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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 488,\n \"uuid\": \"dda5dd39-ff7b-4d4c-8c9d-a2a4e2b276ad\",\n \"title\": \"Feature: Entity-Beschreibungen ausführlich generieren (Ollama)\",\n \"description\": \"# Feature: Ausführliche Entity-Beschreibungen\\n\\n## GEMELDETES PROBLEM\\nDie \\\"Bedeutung\\\" auf \/semantic-explorer\/semantik ist zu kurz (nur 2-3 Wörter wie \\\"Abstrakte Idee\\\").\\n\\n## GEWÜNSCHTES FORMAT\\n1. **Satz 1**: Grundsätzliche Definition des Begriffs\\n2. **Sätze 2-5**: Weitere Ausführungen, Kontext, Anwendung\\n\\nBeispiel für \\\"Koproduktion\\\":\\n> Koproduktion bezeichnet die gemeinsame Erarbeitung von Lösungen durch Coach und Klient als gleichberechtigte Partner. Im systemischen Coaching ist dies ein zentrales Prinzip, das die Expertise beider Seiten wertschätzt. Der Coach bringt Prozesswissen ein, der Klient ist Experte für sein eigenes Leben. Diese Haltung fördert Selbstwirksamkeit und nachhaltige Veränderung. Anders als bei direktiver Beratung entstehen Lösungen im Dialog.\\n\\n## AKTUELLE SITUATION\\n- Entity-Extraction Prompt enthält: `\\\"description\\\": \\\"Kurze Erklärung\\\"`\\n- Ergebnis: Beschreibungen wie \\\"Abstrakte Idee\\\", \\\"Funktion\\\", etc.\\n- Feld `entities.description` in DB: varchar\/text\\n\\n## LÖSUNGSOPTIONEN\\n\\n### Option A: Prompt anpassen\\n- entity_extraction Prompt erweitern für ausführliche Beschreibungen\\n- Problem: Erhöht Token-Verbrauch pro Chunk erheblich\\n\\n### Option B: Separater Enrichment-Step (empfohlen)\\n- Neuer Pipeline-Step: `entity_description_enrich`\\n- Läuft NACH entity_extraction\\n- Verarbeitet nur Entities ohne ausführliche Beschreibung\\n- Nutzt Ollama (z.B. mistral) für Generierung\\n\\n### Option C: Nachträgliches Script\\n- Standalone-Script `generate_entity_descriptions.py`\\n- Kann manuell oder per Cron ausgeführt werden\\n- Verarbeitet alle Entities mit kurzer Beschreibung\\n\\n## IMPLEMENTIERUNGSSCHRITTE (Option B\/C)\\n\\n1. **Prompt erstellen** in `prompts` Tabelle:\\n - use_case: `entity_description`\\n - Instruktion für ausführliche Definition (3-5 Sätze)\\n - Kontext: Entity-Name, Typ, Beispiel-Chunks\\n\\n2. **Python-Script** `\/var\/www\/scripts\/pipeline\/generate_entity_descriptions.py`:\\n - Lädt Entities mit kurzer Beschreibung (< 50 Zeichen)\\n - Holt 2-3 Beispiel-Chunks für Kontext\\n - Ruft Ollama API\\n - Speichert erweiterte Beschreibung\\n\\n3. **DB-Feld prüfen**:\\n - `entities.description` muss TEXT sein (nicht VARCHAR)\\n - Migration falls nötig\\n\\n4. **Integration**:\\n - Als Pipeline-Step ODER als manuelles Script\\n\\n## QUALITÄTSKRITERIEN\\n- [ ] Beschreibungen sind 3-5 Sätze lang\\n- [ ] Satz 1 ist eine klare Definition\\n- [ ] Kontext aus Dokumenten wird berücksichtigt\\n- [ ] Ollama-Modell ist konfigurierbar\\n- [ ] Script kann inkrementell laufen (nur fehlende)\",\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\": \"2025-12-27T15:40:25.877208\",\n \"updated_at\": \"2025-12-27T15:45:05.506853\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #488 status changed: pending -> in_progress\"\n}"
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