Alfred
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qc-text-builder
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9 コミット
1 ブランチ
35MB
ツリー: d620438deb
ブランチ タグ
${ item.name }
ブランチ ${ searchTerm } を作成
'd620438deb' から
${ noResults }
Jan Svabenik d620438deb feat: wire llm-first autofill suggestions 1ヶ月前
cmd/qctextbuilder Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
data Add prompt settings and draft prompt context 1ヶ月前
dist Add prompt settings and draft prompt context 1ヶ月前
docs feat: wire llm-first autofill suggestions 1ヶ月前
internal feat: wire llm-first autofill suggestions 1ヶ月前
migrations Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
test/integration Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
web feat: wire llm-first autofill suggestions 1ヶ月前
.env.local Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
AGENTS.md Prepare draft intake and LLM context flow 1ヶ月前
README.md feat: wire llm-first autofill suggestions 1ヶ月前
build-local.ps1 Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
concept.json Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前
go.mod Add SQLite persistence and draft review flow 1ヶ月前
go.sum Add SQLite persistence and draft review flow 1ヶ月前
run-local.ps1 Initial QC Text Builder MVP scaffold 1ヶ月前

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).
  • LLM-first Autofill-Vorschlaege (ueber den bestehenden QC-Providerpfad), mit strukturierter Feldzuordnung auf fieldPath/Slot und Rule-based Fallback fuer Ausfall-/Testfaelle.
  • Suggestion-Workflow getrennt von Feldwerten (Preview), inkl. Generate all, Regenerate all, Apply all to empty sowie per-Feld Apply/Regenerate im Draft-/Build-UI.
  • Technische Felddetails (z. B. fieldPath, Suggestion-Metadaten, Slot-Preview) sind im UI standardmaessig ausgeblendet und nur per Debug-Toggle sichtbar.
  • 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 bleibt Assistenz im Review-Flow: Vorschlaege werden separat gespeichert und manuell angewendet; bei LLM-Ausfall greift deterministischer Rule-based Fallback.

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