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Christoph SchwörerandClaude Opus 5 08d90f1ccb Effortvergleich high gegen max: Effort wirkt ueber Delegation
Dieselbe TensorX-Matrix ein zweites Mal bei hoechstem Effort. Zwoelf
gueltige Laeufe, 2.116 Anforderungen, 127,6 Mio. Tokens, hochgerechnet
$10,53 aus der Preisliste vom 02.09.2026.

Befund: In den nicht-delegierenden Zellen bewegt sich der Ertrag zwischen
minus 18 und plus 44 Prozent ohne erkennbare Richtung - in der
Groessenordnung der Streuung. Der eine deutliche Ausschlag ist GLM in
custom mit plus 122 Prozent, erreicht mit 78 statt 30 Subagenten. Der
hoehere Denkaufwand schlaegt sich in mehr Zerlegung nieder, und die traegt
den Ertrag, nicht der Denkaufwand als solcher.

Qwens custom-Zelle hat sich qualitativ erholt: bei high 61 Prozent ohne
Beleg und 40 Prozent Hypothesen, bei max 3 Prozent ohne Beleg und 96
Prozent Primaerbeleg. Der Einbruch war ein Laufmerkmal, kein
Modellmerkmal - ein weiterer Beleg, dass n gleich 1 je Zelle nicht traegt.

Skill 13.2.0: analyse-anforderungen.py toleriert jetzt vier
Markdown-Fassungen der Feldvorgabe. Jedes der vier eingesetzten Modelle
formatierte sie anders, und jede Fassung wurde zunaechst mit null
Anforderungen gezaehlt, obwohl Belege und Pruefideen vollstaendig
vorlagen. Das ist ein Befund ueber den Versuchsaufbau: Die Formatvorgabe
ist fuer Menschen eindeutig, fuer maschinelle Auswertung nicht.
Regressionsprobe an sieben Laeufen unveraendert.

_matrix.ps1 nimmt zusaetzlich -Effort und -Modi fuer einzelne Zellen.
Ein Lauf fiel durch Standby des Rechners aus und wurde wiederholt.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-09-04 13:41:01 +02:00
Christoph SchwörerandClaude Opus 5 e2c3a0e8f8 TensorX-Matrix: erste vollstaendig besetzte Matrix, 918 Anforderungen
Sechs Zellen - z-ai/glm-5.3-flash und qwen/qwen3.8-flash-next je solo,
builtin und custom - alle mit dem kompletten Artefaktsatz von sieben
Dateien. 47,1 Mio. Tokens in 6,4 Stunden, hochgerechnet rund $3,25.

Das Matrixskript heisst jetzt _matrix.ps1 und nimmt -Provider und
-Effort; die LM-Studio-Ladeparameter werden nur noch lokal uebergeben.
Vor dem Start bestaetigte ein Smoke-Test den TensorX-Pfad unter den
seither geaenderten Bedingungen (Denylist, Spiegel, Freigabemuster):
Anmeldung, Modellkontrolle, wirksame Effort-Variante und Dateiuebernahme.

Befund: Die Anforderungsanzahl haette in die Irre gefuehrt. Qwens
custom-Lauf liegt mit 157 Anforderungen im Mittelfeld, ist aber
qualitativ zusammengebrochen - 61 Prozent ohne jeden Beleg, 17 Prozent
mit Primaerbeleg, 40 Prozent Hypothesen, gegenueber 0 Prozent ohne Beleg
und 79 bis 98 Prozent Primaerbelegen in den uebrigen fuenf Laeufen. Er
lieferte zugleich weniger als builtin bei 37 Prozent mehr Tokens.

Der Moduseffekt ist modellabhaengig: Bei GLM steigt der Ertrag monoton
von 126 ueber 139 auf 216 bei durchgaengig hoher Belegqualitaet, bei Qwen
ist builtin das Optimum. Die Annahme, rollenspezialisierte Agenten seien
generell ueberlegen, traegt damit nicht.

Qwens custom-Lauf meldet exit_code 1 bei finish_reason stop und ohne
Timeout, nachdem alle 24 Subagenten zurueckkamen und sieben Dateien
entstanden. Er ist als gueltig mit Vorbehalt gefuehrt, die Ursache offen.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-09-02 16:21:31 +02:00
Christoph SchwörerandClaude Opus 5 6c5c26a2e4 Lokale Matrix liefert Ergebnisse: 119 Anforderungen aus Gemma und Qwen
Skill 13.0.0/13.1.0, Adapter 2.5.2.

Spiegel-Arbeitsverzeichnis: OpenCode laeuft nicht mehr direkt im
Codebasis-Root, sondern in einem Verzeichnis aus Junctions auf die
Top-Level-Eintraege, mit einem echten Ergebnisverzeichnis, dessen Inhalt
nach dem Lauf uebernommen wird. Damit landen relative wie absolute
Ausgabepfade am richtigen Ort, ohne dass der Prompt vom Wortlaut der
Claude-Laeufe abweichen muss. Der Spiegel liegt in _meta des Laufs; die
Codebasis bleibt unberuehrt.

Der Spiegel allein genuegte nicht. Sechs Laeufe schrieben mit korrektem
absolutem Pfad und wurden dennoch abgewiesen, weil OpenCode Ziele im
Repository gegen den worktree-relativen Pfad abgleicht - ein Befund, der
seit Skill 10.0.2 dokumentiert war und erst sichtbar wurde, als der
Spiegel vom Temp-Verzeichnis ins Projekt wanderte.

analyse-anforderungen.py erkennt Kennungen als Markdown-Ueberschrift, auch
ohne Feldnamen, sofern die Pflichtfelder folgen. Regressionsprobe an fuenf
Claude-Laeufen unveraendert.

Ergebnisse der gueltigen Laeufe: Qwen 3.5-9B liefert 107 der 119
Anforderungen, davon 75 im Modus custom mit nur drei Subagenten. Gemma
kommt auf 12. Der Modus builtin fiel bei beiden Modellen aus - drei von
drei Laeufen endeten nach einem Turn ohne einen Werkzeugaufruf. Die 13
Laeufe mit Adapter 2.3.0 bis 2.5.1 sind Artefakte der Fehlersuche und
als adapterbedingte Fehlmessungen gekennzeichnet.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-09-01 22:49:53 +02:00
Christoph SchwörerandClaude Opus 5 28e927013b LM-Studio-Matrix mit gemma-4-e4b: zwoelf Laeufe und vier Befunde
Skill 12.0.0 bis 12.2.0 und Adapter 2.0.0 bis 2.2.0.

Werkzeugfreigabe: Die Shell-Rechte des OpenCode-Adapters sind jetzt eine
Denylist wie beim Claude-Adapter statt einer Allowlist. Ausloeser war der
erste Qwen-Lauf, dessen einzige beide Werkzeugaufrufe an einer Pipeline
scheiterten. Kontrolltest belegt beide Richtungen: Get-ChildItem | Format-Table
laeuft durch, rm wird verweigert, die Datei bleibt bestehen.

Lokaler Betrieb: Der Preflight entlaedt alle Modelle vor jedem Lauf und laedt
den Kontext auf das Modellmaximum. Gemessen waren zuvor beide Modelle
gleichzeitig geladen - 168 MiB frei von 16,3 GB. Qwen 27B passt auf dieser
Karte nicht und wurde durch qwen3.5-9b ersetzt, in Q4_K_M wie Gemma.

Messinstrument: analyse-anforderungen.py erkennt Feldnamen in Markdown-
Fettschrift und Modulpraefixe in IDs. Der erste lokale Lauf mit Artefakten
wurde sonst mit null Anforderungen gezaehlt statt mit neun. Regressionsprobe
an vier Claude-Laeufen unveraendert.

Befunde: Der Standard-Ausgabeblock, mit dem Claude sieben Artefakte erzeugt,
liefert bei gemma-4-e4b null von sechs Laeufen ein Ergebnis - das Modell loest
den Pfad relativ zum Arbeitsverzeichnis auf. Ein Lauf startete alle sieben
vorgesehenen Rollen und lieferte neun formkonforme Anforderungen. Ein anderer
erzeugte sieben richtig benannte Dateien ohne eine einzige formkonforme
Anforderung. Und eine Shell-Umleitung schrieb an der Denylist vorbei in den
eingefrorenen Snapshot - gefunden vom Vorher/Nachher-Vergleich, nicht von der
Regel.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-09-01 11:02:04 +02:00
Christoph Schwörer 654339464e neues modell 2026-09-01 08:12:07 +02:00
Christoph SchwörerandClaude Opus 5 611fd0a80c Lokaler LM-Studio-Adapter fuer Gemma und Qwen (Skill 10.1.0)
Der TensorX-Wrapper wird providerneutral: opencode-tensorx-adapter.py heisst
jetzt opencode-adapter.py und waehlt ueber --provider {tensorx,lmstudio}
Gateway und Modellvorlage. Der TensorX-Pfad bleibt unveraendert; die vier
bestehenden Regressionstests laufen durch.

Neu fuer den lokalen Betrieb:
- opencode-lmstudio.json fuer google/gemma-4-e4b und qwen/qwen3.8-27b
- Preflight ueber /api/v0/models: Servererreichbarkeit, Modellverfuegbarkeit,
  tool_use-Faehigkeit, geladenes Kontextfenster (--min-context, Standard 32768)
  und genau eine geladene Instanz; --lmstudio-autoload stellt das selbst her
- local_runtime in RawResult.json (Quantisierung, Architektur, Runtime,
  lms-Version, Instanzbezeichner, Kontextfenster) fuer Kap. 4.3
- effort_applied, da der lokale Endpunkt keinen Thinking-Level annimmt

Drei Befunde aus der Inbetriebnahme, alle im Adapter abgefangen: LM Studio
laedt standardmaessig nur 8192 Kontexttokens; ein erneutes lms load erzeugt
eine zweite Instanz und macht das Routing mehrdeutig; Effort ist lokal
wirkungslos. Dazu zwei Korrekturen am gemeinsamen Pfad (Abbruchgrund nur
einmal in errors, saubere lms-Versionskennung).

Enthaelt ausserdem die bislang nicht committeten Laeufe der Iterationen 8
und 9 sowie Versuch 2 (Iterationen 1 bis 3). Der laufende Lauf unter
Iteration 10 ist bewusst nicht enthalten.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-31 20:19:33 +02:00
Christoph Schwörer b369e6115e Add OpenCode TensorX experiment adapter 2026-08-31 18:42:25 +02:00
Christoph Schwörer ca52aa4701 Add TensorX models for Versuch 2 2026-08-31 16:51:35 +02:00
Christoph Schwörer 8a22d586f1 iteration 8 2026-08-28 19:41:13 +02:00
Christoph Schwörer 37275c96d6 tensorx adapter 2026-08-28 07:38:12 +02:00
Christoph Schwörer ea1f3caff7 more runs before cline 2026-08-27 19:22:37 +02:00
Christoph SchwörerandClaude Opus 5 3d5b691bfa Iteration 3: Modell- und Modusraster erweitert, Skill 7.0.0, V2/V3 vorbereitet
Neue gueltige Zellen in Iteration 3
- claude-opus-5/solo/high: 363 Anforderungen, 99,7 % mit Primaerbeleg,
  Belege je Anforderung Median 2,0, 38,1 Mio. Tokens
- claude-fable-5/solo/high: 241 Anforderungen, 98,3 % mit Primaerbeleg,
  89,0 % PRIMAER-Anteil, vollstaendig regelkonform, 30,6 Mio. Tokens

Damit sind 6 von 12 Zellen des Rasters belegt. Zwei Befunde daraus:

Die Belegdichte folgt dem Modell, nicht dem Effort. Opus erreicht Median 2,0
auch auf high; alle 44 Sonnet-Laeufe lagen bei 1,0. max hebt Opus auf 3,0.
Die frueher dem Effort zugeschriebene Verdopplung ist damit eingegrenzt.

Die Fable-Modellverletzung ist reproduziert und abgegrenzt. Bei builtin laufen
die Subagenten auf claude-opus-5[1m] statt Fable (zweiter Fall nach Iteration 1),
bei solo dagegen sauber. Nicht das Modell ist die Ursache, sondern Fable in
Kombination mit Delegation.

Fehlmessungen, vollstaendig protokolliert
- vier 429-Abbrueche (Session-Kontingent) aus dem Parallelblock 19:59;
  drei davon mit Teilbestand, einer ohne Ergebnis
- opus-5/builtin/high zum dritten Mal gescheitert: 790,7 Mio. Tokens ueber drei
  Anlaeufe ohne Artefakt. Zelle mit dieser Prompt-Version nicht messbar.

Skill 7.0.0 (MAJOR)
- Isolationsmechanismus modusabhaengig: --safe-mode schaltet MCP-Server und
  Custom-Agenten ab und ist mit V2/V3 unvereinbar. Smoke-Test verifiziert:
  mit Flag spawned=0, ohne Flag spawned=2. Ersatz fuer custom/MCP:
  --strict-mcp-config plus --disallowedTools Skill WebSearch WebFetch SlashCommand.
- 6.1.0: Pflichtpruefung leeres Ergebnisverzeichnis = Fehlmessung unabhaengig von
  is_error; CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS=0; Protokollfeld Gueltigkeit
- extract-subagenten.py: Start-Quittung wird nicht mehr als Ertragsmass ausgewiesen

Versuch 2 und 3 vorbereitet
- Prompt-Kette V1 -> V2 (02-A, angepasst an Agentendateien) -> V3 (02-B, MCP)
- V2: acht Rollen inkl. nicht delegierendem ISO-29148-Orchestrator
- V3: elf Rollen, fuenf Werkzeugserver, neue Belegklasse LAUFZEIT

Ablaufprotokoll um Phase 6 und 7 sowie die Vorbereitung von V2/V3 ergaenzt.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-27 08:03:00 +02:00
1456 changed files with 598336 additions and 123 deletions
+463 -34
View File
@@ -1,8 +1,8 @@
---
name: run-experiment
description: Führt einen Versuchs-Prompt aus einer Prompt-Datei als messbaren Headless-Lauf mit Claude Code oder Codex CLI aus und schreibt ein Messprotokoll mit Start-/Endzeit, Modell, Tokenverbrauch und weiteren Metriken. Verwenden bei "/run-experiment <Pfad-zur-Prompt-Datei>" oder wenn der User einen Versuch/ein Experiment ausführen und tracken will.
description: Führt einen Versuchs-Prompt aus einer Prompt-Datei als messbaren Headless-Lauf mit Claude Code, Codex CLI oder OpenCode (TensorX oder lokales LM Studio) aus und schreibt ein Messprotokoll mit Start-/Endzeit, Modell, Tokenverbrauch und weiteren Metriken. Verwenden bei "/run-experiment <Pfad-zur-Prompt-Datei>" oder wenn der User einen Versuch/ein Experiment ausführen und tracken will.
argument-hint: <Pfad zur Prompt-Datei> <Root-Verzeichnis>
version: 5.0.0
version: 13.2.0
---
# RunExperiment – Versuchslauf mit Messprotokoll
@@ -16,8 +16,9 @@ schreibst du ein Messprotokoll neben die Prompt-Datei.
- **Prompt** (Pflicht): Pfad zur Prompt-Datei (Markdown). Erstes Argument in `$ARGUMENTS`.
- **Root** (Pflicht): Verzeichnis, das als Root des Versuchslaufs dient. Zweites Argument.
Der Headless-Lauf wird mit diesem Verzeichnis als Arbeitsverzeichnis gestartet – es ist
die Wurzel der zu analysierenden Codebasis und wird nur GELESEN. Fehlt das Argument: den
Es ist die Wurzel der zu analysierenden Codebasis und wird nur GELESEN. Der Codex-Adapter
erstellt daraus ein isoliertes temporäres Arbeitsabbild; andere Adapter starten
unmittelbar mit diesem Root als Arbeitsverzeichnis. Fehlt das Argument: den
User danach fragen und NICHT stillschweigend das aktuelle Verzeichnis verwenden. Vor dem
Lauf prüfen, dass das Verzeichnis existiert; sonst abbrechen und den User informieren.
- **Modell** (Pflicht, **kein Default**): Wird **vor jedem Lauf beim User erfragt** – siehe
@@ -100,7 +101,8 @@ Der Skill ist zweigeteilt:
- **`## Prozess`** beschreibt werkzeugneutral, **was** je Lauf zu tun und zu erheben ist. Dieser
Teil gilt unabhängig davon, mit welchem LLM oder welcher CLI gearbeitet wird.
- **`## Werkzeugadapter`** beschreibt **wie** das mit einem konkreten Werkzeug umgesetzt wird.
Ausgearbeitet sind Adapter für Claude Code und Codex CLI. Konkrete Flags und Rohfelder sind
Ausgearbeitet sind Adapter für Claude Code, Codex CLI und OpenCode über TensorX. Der frühere
direkte Python-API-Adapter bleibt nur als ausdrücklich gewählter Legacy-Fallback erhalten. Konkrete Flags und Rohfelder sind
ausschließlich dem gewählten Adapterabschnitt zu entnehmen.
**Arbeitsteilung mit der Prompt-Datei:** Der Prompt enthält ausschließlich die *Analyseanweisung*
@@ -123,9 +125,16 @@ per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen"
frühere Läufe entstanden sind, und dürfen nicht nachträglich angepasst werden.
2. Aus dem Metadaten-Block der Prompt-Datei (falls vorhanden) Versuch/Prompt-Version übernehmen.
3. **Werkzeugadapter bestimmen und CLI-Pfad auflösen.** Die Modell-ID entscheidet eindeutig:
`claude-*` verwendet Claude Code, OpenAI-IDs wie `gpt-*` oder `o*` verwenden Codex CLI.
`claude-*` verwendet Claude Code, OpenAI-IDs wie `gpt-*` oder `o*` verwenden Codex CLI,
`z-ai/*`, `qwen/qwen3.8-flash-next` und `moonshotai/*` verwenden OpenCode mit
`--provider tensorx`, `google/gemma-4-e4b` und `qwen/qwen3.5-9b` verwenden OpenCode mit
`--provider lmstudio` gegen den lokalen LM-Studio-Server.
Keine Modell-ID an eine CLI übergeben, die sie nicht unterstützt.
**Achtung Präfixkollision:** `qwen/qwen3.8-flash-next` läuft remote über TensorX,
`qwen/qwen3.5-9b` lokal über LM Studio. Das Präfix `qwen/` allein entscheidet **nicht** –
maßgeblich ist die vollständige Modell-ID.
Unter Windows liegt `claude` in der Regel **nicht im PATH**. Erst
`Get-Command claude -ErrorAction SilentlyContinue` versuchen; schlägt das fehl, auf die
VSCode-Extension zurückfallen und die höchste Versionsnummer wählen:
@@ -141,6 +150,12 @@ per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen"
`$env:USERPROFILE\.vscode\extensions\openai.chatgpt-*-win32-x64\bin\windows-x86_64\codex.exe`
wählen. Findet sich die benötigte ausführbare Datei nicht: abbrechen und den User informieren.
Adapter und aufgelösten Pfad fürs Protokoll festhalten.
Für TensorX-Modelle `Get-Command opencode -ErrorAction SilentlyContinue` versuchen. Der
Adapter löst zusätzlich die globale npm-Installation unter
`$env:APPDATA\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe` auf. Fehlt OpenCode, mit
`npm install -g opencode-ai` installieren; fehlt die TensorX-Anmeldung, `opencode auth login`
ausführen. Niemals dafür Cline-Konfigurationsdateien oder Cline-Credentials lesen.
4. **Modell beim User erfragen.** Hat der User das Modell nicht bereits im Aufruf genannt,
**immer** per `AskUserQuestion` nachfragen – auch dann, wenn frühere Läufe derselben
Versuchsreihe ein bestimmtes Modell verwendet haben. Es gibt bewusst keinen Default.
@@ -161,6 +176,23 @@ per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen"
| `gpt-5.6-terra` | ausgewogenes Verhältnis aus Leistung und Verbrauch |
| `gpt-5.6-luna` | schnelle und günstige GPT-5.6-Variante |
| TensorX-Modell-ID | Einordnung |
|---|---|
| `z-ai/glm-5.2` | Z.AI GLM 5.2 über TensorX-Gateway |
| `z-ai/glm-5.3-flash` | Z.AI GLM 5.3 Flash über TensorX-Gateway |
| `qwen/qwen3.8-flash-next` | Qwen 3.8 Flash Next über TensorX-Gateway |
| `moonshotai/kimi-k3` | Moonshot Kimi K3 – 1-Mio.-Kontext, 2,8T Parameter |
| Lokale Modell-ID (LM Studio) | Einordnung |
|---|---|
| `google/gemma-4-e4b` | Gemma 4 E4B, 7,5B Parameter, lokal über LM Studio |
| `qwen/qwen3.5-9b` | Qwen 3.5 9B, lokal über LM Studio (Q4_K_M wie Gemma) |
Lokale IDs nur anbieten, wenn `lms ls` das Modell als heruntergeladen ausweist. Fehlt es,
den User auf `lms get <ID>` hinweisen und den Download **nicht** ungefragt starten – es
sind mehrere Gigabyte. Lokale Läufe sind eine eigene Versuchsbedingung und nicht mit
Cloud-Läufen poolbar: anderes Kontextfenster, quantisierte Gewichte, kein Effort.
In der Frage den letzten verwendeten Stand nennen, damit der User bewusst wechseln oder
bewusst wiederholen kann (z. B. „Lauf 3 lief mit `claude-sonnet-5`, 11.516.200 Tokens, 23:40").
@@ -216,7 +248,31 @@ per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen"
unangetastet und die Agentenkonfiguration ist eine dokumentierte, versionierte
Versuchsbedingung. Format siehe `claude --help` zu `--agents`.
**Codex-Adapter in Version 5.0.0:** ausschließlich `solo` ist freigegeben und wird doppelt
**Delegationstiefe – nur Modus `custom`, beim User erfragen.** Zwei Fassungen der
Agentendatei stehen bereit; sie unterscheiden sich ausschließlich darin, ob die Rollen selbst
delegieren dürfen:
| Fassung | Rollen dürfen delegieren | Wirkung |
|---|---|---|
| `verschachtelt` | ja | Rollen erben über `--agents` alle Werkzeuge einschließlich `Task` und starten eigene Subagenten. `max_depth` > 1. |
| `unverschachtelt` | nein | Jede Rolle führt ihren Auftrag selbst aus. Nur der Hauptagent delegiert; `max_depth` soll 1 sein. |
**Warum das eine eigene Option ist.** Im ersten V2-Lauf (`v9.1.0-0c39`) entfielen 26 von
86 Subagenten auf Starts durch Subagenten, `max_depth` = 3. Das war nicht beabsichtigt – der
`iso29148-orchestrator` ist ausdrücklich als nicht-delegierende Rolle entworfen – und es
verteuert den Lauf erheblich, weil jede zusätzliche Ebene ihren Kontext erneut liest. Es
verwischt außerdem die Zuständigkeit: Ein von einer Rolle gestarteter Subagent ist keiner
Teilaufgabe der Bindungstabelle mehr zuzuordnen.
Die Fassung ist **nicht** technisch erzwungen, sondern in jedem Rollenprompt als Abschnitt
*Keine Weiterdelegation* formuliert. Kontrolle nach dem Lauf: `subagent_stats.max_depth` und
`spawned_by_subagents`. Beide gehen ins Protokoll; bei `unverschachtelt` und
`spawned_by_subagents` > 0 ist die Bedingung verletzt und im Protokoll zu kennzeichnen.
Beide Fassungen liegen neben der Prompt-Datei und werden per SHA-256 geführt; die gewählte
Fassung ist über ihren Hash eindeutig belegt.
**Codex-Adapter ab Version 5.0.0:** ausschließlich `solo` ist freigegeben und wird doppelt
mit `--disable multi_agent` sowie `-c agents.enabled=false` erzwungen. Bei `builtin` oder
`custom` abbrechen und mitteilen, dass dieser Adaptermodus noch nicht verifiziert ist. Eine
stillschweigende Annäherung an Claude-Agentendefinitionen wäre keine reproduzierbare Bedingung.
@@ -255,7 +311,7 @@ per stdin übergebenen Text angehängt (siehe Schritt „Prompt zusammenstellen"
Sort-Object { [int]($_.Name -replace '\D','') }
$iteration = if ($iterationen) { $iterationen[-1].Name } else { 'Iteration 1' }
$zelle = Join-Path (Join-Path (Join-Path $iteration $modell) $modus) $effort
$skillVer = 'v5.0.0' # entspricht version: im Frontmatter dieses Skills
$skillVer = 'v10.0.2' # entspricht version: im Frontmatter dieses Skills
do {
$id4 = '{0:x4}' -f (Get-Random -Maximum 65536)
$lauf = Join-Path "<promptverzeichnis>\$zelle" "<NN>_Lauf_$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd_HHmmss')_${skillVer}-$id4"
@@ -337,6 +393,50 @@ Der Inhalt richtet sich nach dem Agentenmodus:
| `builtin` | zusätzlich die werkzeugeigenen Subagenten | spezialisierte Agentenrollen aus Konfigurationsdateien, externe Werkzeugserver |
| `custom` | zusätzlich die beigestellten Agentenrollen (namentlich nennen) | externe Werkzeugserver, sofern nicht Teil des Versuchs |
**Zuständigkeitsbindung – nur Modus `custom`.** Der Prompt verlangt im Abschnitt
*Arbeitsteilung*, dass eine Teilaufgabe von dem dafür vorgesehenen Bearbeiter ausgeführt wird,
nennt aber bewusst keine Rolle – sonst wäre er nicht mehr für `solo` und `builtin` gültig. Welche
Rolle wofür zuständig ist, gehört deshalb in den Werkzeugkontext. Block 1 wird bei `custom` um
folgende Tabelle ergänzt, mit den Rollennamen aus der `--agents`-Datei:
```
Für die folgenden Teilaufgaben stehen vorgesehene Bearbeiter bereit. Führe diese
Teilaufgaben durch den jeweils genannten Bearbeiter aus, nicht selbst:
| Teilaufgabe | Vorgesehener Bearbeiter |
|---|---|
| Modulinventar (Schritt 0) | modulinventar |
| Faktenerhebung zu einem Modulausschnitt (Schritte 2 bis 4) | faktenermittler |
| Formulierung der StRS-Anforderungen | strs-autor |
| Formulierung der SyRS-Anforderungen | syrs-autor |
| Formulierung der SwRS-Anforderungen samt Konsolidierungsprüfung | swrs-autor |
| Prüfung ausgewiesener Belege gegen die Codebasis | belegpruefer |
| Prüfung des Gesamtbestands an den Nahtstellen der Ausschnitte | iso29148-orchestrator |
| Konsistenzcheck des fertigen Anforderungssatzes (Abschnitt Abschluss) | konsistenzpruefer |
Zuschnitt, Anzahl der Aufträge je Bearbeiter, deren Reihenfolge und die Tiefe
entscheidest du. Gebunden ist allein, wer eine Teilaufgabe ausführt. Die Bearbeiter
lesen nur; das Anlegen der Ergebnisdateien und die Übernahme ihrer Rückmeldungen
bleiben deine Aufgabe.
```
Die Tabelle wird aus der `--agents`-Datei abgeleitet und **nicht** freihändig formuliert: Jede
Zeile nennt eine Rolle, die dort definiert ist, und jede definierte Rolle kommt vor. Kommt eine
Rolle in der Datei vor, aber nicht in der Tabelle, ist sie im Lauf faktisch nicht vorgesehen –
das ist zulässig, aber im Protokoll zu vermerken.
**Warum die Bindung keine Strategieinjektion ist.** Sie ist vor dem Lauf statisch deklariert,
wird als Teil von `_meta\combined_prompt.md` archiviert und ist über den SHA-256 der
`--agents`-Datei versioniert. Damit unterscheidet sie sich grundlegend von den in Version 9.0.0
entfernten **laufzeitabhängigen** Eingriffen des TensorX-Adapters (Subagenten-Limit,
turnabhängige Schreib-Erinnerungen), die den Lauf abhängig von seinem eigenen Verlauf umsteuerten
und Lauf 34 unpoolbar machten. Was in `custom` weiterhin **nicht** vorgegeben wird: Anzahl der
Aufrufe, Zerlegungstiefe, Reihenfolge und Turn-Anzahl.
**Die Bindung ist nicht technisch erzwungen.** Sie wirkt über den Prompt; ob der Agent sie
einhält, ist selbst eine Messgröße. Nach dem Lauf ist sie zu prüfen – siehe Protokollfeld
*Zuständigkeitsbindung*.
**Block 2 – Ausgabeverzeichnis.** Damit die Ergebnisse im Laufverzeichnis landen und nicht in
der Codebasis:
@@ -347,15 +447,16 @@ Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
```
**Codex-Abweichung bei Block 2.** Der Codex-Adapter läuft mit einem technisch erzwungenen
`read-only`-Sandboxmodus. Er kann deshalb auch das externe Laufverzeichnis nicht direkt als
Agent beschreiben. Block 2 wird dort durch folgende strukturierte Rückgabeanweisung ersetzt;
**Codex-Abweichung bei Block 2.** Der Codex-Adapter läuft in einer isolierten Arbeitskopie
im System-Temp-Verzeichnis mit `workspace-write`. Das originale Root liegt außerhalb dieses
Arbeitsbereichs und kann vom Agenten nicht erreicht werden. Trotz des technisch beschreibbaren
Abbilds darf der Agent keine Dateien verändern. Block 2 wird dort durch folgende strukturierte Rückgabeanweisung ersetzt;
die CLI erzwingt `codex-output-schema.json`, anschließend materialisiert
`normalise-codex-result.py` die Dateien:
```
### Ergebnisausgabe (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Verändere keine Dateien. Gib alle geforderten Ergebnisdateien im vorgegebenen JSON-Schema zurück.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis. Gib alle geforderten Ergebnisdateien im vorgegebenen JSON-Schema zurück.
Jeder Eintrag in `files` enthält unter `path` einen relativen Pfad innerhalb von `Ergebnisse`
und unter `content` den vollständigen Dateiinhalt. `summary` enthält nur eine kurze Laufzusammenfassung.
```
@@ -363,8 +464,8 @@ und unter `content` den vollständigen Dateiinhalt. `summary` enthält nur eine
### 3. Ausführung (Headless-Lauf)
Den Adapter anhand der Modell-ID wählen. Der folgende Aufruf ist **ausschließlich der
Claude-Code-Adapter**. Der Codex-Aufruf steht vollständig unter `Adapter: Codex CLI` und darf
nicht mit Claude-Flags vermischt werden.
Claude-Code-Adapter**. Der Codex-Aufruf steht vollständig unter `Adapter: Codex CLI`, der
TensorX-Aufruf unter `Adapter: OpenCode`; beide dürfen nicht mit Claude-Flags vermischt werden.
Den kombinierten Prompt per stdin an `claude -p` übergeben. `--add-dir` gibt dem
Headless-Lauf Schreibrecht auf das Laufverzeichnis außerhalb seines Arbeitsverzeichnisses.
@@ -376,6 +477,9 @@ $lauf = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
$prompt = (Get-Content "<prompt-datei>" -Raw) + "`n`n<Ausgabe-Anweisung>"
# Steuerdateien IMMER ins Laufverzeichnis - nie in den gemeinsamen Scratchpad (parallelfaehig)
Set-Content -Path "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Value $prompt -Encoding utf8
# Ohne diese Variable bricht der Headless-Modus nach 600 s ab, sobald noch
# Hintergrund-Subagenten laufen - und meldet dabei `is_error: false`.
$env:CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS = '0'
Set-Content -Path "$lauf\_meta\startzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)
# Schreibende und bauende Shell-Kommandos sperren – die Codebasis wird nur gelesen.
@@ -414,7 +518,7 @@ Bedeutung der Flags:
| Flag | Zweck |
|---|---|
| `--safe-mode` | Isolation: CLAUDE.md, Skills, Plugins, Hooks, MCP-Server, Custom-Agenten, Commands und Output-Styles aus – ohne Dateieingriff. Auth, Modellwahl, eingebaute Tools und Permissions bleiben normal aktiv. |
| `--safe-mode` | Isolation: CLAUDE.md, Skills, Plugins, Hooks, MCP-Server, Custom-Agenten, Commands und Output-Styles aus – ohne Dateieingriff. Auth, Modellwahl, eingebaute Tools und Permissions bleiben normal aktiv. **Nur in den Modi `solo` und `builtin` verwendbar** – siehe „Isolation je Agentenmodus". |
| `--strict-mcp-config` | zweite Absicherung gegen MCP-Server aus Projekt- oder User-Konfiguration |
| `--permission-mode acceptEdits` | Schreibrechte für die Ergebnisdateien im Laufverzeichnis |
| `--allowedTools "Bash" "PowerShell"` | **Shell-Zugriff ohne Rückfrage** – Standard seit Prompt-Version 02 |
@@ -434,6 +538,55 @@ Die belastbare Read-only-Garantie bleibt der Vorher/Nachher-Vergleich per
`git status --porcelain` aus Abschnitt 1 bzw. 3. Die Denylist senkt das Risiko, sie ersetzt die
Verifikation nicht.
**Isolation je Agentenmodus – `--safe-mode` ist nicht immer verwendbar.**
`--safe-mode` schaltet ausweislich der CLI-Hilfe „all customizations (CLAUDE.md, skills, plugins,
hooks, **MCP servers, custom commands and agents**, output styles, workflows, …)" ab. Damit
deaktiviert es genau das, was die Modi `custom` (V2) und der MCP-Einsatz (V3) untersuchen sollen.
Verifiziert am 2026-08-26 gegen CLI 2.1.246 mit identischem Aufruf, nur `--safe-mode` variiert:
| Konfiguration | `subagent_stats.spawned` | `by_type` |
|---|---:|---|
| mit `--safe-mode` | **0** | leer – der Agent meldet, die Rollen seien „nicht in der Agent-Registry registriert" |
| ohne `--safe-mode` | **2** | `{"modulinventar": 1, "konsistenzpruefer": 1}` |
Daraus folgt eine modusabhängige Isolation:
| Modus | Isolation |
|---|---|
| `solo`, `builtin` | `--safe-mode` + `--strict-mcp-config` (unverändert) |
| `custom`, sowie jeder Lauf mit `--mcp-config` | **kein** `--safe-mode`; stattdessen `--strict-mcp-config` und die Sperre `--disallowedTools Skill WebSearch WebFetch SlashCommand` |
Der gezielte Ersatz wurde am selben Tag gegengeprüft. Der Agent antwortete auf eine
Werkzeugabfrage: `VORGELADEN: NICHTS VORGELADEN` · `SKILLS: KEINE` · `WEB: KEIN WEBZUGRIFF` ·
alle acht Custom-Rollen verfügbar. Ohne die Sperre lädt die CLI **16 global installierte Skills**
(darunter `code-review`, `security-review`, `run`, `init`); `--setting-sources ''` unterdrückt sie
**nicht**.
**Was der Ersatz nicht abdeckt.** `--safe-mode` deaktiviert zusätzlich Plugins, Hooks und
Output-Styles. Die Sperre tut das nicht. Auf der Maschine, auf der die Versuchsreihe läuft, sind
davon keine konfiguriert (`~/.claude/settings.json` enthält nur `model` und
`agentPushNotifEnabled`, kein `hooks`; kein `plugins`- und kein `output-styles`-Verzeichnis) –
das ist jedoch eine Eigenschaft der Umgebung, keine Garantie. **Vor jedem Lauf im Modus `custom`
oder mit MCP ist deshalb zu prüfen:**
```powershell
$us = Join-Path $env:USERPROFILE '.claude\settings.json'
if (Test-Path $us) { (Get-Content $us -Raw | ConvertFrom-Json).PSObject.Properties.Name }
foreach ($d in 'plugins','output-styles','skills') {
$pfad = Join-Path $env:USERPROFILE ".claude\$d"
if (Test-Path $pfad) { "VORHANDEN: $d -> " + ((Get-ChildItem $pfad | Measure-Object).Count) + ' Eintraege' }
}
```
Treten Hooks, Plugins oder Output-Styles auf, ist der Lauf **nicht** isoliert und die Bedingung
im Protokoll als abweichend zu kennzeichnen.
**Unverändert bleibt:** `--safe-mode` hat die Modellwahl nie beeinflusst. Der Eintrag `model` in
den User-Settings (hier `opus[1m]`) kann Subagenten binden – das ist der bekannte Grund der zwei
dokumentierten Modellabweichungen und gilt mit wie ohne `--safe-mode`.
**`--safe-mode` bleibt als zweite Sicherung aktiv.** Die primäre Isolation leistet der
bereinigte Snapshot (Abschnitt 1); `--safe-mode` fängt zusätzlich alles ab, was von außerhalb
des Roots wirken könnte – User-Level-Settings, global installierte Skills, Plugins, Hooks.
@@ -472,7 +625,9 @@ Regeln:
`RawResult.json` im Laufverzeichnis lesen und defensiv parsen. Beim Claude-Adapter ist dies die
unveränderte CLI-Antwort; beim Codex-Adapter erzeugt `normalise-codex-result.py` diese Datei aus
`RawEvents.jsonl` und `_meta\final_response.json`. Relevante Claude-Felder:
`RawEvents.jsonl` und `_meta\final_response.json`; beim OpenCode-Adapter erzeugt
`opencode-adapter.py` sie aus dem Sessionexport und `OpenCodeEvents.jsonl` gemäß der
OpenCode-Referenz. Relevante Claude-Felder:
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
@@ -542,6 +697,32 @@ Subagenten gibt.
Bei Modus `builtin` oder `custom` daher **nie** den Flag-Wert allein ins Protokoll schreiben,
sondern die Modelle aus `modelUsage` mit ihrem jeweiligen Anteil ausweisen.
**Pflichtprüfung: Hat der Lauf überhaupt etwas erzeugt?** `is_error` allein genügt **nicht**.
Ein Lauf kann `is_error: false`, `subtype: success` und `terminal_reason: completed` melden und
trotzdem **null Ergebnisdateien** hinterlassen. Belegt am 2026-08-26, Lauf
`Iteration 3/claude-opus-5/builtin/high/…160037_v4.5.0-116d`: Der Hauptagent startete zehn
Subagenten im Hintergrund, beendete seinen Turn und schrieb als Abschlusstext „Die Erhebung
läuft"; der Headless-Modus wartete 600 s und brach dann ab. `Stderr.log` enthielt
„Background tasks still running after 600s; terminating." Verbraucht waren zu diesem Zeitpunkt
**193,4 Mio. Tokens** – der teuerste Lauf der Reihe, ohne ein einziges Artefakt.
Nach jedem Lauf daher zwingend prüfen:
1. `Ergebnisse\` ist **nicht leer** und enthält die vom Prompt geforderten Dateien. Fehlen sie,
ist der Lauf **unabhängig von `is_error` als Fehlmessung zu kennzeichnen**.
2. `Stderr.log` enthält keine Abbruchmeldung. Die Datei ist im Normalfall 0 Byte groß.
Vorbeugend setzt der Ausführungsabschnitt `CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS=0`, damit der
Lauf auf seine Hintergrund-Subagenten wartet, statt sie abzuschneiden.
**Subagenten-Ergebnisse kommen nicht als Werkzeugergebnis zurück.** Startet der Hauptagent einen
Subagenten im Hintergrund, liefert der Werkzeugaufruf sofort eine **Start-Quittung** von rund
1.093 Zeichen („Async agent launched successfully …") zurück, nicht die Befunde. Deren Länge ist
folglich **kein** Maß für den Ertrag des Subagenten. Die Quittung nennt einen Pfad
`<temp>\<session>\tasks\<agentId>.output`; diese Dateien werden zwar angelegt, bleiben aber
**leer** (geprüft an 33 Dateien aus zwei Läufen). Die Aussage, dass Subagenten-Transkripte nicht
auswertbar persistiert werden, gilt damit unverändert.
`permission_denials` ist eine **reguläre Messgröße** und immer auszuweisen, auch bei 0. Ein
hoher Wert bedeutet, dass die Werkzeugkonfiguration den Lauf eingeschränkt hat, und ist bei der
Interpretation der Ergebnisqualität zu berücksichtigen.
@@ -683,7 +864,20 @@ Vorlage:
- **Permission-/Sandbox-Modus:** <acceptEdits | read-only / approval never | ...>
- **Toolfreigabe:** <adapterabhängige Flags wörtlich>
- **Isolationsmechanismus:** <adapterabhängige Flags wörtlich>
- **MCP-Server / Agentendateien:** <keine – aus dem Snapshot entfernt, zusätzlich --safe-mode | Liste>
- **MCP-Server / Agentendateien:** <keine – aus dem Snapshot entfernt, zusätzlich --safe-mode |
Liste der Server mit Pfad und SHA-256 der `--mcp-config`-Datei; Pfad und SHA-256 der
`--agents`-Datei>
- **Delegationstiefe (nur `custom`):** <verschachtelt | unverschachtelt> gemäß gewählter
Agentendatei. Kontrolle: `subagent_stats.max_depth` und `spawned_by_subagents`. Bei
`unverschachtelt` muss `spawned_by_subagents` = 0 und `max_depth` = 1 sein; andernfalls hat
die Rollenvorgabe nicht gegriffen und der Lauf ist entsprechend zu kennzeichnen.
- **Zuständigkeitsbindung (nur `custom`):** je Rolle die Zahl der Aufrufe aus
`subagent_stats.by_type`; Rollen mit null Aufrufen namentlich nennen. Dazu der Abgleich mit
der Dokumentationspflicht aus dem `Analysebericht.md`: Welche Teilaufgabe hat der Hauptagent
entgegen der Bindung selbst ausgeführt, und hat er das dort offengelegt? Eine nicht
offengelegte Abweichung ist im Protokoll als solche zu kennzeichnen.
- **Umgebungsprüfung (nur `custom` / MCP):** <keine Hooks, Plugins, Output-Styles im
User-Profil vorgefunden | **abweichend**: welche>
- **Subagenten:** <Anzahl und Typ aus `subagent_stats`, z. B. 8 × Explore, 0 fehlgeschlagen>
- **Verschachtelung:** `spawned` = <N>, davon `spawned_by_subagents` = <M>, `max_depth` = <D>.
Bei `max_depth` > 1 ausdrücklich vermerken – die Tokens der tieferen Ebenen sind in
@@ -742,6 +936,8 @@ Status, Regelkonformität>
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = <Zahl> (bei `solo` muss 0 stehen,
sonst Fehlmessung)
- **Subagenten-Prompts:** <`_meta\subagenten.md`, N Aufrufe erfasst | entfällt (Modus solo)>
- **Gültigkeit:** <gültig | **Fehlmessung**: Ergebnisverzeichnis leer / Abbruchmeldung in
Stderr.log – Wortlaut zitieren>
- **Erzeugte Dateien:** <Liste aus Ergebnisse\>
- **Root unverändert:** <ja | nein: welche Abweichungen>
- **Abschlusstext des Agenten:** siehe RawResult.json (`result`)
@@ -789,28 +985,47 @@ OpenAI-Modell-IDs entworfen. Referenzstand bei Einführung: **Codex CLI 0.149.0-
Vor jedem Lauf `codex --version` protokollieren; bei geändertem JSONL-Schema den Normalisierer
zuerst mit einem kleinen, ausdrücklich freigegebenen Smoke-Test prüfen.
**Unterstützter Agentenmodus:** In Version 5.0.0 nur `solo`. `builtin` und `custom` müssen
**Unterstützter Agentenmodus:** Auch in Version 6.0.0 nur `solo`. `builtin` und `custom` müssen
abbrechen. `solo` wird mit zwei unabhängigen Einstellungen erzwungen:
`--disable multi_agent` und `-c agents.enabled=false`.
**Isolation und Ausgabe.** Codex arbeitet im Root mit `--sandbox read-only`. Anders als beim
Claude-Adapter erhält der Agent deshalb kein beschreibbares Zusatzverzeichnis. Er liefert ein
Schemaobjekt mit vollständigen Dateiinhalten; `--output-last-message` schreibt dieses durch die
CLI nach `_meta\final_response.json`. Erst nach Ende des Agenten materialisiert das lokale,
deterministische Skript die validierten relativen Pfade unter `Ergebnisse\`. Absolute Pfade,
`..`, Laufwerkspräfixe und case-insensitive Duplikate werden abgelehnt.
**Isolation und Ausgabe.** Unter Windows blockierte `--sandbox read-only` mit Codex CLI
0.149.0-alpha.4.3 bereits den Start rein lesender Prozesse (`pwsh`, `cmd`, `rg`). Der Adapter
erstellt deshalb vor dem Lauf eine isolierte Kopie der versionierten und nicht ignorierten
Quelldateien im System-Temp-Verzeichnis und startet Codex dort mit `--sandbox workspace-write`.
Das originale Root liegt außerhalb des Codex-Arbeitsbereichs und bleibt technisch getrennt.
`prepare-codex-workspace.py` hasht die Kopie vor und nach dem Lauf; jede Änderung macht den Lauf
ungültig. Quelle, Dateizahl, Größe und beide Manifeste werden unter `_meta` archiviert; die
temporäre Kopie wird erst nach der Integritätsprüfung entfernt. Die Ablage außerhalb des
IDE-Projektbaums verhindert automatische Design-Time-Restores, die sonst ungefragt `obj`-Dateien
in der Kopie erzeugen.
Der Agent liefert weiterhin ausschließlich ein Schemaobjekt mit vollständigen Dateiinhalten;
`--output-last-message` schreibt dieses durch die CLI nach `_meta\final_response.json`. Erst nach
Ende des Agenten materialisiert das lokale, deterministische Skript die validierten relativen
Pfade unter `Ergebnisse\`. Absolute Pfade, `..`, Laufwerkspräfixe und case-insensitive Duplikate
werden abgelehnt.
Vor dem Start `$codex`, `$skillDir`, `$lauf`, `$root`, `$modell` und `$effort` auf absolute
Pfade beziehungsweise die bestätigten Versuchsbedingungen setzen. Den Prompt mit dem
Codex-Ausgabeblock aus Abschnitt 2 nach `_meta\combined_prompt.md` schreiben. Der eigentliche
Aufruf lautet:
Codex-Ausgabeblock aus Abschnitt 2 nach `_meta\combined_prompt.md` schreiben. Anschließend das
isolierte Abbild anlegen; bei einem Fehler darf der API-Lauf nicht starten:
```powershell
$meta = Join-Path $lauf '_meta'
$workspace = Join-Path ([IO.Path]::GetTempPath()) "codex-experiment-<Laufverzeichnis-ID>"
python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') create $root $workspace $meta
if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw 'Codex-Arbeitsabbild konnte nicht erstellt werden.' }
```
Der eigentliche Aufruf lautet:
```powershell
$codexArgs = @(
'--model', $modell,
'-c', "model_reasoning_effort=`"$effort`"",
'-c', 'service_tier="default"',
'--sandbox', 'read-only',
'--sandbox', 'workspace-write',
'--ask-for-approval', 'never',
'--disable', 'multi_agent',
'-c', 'agents.enabled=false',
@@ -818,7 +1033,7 @@ $codexArgs = @(
'--disable', 'apps',
'--disable', 'hooks',
'--disable', 'skill_search',
'--cd', $root,
'--cd', $workspace,
'exec',
'--ignore-user-config',
'--ignore-rules',
@@ -837,14 +1052,20 @@ $codexExit = $LASTEXITCODE
Set-Content -Path "$lauf\_meta\exitcode.txt" -Value $codexExit
Set-Content -Path "$lauf\_meta\endzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)
python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') verify $workspace $meta
$workspaceExit = $LASTEXITCODE
python (Join-Path $skillDir 'normalise-codex-result.py') $lauf `
--model $modell --effort $effort
python (Join-Path $skillDir 'prepare-codex-workspace.py') cleanup $workspace $meta
```
Auch dieser Aufruf ist als Background-Task zu starten. Das Erscheinen von `RawEvents.jsonl`
allein bedeutet noch nicht, dass der Lauf fertig ist; Ende ist der abgeschlossene Prozess plus
erzeugte `RawResult.json`. Schlägt die Normalisierung fehl, Rohdateien unverändert lassen und
den Lauf als Fehler protokollieren.
Integritätsprüfung und erzeugte `RawResult.json`. Ist `$workspaceExit` ungleich null, den Lauf
wegen einer veränderten Arbeitskopie als ungültig kennzeichnen. Schlägt die Normalisierung fehl,
Rohdateien unverändert lassen und den Lauf als Fehler protokollieren.
**Warum diese Flags:**
@@ -853,13 +1074,13 @@ den Lauf als Fehler protokollieren.
| `--model <id>` | vollständige, vom User bestätigte OpenAI-Modell-ID |
| `model_reasoning_effort` | expliziter Denkaufwand |
| `service_tier="default"` | verhindert eine geerbte Fast-/Priority-Bedingung |
| `--sandbox read-only` | technische Schreibsperre für den Codebasis-Snapshot |
| `--sandbox workspace-write` | erlaubt Windows-Prozessstarts nur innerhalb der isolierten Arbeitskopie |
| `--ask-for-approval never` | keine interaktiven Unterbrechungen im Headless-Lauf |
| `--ignore-user-config`, `--ignore-rules` | keine User-Konfiguration und keine Exec-Regeln |
| `--disable plugins/apps/hooks/skill_search` | keine externen oder benutzerspezifischen Erweiterungen |
| `--disable multi_agent`, `agents.enabled=false` | keine Subagenten im Modus `solo` |
| `--json` | vollständiger maschinenlesbarer Ereignisstrom |
| `--output-schema`, `--output-last-message` | validierbare Ergebnisdateien ohne Schreibrecht des Agenten |
| `--output-schema`, `--output-last-message` | validierbare Ergebnisdateien außerhalb des Arbeitsabbilds |
`--ignore-user-config` lässt die gespeicherte Authentifizierung weiterhin nutzbar; niemals
`auth.json` kopieren oder in Laufartefakten ablegen. Live-Websuche ist nicht freigegeben, weil
@@ -886,10 +1107,197 @@ die angeforderte ID; da `codex exec --json` sie im Ereignisstrom nicht wiederhol
Modellkontrolle im Protokoll `nicht prüfbar`. Temperatur und weitere Sampling-Parameter sind in
diesem CLI-Ablauf nicht steuerbar; Effort und Service-Tier werden dagegen explizit festgelegt.
### Adapter: OpenCode / TensorX-Modelle und lokale LM-Studio-Modelle
Dies ist der **primäre Adapter für alle TensorX-Modell-IDs und für den lokalen
LM-Studio-Betrieb**. Beide nutzen OpenCodes OpenAI-kompatiblen Custom Provider und dasselbe
Skript `opencode-adapter.py`; `--provider` wählt Gateway und Modellvorlage. OpenCode verwaltet
Authentifizierung, Agenten-Loop und Session; der Wrapper erzeugt eine isolierte Konfiguration,
streamt die Rohereignisse, erzwingt Berechtigungen und normalisiert das Ergebnis nach
`RawResult.json`. Es besteht keine Abhängigkeit zu Cline.
| `--provider` | Modell-IDs | Betrieb | Vorlage |
|---|---|---|---|
| `tensorx` (Standard) | `z-ai/*`, `qwen/qwen3.8-flash-next`, `moonshotai/*` | Remote `https://api.tensorx.ai/v1` | `opencode-tensorx.json` |
| `lmstudio` | `google/gemma-4-e4b`, `qwen/qwen3.5-9b` | lokal `http://localhost:1234/v1` | `opencode-lmstudio.json` |
Vor jedem Lauf die vollständige Referenz
[`references/opencode-adapter.md`](references/opencode-adapter.md) lesen und deren Aufruf,
Timeouts, Artefakte und Pflichtprüfungen anwenden. API-Keys gehören ausschließlich in OpenCodes
Credential-Store; die Vorlagen enthalten keine.
**Lokaler Betrieb ist eine eigene Versuchsbedingung.** Ein Preflight prüft Server,
Modellverfügbarkeit, Tool-Fähigkeit, geladenes Kontextfenster (`--min-context`, Standard 32768)
und dass genau eine Modellinstanz geladen ist; er bricht sonst mit Exitcode `2` und dem exakt
nötigen `lms`-Befehl ab. `RawResult.json` führt zusätzlich `local_runtime` (Quantisierung,
Architektur, Runtime, `lms`-Version, Kontextfenster) und `context_window` – damit sind die von
Kap. 4.3 geforderten Angaben für lokalen Betrieb erfasst. **Effort ist bei `lmstudio` nicht
steuerbar** (`effort_applied: false`) und im Protokoll so auszuweisen; Kosten sind
definitionsgemäß `0`, Cache-Metriken `nicht erfasst`. Lokale Läufe niemals mit Cloud-Läufen
poolen.
Referenzstand bei Einführung: **OpenCode 1.18.25**. Ein Live-Smoke-Test mit
`qwen/qwen3.8-flash-next`, Variante `low`, bestätigte Headless-Ausführung, Sessionexport,
Reasoning-/Cache-Metriken und die erwartete Textantwort. Für LM Studio bestätigte ein
Smoke-Test mit `google/gemma-4-e4b` (Q4_K_M, gguf, 32768 Kontexttokens) Preflight,
Providerauflösung, Streaming und Tool-Calling.
**Terminierung kleiner lokaler Modelle.** Im Smoke-Test lief `google/gemma-4-e4b` über 50
Schritte weiter, ohne die geforderte Datei zu schreiben. Da laufend Text erzeugt wird, greift
der Stall-Timeout nicht. Lokale Läufe deshalb immer mit absolutem `--max-runtime` starten und
einen Abbruch als Abbruch protokollieren, nicht als Ergebnis.
### Legacy-Adapter: direkte Python API / GLM-, Qwen- und Kimi-Modelle über TensorX
Dieser frühere Adapter darf nur verwendet werden, wenn der User ihn ausdrücklich verlangt oder
OpenCode nach dokumentierter Diagnose technisch nicht einsetzbar ist. Die Abweichung ist im
Messprotokoll festzuhalten; Läufe beider Adapter sind verschiedene Versuchsbedingungen.
Der Legacy-Adapter wurde für Modelle entwickelt, die über den **TensorX API-Gateway**
(`https://api.tensorx.ai/v1`) erreichbar sind. Er nutzt das Skript `glm-kimi-adapter.py`,
das einen minimalen Agent-Loop mit Tool-Calling direkt gegen die OpenAI-kompatible
REST-API implementiert. Referenzstand bei Einführung: **Python 3.13, requests 2.34**.
**Verfügbare Modell-IDs über TensorX:**
| TensorX-Modell-ID | Hersteller | Effort-Parameter |
|---|---|---|
| `z-ai/glm-5.2` | Z.AI (Zhipu AI) | `thinking` (`{"type":"enabled","level":"…"}`) |
| `z-ai/glm-5.3-flash` | Z.AI (Zhipu AI) | `thinking` (`{"type":"enabled","level":"…"}`) |
| `qwen/qwen3.8-flash-next` | Alibaba Qwen | `thinking` (`{"type":"enabled","level":"…"}`) |
| `moonshotai/kimi-k3` | Moonshot AI | `reasoning_effort` (top-level) |
Das Modell-Präfix (`z-ai/`, `qwen/` bzw. `moonshotai/`) bestimmt, welcher Effort-Parameter an die
API gesendet wird. Der Adapter wählt ihn automatisch anhand des Präfixes.
**Authentifizierung.** Der API-Key wird **automatisch aus der Cline providers.json**
gelesen (`~/.cline/data/settings/providers.json`, Provider `tensorx`). Alternativ kann
er per `--api-key` oder Umgebungsvariable `TENSORX_API_KEY` übergeben werden. Der Key
wird **nicht** in Laufartefakten gespeichert.
**Unterstützte Agentenmodi:** `solo` (V1), `builtin` (V1b) und `custom` (V2). Der Modus wird per
`--mode solo|builtin|custom` gesteuert. Im Modus `solo` steht das `spawn_subagent`-Tool nicht
zur Verfügung. Im Modus `builtin` kann der Hauptagent Subagenten mit eigenem Kontext
starten (`spawn_subagent`-Tool) – diese erhalten Read-Only-Tools (kein `write_file`) und
eine eigene, vom Hauptagenten unabhängige Konversation. Anzahl und Typen bestimmt allein
das Modell; der Adapter setzt weder ein Anzahl- noch standardmäßig ein Turn-Limit. Fordert
das Modell in einer Antwort mehrere Subagenten an, laufen sie tatsächlich parallel. Der
Subagent-Typ (`explore` oder `general-purpose`) bestimmt den System-Prompt. Subagent-Token
fließen vollständig in `usage` und `modelUsage` ein. Im Modus `custom` werden die Rollen mit
`--agents <JSON-Datei>` geladen und über dasselbe `spawn_subagent`-Werkzeug bereitgestellt.
**Lebenszeichen.** Der Adapter schreibt standardmäßig alle 60 Sekunden eine
`LIFESIGN`-Zeile nach `Stderr.log`. Sie nennt die aktiven Operationen des Hauptagenten und
jedes Subagenten, beispielsweise einen API-Turn, einen Tool-Aufruf oder das Warten auf eine
parallele Subagentengruppe. Das Intervall ist mit `--heartbeat-interval` steuerbar. Ein
Lebenszeichen während eines nicht gestreamten HTTP-Aufrufs beweist nur, dass der lokale
Adapterprozess lebt und auf TensorX wartet; es ist kein Nachweis, dass serverseitig weiterhin
Tokens erzeugt werden.
**Keine impliziten Abbrüche.** `--timeout 0`, `--max-turns 0` und
`--subagent-max-turns 0` bedeuten tatsächlich unbegrenzt. Der Adapter injiziert keine
laufzeit- oder limitbedingten Schreibaufforderungen. Damit bleibt es Teil der Messung, ob,
wie und mit wie vielen Subagenten ein Modell zum Abschluss kommt.
**Isolation.** Der Adapter ist ein eigenständiges Python-Skript, das nur die
Python-Standardbibliothek und `requests` benötigt. Es liest die Codebasis über die
implementierten Tools (`read_file`, `list_directory`, `search_files`,
`execute_command`) und schreibt Ergebnisdateien ausschließlich über das `write_file`-Tool
ins Ausgabeverzeichnis. Schreibende und bauende Shell-Kommandos sind durch eine
Denylist gesperrt (analog zum Claude-Code-Adapter). Der bereinigte Snapshot bleibt
zusätzliche Pflicht.
**Effort-Steuerung.** Der Adapter mappt die Skill-Effort-Stufen auf beide APIs:
| Skill-Effort | GLM `thinking.level` | Qwen `thinking.level` | Kimi `reasoning_effort` |
|---|---|---|---|
| `low` | `low` | `low` | `low` |
| `medium` | `medium` | `medium` | `medium` |
| `high` | `high` | `high` | `high` |
| `xhigh` | `xhigh` | `xhigh` | `high` (höchste verfügbare Stufe) |
| `max` | `xhigh` | `xhigh` | `high` |
**Der Aufruf** (als Background-Task starten):
```powershell
$skillDir = "<Verzeichnis des Skills>"
$lauf = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
$root = "<Root-Verzeichnis der Codebasis>"
$modell = "<vom User gewählte Modell-ID, z.B. z-ai/glm-5.2>"
$effort = "<vom User gewählte Stufe>"
$modus = "<solo|builtin|custom>"
$agents = "<Agenten-JSON; im Modus custom erforderlich>"
# Prompt zusammenstellen (wie bei den anderen Adaptern)
$prompt = (Get-Content "<prompt-datei>" -Raw) + "`n`n<Werkzeugkontext-Block>`n`n<Ausgabe-Block>"
Set-Content -Path "$lauf\_meta\combined_prompt.md" -Value $prompt -Encoding utf8
Set-Content -Path "$lauf\_meta\startzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)
# API-Key wird automatisch aus Cline providers.json gelesen
python "$skillDir\glm-kimi-adapter.py" `
--prompt "$lauf\_meta\combined_prompt.md" `
--root $root `
--output "$lauf\Ergebnisse" `
--model $modell `
--effort $effort `
--mode $modus `
--agents $agents `
--max-turns 0 `
--subagent-max-turns 0 `
--timeout 0 `
--heartbeat-interval 60 `
--result-dir $lauf `
2> "$lauf\Stderr.log"
Set-Content -Path "$lauf\_meta\endzeit.txt" -Value (Get-Date -Format o)
```
**Gelieferte Messgrößen** – vollständig aus `RawResult.json` (vom Adapter geschrieben):
| Messgröße | Feld |
|---|---|
| Abbruchstatus | `is_error`, `subtype`, `finish_reason` |
| Dauer | `duration_ms` (Wanduhr, selbst gemessen; keine separate API-Zeit) |
| Tokens gesamt | `usage.total_tokens` über alle Turns akkumuliert |
| Input-Tokens | `usage.prompt_tokens` |
| Output-Tokens | `usage.completion_tokens` |
| Reasoning-Tokens | `usage.reasoning_tokens` (aus `completion_tokens_details.reasoning_tokens`) |
| Cache-Read-Tokens | `usage.cached_tokens` (soweit von TensorX geliefert) |
| Cache-Write-Tokens | **nicht erfasst** – TensorX liefert keine |
| Agent-Turns | `num_turns` |
| Tatsächlich eingesetztes Modell | `model` (aus API-Antwort; mit `model_requested` abzugleichen) |
| Tool-Aufrufe | `tool_call_count`, `tool_call_types` (nach Werkzeugname) |
| Subagenten | `subagent_stats` (`spawned`, `completed`, `failed`, `by_type`) – nur in den Modi `builtin` und `custom` |
| Subagenten-Details | `subagent_details` (je Subagent: Typ, Beschreibung, Turns, Tokens, Status) |
| Erzeugte Artefakte | `written_files` (Pfad und Größe je Datei) |
| Abschlusstext | `result` |
| Lebenszeichen | periodische `LIFESIGN`-Zeilen in `Stderr.log` |
**Semantik der Token-Zählung.** `usage.total_tokens` wird über alle Turns aufsummiert.
Jeder Turn umfasst dabei den vollen Kontext (Eingabe + Ausgabe); die Token-Zahl ist
daher die Summe aller API-Aufrufe, nicht die eines einzelnen Austauschs.
Reasoning-Tokens sind eine Teilmenge von `completion_tokens` und werden nicht erneut
addiert.
**Nicht erfasst und niemals schätzen:** Cache-Write-Tokens, Permission-Denials (das
Deny-Modell ist ein hartes Blockieren, keine zählbaren Denials), Subagenten-Stats (keine
Subagenten), Session-ID (keine persistierte Session), API-Dauer (nicht von der API
geliefert). Sampling-Parameter: Temperatur ist steuerbar (`--temperature`),
Reasoning-Effort ist steuerbar (`--effort`).
**Pflichtprüfung nach dem Lauf:**
1. `Ergebnisse\` ist **nicht leer** – sonst Fehlmessung (analog zu MAJOR 6.1.0).
2. `Stderr.log` enthält keine Abbruchmeldung.
3. `model` in `RawResult.json` stimmt mit `model_requested` überein (Modellkontrolle).
4. `tool_call_count` > 0 (ein Lauf ohne Tool-Aufrufe hat die Codebasis nicht analysiert).
### Weitere Adapter (für Versuch 4 nachzurüsten)
Kapitel 4 der Arbeit sieht zusätzlich Qwen Code CLI über LM Studio und DeepSeek über die
Cloud-API vor. Diese Adapter sind noch nicht ausgearbeitet. Damit ein
Kapitel 4 der Arbeit sieht zusätzlich DeepSeek über die Cloud-API vor; dieser Adapter ist noch
nicht ausgearbeitet. Der lokale LM-Studio-Betrieb ist seit 10.1.0 über
`opencode-adapter.py --provider lmstudio` abgedeckt – allerdings mit OpenCode als Agenten-Loop
statt der in Kap. 4 genannten Qwen Code CLI. Diese Abweichung gehört ins Protokoll. Damit ein
Lauf als Messpunkt taugt, muss ein Adapter mindestens liefern:
| Pflichtangabe | Zweck |
@@ -946,6 +1354,27 @@ der Historie unten – im selben Arbeitsschritt.
| Version | Änderung | Grund | Verwendet in |
|---|---|---|---|
| **13.2.0** | **`analyse-anforderungen.py` toleriert vier Markdown-Fassungen der Feldvorgabe** - fett, Ueberschrift mit und ohne Feldnamen sowie eingerueckte Listenpunkte. Die Normalisierung ist auf die im Prompt definierten Feldnamen beschraenkt. `_matrix.ps1` nimmt zusaetzlich `-Effort` und `-Modi`, sodass einzelne Zellen nachgezogen werden koennen. | Jedes der vier eingesetzten Modelle formatierte die Feldvorgabe anders, und jede Fassung wurde zunaechst mit **0 Anforderungen** gezaehlt, obwohl Belege, Pruefideen und Tracelinks vollstaendig vorlagen - zuletzt 182 statt 0 bei `qwen3.8-flash-next/custom/max`. Ein pauschales Entfernen der Einrueckung schied aus, weil es die `Begruendung:`-Eintraege innerhalb der Beleglisten zerstoert haette. Regressionsprobe an vier Claude- und drei TensorX-Laeufen: Zaehlung unveraendert. MINOR: Korrektur am Messinstrument, rueckwirkend anwendbar. | rueckwirkend; ab sofort |
| **13.1.0** | **Der Adapter ergaenzt fuer den Spiegel auch die worktree-relative Freigabeform; `analyse-anforderungen.py` erkennt Kennungen als Markdown-Ueberschrift.** Das Spiegel-Arbeitsverzeichnis liegt jetzt standardmaessig in `_meta` des Laufs (`--spiegel-basis`), `Ergebnisse` ist dort ein echtes Verzeichnis, dessen Inhalt nach dem Lauf uebernommen wird. Adapter-Version 2.5.2. | Der Spiegel allein genuegte nicht: Sechs Laeufe schrieben mit korrektem absolutem Pfad und wurden dennoch abgewiesen. Ursache war der bereits in 10.0.2 festgehaltene Befund - **OpenCode gleicht Ziele innerhalb des Repositories gegen den worktree-relativen Pfad ab**. Solange der Spiegel unter `%TEMP%` lag, griff diese Regel nicht und der Zusammenhang blieb unsichtbar; erst die Verlagerung ins Projekt machte ihn erkennbar. Beim Auswerten zeigte sich zudem, dass korrekt gefuellte Bloecke unerkannt blieben, wenn die Kennung als Ueberschrift ohne Feldnamen gesetzt war (`### StRS-001`). Sie wird nur dann als ID gewertet, wenn die Pflichtfelder unmittelbar folgen - sonst zaehlte jede Zwischenueberschrift als Anforderung. Regressionsprobe an fuenf Claude-Laeufen: 42/82/60/73/67 unveraendert. MINOR: Korrektur an Adapter und Messinstrument, keine Aenderung der Versuchsbedingung. | ab den gueltigen Laeufen der Iteration 15 bzw. 8 |
| **13.0.0** | **Spiegel-Arbeitsverzeichnis fuer den OpenCode-Adapter** (`--arbeitsverzeichnis spiegel`, Standard der LM-Studio-Matrix). Statt direkt im Codebasis-Root zu arbeiten, laeuft OpenCode in einem Verzeichnis aus Verknuepfungen: je eine Junction auf jeden Top-Level-Ordner der Codebasis, je ein Hardlink auf jede Top-Level-Datei, und `Ergebnisse` als Junction auf das Laufverzeichnis. Relative *und* absolute Ausgabepfade landen damit am richtigen Ort. Der Abbau entfernt nur die Verknuepfungen (`os.rmdir`, nie `rmtree`). `RawResult.json` fuehrt `arbeitsverzeichnis` und `arbeitswurzel`. Adapter-Version 2.3.0, zwei Regressionstests. | Sechs Laeufe der Iteration 13/6 erzeugten kein einziges Artefakt, obwohl `gemma-4-e4b` die richtigen Dateinamen bildete: Es loest `Ergebnisse/StRS.md` relativ zum Arbeitsverzeichnis auf, wo die eingefrorene Codebasis liegt - jeder Schreibversuch wurde abgewiesen. Ein umformulierter Ausgabeblock (Iteration 14/7) half nur in zwei von sechs Laeufen und entfernte den Prompt zugleich vom Wortlaut der Claude-Laeufe. Der Spiegel loest das Problem **strukturell**: Der Prompt bleibt unveraendert bei der Fassung, mit der die Claude-Laeufe gemessen wurden, und die Codebasis bleibt unberuehrt - die Verknuepfungen liegen im Spiegel, nicht im Snapshot. Eine Arbeitskopie wie beim Codex-Adapter schied aus: ueber zehn Minuten fuer 24.663 Dateien je Lauf. Verifiziert: `src` und `README.md` durch den Spiegel lesbar, relativer Schreibpfad landet im Laufverzeichnis, Abbau laesst die Ergebnisse stehen und die Quelle unveraendert. MAJOR: Der Isolationsmechanismus ist eine Versuchsbedingung; Laeufe ab dieser Version sind mit den frueheren nicht poolbar. | ab Iteration 15 (V1) bzw. 8 (V2) |
| **12.2.0** | **`analyse-anforderungen.py` erkennt Feldnamen in Markdown-Fettschrift und Modulpraefixe in IDs.** `**ID:** M003-StRS-01` wird wie `ID: StRS-01` gelesen; die Ebene wird aus der ID auch dann bestimmt, wenn ein Praefix vorangeht. Zwei neue Hilfsskripte: `lauf-uebersicht.py` verdichtet die `RawResult.json` einer Matrix zu einer Tabelle und zeigt mit `--details` die tatsaechlichen Schreibziele; `protokoll-geruest.py` erzeugt aus den Rohdaten eines Laufs das Protokollgeruest und fuellt nur belegbare Felder - Deutung und Gueltigkeit bleiben Handarbeit. | Der erste lokale Lauf mit Artefakten (`Iteration 7/.../v12.1.0-001c`) erzeugte vier regelkonform gefuellte Dateien, wurde vom Parser aber mit **0 Anforderungen** gezaehlt: Das Modell formatierte die Feldnamen als Markdown. Nach der Korrektur sind es **9**. Die Praefixregel behob zugleich eine falsche Auffaelligkeitsmeldung ('StRS-Block in StRS.md' als Fremdablage). Regressionsprobe an vier Claude-Laeufen: 42/82/60/73 Anforderungen vor und nach der Aenderung identisch - die Korrektur findet nur zusaetzlich, was zuvor uebersehen wurde. `lauf-uebersicht.py` entstand, weil `written_files` bei fehlgeleiteten Schreibversuchen schlicht leer bleibt und die Ursache so unsichtbar ist. MINOR: Korrektur am Messinstrument, keine Aenderung der Versuchsbedingung; rueckwirkend auf alle Laeufe anwendbar. | rueckwirkend; ab sofort |
| **12.1.0** | **Speicherhygiene und Kontextgroesse fuer lokale Laeufe; Modellwechsel `qwen/qwen3.8-27b` -> `qwen/qwen3.5-9b`.** Der Preflight entlaedt vor jedem Lauf **alle** Modelle (`lms unload --all`) und bricht ab, wenn neben dem angeforderten ein weiteres geladen ist. Neue Optionen `--lmstudio-context` (Standard `max`: laedt das Modellmaximum statt der Mindestgroesse), `--lmstudio-parallel` (Standard 4) und `--lmstudio-gpu` (Standard `max`). `local_runtime` fuehrt zusaetzlich `parallel_slots`, `gpu_offload` und `alleiniges_modell`. Adapter-Version 2.2.0. | Messungen vom 01.09.2026 auf einer RTX 5080 Laptop GPU (16.303 MiB): Gemma und Qwen 27B waren **gleichzeitig geladen** - 15.836 MiB belegt, 168 MiB frei, Durchsatz 0,028 Mio. Tokens/h. Nach `unload --all` laeuft Gemma mit 48,3 tok/s. Das Modellmaximum kostet fast nichts: 131.072 statt 32.768 Kontext bedeutet 6.854 statt 5.162 MiB und 46,8 statt 48,3 tok/s - vierfaches Fenster fuer 1,5 tok/s. `--parallel 4` ist gegenueber 1 messtechnisch neutral (47,7 vs. 48,3 tok/s). **Der Modellwechsel ist hardwarebedingt:** `qwen3.8-27b` belegt mit 17,74 GB Gewichten mehr, als die Karte hat; ein Generierungstest brach nach 10 Minuten ohne Ergebnis ab. Die 27B-Klasse ist auch mit kleinerer Quantisierung nicht messbar, weil der KV-Cache bei brauchbarem Kontext mehrere GB zusaetzlich fordert. `qwen3.5-9b` ist die groesste Qwen-Variante, die mit vollem Fenster hineinpasst, und laeuft wie Gemma in **Q4_K_M** - damit unterscheiden sich die beiden lokalen Modelle nur in der Groesse, nicht zusaetzlich in der Quantisierung. MINOR fuer die Ladeparameter; der Modellwechsel eroeffnet ohnehin eine neue Iteration, weil `qwen3.8-27b` keinen gueltigen Messpunkt geliefert hat. | ab der LM-Studio-Matrix in Iteration 13 (V1) bzw. 6 (V2) |
| **12.0.0** | **Die Shell-Rechte des OpenCode-Adapters werden eine Denylist statt einer Allowlist** – spiegelbildlich zu den Claude-Eintraegen: alles erlaubt ausser den ausdruecklich gesperrten schreibenden und bauenden Kommandos (`rm`, `mv`, `sed -i`, schreibende `git`-Kommandos inkl. `fetch`/`pull`/`remote`, `dotnet`, `msbuild`, `npm install`, `Remove-Item`, `Set-Content`, `Out-File` u. a.). Das Catch-all `"*": "allow"` steht zuerst, weil OpenCode die **zuletzt passende** Regel gewinnen laesst. Zusaetzlich lehnt der Adapter `--stall-timeout > 0` jetzt fuer **jeden** lokalen Provider ab, nicht nur fuer die delegierenden Modi. Adapter-Version 2.0.0, vier neue Regressionstests. | Der Claude-Adapter erlaubt ueber eine Denylist jedes nicht gesperrte Kommando, der OpenCode-Adapter nur explizit Gelistetes. Die Werkzeugfreiheit war zwischen beiden **nie aequivalent** – ein Confounder fuer jeden Werkzeugvergleich. Ausloeser war der erste Qwen-Lauf (`v11.1.0-45b1`): Dessen **einzige beide** Werkzeugaufrufe, `Get-ChildItem ... | Format-Table ...`, wurden verweigert, weil die Allowlist nur Praefixe trifft und an Pipelines scheitert. Bei Gemma war das ein Randfall (1 von 106 Aufrufen), bei Qwen legte es den Lauf still. Der zweite Ausloeser: Qwen 27B benoetigte fuer einen einzelnen Schritt mehr als 15 Minuten, sodass der Stall-Timeout auch in `solo` Modellgeschwindigkeit als Haenger wertete. **Kontrolltest am 01.09.2026 bestaetigte beide Richtungen:** `Get-ChildItem ... | Format-Table Name` lief durch, `rm opfer.txt` wurde verweigert, und die Datei blieb auf der Platte. MAJOR: Die Toolfreigabe ist eine unabhaengige Variable; Laeufe ab dieser Version sind mit allen frueheren OpenCode- und TensorX-Laeufen nicht poolbar. | ab dem naechsten OpenCode-Lauf; Iterationen 10 und 11 bleiben unter der Allowlist |
| **11.1.0** | **Der Adapter lehnt `--stall-timeout > 0` in den Modi `builtin` und `custom` ab.** Die Laufzeit wird dort ausschliesslich ueber `--max-runtime` begrenzt. Adapter-Version 1.3.0; Referenz und Aufrufbeschreibung entsprechend ergaenzt. | Der erste `builtin`-Lauf mit LM Studio (`v11.0.0-9ad0`) wurde nach 15:48 min abgebrochen, obwohl das Limit bei 60 min lag. Ursache war nicht das Modell: OpenCode sendet **keine Ereignisse, solange ein Subagent arbeitet**. Nach 8 Ereignissen in den ersten 39 Sekunden schwieg der Strom, waehrend der gestartete `explore`-Subagent lief; der Stall-Timeout deutete das als Haenger. Jeder Lauf mit Subagenten waere so zuverlaessig zu frueh gestorben. Die Kombination wird abgelehnt statt stillschweigend korrigiert, damit die Entscheidung bewusst faellt. MINOR: Es existierte noch **kein** gueltiger OpenCode-Lauf in `builtin` oder `custom`, dessen Bedingung sich dadurch aendern koennte; die `solo`-Laeufe waren nie betroffen, weil bei ihnen der Stall-Timeout nie griff. **Zu pruefen:** ob die als Fehler protokollierten TensorX-V2-Laeufe (Modus `custom`, `--stall-timeout 600`) dieselbe Ursache haben. | ab dem naechsten OpenCode-Lauf in `builtin` oder `custom` |
| **11.0.0** | **Read-only-Shell-Allowlist des OpenCode-Adapters erweitert.** Neben `rg` und den lesenden `git`-Kommandos sind jetzt die verbreiteten POSIX-Werkzeuge `ls`, `cat`, `head`, `tail`, `find`, `grep`, `wc`, `file`, `stat`, `tree` sowie `dir`, `type`, `Get-Item` und `Measure-Object` freigegeben; `git log` und `git show` kommen hinzu. Alles Übrige bleibt `deny`. Zwei Regressionstests sichern die Liste ab: Sie muss die lesenden Kommandos enthalten und darf kein schreibendes enthalten. Adapter-Version 1.2.0. | Der erste LM-Studio-Lauf (`v10.1.0-b00a`, Gemma/solo) erzeugte zwei Permission-Denials auf `ls src` – das Kommando fehlte auf der Allowlist. Der Agent hatte damit kein POSIX-Mittel, Verzeichnisse aufzulisten, obwohl genau das laut Werkzeugkontext zur Bedingung gehört. Die Lücke benachteiligte OpenCode-Läufe gegenüber den Claude-Läufen, die mit einer Denylist arbeiten und deshalb jedes nicht ausdrücklich gesperrte Lesekommando erlauben. **MAJOR: Die Toolfreigabe ist eine unabhängige Variable.** Läufe ab dieser Version sind mit den bisherigen OpenCode- und TensorX-Läufen nicht poolbar; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration. | ab dem nächsten OpenCode-Lauf; Iteration 10 bleibt unter der alten Allowlist |
| **10.1.0** | **Lokaler LM-Studio-Adapter für `google/gemma-4-e4b` und `qwen/qwen3.8-27b`.** `opencode-tensorx-adapter.py` heißt jetzt `opencode-adapter.py` und wählt über `--provider {tensorx,lmstudio}` Gateway und Modellvorlage; die Referenz heißt entsprechend `references/opencode-adapter.md`. Neue keyfreie Vorlage `opencode-lmstudio.json` (`http://localhost:1234/v1`). Ein Preflight über `/api/v0/models` prüft Servererreichbarkeit, Modellverfügbarkeit, `tool_use`-Fähigkeit, geladenes Kontextfenster (`--min-context`, Standard 32768) und dass genau **eine** Modellinstanz geladen ist; `--lmstudio-autoload` stellt den Sollzustand per `lms unload`/`lms load` selbst her. Das geladene Fenster wird als `limit.context` in die Laufkonfiguration gepinnt. `RawResult.json` erhält `local_runtime` (Quantisierung, Architektur, Runtime, `lms`-Version, Instanzbezeichner, Kontextfenster), `context_window`, `cost_source` und providerübergreifend `effort_applied`. Neue Artefaktdatei `_meta/lmstudio-modelle.json`. Adapter-Version 1.1.0, fünf zusätzliche Unit-Tests. Zwei Korrekturen am gemeinsamen Pfad: Der Abbruchgrund wird nur noch einmal in `errors` vermerkt statt je Sekunde bis zum Prozessende, und die `lms`-Version wird aus dem ANSI-Banner der CLI sauber extrahiert. | Kapitel 4 sieht lokalen Betrieb als eigene Bedingung vor und fordert nach Kap. 4.3 Runtime samt Version und Quantisierungsstufe – beides liefert erst der Preflight. Drei Befunde aus der Inbetriebnahme sind direkt in den Adapter eingeflossen: LM Studio lädt Modelle standardmäßig mit nur 8192 Kontexttokens, was eine Codebasisanalyse stillschweigend abschneiden würde; ein erneutes `lms load` erzeugt eine **zweite** Instanz (`modell:2`), womit die `model`-Angabe der OpenAI-API nicht mehr eindeutig routet; und der lokale Endpunkt nimmt keinen Thinking-Level entgegen, weshalb Effort als nicht steuerbar auszuweisen ist statt als gesetzt. MINOR: neuer Provider und neue Messgrößen; für `--provider tensorx` bleiben Aufruf, Berechtigungen und Metriken unverändert – die vier bestehenden TensorX-Regressionstests laufen unverändert durch, sodass laufende V2-Läufe vergleichbar bleiben. Live-Smoke-Test am 31.08.2026 mit `google/gemma-4-e4b` (Q4_K_M, gguf, 32768 Tokens): Preflight bestanden, Providerauflösung, Streaming und Tool-Calling bestätigt. | ab dem ersten LM-Studio-Lauf |
| **10.0.2** | Ergebnis-Allowlist zusätzlich relativ zur per Git ermittelten Worktree-Wurzel; Adapter-Version 1.0.2. | Der erste Fix deckte den aktiven Root und den kanonischen Pfad ab. OpenCode 1.18.25 matcht ein Ziel innerhalb desselben Repositories jedoch gegen den Pfad relativ zur Worktree-Wurzel. PATCH: weitere Normalisierungsform desselben bereits autorisierten Zielverzeichnisses. | ab dem ersten OpenCode-V2-Lauf |
| **10.0.1** | Der OpenCode-Adapter autorisiert Ergebnisziele zusätzlich mit einem zum aktiven Root relativen Pfad, einschließlich notwendiger `..`-Segmente; Adapter-Version 1.0.1. Regressionstest für Root und Laufverzeichnis in verschiedenen Unterordnern desselben Windows-Git-Worktrees. | OpenCode normalisiert solche Ziele intern worktree-relativ. Die alleinige kanonische Allow-Regel griff daher nicht, obwohl der absolute Werkzeugpfad exakt im erlaubten Ergebnisordner lag. Ein Custom/max-Preflight startete den vorgesehenen Subagenten erfolgreich, konnte anschließend aber keine Ergebnisdatei schreiben. PATCH: korrigiert nur die beabsichtigte Schreibfreigabe. | ab dem ersten OpenCode-V2-Lauf |
| **10.0.0** | **OpenCode wird primärer TensorX-Adapter.** Neue keyfreie Provider-/Modellvorlage `opencode-tensorx.json`, Wrapper `opencode-tensorx-adapter.py`, Unit-Tests und Detailreferenz. Der Wrapper startet `opencode run --pure` mit einer isolierten Laufkonfiguration, streamt JSONL und stderr, exportiert die Session, normalisiert Token-, Tool- und Subagentenmetriken und beendet bei Inaktivität oder Benutzerabbruch den Prozessbaum. `solo`, `builtin` und aus `03_Agents.json` übersetztes `custom` werden unterstützt. Der direkte Python-Adapter bleibt als ausdrücklich gewählter Legacy-Fallback erhalten. | Der direkte Adapter hing bei `qwen/qwen3.8-flash-next` in einem nicht gestreamten HTTP-Aufruf ohne lokalisierbaren Fortschritt. OpenCode liefert inkrementelle Ereignisse, eine persistierte Session und einen klaren Prozesslebenszyklus; außerdem entfällt die Kopplung der TensorX-Authentifizierung an Cline. MAJOR, weil Agentenlaufzeit, Werkzeugsemantik und Metrikquelle eine neue Versuchsbedingung bilden. Live-Smoke-Test am 31.08.2026 mit Qwen/low: Exitcode 0, erwartete Antwort, Sessionexport und vollständige Tokenfelder. | ab dem nächsten TensorX-Lauf; vorherige direkte Python-Läufe bleiben Legacy-Bedingung |
| **9.3.0** | **TensorX-Modellkatalog für Versuch 2 erweitert:** `qwen/qwen3.8-flash-next` und `z-ai/glm-5.3-flash`; Qwen erhält explizit das `thinking.level`-Effort-Mapping. Der TensorX-Aufruf dokumentiert nun `--agents`. Im Adapter stellt `custom` wie `builtin` das Werkzeug `spawn_subagent` bereit; Adapter-Version 2.1.0. | Beide IDs wurden am 31.08.2026 über `GET /v1/models` des konfigurierten TensorX-Gateways bestätigt. Ein Qwen-Smoke-Test bestätigte `thinking`, Reasoning-Tokens und Tool-Calling. Bei der Konfigurationsprüfung fiel außerdem auf, dass `custom` trotz geladener Rollen das Delegationswerkzeug ausblendete und der dokumentierte Aufruf die Agentendatei nicht übergab; damit wäre Versuch 2 über TensorX ohne spezialisierte Rollen gelaufen. MINOR für die Modellauswahl, funktionale Korrektur für V2. | ab dem ersten TensorX-Lauf in Versuch 2 |
| **9.2.0** | **Delegationstiefe als Option im Modus `custom`.** Zwei gehashte Fassungen der Agentendatei: `verschachtelt` (Rollen dürfen selbst delegieren, bisheriges Verhalten) und `unverschachtelt` (Abschnitt *Keine Weiterdelegation* in jedem Rollenprompt). Die Fassung wird wie Modell, Modus und Effort vor dem Lauf beim User erfragt. Neues Protokollfeld *Delegationstiefe* mit Kontrolle über `subagent_stats.max_depth` und `spawned_by_subagents`. | Im ersten V2-Lauf (`v9.1.0-0c39`) entfielen 26 von 86 Subagenten auf Starts durch Subagenten (`max_depth` = 3). Das war nicht beabsichtigt – der `iso29148-orchestrator` ist als nicht-delegierende Rolle entworfen – und ist ein erheblicher Kostentreiber: Jede zusätzliche Ebene liest ihren Kontext erneut, und Cache-Reads stellten 46 % der Laufkosten. Es verwischt zudem die Zuständigkeit, weil ein von einer Rolle gestarteter Subagent keiner Teilaufgabe der Bindungstabelle mehr zuzuordnen ist. MINOR: neue Option und neue Messgröße; die Bedingung bestehender Läufe ändert sich nicht, sie gelten rückwirkend als `verschachtelt`. | ab dem zweiten V2-Lauf |
| **9.1.0** | **Zuständigkeitsbindung im Modus `custom`.** Block 1 (Werkzeugkontext) wird bei `custom` um eine Tabelle `Teilaufgabe → vorgesehener Bearbeiter` ergänzt, abgeleitet aus der `--agents`-Datei. Der Prompt formuliert die Bindung abstrakt und nennt weiterhin keine Rolle, damit dieselbe Prompt-Datei für `solo` und `builtin` gültig bleibt. Neues Protokollfeld *Zuständigkeitsbindung*: Aufrufe je Rolle aus `subagent_stats.by_type`, Rollen mit null Aufrufen namentlich, Abgleich gegen die Dokumentationspflicht im `Analysebericht.md`. | V2 untersucht die Wirkung rollenspezialisierter Agentendateien. Bleibt die Nutzung freigestellt, wird die Bedingung nicht hergestellt: Im Smoke-Test vom 26.08. nutzte der Agent von acht beigestellten Rollen nur zwei (`modulinventar`, `konsistenzpruefer`) — der Lauf hätte die Rollen mitgeführt, ohne sie einzusetzen. Die Bindung ist statisch deklariert, in `_meta\combined_prompt.md` archiviert und über den SHA-256 der `--agents`-Datei versioniert; sie unterscheidet sich damit von den in 9.0.0 entfernten laufzeitabhängigen Adaptereingriffen. Anzahl der Aufrufe, Zerlegungstiefe, Reihenfolge und Turn-Anzahl bleiben unvorgegeben. MINOR, weil bislang **kein** Lauf im Modus `custom` existiert und deshalb keine Läufe unpoolbar werden; der erste V2-Lauf eröffnet ohnehin eine neue Iteration. | ab dem ersten V2-Lauf |
| **9.0.0** | **Freie und tatsächlich parallele Subagenten-Orchestrierung im Python-Adapter.** Das künstliche 10er-Limit, die limitbedingte Zwangsnachricht und die laufzeitabhängigen Schreib-Erinnerungen entfallen. Mehrere `spawn_subagent`-Aufrufe desselben Turns werden parallel ausgeführt; Haupt- und Subagenten haben standardmäßig kein Turnlimit. `--timeout 0` bedeutet nun wirklich keinen HTTP-Timeout. Ein threadsicherer Heartbeat protokolliert alle 60 Sekunden den lokalen Zustand von Haupt- und Subagenten. API-Fehler setzen unabhängig von vorhandenem Freitext `is_error: true`, werden nach `Stderr.log` geschrieben und führen zu Exitcode 1. | Das 10er-Limit und die serielle Abarbeitung veränderten gerade die zu untersuchende autonome Delegationsstrategie des Modells. Außerdem wurden fünf Kimi-Timeouts wegen fehlerhafter Statuslogik als Erfolg klassifiziert. MAJOR, weil Subagentenfreiheit, Parallelität und Abbruchsemantik die Versuchsbedingung ändern; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration. | ab dem nächsten TensorX-Lauf |
| **8.0.0** | **Neuer Python-API-Adapter für GLM- und Kimi-Modelle über den TensorX-Gateway.** Das Skript `glm-kimi-adapter.py` implementiert einen minimalen Agent-Loop mit Tool-Calling (read_file, list_directory, search_files, execute_command, write_file) direkt gegen die OpenAI-kompatible TensorX-API (`https://api.tensorx.ai/v1`). Modelle: `z-ai/glm-5.2` und `moonshotai/kimi-k3`. Der API-Key wird automatisch aus der Cline providers.json gelesen. Token-Verbrauch wird pro Turn aus dem API-Response `usage`-Objekt akkumuliert, inkl. Reasoning-Tokens (`completion_tokens_details.reasoning_tokens`). Effort-Mapping anhand des Modell-Präfixes: `z-ai/*` nutzt `thinking.level`, `moonshotai/*` nutzt `reasoning_effort`. Nur Modus `solo` freigegeben. Neue Modell-Tabelle für TensorX-Modell-IDs im Vorbereitungsabschnitt. | Die Cline CLI (`npm i -g cline`) versprach einen Headless-Modus mit GLM-Support, ihr natives Binary (143 MB, Bun-kompiliert) wurde jedoch durch die Application-Control-Richtlinie der Maschine blockiert (EPERM/Zugriff verweigert). Der Python-Adapter umgeht dieses Problem und bietet zusätzliche Vorteile: exakte Token-Metriken direkt aus der API (inkl. Reasoning-Tokens, die Claude Code nur als `thinking_tokens` liefert), keine externen Binary-Abhängigkeiten, API-Key aus bestehender Cline-Konfiguration. MAJOR, da neues Werkzeug mit anderer Isolationsarchitektur und anderen Metrik-Quellen eine neue Versuchsbedingung bildet; der nächste Lauf eröffnet eine neue Iteration. | ab dem ersten GLM/Kimi-Lauf |
| **7.0.0** | **Isolationsmechanismus wird modusabhängig.** In den Modi `solo` und `builtin` unverändert `--safe-mode`; im Modus `custom` und bei jedem Lauf mit `--mcp-config` **kein** `--safe-mode`, stattdessen `--strict-mcp-config` plus `--disallowedTools Skill WebSearch WebFetch SlashCommand`. Neue Pflicht-Umgebungsprüfung auf Hooks, Plugins und Output-Styles im User-Profil; neue Protokollfelder für die MCP-Konfiguration und die Umgebungsprüfung. | `--safe-mode` schaltet ausweislich der CLI-Hilfe „MCP servers, custom commands and agents" ab – also genau das, was V2 und V3 untersuchen. Smoke-Test am 2026-08-26 (CLI 2.1.246, identischer Aufruf, nur `--safe-mode` variiert): mit Flag `spawned` = 0 und die Meldung, die Rollen seien „nicht in der Agent-Registry registriert"; ohne Flag `spawned` = 2 mit `{"modulinventar": 1, "konsistenzpruefer": 1}`. Ohne Ersatz hätte der erste V2-Lauf stillschweigend als V1-Lauf gemessen. Der Ersatz wurde gegengeprüft: nichts vorgeladen, keine Skills, kein Webzugriff, alle Rollen verfügbar. **MAJOR: Läufe im Modus `custom` sind hinsichtlich der Isolation nicht unmittelbar mit `solo`- und `builtin`-Läufen vergleichbar** – Plugins, Hooks und Output-Styles sind dort nicht durch das Flag, sondern nur durch die Umgebungsprüfung ausgeschlossen. | ab dem ersten V2-Lauf |
| **6.1.0** | Zwei adapterunabhängige Pflichtprüfungen nach jedem Lauf: **(a)** `Ergebnisse\` darf nicht leer sein – sonst Fehlmessung, unabhängig von `is_error`; **(b)** `Stderr.log` auf Abbruchmeldungen prüfen. Der Ausführungsabschnitt setzt `CLAUDE_CODE_PRINT_BG_WAIT_CEILING_MS=0`. Neues Protokollfeld „Gültigkeit". Dokumentiert, dass die Rückgabe eines Hintergrund-Subagenten eine Start-Quittung ist und ihre Länge kein Ertragsmaß. | Lauf `…160037_v4.5.0-116d` meldete `is_error: false`, `subtype: success` und lieferte **null Ergebnisdateien** bei 193,4 Mio. Tokens – der Headless-Modus hatte nach 600 s abgebrochen, während zehn Hintergrund-Subagenten noch liefen. Ohne die neue Prüfung wäre der Lauf als gültiger Messpunkt mit „0 Anforderungen" in den Modellvergleich eingegangen. MINOR: neue Prüfschritte; die Umgebungsvariable ändert die Versuchsbedingung für künftige `builtin`-Läufe und ist dort zu vermerken. | ab sofort |
| **6.0.0** | **Windows-taugliche Codex-Isolation.** Pro Lauf wird im System-Temp-Verzeichnis außerhalb des IDE-Projektbaums eine Kopie der versionierten und nicht ignorierten Dateien des Codebasis-Roots erstellt. Codex läuft ausschließlich dort mit `--sandbox workspace-write`; SHA-256-Manifeste vor und nach dem Lauf erkennen jede Änderung. Ergebnisse und Nachweise bleiben im Laufverzeichnis, die temporäre Kopie wird danach entfernt. | Der erste Codex-Lauf mit 5.0.0 konnte fachlich nicht starten, weil die Windows-Read-only-Sandbox sämtliche lesenden Kindprozesse vor dem Start blockierte. Eine Kopie im Laufverzeichnis wurde zudem vom C#-Projektservice automatisch mit ignorierten `obj`-Dateien verändert. MAJOR, weil Sandboxmodus und Arbeitsverzeichnis eine neue Versuchsbedingung bilden; der erste Lauf eröffnet deshalb eine neue Iteration. | ab dem ersten wiederholten Codex-Lauf |
| **5.0.0** | **Neuer Codex-CLI-Adapter für OpenAI-Modelle.** Exakte OpenAI-Modell-IDs, expliziter Reasoning-Effort und Service-Tier; technisch read-only ausgeführtes `codex exec`; schemaerzwungene Dateirückgabe; JSONL-Rohdaten und deterministische Normalisierung nach `RawResult.json`. Codex ist zunächst nur im Modus `solo` freigegeben. Zusätzlich fünf beschädigte Backslashes vor `analyse-anforderungen.py`, `anforderungen.*` und `after.txt` repariert. | Der bisherige Skill konnte nur Claude Code ausführen. Ein Codex-Lauf braucht andere Isolations-, Ausgabe- und Messmechanismen. MAJOR, weil Werkzeug, Rohdatenformat und Ergebnisübergabe neue Versuchsbedingungen bilden; der nächste Lauf eröffnet deshalb eine neue Iteration. | ab dem ersten Codex-Lauf |
| **1.0.0** | Ausgangsfassung: `--permission-mode acceptEdits`, kein Shell-Zugriff; Isolation durch Löschen der KI-Konfigurationsdateien im Root vor dem Lauf und `git restore` danach | Erstaufsetzung des Versuchsaufbaus | Lauf 1 (`01_Lauf_2026-08-25_1228`) |
| **2.0.0** | `--allowedTools "Bash" "PowerShell"` + 33er-Denylist für schreibende und bauende Kommandos. Isolation über **eingefrorenen Codebasis-Snapshot ohne KI-Konfigurationen** (Commit `79c1142`, Parent `89ccfd6`, GitHub-Remote entkoppelt), zusätzlich `--safe-mode` und `--strict-mcp-config`. Der destruktive Lösch-/Restore-Schritt pro Lauf entfällt. `permission_denials` und `subagent_stats` werden reguläre Messgrößen; Verbrauchstabelle trennt Hauptagent und Gesamtlauf. CLI-Pfad-Auflösung als eigener Schritt. | Lauf 1 erzeugte 36 Permission-Denials (32 × Bash, 4 × PowerShell); Shell-gestützte Verzeichnisinventuren fehlten dem Agenten. `--safe-mode` allein genügt nicht: Es unterdrückt das Vorladen von `CLAUDE.md`/`AGENTS.md`, verhindert aber nicht, dass der Agent sie mit Shell-Zugriff selbst liest – im Smoke-Test nachgewiesen. | Lauf 2 (`01_Lauf_2026-08-25_1349`, API-Abbruch) |
@@ -16,11 +16,66 @@ RISIKO = re.compile(r'sicherheit|abrechnung|fakturier|berechtigung|recht|zugriff
r'passwort|rolle|lizenz|steuer|zahlung|mahn', re.I)
# Feldnamen in Markdown-Fettschrift, z. B. "**ID:** StRS-01" statt "ID: StRS-01".
# Modelle formatieren die Vorgabe des Prompts haeufig als Markdown aus; ohne
# Normalisierung bleibt eine vollstaendig korrekt gefuellte Datei unerkannt.
# Beobachtet am 01.09.2026 im Lauf Iteration 7/.../v12.1.0-001c: vier Dateien mit
# regelkonformen Bloecken wurden als "keine Anforderungen" gezaehlt.
FETTES_FELD = re.compile(r'(?m)^[ \t]*\*\*([^*:\n]{1,40}):\*\*[ \t]*')
# Ueberschriftenmarker vor einem Feldnamen, z. B. "### ID: StRS-1".
# Beobachtet am 01.09.2026 im Lauf Iteration 15/.../v13.0.0-312f: sechs Dateien
# mit vollstaendig ausgefuellten, regelkonformen Bloecken wurden mit 0 gezaehlt,
# weil die ID-Zeile als Markdown-Ueberschrift gesetzt war.
UEBERSCHRIFT_FELD = re.compile(r'(?m)^[ \t]*#{1,6}[ \t]+(?=(?:\*\*)?[A-Za-zÄÖÜäöüß ]{1,40}:)')
# Kennung als blosse Ueberschrift, ohne Feldnamen: "### StRS-001".
# Nur dann als ID gewertet, wenn die Pflichtfelder unmittelbar folgen - sonst
# wuerde jede Zwischenueberschrift zur Anforderung. Beobachtet am 01.09.2026 im
# Lauf Iteration 15/.../v13.0.0-0b06 (qwen, solo): sieben Dateien, alle Felder
# ausser der Kennung regelkonform beschriftet.
UEBERSCHRIFT_KENNUNG = re.compile(
r'(?m)^[ \t]*#{1,6}[ \t]*((?:StRS|SyRS|SwRS)[A-Za-z0-9_.\-]*)[ \t]*$'
r'(?=(?:[ \t]*\n)*(?:[ \t]*(?:\*\*)?(?:Titel|Ebene)[:\*]))',
re.IGNORECASE,
)
# Felder als eingerueckte Listenpunkte, z. B. " - ID: StRS-001" unterhalb eines
# Bullets. Beobachtet am 04.09.2026 im Lauf Iteration 9/.../v13.0.0-d345: sieben
# Dateien, 323 kB, alle Felder korrekt gefuellt - vom Parser mit 0 gezaehlt.
# Bewusst auf die Feldnamen des Prompts beschraenkt: Ein allgemeines Entfernen
# der Einrueckung wuerde auch "Begruendung:" innerhalb der Belegliste treffen.
FELDNAMEN = (
'ID|Titel|Ebene|Typ|Qualitätsmerkmal|Qualitaetsmerkmal|Akteur|Vorbedingung|'
'Fakt|Aussage|Ergebnis|Belege|Prüfidee|Pruefidee|Tracelinks|Konsolidierung|'
'Übernahmewürdigkeit|Uebernahmewuerdigkeit|Status'
)
EINGERUECKTES_FELD = re.compile(r'(?m)^[ \t]+(?:[-*+][ \t]+)?(?=(?:\*\*)?(?:%s)[:\*])' % FELDNAMEN)
def normalisiere(text):
"""Markdown-Auszeichnung der Feldnamen auf die Klartextform zuruecknehmen.
Modelle setzen die Feldvorgabe des Prompts haeufig als Markdown - fett
(``**ID:**``), als Ueberschrift (``### ID:``), ganz ohne Feldnamen
(``### StRS-001``) oder als eingerueckte Liste (`` - ID: StRS-001``).
Inhaltlich ist der Block dann regelkonform; ohne Normalisierung bleibt er
unerkannt.
"""
text = UEBERSCHRIFT_KENNUNG.sub(lambda m: 'ID: ' + m.group(1), text)
text = UEBERSCHRIFT_FELD.sub('', text)
text = EINGERUECKTES_FELD.sub('', text)
return FETTES_FELD.sub(lambda m: m.group(1) + ': ', text)
def bloecke(pfad):
"""Zerlegt eine Anforderungsdatei in Bloecke ab jeder ID:-Zeile."""
if not os.path.exists(pfad):
return
text = io.open(pfad, encoding='utf-8').read()
text = normalisiere(io.open(pfad, encoding='utf-8').read())
teile = re.split(r'(?m)^ID:', text)
for t in teile[1:]:
yield 'ID:' + t
@@ -44,9 +99,13 @@ def ebene_von(block, aid, datei_ebene):
for eb in EBENEN:
if f.strip().upper().startswith(eb.upper()):
return eb, False
# IDs tragen haeufig ein Modulpraefix ("M003-StRS-01"). Die Ebene steht dann
# nicht am Anfang, sondern als Bestandteil der ID; ein reiner Praefixtest
# meldet sonst eine Fremdablage, die es nicht gibt.
kennung = aid.strip().upper()
for eb in EBENEN:
if aid.strip().upper().startswith(eb.upper()):
return eb, aid.strip().upper()[:4] != datei_ebene.upper()[:4]
if re.search(r'(?:^|[^A-Z])%s' % eb.upper(), kennung):
return eb, eb.upper() != datei_ebene.upper()
return datei_ebene, False
@@ -64,6 +64,10 @@ for a in aufrufe:
txt = ergebnisse.get(a['id']) or ''
a['ergebnis_zeichen'] = len(txt)
a['abgewiesen'] = ABSAGE in txt
# Ein im Hintergrund gestarteter Subagent liefert sofort eine Start-Quittung
# ('Async agent launched successfully'), nicht seine Befunde. Ihre Laenge ist
# KEIN Ertragsmass - sie ist fuer alle Hintergrund-Subagenten praktisch gleich.
a['nur_startquittung'] = 'Async agent launched successfully' in txt
abgewiesen = [a for a in aufrufe if a['abgewiesen']]
echte = [a for a in aufrufe if not a['abgewiesen']]
@@ -102,8 +106,11 @@ for i, a in enumerate(echte, 1):
'',
'- **Werkzeug:** `%s` **Typ:** `%s` **Hintergrund:** %s'
% (a['werkzeug'], a['subagent_type'], a['run_in_background']),
'- **Prompt-Zeichen:** %d **Ergebnis-Zeichen:** %s'
% (len(a['prompt']), a['ergebnis_zeichen']),
'- **Prompt-Zeichen:** %d **Rueckgabe:** %s'
% (len(a['prompt']),
'Start-Quittung (Befunde kommen per Benachrichtigung, nicht als '
'Werkzeugergebnis - Laenge ist kein Ertragsmass)'
if a.get('nur_startquittung') else '%s Zeichen' % a['ergebnis_zeichen']),
'', '### Prompt', '', '```', a['prompt'].rstrip(), '```', '']
io.open(os.path.join(meta, 'subagenten.md'), 'w', encoding='utf-8').write('\n'.join(md))
@@ -111,6 +118,8 @@ print('Subagenten gefunden: %d echte%s (direkt erwartet: %s, gesamt: %s, davon v
% (len(echte), (', %d abgewiesen' % len(abgewiesen)) if abgewiesen else '',
erwartet, gesamt, verschachtelt))
for a in echte:
print(' - %-42s %s Prompt %6d Z. Ergebnis %s Z.'
% ((a['description'] or '')[:42], a['subagent_type'], len(a['prompt']), a['ergebnis_zeichen']))
print(' - %-42s %-16s Prompt %6d Z. %s'
% ((a['description'] or '')[:42], a['subagent_type'], len(a['prompt']),
'Hintergrund (Start-Quittung)' if a.get('nur_startquittung')
else 'Ergebnis %s Z.' % a['ergebnis_zeichen']))
print('geschrieben:', os.path.join(meta, 'subagenten.md'))
File diff suppressed because it is too large Load Diff
@@ -0,0 +1,105 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Verdichtet die RawResult.json unterhalb eines Verzeichnisses zu einer Tabelle.
Gedacht fuer die Sichtung einer Matrix: Welche Zelle hat gemessen, welche ist
eine Fehlmessung, und woran lag es. Schreibt nichts - reine Auswertung.
python lauf-uebersicht.py "<Verzeichnis>" [--details]
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
from pathlib import Path
def schreibziele(lauf: Path) -> list[str]:
"""Wohin der Lauf zu schreiben versuchte, samt Ergebnis.
Der haeufigste Grund fuer ein leeres Ergebnisverzeichnis ist ein
Schreibversuch an den falschen Ort - der ist ohne diese Aufstellung nicht
zu sehen, weil ``written_files`` dann schlicht leer bleibt.
"""
session = lauf / "_meta" / "opencode-session.json"
if not session.is_file():
return []
try:
daten = json.loads(session.read_text(encoding="utf-8"))
except (json.JSONDecodeError, OSError):
return []
ziele = []
for nachricht in daten.get("messages", []):
for teil in nachricht.get("parts", []):
if teil.get("type") != "tool" or teil.get("tool") not in ("write", "edit"):
continue
zustand = teil.get("state", {})
ziele.append(
f"{teil.get('tool')} {zustand.get('status')} -> "
f"{zustand.get('input', {}).get('filePath')}"
)
return ziele
def main() -> int:
parser = argparse.ArgumentParser(description="Uebersicht ueber Versuchslaeufe")
parser.add_argument("verzeichnis")
parser.add_argument("--details", action="store_true", help="Schreibziele zeigen")
args = parser.parse_args()
wurzel = Path(args.verzeichnis)
zeilen = []
for datei in sorted(wurzel.rglob("RawResult.json")):
try:
d = json.loads(datei.read_text(encoding="utf-8"))
except (json.JSONDecodeError, OSError):
continue
lauf = datei.parent
zeilen.append(
{
"lauf": lauf.name,
"modus": d.get("mode", "?"),
"exit": d.get("exit_code"),
"status": d.get("subtype", "?"),
"min": round(d.get("duration_ms", 0) / 60000, 1),
"turns": d.get("num_turns", 0),
"tools": d.get("tool_call_count", 0),
"sub": d.get("subagent_stats", {}).get("spawned", 0),
"dateien": len(d.get("written_files") or []),
# Eine 0 aus einem laufenden Subagenten ist kein Messwert.
"tokens": (
d["usage"]["total_tokens"]
if d.get("usage_captured", True)
else None
),
"pfad": lauf,
}
)
if not zeilen:
print("Keine RawResult.json gefunden.")
return 1
kopf = f"{'Lauf':44} {'Modus':8} {'St':3} {'Min':>6} {'Turn':>5} {'Tool':>5} {'Sub':>4} {'Dat':>4} {'Tokens':>10}"
print(kopf)
print("-" * len(kopf))
for z in zeilen:
tok = "n. erf." if z["tokens"] is None else f"{z['tokens']:,}"
print(
f"{z['lauf'][:44]:44} {z['modus']:8} {str(z['exit']):3} {z['min']:6.1f} "
f"{z['turns']:5} {z['tools']:5} {z['sub']:4} {z['dateien']:4} {tok:>10}"
)
if args.details:
for ziel in schreibziele(z["pfad"]):
print(f" {ziel}")
gueltig = [z for z in zeilen if z["dateien"] > 0]
print(
f"\n{len(zeilen)} Laeufe, davon {len(gueltig)} mit Ergebnisdateien, "
f"{len(zeilen) - len(gueltig)} Fehlmessungen."
)
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
File diff suppressed because it is too large Load Diff
@@ -0,0 +1,29 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
"apiKey": "lm-studio"
},
"models": {
"google/gemma-4-e4b": {
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
"limit": {
"context": 131072,
"output": 32768
}
},
"qwen/qwen3.5-9b": {
"name": "Qwen 3.5 9B (lokal)",
"limit": {
"context": 262144,
"output": 32768
}
}
}
}
}
}
@@ -0,0 +1,84 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"tensorx": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "TensorX",
"options": {
"baseURL": "https://api.tensorx.ai/v1"
},
"models": {
"qwen/qwen3.8-flash-next": {
"name": "Qwen 3.8 Flash Next",
"limit": {
"context": 262144,
"output": 131072
},
"variants": {
"low": {
"thinking": {
"type": "enabled",
"level": "low"
}
},
"medium": {
"thinking": {
"type": "enabled",
"level": "medium"
}
},
"high": {
"thinking": {
"type": "enabled",
"level": "high"
}
},
"xhigh": {
"thinking": {
"type": "enabled",
"level": "xhigh"
}
},
"max": {
"thinking": {
"type": "enabled",
"level": "xhigh"
}
}
}
},
"z-ai/glm-5.2": {
"name": "GLM 5.2",
"limit": {
"context": 1048576,
"output": 131072
},
"variants": {
"low": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "low" } },
"medium": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "medium" } },
"high": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "high" } },
"xhigh": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "xhigh" } },
"max": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "xhigh" } }
}
},
"z-ai/glm-5.3-flash": {
"name": "GLM 5.3 Flash",
"variants": {
"low": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "low" } },
"medium": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "medium" } },
"high": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "high" } },
"xhigh": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "xhigh" } },
"max": { "thinking": { "type": "enabled", "level": "xhigh" } }
}
},
"moonshotai/kimi-k3": {
"name": "Kimi K3",
"limit": {
"context": 1048576,
"output": 131072
}
}
}
}
}
}
@@ -0,0 +1,207 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Create and verify an isolated Codex analysis workspace."""
from __future__ import annotations
import argparse
import hashlib
import json
import os
import shutil
import subprocess
import tempfile
from pathlib import Path
def fail(message: str) -> None:
raise SystemExit(message)
def resolved(path: str) -> Path:
return Path(path).resolve()
def native_path(path: Path) -> str:
value = str(path)
if os.name == "nt" and not value.startswith("\\\\?\\"):
return "\\\\?\\" + value
return value
def allowed_workspace(workspace: Path, meta: Path) -> bool:
temporary_root = Path(tempfile.gettempdir()).resolve()
return (
(workspace.parent == meta and workspace.name == "workspace")
or (workspace.parent == temporary_root and workspace.name.startswith("codex-experiment-"))
)
def git_output(cwd: Path, *args: str) -> bytes:
completed = subprocess.run(
["git", "-C", str(cwd), *args],
check=True,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
)
return completed.stdout
def source_files(source: Path) -> tuple[list[Path], str | None]:
try:
top = resolved(git_output(source, "rev-parse", "--show-toplevel").decode().strip())
relative_source = source.relative_to(top)
raw = git_output(
top,
"ls-files",
"-z",
"--cached",
"--others",
"--exclude-standard",
"--",
relative_source.as_posix(),
)
paths = []
for entry in raw.split(b"\0"):
if not entry:
continue
candidate = resolved(top / os.fsdecode(entry))
if candidate.is_file() and candidate.is_relative_to(source):
paths.append(candidate)
return sorted(set(paths), key=lambda item: item.as_posix().casefold()), str(top)
except (subprocess.CalledProcessError, ValueError):
paths = [item for item in source.rglob("*") if item.is_file() and ".git" not in item.parts]
return sorted(paths, key=lambda item: item.as_posix().casefold()), None
def sha256(path: Path) -> str:
digest = hashlib.sha256()
with open(native_path(path), "rb") as handle:
for chunk in iter(lambda: handle.read(1024 * 1024), b""):
digest.update(chunk)
return digest.hexdigest().upper()
def manifest(workspace: Path) -> dict[str, dict[str, int | str]]:
result: dict[str, dict[str, int | str]] = {}
workspace_native = native_path(workspace)
files: list[tuple[str, Path]] = []
for directory, _, names in os.walk(workspace_native):
for name in names:
full_path = Path(directory) / name
relative = os.path.relpath(str(full_path), workspace_native).replace("\\", "/")
files.append((relative, full_path))
for relative, path in sorted(files, key=lambda item: item[0].casefold()):
result[relative] = {"size": os.stat(str(path)).st_size, "sha256": sha256(path)}
return result
def write_json(path: Path, value: object) -> None:
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
path.write_text(json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8")
def create(source_arg: str, workspace_arg: str, meta_arg: str) -> None:
source = resolved(source_arg)
workspace = resolved(workspace_arg)
meta = resolved(meta_arg)
if not source.is_dir():
fail(f"Source directory does not exist: {source}")
if not allowed_workspace(workspace, meta):
fail("Workspace must be _meta/workspace or a codex-experiment-* directory in system temp")
if workspace.exists():
before_manifest = meta / "workspace-manifest-before.json"
if workspace.parent == meta and workspace.name == "workspace" and not before_manifest.exists():
shutil.rmtree(native_path(workspace))
else:
fail(f"Workspace already exists: {workspace}")
files, git_root = source_files(source)
workspace.mkdir(parents=True)
for path in files:
relative = path.relative_to(source)
target = workspace / relative
os.makedirs(native_path(target.parent), exist_ok=True)
try:
shutil.copy2(native_path(path), native_path(target), follow_symlinks=False)
except OSError as error:
fail(f"Failed to copy {path} -> {target}: {error}")
before = manifest(workspace)
write_json(meta / "workspace-manifest-before.json", before)
write_json(
meta / "workspace-source.json",
{
"source": str(source),
"workspace": str(workspace),
"git_root": git_root,
"file_count": len(before),
"total_bytes": sum(int(item["size"]) for item in before.values()),
},
)
print(f"Created isolated workspace with {len(before)} files: {workspace}")
def verify(workspace_arg: str, meta_arg: str) -> None:
workspace = resolved(workspace_arg)
meta = resolved(meta_arg)
before_path = meta / "workspace-manifest-before.json"
if not workspace.is_dir() or not before_path.is_file():
fail("Workspace or before-manifest is missing")
before = json.loads(before_path.read_text(encoding="utf-8"))
after = manifest(workspace)
added = sorted(set(after) - set(before), key=str.casefold)
removed = sorted(set(before) - set(after), key=str.casefold)
modified = sorted(
(path for path in set(before) & set(after) if before[path] != after[path]),
key=str.casefold,
)
write_json(meta / "workspace-manifest-after.json", after)
result = {
"unchanged": not (added or removed or modified),
"added": added,
"removed": removed,
"modified": modified,
"file_count_before": len(before),
"file_count_after": len(after),
}
write_json(meta / "workspace-integrity.json", result)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
if not result["unchanged"]:
raise SystemExit(3)
def cleanup(workspace_arg: str, meta_arg: str) -> None:
workspace = resolved(workspace_arg)
meta = resolved(meta_arg)
if not allowed_workspace(workspace, meta):
fail("Refusing to remove a directory outside the approved experiment workspace locations")
if workspace.exists():
shutil.rmtree(native_path(workspace))
print(f"Removed temporary workspace: {workspace}")
def main() -> None:
parser = argparse.ArgumentParser()
subparsers = parser.add_subparsers(dest="command", required=True)
create_parser = subparsers.add_parser("create")
create_parser.add_argument("source")
create_parser.add_argument("workspace")
create_parser.add_argument("meta")
verify_parser = subparsers.add_parser("verify")
verify_parser.add_argument("workspace")
verify_parser.add_argument("meta")
cleanup_parser = subparsers.add_parser("cleanup")
cleanup_parser.add_argument("workspace")
cleanup_parser.add_argument("meta")
args = parser.parse_args()
if args.command == "create":
create(args.source, args.workspace, args.meta)
elif args.command == "verify":
verify(args.workspace, args.meta)
else:
cleanup(args.workspace, args.meta)
if __name__ == "__main__":
main()
@@ -0,0 +1,172 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Erzeugt das Messprotokoll-Geruest eines Laufs aus seinen Rohdaten.
Fuellt ausschliesslich Felder, die aus `RawResult.json`, `_meta` und dem
Dateibestand **belegbar** sind. Alles Uebrige bleibt als Platzhalter stehen und
ist von Hand zu ergaenzen - insbesondere der Abschnitt *Anmerkungen*, der die
Deutung enthaelt und nicht generierbar ist.
Nicht ermittelbare Groessen werden als `nicht erfasst` ausgewiesen, niemals
geschaetzt (Randbedingung des Skills).
python protokoll-geruest.py "<Laufverzeichnis>" [--ueberschreiben]
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import hashlib
import json
import subprocess
from pathlib import Path
EBENEN_DATEIEN = ("StRS.md", "SyRS.md", "SwRS.md")
def sha256(pfad: Path) -> str:
return hashlib.sha256(pfad.read_bytes()).hexdigest().upper()
def lies(pfad: Path, standard: str = "nicht erfasst") -> str:
try:
return pfad.read_text(encoding="utf-8").strip() or standard
except OSError:
return standard
def zahl(n) -> str:
"""Tausenderpunkte nach deutscher Schreibweise."""
try:
return f"{int(n):,}".replace(",", ".")
except (TypeError, ValueError):
return "nicht erfasst"
def dauer(ms: int) -> str:
s = ms // 1000
return f"{s // 3600:02d}:{(s % 3600) // 60:02d}:{s % 60:02d}"
def git_kopf(repo: Path) -> str:
try:
r = subprocess.run(
["git", "-C", str(repo), "rev-parse", "HEAD"],
capture_output=True, text=True, check=False,
)
return r.stdout.strip() or "nicht erfasst"
except OSError:
return "nicht erfasst"
def main() -> int:
parser = argparse.ArgumentParser(description="Protokollgeruest erzeugen")
parser.add_argument("lauf")
parser.add_argument("--repo", default="C:/DEV/MasterArbeit")
parser.add_argument("--ueberschreiben", action="store_true")
args = parser.parse_args()
lauf = Path(args.lauf).resolve()
ziel = lauf / "Protokoll.md"
if ziel.exists() and not args.ueberschreiben:
print(f"{ziel} existiert bereits - mit --ueberschreiben erzwingen.")
return 1
roh = json.loads((lauf / "RawResult.json").read_text(encoding="utf-8"))
meta = lauf / "_meta"
u = roh.get("usage", {})
lr = roh.get("local_runtime") or {}
erfasst = roh.get("usage_captured", True)
def tok(feld: str) -> str:
return zahl(u.get(feld, 0)) if erfasst else "nicht erfasst"
# Ebene und Iteration aus der Ablagestruktur ableiten
teile = lauf.parts
iteration = next((p for p in teile if p.startswith("Iteration")), "?")
zelle = "/".join(teile[teile.index(iteration):-1]) if iteration in teile else "?"
# Die Prompt-Datei liegt im Versuchsordner, also oberhalb der
# Bedingungsebenen; deren Anzahl schwankt mit der Modell-ID (ein- oder
# zweiteilig). Deshalb aufwaerts suchen statt eine feste Tiefe annehmen.
prompt_datei = None
for eltern in lauf.parents[:8]:
treffer = sorted(eltern.glob("*_Prompt.md"))
if treffer:
prompt_datei = treffer[-1]
break
anforderungen = lies(meta / "anforderungen.md", "*(nicht ausgewertet)*")
dateien = sorted(p.name for p in (lauf / "Ergebnisse").glob("*") if p.is_file())
vorher, nachher = lies(meta / "before.txt", ""), lies(meta / "after.txt", "")
text = f"""# Messprotokoll – {zelle}
> **GERUEST** – maschinell aus den Rohdaten erzeugt. Die Abschnitte *Anmerkungen*
> und *Gueltigkeit* sind von Hand zu pruefen und zu ergaenzen.
## Lauf
- **Prompt-Datei:** `{prompt_datei.name if prompt_datei else 'nicht erfasst'}`
- **SHA-256 (Prompt):** `{sha256(prompt_datei) if prompt_datei else 'nicht erfasst'}`
- **Startzeit:** {lies(meta / 'startzeit.txt')}
- **Endzeit:** {lies(meta / 'endzeit.txt')}
- **Dauer gesamt:** {dauer(roh.get('duration_ms', 0))} (API: nicht erfasst – OpenCode liefert keine separate API-Zeit)
- **Root-Verzeichnis:** `{args.repo}/QuellCode/CentronERP`
- **Codebasis-Commit:** `{git_kopf(Path(args.repo))}` (vor dem Lauf dirty: {'nein' if not vorher else 'ja – ' + vorher.replace(chr(10), '; ')})
- **Snapshot-Zustand:** bereinigt von KI-Konfigurationen: ja; Remote entkoppelt: ja
## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** {lauf.name.split('_v')[-1].split('-')[0] if '_v' in lauf.name else 'nicht erfasst'}
- **Werkzeugadapter:** OpenCode, `opencode-adapter.py --provider {roh.get('provider')}` (Adapter-Version {roh.get('adapter_version')})
- **CLI-Version:** OpenCode {roh.get('opencode_version', 'nicht erfasst')}
- **Modell (angefordert):** `{roh.get('model_requested')}`
- **Modell (tatsaechlich):** `{roh.get('model')}`
- **Kontrolle Modell:** {'bestanden' if roh.get('model') == roh.get('model_requested') else '**verletzt**'}
- **Effort:** `{roh.get('effort')}` angefordert, **{'wirksam' if roh.get('effort_applied') else 'nicht wirksam'}** (`effort_applied: {str(roh.get('effort_applied')).lower()}`)
- **Ablage:** `{zelle}/`
- **Agentenmodus:** `{roh.get('mode')}`
- **Kontextfenster:** {zahl(roh.get('context_window', 0))} Tokens geladen (Modellmaximum {zahl(lr.get('max_context_length', 0))})
- **Sampling-Parameter:** nicht steuerbar
- **Lokaler Modellbetrieb:** Runtime `{lr.get('compatibility_type', '?')}`, `lms` {lr.get('lms_version', '?')}, Architektur `{lr.get('arch', '?')}`, **Quantisierung `{lr.get('quantization', '?')}`**, {lr.get('parallel_slots', '?')} Slots, GPU-Offload `{lr.get('gpu_offload', '?')}`, alleiniges Modell: {str(lr.get('alleiniges_modell', '?')).lower()}
- **Abbruchsicherungen:** `--stall-timeout 0`, `--max-runtime` siehe Matrixskript
- **Subagenten:** `spawned` = {roh.get('subagent_stats', {}).get('spawned', 0)}, `completed` = {roh.get('subagent_stats', {}).get('completed', 0)}, `failed` = {roh.get('subagent_stats', {}).get('failed', 0)}
- **Rollen:** {json.dumps(roh.get('subagent_stats', {}).get('by_type', {}), ensure_ascii=False)}
## Validierungsstichprobe
- **Stand:** entfaellt
## Verbrauch
| Messgroesse | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | {tok('prompt_tokens')} |
| Output-Tokens | {tok('completion_tokens')} |
| Reasoning-Tokens | {tok('reasoning_tokens')} |
| Cache-Write-/Cache-Read-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Agent-Turns | {roh.get('num_turns', 0)} |
**Tokens gesamt: {tok('total_tokens')}.** Kosten `0` – lokaler Betrieb ({roh.get('cost_source', '')}).
{'' if erfasst else chr(10) + '**Achtung:** ' + roh.get('usage_note', '') + chr(10)}
## Gefundene Anforderungen
{anforderungen}
## Ergebnis
- **Status:** `is_error: {str(roh.get('is_error')).lower()}`, `subtype: {roh.get('subtype')}`, `exit_code: {roh.get('exit_code')}`, `timed_out: {str(roh.get('timed_out')).lower()}`
- **Session-ID:** `{roh.get('session_id')}`
- **Werkzeugaufrufe:** {roh.get('tool_call_count', 0)} – {json.dumps(roh.get('tool_call_types', {}), ensure_ascii=False)}
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = {roh.get('subagent_stats', {}).get('spawned', 0)}{' – korrekt fuer solo' if roh.get('mode') == 'solo' else ''}
- **Gueltigkeit:** *(pruefen)* {'**Fehlmessung** – Ergebnisverzeichnis leer.' if not dateien else 'Ergebnisdateien vorhanden.'}
- **Erzeugte Dateien:** {', '.join(dateien) if dateien else 'keine'}
- **Root unveraendert:** {'ja' if vorher == nachher else '**nein – pruefen**'}
- **Fehlermeldungen:** {json.dumps(roh.get('errors', []), ensure_ascii=False)}
## Anmerkungen/Auffaelligkeiten
*(von Hand zu ergaenzen)*
"""
ziel.write_text(text, encoding="utf-8")
print(f"{ziel}")
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
@@ -0,0 +1,305 @@
# OpenCode-Adapter
Ein Wrapper, zwei Provider. `opencode-adapter.py` startet OpenCode headless und normalisiert den
Lauf nach `RawResult.json`. Welcher Provider gilt, entscheidet `--provider`:
| `--provider` | Modell-IDs | Betrieb | Vorlage |
|---|---|---|---|
| `tensorx` (Standard) | `z-ai/*`, `qwen/qwen3.8-flash-next`, `moonshotai/*` | Remote-Gateway `https://api.tensorx.ai/v1` | `opencode-tensorx.json` |
| `lmstudio` | `google/gemma-4-e4b`, `qwen/qwen3.8-27b` | lokaler LM-Studio-Server `http://localhost:1234/v1` | `opencode-lmstudio.json` |
`qwen/qwen3.8-flash-next` (TensorX) und `qwen/qwen3.8-27b` (lokal) teilen sich das Präfix `qwen/`.
Das Präfix allein bestimmt den Adapter deshalb **nicht** – maßgeblich ist die vollständige
Modell-ID gemäß dieser Tabelle.
Der Abschnitt **LM Studio** unten beschreibt alles, was nur für den lokalen Betrieb gilt.
Alle übrigen Abschnitte gelten für beide Provider.
## Voraussetzungen und Authentifizierung
1. OpenCode installieren und die Version protokollieren:
```powershell
npm install -g opencode-ai
opencode --version
```
2. Nur für `--provider tensorx`: TensorX einmal im OpenCode-Credential-Store anmelden
(`--provider lmstudio` braucht keine Anmeldung – der lokale Server prüft keinen Key):
```powershell
opencode auth login
opencode auth list
```
Die statische Datei `opencode-tensorx.json` enthält Provider, Basis-URL, Modelle und
Effort-Varianten, aber keinen API-Key. Der Adapter liest weder Cline-Dateien noch einen
Cline-Credential-Store. OpenCode löst das Credential selbst auf. Keys niemals in
Laufartefakte, Prompts oder die Konfigurationsvorlage schreiben.
## Modell- und Effort-Mapping
Der Adapter ergänzt intern das Providerpräfix (`tensorx/` bzw. `lmstudio/`). Aus
`qwen/qwen3.8-flash-next` wird daher für OpenCode
`tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next`; im Messprotokoll bleibt die ursprüngliche TensorX-ID.
Die Stufen `low`, `medium`, `high`, `xhigh` und `max` werden als OpenCode-Varianten aus der
Providervorlage übergeben. Für Qwen und GLM über TensorX enthält die Variante
`thinking: {type: enabled, level: ...}`; `max` wird auf `xhigh` abgebildet, falls der Provider
keine eigene `max`-Stufe kennt. Nur in der Vorlage vorhandene Varianten werden per
`--variant` gesetzt.
**Bei `lmstudio` ist Effort nicht steuerbar.** Der OpenAI-kompatible Endpunkt von LM Studio
nimmt keinen Thinking-Level entgegen; `opencode-lmstudio.json` deklariert deshalb bewusst keine
Varianten. Der Adapter protokolliert das im `Adapter.log` und setzt `effort_applied: false` in
`RawResult.json`. Der übergebene `--effort`-Wert bleibt als angeforderte Bedingung erhalten, ist
im Protokoll aber unter „Sampling-Parameter" als **nicht steuerbar** auszuweisen – niemals so
darzustellen, als hätte er gewirkt. Reasoning-Tokens liefern die Modelle trotzdem, sofern sie
von sich aus mit `reasoning_content` antworten.
## Isolierte Laufkonfiguration
Für jeden Lauf schreibt der Adapter `_meta/opencode-config.json` und setzt nur für den
Kindprozess `OPENCODE_CONFIG` auf diese Datei. Der Aufruf verwendet `opencode run --pure`,
damit keine interaktive Oberfläche benötigt wird. Der Prompt wird über stdin übergeben.
Die Berechtigungen beginnen mit `deny` und erlauben gezielt:
- Lesen, Suchen, Auflisten sowie eine Read-only-Shell-Allowlist;
- Schreiben und externe Verzeichnisse ausschließlich für das angegebene Ergebnisverzeichnis;
- im Modus `solo` keine Tasks;
- im Modus `builtin` nur OpenCodes `general`- und `explore`-Subagenten;
- im Modus `custom` nur Rollen aus der mit `--agents` übergebenen JSON-Datei.
Für das Ergebnisziel erzeugt der Wrapper kanonische sowie zum aktiven OpenCode-Root und zur
Git-Worktree-Wurzel relative Allow-Patterns. Das ist unter Windows notwendig, wenn Root und
Laufverzeichnis im selben Git-Worktree liegen, das Laufverzeichnis aber außerhalb des
Root-Unterordners liegt.
Die Shell-Rechte sind seit Skill 12.0.0 eine **Denylist**, spiegelbildlich zum
Claude-Code-Adapter: Erlaubt ist alles, gesperrt sind ausdrücklich die schreibenden und
bauenden Kommandos – `rm`, `rmdir`, `mv`, `cp`, `dd`, `truncate`, `chmod`, `chown`, `ln`,
`tee`, `sed -i`, die schreibenden `git`-Kommandos einschließlich `fetch`, `pull` und `remote`,
`dotnet`, `msbuild`, `npm install`, `nuget` sowie `Remove-Item`, `Move-Item`, `Copy-Item`,
`New-Item`, `Set-Content`, `Add-Content`, `Clear-Content`, `Out-File`, `Set-ItemProperty` und
`Rename-Item`.
**Die Reihenfolge ist bedeutsam.** OpenCode wertet die Regeln der Reihe nach aus; die *zuletzt
passende* Regel gewinnt – nicht die spezifischste, und `deny` gewinnt nicht automatisch. Das
Catch-all `"*": "allow"` muss deshalb **zuerst** stehen, die Sperren danach. Python-Dicts
erhalten ihre Einfügereihenfolge, `json.dump` schreibt sie unverändert.
Die frühere Allowlist konnte Kommandos nur als Präfix treffen und scheiterte deshalb an
Pipelines: `Get-ChildItem ... | Format-Table ...` blieb gesperrt, obwohl `Get-ChildItem`
erlaubt war. Zugleich war die Werkzeugfreiheit nicht mit der des Claude-Adapters vergleichbar.
Wie beim Claude-Adapter gilt: Mustervergleich auf Kommandozeilen ist **nicht lückenlos**. Die
belastbare Read-only-Garantie bleibt der Vorher/Nachher-Vergleich per `git status`; die
Denylist senkt das Risiko, sie ersetzt die Verifikation nicht.
Webzugriff, Skills, Rückfragen und Weiterdelegation durch Subagenten bleiben gesperrt. Bei
`custom` übersetzt der Adapter `description` und `prompt` jeder Rolle in eine explizite
OpenCode-Subagentenkonfiguration mit demselben Modell wie der Hauptagent.
## LM Studio (nur `--provider lmstudio`)
Lokale Läufe sind eine eigene Versuchsbedingung: kein Netzzugriff, keine Providerkosten,
gewichtsbezogene Reproduzierbarkeitsangaben (Quantisierung, Runtime, Kontextfenster) und ein
Kontextfenster, das der Server beim Laden festlegt.
### Vorbereitung
```powershell
lms server start # OpenAI-kompatibler Endpunkt auf Port 1234
lms ls # heruntergeladene Modelle
lms get qwen/qwen3.8-27b # fehlendes Modell holen (mehrere GB)
lms ps # geladene Instanzen samt Kontextfenster
```
### Preflight des Adapters
Vor dem Start von OpenCode prüft der Adapter über `GET /api/v0/models` und bricht mit
Exitcode `2` und einer Handlungsanweisung ab, wenn eine Bedingung verletzt ist:
| Prüfung | Abbruchgrund |
|---|---|
| Server erreichbar | `lms server start` fehlt |
| Modell vorhanden | nicht heruntergeladen → `lms get <ID>` |
| `capabilities` enthält `tool_use` | ohne Tool-Calling ist kein Analyselauf möglich |
| `max_context_length` ≥ `--min-context` | Modell kann die Bedingung nicht erfüllen |
| Zustand `loaded` und `loaded_context_length` ≥ `--min-context` | zu kleines Fenster schneidet die Codebasis **stillschweigend** ab |
| genau **eine** geladene Instanz | mehrere Instanzen (`modell`, `modell:2`) beantworten dieselbe `model`-Angabe; das Routing wäre nicht reproduzierbar |
`--min-context` ist standardmäßig `32768`. Ein bewusst kleinerer Wert ist zulässig, gehört aber
als abweichende Versuchsbedingung ins Protokoll.
`--lmstudio-autoload` stellt den Sollzustand selbst her: Es entlädt **alle** Instanzen des
Modells und lädt genau eine mit `--min-context` neu. Ohne das Flag meldet der Preflight nur den
exakten `lms`-Befehl. Die Standardgröße von LM Studio (häufig 8192) reicht für eine
Codebasisanalyse nicht.
Das geladene Fenster wird zusätzlich als `limit.context` in die Laufkonfiguration geschrieben,
damit OpenCode nicht mehr Kontext sendet, als der Server vorhält.
### Speicherhygiene und Ladeparameter
Der lokale Durchsatz haengt fast vollstaendig davon ab, ob Gewichte und KV-Cache in den VRAM
passen. Gemessen am 01.09.2026 auf einer RTX 5080 Laptop GPU (16.303 MiB):
| Konfiguration | VRAM belegt | Generierung |
|---|---:|---:|
| `gemma-4-e4b`, 32k, parallel 1 | 5.162 MiB | 48,3 tok/s |
| `gemma-4-e4b`, 32k, parallel 4 | 5.222 MiB | 47,7 tok/s |
| `gemma-4-e4b`, **131k**, parallel 4 | 6.854 MiB | 46,8 tok/s |
| `qwen3.8-27b`, 32k, `--gpu max` | 15.696 MiB (308 frei) | Abbruch nach 10 min |
| beide Modelle gleichzeitig geladen | 15.836 MiB (168 frei) | 0,028 Mio. Tokens/h |
Daraus die drei Regeln, die der Preflight seit Adapter 2.2.0 durchsetzt:
1. **Genau ein Modell ist geladen.** `--lmstudio-autoload` entlaedt `--all` und laedt nur das
angeforderte Modell; ein fremdes geladenes Modell fuehrt sonst zum Abbruch. Ein nebenher
geladenes Modell belegt VRAM, das dem Lauf fehlt, und veraendert dessen Durchsatz um
Groessenordnungen.
2. **Der Kontext wird auf das Modellmaximum geladen** (`--lmstudio-context max`, Standard).
Freier VRAM ist in Kontext besser investiert als ungenutzt: vierfaches Fenster fuer 1,7 GB
und 1,5 tok/s. `--min-context` bleibt die Gueltigkeitsschwelle, nicht die Ladegroesse.
3. **`--lmstudio-gpu max`** erzwingt die vollstaendige Auslagerung, **`--lmstudio-parallel 4`**
ist messbar kostenneutral und hilft, wenn Subagenten nebenlaeufig anfragen.
**Modelle jenseits der VRAM-Grenze sind nicht messbar.** `qwen3.8-27b` belegt mit 17,74 GB
Gewichten mehr, als die Karte hat; der Rest laeuft auf der CPU. Auch eine kleinere
Quantisierung loest das nicht, weil der KV-Cache eines 27B-Modells bei brauchbarem Kontext
mehrere GB zusaetzlich fordert. Fuer eine 16-GB-Karte ist die 9B-Klasse die groesste, die mit
vollem Fenster hineinpasst - dann aber in hoher Quantisierung, um den Speicher zu nutzen.
### Zusätzliche Laufartefakte und Messfelder
| Datei | Inhalt |
|---|---|
| `_meta/lmstudio-modelle.json` | Rohantwort von `/api/v0/models` zum Zeitpunkt des Preflights |
`RawResult.json` enthält bei lokalen Läufen zusätzlich:
| Messgröße | Feld |
|---|---|
| Kontextfenster des Laufs | `context_window` (= `local_runtime.loaded_context_length`) |
| Quantisierungsstufe | `local_runtime.quantization` |
| Runtime und Architektur | `local_runtime.compatibility_type`, `local_runtime.arch` |
| Runtime-Version | `local_runtime.lms_version` |
| Instanzbezeichner | `local_runtime.instance_id` |
| Endpunkt | `local_runtime.base_url` |
| Kosten | `cost` ist `0`; `cost_source` weist „nicht erfasst (lokaler Betrieb)" aus |
| Effortwirkung | `effort_applied` ist `false` |
Damit sind die von Kapitel 4.3 geforderten Angaben für lokalen Betrieb – Runtime samt Version
und Quantisierungsstufe – vollständig erfasst.
### Laufzeitverhalten
Kleine lokale Modelle beenden eine Aufgabe nicht zuverlässig von selbst; im Smoke-Test lief
`google/gemma-4-e4b` über 50 Schritte weiter, ohne die geforderte Datei zu schreiben. Der
Stall-Timeout greift dabei **nicht**, weil laufend Text erzeugt wird. Für lokale Läufe deshalb
immer ein absolutes `--max-runtime` setzen und einen Abbruch als solchen protokollieren, statt
ihn als Ergebnis zu werten.
## Aufruf
```powershell
$skillDir = "<Verzeichnis des Skills>"
$lauf = "<absoluter Pfad zum Laufverzeichnis>"
$root = "<Root-Verzeichnis der Codebasis>"
$provider = "<tensorx|lmstudio>"
$modell = "<Modell-ID>"
$effort = "<low|medium|high|xhigh|max>"
$modus = "<solo|builtin|custom>"
$agents = "<Agenten-JSON; nur bei custom>"
python "$skillDir\opencode-adapter.py" `
--prompt "$lauf\_meta\combined_prompt.md" `
--root $root `
--output "$lauf\Ergebnisse" `
--provider $provider `
--model $modell `
--effort $effort `
--mode $modus `
--agents $agents `
--stall-timeout 600 `
--max-runtime 0 `
--result-dir $lauf `
--title "run-experiment $modell $modus $effort"
```
Für `--provider lmstudio` kommen hinzu:
```powershell
--min-context 32768 ` # Mindestgröße des geladenen Kontextfensters
--lmstudio-autoload ` # Modell notfalls selbst neu laden
--max-runtime 3600 # absolutes Limit; lokale Modelle terminieren nicht zuverlässig
```
`--base-url` (Standard `http://localhost:1234`) und `--lms` (Pfad zur CLI) sind nur nötig, wenn
Port oder Installationsort abweichen.
`--agents` bei `solo` und `builtin` weglassen. `--stall-timeout 600` beendet den gesamten
OpenCode-Prozessbaum, wenn zehn Minuten lang weder stdout noch stderr Aktivität zeigen.
`--stall-timeout 0` deaktiviert diese Sicherung.
**In den Modi `builtin` und `custom` ist `--stall-timeout 0` zwingend.** OpenCode sendet
**keine Ereignisse, solange ein Subagent arbeitet** – der Ereignisstrom schweigt für dessen
gesamte Laufzeit. Jeder positive Stall-Timeout bricht den Lauf deshalb ab, sobald der erste
Subagent startet, und erzeugt eine Fehlmessung, die wie ein Hänger aussieht. Der Adapter lehnt
diese Kombination seit Version 1.3.0 mit einer Fehlermeldung ab, statt sie stillschweigend zu
korrigieren. Die Laufzeit wird in diesen Modi ausschließlich über `--max-runtime` begrenzt. `--max-runtime 0` setzt kein absolutes
Laufzeitlimit. `Ctrl+C` beendet ebenfalls den Prozessbaum und persistiert soweit möglich das
Teilergebnis. Ein leeres `Ergebnisse`-Verzeichnis macht den Lauf standardmäßig zu einem Fehler.
Nur ein bewusst textueller Smoke-Test darf diese Prüfung mit `--allow-empty-output` abschalten.
## Laufartefakte und Messfelder
| Datei | Inhalt |
|---|---|
| `OpenCodeEvents.jsonl` | unveränderter, inkrementell geschriebener JSON-Ereignisstrom |
| `OpenCode.log` | OpenCode-stderr, inkrementell geschrieben |
| `Adapter.log` | Start, Lebenszyklus, Abbruchgrund und Abschluss des Wrappers |
| `_meta/opencode-config.json` | tatsächlich verwendete, keyfreie Laufkonfiguration |
| `_meta/opencode-session.json` | exportierte Session, soweit eine Session-ID vorliegt |
| `RawResult.json` | normalisierte Metriken für das gemeinsame Messprotokoll |
Aus `RawResult.json` verwenden:
| Messgröße | Feld |
|---|---|
| Erfolg/Abbruch | `is_error`, `subtype`, `timed_out`, `interrupted`, `exit_code`, `errors` |
| Modellkontrolle | `provider`, `model`, `model_requested` |
| Zeit | `duration_ms`, `start_time`, `end_time` |
| Tokens | `usage.prompt_tokens`, `completion_tokens`, `reasoning_tokens`, `cache_read_tokens`, `cache_creation_tokens`, `total_tokens` |
| Turns und Ende | `num_turns`, `finish_reason` |
| Tools | `tool_call_count`, `tool_call_types`, `tool_calls` |
| Subagenten | `subagent_stats`, `subagent_details` |
| Ergebnisdateien | `written_files` |
| Abschlusstext | `result` |
| Reproduzierbarkeit | `adapter_version`, `opencode_version`, `config_path`, `session_id`, `adapter` |
| Effortwirkung | `effort`, `effort_applied` |
| Lokaler Betrieb | `local_runtime`, `context_window`, `cost_source` (nur `lmstudio`) |
`usage.total_tokens` übernimmt nach Möglichkeit OpenCodes Gesamtwert. Fehlt dieser, addiert
der Adapter Input, Output, Reasoning, Cache-Read und Cache-Write aus den gelieferten
OpenCode-Feldern. Kosten werden nur protokolliert, wenn OpenCode sie liefert; nicht schätzen.
Bei `lmstudio` entstehen keine Providerkosten – `cost` ist definitionsgemäß `0`, nicht
„unbekannt". Cache-Read und Cache-Write liefert der lokale Server nicht; sie sind im Protokoll
als `nicht erfasst` auszuweisen.
## Pflichtprüfung
1. `RawResult.json` existiert und `is_error` ist `false`.
2. `timed_out` und `interrupted` sind `false`; `exit_code` ist `0`.
3. `OpenCode.log` und `errors` enthalten keinen Provider- oder Permissionfehler.
4. Für Analyseversuche ist `Ergebnisse/` nicht leer und `tool_call_count` größer null.
5. `model_requested` entspricht der angeforderten Modell-ID; `provider` entspricht `--provider`.
6. Bei `custom` sind die erwarteten Rollen in `subagent_stats.by_type` nachweisbar.
7. Bei `lmstudio` zusätzlich: `local_runtime.loaded_context_length` ≥ `--min-context`,
`local_runtime.quantization` und `local_runtime.lms_version` sind gefüllt, und
`effort_applied` ist `false` (im Protokoll als nicht steuerbar vermerken).
Ein absichtlich textueller Smoke-Test darf von den Prüfungen 4 und 6 abweichen, muss aber
Antwort, Exitcode, Modell, Sessionexport und Tokenmetriken bestätigen.
@@ -0,0 +1,244 @@
import importlib.util
import tempfile
import time
import unittest
from pathlib import Path
from unittest.mock import patch
ADAPTER_PATH = Path(__file__).with_name("glm-kimi-adapter.py")
SPEC = importlib.util.spec_from_file_location("glm_kimi_adapter", ADAPTER_PATH)
ADAPTER = importlib.util.module_from_spec(SPEC)
SPEC.loader.exec_module(ADAPTER)
def response(message, finish_reason="tool_calls", tokens=10):
return {
"model": "test/model",
"usage": {
"prompt_tokens": tokens,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": tokens + 1,
"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0},
"completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0},
},
"choices": [{"finish_reason": finish_reason, "message": message}],
}
def subagent_result(agent_id):
return {
"result": f"Ergebnis {agent_id}",
"usage": {
"prompt_tokens": 2,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 3,
"cached_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 0,
},
"turns": 1,
"tool_calls": 0,
"errors": [],
"status": "completed",
}
class AdapterTests(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.provider = {
"base_url": "https://example.invalid/v1",
"__id": "test",
}
self.liveness = ADAPTER.LivenessMonitor(interval_seconds=0)
def test_timeout_zero_is_forwarded_as_no_requests_timeout(self):
captured = {}
class FakeResponse:
status_code = 200
text = ""
@staticmethod
def json():
return {"ok": True}
def fake_post(*args, **kwargs):
captured["timeout"] = kwargs["timeout"]
return FakeResponse()
with patch.object(ADAPTER.requests, "post", side_effect=fake_post):
result = ADAPTER.post_chat_completion(
"https://example.invalid", {}, {}, 0, self.liveness,
"test", "Testaufruf",
)
self.assertEqual({"ok": True}, result)
self.assertIsNone(captured["timeout"])
def test_requested_tensorx_models_have_explicit_effort_mapping(self):
self.assertEqual("thinking", ADAPTER.MODEL_EFFORT_TYPE["qwen"])
self.assertEqual("thinking", ADAPTER.MODEL_EFFORT_TYPE["z-ai"])
def test_custom_mode_exposes_spawn_subagent(self):
captured = {}
def fake_post(url, headers, body, timeout, liveness,
activity_id, activity_label):
captured["tools"] = body["tools"]
return response(
{"role": "assistant", "content": "Fertig."},
finish_reason="stop",
)
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir, \
patch.object(ADAPTER, "post_chat_completion", side_effect=fake_post):
result = ADAPTER.run_agent_loop(
provider=self.provider,
model="qwen/qwen3.8-flash-next",
system_prompt="System",
user_prompt="Aufgabe",
api_key="key",
effort="high",
root=temp_dir,
output_dir=temp_dir,
max_turns=0,
temperature=1.0,
timeout=0,
liveness=self.liveness,
mode="custom",
)
tool_names = {
tool["function"]["name"] for tool in captured["tools"]
}
self.assertIn("spawn_subagent", tool_names)
self.assertFalse(result["is_error"])
def test_liveness_monitor_reports_active_main_and_subagent_operations(self):
lines = []
monitor = ADAPTER.LivenessMonitor(interval_seconds=0.02)
with patch.object(ADAPTER, "log_stderr", side_effect=lines.append):
monitor.set("main", "Hauptagent wartet auf Subagenten")
monitor.set("subagent-1", "Subagent 1 wartet auf API-Antwort")
monitor.start()
time.sleep(0.06)
monitor.stop()
output = "\n".join(lines)
self.assertIn("LIFESIGN: Prozess lebt", output)
self.assertIn("Hauptagent wartet auf Subagenten", output)
self.assertIn("Subagent 1 wartet auf API-Antwort", output)
self.assertIn("keinen serverseitigen Fortschritt", output)
def test_subagents_from_one_turn_run_in_parallel_without_count_limit(self):
first_message = {
"role": "assistant",
"content": "Ich delegiere.",
"tool_calls": [
{
"id": f"spawn-{index}",
"type": "function",
"function": {
"name": "spawn_subagent",
"arguments": (
'{"description":"Aufgabe %d",'
'"subagent_type":"explore"}' % index
),
},
}
for index in range(12)
],
}
responses = [
response(first_message),
response(
{"role": "assistant", "content": "Fertig."},
finish_reason="stop",
),
]
starts = []
def fake_post(*args, **kwargs):
return responses.pop(0)
def fake_subagent(*args, **kwargs):
agent_id = args[10]
starts.append(time.monotonic())
time.sleep(0.15)
return subagent_result(agent_id)
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
started = time.monotonic()
with patch.object(ADAPTER, "post_chat_completion", side_effect=fake_post), \
patch.object(ADAPTER, "run_subagent", side_effect=fake_subagent):
result = ADAPTER.run_agent_loop(
provider=self.provider,
model="test/model",
system_prompt="System",
user_prompt="Aufgabe",
api_key="key",
effort="high",
root=temp_dir,
output_dir=temp_dir,
max_turns=0,
temperature=1.0,
timeout=0,
liveness=self.liveness,
mode="builtin",
subagent_max_turns=0,
)
elapsed = time.monotonic() - started
self.assertEqual(12, result["subagent_stats"]["spawned"])
self.assertEqual(12, result["subagent_stats"]["completed"])
self.assertEqual(0, result["subagent_stats"]["failed"])
self.assertLess(max(starts) - min(starts), 0.12)
self.assertLess(elapsed, 0.6)
def test_api_error_is_not_masked_by_earlier_content(self):
first_message = {
"role": "assistant",
"content": "Zwischenstand",
"tool_calls": [{
"id": "list-1",
"type": "function",
"function": {
"name": "list_directory",
"arguments": '{"path":""}',
},
}],
}
calls = [response(first_message), RuntimeError("Transportfehler")]
def fake_post(*args, **kwargs):
item = calls.pop(0)
if isinstance(item, Exception):
raise item
return item
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir, \
patch.object(ADAPTER, "post_chat_completion", side_effect=fake_post):
result = ADAPTER.run_agent_loop(
provider=self.provider,
model="test/model",
system_prompt="System",
user_prompt="Aufgabe",
api_key="key",
effort="high",
root=temp_dir,
output_dir=temp_dir,
max_turns=0,
temperature=1.0,
timeout=0,
liveness=self.liveness,
mode="solo",
)
self.assertEqual("Zwischenstand", result["result"])
self.assertTrue(result["is_error"])
self.assertEqual("error", result["subtype"])
self.assertIn("Transportfehler", result["errors"][0])
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
@@ -0,0 +1,447 @@
import importlib.util
import json
import tempfile
import unittest
from pathlib import Path
ADAPTER_PATH = Path(__file__).with_name("opencode-adapter.py")
SPEC = importlib.util.spec_from_file_location("opencode_adapter", ADAPTER_PATH)
ADAPTER = importlib.util.module_from_spec(SPEC)
SPEC.loader.exec_module(ADAPTER)
class OpenCodeAdapterTests(unittest.TestCase):
def test_model_reference_keeps_upstream_slashes(self):
self.assertEqual(
(
"tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
"qwen/qwen3.8-flash-next",
),
ADAPTER.normalize_model("qwen/qwen3.8-flash-next"),
)
self.assertEqual(
(
"tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
"qwen/qwen3.8-flash-next",
),
ADAPTER.normalize_model("tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next"),
)
def test_custom_mode_translates_agents_and_restricts_delegation(self):
base = {
"provider": {
"tensorx": {
"models": {"qwen/qwen3.8-flash-next": {"name": "Qwen"}}
}
}
}
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
temp = Path(temp_dir)
root = temp / "root"
output = root / "run" / "Ergebnisse"
root.mkdir()
output.mkdir(parents=True)
agents = temp / "agents.json"
agents.write_text(
json.dumps(
{
"reviewer": {
"description": "Prueft Fakten",
"prompt": "Pruefe nur die zugewiesenen Fakten.",
}
}
),
encoding="utf-8",
)
config = ADAPTER.build_run_config(
base,
"tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
"qwen/qwen3.8-flash-next",
"custom",
root,
output,
agents,
)
self.assertEqual("allow", config["permission"]["task"]["reviewer"])
self.assertEqual("deny", config["permission"]["task"]["*"])
self.assertEqual("subagent", config["agent"]["reviewer"]["mode"])
self.assertEqual(
"tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
config["agent"]["reviewer"]["model"],
)
self.assertEqual("deny", config["agent"]["reviewer"]["permission"]["task"])
self.assertIn(
ADAPTER.normalized_path(output) + "/**",
config["permission"]["edit"],
)
self.assertIn(
"run/Ergebnisse/**",
config["permission"]["edit"],
)
def test_output_permissions_include_parent_relative_worktree_path(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
temp = Path(temp_dir)
root = temp / "QuellCode" / "Product"
output = temp / "Versuche" / "Lauf" / "Ergebnisse"
root.mkdir(parents=True)
output.mkdir(parents=True)
patterns = ADAPTER.output_permission_patterns(root, output, temp)
self.assertIn("Versuche/Lauf/Ergebnisse/**", patterns)
self.assertIn("../../Versuche/Lauf/Ergebnisse", patterns)
self.assertIn("../../Versuche/Lauf/Ergebnisse/**", patterns)
self.assertIn(ADAPTER.normalized_path(output) + "/**", patterns)
def test_normalize_result_uses_exported_metrics_and_tool_calls(self):
session = {
"info": {
"id": "ses_test",
"version": "1.18.25",
"model": {
"id": "qwen/qwen3.8-flash-next",
"providerID": "tensorx",
},
"tokens": {
"input": 100,
"output": 10,
"reasoning": 5,
"cache": {"read": 20, "write": 0},
},
"cost": 0.1,
},
"messages": [
{
"info": {"role": "assistant", "finish": "stop"},
"parts": [
{
"type": "tool",
"tool": "task",
"state": {
"status": "completed",
"input": {
"subagent_type": "reviewer",
"description": "Pruefen",
},
},
},
{"type": "text", "text": "Fertig"},
],
}
],
}
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
output = Path(temp_dir)
(output / "StRS.md").write_text("Inhalt", encoding="utf-8")
result = ADAPTER.normalize_result(
session=session,
events=[],
model_ref="tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
mode="custom",
effort="low",
exit_code=0,
timed_out=False,
interrupted=False,
duration_s=1.5,
output_dir=output,
errors=[],
)
self.assertFalse(result["is_error"])
self.assertEqual(135, result["usage"]["total_tokens"])
self.assertEqual(1, result["tool_call_count"])
self.assertEqual(1, result["subagent_stats"]["spawned"])
self.assertEqual({"reviewer": 1}, result["subagent_stats"]["by_type"])
self.assertEqual("Fertig", result["result"])
self.assertEqual(1, len(result["written_files"]))
class ReadonlyShellTests(unittest.TestCase):
"""Denylist: alles erlaubt ausser schreibenden und bauenden Kommandos."""
def test_catch_all_allow_comes_first(self):
# OpenCode wertet der Reihe nach aus, die letzte passende Regel gewinnt.
# Stuende das Catch-all hinten, waere jede Sperre wirkungslos.
perms = ADAPTER.readonly_shell_permissions()
self.assertEqual("allow", perms["*"])
self.assertEqual("*", next(iter(perms)))
def test_writing_and_building_commands_are_denied(self):
perms = ADAPTER.readonly_shell_permissions()
for muster in ("rm *", "mv *", "sed -i*", "git commit*", "git push*",
"dotnet *", "msbuild *", "npm install*",
"Remove-Item *", "Set-Content *", "Out-File *"):
self.assertEqual("deny", perms[muster], muster)
def test_reading_commands_need_no_rule(self):
# Der Kern der Umstellung: Lesekommandos - auch als Pipeline - sind
# erlaubt, ohne einzeln aufgefuehrt zu sein. Genau daran scheiterte
# 'Get-ChildItem ... | Format-Table ...' unter der Allowlist.
perms = ADAPTER.readonly_shell_permissions()
for kommando in ("ls -la", "cat foo.cs", "rg muster",
"Get-ChildItem -Recurse | Format-Table Name",
"find . -name *.cs"):
self.assertNotIn(kommando, perms)
self.assertEqual("allow", perms["*"])
def test_no_reading_command_is_denied(self):
verboten_praefixe = ("ls", "cat", "rg", "grep", "find", "head", "tail",
"Get-ChildItem", "Get-Content", "Select-String",
"git status", "git log", "dir", "type")
for muster, aktion in ADAPTER.readonly_shell_permissions().items():
if aktion != "deny":
continue
for praefix in verboten_praefixe:
self.assertFalse(
muster.lower().startswith(praefix.lower()),
f"Lesekommando gesperrt: {muster}",
)
class SpiegelTests(unittest.TestCase):
"""Der Spiegel loest relative Ausgabepfade, ohne die Quelle zu beruehren."""
def test_relativer_schreibpfad_landet_im_laufverzeichnis(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
temp = Path(temp_dir)
quelle = temp / "codebasis"
(quelle / "src").mkdir(parents=True)
(quelle / "src" / "a.cs").write_text("Quellcode", encoding="utf-8")
(quelle / "README.md").write_text("Liesmich", encoding="utf-8")
ausgabe = temp / "lauf" / "Ergebnisse"
ausgabe.mkdir(parents=True)
spiegel = temp / "spiegel"
ADAPTER.erstelle_spiegel(quelle, spiegel, ausgabe, lambda _: None)
try:
self.assertTrue((spiegel / "src" / "a.cs").is_file())
self.assertTrue((spiegel / "README.md").is_file())
# `Ergebnisse` ist im Spiegel ein echtes Verzeichnis - ein
# relativer Schreibpfad landet dort und wird danach uebernommen.
(spiegel / "Ergebnisse" / "StRS.md").write_text("X", encoding="utf-8")
self.assertFalse((ausgabe / "StRS.md").is_file())
anzahl = ADAPTER.uebernimm_ergebnisse(spiegel, ausgabe, lambda _: None)
self.assertEqual(1, anzahl)
self.assertTrue((ausgabe / "StRS.md").is_file())
self.assertEqual("X", (ausgabe / "StRS.md").read_text(encoding="utf-8"))
finally:
ADAPTER.entferne_spiegel(spiegel, lambda _: None)
# Der Abbau darf die Quelle nicht durch die Junction hindurch loeschen.
self.assertFalse(spiegel.exists())
self.assertTrue((quelle / "src" / "a.cs").is_file())
self.assertEqual("Quellcode", (quelle / "src" / "a.cs").read_text(encoding="utf-8"))
self.assertTrue((ausgabe / "StRS.md").is_file())
def test_freigabe_enthaelt_arbeitsverzeichnis_relative_form(self):
"""resolve() folgt der Junction - die relative Form darf nicht verloren gehen."""
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
temp = Path(temp_dir)
quelle = temp / "codebasis"
(quelle / "src").mkdir(parents=True)
ausgabe = temp / "lauf" / "Ergebnisse"
ausgabe.mkdir(parents=True)
spiegel = temp / "spiegel"
ADAPTER.erstelle_spiegel(quelle, spiegel, ausgabe, lambda _: None)
try:
config = ADAPTER.build_run_config(
{}, "lmstudio/x", "x", "solo", spiegel, ausgabe, None,
provider="lmstudio",
zusatz_ausgaben=[spiegel / ausgabe.name],
)
finally:
ADAPTER.entferne_spiegel(spiegel, lambda _: None)
erlaubt = [k for k, v in config["permission"]["edit"].items() if v == "allow"]
self.assertIn("Ergebnisse", erlaubt)
self.assertIn("Ergebnisse/**", erlaubt)
def test_quelle_bleibt_ohne_neue_eintraege(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
temp = Path(temp_dir)
quelle = temp / "codebasis"
(quelle / "src").mkdir(parents=True)
vorher = sorted(p.name for p in quelle.iterdir())
ausgabe = temp / "lauf" / "Ergebnisse"
ausgabe.mkdir(parents=True)
spiegel = temp / "spiegel"
ADAPTER.erstelle_spiegel(quelle, spiegel, ausgabe, lambda _: None)
(spiegel / "Ergebnisse" / "datei.md").write_text("X", encoding="utf-8")
ADAPTER.uebernimm_ergebnisse(spiegel, ausgabe, lambda _: None)
ADAPTER.entferne_spiegel(spiegel, lambda _: None)
self.assertEqual(vorher, sorted(p.name for p in quelle.iterdir()))
class UsageCapturedTests(unittest.TestCase):
"""Eine Null aus einem laufenden Subagenten ist kein Messwert."""
def _result(self, session, output):
return ADAPTER.normalize_result(
session=session, events=[], model_ref="lmstudio/google/gemma-4-e4b",
mode="builtin", effort="high", exit_code=1, timed_out=True,
interrupted=False, duration_s=3600.0, output_dir=output, errors=[],
provider="lmstudio", effort_applied=False,
)
def test_running_subagent_with_zero_tokens_is_not_captured(self):
session = {
"info": {"model": {"id": "google/gemma-4-e4b"},
"tokens": {"input": 0, "output": 0, "reasoning": 0,
"cache": {"read": 0, "write": 0}}},
"messages": [{
"info": {"role": "assistant"},
"parts": [{"type": "tool", "tool": "task",
"state": {"status": "running",
"input": {"subagent_type": "explore"}}}],
}],
}
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
result = self._result(session, Path(temp_dir))
self.assertFalse(result["usage_captured"])
self.assertIn("nicht erfasst", result["usage_note"])
self.assertIn("1 Subagent(en)", result["usage_note"])
def test_real_token_counts_are_marked_captured(self):
session = {
"info": {"model": {"id": "google/gemma-4-e4b"},
"tokens": {"input": 100, "output": 10, "reasoning": 0,
"cache": {"read": 0, "write": 0}}},
"messages": [{"info": {"role": "assistant"},
"parts": [{"type": "text", "text": "ok"}]}],
}
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
result = self._result(session, Path(temp_dir))
self.assertTrue(result["usage_captured"])
self.assertNotIn("usage_note", result)
class OpenCodeLmStudioTests(unittest.TestCase):
def test_model_reference_uses_lmstudio_provider(self):
self.assertEqual(
("lmstudio/google/gemma-4-e4b", "google/gemma-4-e4b"),
ADAPTER.normalize_model("google/gemma-4-e4b", "lmstudio"),
)
self.assertEqual(
("lmstudio/qwen/qwen3.5-9b", "qwen/qwen3.5-9b"),
ADAPTER.normalize_model("lmstudio/qwen/qwen3.5-9b", "lmstudio"),
)
def test_template_declares_both_local_models_without_key(self):
template = json.loads(
(ADAPTER_PATH.parent / "opencode-lmstudio.json").read_text(
encoding="utf-8-sig"
)
)
provider = template["provider"]["lmstudio"]
self.assertEqual(
"http://localhost:1234/v1", provider["options"]["baseURL"]
)
self.assertEqual(
{"google/gemma-4-e4b", "qwen/qwen3.5-9b"},
set(provider["models"]),
)
# Lokale Server pruefen den Key nicht; er darf nur ein Platzhalter sein.
self.assertEqual("lm-studio", provider["options"]["apiKey"])
def test_build_run_config_pins_loaded_context_window(self):
base = json.loads(
(ADAPTER_PATH.parent / "opencode-lmstudio.json").read_text(
encoding="utf-8-sig"
)
)
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
root = Path(temp_dir) / "root"
output = root / "run" / "Ergebnisse"
output.mkdir(parents=True)
config = ADAPTER.build_run_config(
base,
"lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"google/gemma-4-e4b",
"solo",
root,
output,
None,
provider="lmstudio",
context_limit=32768,
)
model = config["provider"]["lmstudio"]["models"]["google/gemma-4-e4b"]
self.assertEqual(32768, model["limit"]["context"])
self.assertEqual("deny", config["permission"]["task"])
self.assertEqual("deny", config["permission"]["webfetch"])
def test_normalize_result_reports_local_runtime_and_zero_cost(self):
runtime = {
"provider": "lmstudio",
"quantization": "Q4_K_M",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"loaded_context_length": 32768,
"max_context_length": 131072,
}
session = {
"info": {
"id": "ses_local",
"model": {"id": "google/gemma-4-e4b"},
"tokens": {"input": 10, "output": 4, "reasoning": 2,
"cache": {"read": 0, "write": 0}},
"cost": 0,
},
"messages": [
{
"info": {"role": "assistant", "finish": "stop"},
"parts": [{"type": "text", "text": "Fertig"}],
}
],
}
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
output = Path(temp_dir)
(output / "StRS.md").write_text("Inhalt", encoding="utf-8")
result = ADAPTER.normalize_result(
session=session,
events=[],
model_ref="lmstudio/google/gemma-4-e4b",
mode="solo",
effort="high",
exit_code=0,
timed_out=False,
interrupted=False,
duration_s=2.0,
output_dir=output,
errors=[],
provider="lmstudio",
effort_applied=False,
local_runtime=runtime,
)
self.assertEqual("lmstudio", result["provider"])
self.assertEqual("opencode-lmstudio", result["adapter"])
self.assertFalse(result["effort_applied"])
self.assertEqual(32768, result["context_window"])
self.assertEqual("Q4_K_M", result["local_runtime"]["quantization"])
self.assertEqual(0, result["cost"])
self.assertIn("lokaler Betrieb", result["cost_source"])
self.assertEqual(16, result["usage"]["total_tokens"])
def test_tensorx_result_keeps_remote_shape(self):
session = {"info": {"model": {"id": "qwen/qwen3.8-flash-next"},
"tokens": {"input": 1, "output": 1}}, "messages": []}
result = ADAPTER.normalize_result(
session=session, events=[], model_ref="tensorx/qwen/qwen3.8-flash-next",
mode="solo", effort="low", exit_code=0, timed_out=False,
interrupted=False, duration_s=1.0, output_dir=Path("."), errors=[],
)
self.assertEqual("tensorx", result["provider"])
self.assertEqual("opencode-tensorx", result["adapter"])
self.assertTrue(result["effort_applied"])
self.assertNotIn("local_runtime", result)
self.assertNotIn("context_window", result)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
+4
View File
@@ -1 +1,5 @@
# Spiegel-Arbeitsverzeichnisse der OpenCode-Laeufe (Junctions, laufzeitlokal)
_meta/spiegel/
**/_meta/spiegel/
File diff suppressed because it is too large Load Diff
+161
View File
@@ -0,0 +1,161 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
@@ -2,6 +2,8 @@
{
"id": "StRS-001",
"ebene": "StRS",
"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Rollenbasierte, feingranulare Zugriffssteuerung",
"typ": "Sicherheit",
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"id": "StRS-002",
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"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Einschränkung von Rechten auf organisatorische Zuständigkeit (Filiale/Eigene Datensätze)",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -39,6 +43,8 @@
{
"id": "StRS-003",
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"titel": "Durchgängiger Verkaufsbelegprozess (Angebot bis Rechnung)",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -57,6 +63,8 @@
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"titel": "Anzahlungsrechnungen vor Auftragsabschluss",
"typ": "funktional",
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"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Nachvollziehbarer Lebenszyklus jedes Verkaufsbelegs",
"typ": "funktional",
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"id": "StRS-006",
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"titel": "Eindeutige, lückenfreie Belegnummerierung je Mandant/Filiale",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -108,6 +120,8 @@
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"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Ticket-/Vorgangsverwaltung im Kundenservice (Helpdesk)",
"typ": "funktional",
"belege": [
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{
"id": "StRS-008",
"ebene": "StRS",
"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Autorisierungspflicht für Ticketabschluss",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -143,6 +159,8 @@
{
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"ebene": "StRS",
"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Bestandsführung für Artikel je Lagerort",
"typ": "funktional",
"belege": [
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"titel": "Elektronischer Datenaustausch mit Lieferanten (EDI)",
"typ": "Schnittstelle",
"belege": [
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{
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"titel": "Web-Portal als Zugang für Kunden und Mitarbeiter (CentronNexus)",
"typ": "funktional",
"belege": [
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{
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"ebene": "StRS",
"datei_ebene": "StRS",
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"titel": "Duale API-Erreichbarkeit (Web Service und Direktverbindung)",
"typ": "Schnittstelle",
"belege": [
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{
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"titel": "Deutschsprachige Benutzerführung als Marktanforderung",
"typ": "nicht-funktional",
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"titel": "Zeiterfassung als Abrechnungsgrundlage im Kundenservice",
"typ": "funktional",
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"titel": "Serverseitige Rechteprüfung gegen Gruppenmitgliedschaft",
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"titel": "Sichtbarkeits-Scoping von Datensätzen anhand einschränkender Rechte",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Bidirektionale Belegverknüpfung (Ursprung/Folge) über Objektreferenzen",
"typ": "funktional",
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"titel": "Unterstützung externer Objektreferenzen in der Belegkette",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Eindeutiger, endlicher Belegstatus als Systemzustand",
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"titel": "Nebenläufigkeitssichere Nummernvergabe",
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"titel": "Änderungsprotokollierung an Verkaufsbelegen",
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"titel": "Statusabhängige Zusatzautorisierung beim Ticketabschluss",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Atomare Bestandsfortschreibung bei Belegbuchung",
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"titel": "Partnerspezifische EDI-Importschnittstellen",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Getrennte Authentifizierungsdomäne für Web-Accounts",
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"id": "SyRS-012",
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"titel": "Austauschbarkeit der Datenzugriffsart pro Modul (Übertragbarkeit)",
"typ": "nicht-funktional (ISO 25010: Portabilität/Adaptability)",
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"titel": "Deutsch als verbindliche Standardsprache der Benutzeroberfläche",
"typ": "nicht-funktional (ISO 25010: Usability/Kompatibilität mit kultureller Erwartung)",
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"titel": "Passwortspeicherung als Hashwert",
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"titel": "Konfigurierbare Mindestlänge für Passwörter",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "SQL-Join-Implementierung der Rechteprüfung",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Fail-Closed-Verhalten bei Rechteprüfungsfehlern",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Vierwertige Sichtbarkeitsklassifikation im Helpdesk",
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"titel": "Objektart-Enum als Diskriminator für Belegtypen (CentronObjectKindNumeric)",
"typ": "Daten",
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"titel": "Datenmodell der Anzahlungsrechnung",
"typ": "Daten",
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{
"id": "SwRS-006",
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"titel": "Enum-zu-UI-Text-Zuordnung für Belegstatus",
"typ": "Daten",
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@@ -611,6 +681,8 @@
{
"id": "SwRS-007",
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"titel": "Compare-and-Swap-Update für Nummernkreis-Zähler",
"typ": "Daten",
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"titel": "Sperrung der Zeiterfassungsänderung nach Abrechnung [HYPOTHESE]",
"typ": "funktional",
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"titel": "Statusgesteuerte Zeitstempel-Rücksetzung (ClosedAt)",
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"titel": "Verkettung von Mengen- und Preisfortschreibung bei Wareneingang",
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"titel": "Namenskonventionsbasierte Auto-Registrierung von Logic-Implementierungen",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Separates Rechte-Datenmodell für Web-Accounts",
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"titel": "SHA-1-basierte Passwort-Hash-Funktion mit fester Kodierung",
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@@ -2,6 +2,8 @@
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"titel": "Rollenbasierte Zugriffssteuerung für interne Benutzer",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Eingeschränkter Belegzugriff für Web-Portal-Kunden",
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"titel": "Filialbezogene Zugriffsbeschränkung (\"nur eigene Filiale\")",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -57,6 +63,8 @@
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"titel": "Schutz der Administratoren-Rolle vor versehentlicher Änderung",
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"titel": "Nachvollziehbarkeit von Rechte- und Gruppenänderungen",
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"titel": "Durchgängige Belegkette vom Angebot bis zur Rechnung",
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"titel": "Einheitliche Statusführung für alle Belegarten",
"typ": "funktional",
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"titel": "Eindeutige, kollisionsfreie Belegnummernvergabe",
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"titel": "Datenintegrität bei gleichzeitiger Bearbeitung von Belegen",
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"titel": "Zahlungsstatus-Verwaltung mit rollenspezifischer Ausnahme",
"typ": "funktional",
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"titel": "Elektronische Rechnung nach ZUGFeRD-Standard",
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"titel": "Digitale Signatur von Dokumenten (C-Sign)",
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@@ -219,6 +243,8 @@
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"titel": "Kundenseitige Angebotsannahme über Web-Portal ohne Login",
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"titel": "DSGVO-konforme Datenbereinigung und Löschung personenbezogener Daten",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -255,6 +283,8 @@
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"titel": "Ticket-/Helpdesk-Verwaltung mit konfigurierbaren Status",
"typ": "funktional",
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@@ -273,6 +303,8 @@
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"titel": "Zeitbasierte Leistungsabrechnung (Timer-Fakturierung)",
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@@ -291,6 +323,8 @@
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"titel": "Nachvollziehbare Einkaufspreisführung im Lager",
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@@ -308,6 +342,8 @@
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"titel": "Modulare, lizenzgesteuerte Funktionsfreischaltung",
"typ": "nicht-funktional",
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@@ -326,6 +362,8 @@
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"titel": "Absicherung von System- und API-Zugängen",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -343,6 +381,8 @@
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"titel": "Mandantenspezifisches Branding im Webportal",
"typ": "nicht-funktional",
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@@ -360,6 +400,8 @@
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"titel": "Gruppenbasiertes Rechtemodell mit zentraler Prüffunktion",
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@@ -377,6 +419,8 @@
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"titel": "Deklarative Rechteprüfung auf API-Ebene (Authorization-Filter)",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -395,6 +439,8 @@
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"titel": "Vollständiger Ausschluss von WebAccounts von interner Belegeinsicht",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -412,6 +458,8 @@
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"titel": "Zweistufige Rechteprüfung: allgemeines Recht + Filialabgleich",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -429,6 +477,8 @@
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"titel": "Geschützte Administratorengruppe mit eingeschränkter Änderungsmenge",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -446,6 +496,8 @@
{
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"titel": "Revisionssichere Protokollierung von Rechteänderungen",
"typ": "Sicherheit (Nachvollziehbarkeit, ISO 25010: Sicherheit/Accountability)",
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@@ -463,6 +515,8 @@
{
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"titel": "Einheitliches Belegdatenmodell über alle Belegarten",
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@@ -480,6 +534,8 @@
{
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"titel": "Nachverfolgung übernommener Belegpositionen (Forwarding)",
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@@ -497,6 +553,8 @@
{
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"titel": "Statusabhängige Sperre von Zahlungsänderungen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -514,6 +572,8 @@
{
"id": "SyRS-010",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Kollisionsgeprüfte, atomare Nummernvergabe je Nummernkreis",
"typ": "Daten (Zuverlässigkeit, ISO 25010: Reliability)",
"belege": [
@@ -531,6 +591,8 @@
{
"id": "SyRS-011",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Mandanten-/filialspezifische Nummernkreis-Trennung",
"typ": "Daten",
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@@ -549,6 +611,8 @@
{
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"titel": "Optimistische Sperrung über Concurrency-GUID und Versionsfolge",
"typ": "Daten (Zuverlässigkeit)",
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@@ -566,6 +630,8 @@
{
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"titel": "Alternative Berechtigung für Zahlungseingangserfassung",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -583,6 +649,8 @@
{
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"titel": "Bedingte Erzeugung ZUGFeRD-konformer E-Rechnungen",
"typ": "Schnittstelle",
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@@ -600,6 +668,8 @@
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"id": "SyRS-015",
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"titel": "Verschlüsselte Speicherung von Signatur-Zugangsdaten",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -617,6 +687,8 @@
{
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"titel": "Tokenbasierter, login-freier Zugriff auf Web-Angebote",
"typ": "Schnittstelle",
"belege": [
@@ -634,6 +706,8 @@
{
"id": "SyRS-017",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Rechte- und lizenzabhängige Freischaltung der DSGVO-Bereinigungsfunktion",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -651,6 +725,8 @@
{
"id": "SyRS-018",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
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"titel": "Unvollständige Implementierung der automatisierten DSGVO-Datenbereinigung",
"typ": "funktional",
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"titel": "Konfigurierbares, stammdatenbasiertes Ticket-Statusmodell",
"typ": "Daten",
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{
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"titel": "Pessimistische Bearbeitungssperre und Sichtbarkeitssteuerung bei Tickets",
"typ": "funktional",
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"titel": "Konfigurationsgesteuerte Änderbarkeit des Fakturierungsdatums",
"typ": "funktional",
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"titel": "Historisierung des Artikeleinkaufspreises bei Lagerbuchung",
"typ": "Daten",
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{
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"titel": "Lizenzbasierte Policy-Autorisierung auf API-Ebene",
"typ": "Sicherheit",
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{
"id": "SyRS-024",
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"titel": "Strikte JWT-Bearer-Validierung für moderne API-Clients",
"typ": "Sicherheit",
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{
"id": "SyRS-025",
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"titel": "Getrennte Authentifizierungskanäle für Desktop-Client und CentronNexus",
"typ": "Schnittstelle",
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"id": "SyRS-026",
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"titel": "Kombinierbare, kumulative Rechteanforderungen auf Controller- und Action-Ebene",
"typ": "Sicherheit",
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"id": "SyRS-027",
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"titel": "Konfigurierbares Mandanten-Branding im Webportal (BrandingConfig)",
"typ": "Portabilität (ISO 25010: Anpassbarkeit)",
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{
"id": "SyRS-028",
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"titel": "Feste Serverzeitzone Europe/Berlin (Portabilität/Internationalisierung)",
"typ": "Portabilität (ISO 25010: Anpassbarkeit)",
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{
"id": "SyRS-029",
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"titel": "Caching der Benutzerrechte zur Performance-Optimierung",
"typ": "Performance-Effizienz (ISO 25010)",
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{
"id": "SyRS-030",
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"titel": "Containerisierte, selbstständige Server-Bereitstellung (Portabilität)",
"typ": "Portabilität (ISO 25010)",
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{
"id": "SyRS-031",
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"titel": "Kommerzielle Abhängigkeit von DevExpress-Komponenten (Wartbarkeit)",
"typ": "Wartbarkeit (ISO 25010)",
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{
"id": "SyRS-032",
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"titel": "Microsoft-SQL-Server als alleinige Datenhaltung mit gemischtem ORM-/Raw-SQL-Zugriff",
"typ": "Kompatibilität (ISO 25010)",
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{
"id": "SyRS-033",
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"titel": "Standardisierte Fehlerrückgabe über Result/Result\\<T\\> statt Exceptions",
"typ": "Wartbarkeit (ISO 25010)",
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{
"id": "SyRS-034",
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"titel": "Legacy-Datenbankschema mit historisch deutschen Tabellen-/Feldnamen",
"typ": "Wartbarkeit (ISO 25010)",
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{
"id": "SwRS-001",
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"titel": "Klasse AppRightsBL als zentrale Rechte-Fassade mit Session-Cache",
"typ": "Sicherheit",
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"id": "SwRS-002",
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"titel": "SQL-Abfrage GetAllAppRightsFromUser (Sichtrus/Sichmemb-JOIN)",
"typ": "Daten",
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"titel": "Klasse UserRightAuthorizationFilter (IAuthorizationFilter)",
"typ": "Sicherheit",
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{
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"titel": "Methode CanUserViewReceipt mit Fail-Fast für WebAccounts",
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"titel": "Methode CanUserEditReceipt mit zweistufiger Prüfsequenz",
"typ": "Sicherheit",
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"id": "SwRS-006",
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"titel": "Konstante Whitelist GetAssignableAdminRightI3Ds (38 Recht-IDs)",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Protokollklasse AppRightLog mit Kind-Enum AppRightLogKind",
"typ": "Daten",
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"titel": "Abstrakte Klasse ReceiptBase mit Positions-Vertrag",
"typ": "Daten",
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"titel": "Methode GetReceiptForwardedInto mit Statusfilter",
"typ": "Daten",
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"titel": "Methode UpdateReceiptIsPaid mit Status- und Alternativrechtsprüfung",
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"titel": "Methode FindNextNumber mit iterativer Kollisionsprüfung",
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"titel": "Methode GetNextNumber mit bedingtem Update und Retry-Schleife",
"typ": "Daten (Zuverlässigkeit)",
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"titel": "Methoden CreateNumberGroups und UpdateReceiptNumber (Mandant/Filiale/Vorlage)",
"typ": "Daten",
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"titel": "Versionsvalidierung in SaveReceipt (isFirstVersion/isCurrentVersion/isNextVersion)",
"typ": "Daten",
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"titel": "Bedingungsblock zur ZUGFeRD-PDF-Erzeugung im Report-Rendering",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Verschlüsselung von Zertifikat und Passwörtern in PdfSigningBL",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "Blazor-Komponente WebReceiptOverview mit Token-Routing und Branding-Injection",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Klasse DataSecurityBL: Statistikmethoden vollständig, Ausführungsmethode Stub",
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"titel": "Entität HelpdeskStateBase als Stammdaten-Tabelle",
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"titel": "Entität Helpdesk: Sperr-, Sichtbarkeits- und Hierarchiefelder",
"typ": "Daten",
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"titel": "Methode UpdateBillingDateIsEnabled im TimerBillingSettingsPageViewModel",
"typ": "funktional",
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{
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"titel": "Methode UpdateArticlePurchasePriceThroughStockBooking (Haupt-/Nebenlager-Verzweigung)",
"typ": "Daten",
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"titel": "Klasse CentronHostedHandler (AuthorizationHandler<CentronHostedRequirement>)",
"typ": "Sicherheit",
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"titel": "JWT-Bearer-Konfiguration mit vollständigen TokenValidationParameters",
"typ": "Sicherheit",
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{
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"titel": "Registrierung AddCentronTicket() und Policy \"SecretKey\" mit SecretKeyRequirement",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -1373,6 +1531,8 @@
{
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"titel": "Architekturmuster BaseBL/DAOSession als Basis aller Fachlogikklassen",
"typ": "Wartbarkeit",
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@@ -1390,6 +1550,8 @@
{
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"titel": "Rückgabetyp Result/Result\\<T\\> mit MessageCode-Enum",
"typ": "Wartbarkeit",
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@@ -1408,6 +1570,8 @@
{
"id": "SwRS-028",
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"titel": "Enum CentronObjectKindNumeric mit Erweiterungsregel \"nur anhängen\"",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -2,6 +2,8 @@
{
"id": "StRS-001",
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"titel": "Feingranulare, gruppenbasierte Rechtevergabe",
"typ": "funktional",
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{
"id": "StRS-002",
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"titel": "Einschränkende Rechte zur Datensichtbarkeit (Eigene Daten / Eigene Filiale)",
"typ": "funktional",
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@@ -39,6 +43,8 @@
{
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"titel": "Einheitlicher Lebenszyklus für alle Belegarten",
"typ": "funktional",
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@@ -57,6 +63,8 @@
{
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"titel": "Nachvollziehbare Änderungshistorie je Beleg (Audit-Trail)",
"typ": "nicht-funktional",
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@@ -75,6 +83,8 @@
{
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"titel": "Online-Einsicht und -Annahme von Angeboten durch den Kunden",
"typ": "funktional",
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@@ -93,6 +103,8 @@
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"titel": "Rechtsverbindliche digitale Signatur bei Auftragserteilung",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -111,6 +123,8 @@
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"titel": "Konfigurierbarer Verzicht auf Signaturpflicht",
"typ": "funktional",
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{
"id": "StRS-008",
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"titel": "Abbildung wiederkehrender Serviceverträge mit automatischer Abrechnung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -149,6 +165,8 @@
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"titel": "Kontingentverwaltung und -überwachung in Verträgen",
"typ": "funktional",
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@@ -166,6 +184,8 @@
{
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"titel": "Rechtegesteuerte Änderbarkeit des Belegdatums bei automatisierter Zeitabrechnung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -184,6 +204,8 @@
{
"id": "StRS-011",
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"titel": "Konfigurierbare Ticket-Status statt starrem Workflow",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -201,6 +223,8 @@
{
"id": "StRS-012",
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"titel": "Schutz vor Löschung referenzierter Ticket-Status",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -218,6 +242,8 @@
{
"id": "StRS-013",
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"titel": "Automatisierte Verarbeitung strukturierter Lieferantendokumente",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -236,6 +262,8 @@
{
"id": "StRS-014",
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"titel": "Nicht jeder Lieferant unterstützt jeden Dokumenttyp",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -253,6 +281,8 @@
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"id": "StRS-015",
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"titel": "Alternative Anmeldung über unternehmensweite Microsoft-Identität (SSO)",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
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{
"id": "StRS-016",
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"titel": "Feature- und mengenbasierte Lizenzierung einzelner Funktionen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -289,6 +321,8 @@
{
"id": "StRS-017",
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"titel": "Erkennbarkeit des aktiven Moduls auch bei minimiertem Ribbon",
"typ": "nicht-funktional",
"belege": [
@@ -307,6 +341,8 @@
{
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Zentrale Rechteprüfung vor jeder geschützten Operation",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -325,6 +361,8 @@
{
"id": "SyRS-002",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Datenfilterung nach Filial-/Eigentümerkontext bei einschränkenden Rechten",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -343,6 +381,8 @@
{
"id": "SyRS-003",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Einheitliche Persistenzstruktur Kopf/Position je Belegart",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -360,6 +400,8 @@
{
"id": "SyRS-004",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Zweistufiger Speicherpfad über Legacy-Repositories",
"typ": "funktional",
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@@ -377,6 +419,8 @@
{
"id": "SyRS-005",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Vollständige 1:1-Versionierung bei jeder Belegänderung",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -394,6 +438,8 @@
{
"id": "SyRS-006",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
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"titel": "Token-basierter, anonymer Web-Zugriff auf Belege",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -411,6 +457,8 @@
{
"id": "SyRS-007",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Zustandsmaschine für den Web-Angebots-Lebenszyklus",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -429,6 +477,8 @@
{
"id": "SyRS-008",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Signaturerzwingung als serverseitige Vorbedingung für Auftragsanlage",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -446,6 +496,8 @@
{
"id": "SyRS-009",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Zeitgesteuerte automatische Fakturierung fälliger Verträge",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -463,6 +515,8 @@
{
"id": "SyRS-010",
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"titel": "Vertragskontingent als abrechnungsrelevanter Zustand",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -480,6 +534,8 @@
{
"id": "SyRS-011",
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"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Zentrale, nicht modul-lokale Rechtsquelle für Belegdatum-Änderbarkeit",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -497,6 +553,8 @@
{
"id": "SyRS-012",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Anwendungsweite Konfiguration statt Code-Konstanten für Sonderstatus",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -514,6 +572,8 @@
{
"id": "SyRS-013",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Formatunabhängiger Dispatch über einheitliche Schnittstelle",
"typ": "Schnittstelle",
"belege": [
@@ -532,6 +592,8 @@
{
"id": "SyRS-014",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Fehlertolerante Teilverarbeitung von EDI-Dokumenten",
"typ": "Zuverlässigkeit",
"belege": [
@@ -549,6 +611,8 @@
{
"id": "SyRS-015",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Lizenzpflicht als Vorbedingung für alternative Authentifizierung",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -566,6 +630,8 @@
{
"id": "SyRS-016",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Eindeutige Benutzerzuordnung über unveränderlichen externen Identifier",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -583,6 +649,8 @@
{
"id": "SyRS-017",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Zeitlich befristete, aktivitätsabhängig verlängerte Sitzungen",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -600,6 +668,8 @@
{
"id": "SyRS-018",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Sichtbarkeit des aktiven UI-Kontexts unabhängig vom Ribbon-Zustand",
"typ": "nicht-funktional (ISO/IEC 25010: Benutzbarkeit – Erkennbarkeit der Bedienung)",
"belege": [
@@ -617,6 +687,8 @@
{
"id": "SyRS-019",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Schutz vor unbeabsichtigtem E-Mail-Versand an reale Kunden in Testumgebungen",
"typ": "nicht-funktional (ISO/IEC 25010: Sicherheit – Vertraulichkeit/Schutz vor Fehlbedienung)",
"belege": [
@@ -634,6 +706,8 @@
{
"id": "SwRS-001",
"ebene": "SwRS",
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"titel": "Rechtekonstanten als hierarchisch verschachtelte, versionsstabile Ganzzahlen",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -651,6 +725,8 @@
{
"id": "SwRS-002",
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"titel": "Veraltete Rechte bleiben aus Kompatibilitätsgründen erhalten",
"typ": "Daten",
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@@ -668,6 +744,8 @@
{
"id": "SwRS-003",
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"titel": "Redundante Rechteprüfung auf UI- und BL-Ebene",
"typ": "funktional",
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@@ -685,6 +763,8 @@
{
"id": "SwRS-004",
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"titel": "ReceiptBase als abstrakte Basisklasse mit Template-Kennzeichnung über Vorzeichen",
"typ": "Daten",
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{
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"titel": "Belegstatus als geschlossenes Drei-Werte-Enum",
"typ": "Daten",
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{
"id": "SwRS-006",
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"titel": "WebReceiptState als erweitertes Zustandsmodell für den Web-Kanal",
"typ": "Daten",
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@@ -736,6 +820,8 @@
{
"id": "SwRS-007",
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"titel": "Change-Request-Persistenz statt sofortiger Belegänderung",
"typ": "funktional",
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@@ -754,6 +840,8 @@
{
"id": "SwRS-008",
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"titel": "Rechtekombination steuert erlaubte Änderungsarten je Beleg (AllowChangeQuantity, AllowChangeReceiptItemArticlePositionKind)",
"typ": "funktional",
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{
"id": "SwRS-009",
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"titel": "Fehlschlag bei fehlenden Change-Requests trotz erfolgter Annahme",
"typ": "funktional",
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{
"id": "SwRS-010",
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"titel": "Signaturpfad erzeugt zwei getrennte Benachrichtigungsmails (Kunde/Mitarbeiter)",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -805,6 +897,8 @@
{
"id": "SwRS-011",
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"titel": "Zeitlich befristeter Signatur-Token mit konfigurierbarer Gültigkeitsdauer",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -822,6 +916,8 @@
{
"id": "SwRS-012",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Drei gleichwertige Erfassungsarten für die digitale Signatur",
"typ": "funktional",
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@@ -839,6 +935,8 @@
{
"id": "SwRS-013",
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"titel": "ReceiptContract erweitert ReceiptBase um vertragsspezifische Felder",
"typ": "Daten",
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@@ -857,6 +955,8 @@
{
"id": "SwRS-014",
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"titel": "SEPA-Mandatsreferenz als optionales Vertragsfeld",
"typ": "Daten",
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@@ -874,6 +974,8 @@
{
"id": "SwRS-015",
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"titel": "BillingDateIsEnabled als abgeleiteter, nicht persistierter UI-Zustand",
"typ": "funktional",
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@@ -891,6 +993,8 @@
{
"id": "SwRS-016",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "UseBillingDate als übergeordnete Vorbedingung für BillingDateIsEnabled",
"typ": "funktional",
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@@ -908,6 +1012,8 @@
{
"id": "SwRS-017",
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"titel": "Automatische Skalierung und Formatkonvertierung von Status-Icons",
"typ": "funktional",
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@@ -925,6 +1031,8 @@
{
"id": "SwRS-018",
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"titel": "Referenzzählung über zwei unabhängige Entitäten vor Statuslöschung",
"typ": "funktional",
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@@ -942,6 +1050,8 @@
{
"id": "SwRS-019",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Partial-Class-Organisation je Lieferantenformat",
"typ": "funktional",
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@@ -959,6 +1069,8 @@
{
"id": "SwRS-020",
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"titel": "OpenIdConnectAuthObject kapselt Claim-Zugriff typsicher",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -976,6 +1088,8 @@
{
"id": "SwRS-021",
"ebene": "SwRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Lizenzprüfung, Authentifizierungsstatus und Claim-Vorhandensein als geordnete Kette abweisender Vorbedingungen",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -993,6 +1107,8 @@
{
"id": "SwRS-022",
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"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Ticket-Ablaufdatum-Aktualisierung mit Schreibreduktion (5-Minuten-Schwelle)",
"typ": "Performance-Effizienz",
"belege": [
@@ -1010,6 +1126,8 @@
{
"id": "SwRS-023",
"ebene": "SwRS",
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"titel": "Unterschiedliche Standard-Sitzungsdauer je Applikationstyp",
"typ": "Sicherheit",
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@@ -1027,6 +1145,8 @@
{
"id": "SwRS-024",
"ebene": "SwRS",
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"titel": "Manuelles Nachzeichnen des Aktiv-Indikators als DevExpress-Workaround",
"typ": "nicht-funktional (ISO/IEC 25010: Benutzbarkeit)",
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@@ -2,6 +2,8 @@
{
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"titel": "Versionierte Kundenbelege statt Überschreiben",
"typ": "funktional",
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{
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"titel": "Stornierte Rechnungen bleiben als Beleg erhalten",
"typ": "funktional",
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@@ -39,6 +43,8 @@
{
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"titel": "Automatisierte Sammelfakturierung offener Lieferscheine/Aufträge",
"typ": "funktional",
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@@ -57,6 +63,8 @@
{
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"titel": "Vertragsbasierte wiederkehrende Abrechnung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -75,6 +83,8 @@
{
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"titel": "Zeiterfassungsbasierte Abrechnung (TimerBilling)",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -93,6 +103,8 @@
{
"id": "StRS-06",
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"titel": "Gruppenbasiertes Berechtigungsmodell (interne Benutzer)",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -111,6 +123,8 @@
{
"id": "StRS-07",
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"titel": "Administratorgruppe mit implizitem Vollzugriff",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -130,6 +144,8 @@
{
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"titel": "Getrenntes Rechtemodell für Kundenportal-Zugänge",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -148,6 +164,8 @@
{
"id": "StRS-09",
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"titel": "Datenisolation im Kundenportal auf eigene Belege",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -166,6 +184,8 @@
{
"id": "StRS-10",
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"titel": "Zwei-Faktor-Authentifizierung für sensible Vorgänge",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -184,6 +204,8 @@
{
"id": "StRS-11",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Digitale PDF-Signatur von Dokumenten inkl. Zeitstempeldienst",
"typ": "funktional",
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@@ -202,6 +224,8 @@
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"titel": "Konfigurierbare Ticket-/Vorgangsstatus als Stammdaten",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -219,6 +243,8 @@
{
"id": "StRS-13",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Sichtbarkeitsscoping von Tickets nach Zuständigkeit",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -236,6 +262,8 @@
{
"id": "StRS-14",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Artikel-Bestandsführung: Seriennummer vs. Menge",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -253,6 +281,8 @@
{
"id": "StRS-15",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Automatische Übernahme kundenindividueller Finanzkonditionen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -270,6 +300,8 @@
{
"id": "StRS-16",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Automatisches Mahndatum für offene Rechnungen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -287,6 +319,8 @@
{
"id": "StRS-17",
"ebene": "StRS",
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"titel": "Rollenbasierter Zugriffsschutz für Web-API-Endpunkte",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -305,6 +339,8 @@
{
"id": "StRS-18",
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"titel": "Verschlüsselte Speicherung sensibler Zugangsdaten",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -322,6 +358,8 @@
{
"id": "SyRS-01",
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"titel": "Versionsverwaltung für Kundenbelege",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -339,6 +377,8 @@
{
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"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Historisierung der Barcode-Positionszuordnung bei Versionswechsel",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -356,6 +396,8 @@
{
"id": "SyRS-03",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Storno-Prozess erzeugt neue Version mit Status „abgebrochen“",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -373,6 +415,8 @@
{
"id": "SyRS-04",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Einheitlicher Belegstatus-Wertebereich für Kundenbelege",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -390,6 +434,8 @@
{
"id": "SyRS-05",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Batch-Ermittlung abrechnungsfähiger Belege je Kunde/Stichtag",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -407,6 +453,8 @@
{
"id": "SyRS-06",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Turnusberechnung für Vertragsabrechnung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -424,6 +472,8 @@
{
"id": "SyRS-07",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Auswahl des Zielbelegtyps für verdichtete Zeiterfassungen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -441,6 +491,8 @@
{
"id": "SyRS-08",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Konfigurierbare Änderbarkeit des Abrechnungsdatums bei TimerBilling",
"typ": "nicht-funktional (Sicherheit/Konfigurierbarkeit)",
"belege": [
@@ -459,6 +511,8 @@
{
"id": "SyRS-09",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Rechteprüfung über Gruppenzugehörigkeit mit Session-Cache",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -476,6 +530,8 @@
{
"id": "SyRS-10",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Aggregation der Rechte eines Benutzers aus allen zugeordneten Gruppen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -493,6 +549,8 @@
{
"id": "SyRS-11",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Administratorgruppe umgeht Einzelrechtprüfungen in bestimmten Modulen",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -511,6 +569,8 @@
{
"id": "SyRS-12",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Separates Rechtemodell für Web-Accounts",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -528,6 +588,8 @@
{
"id": "SyRS-13",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Serverseitige Filterung von Belegabfragen nach WebAccount-Kunde",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -546,6 +608,8 @@
{
"id": "SyRS-14",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "TOTP-Schlüsselverwaltung und serverseitige PIN-Validierung",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -563,6 +627,8 @@
{
"id": "SyRS-15",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
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"titel": "Konfigurierbare PDF-Signatureinstellungen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -580,6 +646,8 @@
{
"id": "SyRS-16",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Änderung der Signatureinstellungen nur mit Administrationsrecht",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -597,6 +665,8 @@
{
"id": "SyRS-17",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "AES-Verschlüsselung von TSA-Zugangsdaten und Zertifikatspasswort",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -614,6 +684,8 @@
{
"id": "SyRS-18",
"ebene": "SyRS",
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"titel": "Ticket-/Vorgangsstatus als editierbare Stammdatentabelle",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -631,6 +703,8 @@
{
"id": "SyRS-19",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Fünfstufiges Sichtbarkeits-Scoping für Tickets",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -648,6 +722,8 @@
{
"id": "SyRS-20",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Bestandsermittlung abhängig vom Artikel-Flag „BarcodeScanen“",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -665,6 +741,8 @@
{
"id": "SyRS-21",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Übernahme kundenindividueller Finanzkonditionen bei Belegneuanlage",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -682,6 +760,8 @@
{
"id": "SyRS-22",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Automatische Erinnerungsdatum-Berechnung für Rechnungen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -699,6 +779,8 @@
{
"id": "SyRS-23",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Attributbasierte Autorisierung von Web-API-Endpunkten mit 401/403-Semantik",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -716,6 +798,8 @@
{
"id": "SyRS-24",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Unterstützung von Einzel-, ODER- und UND-Rechteprüfung auf API-Ebene",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -733,6 +817,8 @@
{
"id": "SwRS-01",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "AssetBL.CreateNewVersion inkrementiert Versionsfelder",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -750,6 +836,8 @@
{
"id": "SwRS-02",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "AssetBase führt gemeinsame Versions- und Statusfelder",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -767,6 +855,8 @@
{
"id": "SwRS-03",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Barcode-Historieneintrag übernimmt Versionsnummer der Belegposition",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -784,6 +874,8 @@
{
"id": "SwRS-04",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "InvoiceBL.CancelInvoice implementiert Storno als Versionierung + Status 3",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -801,6 +893,8 @@
{
"id": "SwRS-05",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "StateToStringConverter bildet State 1/2/3 auf Klartext ab",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -818,6 +912,8 @@
{
"id": "SwRS-06",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "AutomaticFacturaBL Suchmethoden für abrechnungsfähige Belege",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -835,6 +931,8 @@
{
"id": "SwRS-07",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "ContractBL.BillingIntervalKinds steuert Intervallberechnung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -852,6 +950,8 @@
{
"id": "SwRS-08",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "NamedQuery-Verknüpfung Vertragslaufzeit zu Rechnungs-/Gutschriftposition",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -869,6 +969,8 @@
{
"id": "SwRS-09",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "TimerBillingSettingsPageViewModel.ReceiptKind löst Neuberechnung aus",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -886,6 +988,8 @@
{
"id": "SwRS-10",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "UpdateBillingDateIsEnabled liest ReceiptSettings-Konfigurationsschalter",
"typ": "nicht-funktional (Sicherheit/Konfigurierbarkeit)",
"belege": [
@@ -903,6 +1007,8 @@
{
"id": "SwRS-11",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "AppRightsBL.HasUserRight nutzt Session-Cache",
"typ": "nicht-funktional (Performanz-Effizienz)",
"belege": [
@@ -920,6 +1026,8 @@
{
"id": "SwRS-12",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "GetAllAppRightsFromUser: Raw-SQL gegen Sichtrus/Sichmemb",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -937,6 +1045,8 @@
{
"id": "SwRS-13",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "GetRightsFromCurrentUser aggregiert und dedupliziert Gruppenrechte",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -954,6 +1064,8 @@
{
"id": "SwRS-14",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "CentronChecklistWebserviceBL: IsAdmin()-Bypass konkreter Endpunkte",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -971,6 +1083,8 @@
{
"id": "SwRS-15",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "UserRightsExt.IsAdmin prüft Gruppennamen statt Gruppen-ID",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -989,6 +1103,8 @@
{
"id": "SwRS-16",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "CheckWebRightsFromUser: SQL gegen WebAccountsRights",
"typ": "Daten",
"belege": [
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"titel": "UserRightsExt.HasWebRight Extension-Methoden",
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"titel": "InvoiceBL.GetInvoiceByFilter blockt fremde Kunden-I3D für WebAccounts",
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"titel": "Musterhafte IsWebAccountLogin-Prüfung in weiteren Beleg-BL-Klassen",
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"titel": "TwoFactorAuthenticationBL.ValidateAuthenticationPin nutzt GoogleAuthenticator",
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"titel": "NamedQueryEnums.PasswordManager für 2FA-Schlüsselverwaltung",
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"titel": "PdfSigningSettings-DTO und GetPdfSigningSettings",
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"titel": "SavePdfSigningSettings prüft Recht Administration.SETTINGS",
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"titel": "PdfSigningBL verschlüsselt Zertifikat, Zertifikatspasswort und TSA-Passwort",
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"titel": "HelpdeskState/HelpdeskStateBase Feldstruktur",
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"titel": "ShowHelpdeskRight-Enum-Definition",
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"titel": "ArticleBL SQL-Fallunterscheidung BarcodeScanen",
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"titel": "CustomerAssetBL.GetNewAsset übernimmt CustomerFinanceInfo",
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"titel": "InvoiceBL.SetReminderDate berechnet ReminderDate ohne Persistierung",
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"titel": "UserRightAuthorizationFilter: 401/403-Unterscheidung",
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"titel": "AnyUserRightAuthorizationFilter/AllUserRightsAuthorizationFilter: Fail-Closed bei leerer Liste",
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"titel": "Einheitliche Belegverwaltung über den Verkaufsprozess",
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"titel": "Nachvollziehbarer Belegstatus (offen/abgeschlossen/storniert)",
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"titel": "Revisionssichere Änderungshistorie von Belegen",
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"titel": "Übergreifende Belegsuche",
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"titel": "Wiederkehrende Vertragsabrechnung",
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"titel": "Nutzungsbasierte Abrechnung über RMM-Integration",
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"titel": "Kreditlimitüberwachung für Kunden",
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"titel": "Mahnstufenbasierte Auftragssperre",
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"titel": "Rollenbasierte Zugriffssteuerung",
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"titel": "Schutz sensibler Zugangsdaten durch Passwort-Manager und Zwei-Faktor-Authentifizierung",
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"titel": "Modulare, zählbare und zeitlich begrenzte Lizenzierung",
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"titel": "Automatisierter Lieferanten-Belegaustausch (EDI)",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Verwaltung zeitlich begrenzter Aktionspreise",
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"titel": "Kontrollierte Lagerbestandsbuchung",
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"titel": "Gesetzeskonforme elektronische Rechnungsstellung (ZUGFeRD/XRechnung)",
"typ": "funktional",
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"titel": "Schutz von Testumgebungen vor versehentlichem Kundenkontakt",
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{
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"titel": "Wartbare, austauschbare Systemarchitektur (Direktzugriff vs. Webservice)",
"typ": "nicht-funktional (Wartbarkeit/Übertragbarkeit)",
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"titel": "Schutz vor unautorisiertem Datenzugriff und SQL-Injection",
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"titel": "Deutschsprachige, lokalisierte Benutzeroberfläche",
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"titel": "Gemeinsames Belegdatenmodell (Kopf/Position) je Belegart",
"typ": "Daten",
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{
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"titel": "Belegstatusmaschine mit Sperrverhalten für stornierte Belege",
"typ": "funktional",
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"titel": "Versionierungsmechanismus mit 1:1-Schattentabellen",
"typ": "Daten",
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{
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"titel": "Konfigurationsgetriebene, rechtebeschränkte Multi-Belegart-Suche",
"typ": "Schnittstelle",
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"titel": "Konfigurierbares Abrechnungsintervall für Verträge",
"typ": "funktional",
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"titel": "Harter Abbruch der Rechnungserstellung bei RMM-Dienstausfall",
"typ": "Schnittstelle",
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{
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"titel": "Kreditlimitberechnung über alle limitrelevanten Belegarten mit Override",
"typ": "funktional",
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"titel": "Auftragssperre bei Erreichen einer konfigurierten Mahnstufe",
"typ": "funktional",
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{
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"titel": "Zentrale, gruppenbasierte Rechteprüfung als Systemdienst",
"typ": "Sicherheit",
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{
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"titel": "Lizenzpflicht für Passwort-Manager-Zugriff",
"typ": "Sicherheit",
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{
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"titel": "TOTP-basierte Zwei-Faktor-Authentifizierung",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -528,6 +588,8 @@
{
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"titel": "GUID-basiertes Lizenzmodell mit Zähler, Ablaufdatum und Ablaufversion",
"typ": "funktional",
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{
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"titel": "Formatspezifisches EDI-Parsing mit einheitlichem Dispatch",
"typ": "Schnittstelle",
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{
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"titel": "Datumsbasierte Sichtbarkeitsfilterung von Aktionspreisen",
"typ": "funktional",
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{
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"titel": "Granulare Rechteprüfung je Bestandsoperation",
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{
"id": "SyRS-16",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Normkonforme E-Rechnungsgenerierung mit Betragsvalidierung",
"typ": "Schnittstelle",
"belege": [
@@ -613,6 +683,8 @@
{
"id": "SyRS-17",
"ebene": "SyRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Automatische Umleitung externer E-Mail-Adressen in Nicht-Produktivbuilds",
"typ": "nicht-funktional (Sicherheit / Zuverlässigkeit, ISO 25010: Sicherheit)",
"belege": [
@@ -630,6 +702,8 @@
{
"id": "SyRS-18",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
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"titel": "Einheitliche Logic-Schnittstelle für Direktzugriff und Webservice-Zugriff",
"typ": "Schnittstelle (ISO 25010: Übertragbarkeit/Wartbarkeit)",
"belege": [
@@ -647,6 +721,8 @@
{
"id": "SyRS-19",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Parametrisierte Datenbankzugriffe bei dynamischer Filterkomposition",
"typ": "Sicherheit (ISO 25010: Sicherheit)",
"belege": [
@@ -665,6 +741,8 @@
{
"id": "SyRS-20",
"ebene": "SyRS",
"datei_ebene": "SyRS",
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"titel": "Zweisprachige Ressourcenhaltung (Deutsch/Englisch) für UI-Texte",
"typ": "nicht-funktional (ISO 25010: Benutzbarkeit)",
"belege": [
@@ -682,6 +760,8 @@
{
"id": "SwRS-01",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "ReceiptBase als polymorphe Basisklasse aller Belegköpfe",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -699,6 +779,8 @@
{
"id": "SwRS-02",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Duale Tabellen-/View-Architektur je Belegart (deutsche Legacy-Tabellen + englische Views)",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -716,6 +798,8 @@
{
"id": "SwRS-03",
"ebene": "SwRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "ReceiptState-Enum mit fest definierten drei Werten",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -733,6 +817,8 @@
{
"id": "SwRS-04",
"ebene": "SwRS",
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"titel": "Sperre der Zahlungsstatus-Änderung für stornierte Belege",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -750,6 +836,8 @@
{
"id": "SwRS-05",
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"titel": "Struktur der Versionstabellen (OriginalI3D, KopfVersionsI3D)",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -767,6 +855,8 @@
{
"id": "SwRS-06",
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"titel": "Kopiervorgang AssetHeadDAO.SaveAssetVersion",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -784,6 +874,8 @@
{
"id": "SwRS-07",
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"titel": "Dynamische SQL-Generierung je Belegart-Suchkonfiguration",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -801,6 +893,8 @@
{
"id": "SwRS-08",
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"titel": "Rechtebasierter Ausschluss von Belegarten in der Suche",
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"belege": [
@@ -818,6 +912,8 @@
{
"id": "SwRS-09",
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"titel": "Vertragsentität mit Abrechnungs- und Kontingentfeldern",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -835,6 +931,8 @@
{
"id": "SwRS-10",
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"titel": "AutomaticFacturaBL.Contracts als Ausführungskomponente der Vertragsabrechnung",
"typ": "funktional",
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@@ -852,6 +950,8 @@
{
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"titel": "RMM-Artikel-Platzhaltererkennung in Rechnungspositionen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -869,6 +969,8 @@
{
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"ebene": "SwRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "RMMServiceUnavailableException als kontrollierter Abbruchmechanismus",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -886,6 +988,8 @@
{
"id": "SwRS-13",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "ReceiptBL-Kreditlimitberechnung (Netto/Brutto, Vorversionsbereinigung)",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -903,6 +1007,8 @@
{
"id": "SwRS-14",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Kundenentität mit Kreditlimit-Feldern (CreditLimit, CreditLimitAvailable, CreditLimitCalculationKind)",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -921,6 +1027,8 @@
{
"id": "SwRS-15",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "Fehlende Durchsetzungsstelle für LockOrderAfterDunningLevel",
"typ": "funktional",
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@@ -938,6 +1046,8 @@
{
"id": "SwRS-16",
"ebene": "SwRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "AppRightsBL.CheckRightsFromUser — parametrisierte Sichtrus/Sichmemb-Abfrage",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -955,6 +1065,8 @@
{
"id": "SwRS-17",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "UserRightsConst als zentrale, hierarchisch strukturierte Rechte-Konstantensammlung",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -973,6 +1085,8 @@
{
"id": "SwRS-18",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "PasswordManagerBL — Lizenzprüfung vor Datenzugriff",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -990,6 +1104,8 @@
{
"id": "SwRS-19",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "TwoFactorAuthenticationBL.ValidateAuthenticationPin — TOTP-Validierung",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -1007,6 +1123,8 @@
{
"id": "SwRS-20",
"ebene": "SwRS",
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"fremdabgelegt": false,
"titel": "LicenseManager.HasLicense/GetLicenseCount als zentrale Lizenz-API",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -1025,6 +1143,8 @@
{
"id": "SwRS-21",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "SupplierEdiBL — lieferantenspezifische partielle Klassen",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -1042,6 +1162,8 @@
{
"id": "SwRS-22",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "EdiDataType/EDIConnectionObjectKind als Dispatch-Schlüssel",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -1059,6 +1181,8 @@
{
"id": "SwRS-23",
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"datei_ebene": "SwRS",
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"titel": "ActionPriceBL — Validierung Distributor und Gültigkeitszeitraum",
"typ": "funktional",
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@@ -1076,6 +1200,8 @@
{
"id": "SwRS-24",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "UserRightsConst.Purchase.StockList — granulares Bestandsrechte-Set",
"typ": "Sicherheit",
"belege": [
@@ -1093,6 +1219,8 @@
{
"id": "SwRS-25",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "InvoiceZugferdBL — Betragstoleranzprüfung (±3,00)",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -1110,6 +1238,8 @@
{
"id": "SwRS-26",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "Steuerkategorie-Ableitung (S/E/K/G/AE) in InvoiceZugferdBL",
"typ": "Daten",
"belege": [
@@ -1127,6 +1257,8 @@
{
"id": "SwRS-27",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "DeveloperSecurity.Email.ValidateAddress — Implementierungsdetail",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -1144,6 +1276,8 @@
{
"id": "SwRS-28",
"ebene": "SwRS",
"datei_ebene": "SwRS",
"fremdabgelegt": false,
"titel": "ILogic/BLLogic/WSLogic-Namenskonvention und ClassContainer-Registrierung",
"typ": "funktional",
"belege": [
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T18:18:25.925703+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T18:18:26.001429+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T18:18:26.002113+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T19:18:26.793445+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T19:18:30.480398+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa6f4b4fdffeQ3Q2Ao1YQaAlMH
[2026-08-31T19:18:30.517471+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=232; Tokens=919306; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 10\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a\RawResult.json
@@ -0,0 +1,138 @@
# Messprotokoll – Versuch 1 (V1, solo) – Prompt-Version 03
## Lauf
- **Prompt-Datei:** `Versuche/Versuch_01/03_Prompt.md`
- **Prompt-Version:** 03 (höchste vorhandene Fassung im Versuchsordner)
- **SHA-256 (Prompt):** `B8C8764F0912FA070B57A0EAE8FAFC8F869D4BC0195FA999B27013BCBC030F07`
- **Startzeit:** 2026-08-31T20:18:23.2368022+02:00
- **Endzeit:** 2026-08-31T21:18:30.5360136+02:00
- **Dauer gesamt:** 01:00:02 (API: nicht erfasst – OpenCode liefert keine separate API-Zeit)
- **Root-Verzeichnis:** `C:\DEV\MasterArbeit\QuellCode\CentronERP`
- **Codebasis-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539` (dirty: nein)
- **Snapshot-Zustand:** bereinigt von KI-Konfigurationen: ja (Prüfung vor dem Lauf ohne Treffer);
Remote entkoppelt: ja
- **Prompt-Repo-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539`
## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** 10.1.0
- **Werkzeugadapter:** OpenCode, `opencode-adapter.py --provider lmstudio` (Adapter-Version 1.1.0)
- **CLI-Version:** OpenCode 1.18.25
- **CLI-Pfad:** `C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe`
- **Modell (angefordert):** `google/gemma-4-e4b`
- **Modelle (tatsächlich eingesetzt):** `google/gemma-4-e4b` (919.306 Tokens, 100 %)
- **Kontrolle Modell:** bestanden – `model` entspricht `model_requested`, Provider `lmstudio`
- **Effort:** `high` angefordert, **nicht wirksam**. Der OpenAI-kompatible LM-Studio-Endpunkt
nimmt keinen Thinking-Level entgegen; `opencode-lmstudio.json` deklariert bewusst keine
Varianten. `RawResult.json` weist `effort_applied: false` aus. Der Wert ist als
**nicht steuerbar** zu lesen, nicht als gesetzte Bedingung.
- **Laufverzeichnis-ID:** `v10.1.0-b00a`
- **Ablage:** `Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/`
- **Parallele Läufe:** nein
- **Agentenmodus:** `solo` (V1)
- **Kontextfenster:** 32.768 Tokens geladen (Modellmaximum 131.072). Der Preflight erzwingt
`--min-context 32768`; LM Studio hätte sonst mit dem Standard von 8.192 geladen.
- **Sampling-Parameter:** nicht steuerbar (weder über OpenCode noch über den LM-Studio-Endpunkt)
- **Lokaler Modellbetrieb:** Inferenz-Runtime `gguf` über LM Studio, `lms`-CLI `CLI commit: 71bd99c`,
Endpunkt `http://localhost:1234`, Architektur `gemma4`, **Quantisierungsstufe `Q4_K_M`**,
Instanzbezeichner `google/gemma-4-e4b` (genau eine geladene Instanz, vom Preflight geprüft)
- **Permission-/Sandbox-Modus:** Deny-by-default; erlaubt sind `read`, `glob`, `grep`, `list`,
Schreiben ausschließlich in `Ergebnisse\` sowie eine Read-only-Shell-Allowlist
- **Toolfreigabe:** Shell-Allowlist wörtlich: `rg *`, `git status*`, `git ls-files*`,
`git rev-parse*`, `Get-ChildItem *`, `Get-Content *`, `Select-String *`, `Test-Path *`,
`Resolve-Path *`, `where.exe *`; alles andere `deny`. `task`, `webfetch`, `websearch`,
`skill`, `question` sind gesperrt.
- **Isolationsmechanismus:** isolierte Laufkonfiguration `_meta\opencode-config.json` über
`OPENCODE_CONFIG`, Start mit `opencode run --pure`; bereinigter Codebasis-Snapshot
- **MCP-Server / Agentendateien:** keine
- **Subagenten:** 0 (`spawned` = 0, `by_type` leer)
- **Verschachtelung:** entfällt – Modus `solo`
## Validierungsstichprobe
- **Größe:** entfällt
- **Ziehungsverfahren:** entfällt
- **Validatoren:** entfällt
- **Stand:** entfällt – der Lauf hat keine Anforderungen erzeugt
## Verbrauch
### Hauptagent (`usage`)
| Messgröße | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | 772.544 |
| Output-Tokens | 50.185 (davon 96.577 Reasoning-Tokens laut `usage.reasoning_tokens`) |
| Cache-Write-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Cache-Read-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Agent-Turns | 232 |
Die Reasoning-Tokens werden von LM Studio getrennt ausgewiesen und sind hier **nicht** in den
Output-Tokens enthalten; OpenCode führt sie als eigenes Feld.
### Gesamtlauf (`usage`, es gibt keine Subagenten)
| Messgröße | `google/gemma-4-e4b` | Summe |
|---|---:|---:|
| Input-Tokens | 772.544 | 772.544 |
| Output-Tokens | 50.185 | 50.185 |
| Reasoning-Tokens | 96.577 | 96.577 |
| Cache-Write-Tokens | nicht erfasst | nicht erfasst |
| Cache-Read-Tokens | nicht erfasst | nicht erfasst |
| **Tokens gesamt** | **919.306** | **919.306** |
**Tokens gesamt: 919.306.** Kosten: `0` – lokaler Betrieb erzeugt keine Providerkosten
(`cost_source: nicht erfasst (lokaler Betrieb)`). Der Wert ist keine Schätzung, sondern
definitionsgemäß null.
## Gefundene Anforderungen
**Keine.** `Ergebnisse\` ist leer, `analyse-anforderungen.py` wurde nicht ausgeführt, weil keine
Eingabedateien vorliegen. Alle Kenngrößen der drei Qualitätsdimensionen aus Kap. 4.3 –
Statement-, Set- und Traceability-Qualität – sind für diesen Lauf **nicht erhebbar**.
## Ergebnis
- **Status:** Fehler – `is_error: true`, `subtype: aborted`, `exit_code: 1`, `timed_out: true`
- **Session-ID:** `ses_fa6f4b4fdffeQ3Q2Ao1YQaAlMH`
- **Permission-Denials:** 3 von 6 Tool-Aufrufen wurden verweigert.
- `bash` 2 × (`ls src`) – `ls` steht nicht auf der Read-only-Allowlist
- `edit` 1 × (`Analysebericht.md`) – relativer Pfad, deshalb außerhalb der Schreibfreigabe
- Denials auf `task`/`agent`: **0** – das Modell hat keine Delegation versucht
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = 0 – korrekt für `solo`
- **Subagenten-Prompts:** entfällt (Modus `solo`)
- **Gültigkeit:** **Fehlmessung.** `Ergebnisse\` ist leer und der Lauf wurde durch das
Laufzeitlimit beendet. `errors`: `"Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten"`,
`"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"`.
- **Erzeugte Dateien:** keine
- **Root unverändert:** ja – `before.txt` und `after.txt` sind beide leer
- **Abschlusstext des Agenten:** *„I cannot proceed with generating the structured requirement
specifications because I am still blocked waiting for the confirmed **absolute file path** for
`Analysebericht.md`. Please provide this path so I can continue the Reverse Requirements
Engineering process."*
## Anmerkungen/Auffälligkeiten
**Der Lauf ist als Fehlmessung ungültig, als Befund aber aussagekräftig.** Er ist der erste
Messpunkt mit einem lokal betriebenen Modell und zeigt eine Leistungsgrenze, die sich nicht auf
Adapter oder Werkzeugkonfiguration zurückführen lässt.
**Verhältnis von Aufwand zu Werkzeugnutzung.** In 232 Turns über eine volle Stunde entfielen auf
919.306 Tokens genau **sechs** Tool-Aufrufe – zwei `glob`, ein `bash`, drei verweigerte. Der
Ereignisstrom enthält 182 `step_start` gegenüber 267 Textereignissen: Das Modell hat weit
überwiegend Text erzeugt, statt die Codebasis zu lesen. Eine Analyse der Codebasis hat faktisch
nicht stattgefunden.
**Terminierungsversagen.** Nach dem verweigerten `edit` ging das Modell in eine Endlosschleife
über und forderte über rund 180 Schritte hinweg in Varianten denselben absoluten Pfad an – der
im Prompt unter *Ausgabeverzeichnis* wörtlich genannt ist. Es hat den vorhandenen Pfad also nicht
verwendet, sondern nach ihm gefragt, und den Lauf nicht beendet. Der Stall-Timeout (900 s) griff
dabei **nicht**, weil ununterbrochen Text erzeugt wurde; erst das absolute `--max-runtime`
beendete den Lauf. Für lokale Modelle ist ein absolutes Laufzeitlimit deshalb Pflicht.
**Zwei Denials sind Bedingung, nicht Störung.** Die verweigerten `ls src`-Aufrufe zeigen, dass
die Read-only-Shell-Allowlist des OpenCode-Adapters `ls` nicht enthält. Sie galt in dieser Form
unverändert für alle bisherigen OpenCode-Läufe, war für diesen Lauf also die reguläre Bedingung.
Der Befund hat die Entscheidung ausgelöst, die Allowlist ab Skill 11.0.0 um verbreitete
Read-only-Kommandos zu erweitern; diese Änderung ist MAJOR und eröffnet eine neue Iteration.
Läufe ab Iteration 11 sind mit diesem Lauf deshalb **nicht poolbar**.
**Vergleichbarkeit.** Der Lauf ist mit den Claude-Code- und TensorX-Läufen nicht poolbar:
anderes Werkzeug, quantisierte Gewichte (Q4_K_M), 32.768 statt bis zu 1.000.000 Kontexttokens
und ein nicht steuerbarer Effort. Er ist ausschließlich als Referenzpunkt für den lokalen
Betrieb zu lesen.
@@ -0,0 +1,144 @@
{
"is_error": true,
"subtype": "aborted",
"duration_ms": 3602418,
"duration_api_ms": 0,
"num_turns": 232,
"model": "google/gemma-4-e4b",
"model_requested": "google/gemma-4-e4b",
"provider": "lmstudio",
"effort": "high",
"effort_applied": false,
"usage": {
"prompt_tokens": 772544,
"completion_tokens": 50185,
"total_tokens": 919306,
"cached_tokens": 0,
"cache_read_tokens": 0,
"cache_creation_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 96577,
"output_tokens_details": {
"thinking_tokens": 96577
}
},
"modelUsage": {
"google/gemma-4-e4b": {
"input_tokens": 772544,
"output_tokens": 50185,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 96577
}
},
"cost": 0,
"tool_calls": [
{
"name": "bash",
"status": "error",
"input": {
"command": "ls src"
},
"title": ""
},
{
"name": "bash",
"status": "error",
"input": {
"command": "ls src"
},
"title": ""
},
{
"name": "bash",
"status": "completed",
"input": {
"command": "Get-ChildItem -Path \"src/\""
},
"title": "Get-ChildItem -Path \"src/\""
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "src/**"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "edit",
"status": "error",
"input": {
"filePath": "Analysebericht.md",
"newString": "### Modul-Inventory\nDie folgende Übersicht listet alle analysierten Module und deren Pfade auf, die für die Reimplementierung relevant sind.\n\n#### 1. Kernmodule (src/core)\n* `src/core/models`: Enthält Basisdatenmodelle und Entitätsclassen der Anwendung.\n* `src/core/services`: Bündelt Geschäftslogiken und Service-Implementierungen für zentrale Geschäftsprozesse.\n* `src/core/util`: Nutzbarkeitsfunktionen, Helpers und generische Hilfsklassen (z.B. Datumshandling, Validierung).\n\n#### 2. Modulspezifische Module (src/...)\n(Hier folgen weitere spezifische Module basierend auf der Glob-Analyse des gesamten Codebases.)\n* [Listung fortsetzen...]",
"oldString": "### Modul-Inventory\n(Platzhalter für die vollständige Liste)"
},
"title": ""
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "Analysebericht.md"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
}
],
"tool_call_count": 6,
"tool_call_types": {
"bash": 3,
"glob": 2,
"edit": 1
},
"event_counts": {
"step_start": 231,
"text": 342,
"tool_use": 6,
"step_finish": 231
},
"written_files": [],
"result": "I cannot proceed with generating the structured requirement specifications because I am still blocked waiting for the confirmed **absolute file path** for `Analysebericht.md`. Please provide this path so I can continue the Reverse Requirements Engineering process.",
"finish_reason": "stop",
"errors": [
"Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten",
"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"
],
"session_id": "ses_fa6f4b4fdffeQ3Q2Ao1YQaAlMH",
"adapter": "opencode-lmstudio",
"adapter_version": "1.1.0",
"opencode_version": "1.18.25",
"mode": "solo",
"subagent_stats": {
"spawned": 0,
"completed": 0,
"failed": 0,
"by_type": {}
},
"subagent_details": [],
"timed_out": true,
"interrupted": false,
"exit_code": 1,
"local_runtime": {
"provider": "lmstudio",
"base_url": "http://localhost:1234",
"lms_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\.lmstudio\\bin\\lms.exe",
"lms_version": "CLI commit: 71bd99c",
"model_id": "google/gemma-4-e4b",
"instance_id": "google/gemma-4-e4b",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"quantization": "Q4_K_M",
"compatibility_type": "gguf",
"state": "loaded",
"capabilities": [
"tool_use"
],
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768
},
"context_window": 32768,
"cost_source": "nicht erfasst (lokaler Betrieb)",
"start_time": "2026-08-31T18:18:26.002093+00:00",
"end_time": "2026-08-31T19:18:30.516663+00:00",
"opencode_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\opencode-ai\\bin\\opencode.exe",
"config_path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\Versuche\\Versuch_01\\Iteration 10\\google\\gemma-4-e4b\\solo\\high\\03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a\\_meta\\opencode-config.json"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T18:18:25.925703+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T18:18:26.001429+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T18:18:26.002113+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T19:18:26.793445+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T19:18:30.480398+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa6f4b4fdffeQ3Q2Ao1YQaAlMH
[2026-08-31T19:18:30.517471+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=232; Tokens=919306; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 10\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a\RawResult.json
@@ -0,0 +1,174 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: Lesen von Dateien, Suchen im Dateibestand, Auflisten von
Verzeichnissen sowie das Ausführen rein lesender Kommandozeilenbefehle im Arbeitsverzeichnis.
Nicht verfügbar sind: Subagenten, spezialisierte Agentenrollen, externe Werkzeugserver,
Webzugriff.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.
### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 10\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
@@ -0,0 +1,42 @@
[
{
"id": "google/gemma-4-e4b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "qwen/qwen3.8-27b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "qwen",
"arch": "qwen35",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 262144,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5",
"object": "model",
"type": "embeddings",
"publisher": "nomic-ai",
"arch": "nomic-bert",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 2048
}
]
@@ -0,0 +1,88 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
"apiKey": "lm-studio"
},
"models": {
"google/gemma-4-e4b": {
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
"limit": {
"context": 32768,
"output": 32768
}
},
"qwen/qwen3.8-27b": {
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
"limit": {
"context": 262144,
"output": 32768
}
}
}
}
},
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"permission": {
"*": "deny",
"read": "allow",
"glob": "allow",
"grep": "allow",
"list": "allow",
"edit": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow"
},
"external_directory": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 10/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_201802_v10.1.0-b00a/Ergebnisse/**": "allow"
},
"bash": {
"*": "deny",
"rg *": "allow",
"git status*": "allow",
"git ls-files*": "allow",
"git rev-parse*": "allow",
"Get-ChildItem *": "allow",
"Get-Content *": "allow",
"Select-String *": "allow",
"Test-Path *": "allow",
"Resolve-Path *": "allow",
"where.exe *": "allow"
},
"task": "deny",
"webfetch": "deny",
"websearch": "deny",
"skill": "deny",
"question": "deny"
},
"agent": {
"build": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "primary"
},
"general": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
},
"explore": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
}
},
"default_agent": "build"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T20:24:17.814859+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T20:24:17.874596+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T20:24:17.875213+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=builtin; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T20:40:05.862066+00:00] Keine OpenCode-Ausgabe seit 900 Sekunden; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T20:40:09.247594+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa68178ceffen4t9pfEtY7Jg3M
[2026-08-31T20:40:09.254018+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=3; Tokens=18383; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0\RawResult.json
@@ -0,0 +1,109 @@
# Messprotokoll – Versuch 1b (V1b, builtin) – Prompt-Version 03
> **Dieser Lauf ist wegen eines Messartefakts des Versuchsaufbaus ungültig und wurde
> wiederholt.** Er wird als Beleg für die Ursache aufbewahrt, nicht als Messpunkt.
> Er ist **kein** Befund über das Modell.
## Lauf
- **Prompt-Datei:** `Versuche/Versuch_01/03_Prompt.md`
- **Prompt-Version:** 03
- **SHA-256 (Prompt):** `B8C8764F0912FA070B57A0EAE8FAFC8F869D4BC0195FA999B27013BCBC030F07`
- **Startzeit:** 2026-08-31T22:24:14.8915666+02:00
- **Endzeit:** 2026-08-31T22:40:09.2722625+02:00
- **Dauer gesamt:** 00:15:48 – **abgebrochen, nicht beendet** (Limit lag bei 60 min)
- **Root-Verzeichnis:** `C:\DEV\MasterArbeit\QuellCode\CentronERP`
- **Codebasis-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539` (dirty: nein)
- **Snapshot-Zustand:** bereinigt von KI-Konfigurationen: ja; Remote entkoppelt: ja
- **Prompt-Repo-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539`
## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** 11.0.0 (die Ursache dieses Fehlers wurde mit 11.1.0 behoben)
- **Werkzeugadapter:** OpenCode, `opencode-adapter.py --provider lmstudio` (Adapter-Version 1.2.0)
- **CLI-Version:** OpenCode 1.18.25
- **Modell (angefordert):** `google/gemma-4-e4b`
- **Modelle (tatsächlich eingesetzt):** `google/gemma-4-e4b` (18.383 Tokens, 100 %)
- **Kontrolle Modell:** bestanden
- **Effort:** `high` angefordert, **nicht wirksam** (`effort_applied: false`)
- **Laufverzeichnis-ID:** `v11.0.0-9ad0`
- **Ablage:** `Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/`
- **Parallele Läufe:** nein
- **Agentenmodus:** `builtin` (V1b) – werkzeugeigene Subagenten `general` und `explore` erlaubt
- **Kontextfenster:** 32.768 Tokens geladen (Modellmaximum 131.072)
- **Sampling-Parameter:** nicht steuerbar
- **Lokaler Modellbetrieb:** Runtime `gguf` über LM Studio, `lms`-CLI `CLI commit: 71bd99c`,
Architektur `gemma4`, **Quantisierung `Q4_K_M`**, genau eine geladene Instanz
- **Toolfreigabe:** Read-only-Shell-Allowlist nach Skill 11.0.0 (unverändert gegenüber dem
solo-Lauf derselben Iteration)
- **Abbruchsicherungen:** `--stall-timeout 900`, `--max-runtime 3600` ← **die fehlerhafte
Einstellung**, siehe Anmerkungen
- **MCP-Server / Agentendateien:** keine
- **Subagenten:** `spawned` = 1 (`explore`), `completed` = 0, `failed` = 1
- **Verschachtelung:** `max_depth` nicht erreicht – der einzige Subagent lief noch, als der
Prozessbaum beendet wurde
## Validierungsstichprobe
- **Stand:** entfällt – der Lauf hat keine Anforderungen erzeugt
## Verbrauch
### Hauptagent (`usage`)
| Messgröße | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | 16.738 |
| Output-Tokens | 590 |
| Reasoning-Tokens | 1.055 |
| Cache-Write-/Cache-Read-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Agent-Turns | 3 |
**Tokens gesamt: 18.383.** Der Wert misst den Aufwand bis zum Abbruch, nicht den Aufwand der
Aufgabe. Kosten `0` – lokaler Betrieb.
## Gefundene Anforderungen
**Keine** – `Ergebnisse\` ist leer. Nicht erhebbar, weil der Lauf nach 15:48 min abgebrochen
wurde.
## Ergebnis
- **Status:** Fehler – `is_error: true`, `subtype: aborted`, `exit_code: 1`, `timed_out: true`
- **Session-ID:** `ses_fa68178ceffen4t9pfEtY7Jg3M`
- **Permission-Denials:** 0
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = 1 – korrekt für `builtin`, die
Delegation war freigegeben und wurde genutzt
- **Gültigkeit:** **Fehlmessung durch den Versuchsaufbau.** `errors`: `"Keine OpenCode-Ausgabe
seit 900 Sekunden"`, `"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"`.
- **Erzeugte Dateien:** keine
- **Root unverändert:** ja – `before.txt` und `after.txt` sind beide leer
## Anmerkungen/Auffälligkeiten
**Der Abbruch geht auf den Versuchsaufbau zurück, nicht auf das Modell.** Der Ereignisstrom
belegt das eindeutig:
| Zeitpunkt | Ereignisse |
|---|---|
| 0–39 s | 8 Ereignisse (`step_start`, `text`, `step_finish`) |
| 39 s – 15:48 min | **keine** |
Der Hauptagent startete nach 39 Sekunden einen `explore`-Subagenten. **OpenCode sendet keine
Ereignisse, solange ein Subagent arbeitet** – weder auf stdout noch auf stderr. Der
Stall-Timeout von 900 Sekunden deutete diese Stille als Hänger und beendete den Prozessbaum,
obwohl der Subagent lief und vom Laufzeitbudget noch 44 Minuten übrig waren.
Damit wäre **jeder** Lauf in den Modi `builtin` und `custom` zuverlässig zu früh gestorben,
sobald der erste Subagent startet. Die Fehlmessung sieht dabei wie ein Modellversagen aus –
`spawned: 1, completed: 0, failed: 1` – und wäre ohne den Blick in die Zeitstempel des
Ereignisstroms als solches protokolliert worden.
**Behebung:** Skill 11.1.0 lehnt `--stall-timeout > 0` in den Modi `builtin` und `custom` ab
(Adapter-Version 1.3.0). Die Laufzeit wird dort ausschließlich über `--max-runtime` begrenzt.
Die Kombination wird abgelehnt statt stillschweigend korrigiert, damit die Entscheidung bewusst
fällt und im Protokoll sichtbar ist.
**Warum das die `solo`-Läufe nicht betrifft.** Ohne Subagenten erzeugt der Hauptagent
durchgehend Text; der Stall-Timeout griff dort nie, beide `solo`-Läufe liefen bis zum
`--max-runtime`. Die effektive Abbruchbedingung war bei ihnen also bereits `--max-runtime`. Der
Wiederholungslauf dieses `builtin`-Falls ist mit ihnen deshalb weiterhin vergleichbar.
**Offene Nachprüfung:** Die als Fehler protokollierten TensorX-Läufe aus Versuch 2 liefen im
Modus `custom` mit `--stall-timeout 600`. Ob sie dieselbe Ursache haben, ist anhand der
Zeitstempel in ihren `OpenCodeEvents.jsonl` zu prüfen – siehe `AblaufProtokoll.md`.
@@ -0,0 +1,120 @@
{
"is_error": true,
"subtype": "aborted",
"duration_ms": 949635,
"duration_api_ms": 0,
"num_turns": 3,
"model": "google/gemma-4-e4b",
"model_requested": "google/gemma-4-e4b",
"provider": "lmstudio",
"effort": "high",
"effort_applied": false,
"usage": {
"prompt_tokens": 16738,
"completion_tokens": 590,
"total_tokens": 18383,
"cached_tokens": 0,
"cache_read_tokens": 0,
"cache_creation_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 1055,
"output_tokens_details": {
"thinking_tokens": 1055
}
},
"modelUsage": {
"google/gemma-4-e4b": {
"input_tokens": 16738,
"output_tokens": 590,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 1055
}
},
"cost": 0,
"tool_calls": [
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "*/**"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "task",
"status": "running",
"input": {
"description": "Codebase exploration and inventory population",
"prompt": "The goal is to perform a comprehensive Reverse Requirements Engineering (RRE) analysis for the CentronERP system. Start by analyzing the entire codebase structure in the current working directory (`C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP`). First, list all major functional modules/subdirectories. Then, systematically search within these identified directories and their contents for files that handle core business logic related to: 1) Billing/Invoicing (Keywords: 'invoice', 'bill', 'billing', etc.), 2) Authorization/Users (Keywords: 'user', 'permission', 'role', 'auth', etc.), and 3) Status Transitions (Keywords: 'status', 'transition', 'state', etc.). Compile a structured list of these modules, their purpose, and the file paths containing this logic to populate the initial Module Inventory for `Analysebericht.md`. Do not generate requirements yet; only focus on mapping the structure and locating relevant code segments.",
"subagent_type": "explore"
},
"title": "Codebase exploration and inventory population"
}
],
"tool_call_count": 2,
"tool_call_types": {
"glob": 1,
"task": 1
},
"event_counts": {
"step_start": 3,
"tool_use": 1,
"step_finish": 2,
"text": 2
},
"written_files": [],
"result": "## Objective\n- Perform a comprehensive Reverse Requirements Engineering (RRE) analysis of the entire legacy ERP codebase (`c-entron ERP-Suite`) to produce a consolidated specification usable for a modern Web/SaaS re-implementation.\n\n## Important Details\n- **Methodology:** Must follow RRE steps 2-6: Inventar $\\rightarrow$ Mindestabdeckung $\\rightarrow$ Vertiefung nach Risiko.\n- **Output Structure:** Produce exactly 7 files (`StRS.md`, `SyRS.md`, `SwRS.md`, `Traceability.md`, `Hypothesen.md`, `Glossar.md`, `Analysebericht.md`).\n- **Constraint:** Analysis must rely *only* on explicit artifacts (code, config, UI, DB scripts); no hallucinations.\n- **Requirement Format:** Every requirement requires a strict format including `Fakt` and `Aussage`, Belege (with `[PRIMÄR]/[SEKUNDÄR]/[KONTEXT]` classification), and an assessment of `Übernahmewürdigkeit`.\n- **Inventory Requirement:** Must first create the Module Inventory (`Analysebericht.md`) listing all modules, paths, and their functional purpose before formulating any requirement.\n\n## Work State\n### Completed\n- Executed initial deep scan using `glob({\"pattern\":\"*/**\"})` to list files in the working directory.\n- Identified key repository areas: NuGet packages (e.g., `RiverbirdPortal`, `FastReport`), Docker/Deployment folders, and testing directories.\n\n### Active\n- Currently planning the systematic creation of the Module Inventory (Schritt 0) for all modules within the analyzed codebase structure to establish coverage before deep analysis.\n\n### Blocked\n- (none)\n\n## Next Move\n1. Initiate the detailed examination of the primary source code directories identified in the initial glob results (e.g., specific application/module folders, if available, or starting with major NuGet components like `RiverbirdPortal.*`) to populate the Module Inventory table required for `Analysebericht.md`.\n2. Use specialized search commands (e.g., searching across multiple files using `grep` on key keywords) to begin identifying core business logic related to billing, authorization, and status transitions as mandated by the risk-based prioritization strategy.\n\n## Relevant Files\n- C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP: The root working directory containing the entire legacy ERP source code basis (the subject of analysis).\n- `C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP\\docker\\...`: Contains deployment and configuration artifacts (`appsettings.json`, `compose.yaml`) relevant for system context/non-functional requirements.",
"finish_reason": "stop",
"errors": [
"Keine OpenCode-Ausgabe seit 900 Sekunden",
"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"
],
"session_id": "ses_fa68178ceffen4t9pfEtY7Jg3M",
"adapter": "opencode-lmstudio",
"adapter_version": "1.2.0",
"opencode_version": "1.18.25",
"mode": "builtin",
"subagent_stats": {
"spawned": 1,
"completed": 0,
"failed": 1,
"by_type": {
"explore": 1
}
},
"subagent_details": [
{
"id": 1,
"type": "explore",
"description": "Codebase exploration and inventory population",
"status": "running"
}
],
"timed_out": true,
"interrupted": false,
"exit_code": 1,
"local_runtime": {
"provider": "lmstudio",
"base_url": "http://localhost:1234",
"lms_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\.lmstudio\\bin\\lms.exe",
"lms_version": "CLI commit: 71bd99c",
"model_id": "google/gemma-4-e4b",
"instance_id": "google/gemma-4-e4b",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"quantization": "Q4_K_M",
"compatibility_type": "gguf",
"state": "loaded",
"capabilities": [
"tool_use"
],
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768
},
"context_window": 32768,
"cost_source": "nicht erfasst (lokaler Betrieb)",
"start_time": "2026-08-31T20:24:17.875195+00:00",
"end_time": "2026-08-31T20:40:09.253031+00:00",
"opencode_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\opencode-ai\\bin\\opencode.exe",
"config_path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\Versuche\\Versuch_01\\Iteration 11\\google\\gemma-4-e4b\\builtin\\high\\03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0\\_meta\\opencode-config.json"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T20:24:17.814859+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T20:24:17.874596+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T20:24:17.875213+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=builtin; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T20:40:05.862066+00:00] Keine OpenCode-Ausgabe seit 900 Sekunden; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T20:40:09.247594+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa68178ceffen4t9pfEtY7Jg3M
[2026-08-31T20:40:09.254018+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=3; Tokens=18383; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0\RawResult.json
@@ -0,0 +1,175 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: Lesen von Dateien, Suchen im Dateibestand, Auflisten von
Verzeichnissen, das Ausführen rein lesender Kommandozeilenbefehle im Arbeitsverzeichnis sowie
die werkzeugeigenen Subagenten.
Nicht verfügbar sind: spezialisierte Agentenrollen aus Konfigurationsdateien, externe
Werkzeugserver, Webzugriff.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.
### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
@@ -0,0 +1,42 @@
[
{
"id": "google/gemma-4-e4b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "qwen/qwen3.8-27b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "qwen",
"arch": "qwen35",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 262144,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5",
"object": "model",
"type": "embeddings",
"publisher": "nomic-ai",
"arch": "nomic-bert",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 2048
}
]
@@ -0,0 +1,110 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
"apiKey": "lm-studio"
},
"models": {
"google/gemma-4-e4b": {
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
"limit": {
"context": 32768,
"output": 32768
}
},
"qwen/qwen3.8-27b": {
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
"limit": {
"context": 262144,
"output": 32768
}
}
}
}
},
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"permission": {
"*": "deny",
"read": "allow",
"glob": "allow",
"grep": "allow",
"list": "allow",
"edit": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow"
},
"external_directory": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0/Ergebnisse/**": "allow"
},
"bash": {
"*": "deny",
"rg *": "allow",
"ls": "allow",
"ls *": "allow",
"find *": "allow",
"grep *": "allow",
"wc *": "allow",
"tree *": "allow",
"cat *": "allow",
"head *": "allow",
"tail *": "allow",
"file *": "allow",
"stat *": "allow",
"git status*": "allow",
"git ls-files*": "allow",
"git rev-parse*": "allow",
"git log*": "allow",
"git show*": "allow",
"dir": "allow",
"dir *": "allow",
"type *": "allow",
"Get-ChildItem *": "allow",
"Get-Content *": "allow",
"Get-Item *": "allow",
"Select-String *": "allow",
"Measure-Object *": "allow",
"Test-Path *": "allow",
"Resolve-Path *": "allow",
"where.exe *": "allow"
},
"task": {
"*": "deny",
"general": "allow",
"explore": "allow"
},
"webfetch": "deny",
"websearch": "deny",
"skill": "deny",
"question": "deny"
},
"agent": {
"build": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "primary"
},
"general": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
},
"explore": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
}
},
"default_agent": "build"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T20:45:31.299794+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T20:45:31.349775+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T20:45:31.350335+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=builtin; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=0s
[2026-08-31T21:45:32.104682+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T21:45:35.373960+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD
[2026-08-31T21:45:35.379118+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=1; Tokens=0; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95\RawResult.json
@@ -0,0 +1 @@
{"type":"step_start","timestamp":1788209139778,"sessionID":"ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD","part":{"id":"prt_059921036001t260ex9ZGLs8SX","messageID":"msg_05991f7b2001a9uOc5a6rGRJRf","sessionID":"ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD","snapshot":"f12285089d13dc42c79d8727083faabd81525b8c","type":"step-start"}}
@@ -0,0 +1,118 @@
# Messprotokoll – Versuch 1b (V1b, builtin) – Prompt-Version 03
## Lauf
- **Prompt-Datei:** `Versuche/Versuch_01/03_Prompt.md`
- **Prompt-Version:** 03
- **SHA-256 (Prompt):** `B8C8764F0912FA070B57A0EAE8FAFC8F869D4BC0195FA999B27013BCBC030F07`
- **Startzeit:** 2026-08-31T22:45:28.5954275+02:00
- **Endzeit:** 2026-08-31T23:45:35.3990117+02:00
- **Dauer gesamt:** 01:00:02 (API: nicht erfasst)
- **Root-Verzeichnis:** `C:\DEV\MasterArbeit\QuellCode\CentronERP`
- **Codebasis-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539` (dirty: nein)
- **Snapshot-Zustand:** bereinigt von KI-Konfigurationen: ja; Remote entkoppelt: ja
- **Prompt-Repo-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539`
- **Wiederholung von:** `03_Lauf_2026-08-31_222405_v11.0.0-9ad0`, das wegen des
Stall-Timeout-Artefakts (Skill 11.1.0) ungültig war
## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** 11.1.0
- **Werkzeugadapter:** OpenCode, `opencode-adapter.py --provider lmstudio` (Adapter-Version 1.3.0)
- **CLI-Version:** OpenCode 1.18.25
- **Modell (angefordert):** `google/gemma-4-e4b`
- **Modelle (tatsächlich eingesetzt):** `google/gemma-4-e4b` – Anteil **nicht erfasst**,
siehe Verbrauch
- **Kontrolle Modell:** bestanden – `model` entspricht `model_requested`
- **Effort:** `high` angefordert, **nicht wirksam** (`effort_applied: false`)
- **Laufverzeichnis-ID:** `v11.1.0-ef95`
- **Ablage:** `Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/`
- **Parallele Läufe:** nein
- **Agentenmodus:** `builtin` (V1b) – werkzeugeigene Subagenten `general` und `explore` erlaubt
- **Kontextfenster:** 32.768 Tokens geladen (Modellmaximum 131.072)
- **Sampling-Parameter:** nicht steuerbar
- **Lokaler Modellbetrieb:** Runtime `gguf` über LM Studio, `lms`-CLI `CLI commit: 71bd99c`,
Architektur `gemma4`, **Quantisierung `Q4_K_M`**, genau eine geladene Instanz
- **Toolfreigabe:** Read-only-Shell-Allowlist nach Skill 11.0.0, identisch zum `solo`-Lauf
derselben Iteration
- **Abbruchsicherungen:** `--stall-timeout 0` (in `builtin` zwingend, siehe Skill 11.1.0),
`--max-runtime 3600`
- **MCP-Server / Agentendateien:** keine
- **Subagenten:** `spawned` = 1 (`explore`), `completed` = 0, `failed` = 1 – der Subagent lief
beim Abbruch noch
- **Verschachtelung:** nicht feststellbar – der einzige Subagent kam nie zurück
## Validierungsstichprobe
- **Stand:** entfällt – der Lauf hat keine Anforderungen erzeugt
## Verbrauch
| Messgröße | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | **nicht erfasst** |
| Output-Tokens | **nicht erfasst** |
| Reasoning-Tokens | **nicht erfasst** |
| Cache-Write-/Cache-Read-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Agent-Turns | 1 |
**Tokens gesamt: nicht erfasst.** `RawResult.json` meldet in allen Tokenfeldern `0` und weist
das über `usage_captured: false` ausdrücklich als **nicht gemessen** aus. Die Ursache: OpenCode
schreibt der Session keine Tokens zu, solange ein `task` läuft; der Subagent taucht in der
exportierten Session weder mit Nachrichten noch mit Verbrauch auf. Der Lauf hat also eine Stunde
lang gerechnet, ohne dass dieser Aufwand messbar wäre.
**Die Null ist kein Messwert und darf nicht als solcher ausgewertet werden.** Adapter-Version
1.4.0 kennzeichnet diesen Fall seither automatisch (`usage_captured`, `usage_note`); dieser Lauf
wurde noch unter 1.3.0 gemessen, die Kennzeichnung ist hier von Hand ergänzt und deckt sich mit
dem Befund.
Kosten `0` – lokaler Betrieb, definitionsgemäß.
## Gefundene Anforderungen
**Keine.** `analyse-anforderungen.py` wertete 0 Anforderungen aus; `Ergebnisse\` ist leer. Die
Kenngrößen aller drei Qualitätsdimensionen aus Kap. 4.3 sind **nicht erhebbar**.
## Ergebnis
- **Status:** Fehler – `is_error: true`, `subtype: aborted`, `exit_code: 1`, `timed_out: true`
- **Session-ID:** `ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD`
- **Permission-Denials:** 0
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = 1 – korrekt für `builtin`
- **Subagenten-Prompts:** der Auftrag an den `explore`-Subagenten liegt in
`_meta\opencode-session.json`; `extract-subagenten.py` ist auf Claude-Transkripte zugeschnitten
und für OpenCode nicht anwendbar
- **Gültigkeit:** **Fehlmessung.** `errors`: `"Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden
ueberschritten"`, `"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"`.
- **Erzeugte Dateien:** keine
- **Root unverändert:** ja – `before.txt` und `after.txt` sind beide leer
## Anmerkungen/Auffälligkeiten
**Die Delegationsstrategie des Modells ist der eigentliche Befund.** Die exportierte Session
enthält genau zwei Nachrichten: den Prompt und **einen einzigen Zug** des Hauptagenten. Dieser
bestand aus einem `task`-Aufruf mit der Beschreibung *„Erstellung eines Modulinventars für RRE"*,
dem die gesamte Analyseaufgabe übergeben wurde. Danach wartete der Hauptagent – bis zum
Laufzeitlimit nach 60 Minuten.
`gemma-4-e4b` delegiert im Modus `builtin` also nicht arbeitsteilig, sondern **vollständig**:
Es reicht die Aufgabe an einen Subagenten weiter und trägt selbst nichts bei. Der Subagent kam
in einer Stunde nicht zurück. Das steht im Gegensatz zum `solo`-Lauf derselben Iteration, in dem
dasselbe Modell 106 Werkzeugaufrufe absetzte und immerhin eine Datei schrieb.
| | solo (`v11.0.0-6b61`) | builtin (`v11.1.0-ef95`) |
|---|---:|---:|
| Turns | 185 | **1** |
| Tool-Aufrufe | 106 | **1** (`task`) |
| Erzeugte Dateien | 1 | 0 |
| Tokens gesamt | 838.955 | nicht erfasst |
Beide Läufe unterscheiden sich ausschließlich im Agentenmodus und sind damit gegeneinander
auswertbar. Die Freigabe der werkzeugeigenen Subagenten hat den Ertrag hier nicht erhöht,
sondern auf null gesenkt – bei diesem Modell und dieser Aufgabengröße.
**Messtechnische Lücke, die aus diesem Lauf folgt.** Solange ein Subagent läuft, ist sein
Verbrauch über OpenCode nicht sichtbar. Wird ein Lauf in diesem Zustand abgebrochen, fehlt der
gesamte Aufwand in der Messung. Für `builtin`- und `custom`-Läufe, die ins Laufzeitlimit laufen,
ist „Tokens gesamt" deshalb grundsätzlich als `nicht erfasst` zu führen – niemals als 0.
**Vergleichbarkeit.** Nicht poolbar mit Claude-Code- und TensorX-Läufen: anderes Werkzeug,
quantisierte Gewichte (Q4_K_M), 32.768 Kontexttokens, nicht steuerbarer Effort und die
gegenüber Claude abweichende Allowlist-Toolfreigabe (siehe `AblaufProtokoll.md`).
@@ -0,0 +1,108 @@
{
"is_error": true,
"subtype": "aborted",
"duration_ms": 3602210,
"duration_api_ms": 0,
"num_turns": 1,
"model": "google/gemma-4-e4b",
"model_requested": "google/gemma-4-e4b",
"provider": "lmstudio",
"effort": "high",
"effort_applied": false,
"usage": {
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": 0,
"total_tokens": 0,
"cached_tokens": 0,
"cache_read_tokens": 0,
"cache_creation_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 0,
"output_tokens_details": {
"thinking_tokens": 0
}
},
"modelUsage": {
"google/gemma-4-e4b": {
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 0
}
},
"cost": 0,
"tool_calls": [
{
"name": "task",
"status": "running",
"input": {
"description": "Erstellung eines Modulinventars für RRE",
"prompt": "Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Dein Auftrag ist es, die gesamte Codebasis zu inventarisieren (Schritt 0). Erstelle eine Tabelle namens `Analysebericht.md`, die folgende Spalten enthält: fachliches Modul/Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis und ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Du musst diesen Bericht erstellen, bevor du irgendwelche Anforderungen formulierst. Sei gründlich und decke alle relevanten Dateien ab.",
"subagent_type": "explore"
},
"title": "Erstellung eines Modulinventars für RRE"
}
],
"tool_call_count": 1,
"tool_call_types": {
"task": 1
},
"event_counts": {
"step_start": 1
},
"written_files": [],
"result": "",
"finish_reason": "",
"errors": [
"Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten",
"Ergebnisse-Verzeichnis ist leer"
],
"session_id": "ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD",
"adapter": "opencode-lmstudio",
"adapter_version": "1.3.0",
"opencode_version": "1.18.25",
"mode": "builtin",
"subagent_stats": {
"spawned": 1,
"completed": 0,
"failed": 1,
"by_type": {
"explore": 1
}
},
"subagent_details": [
{
"id": 1,
"type": "explore",
"description": "Erstellung eines Modulinventars für RRE",
"status": "running"
}
],
"timed_out": true,
"interrupted": false,
"exit_code": 1,
"local_runtime": {
"provider": "lmstudio",
"base_url": "http://localhost:1234",
"lms_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\.lmstudio\\bin\\lms.exe",
"lms_version": "CLI commit: 71bd99c",
"model_id": "google/gemma-4-e4b",
"instance_id": "google/gemma-4-e4b",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"quantization": "Q4_K_M",
"compatibility_type": "gguf",
"state": "loaded",
"capabilities": [
"tool_use"
],
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768
},
"context_window": 32768,
"cost_source": "nicht erfasst (lokaler Betrieb)",
"start_time": "2026-08-31T20:45:31.350320+00:00",
"end_time": "2026-08-31T21:45:35.378287+00:00",
"opencode_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\opencode-ai\\bin\\opencode.exe",
"config_path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\Versuche\\Versuch_01\\Iteration 11\\google\\gemma-4-e4b\\builtin\\high\\03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95\\_meta\\opencode-config.json"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T20:45:31.299794+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T20:45:31.349775+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T20:45:31.350335+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=builtin; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=0s
[2026-08-31T21:45:32.104682+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T21:45:35.373960+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa66e0a39ffewF5GQ30diA3HPD
[2026-08-31T21:45:35.379118+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=1; Tokens=0; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95\RawResult.json
@@ -0,0 +1,4 @@
## Gefundene Anforderungen
Keine Anforderungen im vorgegebenen Format gefunden.
@@ -0,0 +1,176 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: Lesen von Dateien, Suchen im Dateibestand, Auflisten von
Verzeichnissen, das Ausführen rein lesender Kommandozeilenbefehle im Arbeitsverzeichnis sowie
die werkzeugeigenen Subagenten.
Nicht verfügbar sind: spezialisierte Agentenrollen aus Konfigurationsdateien, externe
Werkzeugserver, Webzugriff.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.
### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\builtin\high\03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
@@ -0,0 +1,42 @@
[
{
"id": "google/gemma-4-e4b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "qwen/qwen3.8-27b",
"object": "model",
"type": "vlm",
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"max_context_length": 262144,
"capabilities": [
"tool_use"
]
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{
"id": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5",
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"type": "embeddings",
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"max_context_length": 2048
}
]
@@ -0,0 +1,110 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
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"google/gemma-4-e4b": {
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"qwen/qwen3.8-27b": {
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
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}
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},
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"permission": {
"*": "deny",
"read": "allow",
"glob": "allow",
"grep": "allow",
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"edit": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse": "allow",
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},
"external_directory": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse": "allow",
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"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/builtin/high/03_Lauf_2026-08-31_224519_v11.1.0-ef95/Ergebnisse/**": "allow"
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"bash": {
"*": "deny",
"rg *": "allow",
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"ls *": "allow",
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"git ls-files*": "allow",
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"git log*": "allow",
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"dir": "allow",
"dir *": "allow",
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"Get-Content *": "allow",
"Get-Item *": "allow",
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"Test-Path *": "allow",
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"*": "deny",
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"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
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"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
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"default_agent": "build"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T19:21:45.992840+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T19:21:46.068904+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T19:21:46.069658+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T20:21:46.564509+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T20:21:50.191763+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa6bab91bffeZjd2WNTqYjgPaX
[2026-08-31T20:21:50.233686+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=185; Tokens=838955; Dateien=1; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61\RawResult.json
@@ -0,0 +1,40 @@
# Analysebericht - CentronERP Reverse Requirements Engineering Report
## 1. Überblick und Methodik
Dieser Bericht dient der systematischen Dokumentation der funktionalen Anforderungen des Systems "CentronERP" mittels Reverse Requirements Engineering (RRE). Die Analyse basiert auf einer statischen Code-Analyse und der Untersuchung der vorhandenen Module in der Quelle `C:\DEV\MasterArbeit\QuellCode\CentronERP`.
## 2. Modulinventar (Module Inventory)
Das System lässt sich grob in folgende Hauptmodule unterteilen, die jeweils spezifische Geschäftsprozesse abbilden:
### 2.1. Authentifizierung & Sicherheit (Security/Auth Module)
Dieses Modul ist verantwortlich für den Zugangskontrollmechanismus des Systems, einschließlich Benutzerauthentifizierung und Berechtigungsprüfung. Es interagiert eng mit dem API-Layer.
* **Kernkomponenten:** `OAuthHelper`, `UserManagement` Services.
* **Funktionalität:** Login/Logout, Token-Generierung, Rollebasierte Zugriffssteuerung (RBAC).
* **Abhängigkeiten:** Wird von nahezu allen anderen Modulen konsumiert.
### 2.2. API Layer & Business Logic (Centron.Api Module)
Dieses zentrale Modul definiert die Schnittstelle zwischen dem Frontend/Client und den Kernlogiken des Systems. Es kapselt Geschäftsregeln für verschiedene Geschäftsbereiche.
* **Kernkomponenten:** `Centron.Api.EbInterface`, diverse Controller/Service-Klassen (z.B. innerhalb von `src\apis`).
* **Funktionalität:** Exponieren der CRUD-Operationen und Verarbeitung komplexer Business Rules.
### 2.3. Dokumentenmanagement (DocuForm Module)
Dieses Modul ist dediziert für die Verwaltung, Generierung und Bearbeitung spezifischer Dokumente innerhalb des ERPs.
* **Kernkomponenten:** `OAuthHelper` (möglicherweise Überschneidung mit Sicherheit), spezifische Formular-Service-Klassen in `Centron.Api.docuFORM\Helper`.
* **Funktionalität:** Erstellung, Speicherung und Abruf von Geschäftsdokumenten.
### 2.4. End-to-End Tests & Integration (Tests Module)
Die Testarchitektur bildet einen kritischen Teil des Verständnisses der Anforderungen ab, da sie die erwarteten Verhaltensweisen validiert.
* **Kernkomponenten:** `Centron.Tests.EndToEnd` Projekte und deren spezifische Testklassen.
* **Funktionalität:** Validierung von End-to-End-Workflows über verschiedene Module hinweg (z.B. Login -> Dokumentenbearbeitung).
## 3. Beziehungen zwischen Modulen
Die Module sind hochgradig gekoppelt:
1. Der **API Layer** (`Centron.Api`) dient als primäre Kommunikationsschnittstelle für alle Clients und Konsumenten.
2. Das **Security/Auth Module** steuert den Zugriff auf den **API Layer** und ist somit ein Gatekeeper.
3. Alle Geschäftsprozesse (z.B. im **DocuForm Module**) müssen die Authentifizierung durch das Security Modul validieren, bevor sie über den API Layer ausgeführt werden können.
*Ende des ersten Entwurfs.*
@@ -0,0 +1,157 @@
# Messprotokoll – Versuch 1 (V1, solo) – Prompt-Version 03
## Lauf
- **Prompt-Datei:** `Versuche/Versuch_01/03_Prompt.md`
- **Prompt-Version:** 03 (höchste vorhandene Fassung im Versuchsordner)
- **SHA-256 (Prompt):** `B8C8764F0912FA070B57A0EAE8FAFC8F869D4BC0195FA999B27013BCBC030F07`
- **Startzeit:** 2026-08-31T21:21:43.1967846+02:00
- **Endzeit:** 2026-08-31T22:21:50.2544889+02:00
- **Dauer gesamt:** 01:00:02 (API: nicht erfasst – OpenCode liefert keine separate API-Zeit)
- **Root-Verzeichnis:** `C:\DEV\MasterArbeit\QuellCode\CentronERP`
- **Codebasis-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539` (dirty: nein)
- **Snapshot-Zustand:** bereinigt von KI-Konfigurationen: ja; Remote entkoppelt: ja
- **Prompt-Repo-Commit:** `b369e6115eaac10112a20c5d824e815e85eea539`
## Werkzeugkonfiguration
- **Skill-Version:** 11.0.0
- **Werkzeugadapter:** OpenCode, `opencode-adapter.py --provider lmstudio` (Adapter-Version 1.2.0)
- **CLI-Version:** OpenCode 1.18.25
- **CLI-Pfad:** `C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe`
- **Modell (angefordert):** `google/gemma-4-e4b`
- **Modelle (tatsächlich eingesetzt):** `google/gemma-4-e4b` (838.955 Tokens, 100 %)
- **Kontrolle Modell:** bestanden – `model` entspricht `model_requested`, Provider `lmstudio`
- **Effort:** `high` angefordert, **nicht wirksam** (`effort_applied: false`). Der
LM-Studio-Endpunkt nimmt keinen Thinking-Level entgegen. Als **nicht steuerbar** zu lesen.
- **Laufverzeichnis-ID:** `v11.0.0-6b61`
- **Ablage:** `Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/`
- **Parallele Läufe:** nein
- **Agentenmodus:** `solo` (V1)
- **Kontextfenster:** 32.768 Tokens geladen (Modellmaximum 131.072)
- **Sampling-Parameter:** nicht steuerbar
- **Lokaler Modellbetrieb:** Runtime `gguf` über LM Studio, `lms`-CLI `CLI commit: 71bd99c`,
Endpunkt `http://localhost:1234`, Architektur `gemma4`, **Quantisierung `Q4_K_M`**,
genau eine geladene Instanz (`google/gemma-4-e4b`), vom Preflight geprüft
- **Permission-/Sandbox-Modus:** Deny-by-default; `read`, `glob`, `grep`, `list` erlaubt,
Schreiben ausschließlich in `Ergebnisse\`
- **Toolfreigabe:** Read-only-Shell-**Allowlist** nach Skill 11.0.0: `rg`, `ls`, `find`, `grep`,
`wc`, `tree`, `cat`, `head`, `tail`, `file`, `stat`, `git status/ls-files/rev-parse/log/show`,
`dir`, `type`, `Get-ChildItem`, `Get-Content`, `Get-Item`, `Select-String`, `Measure-Object`,
`Test-Path`, `Resolve-Path`, `where.exe`; alles Übrige `deny`. `task`, `webfetch`, `websearch`,
`skill`, `question` gesperrt.
- **Isolationsmechanismus:** isolierte Laufkonfiguration `_meta\opencode-config.json` über
`OPENCODE_CONFIG`, Start mit `opencode run --pure`; bereinigter Codebasis-Snapshot
- **MCP-Server / Agentendateien:** keine
- **Subagenten:** 0 (`spawned` = 0)
- **Verschachtelung:** entfällt – Modus `solo`
## Validierungsstichprobe
- **Größe:** entfällt
- **Ziehungsverfahren:** entfällt
- **Validatoren:** entfällt
- **Stand:** entfällt – der Lauf hat keine Anforderungen erzeugt
## Verbrauch
### Hauptagent (`usage`)
| Messgröße | Wert |
|---|---|
| Input-Tokens | 694.071 |
| Output-Tokens | 52.904 |
| Reasoning-Tokens | 91.980 (von LM Studio getrennt ausgewiesen) |
| Cache-Write-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Cache-Read-Tokens | nicht erfasst – der lokale Server liefert keine |
| Agent-Turns | 185 |
### Gesamtlauf (`usage`, keine Subagenten)
| Messgröße | `google/gemma-4-e4b` | Summe |
|---|---:|---:|
| Input-Tokens | 694.071 | 694.071 |
| Output-Tokens | 52.904 | 52.904 |
| Reasoning-Tokens | 91.980 | 91.980 |
| **Tokens gesamt** | **838.955** | **838.955** |
**Tokens gesamt: 838.955.** Kosten `0` – lokaler Betrieb, `cost_source: nicht erfasst
(lokaler Betrieb)`.
## Gefundene Anforderungen
**Keine.** `analyse-anforderungen.py` wertete **0 Anforderungen** aus. Die vom Prompt geforderten
Dateien `StRS.md`, `SyRS.md` und `SwRS.md` wurden nicht angelegt; erzeugt wurde allein ein
`Analysebericht.md` mit 39 Zeilen. Die Kenngrößen aller drei Qualitätsdimensionen aus Kap. 4.3 –
Statement-, Set- und Traceability-Qualität – sind für diesen Lauf **nicht erhebbar**.
Inhaltlich bleibt der erzeugte Bericht auf der Ebene eines groben Modulüberblicks und benennt
Komponenten teilweise unspezifisch (`diverse Controller/Service-Klassen`, `z.B. innerhalb von
src\apis`). Er enthält keine Anforderungen im Sinne des Prompts und keine Belege.
## Ergebnis
- **Status:** Fehler – `is_error: true`, `subtype: aborted`, `exit_code: 1`, `timed_out: true`
- **Session-ID:** `ses_fa6bab91bffeZjd2WNTqYjgPaX`
- **Permission-Denials:** **1** von 106 Tool-Aufrufen.
- `bash` 1 × – `Get-ChildItem -Path "…" -Directory | Format-Table Name, LastWriteTime`.
Der Aufruf beginnt mit dem erlaubten `Get-ChildItem`, enthält aber eine Pipeline nach
`Format-Table`, für das keine Allow-Regel existiert.
- Denials auf `task`/`agent`: **0** – das Modell hat keine Delegation versucht.
- **Weitere gescheiterte Aufrufe – keine Permission-Ursache:**
- `read` 22 × „File not found" – das Modell konstruierte Pfade, die es nie aufgelistet hatte
(`src\webservice\Controllers\AccountsController.cs`, `SomeOtherController.cs`), und übergab
einmal ein Glob-Muster (`**/*Controller.cs`) im Feld `filePath`.
- `edit` 1 × Schemafehler: `SchemaError(Expected string, got null at ["newString"])` – das
Modell rief das Werkzeug mit `newString: null` auf.
- **Kontrolle Agentenmodus:** `subagent_stats.spawned` = 0 – korrekt für `solo`
- **Subagenten-Prompts:** entfällt (Modus `solo`)
- **Gültigkeit:** **Fehlmessung.** Der Lauf wurde durch das Laufzeitlimit beendet
(`"Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten"`) und lieferte keine der geforderten
Anforderungsdateien.
- **Erzeugte Dateien:** `Ergebnisse\Analysebericht.md` (2.873 Bytes)
- **Root unverändert:** ja – `before.txt` und `after.txt` sind beide leer
- **Abschlusstext des Agenten:** meldet als Hindernis, das Schreiben nach `Analysebericht.md`
sei „blocked by an unidentified schema error" – gemeint ist der selbst verursachte
`edit`-Aufruf mit `newString: null`.
## Anmerkungen/Auffälligkeiten
**Wirkung der erweiterten Allowlist – der eigentliche Ertrag dieses Laufs.** Gegenüber dem
Vorlauf unter Skill 10.1.0 (`Iteration 10/…/v10.1.0-b00a`), der sich nur in der Toolfreigabe
unterscheidet:
| Messgröße | Iteration 10 (alte Allowlist) | Iteration 11 (erweitert) |
|---|---:|---:|
| Tool-Aufrufe | 6 | **106** |
| davon Permission-Denials | 3 | **1** |
| `read` | 0 | 38 |
| `glob` | 2 | 55 |
| `grep` | 0 | 6 |
| Erzeugte Dateien | 0 | 1 |
| Tokens gesamt | 919.306 | 838.955 |
| Turns | 232 | 185 |
Die fehlenden Lesekommandos waren damit tatsächlich handlungsleitend: Mit `ls`, `dir /s` und
`cat` verfügbar wechselt das Modell von reiner Textproduktion zu tatsächlicher Codeanalyse. Der
Befund stützt die Entscheidung für Skill 11.0.0 empirisch. **Die beiden Läufe sind wegen der
geänderten Toolfreigabe nicht poolbar**; der Vergleich ist als Wirkung der Bedingung zu lesen,
nicht als Wiederholungsmessung.
**Die verbleibende Grenze ist das Modell, nicht die Konfiguration.** Von 106 Aufrufen scheiterte
genau einer an einer Regel. Die 22 fehlgeschlagenen Lesevorgänge sind erfundene Dateipfade, der
Schemafehler ein fehlerhaft aufgebauter Werkzeugaufruf. Das Modell hat also Zugriff, nutzt ihn
aber unzuverlässig: Es liest Verzeichnislisten und leitet daraus Pfade ab, die es anschließend
nicht verifiziert.
**Terminierungsversagen erneut bestätigt.** Nach dem Schemafehler deutete das Modell die
Ursache falsch – es hielt das Schreiben für blockiert statt den eigenen Aufruf für fehlerhaft –
und kam bis zum Zeitlimit nicht zum Abschluss. Der Stall-Timeout (900 s) griff wieder nicht,
weil durchgehend Text erzeugt wurde. Das absolute `--max-runtime` bleibt für lokale Modelle die
einzige wirksame Abbruchsicherung.
**Bekannte Abweichung der Versuchsbedingung.** Der Claude-Adapter regelt Shell-Kommandos über
eine **Denylist** und erlaubt damit jedes nicht gesperrte Kommando; dieser Lauf verwendet eine
**Allowlist**. Die Werkzeugfreiheit ist zwischen beiden Adaptern also nicht äquivalent – der
Denial auf die `Format-Table`-Pipeline wäre unter der Claude-Konfiguration nicht aufgetreten.
Die Umstellung auf eine Denylist ist beschlossen, aber bewusst bis nach Abschluss dieser Matrix
zurückgestellt (siehe `AblaufProtokoll.md`, Abschnitt *Grenzen und offene Punkte*). Bei jedem
Vergleich mit Claude-Läufen ist diese Abweichung mitzuführen.
**Vergleichbarkeit.** Nicht poolbar mit Claude-Code- und TensorX-Läufen: anderes Werkzeug,
quantisierte Gewichte (Q4_K_M), 32.768 statt bis zu 1.000.000 Kontexttokens, nicht steuerbarer
Effort und abweichende Toolfreigabe.
@@ -0,0 +1,961 @@
{
"is_error": true,
"subtype": "aborted",
"duration_ms": 3602174,
"duration_api_ms": 0,
"num_turns": 185,
"model": "google/gemma-4-e4b",
"model_requested": "google/gemma-4-e4b",
"provider": "lmstudio",
"effort": "high",
"effort_applied": false,
"usage": {
"prompt_tokens": 694071,
"completion_tokens": 52904,
"total_tokens": 838955,
"cached_tokens": 0,
"cache_read_tokens": 0,
"cache_creation_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 91980,
"output_tokens_details": {
"thinking_tokens": 91980
}
},
"modelUsage": {
"google/gemma-4-e4b": {
"input_tokens": 694071,
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"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"reasoning_tokens": 91980
}
},
"cost": 0,
"tool_calls": [
{
"name": "bash",
"status": "completed",
"input": {
"command": "dir /s"
},
"title": "dir /s"
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "**/src/**, **/modules/**, \"*.module\""
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "*/**/src/**/*.ts, */**/components/**/*.tsx, */**/*.js, */**/*.java, */**/*.py"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "bash",
"status": "error",
"input": {
"command": "Get-ChildItem -Path \"C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP\" -Directory | Format-Table Name, LastWriteTime"
},
"title": ""
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "**/*{java,js,ts,cs}*"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "bash",
"status": "completed",
"input": {
"command": "dir /s C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP"
},
"title": "dir /s C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "bash",
"status": "completed",
"input": {
"command": "ls -R C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP"
},
"title": "ls -R C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "glob",
"status": "completed",
"input": {
"pattern": "**/*.cs",
"path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP"
},
"title": "QuellCode\\CentronERP"
},
{
"name": "grep",
"status": "completed",
"input": {
"include": "*.cs",
"path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP",
"pattern": "using System;"
},
"title": "using System;"
},
{
"name": "write",
"status": "completed",
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"content": "# Analysebericht - CentronERP Reverse Requirements Engineering Report\n\n## 1. Überblick und Methodik\nDieser Bericht dient der systematischen Dokumentation der funktionalen Anforderungen des Systems \"CentronERP\" mittels Reverse Requirements Engineering (RRE). Die Analyse basiert auf einer statischen Code-Analyse und der Untersuchung der vorhandenen Module in der Quelle `C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP`.\n\n## 2. Modulinventar (Module Inventory)\nDas System lässt sich grob in folgende Hauptmodule unterteilen, die jeweils spezifische Geschäftsprozesse abbilden:\n\n### 2.1. Authentifizierung & Sicherheit (Security/Auth Module)\nDieses Modul ist verantwortlich für den Zugangskontrollmechanismus des Systems, einschließlich Benutzerauthentifizierung und Berechtigungsprüfung. Es interagiert eng mit dem API-Layer.\n\n* **Kernkomponenten:** `OAuthHelper`, `UserManagement` Services.\n* **Funktionalität:** Login/Logout, Token-Generierung, Rollebasierte Zugriffssteuerung (RBAC).\n* **Abhängigkeiten:** Wird von nahezu allen anderen Modulen konsumiert.\n\n### 2.2. API Layer & Business Logic (Centron.Api Module)\nDieses zentrale Modul definiert die Schnittstelle zwischen dem Frontend/Client und den Kernlogiken des Systems. Es kapselt Geschäftsregeln für verschiedene Geschäftsbereiche.\n\n* **Kernkomponenten:** `Centron.Api.EbInterface`, diverse Controller/Service-Klassen (z.B. innerhalb von `src\\apis`).\n* **Funktionalität:** Exponieren der CRUD-Operationen und Verarbeitung komplexer Business Rules.\n\n### 2.3. Dokumentenmanagement (DocuForm Module)\nDieses Modul ist dediziert für die Verwaltung, Generierung und Bearbeitung spezifischer Dokumente innerhalb des ERPs.\n\n* **Kernkomponenten:** `OAuthHelper` (möglicherweise Überschneidung mit Sicherheit), spezifische Formular-Service-Klassen in `Centron.Api.docuFORM\\Helper`.\n* **Funktionalität:** Erstellung, Speicherung und Abruf von Geschäftsdokumenten.\n\n### 2.4. End-to-End Tests & Integration (Tests Module)\nDie Testarchitektur bildet einen kritischen Teil des Verständnisses der Anforderungen ab, da sie die erwarteten Verhaltensweisen validiert.\n\n* **Kernkomponenten:** `Centron.Tests.EndToEnd` Projekte und deren spezifische Testklassen.\n* **Funktionalität:** Validierung von End-to-End-Workflows über verschiedene Module hinweg (z.B. Login -> Dokumentenbearbeitung).\n\n## 3. Beziehungen zwischen Modulen\nDie Module sind hochgradig gekoppelt:\n1. Der **API Layer** (`Centron.Api`) dient als primäre Kommunikationsschnittstelle für alle Clients und Konsumenten.\n2. Das **Security/Auth Module** steuert den Zugriff auf den **API Layer** und ist somit ein Gatekeeper.\n3. Alle Geschäftsprozesse (z.B. im **DocuForm Module**) müssen die Authentifizierung durch das Security Modul validieren, bevor sie über den API Layer ausgeführt werden können.\n\n*Ende des ersten Entwurfs.*",
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"result": "## Objective\n- Analyze all API controller files (`*.cs`) to document usage patterns and functional contracts of web services for inclusion in `Analysebericht.md`.\n\n## Important Details\n- Constraint: Writing final findings to `Analysebericht.md` is blocked by an unidentified schema error.\n- Decision: The process requires reading the content of all collected API controller files to proceed with analysis documentation.\n- Context: A comprehensive list of relevant file paths was successfully retrieved using `glob({\"pattern\":\"**/*Controller.cs\"})`.\n\n## Work State\n### Completed\n- Analysis documentation was initially performed for specific source code files (e.g., `ControllerBaseExtensions.cs`).\n- Successfully executed `glob` to retrieve a detailed, confirmed list of all API controller file paths within the project structure.\n\n### Active\n- The process is currently gathering data content by planning to read the contents of the many collected controller files iteratively/in batches using the `read` tool based on the recent path output.\n\n### Blocked\n- Writing findings to `Analysebericht.md` remains blocked due to an unidentified schema error, preventing report generation.\n\n## Next Move\n1. Use the `read` tool sequentially or in batches to retrieve the content of all file paths listed by the latest `glob` output.\n2. Once all data collection is complete, focus on structuring the documentation and addressing the underlying schema error in `Analysebericht.md`.\n\n## Relevant Files\n- **C:\\DEV\\MasterArbeit\\QuellCode\\CentronERP**: Core source code repository containing target controller files for analysis (e.g., paths starting with `src/centron` or `src/nexus`).\n- **Analysebericht.md**: The target report file, currently blocked by a schema error.",
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"interrupted": false,
"exit_code": 1,
"local_runtime": {
"provider": "lmstudio",
"base_url": "http://localhost:1234",
"lms_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\.lmstudio\\bin\\lms.exe",
"lms_version": "CLI commit: 71bd99c",
"model_id": "google/gemma-4-e4b",
"instance_id": "google/gemma-4-e4b",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"quantization": "Q4_K_M",
"compatibility_type": "gguf",
"state": "loaded",
"capabilities": [
"tool_use"
],
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768
},
"context_window": 32768,
"cost_source": "nicht erfasst (lokaler Betrieb)",
"start_time": "2026-08-31T19:21:46.069635+00:00",
"end_time": "2026-08-31T20:21:50.232377+00:00",
"opencode_path": "C:\\Users\\ChristophSchwoerer\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\opencode-ai\\bin\\opencode.exe",
"config_path": "C:\\DEV\\MasterArbeit\\Versuche\\Versuch_01\\Iteration 11\\google\\gemma-4-e4b\\solo\\high\\03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61\\_meta\\opencode-config.json"
}
@@ -0,0 +1,6 @@
[2026-08-31T19:21:45.992840+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-08-31T19:21:46.068904+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T19:21:46.069658+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T20:21:46.564509+00:00] Maximale Laufzeit von 3600 Sekunden ueberschritten; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T20:21:50.191763+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa6bab91bffeZjd2WNTqYjgPaX
[2026-08-31T20:21:50.233686+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=185; Tokens=838955; Dateien=1; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61\RawResult.json
@@ -0,0 +1,4 @@
## Gefundene Anforderungen
Keine Anforderungen im vorgegebenen Format gefunden.
@@ -0,0 +1,174 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: Lesen von Dateien, Suchen im Dateibestand, Auflisten von
Verzeichnissen sowie das Ausführen rein lesender Kommandozeilenbefehle im Arbeitsverzeichnis.
Nicht verfügbar sind: Subagenten, spezialisierte Agentenrollen, externe Werkzeugserver,
Webzugriff.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.
### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\google\gemma-4-e4b\solo\high\03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
@@ -0,0 +1,42 @@
[
{
"id": "google/gemma-4-e4b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "qwen/qwen3.8-27b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "qwen",
"arch": "qwen35",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 262144,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5",
"object": "model",
"type": "embeddings",
"publisher": "nomic-ai",
"arch": "nomic-bert",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 2048
}
]
@@ -0,0 +1,106 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
"apiKey": "lm-studio"
},
"models": {
"google/gemma-4-e4b": {
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
"limit": {
"context": 32768,
"output": 32768
}
},
"qwen/qwen3.8-27b": {
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
"limit": {
"context": 262144,
"output": 32768
}
}
}
}
},
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"permission": {
"*": "deny",
"read": "allow",
"glob": "allow",
"grep": "allow",
"list": "allow",
"edit": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow"
},
"external_directory": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/google/gemma-4-e4b/solo/high/03_Lauf_2026-08-31_212134_v11.0.0-6b61/Ergebnisse/**": "allow"
},
"bash": {
"*": "deny",
"rg *": "allow",
"ls": "allow",
"ls *": "allow",
"find *": "allow",
"grep *": "allow",
"wc *": "allow",
"tree *": "allow",
"cat *": "allow",
"head *": "allow",
"tail *": "allow",
"file *": "allow",
"stat *": "allow",
"git status*": "allow",
"git ls-files*": "allow",
"git rev-parse*": "allow",
"git log*": "allow",
"git show*": "allow",
"dir": "allow",
"dir *": "allow",
"type *": "allow",
"Get-ChildItem *": "allow",
"Get-Content *": "allow",
"Get-Item *": "allow",
"Select-String *": "allow",
"Measure-Object *": "allow",
"Test-Path *": "allow",
"Resolve-Path *": "allow",
"where.exe *": "allow"
},
"task": "deny",
"webfetch": "deny",
"websearch": "deny",
"skill": "deny",
"question": "deny"
},
"agent": {
"build": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "primary"
},
"general": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
},
"explore": {
"model": "lmstudio/google/gemma-4-e4b",
"mode": "subagent"
}
},
"default_agent": "build"
}
@@ -0,0 +1,7 @@
[2026-08-31T22:50:12.558708+00:00] LM Studio: C:\Users\ChristophSchwoerer\.lmstudio\bin\lms.exe load qwen/qwen3.8-27b --context-length 32768 --yes
[2026-08-31T22:50:52.857678+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: qwen/qwen3.8-27b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/262144; Runtime=gguf
[2026-08-31T22:50:52.940007+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'qwen/qwen3.8-27b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-08-31T22:50:52.941375+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/qwen/qwen3.8-27b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=900s
[2026-08-31T23:11:40.498955+00:00] Keine OpenCode-Ausgabe seit 900 Sekunden; Prozessbaum wird beendet
[2026-08-31T23:11:44.326149+00:00] OpenCode export: Exporting session: ses_fa5fb4532ffe7qy8sROHbSYKwF
[2026-08-31T23:11:44.331561+00:00] Ende: Exitcode=1; Status=aborted; Turns=2; Tokens=10225; Dateien=0; RawResult=C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\qwen\qwen3.8-27b\solo\high\03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1\RawResult.json
@@ -0,0 +1,5 @@
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@@ -0,0 +1,175 @@
# Versuch 01 - Baseline (Prompt-only) - Iteration 03
## Metadaten
- **Versuch:** V1 Baseline (Prompt-only)
- **Iteration:** 03 (zweite Überarbeitung nach Auswertung der Iteration-6-Läufe)
- **Codebasis:** c-entron ERP-Suite (Windows, C#/XAML, MSSQL)
- **Zeitstempel:** 2026-08-28
- **Vorgänger:** `02_Prompt.md` (SHA-256 `F9B2A1AA…0D7849`), 4 Läufe in Iteration 6
- **Änderungsgrund:** Auswertung der 4 Iteration-6-Läufe (GLM-solo, GLM-builtin, Kimi-solo, Kimi-builtin). Jede Änderung ist an einen gemessenen Befund gekoppelt:
| Änderung | Auslösender Befund |
|---|---|
---
## Prompt
Du bist ein Requirements Engineer im Reverse Requirements Engineering eines Legacy-ERP-Systems. Erzeuge aus der vorliegenden Codebasis eine Anforderungsspezifikation nach **ISO/IEC/IEEE 29148:2018**. Arbeite ausschließlich auf den im Arbeitsverzeichnis liegenden Artefakten (Quellcode, Konfiguration, UI-Ressourcen, ggf. DB-Skripte). Nutze nur Informationen, die du aus diesen Artefakten gewinnen kannst.
### Auftrag
Erzeuge eine konsolidierte Spezifikation auf den drei Ebenen:
1. **StRS** - Stakeholder Requirements Specification (fachliche Sicht, Akteure, Geschäftsziele)
2. **SyRS** - System Requirements Specification (Systemverhalten, Schnittstellen, Performance-, Sicherheitsanforderungen)
3. **SwRS** - Software Requirements Specification (Komponenten, Datenmodelle, Software-interne Regeln)
Ziel ist eine Spezifikation, die als belastbare Basis für eine Web-/SaaS-Neuimplementierung dienen kann.
### Scope (Schritt 1 der RRE-Methodenkette, manuell vorgegeben)
Der Untersuchungsgegenstand ist die **gesamte Codebasis** im Arbeitsverzeichnis. Es gilt bewusst keine Modulbeschränkung: Alle Module, Datenobjekte und Prozesse sind gleichrangig zu erfassen.
**Breite geht vor Tiefe.** Ein fehlendes Requirement führt bei einer Neuimplementierung zu Funktionsverlust; eine oberflächlich erfasste Funktion lässt sich dagegen nachschärfen. Erfasse deshalb zuerst die gesamte Breite und vertiefe erst danach. Halte dich an die Reihenfolge aus dem Abschnitt **Vorgehen**: erst Inventar, dann Mindestabdeckung, dann Vertiefung.
### Vorgehen (statische Analyse, keine Ausführung)
Bearbeite die Schritte 2-6 der RRE-Methodenkette (Schritt 1 Scope ist oben vorgegeben, Schritt 7 Validierung erfolgt manuell durch Fachexperten). Vorgeschaltet ist eine verbindliche Inventarisierung:
**Schritt 0 - Modulinventar (vor der ersten Anforderung).** Verschaffe dir zuerst einen vollständigen Überblick über den Untersuchungsgegenstand und lege ihn im `Analysebericht.md` als Tabelle ab: fachliches Modul beziehungsweise Komponente, Pfad im Arbeitsverzeichnis, ein Satz zur fachlichen Aufgabe. Das Inventar wird erstellt, **bevor** die erste Anforderung formuliert wird. Es ist die Bezugsgröße für die Abdeckung und darf später ergänzt, aber nicht gekürzt werden.
**Schritt 0b - Mindestabdeckung.** Jedes Modul des Inventars erhält **mindestens eine** Anforderung, bevor irgendein Modul vertieft wird. Lässt sich für ein Modul keine belegbare Anforderung bilden, führe es im Inventar als `nicht analysiert` mit einer kurzen Begründung. Ein Modul ohne Anforderung und ohne Begründung ist unzulässig. **Mehr als 10 % der Module als `nicht analysiert` zu führen, ist ein Hinweis auf unvollständige Erkundung** – gehe zurück und lies die zugehörigen Quelldateien, bevor du mit der Vertiefung fortfährst.
**Schritt 0c - Vertiefung nach Risiko.** Erst wenn die Mindestabdeckung steht, vertiefe einzelne Module. Beginne dort, wo Sicherheitsregeln, Abrechnungs- und Fakturierungslogik oder Berechtigungsprüfungen liegen.
2. **Artefakterhebung:** Erfasse Quellcode, Konfiguration, UI-Texte, Datenbankschemata, Schnittstellenbeschreibungen sowie Change-Historie und Projektartefakte (Commit-Messages, Tickets, Release Notes, Migrationsnotizen), soweit als Datei lesbar.
3. **Technische Analyse:** Identifiziere Module, Komponenten, Abhängigkeiten, Statusmaschinen, Validierungslogik, Berechtigungsprüfungen.
4. **Semantische Interpretation:** Leite fachliche Aussagen aus technischen Implementierungen ab (z. B. Statusübergänge → Geschäftsregel).
5. **Formalisierung:** Überführe die Aussagen in klare, testbare Anforderungen mit Kontext, Vorbedingung und Ergebnis.
6. **Traceability-Anreicherung:** Verknüpfe jede Anforderung mit konkreten Artefaktbelegen.
### Pflicht-Eigenschaften jeder Anforderung
- **Belegpflicht:** Jede Anforderung **muss** mindestens einen konkreten Artefaktbeleg führen (Dateipfad, Klasse/Methode, SQL-Statement, UI-String, Konfigurationseintrag). Jeder Beleg erhält eine kurze Begründung, warum er die Aussage trägt. Lässt sich eine Aussage nicht belegen, **schreibe die Anforderung nicht** - erfasse den offenen Punkt stattdessen als Hypothese. Eine Anforderung ohne Beleg ist unter keinen Umständen zulässig.
- **Trennung von Fakt und Interpretation:** Die belegte technische Beobachtung (Feld `Fakt`) wird getrennt von der fachlichen Interpretation (Feld `Aussage`) dokumentiert, damit nachvollziehbar bleibt, was im Artefakt steht und was daraus geschlossen wurde.
- **Risikobasierte Priorisierung:** Anforderungen zu Sicherheitsregeln, Abrechnungs-/Fakturierungslogik und Berechtigungen unterliegen strengeren Evidenzanforderungen: Sie benötigen mindestens einen `PRIMÄR`-Beleg, andernfalls sind sie zwingend als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen. Ein `PRIMÄR`-Beleg benennt hier die **durchsetzende Stelle** - Datei, Klasse, Methode und die konkrete Prüfung, Bedingung oder das Constraint. Ein Verweis auf eine Datei ohne Angabe der prüfenden Stelle genügt für diese Anforderungen nicht.
- **Belegklassifikation:** Kennzeichne jeden Beleg als
- `PRIMÄR` (durchgesetzte Regel im Code oder DB-Constraint),
- `SEKUNDÄR` (UI-Label, Fehlermeldung, Reportlayout, Mappingtabelle, Konfigurationsschalter),
- `KONTEXT` (Kommentar, Commit-Message, Ticketreferenz).
- **Hypothesenmarkierung:** Aussagen, die sich nicht eindeutig aus Artefakten ableiten lassen, kennzeichnest du explizit mit `[HYPOTHESE]` und einer kurzen Begründung, welche Information zur Bestätigung fehlt. Bei einer Codebasis dieser Größe ist eine Analyse ohne jeden offenen Punkt unplausibel: Führst du keine einzige Hypothese, begründe das ausdrücklich in der Selbstbewertung. Umgekehrt ist eine hohe Hypothesenzahl kein Mangel, sondern ein Hinweis auf ehrliche Abgrenzung.
- **Verifizierbarkeit:** Jede Anforderung enthält mindestens eine Prüfidee oder ein Akzeptanzkriterium.
- **Eindeutigkeit:** Vermeide vage Begriffe ("schnell", "benutzerfreundlich"); definiere domänenspezifische Begriffe beim ersten Auftreten.
- **Übernahmewürdigkeit:** Beurteile für jede Anforderung, ob ihre Funktion im Zielsystem erhalten bleiben soll. Unterscheide `übernehmen` (fachlich weiterhin erforderlich), `Workaround` (historisch gewachsene Behelfslösung), `Sonderfall` (Ausnahme für einen einzelnen Kunden, Mandanten oder Altbestand) und `veraltet` (durch neuere Logik abgelöst oder fachlich überholt). Begründe die Einstufung in einem Halbsatz.
- **Redundanzfreiheit:** Formuliere jede Anforderung so, dass sie von den übrigen klar abgegrenzt ist. Beschreiben zwei Anforderungen dieselbe fachliche Funktion aus unterschiedlicher Perspektive, führe sie zusammen oder grenze sie im Titel und in der Aussage ausdrücklich gegeneinander ab.
### Formatvorgabe pro Anforderung
```
ID: <StRS|SyRS|SwRS>-<laufende Nummer>
Titel: <kurzer Titel>
Ebene: <StRS | SyRS | SwRS>
Typ: <funktional | nicht-funktional | Schnittstelle | Daten | Sicherheit | ...>
Qualitätsmerkmal: <nur bei nicht-funktionalen Anforderungen: ISO-25010-Merkmal, sonst leer>
Akteur: <Rolle / System / Komponente>
Vorbedingung: <Zustand vor Auslösen>
Fakt: <belegte technische Beobachtung, z. B. Statusübergang, Constraint, Prüfung>
Aussage: Das System soll <...>. (fachliche Interpretation als klare Soll-Aussage)
Ergebnis: <erwartetes Ergebnis / Nachbedingung>
Belege:
- [PRIMÄR] <Pfad/Klasse/Methode/SQL/UI-String> - Begründung: <warum trägt der Beleg die Aussage>
- [SEKUNDÄR] <...> - Begründung: <...>
- [KONTEXT] <...> - Begründung: <...>
Prüfidee: <Akzeptanzkriterium oder Testidee>
Tracelinks: <verwandte StRS-/SyRS-/SwRS-IDs>
Konsolidierung: <nein | Kandidat: <IDs oder Stellen, die dieselbe fachliche Funktion abbilden>>
Übernahmewürdigkeit: <übernehmen | Workaround | Sonderfall | veraltet> - <kurze Begründung>
Status: <belegt | HYPOTHESE>
```
### Traceability
Stelle Forward- und Backward-Traceability zwischen den drei Ebenen her:
- Jede SwRS-Anforderung referenziert die zugehörige SyRS-Anforderung.
- Jede SyRS-Anforderung referenziert die zugehörige StRS-Anforderung.
- Erzeuge zusätzlich eine konsolidierte **Traceability-Tabelle** (Markdown oder CSV): `StRS-ID | SyRS-ID | SwRS-ID | Artefaktbeleg`.
### Nicht-funktionale Anforderungen
- Ordne nicht-funktionale Anforderungen den Qualitätsmerkmalen der **ISO/IEC 25010** zu (z. B. Zuverlässigkeit, Performance-Effizienz, Sicherheit, Wartbarkeit, Übertragbarkeit). Trage die Zuordnung in das dafür vorgesehene Feld `Qualitätsmerkmal` ein, nicht in das Feld `Typ`.
- Leite Betriebs- und Sicherheitsanforderungen gezielt auch aus indirekt sichtbaren Artefakten ab: Konfigurationen, Deployment-Skripte, Logging-Policies, Rechteprüfungen.
### Konsolidierungsbedarf
Die Codebasis enthält fachliche Redundanz: Dieselbe Anforderung kann auf unterschiedlichen Masken oder in unterschiedlichen Modulen mehrfach und teils unterschiedlich implementiert sein. Prüfe daher bei jeder Anforderung, ob andere Anforderungen dieselbe fachliche Funktion abbilden, und vermerke solche Fälle im Feld `Konsolidierung` als Kandidat für eine Zusammenführung im Zielsystem.
**Gemeint sind fachlich gleichartige Konzepte in getrennten Implementierungen**, nicht bloß ähnlich formulierte Anforderungen. Ein Beispiel aus dieser Codebasis: Drucker werden als „Stammblätter" geführt, sonstige Hardware getrennt davon als „Assets" - zwei Datenhaltungen für denselben fachlichen Gegenstand, die im Zielsystem zu einem Asset-Konzept zusammengeführt werden sollen. Zwei Anforderungen, die denselben Sachverhalt nur aus Sicht verschiedener Ebenen beschreiben (etwa StRS und SwRS), sind **kein** Konsolidierungsfall - dafür sind die Tracelinks da.
### Ergebnisstruktur (im vorgegebenen Ausgabeverzeichnis)
```text
Ergebnisse/
StRS.md
SyRS.md
SwRS.md
Traceability.md (oder Traceability.csv)
Hypothesen.md (Sammlung aller mit [HYPOTHESE] markierten Aussagen mit offener Frage)
Glossar.md (Domänenbegriffe, die in den Anforderungen verwendet werden)
Analysebericht.md (Modulinventar aus Schritt 0, Abdeckungstabelle, Konsistenzcheck,
Selbstbewertung, bekannte Lücken)
```
**Erstelle ausschließlich diese 7 Dateien.** Keine Ergänzungsdateien, keine Aufteilungen wie `SwRS-Ergaenzungen.md` oder `SyRS-Teil2.md`. Wenn eine Datei zu lang wird, fahre in derselben Datei fort — die ID-Reihe macht die Reihenfolge klar. Anforderungen außerhalb dieser 7 Dateien werden von der Auswertung nicht erfasst.
Das Ausgabeverzeichnis wird beim Start des Laufs beigestellt. Die analysierte Codebasis wird ausschließlich gelesen und nicht verändert.
### Randbedingungen
- **Keine Halluzinationen.** Wenn ein Artefakt nicht gelesen oder eine Aussage nicht belegt werden kann, ist das offen zu legen, nicht zu erfinden.
- **Keine Generierung von Code.** Es sollen ausschließlich Spezifikationsartefakte entstehen.
- **Keine Annahme über nicht beigestellte Hilfsmittel.** Arbeite mit dem, was dir in diesem Lauf zur Verfügung steht. Setze keine zusätzlichen Analysewerkzeuge, Datenbankzugriffe oder laufende Systeme voraus. Stehen für eine Aussage nur indirekte Belege zur Verfügung, ist sie als `[HYPOTHESE]` zu kennzeichnen.
- **Migrationsperspektive berücksichtigen.** Erkennbare Workarounds, Sonderfälle und überholte Logik gehören in das Feld `Übernahmewürdigkeit`, nicht in das Feld `Status`. `Status` beschreibt ausschließlich die Belegsituation (`belegt` oder `HYPOTHESE`), `Übernahmewürdigkeit` die fachliche Zukunft der Anforderung. Beide Angaben sind unabhängig voneinander: Eine gut belegte Anforderung kann ein Workaround sein, eine Hypothese kann übernahmewürdig sein.
- **Sprache:** Deutsch für Anforderungsaussagen, technische Bezeichner (Klassen, Methoden, Spalten) bleiben in ihrer Originalsprache.
### Abschluss
Führe vor Abgabe einen **Konsistenzcheck über das gesamte Anforderungs-Set** durch und dokumentiere das Ergebnis im `Analysebericht.md`:
- Doppelte oder mehrfach vergebene IDs
- Anforderungen ohne Beleg
- Anforderungen ohne Angabe zur `Übernahmewürdigkeit`
- Tracelinks auf nicht existierende IDs
- Inhaltlich deckungsgleiche Anforderungen, die nicht als Konsolidierungskandidat markiert sind
- **Liste aller risikorelevanten Anforderungen** (Sicherheit, Abrechnung/Fakturierung, Berechtigungen) mit ihrer Belegsituation: ID, Titel, ob ein `PRIMÄR`-Beleg vorliegt, andernfalls die `[HYPOTHESE]`-Kennzeichnung. Diese Liste macht Verstöße gegen die risikobasierte Priorisierung im Lauf selbst sichtbar.
- **Abgleich `Hypothesen.md` gegen die Inline-Markierungen:** Beide müssen dieselben Anforderungen nennen. `Hypothesen.md` enthält genau die Anforderungen mit `[HYPOTHESE]`-Markierung und keine zusätzlichen freien Fragen; offene Punkte ohne zugehörige Anforderung gehören in die Selbstbewertung.
Erstelle außerdem die **Abdeckungstabelle** auf Basis des Modulinventars aus Schritt 0: je Modul die Einstufung `tief | mittel | flach | nicht analysiert` und die Anzahl der daraus erzeugten Anforderungen. Jede Zeile des Inventars muss in der Abdeckungstabelle auftauchen.
Beende den Lauf mit einer kurzen Selbstbewertung im `Analysebericht.md`:
- Wie viele Module des Inventars wurden tief, mittel, flach beziehungsweise gar nicht analysiert? Nenne absolute Zahlen, nicht nur Beispiele.
- Wurde die Mindestabdeckung erreicht, also hat jedes Modul mindestens eine Anforderung? Falls nein: welche Module fehlen und warum?
- An welchen Stellen war der Beleg dünn (hoher Anteil `SEKUNDÄR`/`KONTEXT` oder `[HYPOTHESE]`)?
- Falls keine einzige Hypothese geführt wurde: Begründung, warum die Analyse ohne offene Punkte auskommt.
- Welche Erkenntnisse legen einen Nachschlag in einer Folge-Iteration nahe?
| Ergebnisstruktur: nur die 7 vorgegebenen Dateien, keine Ergänzungsdateien | Kimi-solo erstellte `SwRS-Ergaenzungen.md` und `SyRS-Ergaenzungen.md` — 18 Anforderungen lagen außerhalb der vorgegebenen Dateien und wurden vom Auswertungsskript nicht erfasst |
| Modulabdeckung härter einfordern: >10 % `nicht analysiert` = unvollständige Erkundung | GLM-solo ließ 33 von 120 Modulen (27,5 %) unanalysiert; Kimi-solo kam auf 1/56 (1,8 %) — die Streuung zeigt, dass die Formulierung „nicht analysiert mit Begründung" zu weich war |
Unverändert bleiben: Prüfidee, Tracelinks, Belegklassifikation, Blockformat, Hypothesenpflicht, risikobasierte Priorisierung, Konsolidierungsbegriff und ISO-25010-Zuordnung. Werkzeugnutzung und Turn-Anzahl werden bewusst nicht vorgegeben — sie sind Teil der Untersuchung.
> Dieser Prompt enthält ausschließlich die **Analyseanweisung** und ist damit unabhängig von einem
> bestimmten Werkzeug oder Modell einsetzbar. Welche Werkzeuge im jeweiligen Lauf zur Verfügung
> stehen und wohin die Ergebnisse geschrieben werden, stellt der Versuchsaufbau beim Start bei.
### Werkzeugkontext (vom Versuchsaufbau vorgegeben)
Für diesen Lauf stehen zur Verfügung: Lesen von Dateien, Suchen im Dateibestand, Auflisten von
Verzeichnissen sowie das Ausführen rein lesender Kommandozeilenbefehle im Arbeitsverzeichnis.
Nicht verfügbar sind: Subagenten, spezialisierte Agentenrollen, externe Werkzeugserver,
Webzugriff.
Triff keine Annahmen über weitere Werkzeuge und versuche nicht, nicht verfügbare
Werkzeuge zu ersetzen.
### Ausgabeverzeichnis (überschreibt anderslautende Pfadangaben oben)
Schreibe ALLE zu erzeugenden Ergebnisdateien in das Verzeichnis
`C:\DEV\MasterArbeit\Versuche\Versuch_01\Iteration 11\qwen\qwen3.8-27b\solo\high\03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1\Ergebnisse\`.
Verändere keine Dateien im Arbeitsverzeichnis (der analysierten Codebasis).
@@ -0,0 +1,43 @@
[
{
"id": "google/gemma-4-e4b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "google",
"arch": "gemma4",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 131072,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "qwen/qwen3.8-27b",
"object": "model",
"type": "vlm",
"publisher": "qwen",
"arch": "qwen35",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "loaded",
"max_context_length": 262144,
"loaded_context_length": 32768,
"capabilities": [
"tool_use"
]
},
{
"id": "text-embedding-nomic-embed-text-v1.5",
"object": "model",
"type": "embeddings",
"publisher": "nomic-ai",
"arch": "nomic-bert",
"compatibility_type": "gguf",
"quantization": "Q4_K_M",
"state": "not-loaded",
"max_context_length": 2048
}
]
@@ -0,0 +1,106 @@
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"lmstudio": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "LM Studio (lokal)",
"options": {
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
"apiKey": "lm-studio"
},
"models": {
"google/gemma-4-e4b": {
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
"limit": {
"context": 131072,
"output": 32768
}
},
"qwen/qwen3.8-27b": {
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
"limit": {
"context": 32768,
"output": 32768
}
}
}
}
},
"model": "lmstudio/qwen/qwen3.8-27b",
"permission": {
"*": "deny",
"read": "allow",
"glob": "allow",
"grep": "allow",
"list": "allow",
"edit": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse/**": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse/**": "allow"
},
"external_directory": {
"*": "deny",
"Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
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"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
"../../Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse/**": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse": "allow",
"C:/DEV/MasterArbeit/Versuche/Versuch_01/Iteration 11/qwen/qwen3.8-27b/solo/high/03_Lauf_2026-09-01_005001_v11.1.0-45b1/Ergebnisse/**": "allow"
},
"bash": {
"*": "deny",
"rg *": "allow",
"ls": "allow",
"ls *": "allow",
"find *": "allow",
"grep *": "allow",
"wc *": "allow",
"tree *": "allow",
"cat *": "allow",
"head *": "allow",
"tail *": "allow",
"file *": "allow",
"stat *": "allow",
"git status*": "allow",
"git ls-files*": "allow",
"git rev-parse*": "allow",
"git log*": "allow",
"git show*": "allow",
"dir": "allow",
"dir *": "allow",
"type *": "allow",
"Get-ChildItem *": "allow",
"Get-Content *": "allow",
"Get-Item *": "allow",
"Select-String *": "allow",
"Measure-Object *": "allow",
"Test-Path *": "allow",
"Resolve-Path *": "allow",
"where.exe *": "allow"
},
"task": "deny",
"webfetch": "deny",
"websearch": "deny",
"skill": "deny",
"question": "deny"
},
"agent": {
"build": {
"model": "lmstudio/qwen/qwen3.8-27b",
"mode": "primary"
},
"general": {
"model": "lmstudio/qwen/qwen3.8-27b",
"mode": "subagent"
},
"explore": {
"model": "lmstudio/qwen/qwen3.8-27b",
"mode": "subagent"
}
},
"default_agent": "build"
}
@@ -0,0 +1,3 @@
[2026-09-01T04:52:58.094151+00:00] LM-Studio-Preflight bestanden: google/gemma-4-e4b; Quantisierung=Q4_K_M; Kontext=32768/131072; Runtime=gguf
[2026-09-01T04:52:58.164985+00:00] Effort 'high' wird nicht an den Provider uebergeben: 'google/gemma-4-e4b' kennt keine passende Variante. Im Protokoll als nicht steuerbar ausweisen.
[2026-09-01T04:52:58.165676+00:00] Start OpenCode C:\Users\ChristophSchwoerer\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe; Provider=lmstudio; Modell=lmstudio/google/gemma-4-e4b; Modus=solo; Effort=high (uebergeben=False); Stall-Timeout=0s

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