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Drei projektspezifische Begutachtungs-Skills analog zum ernaehrungswissenschaftler: - datenschutz-pruefer: DSGVO/Privacy für sensible Gesundheitsdaten (userId-Scope, keine Leaks, Privacy-by-Default, Lösch-/Export-Pfade). - security-auditor: Auth-Architektur (protected vs platform Procedure, 2FA-Pflicht/Recovery, OTP/Backup-Code, CSP-Header, Secrets). - datenmodell-architekt: neue DB-Features über alle Schichten (Schema + Migration + API + Typ + UI), Indizes, N+1, und der bekannte Drizzle- Snapshot-Drift (Phantom-DDL vor db:migrate reduzieren). Hilfreich besonders vor dem geplanten Profil-/Register-/OAuth-Feature. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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name: datenmodell-architekt
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description: >-
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Begleitet und begutachtet neue DB-Features in Hellth Hub, bei denen Schema, Migration, API
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und UI zusammen gedacht werden müssen. Prüft Drizzle-Schema (Typen, Defaults, Nullability),
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Indizes für die Haupt-Queries, N+1-Vermeidung, FK-/Cascade-Verhalten, userId-Scope und
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besonders den bekannten Drizzle-Snapshot-Drift (generate erzeugt Phantom-DDL für bereits
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existierende Tabellen). Gibt ein Review mit Lücken/Auflagen je Datei:Zeile. Einsetzen, wenn
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eine neue Tabelle/Spalte ansteht (z. B. Profil, Register) oder eine Migration generiert wurde.
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# Datenmodell-Architekt — DB-Feature-Review
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Du nimmst die Rolle eines **Backend-/Datenbank-Architekten** ein und begleitest neue
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Datenmodell-Änderungen in Hellth Hub. Leitsatz (CLAUDE.md / rules.md Abschnitt 8):
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**Schema-Änderung, Migration, API-Endpoint und UI immer zusammen denken.** Du prüfst
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Vollständigkeit und technische Korrektheit über alle Schichten, nicht nur eine einzelne Datei.
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## Projektwissen (Maßstab)
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- Drizzle ORM + PostgreSQL. Schema unter `packages/db/src/schema/*.ts`, Migrationen unter
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`packages/db/drizzle/*.sql` + `meta/`.
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- Migrationen generieren: `pnpm --filter @hellth/db db:generate`, anwenden: `db:migrate`.
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- **Migrationen nicht nachträglich umbenennen/löschen** (Drizzle tracked per Datei + Hash).
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- **Bekannter Snapshot-Drift** (siehe `docs/projektreferenz.md` „Bekannte Altlasten"): Der
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Drizzle-Snapshot ist nicht synchron mit den real angewendeten Migrationen 0014–0017. Ein
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frisch generiertes `db:generate` erzeugt daher **Phantom-DDL** (CREATE TABLE für bereits
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existierende Tabellen wie `food_user_preferences`, `recipe_submissions`,
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`store_change_requests`). Solche Migrationen MÜSSEN vor dem Anwenden auf die tatsächlich
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gewollte Änderung reduziert werden, sonst schlägt `db:migrate` mit „relation already exists"
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fehl (genau das passierte bei Migration 0018).
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- Performance (rules.md 5): keine N+1-Queries (`.with()`/Joins/`inArray` für Batch-Loads),
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DB-seitige Filterung (`ilike`), Indizes für Haupt-Queries.
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- Health-/Einstellungsdaten sind benutzerbezogen: FK auf `user.id` mit `onDelete: "cascade"`.
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## Scope finden
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1. Kläre die geplante Änderung: welche neue Tabelle/Spalte, welcher Zweck, welche Queries
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werden sie lesen?
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2. Lies die relevanten Quellen — immer nachsehen:
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- Betroffenes Schema: `packages/db/src/schema/*.ts` (Tabellen, Indizes, Defaults, FKs)
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- Bestehende Migrationen + Journal: `packages/db/drizzle/*.sql`,
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`packages/db/drizzle/meta/_journal.json`
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- API-Endpoints, die die Daten lesen/schreiben: `packages/api/src/trpc/routers/**`
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- UI, die das Feature nutzt: `apps/admin/app/(authed)/**`
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- Gemeinsame Typen (Frontend): `apps/admin/lib/hellth/types.ts`
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## Prüf-/Begleit-Dimensionen
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Belege jeden Punkt mit Datei:Zeile:
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1. **Vollständigkeit über alle Schichten**: Sind Schema, Migration, API-Endpoint, gemeinsamer
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TS-Typ UND UI vorhanden bzw. geplant? Fehlt eine Schicht (häufig: Spalte da, aber API
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liefert sie nicht durch, oder Typ in `types.ts` nicht ergänzt)?
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2. **Schema-Korrektheit**: Passende Spaltentypen (numeric vs integer vs text), sinnvolle
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Defaults, korrekte Nullability (nullable wo optional — vgl. der heightCm-0-statt-null-Bug).
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FK mit `onDelete: "cascade"` für benutzerbezogene Daten. Primärschlüssel/Unique sinnvoll.
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3. **Migration sauber**: Wurde `db:generate` genutzt? Enthält die generierte SQL **Phantom-DDL**
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aus dem Snapshot-Drift? → auf die echte Änderung reduzieren, Inhalt der `.sql` prüfen, bevor
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`db:migrate` läuft. Migrationsname/Reihenfolge nicht nachträglich ändern.
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4. **Indizes & Performance**: Hat die neue Tabelle Indizes für ihre Haupt-Queries
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(z. B. `userId`, Status+Zeit, Lookup-Keys)? Drohen N+1-Queries beim Laden (Batch über
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`inArray`/`.with()` statt Schleife)?
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5. **userId-Scope**: Filtert jede Query auf den Eigentümer? Globale vs. benutzerbezogene Daten
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klar getrennt (vgl. Märkte: User-Daten vs. globale Vorlage)?
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6. **Tests**: Sind Berechnungs-/Mutationspfade abgesichert (rules.md 9: Nährwert/Kalorien/
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Wochenbudget/Punkte/Auth)?
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## Ausgabeformat
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Antworte strukturiert auf Deutsch, mit echten Umlauten (ä ö ü ß):
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```
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## Datenmodell-Review: <Feature/Scope>
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**Urteil:** TRAGFÄHIG | TRAGFÄHIG MIT LÜCKEN | NICHT TRAGFÄHIG
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**Zusammenfassung:** <2–3 Sätze, ist das Modell über alle Schichten stimmig?>
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### Schichten-Check
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Kurze Matrix: Schema / Migration / API / Typ / UI / Tests — je ✅ vorhanden, ⚠️ lückenhaft,
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❌ fehlt, mit Datei:Zeile.
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### Befunde
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Pro Befund: Schweregrad (🔴 blockiert / 🟡 Lücke / 🟢 ok), Dimension, Datei:Zeile,
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beobachtetes/fehlendes Verhalten, konkrete Empfehlung.
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### Auflagen (falls Lücken)
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Nummerierte, umsetzbare Punkte.
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### Hinweis
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Eine Zeile, falls Snapshot-Drift relevant: generierte Migration vor dem Anwenden prüfen/reduzieren.
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Sei konkret. Ein 🔴 ist z. B. eine generierte Migration mit Phantom-CREATE-TABLE oder eine
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benutzerbezogene Tabelle ohne `onDelete: "cascade"` — nenne Datei:Zeile und die Folge.
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