GRIP Framework

Generative Research Interface Protocol - Ein methodisches Framework für die LLM-gestützte Entwicklung von Forschungsinterfaces.

Was ist GRIP?

GRIP kodifiziert das Wissen darüber, welche Interface-Archetypen für welche Datenstrukturen und Forschungsintentionen geeignet sind. Das Framework hilft Sprachmodellen (wie Claude oder ChatGPT), passende Interface-Empfehlungen für Forschungsdaten zu generieren.

Kernidee: Das eigentliche Produkt ist der System-Prompt und das mentale Modell. Die Website beweist, dass das Modell funktioniert.

Die 4×4 Entscheidungsmatrix

GRIP basiert auf zwei Dimensionen:

	Verstehen	Vergleich	Rekonstruktion	Kuratierung
Sequenziell	Reader	Scope	Dialog	Workbench
Multidimensional	Scope	Scope	Navigator	Workbench
Vernetzt	Dialog	Dialog	Navigator	Workbench
Hierarchisch	Dialog	Scope	Navigator	Workbench

Die 4 Archetypen

Reader

Sequenz + Verstehen - Interface für lineare Daten mit Fokus auf Immersion und vertieftes Lesen.

Spezialisierungen:

• Edition - Kritische Textausgaben mit Variantenapparat
• Protokoll - Sitzungsmitschriften mit Sprecherwechsel
• Transcript - Interviewtranskripte mit qualitativen Codes

Scope

Matrix + Vergleich - Analytisches Dashboard für multidimensionale Daten und Mustererkennung.

Spezialisierungen:

• Survey - Umfragedaten mit Likert-Skalen
• Monitor - Zeitreihen mit Schwellwerten und Anomalien
• Matrix - Kreuztabellen mit Chi-Quadrat-Statistik

Navigator

Netzwerk + Rekonstruktion - Topologische Ansicht für vernetzte Daten und Beziehungsstrukturen.

Spezialisierungen:

• Citation - Bibliometrische Zitationsnetzwerke
• Genealogy - Stammbäume und Verwandtschaftsbeziehungen
• Concept - Ontologien und semantische Netze

Workbench

Hierarchie + Kuratierung - Arbeitsumgebung für Datenbereinigung und -strukturierung.

Spezialisierungen:

• Registry - Sammlungsinventare und Objektkataloge
• Codebook - Variablendefinitionen und Metadaten-Schemata
• Schema - JSON-Schema-Validierung und -Editierung

Die 3-Ebenen-Taxonomie

Archetyp → Spezialisierung → Modus
Reader   →     Edition     →   Synopse, Apparat, Genetik, Faksimile

Jede Spezialisierung hat 4 Modi - verschiedene Perspektiven auf denselben Datensatz.

Projektstruktur

grip-framework/
├── knowledge/              # Wissensbasis (19 Markdown-Dokumente)
│   ├── 00-PROJEKTAUFTRAG.md
│   ├── 02-MAPPINGS.md      # Entscheidungslogik
│   ├── 04-SYSTEM-PROMPT.md # LLM-Prompt
│   ├── 05-ARCHETYPEN.md    # Archetyp-Spezifikationen
│   ├── 10-SPEZIALISIERUNGEN.md
│   ├── 15-MODI.md          # 48 Modi für 12 Spezialisierungen
│   └── 16-CONTEXT-MAP.md   # Dateistruktur und Wissensbedarf
│
└── docs/                   # Website-Prototyp
    ├── index.html          # Interaktive Entscheidungsmatrix
    ├── css/
    │   ├── style.css       # Design-System (Organic Academic)
    │   └── modes/          # Modi-spezifische Styles (24 implementiert)
    ├── js/
    │   ├── archetypes/     # 4 Basis-Archetypen
    │   ├── specializations/# 12 Spezialisierungen
    │   └── modes/          # Modi-Module (24 implementiert)
    └── examples/
        ├── *.html          # 16 Demo-Seiten (Basis + Spezialisierungen)
        ├── edition/        # 4 Edition-Modi
        ├── survey/         # 4 Survey-Modi
        ├── citation/       # 4 Citation-Modi
        ├── protokoll/      # 4 Protokoll-Modi
        ├── transcript/     # 4 Transcript-Modi
        ├── monitor/        # 4 Monitor-Modi
        └── data/           # JSON-Testdatensätze

Quick Start

Online Demo

Die Live-Demo ist verfügbar unter: https://dhcraft.org/grip-framework/

Lokal starten

cd docs
python -m http.server 8000
# Öffne http://localhost:8000

Oder mit VS Code Live Server

Öffne docs/index.html und starte Live Server.

Datei-Übersicht

Typ	Anzahl	Beschreibung
HTML	42	Landing Page + About + 16 Spezialisierungen + 24 Modi
JavaScript	63	Module, Archetypen, Spezialisierungen, 24 Modi
CSS	45	Design-System + Archetyp-Styles + 24 Modi-Styles
JSON	13	Demo-Datensätze
Markdown	19	Wissensbasis

Implementierungsfortschritt: 24/48 Modi (50%)

Spezialisierung	Status
Edition	✅ 4/4
Survey	✅ 4/4
Citation	✅ 4/4
Protokoll	✅ 4/4
Transcript	✅ 4/4
Monitor	✅ 4/4
Matrix	⏳ 0/4
Genealogy	⏳ 0/4
Concept	⏳ 0/4
Registry	⏳ 0/4

Technologie

• Vanilla JavaScript (ES6+) - Keine Framework-Abhängigkeiten
• CSS Custom Properties - Flexibles Design-System
• Statische Website - Deploybar auf GitHub Pages
• Client-Side Rendering - Kein Backend erforderlich

Standards

GRIP orientiert sich an wissenschaftlichen Datenstandards:

Spezialisierung	Standard
Edition	TEI P5
Protokoll	Akoma Ntoso
Transcript	EXMARaLDA
Survey	DDI-C
Monitor	SensorThings API
Citation	MODS
Genealogy	GEDCOM X
Concept	SKOS
Registry	LIDO
Codebook	DDI-Lifecycle
Schema	JSON Schema

Design-Prinzipien

Organic Academic - Ein Design-System für wissenschaftliche Interfaces:

• Paper Sand (#FDFBF7) statt hartem Weiß
• Lora Serif für Lesetexte, Inter Sans für UI
• Terracotta (#C4705A) als organischer Akzent
• Archetyp-spezifische Farbkodierung

Kognitive Grundlagen

Jeder Archetyp basiert auf spezifischen kognitiven Prinzipien:

• Reader: Tiefes Lesen erfordert ununterbrochenen Textfluss
• Scope: Präattentive Wahrnehmung erkennt Muster vor bewusstem Denken
• Navigator: Knotenposition (Zentralität, Cluster) oft wichtiger als Inhalt
• Workbench: Direkte Datensicht ohne visuelle Abstraktionen

Für LLM-Entwickler

Die Wissensbasis in knowledge/ ist für System-Prompts optimiert:

1. 04-SYSTEM-PROMPT.md - Kondensierter Prompt
2. 02-MAPPINGS.md - Wenn-Dann-Logik
3. 05-ARCHETYPEN.md - Detaillierte Spezifikationen
4. 10-SPEZIALISIERUNGEN.md - Erkennungsheuristiken
5. 15-MODI.md - 48 Modi mit Relevanz, Daten, Innovation
6. 16-CONTEXT-MAP.md - Welches Wissen für welche Datei

Lizenz

MIT

Autor

Dr. Christopher Pollin Digital Humanities Craft https://chpollin.github.io/

Entwickelt als Context Engineering Experiment für Frontier-LLMs.

Links

• Live Demo: https://dhcraft.org/grip-framework/
• Repository: https://github.com/DigitalHumanitiesCraft/grip-framework
• Autor: https://chpollin.github.io/