Ein einheitlicher YAML-Standard für mein Wissensarchiv
Wer Wissen langfristig sichern will, steht früher oder später vor derselben Frage:
Wie lassen sich Inhalte so strukturieren, dass sie über Jahre hinweg verständlich,
auswertbar und unabhängig von einzelnen Tools bleiben?
In meinem Wissensarchiv habe ich mich bewusst für einen festen Metadatenstandard
auf Basis von Markdown und YAML entschieden. Dieser Beitrag beschreibt nicht
die technische Definition im Detail, sondern die grundlegenden Überlegungen
und Prinzipien, die zu diesem Standard geführt haben.
Ziel eines festen Metadatenstandards
Ein Wissensarchiv wächst über Zeit. Inhalte entstehen in unterschiedlichen Kontexten,
werden ergänzt, überarbeitet oder in neue Systeme überführt.
Ohne klare Regeln verliert ein Archiv dabei schnell seine innere Ordnung.
Der YAML-Standard verfolgt deshalb ein klares Ziel:
- Inhalte langfristig eindeutig einordnen
- Bedeutung und Struktur trennen
- spätere Migrationen ohne Neuinterpretation ermöglichen
YAML dient dabei nicht der Automatisierung, sondern der Stabilisierung.
Die Metadaten beschreiben, was ein Dokument ist und wofür es steht –
nicht, was ein bestimmtes Tool daraus macht.
Grundprinzipien des Standards
Der Metadatenstandard folgt bewusst einfachen, aber strikten Regeln.
Diese Regeln reduzieren Komplexität und verhindern spätere Korrekturen.
Zu den zentralen Prinzipien gehören:
- Metadaten sind Teil des Dokuments
- YAML wird manuell gepflegt
- es gibt keine automatisch erzeugten Felder
- Bedeutungen werden nicht abgeleitet oder geraten
Jedes Feld hat eine feste, unveränderliche Bedeutung.
Neue Felder entstehen nicht „bei Bedarf“, sondern nur durch bewusste
konzeptionelle Entscheidungen.
Diese Zurückhaltung ist kein Nachteil, sondern ein Schutzmechanismus.
Sie verhindert, dass sich technische Bequemlichkeit in die
Wissensstruktur einschleicht.
Trennung von Wissensarchiv und Veröffentlichung
Ein zentraler Bestandteil meines Workflows ist die klare Trennung
zwischen Wissensbasis und Veröffentlichung.
Das Wissensarchiv ist die führende Instanz.
Hier entstehen Inhalte, hier werden sie eingeordnet und hier behalten sie
ihre langfristige Bedeutung.
WordPress ist dagegen eine reine Präsentationsschicht.
Es zeigt ausgewählte Inhalte öffentlich an, ohne deren Struktur zu bestimmen.
Es gibt keine Rückpflege aus WordPress in das Archiv.
Diese Trennung hat einen entscheidenden Vorteil:
Das Wissensarchiv bleibt stabil, auch wenn sich das Veröffentlichungsmedium ändert.
Warum bewusst auf Automatiken verzichtet wird
Automatische Metadaten wirken auf den ersten Blick bequem.
In der Praxis werden sie jedoch schnell zur Fehlerquelle.
Zeitpunkte, Statuswechsel oder abgeleitete Informationen müssen später
korrigiert oder synchronisiert werden.
Genau diese nachträgliche Pflege wollte ich vermeiden.
Der Standard enthält daher nur Felder, die dauerhaft gültig bleiben.
Alles, was später angepasst werden müsste, gehört nicht in die Metadaten.
Weniger Felder bedeuten hier mehr Stabilität.
Einordnung in den Gesamtworkflow
Markdown bildet den langlebigen Inhaltsträger.
YAML liefert die semantische Klammer.
WordPress übernimmt die Rolle der Veröffentlichung.
Jede Ebene hat eine klar definierte Aufgabe.
Keine Ebene versucht, die andere zu ersetzen.
Das Ergebnis ist ein Archiv, das nicht auf ein bestimmtes System zugeschnitten ist,
sondern auf Dauer angelegt wurde.
Hinweis (Archiv):
Die vollständige technische Definition des YAML-Standards wird ausschließlich im internen Wissensarchiv gepflegt.
Skripte, Automatisierungen und interne Hilfstools werden nicht öffentlich bereitgestellt.

KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
Eric Beuchel
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