# Placeholder-Audit: Executive Summary

**Audit-Datum:** 29. März 2026
**Umfang:** 111 Platzhalter (vollständig)
**Normative Basis:** PLACEHOLDER_METADATA_REQUIREMENTS_V2_NORMATIVE.md v1.0.0
**Audit-Methodik:** 4 spezialisierte Agents (Code, Semantik, Zeit/Confidence, Usage)
**Audit-Dauer:** ~590 Sekunden (4 Agents parallel)

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## Compliance-Übersicht

### Gesamtergebnis: 7% voll normkonform (8/111)

| Compliance-Level | Anzahl | Prozent | Hauptprobleme |
|------------------|--------|---------|---------------|
| **Compliant** | 8 | 7% | Best-Practice-Beispiele (nutrition_avg, weight_aktuell) |
| **Partially Compliant** | 22 | 20% | 1-2 Gaps (meist time_window oder confidence) |
| **Non-Compliant** | 81 | 73% | 3+ kritische Gaps |

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## Kritische Zahlen

### Systemische Gaps (nach Normative Requirements)

| Gap-Typ | Anzahl | Prozent | Norm-Verstoß |
|---------|---------|---------|--------------|
| **time_window: unknown** | 74 | 67% | §3.4 "Zeitfenster explizit" |
| **Keine Confidence-Logik** | 103 | 93% | §5 "Qualitäts-/Confidence-Logik" |
| **Kein data_layer_module** | 100 | 90% | §7 "Source" vollständig |
| **Keine Mindestdaten definiert** | 99 | 89% | Implizit in §5 |
| **category: Unknown** | 49 | 44% | §7.1 "Pflichtfelder: category" |
| **description: "No description"** | 49 | 44% | §7.1 "Pflichtfelder: description" |
| **Keine source_tables** | 90 | 81% | §7 "Source: source_tables" |
| **metadata_completeness_score: 0** | 111 | 100% | Kein Placeholder produktionsreif |
| **schema_status: draft** | 111 | 100% | §13 Akzeptanzkriterien |

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## Wichtigste Systemische Schwächen

### 1. Metadaten-Dokumentation fundamental unvollständig

**Problem:**
- 100% der Platzhalter haben `metadata_completeness_score: 0`
- 44% ohne fachliche Kategorie ("Unknown")
- 44% ohne Beschreibung ("No description available")
- Kein einziger Platzhalter hat Status "production"

**Impact:**
- Platzhalter können nicht als stabile API-Verträge genutzt werden
- Prompt-Bibliothek hat keine verlässliche Metadaten-Basis
- Neue Platzhalter haben kein Qualitätsvorbild

**Root Cause:**
- Export-System generiert Struktur, füllt aber nicht alle Felder
- Keine systematische Dokumentationspflicht im Development-Workflow

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### 2. Zeitfenster-Chaos

**Problem:**
- 67% ohne definiertes Zeitfenster (`time_window: unknown`)
- Code-Inkonsistenzen:
  - `activity_summary`: Docs "7d", Code 14d, Metadaten "unknown"
  - `weight_trend`: Docs "7d/30d", Code 28d, Metadaten "unknown"
- Namen-Metadaten-Mismatch:
  - `zeitraum_7d`, `zeitraum_30d`, `zeitraum_90d` → alle `time_window: unknown`
  - `sleep_avg_duration_7d` → `time_window: unknown`

**Impact:**
- KI kann Zeitfenster nicht interpretieren
- Reports können nicht korrekt zeitlich einordnen
- Vergleiche zwischen Platzhaltern problematisch

**Root Cause:**
- Zeitfenster wird oft im Code definiert, aber nicht in Metadaten übertragen
- Keine automatische Extraktion aus Funktionsnamen/Parametern

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### 3. Fehlende Confidence-Systeme

**Problem:**
- Nur 8 Platzhalter (7%) haben Confidence-Logik
- 103 ohne jegliche Datenqualitäts-Signale
- Kritisch bei:
  - **Trend-Platzhaltern** (slope, delta, change) → keine Warnung bei zu wenig Datenpunkten
  - **Score-Platzhaltern** (nutrition_score, activity_score) → keine Reliability-Info
  - **Korrelations-Platzhaltern** → keine Min-Data-Thresholds

**Impact:**
- KI kann nicht zwischen "sicher" und "unsicher" unterscheiden
- User erhält keine Warnung bei unreliablen Werten
- Prompt-Logik muss blind vertrauen oder eigene Heuristiken entwickeln

**Root Cause:**
- Nur nutrition_metrics, body_metrics, activity_metrics haben `calculate_confidence()`
- Andere Data-Layer-Module ohne Confidence-Pattern

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### 4. Unstrukturierte Fehlwertbehandlung

**Problem:**
- 70 Platzhalter mit "nicht verfügbar"-String statt strukturiertem Format
- Verstoß gegen Norm §3.5 "Fehlwerte explizit"
- Legacy-Only: `missing_value_policy.legacy_display: "nicht verfügbar"`
- Keine strukturierten Felder: `available`, `value_raw`, `missing_reason`

**Impact:**
- KI muss String-Parsing betreiben ("nicht verfügbar" vs. "0" vs. "null")
- Keine maschinenlesbare Unterscheidung zwischen Fehlertypen
- Folgeprompts können nicht unterscheiden: Daten fehlen vs. Fehler aufgetreten

**Root Cause:**
- Historisches Legacy-Format aus v1 des Placeholder-Systems
- Kein strukturierter Refactor durchgeführt

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### 5. 67 Platzhalter noch nicht produktiv eingebunden

**Status:**
- 67 Platzhalter (60%) haben 0 Verwendungen in Prompts/Pipelines/Charts
- **Wichtig:** Dies ist KEIN Technical Debt, sondern erwartbar bei Prompt-Bibliothek im Aufbau
- Viele in Kategorie "Unknown" (41 von 49 Unknown-Platzhaltern ungenutzt)

**Fachliche Klassifizierung (siehe USAGE_ROLE_CLASSIFICATION.md):**
- **30 Platzhalter (45%):** Explizit in Roadmap Phase 0c/1/2 geplant
  - Scores (6), Correlations (5), Ability Balance (5), Goals Details (11), Sleep Debt, Plateau Detection, Top Drivers
- **37 Platzhalter (55%):** Fachlich plausibel, noch nicht in Prompts integriert
  - Body Deltas, Nutrition Details, Training Quality, Focus Category Weights/Progress, Meta/Convenience
- **0 Platzhalter:** Redundant oder deprecation-würdig

**Interpretation:**
- Prompt-Bibliothek ist in Phase 0b/0c (Goals, Data Architecture)
- Phase 1 (Charts), Phase 2 (Correlations) werden 30+ Platzhalter aktivieren
- Kein Deprecation-Bedarf – Integration statt Deletion erforderlich

**Next Steps:**
- Integration-Timeline für 30 geplante Platzhalter (Phase 0c/1/2)
- Prompt-Use-Cases für 10-15 plausible Platzhalter identifizieren
- Nutzungsrate wird von 40% auf 50-60% steigen (organisch)

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## Größte Risiken für Prompt-Bibliothek und Reporting

### 1. Breaking-Change-Risiko (🔴 HIGH)

**12 produktkritische Platzhalter mit 3-19 Verwendungen:**

| Placeholder | Uses | Risk | Reason |
|-------------|------|------|--------|
| `{{name}}` | 19 | 🔴 EXTREM | In 9 Prompts + 10 Pipelines |
| `{{geschlecht}}` | 14 | 🔴 EXTREM | Gender-specific Logik in 7 Prompts |
| `{{height}}` | 12 | 🔴 EXTREM | BMI-Berechnungen, Body Composition |
| `{{weight_aktuell}}` | 10 | 🔴 HOCH | Numerisch sensitiv, Format-Breaking |
| `{{weight_trend}}` | 10 | 🔴 HOCH | **Code-Docs-Konflikt!** |
| `{{goal_bf_pct}}` | 10 | 🔴 HOCH | Body Composition Goals |
| `{{caliper_summary}}` | 8 | 🟡 MITTEL | Body Fat Summary |
| `{{circ_summary}}` | 8 | 🟡 MITTEL | Circumference Summary |
| `{{goal_weight}}` | 8 | 🟡 MITTEL | Weight Goals |
| `{{protein_ziel_low/high}}` | 7 | 🟡 MITTEL | Nutrition Guidance |
| `{{activity_detail}}` | 4 | 🟡 MITTEL | **Time-Window unklar!** |

**Mitigation:**
- Jede Änderung an diesen 12 erfordert:
  1. Identifikation aller betroffenen Prompts/Pipelines
  2. Koordinierte Migration über alle Templates
  3. Backward-Compatibility-Periode (2-4 Wochen)
  4. Full Regression-Tests

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### 2. Code-Dokumentations-Konflikte (🔴 HIGH)

**Bekannte Inkonsistenzen:**

| Placeholder | Description | Code | Metadaten | Status |
|-------------|-------------|------|-----------|--------|
| `weight_trend` | "7d/30d" | 28d | unknown | 🔴 KONFLIKT |
| `activity_summary` | "7d" | 14d | unknown | 🔴 KONFLIKT |
| `activity_detail` | unklar | 14d (default) | unknown | 🟡 UNKLAR |

**Impact:**
- Kein Single Source of Truth
- KI nutzt evtl. falsche Zeitfenster-Annahmen
- User-Verwirrung bei Zeit-Interpretation

**Mitigation:**
- **P0 Fix:** Code als autoritativ nehmen, Docs/Metadaten aktualisieren
- Automatische Konsistenz-Checks (CI/CD)

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### 3. Prompt-Fragility (🟡 MEDIUM)

**Problem:**
- Platzhalter ohne Zeitfenster → KI kann Perioden nicht interpretieren
- Fehlende Confidence → KI kann Datenqualität nicht bewerten
- "nicht verfügbar"-Strings → KI muss raten ob Fehler oder kein Wert

**Beispiel-Szenarien:**
```
Prompt: "Analysiere die Gewichtsentwicklung basierend auf {{weight_trend}}"
Problem: KI weiß nicht, ob 7d, 28d oder 90d → falsche Interpretation möglich

Prompt: "Bewerte die Korrelation {{correlation_energy_weight_lag}}"
Problem: Keine Confidence → KI kann nicht warnen "nur 5 Datenpunkte, unreliabel"
```

**Mitigation:**
- Metadata-Enrichment für alle kritischen Platzhalter
- Strukturierte Missing-Value-Policies

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### 4. Fehlende Produktions-Governance (🟡 MEDIUM)

**Indikatoren:**
- 100% Draft-Status → keine produktionsreifen Platzhalter
- 90% ohne Data-Layer-Module dokumentiert
- Keine Validierungslogik für neue Platzhalter
- Keine klaren Production-Ready-Kriterien

**Langfristige Konsequenzen:**
- Neue Entwickler können nicht erkennen, welche Platzhalter "safe to use" sind
- Keine Guidance für Prompt-Autoren (welche Platzhalter für welchen Use-Case)
- Akkumulation weiterer inkonsistenter Platzhalter

**KEIN Technical Debt:**
- 60% ungenutzte Platzhalter ≠ "tote Codepfade"
- Prompt-Bibliothek ist im Aufbau (Phase 0b/0c/1/2)
- Ungenutzte Platzhalter sind fachlich geplant oder plausibel

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## Dokumentierte Normkonflikte zwischen Dateien

| Konflikt | Quelle 1 | Quelle 2 | Severity | Resolution |
|----------|----------|----------|----------|------------|
| **Zeitfenster weight_trend** | Description: "7d/30d" | Code: 28d | 🟡 MEDIUM | Code ist autoritativ → Docs aktualisieren |
| **Zeitfenster activity_summary** | Description: "7d" | Code: 14d | 🟡 MEDIUM | Code ist autoritativ → Docs aktualisieren |
| **Neue Platzhalter** | requirements_dev.md: 27 neue P1-P27 | Extended Catalog: 111 existierend | 🟢 INFO | requirements_dev ist Arbeitsdokument, kein Normativ |
| **Bestandszahlen** | Export Spec: 116 | Gap Report/Catalog: 111 | 🟢 INFO | 5 Platzhalter = Metafelder (schema_version, etc.) |

**Rangfolgen-Resolution (aus Audit-Auftrag):**
1. **NORMATIVE.md** (höchste Instanz) - Verbindliche Standardspezifikation
2. **Code** (aktueller Ist-Zustand) - Bei Konflikt Code > Docs
3. **Extended Catalog** (dokumentierter Stand) - Generated Truth
4. **requirements_dev.md** (Arbeitsdokument) - NICHT normativ, nur Planning

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## Best-Practice-Modelle identifiziert

### Vollständig normkonforme Platzhalter (8):

**1. Nutrition Averages (4):**
- `protein_avg`, `kcal_avg`, `fat_avg`, `carb_avg`

**Warum Best-Practice:**
```
✅ time_window: 30d (explizit)
✅ aggregation: AVG() via nutrition_metrics.py
✅ min_data: 8 (low), 12 (medium), 18 (high)
✅ confidence_logic: calculate_confidence(data_points, 30, 'general')
✅ missing_value_policy: strukturiert (available=false, reason='insufficient_data')
✅ data_layer_module: nutrition_metrics.py
✅ source_tables: ['nutrition_log']
```

**2. Weight Aktuell (1):**
- `weight_aktuell`

**Warum Best-Practice:**
```
✅ time_window: latest
✅ aggregation: Latest entry ORDER BY date DESC LIMIT 1
✅ confidence_logic: high if exists, insufficient if no data
✅ data_layer_module: body_metrics.py
✅ source_tables: ['weight_log']
```

**3. Andere (3):**
- `weight_trend`, `circ_summary`, `age` (verschiedene Best-Practice-Aspekte)

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## Audit-Methodik-Transparenz

### 4 Spezialisierte Agents (Parallel)

**1. Code-Evidence-Agent** (124s)
- **Aufgabe:** Vollständige Code-Analyse aller Resolver-Funktionen
- **Scope:** `placeholder_resolver.py` (Zeilen 1075-1221), `data_layer/*.py`, `routers/prompts.py`
- **Output:** Technische Herkunft, Source-Tables, Return-Types für alle 111
- **Evidence-Level:** `code_verified` (100%)

**2. Semantic-Contract-Agent** (218s)
- **Aufgabe:** Fachliche Bedeutung aus Dokumentation ableiten
- **Scope:** `DATA_ARCHITECTURE.md`, `mitai_jinkendo_konzept_diagramme_auswertungen_v2.md`, Extended Catalog
- **Output:** Description, Category, Semantic Contract für alle 111
- **Evidence-Level:** `documentation_verified` (56%), `fachlich_abgeleitet` (44%)

**3. Time-Window-Confidence-Agent** (90s)
- **Aufgabe:** Zeitfenster klassifizieren, Confidence-Patterns identifizieren
- **Scope:** Code + Catalog + Normative Spec (erlaubte time_window-Werte)
- **Output:** Zeit-Compliance, Aggregationslogik, Min-Data-Thresholds
- **Evidence-Level:** `code_verified` (75 unklar), `code_inferred` (rest)

**4. Prompt-Usage-Agent** (157s)
- **Aufgabe:** Verwendung in Prompts/Pipelines/Charts analysieren
- **Scope:** `ai_prompts` table (via Catalog), Grep-Suche nach `{{placeholder}}`
- **Output:** Used-By, Criticality, Rename-Risk
- **Evidence-Level:** `catalog_verified` (100%)

**Konsolidierung:**
- Cross-Agent-Validation (4 Perspektiven auf jeden Placeholder)
- Konflikt-Resolution nach Rangfolge (Norm > Code > Catalog > Docs)
- Evidence-Level-Klassifizierung (code_verified > documentation_verified > fachlich_abgeleitet > unclear)

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## Nächste Kritische Schritte

### P0 (VOR PRODUCTION - BLOCKING)

**1. Zeitfenster-Klassifizierung (74 Platzhalter)**
- **Aufwand:** 8-12 Stunden
- **Methode:**
  1. Namen-Analyse (`*_7d`, `*_28d`, etc.) → automatisch
  2. Code-Analyse (default days-Parameter) → semi-automatisch
  3. Fach-Entscheidung für Unklare (ability_balance, scores) → manuell
- **Deliverable:** Alle `time_window: unknown` → gültige Werte (latest/7d/14d/28d/30d/90d/mixed)

**2. Code-Docs-Konflikte auflösen (3 Platzhalter)**
- **Aufwand:** 2 Stunden
- **Items:**
  - `weight_trend`: Description + Metadaten auf "28d" ändern
  - `activity_summary`: Description + Metadaten auf "14d" ändern
  - `activity_detail`: Default-Zeitfenster dokumentieren
- **Validation:** Automatische Konsistenz-Checks (Code ↔ Catalog)

**3. Kategorie + Beschreibung (49 Platzhalter)**
- **Aufwand:** 4-6 Stunden
- **Methode:** Bulk-Update aus Semantic-Contract-Agent-Report
- **Deliverable:**
  - Alle `category: Unknown` → fachliche Kategorien
  - Alle `description: "No description available"` → aussagekräftige Beschreibungen

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### P1 (THIS SPRINT - HIGH PRIORITY)

**4. Confidence-Logik für Trend-/Delta-Platzhalter (11)**
- **Aufwand:** 12-16 Stunden
- **Items:**
  - weight_28d_slope, weight_90d_slope, weight_7d_median
  - fm_28d_change, lbm_28d_change
  - waist_28d_delta, hip_28d_delta, chest_28d_delta, arm_28d_delta, thigh_28d_delta
  - vo2max_trend_28d
- **Pattern:** `confidence = calculate_confidence(data_points, time_window_days, 'trend')`
- **Thresholds:** high >= 70%, medium >= 50%, low >= 30% data coverage

**5. Strukturierte Missing-Value-Policy (70 Platzhalter)**
- **Aufwand:** 8-10 Stunden
- **Refactor:**
  - Legacy-String "nicht verfügbar" beibehalten (Backward-Compatibility)
  - Zusätzlich strukturierte Felder: `available`, `missing_reason`, `value_raw`
- **Deliverable:** Dual-Mode-Support (Legacy + Structured)

**6. Data-Layer-Module dokumentieren (100 Platzhalter)**
- **Aufwand:** 6-8 Stunden
- **Methode:** Code-Trace von Resolver → Data-Layer (aus Code-Evidence-Agent)
- **Deliverable:** Alle `data_layer_module: null` → korrekte Module

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### P2 (NEXT SPRINT - MEDIUM PRIORITY)

**7. Ungenutzte Platzhalter - Integration planen (67)**
- **Aufwand:** 4-6 Stunden
- **Methode:**
  - Produktmanagement-Review: Timeline für 30 geplante Platzhalter (Phase 0c/1/2)
  - Technische Review: Prompt-Use-Cases für 37 plausible Platzhalter
- **Deliverable:** Integration-Roadmap, Prompt-Templates (5-10 Quick Wins)

**8. Metadata-Completeness-Score auf >60% (111)**
- **Aufwand:** 10-12 Stunden
- **Methode:** Systematisches Füllen aller Pflichtfelder
- **Target:** Mindestens 60% der Platzhalter mit Score >60

**9. Schema-Status auf production (20-30 Core-Platzhalter)**
- **Aufwand:** 4-6 Stunden
- **Kriterien:**
  - Metadata-Completeness >= 80%
  - Used-By >= 1
  - Keine Known-Issues
  - Zeitfenster + Confidence definiert
- **Deliverable:** 20-30 produktionsreife Platzhalter

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### P3 (LATER - NICE TO HAVE)

**10. Validation-Framework für neue Platzhalter**
- **Aufwand:** 16-20 Stunden
- **Features:**
  - Pre-Commit-Hook: Validierung gegen Normative Spec
  - CI/CD: Automatische Konsistenz-Checks (Code ↔ Catalog)
  - Template-Generator für neue Platzhalter

**11. Migration-Guides für Prompt-Bibliothek**
- **Aufwand:** 8-12 Stunden
- **Content:**
  - Best-Practice-Guide (basierend auf nutrition_avg)
  - Anti-Patterns (was vermeiden)
  - Upgrade-Path für Legacy-Prompts

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## Geschätzter Gesamt-Remediationsaufwand

| Priority | Aufwand | Timeline | Dependencies |
|----------|---------|----------|--------------|
| **P0** | 14-20h | Week 1 | Keine (sofort startbar) |
| **P1** | 26-34h | Week 2-3 | Nach P0 |
| **P2** | 18-24h | Week 4-5 | Nach P1 |
| **P3** | 24-32h | Later | Nach P2 |
| **TOTAL** | **82-110h** | **4-6 Wochen** | Gestaffelt |

**Mit Team von 2 Entwicklern:** 2-3 Wochen für P0+P1, weitere 1-2 Wochen für P2.

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## Abschluss-Statement

Der Placeholder-Audit hat **massive systemische Gaps** identifiziert, aber auch einen **klaren Remediation-Pfad** aufgezeigt. Die größten Probleme sind:

1. **Dokumentations-Gaps** (44% ohne Kategorie/Beschreibung)
2. **Zeitfenster-Chaos** (67% ohne definiertes Fenster)
3. **Fehlende Confidence-Systeme** (93% ohne Qualitäts-Signale)

Die **gute Nachricht**: Alle 111 Platzhalter sind im Code implementiert, haben eine saubere Architektur, und 8 dienen bereits als Best-Practice-Modelle. Die Lücken sind primär **dokumentarisch und metadatenbezogen**, nicht funktional.

Mit einem strukturierten P0-P3-Plan (82-110h Aufwand) kann das System in 4-6 Wochen auf **>60% Normkonformität** gebracht werden.

**Empfohlene nächste Schritte:**
1. Review dieses Executive Summary mit Product/Tech Lead
2. P0-Priorisierung bestätigen (Zeitfenster, Code-Docs-Konflikte, Kategorien)
3. Kickoff für P0-Sprint (Ziel: 74 Zeitfenster + 49 Kategorien/Beschreibungen)

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**Audit durchgeführt von:** Claude Code (Lead Audit Agent)
**Agent-Team:** Code-Evidence, Semantic-Contract, Time-Window-Confidence, Prompt-Usage
**Normative Basis:** PLACEHOLDER_METADATA_REQUIREMENTS_V2_NORMATIVE.md v1.0.0
**Vollständige Artefakte:** Siehe `audit-report-2026-03-29/` für Gap-Cluster, Maßnahmenplan, Prüfmatrix