Zweimal aufgeschrieben ist einmal gelogen

Auf dieser Website liegt eine Datei namens llms.txt — ein kompakter Index, mit dem KI-Suchmaschinen die Seite schneller verstehen. Bei einer Prüfung fiel auf: Ausgerechnet diese Datei war kaputt. An einer Stelle stand wörtlich undefined, ein Bereich hieß noch bei seinem alten Namen, und von sechzehn Seiten waren acht gelistet.

Peinlich? Ja. Interessant ist aber, warum das passiert war.

Kein Tippfehler, sondern ein Baufehler

Die Datei wurde von Hand gepflegt. Jede neue Seite, jede Umbenennung musste jemand auch dort nachtragen — und genau das passiert auf Dauer nicht. Nicht aus Schlamperei, sondern weil zwei Orte für dieselbe Wahrheit strukturell auseinanderlaufen. Jede Änderung ist eine Gelegenheit, einen der beiden Orte zu vergessen.

In derselben Woche der zweite Fall, gleiche Ursache: Auf der Seite über mein Weltmodell stand, es messe Macht über zehn Kennzahlen-Familien. Das Datenmodell — die Dateien, mit denen das System tatsächlich rechnet — kennt genau sechs. Der Text war einmal geschrieben worden und dann stehen geblieben, während sich das System weiterentwickelte.

Der Fix ist Code, nicht Disziplin

Der Vorsatz „ab jetzt trage ich es immer nach” wäre die schlechteste Lösung gewesen — er verlagert das Problem auf Willenskraft, und Willenskraft verliert gegen Alltag.

Stattdessen: Die Leistungen dieser Website leben jetzt in einer Datendatei. Die Übersichtsseite liest daraus, und die llms.txt wird beim Bau der Seite aus derselben Quelle erzeugt. Wer eine Leistung ergänzt, ergänzt sie damit automatisch überall — vergessen ist technisch nicht mehr möglich. Und die Kennzahlen-Familien zählt kein Mensch mehr: Die Zahl kommt aus dem Datenmodell selbst.

Was KI dabei konnte — und was nicht

Gefunden haben die beiden Fehler KI-Werkzeuge: Eines hat die ausgelieferte Datei gegen die Seitenliste geprüft, eines den Seitentext gegen das Datenmodell. Für diese Art Gegenprüfung — zwei Quellen vergleichen und Widersprüche melden — sind sie hervorragend.

Verhindern konnten sie die Fehler nicht, und das hätte auch kein besseres Modell geändert. Verhindern kann so etwas nur Struktur: eine Quelle, aus der alles andere erzeugt wird. Das ist der Unterschied, der sich bei mir durch alles zieht — KI entdeckt, Code garantiert. Wer beides verwechselt, bekommt Systeme, die beeindruckend aussehen und leise falsch werden.

Die übertragbare Einsicht, auch jenseits von Websites: Wenn dieselbe Information an zwei Orten gepflegt wird, ist einer davon irgendwann falsch — die einzige Frage ist, wann. Beim nächsten Mal nicht die zweite Kopie anlegen, sondern die eine Quelle bestimmen und alles andere daraus ableiten.