docs/00_General/00_documentation_map.md

@@ -44,6 +44,7 @@ Das Repository ist in **logische Domänen** unterteilt.
 | `03_tech_ingestion_pipeline.md`| **Import.** Ablauflogik (13 Schritte), Chunker-Profile, Smart Edge Allocation. |
 | `03_tech_retrieval_scoring.md` | **Suche.** Die mathematischen Formeln für Scoring, Hybrid Search und Explanation Layer. |
 | `03_tech_chat_backend.md` | **API & LLM.** Implementation des Routers, Traffic Control (Semaphore) und Feedback-Traceability. |
+| `03_tech_frontend.md` | **UI & Graph.** Architektur des Streamlit-Frontends, State-Management, Cytoscape-Integration und Editor-Logik. |
 | `03_tech_configuration.md` | **Config.** Referenztabellen für `.env`, `types.yaml` und `retriever.yaml`. |
 
 ### 📂 04_Operations (Betrieb)
@@ -77,6 +78,7 @@ Nutze diese Matrix, wenn du ein Workpackage bearbeitest, um die Dokumentation ko
 | **Importer / Parsing** | `03_tech_ingestion_pipeline.md` |
 | **Datenbank-Schema** | `03_tech_data_model.md` (Payloads anpassen) |
 | **Retrieval / Scoring** | `03_tech_retrieval_scoring.md` (Formeln anpassen) |
+| **Frontend / Visualisierung** | 1. `03_tech_frontend.md` (Technische Details)<br>2. `01_chat_usage_guide.md` (Bedienung) |
 | **Chat-Logik / Prompts**| 1. `02_concept_ai_personality.md` (Konzept)<br>2. `03_tech_chat_backend.md` (Tech)<br>3. `01_chat_usage_guide.md` (User-Sicht) |
 | **Deployment / Server** | `04_admin_operations.md` |
 | **Neuen Features (Allg.)**| `06_active_roadmap.md` (Status Update) |

docs/01_User_Manual/01_chat_usage_guide.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
 doc_type: user_manual
 audience: user, mindmaster
-scope: chat, ui, feedback
+scope: chat, ui, feedback, graph
 status: active
 version: 2.6
-context: "Anleitung zur Nutzung der Web-Oberfläche, der Chat-Personas und des Feedbacks."
+context: "Anleitung zur Nutzung der Web-Oberfläche, der Chat-Personas und des Graph Explorers."
 ---
 
-# Chat Usage Guide
+# Chat & Graph Usage Guide
 
 **Quellen:** `user_guide.md`
 
@@ -36,10 +36,25 @@ Seit Version 2.3.1 bedienst du Mindnet über eine grafische Oberfläche im Brows
     * **Grüner Punkt:** Hohe Relevanz (Score > 0.8).
     * **Klick darauf:** Zeigt den Textauszug und die **Begründung** (Explanation Layer).
 
-### 2.2 Die Sidebar
+### 2.2 Modus: 🕸️ Graph Explorer (Cytoscape)
-* **Modus-Wahl:** Umschalten zwischen "💬 Chat" und "📝 Manueller Editor".
+*Neu in v2.6*: Eine interaktive Karte deines Wissens.
-    * *Feature:* Der Editor nutzt ein "Resurrection Pattern" – deine Eingaben bleiben erhalten, auch wenn du den Tab wechselst.
+
-* **Settings:** Hier kannst du `Top-K` (Anzahl der Quellen) und `Explanation Layer` steuern.
+**Die Farb-Logik:**
+* 🔴 **Roter Rahmen:** Das aktuelle **Zentrum** (Ego). Alle geladenen Knoten sind Nachbarn dieses Knotens.
+* 🟡 **Gelber Rahmen:** Der **inspizierte** Knoten. Dessen Details siehst du im "Data Inspector" und in der Action-Bar.
+
+**Bedienung:**
+1.  **Klick auf einen Knoten:** Wählt ihn aus (Gelb). Der Graph bleibt stabil, aber die Info-Leiste oben aktualisiert sich.
+2.  **Button "🎯 Als Zentrum setzen":** Lädt den Graphen neu und macht den ausgewählten Knoten zum roten Zentrum.
+3.  **Button "📝 Bearbeiten":** Springt mit dem Inhalt dieses Knotens direkt in den Editor.
+
+**Layout & Persistenz:**
+Du kannst in der linken Spalte die Physik (Abstoßung, Kantenlänge) einstellen. Diese Einstellungen werden in der **URL gespeichert**. Du kannst den Link als Lesezeichen speichern, um genau diese Ansicht wiederzufinden.
+
+### 2.3 Modus: 📝 Manueller Editor
+Ein Editor mit **"File System First"** Garantie.
+* Wenn du eine Datei bearbeitest, liest Mindnet sie direkt von der Festplatte.
+* **Resurrection:** Wenn du zwischendurch in den Graph wechselst und zurückkommst, ist dein getippter Text noch da.
 
 ---
 

docs/03_Technical_References/03_tech_frontend.md

@@ -0,0 +1,160 @@
+---
+doc_type: technical_reference
+audience: developer, frontend_architect
+scope: architecture, graph_viz, state_management
+status: active
+version: 2.6
+context: "Technische Dokumentation des modularen Streamlit-Frontends, der Graph-Engines und des Editors."
+---
+
+# Technical Reference: Frontend & Visualization
+
+**Kontext:** Mindnet nutzt Streamlit nicht nur als einfaches UI, sondern als komplexe Applikation mit eigenem State-Management, Routing und Persistenz.
+
+---
+
+## 1. Architektur & Modularisierung (WP19)
+
+Seit Version 2.6 ist das Frontend (`app/frontend/`) kein Monolith mehr, sondern in funktionale Module unterteilt.
+
+### 1.1 Dateistruktur & Aufgaben
+
+| Modul | Funktion |
+| :--- | :--- |
+| `ui.py` | **Router.** Der Entrypoint. Initialisiert Session-State und entscheidet anhand der Sidebar-Auswahl, welche View gerendert wird. |
+| `ui_config.py` | **Konstanten.** Zentraler Ort für Farben (`GRAPH_COLORS`), API-Endpunkte und Timeouts. |
+| `ui_api.py` | **Backend-Bridge.** Kapselt alle `requests`-Aufrufe an die FastAPI. |
+| `ui_callbacks.py` | **State Transitions.** Logik für View-Wechsel (z.B. Sprung vom Graph in den Editor). |
+| `ui_utils.py` | **Helper.** Markdown-Parsing (`parse_markdown_draft`) und String-Normalisierung. |
+| `ui_graph_service.py`| **Data Logic.** Holt Daten aus Qdrant und bereitet Nodes/Edges auf (unabhängig von der Vis-Library). |
+| `ui_graph_cytoscape.py`| **View: Graph.** Implementierung mit `st-cytoscape` (COSE Layout). |
+| `ui_editor.py` | **View: Editor.** Logik für Drafts und manuelles Editieren. |
+
+### 1.2 Konfiguration (`ui_config.py`)
+
+Zentrale Steuerung der visuellen Semantik.
+
+    # Mapping von Node-Typen zu Farben (Hex)
+    GRAPH_COLORS = {
+        "project": "#ff9f43",     # Orange
+        "decision": "#5f27cd",    # Lila
+        "experience": "#feca57",  # Gelb (Empathie)
+        "concept": "#54a0ff",     # Blau
+        "risk": "#ff6b6b"         # Rot
+    }
+
+---
+
+## 2. Graph Visualisierung
+
+Mindnet nutzt primär **Cytoscape** für Stabilität bei großen Graphen.
+
+### 2.1 Engine: Cytoscape (`st-cytoscape`)
+* **Algorithmus:** `COSE` (Compound Spring Embedder).
+* **Vorteil:** Verhindert Überlappungen aktiv (`nodeRepulsion`).
+
+### 2.2 Architektur-Pattern: "Active Inspector, Passive Graph"
+Ein häufiges Problem bei Streamlit-Graphen ist das "Flackern" (Re-Render) bei Klicks. Wir lösen das durch Entkopplung:
+
+1.  **Stable Key:** Der React-Key der Komponente hängt *nicht* von der Selektion ab, sondern nur vom Zentrum (`center_id`) und Layout-Settings.
+2.  **CSS-Selektion:** Wir nutzen **nicht** den nativen `:selected` State (buggy bei Single-Select), sondern injizieren eine CSS-Klasse `.inspected`.
+
+**Stylesheet Implementierung (`ui_graph_cytoscape.py`):**
+
+    stylesheet = [
+        {
+            "selector": "node",
+            "style": { "background-color": "data(bg_color)" }
+        },
+        # Wir steuern das Highlight manuell über eine Klasse
+        {
+            "selector": ".inspected",
+            "style": {
+                "border-width": 6,
+                "border-color": "#FFC300", # Gelb/Gold
+                "z-index": 999
+            }
+        },
+        # Native Selektion wird unterdrückt/unsichtbar gemacht
+        {
+            "selector": "node:selected",
+            "style": { "overlay-opacity": 0, "border-width": 0 }
+        }
+    ]
+
+---
+
+## 3. Editor & Single Source of Truth
+
+Ein kritisches Design-Pattern ist der Umgang mit Datenkonsistenz beim Editieren ("File System First").
+
+### 3.1 Das Problem
+Qdrant speichert Metadaten und Chunks, aber das Feld `fulltext` im Payload kann veraltet sein oder Formatierungen verlieren.
+
+### 3.2 Die Lösung (Logic Flow)
+Der `switch_to_editor_callback` in `ui_callbacks.py` implementiert folgende Kaskade:
+
+    def switch_to_editor_callback(note_payload):
+        # 1. Pfad aus Qdrant Payload lesen
+        origin_fname = note_payload.get('path')
+        
+        content = ""
+        # 2. Versuch: Hard Read von der Festplatte (Source of Truth)
+        if origin_fname and os.path.exists(origin_fname):
+            with open(origin_fname, "r", encoding="utf-8") as f:
+                content = f.read()
+        else:
+            # 3. Fallback: Rekonstruktion aus der DB ("Stitching")
+            # Nur Notfall, falls Docker-Volume fehlt
+            content = note_payload.get('fulltext', '')
+
+        # State setzen (Transport via Message-Bus)
+        st.session_state.messages.append({
+            "role": "assistant",
+            "intent": "INTERVIEW",
+            "content": content,
+            "origin_filename": origin_fname
+        })
+        st.session_state["sidebar_mode_selection"] = "📝 Manueller Editor"
+
+Dies garantiert, dass der Editor immer den **echten, aktuellen Stand** der Markdown-Datei anzeigt.
+
+---
+
+## 4. State Management Patterns
+
+### 4.1 URL Persistenz (Deep Linking)
+Layout-Einstellungen werden in der URL gespeichert, damit sie einen Page-Refresh (F5) überleben.
+
+    # ui_graph_cytoscape.py
+    def update_url_params():
+        st.query_params["depth"] = st.session_state.cy_depth
+        st.query_params["rep"] = st.session_state.cy_node_repulsion
+
+    # Init
+    if "cy_depth" not in st.session_state:
+        st.session_state.cy_depth = int(st.query_params.get("depth", 2))
+
+### 4.2 Resurrection Pattern
+Verhindert Datenverlust, wenn der Nutzer während des Tippens den Tab wechselt. Der Editor-Inhalt wird bei jedem Keystroke (`on_change`) in `st.session_state` gespiegelt und beim Neuladen der Komponente von dort wiederhergestellt.
+
+### 4.3 Healing Parser (`ui_utils.py`)
+Das LLM liefert oft invalides YAML oder Markdown. Der Parser (`parse_markdown_draft`):
+* Repariert fehlende Frontmatter-Trenner (`---`).
+* Extrahiert JSON/YAML aus Code-Blöcken.
+* Normalisiert Tags (entfernt `#`).
+
+---
+
+## 5. Constraints & Security (Known Limitations)
+
+### 5.1 File System Security
+Der Editor ("File System First") vertraut dem Pfad im Qdrant-Feld `path`.
+* **Risiko:** Path Traversal (z.B. `../../etc/passwd`).
+* **Mitigation:** Aktuell findet keine strikte Prüfung statt, ob der Pfad innerhalb des `./vault` Ordners liegt. Das System setzt voraus, dass die Vektor-Datenbank eine **Trusted Source** ist und nur vom internen Importer befüllt wird.
+* **ToDo:** Bei Öffnung der API für Dritte muss hier eine `Path.resolve().is_relative_to(VAULT_ROOT)` Prüfung implementiert werden.
+
+### 5.2 Browser Performance
+Die Graph-Visualisierung (`st-cytoscape`) rendert Client-seitig im Browser.
+* **Limit:** Ab ca. **500 Knoten/Kanten** kann das Rendering träge werden.
+* **Design-Entscheidung:** Das UI ist auf **Ego-Graphen** (Nachbarn eines Knotens) und gefilterte Ansichten ausgelegt, nicht auf die Darstellung des gesamten Knowledge-Graphs ("Whole Brain Visualization").

docs/04_Operations/04_admin_operations.md

@@ -85,6 +85,7 @@ Environment="STREAMLIT_SERVER_PORT=8501"
 Environment="STREAMLIT_SERVER_ADDRESS=0.0.0.0"
 Environment="STREAMLIT_SERVER_HEADLESS=true"
 
+# WICHTIG: Pfad zur neuen Router-Datei (ui.py)
 ExecStart=/home/llmadmin/mindnet/.venv/bin/streamlit run app/frontend/ui.py
 Restart=always
 RestartSec=5
@@ -107,21 +108,28 @@ Führt den Sync stündlich durch. Nutzt `--purge-before-upsert` für Sauberkeit.
 
 ### 3.2 Troubleshooting Guide
 
+**Fehler: "ModuleNotFoundError: No module named 'st_cytoscape'"**
+* Ursache: Alte Dependencies oder falsches Paket installiert.
+* Lösung: Environment aktualisieren.
+  ```bash
+  source .venv/bin/activate
+  pip uninstall streamlit-cytoscapejs
+  pip install st-cytoscape
+  # Oder sicherheitshalber:
+  pip install -r requirements.txt
+  ```
+
 **Fehler: "Vector dimension error: expected 768, got 384"**
 * Ursache: Alte DB (v2.2), neues Modell (v2.4).
 * Lösung: **Full Reset** (siehe Kap. 4.2).
 
-**Fehler: "500 Internal Server Error" (Ollama)**
-* Ursache: Timeout bei Cold-Start des Modells.
-* Lösung: `MINDNET_LLM_TIMEOUT=300.0` in `.env` setzen.
-
 **Fehler: Import sehr langsam**
 * Ursache: Smart Edges sind aktiv und analysieren jeden Chunk.
 * Lösung: `MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT` prüfen oder Feature in `types.yaml` deaktivieren.
 
 **Fehler: UI "Read timed out"**
 * Ursache: Backend braucht für Smart Edges länger als 60s.
-* Lösung: `MINDNET_API_TIMEOUT=300.0` setzen.
+* Lösung: `MINDNET_API_TIMEOUT=300.0` in `.env` setzen (oder im Systemd Service).
 
 ---
 

docs/05_Development/05_developer_guide.md

@@ -32,6 +32,7 @@ Mindnet läuft in einer verteilten Umgebung (Post-WP15 Setup).
 Der Code ist modular in `app` (Logik), `scripts` (CLI) und `config` (Steuerung) getrennt.
 
 ### 2.1 Verzeichnisbaum
+
 ```text
 mindnet/
 ├── app/
@@ -50,8 +51,15 @@ mindnet/
 │   │   ├── semantic_analyzer.py# LLM-Filter für Edges (WP15)
 │   │   ├── embeddings_client.py# Async Embeddings (HTTPX)
 │   │   └── discovery.py        # Intelligence Logic (WP11)
-│   ├── frontend/       
+│   ├── frontend/       # UI Logic (WP19 Modularisierung)
-│   │   └── ui.py       # Streamlit App inkl. Healing Parser
+│   │   ├── ui.py               # Main Entrypoint & Routing
+│   │   ├── ui_config.py        # Styles & Constants
+│   │   ├── ui_api.py           # Backend Connector
+│   │   ├── ui_callbacks.py     # State Transitions
+│   │   ├── ui_utils.py         # Helper & Parsing
+│   │   ├── ui_graph_service.py # Graph Data Logic
+│   │   ├── ui_graph_cytoscape.py # Modern Graph View (St-Cytoscape)
+│   │   └── ui_editor.py        # Editor View
 │   └── main.py         # Entrypoint der API
 ├── config/             # YAML-Konfigurationen (Single Source of Truth)
 ├── scripts/            # CLI-Tools (Import, Diagnose, Reset)
@@ -61,6 +69,12 @@ mindnet/
 
 ### 2.2 Modul-Details (Wie es funktioniert)
 
+**Das Frontend (`app.frontend`) - *Neu in v2.6***
+* **Router (`ui.py`):** Entscheidet, welche View geladen wird.
+* **Service-Layer (`ui_graph_service.py`):** Kapselt die Qdrant-Abfragen. Liefert rohe Nodes/Edges, die dann von den Views visualisiert werden.
+* **Graph Engine:** Wir nutzen `st-cytoscape` für das Layout. Die Logik zur Vermeidung von Re-Renders (Stable Keys, CSS-Selektion) ist essentiell.
+* **Data Consistency:** Der Editor (`ui_editor.py`) liest Dateien bevorzugt direkt vom Dateisystem ("File System First"), um Datenverlust durch veraltete DB-Einträge zu vermeiden.
+
 **Der Importer (`scripts.import_markdown`)**
 * Das komplexeste Modul.
 * Nutzt `app.core.chunker` und `app.services.semantic_analyzer` (Smart Edges).
@@ -76,10 +90,6 @@ mindnet/
 * Implementiert die Scoring-Formel (`Semantik + Graph + Typ`).
 * **Hybrid Search:** Lädt dynamisch den Subgraphen (`graph_adapter.expand`).
 
-**Das Frontend (`app.frontend.ui`)**
-* **Resurrection Pattern:** Nutzt `st.session_state`, um Eingaben bei Tab-Wechseln zu erhalten.
-* **Healing Parser:** Die Funktion `parse_markdown_draft` repariert defekte YAML-Frontmatter vom LLM automatisch.
-
 **Traffic Control (`app.services.llm_service`)**
 * Stellt sicher, dass der Chat responsive bleibt, auch wenn ein Import läuft.
 * Nutzt `asyncio.Semaphore` (`MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT`), um Hintergrund-Jobs zu drosseln.
@@ -91,6 +101,7 @@ mindnet/
 **Voraussetzungen:** Python 3.10+, Docker, Ollama.
 
 **Installation:**
+
 ```bash
 # 1. Repo & Venv
 git clone <repo> mindnet
@@ -98,7 +109,7 @@ cd mindnet
 python3 -m venv .venv
 source .venv/bin/activate
 
-# 2. Dependencies
+# 2. Dependencies (inkl. st-cytoscape)
 pip install -r requirements.txt
 
 # 3. Ollama (Nomic ist Pflicht!)
@@ -107,6 +118,7 @@ ollama pull nomic-embed-text
 ```
 
 **Konfiguration (.env):**
+
 ```ini
 QDRANT_URL="http://localhost:6333"
 COLLECTION_PREFIX="mindnet_dev"
@@ -164,7 +176,11 @@ Mindnet lernt durch Konfiguration, nicht durch Training.
     DECISION:
       inject_types: ["value", "risk"] # Füge 'risk' hinzu
     ```
-3.  **Kognition (`prompts.yaml`):** (Optional) Passe den System-Prompt an, falls nötig.
+3.  **Visualisierung (`ui_config.py`):**
+    Füge dem `GRAPH_COLORS` Dictionary einen Eintrag hinzu:
+    ```python
+    "risk": "#ff6b6b"
+    ```
 
 ### Workflow B: Interview-Schema anpassen (WP07)
 Wenn Mindnet neue Fragen stellen soll (z.B. "Budget" bei Projekten):
@@ -183,12 +199,14 @@ Wenn Mindnet neue Fragen stellen soll (z.B. "Budget" bei Projekten):
 ## 6. Tests & Debugging
 
 **Unit Tests:**
+
 ```bash
 pytest tests/test_retriever_basic.py
 pytest tests/test_chunking.py
 ```
 
 **Pipeline Tests:**
+
 ```bash
 # JSON-Schema prüfen
 python3 -m scripts.payload_dryrun --vault ./test_vault
@@ -198,6 +216,7 @@ python3 -m scripts.edges_full_check
 ```
 
 **E2E Smoke Tests:**
+
 ```bash
 # Decision Engine
 python tests/test_wp06_decision.py -p 8002 -e DECISION -q "Soll ich X tun?"
@@ -211,21 +230,24 @@ python tests/test_feedback_smoke.py --url http://localhost:8002/query
 ## 7. Troubleshooting & One-Liners
 
 **DB komplett zurücksetzen (Vorsicht!):**
+
 ```bash
 python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet_dev" --yes
 ```
 
 **Einen einzelnen File inspizieren (Parser-Sicht):**
+
 ```bash
 python3 tests/inspect_one_note.py --file ./vault/MeinFile.md
 ```
 
 **Live-Logs sehen:**
+
 ```bash
 journalctl -u mindnet-dev -f
 journalctl -u mindnet-ui-dev -f
 ```
 
 **"Read timed out" im Frontend:**
-* Ursache: Smart Edges brauchen länger als 60s.
+* Ursache: Backend braucht für Smart Edges länger als 60s.
-* Lösung: `MINDNET_API_TIMEOUT=300.0` in `.env`.
+* Lösung: `MINDNET_API_TIMEOUT=300.0` in `.env` setzen.

docs/06_Roadmap/06_active_roadmap.md

@@ -8,20 +8,20 @@ context: "Aktuelle Planung für kommende Features (ab WP16), Release-Strategie u
 
 # Mindnet Active Roadmap
 
-**Aktueller Stand:** v2.6.0 (Post-WP15)
+**Aktueller Stand:** v2.6.0 (Post-WP19)
-**Fokus:** Usability, Memory & Visualisierung.
+**Fokus:** Visualisierung, Exploration & Deep Search.
 
 ## 1. Programmstatus
 
-Wir haben Phase D (Interaktion) weitgehend abgeschlossen. Das System ist stabil, verfügt über Traffic Control und Smart Edges. Der Fokus verschiebt sich nun auf **Phase E (Maintenance & Scaling)** sowie die Vertiefung der KI-Fähigkeiten.
+Wir haben mit der Implementierung des Graph Explorers (WP19) einen Meilenstein in **Phase E (Maintenance & Scaling)** erreicht. Die Architektur ist nun modular. Der nächste Schritt (WP19a) vertieft die Analyse-Fähigkeiten.
 
 | Phase | Fokus | Status |
 | :--- | :--- | :--- |
 | **Phase A** | Fundament & Import | ✅ Fertig |
 | **Phase B** | Semantik & Graph | ✅ Fertig |
 | **Phase C** | Persönlichkeit | ✅ Fertig |
-| **Phase D** | Interaktion & Tools | 🟡 Abschlussphase |
+| **Phase D** | Interaktion & Tools | ✅ Fertig |
-| **Phase E** | Maintenance & Visualisierung | 🚀 Start |
+| **Phase E** | Maintenance & Visualisierung | 🚀 Aktiv |
 
 ---
 
@@ -44,6 +44,7 @@ Eine Übersicht der implementierten Features zum schnellen Auffinden von Funktio
 | **WP-10a**| Draft Editor | GUI-Komponente zum Bearbeiten und Speichern generierter Notizen. |
 | **WP-11** | Backend Intelligence | `nomic-embed-text` (768d) und Matrix-Logik für Kanten-Typisierung. |
 | **WP-15** | Smart Edge Allocation | LLM-Filter für Kanten in Chunks + Traffic Control (Semaphore). |
+| **WP-19** | Graph Visualisierung | **Frontend Modularisierung:** Umbau auf `ui_*.py`.<br>**Graph Engines:** Parallelbetrieb von Cytoscape (COSE) und Agraph.<br>**Tools:** "Single Source of Truth" Editor, Persistenz via URL. |
 
 ---
 
@@ -51,19 +52,24 @@ Eine Übersicht der implementierten Features zum schnellen Auffinden von Funktio
 
 Diese Features stehen als nächstes an.
 
+### WP-19a – Graph Intelligence & Discovery (Sprint-Fokus)
+**Status:** 🚀 Startklar
+**Ziel:** Vom "Anschauen" zum "Verstehen". Deep-Dive Werkzeuge für den Graphen.
+* **Discovery Screen:** Neuer Tab für semantische Suche ("Finde Notizen über Vaterschaft") und Wildcard-Filter.
+* **Filter-Logik:** "Zeige nur Wege, die zu `type:decision` führen".
+* **Chunk Inspection:** Umschaltbare Granularität (Notiz vs. Chunk) zur Validierung des Smart Chunkers.
+
 ### WP-16 – Auto-Discovery & Enrichment
 **Status:** 🟡 Geplant
 **Ziel:** Automatisches Erkennen von fehlenden Kanten in "dummem" Text *vor* der Speicherung.
 * **Problem:** Nutzer vergessen Wikilinks.
 * **Lösung:** Ein "Enricher" scannt Text vor dem Import, findet Keywords (z.B. "Mindnet") und schlägt Links vor (`[[Mindnet]]`).
-* **Abgrenzung:** Anders als *Active Intelligence* (WP11, UI-basiert) läuft dies im Backend (Importer).
 
 ### WP-17 – Conversational Memory (Gedächtnis)
 **Status:** 🟡 Geplant
 **Ziel:** Echte Dialoge statt Request-Response.
 * **Tech:** Erweiterung des `ChatRequest` DTO um `history`.
 * **Logik:** Token-Management (Context Window Balancing zwischen RAG-Doks und Chat-Verlauf).
-* **Nutzen:** Rückfragen ("Was meinst du damit?") werden möglich.
 
 ### WP-18 – Graph Health & Maintenance
 **Status:** 🟡 Geplant (Prio 2)
@@ -71,17 +77,10 @@ Diese Features stehen als nächstes an.
 * **Feature:** Cronjob `check_graph_integrity.py`.
 * **Funktion:** Findet "Dangling Edges" (Links auf gelöschte Notizen) und repariert/löscht sie.
 
-### WP-19 – Graph Visualisierung & Explorer
-**Status:** 🟡 Geplant (Prio 1)
-**Ziel:** Vertrauen durch Transparenz.
-* **UI:** Neuer Tab "🕸️ Graph" in Streamlit.
-* **Tech:** `streamlit-agraph` oder `pyvis`.
-* **Nutzen:** Visuelle Kontrolle der *Smart Edge Allocation* ("Hat das LLM die Kante wirklich hierhin gesetzt?").
-
 ### WP-20 – Cloud Hybrid Mode (Optional)
 **Status:** ⚪ Optional
 **Ziel:** "Turbo-Modus" für Massen-Imports.
-* **Konzept:** Switch in `.env`, um statt Ollama (Lokal) auf Google Gemini (Cloud) umzuschalten, wenn Datenschutz-unkritische Daten verarbeitet werden.
+* **Konzept:** Switch in `.env`, um statt Ollama (Lokal) auf Google Gemini (Cloud) umzuschalten.
 
 ---
 
@@ -89,20 +88,7 @@ Diese Features stehen als nächstes an.
 
 ```mermaid
 graph TD
-    WP15(Smart Edges) --> WP19(Visualisierung)
+    WP19(Graph Viz) --> WP19a(Discovery)
-    WP15 --> WP16(Auto-Discovery)
+    WP19a --> WP17(Memory)
-    WP10(Chat UI) --> WP17(Memory)
+    WP15(Smart Edges) --> WP16(Auto-Discovery)
-    WP03(Import) --> WP18(Health Check)
+    WP03(Import) --> WP18(Health Check)
-```
-
-**Nächstes Release (v2.7):**
-* Ziel: Visualisierung (WP19) + Conversational Memory (WP17).
-* ETA: Q1 2026.
-
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-
-## 5. Governance
-
-* **Versionierung:** Semantic Versioning via Gitea Tags.
-* **Feature-Branches:** Jedes WP erhält einen Branch `feature/wpXX-name`.
-* **Sync First:** Bevor ein neuer Branch erstellt wird, muss `main` gepullt werden.

docs/99_Archive/99_legacy_workpackages.md

@@ -2,12 +2,12 @@
 doc_type: archive
 audience: historian, architect
 status: archived
-context: "Archivierte Details zu abgeschlossenen Workpackages (WP01-WP15). Referenz für historische Design-Entscheidungen."
+context: "Archivierte Details zu abgeschlossenen Workpackages (WP01-WP19). Referenz für historische Design-Entscheidungen."
 ---
 
 # Legacy Workpackages (Archiv)
 
-**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`
+**Quellen:** `Programmplan_V2.2.md`, `Active Roadmap`
 
 **Status:** Abgeschlossen / Implementiert.
 Dieses Dokument dient als Referenz für die Entstehungsgeschichte von Mindnet v2.6.
@@ -79,4 +79,16 @@ Dieses Dokument dient als Referenz für die Entstehungsgeschichte von Mindnet v2
 ### WP-15 – Smart Edge Allocation (Meilenstein)
 * **Problem:** "Broadcasting". Ein Chunk erbte alle Links der Note, auch irrelevante. Das verwässerte die Suchergebnisse.
 * **Lösung:** LLM prüft jeden Chunk auf Link-Relevanz.
-* **Tech:** Einführung von **Traffic Control** (Semaphore), um Import und Chat zu parallelisieren, ohne die Hardware zu überlasten.
+* **Tech:** Einführung von **Traffic Control** (Semaphore), um Import und Chat zu parallelisieren, ohne die Hardware zu überlasten.
+
+---
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+## Phase E: Visualisierung & Maintenance (WP19)
+
+### WP-19 – Graph Visualisierung & Modularisierung
+* **Ziel:** Transparenz über die Datenstruktur schaffen und technische Schulden (Monolith) abbauen.
+* **Ergebnis:**
+    * **Modularisierung:** Aufsplittung der `ui.py` in Router, Services und Views (`ui_*.py`).
+    * **Graph Explorer:** Einführung von `st-cytoscape` für stabile, nicht-überlappende Layouts (COSE) als Ergänzung zur Legacy-Engine (Agraph).
+    * **Single Source of Truth:** Der Editor lädt Inhalte nun direkt vom Dateisystem statt aus (potenziell veralteten) Vektor-Payloads.
+    * **UX:** Einführung von URL-Persistenz für Layout-Settings und CSS-basiertes Highlighting zur Vermeidung von Re-Renders.

requirements.txt

@@ -30,4 +30,8 @@ tqdm>=4.67.1
 pytest>=8.4.2
 
 # --- Frontend (WP-10) ---
-streamlit>=1.39.0
+streamlit>=1.39.0
+
+# Visualization (Parallelbetrieb)
+streamlit-agraph>=0.0.45
+st-cytoscape>=1.0.0