ankn/Orchestrator
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Files
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Orchestrator/bahn/teamlandkarte-mcp/.kiro/specs/team-profile-matching/tasks.md
T
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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Implementierungsplan: Team-Profil-Matching

Übersicht

Convert the feature design into a series of prompts for a code-generation LLM that will implement each step with incremental progress. Make sure that each prompt builds on the previous prompts, and ends with wiring things together. There should be no hanging or orphaned code that isn't integrated into a previous step. Focus ONLY on tasks that involve writing, modifying, or testing code.

Die Implementierung erfolgt in Python (entsprechend des bestehenden Codestils des Repositorys). Property-Based Tests verwenden Hypothesis, parallel zu den existierenden tests/test_*_pbt.py-Modulen. Sub-Tasks mit * sind optional und werden nicht automatisch implementiert (gemäß Projekt-Konventionen). Jede der 14 Korrektheits-Eigenschaften aus dem Designdokument wird in genau einem PBT-Sub-Task realisiert und ist mit **Property N** und der validierten Anforderung annotiert.

Tasks

  • 1. Datenmodelle und Konfiguration vorbereiten

    • 1.1 Team, TeamCompetence, TeamReference, ScoredTeam in src/teamlandkarte_mcp/models.py ergänzen

      • Frozen Dataclasses mit den im Design festgelegten Feldern und Defaults (field(default_factory=list) für competences/references)
      • Typen-Hints und Docstrings analog zu Capacity/ScoredCapacity
      • Requirements: 5.1, 6.1

    • 1.2 TeamMatchingConfig und MatchingConfig.team in src/teamlandkarte_mcp/config.py ergänzen

      • Frozen Dataclass TeamMatchingConfig mit top_competency_weight: float = 1.5
      • Feld team: TeamMatchingConfig in MatchingConfig hinzufügen
      • Parser in load_config so erweitern, dass [matching.team] aus TOML gelesen wird
      • Validierung: nicht-numerischer Wert oder Wert < 1.0 → ConfigError mit Schlüsselname und fehlerhaftem Wert in der Meldung
      • Default-Wert 1.5 greift bei fehlendem Schlüssel
      • Requirements: 12.5, 12.6

    • 1.3 config.toml.example um [matching.team]-Block ergänzen

      • Kommentierter Abschnitt mit top_competency_weight = 1.5
      • Hinweis, dass der Wert numerisch und ≥ 1.0 sein muss
      • Requirements: 12.5

    • 1.4 PBT für Konfig-Validierung von top_competency_weight

      • Property 13: Konfig-Validierung von top_competency_weight
      • Validates: Requirements 12.5, 12.6
      • Hypothesis-Strategie: numerische Werte ≥ 1.0 (positiv), nicht-numerische und < 1.0 (negativ); fehlender Schlüssel → Default 1.5
      • Datei: tests/test_team_config_top_weight_pbt.py

  • 2. DBClient-Protokoll und SQL-Implementierung für Team-Daten

    • 2.1 DBClient-Protokoll in src/teamlandkarte_mcp/database/types.py erweitern

      • Neue TypedDicts TeamCompetenceRow (name, top_competency) und TeamReferenceRow (partner_name, projects)
      • Methoden ergänzen: get_all_teams, get_team_by_id, get_team_competences, batch_get_team_competences, get_team_references, batch_get_team_references
      • Docstrings beschreiben Sortierung, NULL-Behandlung und INNER- vs. LEFT-JOIN-Semantik (siehe Design)
      • Requirements: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7

    • 2.2 TrinoClient.get_all_teams und get_team_by_id in src/teamlandkarte_mcp/database/trino_client.py implementieren

      • SQL: INNER JOIN teamlandkarte_v_teams_latest mit teamlandkarte_v_teammeter_organizational_units_latest über team_id = id
      • COALESCE(..., '') für about_us, offerings, interests, focus_name
      • ORDER BY ou.name ASC, t.team_id ASC
      • _ensure_select_only und _retry verwenden, Connection-Pool über bestehenden _cursor-Context
      • get_all_teams ruft intern batch_get_team_competences und batch_get_team_references auf und aggregiert zu Team-Instanzen
      • get_team_by_id liefert None, wenn kein Treffer (auch durch INNER JOIN ausgefiltert)
      • Requirements: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7

    • 2.3 TrinoClient.get_team_competences und batch_get_team_competences implementieren

      • SQL: Join auf teamlandkarte_v_competences_latest analog zum Capacity-Pfad zur Auflösung des Kompetenz-Namens
      • COALESCE(top_competency, FALSE) für NULL-Normalisierung
      • ORDER BY tc.ouid ASC, CASE WHEN COALESCE(top_competency,FALSE) THEN 0 ELSE 1 END ASC, c.name ASC
      • Batch-Variante in genau einer Query, dict[str, list[TeamCompetenceRow]] mit leeren Listen für OUIDs ohne Treffer
      • _ensure_select_only und _retry anwenden
      • Requirements: 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 2.6, 2.7

    • 2.4 TrinoClient.get_team_references und batch_get_team_references implementieren

      • SQL: LEFT JOIN auf teamlandkarte_v_partners_latest über partner_id = id als Teil derselben Query (kein zusätzlicher Roundtrip)
      • COALESCE(p.name, '') für partner_name
      • Whitespace-only projects werden nach dem Fetch in Python ausgefiltert
      • ORDER BY r.ouid ASC, partner_name ASC, r.projects ASC
      • Batch-Variante in genau einer Query, dict[str, list[TeamReferenceRow]] mit leeren Listen für OUIDs ohne Treffer
      • Requirements: 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 2.6, 2.7

    • 2.5 PBT für SELECT-Only-Eigenschaft aller neuen Trino-Queries

      • Property 2: SELECT-Only-Eigenschaft aller neuen Trino-Queries
      • Validates: Requirements 2.6
      • Stub-Cursor, der jede ausgeführte SQL durch _ensure_select_only validiert; Hypothesis-generierte Eingabe-Listen für die sechs neuen Methoden
      • Datei: tests/test_team_trino_select_only_pbt.py

    • 2.6 PBT für Stammdaten-Konsistenz und INNER-JOIN-Filter

      • Property 3: Stammdaten-Konsistenz und INNER-JOIN-Filter
      • Validates: Requirements 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5
      • Hypothesis-Strategie: Listen aus Teams- und OU-Stub-Zeilen mit beliebigen NULL/Empty-Verteilungen; prüfen, dass NULL → "", INNER JOIN ohne Match → ausgeschlossen, get_team_by_id konsistent zu get_all_teams
      • Datei: tests/test_team_master_data_pbt.py

    • 2.7 PBT für Konsistenz von Einzel- und Batch-Variante der Kompetenzen

      • Property 4: Kompetenz-Batch ist konsistent zur Einzel-Variante
      • Validates: Requirements 3.1, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7
      • Hypothesis-Strategie: Mengen von OUIDs + zufällige Top/Name-Verteilungen + NULL für top_competency
      • Datei: tests/test_team_competences_batch_pbt.py

    • 2.8 PBT für Konsistenz von Einzel- und Batch-Variante der Referenzen

      • Property 5: Referenz-Batch ist konsistent zur Einzel-Variante
      • Validates: Requirements 4.1, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7
      • Hypothesis-Strategie: Referenzzeilen mit/ohne Partner und Whitespace-projects; prüfen, dass die Batch-Variante genau einen cur.execute(...)-Call gegen die References-View ausführt
      • Datei: tests/test_team_references_batch_pbt.py

    • 2.9 Unit-Tests für TrinoClient-Team-Queries (Snapshot)

      • SQL-String-Snapshot, dass INNER JOIN, ORDER BY, COALESCE und LEFT JOIN auf partners korrekt formuliert sind
      • Datei: tests/test_trino_client_team_queries.py
      • Requirements: 2.1, 2.2, 3.1, 4.1, 4.2

  • 3. Schema-Verifikation für die vier neuen Views

    • 3.1 schema_expected-Map in src/teamlandkarte_mcp/mcp_server.py (build_server) erweitern

      • Einträge für teamlandkarte_v_teams_latest, teamlandkarte_v_teammeter_organizational_units_latest, teamlandkarte_v_teammeter_team_competences_latest, teamlandkarte_v_team_references_latest
      • Spalten gemäß Design (team_id, ouid, about_us, offerings, interests, focus_name; id, name; ouid, competence_id, top_competency; ouid, partner_id, projects)
      • Bestehender Pfad verify_required_columns wird unverändert verwendet
      • Requirements: 12.1, 12.2, 12.3, 12.4

    • 3.2 PBT für Schema-Verifikation der vier neuen Views

      • Property 14: Schema-Verifikation deckt fehlende Spalten in den vier neuen Views auf
      • Validates: Requirements 12.1, 12.2, 12.3, 12.4
      • Hypothesis-Strategie: Powerset der erwarteten Spalten pro View, jeweils minus eine zufällig gewählte Spalte → SchemaIssue mit Tabellenname und fehlender Spalte; vollständige Spaltenliste → kein Issue
      • Datei: tests/test_team_schema_verification_pbt.py

  • 4. Checkpoint - Datenzugriffsschicht

    • Sicherstellen, dass alle bisherigen Tests grün sind und der Server mit der erweiterten Schema-Verifikation startet. Bei Unklarheiten den Nutzer fragen.

  • 5. Profile-Erstellung und Serialisierung

    • 5.1 TeamCompetenceEntry, TeamReferenceEntry, TeamProfile in src/teamlandkarte_mcp/matching/profiles.py ergänzen

      • Frozen Dataclasses mit den im Design definierten Feldern; Listenreihenfolgen entsprechen den Datenbank-Reihenfolgen
      • Requirements: 5.1

    • 5.2 build_team_profile(team: Team) -> TeamProfile implementieren

      • 1:1-Mapping von Team-Feldern auf TeamProfile; keine Re-Sortierung der Listen
      • NULL/Empty-Strings unverändert übernehmen (DB-Schicht hat bereits normalisiert)
      • Requirements: 5.1, 5.2, 13.4

    • 5.3 serialize_team_profile(profile: TeamProfile) -> str implementieren

      • Feste deutsche Überschriften: Teamname:, Schwerpunkt:, Über uns:, Leistungen:, Interessen:, Kompetenzen:, Referenzen: in genau dieser Reihenfolge
      • Top-Kompetenzen mit Suffix (Top) markieren
      • Referenz-Zeilen: Partner: <partner_name> – Projekte: <projects> bei vorhandenem Partner; bei leerem Partner nur Projekte: <projects> (kein Platzhalter)
      • Leere Listen als Kompetenzen: (keine) bzw. Referenzen: (keine) rendern
      • Reihenfolge der Listen-Elemente entspricht 1:1 der Eingabe
      • Requirements: 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4

    • 5.4 PBT für Determinismus und Vollständigkeit der Team-Profil-Serialisierung

      • Property 6: Determinismus und Vollständigkeit der Team-Profil-Serialisierung
      • Validates: Requirements 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 13.1, 13.2, 13.3, 13.4
      • Hypothesis-Strategie für TeamProfile analog zu _capacity_profile in tests/test_profile_serialization_pbt.py; prüft Determinismus, Idempotenz, Reihenfolge der Überschriften, (Top)-Marker, Partner-Optional-Verhalten und Listen-Reihenfolge
      • Datei: tests/test_team_profile_serialization_pbt.py

    • 5.5 Unit-Tests für build_team_profile und serialize_team_profile

      • Beispielbasiert: leere Strings, leere Listen, gemischte Top/Nicht-Top-Kompetenzen, Referenzen mit/ohne Partner_Name
      • Datei: tests/test_team_profile_serialization_unit.py
      • Requirements: 5.1, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6

  • 6. Score-basiertes Matching für Team-Profile

    • 6.1 Matcher.match_teams in src/teamlandkarte_mcp/matching/matcher.py implementieren

      • Signatur: async def match_teams(self, teams, requirements, *, top_competency_weight) -> TeamMatchResult
      • Kompetenz-Liste aus team.competences ableiten + paralleles Top-Set
      • SimilarityEngine.compute_competence_similarity analog zum Capacity-Pfad nutzen; pro Required-Kompetenz weighted = min(1.0, raw_score * (top_weight if best_match in top_set else 1.0))
      • Role Score über SimilarityEngine.compute_role_similarity(req.role_name, team.focus_name)
      • Overall Score über compute_overall(...) mit denselben Gewichten und Thresholds wie für Kapazitäten
      • Kategorisierung über categorize(...)
      • Verfügbarkeitsprüfung wird nicht aufgerufen; ein etwaiger Datumsbereich aus req wird ignoriert
      • Rückgabe: neues TeamMatchResult (scored: list[ScoredTeam], by_category: dict[str, list[ScoredTeam]])
      • Matcher.summary_counts so generalisieren, dass sowohl Capacity- als auch Team-Buckets unterstützt werden (strukturell len-basiert)
      • Requirements: 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.7

    • 6.2 PBT für Top-Kompetenz-Monotonie im Score-Matching

      • Property 7: Top-Kompetenz-Monotonie im Score-Matching
      • Validates: Requirements 6.4
      • Hypothesis-Strategie: Kompetenz-Listen + top_weight ∈ [1.0, 5.0]; vergleicht T_top (alle Top) mit T_plain; bei top_weight == 1.0 exakt 0.0 Differenz
      • Datei: tests/test_team_score_top_weight_pbt.py

    • 6.3 PBT für Score-Pfad-Validität und Verfügbarkeits-Ignoranz

      • Property 8: Score-Pfad liefert gültige Score- und Kategorie-Werte
      • Validates: Requirements 6.1, 6.2, 6.3, 6.5, 6.7
      • Hypothesis-Strategie für Team-Listen + Stub-SimilarityEngine; prüft Score-Bereich [0,1], Kategorie-Set, Konsistenz mit categorize(...) und Invarianz unter req.date_start/req.date_end
      • Datei: tests/test_team_score_pipeline_pbt.py

  • 7. LLM-Volltext-Matching für Team-Profile

    • 7.1 LlmFulltextMatcher.match_teams in src/teamlandkarte_mcp/matching/llm_fulltext_matcher.py implementieren

      • Signatur parallel zu match_capacities/match_tasks, akzeptiert task_profile: TaskProfile und teams: list[Team]
      • Pro Team build_team_profile + serialize_team_profile; User-Prompt im Format === Aufgabe === + === Team === mit ID:-Header
      • System-Prompt: bestehender Capacity-Prompt mit minimaler Wortwahl-Anpassung (Kapazitätsprofil → Profil); JSON-Schema {"category", "rationale"} unverändert
      • Concurrency über bestehende asyncio.Semaphore (max_concurrency)
      • Fehlerbehandlung: LlmFulltextError für JSON-Parse-Fehler und AzureAPIError; ungültige Kategorien werden via normalize_category auf Irrelevant gemappt mit Hinweis-Suffix in der Rationale
      • Sortierung pro Kategorie: (category_rank, item_id_asc) mit item_id = team_id
      • Rückgabe: bestehender LlmFulltextResult-Typ (by_category + errors)
      • Requirements: 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7

    • 7.2 PBT für LLM-Pfad als vollständige Partition mit gültigen Kategorien

      • Property 9: LLM-Pfad ist eine vollständige Partition mit gültigen Kategorien
      • Validates: Requirements 7.1, 7.2, 7.3, 7.6, 7.7
      • Hypothesis-Strategie: mask: list[bool] analog zu tests/test_batch_completeness_pbt.py (_MaskLlm-Pattern); prüft Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Sortierung, gültige Kategorien und nicht-leere Rationales bei Erfolg
      • Datei: tests/test_team_llm_fulltext_partition_pbt.py

    • 7.3 PBT für ungültige LLM-Kategorien (Irrelevant-Fallback)

      • Property 10: Ungültige LLM-Kategorien fallen auf Irrelevant zurück
      • Validates: Requirements 7.5
      • Hypothesis-Strategie: zufällige Strings (außerhalb der erlaubten Kategorien) + JSON-Wrapper; prüft category == "Irrelevant" und Hinweis-Substring in rationale
      • Datei: tests/test_team_llm_invalid_category_pbt.py

  • 8. Checkpoint - Matching-Pipelines

    • Sicherstellen, dass die Score- und LLM-Pfade isoliert lauffähig sind und alle Tests grün sind. Bei Unklarheiten den Nutzer fragen.

  • 9. MCP-Tools für Team-Suche und Team-Detailansicht

    • 9.1 _ALLOWED_PROFILE_TYPES und _get_teams_cached() in src/teamlandkarte_mcp/mcp_server.py ergänzen

      • String-Konstante _ALLOWED_PROFILE_TYPES = ("capacity", "team")
      • Neuer QueryCache[list[Team]]-Eintrag (all_teams) parallel zum Capacity-Cache; ruft db_client.get_all_teams()
      • Requirements: 1.1

    • 9.2 Tool find_matching_teams registrieren

      • Signatur: async def find_matching_teams(role_name: str, competences: list[str], matching_method: str = "") -> str
      • _resolve_matching_method und _validate_requirements_minimum wiederverwenden; ungültiges matching_method → Fehlermeldung mit erlaubten Werten, kein DB-/LLM-Aufruf
      • Confirm-Gate über _require_confirmed_or_auto(req)
      • Score-Pfad: matcher.match_teams(...) mit cfg.matching.team.top_competency_weight
      • LLM-Pfad: task_profile = build_task_profile_from_requirements(req) → llm_fulltext_matcher.match_teams(task_profile=task_profile, teams=teams)
      • Persistenz im SearchCache mit results_payload["search_type"] = "team_search" und matching_method
      • Antwort: SEARCH_ID=<uuid> + META=<json> mit search_type und matching_method + Markdown-Tabellen (Summary + Top-Kategorie)
      • Requirements: 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 6.1, 7.1, 8.1, 8.2, 8.3

    • 9.3 Tool list_teams(limit: int = 20) -> str registrieren

      • Markdown-Tabelle mit Spalten Team Id, Team Name, Schwerpunkt, Anzahl Kompetenzen, Anzahl Referenzen
      • Empty-Fallback-Text wie bei list_free_capacities
      • Requirements: 9.1

    • 9.4 Tool get_team_details(team_id: str) -> str registrieren

      • Markdown-Tabelle für ein Team plus Sektionen ## Über uns, ## Leistungen, ## Interessen, ## Kompetenzen (mit (Top)-Marker), ## Referenzen (Partner_Name fett gedruckt, sonst nur Projekte) und ## Next steps
      • Wenn db_client.get_team_by_id(team_id) None liefert → f"Team not found: {team_id}"
      • Reihenfolge der Listen entspricht der DB-Reihenfolge
      • Requirements: 9.2, 9.3, 9.4

    • 9.5 _coerce_team(item) Helper implementieren

      • Rehydratisiert persistierte SearchCache-Einträge zurück in Team-Instanzen (analog zu _coerce_capacity)
      • Handhabt sowohl Team-Instanzen als auch verschachtelte dict-Repräsentationen (mit/ohne team-Wrapper)
      • Requirements: 8.4

    • 9.6 _format_results_table für search_type="team_search" erweitern

      • Spalten im score-Modus: Team Name, Schwerpunkt, Top-Kompetenzen, Role Score, Competence Score, Overall Score, Category
      • Spalten im llm_fulltext-Modus: Team Name, Schwerpunkt, Top-Kompetenzen, Category, Begründung
      • Top-Kompetenzen ist die kommaseparierte Liste aller competences mit top_competency=True
      • Begründung nutzt bestehenden _format_rationale_for_table-Helper
      • Sortierkey im LLM-Modus: (category_rank, item.get("team_id") or "")
      • Requirements: 6.6, 7.8, 8.4

    • 9.7 filter_search_results und get_results_by_category für team_search erweitern

      • role_filter matcht gegen team.focus_name
      • competence_filter matcht gegen [c["name"] for c in item["competences"]]; Filterwerte mit Suffix (Top) werden auf Top-Kompetenzen beschränkt (Suffix wird vor Vergleich entfernt)
      • availability_date_start, availability_date_end, is_fully_available werden ignoriert; Applied Filters-Tabelle erhält für jeden Wert einen Hinweis mit Substring team_search und Markierung "nicht wirksam"
      • task_*-Filter bleiben für team_search inaktiv (existierender Pfad)
      • Requirements: 6.7, 8.4, 8.5, 8.6

    • 9.8 PBT für matching_method-Validierung in find_matching_teams

      • Property 1: matching_method-Validierung in find_matching_teams
      • Validates: Requirements 1.5, 1.6
      • Hypothesis-Strategie: zufällige Strings außerhalb {"score","llm_fulltext"} (case-insensitiv getrimmt) und nicht leer/None; prüft Fehlermeldung enthält beide erlaubten Werte und keine DB-/LLM-Aufrufe erfolgen
      • Datei: tests/test_team_matching_method_validation_pbt.py

    • 9.9 PBT für META und SearchCache-Markierung von Team-Suchen

      • Property 11: META und SearchCache markieren Team-Suchen korrekt
      • Validates: Requirements 1.4, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4
      • Hypothesis-Strategie: zufällige Inputs + Snapshot-Parser für SEARCH_ID und META-JSON; prüft search_type=="team_search", matching_method ∈ {...}, Konsistenz mit SearchCache-Eintrag und Header in der per-Kategorie-Tabelle
      • Datei: tests/test_team_meta_search_type_pbt.py

    • 9.10 PBT für Verfügbarkeitsfilter-Ignoranz in Team-Suchen

      • Property 12: Verfügbarkeitsfilter werden in Team-Suchen ignoriert
      • Validates: Requirements 6.7, 8.5, 8.6
      • Hypothesis-Strategie: zufällige Datumswerte + is_fully_available; prüft, dass die gefilterte Item-Menge gleich der ohne Verfügbarkeitsfilter bleibt und die Applied Filters-Tabelle den team_search-Hinweis enthält
      • Datei: tests/test_team_filter_ignores_availability_pbt.py

    • 9.11 Unit-Tests für find_matching_teams, list_teams, get_team_details

      • Tools sind über FastMCP registriert (Anforderungen 1.3, 9.1, 9.2)
      • find_matching_capacities-Snapshot-Test: Output für festen Input bleibt nach Refactoring unverändert (Anforderung 1.2)
      • Markdown-Outputs enthalten geforderte Header und Sektionen (Anforderungen 9.1, 9.2, 9.4)
      • get_team_details("unknown") enthält unknown in der Fehlermeldung (Anforderung 9.3)
      • Datei: tests/test_team_tools_unit.py
      • Requirements: 1.2, 1.3, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4

  • 10. Checkpoint - MCP-Tool-Surface

    • Sicherstellen, dass alle bisherigen und neuen Tests grün sind und der Server find_matching_teams, list_teams, get_team_details korrekt registriert. Bei Unklarheiten den Nutzer fragen.

  • 11. Integrationstests

    • 11.1 Smoke-Test für find_matching_teams im score-Modus

      • Gemockter Trino-Cursor + Stub-SimilarityEngine; voller Pfad find_matching_teams → SearchCache → get_results_by_category → filter_search_results
      • Datei: tests/test_team_integration_score.py
      • Requirements: 6.1, 8.1, 8.2, 8.4

    • 11.2 Smoke-Test für find_matching_teams im llm_fulltext-Modus

      • Gemockter Trino-Cursor + Mock-AzureOpenAIClient; voller Pfad inkl. errors-Liste bei simuliertem LLM-Fehler
      • Datei: tests/test_team_integration_llm_fulltext.py
      • Requirements: 7.1, 7.6, 8.1, 8.2, 8.4

  • 12. Dokumentation und Agenten-Konfiguration

    • 12.1 docs/architecture.md um Team-Profil-Abschnitte ergänzen

      • Neuer Unterabschnitt "Team Profile" im Datenmodell-Kapitel mit Feldern, Datenquellen und View-Verknüpfungen
      • Datenquellen-Tabelle um die vier neuen Views inkl. relevanter Spalten erweitern
      • Joins dokumentieren: teams_latest.team_id = organizational_units_latest.id (INNER JOIN für Team_Name), ouid zu Kompetenzen/Referenzen, team_references_latest.partner_id = partners_latest.id (LEFT JOIN, Spalte name als Partner_Name)
      • Profile_Type-Parameter und Wertebereiche im Tool-Surface-Abschnitt für find_matching_capacities/find_matching_teams/list_teams/get_team_details dokumentieren
      • Runtime-View-Abschnitt um Aufgabe→Team in beiden Matching-Methoden ergänzen
      • Requirements: 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6

    • 12.2 README.md um Team-Suche-Hinweise ergänzen

      • Quick-Start- und Usage-Abschnitt: Wahl zwischen capacity- und team-Suche
      • Auflistung der zusätzlichen Datenbank-Views inkl. Join-Bedingungen
      • Hinweis: Verfügbarkeitsfilter wirken in Team-Suchen nicht; abweichende Ergebnisspalten in score/llm_fulltext
      • Requirements: 11.7, 11.8, 11.9

    • 12.3 .github/agents/teamlandkarte_agent.md und .kiro/agents/teamlandkarte.md aktualisieren

      • Profile_Type-Werte capacity und team mit Bedeutung dokumentieren
      • Initiale Captures-Phase um explizite Frage nach Profile_Type ergänzen (sofern nicht aus Verlauf ersichtlich)
      • Skills/Workflows um find_matching_teams, list_teams, get_team_details erweitern; matching_method-Parameter erwähnen
      • Hinweis: Verfügbarkeitsfilter sind in Team-Suchen nicht wirksam; Ergebnisspalten weichen ab
      • Bestätigungs-Workflow (show_pending_requirements, confirm_requirements) bleibt für beide Profile_Type-Werte unverändert
      • Requirements: 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6

    • 12.4 Doku-Snapshot-Tests

      • Prüft, dass docs/architecture.md, README.md, .kiro/agents/teamlandkarte.md, .github/agents/teamlandkarte_agent.md die definierten Stichworte enthalten (Profile_Type, find_matching_teams, team_search, top_competency_weight)
      • Datei: tests/test_team_documentation_snapshots.py
      • Requirements: 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 11.9

  • 13. Erweiterung der bestehenden Test-Suite um Team-Profil-Abdeckung

    • 13.1 Bestehende End-to-End- und Routing-Tests um Team-Pfade ergänzen
      • tests/test_mcp_routing_unit.py, tests/test_search_cache.py, tests/test_pagination.py, tests/test_filters.py so erweitern, dass beide Profile_Type-Werte (capacity, team) mit beiden matching_method-Werten (gemocktes LLM und gemockte DB) abgedeckt sind
      • Requirements: 12.7

  • 14. Final-Checkpoint - Vollständigkeit und Konsistenz

    • Sicherstellen, dass alle Pflicht-Tasks (ohne *) abgeschlossen sind, alle Tests grün sind und die Dokumentation konsistent ist. Bei Unklarheiten den Nutzer fragen.

Hinweise

  • Sub-Tasks mit * sind optional und werden nur auf ausdrückliche Anweisung implementiert.
  • Jede Korrektheits-Eigenschaft aus dem Designdokument ist genau einem PBT-Sub-Task zugeordnet (Properties 1–14 in den Tasks 1.4, 2.5–2.8, 3.2, 5.4, 6.2, 6.3, 7.2, 7.3, 9.8, 9.9, 9.10).
  • Checkpoints (Tasks 4, 8, 10, 14) erzwingen einen grünen Test-Lauf vor dem nächsten Abschnitt.
  • Die Implementierungssprache ist Python (gemäß bestehendem Codestil); PBT-Framework ist Hypothesis.

Workflow-Abschluss

Dieser Workflow erstellt ausschließlich Design- und Planungsartefakte. Die eigentliche Implementierung beginnt, sobald der Nutzer in tasks.md einen Task über "Start task" anstößt.

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