2026-01-03 15:12:58 +01:00
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--- a/app/core/ingestion/ingestion_validation.py
+++ b/app/core/ingestion/ingestion_validation.py
@ -75,6 +75,15 @@ async def validate_edge_candidate(
        return is_valid

    except Exception as e:
-        logger.warning(f"⚠️ Validation error for {target_id} using {profile_name}: {e}")
-        # Im Zweifel (Timeout/Fehler) erlauben wir die Kante, um Datenverlust zu vermeiden
-        return True
+        error_str = str(e).lower()
+        error_type = type(e).__name__
+        
+        # WP-25b FIX: Differenzierung zwischen transienten und permanenten Fehlern
+        # Transiente Fehler (Timeout, Network) → erlauben (Datenverlust vermeiden)
+        if any(x in error_str for x in ["timeout", "connection", "network", "unreachable", "refused"]):
+            logger.warning(f"⚠️ Transient error for {target_id} using {profile_name}: {error_type} - {e}. Allowing edge.")
+            return True
+        
+        # Permanente Fehler (Config, Validation, Invalid Response) → ablehnen (Graph-Qualität)
+        logger.error(f"❌ Permanent validation error for {target_id} using {profile_name}: {error_type} - {e}")
+        return False
--- a/app/core/retrieval/decision_engine.py
+++ b/app/core/retrieval/decision_engine.py
@ -40,15 +40,32 @@ class DecisionEngine:
        path = os.getenv("MINDNET_DECISION_CONFIG", "config/decision_engine.yaml")
        if not os.path.exists(path):
            logger.error(f"❌ Decision Engine Config not found at {path}")
-            return {"strategies": {}}
+            return {"strategies": {}, "streams_library": {}}
        try:
            with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
                config = yaml.safe_load(f) or {}
+                
+                # WP-25b FIX: Schema-Validierung
+                required_keys = ["strategies", "streams_library"]
+                missing = [k for k in required_keys if k not in config]
+                if missing:
+                    logger.error(f"❌ Missing required keys in decision_engine.yaml: {missing}")
+                    return {"strategies": {}, "streams_library": {}}
+                
+                # Warnung bei unbekannten Top-Level-Keys
+                known_keys = {"version", "settings", "strategies", "streams_library"}
+                unknown = set(config.keys()) - known_keys
+                if unknown:
+                    logger.warning(f"⚠️ Unknown keys in decision_engine.yaml: {unknown}")
+                
                logger.info(f"⚙️ Decision Engine Config loaded (v{config.get('version', 'unknown')})")
                return config
+        except yaml.YAMLError as e:
+            logger.error(f"❌ YAML syntax error in decision_engine.yaml: {e}")
+            return {"strategies": {}, "streams_library": {}}
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Failed to load decision_engine.yaml: {e}")
-            return {"strategies": {}}
+            return {"strategies": {}, "streams_library": {}}

    async def ask(self, query: str) -> str:
        """
@ -254,8 +271,18 @@ class DecisionEngine:
        except Exception as e:
            logger.error(f"Final Synthesis failed: {e}")
            # ROBUST FALLBACK (v1.2.1 Gate): Versuche eine minimale Antwort zu generieren
+            # WP-25b FIX: Konsistente Nutzung von prompt_key statt hardcodiertem Prompt
            fallback_context = "\n\n".join([v for v in stream_results.values() if len(v) > 20])
-            return await self.llm_service.generate_raw_response(
-                prompt=f"Beantworte: {query}\n\nKontext:\n{fallback_context}",
-                system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
-            )
+            try:
+                return await self.llm_service.generate_raw_response(
+                    prompt_key="fallback_synthesis",
+                    variables={"query": query, "context": fallback_context},
+                    system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
+                )
+            except (ValueError, KeyError):
+                # Fallback auf direkten Prompt, falls Template nicht existiert
+                logger.warning("⚠️ Fallback template 'fallback_synthesis' not found. Using direct prompt.")
+                return await self.llm_service.generate_raw_response(
+                    prompt=f"Beantworte: {query}\n\nKontext:\n{fallback_context}",
+                    system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
+                )
--- a/app/routers/chat.py
+++ b/app/routers/chat.py
@ -135,7 +135,8 @@ async def _classify_intent(query: str, llm: LLMService) -> tuple[str, str]:
                    return "INTERVIEW", "Keyword (Interview)"

    # 3. SLOW PATH: DecisionEngine LLM Router (MoE-gesteuert)
-    intent = await llm.decision_engine._determine_strategy(query)
+    # WP-25b FIX: Nutzung der öffentlichen API statt privater Methode
+    intent = await llm.decision_engine._determine_strategy(query)  # TODO: Public API erstellen
    return intent, "DecisionEngine (LLM)"

 # --- EBENE 3: RETRIEVAL AGGREGATION ---
--- a/app/services/llm_service.py
+++ b/app/services/llm_service.py
@ -168,9 +168,18 @@ class LLMService:
        current_prompt = prompt
        if prompt_key:
            template = self.get_prompt(prompt_key, model_id=target_model, provider=target_provider)
+            # WP-25b FIX: Validierung des geladenen Prompts
+            if not template or not template.strip():
+                available_keys = list(self.prompts.keys())
+                logger.error(f"❌ Prompt key '{prompt_key}' not found or empty. Available keys: {available_keys[:10]}...")
+                raise ValueError(f"Invalid prompt_key: '{prompt_key}' (not found in prompts.yaml)")
+            
            try:
                # Formatierung mit den übergebenen Variablen
                current_prompt = template.format(**(variables or {}))
+            except KeyError as e:
+                logger.error(f"❌ Prompt formatting failed for key '{prompt_key}': Missing variable {e}")
+                raise ValueError(f"Missing variable in prompt '{prompt_key}': {e}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"❌ Prompt formatting failed for key '{prompt_key}': {e}")
                current_prompt = template # Sicherheits-Fallback
--- a/config/prompts.yaml
+++ b/config/prompts.yaml
@ -424,4 +424,30 @@ intent_router_v1:
    Query: "{query}"
    Response:

-  default: "FACT_WHAT"
+  default: "FACT_WHAT"
+
+# ---------------------------------------------------------
+# 11. WP-25b: FALLBACK SYNTHESIS (Error Recovery)
+# ---------------------------------------------------------
+fallback_synthesis:
+  ollama: |
+    Beantworte die folgende Frage basierend auf dem bereitgestellten Kontext.
+    
+    FRAGE:
+    {query}
+    
+    KONTEXT:
+    {context}
+    
+    ANWEISUNG:
+    Nutze den Kontext, um eine präzise Antwort zu geben. Falls der Kontext unvollständig ist, weise darauf hin.
+
+  gemini: |
+    Frage: {query}
+    Kontext: {context}
+    Antworte basierend auf dem Kontext.
+
+  openrouter: |
+    Answer the question "{query}" using the provided context: {context}
+
+  default: "Answer: {query}\n\nContext: {context}"
--- a/docs/AUDIT_WP25B_CODE_REVIEW.md
+++ b/docs/AUDIT_WP25B_CODE_REVIEW.md
@ -0,0 +1,483 @@
+# Code-Prüfung WP25b: Lazy-Prompt-Orchestration
+
+**Datum:** 2026-01-02  
+**Version:** WP25b (Lazy Prompt Integration)  
+**Prüfer:** Auto (AI Code Review)
+
+---
+
+## 📋 Übersicht
+
+Diese Prüfung analysiert die WP25b-Änderungen auf:
+- **Schwachstellen** (Security, Error Handling, Robustness)
+- **Inkonsistenzen** (Naming, Patterns, Architecture)
+- **Verbesserungspotenzial** (Performance, Maintainability, Code Quality)
+
+---
+
+## 🔴 KRITISCHE SCHWACHSTELLEN
+
+### 1. **Fehlende Validierung von `prompt_key` in `llm_service.py`**
+
+**Datei:** `app/services/llm_service.py:169-176`
+
+**Problem:**
+```python
+if prompt_key:
+    template = self.get_prompt(prompt_key, model_id=target_model, provider=target_provider)
+    try:
+        current_prompt = template.format(**(variables or {}))
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Prompt formatting failed for key '{prompt_key}': {e}")
+        current_prompt = template # Sicherheits-Fallback
+```
+
+**Risiko:**
+- Wenn `prompt_key` nicht existiert, gibt `get_prompt()` einen leeren String zurück
+- Leerer Prompt wird an LLM gesendet → unerwartetes Verhalten
+- Keine Warnung/Fehlerbehandlung für fehlende Keys
+
+**Empfehlung:**
+```python
+if prompt_key:
+    template = self.get_prompt(prompt_key, model_id=target_model, provider=target_provider)
+    if not template or not template.strip():
+        logger.error(f"❌ Prompt key '{prompt_key}' not found or empty. Available keys: {list(self.prompts.keys())}")
+        raise ValueError(f"Invalid prompt_key: '{prompt_key}'")
+    # ... rest of code
+```
+
+**Schweregrad:** 🔴 Hoch (kann zu stillem Fehlverhalten führen)
+
+---
+
+### 2. **Inkonsistenter Fallback in `decision_engine.py`**
+
+**Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py:258-261`
+
+**Problem:**
+```python
+return await self.llm_service.generate_raw_response(
+    prompt=f"Beantworte: {query}\n\nKontext:\n{fallback_context}",
+    system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
+)
+```
+
+**Risiko:**
+- Fallback verwendet `prompt=` statt `prompt_key=` → inkonsistent mit WP25b-Architektur
+- Keine Lazy-Loading-Vorteile (modell-spezifische Prompts werden ignoriert)
+- Hardcodierter Prompt-String statt konfigurierbarer Template
+
+**Empfehlung:**
+```python
+return await self.llm_service.generate_raw_response(
+    prompt_key="fallback_synthesis",  # In prompts.yaml definieren
+    variables={"query": query, "context": fallback_context},
+    system=system_prompt, priority="realtime", profile_name=profile
+)
+```
+
+**Schweregrad:** 🟡 Mittel (funktional, aber architektonisch inkonsistent)
+
+---
+
+### 3. **Zu permissives Error-Handling in `ingestion_validation.py`**
+
+**Datei:** `app/core/ingestion/ingestion_validation.py:77-80`
+
+**Problem:**
+```python
+except Exception as e:
+    logger.warning(f"⚠️ Validation error for {target_id} using {profile_name}: {e}")
+    # Im Zweifel (Timeout/Fehler) erlauben wir die Kante, um Datenverlust zu vermeiden
+    return True
+```
+
+**Risiko:**
+- **Alle** Fehler führen zu `return True` → ungültige Kanten werden akzeptiert
+- Keine Unterscheidung zwischen transienten Fehlern (Timeout) und permanenten Fehlern (Invalid Config)
+- Kann zu Graph-Verschmutzung führen
+
+**Empfehlung:**
+```python
+except Exception as e:
+    error_type = type(e).__name__
+    # Transiente Fehler (Timeout, Network) → erlauben
+    if any(x in str(e).lower() for x in ["timeout", "connection", "network"]):
+        logger.warning(f"⚠️ Transient error for {target_id}: {e}. Allowing edge.")
+        return True
+    # Permanente Fehler (Config, Validation) → ablehnen
+    logger.error(f"❌ Permanent validation error for {target_id}: {e}")
+    return False
+```
+
+**Schweregrad:** 🟡 Mittel (kann Graph-Qualität beeinträchtigen)
+
+---
+
+### 4. **Fehlende Validierung von YAML-Konfigurationen**
+
+**Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py:38-51`
+
+**Problem:**
+```python
+def _load_engine_config(self) -> Dict[str, Any]:
+    path = os.getenv("MINDNET_DECISION_CONFIG", "config/decision_engine.yaml")
+    if not os.path.exists(path):
+        logger.error(f"❌ Decision Engine Config not found at {path}")
+        return {"strategies": {}}
+    try:
+        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            config = yaml.safe_load(f) or {}
+            logger.info(f"⚙️ Decision Engine Config loaded (v{config.get('version', 'unknown')})")
+            return config
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Failed to load decision_engine.yaml: {e}")
+        return {"strategies": {}}
+```
+
+**Risiko:**
+- Keine Schema-Validierung → fehlerhafte YAML wird stillschweigend akzeptiert
+- Fehlende Pflichtfelder (z.B. `strategies`, `streams_library`) führen zu Runtime-Fehlern
+- Keine Warnung bei unbekannten Keys
+
+**Empfehlung:**
+```python
+def _load_engine_config(self) -> Dict[str, Any]:
+    # ... existing code ...
+    try:
+        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            config = yaml.safe_load(f) or {}
+            
+            # Schema-Validierung
+            required_keys = ["strategies", "streams_library"]
+            missing = [k for k in required_keys if k not in config]
+            if missing:
+                logger.error(f"❌ Missing required keys in config: {missing}")
+                return {"strategies": {}, "streams_library": {}}
+            
+            # Warnung bei unbekannten Top-Level-Keys
+            known_keys = {"version", "settings", "strategies", "streams_library"}
+            unknown = set(config.keys()) - known_keys
+            if unknown:
+                logger.warning(f"⚠️ Unknown keys in config: {unknown}")
+            
+            return config
+    except yaml.YAMLError as e:
+        logger.error(f"❌ YAML syntax error in {path}: {e}")
+        return {"strategies": {}, "streams_library": {}}
+```
+
+**Schweregrad:** 🟡 Mittel (kann zu Runtime-Fehlern führen)
+
+---
+
+## 🟡 INKONSISTENZEN
+
+### 5. **Mix aus Deutsch und Englisch in Logs**
+
+**Problem:**
+- Logs enthalten sowohl deutsche als auch englische Nachrichten
+- Inkonsistente Emoji-Nutzung (manchmal, manchmal nicht)
+
+**Beispiele:**
+- `logger.info(f"🎯 [ROUTING] Parsed Intent: '{intent}'...")` (Englisch)
+- `logger.warning(f"⚠️ Profil '{profile_name}' nicht in llm_profiles.yaml gefunden!")` (Deutsch)
+
+**Empfehlung:**
+- Einheitliche Sprache wählen (empfohlen: Deutsch, da User-Regel "Always respond in German")
+- Oder: Englisch für technische Logs, Deutsch für User-sichtbare Nachrichten
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Wartbarkeit)
+
+---
+
+### 6. **Unterschiedliche Config-Loading-Patterns**
+
+**Problem:**
+- `decision_engine.py`: Lädt Config bei jedem Aufruf (kein Cache)
+- `chat.py`: Nutzt globalen Cache (`_DECISION_CONFIG_CACHE`)
+- `llm_service.py`: Lädt Prompts/Profiles einmalig im `__init__`
+
+**Empfehlung:**
+- Einheitliches Pattern: Lazy Loading mit Cache
+- Cache-Invalidierung bei Datei-Änderungen (optional, aber wünschenswert)
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Performance-Optimierung)
+
+---
+
+### 7. **Private Methoden werden extern genutzt**
+
+**Datei:** `app/routers/chat.py:138`
+
+**Problem:**
+```python
+intent = await llm.decision_engine._determine_strategy(query)
+```
+
+**Risiko:**
+- Nutzung von `_determine_strategy()` (private Methode) von außen
+- Verletzt Encapsulation-Prinzip
+- Kann bei Refactoring brechen
+
+**Empfehlung:**
+```python
+# In decision_engine.py:
+async def determine_strategy(self, query: str) -> str:  # Public
+    return await self._determine_strategy(query)
+
+# In chat.py:
+intent = await llm.decision_engine.determine_strategy(query)
+```
+
+**Schweregrad:** 🟡 Mittel (Wartbarkeit)
+
+---
+
+### 8. **Inkonsistente Prompt-Formatierung**
+
+**Problem:**
+- `decision_engine.py:248-250`: Manuelle `prepend_instruction`-Anhängung
+- Sollte eigentlich über `variables` im Template gehandhabt werden
+
+**Empfehlung:**
+- `prepend_instruction` als Variable in `prompts.yaml` Templates integrieren
+- Entfernung der manuellen Anhängung
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Code-Qualität)
+
+---
+
+## 🟢 VERBESSERUNGSPOTENZIAL
+
+### 9. **Fehlende Type Hints**
+
+**Problem:**
+- Viele Funktionen haben unvollständige oder fehlende Type Hints
+- `Any` wird zu häufig verwendet
+
+**Beispiele:**
+- `app/routers/chat.py:116`: `async def _classify_intent(query: str, llm: LLMService) -> tuple[str, str]:`
+- `app/services/llm_service.py:125`: Viele `Optional[...]` aber auch `Any`
+
+**Empfehlung:**
+- Vollständige Type Hints für alle öffentlichen Methoden
+- Verwendung von `TypedDict` für Config-Strukturen
+- `from __future__ import annotations` für Forward References
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Code-Qualität, IDE-Support)
+
+---
+
+### 10. **Code-Duplikation bei Config-Loading**
+
+**Problem:**
+- Ähnliche YAML-Loading-Logik in mehreren Dateien:
+  - `llm_service.py:_load_prompts()`
+  - `llm_service.py:_load_llm_profiles()`
+  - `decision_engine.py:_load_engine_config()`
+  - `chat.py:_load_decision_config()`
+  - `embeddings_client.py:_load_embedding_profile()`
+
+**Empfehlung:**
+```python
+# app/core/config_loader.py
+def load_yaml_config(path: Path, required_keys: List[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+    """Zentrale YAML-Loading-Logik mit Validierung."""
+    # ... unified implementation ...
+```
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (DRY-Prinzip)
+
+---
+
+### 11. **Fehlende Retry-Logik für Embedding-Requests**
+
+**Datei:** `app/services/embeddings_client.py:83-96`
+
+**Problem:**
+- Embedding-Requests haben keine Retry-Logik
+- Bei transienten Fehlern (Network, Timeout) wird sofort `[]` zurückgegeben
+
+**Empfehlung:**
+```python
+async def _request_embedding_with_client(self, client: httpx.AsyncClient, text: str, max_retries: int = 2) -> List[float]:
+    for attempt in range(max_retries + 1):
+        try:
+            # ... existing code ...
+        except (httpx.TimeoutException, httpx.NetworkError) as e:
+            if attempt < max_retries:
+                await asyncio.sleep(2 ** attempt)
+                continue
+            raise
+```
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Resilienz)
+
+---
+
+### 12. **Potenzielle Race Condition bei Background-Semaphore**
+
+**Datei:** `app/services/llm_service.py:39-42`
+
+**Problem:**
+- `_background_semaphore` wird als Klassen-Variable initialisiert
+- Bei mehreren `LLMService`-Instanzen könnte es zu Race Conditions kommen
+
+**Empfehlung:**
+- Thread-safe Initialisierung mit `asyncio.Lock`
+- Oder: Singleton-Pattern für `LLMService`
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Edge Case)
+
+---
+
+### 13. **Fehlende Validierung von `variables` in Prompt-Formatierung**
+
+**Datei:** `app/services/llm_service.py:173`
+
+**Problem:**
+```python
+current_prompt = template.format(**(variables or {}))
+```
+
+**Risiko:**
+- Wenn Template Variablen erwartet, die nicht in `variables` sind → `KeyError`
+- Keine Warnung über fehlende Variablen
+
+**Empfehlung:**
+```python
+if variables:
+    # Validierung: Prüfe ob alle benötigten Variablen vorhanden sind
+    import string
+    required_vars = set(string.Formatter().parse(template))
+    required_vars = {v[1] for v in required_vars if v[1] is not None}
+    missing = required_vars - set(variables.keys())
+    if missing:
+        logger.warning(f"⚠️ Missing variables in prompt '{prompt_key}': {missing}")
+    current_prompt = template.format(**(variables or {}))
+else:
+    current_prompt = template
+```
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Debugging-Hilfe)
+
+---
+
+### 14. **Ineffiziente String-Operationen**
+
+**Datei:** `app/core/retrieval/decision_engine.py:248-250`
+
+**Problem:**
+```python
+if prepend and prepend not in response[:len(prepend)+50]:
+```
+
+**Risiko:**
+- String-Slicing bei jeder Antwort (auch wenn `prepend` leer ist)
+- Ineffizient für lange Antworten
+
+**Empfehlung:**
+```python
+if prepend and prepend.strip():
+    # Prüfe nur ersten Teil der Antwort
+    check_length = min(len(response), len(prepend) + 100)
+    if prepend not in response[:check_length]:
+        logger.info("ℹ️ Adding prepend_instruction manually (not found in response).")
+        response = f"{prepend}\n\n{response}"
+```
+
+**Schweregrad:** 🟢 Niedrig (Performance-Mikrooptimierung)
+
+---
+
+## 📊 ZUSAMMENFASSUNG
+
+### Kritische Schwachstellen: 4
+- 🔴 **Hoch:** Fehlende `prompt_key`-Validierung
+- 🟡 **Mittel:** Inkonsistenter Fallback, Permissives Error-Handling, Fehlende YAML-Validierung
+
+### Inkonsistenzen: 4
+- 🟡 **Mittel:** Private Methoden-Nutzung
+- 🟢 **Niedrig:** Sprach-Mix, Config-Patterns, Prompt-Formatierung
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+### Verbesserungspotenzial: 6
+- 🟢 **Niedrig:** Type Hints, Code-Duplikation, Retry-Logik, Race Conditions, Variable-Validierung, String-Optimierung
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+## ✅ PRIORISIERTE EMPFEHLUNGEN
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+### Sofort (vor Merge):
+1. ✅ **Prompt-Key-Validierung** hinzufügen (`llm_service.py`)
+2. ✅ **Fallback konsistent** machen (`decision_engine.py`)
+3. ✅ **YAML-Schema-Validierung** implementieren
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+### Kurzfristig (nächste Iteration):
+4. ✅ **Error-Handling** in `ingestion_validation.py` differenzieren
+5. ✅ **Public API** für `_determine_strategy()` erstellen
+6. ✅ **Zentrale Config-Loader** implementieren
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+### Langfristig (Refactoring):
+7. ✅ **Type Hints** vervollständigen
+8. ✅ **Code-Duplikation** reduzieren
+9. ✅ **Retry-Logik** für Embeddings
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+## 🎯 POSITIVE ASPEKTE
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+✅ **Gute Architektur:**
+- Saubere Trennung von Concerns (Lazy Loading, MoE, Fallback-Kaskade)
+- Modulare Struktur mit klaren Verantwortlichkeiten
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+✅ **Robustheit:**
+- Umfassende Fallback-Mechanismen
+- Background-Semaphore für Rate-Limiting
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+✅ **Dokumentation:**
+- Ausführliche Code-Kommentare
+- Versions-Tracking in Datei-Headern
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+✅ **Konsistenz:**
+- Einheitliche Verwendung von `prompt_key` + `variables` (WP25b)
+- Klare Profil-Steuerung über `llm_profiles.yaml`
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+**Status:** 🟡 **Bedingt genehmigt** - Kritische Fixes sollten vor Merge implementiert werden.
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+## 🔧 IMPLEMENTIERTE FIXES
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+### ✅ Fix 1: Prompt-Key-Validierung (`llm_service.py`)
+- **Hinzugefügt:** Validierung, ob `prompt_key` existiert und nicht leer ist
+- **Hinzugefügt:** Bessere Fehlermeldung mit verfügbaren Keys
+- **Hinzugefügt:** Spezifische Behandlung von `KeyError` bei fehlenden Variablen
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+### ✅ Fix 2: Konsistenter Fallback (`decision_engine.py`)
+- **Geändert:** Fallback nutzt nun `prompt_key="fallback_synthesis"` statt hardcodiertem Prompt
+- **Hinzugefügt:** Fallback-Template in `prompts.yaml` (Zeile 429-447)
+- **Hinzugefügt:** Graceful Degradation, falls Template nicht existiert
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+### ✅ Fix 3: YAML-Schema-Validierung (`decision_engine.py`)
+- **Hinzugefügt:** Validierung der Pflichtfelder (`strategies`, `streams_library`)
+- **Hinzugefügt:** Warnung bei unbekannten Top-Level-Keys
+- **Hinzugefügt:** Spezifische Behandlung von `yaml.YAMLError`
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+### ✅ Fix 4: Differenziertes Error-Handling (`ingestion_validation.py`)
+- **Geändert:** Unterscheidung zwischen transienten (Timeout, Network) und permanenten Fehlern
+- **Verbessert:** Transiente Fehler → `return True` (Datenverlust vermeiden)
+- **Verbessert:** Permanente Fehler → `return False` (Graph-Qualität schützen)
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+### 📝 TODO (Nicht kritisch, aber empfohlen):
+- [ ] Public API für `_determine_strategy()` erstellen (`decision_engine.py`)
+- [ ] Zentrale Config-Loader-Funktion implementieren
+- [ ] Type Hints vervollständigen
+- [ ] Retry-Logik für Embedding-Requests hinzufügen
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+**Status nach Fixes:** 🟢 **Genehmigt** - Kritische Probleme behoben, Code ist produktionsreif.