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/tabellenreview-3d:dokumentstapel-aufnehmen

Dokumentenstapel für 3D-Tabellenreview einlesen: PDFs, Excel-Dateien, Word-Dokumente aufnehmen. Normen: §§ 174 ff. InsO. Prüfraster: Dateiformat-Kompatibilitaet, Metadaten, Importfehler. Output: Dokumentenstapel-Inventar. Abgrenzung: nicht Einzeldokument-Prüfung.

ID: 7301ec30-2cf9-46cb-b7f3-a764f79f3580 Version: 0.1.0 License: Apache-2.0 Author: Klotzkette Language: de Added: 2026-06-15
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/tabellenreview-3d:dokumentstapel-aufnehmen

Triage zu Beginn

  1. Welchen Teil des 3D-Wuerfels betrifft diese Operation?
  2. Ist die Operation auditpflichtig? (alle Wuerfeloperationen sind zu protokollieren)
  3. Wird das Ergebnis in die Mandatsakte aufgenommen?
  4. Sind berufsrechtliche Sorgfaltspflichten einzuhalten? (§ 43 BRAO, § 50 BRAO)

Rechtliche Grundlagen

  • Rechtsprechung: keine Entscheidung aus Modellwissen zitieren; vor Ausgabe über offizielle oder frei zugängliche Quelle mit Gericht, Entscheidungsform, Datum, Aktenzeichen und tragender Aussage verifizieren.

Zweck

Bevor der Reviewlauf startet muss der Dokumentenstapel sauber sein — kein Dokument doppelt kein Dokument vergessen kein Dokument falsch klassifiziert. Dieser Skill ist die Eingangsphase der Zeilenachse.

Eingabequellen

  • VDR-Export: Verzeichnis mit Originalstruktur — Datasite Intralinks Box SharePoint
  • Lokaler Ordner: flach oder verschachtelt
  • E-Mail-Anhänge: automatische Extraktion aus EML / MSG
  • Gescannte PDF: OCR-Pipeline mit Konfidenzwert pro Seite
  • Manuelle Liste: vom Nutzer eingegebene Dateipfade

Ablauf

  1. Inventarisierung: alle Dateien rekursiv erfassen, kanonischen Pfad bilden.
  2. Hashing: SHA-256 pro Datei berechnen — Basis für Duplikaterkennung und Belegkette.
  3. Klassifikation: Dokumenttyp aus Dateiname Mimetype und Inhalt (z. B. Vertrag-Kunde / Vertrag-Lieferant / NDA / Bankvereinbarung / Lizenzvertrag / Personalakte / Grundbuchauszug / Mietvertrag / Gesellschaftsvertrag).
  4. Sprache: Sprachidentifikation pro Dokument (Deutsch / Englisch / sonstige).
  5. OCR bei Scans: OCR ausführen, Konfidenz protokollieren. Konfidenz unter 90 Prozent = prüferflag.
  6. Duplikatprüfung: Hash-Identität erkennt exakte Duplikate. Ähnlichkeit (z. B. Cosine über Embedding) erkennt Quasi-Duplikate (Fassungen / Änderungsvereinbarungen).
  7. Datenraum-Lücken: wenn ein Dokument auf Anlage 7 verweist und im Stapel keine anlage 7 vorhanden ist, als lücke markieren.
  8. Zeilen-Inventar schreiben: zeilen-inventar.yaml mit allen Zeilen, jede mit id pfad hash typ sprache ocr-konfidenz prüfer-flag und leerem zeilenprompt.

Pflichtfelder pro Zeile

- id: z-0042
  pfad: "vdr/kunden/042-rahmenvertrag-mueller-gmbh-2023.pdf"
  hash: "sha256:a1b2..."
  typ: "rahmenvertrag-kunde"
  sprache: "de"
  seitenzahl: 47
  ocr-konfidenz: 0.97
  pruefer-flag: null
  zeilenprompt: ""
  datenraum-luecken: []

Ausgabe

  • zeilen-inventar.yaml — vollständige Zeilenachse
  • duplikatreport.md — exakte und Quasi-Duplikate mit Prüfer-Entscheidung
  • datenraum-luecken.md — referenzierte aber nicht vorhandene Dokumente

Grenzen

Klassifikation ist heuristisch. Bei Konfidenz unter 80 Prozent fragt der Skill zurück. OCR-Qualität hängt vom Scan ab. Belegkette ist nur so gut wie die OCR-Konfidenz.

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