From d96deacf9f44192e6b0f3683d6e03fa84266a3b1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ValueOn AG Date: Mon, 13 Apr 2026 14:29:06 +0200 Subject: [PATCH] upd --- ...nce-audit-view-and-navigation-overviews.md | 279 +++++++++ .../2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md | 539 ------------------ .../2026-04-investor-demo-tuesday.md | 277 +++++++++ ...trustee-quick-actions-feature-dashboard.md | 77 ++- 4 files changed, 590 insertions(+), 582 deletions(-) create mode 100644 c-work/1-plan/2026-04-compliance-audit-view-and-navigation-overviews.md delete mode 100644 c-work/2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md create mode 100644 c-work/3-validate/2026-04-investor-demo-tuesday.md rename c-work/{2-build => 4-done}/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md (88%) diff --git a/c-work/1-plan/2026-04-compliance-audit-view-and-navigation-overviews.md b/c-work/1-plan/2026-04-compliance-audit-view-and-navigation-overviews.md new file mode 100644 index 0000000..5996588 --- /dev/null +++ b/c-work/1-plan/2026-04-compliance-audit-view-and-navigation-overviews.md @@ -0,0 +1,279 @@ + + + + +# Compliance & Audit View + Navigations-Rubrik "Übersichten" + +## Beschreibung und Kontext + +**Was:** Zwei zusammenhängende Verbesserungen: +1. **Neue Navigations-Rubrik "Übersichten"** unter "Meine Sicht" — dorthin die bestehende "Integrationen"-Seite verschieben und eine neue "Compliance & AI-Audit"-Seite hinzufügen. +2. **Compliance & AI-Audit-Seite** — ein mächtiges Werkzeug für Compliance-Manager und Datenschutzbeauftragte, um alle AI-Datenflüsse und Audit-Ereignisse transparent einzusehen. + +**Warum jetzt:** Investoren und Treuhänder fragen nach Nachvollziehbarkeit und Datenschutz-Compliance. Eine dedizierte Audit-Ansicht schafft Vertrauen und ist ein Differenzierungsmerkmal gegenüber generischen AI-Tools. Für die Kundendemos ist dies ein starkes Signal: "Jeder AI-Call ist nachvollziehbar." + +**Business-Treiber:** +- Treuhänder unterliegen Revisionsanforderungen — sie müssen nachweisen können, welche Daten an welche AI-Modelle gesendet wurden. +- Investoren wollen sehen, dass PORTA Enterprise-ready ist (Audit-Trail, Compliance). +- Datenschutzbeauftragte brauchen eine Übersicht über alle AI-Datenflüsse pro Mandant. + +**Abhängigkeiten:** +- Bestehendes `AuditLogEntry`-System (`gateway/modules/shared/auditLogger.py`) — schreibt bereits Security/GDPR/Permission-Events. +- Bestehendes Billing-System (`serviceBilling.recordUsage`) — zeichnet AI-Usage pro Call auf (Provider, Model, Kosten, Bytes). +- Bestehende Integrationsseite (`IntegrationsOverviewPage.tsx`) — wird in neue Rubrik verschoben. +- Navigation-System (`mainSystem.py` → `NAVIGATION_SECTIONS`) — muss um Subgroup erweitert werden. + +**Risiko bei Nicht-Umsetzung:** Kunden sehen PORTA als "Black Box" — keine Transparenz über AI-Datenflüsse. Compliance-Anforderungen können nicht erfüllt werden. + +## Fokus und kritische Details + +### Ist-Zustand + +**Navigation:** +- "Integrationen" ist ein Top-Level-Item unter "Meine Sicht" (order 15). +- Es gibt keine Rubrik "Übersichten". + +**Audit-Logging:** +- `AuditLogEntry` erfasst: userId, mandateId, featureInstanceId, category, action, resourceType, resourceId, details, IP, userAgent, success/error. +- Kategorien: `access`, `key`, `data`, `security`, `gdpr`, `permission`, `system`. +- **Kein API-Endpoint** zum Lesen von Audit-Logs im Frontend — `getAuditLogs()` existiert nur intern auf `AuditLogger`. + +**AI-Usage-Logging:** +- `serviceBilling.recordUsage` erfasst pro AI-Call: mandateId, userId, featureInstanceId, featureCode, aicoreProvider, aicoreModel, priceCHF, processingTime, bytesSent, bytesReceived, errorCount. +- **Fehlend:** Der tatsächliche Content (Prompt/Response) wird nicht persistiert — nur Metadaten und Kosten. +- Billing-Transaktionen sind über `GET /api/billing/transactions` abrufbar, aber nicht als Audit-View aufbereitet. + +### Architektur-Entscheid: AI-Content-Audit-Log + +Für den Compliance-View brauchen wir ein **neues AI-Audit-Log**, das pro AI-Interaktion speichert: +- Wer (User), wann, in welcher Instanz, mit welchem Modell +- Was gesendet wurde (Content-Hash oder Content selbst, konfigurierbar) +- Was empfangen wurde (Response-Zusammenfassung) +- Ob Neutralisierung aktiv war (und welche Mappings angewandt wurden) +- Download-Möglichkeit für den vollständigen Content + +**Wichtig:** Content-Speicherung muss **mandantenspezifisch konfigurierbar** sein (manche Mandanten wollen Full-Content-Audit, andere nur Metadaten). RBAC muss sicherstellen, dass nur berechtigte Rollen (Compliance-Manager, Admin) Zugriff haben. + +### Kritische Stellen + +- **Datenmenge:** AI-Audit-Logs können schnell gross werden — Pagination und Zeitraum-Filter sind Pflicht. +- **RBAC:** Audit-Daten sind sensitiv — nur Mandate-Admins und Compliance-Rollen dürfen sie sehen. +- **Performance:** Statistik-Aggregationen (Tab C) müssen effizient sein — ggf. materialisierte Views oder Pre-Aggregation. +- **Content-Speicherung:** Vollständiger Prompt/Response-Content kann gross sein — separate Tabelle oder Object Storage. + +## Ziel und Nicht-Ziele + +**Ziel:** +- Neue Subgroup "Übersichten" unter "Meine Sicht" mit Integrationen + Compliance-Seite +- Compliance-Seite mit 3 Tabs: + - **Tab A: AI-Datenfluss-Log** — Tabelle: wann, wer, welche Instanz, welches AI-Modell, welche Daten, Download + - **Tab B: Audit-Log** — Tabelle: alle Security/GDPR/Permission-Events (bestehende `AuditLogEntry`-Daten) + - **Tab C: Audit-Statistik** — Grafische Auswertung mit Zeitraum- und Kontext-Filtern +- API-Endpoints für alle drei Tabs mit RBAC-Filterung +- AI-Content-Audit-Log als neues Datenmodell im Gateway + +**Explizit NICHT:** +- Kein Real-Time-Streaming der Logs (Polling/Refresh reicht) +- Keine Änderung am bestehenden Billing-System (ergänzend, nicht ersetzend) +- Kein Log-Export als PDF/Excel in V1 (kommt ggf. später) +- Keine mandantenübergreifende Ansicht für Nicht-SysAdmins + +## Betroffene Module + +- **Gateway:** + - `modules/datamodels/datamodelAiAudit.py` (neu — AI-Audit-Log Datenmodell) + - `modules/shared/aiAuditLogger.py` (neu — Logger für AI-Datenflüsse) + - `modules/routes/routeAudit.py` (neu — API-Endpoints für Audit-Daten) + - `modules/system/mainSystem.py` (Navigation: neue Subgroup "Übersichten") + - `modules/serviceCenter/services/serviceAi/mainServiceAi.py` (AI-Audit-Log-Einträge schreiben) + - `modules/serviceCenter/services/serviceAgent/mainServiceAgent.py` (Agent-Calls loggen) +- **Frontend:** + - `pages/ComplianceAuditPage.tsx` (neu — Hauptseite mit 3 Tabs) + - `api/auditApi.ts` (neu — API-Funktionen) + - `hooks/useAudit.ts` (neu — Hooks für Audit-Daten) + - `config/pageRegistry.tsx` (Icon-Eintrag) + - `App.tsx` (Route) + - `components/Navigation/MandateNavigation.tsx` (ggf. Anpassung für Subgroup-Rendering) +- **DB-Migration:** ja — neue Tabelle `ai_audit_log` +- **Andere Komponenten:** keine + +## Entscheidungen + +| Datum | Entscheidung | Begründung | +|-------|-------------|------------| +| 2026-04-13 | Neues `AiAuditLog`-Modell statt Erweiterung von `AuditLogEntry` | AuditLogEntry ist für Security/GDPR optimiert. AI-Datenflüsse haben andere Felder (Model, Tokens, Content). Trennung hält beide Systeme sauber. | +| 2026-04-13 | Content-Speicherung als opt-in pro Mandant | Datenschutz: nicht jeder Mandant will, dass Prompts/Responses gespeichert werden. Default: nur Metadaten. | +| 2026-04-13 | "Übersichten" als Subgroup unter "Meine Sicht" (nicht als eigene Section) | Konsistent mit bestehendem Pattern (Basisdaten, Nutzung sind auch Subgroups). Kein neuer Top-Level-Block nötig. | +| 2026-04-13 | RBAC: Mandate-Admin + neue Rolle `compliance-viewer` | Nicht jeder Admin braucht Audit-Zugriff. Dedizierte Rolle ermöglicht feingranulare Kontrolle. | + +--- + +## Umsetzungs-Checkliste + +### Phase 1: Navigation — Subgroup "Übersichten" (Gateway + Frontend) + +- [ ] **`mainSystem.py`:** Neue Subgroup `system-overviews` ("Übersichten") unter Section `system` erstellen +- [ ] **`mainSystem.py`:** "Integrationen" von Top-Level-Item in die neue Subgroup verschieben +- [ ] **`mainSystem.py`:** Neues Item "Compliance & Audit" in Subgroup `system-overviews` hinzufügen + - `objectKey: "ui.system.complianceAudit"`, `path: "/compliance-audit"`, `icon: "FaShieldAlt"` +- [ ] **`pageRegistry.tsx`:** Icon-Eintrag für `page.system.complianceAudit` +- [ ] **`App.tsx`:** Route `/compliance-audit` → `ComplianceAuditPage` +- [ ] **Frontend Navigation:** Sicherstellen, dass `MandateNavigation.tsx` Subgroups unter "Meine Sicht" korrekt rendert (bestehendes Pattern: Basisdaten, Nutzung) + +### Phase 2: Backend — AI-Audit-Log Datenmodell & Logger + +- [ ] **`datamodelAiAudit.py`** (neu) — Datenmodell: + +```python +class AiAuditLogEntry(BaseModel): + id: str + timestamp: float + userId: str + username: Optional[str] + mandateId: str + featureInstanceId: Optional[str] + featureCode: Optional[str] + instanceLabel: Optional[str] + + aiProvider: str # z.B. "azure-openai", "anthropic" + aiModel: str # z.B. "gpt-4o", "claude-3.5-sonnet" + operationType: str # z.B. "chat", "embedding", "image", "tts" + + tokensInput: Optional[int] + tokensOutput: Optional[int] + processingTimeMs: Optional[int] + priceCHF: Optional[float] + + neutralizationActive: bool = False + neutralizationMappingsCount: Optional[int] + + contentStored: bool = False + contentInputHash: Optional[str] # SHA-256 des Inputs + contentInputPreview: Optional[str] # Erste 200 Zeichen (immer) + contentOutputPreview: Optional[str] # Erste 200 Zeichen (immer) + + # Full content nur wenn Mandant opt-in hat + contentInputFull: Optional[str] + contentOutputFull: Optional[str] + + success: bool = True + errorMessage: Optional[str] +``` + +- [ ] **`aiAuditLogger.py`** (neu) — Service zum Schreiben von AI-Audit-Einträgen + - `logAiCall(...)` — schreibt einen Eintrag + - `getAiAuditLogs(mandateId, filters)` — liest Einträge mit Pagination + - `getAiAuditStats(mandateId, timeRange, groupBy)` — Aggregationen für Tab C +- [ ] **DB-Tabelle** `ai_audit_log` anlegen (via DatabaseConnector-Pattern) + +### Phase 3: Backend — AI-Audit in AI-Pipeline integrieren + +- [ ] **`mainServiceAi.py`:** Nach jedem AI-Call `aiAuditLogger.logAiCall()` aufrufen + - Provider, Model, Tokens, Processing-Time aus `AiCallResponse` + - Content (Input/Output) nur wenn Mandant opt-in + - Neutralisierungs-Status aus Call-Context +- [ ] **`mainServiceAgent.py`:** Agent-Calls ebenfalls loggen (delegiert an serviceAi) +- [ ] **Neutralisierungs-Integration:** Wenn Neutralisierung aktiv, `neutralizationActive=True` + Mapping-Count loggen + +### Phase 4: Backend — API-Endpoints + +- [ ] **`routeAudit.py`** (neu) — API-Endpoints: + - `GET /api/audit/ai-log` — AI-Datenfluss-Log (Tab A) + - Query-Params: `mandateId`, `userId`, `featureInstanceId`, `aiModel`, `dateFrom`, `dateTo`, `limit`, `offset` + - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer` + - `GET /api/audit/ai-log/{entryId}/content` — Full Content Download (Tab A Detail) + - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer` + - `GET /api/audit/log` — Security/GDPR Audit-Log (Tab B) + - Query-Params: `mandateId`, `userId`, `category`, `action`, `dateFrom`, `dateTo`, `limit`, `offset` + - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer` + - `GET /api/audit/stats` — Audit-Statistiken (Tab C) + - Query-Params: `mandateId`, `timeRange` (7d/30d/90d/custom), `groupBy` (model/user/feature/day) + - RBAC: Mandate-Admin oder `compliance-viewer` + +### Phase 5: Frontend — Compliance & Audit Page + +- [ ] **`ComplianceAuditPage.tsx`** (neu) — Hauptseite mit 3 Tabs: + +**Tab A: AI-Datenfluss-Log** +- Tabelle mit Spalten: Zeitpunkt, User, Instanz (Feature + Label), AI-Modell, Typ, Tokens (In/Out), Kosten, Neutralisierung (Ja/Nein), Preview, Download-Button +- Filter: Zeitraum, User, Feature, Modell +- Sortierung: nach Zeitpunkt (neueste zuerst) +- Pagination +- Download-Button pro Eintrag → öffnet Detail-Modal oder lädt Content + +**Tab B: Audit-Log** +- Tabelle mit Spalten: Zeitpunkt, User, Kategorie, Aktion, Ressource, Details, Erfolg, IP +- Filter: Zeitraum, User, Kategorie, Aktion +- Farbcodierung: Erfolg (grün), Fehler (rot), Warnung (gelb) +- Pagination + +**Tab C: Audit-Statistik** +- Zeitraum-Selektor (7 Tage, 30 Tage, 90 Tage, Custom) +- Kontext-Filter (Mandant, Feature, User) +- Charts: + - AI-Calls pro Tag (Liniendiagramm) + - AI-Calls nach Modell (Donut/Pie) + - AI-Calls nach Feature (Balkendiagramm) + - Kosten-Verlauf (Liniendiagramm) + - Top-User nach AI-Usage (Balkendiagramm) + - Neutralisierungs-Quote (Gauge oder Prozent-Anzeige) + +- [ ] **`auditApi.ts`** (neu) — API-Funktionen für alle Endpoints +- [ ] **`useAudit.ts`** (neu) — Hooks: `useAiAuditLog()`, `useAuditLog()`, `useAuditStats()` +- [ ] **CSS/Styling** — konsistent mit bestehenden Admin-Seiten, Dark-Mode-Support + +### Querschnitt-Checks + +- [ ] API-Endpunkte: 4 neue Endpoints unter `/api/audit/` +- [ ] DB-Schema / Migration: ja — neue Tabelle `ai_audit_log` +- [ ] Frontend-Komponenten: `ComplianceAuditPage` (neu), Navigation-Anpassung +- [ ] RBAC / Permissions: Mandate-Admin + neue Rolle `compliance-viewer` +- [ ] Neutralisierung betroffen? Ja — Neutralisierungs-Status wird im AI-Audit-Log erfasst +- [ ] Navigation / Routing: Neue Subgroup "Übersichten", Integrationen verschoben +- [ ] Billing-Impact? Nein (ergänzend zu Billing, nicht ersetzend) +- [ ] i18n: Alle Labels mehrsprachig (bestehendes Pattern) + +--- + +## Akzeptanzkriterien + +| # | Kriterium (Given-When-Then) | Prio | +|---|---------------------------|------| +| 1 | Given Navigation "Meine Sicht", When User die Sidebar öffnet, Then gibt es eine Subgroup "Übersichten" mit "Integrationen" und "Compliance & Audit" | must | +| 2 | Given Compliance-Seite Tab A, When ein Compliance-Manager die Seite öffnet, Then sieht er eine Tabelle aller AI-Calls seines Mandanten mit: Zeitpunkt, User, Instanz, Modell, Tokens, Kosten, Neutralisierungs-Status | must | +| 3 | Given AI-Audit-Log-Eintrag mit gespeichertem Content, When der User auf "Download" klickt, Then erhält er den vollständigen Input/Output des AI-Calls | must | +| 4 | Given Compliance-Seite Tab B, When der User den Audit-Log öffnet, Then sieht er alle Security/GDPR/Permission-Events seines Mandanten als Tabelle | must | +| 5 | Given Compliance-Seite Tab C, When der User "Letzte 30 Tage" wählt, Then sieht er grafische Auswertungen: AI-Calls/Tag, Calls nach Modell, Kosten-Verlauf | must | +| 6 | Given ein User ohne Compliance-Rolle, When er `/compliance-audit` aufruft, Then sieht er die Seite nicht in der Navigation und erhält 403 beim API-Call | must | +| 7 | Given Neutralisierung aktiv bei einem AI-Call, When der Call im AI-Audit-Log erscheint, Then ist `neutralizationActive=true` und die Mapping-Anzahl sichtbar | should | +| 8 | Given AI-Audit-Log mit 10.000+ Einträgen, When der User die Seite öffnet, Then lädt die Tabelle in <2s (Pagination, keine Full-Load) | should | + +## Testplan + +| ID | AC | Art | Automatisiert | Repo-Pfad | Status | +|----|----|-----|--------------|-----------|--------| +| T1 | 1 | e2e | nein | Manuell: Navigation prüfen | pending | +| T2 | 2, 3 | api | ja | gateway/tests/audit/test_ai_audit_log.py | pending | +| T3 | 4 | api | ja | gateway/tests/audit/test_audit_log_api.py | pending | +| T4 | 5 | e2e | nein | Manuell: Charts prüfen | pending | +| T5 | 6 | api | ja | gateway/tests/audit/test_audit_rbac.py | pending | +| T6 | 7 | integration | ja | gateway/tests/audit/test_ai_audit_neutralization.py | pending | +| T7 | 8 | performance | nein | Manuell: Load-Test mit >10k Einträgen | pending | + +## Links + +- Bestehendes Audit-System: `gateway/modules/shared/auditLogger.py` +- Audit-Datenmodell: `gateway/modules/datamodels/datamodelAudit.py` +- AI-Datenmodell: `gateway/modules/datamodels/datamodelAi.py` +- Billing-Service: `gateway/modules/serviceCenter/services/serviceBilling/mainServiceBilling.py` +- AI-Service: `gateway/modules/serviceCenter/services/serviceAi/mainServiceAi.py` +- Navigation: `gateway/modules/system/mainSystem.py` +- Integrationsseite: `frontend_nyla/src/pages/IntegrationsOverviewPage.tsx` +- Navigation-Rendering: `frontend_nyla/src/components/Navigation/MandateNavigation.tsx` + +## Abschluss + +- [ ] b-reference/ aktualisiert (`b-reference/platform/audit.md` — neu anlegen) +- [ ] b-reference/gateway/architecture.md aktualisiert (AI-Audit-Logger) +- [ ] TOPICS.md aktualisiert (neues Thema "Compliance & Audit") +- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben diff --git a/c-work/2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md b/c-work/2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md deleted file mode 100644 index 0b53478..0000000 --- a/c-work/2-build/2026-04-investor-demo-tuesday.md +++ /dev/null @@ -1,539 +0,0 @@ - - - - -# Investor-Demo Dienstag — Live Product Demo (20 Min) - -## Beschreibung und Kontext - -**Was:** 20-Minuten Live-Demo von PowerON PORTA für Investoren und Treuhänder am Dienstag. -**Wer präsentiert:** Kollegen präsentieren Keynotes (Use Cases), Patrick (CTO/CEO) zeigt die Plattform live. -**Publikum:** Investoren (ROI, Skalierbarkeit, Marktdifferenzierung) + Treuhänder (Praxisnutzen, Datenschutz, Zeitersparnis). - -**Business-Treiber:** Die Demo muss in 20 Min zeigen, dass PowerON kein Konzept ist, sondern ein funktionierendes Produkt mit echtem Kundennutzen. Investoren wollen Traktion sehen, Treuhänder wollen sich wiedererkennen. - -**Abhängigkeiten:** -- Trustee-Tooling-Plan: `c-work/1-plan/2026-04-customer-trustee-tooling-and-demo-prep.md` (Phase 1–3 erledigt ✅) -- Customer Demo Enablement: `c-work/1-plan/2026-04-customer-demo-enablement.md` (Analyse vorhanden) -- UI-Enhancements: `c-work/1-plan/2026-04-porta-ui-enhancements-team-meeting.md` - -**Risiko bei Nicht-Umsetzung:** Demo scheitert live, Investoren sehen nur Slides statt funktionierendes Produkt. Vertrauensverlust. - ---- - -## Fokus und kritische Details - -### Was die Audienz überzeugt (Schritt 1 — gemeinsam klären) - -**Investoren wollen sehen:** -1. **Funktionierendes Produkt** — kein Mockup, echte Datenverarbeitung -2. **Marktdifferenzierung** — warum nicht ChatGPT/Copilot/Langdock? -3. **Wiederholbarkeit** — keine Einmal-Demo, sondern konfigurierbare Workflows -4. **Skalierbarkeit** — Multi-Tenant, Multi-LLM, Usage-Based -5. **Internationalisierung** — neue Sprache in 5 Min, AI-übersetzt, kein Redeploy - -**Treuhänder wollen sehen:** -1. **Zeitersparnis** — vorher 5–15 Min/Beleg → nachher Sekunden -2. **Datenschutz** — keine Kundendaten an OpenAI/Google -3. **Integration** — Abacus/Bexio/SharePoint ohne Systemwechsel -4. **Kontrolle** — Audit-Trail, Nachvollziehbarkeit - -### Drei Live Use Cases (aus Keynote-Deck) - -| # | Use Case | Dauer | Wow-Effekt | Technische Basis | -|---|----------|-------|------------|------------------| -| UC1 | **Treuhand: Automatisierte Spesenverarbeitung** | 6 Min | Beleg → OCR → Kontierung → Export in Sekunden | Trustee-Feature, Graph-Editor Workflow, SharePoint-Nodes | -| UC2 | **Immobilien: Automatisierte Machbarkeitsstudie** | 4 Min | Grundstück eingeben → 6 Min statt 4 Std. Recherche | RealEstate-Feature, Agent + webSearch + readUrl | -| UC3 | **Enterprise: AI Knowledge Workspace** | 4 Min | Frage stellen → sofortige Antwort mit Quellenangabe | AI Workspace (nicht Chatbot), RAG auto-indexiert, Neutralisierung | -| UC4 | **Sprach-Deployment: Neue Sprache in 5 Minuten** | 3 Min | Sprache anlegen → AI uebersetzt → UI sofort mehrsprachig | i18n-System, AI-Batch-Translation, Admin-UI | -| UC5 | **Integrationen: Architektur-Visualisierung** | 1 Min | Komplette Integrationslandschaft auf einen Blick | Neue Systemseite, Custom React-Komponente | -| — | **Neutralisierung (Querschnitt)** | 3 Min | PII live entfernen + Re-Personalisierung | Neutralisierung-Feature, Private LLM | - -### Kritische Stellen - -- **Graph-Editor Performance:** Workflow muss flüssig laufen (keine 15s-Wartezeiten) -- **Neutralisierung live zeigen:** Muss am AI-Gate greifen, nicht nur im Playground -- **Stabile Testdaten:** Jeder Demo-Lauf muss identische Ergebnisse liefern -- **Internet-Abhängigkeit:** UC2 (webSearch) braucht stabiles Internet — Fallback vorbereiten -- **LLM-Latenz:** Multi-LLM-Routing muss schnell sein — bevorzugt Azure OpenAI (geringste Latenz) - ---- - -## Ziel und Nicht-Ziele - -**Ziel:** -- Drei Use Cases end-to-end live lauffähig auf einer Demo-Instanz -- Bootstrap-Modul `demo` das den kompletten Demo-Zustand idempotent aufbaut -- Detailliertes Drehbuch mit Timing, Talking Points und Fallbacks -- Automatisiertes Testdrehbuch (pytest) das die Demo-Schritte verifiziert -- Alles auf INT-Umgebung deployt und getestet bis Montag Abend - -**Explizit NICHT:** -- Keine neuen Features bauen (nutzen was da ist) -- Kein neues Frontend (UI-Enhancements separat) -- Keine neuen Connector-Implementierungen -- Keine Änderung am Billing für die Demo - ---- - -## Betroffene Module - -- **Gateway:** `modules/demoConfigs/` (neu — Demo-Config-System), `modules/routes/routeAdminDemoConfig.py` (neu), `modules/system/mainSystem.py` (Nav-Eintrag), `features/trustee/`, `features/workspace/` (RAG fuer UC3), `features/neutralization/`, `features/graphicalEditor/` -- **Frontend:** `pages/admin/AdminDemoConfigPage.tsx` (neu), `IntegrationsOverviewPage.tsx` (erledigt), `config/pageRegistry.tsx` (Eintrag), `App.tsx` (Route) -- **DB-Migration:** nein (nur Daten-Seeding) -- **Config:** `gateway/config.ini` (Demo_RMA_* Credentials) -- **Andere Komponenten:** Testdaten (PDF, Excel, CSV) in `gateway/demoData/`, Demo-Skript (Markdown), Test-Suite (pytest) - ---- - -## Entscheidungen - -| Datum | Entscheidung | Begründung | -|-------|-------------|------------| -| 2026-04-12 | Bootstrap-Modul statt manuellem Setup | Idempotent, reproduzierbar, jeder kann die Demo aufsetzen | -| 2026-04-12 | UC2 (Immobilien) als Agent-Demo statt RealEstate-Feature voll nutzen | RealEstate-Feature ist noch Shell; Agent + webSearch zeigt dieselbe Story | -| 2026-04-12 | Neutralisierung als Querschnitt in UC1 + UC3 einbauen, nicht als eigenen Block | Natürlicher Flow, keine "Feature-Parade" | -| 2026-04-12 | Testdrehbuch als pytest-Suite unter `gateway/tests/demo/` | Automatisch prüfbar, CI-fähig, reproduzierbar | -| 2026-04-12 | Fallback-Screenshots für UC2 (Internet-abhängig) | Demo darf nicht an WLAN scheitern | -| 2026-04-13 | UC3 nutzt AI Workspace statt Chatbot fuer RAG | Chatbot hat kein eigenes RAG (nur SQL + Tavily). Workspace hat vollstaendiges RAG: Upload → auto-Indexing (Extraktion + Embeddings) → semantische Suche via `buildAgentContext`. Einfacher, staerker, ein Interface fuer alles. | - ---- - -## Umsetzungs-Checkliste - -### Phase 0: Klärung — Was zeigen wir? (So Abend / Mo Morgen) - -- [ ] **Use-Case-Auswahl bestätigen** mit Kollegen (Keynote-Alignment) - - UC1: Treuhand Spesenverarbeitung → zeigt Plug&Play + Workflow - - UC2: Immobilien Machbarkeitsstudie → zeigt AI-Agent-Power + Zeitersparnis - - UC3: AI Knowledge Workspace → zeigt RAG + Enterprise-Readiness (via Workspace, nicht Chatbot) - - UC4: Sprach-Deployment → zeigt Skalierbarkeit + Enterprise-Readiness (neue Sprache in 5 Min) - - UC5: Integrationen → zeigt Plug&Play-Architektur visuell (Datenquellen → PORTA → Services) - - Querschnitt: Neutralisierung → zeigt Privacy-First -- [ ] **Demo-Storyline abstimmen:** Reihenfolge, Übergänge, wer was sagt -- [ ] **Fallback-Strategie:** Was wenn ein UC live hängt? (→ vorbereitete Screenshots/Video) - -### Phase 0.5: Demo-Config System (erledigt ✅) - -- [x] **`gateway/modules/demoConfigs/`** — Modulares Demo-Config-System - - `_baseDemoConfig.py` — Abstrakte Basisklasse mit `load()` / `remove()` - - `__init__.py` — Auto-Discovery aller Config-Files im Ordner - - `investorDemo2026.py` — Investor-Demo Konfiguration: - - Mandant **HappyLife AG** (`happylife`): workspace (RAG fuer UC3), trustee(RMA), graphicalEditor, chatbot (inaktiv — UC3 nutzt Workspace), neutralization - - Mandant **Alpina Treuhand AG** (`alpina-treuhand`): workspace, trustee(RMA), graphicalEditor, neutralization - - User **Patrick Helvetia** (`p.motsch@poweron.swiss`): SysAdmin, Mitglied beider Mandanten - - RMA-Credentials aus `config.ini` (Demo_RMA_*) - - Billing, Neutralization-Config automatisch -- [x] **Admin UI** unter `/admin/demo-config` (SysAdmin-only) - - Listet alle verfuegbaren Demo-Configs - - Pro Config: "Load" + "Remove" Buttons - - API: `GET/POST /api/admin/demo-config` -- [x] **`gateway/demoData/`** — Ordnerstruktur fuer Testdaten (Files manuell bereitstellen) - - `invoices/`, `expenses/`, `knowledge-base/` - -### Phase 1: Demo-Daten vorbereiten (Mo Vormittag) - -- [ ] **RMA-Credentials** in `gateway/config.ini` eintragen (Demo_RMA_ApiBaseUrl, Demo_RMA_ClientName, Demo_RMA_ApiKey) -- [ ] **Demo-Config laden** via Admin UI → `/admin/demo-config` → "Load" -- [ ] **Demo-Testdaten** in `gateway/demoData/` bereitstellen: - - `invoices/` — 3 Muster-Rechnungen (PDF): Handwerker, Bueromaterial, Versicherung - - `expenses/` — 2 Spesenbelege (PDF): Reisekosten, Bewirtung - - `tenant-dossier.pdf` — Fiktives Mieterdossier fuer Neutralisierung - - `knowledge-base/` — 3-4 Firmen-Dokumente (Handbuch, FAQ, Prozessbeschreibung) fuer RAG - -### Phase 2: Demo-Konfiguration pro Use Case (Mo Nachmittag) - -#### UC1: Treuhand — Spesenverarbeitung - -- [ ] **Trustee-Instanz konfigurieren** (Connector: RMA — Credentials via Demo-Config Bootstrap) -- [ ] **Graph-Editor Workflow erstellen/aktivieren:** - Trigger (manual) → SharePoint listFiles → Loop → downloadFile → extractFromFiles → processDocuments → syncToAccounting - (System-Template "Treuhand: PDF-Klassifizierung & Trustee-Import" als Basis nutzen) -- [ ] **SharePoint-Demo-Ordner** mit 3 Musterbelegen befüllen (oder lokaler Upload-Pfad) -- [ ] **Demo-Prompt** vorbereiten: "Verarbeite die Belege im Eingangsordner und erstelle die Buchungen" -- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Beleg → extrahierte Positionen → MWST-Code → Kontierung - -#### UC2: Immobilien — Machbarkeitsstudie - -- [ ] **Workspace-Instanz** mit RealEstate-Kontext konfigurieren -- [ ] **Demo-Prompt** vorbereiten: "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für das Grundstück an der Musterstrasse 42, 8001 Zürich. Analysiere Zonierung, Baurecht und Nutzungspotential." -- [ ] **Agent-Tools sicherstellen:** `webSearch`, `readUrl`, `createChart` verfügbar -- [ ] **Fallback:** Vorbereitete Ergebnis-Screenshots falls Internet ausfällt -- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Automatische Datensammlung → BZO-Analyse → Zusammenfassung - -#### UC3: Enterprise — AI Knowledge Workspace - -> **Entscheidung:** UC3 nutzt den **AI Workspace** (nicht den Chatbot). Der Chatbot hat kein eigenes RAG-System -> (er arbeitet mit SQL + Tavily). Der Workspace hat vollstaendiges RAG: Upload → automatisches Indexing -> (Extraktion + Embeddings) → semantische Suche im Workspace-Chat via `buildAgentContext`. - -- [ ] **Workspace-Instanz** in HappyLife AG verwenden (bereits via Bootstrap erstellt) -- [ ] **Knowledge-Base befuellen:** Im Workspace-Dashboard (`/mandates//workspace//dashboard`) - die 4 Dokumente aus `gateway/demoData/knowledge-base/` hochladen (Drag & Drop oder + Button): - - `investor-summary.md` - - `2025-10-investor-detail.md` - - `platform-overview.html` - - `referenzen.html` - RAG-Indexing laeuft **automatisch** nach Upload (async Pipeline: Pre-Scan → Extraktion → Chunking → Embeddings). - Status pruefen unter **RAG Insights** (`/mandates//workspace//rag-insights`). -- [ ] **Demo-Fragen vorbereiten** (im Workspace-Chat stellen, nicht im Chatbot): - - "Wie ist unser Reklamationsprozess?" (→ Antwort mit Quellenangabe) - - "Welche Fristen gelten fuer Nebenkostenabrechnungen?" (→ zeigt domaenenspezifisches Wissen) - - "Erstelle eine Zusammenfassung der Q1-Ergebnisse" (→ zeigt Analyse-Faehigkeit) -- [ ] **Neutralisierung aktivieren** und in einer Frage live demonstrieren -- [ ] **Erwartetes Ergebnis dokumentieren:** Frage → Antwort mit Quellenangabe + Audit-Trail - -#### UC5: Integrationen — Architektur-Visualisierung (erledigt ✅) - -- [x] **Systemseite `page.system.integrations`** implementiert - - Route: `/integrations`, Navigation in `mainSystem.py`, Icon `FaProjectDiagram` -- [x] **`IntegrationsOverviewPage.tsx`** mit 3-Schichten-Layout (Daten, PORTA, Organisation) -- [x] **API `GET /api/system/integrations-overview`** aggregiert alle Daten -- [ ] **Demo-Daten sicherstellen:** Mindestens 2 Connections, 2 System-Connectors, 3 Workflows, 2 Mandanten - -#### UC4: Sprach-Deployment — Neue Sprache in 5 Minuten - -- [ ] **Sicherstellen:** i18n Admin-UI erreichbar unter `/admin/languages` -- [ ] **Bestehende Sprachen pruefen:** DE, EN, FR vorhanden und vollstaendig -- [ ] **Demo-Sprache vorbereiten:** Spanisch (es) NICHT vorinstalliert lassen — wird live angelegt -- [ ] **AI-Uebersetzungs-Pipeline testen:** `POST /api/i18n/sets` mit `code: "es"` → async Translation → Ergebnis in <5 Min -- [ ] **Sprachwechsel im UI testen:** Nach Anlage → Sprachselektor zeigt "es" → UI komplett auf Spanisch -- [ ] **Fallback:** Falls AI-Translation zu lang dauert → Sprache vorher anlegen, live nur den Wechsel zeigen -- [ ] **Billing sicherstellen:** Demo-Mandant hat genuegend Credits fuer AI-Batch-Translation - -#### Querschnitt: Neutralisierung - -- [ ] **Demo-Flow vorbereiten:** - 1. Fiktives Mieterdossier (PDF) im Workspace öffnen - 2. Neutralisierung aktivieren → PII wird zu Platzhaltern - 3. AI-Analyse auf neutralisierten Daten ausführen - 4. Re-Personalisierung zeigen (Platzhalter → Originaldaten) -- [ ] **NeutralizationPanel** im Frontend vorbereiten (Mappings sichtbar) - -### Phase 3: Drehbuch der Demo (Mo Nachmittag) - -- [ ] **Detailliertes Drehbuch erstellen** (siehe unten, Abschnitt "Demo-Drehbuch") -- [ ] **Talking Points** für jede Szene (was sagen, was zeigen, was klicken) -- [ ] **Timing-Markers** (Minute 0-20) mit Puffer - -### Phase 4: Testdrehbuch — automatisiertes Testing (Mo Abend) - -- [ ] **Test-Suite `gateway/tests/demo/`** erstellen -- [ ] **`conftest.py`** mit Demo-Fixtures (Mandant, User, Feature-Instanzen) -- [ ] **`test_demo_uc1_trustee.py`** — Trustee-Pipeline end-to-end -- [ ] **`test_demo_uc2_realestate.py`** — Agent-basierte Machbarkeitsstudie -- [ ] **`test_demo_uc3_chatbot.py`** — Knowledge-Chatbot mit RAG -- [ ] **`test_demo_uc4_i18n.py`** — Sprach-Deployment + AI-Translation + UI-Wechsel -- [ ] **`test_demo_neutralization.py`** — Neutralisierung roundtrip -- [ ] **`test_demo_bootstrap.py`** — Bootstrap idempotent + Demo-Zustand korrekt -- [ ] **Alle Tests grün** auf INT-Umgebung - -### Phase 5: Generalprobe (Di Vormittag) - -- [ ] **Komplette Demo 1x durchspielen** auf INT mit echtem Browser -- [ ] **Timing messen** — muss in 20 Min passen (Ziel: 18 Min mit Puffer) -- [ ] **Edge Cases testen:** Was wenn LLM langsam? Was wenn SharePoint-Timeout? -- [ ] **Backup-Plan:** Browser-Tab mit vorbereiteten Ergebnissen für jeden UC - ---- - -## Demo-Drehbuch (20 Minuten) - -### Szene 0: Setup (vor der Demo, nicht sichtbar) - -- Demo-Config geladen via Admin UI (`/admin/demo-config` → "Investor Demo April 2026" → Load) -- Browser auf: PORTA Dashboard (eingeloggt als `p.motsch@poweron.swiss` / `patrick.helvetia`) -- Mandanten: HappyLife AG + Alpina Treuhand AG -- Tabs vorbereitet: Dashboard, Workspace (mit indexierten Knowledge-Docs), Graph-Editor, Trustee -- SharePoint-Demo-Ordner mit Belegen befuellt -- Neutralisierung aktiviert -- Knowledge-Base indexiert - -### Szene 1: Intro & Integrationslandschaft (0:00 – 3:00) - -**Was zeigen:** PORTA Dashboard → Integrationsseite — die Architektur auf einen Blick -**Talking Points:** -- "Das ist PORTA — unsere AI Execution Layer. Ein Login, alle AI-Workflows." -- "Jeder Mandant hat seine eigenen Features, Daten, Berechtigungen — komplett getrennt." - -**Klick-Sequenz:** -1. Dashboard → Mandanten-Übersicht -2. Feature-Store → aktivierte Features zeigen (Treuhand, Chatbot, Neutralisierung) -3. **Integrationen öffnen** → "Hier sehen Sie die komplette Architektur auf einen Blick." -4. **Schicht für Schicht erklären:** - - Unten: "Das sind die Datenquellen — Microsoft, Google, Abacus, Bexio. Die stecken wir an wie Stecker." - - Mitte: "Hier laufen die Workflows — visuell gebaut, AI-gesteuert. System-Templates und individuelle." - - Oben: "Die Services pro Mandant — jeder bekommt nur, was er braucht." -5. "50+ Konnektoren, keine Seat-Lizenzen, Bezahlung pro Workflow-Ausführung." -6. → Überleitung: "Schauen wir uns an, wie das konkret funktioniert." - -### Szene 2: UC1 — Treuhand Spesenverarbeitung (3:00 – 9:00) - -**Was zeigen:** Beleg → OCR → KI-Kontierung → Export — in Sekunden statt Minuten -**Talking Points:** -- "Treuhänder verbringen 5-15 Min pro Beleg mit manueller Erfassung." -- "PowerON automatisiert das: Beleg hochladen oder aus SharePoint holen, KI extrahiert und kontiert." - -**Klick-Sequenz:** -1. Graph-Editor öffnen → Demo-Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" zeigen -2. "Das ist ein visueller Workflow — kein Code nötig. SharePoint → Loop → Extraktion → Kontierung." -3. Workflow manuell starten → Live-Ausführung zeigen -4. Trustee-Bereich öffnen → extrahierte Positionen zeigen (Beleg, MWST, Konto) -5. "Das lief gerade in Sekunden. Vorher: 15 Minuten pro Beleg. Das ist 98% Zeiteinsparung." -6. Audit-Trail zeigen: "Jeder Schritt ist nachvollziehbar — für Revision und Compliance." - -**Transition:** "Und das Beste: Die Kundendaten verlassen nie die Schweiz. Schauen wir uns das an." - -### Szene 3: Neutralisierung live (9:00 – 12:00) - -**Was zeigen:** PII-Schutz in Echtzeit — Daten werden vor dem LLM-Call anonymisiert -**Talking Points:** -- "Treuhänder, Anwälte, Gesundheitssektor — die können keine Kundendaten an OpenAI senden." -- "PowerON löst das architektonisch: PII wird entfernt, BEVOR Daten zum Modell gehen." - -**Klick-Sequenz:** -1. Workspace öffnen → Mieterdossier (PDF) hochladen -2. Neutralisierungs-Panel zeigen: "Hier sehen Sie die Mappings — jeder Name, jede Adresse wird durch Platzhalter ersetzt." -3. AI-Analyse starten: "Analysiere das Mieterdossier und erstelle eine Risikobewertung" -4. Ergebnis zeigen: Analyse ist inhaltlich korrekt, aber keine echten Namen im LLM-Call -5. Re-Personalisierung: "Im Ergebnis stehen wieder die echten Namen — der Platzhalter-Roundtrip ist transparent." -6. "Das ist keine opt-in Checkbox. Das ist Architektur. PII kann physisch nicht zum Modell-Anbieter gelangen." - -**Transition:** "Jetzt zeigen wir, wie die KI auch ausserhalb der Treuhand arbeitet." - -### Szene 4: UC2 — Immobilien Machbarkeitsstudie (12:00 – 15:00) - -**Was zeigen:** Grundstück → automatische Recherche → Analyse in Minuten statt Stunden -**Talking Points:** -- "Immobilienfirmen recherchieren 2-4 Stunden pro Grundstück. Manuell, über verschiedene Quellen." -- "PowerON automatisiert die Recherche und erstellt eine Machbarkeitsstudie." - -**Klick-Sequenz:** -1. Workspace öffnen → Prompt eingeben: "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich" -2. Agent arbeitet live: "Der Agent sucht jetzt automatisch in öffentlichen Quellen — swisstopo, Zonenpläne, ÖREB." -3. Ergebnis zeigen: Zusammenfassung mit Zonierung, Baurecht, Nutzungspotential -4. Chart zeigen (falls generiert): Flächenaufteilung, Nutzungsmix -5. "6 Minuten statt 4 Stunden. 92% Zeiteinsparung. Und das funktioniert für jedes Grundstück in der Schweiz." - -**Transition:** "Letztes Beispiel — wie die KI als Firmen-Wissensbasis funktioniert." - -### Szene 5: UC3 — AI Knowledge Workspace (15:00 – 17:00) - -**Was zeigen:** Firmenwissen sofort abrufbar — mit Quellenangabe, alles im AI Workspace -**Talking Points:** -- "Informationssilos sind der Produktivitätskiller Nr. 1. ERP, CRM, SharePoint — Daten überall." -- "PowerON gibt ein einheitliches Interface auf alle Datenquellen." -- "Dokumente hochladen — der Workspace indexiert automatisch. Fragen stellen — sofortige Antwort mit Quelle." - -**Klick-Sequenz:** -1. Workspace oeffnen (HappyLife AG) → Dokumente sind bereits hochgeladen und indexiert -2. Optional: RAG Insights zeigen → "Hier sehen Sie den Index-Status — alle Dokumente sind verarbeitet." -3. Im Workspace-Chat fragen: "Wie ist unser Reklamationsprozess?" -4. Antwort zeigen: Strukturiert, mit Quellenangabe (Dokument + Abschnitt) -5. Follow-up: "Welche Fristen gelten fuer Nebenkostenabrechnungen?" -6. Antwort mit Rechtsgrundlage zeigen -7. "Sofortige Antworten statt 10 Minuten Suche. Rollenbasierter Zugriff — jeder sieht nur, was er sehen darf." - -### Szene 6: UC4 — Sprach-Deployment live (17:00 – 20:00) - -**Was zeigen:** Neue Sprache in Minuten — AI uebersetzt das komplette UI automatisch -**Talking Points:** -- "European customers need multi-language support. German, French, English — and tomorrow maybe Spanish or Portuguese." -- "With PowerON you create a new language, AI translates all UI texts, and in 5 minutes the system is fully available in the new language. No code change, no redeploy." -- "This is not Google Translate. The AI understands context — 'Open' as status vs. 'Open' as action is translated correctly." - -**Klick-Sequenz:** -1. Administration → System → UI-Sprachen oeffnen → bestehende Sprachen zeigen (DE, EN, FR) -2. "Neue Sprache anlegen" klicken → **Spanisch** (es) waehlen -3. AI-Uebersetzung startet → Fortschritt zeigen (Batch-Pipeline) -4. Sprache wechseln → komplettes UI ist sofort auf Spanisch -5. "That just took 5 minutes. For an entire enterprise platform. No developer needed." -6. Optional: "Update All" zeigen — scannt die Codebase, synchronisiert neue Keys, uebersetzt automatisch - -**Transition:** "Das war PowerON PORTA — zurück zu den Zahlen." - -### Szene 7: Closing (im Keynote-Deck, nicht in PORTA) - -- Zurück zu den Keynote-Slides: Pricing, Roadmap, Next Steps -- CTA für Investoren / Treuhänder - ---- - -## Testdrehbuch (automatisiert) - -### Architektur - -``` -gateway/tests/demo/ -├── conftest.py # Demo-Fixtures, DB-Setup -├── test_demo_bootstrap.py # Bootstrap idempotent, Demo-Zustand korrekt -├── test_demo_uc1_trustee.py # UC1: Beleg → Extraktion → Kontierung -├── test_demo_uc2_realestate.py # UC2: Agent → Web-Recherche → Analyse -├── test_demo_uc3_chatbot.py # UC3: Frage → RAG → Antwort + Quelle -├── test_demo_uc4_i18n.py # UC4: Sprache anlegen → AI-Translation → UI-Wechsel -├── test_demo_neutralization.py # Neutralisierung: PII → Platzhalter → Roundtrip -└── README.md # Ausführungshinweise -``` - -### Test-Szenarien (Given-When-Then) - -#### T-BOOT: Bootstrap - -``` -Given keine Demo-Daten in der DB -When bootstrapDemoEnvironment(db) ausgeführt wird -Then Demo-Mandant existiert mit allen Feature-Instanzen - AND Demo-User existiert mit korrekten Rollen - AND Demo-Testdaten sind im Workspace geladen - AND Neutralisierung ist aktiviert - AND Graph-Editor hat Demo-Workflows - -Given Demo-Daten bereits vorhanden -When bootstrapDemoEnvironment(db) erneut ausgeführt wird -Then kein Fehler (idempotent) - AND Zustand ist identisch -``` - -#### T-UC1: Treuhand Spesenverarbeitung - -``` -Given Demo-Mandant mit Trustee-Instanz und 3 Musterbelegen im Workspace -When Graph-Editor Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" gestartet wird -Then alle 3 Belege werden extrahiert - AND jeder Beleg hat mindestens 1 extrahierte Position - AND jede Position hat: Betrag, MWST-Satz, Konto-Vorschlag - AND Workflow-Status = completed - AND Audit-Trail enthält alle Schritte - -Given extrahierte Positionen vorhanden -When syncToAccounting aufgerufen wird -Then Positionen werden an Connector übergeben (Mock: Bexio-Sandbox) - AND Sync-Status = "synced" für alle Positionen -``` - -#### T-UC2: Immobilien Machbarkeitsstudie - -``` -Given Demo-Mandant mit Workspace-Instanz -When Agent-Prompt "Erstelle Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich" ausgeführt wird -Then Agent nutzt webSearch und/oder readUrl Tools - AND Ergebnis enthält: Zonierung, Baurecht-Infos, Flächenanalyse - AND Ergebnis ist strukturiert (Abschnitte, ggf. Chart) - AND Antwortzeit < 120 Sekunden -``` - -#### T-UC3: AI Knowledge Workspace - -``` -Given Demo-Mandant mit Workspace-Instanz und indexierter Knowledge-Base (3+ Dokumente) - AND Dokumente via Workspace-Dashboard hochgeladen (auto-indexiert via _autoIndexFile Pipeline) -When im Workspace-Chat "Wie ist unser Reklamationsprozess?" gestellt wird -Then Antwort referenziert mindestens 1 Quell-Dokument (via buildAgentContext → semanticSearch) - AND Antwort ist inhaltlich korrekt (enthält Prozessschritte) - AND Antwortzeit < 15 Sekunden - -Given Workspace mit RAG-Index -When Frage zu Thema ausserhalb der Knowledge-Base gestellt wird -Then Antwort zeigt an, dass keine relevante Quelle gefunden wurde (kein Halluzinieren) -``` - -#### T-UC4: Sprach-Deployment - -``` -Given Demo-Mandant mit i18n Admin-Zugriff und bestehenden Sprachen DE, EN, FR - AND Sprache "es" (Spanisch) existiert NICHT -When POST /api/i18n/sets mit code "es" ausgefuehrt wird -Then AI-Batch-Translation startet - AND nach Abschluss enthaelt das es-Set alle Keys aus dem de-Master-Set - AND Uebersetzungen sind kontextuell korrekt (Stichprobe: "Speichern" -> "Guardar", "Abbrechen" -> "Cancelar") - AND Gesamtdauer < 5 Minuten - -Given Sprache "es" vollstaendig uebersetzt -When User die Sprache im UI auf "es" wechselt -Then alle UI-Elemente zeigen spanische Texte - AND kein Fallback auf deutsche Keys sichtbar (ausser bei fehlenden Uebersetzungen) -``` - -#### T-NEU: Neutralisierung - -``` -Given Demo-Mandant mit aktivierter Neutralisierung - AND Mieterdossier-PDF mit PII (Name: "Hans Muster", Adresse: "Bahnhofstrasse 1") -When PDF hochgeladen und Neutralisierung ausgeführt wird -Then neutralisierter Text enthält Platzhalter statt "Hans Muster" - AND Mapping-Tabelle enthält Zuordnung Platzhalter → Original - AND resolveText() stellt Originaldaten korrekt wieder her - -Given neutralisierter Text -When AI-Analyse "Erstelle Risikobewertung" ausgeführt wird -Then LLM erhält nur neutralisierten Text (kein PII im Request) - AND Ergebnis nach Re-Personalisierung enthält "Hans Muster" -``` - -### Ausführung - -```bash -cd gateway/ - -# Alle Demo-Tests: -pytest tests/demo/ -v -m "not expensive" - -# Nur Bootstrap: -pytest tests/demo/test_demo_bootstrap.py -v - -# Nur UC1: -pytest tests/demo/test_demo_uc1_trustee.py -v - -# Mit Live-AI-Calls (expensive, für Generalprobe): -pytest tests/demo/ -v -m "" -``` - ---- - -## Akzeptanzkriterien - -| # | Kriterium (Given-When-Then) | Prio | -|---|---------------------------|------| -| 1 | Given Demo-Mandant, When Bootstrap ausgeführt wird, Then alle Features aktiv + Testdaten geladen + Neutralisierung an | must | -| 2 | Given 3 Musterbelege, When Trustee-Workflow läuft, Then Belege extrahiert + kontiert + Audit-Trail vorhanden | must | -| 3 | Given Workspace mit Agent, When Machbarkeitsstudie-Prompt, Then strukturierte Analyse mit Quellen in <2 Min | must | -| 4 | Given AI Workspace mit Knowledge-Base (auto-indexiert), When Frage im Workspace-Chat gestellt, Then Antwort mit Quellenangabe in <15s | must | -| 5 | Given Mieterdossier-PDF, When Neutralisierung aktiv + AI-Analyse, Then PII nie an LLM gesendet + Re-Personalisierung korrekt | must | -| 6 | Given i18n Admin-UI, When neue Sprache "es" angelegt wird, Then AI uebersetzt alle Keys in <5 Min und UI zeigt Spanisch nach Sprachwechsel | must | -| 7 | Given komplettes Drehbuch, When Demo komplett durchgespielt, Then Timing ≤ 20 Min mit Puffer | must | -| 8 | Given pytest-Suite, When `pytest tests/demo/` ausgeführt, Then alle Tests grün (ohne expensive: Bootstrap + Struktur; mit expensive: Live AI) | should | - -## Testplan - -| ID | AC | Art | Automatisiert | Repo-Pfad | Status | -|----|----|-----|--------------|-----------|--------| -| T1 | 1 | integration | ja | gateway/tests/demo/test_demo_bootstrap.py | pending | -| T2 | 2 | e2e | ja (teilweise, AI=expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc1_trustee.py | pending | -| T3 | 3 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc2_realestate.py | pending | -| T4 | 4 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc3_chatbot.py (Workspace-RAG, nicht Chatbot) | pending | -| T5 | 5 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_neutralization.py | pending | -| T6 | 6 | e2e | ja (expensive) | gateway/tests/demo/test_demo_uc4_i18n.py | pending | -| T7 | 7 | manual | nein | — (Generalprobe Di Morgen) | pending | -| T8 | 8 | ci | ja | `pytest tests/demo/ -v` | pending | - -## Links - -- Keynote Use Cases: `local/notes/use-cases-DEMO-TUE.md` -- Customer Demo Enablement: `c-work/1-plan/2026-04-customer-demo-enablement.md` -- Trustee Tooling Plan: `c-work/1-plan/2026-04-customer-trustee-tooling-and-demo-prep.md` -- Bootstrap (bestehend): `gateway/modules/interfaces/interfaceBootstrap.py` -- System-Templates (Treuhand): `interfaceBootstrap._buildSystemTemplates()` -- Workflow-Engine: `b-reference/gateway/workflow.md` -- Neutralisierung: `b-reference/platform/neutralization.md` -- Testing-Strategie: `d-guides/testing-strategy.md` -- Trustee-Feature: `gateway/modules/features/trustee/` -- RealEstate-Feature: `gateway/modules/features/realEstate/` -- Chatbot-Feature: `gateway/modules/features/chatbot/` (nicht fuer UC3 — UC3 nutzt Workspace-RAG) -- Neutralisierung-Feature: `gateway/modules/features/neutralization/` -- Graph-Editor: `gateway/modules/features/graphicalEditor/` - -## Abschluss - -- [ ] b-reference/ aktualisiert (keine neuen Features, nur Demo-Config) -- [ ] TOPICS.md aktualisiert (falls neues Thema) -- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben diff --git a/c-work/3-validate/2026-04-investor-demo-tuesday.md b/c-work/3-validate/2026-04-investor-demo-tuesday.md new file mode 100644 index 0000000..ea53c54 --- /dev/null +++ b/c-work/3-validate/2026-04-investor-demo-tuesday.md @@ -0,0 +1,277 @@ + + + + +# Investor-Demo Dienstag — Live Product Demo (20 Min) + +**Was:** 20-Min Live-Demo von PowerON PORTA für Investoren + Treuhänder. +**Wer:** Kollegen präsentieren Keynotes, Patrick zeigt die Plattform live. +**Publikum:** Investoren (ROI, Skalierbarkeit) + Treuhänder (Praxisnutzen, Datenschutz). + +--- + +## TEIL A — Demo-Drehbuch (20 Minuten) + +> Ausdrucken, am Laptop daneben legen, Szene für Szene abarbeiten. + +--- + +### Szene 0: Setup (vor der Demo) + +- Demo-Config geladen: `/admin/demo-config` → "Investor Demo April 2026" → Load +- Eingeloggt als `p.motsch@poweron.swiss` +- Mandanten: HappyLife AG + Alpina Treuhand AG +- Tabs vorbereitet: Dashboard, Workspace (indexierte Knowledge-Docs), Graph-Editor, Trustee +- Neutralisierung aktiviert, Knowledge-Base indexiert +- **Fallback-Tabs:** Pro UC ein Tab mit Ergebnis-Screenshots + +--- + +### Szene 1: Intro & Integrationslandschaft (0:00 – 3:00) + +**Zeigen:** PORTA Dashboard → Integrationsseite + +**Sagen:** +- "Das ist PORTA — unsere AI Execution Layer. Ein Login, alle AI-Workflows." +- "Jeder Mandant hat eigene Features, Daten, Berechtigungen — komplett getrennt." + +**Klicks:** +1. Dashboard → Mandanten-Übersicht +2. Feature-Store → aktivierte Features zeigen +3. **Integrationen öffnen** → "Komplette Architektur auf einen Blick." +4. Schichten erklären: Datenquellen → Workflows → Services +5. "50+ Konnektoren, keine Seat-Lizenzen, Bezahlung pro Workflow." +6. → "Schauen wir uns an, wie das konkret funktioniert." + +--- + +### Szene 2: UC1 — Treuhand Spesenverarbeitung (3:00 – 9:00) + +**Zeigen:** Beleg → OCR → KI-Kontierung → Export in Sekunden + +**Sagen:** +- "Treuhänder: 5-15 Min pro Beleg. PowerON: Sekunden." + +**Klicks:** +1. Graph-Editor → Demo-Workflow "Treuhand: Belegverarbeitung" zeigen +2. "Visueller Workflow — kein Code. SharePoint → Loop → Extraktion → Kontierung." +3. Workflow starten → Live-Ausführung +4. Trustee-Bereich → extrahierte Positionen (Beleg, MWST, Konto) +5. "98% Zeiteinsparung." +6. Audit-Trail zeigen + +→ "Die Kundendaten verlassen nie die Schweiz. Schauen wir uns das an." + +**Fallback:** Ergebnis-Screenshot-Tab zeigen. + +--- + +### Szene 3: Neutralisierung live (9:00 – 12:00) + +**Zeigen:** PII-Schutz in Echtzeit + +**Sagen:** +- "Treuhänder, Anwälte, Gesundheitssektor — keine Kundendaten an OpenAI." +- "PII wird entfernt, BEVOR Daten zum Modell gehen." + +**Klicks:** +1. Workspace → Mieterdossier (PDF) hochladen +2. Neutralisierungs-Panel → Mappings zeigen +3. AI-Analyse: "Analysiere das Mieterdossier und erstelle eine Risikobewertung" +4. Ergebnis: korrekt, aber keine echten Namen im LLM-Call +5. Re-Personalisierung zeigen +6. "Das ist Architektur. PII kann physisch nicht zum Anbieter gelangen." + +→ "Wie die KI auch ausserhalb der Treuhand arbeitet." + +**Fallback:** Panel + Mappings zeigen ohne Live-Analyse. + +--- + +### Szene 4: UC2 — Immobilien Machbarkeitsstudie (12:00 – 15:00) + +**Zeigen:** Grundstück → automatische Recherche → Analyse + +**Sagen:** +- "Immobilienfirmen: 2-4 Stunden pro Grundstück. PowerON: Minuten." + +**Klicks:** +1. Workspace → "Erstelle eine Machbarkeitsstudie für Musterstrasse 42, 8001 Zürich" +2. Agent arbeitet live (swisstopo, Zonenpläne, ÖREB) +3. Ergebnis: Zonierung, Baurecht, Nutzungspotential +4. "6 Minuten statt 4 Stunden. Funktioniert für jedes Grundstück." + +→ "Wie die KI als Firmen-Wissensbasis funktioniert." + +**Fallback:** Internet-abhängig → Ergebnis-Tab zeigen. + +--- + +### Szene 5: UC3 — AI Knowledge Workspace (15:00 – 17:00) + +**Zeigen:** Firmenwissen sofort abrufbar mit Quellenangabe + +**Sagen:** +- "Informationssilos = Produktivitätskiller Nr. 1." +- "Dokumente hochladen → automatisch indexiert → sofortige Antwort mit Quelle." + +**Klicks:** +1. Workspace (HappyLife AG) → Dokumente bereits indexiert +2. Optional: RAG Insights → Index-Status +3. Fragen: "Wie ist unser Reklamationsprozess?" +4. Antwort mit Quellenangabe +5. Follow-up: "Welche Fristen gelten für Nebenkostenabrechnungen?" +6. "Sofortige Antworten statt 10 Min Suche. Rollenbasierter Zugriff." + +**Fallback:** Falls LLM langsam → zweite Frage überspringen. + +--- + +### Szene 6: UC4 — Sprach-Deployment live (17:00 – 20:00) + +**Zeigen:** Neue Sprache in Minuten — AI übersetzt das komplette UI + +**Sagen:** +- "New language, AI translates all UI texts, 5 minutes, no code change." +- "Not Google Translate — context-aware." + +**Klicks:** +1. Admin → UI-Sprachen → DE, EN, FR zeigen +2. "Neue Sprache" → **Spanisch** (es) +3. AI-Übersetzung → Fortschritt +4. Sprache wechseln → UI komplett auf Spanisch +5. "5 minutes. Entire enterprise platform. No developer." + +→ "Das war PowerON PORTA — zurück zu den Zahlen." + +**Fallback:** Spanisch vorher anlegen, live nur Sprachwechsel zeigen. + +--- + +### Szene 7: Closing (Keynote-Deck) + +- Pricing, Roadmap, Next Steps, CTA + +--- + +### Timing + +| Szene | Inhalt | Dauer | Kumuliert | +|-------|--------|-------|-----------| +| 1 | Intro & Integrationen | 3 Min | 0:00 – 3:00 | +| 2 | UC1: Treuhand Spesen | 6 Min | 3:00 – 9:00 | +| 3 | Neutralisierung | 3 Min | 9:00 – 12:00 | +| 4 | UC2: Immobilien | 3 Min | 12:00 – 15:00 | +| 5 | UC3: Knowledge Workspace | 2 Min | 15:00 – 17:00 | +| 6 | UC4: Sprach-Deployment | 3 Min | 17:00 – 20:00 | +| | **Total** | **20 Min** | Ziel: 18 Min + 2 Min Puffer | + +--- +--- + +## TEIL B — Vorbereitungs-Checkliste + +### Phase 1: Demo-Daten (Mo Vormittag) + +- [ ] RMA-Credentials in `gateway/config.ini` +- [ ] Demo-Config laden: `/admin/demo-config` → Load +- [ ] Testdaten prüfen: + - `demoData/invoices/` — 3 Muster-Rechnungen (PDF) + - `demoData/expenses/` — 2 Spesenbelege (PDF) + - `demoData/neutralizer/tenant-dossier.pdf` — vorhanden ✅ + - `demoData/knowledge-base/` — 4 Dokumente vorhanden ✅ + +### Phase 2: Konfiguration pro UC (Mo Nachmittag) + +**UC1: Treuhand** +- [ ] Trustee-Instanz konfigurieren (RMA-Connector) +- [ ] Graph-Editor Workflow erstellen (System-Template als Basis) +- [ ] SharePoint-Demo-Ordner mit Belegen befüllen + +**UC2: Immobilien** +- [ ] Workspace-Instanz konfigurieren +- [ ] Agent-Tools prüfen: `webSearch`, `readUrl`, `createChart` +- [ ] Fallback-Screenshots vorbereiten + +**UC3: Knowledge Workspace** +- [ ] Workspace (HappyLife AG) — Knowledge-Base befüllen: 4 Docs hochladen +- [ ] RAG-Indexierung prüfen unter RAG Insights +- [ ] Neutralisierung aktivieren + +**UC4: Sprach-Deployment** +- [ ] Sprachen prüfen: DE, EN, FR vorhanden +- [ ] Spanisch (es) NICHT vorinstalliert lassen +- [ ] AI-Übersetzungs-Pipeline testen (<5 Min) +- [ ] Fallback: Spanisch vorher anlegen falls Pipeline zu langsam + +**UC5: Integrationen** +- [ ] Demo-Daten: min. 2 Connections, 2 Connectors, 3 Workflows, 2 Mandanten + +**Neutralisierung** +- [ ] Demo-Flow testen: PDF hochladen → Mappings → AI-Analyse → Re-Personalisierung + +### Phase 3: Testing (Mo Abend) + +- [ ] `pytest tests/demo/ -v -m "not expensive"` — alle grün +- [ ] `pytest tests/demo/ -v` — mit Live-AI-Calls + +### Phase 4: Generalprobe (Di Vormittag) + +- [ ] Komplette Demo durchspielen auf INT +- [ ] Timing ≤ 20 Min +- [ ] Fallback-Screenshots für jeden UC bereit + +--- + +## Testdrehbuch (automatisiert) + +### Architektur + +``` +gateway/tests/demo/ +├── conftest.py # Demo-Fixtures, DB-Setup +├── test_demo_bootstrap.py # Bootstrap idempotent +├── test_demo_uc1_trustee.py # Beleg → Extraktion → Kontierung +├── test_demo_uc2_realestate.py # Agent → Web-Recherche → Analyse +├── test_demo_uc3_chatbot.py # Workspace-RAG → Antwort + Quelle +├── test_demo_uc4_i18n.py # Sprache → AI-Translation → UI +├── test_demo_neutralization.py # PII → Platzhalter → Roundtrip +└── README.md +``` + +```bash +cd gateway/ + +# Alle (ohne AI-Calls): +pytest tests/demo/ -v -m "not expensive" + +# Mit Live-AI (Generalprobe): +pytest tests/demo/ -v +``` + +### Test-Szenarien + +**T-BOOT:** Bootstrap idempotent, alle Features aktiv, Testdaten geladen. + +**T-UC1:** 3 Belege → extrahiert + kontiert + Audit-Trail. Sync → "synced". + +**T-UC2:** Machbarkeitsstudie-Prompt → Agent nutzt webSearch → Ergebnis <120s. + +**T-UC3:** Workspace-RAG-Frage → Antwort mit Quellenangabe <15s. Frage ausserhalb KB → kein Halluzinieren. + +**T-UC4:** Sprache "es" anlegen → AI übersetzt alle Keys <5 Min → UI auf Spanisch. + +**T-NEU:** PDF mit PII → Platzhalter → AI-Analyse ohne PII → Re-Personalisierung korrekt. + +--- + +## Links + +- Keynote: `local/notes/use-cases-DEMO-TUE.md` +- Bootstrap: `gateway/modules/interfaces/interfaceBootstrap.py` +- Demo-Config: `gateway/modules/demoConfigs/investorDemo2026.py` +- Test-Suite: `gateway/tests/demo/` + +## Abschluss + +- [ ] Dieses Dokument → z-archive/ verschoben diff --git a/c-work/2-build/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md b/c-work/4-done/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md similarity index 88% rename from c-work/2-build/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md rename to c-work/4-done/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md index 20ee519..5427ed5 100644 --- a/c-work/2-build/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md +++ b/c-work/4-done/2026-04-customer-trustee-quick-actions-feature-dashboard.md @@ -1,4 +1,4 @@ - + @@ -86,7 +86,7 @@ Der Workspace hat bereits: Chat-Rendering, Chart-Anzeige, Datei-Handling, SSE-St ### Phase 1: Backend — Quick Action Definitionen & API (Gateway) -- [ ] **`QUICK_ACTIONS` in `mainTrustee.py` definieren** +- [x] **`QUICK_ACTIONS` in `mainTrustee.py` definieren** Gleiches Pattern wie `UI_OBJECTS`, `TEMPLATE_ROLES`: @@ -209,9 +209,9 @@ QUICK_ACTIONS = [ ] ``` -- [ ] **`getQuickActions()` Funktion in `mainTrustee.py`** analog zu `getUiObjects()`, `getTemplateRoles()` +- [x] **`getQuickActions()` Funktion in `mainTrustee.py`** analog zu `getUiObjects()`, `getTemplateRoles()` -- [ ] **API-Endpoint `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions`** in `routeFeatureTrustee.py` +- [x] **API-Endpoint `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions`** in `routeFeatureTrustee.py` - Liest `QUICK_ACTIONS` + optional `FeatureInstance.config.get("quickActions", [])` - Filtert nach User-Rollen (RBAC): nur Actions deren `requiredRoles` mit den Rollen des Users auf dieser Instanz übereinstimmen - Sortiert nach `sortOrder` @@ -220,7 +220,7 @@ QUICK_ACTIONS = [ ### Phase 2: Frontend — QuickActionBoard Komponente -- [ ] **Neue Komponente `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.tsx`** +- [x] **Neue Komponente `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.tsx`** Generische, wiederverwendbare Komponente: @@ -251,7 +251,7 @@ UI: - Dark-Theme Support (bestehende CSS-Variablen nutzen) - Kein eigener State — rein präsentational mit `onDispatch`-Callback -- [ ] **CSS in `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.module.css`** +- [x] **CSS in `components/QuickActionBoard/QuickActionBoard.module.css`** - Konsistentes Design mit bestehenden `TrusteeViews.module.css` Kacheln (`.statCard` Pattern) - Hover: leichter Scale + Shadow-Verstärkung - Active/Clicked: kurzer visueller Feedback (Pulse oder Farb-Flash) @@ -259,7 +259,7 @@ UI: ### Phase 3: Frontend — Dashboard-Integration -- [ ] **`TrusteeDashboardView.tsx` erweitern** +- [x] **`TrusteeDashboardView.tsx` erweitern** Unter dem bestehenden `statsGrid` und `infoSection`: @@ -289,16 +289,15 @@ const _handleQuickAction = (action: QuickAction) => { }; ``` -- [ ] **API-Hook `useTrusteeQuickActions(instanceId)`** in `hooks/useTrustee.ts` - - Fetcht `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` - - Cached Response (SWR-Pattern oder einfacher State) - - Resolved `label`/`description` in die aktive Sprache (wie bei Navigation-Labels) +- [~] **API-Hook `useTrusteeQuickActions(instanceId)`** in `hooks/useTrustee.ts` *(Logik inline im View implementiert — separater Hook ist optional/nice-to-have, kein Blocker)* + - Fetcht `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` — erledigt (inline in `TrusteeDashboardView`) + - Resolved `label`/`description` in die aktive Sprache — erledigt (API liefert aufgelöst) -- [ ] **Trustee API Funktion `fetchQuickActions()`** in `api/trusteeApi.ts` +- [x] **Trustee API Funktion `fetchQuickActions()`** in `api/trusteeApi.ts` ### Phase 4: Frontend — Workspace Pre-Fill (Cross-Feature-Dispatch) -- [ ] **URL-Parameter-Support in `WorkspacePage.tsx`** +- [x] **URL-Parameter-Support in `WorkspacePage.tsx`** Workspace erkennt URL-Suchparameter: - `?prompt=` → Füllt Prompt-Feld vor @@ -326,7 +325,7 @@ useEffect(() => { }, []); ``` -- [ ] **Workspace-Instanz-Auflösung** für Cross-Feature-Navigation +- [x] **Workspace-Instanz-Auflösung** für Cross-Feature-Navigation Helper-Funktion in Trustee Dashboard: ```typescript @@ -350,40 +349,32 @@ const _navigateToWorkspaceWithPrompt = async (config: QuickActionConfig) => { ### Phase 5: Workflow-Dispatch (für `actionType: "workflow"`) -- [ ] **Graph-Editor Workflow triggern** aus dem Trustee Dashboard +> **Implementierungs-Entscheid:** Statt direktem Workflow-Trigger vom Dashboard navigieren die Analyse-/Abschluss-Actions +> als `actionType: "link"` zu `TrusteeAnalyseView` bzw. `TrusteeAbschlussView` mit `?tab=...` Parameter. +> Diese Views laden den zugehörigen Template-Workflow (via `templateTag`) und bieten eine dedizierte UI +> mit Eingabemöglichkeiten, Workflow-Ausführung und Ergebnis-Anzeige. Das ist besser als ein direkter +> One-Click-Trigger, weil der User Kontext sieht und Parameter eingeben kann. -Für `actionType: "workflow"`: Nutzt bestehenden `POST /api/graphicalEditor/{geInstanceId}/execute`: +- [x] **Navigation zu Analyse/Abschluss-Views** mit Tab-Parameter implementiert + - Quick Actions nutzen `targetView: "analyse"` / `"abschluss"` + `tab: "budget"` / `"kpi"` / etc. + - `TrusteeAnalyseView` und `TrusteeAbschlussView` laden Workflows via `templateTag`-Matching +- [x] **Template-Workflows** in `TEMPLATE_WORKFLOWS` definiert mit korrekten Tags + - `template:trustee-budget-comparison`, `template:trustee-kpi-dashboard`, `template:trustee-cashflow`, `template:trustee-forecast`, `template:trustee-year-end-check` +- [x] **Workflow-Kopierung** bei Instanz-Erstellung via `_copyTemplateWorkflows` +- [x] **Nachträgliche Sync-Möglichkeit** via `POST /api/admin/features/instances/{id}/sync-workflows` (Admin UI Button) -```typescript -const _triggerWorkflow = async (config: WorkflowActionConfig) => { - // 1. GraphicalEditor-Instanz des gleichen Mandanten finden - const geInstance = instances.find( - i => i.featureCode === 'graphicalEditor' && i.mandateId === currentMandateId - ); - - // 2. System-Template-Workflow finden (nach templateCode) - const workflows = await fetchWorkflowsByTemplate(geInstance.id, config.workflowTemplateCode); - - // 3. Ausführung triggern - const run = await executeWorkflow(geInstance.id, workflows[0].id); - - // 4. Feedback: Toast "Workflow gestartet" + optional Link zur Run-Ansicht - showToast({ message: t('quickActions.workflowGestartet'), action: { label: t('quickActions.details'), onClick: () => navigateToRun(run.id) } }); -}; -``` - -- [ ] **API-Funktionen** in `api/graphicalEditorApi.ts` (falls nicht vorhanden): `fetchWorkflowsByTemplate()`, `executeWorkflow()` +**Hinweis:** Direkter `actionType: "workflow"` Dispatch (One-Click-Trigger ohne Zwischen-UI) bleibt als spätere Erweiterung möglich, wird aber aktuell nicht benötigt. ### Querschnitt-Checks -- [ ] API-Endpunkte: `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` (neu) -- [ ] DB-Schema / Migration: nein -- [ ] Frontend-Komponenten: `QuickActionBoard` (neu, generisch), `TrusteeDashboardView` (erweitert) -- [ ] RBAC / Permissions: Filterung über `requiredRoles` im API-Endpoint -- [ ] Neutralisierung betroffen? nein (Prompts gehen durch normale Workspace-Pipeline) -- [ ] Navigation / Routing: Workspace URL-Parameter-Support -- [ ] Billing-Impact? nein (Agent-Calls laufen über bestehende Billing-Pipeline) -- [ ] i18n: Alle Labels in `QUICK_ACTIONS` nutzen `TextMultilingual`-Format +- [x] API-Endpunkte: `GET /api/trustee/{instanceId}/quick-actions` — implementiert in `routeFeatureTrustee.py` +- [x] DB-Schema / Migration: nein (keine DB-Änderung nötig) +- [x] Frontend-Komponenten: `QuickActionBoard` (neu, generisch), `TrusteeDashboardView` (erweitert) +- [x] RBAC / Permissions: Filterung über `requiredRoles` im API-Endpoint +- [x] Neutralisierung betroffen? nein (Prompts gehen durch normale Workspace-Pipeline) +- [x] Navigation / Routing: Workspace URL-Parameter-Support (`?prompt=`, `?autoStart=`) +- [x] Billing-Impact? nein (Agent-Calls laufen über bestehende Billing-Pipeline) +- [x] i18n: Alle Labels in `QUICK_ACTIONS` nutzen `TextMultilingual`-Format ---