Ziel KW45

Mindnet OS v1.1 spürbar näher an DoD: /answer liefert Antwort + sources[], Importer schreibt source/collection, Delete-by-source funktioniert, erster Use-Log mit 6 Testfällen.

Wochen-Kontingent (flexibel, ohne feste Uhrzeit)

Deep-Work App/Backend: 4× 45–90′
Wartung Vault/ETL: 4× 20–30′
Review/Retro: 1× 20–30′
MVD (Notfalltag): 1 Micro-Commit ≤15′

Top-3 Prioritäten (DoD-kritisch)

/answer: Antwort + sources[] (Top-k/MMR), Latency <5 s lokal.
Importer v1: source & collection sicher in Qdrant persistiert; Archiv _imported/.
Delete-by-source: Endpunkt + Test (1 Datei rein → löschbar → Neuimport ok).

Tasks (priorisiert)

A) App/Backend

/answer: Pipeline verdrahten (Retriever → Rerank → Synthesis), sources[] im Response.
/search: Roh-Treffer mit Score & Source zurückgeben (Debug-Hilfe).
Use-Log speichern: Frage, Laufzeit, Top-k, verwendete Quellen, „no-answer“ Flag.
Latency-Messung: einfacher Timer, Ziel <5 s.
Halluzinations-Check: „no-answer > hallu“ – Regel verankern.

B) Vault/ETL

import_txtdocuments.py: Felder source (Dateiname/Pfad) & collection, Batching, Verschieben nach _imported/.
Backfill: Leitbild/Sessions-Notes nach notes/ mit YAML-Frontmatter (deterministische IDs).
Delete-by-source-Test: 1 Datei importieren → löschen → erneuter Import.

C) Tests & Review

6 Queries × 4 Collections (≥24 Runs) – Ergebnis + Zitate prüfen.
Freitags-Retro (30′): Blocker, nächster Fokus, Mini-Lessons.

Micro-Commit-Menü (≤15′)

1 Unit-Test für /answer Response-Schema.
source-Feld im Importer für TXT fixen (oder 1 Datei nachrüsten).
_imported/-Archiv einmal manuell verifizieren.
README-Abschnitt „Delete-by-source“ skizzieren (3 Zeilen).
Top-k vs. MMR-Parameter notieren (1 Vergleichslauf).

Minimal-Tracker (CSV)

date,workstream,task,block_minutes,done,quality_1_10,notes 2025-11-03,App,/answer sources[],55,y,8,"latency 4.7s; 3 sources"

2.6 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape