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264
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tags:
- 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
---
# 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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