Glossar der Kernbegriffe

Übersicht

Dieses Glossar enthält Definitionen der zentralen Konzepte von Whisperer – vom Gesprächssession bis zur Wissensdatenbank und den Plänen. Es dient dazu, die übrige Dokumentation ohne Rätselraten lesbar zu machen: Wenn Sie in einem Artikel auf einen Begriff stoßen, finden Sie hier seine genaue Bedeutung.

Dies ist eine Referenzseite. Anstelle einer schrittweisen Anleitung enthält sie einen Abschnitt „Wie die Entitäten zusammenhängen" – er zeigt, wie die Konzepte zu einem einheitlichen Produktworkflow zusammenwirken.

Wann verwenden

  • Sie lesen die Dokumentation zum ersten Mal und möchten die Begriffe nachschlagen.
  • Ein anderer Artikel hat einen unbekannten Begriff verwendet (zum Beispiel „no-logs" oder „Modellrolle").
  • Sie konfigurieren Prompts, die Wissensdatenbank oder ein Abonnement und möchten die Grenzen der Konzepte verstehen.

Begriffe

Session – eine Assistenten-Session in einem Gespräch. Sie hat einen Lebenszyklus: Start (session.start) → Audioaufnahme → Fragen und Antworten → Abschluss mit gespeicherten Daten. An eine Session sind ein Transkript, die gestellten Fragen und die Antworten des Modells geknüpft. Die Session ist die Einheit der Minutenabrechnung und die Grundlage des Verlaufs im Dashboard.

Transkriptsegment (Segment) – ein Fragment erkannter Sprache, das Whisperer aus dem Streaming-Audio in Echtzeit bildet. Jedes Segment ist mit einem Sprecher und einem Zeitstempel versehen. Segmente ergeben zusammen das vollständige Transkript der Session, das im Client als Ticker angezeigt und im Verlauf gespeichert wird (außer im No-logs-Modus).

Sprecher ([Me] / [Other]) – die Sprecher-Bezeichnung im Transkript. [Me] ist Ihre Stimme vom Mikrofon, [Other] ist die Stimme vom Systemton (was in Ihren Kopfhörern/Lautsprechern abgespielt wird). Diese Kennzeichnung ist möglich, weil der Client zwei unabhängige Audioquellen erfasst und jedem Audiochunk eine Sprecherbezeichnung zuweist.

Mind-Map (Knoten: topic / action_item / decision) – die Gesprächskarte, die Whisperer nach einer Session extrahiert. Knoten (MeetingMapNode) gibt es in drei Typen: topic (ein besprochenes Thema), action_item (eine zu erledigende Aufgabe), decision (eine getroffene Entscheidung). Im Dashboard kann die Karte visualisiert und weiter angereichert werden (enrich-mindmap).

Prompt-Vorlage (Rollenprompte) – ein Entwurf einer Systemanweisung für das Modell, die auf eine bestimmte Rolle zugeschnitten ist. Wird von Ihnen im Prompt Studio festgelegt und vor dem Benutzerkontext und dem Wissensdatenbank-Block in den Systemprompt eingebettet.

Modellrolle – der Zweck, für den ein Modell ausgewählt wird. Whisperer hat sieben Rollen: responses (reguläre Chat-Antworten), coding (Code), vision (Screenshots und Bilder), system_design (strukturierte Antwort mit Mermaid-Diagrammen), generation (Generierung und Anreicherung der Mind-Map), transcription (Spracherkennung, Whisper), embedding (Textvektorisierung für RAG). Für jede Rolle können Sie ein separates Modell festlegen.

Wissensdatenbank / Notiz (Note) – Ihr persönlicher Wissensspeicher im Dashboard. Eine Notiz enthält einen Titel, Markdown-Text und Tags. Wiki-Links der Form [[...]] verbinden Notizen zu einem Graphen (Nachbarn, kürzester Pfad, Zentralität). Die Wissensdatenbank bleibt erhalten, bis Sie sie löschen.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) – der Mechanismus, durch den die Antwort des Modells mit Fakten aus Ihrer Wissensdatenbank angereichert wird. Notizen werden in Chunks aufgeteilt (~512 Tokens, Überlappung 64), in Embeddings umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert; für jede Anfrage findet das System per Kosinus-Suche die top-k relevanten Fragmente und fügt sie in den Prompt ein. Auf diese Weise stützen sich die Vorschläge auf Ihre Materialien, nicht nur auf das allgemeine Wissen des Modells.

Benutzerkontext – beliebige Daten, die Sie dem Assistenten im Voraus bereitstellen (zum Beispiel eine Beschreibung Ihrer Rolle, Ihres Produkts oder Ihres Lebenslaufs). Wird in Ihrem Profil festgelegt und beeinflusst Ton und Tiefe der Antworten in allen Sessions.

Abonnement / Plan (Plan) – Ihre Zugangsstufe zum Produkt: Free, Start, Pro, Max. Der Plan bestimmt das Minutenlimit, den Zugang zur Wissensdatenbank, Multi-Screenshot, den System-Design-Modus und Frontier-Modelle. Der Produktkern (Sessions, Wissensdatenbank) erfordert ein aktives kostenpflichtiges Abonnement.

Minutenkontingent – das Erkennungszeit-Limit innerhalb eines Plans. Bei Free beträgt es 60 Minuten pro Monat; bei kostenpflichtigen Plänen sind die Minuten unbegrenzt. Die Minuten einer Session werden auf das Kontingent angerechnet, auch im No-logs-Modus (separater Zähler, no_logs_minutes_used). Das Kontingent ist weich: Die aktuelle Session wird beendet, aber Sie können keine neue starten, bis es aufgefüllt ist.

No-logs-Modus (ephemer) – ein privater Session-Modus, in dem Transkript und Antworten nicht in die Datenbank geschrieben und nach dem Session-Ende gelöscht werden. Nützlich für vertrauliche Gespräche. Wichtig: Minuten werden weiterhin vom Kontingent abgezogen.

Frontier-Modelle – Flaggschiff-LLMs der höchsten Leistungsklasse (zum Beispiel Claude Opus, erstklassige GPT-Varianten und Äquivalente). In Whisperer sind sie nur in Max-Plänen freigeschaltet.

Referral – ein Benutzer, den Sie eingeladen haben. Für jeden qualifizierten Kauf eines Referrals (Pro- oder Max-Plan) erhalten Sie eine Prämie von 500 ₽; eine Prämie pro eingeladenem Nutzer.

Promo-Code – ein Rabattcode. Zwei Typen: percent (ein prozentualer Rabatt auf den Preis) und bonus_days (Bonus-Abonnementtage). Der Währungsumrechnungsaufschlag wird auf Rabatte und Boni nicht angewendet.

Wie die Entitäten zusammenhängen

Die Konzepte von Whisperer bilden einen einheitlichen Ablauf – vom Gespräch zum Wissen:

  1. Sie starten eine Session. Der Client erfasst zwei Audioquellen und kennzeichnet sie mit den Sprechern [Me] / [Other].
  2. Die Erkennung (die transcription-Modellrolle) wandelt Audio in Transkriptsegmente um.
  3. Wenn Sie eine Frage stellen, wird der Systemprompt zusammengestellt: die Prompt-Vorlage der gewählten Modellrolle → Benutzerkontext → der RAG-Block aus Ihrer Wissensdatenbank.
  4. Das Modell antwortet; im No-logs-Modus werden weder Transkript noch Antworten gespeichert, aber Minuten werden trotzdem vom Kontingent abgezogen, das durch den Plan festgelegt wird.
  5. Nach der Session extrahiert Whisperer eine Mind-Map (topic / action_item / decision) für die Gesprächszusammenfassung.
  6. Der Zugangslevel zu all dem wird durch das Abonnement festgelegt; Promo-Codes und Referrals helfen, es zu verlängern oder zu verbilligen, und Frontier-Modelle sind bei Max freigeschaltet.

Screenshots

📸 [Screenshot: Live-Transkript mit den Bezeichnungen [Me] und [Other]]

📸 [Screenshot: Gesprächs-Mind-Map mit topic/action_item/decision-Knoten]

📸 [Screenshot: Wissensdatenbankgraph aus Wiki-Links]

Häufige Fehler

  • Session mit Transkript verwechseln. Eine Session ist die gesamte Sitzung mit Minutenabrechnung; das Transkript (eine Menge von Segmenten) ist nur ein Teil davon.
  • No-logs als „kostenlos" betrachten. Minuten werden im No-logs-Modus wie gewohnt verbraucht; nur die Daten werden nicht gespeichert.
  • Frontier-Modelle im Pro-Plan erwarten. Frontier ist nur bei Max verfügbar.
  • Versuchen, Befehle über den Benutzerkontext zu erteilen. Der Kontext liefert Fakten über Sie; verwenden Sie eine Prompt-Studio-Vorlage, um das Verhalten des Assistenten zu steuern.

Best Practices

  • Schlagen Sie das Glossar nach, bevor Sie Prompts und Modellrollen konfigurieren – das spart Debugging-Zeit.
  • Füllen Sie Ihren Benutzerkontext und Ihre Wissensdatenbank im Voraus aus: RAG zieht Ihre Fakten in jede Antwort ein.
  • Verwenden Sie Wiki-Links zwischen Notizen, damit der Wissensgraph bei Suche und Navigation hilft.
  • Aktivieren Sie für vertrauliche Gespräche No-logs, und behalten Sie dabei im Blick, dass Minuten trotzdem verbraucht werden.

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