feat!: Produktwechsel zu KI-Antragsprüfung — Phase 1 (Datenmodell, Regelwerk, Katalog)
Deklarix war eine Pre-Publish-Kennzeichnungsprüfung für Werbe-Content
(UWG/MStV). Dieser Scope wird komplett verworfen und durch eine
KI-Antragsprüfung ersetzt: Mitarbeitende beschreiben ein KI-Vorhaben,
das System leitet Datenklasse und KI-VO-Einstufung ab, gleicht sie
gegen einen Werkzeugkatalog ab und erzeugt einen Entscheidungsvorschlag
mit Herleitung — ein Mensch entscheidet, das System bereitet nur vor.
BREAKING CHANGE: Migration 0008 droppt alle werberechtsspezifischen
Tabellen (submission, finding, extraction, evidence_package,
participant, platform_connection, asset). account/app_user/session/
audit_log bleiben (Mandantentrennung, Login, Protokollierung sind
produktunabhängig) — app_user.role wechselt von
creator/agentur/marke/kanzlei/admin zu den fünf neuen Rollen
mitarbeiter/verantwortlicher/pruefer/admin/betreiber (vier
Mandanten-Rollen + eine plattformweite, siehe CLAUDE.md).
Entfernt: internal/extract, internal/dossier, internal/evidence,
internal/socialconnect, alte rules/*.yaml (UWG-Regeln), testdata/golden
— alles ausschließlich für das alte Produkt.
Neu, Phase 1 der Baureihenfolge ("Datenmodell, Regelwerk als YAML,
Katalogstruktur"):
- Store: abteilung (Stammdaten), werkzeug + werkzeug_sperre (der
eigentliche Wert des Produkts — zentral gepflegter Katalog mit
mandantenspezifischen Ergänzungen/Sperrungen, Pflichtfelder
letzte_pruefung/quelle für jede Zusicherung), antrag (Fragebogen-
Grundgerüst, Antworten als JSONB für den adaptiven Fragebogen aus
Phase 2).
- internal/rules komplett neu: lädt und validiert drei YAML-
Regelwerke (Datenklasse-Ableitung, KI-VO-Einstufung, Anforderungs-
profil) aus rules/*.yaml — noch ohne Auswertungslogik gegen echte
Fragebogen-Antworten (das ist Phase 3, bewusst erst nach dem
Fragebogen aus Phase 2, der die exakten Fakten-Feldnamen festlegt).
Offene fachliche Annahmen (Rangfolge der Datenklassen, Fragebogen-
Lücke für die "verboten"-Varianten) explizit in rules/OPEN.md
dokumentiert statt geraten.
- Web-Layer auf Minimalgerüst reduziert, das kompiliert und die neue
Rollenwelt trägt: Firma-Registrierung (Ebene 1, erster Nutzer wird
admin), Login/Logout, Plattform-Bereich (Ebene 5, nur betreiber:
Dashboard, Accounts-Übersicht, Audit-Log) — Fragebogen (Ebene 2) und
Fachebene (Ebene 3) folgen in den nächsten Phasen.
- CLAUDE.md komplett neu geschrieben: Produktbeschreibung, Fünf-Ebenen-
Rollenmodell, Fragebogen-Spezifikation, Ableitungstabellen,
Werkzeugkatalog, Bewertungslogik (geplant), Onboarding, offene
Punkte (u. a. Postgres-RLS-Frage aus der Frontend-Spezifikation
noch nicht entschieden, "Admin und Verantwortlicher gleichzeitig"
beim Onboarding noch nicht datenmodelliert).
Volle Testsuite inkl. echter Postgres-Tests grün. End-to-End gegen
einen laufenden Server verifiziert: Firma-Registrierung legt Account +
admin-Nutzer an, Betreiber-Login leitet zu /betreiber, mandanten-
übergreifende Accounts-Liste sichtbar für betreiber, 404 für
mitarbeiter auf /betreiber, 303 zu /login ohne Sitzung.
This commit is contained in:
@@ -1,42 +0,0 @@
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package rules
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// Finding ist das Ergebnis einer einzelnen zutreffenden Regel.
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type Finding struct {
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RuleID string
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RuleVersion int
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Severity Severity
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Title string
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Fix string
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Sources []string
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}
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// Evaluate prüft alle Regeln gegen f und liefert ein Finding für jede
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// zutreffende Regel. Reihenfolge folgt der Reihenfolge von rules.
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//
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// Ist f.Consideration "unklar", wird KEINE Bewertung abgegeben —
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// needsClarification ist dann true und findings ist immer leer. Das ist
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// Absicht (Kernprinzip): eine unsichere Extraktion erzeugt eine
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// Rückfrage an den Nutzer, niemals eine stille "keine Findings"-
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// Bewertung, die wie "alles in Ordnung" aussähe.
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func Evaluate(rules []Rule, f Facts) (findings []Finding, needsClarification bool) {
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if f.Consideration == ConsiderationUnclear {
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return nil, true
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}
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for _, r := range rules {
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if r.Jurisdiction != f.Jurisdiction {
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continue
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}
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if r.Condition.Matches(f) {
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findings = append(findings, Finding{
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RuleID: r.ID,
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RuleVersion: r.Version,
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Severity: r.Severity,
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Title: r.Title,
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Fix: r.Fix,
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Sources: r.Sources,
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})
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}
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}
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return findings, false
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}
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