Cowork Generiere Material
ASecurityPhase-3-Pipeline-Skill (T-31-3, ADR 0034) für Material-Generation zu existierender UE im Cowork-Mode. Trigger: 'Erzeuge AB für KW##', 'Generiere Material zur UE', 'AB / Lösungsblatt / PPP', 'Material-Set für Stunde', 'Plugin-Output'. Eingabe: TUV-Pfad (v2.1 mit erwartungshorizont) ODER Sequenz-Stand-Verweis + Material_Geruest (Track-AC-Output). Output: AB n1+n2+n3 + Lösungsblätter (= Erwartungshorizont-Visualisierung, ADR_0040 + ADR_0052) + PPP + Tafelbild + _manifest.md. Komposition: artefak...
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- Added September 12, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 2 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add aibot88/sec_skill_store --skill cowork-generiere-material --agent claude-codeAre you the author of Cowork Generiere Material?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/aibot88-cowork-generiere-material)---
name: cowork.generiere_material
description: "Phase-3-Pipeline-Skill (T-31-3, ADR 0034) für Material-Generation zu existierender UE im Cowork-Mode. Trigger: 'Erzeuge AB für KW##', 'Generiere Material zur UE', 'AB / Lösungsblatt / PPP', 'Material-Set für Stunde', 'Plugin-Output'. Eingabe: TUV-Pfad (v2.1 mit erwartungshorizont) ODER Sequenz-Stand-Verweis + Material_Geruest (Track-AC-Output). Output: AB n1+n2+n3 + Lösungsblätter (= Erwartungshorizont-Visualisierung, ADR_0040 + ADR_0052) + PPP + Tafelbild + _manifest.md. Komposition: artefakte-generator (Phase-1-Orchestrator) + cowork.bd_hook_p23_material (R57 Track-C Phase-3) + cowork.audit_pre_commit. Persistierung erst nach Lehrkraft-Bestätigung. NICHT-Trigger: Kein reines AB-Single-Output (das ist artefakt-arbeitsblatt); kein UE-Authoring/Planning (das ist upstream Sequenz-/UE-Planungs-Skills)."
domain_scope: universal
schema_pin: tuv_v2.1
phase: phase_3
mode: cowork-first
skill_typ: pipeline
adr_refs: [ADR_0007, ADR_0008, ADR_0017, ADR_0019, ADR_0030, ADR_0032, ADR_0033, ADR_0034, ADR_0040, ADR_0052]
empirie_refs:
- docs/architektur/track_delta_material_parser_compiler/00_design.md
- docs/architektur/track_delta_material_parser_compiler/spike_notes/00_konsolidierung.md
- decisions/0081-track-delta-material-parser-compiler-scope-lock.md
bd_hook_pre_run: cowork.bd_hook_p23_material
---
## BD-Hook P2.3 Trigger-Punkt (R57-Iteration Track-C Phase-3, ADR_0052)
**Pre-Material-Generation, post-TUV+Material_Geruest-Read:** Trigger `cowork.bd_hook_p23_material`-Skill als Validator. Hook prüft ob Material_Geruest.didaktische_orte[] + AB-Konzept addressieren TUV.phasen[].erwartungshorizont.kognitive_zielzustaende.
**Lösungsblatt-Generation = Erwartungshorizont-Visualisierung (ADR_0040 + ADR_0052):** Lösungsblatt visualisiert sicherbare_kernerkenntnisse pro Phase. Tafelbild-Generation analog.
**Hook-FAIL-Konsequenz:** Material-Konzept-Refactor pflichtig pre-AB-Render (Track-R-Cross-Reference).
# Pipeline-Skill `cowork.generiere_material`
## Trigger-Beispiele
- "Erzeuge AB für KW##"
- "Generiere Material zur UE"
- "AB / Lösungsblatt / PPP für Stunde"
- "Material-Set für Stunde"
- "Plugin-Output"
## Komposition
```
1. lehrkraft_project_instructions.md → Material-Konventionen + Niveau-Mix
2. TUV-File laden (geplant oder gehalten)
3. artefakte-generator-Orchestrator-Skill triggern (Phase-1-Pipeline):
- artefakt-recherche → _recherche.yaml
- artefakt-arbeitsblatt × {n1, n2, n3} → AB.docx + lsg.docx
- PPP-Folien-Plan via pptx_writer
4. cowork.audit_pre_commit → DSGVO + 60a + Mager + Niveau-Trennschärfe
5. Lehrkraft-Preview im Chat
6. Persist + _manifest.md
```
## Pflicht-Kontext (ADR_0061 Dual-Pfad-Konvention — TUV ist primärer Anker)
**TUV-Layer (Pflicht):**
1. TUV-File (Vertragsfeld-Treue laut tuv_v2.1.json) — primärer Konsumptions-Anker für KE-Lernziel + Phasen-Verlauf
**Pfad-B (Verbatim-Lehrplan-Layer, Indirekt via TUV):**
2. `core/fach/<fach_id>/lp_lernbereiche/LP-<fach_id>-LB<n>.yaml` — Konsumiert via TUV-Lehrplan-Verbatim-Footer (Pfad-A NICHT konsumiert in Material-Render)
**Setup-Layer:**
3. `lehrkraft_project_instructions.md` (Material-Konventionen + AB-Layout-Präferenzen)
**Recherche-Layer:**
4. Recherche-Briefing falls vorhanden (`_recherche.yaml` mit Lizenz-Klassifikation)
**Konfig-Layer:**
5. `core/config/niveaustufen.json` (Antwortformat-Pool)
6. `core/config/methode_zu_antwortformat.yaml` (Format-Hint pro TUV-Phase-6-Methode)
## Reasoning-Schritte
1. **TUV identifizieren** (aus Trigger-Argument oder Sequenz-Stand)
2. **TUV-Schema-Validate** via `core/scripts/validate_tuv.py`
3. **Niveau-Mix bestimmen** via `waehle_niveaus(tuv)` aus AFB-Spektrum der Teilziele
4. **Recherche** ggf. aus Cache (`_recherche.yaml`) oder via `artefakt-recherche`-Skill
5. **Pro Niveau** (n1/n2/n3 falls in Mix):
- `methode_mapping` → format-Hint + bewertungs_pattern
- `aufgabe.formulieren` × Teilziel → LLM-Aufgabe (Cowork: Claude reasont)
- `mager.konjugieren` → S-Perspektive
- Layout-Render: `lib/layout.py:render_ab` → AB.docx
- Lösungsblatt mit per-Aufgabe-Erwartungshorizont
6. **PPP** via `pptx_writer` (alle Folien-Phasen aus TUV)
7. **Tafelbild-Skizze** (ASCII oder Markdown — wenn `tafelbild` in Material-Auswahl)
8. **Audit**: `cowork.audit_pre_commit`-Skill (60a-Footer, Attribution, Mager-Schema, Niveau-Trennschärfe)
9. **Lehrkraft-Preview** im Chat → Bestätigung pro Niveau
10. **Persist** mit Naming-Convention `KW##_DDMMYY_<slug>_<typ>[_n<i>][_lsg].docx`
11. **`_manifest.md`** mit Provenance-Trail (TUV-SHA, Quellen, Audit-Status, Zeitstempel)
### Schritt 4a: K4a-Plan-Preview (Track-Δ NEU)
Nach Composer-Lauf, **vor Renderer**:
- `render_k4a_preview(plan)` → Markdown-Tabelle im Chat (1 Tabelle pro Niveau)
- Edit-Action-Vokabular für Lehrkraft:
- `drop <chain_step_id>` — Schritt aus Plan entfernen
- `swap <baustein_id> <new_baustein_id>` — Baustein austauschen
- `reorder <chain_step_id> <new_position>` — Sequenz verschieben
- Lehrkraft-Approve → Schritt 5
- Reject → Re-Iterate (KEINE docx erzeugt — atomic-staging noch nicht aktiv)
### Schritt 5b: Renderer (Atomic-Output, Track-Δ)
`render_paper(model, output_root, kw, when, slug)`:
- Schreibt in `.staging/<run_id>/`-Folder
- Idempotenz-Hash auf File-Content basiert (Δ-3 Audit-Fix: mtime-aware)
- Bei Render-Exception: staging-folder cleanup, kein partial-Output
### Schritt 5c: K4b-Final-Approve (Track-Δ)
- Lehrkraft sieht 6 docx-Files (Pfade im Chat) sowie `_manifest.md`
- Approve → atomic-rename `staging/<run_id>/` → `output_root/run_<idempotenz>/`
- Reject → `staging/<run_id>/` löschen, keine bleibenden Files
**F1-Style Error-Handling (K4a/K4b zweistufig):**
- **K4a-Reject** mit Edit-Action (drop/swap/reorder): Re-Iterate, **max-Retry = 3**. Nach 3 Rejects: Eskalation zu Lehrkraft "Bitte UE-Planung in Phase-D revidieren."
- **K4a-Approve → Schritt 5b (Renderer)** mit Atomic-Output in staging
- **K4b-Reject** (Lehrkraft sieht 6 docx + manifest, ablehnt): `.staging/<run_id>/` löschen — keine bleibenden Files
- **K4b-Approve** → atomic-rename in Final-Output
- **Render-Crash** (Renderer-Exception): staging-cleanup automatisch (atomic_render-Pattern), keine partial-Files, Lehrkraft sieht Fehler-Report
(Track-Δ ADR_0081 proposed.)
## Output-Schema
```yaml
tuv_file: <pfad>
generierte_files:
- AB_n1.docx, AB_n1_lsg.docx
- AB_n2.docx, AB_n2_lsg.docx
- AB_n3.docx, AB_n3_lsg.docx
- PPP.pptx
- Tafelbild.md
manifest_file: _manifest.md
audit_status: PASS | FAIL
audit_findings: [<liste>]
lehrkraft_bestaetigt: bool
total_attribution_lines: <n>
```
## Anti-Pattern
- Material ohne TUV-Schema-Validate (Drift-Risk → Generation auf falschem Schema)
- Material ohne KE-Pflicht-Anker (Track-β-2 + ADR_0064): jedes Material-Geruest hat ke_refs Pflicht (>=1 Kompetenzerwartung die operationalisiert wird). IK-Beispiel-Pool optional (Gegenstaende fuer KE-Bildung).
- AFB-Tags / Mager-Notation im AB-Schauseite (ADR 0008)
- Lösungsblatt mit konstantem Erwartungshorizont pro UE (RA3-HIGH-3 aus T-30-9-Audit)
- Differenzierungs-Marker fehlt obwohl Klassen-Kontext welche fordert
- 60a-Footer fehlt
- Attribution nur in separater `attribution.txt` statt im AB-Footer (RA4-HIGH-6)
- Persist ohne `cowork.audit_pre_commit`-Pass
## DSGVO-Reminder (ADR 0022 Pflicht)
Material (AB / Lösungsblatt / Folien / Tafelbild / Karten / Stationen) kann personenbezogene Beispiele enthalten:
- KEINE Klarnamen in Beispiel-Sätzen / Aufgabe-Vignetten / Differenzierungs-Hinweisen
- Pseudonyme Konvention: Initialen (A.B.) ODER fiktive Identifikationsfiguren (Mia/Johann/Anna/Peter)
- AVV-Marker prüfen vor LLM-Call für Material-Generierung
- Identifikationsfiguren bleiben fiktiv — keine echten SuS-Bezüge in AB-Vignetten
Verstoß = § 26 BayDSG-Risk + § 203 StGB-Risk.
## Cross-Refs
- ADR 0007 TUV-Schema-Treue
- ADR 0008 Schauseite-vs-Formalstruktur
- ADR 0022 Datenschutz (Pseudonymisierung in Material-Output)
- ADR 0034 Pipeline-Skill-Workflow
- ADR 0035 Multi-Layer-Evaluation (Layer-1 DSGVO-Compliance)
- T-30-9 BEFUND_PHASE_2_BUNDLE_AUDIT.md (RA3-HIGH-3/4/5/6 als Akzeptanz-Kriterien)
Files in this skill
- SKILL.md
- source.json
Attribution
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