ner

Der ner-Namespace deckt die Schreibassistenz von Apparat ab. Während du eine Notiz schreibst, identifiziert ein klassisches Sprach­erkennungs-Modell (kein Sprachmodell, kein Cloud-Aufruf) die genannten Personen, Orte, Organisationen und Zeitpunkte und gleicht sie gegen den vorhandenen Vault ab. Die Treffer kommen als Vorschläge zurück — du entscheidest pro Vorschlag, ob du verlinkst, eine neue Entität anlegst oder den Hinweis verwirfst.

Auf der CLI-Seite gibt es drei Aufgaben: einen Health-Check gegen den Sprach­erkennungs-Dienst, das gezielte Auslösen einer Entitäts-Vorschlagsrunde und — einen Schritt weiter — das Erkennen der Beziehungen zwischen den genannten Entitäten (jeweils sinnvoll im Terminal-Workflow oder zum Reproduzieren eines Fundes, der dir später im Editor begegnet).

Bedien­kommandos

• ner ping — prüft, ob der Sprach­erkennungs-Dienst erreichbar ist und welche Sprachmodelle er meldet. Standard-Diagnose, wenn ein Vorschlag mal nicht erscheint.
• ner suggest — startet eine Vorschlagsrunde für eine Entität: liest deren Body, sendet ihn an den Sprach­erkennungs-Dienst, gleicht die Treffer gegen den Vault ab und gibt die Vorschläge in drei Klassen aus.
• ner relations — erkennt die Beziehungen zwischen den genannten Entitäten und gibt sie als gerichtete Vorschläge aus (Quelle → Typ → Ziel). Zieht dafür zusätzlich das Schreibmodell heran, das auch der Chat nutzt.

Alle drei Kommandos werden vom apparat-Wrapper automatisch im Web-Container des Mandanten ausgeführt — der Sprach­erkennungs-Dienst ist nur im Compose-Netz erreichbar.

Was die drei Vorschlags­klassen bedeuten

• Bekannter Treffer. Der erkannte Name passt exakt auf einen vorhandenen Entitäts­titel — Apparat schlägt vor, eine Verlinkung zu setzen.
• Nahe Übereinstimmung. Der Name ähnelt einem vorhandenen Titel (Tippfehler oder thematische Nähe). Apparat macht den nächsten existierenden Treffer sichtbar; ob du verlinkst, entscheidest du.
• Neuer Vorschlag. Der Name kommt im Vault noch nicht vor. Apparat schlägt vor, ihn als neue Entität anzulegen — mit einem aus der Sprach­erkennung abgeleiteten Typ-Vorschlag.

Übersicht der Verfahren hinter „nahe Übereinstimmung": Ähnlichkeit.

Voraussetzung: Sprach­erkennungs-Dienst

Der Dienst ist Teil des Standard-Compose-Stacks und läuft automatisch mit, ohne separates Profil. Beim ersten Hochfahren pro Maschine wird das Image einmalig gebaut; danach startet der Dienst in unter zwei Sekunden:

docker compose up -d

Die Sprachmodelle (Deutsch und Englisch) sind ins Image integriert — kein Download zur Laufzeit, kein Internet­zugriff im Betrieb. Der Dienst ist erreichbar, sobald ner ping mit Exit-Code 0 antwortet.

Verhalten bei Ausfall

Wenn der Sprach­erkennungs-Dienst nicht läuft, blockiert das nicht das Schreiben oder Lesen — die Datei­ebene und die Suche funktionieren weiter. Lediglich der Vorschlags­kanal fällt aus: ner suggest meldet das mit einem Hinweis und Exit-Code 1, später wird der Editor analog eine „offline"-Notiz statt fehlerhafter Vorschläge zeigen. Diese Aufteilung in unabhängige Schichten ist Designprinzip — Apparat fällt schrittweise zurück, statt komplett auszufallen.

ner ping ist die schnellste Möglichkeit, den aktuellen Status zu prüfen.