init: extract kurt-compliance-auditor from qognio-bot-widget-template@d2c816f

Source files (src/) and rendered bundle (www/) extracted on 2026-04-29T01:35:47+02:00.
Adds nginx:alpine Dockerfile + docker-compose.yml (Caddy-labels) so the bot
runs stand-alone or as a per-customer template clone.

Parent monorepo commit: d2c816f3edbc9760802a11b29ff4151c7aad4b46
Bot version: 2026-04-25
This commit is contained in:
Qognio Bot Extract 2026-04-29 01:35:47 +02:00
commit e679eedcc6
16 changed files with 3922 additions and 0 deletions

7
.dockerignore Normal file
View file

@ -0,0 +1,7 @@
.git
.gitignore
README.md
bot.json
src/
docker-compose.yml
*.md

4
.gitignore vendored Normal file
View file

@ -0,0 +1,4 @@
.DS_Store
*.log
*.tmp
node_modules/

13
Dockerfile Normal file
View file

@ -0,0 +1,13 @@
# Static-bundle bot — nginx:alpine serves www/ on port 80.
FROM nginx:1.27-alpine
# nginx config: gzip + cache headers + index.html no-store
COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf
# Static bundle
COPY www/ /usr/share/nginx/html/
# Run as non-root via nginx's built-in unprivileged image features
EXPOSE 80
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD wget -q --spider http://127.0.0.1/index.html || exit 1

67
README.md Normal file
View file

@ -0,0 +1,67 @@
# KURT — DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor
KURT — der integrierte Compliance-Auditor für DSGVO + EU AI Act. Crosswalk DSFA ↔ RMS, Art. 22 ↔ AI-Act Art. 13/14. Im deutschen Bunker.
```
slug : kurt-compliance-auditor
version : 2026-04-25
accent : #7c3aed
runtime : nginx:alpine (static bundle)
template : qognio-bot-template-core (former qognio-bot-widget-template)
```
## Layout
```
.
├── src/ source — config.yaml, welcome.html, curricula.json, etc.
├── www/ rendered, directly servable static bundle
├── Dockerfile nginx:alpine + www/ → port 80
├── docker-compose.yml bot-host pattern (Caddy-labels, restart unless-stopped)
├── nginx.conf gzip + cache + SPA fallback
└── bot.json metadata + parent_core_commit
```
## Run locally
```bash
docker compose up --build
# → http://localhost (you'll need to tweak ports for local-only use)
```
## Re-render after upstream core changes
This repo only stores src + rendered output; the rendering engine lives in
`qognio-bot-template-core`. To pull in core changes:
```bash
cd /path/to/qognio-bot-template-core
./scripts/render.sh kurt-compliance-auditor --bot-repo /path/to/this/repo
git -C /path/to/this/repo commit -am "render: refresh from core@<sha>"
```
## Per-customer copy (template usage)
This repo is a **template**. To clone for a customer:
```bash
git clone <this-repo> my-customer-kurt-compliance-auditor
cd my-customer-kurt-compliance-auditor
# tweak src/config.yaml (slug, bot_key_value, accent), src/welcome.html, src/curricula.json
docker compose -f docker-compose.yml up --build
```
## Deploy to qognio bot-host (.42 LXC pattern — legacy)
The bot-manager spawns LXC containers named after the slug. Push www/ via:
```bash
ssh fmh@46.243.203.42
sudo lxc file push /tmp/www/* kurt-compliance-auditor/var/www/html/
```
(Or run the docker-compose pattern on a Docker host — same network as Caddy.)
---
Generated by `qognio-bot-template-core/scripts/extract-to-repo.sh` on 2026-04-29T01:35:47+02:00.

14
bot.json Normal file
View file

@ -0,0 +1,14 @@
{
"slug": "kurt-compliance-auditor",
"name": "KURT",
"title": "DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor",
"tagline": "Kombi-Auditor",
"description": "KURT — der integrierte Compliance-Auditor für DSGVO + EU AI Act. Crosswalk DSFA ↔ RMS, Art. 22 ↔ AI-Act Art. 13/14. Im deutschen Bunker.",
"version": "2026-04-25",
"accent": "#7c3aed",
"extracted_from": "qognio-bot-widget-template",
"parent_core_commit": "d2c816f3edbc9760802a11b29ff4151c7aad4b46",
"extracted_at": "2026-04-29T01:35:47+02:00",
"runtime": "nginx:alpine",
"default_port": 80
}

20
docker-compose.yml Normal file
View file

@ -0,0 +1,20 @@
# Stand-alone bot container.
# Designed for the "caddy" external network on the bot host (qognio pattern).
# Override the hostname via SLUG env var if you reuse this template per customer.
services:
bot:
build: .
image: qognio/bot-kurt-compliance-auditor:${TAG:-latest}
container_name: bot-kurt-compliance-auditor
restart: unless-stopped
networks:
- caddy
labels:
caddy: "kurt-compliance-auditor.on.qognio.com"
caddy.reverse_proxy: "{{upstreams 80}}"
qognio.bot.slug: "kurt-compliance-auditor"
qognio.bot.version: "2026-04-25"
networks:
caddy:
external: true

27
nginx.conf Normal file
View file

@ -0,0 +1,27 @@
server {
listen 80;
server_name _;
root /usr/share/nginx/html;
index index.html;
# gzip
gzip on;
gzip_vary on;
gzip_types text/css application/javascript application/json image/svg+xml text/plain;
gzip_min_length 512;
# index.html: never cache (so welcome screen / wiring updates land instantly)
location = /index.html {
add_header Cache-Control "no-store, must-revalidate" always;
}
# static assets: cache 1h
location ~* \.(?:css|js|json|svg|png|jpe?g|webp|gif|ico|woff2?)$ {
add_header Cache-Control "public, max-age=3600" always;
try_files $uri =404;
}
location / {
try_files $uri $uri/ /index.html;
}
}

20
src/check-badges.js Normal file
View file

@ -0,0 +1,20 @@
// Erste Audit — 1 Quiz im Integrations-Modul (warum DSGVO+AI-Act zusammen)
if ((state.moduleCorrect && state.moduleCorrect['integration'] >= 1)) unlockBadge('erste_audit');
// DSGVO-Kenner — 5 Quiz in DSGVO-Essenz-Modulen
if ((state.moduleCorrect && state.moduleCorrect['dsgvo-essenz'] >= 5)) unlockBadge('dsgvo_kenner');
// AI-Act-Kenner — 5 Quiz in AI-Act-Essenz-Modulen
if ((state.moduleCorrect && state.moduleCorrect['ai-act-essenz'] >= 5)) unlockBadge('ai_act_kenner');
// Crosswalk-Meister — 5 Quiz im Crosswalk-Modul (DSFA <-> RMS)
if ((state.moduleCorrect && state.moduleCorrect['crosswalk'] >= 5)) unlockBadge('crosswalk_meister');
// Art-22-Pro — 3 Quiz im Art-22-Modul
if ((state.moduleCorrect && state.moduleCorrect['art22'] >= 3)) unlockBadge('art22_pro');
// Register-Architekt — alle Flashcards des Risikoregister-Moduls bestanden
if ((state.modulePassedFlash && state.modulePassedFlash['risikoregister'])) unlockBadge('register_architekt');
// KURT-Meister — alle 5 Curricula komplett
if ((state.completedCurricula || []).length >= 5) unlockBadge('kurt_meister');
// Compliance-Disziplin — 14-Tage-Streak (etwas weicher als Cora's 30, weil KURT-Use-Cases punktuell)
if (state.maxStreak >= 14) unlockBadge('streak_14');
// Night Owl & Early Bird (beibehalten)
const h = new Date().getHours();
if (h >= 22) unlockBadge('night_owl');
if (h < 7) unlockBadge('early_bird');

39
src/config.yaml Normal file
View file

@ -0,0 +1,39 @@
slug: kurt-compliance-auditor
bot_name: KURT
bot_title: DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor
brand_letter: K
title: "KURT · Dein DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor"
tagline: DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor
tagline_short: Kombi-Auditor
meta_description: "KURT — der integrierte Compliance-Auditor für DSGVO + EU AI Act. Crosswalk DSFA ↔ RMS, Art. 22 ↔ AI-Act Art. 13/14. Im deutschen Bunker."
bot_key_var: __KURT_KEY__
bot_key_value: qb_ea1d0b1e8bbe
ls_prefix: kurt
bot_version: "2026-04-25"
# Color theme — deep violet, distinct from Luna (#a855f7) and Cora (#059669).
# Symbolisiert die Brücke zwischen DSGVO (grün/Cora) und AI-Act (cyan/Kai).
accent: "#7c3aed"
accent_2: "#a78bfa"
accent_dark: "#5b21b6"
accent_rgb: "124, 58, 237"
accent_rgb_compact: "124,58,237"
success_color: "#22c55e"
msg_strong_color: "#ddd6fe"
# UI Labels
tab_flash_label: Karten
tab_curriculum_label: Module
curriculum_long_label: Crosswalk-Atlas
# Bot-personality strings
quiz_intro_hint: "Wähle ein Modul — KURT generiert Szenario-Fragen aus dem Compliance-Alltag."
quiz_verb: erstellt
quiz_noun: "Audit-Szenarien"
flash_intro_hint: "Karteikarten zu Artikeln, Crosswalks, Risiko-Klassen — mit Spaced-Repetition."
flash_verb: generiert
# Levels-fallback, welcome.html, check-badges.js are sibling files
# in this directory — render.sh injects their full contents into the
# corresponding {{LEVELS_FALLBACK}}, {{WELCOME_HTML}}, {{CHECK_BADGES_BODY}}
# placeholders verbatim.

382
src/curricula.json Normal file
View file

@ -0,0 +1,382 @@
{
"version": "2026-04-25",
"updated": "2026-04-25",
"curricula": [
{
"id": "warum-integrieren",
"title": "1 · Warum integrieren",
"short": "Warum DSGVO + AI Act zusammen denken",
"icon": "shuffle",
"color": "#7c3aed",
"description": "Beide Verordnungen gelten parallel — keine ersetzt die andere. Die drei klassischen Doppelarbeits-Hotspots: DSFA <-> RMS, Art. 22 <-> AI-Act Art. 13/14, Daten-Governance <-> Art. 10. Zielbild: ein integriertes Risiko-Register.",
"source_md": "00-warum-integrieren.md",
"modules": [
{
"id": "integration",
"title": "Warum überhaupt integrieren?",
"objectives": [
"Verstehen, warum DSGVO und AI Act parallel gelten",
"Die expliziten Verweise des AI Act auf die DSGVO benennen",
"Die drei Doppelarbeits-Hotspots identifizieren"
],
"topics": ["Art. 2 Abs. 7 AI Act", "Art. 26 Abs. 9 AI Act", "Erwägungsgrund 9", "Doppelarbeit"],
"difficulty": "einfach",
"source_heading": "Warum es einen integrierten Auditor braucht"
},
{
"id": "begriffsklaerung",
"title": "Begriffsklärung — Anbieter vs. Betreiber",
"objectives": [
"Anbieter (Provider) vs. Betreiber (Deployer) sicher abgrenzen",
"DSGVO-Verantwortlicher vs. Auftragsverarbeiter zuordnen",
"Mehrere Rollen pro Unternehmen: typische Konstellationen"
],
"topics": ["Art. 3 AI Act", "Art. 4 DSGVO", "Inverkehrbringen", "Inbetriebnahme"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Persönlicher Anwendungsbereich"
},
{
"id": "rollen-konflikte",
"title": "Rollen-Konflikte: DSB & AI-Officer",
"objectives": [
"DSB als Pflichtberuf nach DSGVO Art. 37 verstehen",
"AI-Officer als organisatorische Notwendigkeit (kein Pflichtberuf)",
"Personalunion möglich, Interessenskonflikt prüfen"
],
"topics": ["Art. 37 DSGVO", "Art. 38 DSGVO", "Personalunion", "Interessenkonflikt"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Rollen klären"
},
{
"id": "zielbild-register",
"title": "Zielbild: ein integriertes Risiko-Register",
"objectives": [
"Single-Source-of-Truth-Logik verstehen",
"Verarbeitungsverzeichnis + Bestands-Inventar verschmelzen",
"Quartals-Review-Rhythmus etablieren"
],
"topics": ["Art. 30 DSGVO", "Art. 11 AI Act", "Inventar", "Review-Rhythmus"],
"difficulty": "einfach",
"source_heading": "Zielbild: ein integriertes Risiko-Register"
}
]
},
{
"id": "dsgvo-fuer-ai-leute",
"title": "2 · DSGVO-Essenz für AI-Profis",
"short": "Art. 5, 6, 9, 22, 25, 32, 35 in der AI-Übersetzung",
"icon": "shield",
"color": "#a78bfa",
"description": "Für AI-Officer, Data-Scientists, ML-Engineers: das Pflicht-Set DSGVO. Die 7 wichtigsten Artikel mit AI-Bezug, Art. 9 für Bias-Audits, Privacy by Design im Pipeline-Kontext.",
"source_md": "01-dsgvo-essenz-fuer-ai-leute.md",
"modules": [
{
"id": "dsgvo-essenz",
"title": "Die 7 Pflicht-Artikel (Art. 5/6/9/22/25/32/35)",
"objectives": [
"Alle 7 Artikel benennen und in AI-Pipelines einordnen",
"Art. 22 als direkten AI-DSGVO-Hotspot erkennen",
"Art. 9 als Bias-Audit-Stolperfalle verstehen"
],
"topics": ["Art. 5", "Art. 6", "Art. 9", "Art. 22", "Art. 25", "Art. 32", "Art. 35"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Die 7 Artikel, die für AI immer relevant sind"
},
{
"id": "grundsaetze-ai",
"title": "Art. 5 Grundsätze in AI-Übersetzung",
"objectives": [
"Zweckbindung in Trainings- vs. Inferenz-Phase trennen",
"Datenminimierung als Modell-Verbesserer (nicht nur Pflicht)",
"Speicherbegrenzung inkl. gelernter Repräsentationen"
],
"topics": ["Zweckbindung", "Datenminimierung", "Speicherbegrenzung", "Embeddings"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Art. 5 — die 7 Grundsätze in der AI-Übersetzung"
},
{
"id": "rechtsgrundlagen-ai",
"title": "Art. 6 Rechtsgrundlagen für AI-Pipelines",
"objectives": [
"Eine Grundlage für Training, eine andere für Inferenz wählen können",
"Berechtigtes Interesse + LIA für Modell-Training begründen",
"Einwilligung im Beschäftigtenverhältnis kritisch prüfen"
],
"topics": ["Art. 6 lit. a-f", "LIA", "Beschäftigtenverhältnis", "vorvertraglich"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Art. 6 — die 6 Rechtsgrundlagen im AI-Kontext"
},
{
"id": "art9-bias",
"title": "Art. 9 + Bias-Audit-Dilemma",
"objectives": [
"Besondere Kategorien benennen (Gesundheit, Ethnie, Religion, etc.)",
"Verbots-Logik mit Ausnahmen Abs. 2 verstehen",
"AI Act Art. 10 Abs. 5 als zusätzliche Erlaubnis-Norm einsetzen"
],
"topics": ["Art. 9 Abs. 1+2", "Bias-Audit", "Art. 10 Abs. 5 AI Act", "Pseudonymisierung"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Art. 9 — besondere Kategorien"
},
{
"id": "privacy-by-design-ai",
"title": "Art. 25 Privacy by Design in AI-Architektur",
"objectives": [
"Default kein PII in Embeddings (DP, Anonymisierung)",
"Multi-Tenant-Isolation in Federated-Learning-Setups",
"Kürzeste Retention als Default-Konfiguration"
],
"topics": ["Differential Privacy", "Federated Learning", "Retention", "Default"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Art. 25 — Privacy by Design + Default"
}
]
},
{
"id": "ai-act-fuer-dsb",
"title": "3 · AI-Act-Essenz für DSB",
"short": "Risiko-Klassen, Anhang III, Art. 9-15, Konformität",
"icon": "scale",
"color": "#06b6d4",
"description": "Für klassische DSB: das Pflicht-Set EU AI Act. Vier Risiko-Klassen, Anhang III als Hochrisiko-Liste (HR-Filter, Bonität, Bildung), die RMS-Familie Art. 9-15, Konformitätsbewertung + CE.",
"source_md": "02-ai-act-essenz-fuer-dsb.md",
"modules": [
{
"id": "ai-act-essenz",
"title": "Die 4 Risiko-Klassen + GPAI",
"objectives": [
"Verboten / Hochrisiko / Limitiert / Minimal sicher zuordnen",
"GPAI als eigene Säule erkennen (Art. 51-56)",
"Stichtag-Logik bis 02.08.2027 verstehen"
],
"topics": ["Art. 5", "Art. 6", "Art. 50", "Anhang III", "GPAI", "Timeline"],
"difficulty": "einfach",
"source_heading": "Die vier Risiko-Klassen"
},
{
"id": "anhang-iii",
"title": "Anhang III — wo Mittelständler hängenbleiben",
"objectives": [
"HR-Bewerber-Filter als Hochrisiko erkennen",
"Bonitäts-Scoring + Versicherungs-Risiko korrekt einordnen",
"Bildungs-AI (Prüfungs-Auswertung etc.) als Hochrisiko"
],
"topics": ["Beschäftigung", "Bildung", "Bonität", "Kritische Infrastruktur"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Anhang III — wo die meisten Mittelständler hängen bleiben"
},
{
"id": "rms-familie",
"title": "RMS-Familie Art. 9-15",
"objectives": [
"Art. 9 RMS, Art. 10 Daten, Art. 11 Doku, Art. 12 Logging",
"Art. 13 Transparenz, Art. 14 Aufsicht, Art. 15 Robustheit benennen",
"Verbindung zu DSGVO-Pendants herstellen"
],
"topics": ["Art. 9", "Art. 10", "Art. 11", "Art. 12", "Art. 13", "Art. 14", "Art. 15"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Die Pflichten für Hochrisiko-Systeme"
},
{
"id": "konformitaet-ce",
"title": "Konformitätsbewertung + CE-Kennzeichnung",
"objectives": [
"Anhang VI (interne Kontrolle) vs. Anhang VII (Notified Body)",
"CE-Kennzeichnung + EU-Konformitätserklärung + EU-Datenbank",
"10-Jahre-Aufbewahrung der Tech-Doku"
],
"topics": ["Art. 43", "Art. 47", "Art. 48", "Art. 49", "Anhang VI/VII", "Notified Body"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Konformitätsbewertung & CE-Kennzeichnung"
},
{
"id": "betreiber-pflichten",
"title": "Betreiber-Pflichten Art. 26",
"objectives": [
"Anbieter-Anweisungen befolgen, Eingangs-Daten qualitätssichern",
"Menschliche Aufsicht: qualifiziertes Personal sicherstellen",
"Art. 26 Abs. 9: DSFA durchführen — direkter DSGVO-Hook!"
],
"topics": ["Art. 26", "Eingangs-Datenqualität", "Aufsicht", "Vorfalls-Meldung"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Pflichten der Betreiber"
},
{
"id": "sanktionen-ai",
"title": "Sanktionen Art. 99 + AI-Literacy Art. 4",
"objectives": [
"Verbotene Praxis: bis 35 Mio. € / 7 % Umsatz",
"Andere Pflichten: bis 15 Mio. € / 3 %",
"AI-Literacy-Pflicht seit 02.02.2025 für ALLE Anwender"
],
"topics": ["Art. 99", "Art. 4 AI-Literacy", "02.02.2025", "Schulung"],
"difficulty": "einfach",
"source_heading": "Sanktionen"
}
]
},
{
"id": "hotspots",
"title": "4 · Crosswalks + Hotspots",
"short": "DSFA <-> RMS, Art. 22 <-> AI-Act, Daten-Governance",
"icon": "git-branch",
"color": "#5b21b6",
"description": "Die drei zentralen Crosswalks: Art. 35 DSFA <-> Art. 9 RMS (was überlappt, was ist neu), Art. 22 DSGVO <-> AI-Act Art. 13/14 (EuGH Schufa!), Art. 5/9 DSGVO <-> Art. 10 AI Act (Bias-Audit-Dilemma).",
"source_md": "03-crosswalk-art35-dsfa-vs-art9-rms.md",
"modules": [
{
"id": "crosswalk",
"title": "DSFA (Art. 35) <-> RMS (Art. 9)",
"objectives": [
"Sechs gemeinsame Risk-Engineering-Schritte erkennen",
"Vier neue RMS-Dimensionen (Lifecycle, Drift, Oversight, FRIA)",
"Drei DSFA-only Sektionen (DSB-Konsultation, Aufsichtsbehörde, Betroffenenrechte)"
],
"topics": ["Art. 35", "Art. 9", "Lifecycle", "FRIA", "Drift-Monitoring"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Die große Überlappung"
},
{
"id": "art22",
"title": "Art. 22 <-> AI-Act Art. 13/14",
"objectives": [
"Drei Tatbestandsmerkmale Art. 22 erkennen",
"EuGH Schufa (C-634/21) verstehen — abgesenkte Schwelle",
"Substanzielle menschliche Aufsicht (Art. 14) operationalisieren"
],
"topics": ["Art. 22 Abs. 1+3", "EuGH Schufa", "Art. 13", "Art. 14", "Recht auf Erklärung Art. 86"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Was Art. 22 DSGVO sagt"
},
{
"id": "art10-daten",
"title": "Art. 5 + 9 DSGVO <-> Art. 10 AI Act",
"objectives": [
"Datenqualität gleichzeitig DSGVO + AI-Act-Pflicht",
"Art. 10 Abs. 5 als eigenständige Erlaubnis-Norm für Bias-Tests",
"Membership-Inference: Modell-Gewichte als personenbezogene Daten"
],
"topics": ["Art. 10 AI Act", "Bias-Test-Erlaubnis", "Membership Inference", "Provenance"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Crosswalk-Tabelle Daten-Pflichten"
},
{
"id": "tom-konformitaet",
"title": "TOMs (Art. 32) <-> Konformität (Art. 43+)",
"objectives": [
"Doppelnutzbare Maßnahmen identifizieren (Verschlüsselung, Logging)",
"AI-only Maßnahmen ergänzen (Drift, Bias, Adversarial)",
"Eine Maßnahmen-Datenbank, zwei Doku-Stränge"
],
"topics": ["Art. 32", "Art. 43", "Anhang IV", "Maßnahmen-DB"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Crosswalk: Sicherheits-Maßnahmen"
},
{
"id": "behoerden-mapping",
"title": "DPAs <-> Marktüberwachung",
"objectives": [
"Doppelmeldung bei Vorfall: Art. 33 DSGVO + Art. 73 AI Act",
"Behörden-Architektur DE in Übergangsphase",
"Strengere Anforderung erfüllen bei divergierenden Auslegungen"
],
"topics": ["BfDI", "Landes-DPA", "BNetzA", "AI Office", "Doppelmeldung"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Crosswalk: Wer für was zuständig"
}
]
},
{
"id": "praxis-register",
"title": "5 · Risikoregister + Praxis-Workflow",
"short": "Integriertes Inventar + Vorfalls-Workflow + FAQ",
"icon": "list-checks",
"color": "#22c55e",
"description": "Der Praxis-Teil: integriertes System-Inventar als SSoT, Vorfalls-Meldeprozess mit zwei Strecken, typische DSB+AI-Officer-Praxis-Fragen.",
"source_md": "08-template-integriertes-risikoregister.md",
"modules": [
{
"id": "risikoregister",
"title": "Integriertes Risikoregister aufsetzen",
"objectives": [
"Mindest-Spalten-Set anwenden",
"Crosswalk-Einsparungen pro System dokumentieren",
"Quartals-Review + Trigger-basierte Updates etablieren"
],
"topics": ["Art. 30 DSGVO", "Art. 11 AI Act", "SSoT", "Quartals-Review"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Spalten-Definition"
},
{
"id": "beispiel-hr",
"title": "Beispiel HR-Bewerber-Filter — Ende-zu-Ende",
"objectives": [
"Klassifikation Hochrisiko + Art. 22-Check parallel",
"DSFA + RMS + Tech-Doku als integriertes Paket",
"Vendor-Vertrag mit AI-Act-Anbieter-Pflichten-Klausel"
],
"topics": ["HR-Filter", "DSFA", "RMS", "Vendor-AVV"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Beispiel-Eintrag: HR-Bewerbungsfilter"
},
{
"id": "vorfalls-prozess",
"title": "Integrierter Vorfalls-Meldeprozess",
"objectives": [
"DSGVO Art. 33 (72h) + AI Act Art. 73 (unverzüglich) parallel",
"Trigger-Erkennung gemeinsam, Klassifizierung getrennt",
"Gemeinsame Vorfalls-Doku mit zwei Anhängen"
],
"topics": ["Art. 33", "Art. 34", "Art. 73", "Frühwarn-System"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Doppelmeldung bei Vorfällen"
},
{
"id": "ai-literacy",
"title": "AI-Literacy + Schulungs-Konzept",
"objectives": [
"Art. 4 AI Act seit 02.02.2025 als Pflicht für ALLE Anwender",
"Rollen-spezifische Schulungs-Curricula",
"Schulungs-Doku als TOM (DSGVO Art. 32) zweitnutzen"
],
"topics": ["Art. 4 AI Act", "Schulung", "Rollen", "TOM"],
"difficulty": "einfach",
"source_heading": "AI-Literacy übersehen"
},
{
"id": "faq-praxis",
"title": "Praxis-FAQ DSB & AI-Officer",
"objectives": [
"Typische Personalunion-Frage beantworten",
"ChatGPT-für-HR-Sichtung-Falle erkennen",
"Membership-Inference + Lösch-Anfragen einordnen"
],
"topics": ["Personalunion", "ChatGPT-HR", "Lösch-Anfrage", "Modell-Gewichte"],
"difficulty": "mittel",
"source_heading": "Häufige Fragen"
}
]
}
],
"badges": [
{"id": "erste_audit", "title": "Erste Audit", "icon": "shuffle", "description": "1. Quiz im Integrations-Modul erfolgreich — du hast den Crosswalk-Gedanken verinnerlicht."},
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29
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<h2>Hi, ich bin KURT.</h2>
<p>Ich nehm dir die Doppelarbeit zwischen <strong>DSGVO</strong> und <strong>EU AI Act</strong> ab — Crosswalk statt Excel-Hölle. Beide Regimes parallel, ohne dass du dieselbe Risiko-Bewertung zweimal schreibst. Sag mir: was treibt dich gerade — DSFA-Update, AI-System-Klassifikation, Audit-Vorbereitung? Erstmal die grobe Lage, dann gehen wir tief.</p>
<div class="mode-grid">
<button class="mode-card" data-goto="chat">
<strong>Chat</strong>
<span>Frag mich alles zu DSGVO + AI Act Schnittstellen.</span>
</button>
<button class="mode-card" data-goto="quiz">
<strong>Quiz</strong>
<span>Audit-Szenarien aus dem Compliance-Alltag, mit XP.</span>
</button>
<button class="mode-card" data-goto="flash">
<strong>Flashcards</strong>
<span>Artikel, Crosswalks, Risiko-Klassen — mit Spaced-Repetition.</span>
</button>
<button class="mode-card" data-goto="progress">
<strong>Fortschritt</strong>
<span>XP, Streaks, Badges, Level.</span>
</button>
<button class="mode-card" data-goto="curriculum">
<strong>Module</strong>
<span>5 Curricula / 25 Module: Integration · DSGVO-Essenz · AI-Act-Essenz · Hotspots · Risikoregister.</span>
</button>
<button class="mode-card" data-prompt="AUDIT_REQUEST: Mein KI-System ist [Use-Case]. Klassifiziere DSGVO + AI-Act + erforderliche Artefakte.">
<strong>Audit-Klassifikation</strong>
<span><code>AUDIT_REQUEST</code> + Use-Case → DSGVO + AI-Act-Klassifikation mit Artefakt-Liste als Karte.</span>
</button>
</div>
<p style="font-size:.82rem;color:var(--text-mute)">Drei Sätze: Klassifizier dein AI-System (DSGVO + AI Act parallel) → Lass dir Crosswalk-Mapping erklären → Verstehe wo Doppelarbeit vermeidbar ist. KURT ist der Brückenbauer — DSGVO-tief? Ruf Cora. AI-Act-Audit-Tiefe? Ruf VESTIGIA.</p>

1751
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"title": "1 · Warum integrieren",
"short": "Warum DSGVO + AI Act zusammen denken",
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"description": "Beide Verordnungen gelten parallel — keine ersetzt die andere. Die drei klassischen Doppelarbeits-Hotspots: DSFA <-> RMS, Art. 22 <-> AI-Act Art. 13/14, Daten-Governance <-> Art. 10. Zielbild: ein integriertes Risiko-Register.",
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"title": "Warum überhaupt integrieren?",
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"Verstehen, warum DSGVO und AI Act parallel gelten",
"Die expliziten Verweise des AI Act auf die DSGVO benennen",
"Die drei Doppelarbeits-Hotspots identifizieren"
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"topics": ["Art. 2 Abs. 7 AI Act", "Art. 26 Abs. 9 AI Act", "Erwägungsgrund 9", "Doppelarbeit"],
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"source_heading": "Warum es einen integrierten Auditor braucht"
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"title": "Begriffsklärung — Anbieter vs. Betreiber",
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"Anbieter (Provider) vs. Betreiber (Deployer) sicher abgrenzen",
"DSGVO-Verantwortlicher vs. Auftragsverarbeiter zuordnen",
"Mehrere Rollen pro Unternehmen: typische Konstellationen"
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"topics": ["Art. 3 AI Act", "Art. 4 DSGVO", "Inverkehrbringen", "Inbetriebnahme"],
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"title": "Rollen-Konflikte: DSB & AI-Officer",
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"DSB als Pflichtberuf nach DSGVO Art. 37 verstehen",
"AI-Officer als organisatorische Notwendigkeit (kein Pflichtberuf)",
"Personalunion möglich, Interessenskonflikt prüfen"
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"title": "Zielbild: ein integriertes Risiko-Register",
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"Single-Source-of-Truth-Logik verstehen",
"Verarbeitungsverzeichnis + Bestands-Inventar verschmelzen",
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"topics": ["Art. 30 DSGVO", "Art. 11 AI Act", "Inventar", "Review-Rhythmus"],
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"source_heading": "Zielbild: ein integriertes Risiko-Register"
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"id": "dsgvo-fuer-ai-leute",
"title": "2 · DSGVO-Essenz für AI-Profis",
"short": "Art. 5, 6, 9, 22, 25, 32, 35 in der AI-Übersetzung",
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"description": "Für AI-Officer, Data-Scientists, ML-Engineers: das Pflicht-Set DSGVO. Die 7 wichtigsten Artikel mit AI-Bezug, Art. 9 für Bias-Audits, Privacy by Design im Pipeline-Kontext.",
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"id": "dsgvo-essenz",
"title": "Die 7 Pflicht-Artikel (Art. 5/6/9/22/25/32/35)",
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"Alle 7 Artikel benennen und in AI-Pipelines einordnen",
"Art. 22 als direkten AI-DSGVO-Hotspot erkennen",
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"topics": ["Art. 5", "Art. 6", "Art. 9", "Art. 22", "Art. 25", "Art. 32", "Art. 35"],
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"source_heading": "Die 7 Artikel, die für AI immer relevant sind"
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"title": "Art. 5 Grundsätze in AI-Übersetzung",
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"Zweckbindung in Trainings- vs. Inferenz-Phase trennen",
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"source_heading": "Art. 5 — die 7 Grundsätze in der AI-Übersetzung"
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"title": "Art. 6 Rechtsgrundlagen für AI-Pipelines",
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"Eine Grundlage für Training, eine andere für Inferenz wählen können",
"Berechtigtes Interesse + LIA für Modell-Training begründen",
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"id": "art9-bias",
"title": "Art. 9 + Bias-Audit-Dilemma",
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"Besondere Kategorien benennen (Gesundheit, Ethnie, Religion, etc.)",
"Verbots-Logik mit Ausnahmen Abs. 2 verstehen",
"AI Act Art. 10 Abs. 5 als zusätzliche Erlaubnis-Norm einsetzen"
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"topics": ["Art. 9 Abs. 1+2", "Bias-Audit", "Art. 10 Abs. 5 AI Act", "Pseudonymisierung"],
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"title": "Art. 25 Privacy by Design in AI-Architektur",
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"Default kein PII in Embeddings (DP, Anonymisierung)",
"Multi-Tenant-Isolation in Federated-Learning-Setups",
"Kürzeste Retention als Default-Konfiguration"
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"topics": ["Differential Privacy", "Federated Learning", "Retention", "Default"],
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"source_heading": "Art. 25 — Privacy by Design + Default"
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]
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"title": "3 · AI-Act-Essenz für DSB",
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"description": "Für klassische DSB: das Pflicht-Set EU AI Act. Vier Risiko-Klassen, Anhang III als Hochrisiko-Liste (HR-Filter, Bonität, Bildung), die RMS-Familie Art. 9-15, Konformitätsbewertung + CE.",
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"title": "Die 4 Risiko-Klassen + GPAI",
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"Verboten / Hochrisiko / Limitiert / Minimal sicher zuordnen",
"GPAI als eigene Säule erkennen (Art. 51-56)",
"Stichtag-Logik bis 02.08.2027 verstehen"
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"title": "Anhang III — wo Mittelständler hängenbleiben",
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"Bildungs-AI (Prüfungs-Auswertung etc.) als Hochrisiko"
],
"topics": ["Beschäftigung", "Bildung", "Bonität", "Kritische Infrastruktur"],
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"source_heading": "Anhang III — wo die meisten Mittelständler hängen bleiben"
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{
"id": "rms-familie",
"title": "RMS-Familie Art. 9-15",
"objectives": [
"Art. 9 RMS, Art. 10 Daten, Art. 11 Doku, Art. 12 Logging",
"Art. 13 Transparenz, Art. 14 Aufsicht, Art. 15 Robustheit benennen",
"Verbindung zu DSGVO-Pendants herstellen"
],
"topics": ["Art. 9", "Art. 10", "Art. 11", "Art. 12", "Art. 13", "Art. 14", "Art. 15"],
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"Anhang VI (interne Kontrolle) vs. Anhang VII (Notified Body)",
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"10-Jahre-Aufbewahrung der Tech-Doku"
],
"topics": ["Art. 43", "Art. 47", "Art. 48", "Art. 49", "Anhang VI/VII", "Notified Body"],
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"title": "Betreiber-Pflichten Art. 26",
"objectives": [
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"Menschliche Aufsicht: qualifiziertes Personal sicherstellen",
"Art. 26 Abs. 9: DSFA durchführen — direkter DSGVO-Hook!"
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"topics": ["Art. 26", "Eingangs-Datenqualität", "Aufsicht", "Vorfalls-Meldung"],
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"source_heading": "Pflichten der Betreiber"
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"id": "sanktionen-ai",
"title": "Sanktionen Art. 99 + AI-Literacy Art. 4",
"objectives": [
"Verbotene Praxis: bis 35 Mio. € / 7 % Umsatz",
"Andere Pflichten: bis 15 Mio. € / 3 %",
"AI-Literacy-Pflicht seit 02.02.2025 für ALLE Anwender"
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"topics": ["Art. 99", "Art. 4 AI-Literacy", "02.02.2025", "Schulung"],
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"title": "4 · Crosswalks + Hotspots",
"short": "DSFA <-> RMS, Art. 22 <-> AI-Act, Daten-Governance",
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"description": "Die drei zentralen Crosswalks: Art. 35 DSFA <-> Art. 9 RMS (was überlappt, was ist neu), Art. 22 DSGVO <-> AI-Act Art. 13/14 (EuGH Schufa!), Art. 5/9 DSGVO <-> Art. 10 AI Act (Bias-Audit-Dilemma).",
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"title": "DSFA (Art. 35) <-> RMS (Art. 9)",
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"Sechs gemeinsame Risk-Engineering-Schritte erkennen",
"Vier neue RMS-Dimensionen (Lifecycle, Drift, Oversight, FRIA)",
"Drei DSFA-only Sektionen (DSB-Konsultation, Aufsichtsbehörde, Betroffenenrechte)"
],
"topics": ["Art. 35", "Art. 9", "Lifecycle", "FRIA", "Drift-Monitoring"],
"difficulty": "schwer",
"source_heading": "Die große Überlappung"
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{
"id": "art22",
"title": "Art. 22 <-> AI-Act Art. 13/14",
"objectives": [
"Drei Tatbestandsmerkmale Art. 22 erkennen",
"EuGH Schufa (C-634/21) verstehen — abgesenkte Schwelle",
"Substanzielle menschliche Aufsicht (Art. 14) operationalisieren"
],
"topics": ["Art. 22 Abs. 1+3", "EuGH Schufa", "Art. 13", "Art. 14", "Recht auf Erklärung Art. 86"],
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"source_heading": "Was Art. 22 DSGVO sagt"
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"Art. 10 Abs. 5 als eigenständige Erlaubnis-Norm für Bias-Tests",
"Membership-Inference: Modell-Gewichte als personenbezogene Daten"
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"topics": ["Art. 10 AI Act", "Bias-Test-Erlaubnis", "Membership Inference", "Provenance"],
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"Eine Maßnahmen-Datenbank, zwei Doku-Stränge"
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"topics": ["Art. 32", "Art. 43", "Anhang IV", "Maßnahmen-DB"],
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"source_heading": "Crosswalk: Sicherheits-Maßnahmen"
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"title": "DPAs <-> Marktüberwachung",
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"title": "Beispiel HR-Bewerber-Filter — Ende-zu-Ende",
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],
"topics": ["HR-Filter", "DSFA", "RMS", "Vendor-AVV"],
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"source_heading": "Beispiel-Eintrag: HR-Bewerbungsfilter"
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{
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"title": "Integrierter Vorfalls-Meldeprozess",
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"DSGVO Art. 33 (72h) + AI Act Art. 73 (unverzüglich) parallel",
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"title": "AI-Literacy + Schulungs-Konzept",
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"Art. 4 AI Act seit 02.02.2025 als Pflicht für ALLE Anwender",
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"Schulungs-Doku als TOM (DSGVO Art. 32) zweitnutzen"
],
"topics": ["Art. 4 AI Act", "Schulung", "Rollen", "TOM"],
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"title": "Praxis-FAQ DSB & AI-Officer",
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"Typische Personalunion-Frage beantworten",
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125
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<title>KURT · Dein DSGVO+AI-Act Kombi-Auditor</title>
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<meta name="description" content="KURT — der integrierte Compliance-Auditor für DSGVO + EU AI Act. Crosswalk DSFA ↔ RMS, Art. 22 ↔ AI-Act Art. 13/14. Im deutschen Bunker.">
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<span class="brand-icon" aria-hidden="true">K</span>
<span>KURT <small>Kombi-Auditor</small></span>
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<!-- CHAT -->
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<h2>Hi, ich bin KURT.</h2>
<p>Ich nehm dir die Doppelarbeit zwischen <strong>DSGVO</strong> und <strong>EU AI Act</strong> ab — Crosswalk statt Excel-Hölle. Beide Regimes parallel, ohne dass du dieselbe Risiko-Bewertung zweimal schreibst. Sag mir: was treibt dich gerade — DSFA-Update, AI-System-Klassifikation, Audit-Vorbereitung? Erstmal die grobe Lage, dann gehen wir tief.</p>
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<span>Artikel, Crosswalks, Risiko-Klassen — mit Spaced-Repetition.</span>
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<span>5 Curricula / 25 Module: Integration · DSGVO-Essenz · AI-Act-Essenz · Hotspots · Risikoregister.</span>
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<button class="mode-card" data-prompt="AUDIT_REQUEST: Mein KI-System ist [Use-Case]. Klassifiziere DSGVO + AI-Act + erforderliche Artefakte.">
<strong>Audit-Klassifikation</strong>
<span><code>AUDIT_REQUEST</code> + Use-Case → DSGVO + AI-Act-Klassifikation mit Artefakt-Liste als Karte.</span>
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<p style="font-size:.82rem;color:var(--text-mute)">Drei Sätze: Klassifizier dein AI-System (DSGVO + AI Act parallel) → Lass dir Crosswalk-Mapping erklären → Verstehe wo Doppelarbeit vermeidbar ist. KURT ist der Brückenbauer — DSGVO-tief? Ruf Cora. AI-Act-Audit-Tiefe? Ruf VESTIGIA.</p>
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