Lars
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Test Suite / k6 /health Baseline (push) Successful in 34s
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- Updated the `CLAUDE.md` to reflect changes in the Progression Graph, including the new Ist-Stand and roadmap specifications. - Enhanced `PLANNING_EXERCISE_SUGGEST_CONTEXT.md` with detailed descriptions of the current state and features of the planning exercise. - Revised `PLANNING_PROGRESSION_ROADMAP_SPEC.md` to document the implementation status of various phases and their corresponding migrations. - Incremented application version to 0.8.217 to incorporate recent updates and improvements in the planning context and roadmap functionalities.
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12 KiB
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# Progressionsgraph — KI-Planung (Ist-Stand)
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**Stand:** 2026-05-22 (Dokumentation) · **App-Version:** **0.8.217** · **DB:** Migration **088**
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**Maßgeblich für Code:** `backend/version.py` (`APP_VERSION`, `DB_SCHEMA_VERSION`)
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> **Diese Datei ist die zentrale Referenz** für die KI-gestützte Planung im Progressionsgraph.
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> Ältere Abschnitte in `HANDOVER.md` §2.8 und `PLANNING_KI_ROADMAP.md` verweisen hierher.
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**Bezüge:**
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`.claude/docs/working/PLANNING_PROGRESSION_ROADMAP_SPEC.md` (Zielarchitektur) ·
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`.claude/docs/working/PLANNING_EXERCISE_SUGGEST_CONTEXT.md` (Retrieval/Scoring) ·
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`.claude/docs/technical/SKILL_SCORING_SPEC.md` (Fähigkeiten-Scoring) ·
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`docs/architecture/PLANNING_KI_ROADMAP.md` (Produkt-Roadmap Phase G+)
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## 1. Fachliche Abgrenzung
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| Thema | Progressionsgraph (dieses Feature) | Trainingsplanung (Phase G, später) |
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| Ziel | Curriculum / Technikpfad über Übungen | Konkrete Trainingseinheit für Gruppe |
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| Kontext | Zieltext, Start/Ziel, Roadmap, optional Graph-Kanten | Gruppe, Historie, Termin, Rahmen |
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| Pipeline | `planning_progression_roadmap.py` → Path-Builder | Eigene Pipeline (noch offen) |
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| Gruppenanalyse | **Nein** | **Ja** |
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| Wiederverwendung | `planning_skill_expectations.py`, `planning_exercise_form_context.py` | Gleiche Bausteine, andere Scopes |
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**Shinkan-Regel:** Der Progressionsgraph ist **keine** persönliche Tracking-App und plant **nicht** für einzelne Sportler.
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## 2. Trainer-Workflow (UI)
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Aktuell in `ExerciseProgressionPathBuilder.jsx` (eingebettet in `ExerciseProgressionGraphPanel.jsx`):
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① Ziel eingeben (+ optional Start/Ziel-Felder manuell)
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② „Start/Ziel analysieren“ (optional, start_target_only)
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③ „Roadmap vorschlagen“ (roadmap_only, LLM-Roadmap)
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④ Roadmap bearbeiten (Major Steps + Stufen-Details)
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⑤ „Übungen matchen“ (roadmap_first + roadmap_override)
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⑥ Lücken mit KI schließen (gap_fill_offers + Vorbereitungs-Dialog)
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⑦ „Pfad in Graph speichern“ (Sequenz-Kanten)
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**Bekannte UX-Schuld:** Alle Schritte liegen auf **einer langen Scroll-Seite** — Überarbeitung als Wizard/Stepper ist geplant (separater UI-Chat). Briefing-Vorlage siehe unten §10.
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## 3. Architektur (Module)
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph ui [Frontend]
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EPB[ExerciseProgressionPathBuilder]
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GFM[ExerciseGapFillPrepModal]
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PCtx[planningContextForExerciseAi.js]
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end
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subgraph api [API]
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PPS[POST /api/planning/progression-path-suggest]
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EAI[POST /api/exercises/ai/suggest]
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SEQ[POST /api/exercise-progression-graphs/:id/edges/sequence]
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PUT[PUT /api/exercise-progression-graphs/:id]
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||
end
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subgraph roadmap [Roadmap-Pipeline]
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PR[planning_progression_roadmap.py]
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ST087[Prompt 087 start_target]
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ST078[Prompts 078/079 roadmap + stage_spec]
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end
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subgraph match [Match + QA]
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PB[planning_exercise_path_builder.py]
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RET[planning_exercise_retrieval.py]
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PG[planning_exercise_progression.py]
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SEM[planning_exercise_semantics.py]
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end
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subgraph skills [Fähigkeiten — wiederverwendbar]
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PSE[planning_skill_expectations.py]
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PEFC[planning_exercise_form_context.py]
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AIF[planning_exercise_path_ai_fill.py]
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||
end
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subgraph persist [Persistenz Graph]
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G088[(planning_roadmap JSONB — Migration 088)]
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EDGES[(exercise_progression_edges)]
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end
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EPB --> PPS
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EPB --> SEQ
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EPB --> PUT
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GFM --> EAI
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PPS --> PR
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PPS --> PB
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PB --> RET
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PB --> PG
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PB --> PSE
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AIF --> PEFC
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||
PSE --> RET
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SEQ --> EDGES
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PUT --> G088
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SEQ --> G088
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```
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### 3.1 Verantwortlichkeiten
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| Modul | Aufgabe |
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|--------|---------|
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| `planning_progression_roadmap.py` | Phasen A–C: Zielanalyse, Roadmap, `stage_specs`; Start/Ziel-Auflösung (Trainer > KI > Regex) |
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| `planning_exercise_path_builder.py` | `suggest_progression_path`: roadmap_first Match, QA, Gap-Offers |
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| `planning_exercise_progression.py` | Graph auflösen, Nachfolger-Kanten für Retrieval-Bias |
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| `planning_skill_expectations.py` | Skill-Erwartungen pro Scope (`progression_stage`, `progression_path`, später `training_section`) |
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| `planning_exercise_form_context.py` | `planning_context` / Gap-Snapshot für Übungs-KI |
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| `planning_exercise_path_ai_fill.py` | Gap-Fill-Angebote, `goal_for_ai`, `context_preview` |
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| `progression_graph_planning_artifact.py` | Validierung `planning_roadmap` JSON (Schema v1, max. 64 KB) |
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## 4. API — `POST /api/planning/progression-path-suggest`
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### 4.1 Wichtige Request-Flags
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| Feld | Typ | Bedeutung |
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|------|-----|-----------|
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| `query` | string | Ziel / Entwicklungsrichtung (min. 3 Zeichen) |
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| `max_steps` | int | Anzahl Major Steps (2–10) |
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| `progression_graph_id` | int? | Gewählter Graph — siehe §5 |
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| `roadmap_first` | bool | Match pro `stage_spec` statt iterativem Pfad |
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| `roadmap_only` | bool | Nur Roadmap, keine Übungen |
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| `start_target_only` | bool | Nur Start/Ziel-Analyse |
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| `roadmap_override` | object | Trainer-bearbeitete `major_steps` + `stage_specs` |
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| `start_situation`, `target_state`, `roadmap_notes` | string? | Strukturierte Eingabe (Priorität vor KI) |
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| `include_llm_start_target` | bool | LLM-Extraktion Start/Ziel (Prompt **087**) |
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| `include_llm_roadmap` | bool | LLM Roadmap (Prompts **078/079**) |
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| `include_llm_intent` | bool | LLM Intent für Semantic Brief (Roadmap-Vorschlag: **true** seit 0.8.217) |
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| `include_path_qa`, `include_ai_gap_fill` | bool | QS, Lücken-Angebote |
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### 4.2 Wichtige Response-Felder
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| Feld | Bedeutung |
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|------|-----------|
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| `progression_roadmap` | Artefakte A/B/C inkl. `resolved_structured`, `stage_specs`, `prompt_slugs` |
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| `steps[]` | Gematchte Übungen; pro Schritt u. a. `roadmap_*`, `skill_expectations` |
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| `path_skill_expectations` | Pfadweite Skill-Erwartungen |
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| `gap_fill_offers[]` | Lücken mit `context_preview`, `goal_for_ai` |
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| `path_qa` | QS inkl. `roadmap_qa_mode: roadmap_first_lite` |
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### 4.3 Prompt-Slugs (nur in `ai_prompts`, nie Hardcoding)
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| Slug | Migration | Phase |
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|------|-----------|-------|
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| `planning_progression_start_target` | **087** | Start/Ziel-Extraktion |
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| `planning_progression_goal_analysis` | **078** | Zielanalyse |
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| `planning_progression_roadmap` | **078** | Roadmap (micro → major) |
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| `planning_progression_stage_spec` | **079** | Stufenspezifikation |
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## 5. Rolle des bestehenden Graphs
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**Wichtig — häufiges Missverständnis:**
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| Aspekt | Verhalten |
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|--------|-----------|
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| **KI-Pfadvorschlag** | Baut einen **neuen** Übungspfad aus der **Bibliothek** (Roadmap-first), nicht aus vorhandenen Graph-Knoten als Start |
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| **Schritt 1** | Kein Anker → **kein** Graph-Bias |
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| **Ab Schritt 2** | Anker = vorherige Übung im Vorschlag → ausgehende Kanten im Graph werden geladen |
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| **Scoring** | Nachfolger im Graph: Bonus `progression` (ca. **4–10 %** Gewicht, Semantik/Profil dominieren) |
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| **Speichern** | `POST …/edges/sequence` **fügt Kanten hinzu** — ersetzt den Graph nicht |
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| **Nicht implementiert** | „Ab letztem Graph-Knoten erweitern“, bestehende Sequenz als Pfad-Start |
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Code: `planning_exercise_progression.py` → `apply_progression_context_to_pack` → `planning_exercise_retrieval.py` (`prog_hit`).
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## 6. Persistenz
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### 6.1 Kanten (`exercise_progression_edges`)
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- Übungsfolge als gerichtete Kanten `next_exercise`
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- Varianten-aware (Migration **034**)
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- Kanten-Notizen aus Pfad-Begründungen oder Fallback-`segment_notes`
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### 6.2 Planungs-Artefakt (`planning_roadmap` JSONB, Migration **088**)
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Gespeichert am **Graph-Container** (`exercise_progression_graphs`), Schema v1:
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```json
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{
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"schema_version": 1,
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"goal_query": "…",
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"start_situation": "…",
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"target_state": "…",
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||
"roadmap_notes": "…",
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||
"max_steps": 5,
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"progression_roadmap": { },
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||
"path_skill_expectations": { }
|
||
}
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||
```
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| Aktion | API |
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|--------|-----|
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| Speichern (Roadmap/Match) | `PUT /api/exercise-progression-graphs/:id` |
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| Speichern (mit Pfad) | `POST …/edges/sequence` (optional `planning_roadmap` im Body) |
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| Laden | `GET /api/exercise-progression-graphs/:id` → Frontend stellt Workflow-Felder wieder her |
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Validierung: `progression_graph_planning_artifact.py` · Tests: `test_progression_graph_planning_artifact.py`
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**`planning_roadmap` ≠ Graph-Kanten:** Metadaten für Wiederaufnahme der KI-Planung, nicht der Übungsgraph selbst.
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## 7. Fähigkeiten-Scoring-Anbindung
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Modul: `planning_skill_expectations.py`
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| Scope | Verwendung heute | Phase G (vorbereitet) |
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|-------|------------------|------------------------|
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| `progression_path` | Einmaliges Pfad-Profil (`path_skill_expectations`) | — |
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| `progression_stage` | Pro Roadmap-Stufe vor Retrieval + in Gap-Kontext | — |
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| `training_section` | — | Trainingsabschnitt |
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| `framework_slot` | — | Rahmen-Slot |
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Quellen: `semantic_topic`, `text_match`, `load_profile` (aus `stage_spec`).
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Integration:
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- Retrieval: `apply_expectations_to_target` → Hybrid-Score
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- UI: Tags pro Pfadschritt + Pfad-Header; Gap-Kontext „Erwartete Fähigkeiten“
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- KI-Neuanlage: `expected_skills` in `context_preview` / `goal_for_ai`
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## 8. KI-Lücken (Gap-Fill)
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Flow:
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1. `roadmap_unfilled` / QA-Lücken → `gap_fill_offers`
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2. Trainer: **„Vorbereiten & KI anlegen“** → `ExerciseGapFillPrepModal` (Titel, Stufen-Lernziel, Ergänzungen)
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3. `POST /api/exercises/ai/suggest` mit `planning_context`
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4. Vorschau → Übung anlegen → in Pfad einfügen
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Kontext-Helfer: `frontend/src/utils/planningContextForExerciseAi.js`
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## 9. Implementierungsstände (Phasen)
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| Phase | Inhalt | Status | Version |
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|-------|--------|--------|---------|
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| F0–F2 | Roadmap-Pipeline + LLM-Prompts 078/079 | ✅ | 0.8.204–205 |
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| F3 | `roadmap_first` Match pro Stufe | ✅ | 0.8.206–209 |
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| F4 | Roadmap-Review UI + `roadmap_override` | ✅ | 0.8.207 |
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| F5 | Start/Ziel strukturiert + LLM **087** + Zwei-Schritt-UI | ✅ | 0.8.210–214 |
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| F6 | Gap-Prep-Modal + reicher `planning_context` | ✅ | 0.8.212–214 |
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| F7 | `planning_skill_expectations` (Retrieval + UI + Gap) | ✅ | 0.8.215–216 |
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| F8 | Editierbare `stage_specs` in UI | ✅ | 0.8.216 |
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| F9 | `planning_roadmap` Persistenz (Migration **088**) | ✅ | 0.8.217 |
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| **G** | Trainingsplanung eigene Pipeline + Graph-Referenz | 🔲 | — |
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| **UX** | Wizard/Stepper statt Scroll-Monolith | 🔲 | separater Chat |
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## 10. Offenes Backlog (priorisiert)
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1. **UI-Überarbeitung** — Wizard mit 4 Schritten, progressive disclosure (Briefing unten)
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2. **Graph-Erweiterungsmodus** — Start ab gewähltem Knoten / letzter Sequenz
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3. **Kontext auf allen Pfad-Schritten** in UI (nicht nur Lücken)
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4. **Trainingsplanung Phase G** — Pipeline mit Gruppenkontext, Wiederverwendung `planning_skill_expectations`
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5. Enrichment / Prompt-Feintuning
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6. Mitai Workflow-Engine (langfristig)
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### Briefing-Vorlage UI-Chat (Copy-Paste)
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Siehe Nutzer-Chat 2026-05-22 oder `HANDOVER.md` §2.8 — Abschnitt „UI-Überarbeitung“.
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Kern: Wizard ① Ziel & Start/Ziel → ② Roadmap → ③ Match → ④ Lücken & Speichern; Backend-Pipeline unverändert lassen.
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## 11. Tests
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| Datei | Abdeckung |
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|-------|-----------|
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| `test_planning_progression_roadmap.py` | Roadmap-Pipeline, Override, Start/Ziel |
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| `test_planning_exercise_path_builder.py` | Pfad-Annotierung, Skill-Expectations auf Steps |
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| `test_planning_skill_expectations.py` | Skill-Erwartungen, Scopes |
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| `test_planning_exercise_path_ai_fill.py` | Gap-Fill, `expected_skills` in goal text |
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| `test_planning_exercise_form_context.py` | `planning_context`, Gap-Snapshot |
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| `test_progression_graph_planning_artifact.py` | JSONB-Artefakt-Validierung |
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| `test_planning_exercise_progression.py` | Graph-Auflösung, Nachfolger |
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## 12. Dokumenten-Index (Drift vermeiden)
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| Frage | Primäre Quelle |
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| Was ist der aktuelle Ist-Stand? | **Diese Datei** |
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| Zielarchitektur / JSON-Artefakte | `PLANNING_PROGRESSION_ROADMAP_SPEC.md` |
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| Retrieval, Hybrid-Score, Intents | `PLANNING_EXERCISE_SUGGEST_CONTEXT.md` |
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| Produkt-Roadmap Phase G+ | `PLANNING_KI_ROADMAP.md` |
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| Session-Handover / nächste Schritte | `docs/HANDOVER.md` §2.8 |
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| Fähigkeiten-Scoring allgemein | `SKILL_SCORING_SPEC.md` |
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| Versionen / Changelog | `backend/version.py` |
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**Pflege-Regel:** Bei jeder abgeschlossenen Teilphase diese Datei + `HANDOVER.md` §2.8 + `version.py` CHANGELOG aktualisieren.
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## 13. Changelog (Dokument)
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| Datum | Änderung |
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| 2026-05-22 | Erstfassung Ist-Stand 0.8.217 — zentrale Referenz nach F5–F9 |
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