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Include recent Magic app work: Tauri native shell, iOS device detection via supervise-magic sidecar, MDM client, local HTTP server, new pages (detect, enroll, supervise, sideload, pair, preflight, configure, done), and updated device section/status UI.
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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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> ### ⚠️ HARTREGEL — automatisch, ohne dass der User es je erwähnen muss
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> 1. **Memory/Kontext = Graph-FIRST, immer.** Bei JEDER Frage zu Code, Architektur,
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> Modulen oder Traceability ZUERST `graph.json` abfragen (per CLI/Python-Script,
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> kompakte Ausgabe) und daraus die relevanten Dateien/Symbole bestimmen — DANN gezielt
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> nur diese 1–2 Dateien lesen. **Nie** blind grep-en oder breit lesen, wenn der Graph
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> die Antwort eingrenzen kann. Der User sagt „nutze graphify" NIE explizit — es ist Default.
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> 2. **Wartung = Graph-Update, automatisch.** Nach Code-Änderungen in einer Session
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> proaktiv `/graphify --update` laufen lassen (Code-only = gratis) und `graph.json` +
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> `manifest.json` mit-committen, wenn die übrigen Änderungen committet werden — ohne
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> Aufforderung. **Git-Hook aktiv:** ein `post-commit`/`post-checkout`-Hook rebuildet den
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> Graph nach JEDEM Commit/Branch-Wechsel im Hintergrund (AST, gratis) — auch aus VS Code
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> o. ä. Folge: `graph.json` ist danach „modified" → beim nächsten Commit mitnehmen.
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> Notbremse: `GRAPHIFY_SKIP_HOOK=1 git commit …`.
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> ⚠️ Hook lebt in `.git/hooks/` (nicht in Git) → **pro Maschine/Clone**; auf neuer
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> Maschine einmalig `graphify hook install`.
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> 3. **Nie** `graph.json` / `GRAPH_REPORT.md` ganz in den Kontext laden — immer Query/Script.
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Ein persistenter graphify-Wissensgraph liegt unter **`graphify-out/graph.json`**
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(14.350 Knoten / ~19.340 Kanten inkl. 27 Traceability-Kanten, Stand 2026-06-10) und ist
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im Repo getrackt (Scratch/Cache via `.gitignore` ausgeschlossen).
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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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## Agent-Verhaltensregel: Keine eigenmächtigen Code-Änderungen
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> ⚠️ HARTREGEL — vom User explizit verlangt
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- **Nie** Code schreiben, ändern oder erstellen, nur weil etwas „offensichtlich" erscheint.
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- **Keine Implementierung** ohne ausdrückliches „Go" des Users.
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- **Ausnahme:** Der User gibt einen konkreten, knappen und verständlichen Implementierungstask.
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- Vorher sind Fragen, Planen und Recherche erlaubt und gewollt — aber erst nach einem klaren „mach das" wird Code produziert.
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## Session-Kontext-Limit: Stop & Prompt
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> ⚠️ HARTREGEL — vom User explizit verlangt
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Wenn Anzeichen dafür bestehen, dass der Session-Kontext voll läuft oder alte Details verloren gehen (z. B. ich vergesse wiederholt Werte wie `hardwareId`, UDIDs oder bereits besprochene Fakten), dann:
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1. **Sofort stoppen** — keine weiteren Code-Änderungen, keine langen Analysen.
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2. **Kurzen Status-Block notieren** — was wurde besprochen, was steht noch aus, welche Dateien betroffen sind.
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3. **Dem User einen einfachen Copy-Paste-Prompt geben**, mit dem er die nächste Session nahtlos fortsetzen kann.
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4. **Den User bitten, diese Session zu beenden** und die neue mit dem Prompt zu starten.
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Das verhindert, dass bereits erledigte Arbeit oder wichtige Kontextdetails erneut aufgebaut werden müssen.
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