# 🧠 Baby SkyNet v1.0 - Intensiver Testplan
*Erstellt: 11.07.2025 | Ziel: Vollständige Validierung der dreifach-hybriden Memory-Architektur*
## 🎯 Test-Philosophie
- **Systematisch:** Von einfach zu komplex
- **Realistisch:** Echte Use Cases, nicht nur Toy Examples
- **Gründlich:** Alle drei Datenbanken (PostgreSQL + ChromaDB + Neo4j) testen
- **Resilient:** Edge Cases und Fehlerbehandlung
- **Performance:** Geschwindigkeit und Skalierbarkeit
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## 📋 Test-Kategorien
### 🏗️ **Phase 1: Foundation Tests (System-Stabilität)**
#### 1.1 Container & Connectivity
- [x] ✅ `memory_status` - Alle Container laufen
- [x] ✅ `test_llm_connection` - Provider-Verfügbarkeit
- [x] ✅ `read_system_logs` - Logging funktioniert
- [x] ✅ `list_categories` - Kategorien-System (152 Memories total)
#### 1.2 Basic Memory Operations
- [x] ✅ `save_memory_full` - Einfaches SQLite-Speichern
- [x] ✅ `recall_category` - Kategorie-basierte Abfrage
- [x] ✅ `get_recent_memories` - Chronologische Abfrage
- [x] ✅ `update_memory` & `move_memory` - CRUD Operations
### 🧠 **Phase 2: Semantic Intelligence Tests**
#### 2.1 Graph-Enhanced Memory Pipeline
- [ ] ✅ `save_memory_full` - Vollständige Pipeline testen
- [x] ✅ **faktenwissen** → Nur ChromaDB/Neo4j
- [x] ✅ **prozedurales_wissen** → Nur ChromaDB/Neo4j
- [x] ✅ **erlebnisse** → ChromaDB/Neo4j + Bedeutsamkeits-Check
- [x] ✅ **bewusstsein** → ChromaDB/Neo4j + Bedeutsamkeits-Check
- [x] ✅ **humor** → ChromaDB/Neo4j + Bedeutsamkeits-Check
- [x] ✅ **zusammenarbeit** → ChromaDB/Neo4j + Bedeutsamkeits-Check
#### 2.2 Memory Type Classification
- [x] ✅ Teste automatische Kategorisierung verschiedener Inhalte:
- [x] ✅ Technisches Tutorial (→ prozedurales_wissen)
- [x] ✅ Projektmeilenstein (→ erlebnisse)
- [x] ✅ Debugging-Erfolg (→ prozedurales_wissen)
- [x] ✅ Persönliche Reflexion (→ bewusstsein)
- [x] ✅ Witz/Running Gag (→ humor)
- [x] ✅ Teamwork-Moment (→ zusammenarbeit)
### 🔍 **Phase 3: Advanced Search & Discovery**
#### 3.1 Multi-Database Search
- [ ] `search_memories_intelligent` - Adaptive Suche mit Fallbacks
- [ ] `search_memories_with_graph` - Graph-Enhanced Discovery
#### 3.2 Search Quality Tests
- [ ] **Präzision:** Findet es die richtigen Memories?
- [ ] **Vollständigkeit:** Übersieht es relevante Memories?
- [ ] **Ranking:** Sind die wichtigsten Ergebnisse oben?
- [ ] **Cross-Database:** Funktioniert die hybride Suche?
#### 3.3 Graph Relationship Discovery
- [ ] `get_memory_graph_context` - Beziehungsexploration
- [ ] `get_graph_statistics` - Netzwerk-Analyse
- [ ] Relationship-Qualität bewerten
### ⚡ **Phase 4: Performance & Scalability**
#### 4.1 Speed Tests
- [ ] Speicher-Performance: 10 Memories in Serie
- [ ] Such-Performance: Komplexe Queries
- [ ] Graph-Performance: Tiefe Relationship-Traversierung
- [ ] Batch-Analyse Performance
#### 4.2 Load Tests
- [ ] 50+ Memories speichern und durchsuchen
- [ ] Konkurrierende Operationen
- [ ] Memory-Fragmentierung bei verschiedenen Typen
### 🛡️ **Phase 5: Edge Cases & Error Handling**
#### 5.1 Robustheit
- [ ] Leere/Sehr kurze Inhalte
- [ ] Sehr lange Inhalte (>2000 Zeichen)
- [ ] Sonderzeichen, Umlaute, Emojis
- [ ] Duplicate Content Detection
#### 5.2 Error Recovery
- [ ] Was passiert bei temporären DB-Ausfällen?
- [ ] Falsche Kategorien/Parameter
- [ ] Beschädigte Memory-IDs
### 🎭 **Phase 6: Real-World Scenarios**
#### 6.1 Debugging Session Simulation
- [ ] Problem-Beschreibung speichern
- [ ] Lösungsansätze dokumentieren
- [ ] Breakthrough-Moment festhalten
- [ ] Später: Ähnliches Problem → Findet es die alte Lösung?
#### 6.2 Learning Journey Documentation
- [ ] Neue Technologie lernen (mehrere Memories)
- [ ] Fortschritt über Zeit dokumentieren
- [ ] Beziehungen zwischen Konzepten entstehen lassen
- [ ] Knowledge Graph visualisieren
#### 6.3 Collaboration Patterns
- [ ] Teamwork-Momente dokumentieren
- [ ] Kommunikationspatterns erfassen
- [ ] Vertrauen-Meilensteine speichern
- [ ] Beziehungsqualität über Zeit verfolgen
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## 🎯 Success Criteria
### ✅ **Must-Have (Kritisch)**
- Alle Container laufen stabil
- Basic CRUD Operations funktionieren
- Memory Type Classification ist akkurat
- Suche findet relevante Ergebnisse
- Graph-Beziehungen werden erstellt
### 🎖️ **Should-Have (Wichtig)**
- Search Ranking ist sinnvoll
- Performance ist akzeptabel (<5s für normale Operationen)
- Edge Cases werden graceful behandelt
- System ist resilient gegen Fehler
### 🌟 **Could-Have (Nice-to-Have)**
- Advanced Graph-Discovery liefert Insights
- Batch-Operationen skalieren gut
- System lernt aus Usage Patterns
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## 📊 Test-Execution Strategy
### 🏃♂️ **Schneller Durchlauf (30 Min)**
- Foundation Tests (Phase 1)
- Basic Memory Pipeline (2.1)
- Simple Search Tests (3.1)
### 🏃♂️ **Mittlerer Durchlauf (60 Min)**
- + Semantic Intelligence (Phase 2 komplett)
- + Advanced Search (Phase 3 komplett)
- + Basic Performance Tests
### 🏃♂️ **Vollständiger Durchlauf (2+ Stunden)**
- Alle 6 Phasen komplett
- Detaillierte Documentation der Findings
- Performance-Optimierung Recommendations
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## 🎪 Test-Daten Vorschläge
### Realistische Test-Memories:
1. **Debugging Docker Port-Konflikt** (heute's Neo4j Problem!)
2. **Claude-Mike Kooperationsmuster**
3. **React Hook Debugging Session**
4. **Baby SkyNet Architecture Decision**
5. **Humor: "Mit Humor geht alles besser" Running Gag**
6. **Durchbruch: Erste funktionierende ChromaDB Integration**
7. **Reflexion: Warum autonome Memory-Systeme wichtig sind**
8. **Tutorial: Wie man MCP Server debuggt**
Jeder Test-Memory sollte **realistisch und variabel** sein, um echte Nutzungsszenarien zu simulieren.
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