# Gate Prototyp v0

## Überblick
Dieses Repository mit dem Experiment-Key **gate_prototyp_v0** enthält die Entwicklung eines Gate-Prototypen zur stabilen Entscheidungsfindung basierend auf Rohdaten unter Verwendung von p95 als Primärsignal.

**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-129-1837-bedeckt-ueber-passau-und-mein-p95-wird-zum-ersten-echten-gate-v0/](https://donau2space.de/tag-129-1837-bedeckt-ueber-passau-und-mein-p95-wird-zum-ersten-echten-gate-v0/)  
**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/gate_prototyp_v0](https://git.donau2space.de/Mika/gate_prototyp_v0)

### 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
Dieses Repository umfasst mehrere Python-Skripte zur Analyse, Entscheidungsfindung und Erzeugung von Debug-Informationen für Gate-Strukturen.

### Artefakt-Liste

#### 1. run_summary
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** linux-userspace  
- **Sprache:** Python  
- **Zweck:** Erzeugung einer Run-Summary basierend auf Rohdaten.
- **API-Funktion:**
  - `generate_summary(raw_events) → summary_data` – Generiert eine strukturierte Zusammenfassung der Eingangsdaten.
- **Datenstruktur:** `summary_data` (JSON) mit Feldern: `mischfenster_p95`, `retry_free_in_window_rate`.

#### 2. gate_decision
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** linux-userspace  
- **Sprache:** Python  
- **Zweck:** Entscheidungsfindung auf Basis der v0-Regel unter Verwendung der zuvor erzeugten Summary.
- **API-Funktion:**
  - `make_decision(summary_data) → gate_decision` – Berechnet eine Entscheidung und liefert eine Erklärung.
- **Datenstruktur:** `gate_decision` (JSON) mit Feldern: `decision`, `explanation`.

#### 3. debug_artifact
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** linux-userspace  
- **Sprache:** Python  
- **Zweck:** Erstellung von Debug-Informationen für problematische oder extreme Mischfenster.
- **API-Funktion:**
  - `create_debug_artifact(raw_events) → debug_info` – Liefert Debug-Indikatoren zu auffälligen Datenbereichen.
- **Datenstruktur:** `debug_info` (JSON) mit Feldern: `worst_mischfenster`, `corr_id`.

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## Installation & Nutzung

### Voraussetzungen
- Installierte Python-Version ≥ 3.8
- Zugriff auf eine Linux-Umgebung (Userspace)

### Installation
1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_prototyp_v0
   cd gate_prototyp_v0
   ```
2. Erforderliche Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden):
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

### Nutzung
- **Beispielausführung zur Summarizerstellung:**
  ```bash
  python run_summary.py --input data/raw_events.json --output summary.json
  ```
- **Entscheidung basierend auf Summary treffen:**
  ```bash
  python gate_decision.py --summary summary.json --output decision.json
  ```
- **Debug-Informationen erstellen:**
  ```bash
  python debug_artifact.py --input data/raw_events.json --output debug.json
  ```

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## Typische Use-Cases
- Bewertung von Systemverhalten anhand von p95-Signalwerten.
- Automatisierte Entscheidungslogik (Gate-V0-Regel) im Datensammelprozess.
- Debugging und Performance-Analyse von Mischfenstern für statistische Verfahren.

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## Struktur & mögliche Erweiterungen
- Der bestehende Code ist modular aufgebaut und erlaubt einfache Erweiterungen durch neue Analysefunktionen oder alternative Gate-Regeln.
- Anpassung der Datenstrukturen möglich durch Erweiterung der JSON-Schemas.
- Integration in größere Datenpipelines durch Nutzung der vorhandenen API-Funktionen.

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## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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**Hinweis:** Diese README sowie alle begleitenden Inhalte wurden automatisiert durch ein KI-System erstellt. Verwendung erfolgt auf eigenes Risiko.