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"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
"tool_input": {
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"response": "Prompt-Versionierung implementiert:\n\n1. **db.py erweitert**:\n - `get_prompt_by_use_case()` - Holt Prompt mit Metadaten (id, version, use_case, content)\n\n2. **Prompts-Tabelle**:\n - use_case ENUM hinzugefügt (entity_extraction, relation_extraction, semantic_analysis, statement_extraction, taxonomy_classification, chunk_semantics, chat, content)\n - Alle bestehenden Prompts mit korrektem use_case aktualisiert\n - Neue Prompts erstellt: semantic_analysis (ID 14), statement_extraction (ID 15), chunk_semantics (ID 16)\n\n3. **chunk_semantics erweitert**:\n - prompt_id INT - Referenz zum verwendeten Prompt\n - prompt_version VARCHAR(20) - Version für Reproduzierbarkeit\n\n4. **analyze.py aktualisiert**:\n - `extract_statements()` → nutzt get_prompt_by_use_case(), gibt Metadaten zurück\n - `store_statements()` → nimmt prompt_version\/model_used, loggt in Provenienz\n - `extract_entities_ollama\/anthropic()` → nutzen get_prompt_by_use_case()\n\nPrompts in DB: 12 (entity_extraction, relation_extraction, taxonomy_classification, semantic_analysis, statement_extraction, chunk_semantics, content-generate, content-revise, 4x critics)",
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