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

3.0 KiB

Raw Blame History

Bugfix Requirements Document

Einleitung

Die Kompetenz-Inferenz im Tool validate_task_requirements (sowie in extract_requirements und find_matching_tasks) funktioniert nicht mehr. Der frühere Embedding-basierte Ansatz (infer_competences, ensure_task_embedding) wurde im Rahmen der Umstellung auf BM25+LLM entfernt, ohne dass ein Ersatz implementiert wurde. Die Variable inferred_comps ist daher immer eine leere Liste [].

Es soll ein LLM-basierter Ansatz implementiert werden, der aus allen verfügbaren Kompetenzen (via get_all_competence_names()) bis zu 10 passende Kompetenzen für einen gegebenen Task-Text auswählt – analog zum bereits funktionierenden LLM-basierten infer_primary_role.

Bug-Analyse

Aktuelles Verhalten (Defekt)

1.1 WHEN validate_task_requirements(task_id) aufgerufen wird THEN liefert das System immer eine leere Kompetenz-Tabelle, da inferred_comps stets [] ist 1.2 WHEN extract_requirements(task_description) aufgerufen wird THEN enthält das Ergebnis keine inferierten Kompetenzen (inferred_competences ist immer []) 1.3 WHEN find_matching_tasks(capacity_id) intern Kompetenzen inferieren soll THEN werden stattdessen nur die DB-Skills verwendet, da die Kompetenz-Inferenz deaktiviert ist

Erwartetes Verhalten (Korrekt)

2.1 WHEN validate_task_requirements(task_id) aufgerufen wird THEN SHALL das System per LLM-Aufruf bis zu 10 passende Kompetenzen aus der vollständigen Kompetenzliste (get_all_competence_names()) inferieren und mit Konfidenzwerten in der Tabelle anzeigen 2.2 WHEN extract_requirements(task_description) aufgerufen wird THEN SHALL das System per LLM-Aufruf bis zu 10 passende Kompetenzen inferieren und diese in den requirements.competences aufnehmen 2.3 WHEN find_matching_tasks(capacity_id) intern Kompetenzen inferiert THEN SHALL das System per LLM-Aufruf bis zu 10 passende Kompetenzen inferieren und diese für das Scoring verwenden 2.4 WHEN der Task-Text leer ist oder keine Kompetenzen in der DB vorhanden sind THEN SHALL das System eine leere Kompetenzliste zurückgeben, ohne einen Fehler zu werfen 2.5 WHEN der LLM-Aufruf fehlschlägt (Timeout, API-Fehler) THEN SHALL das System eine leere Kompetenzliste zurückgeben und den Fehler loggen, ohne den gesamten Tool-Aufruf abzubrechen

Unverändertes Verhalten (Regressionsprävention)

3.1 WHEN validate_task_requirements(task_id) aufgerufen wird THEN SHALL das System WEITERHIN die Rollen-Inferenz per LLM korrekt durchführen 3.2 WHEN validate_task_requirements(task_id) aufgerufen wird THEN SHALL das System WEITERHIN die DB-Skills des Tasks korrekt anzeigen 3.3 WHEN find_matching_capacities(task_id) aufgerufen wird THEN SHALL das System WEITERHIN das bestehende LLM-Fulltext-Matching unverändert verwenden 3.4 WHEN der LLM-Aufruf für Rollen-Inferenz fehlschlägt THEN SHALL das System WEITERHIN None zurückgeben ohne Absturz 3.5 WHEN infer_primary_role aufgerufen wird THEN SHALL das System WEITERHIN genau eine Rolle aus der Rollenliste auswählen

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