{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_status",
"tool_input": {
"id": 300,
"status": "completed"
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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 300,\n \"uuid\": \"c9df7aab-4996-494b-933b-57dd589a031f\",\n \"title\": \"RAG-Prozess Doku: Fehlende Pipeline-Skripte ergänzen (optional)\",\n \"description\": \"# Kontext\\n\\nDie Validierung des RAG-Prozess-Dokuments (Doc-ID: 100) am 2025-12-24 ergab:\\n- **Alle kritischen Fakten korrekt** (Embedding-Dimension, Modelle, DB-Schemas, etc.)\\n- **Eine kleine Unvollständigkeit:** Die Liste der Python-Skripte ist unvollständig\\n\\n## Befund\\n\\n**Dokumentiert (11 Dateien):**\\n```\\npipeline.py, config.py, db.py, detect.py, extract.py, \\nchunk.py, embed.py, analyze.py, vision.py, enrich.py, web_generate.py\\n```\\n\\n**Tatsächlich vorhanden (22 Dateien):**\\n```\\n\/var\/www\/scripts\/pipeline\/\\n├── __init__.py\\n├── analyze.py ✅ dokumentiert\\n├── chat.py ❌ fehlt\\n├── chunk.py ✅ dokumentiert\\n├── config.py ✅ dokumentiert\\n├── db.py ✅ dokumentiert\\n├── detect.py ✅ dokumentiert\\n├── embed.py ✅ dokumentiert\\n├── enrich.py ✅ dokumentiert\\n├── extract.py ✅ dokumentiert\\n├── generate.py ❌ fehlt\\n├── generate_semantics.py ❌ fehlt\\n├── knowledge.py ❌ fehlt\\n├── model_registry.py ❌ fehlt\\n├── pipeline.py ✅ dokumentiert\\n├── protokoll.py ❌ fehlt\\n├── quality_test.py ❌ fehlt\\n├── reset_pipeline.py ❌ fehlt\\n├── semantic_chunk_analyzer.py ❌ fehlt\\n├── vision.py ✅ dokumentiert\\n├── web_chat.py ❌ fehlt\\n└── web_generate.py ✅ dokumentiert\\n```\\n\\n## Priorität: NIEDRIG\\n\\nDie fehlenden Skripte sind **sekundär**:\\n- `chat.py`, `web_chat.py` - Web-Interface, nicht Kern-Pipeline\\n- `generate*.py` - Content-Generierung, separater Use-Case\\n- `knowledge.py` - Experimentell\\n- `model_registry.py` - Hilfsfunktion für dynamisches Model-Loading\\n- `protokoll.py` - Integration mit Protokoll-System\\n- `reset_pipeline.py` - Admin-Tool\\n- `quality_test.py` - Testskript\\n\\n## Aufgabe (falls gewünscht)\\n\\n1. Sektion \\\"Datei-Referenzen - IST\\\" in Doc 100 erweitern\\n2. Fehlende Skripte mit Kurzbeschreibung hinzufügen:\\n\\n```html\\n<h3>Python Pipeline (vollständig)<\/h3>\\n<pre>\\n\/var\/www\/scripts\/pipeline\/\\n├── pipeline.py # Orchestrator\\n├── config.py # Konfiguration\\n├── db.py # Datenbank-Wrapper\\n├── detect.py # Datei-Erkennung\\n├── extract.py # Text-Extraktion\\n├── chunk.py # Chunking\\n├── embed.py # Embedding + Qdrant\\n├── analyze.py # Semantische Analyse\\n├── vision.py # PDF Vision-Analyse\\n├── enrich.py # Vision-Enrichment\\n├── web_generate.py # Content Studio Backend\\n├── chat.py # Chat-Backend (RAG-Query)\\n├── web_chat.py # Web-Chat API\\n├── generate.py # Content-Generierung\\n├── generate_semantics.py # Semantik-Generierung\\n├── knowledge.py # Knowledge-Extraktion\\n├── model_registry.py # Dynamisches Model-Loading\\n├── protokoll.py # Protokoll-Integration\\n├── reset_pipeline.py # Pipeline-Reset Tool\\n├── semantic_chunk_analyzer.py # Chunk-Analyse\\n└── quality_test.py # Qualitätstests\\n<\/pre>\\n```\\n\\n## Qualitätskriterien\\n\\n- [ ] Alle 22 .py Dateien gelistet\\n- [ ] Kurzbeschreibung pro Datei\\n- [ ] Gruppierung nach Funktion (Kern-Pipeline vs. Sekundär)\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"completed\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-24T11:09:48.569101\",\n \"updated_at\": \"2025-12-24T13:58:30.647224\",\n \"completed_at\": \"2025-12-24T13:58:30.647228\",\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #300 status changed: in_progress -> completed\",\n \"warning\": \"Hinweis: Code-Task ohne Quality-Check abgeschlossen. Empfehlung: quality_check() vor Completion ausführen.\"\n}"
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