{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
"tool_input": {
"title": "Pipeline-Refactoring: Gesamtplanung und Architektur",
"type": "ai_task",
"description": "## Übergeordneter Task: Pipeline nach wissenschaftlicher Spezifikation refaktorieren\n\n### Ausgangslage\nDie aktuelle Pipeline #4 (Granulare RAG-Pipeline v2) hat 27 Schritte, aber:\n- Falsche Reihenfolge (embed\/qdrant vor Entitäten)\n- Fehlende semantische Schichten (Text- und Wissenssemantik)\n- Keine Duplikat-Prüfung mit Abbruch\n\n### Ziel-Architektur (11 Phasen, 30 Schritte)\n```\nDokument → Text → Struktur → Textsemantik → Entität → Wissenssemantik \n→ Relation → Ontologie → Taxonomie → Vektor → Abschluss\n```\n\n### Kernprinzipien\n1. **Textsemantik vor Entitäten**: Erst verstehen WIE etwas gemeint ist\n2. **Wissenssemantik vor Relationen**: Erst verstehen WAS etwas ist\n3. **Vektorisierung am Ende**: Embeddings kodieren Bedeutung, nicht Rohtext\n4. **Duplikat-Prüfung früh**: Vor jeder aufwändigen Verarbeitung\n\n### Abhängigkeiten\n- Subtask 1: DB-Schema (Voraussetzung für alles)\n- Subtask 2: ENUM-Erweiterung (Voraussetzung für Config)\n- Subtask 3: PipelineStepConfig (Voraussetzung für UI)\n- Subtask 4: Pipeline-Definition (Voraussetzung für Executor)\n- Subtask 5: Python-Executor (Implementierung)\n- Subtask 6: Validierung und Test\n\n### Risiken\n- Bestehende Daten in Pipeline #4 könnten inkompatibel werden\n- Python-Executor muss für 6 neue step_types erweitert werden\n- LLM-Kosten für Text- und Wissenssemantik-Analyse\n\n### Entscheidung\nNeue Pipeline #5 erstellen statt #4 modifizieren → Rückwärtskompatibilität"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 492,\n \"uuid\": \"790abb7b-f4f9-46d9-b13a-179205cc1634\",\n \"title\": \"Pipeline-Refactoring: Gesamtplanung und Architektur\",\n \"description\": \"## Übergeordneter Task: Pipeline nach wissenschaftlicher Spezifikation refaktorieren\\n\\n### Ausgangslage\\nDie aktuelle Pipeline #4 (Granulare RAG-Pipeline v2) hat 27 Schritte, aber:\\n- Falsche Reihenfolge (embed\/qdrant vor Entitäten)\\n- Fehlende semantische Schichten (Text- und Wissenssemantik)\\n- Keine Duplikat-Prüfung mit Abbruch\\n\\n### Ziel-Architektur (11 Phasen, 30 Schritte)\\n```\\nDokument → Text → Struktur → Textsemantik → Entität → Wissenssemantik \\n→ Relation → Ontologie → Taxonomie → Vektor → Abschluss\\n```\\n\\n### Kernprinzipien\\n1. **Textsemantik vor Entitäten**: Erst verstehen WIE etwas gemeint ist\\n2. **Wissenssemantik vor Relationen**: Erst verstehen WAS etwas ist\\n3. **Vektorisierung am Ende**: Embeddings kodieren Bedeutung, nicht Rohtext\\n4. **Duplikat-Prüfung früh**: Vor jeder aufwändigen Verarbeitung\\n\\n### Abhängigkeiten\\n- Subtask 1: DB-Schema (Voraussetzung für alles)\\n- Subtask 2: ENUM-Erweiterung (Voraussetzung für Config)\\n- Subtask 3: PipelineStepConfig (Voraussetzung für UI)\\n- Subtask 4: Pipeline-Definition (Voraussetzung für Executor)\\n- Subtask 5: Python-Executor (Implementierung)\\n- Subtask 6: Validierung und Test\\n\\n### Risiken\\n- Bestehende Daten in Pipeline #4 könnten inkompatibel werden\\n- Python-Executor muss für 6 neue step_types erweitert werden\\n- LLM-Kosten für Text- und Wissenssemantik-Analyse\\n\\n### Entscheidung\\nNeue Pipeline #5 erstellen statt #4 modifizieren → Rückwärtskompatibilität\",\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\": \"2025-12-28T01:29:27.120011\",\n \"updated_at\": \"2025-12-28T01:29:27.120012\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #492 created\"\n}"
}
]
}