Alle Größfloors sind erreicht. Die Evidenzmatrix ordnet 80 Akzeptanzkriterien aus 19 Stories konkreten Checks zu. Ein Completion-Signal ist nur zulässig, wenn der aktuelle Iteration-20-Report alle Kriterien besteht und keine offene Kritik mittlerer oder höherer Schwere verbleibt.
Messbare Größfloors
| Gate | Ist | Ziel | Abdeckung |
|---|---|---|---|
| Seiten | 48 | 30 | 160% |
| Übungsfragen | 500 | 500 | 100% |
| Detaillierte Rubriken | 500 | 250 | 200% |
| Statistikfragen | 171 | 120 | 142% |
| ML/Data/Engineering-Fragen | 214 | 160 | 134% |
| Angewandte Fälle | 80 | 80 | 100% |
| davon Health-Insurance-Kontext | 40 | 40 | 100% |
| Experience-Fragen | 65 | 60 | 108% |
| Mock-Konfigurationen | 12 | 12 | 100% |
| Mini-Labs | 25 | 24 | 104% |
| Glossareinträge | 300 | 300 | 100% |
| Verteilungskatalog | 24 | 24 | 100% |
| Deskriptions-Walkthroughs | 4 | 4 | 100% |
| Bayes-Walkthroughs | 4 | 4 | 100% |
| Testauswahl-Katalog | 22 | 22 | 100% |
Qualität jenseits der Anzahl
Der Strukturaudit prüft alle 500 Praxisitems und 300 Glossareinträge auf Quellen, Pflichtfelder und Lernlinks. Zusätzlich veröffentlicht er eine per SHA-256 reproduzierbar gezogene, nach Ursprungsdatei geschichtete Stichprobe. Das folgt dem Prinzip zweckbezogener, evidenzbasierter Qualitätsarbeit;[4] es ist ausdrücklich kein Beweis, dass jede fachliche Formulierung korrekt oder didaktisch optimal ist.
Der risikogewichtete Audit prüft sechs Health-/RAI-Fälle, sechs Rechenitems, je drei Statistik-/ML-Konzeptclaims und vier Engineering-/MLOps-Claims. Die Betriebsschicht verlangt konkrete Failure-Mode-Gegenbeispiele, beobachtbare Stop-Signale und ein Urteil verified, narrowed oder corrected. Das AQuA Book begründet proportionale Assurance, unabhängige Prüfung sowie die Trennung von Verifikation und Zweckvalidierung.[6] Der Report bleibt eine kuratierte Stichprobe und kein Wahrheits-, Zuverlässigkeits- oder Rechtsnachweis.
Story-Gate-Matrix
Jede Zeile verweist im maschinenlesbaren Report weiter auf den exakten Kriteriumstext, Check-ID, Messwert und Evidenzpfad. Die Matrix lehnt fehlende Stories, Kriterien oder unbekannte Check-IDs ab.
| Story | Titel | Kriterien | zugeordnete Checks |
|---|---|---|---|
| FOUND-001 | Maintainable German-first multipage foundation | 5 | 5 |
| SCOPE-001 | Faithful interview scope and uncertainty | 4 | 4 |
| EXP-001 | Truthful experience and introduction workshop | 5 | 5 |
| STAT-001 | Statistics foundations with practical interpretation | 5 | 5 |
| STAT-002 | Distribution, descriptive, Bayesian, and test-selection mastery | 6 | 6 |
| ML-001 | Machine-learning concepts and model trade-offs | 5 | 5 |
| DATA-001 | Practical Data Science engineering foundations | 3 | 3 |
| MLOPS-001 | End-to-end model lifecycle judgment | 3 | 3 |
| APKV-001 | Careful application to possible APKV AI projects | 5 | 5 |
| RAI-001 | Responsible AI, privacy, fairness, and human oversight | 4 | 6 |
| GENAI-001 | Modern NLP and generative-AI judgment | 3 | 3 |
| COMM-001 | Dialogue, whiteboarding, and candidate questions | 4 | 4 |
| PRACTICE-001 | Large original active-practice bank | 5 | 6 |
| QUIZ-001 | Durable learning history and self-assessment | 4 | 4 |
| MOCK-001 | Realistic mock interview dialogues | 4 | 4 |
| LEARN-001 | Study system and reference tools | 4 | 5 |
| SRC-001 | Research provenance and freshness | 4 | 5 |
| UX-001 | Polished accessible learning experience | 3 | 3 |
| QA-001 | Automated gates and continuous critique | 4 | 5 |
Prüfkette
- Build aus strukturierten Inhaltsmodulen.
- Harter Inhalts-, Rechen-, Link-, Fragment-, Label-, Orphan- und Quellenvalidator.
- Vollpopulations-Strukturaudit für Praxis und Glossar.
- Risikogewichteter Claim-/Quellen-, Rechen-, Konzept- und Failure-Mode-Audit.
- Browser-Smoke-Test bei 390 px mit Interaktions-, Persistenz- und Runtime-Prüfungen; Konflikt-Recovery umfasst gültig, beschädigt und über 5 MB.
- PRD-Gate-Validator über alle 80 Kriterien.
Die Accessibility-Checks orientieren sich unter anderem an überspringbaren wiederkehrenden Blöcken[1] und sichtbarem Tastaturfokus.[2] Sie sind Regressionstests, keine WCAG-Konformitätszertifizierung.
Belege auf dieser Seite
- Understanding Success Criterion 2.4.1: Bypass Blocks · geprüft 2026-09-02
- Understanding Success Criterion 2.4.7: Focus Visible · geprüft 2026-09-02
- HTML Standard — The id attribute · geprüft 2026-09-02
- The Government Data Quality Framework · geprüft 2026-09-02
- Organizing Instruction and Study to Improve Student Learning · geprüft 2026-09-02
- The AQuA Book · geprüft 2026-09-02
- Practices for Automated Benchmark Evaluations of Language Models — Initial Public Draft · geprüft 2026-09-02