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- 751 versehentlich getrackte Scratch-/Cache-Dateien (.chunk_*, .graphify_*, cache/ast/) aus Git entfernt; graphify-out/.* + graphify-out/cache/ in .gitignore - Getrackt bleibt die echte Memory: graph.json (mit 27 Traceability-Kanten), GRAPH_REPORT.md, graph.html, manifest.json, memory/ (gespeicherte Query-Antworten) - CLAUDE.md: graph-first Workflow geschaerft (Graph nennt Dateien -> gezielt 1-2 lesen statt grep) = der eigentliche Token-Spar-Mechanismus Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# CLAUDE.md — rebreak-monorepo
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> Projekt-Stub. Bei Bedarf mit `/init` um eine vollständige Codebase-Übersicht erweitern.
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## graphify (Knowledge-Graph)
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Ein persistenter graphify-Wissensgraph liegt unter **`graphify-out/graph.json`**
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(14.350 Knoten / 19.326 Kanten, Stand 2026-06-10).
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**Wann konsultieren:** Bei Fragen zu Codebase-Struktur, Architektur, „was ruft X / wo
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ist Y", Cross-Modul-Bezügen oder DiGA-Traceability **zuerst den Graphen nutzen**, statt
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das Monorepo blind zu durchsuchen.
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**⚠️ Token-Disziplin (der eigentliche Zweck):** `graph.json` ist ~13 MB. **NIEMALS
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`graph.json` (oder `GRAPH_REPORT.md`) ganz in den Kontext lesen** — das verbrennt mehr
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Tokens als es spart. Immer nur per **CLI/Python-Script** abfragen, sodass nur eine
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kompakte Antwort ins Kontext-Fenster kommt. Wird diese Regel verletzt, ist der Graph ein
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Token-Loch statt -Sparer.
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**Wie abfragen:**
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- Einfache „wo ist X / was ruft Y"-Fragen → `graphify query "<frage>"` (BFS, kompakte Ausgabe).
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- **Tiefe Architektur-/Traceability-Traces** → kleines Python-Script das `graph.json`
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von der Platte liest und nur das Ergebnis printet (Adjazenz + shortest-path). Die
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Substring-BFS von `graphify query` verheddert sich an i18n-Locale-Keys; für präzise
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Pfade ist der gezielte Walk verlässlicher.
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- **Graph-FIRST für jede Codebase-Frage** — das ist der Token-Spar-Mechanismus: Der
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Graph nennt dir kompakt die beteiligten Dateien/Symbole/Pfade, **dann liest du gezielt
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nur die 1–2 relevanten Dateien** statt das Repo zu grep-en oder breit zu lesen. Auch bei
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Logikfragen: erst Graph fragen (welche Dateien?), dann nur die lesen. So wird aus „10
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Dateien lesen" → „Graph-Query + 1 Datei lesen".
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**Nach Code-Änderungen / neuen Features:** `/graphify --update`. **Nur-Code-Änderungen
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sind GRATIS** (AST, kein LLM — die Skill erkennt das automatisch). **Doc-/Bild-Änderungen
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kosten LLM-Tokens** → nur ausführen wenn man die Doc-Inhalte wirklich im Graph braucht.
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Wenn das Ziel reine Token-Ersparnis ist: Updates code-only halten.
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**Aktueller Scope & Grenzen (ehrlich):**
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- **Code-Struktur: vollständig** (AST über `backend/` + `apps/rebreak-native/`).
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- **Doc↔Code-Brücken: spärlich** — nur der **Lyra-/Krisen-Strang** ist verdrahtet
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(12 `traceability:true`-Kanten, gespiegelt in `docs/specs/diga/05d-traceability-matrix-v0.md`).
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Andere DiGA-Stränge (Schutz/Blocker `REQ-PROT`, Mail `REQ-MAIL`, Anonymität) sind
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**noch nicht** Code-verknüpft → manuell verdrahten wie beim Lyra-Strang (`05d §4`).
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- **Bilder (184) + 1 Video bewusst übersprungen** — stehen beim nächsten `--update`
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wieder als „neu" an.
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**graphify-eigene memory:** `graphify-out/memory/` hält gespeicherte Query-Antworten
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(z. B. den Lyra-Traceability-Trace) und fließt beim `--update` zurück in den Graphen.
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