app/core/chunker.py

@@ -7,42 +7,39 @@ import yaml
 from pathlib import Path
 from markdown_it import MarkdownIt
 from markdown_it.token import Token
-import asyncio # Notwendig für asynchrone Chunking-Strategien
+import asyncio 
 
 # NEUE IMPORTS
-# Import der benötigten Klassen direkt (ersetzt get_semantic_analyzer)
 try:
     from app.services.semantic_analyzer import SemanticAnalyzer, SemanticChunkResult 
 except ImportError:
-    # Fallback für Tests, wenn der Service noch nicht auf dem Pfad ist
+    # Fallback für Tests
     print("WARNUNG: SemanticAnalyzer Service nicht gefunden. Semantic Chunking wird fehlschlagen.")
     class SemanticAnalyzer:
-        async def analyze_and_chunk(self, text, type): return []
+        async def analyze_and_chunk(self, text, type): return [SemanticChunkResult(content=text, suggested_edges=[])]
     @dataclass
     class SemanticChunkResult:
         content: str
-        suggested_edges: List[str] # Format: "kind:Target"
+        suggested_edges: List[str] 
 
 
 # ==========================================
-# 1. FUNKTION ZUM AUSLESEN DES FRONTMATTERS
+# 1. FUNKTION ZUM AUSLESEN DES FRONTMATTERS (Lokalisiert und stabil)
 # ==========================================
 
 def extract_frontmatter_from_text(md_text: str) -> Tuple[Dict[str, Any], str]:
     """
     Extrakte das YAML Frontmatter aus dem Markdown-Text und gibt den Body zurück.
-    (Lokalisiert im Chunker zur Vermeidung von Import-Zyklen/Fehlern)
     """
-    # Regulärer Ausdruck, der den YAML-Block findet
     fm_match = re.match(r'^---\s*\n(.*?)\n---', md_text, re.DOTALL)
     
     if not fm_match:
-        # Kein Frontmatter gefunden, gib leeres Dict und gesamten Text zurück
         return {}, md_text
 
     frontmatter_yaml = fm_match.group(1)
     
     try:
+        # Nutzung von safe_load
         frontmatter = yaml.safe_load(frontmatter_yaml)
         if not isinstance(frontmatter, dict):
             frontmatter = {}
@@ -352,6 +349,7 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str) -> List[Ch
     """
     
     # 1. Frontmatter prüfen (Double-LLM-Prevention)
+    # Nutzen der lokalen, robusten Funktion
     fm, body = extract_frontmatter_from_text(md_text) 
     note_status = fm.get("status", "").lower()
     
@@ -369,10 +367,9 @@ async def assemble_chunks(note_id: str, md_text: str, note_type: str) -> List[Ch
     
     # 3. Execution (Dispatcher)
     
-    # Wir müssen den md_text neu zusammensetzen, falls der Body abgeschnitten wurde
-    if body:
-        md_to_chunk = md_text # Bei LLM oder By_Heading
-    else:
+    # Der Text, der an die Chunker-Strategie geht.
+    # Da extract_frontmatter_from_text den Frontmatter entfernt hat, 
+    # ist der Body der saubere Text. md_text enthält ihn noch für non-Frontmatter-Logik.
     md_to_chunk = md_text
 
     if strategy == "semantic_llm":