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WP-26 Manuelle Testszenarien

Version: 1.3
Datum: 25. Januar 2026
Status: Alle Phasen (Phase 1-3) implementiert

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1. Überblick

Dieses Dokument beschreibt die manuellen Testszenarien für WP-26 Phase 1: Section-Types und Intra-Note-Edges.

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2. Voraussetzungen

1. Python-Umgebung mit allen Dependencies aus requirements.txt
2. Qdrant-Instanz erreichbar (lokal oder Docker)
3. Vault mit Test-Note (siehe Abschnitt 3)

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3. Test-Note erstellen

Erstelle eine neue Markdown-Datei im Vault mit folgendem Inhalt:

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id: wp26-test-experience
title: WP-26 Test Experience
type: experience
tags: [test, wp26]
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# WP-26 Test Experience

## Situation ^sit
> [!section] experience

Am 25. Januar 2026 testete ich das neue Section-Type Feature.
Dies ist der Experience-Teil der Note.

## Meine Reaktion ^react
> [!section] experience

> [!edge] followed_by
> [[#^sit]]

Ich war zunächst skeptisch, aber die Implementierung sah solide aus.

## Reflexion ^ref
> [!section] insight

Diese Erfahrung zeigt mir, dass typ-spezifische Sektionen
die semantische Präzision des Retrievals verbessern können.

> [!abstract] Semantic Edges
>> [!edge] derives
>> [[#^sit]]
>> [[#^react]]

## Nächste Schritte ^next
> [!section] decision

Ich werde:
1. Die Tests ausführen
2. Die Ergebnisse dokumentieren

> [!edge] caused_by
> [[#^ref]]

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4. Testszenarien

4.1 TS-01: Section-Type-Erkennung

Ziel: Prüfen, ob [!section]-Callouts korrekt erkannt werden.

Schritte:

1. Importiere die Test-Note via scripts/import_markdown.py
2. Prüfe die Chunks in Qdrant via API oder Debug-Skript

Prüfkriterien:

Chunk	Erwarteter type	Erwarteter note_type	Erwarteter section
#c00	experience	experience	Situation
#c01	experience	experience	Meine Reaktion
#c02	insight	experience	Reflexion
#c03	decision	experience	Nächste Schritte

Prüf-Script:

# scripts/check_wp26_chunks.py
from qdrant_client import QdrantClient

client = QdrantClient("http://localhost:6333")
note_id = "wp26-test-experience"

# Hole alle Chunks der Note
result = client.scroll(
    collection_name="mindnet_chunks",
    scroll_filter={"must": [{"key": "note_id", "match": {"value": note_id}}]},
    with_payload=True,
    limit=100
)

for point in result[0]:
    p = point.payload
    print(f"Chunk: {p.get('chunk_id')}")
    print(f"  type: {p.get('type')}")
    print(f"  note_type: {p.get('note_type')}")
    print(f"  section: {p.get('section')}")
    print(f"  section_type: {p.get('section_type')}")
    print(f"  block_id: {p.get('block_id')}")
    print()

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4.2 TS-02: Block-ID-Erkennung

Ziel: Prüfen, ob Block-IDs (^id) aus Überschriften korrekt extrahiert werden.

Prüfkriterien:

Chunk	Erwartete block_id
#c00	sit
#c01	react
#c02	ref
#c03	next

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4.3 TS-03: is_internal Flag für Edges

Ziel: Prüfen, ob Intra-Note-Edges das is_internal: true Flag erhalten.

Schritte:

1. Importiere die Test-Note
2. Prüfe die Edges in Qdrant

Prüfkriterien:

Edge	is_internal
#c01 → #c00 (followed_by)	true
#c02 → #c00 (derives)	true
#c02 → #c01 (derives)	true
#c03 → #c02 (caused_by)	true
Alle structure edges (next/prev)	true

Prüf-Script:

# scripts/check_wp26_edges.py
from qdrant_client import QdrantClient

client = QdrantClient("http://localhost:6333")
note_id = "wp26-test-experience"

# Hole alle Edges der Note
result = client.scroll(
    collection_name="mindnet_edges",
    scroll_filter={"must": [{"key": "note_id", "match": {"value": note_id}}]},
    with_payload=True,
    limit=100
)

for point in result[0]:
    p = point.payload
    kind = p.get('kind', 'unknown')
    source = p.get('source_id', '?')
    target = p.get('target_id', '?')
    is_internal = p.get('is_internal', 'MISSING')
    provenance = p.get('provenance', '?')
    source_hint = p.get('source_hint', '-')
    
    print(f"{source} --[{kind}]--> {target}")
    print(f"  is_internal: {is_internal}")
    print(f"  provenance: {provenance}")
    print(f"  source_hint: {source_hint}")
    print()

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4.4 TS-04: Provenance-Normalisierung

Ziel: Prüfen, ob Provenance-Werte korrekt normalisiert werden.

Prüfkriterien:

Altes Provenance	Neues provenance	source_hint
explicit:callout	explicit	callout
explicit:wikilink	explicit	wikilink
structure:belongs_to	structure	belongs_to
structure:order	structure	order
edge_defaults	rule	edge_defaults

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4.5 TS-05: Automatische Section-Erkennung

Ziel: Prüfen, ob neue Überschriften ohne [!section] automatisch neue Chunks erstellen.

Test-Note:

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id: wp26-test-auto-section
type: experience
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# Test Auto Section

## Section A ^a
> [!section] insight

Content A (insight).

## Section B ^b

Content B (sollte experience sein - Fallback).

## Section C ^c
> [!section] decision

Content C (decision).

Prüfkriterien:

Chunk	type	Grund
Section A	insight	Explizites [!section]
Section B	experience	Fallback auf note_type
Section C	decision	Explizites [!section]

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5. Unit-Tests ausführen

# Im Projekt-Root
cd c:\Dev\cursor\mindnet

# Aktiviere virtuelle Umgebung (falls vorhanden)
# .venv\Scripts\activate

# Führe WP-26 Tests aus
python -m pytest tests/test_wp26_section_types.py -v

Erwartetes Ergebnis: Alle Tests grün.

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6. Bekannte Einschränkungen

1. Block-ID-Stability: Obsidian aktualisiert Block-IDs nicht automatisch bei Umbenennung von Überschriften.
2. Heading-Links: Links wie [[#Section Name]] werden unterstützt, aber Block-References ([[#^id]]) werden bevorzugt.
3. Nested Callouts: Verschachtelte Callouts (>> [!edge]) werden korrekt verarbeitet.

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7. Phase 2: Retriever-Anpassungen

7.1 is_internal-Boost

Konfiguration: config/retriever.yaml

edge_scoring:
  internal_edge_boost: 1.2   # +20% Boost für Intra-Note-Edges
  external_edge_boost: 1.0   # Standard für Inter-Note-Edges

Manuelle Prüfung:

1. Führe eine Suche durch, die eine Note mit internen Edges trifft
2. Prüfe im Debug-Log, dass is_internal: True Edges höheres Gewicht erhalten

7.2 Aggregation-Level

Konfiguration: config/retriever.yaml

aggregation:
  level: note                # "note" (default) oder "chunk"
  max_chunks_per_note: 3     # Limit bei "note"-Level

Test mit Chunk-Level:

1. Setze level: chunk in retriever.yaml
2. Führe Suche durch
3. Prüfe, dass mehrere Chunks derselben Note zurückgegeben werden (keine Deduplizierung)

7.3 Unit-Tests Phase 2

python -m pytest tests/test_wp26_phase2_retriever.py -v

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8. Phase 3: Schema-Validierung (FA-12)

8.1 get_topology_info()

Die neue Funktion ermittelt typische und verbotene Edge-Types für ein Source/Target-Typ-Paar.

Beispiel:

from app.core.graph.graph_utils import get_topology_info

topology = get_topology_info("experience", "insight")
# Gibt: {"typical": ["resulted_in", ...], "prohibited": [...]}

8.2 validate_intra_note_edge()

Validiert Intra-Note-Edges gegen das graph_schema.md.

Verhalten:

Edge-Typ	Ergebnis	Confidence
In typical	✅ Erlaubt	1.0
Nicht in typical, nicht in prohibited	✅ Erlaubt (atypisch)	0.7
In prohibited	❌ Abgelehnt	0.0

8.3 Manuelle Prüfung

1. Erstelle eine Note mit einer verbotenen Edge-Kombination
2. Führe Ingestion durch
3. Prüfe, dass die Edge abgelehnt wurde (Log: 🚫 [SCHEMA-VALIDATION])

8.4 Unit-Tests Phase 3

python -m pytest tests/test_wp26_phase3_validation.py -v

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9. Alle WP-26 Tests ausführen

# Alle WP-26 Unit-Tests
python -m pytest tests/test_wp26_section_types.py tests/test_wp26_phase2_retriever.py tests/test_wp26_phase3_validation.py -v

# Nur fehlgeschlagene Tests erneut ausführen
python -m pytest --lf -v

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10. Bekannte Einschränkungen

1. Block-ID-Stability: Obsidian aktualisiert Block-IDs nicht automatisch bei Umbenennung von Überschriften.
2. Heading-Links: Links wie [[#Section Name]] werden unterstützt, aber Block-References ([[#^id]]) werden bevorzugt.
3. Nested Callouts: Verschachtelte Callouts (>> [!edge]) werden korrekt verarbeitet.
4. Strict-Mode: strict_mode=True in der Validierung lehnt atypische Edges ab (Standard: False).

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11. Zusammenfassung

Phase	Status	Beschreibung
Phase 1	✅	Section-Types, Block-IDs, Intra-Note-Edges
Phase 2	✅	is_internal-Boost, Aggregation-Level
Phase 3	✅	Schema-Validierung (FA-12)

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Ende der Testdokumentation (WP-26 v1.3)