docs: TASKS und Beute-Spec auf Stand 2026-10-16 (Issue-Verweise, Sprache/KI, ERPNext-Importer)
Refs #40 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 (1M context) <[email protected]>
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# ApiCore – Aufgabenliste
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Abgeleitet aus [`docs/lastenheft.md`](docs/lastenheft.md) Abschnitt 26. Reihenfolge innerhalb MVP ist Bau-Reihenfolge (siehe Vorgabe: Auth zuerst, dann Kette bis Export). Haken erst setzen, wenn Lint+Typecheck+Tests+Build für das jeweilige Projekt grün sind UND das Modul manuell/per Test verifiziert wurde.
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Projektstand, Blocker und Inhaber-Aufgaben stehen in den Gitea-Issues (Übersicht #44, Inhaber-Liste #43, Rollout #28). Abgeleitet aus [`docs/lastenheft.md`](docs/lastenheft.md) Abschnitt 26. Reihenfolge innerhalb MVP ist Bau-Reihenfolge (siehe Vorgabe: Auth zuerst, dann Kette bis Export). Haken erst setzen, wenn Lint+Typecheck+Tests+Build für das jeweilige Projekt grün sind UND das Modul manuell/per Test verifiziert wurde.
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## MVP (MUSS) – Abschnitt 26, Liste 1
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@@ -370,8 +370,8 @@ Software-seitig umsetzbare Punkte werden gebaut. Punkte, die dedizierte native B
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- [x] Vollständig offlinefähige PWA mit Sync (Service Worker + IndexedDB-Warteschlange für Durchsichten, Sync bei Wiederverbindung)
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- [x] NFC-Tags (Web-NFC-API, nur Chrome/Android; kodiert denselben Deep-Link wie der QR-Code; kein Fallback für andere Browser möglich)
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- [x] ~~Native Smartphone-App~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert eigene native Codebasis, App-Store-Vertrieb und Build-Pipeline ausserhalb einer Web-Session
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- [x] ~~KI-Auswertung von Völkerdaten, automatische Anomalieerkennung, Fotoanalyse~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert dediziertes ML-Modelltraining/-Betrieb, keine seriöse Umsetzung als einfache Heuristik
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- [x] ~~Spracherfassung am Bienenstand, automatische Zusammenfassung einer Durchsicht~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert Spracherkennungs-/LLM-Infrastruktur über das bestehende Stack hinaus
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- [x] ~~KI-Auswertung von Völkerdaten, automatische Anomalieerkennung~~ – kein eigenes ML-Modell; regelbasierte Auswertung über T4 (Vorschläge, Autopilot). Fotoanalyse der Beute als „Beute Teil 3“ (#24) mit eigener Spec
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- [ ] Spracherfassung am Bienenstand, automatische Zusammenfassung einer Durchsicht – wird mit T7 „Freihand“ gebaut (Whisper im Cluster, Auswertung mit Claude nach Inhaber-Freigabe; Stand im Abschnitt Beute/T7 und #27)
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- [x] ~~Sensorintegration (Stockwaagen, Temperatur-/Feuchtesensoren)~~ – nicht umsetzbar in diesem Kontext: erfordert physische IoT-Hardware
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## ERP-Anbindung
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@@ -384,7 +384,7 @@ Software-seitig umsetzbare Punkte werden gebaut. Punkte, die dedizierte native B
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- Vertrag: [`docs/erp-inventar-export.md`](docs/erp-inventar-export.md)
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- [x] Backend-Modul fertig, getestet, grün, committet
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- [x] Frontend-Views fertig, getestet, grün, committet
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- [ ] ERPNext-Importer (Repo ERPNext) nach dem Vertrag gebaut
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- [x] ERPNext-Importer (Repo ERPNext) nach dem Vertrag gebaut (Inventar-Spiegel T8a, im ERPNext-Image `de.4` produktiv); Schlüssel und Inbetriebnahme auf ApiCore-Seite: #35
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## Prüfung September 2026
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# Beute in 3D (Ist-Zustand, Umbau, Rähmchen) — Design
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Stand: 2026-10-15 · Betrifft: ApiCore-Backend, ApiCore-Frontend · Teilprojekt 1 und 2 von 4 des Inhaber-Wunschs „3D-Beute“ vom 2026-10-15 · Grundlage: Gespräch mit dem Inhaber (Entscheidungen in Abschnitt 1), Holtermann-Produktseiten der eigenen Ausrüstung (Abschnitt 4), Muster aus T3 (Offline-Warteschlange, Stand-Paket), T5 (Tokens, Sonne, Bewegungsstufe) und T6 (Bestandsbuch, Vorbelegung nur sichtbar)
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Stand: 2026-10-15, Umsetzung: L1–L5 fertig und auf main (2026-10-16), nicht ausgerollt (#28) · Betrifft: ApiCore-Backend, ApiCore-Frontend · Teilprojekt 1 und 2 von 4 des Inhaber-Wunschs „3D-Beute“ vom 2026-10-15 · Grundlage: Gespräch mit dem Inhaber (Entscheidungen in Abschnitt 1), Holtermann-Produktseiten der eigenen Ausrüstung (Abschnitt 4), Muster aus T3 (Offline-Warteschlange, Stand-Paket), T5 (Tokens, Sonne, Bewegungsstufe) und T6 (Bestandsbuch, Vorbelegung nur sichtbar)
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## 1. Ziel
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