{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
"tool_input": {
"title": "RAG: Doc 100 Abweichungsanalyse aktualisieren nach Implementierung",
"description": "# Auftrag\n\nAktualisiere die Abweichungsanalyse (Teil 3) in Doc 100 nach Abschluss der Implementierungstasks.\n\n## Voraussetzungen\n\n**ERSTE AKTION:** `docs_get(path=\"\/\")` → Lese CLAUDE.md vollständig\n\n**Abhängigkeiten:** Dieser Task sollte NACH den anderen Tasks (#301-#306) ausgeführt werden.\n\n**Paradigmen (ZWINGEND):**\n- Faktizität: Nur verifizierte Änderungen dokumentieren\n- KISS: Klare Tabellen, keine Prosa\n\n## Kontext\n\n**Referenz-Dokumentation:** `docs_get(id=100)` (RAG-Prozess)\n\n**Bereits umgesetzte Änderungen (24.12.2025):**\n- entities.status ENUM hinzugefügt\n- chunks.status ENUM hinzugefügt\n- statements Tabelle erstellt\n- Qdrant entities Collection erstellt\n- canonical_name für alle 251 Entities befüllt\n\n## Aufgabe\n\n### 1. Fakten sammeln\n\nPrüfe jeden Punkt der Abweichungsanalyse:\n\n```bash\n# Entity-Status\ndb_describe(table=\"entities\", database=\"ki_content\")\n\n# Chunk-Status\ndb_describe(table=\"chunks\", database=\"ki_content\")\n\n# Statements\ndb_describe(table=\"statements\", database=\"ki_content\")\ndb_select(query=\"SELECT COUNT(*) FROM statements\", database=\"ki_content\")\n\n# Provenienz\ndb_describe(table=\"provenance\", database=\"ki_content\")\n\n# Prompt-Versionierung\ndb_select(query=\"SELECT id, name, version, use_case FROM prompts LIMIT 10\", database=\"ki_content\")\n\n# Entity-Synonyme\ndb_select(query=\"SELECT COUNT(*) FROM entity_synonyms\", database=\"ki_content\")\n\n# Scoring\n# Code-Review: src\/Infrastructure\/AI\/ScoringService.php existiert?\n```\n\n### 2. Dokumentation aktualisieren\n\n```bash\ndocs_update(id=100, content=\"...\")\n```\n\nÄndere in Sektion \"Implementierungslücken\":\n- Status von ❌ auf ✅ wo implementiert\n- Datum der Umsetzung hinzufügen\n- Ggf. neue Lücken dokumentieren\n\n### 3. TODO-Liste aktualisieren\n\n```html\n<section>\n <h2>TODO-Liste für Implementierung<\/h2>\n <pre>\nPRIORITÄT HOCH:\n[x] Entity-Status-Feld (2025-12-24)\n[x] Chunk-Status-Feld (2025-12-24)\n[x] Aussagen-Tabelle statements (2025-12-24)\n[ ] Prompt-Versionierung implementieren\n...\n <\/pre>\n<\/section>\n```\n\n## Validierung\n\n```bash\n# Dokument abrufen\ndocs_get(id=100)\n\n# Contract-Validierung\ncontracts_validate(name=\"betriebsdokumentation-pruefung_v1.1\")\n```\n\n## Qualitätskriterien\n\n- [ ] Alle umgesetzten Punkte als ✅ markiert\n- [ ] Datum der Umsetzung dokumentiert\n- [ ] Neue Lücken (falls vorhanden) dokumentiert\n- [ ] TODO-Liste aktualisiert\n- [ ] Keine falschen Behauptungen (alles verifiziert)",
"type": "ai_task"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 308,\n \"uuid\": \"a7abf040-4162-4edf-b3ab-3cc46ee3edc4\",\n \"title\": \"RAG: Doc 100 Abweichungsanalyse aktualisieren nach Implementierung\",\n \"description\": \"# Auftrag\\n\\nAktualisiere die Abweichungsanalyse (Teil 3) in Doc 100 nach Abschluss der Implementierungstasks.\\n\\n## Voraussetzungen\\n\\n**ERSTE AKTION:** `docs_get(path=\\\"\/\\\")` → Lese CLAUDE.md vollständig\\n\\n**Abhängigkeiten:** Dieser Task sollte NACH den anderen Tasks (#301-#306) ausgeführt werden.\\n\\n**Paradigmen (ZWINGEND):**\\n- Faktizität: Nur verifizierte Änderungen dokumentieren\\n- KISS: Klare Tabellen, keine Prosa\\n\\n## Kontext\\n\\n**Referenz-Dokumentation:** `docs_get(id=100)` (RAG-Prozess)\\n\\n**Bereits umgesetzte Änderungen (24.12.2025):**\\n- entities.status ENUM hinzugefügt\\n- chunks.status ENUM hinzugefügt\\n- statements Tabelle erstellt\\n- Qdrant entities Collection erstellt\\n- canonical_name für alle 251 Entities befüllt\\n\\n## Aufgabe\\n\\n### 1. Fakten sammeln\\n\\nPrüfe jeden Punkt der Abweichungsanalyse:\\n\\n```bash\\n# Entity-Status\\ndb_describe(table=\\\"entities\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Chunk-Status\\ndb_describe(table=\\\"chunks\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Statements\\ndb_describe(table=\\\"statements\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\ndb_select(query=\\\"SELECT COUNT(*) FROM statements\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Provenienz\\ndb_describe(table=\\\"provenance\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Prompt-Versionierung\\ndb_select(query=\\\"SELECT id, name, version, use_case FROM prompts LIMIT 10\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Entity-Synonyme\\ndb_select(query=\\\"SELECT COUNT(*) FROM entity_synonyms\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Scoring\\n# Code-Review: src\/Infrastructure\/AI\/ScoringService.php existiert?\\n```\\n\\n### 2. Dokumentation aktualisieren\\n\\n```bash\\ndocs_update(id=100, content=\\\"...\\\")\\n```\\n\\nÄndere in Sektion \\\"Implementierungslücken\\\":\\n- Status von ❌ auf ✅ wo implementiert\\n- Datum der Umsetzung hinzufügen\\n- Ggf. neue Lücken dokumentieren\\n\\n### 3. TODO-Liste aktualisieren\\n\\n```html\\n<section>\\n <h2>TODO-Liste für Implementierung<\/h2>\\n <pre>\\nPRIORITÄT HOCH:\\n[x] Entity-Status-Feld (2025-12-24)\\n[x] Chunk-Status-Feld (2025-12-24)\\n[x] Aussagen-Tabelle statements (2025-12-24)\\n[ ] Prompt-Versionierung implementieren\\n...\\n <\/pre>\\n<\/section>\\n```\\n\\n## Validierung\\n\\n```bash\\n# Dokument abrufen\\ndocs_get(id=100)\\n\\n# Contract-Validierung\\ncontracts_validate(name=\\\"betriebsdokumentation-pruefung_v1.1\\\")\\n```\\n\\n## Qualitätskriterien\\n\\n- [ ] Alle umgesetzten Punkte als ✅ markiert\\n- [ ] Datum der Umsetzung dokumentiert\\n- [ ] Neue Lücken (falls vorhanden) dokumentiert\\n- [ ] TODO-Liste aktualisiert\\n- [ ] Keine falschen Behauptungen (alles verifiziert)\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"pending\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-24T15:02:55.732699\",\n \"updated_at\": \"2025-12-24T15:02:55.732702\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #308 created\"\n}"
}
]
}