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ankn a5f8fb49ab Migrate all repos into monorepo context folders

Bahn: aisupport, Analyse-O2C-C2S, awesome-bahn-mcp-servers, beam-mcp,
      Confluence_Bot, db-planet-mcp-server, O2C-Harness, project-audit,
      Projekt-KIQ-HP, teamlandkarte-mcp
Dhive: Jury-Voting
Privat: CV, NoteGraph (NOTE: NoteGraph needs complete redo after consolidation)
Shared: AI-Orchestrator, OrgMyLife, power_skills_and_more
Shared/references: symphony (read-only)

Bahn repos remain available as independent remotes - this monorepo
pulls them in via subtree, the originals are untouched.

2026-06-30 20:39:52 +02:00

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Analyse O2C-C2S — Projektkontext

Ziel

Strategische Reorganisationsanalyse der O2C- und C2S-Teamlandschaft bei DB InfraGO. Ergebnis: Synergien identifizieren, Doppelungen eliminieren, blinde Flecken aufdecken, neue Organisations- und Ablaufstrategie entwickeln.

Kernfragen

Wo gibt es Doppelungen (Teams mit überlappenden Zielen/Technologien)?
Wo sind blinde Flecken (fehlende Fähigkeiten, nicht abgedeckte Domänen)?
Wie können Teams neu geordnet werden, um:
- Prozesse zu beschleunigen
- Abstimmungen zu reduzieren
- Ressourcen zu sparen
- Schneller lieferfähig zu sein

Datenquellen

Bereits eingebunden

Confluence (arija): Alle Team-Seiten aus O2C und C2S Spaces
Token: CONFLUENCE_TOKEN (Bearer auth)
Organigramm O2C (PDF): data/O2C Value Team Übersicht.pdf — Aufbauorganisation mit allen Teams, Rollen, Personenzahlen
Organigramm C2S (PDF): data/C2S Organigramm.pdf — 13 Seiten, alle ARTs mit Teams und Personen
Screenshots Aufbauorganisation: data/Organigramm F1.png, data/Organigramm F9.png

Noch einzubinden (blinde Flecken)

Jira (arija) — Team-Boards, Velocity, Bug-Rates (benötigt VPN)
Jira (systelone/SAB) — Weitere Boards
GitLab — Code-Ownership, Repo-Zuordnung zu Teams
Organigramme / People-Daten
PI-Planning-Ergebnisse
DB Planet — Kein Zugriff von extern (Intranet)

Bereits identifizierte Querschnitts-/Sonderteams

Data Team (IWF9) — 5 Data Scientists, Leitung Markus Germany. Direkt bei IWF9 verortet. Zentrale Anlaufstelle für Datenanalysen (Abrechnung, Vertriebsdaten, kundenrelevante Daten). Power BI Self-Service-Tools + spezifische Anfragen von Abteilungen/Behörden. NICHT identisch mit FINANCE 4 DB (CXF 2).
INKA — Teil von ART CM / Team CMDP (Lücke geschlossen).

Ordnerstruktur

Analyse-O2C-C2S/
├── .kiro/steering/          # Projektregeln und Kontext
├── data/                    # Rohdaten aus Quellen (Confluence-Export, etc.)
├── analysis/                # Auswertungen und Erkenntnisse
├── output/                  # Grafische Outputs (HTML, SVG)
├── O2C-*/                   # O2C Team-Daten nach ART
├── C2S-*/                   # C2S Team-Daten nach ART/Space
└── README.md                # Projektübersicht

Regeln

Alle Dateinamen OneDrive-kompatibel (keine Klammern, &, @, #)
Team-Daten als Markdown mit Confluence-Quellreferenz (Page-ID)
Analysen in analysis/ — immer mit Datum versehen
Grafische Outputs als statisches HTML (kein Server nötig, im Browser öffnen)
Conventional Commits: feat:, fix:, docs:, data:, analysis:
Before commit: gitleaks detect --source . --no-git — no secrets

Quality Gates

No secrets in committed files (gitleaks)
No personal data (emails, phone numbers) in exported team pages
All filenames OneDrive-safe before commit
HTML outputs must be self-contained (no external dependencies)

Confluence-Zugang

Base URL: https://arija-confluence.jaas.service.deutschebahn.com/rest/api
Auth: Bearer Token (CONFLUENCE_TOKEN aus .secrets)
CQL für Suche: /content/search?cql=<encoded>
Seiten-Inhalt: /content/<id>?expand=body.storage

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