LAUFZEIT
- Laufzeit Bun
- Container Podman (rootless)
- Deployment Container / Serverless
gebaut für Geschwindigkeit und Leichtigkeit
Velociraptor
Instanziierung durch Emulation
ETYMOLOGIE
Die Buchstaben v und r rahmen 10 Buchstaben in Velociraptor ein und bilden die Abkürzung v10r.
Containerisierte Vollstack-Musterbibliothek
Neon Lime · Clean
FÄHIGKEITEN-TAXONOMIE
Ein kombinierbarer Technologie-Stack — leichtgewichtig und schnell, dokumentiert und getestet
STRUKTUR
- Full-stack-Framework SvelteKit 2
- Reaktive UI Svelte 5 runes
- Lint & Format Biome
DATEN
- Relationale DB PostgreSQL via Neon
- Graph-DB Neo4j Aura
- Typsicheres ORM Drizzle
- Objektspeicher Cloudflare R2
OBERFLÄCHE
- Atomares CSS UnoCSS
- Headless UI Bits UI
- 3D-Rendering Three.js + Threlte
VERHALTEN
- Session-Auth Better Auth
- Formularvalidierung Superforms + Valibot
- Kompiliertes i18n Paraglide
INTELLIGENZ
- LLM-Integration Vercel AI SDK
- Graph RAG Recursive retrieval
INSTANZIIEREN
vom vollständigen Stack oder einem Teil davon
v10r(landing-page)
verwendet partieller Stack
v10r(full-platform)
verwendet vollständiger Stack
v10r wird nicht geklont — es wird instanziiert. Ein KI-Agent liest die geprüften Muster, die Architektur und die Dokumentation und emuliert nur die Teile, die das neue Projekt benötigt. Die Referenz bleibt aktiv. Die Instanz ist zweckgebaut.
PRAKTISCHE BEISPIELE
v10r(lynx)
verwendet SvelteKit· UnoCSS· Bits UI· markdown pipeline
weggelassen auth· databases· API· i18n· AI· 3D
Keyboard-Firmware-Dokumentation — statisch vorgerendert
v4.lynxware.orgv10r(densho)
verwendet vollständiger Stack
Plattform für Geschichten und Welten — vollständiger Stack, live
densho.mediaINTERNE STRUKTUR
Aufbau und Organisation des lebenden Systems
Rollenbasierte Agenten mit klarer Identität — Spezialisten im Team, die auf jeder Plattform laufen.
artyÄsthetische Verfeinerung & visueller SchliffdatyDatenbankschemata & DatenmodellierungdocyDokumentation & technisches SchreibenresyTechnologie-Recherche & -BewertungscoutPraxisrecherche zu NutzungsmusternsecySicherheitsreview & BedrohungsmodellierungsveySvelteKit-AnwendungsmustertrayDebugging & FehleranalyseuxyUI/UX-Design & Barrierefreiheit
agents/11 spezialisierte Claude Code-Agentenskills/14 Post-Training-Wissensmodulememory/Persistentes Agentengedächtnis über Sitzungen hinweg
foundation/Kernkonzepte & Konventionenstack/Technologiedokumentation pro Schichtblueprint/Architekturentscheidungenimplementation/Implementierungsdetailspatterns/Wiederverwendbare Muster
Multi-Client-Kern — Domänenmodule bedienen UI-Formularaktionen, KI-Tool-Aufrufe, REST-API und Hintergrundjobs über eine einzige Geschäftslogikschicht.
Retrieval-Augmented Generation, bei der das Modell selbst bestimmt, wie tief es sucht.
Zwei Schichten: ein Standard-Chunk-Index unten, darüber ein vom LLM verfasstes Wiki mit typisierten Zeigern auf bestimmte Chunk-IDs. Das Modell liest zuerst TLDRs und ruft das Drill-down-Tool nur auf, wenn es die Rohquelle benötigt.
raw-RAGHybride Vektor- + BM25-Suche über rohe Dokumenten-ChunksLLM-WikiSynthetisierte Seiten mit typisierten Zeigern auf Chunk-IDsdrill-downTool-Call-Eskalation, wenn das TLDR nicht ausreicht — Budget: 3 pro RundeverifyNachträgliche Zitattaxonomie — Zitat, Paraphrase, abgedriftet, nicht belegt
Quellcode: github.com/ApeDevil/v10r gitlab.com/ApeDevil/v10r