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"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
"tool_input": {
"id": 84,
"response": "Chat Contract-Validierung implementiert:\n\n1. ChatResponse erweitert:\n - qualityValidation Property hinzugefügt\n - withQualityValidation() Methode für immutable Updates\n - toArray() mit quality_validation Feld\n\n2. SendChatMessageUseCase erweitert:\n - qualityCheck Parameter (bool)\n - ContentQualityValidator Integration\n - Validierung nach LLM-Response\n\n3. ChatController angepasst:\n - quality_check POST-Parameter verarbeiten\n - An UseCase weitergeben\n\n4. UI erweitert:\n - Qualitätsprüfung Checkbox im Advanced-Bereich\n - Quality Badge in response.php mit Score-Anzeige\n - Hover-Popup für Issues\n\n5. CSS hinzugefügt:\n - .quality-check-toggle Styling\n - .quality-badge mit passed\/failed Varianten\n - .quality-badge__issues Popup\n\nContentQualityValidator nutzt Ollama\/Mistral für LLM-basierte Validierung mit Scoring (0-100) und Issue-Detection.",
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"status": "success"
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"tool_response": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"result\": {\n \"id\": 225,\n \"task_id\": 84,\n \"executor\": \"claude-opus-4-5\",\n \"executor_type\": \"anthropic_api\",\n \"model_name\": null,\n \"request\": null,\n \"response\": \"Chat Contract-Validierung implementiert:\\n\\n1. ChatResponse erweitert:\\n - qualityValidation Property hinzugefügt\\n - withQualityValidation() Methode für immutable Updates\\n - toArray() mit quality_validation Feld\\n\\n2. SendChatMessageUseCase erweitert:\\n - qualityCheck Parameter (bool)\\n - ContentQualityValidator Integration\\n - Validierung nach LLM-Response\\n\\n3. ChatController angepasst:\\n - quality_check POST-Parameter verarbeiten\\n - An UseCase weitergeben\\n\\n4. UI erweitert:\\n - Qualitätsprüfung Checkbox im Advanced-Bereich\\n - Quality Badge in response.php mit Score-Anzeige\\n - Hover-Popup für Issues\\n\\n5. CSS hinzugefügt:\\n - .quality-check-toggle Styling\\n - .quality-badge mit passed\/failed Varianten\\n - .quality-badge__issues Popup\\n\\nContentQualityValidator nutzt Ollama\/Mistral für LLM-basierte Validierung mit Scoring (0-100) und Issue-Detection.\",\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\": \"2025-12-23T03:38:16.020999\"\n },\n \"message\": \"Result saved for Task #84\"\n}"
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