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"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_status",
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"tool_response": [
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"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 500,\n \"uuid\": \"b27f12e7-8224-42a8-9c8f-bfe03a778f14\",\n \"title\": \"Nacharbeit: Text-Semantik für 1869 bestehende Chunks\",\n \"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\",\n \"type\": \"ai_task\",\n \"status\": \"completed\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-28T02:37:29.495776\",\n \"updated_at\": \"2025-12-30T04:37:06.215257\",\n \"completed_at\": \"2025-12-30T04:37:06.215262\",\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #500 status changed: in_progress -> completed\",\n \"warning\": \"Hinweis: Code-Task ohne Quality-Check abgeschlossen. Empfehlung: quality_check() vor Completion ausführen.\"\n}"
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