{
"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_create",
"tool_input": {
"title": "Doc #22: Veraltete Inhalte aktualisieren (Entitäten)",
"description": "## Dokument\n- **ID:** 22\n- **Pfad:** `\/ki-system\/ki-entitaeten`\n- **Titel:** Entitäten\n\n## Veraltete Inhalte\n\n### 1. Falscher Modellname\n- **Aktuell:** `gpt-oss:20b (Ollama)`\n- **Problem:** Dieses Modell existiert nicht in Ollama\n- **Korrektur:** Aktuelles Embedding-Modell ermitteln und eintragen\n ```bash\n ollama list\n ```\n\n### 2. Falsche Tabelle: entity_semantics\n- **Aktuell:** Referenziert `entity_semantics`\n- **Problem:** Diese Tabelle existiert nicht\n- **Korrektur:** Korrekten Tabellennamen aus aktuellem Schema ermitteln\n ```\n db_tables(database=\"ki_content\")\n ```\n\n### 3. Falscher Tabellenname: document_entities\n- **Aktuell:** `document_entities`\n- **Korrekt:** `chunk_entities`\n- **Korrektur:** Alle Referenzen auf `chunk_entities` ändern\n\n## Anweisungen\n1. `docs_get(id=22)` - Aktuellen Inhalt abrufen\n2. Aktuelles Datenmodell prüfen:\n ```\n db_tables(database=\"ki_content\")\n db_describe(table=\"chunk_entities\", database=\"ki_content\")\n ```\n3. Aktuelles Embedding-Modell prüfen (Server):\n ```bash\n ollama list\n ```\n4. Alle veralteten Referenzen im Dokument finden und korrigieren\n5. `docs_update(id=22, content=\"...\")` - Korrigierten Inhalt speichern\n6. Verifizieren: Alle Tabellennamen und Modellnamen korrekt\n\n## Akzeptanzkriterien\n- [ ] Modellname ist gültiges Ollama-Modell\n- [ ] Keine Referenz auf `entity_semantics`\n- [ ] `document_entities` → `chunk_entities` geändert\n- [ ] Alle Tabellennamen entsprechen aktuellem Schema",
"type": "ai_task"
}
}
{
"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 543,\n \"uuid\": \"20ae7cdf-48bf-4f37-a449-09eb7a3642bc\",\n \"title\": \"Doc #22: Veraltete Inhalte aktualisieren (Entitäten)\",\n \"description\": \"## Dokument\\n- **ID:** 22\\n- **Pfad:** `\/ki-system\/ki-entitaeten`\\n- **Titel:** Entitäten\\n\\n## Veraltete Inhalte\\n\\n### 1. Falscher Modellname\\n- **Aktuell:** `gpt-oss:20b (Ollama)`\\n- **Problem:** Dieses Modell existiert nicht in Ollama\\n- **Korrektur:** Aktuelles Embedding-Modell ermitteln und eintragen\\n ```bash\\n ollama list\\n ```\\n\\n### 2. Falsche Tabelle: entity_semantics\\n- **Aktuell:** Referenziert `entity_semantics`\\n- **Problem:** Diese Tabelle existiert nicht\\n- **Korrektur:** Korrekten Tabellennamen aus aktuellem Schema ermitteln\\n ```\\n db_tables(database=\\\"ki_content\\\")\\n ```\\n\\n### 3. Falscher Tabellenname: document_entities\\n- **Aktuell:** `document_entities`\\n- **Korrekt:** `chunk_entities`\\n- **Korrektur:** Alle Referenzen auf `chunk_entities` ändern\\n\\n## Anweisungen\\n1. `docs_get(id=22)` - Aktuellen Inhalt abrufen\\n2. Aktuelles Datenmodell prüfen:\\n ```\\n db_tables(database=\\\"ki_content\\\")\\n db_describe(table=\\\"chunk_entities\\\", database=\\\"ki_content\\\")\\n ```\\n3. Aktuelles Embedding-Modell prüfen (Server):\\n ```bash\\n ollama list\\n ```\\n4. Alle veralteten Referenzen im Dokument finden und korrigieren\\n5. `docs_update(id=22, content=\\\"...\\\")` - Korrigierten Inhalt speichern\\n6. Verifizieren: Alle Tabellennamen und Modellnamen korrekt\\n\\n## Akzeptanzkriterien\\n- [ ] Modellname ist gültiges Ollama-Modell\\n- [ ] Keine Referenz auf `entity_semantics`\\n- [ ] `document_entities` → `chunk_entities` geändert\\n- [ ] Alle Tabellennamen entsprechen aktuellem Schema\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"pending\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-29T14:36:48.633619\",\n \"updated_at\": \"2025-12-29T14:36:48.633622\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #543 created\"\n}"
}
]
}