Lars/mitai-jinkendo
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mitai-jinkendo/backend/version.py

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Python
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feat: Phase 0 - Workflow Engine Foundation Backend: - DB-Migration 034: workflow_definitions, workflow_question_catalog, workflow_executions - ai_prompts.question_augmentations JSONB-Spalte (Hybridmodell: Prompt-Defaults) - 6 Grundtypen Fragenergänzungen mit Normalisierungsregeln (Seed-Daten) - Pydantic-Modelle (16 Models, 11 Enums) in workflow_models.py - Workflow-Engine: Graph-Parsing, Topologische Sortierung, DAG-Validierung - Dispatcher-Erweiterung type='workflow' (Stub für Phase 1-3) - Adjacency Lists, Erreichbarkeits-Prüfungen, Zyklen-Erkennung Testing: - 22 Unit-Tests (alle bestanden): Graph-Parsing, Validierung, Topologische Sortierung - Fixtures: simple_valid_graph, parallel_graph, branching_graph Version: - APP_VERSION 0.9i - DB_SCHEMA_VERSION 20260403 - Module: workflow 0.1.0 Anforderungsanalyse: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/anforderungsanalyse_umsetzungsplan.md Konzept-Basis: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-04-03 16:55:51 +02:00
"""
Application Version Information
Semantic Versioning: MAJOR.MINOR.PATCH
- MAJOR: Breaking Change, DB-Migration inkompatibel
- MINOR: Neues Feature, neues Modul
- PATCH: Bugfix, kleine Änderung, Refactor
"""
feat: Phase 1 - Fragenergänzung + Strukturierter Container Backend: - question_augmenter.py (290 Zeilen): Hybrid-Modell für Fragenergänzungen * merge_question_augmentations(): Knotengebundene Fragen überschreiben Prompt-Defaults * augment_prompt_with_questions(): Markdown-formatierte Fragenergänzung * parse_question_augmentations_from_jsonb(): JSONB → QuestionAugmentation[] - result_container_parser.py (250 Zeilen): Markdown-Sektionen-Parsing * parse_result_container(): Extrahiert Analysekern, Entscheidungsanteil, Begründungsanker * validate_decision_signal(): Normalisierung gegen answer_spectrum * Fallback-Parsing bei unstrukturierten Antworten - routers/workflow_questions.py (236 Zeilen): CRUD für workflow_question_catalog * GET /api/workflow/questions (mit active_only Filter) * POST/PUT/DELETE (Admin only, Soft Delete) - prompt_executor.py: Integration in execute_base_prompt() * Fragenergänzung vor LLM-Call (wenn node_questions oder catalog vorhanden) * Result-Container-Parsing nach LLM-Response - main.py: Router-Registrierung (workflow_questions) Tests: - test_phase1_question_augmenter.py (8 Tests): Hybrid-Modell, Formatierung, JSONB-Parsing - test_phase1_result_container_parser.py (17 Tests): Sektion-Extraktion, Decision-Parsing, Validierung Alle 25 Unit-Tests bestanden. version: 0.9j (backend) module: workflow 0.2.0 Konzept: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md (Phase 1)
2026-04-03 18:02:25 +02:00
APP_VERSION = "0.9j"
feat: Phase 0 - Workflow Engine Foundation Backend: - DB-Migration 034: workflow_definitions, workflow_question_catalog, workflow_executions - ai_prompts.question_augmentations JSONB-Spalte (Hybridmodell: Prompt-Defaults) - 6 Grundtypen Fragenergänzungen mit Normalisierungsregeln (Seed-Daten) - Pydantic-Modelle (16 Models, 11 Enums) in workflow_models.py - Workflow-Engine: Graph-Parsing, Topologische Sortierung, DAG-Validierung - Dispatcher-Erweiterung type='workflow' (Stub für Phase 1-3) - Adjacency Lists, Erreichbarkeits-Prüfungen, Zyklen-Erkennung Testing: - 22 Unit-Tests (alle bestanden): Graph-Parsing, Validierung, Topologische Sortierung - Fixtures: simple_valid_graph, parallel_graph, branching_graph Version: - APP_VERSION 0.9i - DB_SCHEMA_VERSION 20260403 - Module: workflow 0.1.0 Anforderungsanalyse: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/anforderungsanalyse_umsetzungsplan.md Konzept-Basis: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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BUILD_DATE = "2026-04-03"
DB_SCHEMA_VERSION = "20260403" # Migration 034
MODULE_VERSIONS = {
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feat: Phase 1 - Fragenergänzung + Strukturierter Container Backend: - question_augmenter.py (290 Zeilen): Hybrid-Modell für Fragenergänzungen * merge_question_augmentations(): Knotengebundene Fragen überschreiben Prompt-Defaults * augment_prompt_with_questions(): Markdown-formatierte Fragenergänzung * parse_question_augmentations_from_jsonb(): JSONB → QuestionAugmentation[] - result_container_parser.py (250 Zeilen): Markdown-Sektionen-Parsing * parse_result_container(): Extrahiert Analysekern, Entscheidungsanteil, Begründungsanker * validate_decision_signal(): Normalisierung gegen answer_spectrum * Fallback-Parsing bei unstrukturierten Antworten - routers/workflow_questions.py (236 Zeilen): CRUD für workflow_question_catalog * GET /api/workflow/questions (mit active_only Filter) * POST/PUT/DELETE (Admin only, Soft Delete) - prompt_executor.py: Integration in execute_base_prompt() * Fragenergänzung vor LLM-Call (wenn node_questions oder catalog vorhanden) * Result-Container-Parsing nach LLM-Response - main.py: Router-Registrierung (workflow_questions) Tests: - test_phase1_question_augmenter.py (8 Tests): Hybrid-Modell, Formatierung, JSONB-Parsing - test_phase1_result_container_parser.py (17 Tests): Sektion-Extraktion, Decision-Parsing, Validierung Alle 25 Unit-Tests bestanden. version: 0.9j (backend) module: workflow 0.2.0 Konzept: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md (Phase 1)
2026-04-03 18:02:25 +02:00
"workflow": "0.2.0", # Phase 1: Fragenergänzung + Strukturierter Container
feat: Phase 0 - Workflow Engine Foundation Backend: - DB-Migration 034: workflow_definitions, workflow_question_catalog, workflow_executions - ai_prompts.question_augmentations JSONB-Spalte (Hybridmodell: Prompt-Defaults) - 6 Grundtypen Fragenergänzungen mit Normalisierungsregeln (Seed-Daten) - Pydantic-Modelle (16 Models, 11 Enums) in workflow_models.py - Workflow-Engine: Graph-Parsing, Topologische Sortierung, DAG-Validierung - Dispatcher-Erweiterung type='workflow' (Stub für Phase 1-3) - Adjacency Lists, Erreichbarkeits-Prüfungen, Zyklen-Erkennung Testing: - 22 Unit-Tests (alle bestanden): Graph-Parsing, Validierung, Topologische Sortierung - Fixtures: simple_valid_graph, parallel_graph, branching_graph Version: - APP_VERSION 0.9i - DB_SCHEMA_VERSION 20260403 - Module: workflow 0.1.0 Anforderungsanalyse: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/anforderungsanalyse_umsetzungsplan.md Konzept-Basis: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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CHANGELOG = [
feat: Phase 1 - Fragenergänzung + Strukturierter Container Backend: - question_augmenter.py (290 Zeilen): Hybrid-Modell für Fragenergänzungen * merge_question_augmentations(): Knotengebundene Fragen überschreiben Prompt-Defaults * augment_prompt_with_questions(): Markdown-formatierte Fragenergänzung * parse_question_augmentations_from_jsonb(): JSONB → QuestionAugmentation[] - result_container_parser.py (250 Zeilen): Markdown-Sektionen-Parsing * parse_result_container(): Extrahiert Analysekern, Entscheidungsanteil, Begründungsanker * validate_decision_signal(): Normalisierung gegen answer_spectrum * Fallback-Parsing bei unstrukturierten Antworten - routers/workflow_questions.py (236 Zeilen): CRUD für workflow_question_catalog * GET /api/workflow/questions (mit active_only Filter) * POST/PUT/DELETE (Admin only, Soft Delete) - prompt_executor.py: Integration in execute_base_prompt() * Fragenergänzung vor LLM-Call (wenn node_questions oder catalog vorhanden) * Result-Container-Parsing nach LLM-Response - main.py: Router-Registrierung (workflow_questions) Tests: - test_phase1_question_augmenter.py (8 Tests): Hybrid-Modell, Formatierung, JSONB-Parsing - test_phase1_result_container_parser.py (17 Tests): Sektion-Extraktion, Decision-Parsing, Validierung Alle 25 Unit-Tests bestanden. version: 0.9j (backend) module: workflow 0.2.0 Konzept: .claude/task/Workflow_engine_prompting_engine/konzept_workflow_engine_konsolidated.md (Phase 1)
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"date": "2026-04-03",
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"Phase 1: Fragenergänzung + Strukturierter Container",
"question_augmenter.py: Hybrid-Modell (Knotengebundene Fragen überschreiben Prompt-Defaults)",
"result_container_parser.py: Markdown-Sektionen (Analysekern, Entscheidungsanteil, Begründungsanker)",
"Integration in execute_base_prompt(): Fragenergänzung vor LLM-Call, Parsing nach LLM-Response",
"API-Router workflow_questions.py: CRUD für workflow_question_catalog",
"Unit-Tests Phase 1: 25 Tests (question_augmenter + result_container_parser)",
]
},
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"Phase 0: Workflow Engine Foundation",
"DB-Migration 034: workflow_definitions, workflow_question_catalog, workflow_executions",
"Pydantic-Modelle für Workflow-Graph (WorkflowGraph, Node, Edge, Condition)",
"Graph-Parsing, Topologische Sortierung, DAG-Validierung",
"Dispatcher-Erweiterung: type='workflow' (Stub-Implementierung)",
"Unit-Tests für Phase 0 (Graph-Parsing, Zyklen-Erkennung, Erreichbarkeit)",
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},
{
"version": "0.9h+",
"date": "2026-03-28",
"changes": [
"Phase 0c: Multi-Layer Data Architecture Complete",
"Data Layer Migration (97 Funktionen in 6 Modulen)",
"20 neue Chart Endpoints (E1-E5, A1-A8, R1-R5, C1-C4)",
"Single Source of Truth für Datenberechnungen",
]
},
]
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