### 💥 HiveMind nicht sauber beendet

HiveMind wurde beim letzten Mal unerwartet beendet (Absturz oder Kill-Signal). Möchtest du einen anonymen Bericht mit dem Log-File an die Entwickler senden? Das hilft, solche Probleme zu beheben.

Update verfuegbar!
🧠

# HiveMind

Dein dezentrales, privates KI-Netzwerk — vollständig lokal auf deinem Gerät, selbstlernend durch Interaktionen, vernetzt mit anderen Nodes im Schwarm.

Was macht HiveMind besonders?
HiveMind kombiniert lokale KI-Privatsphäre mit der Intelligenz eines verteilten Netzwerks.

### Lokal & Privat

Alle Berechnungen laufen auf deinem Gerät. Kein Cloud-Zwang, keine Datenweitergabe — 100 % unter deiner Kontrolle.

### Schwarm-Intelligenz

Nodes verbinden sich zu einem Peer-to-Peer-Netzwerk. Anfragen werden automatisch an den Spezialisten im Schwarm weitergeleitet.

### Selbstlernend

HiveMind sammelt Gesprächsdaten, analysiert Themen und kann durch RAG und LoRA-Training kontinuierlich verbessert werden.

### Hochgradig erweiterbar

Plugins, Community-Marktplatz, Telegram-Bot, REST-API — HiveMind passt sich deinen Anforderungen an.

Gestalte HiveMind nach deinen Vorstellungen
Du bist nicht nur Nutzer — du kannst HiveMind aktiv mitgestalten, spezialisieren und erweitern.

#### Spezialisierung

Definiere, wofür dein Node steht — Programmierung, Medizin, Recht oder ein ganz eigenes Thema. Dein Modell wird gezielt darauf ausgerichtet.

Zur Spezialisierung →

#### Training & RAG

Füttere deinen Node mit eigenen Dokumenten und Datensätzen. RAG macht Wissen sofort nutzbar — LoRA-Adapter gehen noch tiefer.

Zu Training & RAG →

#### Plugins & Marktplatz

Websuche, Wetter, PDF-Export und mehr. Entdecke Community-Plugins oder veröffentliche eigene für alle Nutzer.

Plugins verwalten →

#### Telegram-Integration

Verbinde deinen eigenen Telegram-Bot mit HiveMind und chatte mit deiner KI unterwegs — direkt im Messenger.

Telegram einrichten →
Wie funktioniert der HiveMind-Schwarm?
Jeder Node ist unabhängig — zusammen sind sie klüger als jeder für sich allein.
1 Node starten

HiveMind startet ein lokales LLM und öffnet einen P2P-Port. Dein Node ist sofort einsatzbereit — auch offline.

2 Peers verbinden

Tausche Adressen mit anderen Nutzern aus oder nutze das Relay — kein Port-Forwarding nötig. Der Schwarm wächst automatisch.

3 Anfragen routen

Confidence-Routing entscheidet: Kann dein Node die Frage gut beantworten? Wenn nicht, fragt er automatisch spezialisierte Peers im Netzwerk.

4 Beste Antwort gewinnt

Alle Antworten werden gesammelt, verglichen und die qualitativ beste zurückgegeben — Schwarm-Intelligenz in Echtzeit.

Denkt nach...

## Node Status

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### 🧠 Modelle

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### 📱 Telegram Bridge

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### ⚡ Live-Aktivität

Letzte–
Aktuell–
Nächste–

## Netzwerk & Peers

### Deine Adresse

Teile eine dieser Adressen mit anderen HiveMind-Nutzern. Stelle sicher, dass Port 9420 in deinem Router/Firewall freigegeben ist.
IPv6 (empfohlen)
IPv4
Ermittle IP-Adressen...
Kopiert!

### Relay

Relay ermoeglicht Verbindungen auch hinter NAT/CGN/DS-Lite — kein Port-Forwarding noetig! Nodes verbinden sich ausgehend zum Relay-Server, der Messages weiterleitet.
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### Verbundene Peers

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## Spezialisierung

### Node-Profil

Definiere, worauf sich dein Node spezialisiert. Andere Nodes im Netzwerk leiten passende Anfragen bevorzugt an Spezialisten weiter.
Confidence-Routing:
Score >= 0.8: Lokale Antwort direkt
Score 0.3-0.8: Lokal + Netzwerk, beste gewinnt
Score < 0.3: Nur Netzwerk
Spezialisierung
Expertise-Tags (kommagetrennt)

## Training & RAG

### Trainingsdaten

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Wie funktioniert Training?
HiveMind sammelt automatisch deine Chat-Gespraeche als Trainingsdaten. Diese koennen als JSONL exportiert und fuer LoRA-Finetuning verwendet werden.
Eigene Trainingsdaten erstellen:
- JSONL-Format: Eine Zeile pro Beispiel
- Jede Zeile: {"messages": [{"role":"user","content":"Frage"},{"role":"assistant","content":"Antwort"}]}
- Thematisch fokussiert = bessere Spezialisierung
Trainingsdaten finden:
- huggingface.co/datasets — Tausende Datensaetze
- OpenAssistant, Alpaca, ShareGPT Datensaetze
- Eigene Daten: FAQ-Listen, Dokumentationen, Anleitungen

### 🔗 Artikel einlesen & Wissen eintrainieren

Füge einen Link zu einem Fachartikel, einer Dokumentation oder einem Wikipedia-Artikel ein.
HiveMind lädt die Seite herunter und lässt das lokale Modell automatisch Frage-Antwort-Paare daraus erstellen — ohne Cloud, ohne Datenweitergabe.
Die Paare werden als Trainingsdaten gespeichert (JSONL für späteres LoRA-Finetuning).
Optional wird der Artikeltext auch direkt zur RAG-Wissensdatenbank hinzugefügt, damit das Wissen sofort bei Anfragen genutzt wird — ganz ohne Neutraining.
Q&A-Paare: 10 Auch zu RAG hinzufügen (sofort nutzbar)
📋 Generierte Q&A-Paare (Vorschau):

### RAG — Wissensdatenbank

Lade Dokumente hoch um deinen Node mit eigenem Wissen zu fuettern. Bei Anfragen wird relevanter Kontext automatisch eingebunden. Unterstuetzte Formate: .txt, .md, .csv, .json, .py, .js, .html
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#### HuggingFace Dataset importieren

Split:
Max Rows:

### LoRA-Adapter

Was ist LoRA?
Low-Rank Adaptation — kleine Spezialisierungs-Module (10-50 MB) die auf das Basismodell aufgesetzt werden. Sie veraendern das Modellverhalten ohne das Original zu aendern.
LoRA erstellen:
- Mit Unsloth (schnellstes Tool, kostenlos)
- Mit LLaMA-Factory (GUI-basiert)
- Google Colab Notebooks (kostenlose GPU)
LoRA finden:
- huggingface.co — Suche nach "lora gguf"
- Muss zum Basismodell passen (z.B. Qwen2.5-LoRA fuer Qwen2.5)
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## Globaler Memory

### Gespeicherte Fakten

HiveMind erkennt automatisch wichtige Informationen aus deinen Chats und merkt sie sich dauerhaft. Z.B. "Ich heisse Max" oder "Ich mag Python". Diese Infos stehen in jeder Sitzung zur Verfuegung.
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### Eigene Notizen

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## Update-Schluessel

### Public Key

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### Private Key

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## Update veroeffentlichen

Version
Update-Paket (.zip)
Changelog

## 🌐 Community

### Neue Plugin-Idee einreichen

Titel
Beschreibung
Anwendungsfall

### Bestehende Anfragen

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### Problem melden

Art des Problems
Beschreibung
Log-Datei anhängen (empfohlen)

### 🔍 Häufigste Netzwerk-Anfragen (anonymisiert)

Die häufigsten Themen, die HiveMind-Nodes weltweit bearbeiten. Keine Nutzer- oder Node-Daten werden gespeichert.

Lade...

### 🏆 Bestbewertete Nodes

Lade...

### Node bewerten

Node-ID
Bewertung
Kommentar (optional)

## 🧩 Plugins

Aktiviere oder deaktiviere die eingebauten Plugins. Änderungen werden sofort wirksam und beim nächsten Start gespeichert.
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Alle aus dem Marketplace installierten Plugins — aktivieren, deaktivieren oder deinstallieren.
Noch keine Community-Plugins installiert.
Entdecke und installiere Community-Plugins direkt aus dem HiveMind-Marktplatz. Alle Plugins werden vor der Veröffentlichung geprüft.
Lade Marktplatz...
Seite 1
Du hast ein Plugin entwickelt? Reiche es zur Prüfung ein — nach Freigabe wird es im Marktplatz angezeigt.
Plugin-Name
Version
Kurzbeschreibung
Autor
Tags (kommagetrennt)
Download-URL (.zip)
Homepage / Repository (optional)

## 📱 Telegram Bridge

### Status

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### Einrichtung — Schritt für Schritt

Die Telegram Bridge verbindet deinen HiveMind-Node mit Telegram. Du kannst deinen Node dann von überall per Handy nutzen — ganz ohne eigene App. Du benötigst einen eigenen Telegram-Bot, den du kostenlos in wenigen Minuten erstellen kannst.
1

#### Telegram installieren

Falls du Telegram noch nicht nutzt, installiere es zuerst auf deinem Gerät:

📱 iPhone / iPad (App Store) 🤖 Android (Google Play) 💻 Windows / Mac / Linux

Du nutzt Telegram bereits? → Direkt weiter mit Schritt 2.

2

#### BotFather öffnen

BotFather ist der offizielle Telegram-Dienst zum Erstellen von Bots — kostenlos und von Telegram selbst betrieben.

🤖 BotFather direkt öffnen

Alternativ: Öffne Telegram → Tippe oben in die Suche @BotFather → Wähle den Eintrag mit dem blauen Häkchen ✓ (= offiziell/verifiziert!).

Tippe dann auf den START-Button oder sende die Nachricht `/start`.

3

#### Neuen Bot erstellen

Sende BotFather diesen Befehl (einfach eintippen und abschicken):

/newbot

3a — Bot-Name eingeben: BotFather fragt nach einem Anzeigenamen. Das ist der Name, der im Chat sichtbar ist. Gib z.B. ein:

Mein HiveMind

3b — Benutzernamen wählen: Danach wird ein eindeutiger Benutzername verlangt. Dieser muss auf bot enden:

MeinHiveMindBot

• Nur Buchstaben, Zahlen und Unterstriche erlaubt
• Muss auf „bot" oder „Bot" enden
• Muss weltweit einzigartig sein

⚠ "Username is already taken"? Probiere eine andere Kombination, z.B. mit Zahlen: `HiveMind2025Bot`
4

#### Token kopieren

Nach der Erstellung antwortet BotFather mit einer langen Nachricht. Darin steht dein API-Token — eine Zeichenkette, die so aussieht:

7834521098:AAFxyz1234567890ABCDEFabcdefGHIJKL

Kopiere diesen Token vollständig (von der Zahl am Anfang bis ganz zum Ende). In Telegram: Lange auf die Nachricht tippen → „Kopieren".

🔐 Teile diesen Token niemals! Wer ihn kennt, kann deinen Bot vollständig kontrollieren. Behandle ihn wie ein Passwort.
5

#### Token eingeben & testen

Füge deinen kopierten Token hier ein und klicke auf Testen. Die Verbindung zu Telegram wird automatisch geprüft:

Bot-Token
Token anzeigen
6

#### Bridge nutzen 🎉

Nach dem Speichern startet die Telegram Bridge automatisch. Öffne dann Telegram und suche nach deinem Bot (z.B. @MeinHiveMindBot).

Sende /start — dein HiveMind-Node antwortet direkt!

Verfügbare Befehle im Telegram-Chat:

/start — Begrüssung & Bot-Info /status — Node-Status anzeigen

Alles andere wird als normale Chat-Nachricht an deinen Node weitergeleitet.

### 🔒 Zugriffskontrolle

Wer darf deinen Bot nutzen?
Standardmässig kann jeder auf Telegram deinen Bot finden und anschreiben — auch fremde Personen könnten deinen Node kostenlos nutzen. Trage hier deine Telegram-Benutzer-ID ein, um den Zugriff zu beschränken.
Erlaubte Telegram-IDs (kommagetrennt — leer lassen = jeder darf nutzen)
Wie finde ich meine Telegram-ID?
1. Öffne Telegram
2. Suche nach @userinfobot und starte ihn mit /start
3. Er antwortet sofort mit deiner ID (eine Zahl wie `123456789`)
4. Kopiere diese Zahl und trage sie oben ein