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Produktaktualisierungs-Protokollierer

Teile dieser Fähigkeit mit, was dein Produkt ausgeliefert hat. Sie schreibt einen polierten Changelog-Eintrag in docs/changelog.md (ein lebendes Protokoll, neuester Eintrag zuerst) und erstellt gleichzeitig ein Content-Paket: Tweet-Thread, LinkedIn-Post, E-Mail-Ausschnitt und Einzeiler.

Eingabequellen: Freitext aus deiner Nachricht, automatisch ausgelesene Git-Commits aus dem lokalen Repository oder GitHub-PRs, wenn du ein Repository angibst. Jede Kombination ist möglich.

Referenzdateien

Lies diese Dateien vor jedem Durchlauf:

cat references/changelog-format.md
cat references/content-rules.md
cat references/noise-filter.md

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Schritt 1: Setup-Überprüfung

echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-nicht gesetzt -- GitHub-PR-Abruf deaktiviert}"
echo "Git:          $(git rev-parse --is-inside-work-tree 2>/dev/null && echo 'Repo erkannt' || echo 'kein Git-Repo')"
echo "Changelog:    $(ls docs/changelog.md 2>/dev/null && echo 'existiert' || echo 'wird erstellt')"

Notiere, ob Git verfügbar ist und ob bereits ein Changelog existiert. Dies bestimmt das Format der Versionsbezeichnung.

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Schritt 2: Eingabe parsen

Sammle aus dem Gespräch:

• items -- Freitext-Beschreibung dessen, was ausgeliefert wurde (durch Pipe getrennt, falls mehrere). Optional, wenn Git verfügbar ist.
• since -- Wie viele Tage zurückgeschaut werden soll. Standard: 7. Der Benutzer kann sagen „letzten 2 Wochen“ (14) oder „seit dem letzten Release.“
• repo -- GitHub „owner/repo“ zum Abrufen von PRs. Optional.
• version_label -- Benutzerdefinierte Bezeichnung wie „v2.1.0“ oder „Das Geschwindigkeits-Update.“ Optional; Standard ist datumsbasiert.

Wenn der Benutzer nichts zu den Items gesagt hat UND es kein Git-Repo gibt: Frage: „Was hast du ausgeliefert? Liste die Funktionen, Fehlerbehebungen oder Verbesserungen auf – pro Zeile eine.“

Wenn Git verfügbar ist und der Benutzer nichts Spezifisches gesagt hat: Fahre mit dem automatischen Git-Auslesen in Schritt 3 fort. Zeige dem Benutzer, was gefunden wurde, und bestätige vor der Umwandlung.

Geschriebene Eingabe:

python3 << 'PYEOF'
import json, os, re

inp = {
    "items": "",          # FÜLLEN: durch Pipe getrennter Freitext oder "", falls keiner
    "since": 7,           # FÜLLEN: ganze Zahl Tage
    "repo": "",           # FÜLLEN: "owner/repo" oder ""
    "version_label": ""   # FÜLLEN: "" bedeutet automatisch (datumsbasiert) oder benutzerdefinierte Zeichenfolge
}

with open("/tmp/pul-input.json", "w") as f:
    json.dump(inp, f, indent=2)
print(f"Seit: {inp['since']} Tagen")
print(f"Freitext-Items: {inp['items'] or 'keine (verwende Git/GitHub)'}")
print(f"GitHub-Repo: {inp['repo'] or 'keines'}")
print(f"Versionsbezeichnung: {inp['version_label'] or 'automatisch (datumsbasiert)'}")
PYEOF

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Schritt 3: Sammel-Skript ausführen

ls scripts/gather.py 2>/dev/null && echo "Skript gefunden" || echo "FEHLER: scripts/gather.py nicht gefunden"

GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" python3 scripts/gather.py \
    --since "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['since'])")" \
    --repo "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['repo'])")" \
    --items "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['items'])")" \
    --output /tmp/pul-raw.json

Ausgabe überprüfen:

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Gefundene Items:      {d[\"total_items\"]}')
print(f'Rauschen gefiltert:   {d[\"noise_filtered\"]}')
print(f'Git verfügbar:        {d[\"git_available\"]}')
print(f'GitHub verfügbar:     {d[\"github_available\"]}')
print(f'Quellen: git={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"git_commit\")}, '
      f'prs={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"github_pr\")}, '
      f'text={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"free_text\")}')
print()
print('Items:')
for item in d['items']:
    print(f'  [{item[\"source\"]}] {item[\"subject\"]}')
"

Wenn total_items == 0: Stoppe. Teile dem Benutzer mit: „Keine ausgelieferten Items gefunden. Beschreibe entweder, was du ausgeliefert hast, verweise mich auf ein Git-Repo mit aktuellen Commits oder füge ein GitHub-Repo mit repo: owner/repo und einem GITHUB_TOKEN hinzu.“

Zeige dem Benutzer die Liste der Items und frage: „Das sind die Items, die ich gefunden habe. Möchtest du etwas hinzufügen oder entfernen, bevor ich den Changelog schreibe?“

Warte auf Bestätigung oder Änderungen. Wenn der Benutzer „sieht gut aus“, „fahre fort“ oder keine Änderungen sagt, fahre fort. Wenn der Benutzer Items hinzufügt oder entfernt, aktualisiere /tmp/pul-raw.json entsprechend vor Schritt 4.

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Schritt 4: Changelog-Eintrag generieren

Items für den Kontext ausgeben:

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(json.dumps(d['items'], indent=2))
print()
print(f'Vorhandenes Changelog-Format: {d[\"existing_changelog\"][\"format\"]}')
print(f'Letzte Bezeichnung: {d[\"existing_changelog\"][\"last_label\"]}')
print(f'Heute: {d[\"date\"]}')
"

KI-Anweisungen: Transformiere jedes rohe Item von technischer Sprache in eine nutzerorientierte, vorteilsbezogene Sprache. Befolge references/changelog-format.md für Transformationsregeln und Beispiele.

Regeln:

• Erfinde KEINE Ergebnisse oder Metriken. „40 % schneller“ muss aus den Quelldaten stammen. Wenn keine Zahl im Commit oder PR steht, füge keine hinzu.
• Verwende Vergangenheit: „Hinzugefügt“, „Behoben“, „Verbessert“ – nicht „Fügt hinzu“, „Behebt“
• Weise genau eine Kategorie zu: Neu, Verbessert, Behoben oder Unter der Haube
• Unter der Haube: Nur aufnehmen, wenn es für Entwickler relevant ist (API-Änderungen, Breaking Changes). Leere Abschnitte weglassen.
• Weglassen von allem, was zu: Teständerungen, CI-Änderungen, dokumentationsbezogenen Commits

Versionsbezeichnung ermitteln:

• Wenn der Benutzer eine angegeben hat: diese genau verwenden
• Wenn existing_changelog.format == "semver": basierend auf Änderungen inkrementieren (Patch nur für Fehlerbehebungen, Minor für jede neue Funktion)
• Standard: Woche vom [Monat Tag, Jahr] mit dem heutigen Datum

Schreibe den Eintrag in /tmp/pul-entry.json:

{
  "label": "Woche vom 23. April 2026",
  "date": "2026-04-23",
  "new": [
    {"title": "Dark Mode", "description": "Umschaltbar in Einstellungen > Darstellung. Funktioniert in allen Ansichten."}
  ],
  "improved": [
    {"title": "API-Antwortzeit", "description": "Im Durchschnitt 40 % schneller. Das Dashboard lädt jetzt in unter einer Sekunde."}
  ],
  "fixed": [
    {"title": "CSV-Export", "description": "Exporte lassen die letzte Zeile nicht mehr weg."}
  ],
  "under_the_hood": []
}

Überprüfe den Eintrag:

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    e = json.load(f)
print(f'Bezeichnung: {e[\"label\"]}')
total = 0
for cat in ['new', 'improved', 'fixed', 'under_the_hood']:
    items = e.get(cat, [])
    if items:
        print(f'{cat.replace(\"_\", \" \").title()} ({len(items)}):')
        for item in items:
            print(f'  - {item[\"title\"]}: {item[\"description\"]}')
        total += len(items)
print(f'Gesamt: {total} Items')
"

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Schritt 5: Content-Paket generieren

Verwende den Changelog-Eintrag aus Schritt 4, um alle vier Content-Teile zu generieren. Halte dich strikt an references/content-rules.md.

Einzeiler (maximal 20 Wörter): Ein Satz, der die 1-2 größten Punkte abdeckt. Klare Sprache, kein Fachjargon.

Tweet-Thread (3-5 Tweets):

• Tweet 1: Aufhänger – „Wir haben diese Woche [N] Dinge ausgeliefert.“ oder mit der größten Funktion beginnen
• Tweets 2-N: Jeweils ein Item pro Tweet, maximal 1-2 Sätze
• Letzter Tweet: „Changelog: [Link]“ oder „Nächste Woche mehr.“ (optional)
• Jeder Tweet streng unter 280 Zeichen
• Keine Hashtags. Keine Gedankenstriche (Em-Dash). Aktivform.

LinkedIn-Post:

• Kein Markdown (Sternchen werden auf LinkedIn wörtlich dargestellt)
• Keine Hashtags
• Gründerstimme: „Wir haben ausgeliefert“, nicht „Wir freuen uns, bekannt zu geben“
• Kurze Absätze (1-2 Sätze jeweils), Leerzeilen dazwischen
• Mit einer Frage oder Beobachtung abschließen, nicht mit einem CTA
• Insgesamt 150-400 Wörter

E-Mail-Ausschnitt:

• Betreff: „Was diese Woche ausgeliefert wurde: [größtes Item] + [1 weiteres]“
• Textkörper: 50-100 Wörter. „Das wurde diese Woche ausgeliefert:“ dann Aufzählungspunkte.

Schreibe nach /tmp/pul-content.json:

{
  "one_liner": "Dark Mode, schnellere API und ein behobener Exportfehler.",
  "tweet_thread": [
    "Wir haben diese Woche 3 Dinge ausgeliefert.",
    "Dark Mode ist live. Umschaltbar in Einstellungen > Darstellung. Funktioniert überall.",
    "API-Antwortzeit ist jetzt 40 % schneller. Dashboard lädt in unter einer Sekunde.",
    "Behoben: CSV-Exporte ließen die letzte Zeile weg. Das ist jetzt weg.",
    "Changelog: [Link]"
  ],
  "linkedin_post": "Wir haben diese Woche 3 Updates ausgeliefert.\n\nDark Mode ist live. Umschaltbar in Einstellungen unter Darstellung. Funktioniert in jeder Ansicht.\n\nDie API-Antwortzeit ist im Durchschnitt 40 % schneller. Das Dashboard lädt jetzt für die meisten Benutzer in unter einer Sekunde.\n\nWir haben auch einen Fehler behoben, bei dem CSV-Exporte stillschweigend die letzte Zeile wegließen. Wenn Sie darauf gestoßen sind und keine Exporte mehr durchgeführt haben, lohnt es sich, es erneut zu versuchen.\n\nAuf welche Funktion warten Sie?",
  "email_snippet": {
    "subject": "Was diese Woche ausgeliefert wurde: Dark Mode + schnellere API",
    "body": "Das wurde diese Woche ausgeliefert:\n\n- Dark Mode: umschaltbar in Einstellungen > Darstellung\n- API-Antwortzeit: 40 % schneller, Dashboard lädt in unter 1 Sekunde\n- Behoben: CSV-Exporte lassen die letzte Zeile nicht mehr weg\n\nVollständiger Changelog unten."
  }
}

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Schritt 6: Selbst-QS

python3 -c "
import json, re

with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    entry = json.load(f)
with open('/tmp/pul-content.json') as f:
    content = json.load(f)

full_text = json.dumps(entry) + json.dumps(content)
fails = 0

# Prüfung 1: Keine Em-Dashes
if chr(8212) in full_text:
    print('FEHLGESCHLAGEN: Gedankenstrich (Em-Dash) gefunden -- durch Bindestrich ersetzen')
    fails += 1
else:
    print('BESTANDEN: keine Gedankenstriche')

# Prüfung 2: Verbotene Wörter
banned = ['powerful', 'robust', 'seamless', 'innovative', 'game-changing',
          'streamline', 'leverage', 'transform', 'revolutionize', 'excited to announce',
          'pleased to announce', 'we are thrilled', 'cutting-edge', 'best-in-class',
          'world-class', 'unlock', 'delightful']
found = [w for w in banned if w.lower() in full_text.lower()]
if found:
    print(f'FEHLGESCHLAGEN: verbotene Wörter gefunden: {found}')
    fails += 1
else:
    print('BESTANDEN: keine verbotenen Wörter')

# Prüfung 3: Tweet-Länge
thread = content.get('tweet_thread', [])
long_tweets = [(i+1, len(t)) for i, t in enumerate(thread) if len(t) > 280]
if long_tweets:
    print(f'FEHLGESCHLAGEN: Tweets über 280 Zeichen: {long_tweets}')
    fails += 1
else:
    print(f'BESTANDEN: alle {len(thread)} Tweets unter 280 Zeichen')

# Prüfung 4: LinkedIn keine Hashtags
li = content.get('linkedin_post', '')
if re.search(r'#[A-Za-z]', li):
    print('FEHLGESCHLAGEN: Hashtags im LinkedIn-Post gefunden')
    fails += 1
else:
    print('BESTANDEN: keine Hashtags in LinkedIn')

# Prüfung 5: Kein Markdown in LinkedIn
if '**' in li or '__' in li:
    print('FEHLGESCHLAGEN: Markdown-Formatierung in LinkedIn (wird als wörtliche Sternchen dargestellt)')
    fails += 1
else:
    print('BESTANDEN: kein Markdown in LinkedIn')

# Prüfung 6: Einzeiler-Wortanzahl
one_liner = content.get('one_liner', '')
word_count = len(one_liner.split())
if word_count > 20:
    print(f'FEHLGESCHLAGEN: Einzeiler hat {word_count} Wörter (maximal 20)')
    fails += 1
else:
    print(f'BESTANDEN: Einzeiler hat {word_count} Wörter')

# Prüfung 7: Item-Anzahl
entry_items = (len(entry.get('new', [])) + len(entry.get('improved', [])) +
               len(entry.get('fixed', [])) + len(entry.get('under_the_hood', [])))
raw_total = raw['total_items']
print(f'INFO: {entry_items} Changelog-Items aus {raw_total} rohen Items')

print()
print(f'Ergebnis: {\"BESTANDEN\" if fails == 0 else f\"FEHLGESCHLAGEN ({fails} Probleme)\"}')
"

Wenn eine Prüfung fehlschlägt: Behebe das Problem in der entsprechenden temporären Datei, bevor du mit Schritt 7 fortfährst. Wiederhole die Prüfung nach der Behebung.

---

Schritt 7: An Changelog anhängen + Content speichern

python3 << 'PYEOF'
import json, os, re

with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    entry = json.load(f)
with open('/tmp/pul-content.json') as f:
    content = json.load(f)

# Erstelle den neuen Changelog-Abschnitt
lines = [f"## {entry['label']}", ""]

CAT_HEADERS = {
    "new": "### Neu",
    "improved": "### Verbessert",
    "fixed": "### Behoben",
    "under_the_hood": "### Unter der Haube",
}

for cat, header in CAT_HEADERS.items():
    items = entry.get(cat, [])
    if items:
        lines.append(header)
        for item in items:
            lines.append(f"- **{item['title']}** -- {item['description']}")
        lines.append("")

lines.append("---")
lines.append("")
new_section = "\n".join(lines)

# Vor docs/changelog.md einfügen
os.makedirs("docs", exist_ok=True)
changelog_path = "docs/changelog.md"

if os.path.exists(changelog_path):
    existing = open(changelog_path).read()
    # Nach der obersten Überschrift (falls vorhanden) oder ganz oben einfügen
    if existing.startswith("# "):
        end_of_heading = existing.index("\n") + 1
        updated = existing[:end_of_heading] + "\n" + new_section + existing[end_of_heading:]
    else:
        updated = new_section + existing
else:
    updated = "# Changelog\n\n" + new_section

with open(changelog_path, "w") as f:
    f.write(updated)

print(f"Changelog aktualisiert: {changelog_path}")

# Content-Paket speichern
date = entry['date']
content_dir = "docs/product-updates"
os.makedirs(content_dir, exist_ok=True)
content_path = f"{content_dir}/{date}-content.md"

content_lines = [
    f"# Content-Paket: {entry['label']}",
    "",
    "## Einzeiler",
    content.get('one_liner', ''),
    "",
    "## Tweet-Thread",
    "",
]
thread = content.get('tweet_thread', [])
for i, tweet in enumerate(thread, 1):
    content_lines.append(f"[{i}/{len(thread)}] {tweet}")
    content_lines.append("")

content_lines += [
    "## LinkedIn-Post",
    "",
    content.get('linkedin_post', ''),
    "",
    "## E-Mail-Ausschnitt",
    "",
    f"Betreff: {content.get('email_snippet', {}).get('subject', '')}",
    "",
    content.get('email_snippet', {}).get('body', ''),
    "",
]

with open(content_path, "w") as f:
    f.write("\n".join(content_lines))

print(f"Content-Paket: {content_path}")
PYEOF

---

Schritt 8: Aufräumen und Präsentieren

rm -f /tmp/pul-input.json /tmp/pul-raw.json /tmp/pul-entry.json /tmp/pul-content.json
echo "Erledigt."

Präsentiere dem Benutzer in dieser Reihenfolge:

1. Changelog-Eintrag (formatierter Markdown, kein rohes JSON):

## Woche vom 23. April 2026

### Neu
- **Dark Mode** -- Umschaltbar in Einstellungen > Darstellung. Funktioniert in allen Ansichten.

### Verbessert
- **API-Antwortzeit** -- Im Durchschnitt 40 % schneller. Dashboard lädt jetzt in