Robert RappandClaude Opus 5.5
4a1bda3409
ci / test (push) Failing after 22s
main (bis 13.10.) enthielt eine parallele Fassung von Task 0.4 (c81e372) sowie
KNOW-Befunde und die Ontologie. Konflikte zugunsten des Plan-Branches gelöst
(ausgerollter Stand); übernommen aus main: Ontologie (core/src/knaster/ontology,
ontology/, Tests, Router-Image), KNOW-Doku, cpu_roles im Placement samt
Kennzeichnung von pve61 und gode-pc-05/06 im Inventar und Test.
infra-stack kopiert jetzt auch ontology/ nach infra (Router-Build braucht es).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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# Umsetzungsplan
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Vorgehen pro Baustein: **Spec → Implementierung → Tests → Commit**. Bis zum gemeinsamen Deployment wird nichts auf Produktivsysteme ausgerollt. Alle externen Aufrufe (LLMs, Proxmox, Portainer, n8n) sind hinter Schnittstellen gekapselt und in Tests durch Fakes ersetzt.
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## Arbeitspakete
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| # | Paket | Spec | Inhalt | Status |
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| 1 | Grundlagen | SPEC-core §1–2 | Settings, Registry, Skill-Parser, Store (SQLAlchemy, SQLite/Postgres) | ✅ |
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| 2 | Routing | SPEC-core §3–4 | Embedding-Client, Skill-Index, Reranker, Token-Budget, Router, Eskalation | ✅ |
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| 3 | Ausführung | SPEC-core §5–7 | LLM-Client, Executor (Stufe 0–3), Signale, Verifier, Fälle/Präferenzpaare, Kalibrierung | ✅ |
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| 4 | Pflege | SPEC-maintenance | Policy, Vorschläge, Service-Routine, Befehlsgrammatik, Intent-Mapper | ✅ |
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| 5 | Healing | SPEC-healer | Regel-Engine, Treiber (Portainer, Proxmox, Notify), Dry-Run | ✅ |
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| 6 | Lifecycle | SPEC-lifecycle | Kandidaten-Zustandsmaschine, Promote/Rollback, Graduierung | ✅ |
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| 7 | Portabilität | SPEC-inventory | Inventar-Parser, Katalog, Placement, CLI | ✅ |
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| 8 | API | SPEC-core §8 | FastAPI-App, Auth, Metriken | ✅ |
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| 9 | Deployment-Artefakte | PLAN §1, §3 | Compose pro Rolle, LiteLLM, Prometheus-Regeln, Alertmanager, n8n-Workflows | ✅ |
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| 10 | Plattform | ADR-0001/0002 | OpenTofu (bpg/proxmox), Ansible-Rollen (IOMMU/VFIO, ZFS-Replikation, Treiber-Pinning, Xid-Exporter) | ✅ geschrieben, **nicht** gegen echten Cluster/`tofu validate` geprüft |
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| 11 | CI | – | Gitea Actions: Tests, Lint, Konfig-Validierung (Runner `gitrunner-knaster`) | ✅ |
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| 12 | TTS + Legacy-GPUs | ADR-0006 | Engine-Grenzen im Katalog, deaktivierte GPUs, geteilte GPU-Rollen, TTS-Slots, Piper-Dienst, TTS-Canary, `knaster bench tts` | ✅ |
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| 13 | Ontologie der Datenhaltung | SPEC-ontology | `ontology/know.yaml` als Quelle, Export (Turtle/SKOS, Graph, Ansicht), Abgleich mit n8n/KNOW (nur lesend), Vorschläge `ontology_change` in der Service-Routine, `knaster ontology apply` | ✅ gegen echten n8n-Export geprüft (24 Befunde, 4 Vokabel-Vorschläge) |
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## Teststrategie
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- **Unit-Tests** pro Modul (`core/tests`), deterministisch und ohne Netz. Für Embeddings kommt ein `HashingEmbedder` zum Einsatz (Bag-of-Words, normalisiert). Er liefert reproduzierbare Ähnlichkeiten.
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- **Integrationstests** der API mit FastAPI-`TestClient`, Fake-LLM und SQLite im Speicher. Sie decken die komplette `/v1/run`-Schleife inkl. Eskalation und Präferenzpaar ab.
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- **Artefakt-Tests:** Compose-Dateien, Prometheus-Regeln, LiteLLM-Konfiguration und n8n-Workflows werden strukturell geprüft (YAML/JSON gültig, referenzierte Knoten vorhanden, Slots konsistent zur Registry).
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- **Nicht getestet bis zum gemeinsamen Deployment:** echte Modelle, Proxmox-API, Portainer-Aktionen, OpenTofu-Apply.
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## Stand der Verifikation
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| Was | Wie geprüft |
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| Kernlogik (Router, Eskalation, Verifier, Pflege-Agent, Healer, Lifecycle, Placement) | 152 Unit- und Integrationstests (`make test`) |
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| Konfiguration (Registry ↔ Skills ↔ LiteLLM ↔ Healer ↔ Policy ↔ Katalog) | `knaster validate` |
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| Compose-Dateien | `docker compose config` (`make compose-check`) |
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| Prometheus/Alertmanager/n8n-JSON | Strukturtests (`core/tests/test_artifacts.py`) |
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| n8n, Portainer | nur lesender Erreichbarkeitstest, nichts deployt |
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| Ontologie ↔ n8n | `knaster ontology check` gegen einen lesend abgerufenen Export aller Workflows (13.10.); Tests mit synthetischen Workflows |
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| OpenTofu, Ansible | nur YAML/Syntax. `tofu validate` und `ansible-lint` stehen noch aus |
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## Offene Punkte vor dem Deployment
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- ~~Image-Tags pinnen: LiteLLM (`main-stable`) und pve-exporter (`latest`).~~ 12.10.2026: Infra-Stack vollständig gepinnt, LiteLLM entfällt (D4). Offen: vLLM-, llama.cpp- und Treiber-Versionen gegen den aktuellen Stand prüfen.
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- LiteLLM-Wildcard-Routen (`tier1-general/*`) gegen die eingesetzte Version testen.
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- Den n8n Chat-Trigger nach dem Import prüfen (Parameter der Knotenversion).
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- `sites/knaster/*`: Hosts, VM-IDs, IPs und PCI-Adressen sind Annahmen und werden durch den Inventarlauf ersetzt.
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- Classifier `ticket-kategorie.json` entsteht erst aus gelabelten Fällen (Warnung von `knaster validate`).
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- Qwen3-TTS-Server für `tts-de-hq` auswählen (OpenAI-kompatibler Wrapper um faster-qwen3-tts) und Image setzen.
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- Benchmark-Tag: `llama-bench` auf P2000 (und M4000), `knaster bench tts` für beide TTS-Slots, dazu Strom messen. Ergebnisse in Katalog und Registry übernehmen.
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## Gemeinsames Deployment (später)
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> **Abgelöst** durch [docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md](superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md). Dort steht der Ablauf auf der echten Hardware, zusammengeführt mit Planner Epic 7. Die Liste unten bleibt nur zur Nachvollziehbarkeit stehen.
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1. Inventarlauf auf allen Nodes → `sites/knaster/inventory.yaml` ergänzen → `knaster placement plan`
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2. Proxmox: ZFS-Pools, Resource Mappings, Templates (`platform/proxmox`)
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3. Infra-LXC: `deploy/compose/infra` mit `KNASTER_DRY_RUN=true`
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4. GPU-VMs nacheinander, nach jeder Rolle Canary-Checks
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5. n8n-Workflows importieren (zuerst inaktiv), Credentials setzen
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6. Dry-Run eine Woche beobachten, dann Aktionen einzeln freischalten
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