{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_update",
"tool_input": {
"id": 498,
"description": "## Ziel\nVollständiger Test der neuen Pipeline #5 mit Beispieldokument.\n\n---\n\n## ⚠️ PFLICHT VOR ARBEIT\n\n### 1. CLAUDE.md lesen\n```bash\ncat \/var\/www\/CLAUDE.md\n```\n\n### 2. Voraussetzungen prüfen\n```\nmcp__mcp-db__db_describe(\"chunk_text_semantics\", \"ki_content\")\nmcp__mcp-db__db_describe(\"entity_knowledge_semantics\", \"ki_content\")\nmcp__mcp-db__db_select(\"SELECT COUNT(*) FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 5\", \"ki_content\")\n```\n\n### 3. PHP Quality-Check\n```bash\n\/var\/www\/scripts\/php-check.sh\n```\n\n### 4. Python Quality-Check\n```bash\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\n.\/venv\/bin\/ruff check .\n.\/venv\/bin\/mypy . --ignore-missing-imports\n```\n\n---\n\n## Voraussetzungen-Checkliste\n\n| Task | Prüfung | Status |\n|------|---------|--------|\n| #493 | `DESCRIBE chunk_text_semantics` | [ ] |\n| #493 | `DESCRIBE entity_knowledge_semantics` | [ ] |\n| #494 | ENUM enthält 6 neue Werte | [ ] |\n| #495 | PipelineStepConfig hat 6 neue Einträge | [ ] |\n| #496 | Pipeline #5 hat 32 Steps | [ ] |\n| #497 | Python-Import funktioniert | [ ] |\n\n---\n\n## Testplan\n\n### 1. Test-Dokument auswählen\n- Kleines PDF (2-3 Seiten)\n- Bekannter Inhalt für Validierung\n- z.B. aus \/files\/\n\n### 2. Pipeline-Run starten\n```bash\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\n.\/venv\/bin\/python run.py --pipeline 5 --file \/path\/to\/test.pdf --verbose\n```\n\n### 3. Validierung pro Phase\n\n#### Phase 1-3: Existenz + Normalisierung + Textstruktur\n```sql\nSELECT id, title, status FROM documents WHERE id = ?;\nSELECT COUNT(*) FROM document_pages WHERE document_id = ?;\nSELECT COUNT(*) FROM chunks WHERE document_id = ?;\n```\n\n#### Phase 4: Textsemantik (NEU)\n```sql\nSELECT c.id, LEFT(c.content, 50), ts.statement_form, ts.intent\nFROM chunks c\nJOIN chunk_text_semantics ts ON c.id = ts.chunk_id\nWHERE c.document_id = ?\nLIMIT 5;\n```\n- Plausibilitätsprüfung: assertion für Aussagen?\n\n#### Phase 5-6: Entitäten + Wissenssemantik (NEU)\n```sql\nSELECT e.name, e.type, ks.semantic_role, ks.context_meaning\nFROM entities e\nJOIN entity_knowledge_semantics ks ON e.id = ks.entity_id\nLIMIT 10;\n```\n- semantic_role sinnvoll? (Person = agent)\n\n#### Phase 7-9: Relationen + Ontologie + Taxonomie\n```sql\nSELECT COUNT(*) FROM entity_relations WHERE source_entity_id IN (...);\nSELECT COUNT(*) FROM ontology_classes WHERE entity_id IN (...);\n```\n\n#### Phase 10: Retrieval (Vektoren AM ENDE!)\n```bash\ncurl -s http:\/\/localhost:6333\/collections\/documents\/points\/count\n```\n\n#### Phase 11: Abschluss\n```sql\nSELECT status FROM documents WHERE id = ?;\n-- Muss 'completed' sein\n```\n\n---\n\n## Erfolgskriterien\n\n| Kriterium | Prüfung |\n|-----------|---------|\n| Alle 32 Steps durchlaufen | Pipeline-Log |\n| Textsemantik für jeden Chunk | COUNT(*) = Chunk-Anzahl |\n| Wissenssemantik für Entitäten | COUNT(*) > 0 |\n| Vektoren NACH Semantik | embed bei Position 28 |\n| Status = completed | SELECT status |\n| Keine Fehler im Log | grep ERROR |\n\n---\n\n## Bei Erfolg\n\n```sql\nUPDATE pipeline_configs SET status = 'active' WHERE id = 5;\n```\n\n---\n\n## Bei Fehlern\n\n1. Fehler dokumentieren\n2. Betroffenen Task identifizieren\n3. Fix implementieren\n4. Test wiederholen\n\n---\n\n## Akzeptanzkriterien\n- [ ] CLAUDE.md gelesen\n- [ ] Alle Voraussetzungen geprüft\n- [ ] PHP Quality-Check bestanden\n- [ ] Python Quality-Check bestanden\n- [ ] Pipeline-Run erfolgreich\n- [ ] Alle Phasen validiert\n- [ ] Pipeline #5 auf 'active' gesetzt"
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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 498,\n \"uuid\": \"309e5edd-77cd-4190-91b0-b5b791dbf94f\",\n \"title\": \"6\/6 Validierung: Test der neuen Pipeline mit Beispieldokument\",\n \"description\": \"## Ziel\\nVollständiger Test der neuen Pipeline #5 mit Beispieldokument.\\n\\n---\\n\\n## ⚠️ PFLICHT VOR ARBEIT\\n\\n### 1. CLAUDE.md lesen\\n```bash\\ncat \/var\/www\/CLAUDE.md\\n```\\n\\n### 2. Voraussetzungen prüfen\\n```\\nmcp__mcp-db__db_describe(\\\"chunk_text_semantics\\\", \\\"ki_content\\\")\\nmcp__mcp-db__db_describe(\\\"entity_knowledge_semantics\\\", \\\"ki_content\\\")\\nmcp__mcp-db__db_select(\\\"SELECT COUNT(*) FROM pipeline_steps WHERE pipeline_id = 5\\\", \\\"ki_content\\\")\\n```\\n\\n### 3. PHP Quality-Check\\n```bash\\n\/var\/www\/scripts\/php-check.sh\\n```\\n\\n### 4. Python Quality-Check\\n```bash\\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\\n.\/venv\/bin\/ruff check .\\n.\/venv\/bin\/mypy . --ignore-missing-imports\\n```\\n\\n---\\n\\n## Voraussetzungen-Checkliste\\n\\n| Task | Prüfung | Status |\\n|------|---------|--------|\\n| #493 | `DESCRIBE chunk_text_semantics` | [ ] |\\n| #493 | `DESCRIBE entity_knowledge_semantics` | [ ] |\\n| #494 | ENUM enthält 6 neue Werte | [ ] |\\n| #495 | PipelineStepConfig hat 6 neue Einträge | [ ] |\\n| #496 | Pipeline #5 hat 32 Steps | [ ] |\\n| #497 | Python-Import funktioniert | [ ] |\\n\\n---\\n\\n## Testplan\\n\\n### 1. Test-Dokument auswählen\\n- Kleines PDF (2-3 Seiten)\\n- Bekannter Inhalt für Validierung\\n- z.B. aus \/files\/\\n\\n### 2. Pipeline-Run starten\\n```bash\\ncd \/opt\/scripts\/pipeline\\n.\/venv\/bin\/python run.py --pipeline 5 --file \/path\/to\/test.pdf --verbose\\n```\\n\\n### 3. Validierung pro Phase\\n\\n#### Phase 1-3: Existenz + Normalisierung + Textstruktur\\n```sql\\nSELECT id, title, status FROM documents WHERE id = ?;\\nSELECT COUNT(*) FROM document_pages WHERE document_id = ?;\\nSELECT COUNT(*) FROM chunks WHERE document_id = ?;\\n```\\n\\n#### Phase 4: Textsemantik (NEU)\\n```sql\\nSELECT c.id, LEFT(c.content, 50), ts.statement_form, ts.intent\\nFROM chunks c\\nJOIN chunk_text_semantics ts ON c.id = ts.chunk_id\\nWHERE c.document_id = ?\\nLIMIT 5;\\n```\\n- Plausibilitätsprüfung: assertion für Aussagen?\\n\\n#### Phase 5-6: Entitäten + Wissenssemantik (NEU)\\n```sql\\nSELECT e.name, e.type, ks.semantic_role, ks.context_meaning\\nFROM entities e\\nJOIN entity_knowledge_semantics ks ON e.id = ks.entity_id\\nLIMIT 10;\\n```\\n- semantic_role sinnvoll? (Person = agent)\\n\\n#### Phase 7-9: Relationen + Ontologie + Taxonomie\\n```sql\\nSELECT COUNT(*) FROM entity_relations WHERE source_entity_id IN (...);\\nSELECT COUNT(*) FROM ontology_classes WHERE entity_id IN (...);\\n```\\n\\n#### Phase 10: Retrieval (Vektoren AM ENDE!)\\n```bash\\ncurl -s http:\/\/localhost:6333\/collections\/documents\/points\/count\\n```\\n\\n#### Phase 11: Abschluss\\n```sql\\nSELECT status FROM documents WHERE id = ?;\\n-- Muss 'completed' sein\\n```\\n\\n---\\n\\n## Erfolgskriterien\\n\\n| Kriterium | Prüfung |\\n|-----------|---------|\\n| Alle 32 Steps durchlaufen | Pipeline-Log |\\n| Textsemantik für jeden Chunk | COUNT(*) = Chunk-Anzahl |\\n| Wissenssemantik für Entitäten | COUNT(*) > 0 |\\n| Vektoren NACH Semantik | embed bei Position 28 |\\n| Status = completed | SELECT status |\\n| Keine Fehler im Log | grep ERROR |\\n\\n---\\n\\n## Bei Erfolg\\n\\n```sql\\nUPDATE pipeline_configs SET status = 'active' WHERE id = 5;\\n```\\n\\n---\\n\\n## Bei Fehlern\\n\\n1. Fehler dokumentieren\\n2. Betroffenen Task identifizieren\\n3. Fix implementieren\\n4. Test wiederholen\\n\\n---\\n\\n## Akzeptanzkriterien\\n- [ ] CLAUDE.md gelesen\\n- [ ] Alle Voraussetzungen geprüft\\n- [ ] PHP Quality-Check bestanden\\n- [ ] Python Quality-Check bestanden\\n- [ ] Pipeline-Run erfolgreich\\n- [ ] Alle Phasen validiert\\n- [ ] Pipeline #5 auf 'active' gesetzt\",\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\": \"2025-12-28T01:33:13.373526\",\n \"updated_at\": \"2025-12-28T01:41:05.042942\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #498 updated\"\n}"
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