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leocrm/ARCHITECTURE_PLAN.md
T

23 KiB
Raw Blame History

Architektur-Plan — LeoCRM

Prinzip: Auf bestehendem Code aufbauen. Nichts parallel bauen.

Bestehende UI-Struktur (geprüft am 2026-08-20)

Rechte Sidebar — AISidebar.tsx (5 Tabs)

  • chat — KI Chat (ChatWindow mit AI)
  • proactive — Live KI (SuggestionList)
  • notifications — Benachrichtigungen
  • team — Team-Übersicht (Mitarbeiter + Gruppen)
  • chatroom — Chat-Räume (MessageSidebar)

MessageSidebar.tsx (671 Zeilen)

  • Vollständiger Chat mit Conversations, Messages, WebSocket
  • Nutzt useCommStore, useCommWebSocket, BlockRenderer
  • Conversations: listConversations, getMessages, sendMessage, markRead, createConversation
  • Wird in AppShell rechts angezeigt

Communication.tsx (859 Zeilen)

  • Volle Chat-Seite mit Conversations (system/ai/colleague Kategorien)
  • Participants mit Rollen, Messages mit Blocks
  • Pin/Unpin, Read, Create Conversation
  • WebSocket-Integration, Markdown-Rendering

comm/blocks/ (10 Block-Typen)

  • text, markdown, html, image, audio, video, file, action_card, contact_card, miniapp
  • BlockRenderer.tsx rendert alle Typen
  • MiniAppBlock.tsx existiert (placeholder — rendert nur app_id + config)

Dashboard.tsx

  • StatCards (Kontakte, Firmen, Aktivitäten)
  • ActivityFeed (Audit Log)
  • DashboardGrid mit Widgets (RecentContacts, TasksSummary, CalendarUpcoming)
  • Nutzt useUnifiedContacts, useAuditLog, useDashboardWidgets

AgentDashboard.tsx

  • Agent CRUD (create, update, delete)
  • Execute Agent, Test Run Agent
  • Agent Runs, Agent Versions, Restore Version
  • Agent Tools, Send Agent Message

Workflows.tsx

  • Workflow CRUD (create, update, delete)
  • Workflow Instances (List + Detail)
  • WorkflowEditor (Step Config)
  • Tabs: definitions, instances

Wiki.tsx

  • Wiki Categories + Articles
  • Markdown Editor mit Preview
  • Version History mit Restore
  • WikiBrowser (Category Tree + Article List)

components/knowledge/

  • AskKnowledge.tsx — existiert schon
  • KnowledgeGraph.tsx — existiert schon

components/onboarding/

  • OnboardingTour.tsx — existiert schon
  • WelcomeDialog.tsx — existiert schon

components/agents/

  • AgentChat.tsx, AgentEditor.tsx, AgentMonitor.tsx, AgentRunLog.tsx — existieren schon

components/workflows/

  • StepConfigPanel.tsx, WorkflowEditor.tsx, WorkflowInstanceList.tsx, WorkflowInstanceDetail.tsx — existieren schon

components/dashboard/

  • DashboardGrid.tsx, RecentContactsWidget.tsx, TasksSummaryWidget.tsx, CalendarUpcomingWidget.tsx, DashboardWidgetLoader.tsx — existieren schon

Stores

  • commStore.ts — Conversation, Message, MessageBlock, MessageAttachment, Participant
  • uiStore.ts — aiSidebarCollapsed, aiSidebarTab, notifications
  • pluginStore.ts, pluginToolbarStore.ts — Plugin Manifests, Toolbar
  • authStore.ts — Auth, User, Role
  • onboardingStore.ts — Onboarding State

API Clients

  • api/comm.ts — listConversations, getMessages, sendMessage, markRead, createConversation
  • api/ai.ts — createSession, fetchSessions, streamChat, fetchAgents
  • api/automation.ts — useAgents, useCreateAgent, useUpdateAgent, useDeleteAgent, useExecuteAgent, useTestRunAgent, useAgentRuns, useAgentVersions, useRestoreAgentVersion, useAgentTools, useSendAgentMessage
  • api/workflows.ts — useWorkflows, useDeleteWorkflow, useUpdateWorkflow
  • api/knowledge.ts — createWikiArticle, deleteWikiArticle, fetchWikiArticle, fetchWikiCategories, fetchWikiVersions, restoreWikiVersion, updateWikiArticle
  • api/dashboard.ts — useDashboardWidgets
  • api/systemDashboard.ts — useSystemDashboard, useSystemAlerts

Plan: Offene Tasks auf bestehender UI aufbauen

Phase B/F/G Lücken (7 Tasks)

B-VEC-IVF: IVFFlat Index

  • Backend: app/core/db.py — IVFFlat Index in config.py aktivieren (partial, schon da)
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: unified_search Plugin (existiert schon)

B-STOR-EXT: External Storage (S3/Nextcloud)

  • Backend: app/core/storage.py erweitern (existiert schon mit Local + S3 Backend)
  • Frontend: SettingsSystem.tsx erweitern (existiert schon) — Storage-Config Sektion hinzufügen
  • Aufbauend auf: storage.py (existiert schon), SettingsSystem.tsx (existiert schon)

B-NOTIF-DEPREC: Notification Model aufräumen

  • Backend: Altes Notification Model entfernen, auf system_notif Plugin migrieren
  • Frontend: Keine UI-Änderung (system_notif Plugin hat eigene UI)
  • Aufbauend auf: system_notif Plugin (existiert schon)

F-PREBUILT: Pre-built Agents registrieren

  • Backend: automation/plugin.py on_activate — import prebuilt agents (email_triage, contact_enrichment, follow_up, report)
  • Frontend: AgentDashboard.tsx zeigt sie automatisch (existiert schon, nutzt useAgents)
  • Aufbauend auf: AgentDashboard.tsx (existiert schon), prebuilt/ agents (existieren schon)

F-COMM: Agent → Kommunikation (Run-Results posten)

  • Backend: agent_runner.py — nach Agent-Run, poste Ergebnis als Message in Communication
    • Nutze kommunikation.contracts.send_message() (existiert schon)
    • Erstelle CommMessage mit Block vom Typ action_card (existiert schon in BlockRenderer)
  • Frontend: MessageSidebar.tsx und Communication.tsx zeigen die Messages automatisch (existieren schon)
  • Aufbauend auf: kommunikation Plugin (existiert schon), MessageSidebar.tsx (existiert schon), Communication.tsx (existiert schon), BlockRenderer mit action_card (existiert schon)

F-WORK: Agent Workstream

  • Backend: agent_runner.py — poste Agent-Status (started/progress/completed/failed) als CommMessage in eine Agent-Conversation
    • Nutze kommunikation.contracts.create_plugin_room() (existiert schon)
    • Nutze send_message() mit Blocks (existiert schon)
  • Frontend: AISidebar chatroom Tab zeigt die Agent-Conversation automatisch (existiert schon)
  • Aufbauend auf: AISidebar.tsx chatroom Tab (existiert schon), MessageSidebar.tsx (existiert schon), kommunikation Plugin (existiert schon)

G-WORK: Workflow Workstream

  • Backend: engine.py — poste Workflow-Status als CommMessage in eine Workflow-Conversation
    • Nutze kommunikation.contracts.create_plugin_room() (existiert schon)
    • Nutze send_message() mit Blocks (existiert schon)
  • Frontend: AISidebar chatroom Tab zeigt die Workflow-Conversation automatisch (existiert schon)
  • Aufbauend auf: AISidebar.tsx chatroom Tab (existiert schon), engine.py (existiert schon), kommunikation Plugin (existiert schon)

Phase H Rest (12 Tasks)

H-EXT: Knowledge Extraction Pipeline

  • Backend: Neues app/plugins/builtins/knowledge/ Plugin
    • services/extraction.py — nutze llm_client.llm_complete() (existiert schon) für Entity/Relationship Extraction
    • services/source_adapter.py — nutze unified_search Provider (existieren schon) als Knowledge Sources
    • services/relationship_extractor.py — nutze graph_rag.services.create_relationship() (existiert schon)
  • Frontend: Wiki.tsx (existiert schon) — "Extract Knowledge" Button hinzufügen
  • Aufbauend auf: llm_client (existiert schon), graph_rag Plugin (existiert schon), unified_search Plugin (existieren schon), Wiki.tsx (existiert schon)

H-ENT: Entity Extraction

  • Backend: In knowledge/services/extraction.py (siehe H-EXT)
  • Frontend: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon) — zeigt extrahierte Entities
  • Aufbauend auf: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon), graph_rag Plugin (existiert schon)

H-AUTO: Auto-Create Relationships in GraphRAG

  • Backend: In knowledge/services/relationship_extractor.py (siehe H-EXT)
  • Frontend: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon) — zeigt Relationships automatisch
  • Aufbauend auf: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon), graph_rag Plugin (existiert schon)

H-CONF: Confidence Scoring + Review Queue

  • Backend: In knowledge/services/extraction.py — Confidence Score pro Extraction
  • Frontend: Wiki.tsx (existiert schon) — Review-Queue Sektion hinzufügen
  • Aufbauend auf: Wiki.tsx (existiert schon)

H-EVT: Event-Driven Extraction

  • Backend: In knowledge/plugin.py on_activate — registriere Hooks für contact.after_create, file.created, mail.received
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: hooks.py (existiert schon), do_action Events (existieren schon)

H-CITE: Evidence References

  • Backend: In knowledge/services/source_adapter.py — Evidence References mit Deep-Links
  • Frontend: AskKnowledge.tsx (existiert schon) — Evidence-Cards hinzufügen
  • Aufbauend auf: AskKnowledge.tsx (existiert schon)

H-RET: Retention Policy

  • Backend: In knowledge/plugin.py — ARQ Cron-Job für Knowledge Retention
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: worker.py cron jobs (existieren schon)

H-WIKI-SEARCH: Wiki Search Provider

  • Backend: In wiki/plugin.py on_activate — registriere WikiSearchProvider bei unified_search
  • Frontend: Keine UI-Änderung (Search läuft über unified_search)
  • Aufbauend auf: unified_search Plugin (existiert schon), wiki Plugin (existiert schon)

H-DATA-LIFE: Derived-Data Lifecycle

  • Backend: In knowledge/services/extraction.py — bei Entity-Update, re-extract
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: hooks.py (existiert schon)

H-ASK: Ask Knowledge

  • Backend: In knowledge/routes.py — /api/v1/knowledge/ask Endpoint
  • Frontend: AskKnowledge.tsx (existiert schon) — mit API verbinden
  • Aufbauend auf: AskKnowledge.tsx (existiert schon), llm_client (existiert schon)

H-REV: Relationship Review Queue

  • Backend: In knowledge/routes.py — Review Queue API
  • Frontend: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon) — Review-Queue Sektion
  • Aufbauend auf: KnowledgeGraph.tsx (existiert schon)

H-DOC: Documentation

  • Doku: docs/api-documentation.md erweitern, docs/plugin-development-guide.md erweitern
  • Aufbauend auf: existierende Doku-Dateien

Phase I (25 Tasks)

I.1 Cross-System Integration (7 Tasks)

I-AW: Agent → Workflow
  • Backend: agent_tools.py — start_workflow und check_workflow_status als Agent Tools registrieren
  • Frontend: Keine UI-Änderung (Agent nutzt Tool im Hintergrund)
  • Aufbauend auf: agent_tools.py (existiert schon), workflows.py routes (existieren schon)
I-AS: Agent → Search
  • Backend: agent_tools.py — unified_search als Agent Tool registrieren (existiert schon)
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: unified_search Plugin (existiert schon), agent_tools.py (existiert schon)
I-AK: Agent → Knowledge
  • Backend: agent_tools.py — ask_knowledge und search_knowledge als Agent Tools registrieren
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: knowledge Plugin (siehe Phase H), agent_tools.py (existiert schon)
I-APPR-LOOP: Agent Approval Integration
  • Backend: agent_runner.py — require_approval Parameter durchreichen (existiert schon)
  • Frontend: AgentDashboard.tsx (existiert schon) — Approval-Status anzeigen
  • Aufbauend auf: agent_runner.py (existiert schon), approvals.py routes (existieren schon), AgentDashboard.tsx (existiert schon)
I-MCP: MCP Exposure
  • Backend: app/ai/mcp_exposure.py — MCP Tools definieren (existiert schon)
  • Frontend: SettingsMcp.tsx (existiert schon) — MCP Config UI
  • Aufbauend auf: mcp_exposure.py (existiert schon), SettingsMcp.tsx (existiert schon)
I-WA: Workflow → Agent
  • Backend: step_handlers.py — agent step type (existiert schon)
  • Frontend: Workflows.tsx (existiert schon) — Step Config zeigt agent step
  • Aufbauend auf: step_handlers.py (existiert schon), Workflows.tsx (existiert schon)
I-KS: Knowledge → Search
  • Backend: knowledge/plugin.py on_activate — registriere Search Provider (siehe H-WIKI-SEARCH)
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: unified_search Plugin (existiert schon)

I.2 Human-AI Workstream (11 Tasks)

I-WORK-BASE: Workstream Basis
  • Backend: Nutze kommunikation.contracts.send_message() (existiert schon) für alle Workstream-Posts
  • Frontend: MessageSidebar.tsx (existiert schon) zeigt Workstream automatisch
  • Aufbauend auf: kommunikation Plugin (existiert schon), MessageSidebar.tsx (existiert schon)
I-WORK-ACTOR: Workstream Actors
  • Backend: Nutze kommunikation.contracts.create_plugin_room() (existiert schon) für Actor-spezifische Räume
  • Frontend: Communication.tsx (existiert schon) zeigt Räume automatisch
  • Aufbauend auf: kommunikation Plugin (existiert schon), Communication.tsx (existiert schon)
I-WORK-HANDOFF: Human-Agent Handoff
  • Backend: agent_runner.py — bei Approval-Request, poste in Communication
  • Frontend: MessageSidebar.tsx (existiert schon) zeigt Handoff-Nachricht mit action_card Block
  • Aufbauend auf: kommunikation Plugin (existiert schon), action_card Block (existiert schon), MessageSidebar.tsx (existiert schon)
I-WORK-PROACTIVE: Proactive Feed
  • Backend: app/ai/proactive_feed.py (existiert schon) — poste Vorschläge in Communication
  • Frontend: AISidebar proactive Tab (existiert schon) — SuggestionList zeigt Vorschläge
  • Aufbauend auf: AISidebar.tsx proactive Tab (existiert schon), SuggestionList (existiert schon)
I-MINI-RENDER: MiniApp Rendering
  • Backend: kommunikation/miniapp_registry.py (existiert schon) — MiniApp Manifests
  • Frontend: MiniAppBlock.tsx (existiert schon) — von Placeholder zu echtem Rendering ausbauen
    • Lade MiniApp Manifest vom Backend
    • Rendere MiniApp iframe oder React-Komponente
  • Aufbauend auf: MiniAppBlock.tsx (existiert schon), miniapp_registry.py (existiert schon), BlockRenderer (existiert schon)
I-MINI-SDK: MiniApp SDK
  • Backend: kommunikation/miniapp_registry.py (existiert schon) — SDK Definition
  • Frontend: MiniAppBlock.tsx (existiert schon) — SDK API für MiniApps
  • Aufbauend auf: MiniAppBlock.tsx (existiert schon)
I-MINI-MANIFEST: MiniApp Manifests
  • Backend: Plugin Manifests (existieren schon) — MiniApp Sektion
  • Frontend: SettingsPlugins.tsx (existiert schon) — zeige MiniApp Manifests
  • Aufbauend auf: SettingsPlugins.tsx (existiert schon), pluginStore.ts (existiert schon)
I-WORK-E2E: Workstream E2E
  • Backend: Alle Workstream-Posts laufen über Communication API
  • Frontend: Communication.tsx (existiert schon) — zeigt alle Workstream-Posts
  • Aufbauend auf: Communication.tsx (existiert schon)
I-UI: Block Renderer Erweiterung
  • Frontend: BlockRenderer.tsx (existiert schon) — neue Block-Typen hinzufügen:
    • agent_result — Agent Ergebnis Card
    • approval_request — Approval Card mit Approve/Reject Buttons
    • task_card — Task Card
    • workflow_card — Workflow Status Card
    • knowledge_card — Knowledge Extraction Card
  • Aufbauend auf: BlockRenderer.tsx (existiert schon), comm/blocks/ (existieren schon)
I-GROUP: Group Chat
  • Backend: kommunikation Plugin (existiert schon) — Group Conversations
  • Frontend: Communication.tsx (existiert schon) — Group Chat UI
  • Aufbauend auf: Communication.tsx (existiert schon), commStore.ts (existiert schon)
I-MOBILE: Mobile Responsive
  • Frontend: AISidebar.tsx (existiert schon) — Mobile Anpassung
  • Aufbauend auf: AISidebar.tsx (existiert schon), ResizablePanel (existiert schon)

I.3 Dashboard (3 Tasks)

I-DASH: Platform Dashboard
  • Frontend: Dashboard.tsx (existiert schon) — erweitern mit System-Metriken
    • Nutze useSystemDashboard() (existiert schon in api/systemDashboard.ts)
    • Zeige DB, Redis, Worker, API, Plugin Status
  • Aufbauend auf: Dashboard.tsx (existiert schon), api/systemDashboard.ts (existiert schon), DashboardGrid.tsx (existiert schon)
I-COST: Cost Tracking
  • Backend: app/ai/llm_client.py (existiert schon) — Cost Tracking pro Tenant
  • Frontend: Dashboard.tsx (existiert schon) — Cost Widget hinzufügen
  • Aufbauend auf: Dashboard.tsx (existiert schon), llm_client.py (existiert schon)
I-USE: Usage Analytics
  • Backend: app/routes/system_dashboard.py (existiert schon) — Usage Stats
  • Frontend: Dashboard.tsx (existiert schon) — Usage Widget
  • Aufbauend auf: system_dashboard.py (existiert schon), Dashboard.tsx (existiert schon)

I.4 Performance (5 Tasks)

  • Backend: Query-Optimierung, Caching, Connection Pooling
  • Frontend: Keine UI-Änderung
  • Aufbauend auf: db.py (existiert schon), Redis (existiert schon)

I.5 DSGVO (3 Tasks)

I-DSGVO: DSGVO Export
  • Backend: app/routes/system_settings.py (existiert schon) — DSGVO Export Route
  • Frontend: SettingsSystem.tsx (existiert schon) — DSGVO Export Button
  • Aufbauend auf: system_settings.py (existiert schon), SettingsSystem.tsx (existiert schon)
I-DSAR: DSAR Workflow
  • Backend: ARQ Job für DSAR Processing
  • Frontend: SettingsSystem.tsx (existiert schon) — DSAR Status
  • Aufbauend auf: worker.py (existiert schon), SettingsSystem.tsx (existiert schon)
I-COMP-EXPORT: Compliance Export
  • Backend: Audit Log Export (existiert schon — /api/v1/audit-log/export)
  • Frontend: AuditLog.tsx (existiert schon) — Export Button
  • Aufbauend auf: audit.py routes (existieren schon), AuditLog.tsx (existiert schon)

I.6 Onboarding (3 Tasks)

I-ONB: Onboarding Wizard
  • Frontend: OnboardingTour.tsx (existiert schon) + WelcomeDialog.tsx (existiert schon) — erweitern mit Setup Steps
  • Backend: app/ai/onboarding.py (existiert schon) — Onboarding Status API
  • Aufbauend auf: OnboardingTour.tsx (existiert schon), WelcomeDialog.tsx (existiert schon), onboardingStore.ts (existiert schon)

I.7 Final Polish (3 Tasks)

  • Frontend: tsc clean, i18n vervollständigen, ARIA-Labels prüfen
  • Aufbauend auf: existierende Frontend-Dateien

Phase J (10 Tasks)

J-SIGNAL: Improvement Signals

  • Backend: Neues app/plugins/builtins/self_improvement/ Plugin
    • models.py — ImprovementSignal, ImprovementProposal, ImpactMeasurement (SQLAlchemy Models, keine Dataclasses)
    • routes.py — /api/v1/improvement/signals, /api/v1/improvement/proposals
    • services.py — Signal Collection aus AuditLog, AgentRun, WorkflowInstance
  • Frontend: Keine neue Page — nutze AISidebar proactive Tab (existiert schon) für Signal-Anzeige
  • Aufbauend auf: AuditLog (existiert schon), AgentRun (existiert schon), WorkflowInstance (existiert schon), AISidebar proactive Tab (existiert schon)

J-PATTERN: Pattern Detection

  • Backend: In self_improvement/services.py — Pattern Detection aus Signals
  • Frontend: AISidebar proactive Tab (existiert schon) — Pattern Insights
  • Aufbauend auf: SuggestionList (existiert schon)

J-PROP: Improvement Proposals

  • Backend: In self_improvement/models.py — ImprovementProposal Model
  • Frontend: Communication.tsx (existiert schon) — Proposal als action_card Block in System-Conversation
  • Aufbauend auf: Communication.tsx (existiert schon), action_card Block (existiert schon)

J-DRAFT: Versioned Drafts

  • Backend: In self_improvement/models.py — Draft Versioning
  • Frontend: AgentDashboard.tsx (existiert schon) — Draft Version History (ähnlich Agent Versions)
  • Aufbauend auf: AgentDashboard.tsx (existiert schon), useAgentVersions (existiert schon)

J-EVAL: Evaluation

  • Backend: In self_improvement/services.py — Dry-Run Evaluation
  • Frontend: AgentDashboard.tsx (existiert schon) — Evaluation Results
  • Aufbauend auf: AgentDashboard.tsx (existiert schon), useTestRunAgent (existiert schon)

J-APPROVAL: Human Approval

  • Backend: Nutze app.core.approval.create_approval_request() (existiert schon)
  • Frontend: Communication.tsx (existiert schon) — Approval als action_card Block
  • Aufbauend auf: approvals.py routes (existieren schon), Communication.tsx (existiert schon), action_card Block (existiert schon)

J-ACTIVATE: Controlled Activation

  • Backend: In self_improvement/services.py — Activation + Rollback
  • Frontend: AgentDashboard.tsx (existiert schon) — Activate/Rollback Button
  • Aufbauend auf: AgentDashboard.tsx (existiert schon), useRestoreAgentVersion (existiert schon)

J-MEASURE: Impact Measurement

  • Backend: In self_improvement/services.py — Pre/Post Measurement
  • Frontend: Dashboard.tsx (existiert schon) — Impact Widget
  • Aufbauend auf: Dashboard.tsx (existiert schon), DashboardGrid.tsx (existiert schon)

J-UI: Improvement UI

  • Frontend: AISidebar proactive Tab (existiert schon) — Improvement Proposals + Patterns
  • Aufbauend auf: AISidebar.tsx (existiert schon), SuggestionList (existiert schon)

J-DOC: Documentation

  • Doku: docs/api-documentation.md erweitern
  • Aufbauend auf: existierende Doku-Dateien

Phase K (6 Tasks)

K-AI-REG: AI Registry

  • Backend: app/ai/ai_use_case.py (existiert schon) — AI Use Case Registry
  • Frontend: SettingsAI.tsx (existiert schon) — AI Use Case Liste
  • Aufbauend auf: ai_use_case.py (existiert schon), SettingsAI.tsx (existiert schon)

K-DSR: Data Subject Rights

  • Backend: ARQ Job für DSR Processing (siehe I-DSAR)
  • Frontend: SettingsSystem.tsx (existiert schon) — DSR Status
  • Aufbauend auf: SettingsSystem.tsx (existiert schon), worker.py (existiert schon)

K-DPIA: DPIA Documentation

  • Doku: docs/dpia.md — DPIA Dokumentation
  • Aufbauend auf: existierende Doku-Struktur

K-AI-ACT: AI Act Compliance

  • Backend: app/ai/ai_use_case.py (existiert schon) — Risk Assessment pro Use Case
  • Frontend: SettingsAI.tsx (existiert schon) — Risk Assessment UI
  • Aufbauend auf: ai_use_case.py (existiert schon), SettingsAI.tsx (existiert schon)

K-AUDIT: Compliance Audit

  • Backend: Audit Log Export (existiert schon) — Compliance Report
  • Frontend: AuditLog.tsx (existiert schon) — Compliance Export
  • Aufbauend auf: audit.py routes (existieren schon), AuditLog.tsx (existiert schon)

K-DOC: Documentation

  • Doku: docs/compliance.md — Compliance Dokumentation
  • Aufbauend auf: existierende Doku-Struktur

Zusammenfassung

Jeder Task baut auf bestehendem Code auf:

  • Keine neuen Frontend-Pages — nutze vorhandene Pages (Dashboard, Communication, AgentDashboard, Workflows, Wiki, Settings)
  • Keine neuen Sidebars — nutze vorhandene AISidebar (5 Tabs) und MessageSidebar
  • Keine neuen Block-Typen wo vorhandene reichen — nutze action_card, contact_card, miniapp (existieren schon)
  • Keine neuen Stores — nutze commStore, uiStore, authStore (existieren schon)
  • Keine neuen API-Clients wo vorhandene reichen — nutze api/comm.ts, api/ai.ts, api/automation.ts, api/workflows.ts, api/knowledge.ts (existieren schon)
  • Keine Dataclasses — nutze echte SQLAlchemy Models + FastAPI Routes
  • Keine Mock-Tests — nutze echte Integration-Tests mit Test-DB

Neue Dateien nur wo wirklich nötig:

  • app/plugins/builtins/knowledge/ — neues Plugin (Phase H)
  • app/plugins/builtins/self_improvement/ — neues Plugin (Phase J)
  • Neue Block-Typen in comm/blocks/ — agent_result, approval_request, task_card, workflow_card, knowledge_card (Phase I)
  • Migrationen für neue Tabellen

Aufwand: ~21 Tage (7 Tasks B/F/G + 12 Tasks H + 25 Tasks I + 10 Tasks J + 6 Tasks K = 60 Tasks)

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