Zustand statt Bestand
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Der teuerste Fehler dieses Projekts, dreimal gemacht: etwas wird eingelesen, angemeldet und dann nie gefragt. Es fällt nicht auf, weil nichts kaputtgeht.
| Korpora | ||
|---|---|---|
| Deyişe | 522 | 7 analysiert |
| Ayets | 6 236 | 6222 mit Deutung 240 mit Ehl-i-Beyt-Auslegung |
| Ehl-i-Beyt-Passagen | 6 101 | seit #13 auch bei gefundenem Ayet wenn eine Person genannt wird |
| Kısas-Passagen | 735 | Beleg-Rückfall |
| Namen Gottes nicht abgefragt | 131 | eigene Datei aber kein Index und keine Abfrage |
| Deutungsebene | ||
| Werke mit Gattung | 85 | von 522 — context_engine (#47) |
| Werke mit Bedeutungsebene | 2 | von 522 — überlebt --no-resume (#58) |
| Ayets mit Deutung | 6 222 | im eingebetteten Text (interpret_quran.py) |
| Prosa-Passagen mit Deutung nicht abgefragt | 0 | Backlog #28/#59 — das Gegenstück zur Kur'an-Deutung fehlt |
| Vokabular | ||
| Lexikoneinträge | 3 725 | lexikon.py seit #56 in der Deutung |
| Ontologie-Entitäten | 2 947 | Personen/Orte gehen in die Suche (#27) |
| belegte Gleichsetzungen | 320 | aus den Querverweisen des Lexikons (#38) |
| Graph-Kanten | 21 751 | im Ergebnisdokument als Wissensnetz (#51) |
| Analysezeilen insgesamt | 96 |
| davon von Hand beurteilt | 0 |
| maschinell freigegeben | 53 |
| Golden-Set-Einträge aus menschlichem Urteil | 24 |
„Maschinell freigegeben“ ist kein menschliches Urteil — die Unterscheidung ist der Torwächter des Golden Sets (evidence.py).
| P1 | ○ #64 | Zweitmeinung messen: wo widersprechen sich zwei Häuser? | Das Modul steht, gelaufen ist es nie - es fehlt ein GEMINI_API_KEY. |
| P1 | ○ #69 | Makâlât des Hacı Bektaş Veli einlesen | Der Text, der die 40 Stufen ueberhaupt erklaert - liegt seit Beginn in input/. |
| P2 | ◐ #7 | Golden Set füllen und Qualität messen | 40 Zeilen warten auf ein menschliches Urteil, dazu 54 Ontologie-Einträge. |
| P2 | ◐ #24 | Beleg-Rückfall messen | Der Rückfall ist verdrahtet, aber noch nie gelaufen - Nutzen und Kosten sind unbekannt. |
| P2 | ○ #70 | Buyruk einlesen | Die Ordensregel - im Lexikon als zweite Autoritaet der Vier Tore genannt. |
| P2 | ○ #72 | Embedding-Aufrufe werden nicht gemessen | api_usage sieht sie nicht - llama-index ruft OpenAI direkt. |
| P3 | ○ #67 | Tailscale für den Zugriff von unterwegs | Wissensbasis von ausserhalb des Heimnetzes lesen, ohne einen Port zu oeffnen. |
| P3 | ○ #68 | Lern-App auf den Vier Toren und Vierzig Stufen | Der Lehrplan ist ueberliefert: Dört Kapı Kırk Makam, begleitet von einem virtuellen Pir. Die App lehrt und prueft Wissen - beurteilen tut sie niemanden. Vom Nutzer zurueckgestellt, der Fokus liegt auf den Deyiş-Verknuepfungen. |