Alfred
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qc-text-builder
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Jan Svabenik 7d32fac979 feat: prepare semantic slot mapping for autofill 1 месяц назад
cmd/qctextbuilder Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
data Add prompt settings and draft prompt context 1 месяц назад
dist Add prompt settings and draft prompt context 1 месяц назад
docs feat: prepare semantic slot mapping for autofill 1 месяц назад
internal feat: prepare semantic slot mapping for autofill 1 месяц назад
migrations Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
test/integration Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
web feat: prepare semantic slot mapping for autofill 1 месяц назад
.env.local Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
AGENTS.md Prepare draft intake and LLM context flow 1 месяц назад
README.md feat: prepare semantic slot mapping for autofill 1 месяц назад
build-local.ps1 Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
concept.json Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад
go.mod Add SQLite persistence and draft review flow 1 месяц назад
go.sum Add SQLite persistence and draft review flow 1 месяц назад
run-local.ps1 Initial QC Text Builder MVP scaffold 1 месяц назад

README.md

QC Text Builder (Go)

QC Text Builder ist eine Go-Anwendung fuer den kontrollierten QC-Textprozess von Template bis Site-Build.

Aktueller Stand

Die App kann heute:

  • AI-Templates aus QC synchronisieren und anzeigen.
  • Templates onboarden (Discovery/Manifest) und Felder fuer Mapping/Review bearbeiten.
  • Drafts anlegen, aktualisieren und im Status draft -> reviewed -> submitted fuehren.
  • Externen Draft-Intake ueber POST /api/drafts/intake verarbeiten (Stammdaten + optional Website-/Stilkontext, kein Direkt-Build).
  • Globalen Master-Prompt in Settings pflegen sowie Prompt-Bloecke fuer den spaeteren LLM-Flow als Standard konfigurieren.
  • Im Draft-/Build-UI den User-Flow auf Stammdaten, Intake-/Website-Kontext, Stil-Auswahl und Template-Felder fokussieren; Prompt-Interna liegen in Settings.
  • Interne semantische Zielslots (z. B. hero.title, service_items[n].description) auf Template-Felder abbilden als Vorbereitung fuer spaeteren LLM-Autofill.
  • Repeated-Bereiche in semantischen Slots werden block-/rollenbasiert getrennt (z. B. Services/Team/Testimonials pro Item statt Sammel-Slot).
  • Builds aus geprueften Daten starten sowie Job-Status pollen und Editor-URL nachladen.

Wichtig:

  • Leadharvester liefert nur Intake-Daten (Stammdaten + optional Kontext) in Drafts.
  • LLM-Autofill ist noch nicht fertig; vorbereitet sind Kontextfelder, globale Prompt-Steuerung in Settings und semantische Slot-Mappings als Bruecke zu fieldValues.

Lokaler Start

  1. Env setzen:
    • HTTP_ADDR=:8080
    • DB_DRIVER=sqlite (Default)
    • DB_URL=data/qctextbuilder.db (Default)
    • QC_BASE_URL=https://qc-api.yggdrasil.dev-mono.net/api/v1
    • QC_TOKEN=<bearer token>
  2. Starten:
    • go run ./cmd/qctextbuilder

Persistenz

Default ist SQLite. Gespeichert werden Settings, Templates, Manifeste/Felder, Drafts und Site-Builds.

Draft-/Review-Flow

Empfohlener Ablauf:

  1. Draft anlegen oder via Intake vorbefuellen.
  2. Inhalte im UI/API pruefen und anpassen.
  3. Draft auf reviewed setzen.
  4. Build starten; Draft wird auf submitted fortgeschrieben.

Weiterfuehrende Projektdoku

Zielbild, Roadmap und Ausbaustufen stehen hier:

  • docs/TARGET_STATE_AND_ROADMAP.md

Projektlokale Agentenleitplanken stehen hier:

  • AGENTS.md