Der Verlauf verdichtet nutzerrelevante Neuerungen, fachliche Eingrenzungen und Korrekturen. Die Kategorien orientieren sich an Keep a Changelog, dessen Primärdokumentation eine menschenlesbare Versionssicht statt eines ungefilterten Commit-Logs empfiehlt.[1] Das vollständige interne Arbeitsprotokoll bleibt in progress.md.
Die Einträge heißen bewusst Iterationen: Semantic Versioning setzt eine klar deklarierte öffentliche API voraus.[2] Diese Lernplattform macht daher kein MAJOR/MINOR/PATCH-Kompatibilitätsversprechen.
Änderungen finden
19 von 19 Iterationen sichtbar.
Iteration 20
Verteilungen mit Anwendungsfällen, Plots und LaTeX
Das ergänzte Statistikmodul verbindet alle 24 Verteilungen mit konkreten synthetischen Anwendungsfällen, 27 herunterladbaren Plots und statisch gerenderten LaTeX-Formeln. Der finale Recovery-Nachweis dieser Iteration bleibt erhalten.
Hinzugefügt
24 konkrete Verteilungsanwendungen mit Zufallsvariable, Entscheidung und Annahmen; 27 SVG-Plots mit sichtbaren LaTeX-Parametern, Vergleichskurven und PMF-/PDF-/ECDF-Unterscheidung.
Formeln werden lokal als HTML und MathML gerendert; 44 Modellkurven und alle 24 Beispielrechnungen werden numerisch geprüft.
Echter Oversized-Zustand mit UTF-8-Bytezahl oberhalb der Importgrenze, ausgeblendeter Vorschau, Rohdownload und gezieltem Verwerfen.
Maschinenlesbare Paket- und Grenzgröße am Recovery-Panel für unabhängige Browserassertions.
Geändert
Das finale PRD-Gate akzeptiert Storage-Recovery nur noch, wenn gültig, beschädigt und zu groß im Browserbericht nachgewiesen sind.
Die Lerndatenseite erklärt die UTF-8-Byteperspektive und den begrenzten Blob-URL-Lebenszyklus mit zwei frisch geprüften Quellen.
Korrigiert
Ein nur statisch vorhandener Oversized-Codepfad kann nicht länger unbemerkt regressieren, während der Gesamtbrowserbericht grün bleibt.
Iteration 19
Auch beschädigte Recovery-Spuren bleiben sichtbar
Die Konflikt-Recovery unterscheidet jetzt lesbare, für den Import zu große und beschädigte Sessiondaten, begrenzt große DOM-Vorschauen und bietet für jeden erkannten Zustand eine ehrliche Sicherungs- oder Löschaktion.
Hinzugefügt
Sichtbare Fehlerklassifikation mit Bereich, Größe, Importgrenze, Rohdownload und gezieltem Verwerfen.
Kompakter zweiter Sicherungsversuch ohne duplizierten Basis- und Origin-Snapshot, falls der vollständige Sessionentwurf an einer Browserquote scheitert.
Geändert
Nur Pakete bis 5 MB werden importkompatibel genannt; große gültige Vorschauen bleiben aus dem DOM und werden erst auf Nutzeraktion heruntergeladen.
Blob-URLs werden erst nach dem Klicktask freigegeben; der Status spricht ehrlich von einem angestoßenen statt garantierten Dateidownload.
Korrigiert
Beschädigte oder nicht unterstützte Konfliktentwürfe verschwinden nicht länger in einem leeren Fehlerpfad.
Der Recovery-Download behauptet keine Kompatibilität mehr, die der eigene Import wegen der Paketgröße ablehnen würde.
Iteration 18
Blockierte Entwürfe bleiben nach Reload greifbar
Der Stale-Write-Guard schützt jetzt beide Seiten des Konflikts: Der neuere Origin-Stand bleibt aktiv, während der blockierte lokale Kandidat tabnah gesichert, prüfbar exportiert oder bewusst verworfen werden kann.
Hinzugefügt
Versionierter Konfliktentwurf mit Basis-, lokalem und erkanntem Origin-Stand in sessionStorage.
Zugängliches Recovery-Panel nach Reload mit importkompatiblem JSON-Paket, Download und bewusstem Verwerfen.
Geändert
Der produktweite Gesamtreset entfernt im aktuellen Tab zusätzlich Konfliktentwürfe der Browser-Session.
Die Lerndatenseite erklärt Reload-, Tab-Schließen-, Browserpolitik-, Download- und Nicht-Merge-Grenzen mit drei neuen Quellen.
Korrigiert
Ein blockierter veralteter Schreibkandidat verschwindet nicht mehr still beim verlangten Reload, sofern sessionStorage verfügbar ist.
Iteration 17
Auch der Browser-Fallback blockiert veraltete Schreibversuche
Ein speicherzeitnaher Rohstandsvergleich schützt alle sieben Lerndatenbereiche auch dann vor stillen Lost Updates, wenn die Web Locks API fehlt oder ausfällt.
Hinzugefügt
Gemeinsamer Stale-Write-Guard mit beobachtetem Rohstand für Workshop, Praxis, Mock, Glossar, Labs, eigene Fragen und Interviewtag.
Zwei-Tab-Browsersimulation ohne navigator.locks für externe Änderung, Schreibblockade, Datenerhalt, Reload und mobile Breite.
Geändert
Die Lerndatenseite trennt nun Web-Lock-Primärpfad, schreibblockierenden Fallback, Secure-Context-Grenze und dokumentierten lokalen Server.
Korrigiert
Eine Warnung ohne Web Locks lässt den veralteten Vollzustands-Write nicht länger aktiv; bei Abweichung werden Controls gesperrt und der neuere Stand bleibt erhalten.
Iteration 16
Parallele Tabs verlieren keine stillen Vollzustände mehr
Originweite Schreibsperren machen je Lerndatenbereich genau einen Tab zum Editor; weitere Tabs warten sichtbar, laden externe Änderungen vor der Übergabe neu und schützen Import oder Reset vor aktiven Editoren.
Hinzugefügt
Sieben bereichsspezifische Editor-Sperren mit zugänglichem Live-Status, schreibgeschütztem Wartemodus und automatischer Freigabe.
Zwei-Tab-Browsertest für Schreibbesitz, externe Invalidierung, Reload-Übergabe, mobile Breite und blockierten Verwaltungsreset.
Geändert
Import, Wiederherstellung, Einzelreset und Gesamtreset werden nur ausgeführt, wenn kein anderer Tab einen betroffenen Bereich bearbeitet.
Die Lerndatenseite erklärt Single-Writer-Prinzip, Browser-Fallback und die Grenze zu Merge, Echtzeitkollaboration und Backup.
Korrigiert
Ein später schreibender Tab kann einen neueren Vollzustand eines anderen Tabs nicht mehr unbemerkt aus einem veralteten In-Memory-Snapshot ersetzen.
Iteration 15
Aufsicht besteht erst unter Labelverzug und Queue-Last
Ein deterministisches Oversight-Lab verbindet selektiv gereifte Outcomes, richtige und schädliche Overrides sowie Eskalationskapazität zu einem transparenten Stop-/Fallback-Urteil.
Hinzugefügt
19. Entscheidungs-Lab mit zwölf synthetischen Fällen, vier Queue-Tagen und unabhängig geprüften Assertions.
Direkter Transferpfad vom Human-Oversight-Modul zum ausführbaren Lab samt zwei neuen offiziellen Quellen.
Geändert
Qualitätsraten zeigen nun immer Label-Coverage und Reifemechanismus; Overrides werden nach richtig und schädlich getrennt.
Der Lab-Floor steigt von 24 auf 25 nachgewiesene Mini-Labs und Walkthroughs.
Korrigiert
Eine niedrige Fehlerrate auf schnell gereiften Fällen kann eine überlastete Eskalationsqueue oder selektiv fehlende Outcomes nicht mehr als grünes Pilotsignal überdecken.
Iteration 14
Human-in-the-loop wird zur testbaren Systemhypothese
Ein neues Oversight-Modul übersetzt menschliche Kontrolle in Rollen, Informationen, Zeit, Kompetenz, Befugnisse, Abhilfe und messbare Stop-Signale statt bloßer Reviewer-Rhetorik.
Hinzugefügt
Sechs-Fragen-Test für Entscheidung, Rolle, Information, Zeit/Kompetenz, Befugnis und Abhilfe.
Hypothetischer Dokumentextraktionsfall mit End-to-end-Evaluation, Kapazitätsgrenzen, No-AI-/Advisory-Grenze und zwei mündlichen Detailrubriken.
Geändert
Override-, Bestätigungs- und Eskalationsraten werden als Diagnosekette statt als isolierter Wirksamkeitsbeweis interpretiert.
Korrigiert
Human-in-the-loop gilt nicht mehr stillschweigend als Schutz, wenn Reviewer weder Originalkontext, Zeit, Kompetenz noch echte Änderungsbefugnis besitzen.
Iteration 13
Alle lokalen Lerndaten unter eigener Kontrolle
Eine gemeinsame Datenverwaltung inventarisiert sieben aktive Lernbereiche, überträgt sie als streng geprüftes Gesamtpaket und trennt granularen Reset, vollständige Produktlöschung sowie Legacy- und Recovery-Daten.
Hinzugefügt
Eigene Lerndaten-Route mit lokalen Größen, Bereichsversionen, Einzelreset und produktpräfixbegrenztem Gesamtreset.
Versioniertes Gesamtpaket mit Importvorschau, expliziter Bestätigung und lokalem Wiederherstellungspunkt vor dem Ersetzen.
Geändert
Workshop-Entwürfe werden aus dem flachen Legacy-Speicher in einen expliziten v2-Container migriert.
Startseite, Praxisbank und Footer führen zur produktweiten Datenkontrolle.
Korrigiert
„Praxis vollständig zurücksetzen“ ist nicht mehr der einzige sichtbare Gesamtbegriff, obwohl weitere Lernbereiche bestehen.
Fremde Schlüssel desselben Origins bleiben beim vollständigen Produktreset unangetastet.
Iteration 12
Startseite steuert den nächsten Lernschritt
Das Dashboard verdichtet den lokalen Practice-State zu nachvollziehbaren Lernsignalen und verbindet ihn mit einer speicherbaren, scope-treuen Interviewtag-Checkliste.
Hinzugefügt
Lokale Signale für bearbeitete, fällige, schwache und gemerkte Karten mit klar offengelegter Prioritätsregel.
Elfteilige Checkliste für Organisation, ehrliche Vorbereitung, technischen Dialog, eigene Fragen und Abschluss.
Geändert
Der priorisierte nächste Schritt öffnet den passenden Practice-Modus direkt; URL-Parameter für Modus und Thema werden übernommen.
Korrigiert
Die bisher statische Startseite erfüllt nun die geforderte Readiness- und Interviewtag-Funktion, ohne eine Einstellungswahrscheinlichkeit zu suggerieren.
Iteration 11
Änderungen werden selbst Teil des Produkts
Ein nutzerlesbarer, filterbarer Änderungsverlauf macht neue Lernwege, fachliche Korrekturen und Qualitätssicherungen auffindbar, ohne das interne Arbeitsprotokoll zu duplizieren.
Hinzugefügt
Eigene Meta-Route mit zehn Release-Meilensteinen und direkten Lernlinks.
Filter nach Hinzugefügt, Geändert und Korrigiert samt Live-Trefferzahl.
Geändert
Footer und globale Navigation führen den Änderungsverlauf dauerhaft mit.
Korrigiert
Die bislang fehlende Changelog-Seitenfamilie wird durch einen harten Validator geschützt.
Iteration 10
Betriebsclaims durch Gegenbeispiele prüfbar
Der risikogewichtete Audit umfasst nun Datenverträge, Canary-Zurechenbarkeit, getestete Rollbacks und Incident-Lifecycle mit konkreten Widerlegungs- und Stop-Signalen.
Geändert
Der Audit wächst auf 22 geschichtete Prüfungen, darunter vier Engineering-/MLOps-Claims.
Canary und Rollback werden als begrenzte Evidenz statt als Sicherheitsgarantie erklärt.
Korrigiert
Ein vorhandenes Altartefakt gilt nicht mehr allein als belastbarer Rollbacknachweis.
Iteration 9
Konzeptclaims erhalten eine Reichweitengrenze
Dichte Statistik- und ML-Aussagen werden nicht mehr nur auf vorhandene Links geprüft, sondern auf konkrete Quellenpassung, Gegenfrage und redaktionelles Urteil.
Geändert
Je drei Statistik- und ML-Konzeptclaims ergänzen die Health- und Rechenstichprobe.
Kalibrierung, Gruppensplits und posterior-prädiktive Checks nennen explizit ihre Nichtbeweisgrenzen.
Iteration 8
Risikogewichteter Inhaltsaudit
Sechs folgenreiche Health-/Responsible-AI-Fälle und sechs mathematische Aufgaben erhalten eine unabhängig reproduzierbare Claim-, Quellen- oder Rechenprüfung.
Hinzugefügt
Öffentlicher JSON-Report mit Auswahlgrund, Prüfmethode, Quellenreichweite und verbleibender Grenze.
Geändert
Formale Quellenauflösung wird sichtbar von semantischer Passung und fachlicher Wahrheit getrennt.
Iteration 6
Jedes PRD-Kriterium wird adressierbar
Eine maschinenlesbare Evidenzmatrix verbindet alle 19 Stories und 80 Akzeptanzkriterien mit konkreten Checks, Messwerten und Artefakten.
Hinzugefügt
PRD-Gate-Report mit kriteriumsgenauer Prüfkette.
Checks für doppelte DOM-IDs, Fragmentziele, Labels und verwaiste Seiten.
Iteration 5
500 Fragen werden zum Wiederholungssystem
Practice-State v2 verbindet Notizen, Self-Score, Confidence, Versuche, aktive Zeit, Bookmark und Fälligkeit mit Review-, Missed-, Weak-, Random- und Themenmodi.
Hinzugefügt
Sicherer JSON-Import/-Export, granularer und vollständiger Reset sowie Korruptionsfallback.
Lernsignale für Fälligkeit, schwache Themen und Confidence-Score-Abweichung.
Geändert
Alle 500 Übungskarten persistieren ihren eigenen Lernzustand über Reloads.
Iteration 4
Estimand-first statt Testnamen-Roulette
Der Testkatalog deckt 22 parametrische, robuste und Goodness-of-Fit-Verfahren mit Auswahlmatrix, Rechnungen, Fallen und mündlichen Rubriken ab.
Hinzugefügt
Eigene geprüfte Beispiele für Kruskal–Wallis sowie Ein- und Zwei-Stichproben-Kolmogorov–Smirnov.
Korrigiert
Nonparametric wird nicht als annahmefrei und Kruskal–Wallis nicht pauschal als Mediantest dargestellt.
Iteration 3
Vier vollständige Bayes-Workflows
Beta–Binomial, Gamma–Poisson, Normal–Normal und Partial Pooling führen vom generativen Modell über Sensitivität und Predictive Checks bis zur Verlust-basierten Entscheidung.
Hinzugefügt
Deterministischer Runner reproduziert alle vier Walkthroughs.
MCMC-Diagnostik und Monte-Carlo-Fehler werden vom Modellfit getrennt.
Korrigiert
Ein unauffälliger posterior-prädiktiver Check wird nicht als Beweis der Modellwahrheit gelehrt.
Iteration 2
Deskriptive Statistik mit Nenner und Subgruppen
Vier gerechnete Walkthroughs verbinden robuste Lage, Gewichtung, Missingness, Assoziation, Visualisierung und eine vollständige Simpson-Umkehr.
Hinzugefügt
Explizite Trennung von Population, Stichprobe, Estimand, Schätzer, Schätzung und Entscheidung.
Geändert
Konventionen für Varianz, Quantile, Schiefe, Kurtosis und Nenner stehen direkt am Beispiel.