From 6a20436f1758fe47b837a68a8a719ba98b672d0f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mika <kontakt@donau2space.de>
Date: Thu, 12 Feb 2026 11:16:24 +0000
Subject: [PATCH] Add result

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 result | 104 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 104 insertions(+)
 create mode 100644 result

diff --git a/result b/result
new file mode 100644
index 0000000..95e8b24
--- /dev/null
+++ b/result
@@ -0,0 +1,104 @@
+## Gate v1 Analysis
+
+### Überblick
+Analyse der Unknown-Artefakte im Gate v1 System und Verbesserung der Nachverfolgbarkeit durch neue Metriken.
+
+[Artikel-Link](https://donau2space.de/tag-147-gate-v1-tag-2-zwei-unknown-quoten-pro-stratum-und-ploetzlich-wirds-lesbar/)  
+[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis)
+
+#### 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.
+
+---
+
+### Inhalt des Repositories
+Dieses Repository enthält Python-basierte Analysetools zur Untersuchung und Erweiterung der Datenqualität im Gate v1 System.
+
+**Artefakte:**
+
+1. **unknown_analysis**  
+   **Art**: python_script  
+   **Ziel**: linux-userspace  
+   **Sprachen**: Python  
+   **Zweck**: Analyse der Unknown-Artefakte basierend auf Logdaten; Berechnung von Quoten und Identifikation relevanter Ursachen.
+
+   **API-Funktionen:**
+   - `calculate_unknown_rates(log_data)` – Berechnet die Raten unbekannter Artefakte und Schema-Fehler.
+   - `get_top_pass_unknown_switches(log_data)` – Liefert die häufigsten Ursachen und Pfade unbekannter Switches.
+
+   **Datenstrukturen:**
+   - `unknown_rates` (json): enthält Felder `unknown_artifact_missing_rate`, `unknown_schema_rate`.
+   - `top_switches` (json): enthält Felder `cause`, `path`, `error`.
+
+2. **log_enhancer**  
+   **Art**: python_script  
+   **Ziel**: linux-userspace  
+   **Sprachen**: Python  
+   **Zweck**: Verbessert Logeinträge durch Anreicherung mit Artefaktmetadaten zur Erhöhung der Nachvollziehbarkeit.
+
+   **API-Funktionen:**
+   - `enhance_log_entries(log_data)` – Fügt jedem Logeintrag zusätzliche Artefaktinformationen hinzu.
+
+   **Datenstrukturen:**
+   - `enhanced_log_entry` (json): enthält Felder `message`, `expected_artifact_path`, `artifact_key`.
+
+---
+
+### Installation & Nutzung
+
+**Voraussetzungen:**
+- Python 3.9 oder höher
+- Zugriff auf Logdaten des Gate v1 Systems
+
+**Installation:**
+1. Repository klonen:
+   ```bash
+   git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis
+   cd gate_v1_analysis
+   ```
+2. Abhängigkeiten installieren:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+**Beispielhafte Nutzung:**
+- Analyse durchführen:
+  ```bash
+  python unknown_analysis.py input_logs.json
+  ```
+- Logdaten erweitern:
+  ```bash
+  python log_enhancer.py input_logs.json > enhanced_logs.json
+  ```
+
+---
+
+### Typische Use-Cases
+- Berechnung von Quoten unbekannter Artefakte für Auditing.
+- Erkennen von Mustern bei fehlenden oder fehlerhaften Schemas.
+- Anreicherung von Logdaten mit Artefaktinformationen für bessere Rückverfolgbarkeit.
+- Vorbereitung von Reports über Qualitätsmängel im Gate v1 System.
+
+---
+
+### Struktur & mögliche Erweiterungen
+Das Repository ist modular aufgebaut und erlaubt zukünftige Erweiterungen:
+- Neue Analysemodule (z. B. für weitere Logquellen).
+- Integration in CI/CD-Pipelines zur automatisierten Überwachung.
+- Erweiterung der Datenstrukturen zur tieferen Analyse.
+
+Verzeichnisstruktur (vereinfacht):
+- `unknown_analysis.py` – Analysemodul
+- `log_enhancer.py` – Log-Anreicherungsmodul
+- `data/` – Beispiel- oder Testdaten
+- `docs/` – Dokumentation und Metrikdefinitionen
+
+---
+
+### Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
+
+Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System generiert.  
+Verwendung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.
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