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"tool_response": [
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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 304,\n \"uuid\": \"e81a459a-d6ad-4098-832d-b4bf23349ee7\",\n \"title\": \"RAG: Entity-Synonyme aktivieren und befüllen\",\n \"description\": \"# Auftrag\\n\\nAktiviere und befülle die `entity_synonyms` Tabelle für Entity-Deduplizierung.\\n\\n## Voraussetzungen\\n\\n**ERSTE AKTION:** Lese die Datei `\/var\/www\/CLAUDE.md` (Read-Tool)\\n\\n**Relevante Contracts:**\\n- `contracts_get(name=\\\"python-pipeline-contract_v1.0\\\")` - Python-Standards\\n- `contracts_get(name=\\\"db-access-security-protocol\\\")` - MCP-DB nutzen\\n\\n**Paradigmen (ZWINGEND):**\\n- DRY: Synonym-Erkennung zentral in einer Funktion\\n- KISS: Einfache Similarity-basierte Erkennung\\n- YAGNI: Keine ML-Modelle, einfache String-Matching zuerst\\n\\n## Kontext\\n\\n**Referenz-Dokumentation:** `docs_get(id=100)` (RAG-Prozess, §1.2 Identitätsregeln)\\n\\n**IST-Zustand:**\\n- Tabelle `entity_synonyms` existiert mit 0 Rows\\n- 251 Entities mit `canonical_name` vorhanden\\n\\n**Schema prüfen:**\\n```bash\\ndb_describe(table=\\\"entity_synonyms\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n## Aufgabe\\n\\n### 1. Schema validieren\/erweitern\\n\\nFalls nötig:\\n```sql\\ndb_execute(statement=\\\"\\\"\\\"\\nALTER TABLE entity_synonyms \\nADD COLUMN IF NOT EXISTS source ENUM('extraction', 'manual', 'merge') DEFAULT 'extraction',\\nADD COLUMN IF NOT EXISTS language VARCHAR(10) DEFAULT 'de'\\n\\\"\\\"\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n### 2. Synonym-Erkennung in analyze.py\\n\\nErweitere `\/var\/www\/scripts\/pipeline\/analyze.py`:\\n\\n```python\\ndef find_or_create_entity(name: str, entity_type: str) -> int:\\n \\\"\\\"\\\"Find existing entity by name\/synonym or create new one.\\n \\n 1. Check entities.canonical_name (exact match)\\n 2. Check entity_synonyms.synonym (exact match)\\n 3. Check entities.name with similarity > 0.9\\n 4. If no match: create new entity\\n 5. Log synonym if similar but not exact\\n \\\"\\\"\\\"\\n canonical = normalize_name(name)\\n \\n # Exact canonical match\\n existing = db.find_entity_by_canonical(canonical)\\n if existing:\\n return existing['id']\\n \\n # Synonym match\\n synonym_match = db.find_entity_by_synonym(name)\\n if synonym_match:\\n return synonym_match['entity_id']\\n \\n # Create new entity\\n entity_id = db.create_entity(name, entity_type, canonical)\\n return entity_id\\n\\ndef add_synonym(entity_id: int, synonym: str, source: str = 'extraction'):\\n \\\"\\\"\\\"Add synonym to entity if not exists.\\\"\\\"\\\"\\n # ...\\n```\\n\\n### 3. Initiale Synonym-Generierung\\n\\nScript für bestehende Entities:\\n```python\\n# Finde ähnliche Namen und erstelle Synonyme\\n# z.B. \\\"Auftragsklärung\\\" und \\\"Auftrags-Klärung\\\"\\n```\\n\\n## Validierung\\n\\n```bash\\n# Schema prüfen\\ndb_describe(table=\\\"entity_synonyms\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n\\n# Python Check\\n\/opt\/scripts\/python-check.sh\\n\\n# Funktionstest\\ndb_select(query=\\\"SELECT COUNT(*) FROM entity_synonyms\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n## Qualitätskriterien\\n\\n- [ ] Schema entity_synonyms validiert\\n- [ ] find_or_create_entity() implementiert\\n- [ ] add_synonym() implementiert\\n- [ ] Type Hints und Docstrings\\n- [ ] Mindestens 10 Synonyme generiert\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"in_progress\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-24T15:02:54.765267\",\n \"updated_at\": \"2025-12-24T16:07:06.091373\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #304 status changed: pending -> in_progress\"\n}"
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