{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_update",
"tool_input": {
"id": 496,
"description": "## Ziel\nNeue Pipeline #5 mit wissenschaftlich korrekter Phasenfolge erstellen.\n\n---\n\n## ⚠️ PFLICHT VOR ARBEIT\n\n### 1. CLAUDE.md lesen\n```bash\ncat \/var\/www\/CLAUDE.md\n```\n\n### 2. Bestehende Pipelines analysieren\n```\nmcp__mcp-db__db_select(\"SELECT id, name, status FROM pipeline_configs\", \"ki_content\")\nmcp__mcp-db__db_describe(\"pipeline_configs\", \"ki_content\")\nmcp__mcp-db__db_describe(\"pipeline_steps\", \"ki_content\")\n```\n\n### 3. Pipeline #4 als Referenz\n```\nmcp__mcp-db__db_select(\"SELECT step_type, sort_order, enabled, config FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 4 ORDER BY sort_order\", \"ki_content\")\n```\n\n---\n\n## Code-Prinzipien\n\n| Prinzip | Anwendung |\n|---------|-----------|\n| **DRY** | Config-JSON nur wo nötig |\n| **KISS** | Lineare Reihenfolge, keine Verzweigungen |\n| **SRP** | Ein Step = eine Aufgabe |\n| **YAGNI** | Nur aktivierte Steps die gebraucht werden |\n\n---\n\n## Pipeline-Definition (32 Schritte, 11 Phasen)\n\n### Phase 1: Existenz (4 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 1 | detect | 1 | {} |\n| 2 | hash | 1 | {\"algorithm\": \"sha256\"} |\n| 3 | duplicate_check | 1 | {\"abort_on_duplicate\": true} |\n| 4 | doc_create | 1 | {} |\n\n### Phase 2: Normalisierung (5 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 5 | page_split | 1 | {} |\n| 6 | rotation | 1 | {\"auto_detect\": true} |\n| 7 | extract | 1 | {\"ocr_enabled\": true, \"ocr_language\": \"deu\"} |\n| 8 | page_store | 1 | {} |\n| 9 | vision | 0 | {\"model\": \"llava\"} |\n\n### Phase 3: Textstruktur (4 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 10 | structure | 1 | {} |\n| 11 | segment | 1 | {} |\n| 12 | chunk | 1 | {\"min_size\": 100, \"max_size\": 800, \"overlap\": 0.1} |\n| 13 | chunk_store | 1 | {} |\n\n### Phase 4: Textsemantik (2 Steps) - NEU\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 14 | text_semantic_analyze | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 15 | text_semantic_store | 1 | {} |\n\n### Phase 5: Entitäten (3 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 16 | entity_extract | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 17 | entity_store | 1 | {} |\n| 18 | entity_normalize | 1 | {} |\n\n### Phase 6: Wissenssemantik (2 Steps) - NEU\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 19 | knowledge_semantic_analyze | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 20 | knowledge_semantic_store | 1 | {} |\n\n### Phase 7: Relationen (2 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 21 | relation_extract | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 22 | relation_store | 1 | {} |\n\n### Phase 8: Ontologie (2 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 23 | ontology_classify | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 24 | ontology_store | 1 | {} |\n\n### Phase 9: Taxonomie (3 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 25 | taxonomy_build | 1 | {\"model\": \"mistral\"} |\n| 26 | chunk_taxonomy | 1 | {} |\n| 27 | entity_taxonomy | 1 | {} |\n\n### Phase 10: Retrieval (3 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 28 | embed | 1 | {\"model\": \"mxbai-embed-large\", \"dimensions\": 1024} |\n| 29 | qdrant_store | 1 | {\"collection\": \"documents\"} |\n| 30 | index_optimize | 1 | {} |\n\n### Phase 11: Abschluss (2 Steps)\n| # | step_type | enabled | config |\n|---|-----------|---------|--------|\n| 31 | status_update | 1 | {\"status\": \"completed\"} |\n| 32 | finalize | 1 | {} |\n\n---\n\n## SQL-Ausführung via MCP\n\n```sql\n-- 1. Pipeline erstellen\nINSERT INTO pipeline_configs (name, description, status, created_at)\nVALUES ('Wissenschaftliche Pipeline v1', '11 Phasen, 32 Schritte, korrekte Reihenfolge', 'draft', NOW());\n\n-- 2. Steps einfügen (32x)\nINSERT INTO pipeline_steps (pipeline_id, step_type, sort_order, enabled, config)\nVALUES (5, 'detect', 1, 1, '{}'), ...\n```\n\n---\n\n## Akzeptanzkriterien\n- [ ] CLAUDE.md gelesen\n- [ ] Bestehende Pipeline #4 analysiert\n- [ ] Pipeline #5 via MCP erstellt\n- [ ] 32 Steps in korrekter Reihenfolge\n- [ ] Vektoren (embed) NACH Semantik (Position 28+)\n- [ ] Status = 'draft' (erst nach Test auf 'active')"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 496,\n \"uuid\": \"33ef991e-48b9-4028-894d-7a763d29b5ac\",\n \"title\": \"4\/6 Pipeline-Definition: Neue Pipeline #5 mit wissenschaftlicher Phasenfolge\",\n \"description\": \"## Ziel\\nNeue Pipeline #5 mit wissenschaftlich korrekter Phasenfolge erstellen.\\n\\n---\\n\\n## ⚠️ PFLICHT VOR ARBEIT\\n\\n### 1. CLAUDE.md lesen\\n```bash\\ncat \/var\/www\/CLAUDE.md\\n```\\n\\n### 2. Bestehende Pipelines analysieren\\n```\\nmcp__mcp-db__db_select(\\\"SELECT id, name, status FROM pipeline_configs\\\", \\\"ki_content\\\")\\nmcp__mcp-db__db_describe(\\\"pipeline_configs\\\", \\\"ki_content\\\")\\nmcp__mcp-db__db_describe(\\\"pipeline_steps\\\", \\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n### 3. Pipeline #4 als Referenz\\n```\\nmcp__mcp-db__db_select(\\\"SELECT step_type, sort_order, enabled, config FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 4 ORDER BY sort_order\\\", \\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n---\\n\\n## Code-Prinzipien\\n\\n| Prinzip | Anwendung |\\n|---------|-----------|\\n| **DRY** | Config-JSON nur wo nötig |\\n| **KISS** | Lineare Reihenfolge, keine Verzweigungen |\\n| **SRP** | Ein Step = eine Aufgabe |\\n| **YAGNI** | Nur aktivierte Steps die gebraucht werden |\\n\\n---\\n\\n## Pipeline-Definition (32 Schritte, 11 Phasen)\\n\\n### Phase 1: Existenz (4 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 1 | detect | 1 | {} |\\n| 2 | hash | 1 | {\\\"algorithm\\\": \\\"sha256\\\"} |\\n| 3 | duplicate_check | 1 | {\\\"abort_on_duplicate\\\": true} |\\n| 4 | doc_create | 1 | {} |\\n\\n### Phase 2: Normalisierung (5 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 5 | page_split | 1 | {} |\\n| 6 | rotation | 1 | {\\\"auto_detect\\\": true} |\\n| 7 | extract | 1 | {\\\"ocr_enabled\\\": true, \\\"ocr_language\\\": \\\"deu\\\"} |\\n| 8 | page_store | 1 | {} |\\n| 9 | vision | 0 | {\\\"model\\\": \\\"llava\\\"} |\\n\\n### Phase 3: Textstruktur (4 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 10 | structure | 1 | {} |\\n| 11 | segment | 1 | {} |\\n| 12 | chunk | 1 | {\\\"min_size\\\": 100, \\\"max_size\\\": 800, \\\"overlap\\\": 0.1} |\\n| 13 | chunk_store | 1 | {} |\\n\\n### Phase 4: Textsemantik (2 Steps) - NEU\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 14 | text_semantic_analyze | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 15 | text_semantic_store | 1 | {} |\\n\\n### Phase 5: Entitäten (3 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 16 | entity_extract | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 17 | entity_store | 1 | {} |\\n| 18 | entity_normalize | 1 | {} |\\n\\n### Phase 6: Wissenssemantik (2 Steps) - NEU\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 19 | knowledge_semantic_analyze | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 20 | knowledge_semantic_store | 1 | {} |\\n\\n### Phase 7: Relationen (2 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 21 | relation_extract | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 22 | relation_store | 1 | {} |\\n\\n### Phase 8: Ontologie (2 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 23 | ontology_classify | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 24 | ontology_store | 1 | {} |\\n\\n### Phase 9: Taxonomie (3 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 25 | taxonomy_build | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mistral\\\"} |\\n| 26 | chunk_taxonomy | 1 | {} |\\n| 27 | entity_taxonomy | 1 | {} |\\n\\n### Phase 10: Retrieval (3 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 28 | embed | 1 | {\\\"model\\\": \\\"mxbai-embed-large\\\", \\\"dimensions\\\": 1024} |\\n| 29 | qdrant_store | 1 | {\\\"collection\\\": \\\"documents\\\"} |\\n| 30 | index_optimize | 1 | {} |\\n\\n### Phase 11: Abschluss (2 Steps)\\n| # | step_type | enabled | config |\\n|---|-----------|---------|--------|\\n| 31 | status_update | 1 | {\\\"status\\\": \\\"completed\\\"} |\\n| 32 | finalize | 1 | {} |\\n\\n---\\n\\n## SQL-Ausführung via MCP\\n\\n```sql\\n-- 1. Pipeline erstellen\\nINSERT INTO pipeline_configs (name, description, status, created_at)\\nVALUES ('Wissenschaftliche Pipeline v1', '11 Phasen, 32 Schritte, korrekte Reihenfolge', 'draft', NOW());\\n\\n-- 2. Steps einfügen (32x)\\nINSERT INTO pipeline_steps (pipeline_id, step_type, sort_order, enabled, config)\\nVALUES (5, 'detect', 1, 1, '{}'), ...\\n```\\n\\n---\\n\\n## Akzeptanzkriterien\\n- [ ] CLAUDE.md gelesen\\n- [ ] Bestehende Pipeline #4 analysiert\\n- [ ] Pipeline #5 via MCP erstellt\\n- [ ] 32 Steps in korrekter Reihenfolge\\n- [ ] Vektoren (embed) NACH Semantik (Position 28+)\\n- [ ] Status = 'draft' (erst nach Test auf 'active')\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"pending\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": 492,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-28T01:33:12.116444\",\n \"updated_at\": \"2025-12-28T01:41:03.624216\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #496 updated\"\n}"
}
]
}