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  - Architektur
  - Epic
  - Aufgaben
  - "#UserStories"
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|Epic|Beschreibung (Outcome)|Abgedeckte Personas|
|---|---|---|
|**Textqualität & Sprachkorrektheit**|Texte sollen sprachlich korrekt, verständlich und formal sauber sein|Chris, Emily, Franzi|
|**Kontextuelle Textanalyse**|Texte sollen inhaltlich zusammenhängend und logisch verständlich sein|Max, Emily|
|**Wissenschaftliche & faktenbasierte Validierung**|Inhalte sollen faktenbasiert, überprüfbar und quellenbelegt sein|Sascha, Emily|
|**Transparente Fehler- & Quellenkennzeichnung**|Fehler und Quellen sollen klar sichtbar und nachvollziehbar dargestellt werden|Franzi, Sascha|
|**KI-Textanalyse & Qualitätsverbesserung**|KI-generierte Texte sollen analysiert und qualitativ verbessert werden|Miriam|
|**Performante & effiziente Analyse**|Analysen sollen schnell und zuverlässig durchgeführt werden|Franzi|
|**Erweiterbare Analyseplattform**|Das System soll modular erweiterbar und wartbar sein|Tobias (Dev), Alex (Admin)|
|**Erklärbarkeit & Nachvollziehbarkeit**|Analyseergebnisse sollen erklärbar und auditierbar sein|Laura, Sascha|
  
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# Überblick: Epics → Architekturbezug

Zur Orientierung zuerst die Zuordnung:

|Epic|Hauptbetroffene Architekturteile|
|---|---|
|Textqualität & Sprachkorrektheit|Core Analysis, Analysis Orchestrator|
|Kontextuelle Textanalyse|Extended Analysis Plug-Ins|
|Wissenschaftliche & faktenbasierte Validierung|Extended Analysis Plug-Ins|
|Transparente Fehler- & Quellenkennzeichnung|Service Layer|
|KI-Textanalyse & Qualitätsverbesserung|Core + Extended Analysis|
|Performante & effiziente Analyse|Core Layer, Orchestrator|
|Erweiterbare Analyseplattform|Core Layer (Plugin-Manager)|
|Erklärbarkeit & Nachvollziehbarkeit|Service Layer, Core|

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# Epic 1: **Textqualität & Sprachkorrektheit**

## Ziel

Texte sollen sprachlich korrekt, konsistent und formal sauber sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Nutzer möchte ich Grammatikfehler automatisch erkennen lassen|
|Als Nutzer möchte ich Rechtschreibfehler erkennen lassen|
|Als Nutzer möchte ich Zeichensetzungsfehler erkennen lassen|
|Als Nutzer möchte ich Wiederholungen im Text erkennen lassen|

### Aufgaben (Tasks)

**Core Analysis**

- Grammatik-Checker implementieren
- Rechtschreib-Checker implementieren
- Punkt- & Komma-Checker implementieren
- Repetition-Checker implementieren

**Analysis Orchestrator**

- Reihenfolge der Checks definieren
- Ergebnisse aggregieren
- Einheitliches Ergebnisformat erzeugen

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# Epic 2: **Kontextuelle Textanalyse**

## Ziel

Inhaltliche Zusammenhänge und logische Konsistenz prüfen.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Nutzer möchte ich erkennen, ob mein Text inhaltlich konsistent ist|
|Als Nutzer möchte ich Hinweise auf Kontextbrüche erhalten|

### Aufgaben (Tasks)

**Extended Analysis Plug-Ins**

- Context-Checker-Plugin definieren
- Plugin-Interface implementieren
- Kontextbewertung (lokal / global)

**Analysis Orchestrator**

- Kontext-Check optional aktivierbar machen    
- Abhängigkeit zu Core-Checks definieren

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# Epic 3: **Wissenschaftliche & faktenbasierte Validierung**

## Ziel

Texte sollen faktenbasiert, quellengeprüft und vertrauenswürdig sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Wissenschaftler möchte ich Fakten prüfen lassen|
|Als Nutzer möchte ich Aussagen mit Quellen belegt sehen|
|Als Nutzer möchte ich Halluzinationen erkennen|

### Aufgaben (Tasks)

**Extended Analysis Plug-Ins**

- Fact-Checker-Plugin implementieren
- Hallucination-Checker-Plugin implementieren
- Externe Quellenanbindung definieren

**Core Layer**

- Plugin-Lifecycle (Load / Unload)
- Timeout-Handling für externe Checks

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# Epic 4: **Transparente Fehler- & Quellenkennzeichnung**

## Ziel

Analyseergebnisse sollen klar sichtbar und nachvollziehbar sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Nutzer möchte ich Fehler im Text markiert sehen|
|Als Nutzer möchte ich Quellen per Hover einsehen|

### Aufgaben (Tasks)

**Service Layer**

- Response Orchestrator erweitern
- Markierungsformat definieren
- Hover-fähige Quellenstruktur erzeugen

**Core**

- Einheitliches Result-Model definieren
- Confidence / Severity berücksichtigen

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# Epic 5: **KI-Textanalyse & Qualitätsverbesserung**

## Ziel

KI-Texte gezielt analysieren und verbessern.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Forscherin möchte ich Wiederholungen in KI-Texten messen|
|Als Forscherin möchte ich Analyseergebnisse exportieren|

### Aufgaben (Tasks)

**Core Analysis**

- Wiederholungsmetriken definieren

**Service Layer**

- Exportformate (JSON)
- Analysehistorie ausgeben

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# Epic 6: **Performante & effiziente Analyse**

## Ziel

Analyse soll schnell, stabil und skalierbar sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Nutzer möchte ich schnelle Analyseergebnisse|
|Als Betreiber möchte ich Engpässe erkennen|

### Aufgaben (Tasks)

**Core Layer**

- Performance Metric Observer implementieren
- Latenz pro Plugin messen

**Analysis Orchestrator**

- Parallele Plugin-Ausführung
- Abbruchlogik bei Timeouts

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# Epic 7: **Erweiterbare Analyseplattform**

## Ziel

Neue Analyse-Plug-ins sollen einfach integrierbar sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Entwickler möchte ich neue Plugins einfach einbinden|
|Als Admin möchte ich Plugins konfigurieren|

### Aufgaben (Tasks)

**Core Layer**

- Plugin-Manager implementieren
- Plugin-Discovery
- Plugin-Konfiguration

**Dokumentation**

- Plugin-Interface dokumentieren
- Beispiel-Plugin bereitstellen

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# Epic 8: **Erklärbarkeit & Nachvollziehbarkeit**

## Ziel

Analyseergebnisse müssen erklärbar und auditierbar sein.

### User Stories

|Story|
|---|
|Als Nutzer möchte ich verstehen, warum etwas als Fehler markiert wurde|
|Als Compliance-Beauftragte möchte ich Analyseentscheidungen nachvollziehen|

### Aufgaben (Tasks)

**Service Layer**

- Erklärungstexte generieren
- Quellen & Gründe anzeigen

**Core**

- Logging der Analyseentscheidungen
- Analyse-Audit-Trail

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