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"title": "[RAG-I5] Python Pipeline: analyze.py Taxonomie-Integration",
"description": "Lese \/var\/www\/CLAUDE.md\n\nKONTEXT: Die Analyse-Phase soll Chunks und Entities automatisch mit Taxonomie verknüpfen.\n\nVORAUSSETZUNG: Task RAG-I4 muss abgeschlossen sein.\n\nDATEI: \/var\/www\/scripts\/pipeline\/analyze.py\n\nAUFGABE:\n1. Erweitere analyze_document() um Taxonomie-Zuweisung\n2. Nutze bestehende taxonomy Tabelle (ki_content.taxonomy)\n3. Rufe db.add_chunk_taxonomy() für jeden analysierten Chunk auf\n4. Rufe db.add_entity_taxonomy() für jede extrahierte Entity auf\n5. Confidence basiert auf LLM-Response\n\nQUALITÄTSKRITERIEN:\n- Ruff check muss bestehen\n- Bestehende Funktionalität darf nicht brechen\n- Logging für neue Operationen",
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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 382,\n \"uuid\": \"6a97c70d-62d8-4942-b9da-e16327cce6e6\",\n \"title\": \"[RAG-I5] Python Pipeline: analyze.py Taxonomie-Integration\",\n \"description\": \"Lese \/var\/www\/CLAUDE.md\\n\\nKONTEXT: Die Analyse-Phase soll Chunks und Entities automatisch mit Taxonomie verknüpfen.\\n\\nVORAUSSETZUNG: Task RAG-I4 muss abgeschlossen sein.\\n\\nDATEI: \/var\/www\/scripts\/pipeline\/analyze.py\\n\\nAUFGABE:\\n1. Erweitere analyze_document() um Taxonomie-Zuweisung\\n2. Nutze bestehende taxonomy Tabelle (ki_content.taxonomy)\\n3. Rufe db.add_chunk_taxonomy() für jeden analysierten Chunk auf\\n4. Rufe db.add_entity_taxonomy() für jede extrahierte Entity auf\\n5. Confidence basiert auf LLM-Response\\n\\nQUALITÄTSKRITERIEN:\\n- Ruff check muss bestehen\\n- Bestehende Funktionalität darf nicht brechen\\n- Logging für neue Operationen\",\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\": \"2025-12-25T19:08:05.967575\",\n \"updated_at\": \"2025-12-25T19:08:05.967576\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #382 created\"\n}"
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