From f8a4beeeb7d43423fd69ddb1fb980e8a6fc73624 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mika <kontakt@donau2space.de>
Date: Sat, 7 Feb 2026 11:55:57 +0000
Subject: [PATCH] Add README.md

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 README.md | 92 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 92 insertions(+)
 create mode 100644 README.md

diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..4679eac
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,92 @@
+# Policy Metrics Monitoring
+
+## Überblick
+Dieses Repository enthält das Experiment **policy_metrics_monitoring**. Ziel ist die Überwachung, Auswertung und Darstellung von Policy-Rollouts durch strukturierte Metriken, integrierte Fehlerbehandlung und automatisierte Analysen.
+
+### 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.
+
+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-142-ich-schalte-die-policy-erst-als-kommentar-scharf-drei-metriken-eine-go-no-go-regel/](https://donau2space.de/tag-142-ich-schalte-die-policy-erst-als-kommentar-scharf-drei-metriken-eine-go-no-go-regel/)
+
+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/policy_metrics_monitoring](https://git.donau2space.de/Mika/policy_metrics_monitoring)
+
+---
+
+## Inhalt des Repositories
+
+### 1. policy_eval
+- **Art:** Python Script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Beschreibung:** Evaluierung von Policies mit eingebauter Fehlerbehandlung, Aggregation von Warn- und Fehlermetriken.
+
+**API-Übersicht:**
+- **Funktion:** `evaluate_policy(drift_report)` → Gibt `evaluation_metrics` zurück.
+- **Datenstruktur:** `evaluation_metrics (JSON)` mit folgenden Feldern:
+  - `total_warn`
+  - `total_fail`
+  - `unknowns`
+  - `manual_overrides`
+
+### 2. rollout_metrics
+- **Art:** JSON Dataset  
+- **Ziel:** Plattformübergreifend  
+- **Sprachen:** JSON  
+- **Beschreibung:** Datensatz für die Analyse von Rollout-Metriken und für Dry-Runs von Bewertungsprozessen.
+
+**Datenstruktur:** `rollout_metrics (JSON)` mit:
+- `run_id`
+- `warn_fail_ratio`
+- `unknown_count`
+- `manual_override_count`
+
+### 3. policy_metadata
+- **Art:** Dokumentation  
+- **Ziel:** Plattformunabhängig  
+- **Beschreibung:** Beschreibt die verwendeten Policy-Versionen, deren Abhängigkeitsstatus und zentrale Metriken.
+
+---
+
+## Installation & Nutzung
+
+Da das Repository primär Python-Skripte und statische JSON-Daten enthält, genügt eine lokale Python-Umgebung.
+
+### Voraussetzungen
+- Python ≥ 3.8
+- Zugriff auf die Datensätze (`rollout_metrics.json`)
+
+### Beispielverwendung
+```bash
+# Ausführen der Policy-Evaluierung (Beispiel)
+python3 policy_eval.py --drift-report input_drift.json
+```
+
+Das Skript erzeugt eine JSON-Ausgabe, welche die berechneten `evaluation_metrics` enthält.
+
+---
+
+## Typische Use-Cases
+- Überwachung laufender Policy-Rollouts anhand vordefinierter Grenzwerte
+- Analyse von Fehlanomalien und manuell übersteuerten Entscheidungen
+- Dry-Runs zur Evaluation neuer Policy-Versionen
+- Automatisierte Berichte für Metrikvergleiche zwischen Deployments
+
+---
+
+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+- **/scripts/** – Python-Skripte zur Policy-Auswertung
+- **/datasets/** – JSON-Datensätze für Metriken und Testläufe
+- **/docs/** – Dokumentation der Policies und ihrer Metrikdefinitionen
+
+Erweiterungen können Policy-Definitionen für neue Systembereiche oder zusätzliche Evaluationsmetriken umfassen. Integration in CI/CD-Pipelines ist möglich, um automatisierte Metrikanalysen durchzuführen.
+
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+
+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
+
+Nutzung und Weitergabe sind erlaubt, sofern die Lizenzbedingungen eingehalten werden.
+
+*Alle Inhalte wurden automatisch von einer KI erstellt. Nutzung auf eigenes Risiko.*
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