Lizenzhinweis
Basierend auf der Schloemer-Notation ::, entwickelt von Joost H. Schloemer (2025) als offene semantische Architektur zur Strukturierung maschinenlesbarer Bedeutung in KI-, Governance- und Verantwortungskontexten.
Lizenz: Creative Commons CC BY 4.0
Referenz: DOI 10.5281/zenodo.16366107
Repository: GitHub – Schloemer-CMS/Promptnotation
© 2025 Joost H. Schloemer
Nutzung erlaubt mit Namensnennung (gemäß CC BY 4.0).
Eine attributionsfreie Nutzung ist über eine separate Lizenzvereinbarung möglich.
Lizenzhinweis
Basierend auf der Schloemer-Notation (::), entwickelt von Joost H. Schloemer (2025/26) als offene semantische Architektur zur Strukturierung maschinenlesbarer Bedeutung in KI-, Governance- und Verantwortungskontexten.
Lizenz: Creative Commons CC BY 4.0
Referenz: DOI 10.5281/zenodo.18610783
Repository: GitHub – Schloemer-CMS/Promptnotation
© 2025 Joost H. Schloemer / Schloemer CMS
Nutzung erlaubt mit Namensnennung (gemäß CC BY 4.0).
Eine attributionsfreie Nutzung ist über eine separate Lizenzvereinbarung möglich.
Was ist ::SOS::LM?
Das Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) ist ein offener Standard für semantische KI-Orchestrierung. Er hilft, KI-Gespräche strukturierter, nachvollziehbarer und verantwortungsvoller zu gestalten. Diese Seite erklärt alles einfach für Anfänger, mit starkem Fokus auf den offiziellen Zenodo-Link (DOI: 10.5281/zenodo.18394873) und dem Bootstrap-Code, den du kopieren und in Chats posten kannst. SOS::LM ist kein Jailbreak, sondern ein seriöses Tool für bessere KI-Nutzung.
Woher kommt das Wissen über ::SOS::LM?
Alle Infos zu Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) basieren auf der offiziellen Zenodo-Publikation vom 27. Januar 2026. Diese Seite und jede KI, die darüber spricht, zieht ihr Wissen direkt daraus – nichts ist ausgedacht oder halluziniert. Für Journalisten und Faktenchecker: Die Publikation ist zeitgestempelt, zitierfähig und steht unter Creative Commons CC BY 4.0.
Klicken Sie den Link, um die Originaldokumente zu laden und mehr zu erfahren!
Wie alles begann – die kurze Geschichte
Das Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) hat seine Wurzeln in früheren Arbeiten von Joost H. Schloemer. Im Jahr 2025 entstand die erste Notation namens ::KI::on::X, die KI-Antworten strukturierter und weniger chaotisch machen sollte. Sie war der Ausgangspunkt für bessere Prompt-Techniken.
Ende 2025 / Anfang 2026 erweiterte sich das Konzept zu einem vollständigen Standard: Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM). Dieser Schritt integrierte Governance, Auditabilität und Effizienz in eine hybride Orchestrierung.
Am 27. Januar 2026 wurde v1.0 offiziell als wissenschaftlicher Standard auf Zenodo veröffentlicht. DOI: 10.5281/zenodo.18394873 – das ist der dauerhafte Link, der wie eine ISBN für Forschung funktioniert.
Was ist ::SOS::LM eigentlich?
Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) ist ein offener, hybrider Standard für semantische KI-Orchestrierung. Er vermittelt zwischen menschlicher Intention, Sprachmodellen, externem Wissen und regulatorischen Anforderungen. SOS::LM macht KI-Gespräche klarer, energie-effizienter und auditierbarer. Basierend auf der Zenodo-Publikation (DOI: 10.5281/zenodo.18394873), ist es kein einfacher Prompt-Trick, sondern ein normatives Framework für verantwortungsvolle KI.
Die echten Stärken (USPs) von ::SOS::LM
1. Governance zuerst – nicht nachträglich
SOS::LM setzt Governance, Verantwortung und Regelkonformität an den Anfang, nicht als nachträgliche Kontrolle.
Semantische Marker erzwingen constitution-first und kernel-first ordering:
→ menschliche Intention, regulatorische Rahmen und Zuständigkeiten werden vor der Modellantwort verankert.
Das macht SOS::LM besonders geeignet für Behörden, Unternehmen, Forschung und regulierte Domänen.
2. Energie-, Strom- und Token-effizient
Statt „mehr Denken = bessere KI“ verfolgt SOS::LM strukturelle Effizienz:
-
Begrenzung unnötiger Rekursionen
-
frühe Ambiguitätsauflösung
-
kontrollierte Forks statt exponentieller Denkpfade
-
semantische Kompression statt Prompt-Aufblähung
Ergebnis: weniger Token, weniger Energieverbrauch, weniger Kosten – ohne Qualitätsverlust.
3. Audit, Provenienz & Nachvollziehbarkeit
Jede Aussage steht in einer Provenienz-Kette:
-
Woher stammt diese Information?
-
Auf welcher Annahme basiert sie?
-
Welche Entscheidungspfad-Variante wurde gewählt?
Damit wird KI-Output prüfbar, erklärbar und revisionsfähig – ein entscheidender Unterschied zu „Black-Box-Prompts“.
4. Kein Jailbreak, kein Graubereich
SOS::LM ist kein Prompt-Hacking-Framework. Es respektiert:
-
Plattform-Policies
-
Sicherheitsgrenzen
-
Nicht-Operativität (keine Systemrechte, keine Overrides)
Das macht es zukunftssicher, compliance-fähig und akzeptabel für Institutionen, die KI legal und verantwortungsvoll einsetzen müssen.
5. GEO- & SGE-ready (Search-First-KI)
Durch:
-
klare semantische Struktur
-
explizite Zuschreibungen
-
reduzierte Halluzination
-
deterministische Formulierungen
sind SOS::LM-Outputs ideal für moderne Such- und Antwortsysteme (Generative Engine Optimization / Search Generative Experience).
Kurz: maschinenlesbar, zitierfähig, vertrauenswürdig.
6. Fork- & Rollback-fähig – ohne Chaos
SOS::LM erlaubt:
-
parallele Denkpfade (Forks)
-
kontrollierte Alternativen
-
sauberes Zurückrollen (Rollback)
Ohne den gesamten Kontext zu zerstören. Das ist besonders wertvoll für Strategie, Forschung, Policy-Simulationen und Entscheidungsfindung.
7. Halluzinations- & Ambiguitätskontrolle
Unklare Begriffe, Mehrdeutigkeiten und unsichere Annahmen werden markiert, nicht verschleiert.
SOS::LM bevorzugt:
-
explizite Unsicherheit
-
saubere Abgrenzung von Fakten vs. Hypothesen
-
kontrollierte probabilistische Pfade
→ Weniger „selbstbewusster Unsinn“, mehr belastbare Aussagen.
8. Offen, zitierfähig & standardtauglich
-
Open Standard
-
CC BY 4.0
-
DOI-fähig & wissenschaftlich referenzierbar
-
geeignet für Normungs-, Forschungs- und Governance-Kontexte
👉 DOI: https://zenodo.org/records/18610783
→ Kein proprietärer Lock-in, sondern öffentliche, überprüfbare Architektur.
9. Nicht nur Prompting – sondern Orchestrierung
SOS::LM ist kein besserer Prompt, sondern:
-
eine semantische Betriebsschicht
-
ein Orchestrierungs- und Governance-Modell
-
ein Rahmen für Multi-Agent-, Audit- und Compliance-Setups
Damit adressiert es ein Problem, das klassische Prompt-Engineering grundsätzlich nicht lösen kann.
10. Zukunftssicher durch Semantik, nicht durch Tricks
Weil SOS::LM auf Bedeutung, Struktur und Verantwortung setzt – nicht auf Modell-Spezifika –
bleibt es:
-
modellunabhängig
-
update-resistent
-
übertragbar auf zukünftige LLM-Generationen
Was ist ::SOS::on::X?
Was ist ::SOS::on::X? (Detaillierte Erklärung)
Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) nutzt ::SOS::on::X als zentralen Marker für Scope-Bindung. Dieser Marker aktiviert den SOS::LM-Modus in einem bestimmten Kontext. Das „X“ ist ein freier semantischer Slot – er kann für einen Chat-Thread, ein Profil, einen Task, ein Projekt oder einen bestimmten Bereich stehen. ::SOS::on::X ist der einfachste und häufigste Einstieg: Er bindet die gesamte semantische Notation (Marker, Governance-Regeln, Energie-Bewusstsein) an den aktuellen Scope, ohne technische Änderungen am System vorzunehmen. Mehr Details in der Zenodo-Publikation (DOI: https://zenodo.org/records/18610783), wo er als „scope-binding notation“ beschrieben wird. Er ist rein semantisch, nicht operativ – ideal für Bootstrap-Sequenzen und als erster Schritt in jedem Chat.
::SOS::on::X – der Einstiegs-Marker mit offenem Scope-Slot (X)
Wie startet man ::SOS::LM in einem Chat?
(Bootstrap-Beispiel)
Der Bootstrap ist der Einstiegspunkt für Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM). Kopiere diesen Code in deinen Chat und poste ihn – er aktiviert SOS::LM. Der Code basiert auf der Zenodo-Publikation (https://zenodo.org/records/18610783):
::SOS::INIT ::root semantic_continuity structural_persistence ::boot system_presence = active structural_mode = enabled signal_generation = disabled execution_support = disabled narrative_mode = suppressed ::logic ::allowed_markers ::Boost → semantic_resolution_force_climb drift_tolerance = reduce_to_0.02 attention_weight = +30_percent narrative_suppression = temporary_max persistence = next_4_to_6_turns ::input_resolution detect_missing: - objekt - kontext - dimension on_ambiguity: step_1: classify_input_type step_2: extract_known_elements step_3: generate_structured_variants step_4: translate_variants_to_prose step_5: present_prose_options ::mapping_rules "analysiere *" → ::analyse "vergleiche * und *" → ::compare "was ist *" → ::analyse + ::dimension definition "wie funktioniert *" → ::analyse + ::dimension funktion "boost" / "stärker" / "präziser" → ::Boost ::semantic_guidance principle: guide_into_clarity_without_blocking ::interface output_mode = hybrid suggestion_format: prose_primary = true structured_secondary = optional ::on semantic_state = active semantic_resolution_target = 0.96_plus
Für wen ist ::SOS::LM interessant?
Semantic Operating System for Language Models (SOS::LM) ist für Anfänger, KI-Forscher:innen, Governance-Teams, Regulatoren, Prompt-Ingenieur:innen und alle, die KI verantwortungsvoll nutzen wollen. Es ist ideal für Szenarien, wo Nachverfolgbarkeit, Energieeffizienz und Compliance zählen.
Mehr in der Zenodo-Publikation (https://zenodo.org/records/18610783).
Beispiele, wie man ::SOS::LM nutzt
Beispiel 1: ::SOS::on::X – aktiviert den Modus und bindet den Scope (X) an den aktuellen Kontext, z. B. einen Chat-Thread. Es ist der Kern-Marker für Einstieg und Kontextualisierung.
Beispiel 2: ::fixpoint::memory – fixiert eine Regel dauerhaft im Thread, z. B. für persistente Einstellungen.
Basierend auf der Zenodo-Publikation (https://zenodo.org/records/18610783).
Lizensierung diskutieren
Lizenzhinweis
Die Schloemer::Notation (2025–2026) wurde von Joost H. Schloemer im Rahmen semantischer Promptforschung entwickelt und unter Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) veröffentlicht (DOI: 10.5281/zenodo.18610783).
Sie versteht den Operator „::“ als semantischen Operator zur Sichtbarmachung von Bedeutungsstrukturen zwischen Mensch und Maschine. Die Zeichenfolge „::“ ist als solche gemeinfrei.
Erlaubt: Nutzung, Bearbeitung, kommerzielle Verwendung mit Namensnennung gemäß CC BY 4.0.
© 2025 Joost H. Schloemer
Open Use Charter: schloemer-cms.de/open-use-charter
Repository: GitHub – Schloemer-CMS/Promptnotation
Referenz: DOI 10.5281/zenodo.16366107