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# Mindnet v2.4 – Entwickler-Workflow
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**Datei:** `docs/DEV_WORKFLOW.md`
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**Stand:** 2025-12-12 (Aktualisiert: v2.6 mit Traffic Control)
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Dieses Handbuch beschreibt den Entwicklungszyklus zwischen **Windows PC** (IDE), **Raspberry Pi** (Gitea) und **Beelink** (Runtime/Server).
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## 1. Die Architektur
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* **Windows 11 (VS Code):** Hier schreibst du Code. **Nie** direkt auf `main` arbeiten!
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* **Raspberry Pi (Gitea):** Der Tresor. Speichert den Code und verwaltet Versionen.
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* **Beelink (Runtime):** Hier läuft die Software. Wir nutzen **Systemd-Services**:
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* **PROD:**
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* API: `mindnet-prod` (Port 8001). Ordner: `~/mindnet`.
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* UI: `mindnet-ui-prod` (Port 8501).
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* **DEV:**
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* API: `mindnet-dev` (Port 8002). Ordner: `~/mindnet_dev`.
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* UI: `mindnet-ui-dev` (Port 8502).
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## 2. Der Zyklus: Von der Idee zum Release
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### Phase 1: Entwicklung (Windows / VS Code)
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Hier erstellst du die neue Funktion in einer sicheren Umgebung.
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1. **Basis aktualisieren (WICHTIG!):**
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Bevor du startest, muss dein lokales `main` auf dem Stand des Servers sein.
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* Klicke unten links auf den aktuellen Branch und wähle **`main`**.
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* Klicke links im Menü "Source Control" auf die **drei Punkte (...)** -> **Pull** (oder das Synchronisieren-Symbol).
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* *Erst jetzt hast du alle Dateien!*
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2. **Branch erstellen:**
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* Klicke wieder unten links auf `main`.
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* Wähle `+ Create new branch...`.
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* Gib den Namen ein: `feature/was-ich-tue` (z.B. `feature/wp15-traffic-control`).
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* Drücke **Enter**.
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3. **Sicherheits-Check:**
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* Steht unten links jetzt dein Feature-Branch? **Nur dann darfst du Code ändern!**
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4. **Coden:**
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* Nimm deine Änderungen vor (z.B. neue Schemas in `types.yaml` oder Async-Logik in `ingestion.py`).
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5. **Sichern & Hochladen:**
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* **Source Control** Icon (Gabel-Symbol) -> Nachricht eingeben -> **Commit**.
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* **Publish Branch** (oder "Sync Changes"), um den Branch zum Raspberry Pi (Gitea) zu senden.
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### Phase 2: Testen (Beelink / `mindnet_dev`)
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Hier prüfst du, ob dein neuer Code auf dem echten Server läuft.
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1. **Einloggen:**
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`ssh user@<BEELINK-IP>`
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2. **In die Werkstatt gehen:**
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`cd /home/llmadmin/mindnet_dev`
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3. **Code holen:**
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```bash
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git fetch
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# Tipp: 'git branch -r' zeigt alle verfügbaren Branches an
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git checkout feature/wp15-traffic-control
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git pull
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```
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4. **Umgebung vorbereiten (WICHTIG für v2.6):**
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Prüfe deine `.env` Datei. Sie benötigt jetzt Einträge für die Traffic Control.
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```bash
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nano .env
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```
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**Ergänze/Prüfe:**
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```ini
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# Traffic Control (Neu in v2.6)
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MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT=2 # Max. parallele Import-Tasks
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MINDNET_API_TIMEOUT=300.0 # Frontend wartet länger
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MINDNET_EMBEDDING_MODEL="nomic-embed-text"
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```
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**Dependencies aktualisieren:**
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```bash
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source .venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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ollama pull nomic-embed-text
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```
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5. **Test-Server aktualisieren (WICHTIG):**
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Der Code ist da, aber die Prozesse im RAM sind noch alt. Wir müssen die Services neustarten.
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**Option A: Standard (Als Service laufen lassen)**
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Ideal, wenn du nur testen willst, ob es läuft.
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```bash
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# 1. API neustarten (Backend)
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sudo systemctl restart mindnet-dev
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# 2. UI neustarten (Frontend)
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sudo systemctl restart mindnet-ui-dev
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# Logs prüfen (um Fehler zu sehen):
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journalctl -u mindnet-dev -f
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```
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**Option B: Manuell Debuggen (Direct Output)**
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Ideal, wenn du Print-Ausgaben direkt sehen willst oder der Service dauernd crasht.
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```bash
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# 1. Services stoppen (wichtig, sonst sind Ports 8002/8502 belegt!)
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sudo systemctl stop mindnet-dev
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sudo systemctl stop mindnet-ui-dev
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# 2. Manuell starten (z.B. API)
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --env-file .env
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```
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6. **Validieren (Smoke Tests v2.6):**
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* **Test A: Last-Test (Traffic Control):**
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1. Starte einen Import im Terminal: `python3 -m scripts.import_markdown ...`
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2. Öffne **gleichzeitig** `http://<IP>:8502` im Browser.
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3. Stelle eine Chat-Frage ("Was ist Mindnet?").
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4. **Erwartung:** Der Chat antwortet sofort (Realtime Lane), während der Import im Hintergrund weiterläuft (Background Lane).
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* **Test B: API Check**
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```bash
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curl -X POST "http://localhost:8002/ingest/analyze" -d '{"text": "mindnet", "type": "journal"}'
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```
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### Phase 3: Release (Gitea / Raspberry Pi)
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Wenn der Test auf Port 8002 / 8502 erfolgreich war:
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1. Öffne Gitea im Browser.
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2. Erstelle einen **Pull Request** (Dein Branch -> `main`).
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3. **Merge** den Pull Request.
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### Phase 4: Deployment (Beelink / `mindnet`)
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Jetzt bringen wir die Änderung in das Live-System (Port 8001 / 8501).
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1. **Deploy-Agent (Automatisch):**
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Wenn dein `deploy.yml` aktiv ist, passiert das jetzt von selbst!
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2. **Manuell (Falls nötig):**
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```bash
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cd /home/llmadmin/mindnet
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git pull origin main
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# Dependencies updaten & Modelle checken
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source .venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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ollama pull nomic-embed-text
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# .env prüfen (Traffic Control)
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# Ggf. MINDNET_LLM_BACKGROUND_LIMIT=2 hinzufügen
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# Falls sich die Vektor-Dimension geändert hat (v2.4 Upgrade):
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# python3 -m scripts.reset_qdrant --mode wipe --prefix "mindnet" --yes
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# python3 -m scripts.import_markdown --vault ./vault --prefix "mindnet" --apply --force
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# Produktions-Services neustarten
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sudo systemctl restart mindnet-prod
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sudo systemctl restart mindnet-ui-prod
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```
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### Phase 5: Aufräumen (Optional aber empfohlen)
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Damit das Chaos nicht wächst, löschen wir den fertigen Branch.
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1. **Gitea:** Im Pull Request auf "Delete Branch" klicken.
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2. **Beelink (Dev):**
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```bash
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cd ~/mindnet_dev
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git checkout main
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git pull
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git branch -d feature/wp15-traffic-control
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```
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3. **VS Code:**
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* Auf `main` wechseln.
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* Sync drücken.
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* `F1` -> `Git: Delete Branch` -> Branch auswählen.
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## 3. Cheat Sheet: Die wichtigsten Befehle
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| Wo? | Befehl | Was tut es? |
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| :--- | :--- | :--- |
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| **Beelink** | `sudo systemctl restart mindnet-dev` | **Neustart Dev-Backend (Port 8002).** |
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| **Beelink** | `journalctl -u mindnet-dev -f` | **Live-Logs Backend.** |
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| **Beelink** | `python debug_analysis.py` | **Prüft Aliases & Scores.** |
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| **Beelink** | `python -m scripts.reset_qdrant ...` | **Löscht & Repariert DB.** |
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## 4. Troubleshooting
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**"Read timed out" im Frontend**
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* **Ursache:** Backend braucht für Smart Edges länger als 60s.
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* **Lösung:** `MINDNET_API_TIMEOUT=300.0` in `.env` setzen und Services neustarten.
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**Import ist extrem langsam**
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* **Ursache:** Smart Edges analysieren jeden Chunk mit LLM.
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* **Lösung:**
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* Akzeptieren (Qualität vor Speed).
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* Oder temporär in `config/types.yaml`: `enable_smart_edge_allocation: false`.
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**"UnicodeDecodeError in .env"**
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* **Ursache:** Umlaute oder Sonderzeichen in der `.env` Datei.
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* **Lösung:** `.env` bereinigen (nur ASCII nutzen) und sicherstellen, dass sie UTF-8 ohne BOM ist. |