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"tool_response": [
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"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:** Lese die Datei `\/var\/www\/CLAUDE.md` (Read-Tool)\\n\\n**Abhängigkeiten:** Dieser Task sollte NACH den anderen Tasks (#301-#307) 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\": \"2025-12-24T15:10:28.273045\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"assignments\": [],\n \"results\": []\n}"
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