Protokoll #17784

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "Bash",
    "tool_input": {
        "command": "cat << 'PYTHON' | timeout 600 .\/venv\/bin\/python\nimport requests\nimport json\nimport time\n\nOLLAMA_HOST = \"http:\/\/localhost:11434\"\nMODEL = \"gemma3:27b-it-qat\"\n\nCHUNKS = {\n    21: \"\"\"diesem Raum kann der Klient dann eigenständige und autonome Lösungen entwickeln – der Säbelzahntiger wartet erst mal draußen. Wenn wir Probleme konsequent als Hinweise auf Bedürfnisse, systemische Kompetenzen und kreative Lösungsversuche sehen, lauern Lösungen auf einmal überall. Sie können konkrete Pläne für die Zukunft beinhalten oder das bestmögliche Aushalten eines unerwünschten Zustandes im Hier und Jetzt. Damit ist eine Lösung in unserem Verständnis einfach dadurch definiert, dass sie etwas »löst«, auf dem für den Coachee passenden Weg. Auf diese Lösung richten wir die gemeinsame Koproduktion aus und gestalten einen für sie förderlichen Prozess, in Zusammenarbeit mit ihrem Experten – dem Klienten.\n5. LÖSUNGSORIENTIERTE KURZTHERAPIE (DE SHAZER & BERG)\nWenn etwas funktioniert – tu mehr davon. Wenn etwas nicht funktioniert – tu etwas anderes. Steve de Shazer und seine Frau Insoo Kim Berg stellten 1982 zum ersten Mal einen ganz speziellen Ansatz der Gesprächstherapie vor - die lösungsorientierte Kurztherapie, oder auch lösungsfokussierte Kurzzeittherapie. Während ihrer eigenen Arbeit mit Klienten, v.a. im 1978 gegründeten Brief Family Therapy Center in Milwaukee, Wisconsin (USA), merkten die beiden, dass das Verhalten ihrer Klienten den Theorien, die sie an der Universität gelernt hatten, nicht entsprach. Ihre Entwicklung basierte auf selbstkritischen Beobachtungen ihres eigenen Tuns und Inspiration durch die Arbeit des Philosophen Ludwig Wittgenstein.\"\"\",\n\n    31: \"\"\"Die Schultern, die wir hängen lassen, wenn wir verzweifelt sind; die Muskeln die sich dabei vielleicht im kompletten Rücken verhärten; die Atmung die schneller und flacher wird - Körper und Psyche sind untrennbar vereint. Da die Verfassung des Körpers deutlichen Einfluss auf innere Vorgänge wie Gefühle, Gedanken und Handlungsbereitschaft hat, dürfen wir als Coaches die Aufmerksamkeit des Klienten auch immer mal wieder auf das richten, was gerade »in« oder »an« ihm passiert. Ballen sich seine Hände zu Fäusten, wenn er von seinem Ziel spricht? Entspannen sich seine Schultern? Die Bedeutungsgebung dieser körperlichen DÜRFEN WIR VORSTELLEN\"\"\",\n\n    46: \"\"\"GUT ZU WISSEN\nUm zu einer stimmigen Problemlösung zu gelangen, im Sinne des Arbeitsauftrages, den wir vom Klienten bekommen haben, braucht es - ebenfalls - Übung. Das Wissen um Wirkelemente und prinzipielle Vorgehensweisen, die in Richtung Lösung unterstützen, findest du nachfolgend.\n1. ALS-OB-RAHMEN – DER DRITTE\nIn den Modulen Grundlagen und Haltung & Prozess und Auftrag schon kennengelernt, möchten wir dich nun noch etwas näher mit dem Als-ob-Rahmen bekannt machen.\nWER HATS ERFUNDEN?\nDer Als-ob-Rahmen, in dem wir uns bewegen, wenn wir »so tun, als ob«, ist ein wichtiger Rahmen \/ Frame im NLP. Als Gründungsvater des Prinzips kann man wohl Hans Vaihinger mit seinem bereits im 19. Jahrhundert geschriebenen Werk »Die Philosophie des Als-ob – das System der theoretischen, praktischen und religiösen Fiktion«, bezeichnen. In Wikipedia ist die folgende inhaltliche Zusammenfassung dazu zu finden. Doch auch in früherer Literatur und Philosophie ist das Prinzip des »so tun, als ob« zu finden. Ein berühmtes Beispiel hierfür ist die Ringparabel.\"\"\"\n}\n\n# ============================================================\n# PASS 1: Extraktion (nur Namen, keine Kategorien)\n# ============================================================\nPASS1_PROMPT = \"\"\"AUFGABE: Extrahiere alle benannten Entitäten aus dem Text.\n\nREGELN:\n1. NUR Begriffe die WÖRTLICH EXAKT SO im Text stehen\n2. KEINE Ableitungen oder Varianten\n3. Mindestens 3 Zeichen\n4. KEINE generischen Wörter (Aspekte, Wissen, Fragen, Zeit, Weise)\n\nExtrahiere: Personen, Rollen, Theorien, Methoden, Modelle, Konzepte, Artefakte, Metaphern, Orte, Organisationen\n\nFormat: {\"entities\": [\"Begriff1\", \"Begriff2\", ...]}\n\nText:\n\"\"\"\n\n# ============================================================\n# PASS 2: Kategorisierung\n# ============================================================\nPASS2_PROMPT = \"\"\"AUFGABE: Kategorisiere diese Entitäten.\n\nKATEGORIEN:\n- PERSON: Echte Namen (Vor-\/Nachname)\n- ROLE: Funktionen (Coach, Klient)\n- ORGANIZATION: Firmen, Institute\n- LOCATION: Orte, Städte, Länder\n- THEORY: Benannte Schulen\/Ansätze\n- METHOD: Benannte Interventionen\/Techniken\n- MODEL: Benannte Frameworks\/Prozesse\n- CONCEPT: Fachbegriffe\n- ARTIFACT: Werkzeuge, Dokumente, Werke\n- METAPHOR: Bildhafte Ausdrücke\n- PRINCIPLE: Regeln, Leitsätze\n\nFormat: {\"kategorisiert\": [{\"name\": \"...\", \"type\": \"...\"}]}\n\nEntitäten zu kategorisieren:\n\"\"\"\n\ndef call_ollama(prompt, timeout=90):\n    start = time.time()\n    resp = requests.post(\n        f\"{OLLAMA_HOST}\/api\/generate\",\n        json={\"model\": MODEL, \"prompt\": prompt, \"stream\": False, \"format\": \"json\"},\n        timeout=timeout\n    )\n    data = resp.json()\n    duration = time.time() - start\n    tokens = data.get(\"prompt_eval_count\", 0) + data.get(\"eval_count\", 0)\n    return data.get(\"response\", \"{}\"), duration, tokens\n\ndef validate_entity(name, text):\n    \"\"\"Strikt: Entity muss exakt im Text vorkommen.\"\"\"\n    return name in text and len(name) >= 3\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"2-PASS ENTITY EXTRACTION TEST\")\nprint(\"=\" * 70)\n\nfor chunk_id, text in CHUNKS.items():\n    print(f\"\\n{'='*70}\")\n    print(f\"CHUNK {chunk_id}\")\n    print(f\"{'='*70}\")\n    \n    # PASS 1: Extraktion\n    print(\"\\n[PASS 1] Extraktion...\")\n    resp1, dur1, tok1 = call_ollama(PASS1_PROMPT + text)\n    \n    try:\n        result1 = json.loads(resp1)\n        raw_entities = result1.get(\"entities\", [])\n    except:\n        raw_entities = []\n        print(f\"  ERROR parsing: {resp1[:100]}\")\n    \n    # Validierung Pass 1\n    valid_entities = [e for e in raw_entities if validate_entity(e, text)]\n    \n    print(f\"  Raw: {len(raw_entities)} | Valid: {len(valid_entities)} | {dur1:.1f}s | {tok1} tok\")\n    print(f\"  Entities: {valid_entities[:10]}{'...' if len(valid_entities) > 10 else ''}\")\n    \n    if not valid_entities:\n        print(\"  SKIP Pass 2 - no entities\")\n        continue\n    \n    # PASS 2: Kategorisierung\n    print(\"\\n[PASS 2] Kategorisierung...\")\n    entities_str = json.dumps(valid_entities, ensure_ascii=False)\n    resp2, dur2, tok2 = call_ollama(PASS2_PROMPT + entities_str)\n    \n    try:\n        result2 = json.loads(resp2)\n        categorized = result2.get(\"kategorisiert\", [])\n    except:\n        categorized = []\n        print(f\"  ERROR parsing: {resp2[:100]}\")\n    \n    print(f\"  Categorized: {len(categorized)} | {dur2:.1f}s | {tok2} tok\")\n    \n    # Finale Ausgabe\n    print(f\"\\n[RESULT] Chunk {chunk_id}:\")\n    by_type = {}\n    for e in categorized:\n        t = e.get(\"type\", \"UNKNOWN\")\n        n = e.get(\"name\", \"\")\n        if t not in by_type:\n            by_type[t] = []\n        by_type[t].append(n)\n    \n    for t, names in sorted(by_type.items()):\n        print(f\"  {t:12s}: {', '.join(names)}\")\n    \n    print(f\"\\n  TOTAL: Pass1={dur1:.1f}s + Pass2={dur2:.1f}s = {dur1+dur2:.1f}s | {tok1+tok2} tokens\")\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\nprint(\"TEST COMPLETE\")\nprint(\"=\" * 70)\nPYTHON",
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        "description": "Test 2-pass extraction with 3 chunks"
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    "tool_response": {
        "stdout": "======================================================================\n2-PASS ENTITY EXTRACTION TEST\n======================================================================\n\n======================================================================\nCHUNK 21\n======================================================================\n\n[PASS 1] Extraktion...\n  Raw: 13 | Valid: 13 | 6.4s | 568 tok\n  Entities: ['Klient', 'Säbelzahntiger', 'Coachee', 'LÖSUNGSORIENTIERTE KURZTHERAPIE', 'DE SHAZER & BERG', 'Steve de Shazer', 'Insoo Kim Berg', 'Brief Family Therapy Center', 'Milwaukee', 'Wisconsin']...\n\n[PASS 2] Kategorisierung...\n  Categorized: 13 | 15.0s | 465 tok\n\n[RESULT] Chunk 21:\n  LOCATION    : Milwaukee, Wisconsin, USA\n  METAPHOR    : Säbelzahntiger\n  ORGANIZATION: DE SHAZER & BERG, Brief Family Therapy Center, Universität\n  PERSON      : Steve de Shazer, Insoo Kim Berg, Ludwig Wittgenstein\n  ROLE        : Klient, Coachee\n  THEORY      : LÖSUNGSORIENTIERTE KURZTHERAPIE\n\n  TOTAL: Pass1=6.4s + Pass2=15.0s = 21.4s | 1033 tokens\n\n======================================================================\nCHUNK 31\n======================================================================\n\n[PASS 1] Extraktion...\n  Raw: 9 | Valid: 9 | 3.5s | 353 tok\n  Entities: ['Körper', 'Psyche', 'Coaches', 'Klienten', 'Hände', 'Fäusten', 'Schultern', 'Rücken', 'Atmung']\n\n[PASS 2] Kategorisierung...\n  Categorized: 9 | 9.4s | 349 tok\n\n[RESULT] Chunk 31:\n  CONCEPT     : Körper, Psyche, Hände, Fäusten, Schultern, Rücken, Atmung\n  ROLE        : Coaches, Klienten\n\n  TOTAL: Pass1=3.5s + Pass2=9.4s = 12.9s | 702 tokens\n\n======================================================================\nCHUNK 46\n======================================================================\n\n[PASS 1] Extraktion...\n  Raw: 16 | Valid: 16 | 7.1s | 508 tok\n  Entities: ['Arbeitsauftrag', 'Klienten', 'Wirkelemente', 'ALS-OB-RAHMEN', 'Grundlagen', 'Haltung', 'Prozess', 'Auftrag', 'NLP', 'Hans Vaihinger']...\n\n[PASS 2] Kategorisierung...\n  Categorized: 16 | 17.8s | 514 tok\n\n[RESULT] Chunk 46:\n  ARTIFACT    : Arbeitsauftrag, Ringparabel\n  CONCEPT     : Wirkelemente, Grundlagen, Haltung, Prozess, Auftrag, praktischen, religiösen Fiktion\n  MODEL       : ALS-OB-RAHMEN\n  ORGANIZATION: Wikipedia\n  PERSON      : Hans Vaihinger\n  ROLE        : Klienten\n  THEORY      : NLP, Philosophie des Als-ob, System der theoretischen\n\n  TOTAL: Pass1=7.1s + Pass2=17.8s = 24.8s | 1022 tokens\n\n======================================================================\nTEST COMPLETE\n======================================================================",
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