Data management plan

Skill ahlerjam/academic-research/skills/data-management-plan

Verwende diesen Skill, wenn der User einen Datenmanagementplan (DMP) für seine Forschungsdaten erstellen oder aktualisieren möchte — also planen will, wie mit Rohdaten während und nach dem Projekt umgegangen wird: Speicherort, Sicherung, rechtliche Aspekte einschließlich personenbezogener Daten, Archivierung und Nachnutzung, Zuständigkeiten. Trigger-Phrasen: "Datenmanagementplan erstellen", "Datenmanagementplan aktualisieren", "DMP erstellen", "DMP schreiben", "Datenmanagementplan prüfen / pruefen", "Umgang mit Forschungsdaten planen", "datenmanagementplan.md generieren", "Forschungsdatenmanagement dokumentieren". Anders als `material-passport` (Reproduzierbarkeits-Manifest für die Abgabe, technische Metadaten wie Score-Versionen und PDF-Hashes) geht es hier um den organisatorischen und rechtlichen Umgang mit den Rohdaten selbst, insbesondere personenbezogenen Daten — nicht um ein Abgabe-Manifest. Nutzt `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/data-management-plan/scripts/build_dmp.py`, das den Vault-Bestand (Paper nach Herkunftsart, Transkriptsegmente, Kodierungen) als Ausgangslage liest und `datenmanagementplan.md` erzeugt bzw. aktualisiert; unentschiedene Punkte werden als `[OFFEN: ...]` markiert statt erfunden.From its SKILL.md

Install

npx -y skills add ahlerjam/academic-research --skill data-management-plan

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

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What its file declares

Copied from the file, not written here

The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

5.5 KB, as published. Nobody here has run it

Datenmanagementplan

Gemeinsames Preamble laden: Lies skills/_common/preamble.md und befolge alle dort definierten Blöcke (Vorbedingungen, Keine Fabrikation, Aktivierung, Abgrenzung), bevor du mit diesem Skill-spezifischen Inhalt fortfährst.

Zweck

Erstellt oder aktualisiert datenmanagementplan.md: ein lebendes Dokument, das den Umgang mit Forschungsdaten über den Projektverlauf systematisch plant, statt ihn am Ende improvisieren zu müssen. Der DFG-Kodex "Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis" ist von deutschen Hochschulen und Forschungseinrichtungen rechtsverbindlich umzusetzen und macht den Umgang mit Forschungsdaten zu einem seiner Gegenstände; ein DMP ist das übliche Instrument dafür.

Der erzeugte Plan deckt sechs feste Abschnitte ab: Datenarten und -umfang, Erhebung und Dokumentation, Speicherung und Sicherung während des Projekts, rechtliche Aspekte (mit eigenem, hervorgehobenem Abschnitt zu personenbezogenen Daten), Archivierung und Nachnutzung, Zuständigkeiten. Bereits im Vault vorhandene Bestände (Paper nach Herkunftsart, Transkript- segmente, Kodierungen) erscheinen als Ausgangslage-Abschnitt, nicht als Rückfrage an den User. Projektspezifische Punkte, die weder im Vault noch sonst bekannt sind (Speicherort, Repository-Wahl, zuständige Person, ...), werden als [OFFEN: ...]-Marker geschrieben statt plausibel gefüllt — eine offene Stelle ist ehrlicher als eine erfundene.

Trigger-Erkennung

Aktiviert bei:

"Datenmanagementplan erstellen" / "aktualisieren"
"DMP erstellen" / "DMP schreiben"
"Datenmanagementplan prüfen / pruefen"
"Umgang mit Forschungsdaten planen"
"datenmanagementplan.md generieren"

Workflow

Schritt 1: Kontext klären

Kläre bei Bedarf den Projekt-Slug (Standard: aus Vault-DB-Pfad oder aktuelles Verzeichnis). Kein AskUserQuestion-Gate nötig — im Gegensatz zum Repro-Lock in material-passport ist der DMP-Export jederzeit wiederholbar und nicht irreversibel.

Schritt 2: build_dmp.py ausführen

python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/data-management-plan/scripts/build_dmp.py \
  --db vault.db \
  --slug <projekt-slug> \
  --output datenmanagementplan.md

Existiert datenmanagementplan.md bereits, aktualisiert das Script nur das Datum ("Zuletzt aktualisiert") und den "## Ausgangslage im Vault"-Block — alle übrigen Abschnitte, in denen der User zwischenzeitlich [OFFEN: ...] durch echte Entscheidungen ersetzt haben kann, bleiben unverändert. Existiert die Datei noch nicht, wird sie vollständig neu mit allen sechs Abschnitten angelegt.

Schritt 3: Ergebnis an User melden

Datenmanagementplan aktualisiert: ./datenmanagementplan.md

Ausgangslage aus dem Vault übernommen (Paper, Transkriptsegmente, Kodierungen).
Offene Punkte sind als [OFFEN: ...] markiert und warten auf projektspezifische
Entscheidungen — insbesondere im Abschnitt "Personenbezogene Daten".

Weise bei personenbezogenen Daten im Vault (Transkripte mit source_kind: primary) explizit auf den Abschnitt "Personenbezogene Daten" hin: dort liegen die Fehler, die sich später nicht mehr heilen lassen.

Fehlerfälle

Situation	Meldung	Maßnahme
Vault-DB nicht gefunden	`FEHLER: ...`	Pfad prüfen oder `--db` korrigieren
Ausgabepfad nicht schreibbar	`FEHLER: ...`	Berechtigungen/Pfad prüfen

Abgrenzung

Keine Rechtsberatung: Der Skill benennt die Fragen und die üblichen Antworten; die datenschutzrechtliche Prüfung leistet die zuständige Stelle der Einrichtung. Der erzeugte Plan spricht diese Grenze selbst aus.
Keine Förderer-spezifischen Formulare: Vorgaben unterscheiden sich je Förderer und ändern sich; der Plan ist inhaltlich vollständig, aus ihm lässt sich ein Formular befüllen, er ersetzt es nicht.
Kein tatsächliches Archivieren oder Hochladen der Daten — Repositorien werden nur als begründete Optionen genannt.
Keine Einwilligungserklärungen für Interviewpartner:innen formulieren — verwandtes Thema, aber eigener Skill-Schnitt mit anderer rechtlicher Tiefe.
Kein Reproduzierbarkeits-Manifest und kein Repro-Lock — dafür material-passport verwenden.