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Fachliche Architektur — Assignment Monitor
Zweck und Kontext
Assignment Monitor ist eine Progressive Web App (PWA) zur Live-Begleitung und Bewertung von Capgemini-Trainees (Institutees) während ihrer Kunden-Assignments. Die App wird vom jeweiligen Lead (Führungskraft / Mentor) auf dem Smartphone genutzt, um:
- Kundentermine strukturiert zu protokollieren
- Beobachtungen und Bewertungen in Echtzeit zu erfassen
- Am Ende eines Assignments ein qualifiziertes Feedback vorzubereiten
Nutzer: Lars Stommer (Capgemini Management Consultant Trainee Program Lead)
Sprache der App: Deutsch (Bedienoberfläche), Englisch (Rating-Labels)
Datenschutz: Alle Daten bleiben lokal im Browser (IndexedDB). Kein Public Cloud Upload.
Fachliche Entitätenhierarchie
AssignmentType ← Konfiguration (z.B. "Case Interview")
└── PhaseTemplate[] ← Definierter Meeting-Flow des Typs
└── criteriaIds: FeedbackCriterionItem[] ← Welche Kriterien gelten für diesen Typ
Assignment ← Ein konkretes Kundenprojekt
└── AssignmentType ← Zugeordneter Typ
└── Institutees: Consultant[] ← Begleitete Berater (1–n)
└── MeetingInstance[] ← Durchgeführte Meetings je Phase
MeetingInstance ← Ein konkreter Termin (z.B. "Briefing Call #1")
└── PhaseTemplate ← Welche Phase des Assignments
└── ConversationEntry[] ← Zeitleiste: wer spricht wann
└── Assessment[] ← Gesamtbewertung pro Institutee am Ende
ConversationEntry ← Ein Gesprächsbeitrag eines Institutees
└── ConversationSkillScore[] ← Kategorie-Schnellbewertung (während des Beitrags)
FeedbackDimension ← Übergeordnete Dimension für das Assignment-Feedback
└── FeedbackCategory[] ← Kategorie (z.B. "Kommunikationsfähigkeit")
└── FeedbackCriterionItem[] ← Einzelnes Kriterium (z.B. "To the point")
AssignmentFeedback ← Strukturiertes Abschluss-Feedback pro Institutee
└── FeedbackCategoryRating[] ← Bewertung je Kategorie
└── FeedbackDimensionText[] ← Freitext Achievements + Development Needs je Dimension
Meeting-Phasen
Jeder AssignmentTyp definiert einen geordneten Flow von PhaseTemplates. Die drei vordefinierten Typen haben folgende Phasen:
| Phase | Mit wem | Wdh. | Protokoll | Bewertung | Generisch | Case | Pitch |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pre-Briefing (Lead) | Lead | — | — | — | ✓ | ✓ | ✓ |
| Briefing (Kunde) | Kunde | — | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alignment Call | Kunde | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | ✓ |
| Pre-Delivery (Lead) | Lead | — | — | — | ✓ | — | ✓ |
| Delivery / Pitch | Kunde | — | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Feedback Call (Kunde) | Kunde | — | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Feedback Call (Lead) | Lead | — | — | — | ✓ | ✓ | ✓ |
Wiederholbare Phasen (z.B. Alignment Calls) werden mit fortlaufendem phaseIndex und Dateinamen-Suffix -#2, -#3 etc. gekennzeichnet.
Bewertungssystem
Skala
| Label | Kürzel | Farbe | Numerischer Wert |
|---|---|---|---|
| N/A | N/A | grau | 0 |
| Not Client Ready | Not | rot | 1 |
| Partially Client Ready | Partially | orange | 2 |
| Nearly Client Ready | Nearly | hellgrün | 3 |
| Client Ready | Fully | dunkelgrün | 4 |
N/A gilt als „nicht gesetzt" und wird aus allen Berechnungen ausgeschlossen.
Aggregationslogik
Gewichteter Durchschnitt über alle Kriterien mit weight-Faktor (×1–×5):
avg = Σ(score_i × weight_i) / Σ(weight_i)
Mapping auf Rating:
avg < 1.5→ Notavg < 2.5→ Partiallyavg < 3.5→ Nearlyavg ≥ 3.5→ Fully
Zwei Assessment-Ebenen
-
Kategorie-Level (live, während Gesprächsbeitrag):
ConversationSkillScore.criteriaId→FeedbackCategory.id
Schnelle Bewertung während ein Institutee spricht. Optional, da im Hektik oft nicht machbar. -
Kriterium-Level (Gesamtbewertung am Ende des Meetings):
Assessment.criteriaId→FeedbackCriterionItem.id
Detaillierte Bewertung je Kriterium nach dem Meeting. Grundlage für die Kategorie-Farbkodierung im Gesamtbewertungs-Tab.
Feedback-Struktur (Abschluss-Feedback)
Die Feedback-Struktur ist vollständig konfigurierbar und von der Meeting-Bewertungsstruktur getrennt. Sie spiegelt das Capgemini-Kompetenzmodell wider:
| Dimension | Kategorien (Beispiele) |
|---|---|
| Mindset, Commitment, Collaboration | Persönliche Einstellung, Professionalität, Commitment, Kommunikationsfähigkeit, Zusammenarbeit |
| Running Our Projects | Ergebnisverantwortung, Arbeitsstil, Kundenmanagement, Lieferzeiten |
| Growing our People | Networking, Learning und Development |
| Functional & Technical Skills | Qualität des Inhalts, Inhaltliche Vollständigkeit, Qualität der Unterlage, Prozesstreue |
| Innovation und Asset Development | Innovation |
Das Abschluss-Feedback (AssignmentFeedbackPage) erlaubt:
- Manuelle Bewertung je Kategorie (N/A bis Fully)
- KI-gestützten Textentwurf via OpenRouter API (GPT-4o, Claude, Gemini)
- Manuell editierbare Textfelder „Achievements" und „Development Needs" je Dimension
- Status-Toggle: Entwurf → Final
Protokoll-Notation
Im Gesprächsprotokoll unterstützt die App eine Schnellnotations-Syntax, die farbig gerendert wird:
| Symbol | Bedeutung | Darstellung |
|---|---|---|
+ |
Positiv | grün |
(+) |
Positiv mit Abstrichen | grün (gedimmt) |
! |
Negativ | rot |
(!) |
Negativ mit Abstrichen | rot (gedimmt) |
> |
Einwand / Kundeninput | blau |
[…] |
Slide-/Dokument-Referenz | grau |
Export-Funktionen
Meeting-Export
Format: {AssignmentNummer}_{Datum}_{PhasenLabel}{-#Nr}.{md|json}
Beispiel: CGI-2024-001_02-07-2026_Alignment Call-2.md
- Markdown: Lesbare Dokumentation mit Protokoll, Bewertungen und Notizen
- JSON: Vollständige Datensicherung eines einzelnen Meetings
Datenbank-Backup
Vollständiger Export aller Tabellen als JSON-Datei. Import löscht alle Daten und stellt den gesicherten Stand wieder her. Backup sollte nach jedem Meeting erstellt werden.
Datenschutz und Datenhaltung
- Alle Daten bleiben im lokalen Browser-IndexedDB (Dexie.js)
- Kein Backend, kein Cloud-Sync
- Personenbezogene Daten: Namen von Institutees, Kundennamen, Gesprächsnotizen
- GDPR-relevant: Backup-Dateien müssen sicher (OneDrive, lokaler Ordner) aufbewahrt werden
- Kein Public Cloud Storage erlaubt (explizite Anforderung)
- Zukünftig geplant: SQLite WASM + OPFS für robustere lokale Speicherung ohne Installation