{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
"tool_input": {
"id": 516,
"response": "## Task #516 Implementierung abgeschlossen\n\n### Durchgeführte Änderungen:\n\n**1. Datenbank (UNIQUE Constraint)**\n- `ALTER TABLE pipeline_steps ADD UNIQUE KEY uq_pipeline_step (pipeline_id, step_type)`\n- Verhindert Mehrfacheinträge (Supervision Auflage 2)\n\n**2. Datenbank (Fehlender step_type)**\n- `enrich` step_type zu Pipeline #5 hinzugefügt mit Model-Config\n\n**3. Neues Modul: `pipeline_config.py`**\n- `get_step_model(step_type)` - Liest Model aus DB\n- `get_step_config(step_type)` - Liest komplette Config\n- `PipelineConfigError` - Exception bei fehlendem Config\n- `DEFAULT_PIPELINE_ID = 5` als Konstante (keine inline Hardcoding)\n- PIPELINE_ID Environment-Variable Support\n\n**4. Tests erstellt:**\n- `tests\/test_no_hardcoded_models.py` - Scannt nach hardcodierten Models\n- `tests\/test_step_type_mapping.py` - Prüft step_type ↔ DB Mapping\n\n**5. P1 Scripts geändert:**\n- `pipeline.py` (3 Stellen): text_semantic, knowledge_semantic, enrich\n- `step_semantic_extended.py` (2 Stellen): TextSemanticAnalyzeStep, KnowledgeSemanticAnalyzeStep\n\n**6. P2 Scripts geändert:**\n- `step_entity_enrich.py`: execute() verwendet jetzt get_step_model()\n- `generate_entity_descriptions.py`: CLI mit DB-Config Fallback\n- `generate_semantics.py`: Model aus DB-Config statt hardcoded\n\n### Test-Ergebnisse:\n```\n✓ test_pipeline_no_literal_models passed\n✓ test_no_model_in_execute_calls passed\n✓ test_step_types_exist_in_db passed\n✓ test_step_types_have_valid_models passed\n✓ test_no_duplicate_step_types passed\n✓ Integration-Test: Alle step_types lesen Model aus DB\n```\n\n### Supervision-Auflagen erfüllt:\n1. ✓ Pipeline-ID nicht inline hardcoded (DEFAULT_PIPELINE_ID Konstante)\n2. ✓ UNIQUE Constraint erstellt\n3. ✓ Tests erweitert\n4. ✓ Standalone-Scripts klassifiziert und optional migriert",
"executor": "claude",
"executor_type": "claude",
"model_name": "claude-opus-4-5-20251101",
"status": "success"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"result\": {\n \"id\": 502,\n \"task_id\": 516,\n \"executor\": \"claude\",\n \"executor_type\": \"claude\",\n \"model_name\": \"claude-opus-4-5-20251101\",\n \"request\": null,\n \"response\": \"## Task #516 Implementierung abgeschlossen\\n\\n### Durchgeführte Änderungen:\\n\\n**1. Datenbank (UNIQUE Constraint)**\\n- `ALTER TABLE pipeline_steps ADD UNIQUE KEY uq_pipeline_step (pipeline_id, step_type)`\\n- Verhindert Mehrfacheinträge (Supervision Auflage 2)\\n\\n**2. Datenbank (Fehlender step_type)**\\n- `enrich` step_type zu Pipeline #5 hinzugefügt mit Model-Config\\n\\n**3. Neues Modul: `pipeline_config.py`**\\n- `get_step_model(step_type)` - Liest Model aus DB\\n- `get_step_config(step_type)` - Liest komplette Config\\n- `PipelineConfigError` - Exception bei fehlendem Config\\n- `DEFAULT_PIPELINE_ID = 5` als Konstante (keine inline Hardcoding)\\n- PIPELINE_ID Environment-Variable Support\\n\\n**4. Tests erstellt:**\\n- `tests\/test_no_hardcoded_models.py` - Scannt nach hardcodierten Models\\n- `tests\/test_step_type_mapping.py` - Prüft step_type ↔ DB Mapping\\n\\n**5. P1 Scripts geändert:**\\n- `pipeline.py` (3 Stellen): text_semantic, knowledge_semantic, enrich\\n- `step_semantic_extended.py` (2 Stellen): TextSemanticAnaly...\",\n \"status\": \"success\",\n \"error_message\": null,\n \"tokens_input\": 0,\n \"tokens_output\": 0,\n \"tokens_total\": 0,\n \"cost_usd\": 0.0,\n \"duration_ms\": 1,\n \"created_at\": \"2025-12-28T12:51:46.340953\"\n },\n \"message\": \"Result saved for Task #516\"\n}"
}
]
}