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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 301,\n \"uuid\": \"f3d57c08-39dc-4b42-b46b-48ab64ba4e93\",\n \"title\": \"RAG Phase 7: Statement-Extraktion in analyze.py implementieren\",\n \"description\": \"# Auftrag\\n\\nImplementiere die Aussagen-Extraktion (SPO-Tripel) in der RAG-Pipeline.\\n\\n## Voraussetzungen\\n\\n**ERSTE AKTION:** `docs_get(path=\\\"\/\\\")` → Lese CLAUDE.md vollständig\\n\\n**Relevante Contracts:**\\n- `contracts_get(name=\\\"architecture-gate-contract\\\")` - Architektur-Regeln\\n- `contracts_get(name=\\\"python-pipeline-contract_v1.0\\\")` - Python-Standards\\n- `contracts_get(name=\\\"code-quality-standards\\\")` - Qualitätsstandards\\n\\n**Paradigmen (ZWINGEND):**\\n- DRY: Keine Duplikation, nutze bestehende analyze.py Patterns\\n- KISS: Einfache SPO-Extraktion, keine Over-Engineering\\n- OOP: Statement-Klasse in Domain-Layer\\n- YAGNI: Nur was dokumentiert ist, keine spekulativen Features\\n\\n## Kontext\\n\\n**Referenz-Dokumentation:** `docs_get(id=100)` (RAG-Prozess)\\n\\n**Tabelle bereits erstellt:**\\n```sql\\nki_content.statements (\\n id, subject_entity_id, predicate, object_entity_id, \\n object_literal, chunk_id, confidence, status, created_at, updated_at\\n)\\n```\\n\\n**Bestehender Code:** `\/var\/www\/scripts\/pipeline\/analyze.py`\\n\\n## Aufgabe\\n\\n1. **Erweitere analyze.py** mit `extract_statements(chunk_id, text)`:\\n - Extrahiere Subject-Predicate-Object aus Text\\n - Subject\/Object müssen auf entities verweisen (entity_id)\\n - Predicate als VARCHAR(255)\\n - Confidence-Score (0.0-1.0)\\n\\n2. **Prompt-Design:**\\n ```\\n Extrahiere alle faktischen Aussagen aus dem Text als SPO-Tripel:\\n - Subject: Eine benannte Entität\\n - Predicate: Die Beziehung\/Eigenschaft\\n - Object: Entität oder Literal-Wert\\n \\n Format: JSON-Array mit {subject, predicate, object, confidence}\\n ```\\n\\n3. **Entity-Linking:**\\n - Subject\/Object gegen `entities.canonical_name` matchen\\n - Bei Match: entity_id setzen\\n - Bei keinem Match: object_literal verwenden\\n\\n4. **Status-Management:**\\n - Neue Statements mit status='extracted'\\n - Nach Validierung: status='validated'\\n\\n## Validierung\\n\\nNach Implementierung ausführen:\\n```bash\\n# Python Quality Check\\n\/opt\/scripts\/python-check.sh\\n\\n# Contract-Validierung\\ncontracts_validate(name=\\\"python-pipeline-contract_v1.0\\\")\\n\\n# Funktionstest\\ncd \/var\/www\/scripts\/pipeline\\n.\/venv\/bin\/python -c \\\"from analyze import extract_statements; print('OK')\\\"\\n```\\n\\n## Qualitätskriterien\\n\\n- [ ] Funktion `extract_statements()` in analyze.py\\n- [ ] Parameterized Queries (kein SQL-Injection)\\n- [ ] Type Hints für alle Parameter\\n- [ ] Docstrings vorhanden\\n- [ ] Test mit echtem Chunk erfolgreich\\n- [ ] db_select zeigt neue Einträge in statements\",\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\": \"2025-12-24T15:01:23.100769\",\n \"updated_at\": \"2025-12-24T15:01:23.100771\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"assignments\": [],\n \"results\": []\n}"
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