LOOPWERK 2.0 verwandelt jedes Thema in ein vollständiges, multimodales Lernmodul: Text, Audiobook, Lehrvideo, eigene Visuals, Quiz und Prüfung. Vollautomatisch, eine Quelle rein, ein Modul raus. Aber jede Funktion dient der Erinnerung, nicht der Show. Gebaut auf 7 belegten Lernprinzipien, nicht auf Feature-Hype. LOOPWERK 2.0 turns any topic into a complete, multimodal learning module: text, audiobook, teaching video, custom visuals, quiz and exam. Fully automatic, one source in, one module out. But every feature serves retention, not spectacle. Built on 7 evidence-backed learning principles, not feature hype.
Der Fehler fast jeder AI-Lernplattform 2026: mehr Media gleich besseres Lernen. Falsch. Ein Deep-Research über 9 Agenten und 43 verifizierte Funde sagt das Gegenteil. Passives Video bringt 10-15% Behalten nach einer Woche. Video plus aktiver Abruf bringt 50-80%. Dieselbe Datei, 3-5x Unterschied. Der Hebel ist nicht das Generieren, der Hebel ist der erzwungene Abruf danach. The mistake of almost every AI learning platform in 2026: more media equals better learning. Wrong. A deep research across 9 agents and 43 verified findings says the opposite. Passive video yields 10-15% retention after a week. Video plus active recall yields 50-80%. Same file, 3-5x difference. The lever is not generating, the lever is the forced retrieval afterwards.
„Der Retrieval-Gate, der Spaced-Scheduler und die Post-Video-Aufgabe tragen ~80% der Evidenz und sind alle Low/Med-Aufwand. Baue die zuerst, alles andere ist Garnierung." "The retrieval gate, the spaced scheduler and the post-video task carry ~80% of the evidence and are all low/med effort. Ship those first, everything else is garnish."
Nach Effektstärke mal Robustheit gerankt. Die Verifikation hat mehrere Pop-Science-Mythen entschärft: der 10-Minuten-Aufmerksamkeitsmythos, fixe Spacing-Intervalle als Wissenschaft, Modalität als König. Was hier steht, hat die adversarische Prüfung überlebt. Ranked by effect size times robustness. Verification defused several pop-science myths: the 10-minute attention myth, fixed spacing intervals as science, modality as king. What stands here survived the adversarial pass.
Der Versuch des Abrufs ist der Mechanismus, unabhängig davon, ob die Antwort stimmt. Pflicht: Free-Recall VOR Multiple-Choice, immer Feedback, beide Sprachen unabhängig geprüft.The attempt to retrieve is the mechanism, regardless of whether the answer is right. Mandate: free recall BEFORE multiple choice, always feedback, both languages quizzed independently.
ScienceDirect 2025 · npj Sci. Learn.
Verteilt schlägt geballt, domänenübergreifend solide. ABER der Zeitplan (1d/3d/1w/1m) ist eine Anki-Heuristik, keine Erkenntnis. Bauauftrag: adaptiver FSRS/SM-2-Scheduler, Intervalle als Defaults gekennzeichnet, nie als optimale Wissenschaft verkauft.Spaced beats massed, solid across domains. BUT the schedule (1d/3d/1w/1m) is an Anki heuristic, not a finding. Build mandate: adaptive FSRS/SM-2 scheduler, intervals labelled as defaults, never sold as optimal science.
PMC spacing · expanding-vs-equal
Stärkste Evidenz für Anfänger. Kehrt sich bei Expertise um (Expertise-Reversal). Ablauf: Prior-Knowledge-Gate, volle Lösung, Completion-Problem, blankes Problem, gefadet nach Quiz-Leistung.Strongest for novices. Reverses with expertise (expertise reversal). Flow: prior-knowledge gate, full solution, completion problem, bare problem, faded by quiz performance.
meta n=5,924
Größter Roh-Effekt der Liste. Jedes Modul öffnet mit einem Diagnose-Test auf noch nicht gelehrtem Stoff. Fehler treiben den Gewinn, also ohne Scham rahmen: „1/5, genau das ist der Sinn." Bricht ohne Feedback zusammen.Largest raw effect on the list. Every module opens with a diagnostic on un-taught material. Errors drive the gain, so frame without shame: "1/5, that's the point." Collapses without feedback.
PMC pretesting
Vorhersagen, vervollständigen, konstruieren VOR der Auflösung. Am größten bei langen Intervallen. Der zweisprachige Bonus: nach dem L2-Begriff fragen, bevor er gezeigt wird, das ist ein kostenloses Generation-Event.Predict, complete, construct BEFORE the reveal. Largest at long intervals. The bilingual bonus: ask for the L2 term before showing it, that is a free generation event.
Springer 2020
Narration plus Visual schlägt Text plus Visual, real aber NICHT der König (korrigiert auf d≈.20). Kehrt sich um für Nicht-Muttersprachler und technische Notation. Bauauftrag: Diagramme vertonen, aber Code, Formeln und L2-Begriffe als TEXT zeigen.Narration plus visual beats text plus visual, real but NOT king (corrected to d≈.20). Reverses for non-native speakers and technical notation. Build mandate: narrate diagrams, but show code, formulas and L2 terms as TEXT.
Springer modality · bias correction
Bedingt, nicht universell. Gewinnt für Kategorie-Unterscheidung, aber Blocking gewinnt fürs Regel-Finden (d bis .76). Nur nach 3+ Themen, nur für verwechselbare Kategorien, und sichtbar labeln: „gemischte Praxis, absichtlich schwerer".Conditional, not universal. Wins for category discrimination, but blocking wins for rule-finding (d up to .76). Only after 3+ topics, only for confusable categories, and label it: "mixed practice, intentionally harder".
PMC interleaving
Das Betriebssystem darüber: Desirable Difficulties. Lerner bevorzugen leichtes, flüssiges Lernen (Wiederlesen), das schlechter behält. Die Plattform muss das kontern: Re-Zugriff erst nach einem gescheiterten Abrufversuch, nicht per Re-Watch-Button. Working Memory ist ~4 Items, also: keine Deko-Bilder, keine Hintergrundmusik, kein redundanter Text. The OS on top: desirable difficulties. Learners prefer easy, fluent study (re-reading) that retains worse. The platform must counter it: re-access only after a failed retrieval attempt, not via a re-watch button. Working memory is ~4 items, so: no decorative images, no background music, no redundant text.
Der strukturelle Durchbruch des Plans. Alte Pipeline: alles bauen, dann publishen. Neue Pipeline: der Evidenz-Kern (Text, Retrieval-Gate, Audio, Quiz, alles Low-Aufwand, ~80% der Behaltens-Evidenz) wird SOFORT publiziert. Video und Visuals laufen asynchron als Enhancement-Pässe, die das Publish nie blockieren. Das maximiert Lernwert pro Minute und entschärft die teure, fehleranfällige Media-Generierung. The plan's structural breakthrough. Old pipeline: build everything, then publish. New pipeline: the evidence core (text, retrieval gate, audio, quiz, all low effort, ~80% of retention evidence) publishes IMMEDIATELY. Video and visuals run asynchronously as enhancement passes that never block publish. This maximizes learning value per minute and de-risks the expensive, flaky media generation.
In dieser Session: „Neues Thema X, hier sind Videos." Der Human-Trigger des Loops.In this session: "New topic X, here are videos." The loop's human trigger. /loopwerk-ingest v2
Tiefere Video-Analyse plus adversarisch verifizierte Recherche. Der Funnel löst die Token-Kosten (siehe unten).Deeper video analysis plus adversarially verified research. The funnel solves the token cost (see below).
Lektionen DE/EN, Pretest beim Öffnen, Free-Recall vor MC, Worked Examples gefadet. Jede Behauptung an Quelle plus Timestamp gebunden, jede generierte Quelle verifiziert.Lessons DE/EN, pretest on open, free recall before MC, worked examples faded. Every claim bound to source plus timestamp, every generated citation verified.
~$0.10/Lektion, eigene Narrator-Stimme bei 140-160 WPM, Prosody-Tags, Pflicht-Abruf am Ende. Billig genug, um Teil des Kerns zu sein.~$0.10/lesson, dedicated narrator voice at 140-160 WPM, prosody tags, mandatory recall at the end. Cheap enough to be part of the core.
Frischer Agent, Null-Kontext, prüft Fakten gegen Quellen, Timestamps, beide Sprachen. PASS, dann commit + push, Vercel deployt. Der Kern ist live, oft in Minuten.Fresh agent, zero context, checks facts against sources, timestamps, both languages. PASS, then commit + push, Vercel deploys. The core is live, often in minutes.
Brand-correcte Cover und Diagramme über nano_banana_2, LOOPWERK-Palette. Ersetzt die generativen SVG-Cover. Scheitert es, bleibt das SVG, Modul bleibt live.Brand-correct covers and diagrams via nano_banana_2, LOOPWERK palette. Replaces the generative SVG covers. If it fails, the SVG stays, the module stays live.
3-5 min pro Konzept, ein Ziel pro Clip, Signaling im Prompt, kleiner Eck-Avatar. Pflicht danach: eine Anwendungsaufgabe (d≈.69). Plus 60-90s Retrieval-Clips bei 24h und 7d.3-5 min per concept, one objective per clip, signaling in the prompt, small corner avatar. Mandatory after: one application task (d≈.69). Plus 60-90s retrieval clips at 24h and 7d.
Neue Items in den FSRS-Scheduler, Media nachgereicht, zweiter Deploy. Das Modul wächst nach dem Launch weiter, ohne dich.New items into the FSRS scheduler, media added, second deploy. The module keeps growing after launch, without you.
Dein Instinkt stimmt: 24 fps, alle 3s ein Frame gibt feineres Verständnis als reine Szenenerkennung. Naiv wären das ~260 Frames pro 13-min-Video, ~220k Tokens, unbezahlbar. Der Funnel macht es bezahlbar, indem teure Schritte zuletzt kommen. Your instinct is right: 24 fps, one frame every 3s gives finer understanding than scene detection alone. Naively that is ~260 frames per 13-min video, ~220k tokens, unaffordable. The funnel makes it affordable by putting the expensive step last.
Neuer Modus --mode deep, alle 3s ein Frame, zusätzlich zur Szenenerkennung.New --mode deep, one frame every 3s, on top of scene detection.
Fast identische aufeinanderfolgende Frames werden lokal verworfen. Kein Modell, kein Token.Near-identical consecutive frames dropped locally. No model, no token.
On-Screen-Text wird als Text gehoben, billig. Deckt sich mit dem Modalitäts-Prinzip: Code bleibt Text.On-screen text lifted as text, cheap. Matches the modality principle: code stays text.
Tagged jeden Überlebenden (Slide/Code/Diagramm/Gesicht), behält nur informationstragende Frames.Tags each survivor (slide/code/diagram/face), keeps only information-bearing frames.
Nur die ~30-40 wirklich relevanten Frames erreichen das teure Modell. Ergebnis: ~1.5x statt 4x.Only the ~30-40 truly relevant frames reach the expensive model. Result: ~1.5x instead of 4x.
Audio gewinnt bei Barrierefreiheit (stärkste Evidenz) und für konzeptuellen Stoff in Totzeit. Es verliert bei Code, Formeln, Tabellen, die bleiben Text. Eigenes ElevenLabs-Learning-Narrator-Profil bei 140-160 WPM (nicht Cleitos 1.10-Persona-Speed). Prosody-Tags für Verständnis. Pflicht: 10-12 min, dann erzwungener Abruf, sonst ist es Unterhaltung.Audio wins for accessibility (strongest evidence) and conceptual content in dead time. It loses for code, formulas, tables, which stay text. Dedicated ElevenLabs learning-narrator profile at 140-160 WPM (not Cleito's 1.10 persona speed). Prosody tags for comprehension. Mandatory: 10-12 min, then forced recall, otherwise it is entertainment.
140-160 WPMPflicht-Abrufforced recallCode bleibt Textcode stays textAI-Video erreicht gleiche Behaltens-Werte wie menschliches, also keine Produktions-Angst. Die teure Zeit gehört der Aufgabe DANACH. Ein Ziel pro Clip, 3-5 min, Schnitt an der Konzeptgrenze. Signaling im Prompt, kleiner Eck-Avatar (Animation dominiert den Content). Keine Seductive Details. Pflicht: eine Anwendungsaufgabe nach jedem Clip (d≈.69 gegen die Fluency-Illusion).AI video reaches the same retention as human, so no production anxiety. The expensive time belongs to the task AFTER. One objective per clip, 3-5 min, cut at the conceptual boundary. Signaling in the prompt, small corner avatar (animation dominates the content). No seductive details. Mandatory: one application task after each clip (d≈.69 against the fluency illusion).
1 Ziel/Clip1 objective/clipd≈.69 taskSeedance 2.0Ein gesperrtes Artefakt: Prompt-Templates plus Palette (Phosphor/Void) plus Voice-Settings plus Signaling-Regeln. Jedes generierte Visual, Video und Audio referenziert es, damit alles wie EINE Marke aussieht und klingt. virality_predictor als Hook-QA-Gate vor dem Publish. Das ist dein wiedererkennbarer Lehr-Stil, nicht generische AI-Optik.A locked artifact: prompt templates plus palette (Phosphor/Void) plus voice settings plus signaling rules. Every generated visual, video and audio references it so everything looks and sounds like ONE brand. virality_predictor as a hook QA gate before publish. This is your recognizable teaching style, not generic AI optics.
eine Markeone brandnano_banana_2virality_predictorDie neuen Look-Skills sind eingebaut: design-taste-frontend (Brief lesen, Design-Read deklarieren, keine Default-Ästhetik), refero-design (echte Produkt-Screens statt Trainings-Durchschnitt), ui-ux-pro-max. Plus die NEVER/INSTEAD-Technik (75% Win-Rate im Blindtest) und ein LOOPWERK-DESIGN.md im Repo-Root. Diese Seite ist der Beweis: Phosphor auf Void, type-first, kein Lila.The new look skills are built in: design-taste-frontend (read the brief, declare the design read, no default aesthetic), refero-design (real product screens instead of training average), ui-ux-pro-max. Plus the NEVER/INSTEAD technique (75% blind-test win rate) and a LOOPWERK-DESIGN.md in the repo root. This page is the proof: Phosphor on Void, type-first, no purple.
design-taste-frontendDESIGN.mdreferoReihenfolge nach Behaltens-Hebel mal Baubarkeit. Die ersten vier Phasen liefern den gesamten Evidenz-Kern. Forge-Doktrin: Fable 5 plant und auditiert, Opus 4.8 exekutiert. Ordered by retention leverage times buildability. The first four phases deliver the entire evidence core. Forge doctrine: Fable 5 plans and audits, Opus 4.8 executes.
| PhasePhase | Deliverable | Modell / EffortModel / Effort | AufwandEffort |
|---|---|---|---|
| O1 | Retrieval-Gate (Pillar 1/4/5)Retrieval gate (pillars 1/4/5)Free-Recall vor MC, Pretest beim Öffnen, „complete" unmöglich ohne Abruf. Reine Frontend-Logik auf der bestehenden Quiz-Engine.Free recall before MC, pretest on open, "complete" impossible without recall. Pure frontend logic on the existing quiz engine. | Opus 4.8high | Low |
| O2 | Audio-Kern + Comprehension-CheckAudio core + comprehension checkElevenLabs-Learning-Narrator-Profil, Audio pro Modul, 2-Fragen-Check, Player auf der Modulseite. Transcript als Toggle (Redundanz vermeiden).ElevenLabs learning-narrator profile, audio per module, 2-question check, player on the module page. Transcript as a toggle (avoid redundancy). | Opus 4.8high | Low-Med |
| O3 | FSRS-Spaced-Scheduler (Supabase)FSRS spaced scheduler (Supabase)Adaptive Intervalle in Postgres, „heute fällig"-Query, Re-Engagement per pg_cron. Defaults als Defaults gekennzeichnet, nie als optimale Wissenschaft.Adaptive intervals in Postgres, "due today" query, re-engagement via pg_cron. Defaults labelled as defaults, never as optimal science. | Fable 5 planOpus exechigh | Med |
| O4 | Mastery-Gating + Auth (Supabase)Mastery gating + auth (Supabase)Magic-Link-Auth, Cross-Device-Progress, Prerequisite-aware Unlock-View. Schließt den lokalen-Test-zu-online-Übergang ab (P7b/c aus v1.0).Magic-link auth, cross-device progress, prerequisite-aware unlock view. Closes the local-test-to-online transition (P7b/c from v1.0). | Opus 4.8high | Med |
| O5 | Deep-Watch v2 (3s-Funnel)Deep watch v2 (3s funnel)claude-watch erweitern: --mode deep, p-hash-Dedup, OCR, Haiku-Triage. Liefert reichere Notes als Rohstoff für bessere Module.Extend claude-watch: --mode deep, p-hash dedup, OCR, Haiku triage. Produces richer notes as raw material for better modules. | Fable 5xhigh | Med |
| O6 | Media-Enhancement async (Banana + Seedance)Media enhancement async (Banana + Seedance)LOOPWERK-MEDIA-SOUL.md, Cover + Concept-Visuals + Lehrvideos mit Post-Video-Aufgabe. Non-blocking, graceful degradation.LOOPWERK-MEDIA-SOUL.md, covers + concept visuals + teaching videos with post-video task. Non-blocking, graceful degradation. | Opus 4.8high | Med-High |
| O7 | /loopwerk-ingest v2 (Workflow-Orchestrierung)/loopwerk-ingest v2 (workflow orchestration)Der Core-first-Loop als deterministisches Workflow-Skript, Hard Brake, Publish-Gate, async Enhancement-Pässe. Die eine Taste.The core-first loop as a deterministic workflow script, hard brake, publish gate, async enhancement passes. The one button. | Fable 5xhigh | Med |
| O8 | Metriken + NL-Analytics + Cert/BadgeMetrics + NL analytics + cert/badgeRetention-Kurve, Drop-off, Cost/Modul, Gen-Quality-Gate. NL-Query-Dashboard (Admin). Self-Add-LinkedIn-Badge bindet Lernen an Berufs-Identität.Retention curve, drop-off, cost/module, gen-quality gate. NL query dashboard (admin). Self-add LinkedIn badge ties learning to professional identity. | Opus 4.8high | Low-Med |
Jeder Punkt hier wurde vom Deep-Research als entlarvt oder überbewertet markiert. Sie nicht zu bauen ist so wertvoll wie der Rest zu bauen, es spart Budget und verhindert schlechtere Ergebnisse. Every item here was flagged by the deep research as debunked or overrated. Not building them is as valuable as building the rest, it saves budget and prevents worse outcomes.
Neuromythos. Multimodal-für-alle schlägt Stil-Matching (g≈.70 vs. vernachlässigbar). Keine VARK-Onboarding-Umfrage, getrennte visuelle/auditive Tracks würden Budget verschwenden und Ergebnisse verschlechtern.Neuromyth. Multimodal-for-all beats style matching (g≈.70 vs. negligible). No VARK onboarding survey; separate visual/auditory tracks would waste budget and worsen outcomes.
Fluency-Illusion: fühlt sich klar an, behält schwach. Jeder Clip und jede Audio braucht eine nicht-optionale Aufgabe danach. Kein Play-and-Forget.Fluency illusion: feels clear, retains weakly. Every clip and every audio needs a non-optional task after. No play-and-forget.
Höchste Abruf-Flüssigkeit sagt das SCHLECHTESTE Langzeit-Behalten voraus. Re-Zugriff erst nach gescheitertem Quiz, nicht per Button.Highest retrieval fluency predicts the WORST long-term retention. Re-access only after a failed quiz, not via a button.
Redundanz-Strafe, überlastet den visuellen Kanal. Die Narration IST die Caption. Transcript nur als Toggle.Redundancy penalty, overloads the visual channel. The narration IS the caption. Transcript only as a toggle.
1d/3d/1w/1m ist eine Heuristik, kein Befund. Expanding-vs-equal ist ungeklärt. Adaptiv und tunable ausliefern, Defaults als Defaults labeln.1d/3d/1w/1m is a heuristic, not a finding. Expanding-vs-equal is unsettled. Ship adaptive and tunable, label defaults as defaults.
Der Research fand eine wahrscheinlich halluzinierte Studie („APA NotebookLM Retention Paradox"). Das Konzept war echt, die Quelle erfunden. Jede generierte Quelle wird im Review-Gate verifiziert.The research caught a likely hallucinated study ("APA NotebookLM Retention Paradox"). The concept was real, the source fabricated. Every generated citation gets verified in the review gate.
Dieser Plan wurde gegen eine 10-Kriterien-Rubrik optimiert: scoren, kritisieren, neu schreiben, wiederholen, bis der Gewinn zu Rauschen wird. Drei Sprünge zählten: die ehrliche Lösung der 3s-Token-Kosten, das evidenzbasierte Rückgrat aus dem Deep-Research, und der strukturelle Wechsel zu Core-first. This plan was optimized against a 10-criteria rubric: score, critique, rewrite, repeat until the gain becomes noise. Three jumps mattered: the honest fix of the 3s token cost, the evidence-based spine from the deep research, and the structural shift to core-first.
Vom „mehr sampeln" zum 5-Stufen-Funnel, der die 3s-Analyse von 4x auf ~1.5x bringt.From "sample more" to the 5-stage funnel that brings the 3s analysis from 4x to ~1.5x.
7 belegte Prinzipien mit Effektstärken ersetzten Bauchgefühl. Mehrere Mythen entfernt (Learning Styles, fixe Intervalle).7 evidence-backed pillars with effect sizes replaced gut feeling. Several myths removed (learning styles, fixed intervals).
Der strukturelle Durchbruch: Evidenz-Kern sofort live, Media asynchron, blockiert nie. Danach Plateau.The structural breakthrough: evidence core live immediately, media async, never blocks. Plateau after.