duffyduck
1a72f27861
ARIA wusste bisher nichts von BRAIN_INTERNAL_URL — sie hatte den Endpoint zwar, aber keinen Grund ihn zu nutzen. Zwei neue rule-Memories: - "BRAIN_INTERNAL_URL ist deine Brain-Schnittstelle" — listet die wichtigsten Endpoints (oauth/<service>/token, memory/search, memory/pinned, skills/list) und macht klar dass auch Daten wie Stefans Standort, Memories oder andere Skills aus dem Skill heraus abrufbar sind. - "Auth-Strategie fuer externe APIs" — zwingt ARIA bei jedem API-Skill in eine Checkliste: erst OAuth2 pruefen (Spotify, Google, GitHub, Reddit, …), sonst statischer Key per config_schema, NIEMALS hardcoden. Damit kommt sie eigenstaendig auf "Spotify = OAuth2 = Brain-Endpoint" ohne dass Stefan das jedes Mal sagen muss. Insgesamt jetzt 7 seed_rules statt 5. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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8.4 KiB
Python
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Python
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System-Seed-Regeln — werden bei jedem Brain-Boot idempotent in die
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Vector-DB geschrieben (pinned, source="seed").
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Im Gegensatz zu aria-data/brain-import/ (User-Saatgut, manuell via
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Diagnostic-Klick migriert) ist das hier System-Regeln, die zum Brain-Code
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gehoeren und mit jedem Deploy ausgerollt werden.
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Idempotenz: Punkte mit gleicher `migration_key` werden vor dem Schreiben
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geloescht. Editieren = Zeile aendern, Brain neu starten, fertig.
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from __future__ import annotations
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import logging
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import uuid
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from datetime import datetime, timezone
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from typing import List
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from memory import Embedder, VectorStore
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from memory.vector_store import COLLECTION
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from qdrant_client.http import models as qm
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# Jede Regel = ein eigener Memory-Punkt. Klein halten, klar formulieren —
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# ARIA sieht das in jedem Chat-Turn als pinned Hot Memory.
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SEED_RULES: List[dict] = [
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/list-before-create",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: skill_list vor skill_create",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Bevor du einen neuen Skill mit `skill_create` anlegst, ruf IMMER "
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"zuerst `skill_list` auf. Schau dir die Namen und Descriptions an. "
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"Wenn ein passender Skill existiert: verwende ihn oder verbessere "
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"ihn mit `skill_update`. Lege keinen Duplikat-Skill an."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/no-version-suffix",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: keine Versions-Suffixe im Namen",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Skill-Namen muessen permanent und beschreibend sein. NIEMALS "
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"Suffixe wie `-v2`, `_v3`, `-new`, `-fixed`, `-aria`, `-ctl` "
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"anhaengen, um eine neue Variante zu bauen. Wenn ein Skill kaputt "
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"ist oder verbessert werden soll: `skill_update`. Versionsverwaltung "
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"macht das System intern (Rollback ueber `skill_rollback`)."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/update-not-recreate",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: kaputten Skill reparieren, nicht neu bauen",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Wenn ein vorhandener Skill nicht wie erwartet funktioniert, lies "
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"zuerst Code + Logs (`skill_get`, `skill_logs`). Repariere ihn dann "
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"mit `skill_update` (entry_code, readme oder pip_packages patchen). "
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"Baue NIEMALS einen zweiten Skill mit aehnlichem Namen — das gibt "
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"Skill-Friedhof und Stefan muss aufraeumen."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/no-hardcoded-credentials",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: keine hardcoded Credentials",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Schreibe NIEMALS API-Keys, Tokens, Passwoerter, client_id oder "
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"client_secret direkt in den Skill-Code. Fuer OAuth-Services "
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"(Spotify, Google, GitHub etc.) nutze das Brain-Tool "
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"`oauth_get_token('<service>')` — das macht Auto-Refresh und "
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"haelt den Token frisch. Stefan muss sich sonst alle 60 Minuten "
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"manuell neu einloggen, das nervt."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/config-schema-for-settings",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: konfigurierbare Werte ueber config_schema",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Wenn dein Skill konfigurierbare Werte braucht (User-IDs, "
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"Default-Geraete, Endpoints, nicht-OAuth-API-Keys), deklariere "
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"sie im `config_schema`-Feld der skill.json. Stefan setzt sie "
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"dann in der Diagnostic-UI; der Skill bekommt die Werte zur "
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"Laufzeit als Environment-Variable `CFG_<NAME>`. NICHT als "
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"Argument, NICHT hardcoded."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/brain-internal-url",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: BRAIN_INTERNAL_URL ist deine Brain-Schnittstelle",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Jeder Skill bekommt die ENV-Variable BRAIN_INTERNAL_URL "
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"(Default http://localhost:8080). Damit kann der Skill das Brain "
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"aufrufen — kein hardcoden noetig:\n"
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" - GET {BRAIN_INTERNAL_URL}/oauth/<service>/token -> access_token "
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"(mit Auto-Refresh) fuer jeden OAuth-Service\n"
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" - GET {BRAIN_INTERNAL_URL}/memory/search?q=...&k=5 -> "
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"Stefans Memories semantisch durchsuchen\n"
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" - GET {BRAIN_INTERNAL_URL}/memory/pinned -> Hot Memory (Identitaet, Regeln)\n"
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" - GET {BRAIN_INTERNAL_URL}/skills/list -> verfuegbare Skills\n"
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"Mehr Endpoints siehe Brain main.py. Lies die URL IMMER aus "
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"os.environ['BRAIN_INTERNAL_URL'] — hardcoden waere kaputt sobald "
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"der Port wechselt. Beispiel: ein Wetter-Skill kann Stefans "
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"Standort per /memory/search holen statt ihn als Arg zu erwarten."
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),
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},
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{
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"migration_key": "seed/skill-rule/external-api-auth-strategy",
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"type": "rule",
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"title": "Skill-Regel: Auth-Strategie fuer externe APIs",
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"category": "skills",
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"content": (
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"Wenn dein Skill mit einer externen API redet (Spotify, Google, "
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"Reddit, GitHub, OpenWeather, OpenAI, …), entscheide IMMER bewusst "
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"die Auth-Strategie in dieser Reihenfolge:\n"
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" 1. OAuth2? (Spotify, Google, GitHub, Reddit, Discord, Twitch, "
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"Microsoft, …) -> nutze `oauth_register_provider` falls der "
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"Provider noch nicht da ist, dann `oauth_authorize` fuer "
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"Initial-Login. Im Skill: Token via "
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"BRAIN_INTERNAL_URL/oauth/<service>/token holen — Brain macht "
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"Auto-Refresh, Stefan muss sich nicht alle 60min neu einloggen.\n"
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" 2. Statischer API-Key / Bearer-Token? (OpenWeather, OpenAI, "
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"Twilio, SendGrid, …) -> in skill.json `config_schema` "
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"deklarieren. Stefan setzt den Wert in Diagnostic, Skill bekommt "
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"ihn als CFG_<NAME> ENV.\n"
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" 3. NIEMALS hardcoden — egal wie 'temporaer' es ist.\n"
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"Wenn Du nicht sicher bist welche Strategie ein Service nutzt: "
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"in der API-Doku des Services nachsehen ('OAuth' oder "
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"'API Key' im Auth-Kapitel). Nicht raten."
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),
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},
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]
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def apply(store: VectorStore, embedder: Embedder) -> dict:
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"""Schreibt alle SEED_RULES idempotent in die DB.
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Vorgehen: erst alle Punkte mit `source=seed` UND passender migration_key
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loeschen, dann frisch upserten. So koennen Regeln editiert/entfernt
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werden indem die SEED_RULES-Liste angepasst wird.
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"""
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if not SEED_RULES:
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return {"written": 0}
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migration_keys = [r["migration_key"] for r in SEED_RULES]
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# Alte Versionen entfernen (nur die mit unserer migration_key — andere
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# source=seed Punkte aus zukuenftigen seed-Files sind sicher)
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try:
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store.client.delete(
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collection_name=COLLECTION,
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points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=[
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qm.FieldCondition(key="migration_key", match=qm.MatchAny(any=migration_keys))
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])),
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)
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except Exception as exc:
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logger.warning("seed_rules: delete-by-migration_key fehlgeschlagen (%s) — wahrscheinlich erster Run", exc)
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# Frisch einbetten + schreiben
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texts = [r["content"] for r in SEED_RULES]
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vectors = embedder.embed_batch(texts)
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now = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
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written = 0
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for rule, vec in zip(SEED_RULES, vectors):
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payload = {
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"type": rule["type"],
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"title": rule["title"],
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|
"content": rule["content"],
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"pinned": True,
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"category": rule.get("category", ""),
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|
"source": "seed",
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|
"tags": [],
|
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"created_at": now,
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|
"updated_at": now,
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|
"migration_key": rule["migration_key"],
|
|
"attachments": [],
|
|
}
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store.client.upsert(
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|
collection_name=COLLECTION,
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points=[qm.PointStruct(id=str(uuid.uuid4()), vector=vec, payload=payload)],
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|
)
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written += 1
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logger.info("seed_rules: %d Regeln in DB geschrieben", written)
|
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return {"written": written, "keys": migration_keys}
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