1. Strukturierter Wissensgraph
Jedes Framework, jede peer-reviewed Forschung und jeder Operator-Essay, den Sophie zitieren kann, ist eine Zeile in unserer Postgres-Datenbank mit Slug, Autor, Jahr, Zusammenfassung, Vertical-Tags und Autoritaets-Score (0-100). Wenn Sophie Porter oder MEDDPICC zitiert, loest der Slug zu dieser Zeile auf. Keine halluzinierten Referenzen.
2. Vertical-natives Vokabular
Sophie spricht die Sprache des Verticals. DTC: gemischte MER, Deckungsbeitrag pro Zyklus, F1-zu-F2-Konversion. Fintech: Take-Rate netto Schema-Gebuehren, RAROC, Three-Lines-of-Defense. ProfSvc: Auslastung x Realisierung x Hebel, Maister 2x2 Portfolio. SaaS: MEDDPICC, Sales-Velocity-Zerlegung, Magic Number netto S&M.
3. Deterministisches GRIP-Scoring
Jeder Workspace bekommt einen GRIP-Score: 12 Saeulen x 4 Dimensionen (Guidance, Resources, Implementation, Performance) mit 22 Kalibrierungsregeln. Modelle pro Vertical: SaaS, DTC, Fintech, ProfSvc. Der Score wird bei jedem Snapshot neu berechnet, nicht aus dem Chat geschaetzt. Sophie zitiert GRIP-Zahlen; sie erfindet sie nie.
4. Framework -> Archetyp Anwendungsregeln
Fuer jeden Archetyp (Discount Addiction, Compliance Debt, Bench Accumulation, Pricing Governance usw.) hat Sophie eine kuratierte Liste von Frameworks, die anwendbar sind, jedes mit einer expliziten Anwendungsregel und einem Beispielmove. Wenn sie einen Archetyp diagnostiziert, ist das richtige Framework schon im Scope.
5. Kohortenfaelle
18 anonymisierte aggregierte-Kohorten-Faelle pro Vertical, insgesamt 72. Jeder Fall hat die ausloesende Metrik, den durchgefuehrten Move, das EUR-Ergebnis, das Saeulen-Delta und eine 2-3-Satz-Erzaehlung. Sophie zitiert diese per ID, wenn sie dem Operator vergleichbare Belege geben will. Sie erfindet nie einen Fall.