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"event": "PreToolUse",
"tool_name": "mcp__mcp-tasks__tasks_status",
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"id": 242,
"status": "completed"
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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 242,\n \"uuid\": \"7b2e50ee-0621-4230-8ac3-5f18c58020af\",\n \"title\": \"Pipeline Model-Select: Faktische Analyse und Root Cause\",\n \"description\": \"# Root Cause Analyse: Model-Select Inkonsistenz\\n\\n## Befund\\n\\n### ModelConfig.php (PHP Source of Truth)\\n```php\\npublic const MODELS = [\\n 'claude-opus-4-5-20251101' => 'Claude Opus 4.5',\\n 'claude-sonnet-4-20250514' => 'Claude Sonnet 4',\\n 'ollama:gemma3:4b-it-qat' => 'Gemma 3 (lokal)', \/\/ 4B!\\n 'ollama:mistral:latest' => 'Mistral (lokal)',\\n 'ollama:llama3.2:latest' => 'Llama 3.2 (lokal)',\\n 'ollama:gpt-oss:20b' => 'GPT-OSS 20B (lokal)',\\n 'ollama:minicpm-v:latest' => 'MiniCPM-V (Vision)',\\n];\\n```\\n\\n### Tatsächlich auf Server (ollama list)\\n- gemma3:27b-it-qat (18 GB) ← **FEHLT IN CONFIG!**\\n- gemma3:4b-it-qat (4 GB)\\n- mistral:latest (4.4 GB)\\n- llama3.2:latest (2 GB)\\n- gpt-oss:20b (13 GB)\\n- minicpm-v:latest (5.5 GB)\\n- mxbai-embed-large\/8k (Embedding-Modelle)\\n\\n### Pipeline Python Config (\/opt\/scripts\/pipeline\/config.py)\\n```python\\nOLLAMA_CHAT_MODEL = \\\"gemma3:27b-it-qat\\\" # ← Anderes Modell!\\n```\\n\\n---\\n\\n## Root Cause\\n\\n**Zwei separate, nicht synchronisierte Model-Konfigurationen:**\\n1. PHP: `ModelConfig.php` (statisch, veraltet)\\n2. Python: `config.py` (Pipeline)\\n\\n**Fehlendes Modell:** `gemma3:27b-it-qat` ist das leistungsstärkste lokale Modell (27B Parameter), aber nicht im UI verfügbar.\\n\\n---\\n\\n## Impact-Analyse\\n\\n### Ebene 1 - Direkt\\n- User können gemma3:27b nicht in Chat\/Content wählen\\n- Pipeline nutzt anderes Modell als UI zeigt\\n- Dropdown zeigt nur gemma3:4b (8x kleiner)\\n\\n### Ebene 2 - Folgeeffekte\\n- Inkonsistenz zwischen Pipeline-Ergebnis und UI-Anzeige\\n- User verwirrt über Modell-Auswahl\\n- Quality-Unterschiede nicht nachvollziehbar\\n\\n### Ebene 3 - Systemische Auswirkungen\\n- Vertrauensverlust in System\\n- Neue Ollama-Modelle brauchen Code-Änderung\\n- Keine dynamische Modell-Erkennung\\n- Zwei Wartungspunkte statt einem\\n\\n---\\n\\n## Abhängigkeiten\\n\\n```\\nModelConfig.php\\n ├── ChatController.php\\n ├── ContentController.php\\n ├── ContentPipelineController.php\\n ├── CriticsController.php\\n ├── View\/partials\/form\/model-select.php\\n └── View\/chat\/index.php\\n\\nconfig.py (Python)\\n ├── analyze.py\\n ├── vision.py\\n └── embed.py\\n```\\n\\n---\\n\\n## Lösung (TODO)\\n\\n1. **Kurzfristig:** gemma3:27b-it-qat zu ModelConfig.php hinzufügen\\n2. **Mittelfristig:** Dynamische Ollama-Model-Abfrage (`ollama list --json`)\\n3. **Langfristig:** Zentrale Model-Registry in Datenbank\",\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\": \"2025-12-23T07:30:36.581896\",\n \"updated_at\": \"2025-12-23T07:46:43.283007\",\n \"completed_at\": \"2025-12-23T07:46:43.283011\",\n \"metadata\": {}\n },\n \"message\": \"Task #242 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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