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Planungs-KI: Übungssuche & Kontext für Neu-Anlage

Version: 0.2
Datum: 2026-05-23
Status: P0–P2 ✅ · Phase A/B/B2 ✅ · Phase C1–C3 ✅ · Phase E ✅ (Semantik + Pfad-QA)
Bezüge: AI_PLANNING_KI_MULTISTAGE_FORECAST.md · AI_PROMPT_TARGET_ARCHITECTURE.md · SKILL_SCORING_SPEC.md · TRAINING_FRAMEWORK_SPEC.md §3 (Progressionsgraph)

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1. Ziel

Trainer in der Trainingsplanung sollen Übungen finden oder anlegen können mit natürlichen Anfragen wie:

• „Vertiefung zu Übung XY“
• „Nächste sinnvolle Übung im Progressionsgraph Z“
• „Baut auf der bisherigen Planung auf — Reaktionsschnelligkeit mit Partnern“
• Preset: „Schlage mir die nächste Übung vor“

Suche (Bibliothek) und Neu mit KI-Assistent (Anlage) nutzen dasselbe PlanningExerciseContextPack — unterschiedliches Ergebnis (Treffer vs. Entwurf).

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2. Architektur (Mehrstufig)

Stufe	Name	Technik	P0
S0	Kontext-Pack	SQL/API, deterministisch	✅
S1a	Intent strukturieren	LLM planning_exercise_search_intent (Szenario-Pipeline)	✅ P1
S1b	Hybrid-Retrieval	Score: Volltext + Graph + Skills + Plan + Profil	✅
S1b+	Profil-Vorselektion	ExerciseMatchProfile × PlanningTargetProfile	✅ profile_v1
S1c	Rerank + Begründung	Optional LLM planning_exercise_search_rank	Regelbasierte reasons[]
S2	Neu-Anlage	Bestehende suggestExerciseAi + Pack als Zusatzkontext	Später

Zwischen jeder Stufe: nur erlaubte exercise_ids (Governance / Sichtbarkeit).

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3. Intent-Typen

intent_hint	Bedeutung	Retrieval-Gewichtung (P0)
suggest_next	Nächste Übung (Default bei leerer/kurzer Query)	Progression + Skill-Overlap + Plan-Kontinuität
progression_next	Explizit Graph-Folge	Progression hoch
deepen_exercise	Vertiefung zu Anker-Übung	Skill-Overlap hoch, ähnlicher Fokus
continue_plan_goal	Auf bisherigen Plan aufbauen	Plan-Kontinuität, Wiederholungsstrafe
free_search	Freitext / Stichwort	Volltext hoch

S1a (später): Freitext → JSON { intent, skill_hints[], requires_partner, level_hint, … } validiert per Pydantic.

P0: intent_hint vom Client oder Keyword-Heuristik auf query.

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4. PlanningExerciseContextPack (S0)

Serverseitig aus Request + DB (tokenbewusst für spätere LLM-Stufen):

Feld	Quelle	UI-Chip
unit_id, Titel, group_id, Gruppenname	training_units + training_groups	Gruppe · Einheit
section_order_index, Abschnittstitel	training_unit_sections	Abschnitt
planned_exercise_ids[]	Items der Einheit (Reihenfolge)	„N Übungen im Plan“
anchor_exercise_id, Titel	Request oder letzte Übung vor Einfügepunkt	Anker
anchor_skill_ids[]	exercise_skills	(intern)
progression_graph_id	Request oder Auto-Match vom Anker (sichtbarer Graph mit passenden Ausgangskanten)	Graph
progression_graph_name, progression_graph_auto_resolved	Response context_summary	Graph (auto)
anchor_exercise_variant_id	Request / Abschnitt-Item / DB	(intern)
progression_successor_ids[]	exercise_progression_edges ab Anker (variantenbewusst, Migration 034)	(intern)
progression_successor_variants	to_exercise_variant_id pro Nachfolger	(intern)
group_recent_exercise_ids[]	Letzte Einheiten derselben Gruppe	Wiederholungsstrafe
framework_slot_notes	Rahmen-Slot falls framework_slot_id	(später)

Berechtigung: get_tenant_context + _assert_training_unit_permission wie GET /training-units/{id}.

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5. Hybrid-Retrieval (S1b, P0)

Kandidaten: sichtbare Übungen (library_content_visibility_sql), ohne archived, max. ~400 (recent).

Score (0–1, gewichtet nach Intent):

score = w_ft * fulltext_rank
      + w_prog * progression_hit
      + w_skill * skill_jaccard(anchor, candidate)
      + w_plan * plan_affinity
      + w_profile * profile_match(exercise, target)
      + w_repeat * (candidate in unit_plan ? -1 : 0)
      + w_group_repeat * (candidate in group_recent ? -0.5 : 0)

profile_match (0–1): siehe §12–§13 — Katalog-Dimensionen + Skill-Gewichte + Skill-Gap.

reasons[] (regelbasiert, Deutsch): z. B. „Nachfolger im Progressionsgraph“, „Fähigkeiten passen zur Anker-Übung“, „Fokusbereich passend zum Planungsziel“, „Deckt Skill-Lücke im bisherigen Plan“, „Volltext-Treffer“.

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6. API

POST /api/planning/exercise-suggest

Body:

{
  "unit_id": 123,
  "section_order_index": 0,
  "phase_order_index": null,
  "parallel_stream_order_index": null,
  "anchor_exercise_id": 456,
  "anchor_exercise_variant_id": 12,
  "progression_graph_id": 7,
  "query": "Schlage mir die nächste Übung vor",
  "intent_hint": "suggest_next",
  "limit": 20,
  "exercise_kind_any": ["simple"]
}

Response:

{
  "context_summary": {
    "unit_title": "…",
    "group_name": "…",
    "section_title": "Hauptteil",
    "planned_count": 4,
    "anchor_title": "Partner-Fangspiel"
  },
  "target_profile_summary": {
    "sources": ["framework_catalog", "current_unit_plan", "anchor_exercise"],
    "focus_areas": ["Reaktion & Abwehr"],
    "top_skills": [{ "skill_id": 12, "name": "Reaktionsgeschwindigkeit", "weight": 1.0 }],
    "has_skill_gap": true
  },
  "retrieval_phase": "profile_v1",
  "intent_resolved": "suggest_next",
  "hits": [
    {
      "id": 99,
      "title": "…",
      "summary": "…",
      "score": 0.78,
      "reasons": ["Nachfolger im Progressionsgraph", "Fokusbereich passend zum Planungsziel"],
      "focus_area": "…"
    }
  ]
}

Modul: backend/planning_exercise_suggest.py · backend/planning_exercise_profiles.py · Router backend/routers/planning_exercise_suggest.py

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7. Frontend

Ort	Verhalten
ExercisePickerModal	Prop planningContext → Planungs-API statt reiner listExercises; Kontext-Chips; reasons unter Treffer
TrainingUnitEditPage	planningContext aus Einheit + Picker-Ziel (Anker = letzte Übung im Abschnitt)
ExercisesListPageRoot	Schalter „Neu mit KI-Assistent“: Planungs-KI-Suche (frei, ohne unit_id) + Neuanlage im Modal; „+ Neu“ ausgeblendet
Rahmen / Kombi-Formular	analog, sobald unit_id / Slot-Blueprint bekannt
Übungsliste (ohne KI-Schalter)	weiter Volltext

Zweites Suchfeld im Picker: Query = Volltext + ergänzender Begriff (ODER in P0 als Konkatenation an Backend).

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8. Neu-Anlage (Anbindung, Phase P1)

Wenn hits leer oder Trainer wählt „Mit KI anlegen“:

• Gleiches context_summary an suggestExerciseAi anhängen (Felder planning_context_json o. ä. — noch offen)
• Kurzbeschreibung optional leer (freier Vorschlag) oder aus Intent/Skizze

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9. Phasen-Roadmap

Phase	Inhalt	Status
P0	Context-Pack, Hybrid-Score, API, Picker in Planung	✅
P0.1	ExerciseMatchProfile / PlanningTargetProfile, profile_v1	✅
P1	Szenario-Pipeline + LLM Query-Intent → Erwartungsprofil	✅
P2 / B2	LLM-Rerank bei engem Top-Feld (max. 2 Calls)	✅
P3	Skill-Discovery / Framework-Ziele im Pack	🔲
A	Voll-Library Hybrid-Ranking	✅ 0.8.177
B	Text-Signale guidance/Rahmen-Ziele	✅ 0.8.181
C1	Graph auto-match + variantenbewusste Nachfolger	✅ 0.8.183
C2	Varianten in Trefferliste / Picker	✅ 0.8.184
C3	Graph-Builder (Ziel → Pfad → speichern)	✅ 0.8.185
E	Semantik-Schicht + Pfad-QA (Lücken/Brücken/LLM-QS)	✅ 0.8.186
E2	Pfad-Neuordnung + KI-Lückenfüller	✅ 0.8.187
D	Neu-Anlage: Pack an suggestExerciseAi	🔲

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10. Changelog

• 2026-05-23: Phase C1 — Graph auto-match, variantenbewusste Nachfolger (planning_exercise_progression.py).
• 2026-05-23: Phase B2 — Rerank bei engem Top-Feld; Phase B — Text-Signale; Phase A — Voll-Library (siehe §17–§19).
• 2026-05-22: Erstfassung; P0 API + Planungs-Picker.
• 2026-05-22: P0 implementiert (planning_exercise_suggest.py, Router, Picker); unsaved Formular-Plan noch nicht an API (nur persistierte Einheit).
• 2026-05-22: P0.1 — planning_exercise_profiles.py, Profil-Score in Hybrid-Retrieval, retrieval_phase: profile_v1, target_profile_summary.
• 2026-05-22: P2 — LLM-Rerank optional (include_llm_rank); Client planned_exercise_ids[]; Prompt Migration 072.

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11. Bekannte Lücken & Backlog

• Ungespeicherte Plan-Änderungen: ✅ Client übergibt planned_exercise_ids[] aus Formular (TrainingUnitEditPage).
• Progressionsgraph-ID: ✅ Auto-Match vom Anker (C1); manuelle Auswahl in UI noch offen.
• Anker-Variante: ✅ Client + DB (C1); Picker wählt Variante bei Treffer (C2 — Dropdown + Graph-Vorschlag).
• Graph-Builder (C3): Ziel → Pfad vorschlagen → in Graph speichern — ✅ 0.8.185
• Varianten-Suche: Library-Picker nutzt include_variants; Planungs-KI rankt primär Übungsebene — Varianten-Expansion nur gezielt (C2).
• Enrichment: Superadmin-Tool für Skills; Datenqualität der Bibliothek entscheidend für Profil-Score.
• LLM-Intent: ✅ P1 Szenario-Pipeline + planning_exercise_search_intent (Migration 073).
• Preset + LLM: ✅ Erwartungs-LLM (074) bei Planungsbezug; Preset ohne Plan = kein Erwartungs-LLM.

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16. Szenario-Pipeline & Query-Erwartungsprofil (P1)

Komplexe Planungsanfragen brauchen Schritte vor dem Profil-Match — nicht jede Query ist gleich.

16.1 Szenario-Klassen

scenario_kind	Typische Anfrage	LLM Intent?
preset_next	„Nächste Übung vorschlagen“ (Preset)	Erwartungs-LLM (074) wenn Planungsbezug
progression	Progressionsgraph / Pfad	Ja (wenn Freitext)
deepen	Vertiefung Anker	Ja
continue_plan	Auf bisherigen Plan aufbauen	Ja
additive_constraint	Plan + Zusatz (z. B. Schnellkraft)	Ja
free_search	Offene Stichwortsuche	Ja

Routing: planning_exercise_target_pipeline.classify_planning_scenario() → should_run_llm_intent_pipeline().

16.2 Pipeline (Reihenfolge)

S0 Kontext-Pack
 → Heuristik-Intent + Szenario
 → [optional] LLM planning_exercise_search_intent
 → Basis PlanningTargetProfile (Rahmen, Plan, Anker, Gap)
 → Merge Query-Overlay (Katalog-IDs aus Hints)
 → Hybrid-Retrieval + Profil-Score
 → [optional] LLM-Rerank

Module: planning_exercise_target_pipeline.py · planning_exercise_intent.py

16.3 API (Erweiterung)

Request	Default	Bedeutung
include_llm_intent	true	LLM nur wenn Szenario ≠ preset_next und Query nicht leer

Response	Bedeutung
scenario_kind	Szenario-Klasse
query_intent_summary	intent, llm_applied, rationale, skill_hints_resolved
intent_heuristic	Heuristik vor LLM
retrieval_phase	z. B. profile_v1+query_intent+llm_rank

Prompt 073: planning_exercise_search_intent — Ausgabe JSON mit skill_hints, focus_hints, emphasis (additive|replace).

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15. LLM-Rerank (P2)

Request:

Feld	Typ	Default	Bedeutung
planned_exercise_ids	int[]	—	Optional: Reihenfolge aus Formular (überschreibt DB-Plan)
include_llm_rank	bool	true (Client)	Backend gated (B2): Rerank nur bei engem Top-Feld, max. 2 LLM-Calls

Response:

Feld	Wert
retrieval_phase	profile_v1 oder profile_v1+llm_rank
llm_rank_applied	true wenn LLM erfolgreich sortiert hat
hits[].llm_rank	optional: Position nach LLM (1…n)

Fallback: Kein API-Key, inaktiver Prompt oder Parse-Fehler → Hybrid-Reihenfolge unverändert, llm_rank_applied: false.

Prompt: Migration 072, Slug planning_exercise_search_rank — Kandidaten als JSON mit Titel, summary, goal (Plaintext), skills; Ausgabe { ranked_ids, reasons }.

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12. ExerciseMatchProfile & PlanningTargetProfile (Phase 1)

Ziel: deterministische Vorselektion über Profil-Dimensionen statt nur Titel/Jaccard.

12.1 ExerciseMatchProfile (pro Übung)

Feld	Quelle
focus_area_ids	exercise_focus_areas (Primary = 1.0, sonst 0.85)
style_direction_ids	exercise_style_directions
training_type_ids	exercise_training_types
target_group_ids	exercise_target_groups
skill_weights	exercise_skills × Intensitäts-Multiplikator (skill_scoring._skill_link_multiplier)

Bulk-Lader: load_exercise_match_profiles_bulk(cur, exercise_ids).

12.2 PlanningTargetProfile (Planungsziel)

Zusammensetzung aus mehreren Quellen (sources[]):

Quelle	Inhalt
framework_catalog	Fokus/Stil/Trainingsstil/Zielgruppe aus training_framework_program_*
framework_slot_skill_profile	Skill-Profil des Slot-Blueprints (profile_for_occurrences)
framework_overall_skill_profile	Fallback: alle Blueprint-Einheiten des Rahmens
current_unit_plan	Skill-Profil der bereits eingeplanten Übungen dieser Einheit
anchor_exercise	Katalog + Skills der Anker-Übung (Intent-abhängig)
skill_gap_vs_plan	target_skills − plan_skills (normalisiert, Schwelle > 0.08)

Builder: build_planning_target_profile(cur, unit=…, planned_exercise_ids=…, anchor_exercise_id=…, intent=…).

Rahmen-Anbindung über unit.framework_slot_id oder origin_framework_slot_id.

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13. Profil-Score (Formeln)

Gewichtete Überlappung (Katalog + Skills):

overlap(a, b) = Σ min(a[k], b[k]) / Σ max(a[k], b[k])

Skill-Gap-Abdeckung:

gap_coverage(gap, candidate) = Σ min(gap[k], candidate[k]) / Σ gap[k]

Profil-Score (intent-gewichtet, Summe Dimensionen = 1.0):

profile_score = w_focus * overlap(focus)
              + w_style * overlap(style)
              + w_tt    * overlap(training_type)
              + w_tg    * overlap(target_group)
              + w_skill * overlap(skill_weights)
              + w_gap   * gap_coverage(skill_gap)

Intent-Gewichte (Auszug): deepen_exercise → Skill hoch; continue_plan_goal → Gap hoch; free_search → Gap + Skill moderat.

Scorer: score_exercise_against_target(exercise_profile, target_profile, intent=…) → (score, reasons[]).

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14. Hybrid + Profil (P0.1)

Im Hybrid-Score kommt w_profile * profile_score hinzu (Intent-abhängig ~0.15–0.35). Jaccard auf Anker-Skills bleibt parallel (schneller Anker-Fokus).

Response-Felder:

Feld	Bedeutung
retrieval_phase	"profile_v1" — Phase-1 aktiv, kein LLM-Rerank
target_profile_summary	Lesbare Kurzinfo für UI-Chips (Fokus, Top-Skills, Quellen)

Phase 2 (P2 / B2): siehe §15 und §18 — include_llm_rank: true vom Client, Backend entscheidet.

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17. Phase A — Voll-Library-Ranking (0.8.177)

• Kein OR-Profil-Pool (~500 Übungen) mehr.
• Alle sichtbaren Übungen (bis 8000) werden hybrid gescored (fetch_all_visible_exercise_rows + rank_visible_library_hits).
• API: full_library_ranked: true, retrieval_phase enthält +full_library+.

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18. Phase B / B2 — Text-Signale & Rerank-Gates (0.8.181–0.8.182)

B — Text-Signale (planning_exercise_text_signals.py):

• section_guidance_notes, Rahmen-Ziele/Notizen → Skill-/Katalog-Gewichte ohne LLM.
• requires_partner aus Intent filtert Kandidaten.
• retrieval_phase +text_signals.

B2 — Rerank bei unklarem Ranking:

• hybrid_ranking_ambiguous(hits) (Top-4-/Top-10-Gap).
• Rerank auch nach Erwartungs-/Intent-LLM, wenn Scores eng beieinander.
• Budget: max. 2 LLM-Calls (Profil + optional Rerank).

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19. Phase C1 — Progressionsgraph im Planungskontext (0.8.183)

Modul: planning_exercise_progression.py

Auto-Match Graph

Wenn progression_graph_id fehlt und Anker-Übung gesetzt: sichtbarer Graph mit passender next_exercise-Kante vom Anker (variantenbewusst). Bevorzugung: variantenspezifische Kanten > Anzahl Kanten.

Variantenbewusste Nachfolger (Migration 034)

Generische Kante (from_exercise_variant_id IS NULL) gilt für jeden Anker; variantenspezifische Kante nur bei passender Anker-Variante.

Treffer: optional hits[].suggested_variant_id.

Request / Response

Feld	Bedeutung
anchor_exercise_variant_id	Request — Variante der Anker-Übung
progression_graph_name	Response — Name des (auto-)Graphs
progression_graph_auto_resolved	Response — Auto-Match aktiv

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20. Phase C2 — Varianten in Treffern (0.8.184) ✅

• API: variants[], suggested_variant_name pro Treffer (Batch aus exercise_variants).
• ExercisePickerModal: Dropdown pro Treffer; Graph-suggested_variant_id vorausgewählt; Übernahme setzt exercise_variant_id.
• hydrateExercisePlanningRow: übernimmt exercise_variant_id / suggested_variant_id in die Planungszeile.

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21. Phase C3 — Graph-Builder (0.8.185) ✅

API: POST /api/planning/progression-path-suggest

Feld	Bedeutung
query	Ziel / Entwicklungsrichtung (Freitext, min. 3 Zeichen)
max_steps	2–10, Default 5
progression_graph_id	optional — Graph-Kontext für Nachfolger ab Schritt 2
include_llm_intent	LLM nur Schritt 1 (Budget)

Response: steps[] mit exercise_id, variant_id, title, reasons, variants; retrieval_phase: …+path_builder.

Algorithmus: Iterativ Hybrid-Ranking — Schritt 1 aus Zielprofil, Folgeschritte mit Anker = letzte Übung, ohne Duplikate.

UI: ExerciseProgressionPathBuilder im Progressionsgraph-Panel — Review, Varianten, POST …/edges/sequence.

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22. Phase E — Semantik-Schicht + Pfad-QA (0.8.186) ✅

Semantic Brief (planning_exercise_semantics.py)

Parallel zum Katalog-Overlay — nicht ersetzend:

Feld	Bedeutung
primary_topic	z. B. mae geri
must_phrases / exclude_phrases	Phrasen-Match in Titel/Ziel/Varianten
development_arc	einstieg → … → perfektion
semantic_strength	0–1 — steuert dynamisches Blend im Hybrid-Score
retrieval_query	fokussierte Volltext-Query (nicht ganzer Satz)

Optional LLM: Prompt planning_exercise_query_semantics (Migration 075).

Hybrid-Score: neuer Term w_semantic * semantic_score — Profil/Volltext werden bei hoher semantic_strength relativ abgeschwächt.

Pfad-QA (planning_exercise_path_qa.py)

Nach Pfad-Bildung:

1. Lücken-Messung zwischen benachbarten Schritten (Skill-Jaccard + Semantik zum erwarteten Phasen-Segment)
2. Brücken-Übungen bei großen Lücken (zusätzliche Schritte, markiert is_bridge)
3. LLM-QS (Prompt planning_exercise_path_qa): Reihenfolge, Themen-Abdeckung, Empfehlungen

API-Erweiterung progression-path-suggest: include_path_qa, include_llm_path_qa · Response: semantic_brief_summary, path_qa.

Pfad-Schritte: Semantic Brief + Entwicklungsphase in allen Schritten (nicht nur Schritt 1).

Phase E2 (0.8.187)

• LLM-QS → Neuordnung: ordered_step_indices im Prompt planning_exercise_path_qa (Migration 076)
• KI-Lückenfüller: planning_exercise_path_ai_fill.py — is_ai_proposal wenn Bibliothek keine Brücke liefert
• Request: include_path_reorder, include_ai_gap_fill

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23. Phase E3 (0.8.203) ✅

• Off-Topic aus Pfad entfernen; gap_fill_offers mit goal_for_ai; voller KI-Call im UI (kein Pre-Vorschlag)
• Migration 077 suggested_new_exercises im Pfad-QS-Prompt

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24. Phase F — Roadmap-first Progressionsgraph (0.8.204+) 🔄

Entscheidung: Progressionsgraph plant vom Ziel rückwärts (Roadmap → Stufenspezifikation → Bibliothek/KI). Keine Gruppenanalyse — die gehört zur Trainingsplanung.

Spec: working/PLANNING_PROGRESSION_ROADMAP_SPEC.md · Roadmap: docs/architecture/PLANNING_KI_ROADMAP.md

Teil	Modul / API
Pipeline	planning_progression_roadmap.py (Workflow-lite)
API	include_roadmap_preview, include_llm_roadmap, roadmap_first auf progression-path-suggest
Prompts	Migration 078/079 — Slugs in ai_prompts (Admin), kein Template im Python-Code
UI	ExerciseProgressionPathBuilder — Roadmap-Box (Major Steps)

Übergang: include_roadmap_preview=true liefert progression_roadmap parallel zum retrieval-first Pfad. Ziel F3: roadmap_first=true steuert Retrieval.

Mitai Workflow-Engine: bewusst nicht jetzt — Pipeline workflow-ready für spätere Anbindung.

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25. Backlog (offen)