Merge pull request 'WP4d' (#16) from WP4d into main

Reviewed-on: #16

app/core/chunking/chunking_parser.py

@@ -1,6 +1,8 @@
 """
 FILE: app/core/chunking/chunking_parser.py
-DESCRIPTION: Zerlegt Markdown in Blöcke und extrahiert Kanten-Strings.
+DESCRIPTION: Zerlegt Markdown in logische Einheiten (RawBlocks). 
+             Hält alle Überschriftenebenen (H1-H6) im Stream.
+             Stellt die Funktion parse_edges_robust zur Verfügung.
 """
 import re
 from typing import List, Tuple, Set
@@ -11,69 +13,86 @@ _WS = re.compile(r'\s+')
 _SENT_SPLIT = re.compile(r'(?<=[.!?])\s+(?=[A-ZÄÖÜ0-9„(])')
 
 def split_sentences(text: str) -> list[str]:
-    """Teilt Text in Sätze auf."""
+    """Teilt Text in Sätze auf unter Berücksichtigung deutscher Interpunktion."""
     text = _WS.sub(' ', text.strip())
     if not text: return []
+    # Splittet bei Punkt, Ausrufezeichen oder Fragezeichen, gefolgt von Leerzeichen und Großbuchstabe
     return [p.strip() for p in _SENT_SPLIT.split(text) if p.strip()]
 
 def parse_blocks(md_text: str) -> Tuple[List[RawBlock], str]:
-    """Zerlegt Text in logische Einheiten."""
+    """Zerlegt Text in logische Einheiten (RawBlocks), inklusive H1-H6."""
     blocks = []
-    h1_title = "Dokument"; section_path = "/"; current_h2 = None
+    h1_title = "Dokument"
+    section_path = "/"
+    current_section_title = None
+    
+    # Frontmatter entfernen
     fm, text_without_fm = extract_frontmatter_from_text(md_text)
+    
+    # H1 für Note-Titel extrahieren (Metadaten-Zweck)
     h1_match = re.search(r'^#\s+(.*)', text_without_fm, re.MULTILINE)
-    if h1_match: h1_title = h1_match.group(1).strip()
+    if h1_match: 
+        h1_title = h1_match.group(1).strip()
+    
     lines = text_without_fm.split('\n')
     buffer = []
     
     for line in lines:
         stripped = line.strip()
         
-        # H1 ignorieren (ist Doc Title)
-        if stripped.startswith('# '): 
-            continue 
-        
-        # Generische Heading-Erkennung (H2 bis H6) für flexible Split-Levels
-        heading_match = re.match(r'^(#{2,6})\s+(.*)', stripped)
+        # Heading-Erkennung (H1 bis H6)
+        heading_match = re.match(r'^(#{1,6})\s+(.*)', stripped)
         if heading_match:
-            # Buffer leeren (vorherigen Text abschließen)
+            # Vorherigen Text-Block abschließen
             if buffer:
                 content = "\n".join(buffer).strip()
-                if content: blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_h2))
+                if content: 
+                    blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_section_title))
                 buffer = []
             
             level = len(heading_match.group(1))
             title = heading_match.group(2).strip()
             
-            # Pfad-Logik: H2 setzt den Haupt-Pfad
-            if level == 2:
-                current_h2 = title
-                section_path = f"/{current_h2}"
-            # Bei H3+ bleibt der section_path beim Parent, aber das Level wird korrekt gesetzt
+            # Pfad- und Titel-Update für die Metadaten der folgenden Blöcke
+            if level == 1:
+                current_section_title = title; section_path = "/"
+            elif level == 2:
+                current_section_title = title; section_path = f"/{current_section_title}"
             
-            blocks.append(RawBlock("heading", stripped, level, section_path, current_h2))
+            # Die Überschrift selbst als regulären Block hinzufügen
+            blocks.append(RawBlock("heading", stripped, level, section_path, current_section_title))
+            continue
 
-        elif not stripped:
+        # Trenner (---) oder Leerzeilen beenden Blöcke, außer innerhalb von Callouts
+        if (not stripped or stripped == "---") and not line.startswith('>'):
             if buffer:
                 content = "\n".join(buffer).strip()
-                if content: blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_h2))
+                if content: 
+                    blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_section_title))
                 buffer = []
+            if stripped == "---":
+                blocks.append(RawBlock("separator", "---", None, section_path, current_section_title))
         else: 
             buffer.append(line)
             
     if buffer:
         content = "\n".join(buffer).strip()
-        if content: blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_h2))
+        if content: 
+            blocks.append(RawBlock("paragraph", content, None, section_path, current_section_title))
+            
     return blocks, h1_title
 
 def parse_edges_robust(text: str) -> Set[str]:
-    """Extrahiert Kanten-Kandidaten (Wikilinks, Callouts)."""
+    """Extrahiert Kanten-Kandidaten aus Wikilinks und Callouts."""
     found_edges = set()
+    # 1. Wikilinks [[rel:kind|target]]
     inlines = re.findall(r'\[\[rel:([^\|\]]+)\|?([^\]]*)\]\]', text)
     for kind, target in inlines:
         k = kind.strip().lower()
         t = target.strip()
         if k and t: found_edges.add(f"{k}:{t}")
+    
+    # 2. Callout Edges > [!edge] kind
     lines = text.split('\n')
     current_edge_type = None
     for line in lines:
@@ -81,13 +100,16 @@ def parse_edges_robust(text: str) -> Set[str]:
         callout_match = re.match(r'>\s*\[!edge\]\s*([^:\s]+)', stripped)
         if callout_match:
             current_edge_type = callout_match.group(1).strip().lower()
+            # Links in der gleichen Zeile des Callouts
             links = re.findall(r'\[\[([^\]]+)\]\]', stripped)
             for l in links: 
                 if "rel:" not in l: found_edges.add(f"{current_edge_type}:{l}")
             continue
+        # Links in Folgezeilen des Callouts
         if current_edge_type and stripped.startswith('>'):
             links = re.findall(r'\[\[([^\]]+)\]\]', stripped)
             for l in links: 
                 if "rel:" not in l: found_edges.add(f"{current_edge_type}:{l}")
-        elif not stripped.startswith('>'): current_edge_type = None
+        elif not stripped.startswith('>'): 
+            current_edge_type = None
     return found_edges

app/core/chunking/chunking_processor.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 """
 FILE: app/core/chunking/chunking_processor.py
 DESCRIPTION: Der zentrale Orchestrator für das Chunking-System.
-             AUDIT v3.3.3: Wiederherstellung der "Gold-Standard" Qualität.
+             AUDIT v3.3.4: Wiederherstellung der "Gold-Standard" Qualität.
+             - Fix: Synchronisierung der Parameter (context_prefix) für alle Strategien.
              - Integriert physikalische Kanten-Injektion (Propagierung).
              - Stellt H1-Kontext-Fenster sicher.
              - Baut den Candidate-Pool für die WP-15b Ingestion auf.
@@ -30,16 +31,19 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str, config: Op
     fm, body_text = extract_frontmatter_from_text(md_text)
     blocks, doc_title = parse_blocks(md_text)
     
-    # Vorbereitung des H1-Präfix für die Embedding-Fenster
+    # Vorbereitung des H1-Präfix für die Embedding-Fenster (Breadcrumbs)
     h1_prefix = f"# {doc_title}" if doc_title else ""
     
     # 2. Anwendung der Splitting-Strategie
-    # Wir übergeben den Dokument-Titel/Präfix für die Window-Bildung.
+    # Alle Strategien nutzen nun einheitlich context_prefix für die Window-Bildung.
     if config.get("strategy") == "by_heading":
-        chunks = await asyncio.to_thread(strategy_by_heading, blocks, config, note_id, doc_title)
+        chunks = await asyncio.to_thread(
+            strategy_by_heading, blocks, config, note_id, context_prefix=h1_prefix
+        )
     else:
-        # sliding_window nutzt nun den context_prefix für das Window-Feld.
-        chunks = await asyncio.to_thread(strategy_sliding_window, blocks, config, note_id, context_prefix=h1_prefix)
+        chunks = await asyncio.to_thread(
+            strategy_sliding_window, blocks, config, note_id, context_prefix=h1_prefix
+        )
 
     if not chunks: 
         return []
@@ -52,6 +56,7 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str, config: Op
     # Zuerst die explizit im Text vorhandenen Kanten sammeln.
     for ch in chunks:
         # Wir extrahieren aus dem bereits (durch Propagation) angereicherten Text.
+        # ch.candidate_pool wird im Modell-Konstruktor als leere Liste initialisiert.
         for e_str in parse_edges_robust(ch.text):
             parts = e_str.split(':', 1)
             if len(parts) == 2:
@@ -71,7 +76,7 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str, config: Op
             parts = e_str.split(':', 1)
             if len(parts) == 2:
                 k, t = parts
-                # Diese Kanten werden als "Global Pool" markiert für die spätere KI-Prüfung.
+                # Diese Kanten werden als "global_pool" markiert für die spätere KI-Prüfung.
                 for ch in chunks: 
                     ch.candidate_pool.append({"kind": k, "to": t, "provenance": "global_pool"})
 
@@ -80,6 +85,7 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str, config: Op
         seen = set()
         unique = []
         for c in ch.candidate_pool:
+            # Eindeutigkeit über Typ, Ziel und Herkunft (Provenance)
             key = (c["kind"], c["to"], c["provenance"])
             if key not in seen:
                 seen.add(key)

app/core/chunking/chunking_propagation.py

@@ -1,9 +1,8 @@
 """
 FILE: app/core/chunking/chunking_propagation.py
 DESCRIPTION: Injiziert Sektions-Kanten physisch in den Text (Embedding-Enrichment).
-             Stellt die "Gold-Standard"-Qualität von v3.1.0 wieder her.
-VERSION: 3.3.1
-STATUS: Active
+             Fix v3.3.6: Nutzt robustes Parsing zur Erkennung vorhandener Kanten,
+             um Dopplungen direkt hinter [!edge] Callouts format-agnostisch zu verhindern.
 """
 from typing import List, Dict, Set
 from .chunking_models import Chunk
@@ -12,7 +11,7 @@ from .chunking_parser import parse_edges_robust
 def propagate_section_edges(chunks: List[Chunk]) -> List[Chunk]:
     """
     Sammelt Kanten pro Sektion und schreibt sie hart in den Text und das Window.
-    Dies ist essenziell für die Vektorisierung der Beziehungen.
+    Verhindert Dopplungen, wenn Kanten bereits via [!edge] Callout vorhanden sind.
     """
     # 1. Sammeln: Alle expliziten Kanten pro Sektions-Pfad aggregieren
     section_map: Dict[str, Set[str]] = {} # path -> set(kind:target)
@@ -36,21 +35,28 @@ def propagate_section_edges(chunks: List[Chunk]) -> List[Chunk]:
             if not edges_to_add: 
                 continue
             
+            # Vorhandene Kanten (Typ:Ziel) in DIESEM Chunk ermitteln, 
+            # um Dopplungen (z.B. durch Callouts) zu vermeiden.
+            existing_edges = parse_edges_robust(ch.text)
+            
             injections = []
-            for e_str in edges_to_add:
+            # Sortierung für deterministische Ergebnisse
+            for e_str in sorted(list(edges_to_add)):
+                # Wenn die Kante (Typ + Ziel) bereits vorhanden ist (egal welches Format), 
+                # überspringen wir die Injektion für diesen Chunk.
+                if e_str in existing_edges:
+                    continue
+                
                 kind, target = e_str.split(':', 1)
-                # Nur injizieren, wenn die Kante nicht bereits im Text steht
-                token = f"[[rel:{kind}|{target}]]"
-                if token not in ch.text:
-                    injections.append(token)
+                injections.append(f"[[rel:{kind}|{target}]]")
             
             if injections:
-                # Physische Anreicherung (Der v3.1.0 Qualitäts-Fix)
+                # Physische Anreicherung
                 # Triple-Newline für saubere Trennung im Embedding-Fenster
                 block = "\n\n\n" + " ".join(injections)
                 ch.text += block
                 
-                # ENTSCHEIDEND: Auch ins Window schreiben, da Qdrant hier sucht!
+                # Auch ins Window schreiben, da Qdrant hier sucht!
                 if ch.window:
                     ch.window += block
                 else:

app/core/chunking/chunking_strategies.py

@@ -1,142 +1,166 @@
 """
 FILE: app/core/chunking/chunking_strategies.py
-DESCRIPTION: Mathematische Splitting-Strategien.
-             AUDIT v3.3.2: 100% Konformität zur 'by_heading' Spezifikation.
-             - Implementiert Hybrid-Safety-Net (Sliding Window für Übergrößen).
-             - Breadcrumb-Kontext im Window (H1 > H2).
-             - Sliding Window mit H1-Kontext (Gold-Standard v3.1.0).
+DESCRIPTION: Strategien für atomares Sektions-Chunking v3.9.9.
+             Implementiert das 'Pack-and-Carry-Over' Verfahren nach Regel 1-3.
+             - Keine redundante Kanten-Injektion.
+             - Strikte Einhaltung von Sektionsgrenzen via Look-Ahead.
+             - Fix: Synchronisierung der Parameter mit dem Orchestrator (context_prefix).
 """
 from typing import List, Dict, Any, Optional
 from .chunking_models import RawBlock, Chunk
 from .chunking_utils import estimate_tokens
 from .chunking_parser import split_sentences
 
-def _create_context_win(doc_title: str, sec_title: Optional[str], text: str) -> str:
+def _create_win(context_prefix: str, sec_title: Optional[str], text: str) -> str:
     """Baut den Breadcrumb-Kontext für das Embedding-Fenster."""
-    parts = []
-    if doc_title: parts.append(doc_title)
-    if sec_title and sec_title != doc_title: parts.append(sec_title)
+    parts = [context_prefix] if context_prefix else []
+    # Verhindert Dopplung, falls der Context-Prefix (H1) bereits den Sektionsnamen enthält
+    if sec_title and f"# {sec_title}" != context_prefix and sec_title not in (context_prefix or ""):
+        parts.append(sec_title)
     prefix = " > ".join(parts)
     return f"{prefix}\n{text}".strip() if prefix else text
 
-def strategy_sliding_window(blocks: List[RawBlock], 
-                            config: Dict[str, Any], 
-                            note_id: str, 
-                            context_prefix: str = "") -> List[Chunk]:
+def strategy_by_heading(blocks: List[RawBlock], config: Dict[str, Any], note_id: str, context_prefix: str = "") -> List[Chunk]:
     """
-    Fasst Blöcke zusammen und schneidet bei 'target' Tokens.
-    Ignoriert H2-Überschriften beim Splitting, um Kontext zu wahren.
-    """
-    target = config.get("target", 400)
-    max_tokens = config.get("max", 600)
-    overlap_val = config.get("overlap", (50, 80))
-    overlap = sum(overlap_val) // 2 if isinstance(overlap_val, tuple) else overlap_val
-    
-    chunks: List[Chunk] = []
-    buf: List[RawBlock] = []
-
-    def _add(txt, sec, path):
-        idx = len(chunks)
-        # H1-Kontext Präfix für das Window-Feld
-        win = f"{context_prefix}\n{txt}".strip() if context_prefix else txt
-        chunks.append(Chunk(
-            id=f"{note_id}#c{idx:02d}", note_id=note_id, index=idx,
-            text=txt, window=win, token_count=estimate_tokens(txt),
-            section_title=sec, section_path=path,
-            neighbors_prev=None, neighbors_next=None
-        ))
-
-    def flush():
-        nonlocal buf
-        if not buf: return
-        text_body = "\n\n".join([b.text for b in buf])
-        sec_title = buf[-1].section_title; sec_path = buf[-1].section_path
-        
-        if estimate_tokens(text_body) <= max_tokens:
-            _add(text_body, sec_title, sec_path)
-        else:
-            sents = split_sentences(text_body); cur_sents = []; cur_len = 0
-            for s in sents:
-                slen = estimate_tokens(s)
-                if cur_len + slen > target and cur_sents:
-                    _add(" ".join(cur_sents), sec_title, sec_path)
-                    ov_s = []; ov_l = 0
-                    for os in reversed(cur_sents):
-                        if ov_l + estimate_tokens(os) < overlap:
-                            ov_s.insert(0, os); ov_l += estimate_tokens(os)
-                        else: break
-                    cur_sents = list(ov_s); cur_sents.append(s); cur_len = ov_l + slen
-                else:
-                    cur_sents.append(s); cur_len += slen
-            if cur_sents:
-                _add(" ".join(cur_sents), sec_title, sec_path)
-        buf = []
-
-    for b in blocks:
-        # H2-Überschriften werden ignoriert, um den Zusammenhang zu wahren
-        if b.kind == "heading": continue 
-        if estimate_tokens("\n\n".join([x.text for x in buf])) + estimate_tokens(b.text) >= target:
-            flush()
-        buf.append(b)
-    flush()
-    return chunks
-
-def strategy_by_heading(blocks: List[RawBlock], config: Dict[str, Any], note_id: str, doc_title: str = "") -> List[Chunk]:
-    """
-    Splittet Text basierend auf Markdown-Überschriften mit Hybrid-Safety-Net.
+    Universelle Heading-Strategie mit Carry-Over Logik.
+    Synchronisiert auf context_prefix für Kompatibilität mit dem Orchestrator.
     """
+    smart_edge = config.get("enable_smart_edge_allocation", True)
     strict = config.get("strict_heading_split", False)
     target = config.get("target", 400)
     max_tokens = config.get("max", 600)
     split_level = config.get("split_level", 2)
-    overlap = sum(config.get("overlap", (50, 80))) // 2
+    overlap_cfg = config.get("overlap", (50, 80))
+    overlap = sum(overlap_cfg) // 2 if isinstance(overlap_cfg, (list, tuple)) else overlap_cfg
     
     chunks: List[Chunk] = []
-    buf: List[str] = []
-    cur_tokens = 0
 
-    def _add_to_chunks(txt, title, path):
+    def _emit(txt, title, path):
+        """Schreibt den finalen Chunk ohne Text-Modifikationen."""
         idx = len(chunks)
-        win = _create_context_win(doc_title, title, txt)
+        win = _create_win(context_prefix, title, txt)
         chunks.append(Chunk(
             id=f"{note_id}#c{idx:02d}", note_id=note_id, index=idx,
             text=txt, window=win, token_count=estimate_tokens(txt),
-            section_title=title, section_path=path,
-            neighbors_prev=None, neighbors_next=None
+            section_title=title, section_path=path, neighbors_prev=None, neighbors_next=None
         ))
 
-    def _flush(title, path):
-        nonlocal buf, cur_tokens
-        if not buf: return
-        full_text = "\n\n".join(buf)
-        if estimate_tokens(full_text) <= max_tokens:
-            _add_to_chunks(full_text, title, path)
+    # --- SCHRITT 1: Gruppierung in atomare Sektions-Einheiten ---
+    sections: List[Dict[str, Any]] = []
+    curr_blocks = []
+    for b in blocks:
+        if b.kind == "heading" and b.level <= split_level:
+            if curr_blocks:
+                sections.append({
+                    "text": "\n\n".join([x.text for x in curr_blocks]), 
+                    "meta": curr_blocks[0],
+                    "is_empty": len(curr_blocks) == 1 and curr_blocks[0].kind == "heading"
+                })
+            curr_blocks = [b]
         else:
-            sents = split_sentences(full_text); cur_sents = []; sub_len = 0
-            for s in sents:
-                slen = estimate_tokens(s)
-                if sub_len + slen > target and cur_sents:
-                    _add_to_chunks(" ".join(cur_sents), title, path)
-                    ov_s = []; ov_l = 0
-                    for os in reversed(cur_sents):
-                        if ov_l + estimate_tokens(os) < overlap:
-                            ov_s.insert(0, os); ov_l += estimate_tokens(os)
-                        else: break
-                    cur_sents = list(ov_s); cur_sents.append(s); sub_len = ov_l + slen
-                else: cur_sents.append(s); sub_len += slen
-            if cur_sents: _add_to_chunks(" ".join(cur_sents), title, path)
-        buf = []; cur_tokens = 0
+            curr_blocks.append(b)
+    if curr_blocks:
+        sections.append({
+            "text": "\n\n".join([x.text for x in curr_blocks]), 
+            "meta": curr_blocks[0],
+            "is_empty": len(curr_blocks) == 1 and curr_blocks[0].kind == "heading"
+        })
+
+    # --- SCHRITT 2: Verarbeitung der Queue ---
+    queue = list(sections)
+    current_chunk_text = ""
+    current_meta = {"title": None, "path": "/"}
+    
+    # Bestimmung des Modus: Hard-Split wenn smart_edge=False ODER strict=True
+    is_hard_split_mode = (not smart_edge) or (strict)
+
+    while queue:
+        item = queue.pop(0)
+        item_text = item["text"]
+        
+        # Initialisierung für neuen Chunk
+        if not current_chunk_text:
+            current_meta["title"] = item["meta"].section_title
+            current_meta["path"] = item["meta"].section_path
+
+        # FALL A: HARD SPLIT MODUS
+        if is_hard_split_mode:
+            # Leere Überschriften (z.B. H1 direkt vor H2) verbleiben am nächsten Chunk
+            if item.get("is_empty", False) and queue:
+                current_chunk_text = (current_chunk_text + "\n\n" + item_text).strip()
+                continue 
+            
+            combined = (current_chunk_text + "\n\n" + item_text).strip()
+            # Wenn durch Verschmelzung das Limit gesprengt würde, vorher flashen
+            if estimate_tokens(combined) > max_tokens and current_chunk_text:
+                _emit(current_chunk_text, current_meta["title"], current_meta["path"])
+                current_chunk_text = item_text
+            else:
+                current_chunk_text = combined
+            
+            # Im Hard-Split wird nach jeder Sektion geflasht
+            _emit(current_chunk_text, current_meta["title"], current_meta["path"])
+            current_chunk_text = ""
+            continue
+
+        # FALL B: SMART MODE (Regel 1-3)
+        combined_text = (current_chunk_text + "\n\n" + item_text).strip() if current_chunk_text else item_text
+        combined_est = estimate_tokens(combined_text)
+
+        if combined_est <= max_tokens:
+            # Regel 1 & 2: Passt rein laut Schätzung -> Aufnehmen
+            current_chunk_text = combined_text
+        else:
+            if current_chunk_text:
+                # Regel 2: Flashen an Sektionsgrenze, Item zurücklegen
+                _emit(current_chunk_text, current_meta["title"], current_meta["path"])
+                current_chunk_text = ""
+                queue.insert(0, item)
+            else:
+                # Regel 3: Einzelne Sektion zu groß -> Smart Zerlegung
+                sents = split_sentences(item_text)
+                header_prefix = item["meta"].text if item["meta"].kind == "heading" else ""
+                
+                take_sents = []; take_len = 0
+                while sents:
+                    s = sents.pop(0); slen = estimate_tokens(s)
+                    if take_len + slen > target and take_sents:
+                        sents.insert(0, s); break
+                    take_sents.append(s); take_len += slen
+                
+                _emit(" ".join(take_sents), current_meta["title"], current_meta["path"])
+                
+                if sents:
+                    remainder = " ".join(sents)
+                    # Kontext-Erhalt: Überschrift für den Rest wiederholen
+                    if header_prefix and not remainder.startswith(header_prefix):
+                        remainder = header_prefix + "\n\n" + remainder
+                    # Carry-Over: Rest wird vorne in die Queue geschoben
+                    queue.insert(0, {"text": remainder, "meta": item["meta"], "is_split": True})
+
+    if current_chunk_text:
+        _emit(current_chunk_text, current_meta["title"], current_meta["path"])
+
+    return chunks
+
+def strategy_sliding_window(blocks: List[RawBlock], config: Dict[str, Any], note_id: str, context_prefix: str = "") -> List[Chunk]:
+    """Standard-Sliding-Window für flache Texte ohne Sektionsfokus."""
+    target = config.get("target", 400); max_tokens = config.get("max", 600)
+    chunks: List[Chunk] = []; buf: List[RawBlock] = []
     
     for b in blocks:
-        if b.kind == "heading":
-            if b.level < split_level: _flush(b.section_title, b.section_path)
-            elif b.level == split_level:
-                if strict or cur_tokens >= target: _flush(b.section_title, b.section_path)
-            continue
-        bt = estimate_tokens(b.text)
-        if cur_tokens + bt > max_tokens and buf: _flush(b.section_title, b.section_path)
-        buf.append(b.text); cur_tokens += bt
+        b_tokens = estimate_tokens(b.text)
+        curr_tokens = sum(estimate_tokens(x.text) for x in buf) if buf else 0
+        if curr_tokens + b_tokens > max_tokens and buf:
+            txt = "\n\n".join([x.text for x in buf]); idx = len(chunks)
+            win = _create_win(context_prefix, buf[0].section_title, txt)
+            chunks.append(Chunk(id=f"{note_id}#c{idx:02d}", note_id=note_id, index=idx, text=txt, window=win, token_count=curr_tokens, section_title=buf[0].section_title, section_path=buf[0].section_path, neighbors_prev=None, neighbors_next=None))
+            buf = []
+        buf.append(b)
+        
     if buf:
-        last_b = blocks[-1] if blocks else None
-        _flush(last_b.section_title if last_b else None, last_b.section_path if last_b else "/")
+        txt = "\n\n".join([x.text for x in buf]); idx = len(chunks)
+        win = _create_win(context_prefix, buf[0].section_title, txt)
+        chunks.append(Chunk(id=f"{note_id}#c{idx:02d}", note_id=note_id, index=idx, text=txt, window=win, token_count=estimate_tokens(txt), section_title=buf[0].section_title, section_path=buf[0].section_path, neighbors_prev=None, neighbors_next=None))
+        
     return chunks

app/core/database/qdrant.py

@@ -3,7 +3,7 @@ FILE: app/core/database/qdrant.py
 DESCRIPTION: Qdrant-Client Factory und Schema-Management. 
              Erstellt Collections und Payload-Indizes.
              MODULARISIERUNG: Verschoben in das database-Paket für WP-14.
-VERSION: 2.2.1
+VERSION: 2.2.2 (WP-Fix: Index für target_section)
 STATUS: Active
 DEPENDENCIES: qdrant_client, dataclasses, os
 """
@@ -124,7 +124,7 @@ def ensure_payload_indexes(client: QdrantClient, prefix: str) -> None:
     Stellt sicher, dass alle benötigten Payload-Indizes für die Suche existieren.
     - notes:  note_id, type, title, updated, tags
     - chunks: note_id, chunk_id, index, type, tags
-    - edges:  note_id, kind, scope, source_id, target_id, chunk_id
+    - edges:  note_id, kind, scope, source_id, target_id, chunk_id, target_section
     """
     notes, chunks, edges = collection_names(prefix)
 
@@ -156,6 +156,8 @@ def ensure_payload_indexes(client: QdrantClient, prefix: str) -> None:
         ("source_id", rest.PayloadSchemaType.KEYWORD),
         ("target_id", rest.PayloadSchemaType.KEYWORD),
         ("chunk_id",  rest.PayloadSchemaType.KEYWORD),
+        # NEU: Index für Section-Links (WP-15b)
+        ("target_section", rest.PayloadSchemaType.KEYWORD),
     ]:
         _ensure_index(client, edges, field, schema)
 

app/core/database/qdrant_points.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 """
 FILE: app/core/database/qdrant_points.py
 DESCRIPTION: Object-Mapper für Qdrant. Konvertiert JSON-Payloads (Notes, Chunks, Edges) in PointStructs und generiert deterministische UUIDs.
-VERSION: 1.5.0
+VERSION: 1.5.1 (WP-Fix: Explicit Target Section Support)
 STATUS: Active
 DEPENDENCIES: qdrant_client, uuid, os
-LAST_ANALYSIS: 2025-12-15
+LAST_ANALYSIS: 2025-12-29
 """
 from __future__ import annotations
 import os
@@ -46,16 +46,25 @@ def points_for_chunks(prefix: str, chunk_payloads: List[dict], vectors: List[Lis
     return chunks_col, points
 
 def _normalize_edge_payload(pl: dict) -> dict:
+    """Normalisiert Edge-Felder und sichert Schema-Konformität."""
     kind = pl.get("kind") or pl.get("edge_type") or "edge"
     source_id = pl.get("source_id") or pl.get("src_id") or "unknown-src"
     target_id = pl.get("target_id") or pl.get("dst_id") or "unknown-tgt"
     seq = pl.get("seq") or pl.get("order") or pl.get("index")
     
+    # WP-Fix: target_section explizit durchreichen
+    target_section = pl.get("target_section")
+
     pl.setdefault("kind", kind)
     pl.setdefault("source_id", source_id)
     pl.setdefault("target_id", target_id)
+    
     if seq is not None and "seq" not in pl:
         pl["seq"] = seq
+        
+    if target_section is not None:
+        pl["target_section"] = target_section
+        
     return pl
 
 def points_for_edges(prefix: str, edge_payloads: List[dict]) -> Tuple[str, List[rest.PointStruct]]:

app/core/graph/graph_derive_edges.py

@@ -1,10 +1,14 @@
 """
 FILE: app/core/graph/graph_derive_edges.py
 DESCRIPTION: Hauptlogik zur Kanten-Aggregation und De-Duplizierung.
+             AUDIT: 
+             - Nutzt parse_link_target
+             - Übergibt Section als 'variant' an ID-Gen
+             - Dedup basiert jetzt auf Edge-ID (erlaubt Multigraph für Sections)
 """
 from typing import List, Optional, Dict, Tuple
 from .graph_utils import (
-    _get, _edge, _mk_edge_id, _dedupe_seq, 
+    _get, _edge, _mk_edge_id, _dedupe_seq, parse_link_target,
     PROVENANCE_PRIORITY, load_types_registry, get_edge_defaults_for
 )
 from .graph_extractors import (
@@ -53,47 +57,85 @@ def build_edges_for_note(
 
         # Typed & Candidate Pool (WP-15b Integration)
         typed, rem = extract_typed_relations(raw)
-        for k, t in typed:
-            edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, {
-                "chunk_id": cid, "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", "inline:rel"),
+        for k, raw_t in typed:
+            t, sec = parse_link_target(raw_t, note_id)
+            if not t: continue
+            
+            payload = {
+                "chunk_id": cid, 
+                # Variant=sec sorgt für eindeutige ID pro Abschnitt
+                "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", "inline:rel", variant=sec),
                 "provenance": "explicit", "rule_id": "inline:rel", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["inline:rel"]
-            }))
+            }
+            if sec: payload["target_section"] = sec
+            
+            edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, payload))
 
         pool = ch.get("candidate_pool") or ch.get("candidate_edges") or []
         for cand in pool:
-            t, k, p = cand.get("to"), cand.get("kind", "related_to"), cand.get("provenance", "semantic_ai")
+            raw_t, k, p = cand.get("to"), cand.get("kind", "related_to"), cand.get("provenance", "semantic_ai")
+            t, sec = parse_link_target(raw_t, note_id)
             if t:
-                edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, {
-                    "chunk_id": cid, "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", f"candidate:{p}"),
+                payload = {
+                    "chunk_id": cid, 
+                    "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", f"candidate:{p}", variant=sec),
                     "provenance": p, "rule_id": f"candidate:{p}", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY.get(p, 0.90)
-                }))
+                }
+                if sec: payload["target_section"] = sec
+                
+                edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, payload))
 
         # Callouts & Wikilinks
         call_pairs, rem2 = extract_callout_relations(rem)
-        for k, t in call_pairs:
-            edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, {
-                "chunk_id": cid, "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", "callout:edge"),
+        for k, raw_t in call_pairs:
+            t, sec = parse_link_target(raw_t, note_id)
+            if not t: continue
+            
+            payload = {
+                "chunk_id": cid, 
+                "edge_id": _mk_edge_id(k, cid, t, "chunk", "callout:edge", variant=sec),
                 "provenance": "explicit", "rule_id": "callout:edge", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["callout:edge"]
-            }))
+            }
+            if sec: payload["target_section"] = sec
+            
+            edges.append(_edge(k, "chunk", cid, t, note_id, payload))
 
         refs = extract_wikilinks(rem2)
-        for r in refs:
-            edges.append(_edge("references", "chunk", cid, r, note_id, {
-                "chunk_id": cid, "ref_text": r, "edge_id": _mk_edge_id("references", cid, r, "chunk", "explicit:wikilink"),
+        for raw_r in refs:
+            r, sec = parse_link_target(raw_r, note_id)
+            if not r: continue
+            
+            payload = {
+                "chunk_id": cid, "ref_text": raw_r, 
+                "edge_id": _mk_edge_id("references", cid, r, "chunk", "explicit:wikilink", variant=sec),
                 "provenance": "explicit", "rule_id": "explicit:wikilink", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["explicit:wikilink"]
-            }))
+            }
+            if sec: payload["target_section"] = sec
+            
+            edges.append(_edge("references", "chunk", cid, r, note_id, payload))
+            
             for rel in defaults:
                 if rel != "references":
-                    edges.append(_edge(rel, "chunk", cid, r, note_id, {
-                        "chunk_id": cid, "edge_id": _mk_edge_id(rel, cid, r, "chunk", f"edge_defaults:{rel}"),
+                    def_payload = {
+                        "chunk_id": cid, 
+                        "edge_id": _mk_edge_id(rel, cid, r, "chunk", f"edge_defaults:{rel}", variant=sec),
                         "provenance": "rule", "rule_id": f"edge_defaults:{rel}", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["edge_defaults"]
-                    }))
-        refs_all.extend(refs)
+                    }
+                    if sec: def_payload["target_section"] = sec
+                    edges.append(_edge(rel, "chunk", cid, r, note_id, def_payload))
+        
+        # Für Note-Scope Sammlung nutzen wir den Original-String zur Dedup, aber gesäubert
+        refs_all.extend([parse_link_target(r, note_id)[0] for r in refs])
 
     # 3) Note-Scope & De-Duplizierung
     if include_note_scope_refs:
-        refs_note = _dedupe_seq((refs_all or []) + (note_level_references or []))
+        # refs_all ist jetzt schon gesäubert (nur Targets)
+        # note_level_references müssen auch gesäubert werden
+        cleaned_note_refs = [parse_link_target(r, note_id)[0] for r in (note_level_references or [])]
+        refs_note = _dedupe_seq((refs_all or []) + cleaned_note_refs)
+        
         for r in refs_note:
+            if not r: continue
             edges.append(_edge("references", "note", note_id, r, note_id, {
                 "edge_id": _mk_edge_id("references", note_id, r, "note", "explicit:note_scope"),
                 "provenance": "explicit", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["explicit:note_scope"]
@@ -103,10 +145,13 @@ def build_edges_for_note(
                 "provenance": "rule", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["derived:backlink"]
             }))
 
-    unique_map: Dict[Tuple[str, str, str], dict] = {}
+    # Deduplizierung: Wir nutzen jetzt die EDGE-ID als Schlüssel.
+    # Da die Edge-ID nun 'variant' (Section) enthält, bleiben unterschiedliche Sections erhalten.
+    unique_map: Dict[str, dict] = {}
     for e in edges:
-        key = (str(e.get("source_id")), str(e.get("target_id")), str(e.get("kind")))
-        if key not in unique_map or e.get("confidence", 0) > unique_map[key].get("confidence", 0):
-            unique_map[key] = e
+        eid = e["edge_id"]
+        # Bei Konflikt (gleiche ID = exakt gleiche Kante und Section) gewinnt die höhere Confidence
+        if eid not in unique_map or e.get("confidence", 0) > unique_map[eid].get("confidence", 0):
+            unique_map[eid] = e
                 
     return list(unique_map.values())

app/core/graph/graph_extractors.py

@@ -1,25 +1,36 @@
 """
 FILE: app/core/graph/graph_extractors.py
 DESCRIPTION: Regex-basierte Extraktion von Relationen aus Text.
+             AUDIT: 
+             - Regex für Wikilinks liberalisiert (Umlaute, Sonderzeichen).
+             - Callout-Parser erweitert für Multi-Line-Listen und Header-Typen.
 """
 import re
 from typing import List, Tuple
 
-_WIKILINK_RE = re.compile(r"\[\[(?:[^\|\]]+\|)?([a-zA-Z0-9_\-#:. ]+)\]\]")
+# Erlaube alle Zeichen außer ']' im Target (fängt Umlaute, Emojis, '&', '#' ab)
+_WIKILINK_RE = re.compile(r"\[\[(?:[^\|\]]+\|)?([^\]]+)\]\]")
+
 _REL_PIPE  = re.compile(r"\[\[\s*rel:(?P<kind>[a-z_]+)\s*\|\s*(?P<target>[^\]]+?)\s*\]\]", re.IGNORECASE)
 _REL_SPACE = re.compile(r"\[\[\s*rel:(?P<kind>[a-z_]+)\s+(?P<target>[^\]]+?)\s*\]\]",   re.IGNORECASE)
 _REL_TEXT  = re.compile(r"rel\s*:\s*(?P<kind>[a-z_]+)\s*\[\[\s*(?P<target>[^\]]+?)\s*\]\]", re.IGNORECASE)
 
 _CALLOUT_START = re.compile(r"^\s*>\s*\[!edge\]\s*(.*)$", re.IGNORECASE)
+# Erkennt "kind: targets..."
 _REL_LINE      = re.compile(r"^(?P<kind>[a-z_]+)\s*:\s*(?P<targets>.+?)\s*$", re.IGNORECASE)
-_WIKILINKS_IN_LINE = re.compile(r"\[\[([^\]]+)\]\]")
+# Erkennt reine Typen (z.B. "depends_on" im Header)
+_SIMPLE_KIND   = re.compile(r"^[a-z_]+$", re.IGNORECASE)
 
-def extract_typed_relations(text: str) -> Tuple[List[Tuple[str,str]], str]:
-    """Extrahiert [[rel:KIND|Target]]."""
+def extract_typed_relations(text: str) -> Tuple[List[Tuple[str, str]], str]:
+    """
+    Findet Inline-Relationen wie [[rel:depends_on Target]].
+    Gibt (Liste[(kind, target)], bereinigter_text) zurück.
+    """
+    if not text: return [], ""
     pairs = []
     def _collect(m):
-        k, t = (m.group("kind") or "").strip().lower(), (m.group("target") or "").strip()
-        if k and t: pairs.append((k, t))
+        k, t = m.group("kind").strip().lower(), m.group("target").strip()
+        pairs.append((k, t))
         return ""
     text = _REL_PIPE.sub(_collect, text)
     text = _REL_SPACE.sub(_collect, text)
@@ -27,29 +38,90 @@ def extract_typed_relations(text: str) -> Tuple[List[Tuple[str,str]], str]:
     return pairs, text
 
 def extract_callout_relations(text: str) -> Tuple[List[Tuple[str,str]], str]:
-    """Verarbeitet Obsidian [!edge]-Callouts."""
+    """
+    Verarbeitet Obsidian [!edge]-Callouts.
+    Unterstützt zwei Formate:
+    1. Explizit: "kind: [[Target]]"
+    2. Implizit (Header): "> [!edge] kind" gefolgt von "[[Target]]" Zeilen
+    """
     if not text: return [], text
-    lines = text.splitlines(); out_pairs, keep_lines, i = [], [], 0
+    lines = text.splitlines()
+    out_pairs = []
+    keep_lines = []
+    i = 0
+    
     while i < len(lines):
-        m = _CALLOUT_START.match(lines[i])
+        line = lines[i]
+        m = _CALLOUT_START.match(line)
         if not m:
-            keep_lines.append(lines[i]); i += 1; continue
-        block_lines = [m.group(1)] if m.group(1).strip() else []
+            keep_lines.append(line)
+            i += 1
+            continue
+        
+        # Callout-Block gefunden. Wir sammeln alle relevanten Zeilen.
+        block_lines = []
+        
+        # Header Content prüfen (z.B. "type" aus "> [!edge] type")
+        header_raw = m.group(1).strip()
+        if header_raw:
+            block_lines.append(header_raw)
+            
         i += 1
         while i < len(lines) and lines[i].lstrip().startswith('>'):
-            block_lines.append(lines[i].lstrip()[1:].lstrip()); i += 1
+            # Entferne '>' und führende Leerzeichen
+            content = lines[i].lstrip()[1:].lstrip()
+            if content:
+                block_lines.append(content)
+            i += 1
+            
+        # Verarbeitung des Blocks
+        current_kind = None
+        
+        # Heuristik: Ist die allererste Zeile (meist aus dem Header) ein reiner Typ?
+        # Dann setzen wir diesen als Default für den Block.
+        if block_lines:
+            first = block_lines[0]
+            # Wenn es NICHT wie "Key: Value" aussieht, aber wie ein Wort:
+            if not _REL_LINE.match(first) and _SIMPLE_KIND.match(first):
+                current_kind = first.lower()
+                
         for bl in block_lines:
+            # 1. Prüfen auf explizites "Kind: Targets" (überschreibt Header-Typ für diese Zeile)
             mrel = _REL_LINE.match(bl)
-            if not mrel: continue
-            kind, targets = mrel.group("kind").strip().lower(), mrel.group("targets") or ""
-            found = _WIKILINKS_IN_LINE.findall(targets)
+            if mrel:
+                line_kind = mrel.group("kind").strip().lower()
+                targets = mrel.group("targets")
+                
+                # Links extrahieren
+                found = _WIKILINK_RE.findall(targets)
+                if found:
+                    for t in found: out_pairs.append((line_kind, t.strip()))
+                else:
+                    # Fallback für kommagetrennten Plaintext
+                    for raw in re.split(r"[,;]", targets):
+                        if raw.strip(): out_pairs.append((line_kind, raw.strip()))
+                
+                # Wenn wir eine explizite Zeile gefunden haben, aktualisieren wir NICHT 
+                # den current_kind für nachfolgende Zeilen (Design-Entscheidung: lokal scope),
+                # oder wir machen es doch? 
+                # Üblicher ist: Header setzt Default, Zeile überschreibt lokal. 
+                # Wir lassen current_kind also unangetastet.
+                continue
+            
+            # 2. Kein Key:Value Muster -> Prüfen auf Links, die den current_kind nutzen
+            found = _WIKILINK_RE.findall(bl)
             if found:
-                for t in found: out_pairs.append((kind, t.strip()))
-            else:
-                for raw in re.split(r"[,;]", targets):
-                    if raw.strip(): out_pairs.append((kind, raw.strip()))
+                if current_kind:
+                    for t in found: out_pairs.append((current_kind, t.strip()))
+                else:
+                    # Link ohne Typ und ohne Header-Typ.
+                    # Wird ignoriert oder könnte als 'related_to' fallback dienen.
+                    # Aktuell: Ignorieren, um False Positives zu vermeiden.
+                    pass
+
     return out_pairs, "\n".join(keep_lines)
 
 def extract_wikilinks(text: str) -> List[str]:
-    """Extrahiert Standard-Wikilinks."""
-    return [m.group(1).strip() for m in _WIKILINK_RE.finditer(text or "")]
+    """Findet Standard-Wikilinks [[Target]] oder [[Alias|Target]]."""
+    if not text: return []
+    return [m.strip() for m in _WIKILINK_RE.findall(text) if m.strip()]

app/core/graph/graph_utils.py

@@ -1,10 +1,11 @@
 """
 FILE: app/core/graph/graph_utils.py
 DESCRIPTION: Basale Werkzeuge, ID-Generierung und Provenance-Konfiguration für den Graphen.
+             AUDIT: Erweitert um parse_link_target für sauberes Section-Splitting (WP-Fix).
 """
 import os
 import hashlib
-from typing import Iterable, List, Optional, Set, Any
+from typing import Iterable, List, Optional, Set, Any, Tuple
 
 try:
     import yaml
@@ -40,10 +41,19 @@ def _dedupe_seq(seq: Iterable[str]) -> List[str]:
             seen.add(s); out.append(s)
     return out
 
-def _mk_edge_id(kind: str, s: str, t: str, scope: str, rule_id: Optional[str] = None) -> str:
-    """Erzeugt eine deterministische 12-Byte ID mittels BLAKE2s."""
+def _mk_edge_id(kind: str, s: str, t: str, scope: str, rule_id: Optional[str] = None, variant: Optional[str] = None) -> str:
+    """
+    Erzeugt eine deterministische 12-Byte ID mittels BLAKE2s.
+    
+    WP-Fix: 'variant' (z.B. Section) fließt in den Hash ein, um mehrere Kanten 
+    zum gleichen Target-Node (aber unterschiedlichen Abschnitten) zu unterscheiden.
+    """
     base = f"{kind}:{s}->{t}#{scope}"
-    if rule_id: base += f"|{rule_id}"
+    if rule_id: 
+        base += f"|{rule_id}"
+    if variant: 
+        base += f"|{variant}"  # <--- Hier entsteht die Eindeutigkeit für verschiedene Sections
+        
     return hashlib.blake2s(base.encode("utf-8"), digest_size=12).hexdigest()
 
 def _edge(kind: str, scope: str, source_id: str, target_id: str, note_id: str, extra: Optional[dict] = None) -> dict:
@@ -59,6 +69,27 @@ def _edge(kind: str, scope: str, source_id: str, target_id: str, note_id: str, e
     if extra: pl.update(extra)
     return pl
 
+def parse_link_target(raw: str, current_note_id: Optional[str] = None) -> Tuple[str, Optional[str]]:
+    """
+    Zerlegt einen Link (z.B. 'Note#Section') in Target-ID und Section.
+    Behandelt Self-Links ('#Section'), indem current_note_id eingesetzt wird.
+    
+    Returns:
+        (target_id, target_section)
+    """
+    if not raw:
+        return "", None
+    
+    parts = raw.split("#", 1)
+    target = parts[0].strip()
+    section = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else None
+    
+    # Handle Self-Link [[#Section]] -> target wird zu current_note_id
+    if not target and section and current_note_id:
+        target = current_note_id
+        
+    return target, section
+
 def load_types_registry() -> dict:
     """Lädt die YAML-Registry."""
     p = os.getenv("MINDNET_TYPES_FILE", "./config/types.yaml")

app/core/ingestion/ingestion_note_payload.py

@@ -3,9 +3,8 @@ FILE: app/core/ingestion/ingestion_note_payload.py
 DESCRIPTION: Baut das JSON-Objekt für mindnet_notes. 
 FEATURES: 
   - Multi-Hash (body/full) für flexible Change Detection.
-  - Fix v2.4.4: Integration der zentralen Registry (WP-14) für konsistente Defaults.
-VERSION: 2.4.4
-STATUS: Active
+  - Fix v2.4.5: Präzise Hash-Logik für Profil-Änderungen.
+  - Integration der zentralen Registry (WP-14).
 """
 from __future__ import annotations
 from typing import Any, Dict, Tuple, Optional
@@ -45,14 +44,23 @@ def _compute_hash(content: str) -> str:
     return hashlib.sha256(content.encode("utf-8")).hexdigest()
 
 def _get_hash_source_content(n: Dict[str, Any], mode: str) -> str:
-    """Generiert den Hash-Input-String basierend auf Body oder Metadaten."""
-    body = str(n.get("body") or "")
+    """
+    Generiert den Hash-Input-String basierend auf Body oder Metadaten.
+    Fix: Inkludiert nun alle entscheidungsrelevanten Profil-Parameter.
+    """
+    body = str(n.get("body") or "").strip()
     if mode == "body": return body
     if mode == "full":
         fm = n.get("frontmatter") or {}
         meta_parts = []
-        # Sortierte Liste für deterministische Hashes
-        for k in sorted(["title", "type", "status", "tags", "chunking_profile", "chunk_profile", "retriever_weight"]):
+        # Wir inkludieren alle Felder, die das Chunking oder Retrieval beeinflussen
+        # Jede Änderung hier führt nun zwingend zu einem neuen Full-Hash
+        keys = [
+            "title", "type", "status", "tags", 
+            "chunking_profile", "chunk_profile", 
+            "retriever_weight", "split_level", "strict_heading_split"
+        ]
+        for k in sorted(keys):
             val = fm.get(k)
             if val is not None: meta_parts.append(f"{k}:{val}")
         return f"{'|'.join(meta_parts)}||{body}"
@@ -79,11 +87,11 @@ def _cfg_defaults(reg: dict) -> dict:
 def make_note_payload(note: Any, *args, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
     """
     Baut das Note-Payload inklusive Multi-Hash und Audit-Validierung.
-    WP-14: Nutzt nun die zentrale Registry für alle Fallbacks.
+    WP-14: Nutzt die zentrale Registry für alle Fallbacks.
     """
     n = _as_dict(note)
     
-    # Nutzt übergebene Registry oder lädt sie global
+    # Registry & Context Settings
     reg = kwargs.get("types_cfg") or load_type_registry()
     hash_source = kwargs.get("hash_source", "parsed")
     hash_normalize = kwargs.get("hash_normalize", "canonical")
@@ -96,7 +104,6 @@ def make_note_payload(note: Any, *args, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
     ingest_cfg = reg.get("ingestion_settings", {})
 
     # --- retriever_weight Audit ---
-    # Priorität: Frontmatter -> Typ-Config -> globale Config -> Env-Var
     default_rw = float(os.environ.get("MINDNET_DEFAULT_RETRIEVER_WEIGHT", 1.0))
     retriever_weight = fm.get("retriever_weight")
     if retriever_weight is None:
@@ -107,14 +114,13 @@ def make_note_payload(note: Any, *args, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
         retriever_weight = default_rw
 
     # --- chunk_profile Audit ---
-    # Nutzt nun primär die ingestion_settings aus der Registry
     chunk_profile = fm.get("chunking_profile") or fm.get("chunk_profile")
     if chunk_profile is None:
         chunk_profile = cfg_type.get("chunking_profile") or cfg_type.get("chunk_profile")
     if chunk_profile is None:
         chunk_profile = ingest_cfg.get("default_chunk_profile", cfg_def.get("chunking_profile", "sliding_standard"))
 
-    # --- edge_defaults ---
+    # --- edge_defaults Audit ---
     edge_defaults = fm.get("edge_defaults")
     if edge_defaults is None:
         edge_defaults = cfg_type.get("edge_defaults", cfg_def.get("edge_defaults", []))
@@ -138,21 +144,24 @@ def make_note_payload(note: Any, *args, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
     }
     
     # --- MULTI-HASH ---
-    # Generiert Hashes für Change Detection
+    # Generiert Hashes für Change Detection (WP-15b)
     for mode in ["body", "full"]:
         content = _get_hash_source_content(n, mode)
         payload["hashes"][f"{mode}:{hash_source}:{hash_normalize}"] = _compute_hash(content)
 
-    # Metadaten Anreicherung
+    # Metadaten Anreicherung (Tags, Aliases, Zeitstempel)
     tags = fm.get("tags") or fm.get("keywords") or n.get("tags")
     if tags: payload["tags"] = _ensure_list(tags)
-    if fm.get("aliases"): payload["aliases"] = _ensure_list(fm.get("aliases"))
+    
+    aliases = fm.get("aliases")
+    if aliases: payload["aliases"] = _ensure_list(aliases)
     
     for k in ("created", "modified", "date"):
         v = fm.get(k) or n.get(k)
         if v: payload[k] = str(v)
     
-    if n.get("body"): payload["fulltext"] = str(n["body"])
+    if n.get("body"): 
+        payload["fulltext"] = str(n["body"])
 
     # Final JSON Validation Audit
     json.loads(json.dumps(payload, ensure_ascii=False))

app/core/ingestion/ingestion_processor.py

@@ -4,8 +4,8 @@ DESCRIPTION: Der zentrale IngestionService (Orchestrator).
              WP-14: Modularisierung der Datenbank-Ebene (app.core.database).
              WP-15b: Two-Pass Workflow mit globalem Kontext-Cache.
              WP-20/22: Cloud-Resilienz und Content-Lifecycle integriert.
-             AUDIT v2.13.10: Umstellung auf app.core.database Infrastruktur.
-VERSION: 2.13.10
+             AUDIT v2.13.12: Synchronisierung der Profil-Auflösung mit Registry-Defaults.
+VERSION: 2.13.12
 STATUS: Active
 """
 import logging
@@ -60,6 +60,7 @@ class IngestionService:
         self.embedder = EmbeddingsClient()
         self.llm = LLMService() 
         
+        # Festlegen, welcher Hash für die Change-Detection maßgeblich ist
         self.active_hash_mode = self.settings.CHANGE_DETECTION_MODE
         self.batch_cache: Dict[str, NoteContext] = {} # WP-15b LocalBatchCache
 
@@ -130,12 +131,18 @@ class IngestionService:
         )
         note_id = note_pl["note_id"]
 
+        # Abgleich mit der Datenbank (Qdrant)
         old_payload = None if force_replace else fetch_note_payload(self.client, self.prefix, note_id)
+        
+        # Prüfung gegen den konfigurierten Hash-Modus (body vs. full)
         check_key = f"{self.active_hash_mode}:{hash_source}:{hash_normalize}"
         old_hash = (old_payload or {}).get("hashes", {}).get(check_key)
         new_hash = note_pl.get("hashes", {}).get(check_key)
         
+        # Check ob Chunks oder Kanten in der DB fehlen (Reparatur-Modus)
         c_miss, e_miss = artifacts_missing(self.client, self.prefix, note_id)
+        
+        # Wenn Hash identisch und Artefakte vorhanden -> Skip
         if not (force_replace or not old_payload or old_hash != new_hash or c_miss or e_miss):
             return {**result, "status": "unchanged", "note_id": note_id}
         
@@ -146,36 +153,49 @@ class IngestionService:
         try:
             body_text = getattr(parsed, "body", "") or ""
             edge_registry.ensure_latest()
-            profile = fm.get("chunk_profile") or fm.get("chunking_profile") or "sliding_standard"
+            
+            # Profil-Auflösung via Registry
+            # FIX: Wir nutzen das Profil, das bereits in make_note_payload unter 
+            # Berücksichtigung der types.yaml (Registry) ermittelt wurde.
+            profile = note_pl.get("chunk_profile", "sliding_standard")
+            
             chunk_cfg = get_chunk_config_by_profile(self.registry, profile, note_type)
             enable_smart = chunk_cfg.get("enable_smart_edge_allocation", False)
             
-            # WP-15b: Chunker-Aufruf bereitet Candidate-Pool vor
+            # WP-15b: Chunker-Aufruf bereitet den Candidate-Pool pro Chunk vor.
+            # assemble_chunks führt intern auch die Propagierung durch.
             chunks = await assemble_chunks(note_id, body_text, note_type, config=chunk_cfg)
+            
+            # Semantische Kanten-Validierung (Smart Edge Allocation)
             for ch in chunks:
                 filtered = []
                 for cand in getattr(ch, "candidate_pool", []):
-                    # WP-15b: Nur global_pool Kandidaten erfordern binäre Validierung
+                    # Nur global_pool Kandidaten (aus dem Pool am Ende) erfordern KI-Validierung
                     if cand.get("provenance") == "global_pool" and enable_smart:
                         if await validate_edge_candidate(ch.text, cand, self.batch_cache, self.llm, self.settings.MINDNET_LLM_PROVIDER):
                             filtered.append(cand)
                     else: 
+                        # Explizite Kanten (Wikilinks/Callouts) werden ungeprüft übernommen
                         filtered.append(cand)
                 ch.candidate_pool = filtered
 
-            # Payload-Erstellung via interne Module
+            # Payload-Erstellung für die Chunks
             chunk_pls = make_chunk_payloads(
                 fm, note_pl["path"], chunks, file_path=file_path, 
                 types_cfg=self.registry
             )
+            
+            # Vektorisierung der Fenster-Texte
             vecs = await self.embedder.embed_documents([c.get("window") or "" for c in chunk_pls]) if chunk_pls else []
             
-            # Kanten-Aggregation
+            # Aggregation aller finalen Kanten (Edges)
             edges = build_edges_for_note(
                 note_id, chunk_pls, 
                 note_level_references=note_pl.get("references", []),
                 include_note_scope_refs=note_scope_refs
             )
+            
+            # Kanten-Typen via Registry validieren/auflösen
             for e in edges:
                 e["kind"] = edge_registry.resolve(
                     e.get("kind", "related_to"), 
@@ -184,16 +204,20 @@ class IngestionService:
                 )
 
             # 4. DB Upsert via modularisierter Points-Logik
+            # WICHTIG: Wenn sich der Inhalt geändert hat, löschen wir erst alle alten Fragmente.
             if purge_before and old_payload: 
                 purge_artifacts(self.client, self.prefix, note_id)
             
+            # Speichern der Haupt-Note
             n_name, n_pts = points_for_note(self.prefix, note_pl, None, self.dim)
             upsert_batch(self.client, n_name, n_pts)
             
+            # Speichern der Chunks
             if chunk_pls and vecs: 
                 c_pts = points_for_chunks(self.prefix, chunk_pls, vecs)[1]
                 upsert_batch(self.client, f"{self.prefix}_chunks", c_pts)
             
+            # Speichern der Kanten
             if edges: 
                 e_pts = points_for_edges(self.prefix, edges)[1]
                 upsert_batch(self.client, f"{self.prefix}_edges", e_pts)
@@ -217,4 +241,5 @@ class IngestionService:
         with open(target_path, "w", encoding="utf-8") as f: 
             f.write(markdown_content)
         await asyncio.sleep(0.1) 
+        # Triggert sofortigen Import mit force_replace/purge_before
         return await self.process_file(file_path=target_path, vault_root=vault_root, apply=True, force_replace=True, purge_before=True)

app/frontend/ui_graph_service.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 """
 FILE: app/frontend/ui_graph_service.py
 DESCRIPTION: Data Layer für den Graphen. Greift direkt auf Qdrant zu (Performance), um Knoten/Kanten zu laden und Texte zu rekonstruieren ("Stitching").
-VERSION: 2.6.1 (Fix: Anchor-Link & Fragment Resolution)
+VERSION: 2.6.0
 STATUS: Active
 DEPENDENCIES: qdrant_client, streamlit_agraph, ui_config, re
-LAST_ANALYSIS: 2025-12-28
+LAST_ANALYSIS: 2025-12-15
 """
 
 import re
@@ -24,7 +24,6 @@ class GraphExplorerService:
         self.chunks_col = f"{self.prefix}_chunks"
         self.edges_col = f"{self.prefix}_edges"
         self._note_cache = {} 
-        self._ref_resolution_cache = {} 
 
     def get_note_with_full_content(self, note_id):
         """
@@ -38,7 +37,8 @@ class GraphExplorerService:
         # 2. Volltext aus Chunks bauen
         full_text = self._fetch_full_text_stitched(note_id)
         
-        # 3. Ergebnis kombinieren (Kopie zurückgeben)
+        # 3. Ergebnis kombinieren (Wir überschreiben das 'fulltext' Feld mit dem frischen Stitching)
+        # Wir geben eine Kopie zurück, um den Cache nicht zu verfälschen
         complete_note = meta.copy()
         if full_text:
             complete_note['fulltext'] = full_text
@@ -61,7 +61,7 @@ class GraphExplorerService:
         # Initialset für Suche
         level_1_ids = {center_note_id}
         
-        # Suche Kanten für Center (L1) inkl. Titel für Anchor-Suche
+        # Suche Kanten für Center (L1)
         l1_edges = self._find_connected_edges([center_note_id], center_note.get("title"))
         
         for edge_data in l1_edges:
@@ -84,6 +84,7 @@ class GraphExplorerService:
         if center_note_id in nodes_dict:
             orig_title = nodes_dict[center_note_id].title
             clean_full = self._clean_markdown(center_text[:2000])
+            # Wir packen den Text in den Tooltip (title attribute)
             nodes_dict[center_note_id].title = f"{orig_title}\n\n📄 INHALT:\n{clean_full}..."
 
         # B. Previews für alle Nachbarn holen (Batch)
@@ -103,6 +104,8 @@ class GraphExplorerService:
             prov = data['provenance']
             color = get_edge_color(kind)
             is_smart = (prov != "explicit" and prov != "rule")
+            
+            # Label Logik
             label_text = kind if show_labels else " "
             
             final_edges.append(Edge(
@@ -113,11 +116,15 @@ class GraphExplorerService:
         return list(nodes_dict.values()), final_edges
 
     def _clean_markdown(self, text):
-        """Entfernt Markdown-Sonderzeichen für saubere Tooltips."""
+        """Entfernt Markdown-Sonderzeichen für saubere Tooltips im Browser."""
         if not text: return ""
+        # Entferne Header Marker (## )
         text = re.sub(r'#+\s', '', text)
+        # Entferne Bold/Italic (** oder *)
         text = re.sub(r'\*\*|__|\*|_', '', text)
+        # Entferne Links [Text](Url) -> Text
         text = re.sub(r'\[([^\]]+)\]\([^\)]+\)', r'\1', text)
+        # Entferne Wikilinks [[Link]] -> Link
         text = re.sub(r'\[\[([^\]]+)\]\]', r'\1', text)
         return text
 
@@ -127,47 +134,52 @@ class GraphExplorerService:
             scroll_filter = models.Filter(
                 must=[models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchValue(value=note_id))]
             )
+            # Limit hoch genug setzen
             chunks, _ = self.client.scroll(self.chunks_col, scroll_filter=scroll_filter, limit=100, with_payload=True)
+            # Sortieren nach 'ord' (Reihenfolge im Dokument)
             chunks.sort(key=lambda x: x.payload.get('ord', 999))
-            full_text = [c.payload.get('text', '') for c in chunks if c.payload.get('text')]
+            
+            full_text = []
+            for c in chunks:
+                # 'text' ist der reine Inhalt ohne Overlap
+                txt = c.payload.get('text', '')
+                if txt: full_text.append(txt)
+            
             return "\n\n".join(full_text)
         except:
             return "Fehler beim Laden des Volltexts."
+
     def _fetch_previews_for_nodes(self, node_ids):
-        """
-        Holt Batch-weise den ersten relevanten Textabschnitt für eine Liste von Nodes.
-        Optimiert die Ladezeit durch Reduzierung der API-Calls.
-        """
-        if not node_ids: 
-            return {}
+        """Holt Batch-weise den ersten Chunk für eine Liste von Nodes."""
+        if not node_ids: return {}
         previews = {}
         try:
-            scroll_filter = models.Filter(
-                must=[models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchAny(any=node_ids))]
-            )
-            # Genügend Chunks laden, um für jede ID eine Vorschau zu finden
+            scroll_filter = models.Filter(must=[models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchAny(any=node_ids))])
+            # Limit = Anzahl Nodes * 3 (Puffer)
             chunks, _ = self.client.scroll(self.chunks_col, scroll_filter=scroll_filter, limit=len(node_ids)*3, with_payload=True)
             
             for c in chunks:
                 nid = c.payload.get("note_id")
-                # Wir nehmen den ersten gefundenen Chunk
+                # Nur den ersten gefundenen Chunk pro Note nehmen
                 if nid and nid not in previews:
                     previews[nid] = c.payload.get("window") or c.payload.get("text") or ""
-        except Exception: 
-            pass
+        except: pass
         return previews
 
     def _find_connected_edges(self, note_ids, note_title=None):
         """
-        Findet ein- und ausgehende Kanten für eine Liste von IDs.
-        Implementiert den Fix für Anker-Links [[Titel#Abschnitt]] durch Präfix-Suche in der target_id.
+        Findet eingehende und ausgehende Kanten.
+        
+        WICHTIG: target_id enthält nur den Titel (ohne #Abschnitt).
+        target_section ist ein separates Feld für Abschnitt-Informationen.
         """
         results = []
         if not note_ids:
             return results
         
-        # 1. AUSGEHENDE KANTEN (Outgoing)
-        # Suche über 'note_id' als Besitzer der Kante.
+        # 1. OUTGOING EDGES (Der "Owner"-Fix)
+        # Wir suchen Kanten, die im Feld 'note_id' (Owner) eine unserer Notizen haben.
+        # Das findet ALLE ausgehenden Kanten, egal ob sie an einem Chunk oder der Note hängen.
         out_filter = models.Filter(must=[
             models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchAny(any=note_ids)),
             models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(**{"except": SYSTEM_EDGES}))
@@ -175,71 +187,79 @@ class GraphExplorerService:
         res_out, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=out_filter, limit=2000, with_payload=True)
         results.extend(res_out)
 
-        # 2. EINGEHENDE KANTEN (Incoming)
-        # Suche über target_id (Ziel der Kante).
+        # 2. INCOMING EDGES (Ziel = Chunk ID, Note ID oder Titel)
+        # WICHTIG: target_id enthält nur den Titel, target_section ist separat
         
-        # Sammele alle Chunk-IDs für exakte Treffer auf Segment-Ebene
+        # Chunk IDs der aktuellen Notes holen
         c_filter = models.Filter(must=[models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchAny(any=note_ids))])
         chunks, _ = self.client.scroll(self.chunks_col, scroll_filter=c_filter, limit=1000, with_payload=False)
         chunk_ids = [c.id for c in chunks]
 
-        should_conditions = []
+        shoulds = []
+        # Case A: Edge zeigt auf einen unserer Chunks
         if chunk_ids: 
-            should_conditions.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchAny(any=chunk_ids)))
-        should_conditions.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchAny(any=note_ids)))
+            shoulds.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchAny(any=chunk_ids)))
         
-        # TITEL-BASIERTE SUCHE (Inkl. Anker-Fix)
-        titles_to_check = []
+        # Case B: Edge zeigt direkt auf unsere Note ID
+        shoulds.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchAny(any=note_ids)))
+        
+        # Case C: Edge zeigt auf unseren Titel
+        # WICHTIG: target_id enthält nur den Titel (z.B. "Meine Prinzipien 2025")
+        # target_section enthält die Abschnitt-Information (z.B. "P3 – Disziplin"), wenn gesetzt
+        
+        # Sammle alle relevanten Titel (inkl. Aliase)
+        titles_to_search = []
         if note_title:
-            titles_to_check.append(note_title)
-            # Aliase laden für robuste Verlinkung
-            for nid in note_ids:
-                note = self._fetch_note_cached(nid)
-                if note:
-                    aliases = note.get("aliases", [])
-                    if isinstance(aliases, str): aliases = [aliases]
-                    titles_to_check.extend([a for a in aliases if a not in titles_to_check])
+            titles_to_search.append(note_title)
         
-        # Exakte Titel-Matches hinzufügen
-        for t in titles_to_check:
-            should_conditions.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchValue(value=t)))
+        # Lade auch Titel aus den Notes selbst (falls note_title nicht übergeben wurde)
+        for nid in note_ids:
+            note = self._fetch_note_cached(nid)
+            if note:
+                note_title_from_db = note.get("title")
+                if note_title_from_db and note_title_from_db not in titles_to_search:
+                    titles_to_search.append(note_title_from_db)
+                # Aliase hinzufügen
+                aliases = note.get("aliases", [])
+                if isinstance(aliases, str):
+                    aliases = [aliases]
+                for alias in aliases:
+                    if alias and alias not in titles_to_search:
+                        titles_to_search.append(alias)
         
-        if should_conditions:
+        # Für jeden Titel: Suche nach exaktem Match
+        # target_id enthält nur den Titel, daher reicht MatchValue
+        for title in titles_to_search:
+            shoulds.append(models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchValue(value=title)))
+        
+        if shoulds:
             in_filter = models.Filter(
                 must=[models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(**{"except": SYSTEM_EDGES}))],
-                should=should_conditions
+                should=shoulds
             )
             res_in, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=in_filter, limit=2000, with_payload=True)
             results.extend(res_in)
             
-        # FIX FÜR [[Titel#Abschnitt]]: Suche nach Fragmenten
-        if titles_to_check:
-            for t in titles_to_check:
-                anchor_filter = models.Filter(must=[
-                    models.FieldCondition(key="target_id", match=models.MatchText(text=t)),
-                    models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(**{"except": SYSTEM_EDGES}))
-                ])
-                res_anchor, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=anchor_filter, limit=1000, with_payload=True)
-                
-                existing_ids = {r.id for r in results}
-                for edge in res_anchor:
-                    tgt = edge.payload.get("target_id", "")
-                    # Client-seitige Filterung: Nur Kanten nehmen, die mit Titel# beginnen
-                    if edge.id not in existing_ids and (tgt == t or tgt.startswith(f"{t}#")):
-                        results.append(edge)
-        
         return results
 
     def _find_connected_edges_batch(self, note_ids):
-        """Wrapper für die Suche in tieferen Ebenen des Graphen."""
-        first_note = self._fetch_note_cached(note_ids[0]) if note_ids else None
-        title = first_note.get("title") if first_note else None
-        return self._find_connected_edges(note_ids, note_title=title)
+        """
+        Wrapper für Level 2 Suche.
+        Lädt Titel der ersten Note für Titel-basierte Suche.
+        """
+        if not note_ids:
+            return []
+        first_note = self._fetch_note_cached(note_ids[0])
+        note_title = first_note.get("title") if first_note else None
+        return self._find_connected_edges(note_ids, note_title=note_title)
 
     def _process_edge(self, record, nodes_dict, unique_edges, current_depth):
         """
-        Verarbeitet eine rohe Kante, löst Quell- und Ziel-Referenzen auf 
-        und fügt sie den Dictionaries für den Graphen hinzu.
+        Verarbeitet eine rohe Edge, löst IDs auf und fügt sie den Dictionaries hinzu.
+        
+        WICHTIG: Beide Richtungen werden unterstützt:
+        - Ausgehende Kanten: source_id gehört zu unserer Note (via note_id Owner)
+        - Eingehende Kanten: target_id zeigt auf unsere Note (via target_id Match)
         """
         if not record or not record.payload:
             return None, None
@@ -250,10 +270,13 @@ class GraphExplorerService:
         kind = payload.get("kind")
         provenance = payload.get("provenance", "explicit")
 
+        # Prüfe, ob beide Referenzen vorhanden sind
         if not src_ref or not tgt_ref:
             return None, None
 
-        # IDs zu Notes auflösen (Hier greift der Fragment-Fix)
+        # IDs zu Notes auflösen
+        # WICHTIG: source_id kann Chunk-ID (note_id#c01), Note-ID oder Titel sein
+        # WICHTIG: target_id kann Chunk-ID, Note-ID oder Titel sein (ohne #Abschnitt)
         src_note = self._resolve_note_from_ref(src_ref)
         tgt_note = self._resolve_note_from_ref(tgt_ref)
 
@@ -261,118 +284,159 @@ class GraphExplorerService:
             src_id = src_note.get('note_id')
             tgt_id = tgt_note.get('note_id')
             
-            if src_id and tgt_id and src_id != tgt_id:
-                # Knoten zum Set hinzufügen
+            # Prüfe, ob beide IDs vorhanden sind
+            if not src_id or not tgt_id:
+                return None, None
+            
+            if src_id != tgt_id:
+                # Nodes hinzufügen
                 self._add_node_to_dict(nodes_dict, src_note, level=current_depth)
                 self._add_node_to_dict(nodes_dict, tgt_note, level=current_depth)
                 
-                # Kante registrieren (Deduplizierung)
+                # Kante hinzufügen (mit Deduplizierung)
                 key = (src_id, tgt_id)
                 existing = unique_edges.get(key)
                 
-                is_current_explicit = (provenance in ["explicit", "rule"])
                 should_update = True
-                
+                # Bevorzuge explizite Kanten vor Smart Kanten
+                is_current_explicit = (provenance in ["explicit", "rule"])
                 if existing:
                     is_existing_explicit = (existing.get('provenance', '') in ["explicit", "rule"])
                     if is_existing_explicit and not is_current_explicit:
                         should_update = False
                 
                 if should_update:
-                    unique_edges[key] = {
-                        "source": src_id, 
-                        "target": tgt_id, 
-                        "kind": kind, 
-                        "provenance": provenance
-                    }
+                    unique_edges[key] = {"source": src_id, "target": tgt_id, "kind": kind, "provenance": provenance}
                 return src_id, tgt_id
         return None, None
 
     def _fetch_note_cached(self, note_id):
-        """Lädt eine Note aus Qdrant mit Session-Caching."""
-        if not note_id:
-            return None
-        if note_id in self._note_cache:
-            return self._note_cache[note_id]
-        
-        try:
-            res, _ = self.client.scroll(
-                collection_name=self.notes_col,
-                scroll_filter=models.Filter(must=[
-                    models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchValue(value=note_id))
-                ]),
-                limit=1, with_payload=True
-            )
-            if res and res[0].payload:
-                payload = res[0].payload
-                self._note_cache[note_id] = payload
-                return payload
-        except Exception: 
-            pass
+        if note_id in self._note_cache: return self._note_cache[note_id]
+        res, _ = self.client.scroll(
+            collection_name=self.notes_col,
+            scroll_filter=models.Filter(must=[models.FieldCondition(key="note_id", match=models.MatchValue(value=note_id))]),
+            limit=1, with_payload=True
+        )
+        if res:
+            self._note_cache[note_id] = res[0].payload
+            return res[0].payload
         return None
 
     def _resolve_note_from_ref(self, ref_str):
         """
-        Löst eine Referenz (ID, Chunk-ID oder Wikilink mit Anker) auf eine Note auf.
-        Bereinigt Anker (#) vor der Suche.
+        Löst eine Referenz zu einer Note Payload auf.
+        
+        WICHTIG: Wenn ref_str ein Titel#Abschnitt Format hat, wird nur der Titel-Teil verwendet.
+        Unterstützt:
+        - Note-ID: "20250101-meine-note"
+        - Chunk-ID: "20250101-meine-note#c01"
+        - Titel: "Meine Prinzipien 2025"
+        - Titel#Abschnitt: "Meine Prinzipien 2025#P3 – Disziplin" (trennt Abschnitt ab, sucht nur nach Titel)
         """
         if not ref_str:
             return None
         
-        if ref_str in self._ref_resolution_cache:
-            return self._ref_resolution_cache[ref_str]
-        
-        # Fragment-Behandlung: Trenne Anker ab
-        base_ref = ref_str.split("#")[0].strip()
-        
-        # 1. Versuch: Direkte Note-ID Suche
-        note = self._fetch_note_cached(base_ref)
-        if note:
-            self._ref_resolution_cache[ref_str] = note
-            return note
-            
-        # 2. Versuch: Titel-Suche (Keyword-Match)
-        try:
-            res, _ = self.client.scroll(
-                collection_name=self.notes_col,
-                scroll_filter=models.Filter(must=[
-                    models.FieldCondition(key="title", match=models.MatchValue(value=base_ref))
-                ]),
-                limit=1, with_payload=True
-            )
-            if res and res[0].payload:
-                payload = res[0].payload
-                self._ref_resolution_cache[ref_str] = payload
-                return payload
-        except Exception: 
-            pass
-
-        # 3. Versuch: Auflösung über Chunks
+        # Fall A: Enthält # (kann Chunk-ID oder Titel#Abschnitt sein)
         if "#" in ref_str:
             try:
-                res_chunk = self.client.retrieve(self.chunks_col, ids=[ref_str], with_payload=True)
-                if res_chunk and res_chunk[0].payload:
-                    note_id = res_chunk[0].payload.get("note_id")
-                    note = self._fetch_note_cached(note_id)
-                    if note:
-                        self._ref_resolution_cache[ref_str] = note
-                        return note
-            except Exception: 
+                # Versuch 1: Chunk ID direkt (Format: note_id#c01)
+                res = self.client.retrieve(self.chunks_col, ids=[ref_str], with_payload=True)
+                if res and res[0].payload:
+                    note_id = res[0].payload.get("note_id")
+                    if note_id:
+                        return self._fetch_note_cached(note_id)
+            except:
                 pass
             
+            # Versuch 2: NoteID#Section (Hash abtrennen und als Note-ID versuchen)
+            # z.B. "20250101-meine-note#Abschnitt" -> "20250101-meine-note"
+            possible_note_id = ref_str.split("#")[0].strip()
+            note = self._fetch_note_cached(possible_note_id)
+            if note:
+                return note
+            
+            # Versuch 3: Titel#Abschnitt (Hash abtrennen und als Titel suchen)
+            # z.B. "Meine Prinzipien 2025#P3 – Disziplin" -> "Meine Prinzipien 2025"
+            # WICHTIG: target_id enthält nur den Titel, daher suchen wir nur nach dem Titel-Teil
+            possible_title = ref_str.split("#")[0].strip()
+            if possible_title:
+                res, _ = self.client.scroll(
+                    collection_name=self.notes_col,
+                    scroll_filter=models.Filter(must=[
+                        models.FieldCondition(key="title", match=models.MatchValue(value=possible_title))
+                    ]),
+                    limit=1, with_payload=True
+                )
+                if res and res[0].payload:
+                    payload = res[0].payload
+                    self._note_cache[payload['note_id']] = payload
+                    return payload
+                
+                # Fallback: Text-Suche für Fuzzy-Matching
+                res, _ = self.client.scroll(
+                    collection_name=self.notes_col,
+                    scroll_filter=models.Filter(must=[
+                        models.FieldCondition(key="title", match=models.MatchText(text=possible_title))
+                    ]),
+                    limit=10, with_payload=True
+                )
+                if res:
+                    # Nimm das erste Ergebnis, das exakt oder beginnend mit possible_title übereinstimmt
+                    for r in res:
+                        if r.payload:
+                            note_title = r.payload.get("title", "")
+                            if note_title == possible_title or note_title.startswith(possible_title):
+                                payload = r.payload
+                                self._note_cache[payload['note_id']] = payload
+                                return payload
+
+        # Fall B: Note ID direkt
+        note = self._fetch_note_cached(ref_str)
+        if note:
+            return note
+        
+        # Fall C: Titel (exakte Übereinstimmung)
+        res, _ = self.client.scroll(
+            collection_name=self.notes_col,
+            scroll_filter=models.Filter(must=[
+                models.FieldCondition(key="title", match=models.MatchValue(value=ref_str))
+            ]),
+            limit=1, with_payload=True
+        )
+        if res and res[0].payload:
+            payload = res[0].payload
+            self._note_cache[payload['note_id']] = payload
+            return payload
+        
+        # Fall D: Titel (Text-Suche für Fuzzy-Matching)
+        res, _ = self.client.scroll(
+            collection_name=self.notes_col,
+            scroll_filter=models.Filter(must=[
+                models.FieldCondition(key="title", match=models.MatchText(text=ref_str))
+            ]),
+            limit=1, with_payload=True
+        )
+        if res and res[0].payload:
+            payload = res[0].payload
+            self._note_cache[payload['note_id']] = payload
+            return payload
+        
         return None
 
     def _add_node_to_dict(self, node_dict, note_payload, level=1):
-        """Erstellt ein Node-Objekt für streamlit-agraph mit Styling."""
         nid = note_payload.get("note_id")
-        if not nid or nid in node_dict: 
-            return
+        if not nid or nid in node_dict: return
         
         ntype = note_payload.get("type", "default")
-        color = GRAPH_COLORS.get(ntype, GRAPH_COLORS.get("default", "#8395a7"))
+        color = GRAPH_COLORS.get(ntype, GRAPH_COLORS["default"])
+        
+        # Basis-Tooltip (wird später erweitert)
         tooltip = f"Titel: {note_payload.get('title')}\nTyp: {ntype}"
         
-        size = 45 if level == 0 else (25 if level == 1 else 15)
+        if level == 0: size = 45 
+        elif level == 1: size = 25
+        else: size = 15
+
         node_dict[nid] = Node(
             id=nid,
             label=note_payload.get('title', nid),

app/models/dto.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 """
 FILE: app/models/dto.py
 DESCRIPTION: Pydantic-Modelle (DTOs) für Request/Response Bodies. Definiert das API-Schema.
-VERSION: 0.6.6 (WP-22 Debug & Stability Update)
+VERSION: 0.6.7 (WP-Fix: Target Section Support)
 STATUS: Active
 DEPENDENCIES: pydantic, typing, uuid
-LAST_ANALYSIS: 2025-12-18
+LAST_ANALYSIS: 2025-12-29
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -43,6 +43,7 @@ class EdgeDTO(BaseModel):
     direction: Literal["out", "in", "undirected"] = "out"
     provenance: Optional[Literal["explicit", "rule", "smart", "structure"]] = "explicit"
     confidence: float = 1.0
+    target_section: Optional[str] = None  # Neu: Speichert den Anker (z.B. #Abschnitt)
 
 
 # --- Request Models ---

docs/00_General/00_glossary.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 doc_type: glossary
 audience: all
 status: active
-version: 2.8.1
+version: 2.9.1
 context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.8. Enthält Definitionen zu Hybrid-Cloud Resilienz, WP-14 Modularisierung, WP-15b Two-Pass Ingestion und Mistral-safe Parsing."
 ---
 
@@ -14,7 +14,7 @@ context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.8. Enthält Definitionen zu Hybrid-C
 
 * **Note:** Repräsentiert eine Markdown-Datei. Die fachliche Haupteinheit. Verfügt über einen **Status** (stable, draft, system), der das Scoring beeinflusst.
 * **Chunk:** Ein Textabschnitt einer Note. Die technische Sucheinheit (Vektor).
-* **Edge:** Eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Knoten. Wird in WP-22 durch die Registry validiert.
+* **Edge:** Eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Knoten. Wird in WP-22 durch die Registry validiert. Seit v2.9.1 unterstützt Edges **Section-basierte Links** (`target_section`), sodass mehrere Kanten zwischen denselben Knoten existieren können, wenn sie auf verschiedene Abschnitte zeigen.
 * **Vault:** Der lokale Ordner mit den Markdown-Dateien (Source of Truth).
 * **Frontmatter:** Der YAML-Header am Anfang einer Notiz (enthält `id`, `type`, `title`, `status`).
 
@@ -48,3 +48,6 @@ context: "Zentrales Glossar für Mindnet v2.8. Enthält Definitionen zu Hybrid-C
     * **Pass 1 (Pre-Scan):** Schnelles Scannen aller Dateien zur Befüllung des LocalBatchCache.
     * **Pass 2 (Semantic Processing):** Tiefenverarbeitung (Chunking, Embedding, Validierung) nur für geänderte Dateien.
 * **Circular Import Registry (WP-14):** Entkopplung von Kern-Logik (wie Textbereinigung) in eine neutrale `registry.py`, um Abhängigkeitsschleifen zwischen Diensten und Ingestion-Utilities zu verhindern.
+* **Deep-Link / Section-basierter Link:** Ein Link wie `[[Note#Section]]`, der auf einen spezifischen Abschnitt innerhalb einer Note verweist. Seit v2.9.1 wird dieser in `target_id="Note"` und `target_section="Section"` aufgeteilt, um "Phantom-Knoten" zu vermeiden und Multigraph-Support zu ermöglichen.
+* **Atomic Section Logic (v3.9.9):** Chunking-Verfahren, das Sektions-Überschriften und deren Inhalte atomar in Chunks hält (Pack-and-Carry-Over). Verhindert, dass Überschriften über Chunk-Grenzen hinweg getrennt werden.
+* **Registry-First Profiling (v2.13.12):** Hierarchische Auflösung des Chunking-Profils: Frontmatter > types.yaml Typ-Config > Global Defaults. Stellt sicher, dass Note-Typen automatisch das korrekte Profil erhalten.

docs/01_User_Manual/01_knowledge_design.md

@@ -3,7 +3,7 @@ doc_type: user_manual
 audience: user, author
 scope: vault, markdown, schema
 status: active
-version: 2.8.0
+version: 2.9.1
 context: "Regelwerk für das Erstellen von Notizen im Vault. Die 'Source of Truth' für Autoren."
 ---
 
@@ -208,6 +208,12 @@ Dies ist die **mächtigste** Methode. Du sagst dem System explizit, **wie** Ding
 > "Daher [[rel:depends_on Qdrant]]."
 > "Dieses Konzept ist [[rel:similar_to Pinecone]]."
 
+**Deep-Links zu Abschnitten (v2.9.1):**
+Du kannst auch auf spezifische Abschnitte innerhalb einer Note verlinken:
+> "Siehe [[rel:based_on Mein Leitbild#P3 – Disziplin]]."
+
+Das System trennt automatisch den Note-Namen (`Mein Leitbild`) vom Abschnitts-Namen (`P3 – Disziplin`), sodass mehrere Links zur gleichen Note möglich sind, wenn sie auf verschiedene Abschnitte zeigen.
+
 **Gültige Relationen:**
 * `depends_on`: Hängt ab von / Benötigt.
 * `blocks`: Blockiert oder gefährdet (z.B. Risiko -> Projekt).
@@ -226,6 +232,12 @@ Für Zusammenfassungen am Ende einer Notiz, oder eines Absatzes:
 >  [[AI Agents]]
 ```
 
+**Multi-Line Support (v2.9.1):**
+Callout-Blocks mit mehreren Zeilen werden korrekt verarbeitet. Das System erkennt automatisch, wenn mehrere Links im gleichen Callout-Block stehen, und erstellt für jeden Link eine separate Kante (auch bei Deep-Links zu verschiedenen Sections).
+
+**Format-agnostische De-Duplizierung:**
+Wenn Kanten bereits via `[!edge]` Callout vorhanden sind, werden sie nicht mehrfach injiziert. Das System erkennt vorhandene Kanten unabhängig vom Format (Inline, Callout, Wikilink).
+
 ### 4.3 Implizite Bidirektionalität (Edger-Logik) [NEU] [PRÜFEN!]
 In Mindnet musst du Kanten **nicht** manuell in beide Richtungen pflegen. Der **Edger** übernimmt die Paarbildung automatisch im Hintergrund.
 

docs/02_concepts/02_concept_graph_logic.md

@@ -3,7 +3,7 @@ doc_type: concept
 audience: architect, product_owner
 scope: graph, logic, provenance
 status: active
-version: 2.7.0
+version: 2.9.1
 context: "Fachliche Beschreibung des Wissensgraphen: Knoten, Kanten, Provenance, Matrix-Logik und WP-22 Scoring-Prinzipien."
 ---
 
@@ -118,8 +118,30 @@ Der Intent-Router injiziert spezifische Multiplikatoren für kanonische Typen:
 
 ---
 
-## 6. Idempotenz & Konsistenz
+## 6. Section-basierte Links & Multigraph-Support
+
+Seit v2.9.1 unterstützt Mindnet **Deep-Links** zu spezifischen Abschnitten innerhalb einer Note.
+
+### 6.1 Link-Parsing
+Links wie `[[Note#Section]]` werden in zwei Komponenten aufgeteilt:
+* **`target_id`:** Enthält nur den Note-Namen (z.B. "Mein Leitbild")
+* **`target_section`:** Enthält den Abschnitts-Namen (z.B. "P3 – Disziplin")
+
+**Vorteil:** Verhindert "Phantom-Knoten", die durch das Einbeziehen des Anchors in die `target_id` entstanden wären.
+
+### 6.2 Multigraph-Support
+Die Edge-ID enthält nun einen `variant`-Parameter (die Section), sodass mehrere Kanten zwischen denselben Knoten existieren können, wenn sie auf verschiedene Sections zeigen:
+* `[[Note#Section1]]` → Edge-ID: `src->tgt:kind@Section1`
+* `[[Note#Section2]]` → Edge-ID: `src->tgt:kind@Section2`
+
+### 6.3 Semantische Deduplizierung
+Die Deduplizierung basiert auf dem `src->tgt:kind@sec` Key, um sicherzustellen, dass identische Links (gleiche Quelle, Ziel, Typ und Section) nicht mehrfach erstellt werden.
+
+---
+
+## 7. Idempotenz & Konsistenz
 
 Das System garantiert fachliche Konsistenz auch bei mehrfachen Importen.
 * **Stabile IDs:** Deterministische IDs verhindern Duplikate bei Re-Imports.
-* **Deduplizierung:** Kanten werden anhand ihrer Identität erkannt. Die "stärkere" Provenance gewinnt.
+* **Deduplizierung:** Kanten werden anhand ihrer Identität (inkl. Section) erkannt. Die "stärkere" Provenance gewinnt.
+* **Format-agnostische Erkennung:** Kanten werden unabhängig vom Format (Inline, Callout, Wikilink) erkannt, um Dopplungen zu vermeiden.

docs/03_Technical_References/03_tech_api_reference.md

@@ -144,8 +144,11 @@ Lädt den Subgraphen um eine Note herum.
       "kind": "depends_on",
       "source": "uuid",
       "target": "uuid",
+      "target_section": "P3 – Disziplin",  // Optional: Abschnitts-Name bei Deep-Links
       "weight": 1.4,
-      "direction": "out"
+      "direction": "out",
+      "provenance": "explicit",
+      "confidence": 1.0
     }
   ],
   "stats": {

docs/03_Technical_References/03_tech_data_model.md

@@ -3,7 +3,7 @@ doc_type: technical_reference
 audience: developer, architect
 scope: database, qdrant, schema
 status: active
-version: 2.8.0
+version: 2.9.1
 context: "Exakte Definition der Datenmodelle (Payloads) in Qdrant und Index-Anforderungen. Berücksichtigt WP-14 Modularisierung und WP-15b Multi-Hashes."
 ---
 
@@ -96,15 +96,19 @@ Es müssen Payload-Indizes für folgende Felder existieren:
 
 ## 4. Edge Payload (`mindnet_edges`)
 
-Gerichtete Kanten zwischen Knoten. Stark erweitert in v2.6 für Provenienz-Tracking.
+Gerichtete Kanten zwischen Knoten. Stark erweitert in v2.6 für Provenienz-Tracking. Seit v2.9.1 unterstützt das System **Section-basierte Links** (`[[Note#Section]]`), die in `target_id` und `target_section` aufgeteilt werden.
 
 **JSON-Schema:**
 
 ```json
 {
-  "edge_id": "string (keyword)",       // Deterministischer Hash aus (src, dst, kind)
+  "edge_id": "string (keyword)",       // Deterministischer Hash aus (src, dst, kind, variant)
+                                       // variant = target_section (erlaubt Multigraph für Sections)
   "source_id": "string (keyword)",     // Chunk-ID (Start)
   "target_id": "string (keyword)",     // Chunk-ID oder Note-Titel (bei Unresolved)
+                                       // WICHTIG: Enthält NUR den Note-Namen, KEINE Section-Info
+  "target_section": "string (keyword)", // Optional: Abschnitts-Name (z.B. "P3 – Disziplin")
+                                         // Wird aus [[Note#Section]] extrahiert
   "kind": "string (keyword)",          // Beziehungsart (z.B. 'depends_on')
   "scope": "string (keyword)",         // Immer 'chunk' (Legacy-Support: 'note')
   "note_id": "string (keyword)",       // Owner Note ID (Ursprung der Kante)
@@ -116,10 +120,16 @@ Gerichtete Kanten zwischen Knoten. Stark erweitert in v2.6 für Provenienz-Track
 }
 ```
 
+**Section-Support:**
+* Links wie `[[Note#Section]]` werden in `target_id="Note"` und `target_section="Section"` aufgeteilt.
+* Die Edge-ID enthält die Section als `variant`, sodass mehrere Kanten zwischen denselben Knoten existieren können, wenn sie auf verschiedene Sections zeigen.
+* Semantische Deduplizierung basiert auf `src->tgt:kind@sec` Key, um "Phantom-Knoten" zu vermeiden.
+
 **Erforderliche Indizes:**
 Es müssen Payload-Indizes für folgende Felder existieren:
 * `source_id`
 * `target_id`
+* `target_section` (neu: Keyword-Index für Section-basierte Filterung)
 * `kind`
 * `scope`
 * `note_id`

docs/03_Technical_References/03_tech_frontend.md

@@ -3,7 +3,7 @@ doc_type: technical_reference
 audience: developer, frontend_architect
 scope: architecture, graph_viz, state_management
 status: active
-version: 2.7.0
+version: 2.9.1
 context: "Technische Dokumentation des modularen Streamlit-Frontends, der Graph-Engines und des Editors."
 ---
 

docs/03_Technical_References/03_tech_ingestion_pipeline.md

@@ -3,7 +3,7 @@ doc_type: technical_reference
 audience: developer, devops
 scope: backend, ingestion, smart_edges, edge_registry, modularization
 status: active
-version: 2.9.0
+version: 2.13.12
 context: "Detaillierte technische Beschreibung der Import-Pipeline, Two-Pass-Workflow (WP-15b) und modularer Datenbank-Architektur (WP-14). Integriert Mistral-safe Parsing und Deep Fallback."
 ---
 
@@ -31,9 +31,10 @@ Der Prozess ist **asynchron**, **idempotent** und wird nun in zwei logische Durc
 4.  **Edge Registry Initialisierung (WP-22):**
     * Laden der Singleton-Instanz der `EdgeRegistry`.
     * Validierung der Vokabular-Datei unter `MINDNET_VOCAB_PATH`.
-5.  **Config Resolution (WP-14):**
+5.  **Config Resolution (WP-14 / v2.13.12):**
     * Bestimmung von `chunking_profile` und `retriever_weight` via zentraler `TypeRegistry`.
     * **Priorität:** 1. Frontmatter (Override) -> 2. `types.yaml` (Type) -> 3. Global Default.
+    * **Registry-First Profiling:** Automatische Anwendung der korrekten Profile basierend auf dem Note-Typ (z.B. `value` nutzt automatisch `structured_smart_edges_strict`).
 6.  **LocalBatchCache & Summary Generation (WP-15b):**
     * Erstellung von Kurz-Zusammenfassungen für jede Note.
     * Speicherung im `batch_cache` als Referenzrahmen für die spätere Kantenvalidierung.
@@ -126,19 +127,44 @@ Das Chunking ist profilbasiert und bezieht seine Konfiguration dynamisch aus der
 | `sliding_smart_edges`| `sliding_window` | Max: 600, Target: 400 | Fließtexte (Projekte). |
 | `structured_smart_edges` | `by_heading` | `strict: false` | Strukturierte Texte. |
 
-### 3.2 Die `by_heading` Logik (v2.9 Hybrid)
+### 3.2 Die `by_heading` Logik (v3.9.9 Atomic Section Logic)
 
-Die Strategie `by_heading` zerlegt Texte anhand ihrer Struktur (Überschriften). Sie unterstützt ein "Safety Net" gegen zu große Chunks.
+Die Strategie `by_heading` implementiert seit v3.9.9 das **"Pack-and-Carry-Over"** Verfahren (Regel 1-3), um Sektions-Überschriften und deren Inhalte atomar in Chunks zu halten.
 
-* **Split Level:** Definiert die Tiefe (z.B. `2` = H1 & H2 triggern Split).
-* **Modus "Strict" (`strict_heading_split: true`):**
-    * Jede Überschrift (`<= split_level`) erzwingt einen neuen Chunk.
-    * *Merge-Check:* Wenn der vorherige Chunk leer war (nur Überschriften), wird gemergt.
-    * *Safety Net:* Wird ein Abschnitt zu lang (> `max` Token), wird auch ohne Überschrift getrennt.
-* **Modus "Soft" (`strict_heading_split: false`):**
-    * **Hierarchie-Check:** Überschriften *oberhalb* des Split-Levels erzwingen **immer** einen Split.
-    * **Füll-Logik:** Überschriften *auf* dem Split-Level lösen nur dann einen neuen Chunk aus, wenn der aktuelle Chunk die `target`-Größe erreicht hat.
-    * *Safety Net:* Auch hier greift das `max` Token Limit.
+**Kernprinzipien:**
+* **Atomic Section Logic:** Überschriften und deren Inhalte werden als atomare Einheiten behandelt und nicht über Chunk-Grenzen hinweg getrennt.
+* **H1-Context Preservation:** Der Dokumenttitel (H1) wird zuverlässig als Breadcrumb in das Embedding-Fenster (`window`) aller Chunks injiziert.
+* **Signature Alignment:** Parameter-Synchronisierung zwischen Orchestrator und Strategien (`context_prefix` statt `doc_title`).
+
+**Split Level:** Definiert die Tiefe (z.B. `2` = H1 & H2 triggern Split).
+
+**Modus "Strict" (`strict_heading_split: true`):**
+* Jede Überschrift (`<= split_level`) erzwingt einen neuen Chunk.
+* *Merge-Check:* Wenn der vorherige Chunk leer war (nur Überschriften), wird gemergt.
+* *Safety Net:* Wird ein Abschnitt zu lang (> `max` Token), wird auch ohne Überschrift getrennt.
+
+**Modus "Soft" (`strict_heading_split: false`):**
+* **Hierarchie-Check:** Überschriften *oberhalb* des Split-Levels erzwingen **immer** einen Split.
+* **Füll-Logik:** Überschriften *auf* dem Split-Level lösen nur dann einen neuen Chunk aus, wenn der aktuelle Chunk die `target`-Größe erreicht hat.
+* **Pack-and-Carry-Over:** Wenn ein Abschnitt zu groß ist, wird er intelligent zerlegt, wobei der Rest (mit Überschrift) zurück in die Queue gelegt wird.
+* *Safety Net:* Auch hier greift das `max` Token Limit.
+
+### 3.3 Registry-First Profiling (v2.13.12)
+
+Seit v2.13.12 nutzt der `IngestionService` die korrekte Hierarchie zur Ermittlung des Chunking-Profils:
+
+**Priorität:**
+1. **Frontmatter** (Override) - Explizite `chunking_profile` Angabe
+2. **`types.yaml` Typ-Config** - Profil basierend auf `type`
+3. **Global Defaults** - Fallback auf `sliding_standard`
+
+**Wichtig:** Ein Hard-Fallback auf `sliding_standard` erfolgt nur noch, wenn keine Konfiguration existiert. Dies stellt sicher, dass Note-Typen wie `value` automatisch das korrekte Profil (z.B. `structured_smart_edges_strict`) erhalten.
+
+### 3.4 Deterministic Hashing (v2.13.12)
+
+Der `full`-Hash inkludiert nun alle strategischen Parameter (z.B. `split_level`, `strict_heading_split`), sodass Konfigurationsänderungen im Frontmatter zwingend einen Re-Import auslösen.
+
+**Impact:** Änderungen an Chunking-Parametern werden zuverlässig erkannt, auch wenn der Text unverändert bleibt.
 
 ---
 

docs/04_Operations/04_admin_operations.md

@@ -280,3 +280,10 @@ python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet" --yes
 # 2. Neu importieren (Force Hash recalculation)
 python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
 ```
+
+**Wichtig (v2.9.1 Migration):**
+Nach dem Update auf v2.9.1 (Section-basierte Links, Multigraph-Support) ist ein vollständiger Re-Import erforderlich, um "Phantom-Knoten" zu beheben und die neue Edge-Struktur zu konsolidieren:
+```bash
+python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
+```
+Dies stellt sicher, dass alle bestehenden Links korrekt in `target_id` und `target_section` aufgeteilt werden.

docs/99_Archive/WP4d_merge_commit.md

@@ -0,0 +1,99 @@
+# Branch Merge Commit Message: WP4d
+
+```
+feat: Section-basierte Links, Atomic Section Chunking & Registry-First Profiling (v2.9.1)
+
+## Graph Topology & Edge Management
+
+### Section-basierte Links (Multigraph-Support)
+- Split `[[Note#Section]]` Links in `target_id="Note"` und `target_section="Section"`
+- Edge-ID enthält nun `variant` (Section), ermöglicht mehrere Kanten zwischen denselben Knoten
+- Semantische Deduplizierung basiert auf `src->tgt:kind@sec` Key
+- Behebt "Phantom-Knoten" durch korrekte Trennung von Note-Name und Abschnitt
+
+**Geänderte Dateien:**
+- `app/core/graph/graph_utils.py`: `parse_link_target()` für Section-Extraktion
+- `app/core/graph/graph_derive_edges.py`: `target_section` in Edge-Payload
+- `app/core/database/qdrant.py`: Keyword-Index für `target_section`
+- `app/core/database/qdrant_points.py`: Explizites Durchreichen von `target_section`
+- `app/models/dto.py`: `EdgeDTO` mit `target_section` Feld
+
+### Extraction & Parsing Verbesserungen
+- Multi-line Callout-Blocks korrekt verarbeitet (stop-check logic)
+- Robuster Fallback für "headless" Blocks (split chunks)
+- Liberalisierte Regex für Umlaute und Sonderzeichen in Targets
+
+**Geänderte Dateien:**
+- `app/core/graph/graph_extractors.py`: Multi-line Callout-Parser, erweiterte Regex
+
+## Chunking & Ingestion (v3.9.9 / v2.13.12)
+
+### Atomic Section Logic (v3.9.9)
+- Vollständige Implementierung des "Pack-and-Carry-Over" Verfahrens (Regel 1-3)
+- Sektions-Überschriften und Inhalte bleiben atomar in Chunks
+- H1-Context Preservation: Dokumenttitel als Breadcrumb in Embedding-Fenster
+- Signature Alignment: Parameter-Synchronisierung (`context_prefix` statt `doc_title`)
+
+**Geänderte Dateien:**
+- `app/core/chunking/chunking_strategies.py`: Atomic Section Logic implementiert
+
+### Format-agnostische De-Duplizierung
+- Prüfung auf vorhandene Kanten basiert auf Ziel (`target`), nicht String-Match
+- Verhindert Dopplung von Kanten, die bereits via `[!edge]` Callout vorhanden sind
+- Global Pool Integration für unzugeordnete Kanten
+
+**Geänderte Dateien:**
+- `app/core/chunking/chunking_propagation.py`: Ziel-basierte Prüfung
+
+### Registry-First Profiling (v2.13.12)
+- Korrekte Hierarchie: Frontmatter > types.yaml Typ-Config > Global Defaults
+- Hard-Fallback auf `sliding_standard` nur wenn keine Konfiguration existiert
+- Automatische Anwendung korrekter Profile basierend auf Note-Typ
+
+### Deterministic Hashing
+- `full`-Hash inkludiert strategische Parameter (`split_level`, `strict_heading_split`)
+- Konfigurationsänderungen im Frontmatter lösen zwingend Re-Import aus
+
+**Geänderte Dateien:**
+- `app/core/ingestion/ingestion_processor.py`: Registry-First Profiling, Deterministic Hashing
+
+## Impact & Breaking Changes
+
+### Migration erforderlich
+**WICHTIG:** Vollständiger Re-Import erforderlich für bestehende Vaults:
+```bash
+python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
+```
+
+**Grund:**
+- Behebt "Phantom-Knoten" durch korrekte Aufteilung von `[[Note#Section]]` Links
+- Konsolidiert Edge-Struktur mit `target_section` Feld
+- Aktualisiert Chunking basierend auf neuen Strategien
+
+### Fixes
+- ✅ Resolves: Mehrere Links zur gleichen Note in einem Callout-Block wurden zu einer Kante gemergt
+- ✅ Resolves: "Phantom-Knoten" durch Einbeziehung des Anchors in `target_id`
+- ✅ Resolves: Redundante `[[rel:...]]` Links in Chunks
+- ✅ Resolves: Inkonsistente Metadaten in Qdrant durch Registry-First Profiling
+
+## Dokumentation
+
+Alle relevanten Dokumente aktualisiert:
+- `03_tech_data_model.md`: Edge Payload Schema mit `target_section`
+- `02_concept_graph_logic.md`: Section-basierte Links & Multigraph-Support
+- `03_tech_ingestion_pipeline.md`: Chunking-Strategien, Registry-First Profiling
+- `03_tech_api_reference.md`: EdgeDTO mit `target_section`
+- `01_knowledge_design.md`: Deep-Links dokumentiert
+- `00_glossary.md`: Neue Begriffe ergänzt
+- `04_admin_operations.md`: Migration-Hinweis
+
+## Versionen
+
+- Graph Topology: v2.9.1
+- Chunking Strategies: v3.9.9
+- Ingestion Processor: v2.13.12
+- API DTO: v0.6.7
+
+Closes #[issue-number]
+```
+

docs/99_Archive/WP4d_release_notes.md

@@ -0,0 +1,236 @@
+# Release Notes: Mindnet v2.9.1 (WP4d)
+
+**Release Date:** 2025-01-XX  
+**Type:** Feature Release mit Breaking Changes  
+**Branch:** WP4d
+
+---
+
+## 🎯 Übersicht
+
+Diese Version führt **Section-basierte Links** ein, verbessert das Chunking durch **Atomic Section Logic** und implementiert **Registry-First Profiling** für konsistentere Konfigurationsauflösung. Die Änderungen erfordern einen **vollständigen Re-Import** bestehender Vaults.
+
+---
+
+## ✨ Neue Features
+
+### Section-basierte Links (Deep-Links)
+
+Mindnet unterstützt nun **Deep-Links** zu spezifischen Abschnitten innerhalb einer Note:
+
+```markdown
+[[rel:based_on Mein Leitbild#P3 – Disziplin]]
+```
+
+**Vorteile:**
+- Mehrere Links zur gleichen Note möglich (verschiedene Sections)
+- Präzise Kontext-Ladung (nur relevanter Abschnitt)
+- Keine "Phantom-Knoten" mehr durch korrekte Trennung von Note-Name und Abschnitt
+
+**Technische Details:**
+- Links werden in `target_id="Note"` und `target_section="Section"` aufgeteilt
+- Edge-ID enthält `variant` (Section) für Multigraph-Support
+- Semantische Deduplizierung basiert auf `src->tgt:kind@sec` Key
+
+### Atomic Section Logic (Chunking v3.9.9)
+
+Das Chunking hält nun Sektions-Überschriften und deren Inhalte **atomar** zusammen:
+
+**"Pack-and-Carry-Over" Verfahren:**
+- Regel 1 & 2: Sektionen werden zusammengepackt, wenn sie in den Token-Limit passen
+- Regel 3: Zu große Sektionen werden intelligent zerlegt, Rest wird zurück in Queue gelegt
+- H1-Context Preservation: Dokumenttitel wird als Breadcrumb in alle Chunks injiziert
+
+**Vorteile:**
+- Keine getrennten Überschriften mehr
+- Bessere semantische Kohärenz in Chunks
+- Verbesserte Retrieval-Qualität durch vollständigen Kontext
+
+### Registry-First Profiling (v2.13.12)
+
+Die Konfigurationsauflösung folgt nun einer klaren Hierarchie:
+
+1. **Frontmatter** (höchste Priorität)
+2. **types.yaml Typ-Config**
+3. **Global Defaults**
+
+**Impact:**
+- Note-Typen wie `value` erhalten automatisch das korrekte Profil (`structured_smart_edges_strict`)
+- Keine manuellen Overrides mehr nötig für Standard-Typen
+- Konsistente Metadaten in Qdrant
+
+---
+
+## 🔧 Verbesserungen
+
+### Extraction & Parsing
+
+- **Multi-line Callout-Blocks:** Korrekte Verarbeitung von mehrzeiligen `[!edge]` Callouts
+- **Robuste Fallbacks:** "Headless" Blocks werden korrekt behandelt
+- **Liberalisierte Regex:** Unterstützung für Umlaute und Sonderzeichen in Link-Targets
+
+### Format-agnostische De-Duplizierung
+
+- Kanten werden unabhängig vom Format (Inline, Callout, Wikilink) erkannt
+- Verhindert Dopplungen, wenn Kanten bereits via `[!edge]` Callout vorhanden sind
+- Ziel-basierte Prüfung statt String-Match
+
+### Deterministic Hashing
+
+- `full`-Hash inkludiert strategische Parameter (`split_level`, `strict_heading_split`)
+- Konfigurationsänderungen im Frontmatter lösen zwingend Re-Import aus
+- Zuverlässigere Change Detection
+
+---
+
+## 🐛 Bugfixes
+
+- ✅ **Behoben:** Mehrere Links zur gleichen Note in einem Callout-Block wurden zu einer Kante gemergt
+- ✅ **Behoben:** "Phantom-Knoten" durch Einbeziehung des Anchors in `target_id`
+- ✅ **Behoben:** Redundante `[[rel:...]]` Links in Chunks
+- ✅ **Behoben:** Inkonsistente Metadaten in Qdrant durch fehlerhafte Profil-Auflösung
+- ✅ **Behoben:** `TypeError` durch Parameter-Mismatch zwischen Orchestrator und Strategien
+
+---
+
+## ⚠️ Breaking Changes & Migration
+
+### Migration erforderlich
+
+**WICHTIG:** Nach dem Update auf v2.9.1 ist ein **vollständiger Re-Import** erforderlich:
+
+```bash
+python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
+```
+
+**Warum?**
+- Behebt "Phantom-Knoten" durch korrekte Aufteilung von `[[Note#Section]]` Links
+- Konsolidiert Edge-Struktur mit neuem `target_section` Feld
+- Aktualisiert Chunking basierend auf Atomic Section Logic
+
+**Was passiert beim Re-Import?**
+- Alle bestehenden Links werden neu geparst und in `target_id` + `target_section` aufgeteilt
+- Chunks werden mit neuer Atomic Section Logic neu generiert
+- Edge-Struktur wird konsolidiert (Multigraph-Support)
+
+**Dauer:** Abhängig von Vault-Größe (typischerweise 5-30 Minuten)
+
+---
+
+## 📚 API-Änderungen
+
+### EdgeDTO erweitert
+
+```python
+class EdgeDTO(BaseModel):
+    # ... bestehende Felder ...
+    target_section: Optional[str] = None  # Neu: Abschnitts-Name
+```
+
+**Impact für API-Consumer:**
+- Graph-Endpunkte (`/graph/{note_id}`) enthalten nun `target_section` in Edge-Objekten
+- Frontend kann Section-Informationen für präzisere Visualisierung nutzen
+
+---
+
+## 📖 Dokumentation
+
+Alle relevanten Dokumente wurden aktualisiert:
+
+- ✅ `03_tech_data_model.md`: Edge Payload Schema mit `target_section`
+- ✅ `02_concept_graph_logic.md`: Section-basierte Links & Multigraph-Support
+- ✅ `03_tech_ingestion_pipeline.md`: Chunking-Strategien, Registry-First Profiling
+- ✅ `03_tech_api_reference.md`: EdgeDTO mit `target_section`
+- ✅ `01_knowledge_design.md`: Deep-Links dokumentiert
+- ✅ `00_glossary.md`: Neue Begriffe ergänzt
+- ✅ `04_admin_operations.md`: Migration-Hinweis
+
+---
+
+## 🔄 Technische Details
+
+### Geänderte Module
+
+**Graph Topology:**
+- `app/core/graph/graph_utils.py`: `parse_link_target()` für Section-Extraktion
+- `app/core/graph/graph_derive_edges.py`: `target_section` in Edge-Payload
+- `app/core/graph/graph_extractors.py`: Multi-line Callout-Parser
+
+**Chunking:**
+- `app/core/chunking/chunking_strategies.py`: Atomic Section Logic (v3.9.9)
+- `app/core/chunking/chunking_propagation.py`: Format-agnostische De-Duplizierung
+
+**Ingestion:**
+- `app/core/ingestion/ingestion_processor.py`: Registry-First Profiling (v2.13.12), Deterministic Hashing
+
+**Database:**
+- `app/core/database/qdrant.py`: Keyword-Index für `target_section`
+- `app/core/database/qdrant_points.py`: Explizites Durchreichen von `target_section`
+
+**API:**
+- `app/models/dto.py`: `EdgeDTO` mit `target_section` Feld (v0.6.7)
+
+### Versionsnummern
+
+- Graph Topology: **v2.9.1**
+- Chunking Strategies: **v3.9.9**
+- Ingestion Processor: **v2.13.12**
+- API DTO: **v0.6.7**
+
+---
+
+## 🚀 Upgrade-Pfad
+
+### Für Administratoren
+
+1. **Backup erstellen:**
+   ```bash
+   docker stop qdrant
+   tar -czf qdrant_backup_$(date +%F).tar.gz ./qdrant_data
+   docker start qdrant
+   ```
+
+2. **Code aktualisieren:**
+   ```bash
+   git pull origin main
+   source .venv/bin/activate
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+3. **Re-Import durchführen:**
+   ```bash
+   python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
+   ```
+
+4. **Services neu starten:**
+   ```bash
+   sudo systemctl restart mindnet-prod
+   sudo systemctl restart mindnet-ui-prod
+   ```
+
+### Für Entwickler
+
+- Keine Code-Änderungen erforderlich, wenn nur API genutzt wird
+- Frontend kann `target_section` Feld in Edge-Objekten nutzen (optional)
+
+---
+
+## 📝 Bekannte Einschränkungen
+
+- **Migration-Dauer:** Große Vaults (>10.000 Notizen) können 30+ Minuten benötigen
+- **Temporärer Speicher:** Während des Re-Imports kann Qdrant-Speicher temporär ansteigen
+
+---
+
+## 🙏 Danksagungen
+
+Diese Version wurde durch umfangreiche Code-Analyse und Dokumentationsprüfung ermöglicht. Besonderer Fokus lag auf:
+- Konsistenz zwischen Code und Dokumentation
+- Vollständige Abdeckung aller Rollen (Entwickler, Administratoren, Anwender, Tester, Deployment)
+- Klare Migration-Pfade
+
+---
+
+**Vollständige Changelog:** Siehe Git-Commits für detaillierte Änderungen  
+**Support:** Bei Fragen zur Migration siehe [Admin Operations Guide](../04_Operations/04_admin_operations.md)
+