Lars
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- Added support for the new planning exercise expectation profile slug in the AI prompt runtime. - Refactored SQL parameter handling in the planning exercise retrieval process to ensure correct binding for full-text search. - Updated the planning exercise suggestion logic to incorporate LLM expectation handling, improving the accuracy of exercise recommendations. - Introduced new functions to determine when to run the LLM expectation pipeline, enhancing the decision-making process for exercise suggestions. - Incremented version to 0.8.176 and updated changelog to reflect these enhancements in planning AI capabilities.
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-- Migration 074: KI-Prompt Planungs-Übungssuche — Erwartungsprofil aus Planungskontext (Preset)
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-- Spec: .claude/docs/working/PLANNING_EXERCISE_SUGGEST_CONTEXT.md §16
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INSERT INTO ai_prompts (
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slug, display_name, description, template,
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category, output_format, output_schema, is_system_default, default_template, active, sort_order
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)
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SELECT
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'planning_exercise_expectation_profile',
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'Planungs-Übungssuche Erwartungsprofil',
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'Leitet aus Einheit, Abschnitt, Anker und bisherigem Plan ein Erwartungsprofil für die nächste Übung ab (ohne Freitext-Anfrage).',
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$t$Du bist Assistent für Kampfsport-Trainer in der Trainingsplanung.
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Der Trainer wählt „nächste Übung aus Kontext“ — es gibt KEINE zusätzliche Freitext-Suchanfrage.
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Deine Aufgabe: Aus dem Planungskontext und dem deterministischen Basis-Zielprofil ein präzises Erwartungsprofil ableiten:
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- Was soll die nächste Übung fachlich leisten (Fortsetzen, Vertiefen, Lücke schließen, Abwechslung)?
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- Welche Fähigkeiten, Fokus-Bereiche, Trainingsstile passen dazu?
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- Berücksichtige: Rahmen/Einheit, Abschnittsziel (guidance_notes), letzte Übung im Abschnitt, Anker-Übung, Skill-Profile Einheit vs. Abschnitt, Skill-Lücken im Basisprofil.
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Intent (intent): meist suggest_next oder continue_plan_goal; progression_next nur wenn Progressionsgraph/Anker klar nahelegt; deepen_exercise nur bei klarer Vertiefungslage.
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continuation (optional, Kurzlabel):
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- build_on_section: nahtlos an Abschnitt/letzte Übung anknüpfen
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- close_skill_gap: fehlende Fähigkeiten aus Plan/Rahmen nachziehen
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- deepen_anchor: Anker-Übung vertiefen
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- variety: bewusst variieren nach bisherigem Block
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- balance_load: Belastung ausgleichen / Tempo wechseln
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Nutze skill_hints/focus_hints etc. mit Namen aus den Katalog-JSONs (beste Übereinstimmung).
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emphasis: fast immer additive (baut auf Basisprofil auf), nur replace wenn Kontext eindeutig neuen Schwerpunkt verlangt.
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Eingabe:
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Heuristik-Intent: {{heuristic_intent}}
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Planungskontext: {{planning_context_json}}
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Basis-Zielprofil (deterministisch): {{target_profile_json}}
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||
Kataloge (Auszug — nur diese Namen/IDs verwenden):
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||
Skills: {{skills_catalog_json}}
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||
Fokus: {{focus_areas_catalog_json}}
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||
Trainingsstil: {{training_types_catalog_json}}
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||
Stilrichtung: {{style_directions_catalog_json}}
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||
Zielgruppe: {{target_groups_catalog_json}}
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Antworte NUR mit JSON:
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{
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"intent": "suggest_next",
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"scenario": "preset_next",
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"continuation": "build_on_section",
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"skill_hints": [{"name": "Kime", "weight": 0.9}],
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"focus_hints": [],
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"style_hints": [],
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"training_type_hints": [],
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"target_group_hints": [],
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"requires_partner": null,
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"emphasis": "additive",
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"rationale": "Kurz auf Deutsch, 1–2 Sätze: warum diese nächste Übung sinnvoll ist"
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}$t$,
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'training',
|
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'json',
|
||
'{"type":"object","required":["intent","scenario","rationale"],"properties":{"intent":{"type":"string"},"scenario":{"type":"string"},"continuation":{"type":"string"},"skill_hints":{"type":"array"},"emphasis":{"type":"string"},"rationale":{"type":"string"}}}'::jsonb,
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true,
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NULL,
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||
true,
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WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ai_prompts WHERE slug = 'planning_exercise_expectation_profile');
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||
UPDATE ai_prompts
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SET default_template = template
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||
WHERE slug = 'planning_exercise_expectation_profile'
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AND (default_template IS NULL OR TRIM(default_template) = '');
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