# CLAUDE.md

This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.

## Project Overview

**my-brain-importer** is a personal AI assistant and RAG (Retrieval-Augmented Generation) system written in Go. It ingests Markdown notes into a Qdrant vector database, answers questions using a local LLM (LocalAI), and is primarily controlled via Discord. A background daemon sends proactive email summaries and task reminders.

## Commands

```bash
# Build all binaries (Linux + Windows cross-compile)
bash build.sh

# Primary entry point: Discord Bot (includes daemon)
go run ./cmd/discord/

# CLI tools
go run ./cmd/ingest/                    # Markdown importieren
go run ./cmd/ingest/ bild.json          # JSON importieren
go run ./cmd/ask/ "your question here"  # Frage stellen

# Test: IMAP-Verbindung
go run ./cmd/mailtest/

# Test: LLM-Zusammenfassung ohne IMAP
go run ./cmd/mailtest/ -llm-only

# Run tests
go test ./...

# Tidy dependencies
go mod tidy
```

Binaries are output to `./bin/`. The `config.yml` file must exist in the working directory at runtime.

## Architecture

```
Discord (primäres Interface)
    ↓ Slash-Commands + @Mention
cmd/discord/main.go
    ├── internal/agents/research/   → brain.AskQuery()
    ├── internal/agents/memory/     → brain.RunIngest(), brain.IngestChatMessage()
    ├── internal/agents/task/       → tasks.json (atomisches JSON)
    └── internal/agents/tool/email/ → IMAP + LLM-Zusammenfassung
              ↓
    [Daemon-Goroutine] startDaemon()
        ├── Email-Check (alle N min) → #localagent Discord-Channel
        └── Task-Reminder (täglich)  → #localagent Discord-Channel

cmd/ingest/ + cmd/ask/  (CLI-Tools, direkt nutzbar)
    ↓
internal/brain/         (Core RAG-Logik, unverändert)
    ↓
Qdrant (gRPC) + LocalAI (HTTP, OpenAI-kompatibel)
```

### Packages

| Package | Zweck |
|---------|-------|
| `cmd/discord/` | Discord Bot + Daemon (primärer Einstiegspunkt) |
| `cmd/ask/` | CLI-Tool: Fragen stellen |
| `cmd/ingest/` | CLI-Tool: Markdown/JSON importieren |
| `cmd/mailtest/` | Testprogramm: IMAP + LLM-Test |
| `internal/brain/` | Core RAG: Embeddings, Qdrant-Suche, LLM-Streaming |
| `internal/config/` | Konfiguration + Client-Initialisierung (globale `Cfg`) |
| `internal/agents/` | Agent-Interface (`Request`/`Response`) |
| `internal/agents/research/` | Research-Agent: Wissensdatenbank-Abfragen |
| `internal/agents/memory/` | Memory-Agent: Ingest + Chat-Speicherung |
| `internal/agents/task/` | Task-Agent: Aufgabenverwaltung (tasks.json) |
| `internal/agents/tool/` | Tool-Dispatcher |
| `internal/agents/tool/email/` | IMAP-Client + LLM-Email-Analyse |

### Discord Commands

| Slash-Command | @Mention | Funktion |
|---------------|----------|---------|
| `/ask`, `/research` | `@bot <frage>` | Wissensdatenbank abfragen |
| `/asknobrain` | – | Direkt an LLM (kein RAG) |
| `/memory store` | `@bot remember <text>` | Text speichern |
| `/memory ingest` | `@bot ingest` | Markdown neu einlesen |
| `/task add/list/done/delete` | `@bot task <aktion>` | Aufgaben verwalten |
| `/email summary/unread/remind` | `@bot email <aktion>` | Email-Analyse |
| `/remember` | – | Alias für `/memory store` |
| `/ingest` | – | Alias für `/memory ingest` |

## Key Patterns

- **Deterministic IDs**: SHA256 of `source:text` — upserting the same content is always idempotent
- **Excluded directories**: `05_Agents` and `.git` are skipped during markdown ingest
- **config.yml** must be present in the working directory at runtime
- **Agent Interface**: alle Agenten implementieren `Handle(Request) Response`
- **Defer-first Pattern**: Discord-Handlers senden sofort Defer, dann berechnen — nie >3s warten
- **LLM-Fallback**: Email-Zusammenfassung zeigt Rohliste wenn LLM nicht erreichbar
- **Daemon**: läuft als Goroutine im Discord-Bot-Prozess (`startDaemon()`)
- **config.Cfg**: globale Variable — bei Tests muss `config.LoadConfig()` aufgerufen oder Cfg direkt gesetzt werden

## Model Limitations

Das konfigurierte Modell (`Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF`) hat folgende Grenzen:

- **Kontextfenster**: Begrenzt — bei sehr langen Email-Listen oder vielen Chunks kann die Antwort abgeschnitten werden (`MaxTokens: 600`)
- **Latenz**: Lokales Modell auf NAS — Antwortzeiten variieren (5–60s je nach Last)
- **Encoding**: Betreffzeilen in `windows-1252` (Strato) werden nicht dekodiert — das LLM interpretiert sie trotzdem meist korrekt
- **Halluzinationen**: Das Modell kann bei unklarem Kontext eigenes Wissen einmischen — ist im System-Prompt mit "Aus meinem Wissen:" markiert
- **Streaming-Timeout**: Kein expliziter Timeout auf LLM-Calls — bei Hänger wird Discord-Interaktion erst nach 15min ungültig

## External Services

- **Qdrant** (`192.168.1.4:6334`) — Vektordatenbank, gRPC
- **LocalAI** (`192.168.1.118:8080`) — lokales LLM, OpenAI-kompatibles API
- **Strato IMAP** (`imap.strato.de:143`, STARTTLS) — Email-Abruf
- **Discord** — primäres Interface (Bot-Token in `config.yml`)