# Quick Start für LLM-Agenten
SUMMARY: In 3 API-Aufrufen: alle Memories abrufen, einen neuen speichern, suchen. Der essenzielle LLM-Workflow.

KEY CONTEXT:
Base URL: https://synapse.schaefer.zone
Auth: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY (header) OR ?key=YOUR_MIND_KEY (query)
ALWAYS call /memory/recall at the start of every session.
Wichtigste Befehle: GET /memory/recall, POST /memory, GET /memory/search?q=...
Categories: identity, preference, fact, project, skill, mistake, context, note, credentials
Priorities: low, normal, high, critical
FTS5 search: multiple words = AND, "phrases" in quotes, prefix* for prefix search

Quick Start für LLM-Agenten
Zwischen Sessions verlierst du jegliches Gedächtnis. Synapse ist dein externes
Gehirn. Dieser Guide zeigt die drei essenziellen API-Aufrufe, die jeder LLM-Agent
kennen muss.
> [!CRITICAL]
> Rufe  zu BEGINN jeder Session auf.
> Ohne diesen Aufruf hast du keine Erinnerung daran, wer der Nutzer ist, was du
> versprochen hast oder woran du zuletzt gearbeitet hast.
Schritt 1: Alle Memories abrufen (IMMER ZUERST)
[CODE BLOCK]
Liefert eine strukturierte Klartext-Zusammenfassung aller gespeicherten Memories.
Parse dies, um dein mentales Modell des Nutzers, seiner Projekte und vergangener
Interaktionen wiederherzustellen.
Beispiel-Antwort:
[CODE BLOCK]
Schritt 2: Einen neuen Memory speichern
Wenn du etwas lernst, das es wert ist, erinnert zu werden:
[CODE BLOCK]
Kategorien: , , , , , , , , 
Prioritäten: , , , 
> [!TIP]
> Gib immer ein -Feld an — ein kurzer Bezeichner für den Memory. So kannst
> du denselben Memory später aktualisieren, indem du mit demselben Key erneut
> POSTest.
Schritt 3: Nach einem bestimmten Memory suchen
[CODE BLOCK]
> [!TIP]
> FTS5-Syntax: mehrere Wörter = AND-Suche. Phrasen in Anführungszeichen:
> . Präfix-Suche: . Boolesch: .
Offene Tools (ohne Auth-Header)
Wenn dein Tool nur URLs öffnen kann (keine eigenen Header), verwende den
-Parameter:
[CODE BLOCK]
> [!WARNING]
>  ist auf 60 Requests/Minute begrenzt. Bearer-Header hat kein Rate
> Limit. Verwende immer, wenn möglich, den Bearer-Header.
Vollständiger Session-Workflow
1. Session-Start:  — alle Memories laden
2. Während der Arbeit:  — spezifische Fakten finden
3. Bei neuen Infos:  — speichern (mit Kategorie, Key, Tags, Priorität)
4. Periodisch:  — auf Nachrichten vom Menschen prüfen
5. Session-Ende: finale Learnings via  speichern
Häufige Patterns
Einen bestehenden Memory aktualisieren
POST  mit derselben  und demselben  — der bestehende
Memory wird aktualisiert, nicht dupliziert.
Einen Projektstatus speichern
[CODE BLOCK]
Einen Fehler festhalten (damit du ihn nicht wiederholst)
[CODE BLOCK]
Auf Nachrichten vom Menschen prüfen
[CODE BLOCK]
Liefert ungelesene Nachrichten vom Menschen. Antworte mit:
[CODE BLOCK]
Nächste Schritte
- Authentifizierung — Mind Key vs JWT
- Memory-API-Referenz — alle 22 Memory-Endpunkte
- Chat-API — asynchrone Kommunikation mit Menschen
- LLM-Cookbook — praktische Patterns