# 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 Settings-/Config-Bereich die LLM-Basiskonfiguration pflegen: aktiver Provider, aktives Modell (provider-aware statische Auswahlliste), Base URL fuer Ollama/kompatible Endpoints, Temperature/Max Tokens sowie getrennte API-Key-Speicher je Provider (OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Ollama).
- LLM-Provider-Konfiguration in Settings per leichtgewichtigem Validate-Action pruefen (aktiver Provider/Modell/Key/Base URL via kurzem Runtime-Request).
- OpenAI-kompatible Runtime-Requests waehlen den Token-Limit-Parameter intern modellkompatibel (`max_completion_tokens` fuer OpenAI GPT-5-Modelle, sonst `max_tokens`), inkl. Settings-Validate-Action.
- OpenAI-kompatible Runtime-Responses werden robust ueber mehrere Chat-/GPT-5-kompatible Content-Shapes extrahiert (u. a. `choices[].message.content` als String/Part-Array sowie `output_text`/`output[].content`); bei leerem Ergebnis werden nur sichere, priorisierte Strukturdiagnosen (inkl. `choices`/`message`-Shapes, `message.content`-Typ/Laenge und `finish_reason` falls vorhanden), keine Prompt-/Secret-Inhalte, zurueckgegeben.
- 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 provider-aware Runtime (OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Ollama/kompatibel) mit aktiver Provider-/Modell-Auswahl aus Settings, strukturierter Feldzuordnung auf `fieldPath`/Slot und Rule-based Fallback fuer Ausfall-/Testfaelle.
- Composite-Fallback laeuft nur fuer echte Zielfeld-Luecken: bei voller Primaerabdeckung kein Fallback-Aufruf, bei Teilabdeckung nur fuer fehlende `fieldPath`s; Primaer-Sources bleiben bei Merge priorisiert.
- 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.
- Strukturierte Autofill-/LLM-Logs mit operativen Zusammenfassungen auf INFO (Provider-Pfad, Fallback-Status, Validate-Action, Dauer, Suggestion-Count).
- Vertiefte Provider-/Runtime-Diagnostik (Prompt-/Payload-/Response-/Extract-/Parse-Snippets, Samples, Feld-Transition-Details) bleibt erhalten und ist ueber `LOG_LEVEL=debug` sichtbar; API-Key-/Authorization-Daten bleiben redigiert.
- Kleine interne Log-API `GET /api/logs?limit=<n>` fuer aktuelle In-Memory-Logeintraege (Ring-Buffer, neueste zuerst).
- 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 Provider-Ausfall greift ein Fallback-Pfad (QC-kompatibel, danach deterministisch Rule-based).
- Provider-/Modell-/Base-URL/API-Key/Temperature/Max-Tokens-Settings steuern den primaeren Suggestion-Runtimepfad produktiv.

## 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>`
   - optional: `LOG_LEVEL=info|debug|warn|error` (Default `info`; fuer tiefe Autofill-/Provider-Diagnostik `debug`)
   - optional: `LOG_FILE=logs/qctextbuilder.log` fuer zusaetzliches JSON-Logfile (stdout bleibt aktiv)
2. Starten:
   - `go run ./cmd/qctextbuilder`

## Persistenz

Default ist SQLite.
Gespeichert werden Settings (inkl. Prompt-Konfig und LLM-Provider-/Modell-/Runtime-/Key-Grundlagen), 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`

