{
"event": "UserPromptSubmit",
"prompt": "prüfe zuerst: das sind ja alles sehr differenierte, unterschiedliche aufrufe, jeder macht etwas anders. landet das alles dort, wo es hingehört? erstelle entsprechende tabellen und prüfe."
}
{
"assistant_response": "## Datenfluss-Verifikation\n\n### ÜBERSICHT: Quellen → Ziele\n\n| Quelle (Script\/Step) | Ziel-Tabelle | Rows | Coverage |\n|---------------------|--------------|------|----------|\n| `semantic_analyzer.py` | `chunk_semantics` | 1873 | 100% (1873\/1873 chunks) |\n| `TextSemanticAnalyzeStep` | `chunk_text_semantics` | 1873 | 100% (1873\/1873 chunks) |\n| `entity_extractor.py` | `entities` | 461 | - |\n| `entity_extractor.py` | `entities.description` | 444 | 96% (444\/461) |\n| `KnowledgeSemanticAnalyzeStep` | `entity_knowledge_semantics` | 396 | 86% (396\/461) |\n| `document_analyzer.py` | `chunk_entities` | 11012 | - |\n| `ontology_classifier.py` | `entity_classifications` | 350 | 76% (350\/461) |\n| `relation_extractor.py` | `entity_relations` | 271 | - |\n| `statement_analyzer.py` | `statements` | **0** | ⚠️ LEER |\n\n### MODEL-VERTEILUNG\n\n| Tabelle | mistral | gemma3:27b-it-qat |\n|---------|---------|-------------------|\n| `chunk_semantics` | 0 | 1873 (100%) |\n| `chunk_text_semantics` | 1666 (89%) | 207 (11%) |\n| `entity_knowledge_semantics` | 386 (97%) | 10 (3%) |\n\n### BEFUND"
}