Für digitale Werkzeuge-Flaschenhälse, Big Tech und Wettbewerb: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.
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# KI-Flaschenhälse, Big Tech und Wettbewerb
## Prüfansatz
Untersuche, ob ein KI-Projekt durch Gatekeeper, Cloud Lock-in, exklusive Daten, Modellzugang, API-Konditionen, Bündelung oder Selbstbevorzugung wirtschaftlich verengt wird. Ziel ist eine Entscheidungsnotiz für Einkauf, Legal, Geschäftsführung oder Kartellrechtsmandat.
## Normenanker
- AEUV Art. 101, 102; GWB §§ 1, 19, 19a, 20.
- DMA VO (EU) 2022/1925: Gatekeeper-Pflichten, Selbstbevorzugung, Interoperabilität, Datenzugang.
- DSA VO (EU) 2022/2065 bei Plattform- und Transparenzfragen.
- Data Act VO (EU) 2023/2854 bei Datenzugang und Wechselrechten.
- VO (EU) 2024/1689: KI-Compliance darf Wettbewerbsrisiken nicht verdecken.
## Arbeitsprodukt
Matrix: Anbieter, Abhängigkeit, Wechselkosten, Datenportabilität, technische Schnittstellen, Vertragsklauseln, Kartellrisiko, Gegenmaßnahme. Gib konkrete Verhandlungs- und Dokumentationspunkte aus.
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Ultra-compressed communication mode. Cuts token usage ~75% by speaking like caveman while keeping full technical accuracy. Supports intensity levels: lite, full (default), ultra, wenyan-lite, wenyan-full, wenyan-ultra. Use when user says "caveman mode", "talk like caveman", "use caveman", "less tokens", "be brief", or invokes /caveman. Also auto-triggers when token efficiency is requested.
Adversarial multi-agent planning skill. Self-orchestrates 5 hostile category members (unspecified-low, unspecified-high, deep, ultrabrain, artistry) via team-mode for ruthless cross-critique debate, distills only the defensible insights, then MANDATORILY hands the distilled insight bundle to the `plan` agent for executable plan formalization. Use when planning needs maximum rigor and surfacing of weak assumptions, blind spots, and over-engineering. Triggers: 'hyperplan', 'hpp', '/hyperplan', ...
Routes multi-tool workflows through MCP servers for large datasets and pipelines. Use when Bash tool overhead is limiting throughput on data-heavy tasks.
**Complete production-ready guide for Google Gemini embeddings API** This skill provides comprehensive coverage of the `gemini-embedding-001` model for generating text embeddings, including SDK usage, REST API patterns, batch processing, RAG integration with Cloudflare Vectorize, and advanced use cases like semantic search and document clustering. ---
Recovers prior coding-agent session context by running `catchup <agent> --since-compact`, which extracts a clean summary of a previous Codex, Claude Code, Antigravity, OpenCode, or Pi Agent session. Use when the user says "catch up", "what did the last session do", "get me up to speed", "I switched agents", or asks to recover/summarize a previous session before continuing. Do NOT use for the current conversation, git history, or any non-agent log.
