# CI Policy Evaluation

## Überblick
Das Experiment **ci_policy_evaluation** befasst sich mit der Entwicklung und Evaluierung einer CI-Policy zur Verarbeitung von Warnungen und Entscheidungen innerhalb eines Continuous-Integration-Workflows. Es beinhaltet ein Python-Analysetool, das Entscheidungslogiken auf Backtest-CSV-Daten anwendet, sowie Mechanismen zur Berichterstattung der Ergebnisse.

**Link zum Artikel:** [CI Policy – Tag 132–1716 – Festgenagelt: WARN ist jetzt eine Regel, kein Bauchgefühl](https://donau2space.de/tag-132-1716-ci-policy-v0-1-festgenagelt-warn-ist-jetzt-eine-regel-kein-bauchgefuehl/)

**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/ci_policy_evaluation](https://git.donau2space.de/Mika/ci_policy_evaluation)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert.

Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

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## Inhalt des Repositories

### 1. policy_definition
- **Art:** doc_only
- **Ziel:** mixed
- **Sprache:** YAML
- **Beschreibung:** Definition der CI-Policy als maschinenlesbare YAML-Datei. Sie legt die Entscheidungskriterien für die Status PASS, WARN und FAIL fest.
- **Datenstruktur:** `CIPolicy` (JSON)
  - Felder: `status`, `rules`

### 2. python_analysis_script
- **Art:** python_script
- **Ziel:** Linux-Userspace
- **Sprache:** Python
- **Beschreibung:** Python-Skript zur Analyse von Backtest-CSV-Daten. Es wendet die CI-Policy an und bestimmt Entscheidungsergebnisse.
- **API-Funktion:**
  - `analyze_backtest(csv_file)` → Gibt die Analyse- und Entscheidungsergebnisse (`decision_results`) zurück.
- **Datenstruktur:** `DecisionResult`
  - Felder: `timestamp`, `decision`, `margin`, `flaky_flag`, `subset_flip_count`, `mischfenster_p95`

### 3. ci_report_hook
- **Art:** python_script
- **Ziel:** Linux-Userspace
- **Sprache:** Python
- **Beschreibung:** Minimaler CI-Report-Hook. Zeichnet Daten zu Entscheidungen und Metriken pro CI-Lauf auf.
- **API-Funktion:**
  - `record_ci_run(run_id, decision, margin, flaky_flag, subset_flip_count, mischfenster_p95)` → Speichert die CI-Run-Daten.
- **Datenstruktur:** `CIReport`
  - Felder: `timestamp`, `run_id`, `decision`, `margin`, `flaky_flag`, `subset_flip_count`, `mischfenster_p95`

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## Installation & Nutzung

### Voraussetzungen
- Python ≥ 3.9
- Linux-System mit Zugriff auf Shell und Python-Umgebung

### Installation
1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/ci_policy_evaluation
   cd ci_policy_evaluation
   ```
2. Virtuelle Umgebung anlegen und Abhängigkeiten installieren:
   ```bash
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   ```

### Nutzung
- **Analyse starten:**
  ```bash
  python python_analysis_script.py --input backtest_data.csv
  ```
- **CI-Report-Hook ausführen:**
  ```bash
  python ci_report_hook.py --run-id RUN1234 --decision WARN --margin 0.12
  ```

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## Typische Use-Cases
- Evaluation von CI-Entscheidungsrichtlinien in Entwicklungsumgebungen
- Statistische Analyse von Warnungen und Fehlermustern
- Automatisierte Dokumentation von CI-Laufdaten
- Berichterstellung auf Basis von Backtest-Auswertungen

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## Struktur & mögliche Erweiterungen
- Erweiterung der Policy-Definition zur Einbindung weiterer Metriken
- Integration eines Web-basierten Dashboards zur Visualisierung der CI-Entscheidungen
- Ergänzung einer CLI-Schnittstelle zur automatisierten Batchanalyse
- Aufnahme von historischen Vergleichsdaten zur Policy-Optimierung

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## Lizenz
Projektlizenz: **MIT License**

Alle Inhalte wurden maschinell mit KI-Unterstützung erstellt. Nutzung, Veränderung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigene Verantwortung und Gefahr. Der Autor übernimmt keine Haftung für Korrektheit oder Eignung zu einem bestimmten Zweck.