen, mentale Modelle relevant für die Recherche
- [[data-points]] — harte Zahlen, Statistiken, Metriken gesammelt während der Recherche.
  Immer mit Quellenangabe

### Quellen
- [[source-template]] — Vorlage zur Aufbereitung von Rohquellen in strukturierte Notizen

## 3. Ausführungsanweisungen
Wenn eine Forschungsfrage gegeben wird:
1. Lies diese Datei vollständig. Verstehe Scope und Ziel
2. Lies [[research-frameworks]] um den richtigen Ansatz für diesen Fragetyp zu wählen
3. Lies [[source-evaluation]] damit du weißt, was als gute Evidenz zählt
4. Für JEDE Perspektive der Reihe nach
   (technical → economic → historical → geopolitical → contrarian → first-principles):
   a. Lies die Perspektiven-Datei für ihren spezifischen Blickwinkel und Fragen
   b. Recherchiere das Thema NUR durch diese Perspektive
   c. Dokumentiere Erkenntnisse, Quellen und Konfidenzniveau
   d. Notiere alle Widersprüche zu vorherigen Perspektiven
5. Lies [[contradiction-protocol]] — löse Meinungsverschiedenheiten
   zwischen Perspektiven auf oder dokumentiere sie
6. Lies [[synthesis-rules]] — führe alles zusammen
7. Erstelle alle 4 Ausgabedateien: [[executive-summary]], [[deep-dive]],
   [[key-players]], [[open-questions]]
8. Aktualisiere [[concepts]] und [[data-points]] mit allem Gelernten

KRITISCHE REGEL: Jede Perspektive muss die Frage NEU DURCHDENKEN, nicht nur
weitere Informationen hinzufügen. Die technische Perspektive und die Contrarian-Perspektive
sollten sich anfühlen, als wären sie von zwei verschiedenen Forschern geschrieben,
die einander widersprechen. Diese Spannung ist der Ort, an dem Erkenntnis entsteht.
      

# Recherche-Frameworks

Wie verschiedene Arten von Forschungsfragen angehen.
Lies das VOR jeder Recherche, um die richtige Struktur zu wählen.

## Framework-Auswahl

### Typ 1: "Stimmt X?" (Verifizierung)
- Starte mit [[technical]]-Perspektive, um festzustellen, was die Daten wirklich sagen
- Dann [[contrarian]] zum Stresstest der Behauptung
- Dann [[historical]] für Präzedenzfälle
- Am besten für: Faktencheck, Entlarvung, Annahmen validieren
- Beispiel: "Ist Kernfusion bis 2035 realistisch?"

### Typ 2: "Warum passiert X?" (Kausalanalyse)
- Starte mit [[historical]], um die Wurzeln zurückzuverfolgen
- Dann [[economic]], um Anreizstrukturen zu finden
- Dann [[technical]] für Mechanismen
- Dann [[geopolitical]] für systemische Kräfte
- Dann [[contrarian]], um die Kausalkette herauszufordern
- Am besten für: Trends verstehen, Phänomene erklären
- Beispiel: "Warum sinken die Geburtenraten weltweit?"

### Typ 3: "Was passiert, wenn X?" (Szenarioplanung)
- Starte mit [[first-principles]], um Grundannahmen zu etablieren
- Dann [[technical]] für Einschränkungen
- Dann [[economic]] für Anreize
- Dann [[geopolitical]] für Machtdynamiken
- Am besten für: Prognosen, Strategie, Entscheidungsfindung
- Beispiel: "Was passiert mit Europa, wenn die Geburtenraten 30 Jahre unter
  dem Ersatzniveau bleiben?"

### Typ 4: "Was soll ich bei X tun?" (Entscheidungsunterstützung)
- Starte mit [[executive-summary]] des vorhandenen Wissens
- Dann alle 6 Perspektiven parallel durchführen
- Optionen nach Perspektiven-Übereinstimmung ranken
  (wenn 5/6 Perspektiven in dieselbe Richtung zeigen → hohe Konfidenz)
- Am besten für: Investitionsentscheidungen, Politik, Strategie

## Recherche-Tiefenstufen

### Stufe 1: Quick Scan (30 Min.)
- Maximal 3 Perspektiven
- Nur Top-5-Quellen
- Ziel: Richtungsverständnis, nicht Gewissheit

### Stufe 2: Standard-Recherche (2–3 Stunden)
- Alle 6 Perspektiven
- 15–25 Quellen
- Querverweise zwischen Perspektiven
- Ziel: Informierte Meinung, gestützt durch Evidenz

### Stufe 3: Deep Dive (1–2 Tage)
- Alle 6 Perspektiven mit Unterfragen
- 50+ Quellen inkl. Primärdaten
- Integration von Interviews/Expertenquellen
- Widerspruchsauflösung erforderlich
- Ziel: Veröffentlichungsfähige Analyse, entscheidungstaugliche Intelligenz

## Quellen-Sammelstrategie
Für jede Perspektive:
1. Starte mit der BESTEN einzelnen Quelle (siehe [[source-evaluation]])
2. Finde die Quelle, die #1 am meisten WIDERSPRICHT
3. Finde Primärdaten, die dir erlauben, zwischen beiden zu urteilen
4. Dokumentiere alles in [[data-points]] mit Zuordnung
      

# Quellenbewertung

Wie beurteilen, ob eine Quelle vertrauenswürdig ist.
Wende das auf JEDE Quelle an, bevor du sie in der Analyse verwendest.

## Quellen-Stufen-System

### Stufe 1: Primärdaten (höchstes Vertrauen)
- Rohdatensätze (UN, Weltbank, nationale Statistikämter)
- Peer-reviewed Studien mit sichtbarer Methodik
- Geschäftsberichte, Regierungsdokumente
- Direkte Messungen und Beobachtungen
- VERWENDEN FÜR: [[data-points]], harte Behauptungen, Grundannahmen

### Stufe 2: Expertenanalyse
- Berichte von fachspezifischen Forschungsinstituten
- Bücher von anerkannten Autoritäten im Fachgebiet
- Investigativer Langform-Journalismus mit zitierten Quellen
- Konferenzpapiere und Working Papers
- VERWENDEN FÜR: Interpretation, Kausalbehauptungen, Framework-Aufbau

### Stufe 3: Informierter Kommentar
- Experten-Blogposts und Newsletter
- Qualitäts-Podcasts mit Fachexperten
- Think-Tank-Berichte (Finanzierungsquellen prüfen)
- Branchenpublikationen
- VERWENDEN FÜR: Blickwinkel, die du nicht bedacht hast, Hypothesengenerierung

### Stufe 4: Allgemeine Medien
- Große Nachrichtenagenturen
- Wikipedia (gut für Überblick, niemals für finale Behauptungen)
- Populärwissenschaftliches Schreiben
- VERWENDEN FÜR: Nur zur ersten Orientierung. Immer upstream verifizieren

### Stufe 5: Social/Anekdotisch (geringstes Vertrauen)
- Twitter-Threads, Reddit-Posts
- Persönliche Anekdoten
- Virale Inhalte
- VERWENDEN FÜR: Nur zur Signalerkennung.
  "Leute reden über X" ≠ "X ist wahr"

## Rote Flaggen (stufe jede Quelle um 1 herab, wenn vorhanden)
- Keine zitierten Quellen oder Methodik
- Autor hat finanzielles Interesse am Ergebnis
- Veröffentlicht von Organisation mit bekannter Agenda zum Thema
- Cherry-gepickte Zeiträume oder Geografien
- Verwechselt Korrelation mit Kausalität
- Verwendet emotionale Sprache statt Evidenz

## Bewertungs-Checkliste
Für jede Kernbehauptung in deiner Recherche, frage:
1. Welche Stufe hat diese Quelle?
2. Kann ich dieselbe Behauptung in einer Stufe-1- oder Stufe-2-Quelle finden?
3. Wer hat diese Forschung oder Publikation finanziert?
4. Was würde der Autor verlieren, wenn er falsch liegt?
5. Ist das die BESTE verfügbare Evidenz, oder nur die erste, die ich gefunden habe?

Siehe [[contradiction-protocol]] wenn zwei glaubwürdige Quellen sich widersprechen.
      

# Synthese-Regeln

Wie Erkenntnisse über Perspektiven hinweg zusammenführen, ohne Nuancen zu verlieren.
Das ist der schwierigste Teil der Recherche — die meisten überspringen ihn
und stapeln einfach Fakten.

## Der Synthese-Prozess

### Schritt 1: Perspektiven-Zusammenfassung
Nach Abschluss aller 6 Perspektiven, schreibe EINEN Absatz pro Perspektive:
- Was ist die Haupterkenntnis dieser Perspektive?
- Konfidenzniveau: hoch / mittel / niedrig
- Was hat dich aus diesem Blickwinkel überrascht?

### Schritt 2: Übereinstimmungs-Map
Identifiziere, wo Perspektiven ÜBEREINSTIMMEN:
- Wenn 4+ Perspektiven in dieselbe Richtung zeigen → Erkenntnis mit hoher Konfidenz
- Wenn 3 Perspektiven übereinstimmen → moderate Konfidenz, mit Vorbehalten nennen
- Wenn nur 1–2 Perspektiven eine Behauptung stützen → nur Hypothese, als unsicher kennzeichnen

### Schritt 3: Spannungs-Map
Identifiziere, wo Perspektiven SICH WIDERSPRECHEN:
- [[technical]] sagt X aber [[economic]] sagt Y → diese Spannung IST die Erkenntnis
- Nicht durch Gewinner-Auswahl auflösen. Beide Positionen dokumentieren
- Frage: "Unter welchen Bedingungen hat jede Perspektive recht?"
- Siehe [[contradiction-protocol]] für Auflösungs-Framework

### Schritt 4: Erkenntnisse zweiter Ordnung
Die besten Erkenntnisse entstehen durch KOMBINATION von Perspektiven:
- "Die technischen Daten zeigen sinkende Fertilität, aber die wirtschaftliche
  Perspektive zeigt, dass finanzielle Anreize das nirgends umgekehrt haben —
  was bedeutet, dass das Argument der [[first-principles]]-Perspektive über
  kulturelle Verschiebungen der dominante Faktor sein könnte"
- Diese perspektivenübergreifenden Erkenntnisse machen dieses System mächtiger
  als 50 Artikel zu lesen

### Schritt 5: Konfidenz-Kalibrierung
Für jede wichtige Erkenntnis, nenne:
- BEHAUPTUNG: was du für wahr hältst
- EVIDENZ: stärkstes unterstützendes Datum (aus [[data-points]])
- KONFIDENZ: hoch / mittel / niedrig
- WAS MEINE MEINUNG ÄNDERN WÜRDE: die spezifische Evidenz,
  die diese Schlussfolgerung umkehren würde

## Ausgabe-Regeln
- Nie eine Einzelperspektiven-Erkenntnis als Schlussfolgerung präsentieren
- Immer die Spannung zwischen Perspektiven zeigen
- "Was die Daten zeigen" von "was ich interpretiere" trennen
- [[open-questions]] ist genauso wichtig wie [[executive-summary]]
- Bevorzuge "Es scheint wahrscheinlich, dass X, weil Y und Z,
  obwohl A das kompliziert" gegenüber "X ist wahr"

## Anti-Patterns (Dinge, die gute Recherche zerstören)
- Bestätigungsfehler: nur nach Evidenz suchen, die die anfängliche Vermutung stützt
- Narrativ-Trugschluss: aus unordentlichen, widersprüchlichen Daten
  eine saubere Geschichte machen
- Aktualitäts-Bias: den neuesten Artikel über 30 Jahre Daten stellen
- Autoritäts-Bias: etwas glauben, weil eine beeindruckende Person es gesagt hat
- Anker-Effekt: die erste gefundene Zahl den mentalen Rahmen definieren lassen
      

# Widerspruchs-Protokoll

Was tun, wenn Quellen oder Perspektiven sich widersprechen.
Hier stecken die echten Erkenntnisse — Widersprüche sind Features, keine Bugs.

## Wenn zwei Quellen sich widersprechen

### Schritt 1: Grundlagen prüfen
- Reden sie über dasselbe? (verschiedene Geografien, Zeiträume, Definitionen)
- Verwenden sie dieselben Daten? (gleicher Datensatz, andere Interpretation?)
- Ist eine Quelle eine höhere Stufe als die andere? (siehe [[source-evaluation]])

### Schritt 2: Wurzel der Meinungsverschiedenheit finden
Üblicherweise eines von:
- Verschiedene Daten: sie schauen auf verschiedene Datensätze
  → herausfinden, welcher vollständiger/aktueller ist
- Verschiedene Interpretation: gleiche Daten, andere Schlüsse
  → ihre Argumentationskette untersuchen
- Verschiedener Scope: einer ist global, einer länderspezifisch
  → beide könnten in ihrem Kontext recht haben
- Verschiedener Zeitrahmen: kurz- vs. langfristige Trends können gegensätzlich aussehen
- Verschiedene Anreize: einer hat Grund, die Daten zu drehen
  → Finanzierung, Zugehörigkeiten prüfen

### Schritt 3: Dokumentieren, nicht auflösen
In [[deep-dive]] schreibe es als:
"Quelle A argumentiert [X] basierend auf [Daten]. Quelle B argumentiert [Y]
basierend auf [Daten]. Die Meinungsverschiedenheit liegt wahrscheinlich an
[Ursache]. Unter Bedingungen [B1] hat vermutlich A recht.
Unter Bedingungen [B2] hat vermutlich B recht."

### Schritt 4: Zu [[open-questions]] hochstufen, wenn unlösbar
Wenn du nach ehrlicher Anstrengung nicht bestimmen kannst, wer recht hat:
- Das IST eine Erkenntnis. "Wir wissen nicht, ob X oder Y" ist wertvolle Intelligenz
- Füge es zu [[open-questions]] hinzu mit der spezifischen Evidenz,
  die zur Klärung nötig wäre
- Das wird oft zum interessantesten Teil der Recherche

## Wenn zwei Perspektiven sich widersprechen
Das ist erwartet und gesund. Verschiedene Perspektiven SOLLTEN Spannung erzeugen.

## Konfidenz-Anpassung
- 2 Perspektiven stimmen überein, 1 widerspricht → die widersprechende
  Perspektive tiefer untersuchen. Sie sieht vielleicht etwas, das die anderen übersehen
- Alle Perspektiven stimmen überein → sei misstrauisch.
  Möglicherweise Bestätigungsfehler. Lies [[contrarian]] erneut
- Keine Perspektiven stimmen überein → deine Forschungsfrage ist möglicherweise
  zu breit. Scope in [[index]] eingrenzen
      

# Perspektive: Technisch

Meinungen und Narrative ausblenden.
Was sagen die Zahlen wirklich? Welche Mechanismen sind am Werk?

## Kernfragen
1. Was zeigen die DATEN? (nicht was Leute über die Daten sagen)
2. Was sind die messbaren Inputs und Outputs?
3. Welche Mechanismen treiben das Phänomen?
4. Was sind die harten Grenzen (physisch, biologisch, mathematisch)?
5. Welche Metriken sind am wichtigsten und wie werden sie gemessen?
6. Wo sind die Daten unvollständig oder schlecht gemessen?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Starte nur mit Stufe-1-Quellen (siehe [[source-evaluation]]):
  Rohdatensätze, Peer-reviewed Studien
- Suche nach: Zeitreihen, geografischen Vergleichen, demografischen Aufschlüsselungen
- Quantifiziere alles. Ersetze "rückläufig" durch
  "um X% zwischen Y und Z gesunken"
- Identifiziere Messprobleme: wie werden diese Daten erhoben? Was wird ausgeschlossen?
- Finde die Basisraten. Was ist "normal"? Was ist der historische Bereich?

## Ausgabeformat
Für jede Erkenntnis:
- METRIK: [was du gemessen hast]
- WERT: [die Zahl]
- QUELLE: [Stufe-1- oder 2-Quelle mit Datum]
- TREND: [Richtung und Änderungsrate]
- VORBEHALT: [Messbeschränkungen]

Dokumentiere alle harten Zahlen in [[data-points]].

## Tonfall
Klinisch. Präzise. Keine emotionale Sprache.
"Fertilitätsrate sank von 2,1 auf 1,6" nicht "Fertilität bricht zusammen."
Lass die Zahlen sprechen.

## Verknüpfungen
- [[source-evaluation]] — nur hochstufige Quellen für diese Perspektive
- [[data-points]] — alle Zahlen kommen hierhin
- [[economic]] — technische Daten erklären oft wirtschaftliche Ergebnisse
- [[first-principles]] — technische Grenzen definieren, was möglich ist
      

# Perspektive: Wirtschaftlich

Folge dem Geld. Wer zahlt, wer profitiert, welche Märkte bewegen sich,
welche Anreize treiben Verhalten?

## Kernfragen
1. Wer zahlt, wer profitiert?
2. Welche Anreize treiben das aktuelle Verhalten?
3. Welche Politiken wurden versucht und was war der ROI?
4. Welche Marktdynamiken sind relevant?
5. Gibt es ein Geschäftsmodell, das den Status quo begünstigt?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Identifiziere die Geldströme hinter dem Thema
- Hinterfrage, wer Studien oder Berichte finanziert hat
- Suche nach versteckten Kosten und Externalitäten
- Analysiere Anreizstrukturen: Warum verhalten sich Akteure so, wie sie es tun?

## Ausgabeformat
- Stakeholder-Analyse (Gewinner / Verlierer)
- Kosten-Nutzen-Übersicht
- Anreiz-Mapping
- Quellenbewertung nach [[source-evaluation]]

## Tonfall
Analytisch. Folge den Anreizen, nicht den Absichtserklärungen.

## Verknüpfungen
- [[technical]] — stimmen die wirtschaftlichen Annahmen mit den Daten überein?
- [[geopolitical]] — welche internationalen Wirtschaftsinteressen spielen rein?
- [[contrarian]] — wer profitiert davon, das aktuelle Narrativ aufrechtzuerhalten?
      

# Perspektive: Historisch

Welche Muster wiederholen sich? Was wurde schon versucht?
Welchen Kontext vergisst jeder?

## Kernfragen
1. Wann ist das schon einmal passiert?
2. Welche Bedingungen herrschten damals?
3. Was wurde versucht und mit welchem Ergebnis?
4. Welche historischen Muster wiederholen sich?
5. Welche Lehren wurden gezogen (oder ignoriert)?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Suche nach konkreten historischen Parallelen (nicht nur vagen Ähnlichkeiten)
- Berücksichtige den Kontext: Was war damals anders?
- Vorsicht vor dem Survivorship Bias — gescheiterte Versuche
  werden selten dokumentiert
- Langfristige Trends über kurzfristige Schwankungen stellen

## Ausgabeformat
- Zeitleiste relevanter historischer Ereignisse
- Vergleichstabelle: Damals vs. Heute
- Muster-Analyse: Was wiederholt sich?
- Quellenbewertung nach [[source-evaluation]]

## Tonfall
Kontextuell. Geduldig. Geschichte spricht für sich, wenn man genug davon betrachtet.

## Verknüpfungen
- [[first-principles]] — gelten die damaligen Grundannahmen noch?
- [[economic]] — haben sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen verändert?
- [[geopolitical]] — welche historischen Konflikte wirken nach?
      

# Perspektive: Geopolitisch

Welche Länder, welche Machtdynamiken, welche Allianzen und Konflikte
prägen dieses Thema?

## Kernfragen
1. Welche Länder oder Regionen sind am stärksten betroffen?
2. Welche Machtverschiebungen sind relevant?
3. Welche Allianzen und Konflikte prägen die Entwicklung?
4. Wie unterscheiden sich die Ansätze verschiedener Länder?
5. Gibt es internationale Abkommen oder Regulierungen?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Betrachte das Thema aus mindestens 3 verschiedenen regionalen Blickwinkeln
- Berücksichtige kulturelle Unterschiede in der Wahrnehmung
- Identifiziere geopolitische Interessen hinter offiziellen Positionen
- Prüfe, welche Machtstrukturen den Status quo aufrechterhalten

## Ausgabeformat
- Ländervergleich (Tabelle)
- Analyse der wichtigsten geopolitischen Akteure
- Macht- und Einfluss-Mapping
- Quellenbewertung nach [[source-evaluation]]

## Tonfall
Strategisch. Realistisch. Macht und Interessen vor Idealen.

## Verknüpfungen
- [[economic]] — welche Handelsbeziehungen spielen rein?
- [[historical]] — welche historischen Konflikte wirken nach?
- [[contrarian]] — wessen geopolitische Interessen werden im Mainstream übersehen?
      

# Perspektive: Contrarian (Gegenposition)

Was, wenn der Konsens falsch liegt? Wer profitiert vom aktuellen Narrativ?
Was sagt niemand?

## Kernfragen
1. Was ist der aktuelle Konsens — und warum könnte er falsch sein?
2. Wer profitiert davon, dass alle in eine Richtung denken?
3. Welche Gegenbelege werden ignoriert oder heruntergespielt?
4. Welche Annahmen werden als "selbstverständlich" behandelt,
   ohne hinterfragt zu werden?
5. Was würde sich ändern, wenn die Gegenposition stimmt?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Suche aktiv nach Stimmen, die dem Mainstream widersprechen
- Prüfe, ob Gegenargumente aus sachlichen oder ideologischen
  Gründen abgelehnt werden
- Unterscheide zwischen berechtigter Skepsis und Verschwörungstheorien
- Frage: "Was müsste wahr sein, damit die Gegenposition stimmt?"

## Ausgabeformat
- Konsens vs. Gegenposition (Tabelle)
- Stärke der Gegenargumente (mit Quellenangabe)
- Bedingungen, unter denen die Gegenposition zutreffen würde
- Quellenbewertung nach [[source-evaluation]]

## Tonfall
Skeptisch. Intellektuell ehrlich. Nicht zynisch —
genuines Hinterfragen, kein Profilieren.

## Verknüpfungen
- [[technical]] — stützen die Daten den Konsens oder die Gegenposition?
- [[first-principles]] — was sagen die Grundwahrheiten?
- [[economic]] — wer hat finanziell Interesse am Konsens?
      

# Perspektive: First Principles (Grundsätze)

Vergiss alles, was du zu wissen glaubst.
Nur aus Grundwahrheiten heraus neu aufbauen.

## Kernfragen
1. Was sind die unbestreitbaren Grundwahrheiten in diesem Bereich?
2. Welche Annahmen lassen sich auf diese Grundwahrheiten zurückführen
   — und welche nicht?
3. Wenn man komplett von Null anfängt: zu welchem Schluss kommt man?
4. Welche "Wahrheiten" sind eigentlich nur Konventionen?
5. Was würde Elon Musk / ein Alien / ein Kind dazu fragen?

## Wie durch diese Perspektive recherchieren
- Zerlege komplexe Aussagen in ihre Einzelteile
- Frage bei jeder Annahme: "Ist das wirklich so — oder glauben wir das nur?"
- Suche nach den einfachsten, grundlegendsten Erklärungen
- Ignoriere bewusst "so haben wir es immer gemacht"

## Ausgabeformat
- Liste der identifizierten Grundwahrheiten
- Ableitung: Was folgt logisch daraus?
- Vergleich: Wo weicht die Realität von den Grundwahrheiten ab?
- Überraschungsmomente: Was ergibt sich, das niemand erwartet?
- Quellenbewertung nach [[source-evaluation]]

## Tonfall
Neugierig. Respektlos gegenüber Konventionen. Respektvoll gegenüber Logik.

## Verknüpfungen
- [[technical]] — bestätigen die Daten die Grundannahmen?
- [[historical]] — haben sich die Grundwahrheiten über die Zeit verändert?
- [[contrarian]] — welche Grundannahmen hinterfragt die Gegenposition?
      

# Quellennotiz: [Titel]

## Metadaten
- Titel: [Titel der Quelle]
- Autor/Organisation: [Wer hat es veröffentlicht?]
- Datum: [Wann veröffentlicht?]
- URL: [Link]
- Quellentyp: [Studie / Bericht / Artikel / ...]
- Bewertungsstufe: [1–5, nach [[source-evaluation]]]

## Kernaussagen
- [Wichtigste Aussage 1]
- [Wichtigste Aussage 2]
- [Wichtigste Aussage 3]

## Relevanz für die Forschungsfrage
[Wie hilft diese Quelle bei der Beantwortung?]

## Harte Daten (übertrage nach [[data-points]])
- [Metrik]: [Wert] ([Jahr])

## Einschränkungen
[Mögliche Verzerrungen, fehlende Daten, Interessenkonflikte]

## Verbindungen
- Bestätigt: [[source-...]]
- Widerspricht: [[source-...]]
- Erwähnt in Perspektive: [[technical]] / [[economic]] / ...
      

# Konzepte-Sammlung

Schlüsselbegriffe, Definitionen, mentale Modelle relevant für die Recherche.

## Vorlage

### [Konzeptname]
- Definition: [Kurze, klare Definition]
- Relevanz: [Warum ist das wichtig für die Forschungsfrage?]
- Erstmals aufgetaucht in: [Welche Perspektive/Quelle?]
- Verknüpfte Konzepte: [[...]]
- Quellen: [[source-...]]
      

# Datenpunkte-Sammlung

Harte Zahlen, Statistiken, Metriken gesammelt während der Recherche.
Immer mit Quellenangabe.

## Vorlage

| Metrik | Wert | Quelle | Stufe | Trend | Jahr | Kontext |
|--------|------|--------|-------|-------|------|---------|
| [Was?] | [Zahl] | [[source-...]] | [1–5] | [↑↓→] | [Wann?] | [Wofür relevant?] |

## Regeln
- Nur verifizierte Datenpunkte eintragen (mindestens Quellenstufe 3)
- Bei widersprüchlichen Daten: beide Werte mit Quellen dokumentieren
- Regelmäßig prüfen, ob Datenpunkte noch aktuell sind
- Immer den Kontext notieren — eine Zahl ohne Kontext ist nutzlos
      

# Recherche-Tagebuch

Dokumentation aller durchgeführten Recherchen.
Prüfe hier zuerst, ob es bereits relevante Vorarbeit gibt.

## Vorlage für einen Eintrag

### [Datum] — [Thema]
- Forschungsfrage: [Deine Frage]
- Framework verwendet: [Typ 1/2/3/4 aus [[research-frameworks]]]
- Tiefenstufe: [Quick Scan / Standard / Deep Dive]
- Wichtigste Erkenntnis: [1–2 Sätze]
- Überraschendste Entdeckung: [Was hast du nicht erwartet?]
- Stärkster Widerspruch: [Zwischen welchen Perspektiven?]
- Offene Fragen: [Was ist noch ungeklärt?]
- Qualität der Quellen: [Durchschnittliche Stufe 1–5]
- Output-Dateien: [[executive-summary]], [[deep-dive]]