Protokoll #5822

ID5822
Zeitstempel2025-12-23 04:14:56.495313
Clientroot
IP145.224.96.190
Modellclaude-sonnet-4-20250514
Statuscompleted
Tokens698 (Input: 300, Output: 398)
Dauer89 ms
Request-Zeit2025-12-23 04:14:56.495313
Response-Zeit2025-12-23 04:14:56.584220

Request

{
    "event": "PreToolUse",
    "tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_result",
    "tool_input": {
        "id": 235,
        "response": "Pipeline Live-Status-Seite implementiert:\n\n1. **DB-Schema**: 5 neue Spalten in pipeline_runs (current_step, current_document, last_update_at, embeddings_created, log_tail)\n\n2. **Python**: \n   - PipelineProgress-Klasse in db.py für Echtzeit-Updates\n   - Argparse in pipeline.py mit --run-id und --pipeline-id\n   - Integration in run_full_pipeline() und process_file()\n\n3. **PHP**:\n   - PipelineRepository: updateRun() mit neuen Spalten\n   - Controller: runStatus(), runStatusPoll(), runCancel()\n   - Routes: 3 neue Endpoints\n\n4. **Frontend**: run-status.php View mit:\n   - Live-Fortschrittsanzeige (Schritt, Dokument, Zeit)\n   - Progress-Bar mit Prozent\n   - Stats (Chunks, Embeddings, Fehler)\n   - Live-Log (letzte 20 Zeilen)\n   - Stall-Erkennung (>60s keine Aktivität)\n   - Abbrechen-Button\n\n5. **Polling**: JavaScript mit 2s Intervall, stoppt bei terminalem Status\n\nAlle Tests bestanden: PHPStan Level 5, Python-Import, Endpoint-Tests via curl.",
        "executor": "claude",
        "executor_type": "anthropic_api",
        "model_name": "claude-opus-4-5-20251101",
        "status": "success"
    }
}

Response

{
    "tool_response": [
        {
            "type": "text",
            "text": "{\n  \"success\": true,\n  \"result\": {\n    \"id\": 226,\n    \"task_id\": 235,\n    \"executor\": \"claude\",\n    \"executor_type\": \"anthropic_api\",\n    \"model_name\": \"claude-opus-4-5-20251101\",\n    \"request\": null,\n    \"response\": \"Pipeline Live-Status-Seite implementiert:\\n\\n1. **DB-Schema**: 5 neue Spalten in pipeline_runs (current_step, current_document, last_update_at, embeddings_created, log_tail)\\n\\n2. **Python**: \\n   - PipelineProgress-Klasse in db.py für Echtzeit-Updates\\n   - Argparse in pipeline.py mit --run-id und --pipeline-id\\n   - Integration in run_full_pipeline() und process_file()\\n\\n3. **PHP**:\\n   - PipelineRepository: updateRun() mit neuen Spalten\\n   - Controller: runStatus(), runStatusPoll(), runCancel()\\n   - Routes: 3 neue Endpoints\\n\\n4. **Frontend**: run-status.php View mit:\\n   - Live-Fortschrittsanzeige (Schritt, Dokument, Zeit)\\n   - Progress-Bar mit Prozent\\n   - Stats (Chunks, Embeddings, Fehler)\\n   - Live-Log (letzte 20 Zeilen)\\n   - Stall-Erkennung (>60s keine Aktivität)\\n   - Abbrechen-Button\\n\\n5. **Polling**: JavaScript mit 2s Intervall, stoppt bei terminalem Status\\n\\nAlle Tests bestanden: PHPStan Level 5, Python-Import, Endpoint-Tests via curl.\",\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\": 0,\n    \"created_at\": \"2025-12-23T04:14:56.514072\"\n  },\n  \"message\": \"Result saved for Task #235\"\n}"
        }
    ]
}
← Vorheriger Zur Liste Nächster →