diff --git a/probe_config/README.md b/probe_config/README.md
new file mode 100644
index 0000000..ffa9015
--- /dev/null
+++ b/probe_config/README.md
@@ -0,0 +1,180 @@
+# Probe-Konfiguration für Read-/Write-Sides zur Präzisierung von no_cpu_switch-Analysen
+
+## Purpose
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+Dokumentation der erweiterten eBPF-Probing-Strategie zur Erkennung und Klassifikation von no_cpu_switch-Spikes.
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+**Problemstellung:** Unklare Ursachen für no_cpu_switch-Spikes erfordern differenzierte Erfassung von Kontextwechseln und seqcount-Aktivität.
+
+**Ziele:**
+- Erweiterung der Messung um Kontext-Marker für Scheduler- und Interrupt-Ereignisse
+- Unterscheidung echter publish-race-Vorkommen von Messartefakten
+- Zielgerichtete Platzierung neuer Read-/Write-Probes zur zeitlichen Präzisierung
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+## Kontext & Hintergrund
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+Trace-Daten aus Ep-521 mit identifizierten no_cpu_switch-Spikes (case01–case04).
+
+**Gruppierung:**
+- case_01
+- case_02
+- case_03
+- case_04
+
+**Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:**
+- Correlation-ID zur Zusammenführung von Eventdaten
+- CPU-ID-Erfassung pro Ereignisfenster
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+**Domänenkontext:**
+- Scheduling und Interrupt Handling im Linux-Kernel
+- eBPF-Tracing von Kernel-Events via sched und irq-Tracepoints
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+**Outlier-Definition:**
+- Methode: Kontextbasierte Klassifikation
+- Beschreibung: Abweichende Events ohne sched_switch oder IRQ-Aktivität gelten als publish-race-suspect.
+- Metrik: Kombination aus had_sched_switch, had_irq, seqcount_Retries
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+**Motivation:**
+- Reduktion von Fehldiagnosen durch unzureichende Kontextsignale
+- Systematische Ermittlung versteckter CPU-Kontextwechsel
+- Ableitung belastbarer Hypothesen für Publish-Race-Erkennung
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+## Methode / Spezifikation
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+**Übersicht:**
+- Erweiterung des Trace-Setups um eBPF-basierte Marker in festem Zeitfenster (±5ms, ±20ms).
+- Aufzeichnung von sched_switch-, irq_handler- und softirq-Ereignissen pro Correlation-ID.
+- Automatische Klassifikation anhand einfacher Entscheidungsregel in trace_agg.py.
+
+**Algorithmen / Verfahren:**
+- Definiere event window (±5 ms und ±20 ms).
+- Erfasse Events: sched:sched_switch, irq:irq_handler_entry/exit, softirq:softirq_entry/exit.
+- Konstruiere JSON-Zusammenfassung pro Correlation-ID: { had_sched_switch, had_irq, had_softirq, cpu_ids_seen[]. }
+- Klassifiziere anhand Entscheidungsbaum A/B-Regel.
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+### Bootstrap-Übersicht
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+Kein statistisches Resampling – deterministische Zuordnung der Eventklassen.
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+**Zielgrößen:**
+- Hidden-Switch-Erkennung
+- Publish-Race-Verdachtsklassifikation
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+### C-State-Kontrolle
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+**Ziel:** Erkennung indirekter Scheduler-Kontextwechsel ohne C-State-Wechsel.
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+**Vorgehen:**
+- Analyse von IRQ- und SoftIRQ-Aktivität als Proxy für verdeckte Kontextwechsel.
+- Abgleich sichtbarer CPU-IDs mit erwarteter Ausführungsumgebung.
+
+## Input / Output
+
+### Input-Anforderungen
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+**Hardware:**
+- Mehrkernprozessor mit aktiviertem eBPF-Support
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+**Software:**
+- Linux Kernel ≥ 5.x
+- bpftrace oder custom eBPF collector
+- Python 3 für trace_agg.py
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+**Konfiguration:**
+- trace-cmd Setup mit aktivierten sched_* und irq_* Tracepoints
+- Zielprozesse mit Correlation-ID versehen
+
+### Erwartete Rohdaten
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+**Felder pro Run:**
+- correlation_id
+- had_sched_switch
+- had_irq
+- had_softirq
+- cpu_ids_seen
+
+**Formatbeispiele:**
+- { "had_sched_switch":1, "had_irq":0, "had_softirq":0, "cpu_ids_seen":[2,3] }
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+**Trace-Daten:**
+- Format: JSON aggregierte Eventdaten pro Correlation-ID
+- Hinweis: Ergebnisse nach Fenstergröße getrennt (±5ms, ±20ms)
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+### Analyse-Ausgaben
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+**Pro Gruppe / pro Governor:**
+- Anteil hidden-switch
+- Anteil publish-race-suspect
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+**Vergleichsausgaben:**
+- window_5ms vs window_20ms
+  - Δ: Sensitivitätsdifferenz für sched_switch-Erkennung
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+- Trace-Muster: Sequenzanalyse mult→shift→id/baseline_recalc in publish-race-Suspects
+
+## Workflow / Nutzung
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+**Analyse-Workflow:**
+- Starte erweiterten eBPF-Trace mit definierten Tracepoints.
+- Führe trace_agg.py zur Aggregation aus.
+- Analysiere Event-Zusammenfassungen pro Correlation-ID.
+- Klassifiziere Ergebnisse nach Entscheidungsregel.
+- Setze gezielte Read-/Write-Probes auf identifizierte publish-race-Suspects.
+
+### Trace-Template-Anforderungen
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+**Ziel:** Standardisierung der Event-Erfassung für korrelierte Trace-Analysen.
+
+**Erforderliche Tags & Metadaten:**
+- correlation_id
+- cpu_id
+- timestamp
+- event_type
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+**trace-cmd-Setup:**
+- trace-cmd record -e sched:sched_switch -e irq:irq_handler_entry -e softirq:softirq_entry
+- exportiere Rohdaten für trace_agg.py
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+## Interpretation & erwartete Ergebnisse
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+**Kernbefunde:**
+- case_01–02 zeigen hidden-switch durch Kontextmarker im erweiterten Fenster.
+- case_03–04 bleiben clean, aber publish-race-suspect nach seqcount-Retries.
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+**Implikationen für Experimente:**
+- Fehlende CPU-Wechsel-Signale können durch IRQ-Aktivität kaschiert sein.
+- Fensterweitung erhöht Erkennungssensitivität für versteckte Scheduler-Events.
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+**Planungsziel:**
+- Ziel: Stabilisierung der Klassifikation von no_cpu_switch-Phänomenen.
+- Vorgehen:
+  - Einführung zusätzlicher Read-/Write-Side-Probes zur Feinanalyse.
+  - Trennung von Race-Verdacht und Scheduler-Artefakten in zukünftigen Runs.
+
+## Limitationen & Fallstricke
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+**Datenbezogene Limitationen:**
+- Fenstergröße beeinflusst Sensitivität und Specificity der Klassifikation.
+- Fehlende Preempt-Tracepoints können Kontextwechsel unerkannt lassen.
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+**Kausalität & Generalisierbarkeit:**
+- Korrelation zwischen Kontextevent und Race-Verdacht nicht kausal belegbar.
+- Ergebnisse restriktiv auf getestetes Kernelsetup übertragbar.
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+**Praktische Fallstricke:**
+- Hohe Ereignisdichte kann Aggregation in trace_agg.py verlangsamen.
+- Unscharfe Zeitkorrelationen bei multiplen CPUs möglich.
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+## Nächste Schritte & Erweiterungen
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+**Geplante Experimente:**
+- Integration von sched_preempt_disable/enable zur Feinkleinmessung von Preempt-Signalen.
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+**Analyseziele:**
+- Validierung der publish-race-Hypothese durch erweiterte Sequenzanalyse.
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+**Regression & Modellierung:**
+- Automatische Erkennung von Hidden-Switch-Mustern durch regelbasiertes Scoring.
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+**Community-Beiträge:**
+- Abstimmung geeigneter Kernel/Tracepoint-Kombinationen für Preempt-Überwachung.