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@@ -0,0 +1,220 @@
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# LLM-Kompetenz-Inferenz Bugfix Design
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## Übersicht
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Die Kompetenz-Inferenz in `validate_task_requirements`, `extract_requirements` und `find_matching_tasks` (Score-Modus) ist defekt, weil der alte Embedding-Ansatz entfernt wurde, ohne einen Ersatz zu implementieren. Die Variable `inferred_comps` ist stets eine leere Liste `[]`.
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Der Fix implementiert eine neue Methode `infer_competences` in der bestehenden `VocabularyCache`-Klasse, analog zum bereits funktionierenden `infer_primary_role`. Diese Methode nutzt den `AzureOpenAIClient.chat_completion`-Aufruf, um aus der vollständigen Kompetenzliste (`get_all_competence_names()`) bis zu 10 passende Kompetenzen mit Konfidenzwerten auszuwählen.
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## Glossar
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- **Bug_Condition (C)**: Der Zustand, in dem ein Task-Text vorhanden ist UND Kompetenzen in der DB existieren, aber `inferred_comps` trotzdem `[]` zurückgibt
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- **Property (P)**: Das gewünschte Verhalten – eine nicht-leere Liste von bis zu 10 `(competence_name, confidence)`-Tupeln, wobei jeder Name in `get_all_competence_names()` enthalten ist
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- **Preservation**: Die bestehende Rollen-Inferenz (`infer_primary_role`), DB-Skills-Anzeige und LLM-Fulltext-Matching bleiben unverändert
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- **VocabularyCache**: Klasse in `src/teamlandkarte_mcp/matching/vocabulary.py`, die LLM-basierte Inferenz kapselt
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- **AzureOpenAIClient**: Client in `src/teamlandkarte_mcp/azure/openai_client.py` mit `chat_completion(system, user) -> str`
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- **inferred_comps**: Die lokale Variable in den betroffenen Tools, die aktuell immer `[]` ist
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## Bug-Details
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### Fault Condition
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Der Bug manifestiert sich, wenn ein Tool (`validate_task_requirements`, `extract_requirements`, `find_matching_tasks` im Score-Modus) einen nicht-leeren Task-Text verarbeitet und Kompetenzen in der DB vorhanden sind. Die Kompetenz-Inferenz liefert stets eine leere Liste, weil kein LLM-Aufruf stattfindet.
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**Formale Spezifikation:**
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```
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FUNCTION isBugCondition(input)
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INPUT: input of type {task_text: str, competence_names: list[str]}
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OUTPUT: boolean
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RETURN input.task_text.strip() != ""
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AND len(input.competence_names) > 0
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AND infer_competences(input.task_text) == []
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END FUNCTION
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```
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### Beispiele
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- `validate_task_requirements("task-123")` mit Task-Titel "Python Backend Entwicklung" und 50 Kompetenzen in der DB → Erwartung: bis zu 10 Kompetenzen mit Konfidenz; Aktuell: leere Tabelle
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- `extract_requirements("Wir brauchen einen React-Entwickler mit TypeScript-Erfahrung")` mit Kompetenzen ["React", "TypeScript", "Angular", ...] in der DB → Erwartung: ["React", "TypeScript", ...] mit Konfidenz; Aktuell: `inferred_competences = []`
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- `find_matching_tasks(capacity_id=1)` im Score-Modus → Erwartung: `inferred_comp_names` enthält LLM-inferierte Kompetenzen für das Scoring; Aktuell: nur DB-Skills werden verwendet
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- Leerer Task-Text → Erwartung: leere Liste (kein Fehler) – dieses Verhalten ist korrekt und bleibt erhalten
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## Erwartetes Verhalten
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### Preservation Requirements
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**Unverändertes Verhalten:**
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- `infer_primary_role` muss weiterhin genau eine Rolle mit Konfidenz zurückgeben
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- DB-Skills eines Tasks müssen weiterhin korrekt in der Ausgabe angezeigt werden
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- LLM-Fulltext-Matching (`find_matching_capacities` / `find_matching_tasks` im `llm_fulltext`-Modus) bleibt unverändert
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- Fehlerbehandlung bei LLM-Aufruf-Fehlern für Rollen-Inferenz bleibt unverändert (`None` zurückgeben)
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- Die `AzureOpenAIClient`-Schnittstelle wird nicht verändert
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**Scope:**
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Alle Eingaben, die KEINEN nicht-leeren Task-Text mit vorhandenen Kompetenzen in der DB kombinieren, sind vom Fix nicht betroffen:
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- Leerer Task-Text → weiterhin leere Liste
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- Keine Kompetenzen in der DB → weiterhin leere Liste
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- Mausklick-/UI-Interaktionen → nicht betroffen (MCP-Server)
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- LLM-Fulltext-Modus → verwendet eigene Logik, nicht betroffen
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## Hypothesierte Ursache
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Basierend auf der Bug-Analyse sind die Ursachen klar identifiziert:
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1. **Fehlende Implementierung**: Die alte `infer_competences`-Methode (Embedding-basiert) wurde entfernt. An den drei Stellen im Code steht nur noch `inferred_comps: list[tuple[str, float]] = []` bzw. `inferred_competences: list[tuple[str, float]] = []` ohne jeglichen LLM-Aufruf.
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2. **Kein System-Prompt für Kompetenz-Inferenz**: Im Gegensatz zu `_ROLE_INFERENCE_SYSTEM_PROMPT` existiert kein entsprechender Prompt für Kompetenz-Inferenz.
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3. **Keine Methode in VocabularyCache**: Die Klasse hat nur `infer_primary_role`, aber keine `infer_competences`-Methode.
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4. **Keine Integration in die Tools**: Selbst wenn eine Methode existieren würde, fehlt der `await`-Aufruf an den drei betroffenen Stellen.
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## Correctness Properties
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Property 1: Fault Condition - Kompetenz-Inferenz liefert Ergebnisse
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_For any_ input where der Task-Text nicht leer ist UND mindestens eine Kompetenz in der DB existiert (isBugCondition returns true), SHALL die fixierte `infer_competences`-Methode eine nicht-leere Liste von bis zu 10 Tupeln `(competence_name, confidence)` zurückgeben, wobei jeder `competence_name` in `get_all_competence_names()` enthalten ist und `confidence` im Bereich [0.0, 1.0] liegt.
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**Validates: Requirements 2.1, 2.2, 2.3**
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Property 2: Preservation - Rollen-Inferenz und DB-Skills unverändert
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_For any_ input (unabhängig davon ob die Bug-Condition gilt oder nicht), SHALL die fixierte Codebasis das gleiche Ergebnis für `infer_primary_role` und die DB-Skills-Anzeige produzieren wie der originale Code, und das LLM-Fulltext-Matching bleibt unverändert.
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**Validates: Requirements 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5**
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## Fix-Implementierung
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### Erforderliche Änderungen
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**Datei**: `src/teamlandkarte_mcp/matching/vocabulary.py`
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**Änderung 1: System-Prompt hinzufügen**
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- Neuer Modul-Level-Konstante `_COMPETENCE_INFERENCE_SYSTEM_PROMPT` analog zu `_ROLE_INFERENCE_SYSTEM_PROMPT`
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- Prompt instruiert das LLM, aus einer gegebenen Kompetenzliste bis zu 10 passende Kompetenzen für einen Task-Text auszuwählen
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- Antwortformat: `{"competences": [{"name": "<name>", "confidence": <float>}]}`
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**Änderung 2: Neue Methode `infer_competences` in `VocabularyCache`**
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- Signatur: `async def infer_competences(self, *, task_text: str, max_competences: int = 10) -> list[tuple[str, float]]`
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- Holt Kompetenzliste via `self._db.get_all_competence_names()`
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- Bei leerer Liste oder leerem Text: `[]` zurückgeben
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- LLM-Aufruf via `self._client.chat_completion(system, user)`
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- JSON-Parsing der Antwort, Validierung gegen DB-Kompetenzliste
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- Bei Fehler: leere Liste zurückgeben + Warning loggen
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**Datei**: `src/teamlandkarte_mcp/mcp_server.py`
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**Änderung 3: `validate_task_requirements` – LLM-Aufruf integrieren**
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- Ersetze `inferred_comps: list[tuple[str, float]] = []` durch:
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```python
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inferred_comps = await vocab_cache.infer_competences(task_text=task_text)
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```
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**Änderung 4: `extract_requirements` – LLM-Aufruf integrieren**
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- Ersetze `inferred_competences: list[tuple[str, float]] = []` durch:
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```python
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inferred_competences = await vocab_cache.infer_competences(task_text=desc)
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```
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**Änderung 5: `find_matching_tasks` (Score-Modus) – LLM-Aufruf integrieren**
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- Ersetze den Block `inferred_comp_names = [str(x) for x in (getattr(t, "skills", None) or []) if x]` durch:
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```python
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inferred_comp_tuples = await vocab_cache.infer_competences(task_text=full_text)
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inferred_comp_names = [name for name, _conf in inferred_comp_tuples]
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if not inferred_comp_names:
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inferred_comp_names = [str(x) for x in (getattr(t, "skills", None) or []) if x]
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```
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## Testing-Strategie
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### Validierungsansatz
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Die Testing-Strategie folgt einem zweiphasigen Ansatz: Zuerst Counterexamples auf dem unfixierten Code aufdecken, dann den Fix verifizieren und Preservation sicherstellen.
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### Exploratory Fault Condition Checking
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**Ziel**: Counterexamples aufdecken, die den Bug VOR der Implementierung des Fixes demonstrieren. Root-Cause-Analyse bestätigen oder widerlegen.
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**Testplan**: Tests schreiben, die `infer_competences` (bzw. die betroffenen Tools) mit nicht-leerem Task-Text und vorhandenen Kompetenzen aufrufen. Auf dem unfixierten Code beobachten, dass stets `[]` zurückkommt.
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**Testfälle**:
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1. **validate_task_requirements mit gültigem Task**: Aufruf mit Task-ID, der einen beschriebenen Task hat (wird auf unfixiertem Code leere Kompetenz-Tabelle liefern)
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2. **extract_requirements mit Freitext**: Aufruf mit beschreibendem Text (wird auf unfixiertem Code `inferred_competences = []` liefern)
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3. **find_matching_tasks im Score-Modus**: Aufruf mit Capacity-ID (wird auf unfixiertem Code nur DB-Skills verwenden, keine LLM-Inferenz)
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4. **Leerer Task-Text**: Aufruf mit leerem Text (soll auch nach Fix `[]` liefern – Baseline)
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**Erwartete Counterexamples**:
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- `inferred_comps` ist immer `[]`, unabhängig vom Task-Text
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- Ursache: Kein LLM-Aufruf, keine `infer_competences`-Methode vorhanden
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### Fix Checking
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**Ziel**: Verifizieren, dass für alle Eingaben, bei denen die Bug-Condition gilt, die fixierte Funktion das erwartete Verhalten produziert.
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**Pseudocode:**
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```
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FOR ALL input WHERE isBugCondition(input) DO
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result := infer_competences_fixed(input.task_text)
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ASSERT len(result) > 0
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ASSERT len(result) <= 10
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FOR EACH (name, confidence) IN result DO
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ASSERT name IN get_all_competence_names()
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ASSERT 0.0 <= confidence <= 1.0
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END FOR
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END FOR
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```
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### Preservation Checking
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**Ziel**: Verifizieren, dass für alle Eingaben, bei denen die Bug-Condition NICHT gilt, die fixierte Funktion das gleiche Ergebnis wie die originale Funktion produziert.
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**Pseudocode:**
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```
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FOR ALL input WHERE NOT isBugCondition(input) DO
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ASSERT infer_competences_fixed(input.task_text) == []
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END FOR
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FOR ALL input DO
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ASSERT infer_primary_role_fixed(input) == infer_primary_role_original(input)
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END FOR
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```
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**Testing-Ansatz**: Property-Based Testing wird für Preservation Checking empfohlen, weil:
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- Es automatisch viele Testfälle über den Eingabebereich generiert
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- Es Randfälle findet, die manuelle Unit-Tests übersehen könnten
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- Es starke Garantien bietet, dass Verhalten für alle nicht-buggy Eingaben unverändert bleibt
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**Testplan**: Verhalten auf unfixiertem Code zuerst beobachten (leere Ergebnisse, funktionierende Rollen-Inferenz), dann Property-Based Tests schreiben, die dieses Verhalten nach dem Fix verifizieren.
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**Testfälle**:
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1. **Rollen-Inferenz Preservation**: Verifizieren, dass `infer_primary_role` nach dem Fix identische Ergebnisse liefert
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2. **DB-Skills Preservation**: Verifizieren, dass DB-Skills weiterhin korrekt angezeigt werden
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3. **Leerer Text Preservation**: Verifizieren, dass leerer Task-Text weiterhin `[]` liefert
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4. **LLM-Fulltext Preservation**: Verifizieren, dass der LLM-Fulltext-Modus nicht beeinflusst wird
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### Unit Tests
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- Test `infer_competences` mit gemocktem LLM-Client: gültige JSON-Antwort → korrekte Tupel-Liste
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- Test `infer_competences` mit leerem Task-Text → `[]`
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- Test `infer_competences` mit leerer Kompetenzliste in DB → `[]`
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- Test `infer_competences` bei LLM-Fehler (Exception) → `[]` + Warning geloggt
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- Test `infer_competences` bei ungültiger JSON-Antwort → `[]`
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- Test `infer_competences` bei Kompetenz-Namen die nicht in DB sind → werden herausgefiltert
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- Test `validate_task_requirements` liefert nicht-leere Kompetenz-Tabelle
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- Test `extract_requirements` liefert nicht-leere `inferred_competences`
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### Property-Based Tests
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- Generiere zufällige Task-Texte und Kompetenzlisten; verifiziere, dass Ergebnisse stets Subset der DB-Kompetenzen sind
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- Generiere zufällige Eingaben; verifiziere, dass Konfidenzwerte immer in [0.0, 1.0] liegen
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- Generiere zufällige Eingaben; verifiziere, dass maximal 10 Kompetenzen zurückgegeben werden
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- Generiere zufällige Eingaben; verifiziere, dass `infer_primary_role` unverändert funktioniert (Preservation)
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### Integration Tests
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- End-to-End Test: `validate_task_requirements` mit echtem (gemocktem) LLM-Client zeigt Kompetenzen
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- End-to-End Test: `extract_requirements` → `find_matching_capacities` Pipeline mit inferierten Kompetenzen
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- End-to-End Test: `find_matching_tasks` im Score-Modus nutzt inferierte Kompetenzen für besseres Scoring
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