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"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
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"title": "Nacharbeit: Text-Semantik für 1869 bestehende Chunks",
"description": "## Ziel\nBatch-Analyse aller bestehenden Chunks mit Text-Semantik (statement_form, intent, frame, discourse_role).\n\n## Code-Wahrheit (Ist-Zustand)\n\n### Datenbank-Status\n```sql\nSELECT COUNT(*) FROM chunks; -- 1881\nSELECT COUNT(*) FROM chunk_text_semantics; -- 12\n-- Lücke: 1869 Chunks (99.4%) ohne Analyse\n```\n\n### TextSemanticAnalyzeStep (step_semantic_extended.py:75-163)\n```python\nclass TextSemanticAnalyzeStep:\n PROMPT_TEMPLATE = \"\"\"Analysiere den folgenden Text semantisch...\"\"\"\n \n def execute(self, chunks: list, config: dict) -> list:\n model = config.get(\"model\", \"mistral\")\n for chunk in chunks:\n response = ollama.generate(model=model, prompt=prompt)\n```\n\n## Technische Herausforderungen\n1. **Rate-Limiting:** 1869 Chunks × ~2s\/Chunk = ~1 Stunde\n2. **Batch-Größe:** Optimal 50-100 pro Durchlauf\n3. **Resume-Fähigkeit:** Bei Abbruch fortsetzen können\n4. **ENUM-Validierung:** LLM-Output auf gültige Werte mappen\n\n## Umsetzung\n1. Neues Script: `backfill_text_semantics.py`\n2. Query: `SELECT c.* FROM chunks c LEFT JOIN chunk_text_semantics cts ON c.id = cts.chunk_id WHERE cts.id IS NULL`\n3. Batch-Verarbeitung mit Progress-Tracking\n4. Fehler-Handling mit Retry-Logic\n\n## Akzeptanzkriterien\n- [ ] Script erstellt und getestet\n- [ ] Alle 1869 Chunks analysiert\n- [ ] Validierte ENUM-Werte in DB\n- [ ] Logging in pipeline_log",
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