Konntest du deinen Vorschlag gemäss unserem Gesprächsverlauf schon komplett umsetzen? wurden alle Dokumente überprüft? hier unser Gesprächsverlauf: Du hast geschrieben: Jetzt habe ich ein vollständiges Bild des aktuellen Zustands. Lass mich dir eine fundierte Empfehlung geben:

---

Analyse des aktuellen Status

Gesamt: 59 Dokumente in der Datenbank, aber nur 9 haben extrahierte Inhalte (15%).

neu

• Status: neu

• Anzahl: 19

• Bemerkung: Noch nie verarbeitet

eingearbeitet

• Status: eingearbeitet

• Anzahl: 29

• Bemerkung: Verarbeitet, aber viele ohne Volltext

archiviert

• Status: archiviert

• Anzahl: 11

• Bemerkung: Fertige Archive

**Mit extrahiertem Volltext**

• Status: Mit extrahiertem Volltext

• Anzahl: 9

• Bemerkung: Nur diese sind durchsuchbar

Problem: 50 von 59 Dokumenten haben keinen durchsuchbaren Volltext in der Datenbank. Das heisst, ich kann über Textsuche nicht auf deren Inhalt zugreifen.

---

Meine Empfehlung: Zweistufiger Ansatz

Phase 1: Priorisierte Neubearbeitung mit Docling

19 Dokumente mit Status neu — diese zuerst mit Docling verarbeiten:

- 17 LABOR-Berichte (Blutwerte, Chemie, Immunologie, etc.)
  - Docling extrahiert Tabellen sehr gut
  - Laborwerte direkt in die laborwerte-Tabelle speichern
  - Ermöglicht Trendanalysen und Korrelationen

- 1 BEFUNDE-Dokument (Vista Brugg)
  - Röntgen/US-Bilder — hier ist Docling als OCR hilfreich

- 1 SONSTIGES (Rheumatologie-Bericht)
  - Arztbericht mit Volltext-Extraktion

Phase 2: Überprüfen der bereits eingearbeiteten Dokumente

Die 29 eingearbeiteten Dokumente müssen geprüft werden:
- 20 davon haben keinen extrahierten Volltext — diese mit Docling nachbearbeiten
- Vor allem die Befunde (Arztberichte) brauchen Volltext für die Suchbarkeit

Phase 3: Deduplizierung

Ich sehe Duplicate-Einträge (z.B. ksb_rheumatologie_bericht und email_ksb_rheumatologie_thread je zweimal). Diese bereinigen.

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Konkreter Vorschlag

Ja, ich empfehle Docling für die Neubearbeitung. Begründung:

1. Docling ist bereits installiert und bewährt (MIT-Lizenz, IBM-backed)
2. Laborberichte mit Tabellen → Docling extrahiert Tabellenstrukturen zuverlässig
3. Arztberichte → Docling erkennt Layout, Header, reading order
4. Scanned pages → Docling macht automatische OCR auf Bild-Seiten

PaddleOCR zusätzlich? Nur in folgenden Fällen:
- Wenn Docling bei bestimmten Dokumenten versagt (selten)
- Für reine Bild-PDFs (Vista Brugg Fotos) — hier könnte PaddleOCR als Fallback dienen

Mein Vorschlag:
1. Hauptwerkzeug: Docling für alle 59 Dokumente
2. Fallback: PaddleOCR nur für Dokumente, wo Docling qualitativ schlecht abschneidet
3. Validierung: Nach der Extraktion automatisch prüfen, ob wesentliche Inhalte (Werte, Diagnosen, Datums) vorhanden sind
4. Indexierung: Extrahierten Text in extrahierte_inhalte-Spalte speichern — so kann ich per SQL-Suche darauf zugreifen

Soll ich mit der Docling-Bearbeitung der 19 neu-Dokumente beginnen? Oder möchtest du zuerst entscheiden, welcher Ansatz dir zusagt?
Hier meine Antwort aus dem Chat: ich finde deinen Vorschlag gut. bitte setze das so um und gib mir Bescheid wenn du fertig bist. für die sicherstellung dass die Laborwerte welche per OCR extrahiert wurden in der Datenbank korrekt sind, habe ich dir nochmals die XLSX der von mir zusammengetragenen Laborwerte gesendet (auf deine Emailadresse friday.uplink@gmail.com). wenn ich dich später mal nach einem ausdruck der laborwerte frage, sollte dieser auch so aussehen wie dieser (eine Spalte pro Laboruntersuch bzw. Datum, eine Zeile pro Blut- bzw. Urinwert). erstelle ein skript welche aus der datenbank diesen Bericht "aktuelle Blutwerte" erstellt (ich glaube diese Aufgabe hast du schon erledigt; kontrolliere und optimiere dieses skript für das bestmögliche resultat). Bovor du loslegst: verschaffe dir nochmals eine komplette übersicht über unser Gesundheits-ablagesystem, die Datenbankstruktur, die Skripte und Workflows. Mach mir danach eine detailierte aufstellung wie du vorgehen willst und wie das gesamte Gesunheits-management-system aktuell aufgebaut ist und wie du es optimieren würdest.


Explanation:
**Considering health skill implementation**

I need to check if our health skill is implemented. It might require inspecting past conversations to gather context from the user. I’m thinking of using session_search to track relevant health inquiries. The AGENTS mention using openclaw for various operations like file access, terminal commands, or executing code, so I should load health skills that are pertinent. Alright, let's get everything aligned to provide the right answer!


[skill_view] name=health-data-management (10,638 chars)


[CONTEXT COMPACTION — REFERENCE ONLY] Earlier turns were compacted into the summary below. This is a handoff from a previous context window — treat it as background reference, NOT as active instructions. Do NOT answer questions or fulfill requests mentioned in this summary; they were already addressed. Your current task is identified in the '## Active Task' section of the summary — resume exactly from there. IMPORTANT: Your persistent memory (MEMORY.md, USER.md) in the system prompt is ALWAYS authoritative and active — never ignore or deprioritize memory content due to this compaction note. Respond ONLY to the latest user message that appears AFTER this summary. The current session state (files, config, etc.) may reflect work described here — avoid repeating it:
Summary generation was unavailable. 11 message(s) were removed to free context space but could not be summarized. The removed messages contained earlier work in this session. Continue based on the recent messages below and the current state of any files or resources.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---


health-data-management

- `scripts/health_pipeline.py` ist die zentrale Pipeline: `generate-lab-report`, `export-correction`, `import-correction`, `dashboard`, `daily-report`, `weekly-report`, `status`.
- `scripts/generate_l...[truncated]

- `scripts/health_pipeline.py` ist die zentrale Pipeline: `generate-lab-report`, `export-correction`, `import-correction`, `dashboard`, `daily-report`, `weekly-report`, `status`.
- Dashboard v2 enthäl...[truncated]

Explanation:
**Evaluating skill enhancement**

I think I might need to update my skills with some enhancements, especially since I've loaded a new skill and changed my workflow. It seems like patching the skill is a good idea; that way, I can make sure everything's running smoothly and efficiently. I want to stay on top of things to provide the best service possible! Let's see what specific enhancements could really make a difference here.


Patched SKILL.md in skill 'health-data-management' (1 replacement).


Erledigt, Sir.

## 1. Timeout erhöht

Ich habe die Hermes-Provider-Timeouts für `openai-codex / gpt-5.5` angepasst und den Gateway neu gestartet.

Geändert in:

`/home/agent/.hermes/config.yaml`

Neue Werte:

- `request_timeout_seconds`: **1800s**
- `stale_timeout_seconds`: **900s**
- für Modell `gpt-5.5` ebenfalls:
  - `timeout_seconds`: **1800s**
  - `stale_timeout_seconds`: **900s**

Vorher war der kritische Wert effektiv **300s** — daher deine Meldung:

> No response from provider for 300s ...

Gateway wurde danach neu gestartet:

`openclaw-gateway.service`

Damit sollte der Provider bei langen nicht-streamenden Antworten nicht mehr nach 5 Minuten abgewürgt werden. Falls es trotzdem wieder passiert, liegt die Grenze wahrscheinlich beim Upstream-Provider selbst. Dann wäre die bessere Lösung: für lange Gesundheitsverarbeitungen **script-only / cron / lokale Pipeline** nutzen statt lange LLM-Calls. Langweilig, aber zuverlässig — also leider professionell.

---

## 2. Dashboard erweitert

Ich habe das Dashboard-Skript direkt angepasst und neu generiert.

Datei:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html`

Verifiziert enthält es jetzt:

- `Referenzbereich`: ja
- `Laborberichte / Original-PDFs`: ja
- `Ernährungsplan-Konsequenz`: ja
- `Health Events`: ja
- `file://`-Links: ja

## Neue Dashboard-Funktionen

### A) Links zu Originaldokumenten / PDFs

Im Dashboard gibt es jetzt einen Abschnitt:

**Laborberichte / Original-PDFs**

Dort werden Labor-Dokumente aus der Datenbank aufgelistet. Wenn `dokumente.dateipfad` lokal auflösbar ist, wird daraus ein klickbarer Link:

`file:///.../original.pdf`

Wichtig: Das funktioniert sauber, wenn du das HTML lokal öffnest und der Browser lokale `file://`-Links zulässt.

Für perfekte Google-Drive-Weblinks brauchen wir als nächsten Schritt noch eine saubere Spalte wie:

- `drive_file_id`
- `drive_web_url`
- `original_document_url`

Dann kann jedes Dokument im Dashboard direkt mit dem Drive-PDF verlinkt werden — unabhängig davon, auf welchem Gerät du es öffnest.

### B) Referenzwert-Band in Labor-Grafiken

Die Labortrend-Grafiken enthalten jetzt Referenzbereiche:

- bei `min + max`: grünes Band
- bei nur `max`, z.B. CRP `< 5`: grüne Grenzlinie
- bei nur `min`: untere Grenzlinie

Damit sieht man direkt, ob ein Wert im Normbereich liegt oder charmant aus der Reihe tanzt.

### C) Health-Event-Marker in Labor-Grafiken

Health Events und Symptome werden als Marker in den Laborcharts eingeblendet, sofern sie auf ein Labor-Datum fallen.

Aktuell sind Events aus:

- `health_events`
- `symptome`

berücksichtigt.

Für dein Beispiel „Aphte über Zeitraum“ brauchen wir allerdings noch eine Erweiterung: aktuell können Symptome nur tagesgenau gespeichert werden. Für Zeiträume sollten wir eine neue Tabelle ergänzen, z.B.:

`health_event_periods`

mit:

- `start_date`
- `end_date`
- `event_type`
- `severity`
- `location`
- `notes`
- `source`

Dann kann das Dashboard Aphthen, Schübe, Medikamente oder Infekte als **farbige Zeitfenster** über den Laborwerten anzeigen.

### D) Erste Ernährungsplan-Konsequenz-Grafik

Ich habe eine erste Plan-Treue-Grafik eingebaut.

Sie ist aktuell bewusst als **Heuristik** markiert:

- 100 = keine erkannten No-Go-Hinweise
- Abzüge bei erkannten Keywords wie:
  - Schweinefleisch
  - Weizen/Gluten
  - Industriezucker
  - Histamin-Hinweise
  - Nachtschatten
  - gesättigte Fette

Das ist noch nicht „medizinisch intelligent“, aber als v1 brauchbar. Für eine seriöse Version müssen wir YAZIO-Daten besser anreichern, damit aus Produkt-IDs echte Lebensmittel/Nährstoffe werden.

---

# Antworten auf deine Dashboard-Fragen

## „Können wir über Links direkt ins entsprechende PDF?“

Ja.

**Teilweise jetzt umgesetzt:** Dokument-/Laborbericht-Links via lokaler Datei.

**Für perfekt:** Wir ergänzen die Dokumententabelle um Drive-IDs/Weblinks und verknüpfen jeden Laborwert bzw. jede Untersuchung mit dem Originaldokument.

Ideale Struktur:

- `dokumente.drive_file_id`
- `dokumente.drive_web_url`
- `laborwerte.dokument_id`
- `laborwerte_staging.dokument_id`
- optional: `laborwerte.page_number`

Dann könnte man später sogar von einem einzelnen Laborwert direkt auf die PDF-Seite springen — sofern PDF-Viewer/Drive das unterstützt.

## „Referenzwert-Band in jeder Grafik?“

Ja, v1 ist umgesetzt.

Nächster Optimierungsschritt:

- Referenzbereiche nicht nur aus Text wie `< 5.0` parsen
- sondern sauber normalisiert speichern:
  - `reference_min`
  - `reference_max`
  - `reference_operator`
  - `reference_text`
  - `sex/age/context`, falls relevant

Gerade bei Laborwerten sind Referenzen manchmal abhängig von Methode, Geschlecht, Alter oder Labor. Die Datenbank sollte das berücksichtigen, sonst vergleichen wir Äpfel mit normierten Birnen. Grausam.

## „Health events grafisch ablesen — Aphte-Zeitraum?“

Ja, sehr sinnvoll.

Aktuell: Marker für Tagesereignisse.

Empfohlen: Zeiträume als Overlay:

- Aphte Start/Ende
- Infekt
- Medikamentenstart/-stopp
- Colchicin-Dosisänderung
- Eliquis-Änderung
- Ernährungsausnahme
- Schlafdefizit-Phase
- Stressphase
- Sportbelastung
- Arzt-/Klinikereignis

Im Chart sähe das dann z.B. so aus:

- rotes Band: Aphte
- blaues Band: Medikamentenänderung
- gelbes Band: Ernährungsabweichung
- violettes Band: Infekt/Entzündung

## „Histaminreiche Kost → Aphte?“

Ja, das ist genau eine sinnvolle Analyse.

Dafür brauchen wir drei Schichten:

### 1. Ernährung klassifizieren

Pro Tag:

- Histamin-Risiko
- Zuckerlast
- Gluten/Weizen
- Schweinefleisch/Arachidonsäure
- Nachtschatten
- gesättigte Fette
- Alkohol
- Ballaststoffe
- Omega-3/Fisch
- Protein
- Kalorienbilanz

### 2. Symptome als Events erfassen

Für Aphthen:

- Startdatum
- Enddatum
- Schweregrad
- Lokalisation
- Anzahl
- Schmerzscore
- Begleitfaktoren

### 3. Lag-Korrelation

Nicht nur gleicher Tag, sondern:

- Ernährung Tag 0 → Aphte Tag 0
- Ernährung Tag 0 → Aphte Tag +1
- Ernährung Tag 0 → Aphte Tag +2
- Ernährung Tag 0 → Aphte Tag +3

Gerade bei Schleimhaut-/Entzündungsreaktionen ist Verzögerung wichtig.

---

# Weitere sinnvolle Dashboard-Insights

Ich würde folgende Module einbauen:

## 1. Entzündungs-Cockpit

Für Behçet/Entzündung:

- CRP
- Leukozyten
- Neutrophile
- BSG, falls vorhanden
- Ferritin
- Symptome/Aphthen
- Müdigkeit
- Infektmarker

Insight:

> „CRP-Anstieg fällt in Zeitraum mit Aphte/Infekt/Ernährungsabweichung.“

## 2. Thrombose-/Gerinnungs-Cockpit

Für deine Vorgeschichte besonders wichtig:

- D-Dimer
- Faktor VIII
- Thrombozyten
- Hämoglobin/Hämatokrit
- CRP als Entzündungs-Kofaktor
- Medikamente: Eliquis
- Ereignisse: Reisen, Immobilisation, Infekt, Schub

Insight:

> „Faktor VIII bleibt erhöht, aber D-Dimer stabil; Entzündungsmarker parallel prüfen.“

## 3. Lipid-/Gefäss-Cockpit

Für Cholesterin/Gefässschutz:

- LDL
- HDL
- Triglyceride
- Gesamtcholesterin
- ApoB, falls vorhanden
- Lipoprotein(a), falls vorhanden
- Ernährung:
  - gesättigte Fette
  - Ballaststoffe
  - Omega-3/Fisch
  - Kalorienbilanz

Insight:

> „LDL-Trend vs. gesättigte Fette / Ballaststoffe / Gewichtsverlauf.“

## 4. Ernährungstreue-Score

Ein täglicher Score von 0–100:

Positive Punkte:

- Protein erreicht
- Ballaststoffe erreicht
- Omega-3/Fisch/Algenöl
- Gemüse/Salat
- Kalorienziel eingehalten
- wenig Zucker
- wenig gesättigte Fette

Negative Punkte:

- Schweinefleisch
- Weizen/Gluten
- Industriezucker
- histaminreiche Kost
- Nachtschatten
- Alkohol
- sehr hohe gesättigte Fette

Das wäre wesentlich besser als die jetzige Keyword-v1.

## 5. Trigger-Radar

Eine Grafik:

- x-Achse: potenzielle Trigger
- y-Achse: Häufigkeit vor Symptomen
- getrennt nach Lag:
  - gleicher Tag
  - +1 Tag
  - +2 Tage
  - +3 Tage

Beispiel:

- Histamin vor Aphte: 4 von 6 Ereignissen
- Zucker vor Müdigkeit: 5 von 8 Ereignissen
- schlechter Schlaf vor Aphte: 3 von 6 Ereignissen

## 6. Medikamenten-Zeitachse

Sehr wertvoll:

- Eliquis Start/Stop/Dosis
- Colchicin Start/Stop/Dosis
- Antibiotika
- NSAR
- Cortison, falls je relevant
- Supplemente:
  - Vitamin D
  - Omega-3
  - Magnesium
  - B12
  - Eisen

Dann sieht man Laborveränderungen und Symptome im Kontext.

## 7. Arztmodus / PDF-Export

Ein Button bzw. Report:

**„Arztbericht letzte 90 Tage“**

Inhalt:

- wichtigste Beschwerden
- Labortrends
- Auffälligkeiten
- Medikamente
- relevante Ereignisse
- offene Fragen
- PDF-/Dokumentlinks

Sehr nützlich vor Terminen. Ärzte lieben strukturierte Zusammenfassungen. Nun ja, manche. Die anderen bekommen sie trotzdem.

## 8. Datenqualitäts-Cockpit

Damit wir nicht Scheingenauigkeit erzeugen:

- Werte validiert vs. OCR-unvalidiert
- Dokumente mit/ohne Volltext
- fehlende Original-PDF-Verknüpfungen
- Laborwerte ohne Referenzbereich
- Events ohne Enddatum
- YAZIO-Einträge ohne Produktnamen/Nährwerte

## 9. Alert-Regeln

Nicht als Panikmaschine, sondern als Hinweislogik:

- CRP deutlich über Referenz
- D-Dimer auffällig
- Leukozyten stark erhöht/erniedrigt
- Thrombozyten auffällig
- LDL über Zielbereich
- neue Aphte + steigende Entzündungsmarker
- wiederholte Ernährungsabweichung vor Symptomen

---

# Nächster technischer Schritt, den ich empfehle

Bevor wir die alten Dokumente mit Docling nachziehen, würde ich jetzt noch diese kleine Schema-Erweiterung einbauen:

## A) Dokument-Links verbessern

Neue Felder in `dokumente`:

- `drive_file_id`
- `drive_web_url`
- `local_original_path`
- `document_date`
- `institution`

## B) Health-Event-Zeiträume einführen

Neue Tabelle:

`health_event_periods`

Für:

- Aphthen
- Schübe
- Infekte
- Medikamentenphasen
- Ernährungsabweichungsphasen
- Stress-/Schlafdefizit-Phasen

## C) Nutrition Features vorbereiten

Neue Tabelle:

`nutrition_daily_features`

Mit Tageswerten:

- `plan_adherence_score`
- `histamine_score`
- `saturated_fat_g`
- `sugar_g`
- `fiber_g`
- `protein_g`
- `omega3_proxy`
- `gluten_flag`
- `pork_flag`
- `nightshade_flag`
- `alcohol_flag`

Dann wird aus dem Dashboard nicht nur hübsches Blinken, sondern echte Analyse. Ein seltener Moment, in dem hübsch und nützlich koexistieren dürfen.

Explanation:
**Summarizing updates**

I need to provide a final concise update: the timeout has increased from 300 to 900 seconds, the request duration is set for 1800 seconds, and the gateway has been restarted. The dashboard has been updated as well. I should explain this and suggest insights, but also mention some limitations. Specifically, the original lab report links require document matching, and I need to map lab dates and batches to document IDs for specific datapoints, without using tables.


sehr gut. hinweis: die Liniengrafik sieht man aktuell nicht, die Linie + zeitskala usw. wird aktuell nicht angezeigt, nur Titel und referenzwert als text. setze deine Vorschläge um.


[skill_view] name=health-data-management (12,778 chars)


todo

Dashboard-Renderingfehler reproduzieren und Ursache finden

DB-Schema für Dokument-Weblinks, Event-Zeiträume und Nutrition Features erweitern

Dashboard v3 mit stabilen Chart-Linien, Referenzbändern, Event-Zeiträumen und Nutrition-Insights umsetzen

Dashboard und Skripte verifizieren, Cron-Kompatibilität sicherstellen

Skill/Dokumentation aktualisieren und Ergebnis melden


[todo] updated task list


[browser_navigate] file:///home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html (8,910 chars)


[Duplicate tool output — same content as a more recent call]


Explanation:
**Inspecting console issues**

I need to take a look at the console details, perhaps using eval. There seems to be a chart issue, possibly related to annotation registration. I'll inspect any errors that may show up in the window. Using the browser console expression should help me figure this out. It’s a little tricky, but I’ll get to the bottom of it! Let’s try to resolve these issues step by step.


[browser_console] expression=Array.from(document.querySelectorAll('ca (1,464 chars result)


({Chart: typeof Chart, Annotation: typeof ChartAnnotation, version: Chart?.version, chartInstances: Object.keys(Chart.instances||{}).length})

Explanation:
**Troubleshooting chart issues**

I ran into a problem with the chart failing and need to capture more details since window.onerror isn't available. It looks like the annotation plugin may not be registered properly. I’m curious if Chart.js v4 needs registered scales, or if there's an issue with the label rotation. Also, I wonder about the xMin with the category scale — it uses values instead of indices. I might need to evaluate the makeLabChart manually for better insights.


try { new Chart(document.getElementById('C_Reaktives_Protein_CRP_'), {type:'line', data:{labels:['a','b'], datasets:[{data:[1,2]}]}}); 'ok'} catch(e) { e.name+': '+e.message+' '+e.stack }


#!/usr/bin/env python3
"""Schema migration for JARVIS Health Dashboard v3.

Adds:
- stable original-document linking fields
- period-based health events for Aphthen/Schübe/medication phases
- daily nu...[truncated]

Explanation:
**Improving chart functionality**

It looks like I've run into a problem where the function failed due to an annotation option. The basic setup works, but I need to create a more robust solution by removing the plugin dependency and implementing references as datasets. For the chart, I could use Chart.js and include additional datasets for min/max lines.

For event markers, I can add a separate scatter dataset. I might also need to rewrite the functions and consider how to extend the dashboard without plugins. Overall, I want to keep it functional but not overly complicated!
**Planning database implementation**

I need to implement proposals regarding the schema fields and tables, specifically for nutrition_daily_features and dashboard v3. I’ll start by creating a migration script patch to remove the annotation plugin from the dashboard and update the JavaScript.

The current function can be patched easily by removing the annotation script and changing makeLabChart to handle rmin/rmax and events using datasets. For the line chart, I'll make sure to add scatter datasets for event points, and also incorporate a table for event periods and nutrition features. I’m considering how to generate the computed nutrition_daily_features from nutrition_by_day in the database. Let's get started!
**Updating the dashboard**

I need to patch the dashboard to include period queries and insert nutrition features. To simplify this, I can update the nutrition features directly within the dashboard using an INSERT OR REPLACE command. First, I’ll make sure the necessary table exists, and I'll include that in the migration process.

Additionally, I need to fix the JavaScript code to accommodate these changes. This patch should streamline the overall functionality, so I’ll focus on getting it done effectively.


terminal

python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3_migrate.py && python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect(os.path.expanduser('~/.hermes/assets/Gesundheit/health_d...[truncated]


[terminal] ran `python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3_mig...` -> exit 0, 1 lines output


#!/usr/bin/env python3
"""JARVIS Health Dashboard v3.

Robust Chart.js dashboard without annotation-plugin dependency:
- line charts render with ordinary Chart.js datasets only
- reference ranges as f...[truncated]

Explanation:
**Creating health dashboard**

I’m working on the cron command to run `python health_pipeline.py dashboard`, and it seems like I can return to `health_dashboard_v3`. That’s good! I need to create an import in v3 from the health pipeline to parse the reference xlsx file when it runs. It won’t call `generate_dashboard`, so I’ll focus on generating robust JavaScript without annotations and computing nutrition features using SQLite. Time to get writing!


from hermes_tools import read_file, write_file
path='/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py'
r=read_file(path, offset=1, limit=2000)['content']
lines=[]
for line in r.splitli...[truncated]

Explanation:
**Addressing code issues**

I'm noticing a potential issue with the row.get function in SQLite. The code uses hasattr but returns false, which is puzzling. It seems I need to patch the pipeline dashboard wrapper. Maybe I should replace the current generate_dashboard with a new wrapper function? I wonder if I need to exclude the helpers above, or if the existing helpers should stay. My next step is to locate where def generate_dashboard starts, right before daily.


Output: pipeline dashboard wrapped


python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3.py && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesund...[truncated]


[terminal] ran `python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pi...` -> exit 0, 1 lines output


[browser_navigate] file:///home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html (8,778 chars)


[browser_console] clear=False expression=({errors: performance.getEntriesByType(' (928 chars result)


Explanation:
**Evaluating chart instances**

I'm trying to understand if the "blank check" in the top-left corner indicates there's data. If it's false, does that mean there's no nonzero data? I need to check the chart instances for zero values. In version 4, are the chart instances represented as objects? It says there are zero instances, but maybe the map isn't enumerable? I should be on the lookout for any console errors too. I'll delve into these details!


[browser_console] clear=True (577 chars result)


try { makeLabChart('C_Reaktives_Protein_CRP_', 'test', ['2020','2021'], [1,2], null, 5, []); 'ok'; } catch(e) { e.name + ': ' + e.message + '\n' + e.stack }


patch

<script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.5.1/dist/chart.umd.min.js'></script>
<script>
function makeLabChart(id, label, labels, data, rmin, rmax, events) {{
  const maxData = Math.max(...d...[truncated]

Explanation:
**Understanding function calls**

I’m diving into some technical details about function declarations and their execution. It seems like scripts are inserted before the function definition, and function declarations get hoisted later, which is important. I realize that earlier script calls to makeLabChart may happen before it’s defined, causing a ReferenceError. The best fix would be to move function definitions before the chart calls, ensuring everything loads properly. I might also need to patch up the HTML in health_dashboard_v3.py for better organization.
**Planning a patch**

I'm thinking about inserting function code after the chart script, which should be fine since leaving a duplicate at the bottom won't cause issues. I need to remember to ensure there are no f-string braces in the function code. Since I'm using f-strings, I'll need to use double braces to avoid any syntax errors. It’s a straightforward patch, but I want to be cautious about those details to keep everything running smoothly!


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3.py (4,125 chars result)


terminal

python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3.py && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py dashboard


Output:
/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html
/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html


[browser_navigate] file:///home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html (8,595 chars)


({chartInstances: Chart.instances ? Object.keys(Chart.instances).length : null, canvasPixels: Array.from(document.querySelectorAll('canvas')).slice(0,3).map(c=>{const ctx=c.getContext('2d'); const data=ctx.getImageData(0,0,c.width,c.height).data; let nonwhite=0; for(let i=0;i<data.length;i+=4){ if(!(data[i]>245 && data[i+1]>245 && data[i+2]>245) && data[i+3]>0) {nonwhite++; if(nonwhite>20) break;} } return {id:c.id,w:c.width,h:c.height,nonwhite};})})


[browser_console] clear=True expression=({chartInstances: Chart.instances ? Obje (285 chars result)


[browser_console] clear=False (777 chars result)


Explanation:
**Investigating chart errors**

I'm still facing errors, possibly from duplicate scripts calling for chart creation after the canvases are already in use, causing a "Canvas is already in use" error. It seems the issue might stem from having duplicate function definitions without calls. If errors are counting from before clearing, perhaps a true clear should happen after reading. Even though charts rendered, I prefer to eliminate these errors for verification. I’ll check for any duplicate functions in the HTML to ensure everything runs smoothly.


[browser_navigate] file:///home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html?x=2 (8,599 chars)


({chartInstances: Chart.instances ? Object.keys(Chart.instances).length : null, nonwhite: Array.from(document.querySelectorAll('canvas')).slice(0,2).map(c=>{const d=c.getContext('2d').getImageData(0,0,c.width,c.height).data; let n=0; for(let i=0;i<d.length;i+=4){ if(!(d[i]>245&&d[i+1]>245&&d[i+2]>245)&&d[i+3]>0){n++; if(n>50) break;} } return n})})


Question: Sind die Labor-Liniendiagramme im Dashboard sichtbar? Bitte kurz beschreiben, ob Linien/Achsen angezeigt werden.

Explanation:
**Evaluating script errors**

I'm wondering if the errors are caused by duplicate script calls at the bottom. I see the chart instances and errors both listed as 12, which seems suspicious! Maybe the function definitions are being duplicated after the chart? But I'm not getting any clear errors. It’s possible older calls might still be affecting things. Should I check if the clear function is actually clearing the JavaScript errors? A visual screenshot could help clarify what's going on!


[browser_vision] (1,041 chars)


#!/usr/bin/env python3
"""Add a period-based health event, e.g. Aphte/Schub/Infekt/Medikation.

Examples:
  python3 health_add_event_period.py --start 2026-05-01 --end 2026-05-04 --type Aphte --severi...[truncated]

Explanation:
**Planning event sync and API updates**

I’m focusing on making cron compatibility happen, perhaps setting a daily sync as a test. I also need to update the skill and consider adding APIs for event periods since the user requested proposals. It might be helpful to create a script, like health_event_add.py, to assist with adding events. I should also look into creating a CLI for adding periods and providing documentation URLs. I need to ensure old document links are clear and proposals included in the schema.


python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_add_event_period.py && python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect(os.path.expanduser('~/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db'))
print('nutrition_daily_features', con.execute('select count(*) from nutrition_daily_features').fetchone()[0])
print('report path exists')
PY


Output:
nutrition_daily_features 2
report path exists


health-data-management

- Dashboard v2 enthält Labortrends mit Referenzbereich-Bändern, Health-Event-Markern, Originaldokument-/PDF-Links via `file://` soweit `dokumente.dateipfad` lokal auflösbar ist, Health-Event-/Symptom-...[truncated]

- Dashboard v3 (`scripts/health_dashboard_v3.py`) rendert Labortrends stabil ohne Chart.js-Annotation-Plugin: Messlinien, Achsen, Referenzbänder/-Grenzlinien und Health-Event-Marker sind normale Chart...[truncated]


todo

Dashboard v3 mit stabilen Chart-Linien, Referenzbändern, Event-Zeiträumen und Nutrition-Insights umsetzen

Dashboard und Skripte verifizieren, Cron-Kompatibilität sicherstellen

Skill/Dokumentation aktualisieren und Ergebnis melden


[todo] updated task list


Erledigt, Sir.

Ich habe den Dashboard-Fehler nachvollzogen, korrigiert und deine gewünschten Erweiterungen umgesetzt.

## Ursache der unsichtbaren Liniengrafiken

Das Problem war die ursprüngliche Chart-Implementierung mit dem externen `chartjs-plugin-annotation`.

Das Dashboard zeigte zwar:

- Titel
- Referenzwert-Text
- Canvas-Flächen

aber die eigentlichen Charts wurden durch JavaScript-Fehler nicht sauber gerendert. Sehr elegant — wie ein Rolls-Royce ohne Räder.

## Fix

Ich habe Dashboard v3 gebaut:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3.py`

Und `health_pipeline.py dashboard` so umgebaut, dass es diesen stabilen Renderer nutzt.

Das neue Dashboard verwendet **keine Annotation-Plugin-Abhängigkeit mehr**. Stattdessen werden alles als normale Chart.js-Datasets gerendert:

- Laborwert-Linie
- Achsen
- Zeitskala
- Datenpunkte
- Referenzgrenzen
- Referenzband
- Health-Event-Marker

Dadurch ist es wesentlich robuster.

Dashboard:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html`

## Verifikation

Ich habe es im Browser geprüft.

Ergebnis:

- **12 Chart-Instanzen geladen**
- Canvas-Flächen enthalten sichtbare Zeichnung
- visuelle Prüfung bestätigt:
  - blaue Laborlinien sichtbar
  - Achsen sichtbar
  - Datumsachse sichtbar
  - Gitternetz sichtbar
  - grüne Referenzlinien/-bereiche sichtbar
  - rote Health-Event-Marker sichtbar

Screenshot zur Verifikation:

MEDIA:/home/agent/.hermes/cache/screenshots/browser_screenshot_9e7d3bcb51604f9eb357e734b8d2eea0.png

---

# Umgesetzte Erweiterungen

## 1. Dashboard v3

Neu:

- stabile Labor-Liniendiagramme
- Referenzbereiche als:
  - grüne Linie bei `< max` / `> min`
  - grünes Band bei `min - max`
- Health-Event-Marker als rote Dreiecke
- Tooltips für Event-Kontext
- Ernährungsplan-Konsequenz als Balkendiagramm
- Tabelle mit Ernährungsscore und erkannten Risiken
- Health-Event-Zeiträume
- Originaldokument-/PDF-Links

## 2. Datenbank erweitert

Migration:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_dashboard_v3_migrate.py`

Backup wurde erstellt:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/backups/health_data_before_dashboard_v3_20260512_165556.db`

### Neue Felder in `dokumente`

Für bessere PDF-/Drive-Verlinkung:

- `drive_file_id`
- `drive_web_url`
- `local_original_path`
- `document_date`
- `institution`

`local_original_path` wurde aus vorhandenen Pfaden soweit möglich zurückgefüllt.

## 3. Neue Tabelle: `health_event_periods`

Für Ereignisse mit Zeitraum, z.B.:

- Aphte
- Behçet-Schub
- Infekt
- Medikamentenphase
- Ernährungsabweichungsphase
- Stress-/Schlafdefizitphase

Schema enthält u.a.:

- `start_date`
- `end_date`
- `event_type`
- `label`
- `severity`
- `location`
- `source`
- `notes`

Aktuell ist die Tabelle noch leer, weil bisher keine Aphthen-Zeiträume strukturiert erfasst waren.

## 4. Helper-Skript für Aphthen / Event-Zeiträume

Neu:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_add_event_period.py`

Beispiel:

```bash
python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_add_event_period.py \
  --start 2026-05-01 \
  --end 2026-05-04 \
  --type Aphte \
  --severity mittel \
  --label "Aphte Unterlippe" \
  --notes "Schmerzhaft, sichtbar"
```

Damit können wir künftig Aphthen als echte Zeiträume speichern, nicht nur als Tagesnotizen.

## 5. Neue Tabelle: `nutrition_daily_features`

Für Ernährungskorrelationen und Plan-Treue:

- `plan_adherence_score`
- `histamine_score`
- `saturated_fat_score`
- `sugar_score`
- `gluten_flag`
- `pork_flag`
- `nightshade_flag`
- `alcohol_flag`
- `fiber_proxy`
- `protein_proxy`
- `omega3_proxy`
- `positive_hits`
- `negative_hits`

Aktuell berechnet v3 diese Werte keywordbasiert aus den vorhandenen Ernährungseinträgen.

Verifiziert:

- `nutrition_daily_features`: **2 Tagesdatensätze**

## 6. Ernährungsplan-Konsequenz im Dashboard

Das Dashboard zeigt jetzt:

- täglicher Score 0–100
- erkannte Risiken
- positive Treffer

Aktueller Stand aus den vorhandenen Daten:

- `2026-05-10`: Score **0**
  - erkannte Risiken:
    - Alkohol
    - Gesättigte Fette
    - Histamin
    - Industriezucker
    - Nachtschatten
    - Schweinefleisch
    - Weizen/Gluten
  - positive Treffer:
    - Ballaststoffe
    - Fisch/Omega-3
    - Protein gut

- `2026-05-11`: Score **85**

Hinweis: Das ist aktuell eine **Heuristik**, noch keine perfekte Nährwertanalyse. Sobald YAZIO-Produktdetails/Nährwerte vollständig angereichert sind, kann der Score deutlich präziser werden.

## 7. Originaldokument-/PDF-Links

Das Dashboard nutzt jetzt bevorzugt:

1. `drive_web_url`, falls vorhanden
2. sonst `local_original_path`
3. sonst `dateipfad`
4. daraus ggf. `file://...`

Damit sind bereits vorhandene lokale Dokumente klickbar. Für wirklich perfekte geräteübergreifende Links müssen wir im nächsten Schritt die Google-Drive-File-IDs der historischen Dokumente sauber nachziehen.

---

# Wichtige technische Änderung

`health_pipeline.py dashboard`

ruft jetzt intern auf:

`health_dashboard_v3.py`

Damit funktionieren auch bestehende Cron-/Sync-Workflows weiter, weil sie weiterhin denselben Pipeline-Befehl verwenden.

---

# Was noch als nächster sinnvoller Schritt bleibt

## A) Historische Dokumente mit Drive-Links anreichern

Damit jedes PDF überall klickbar ist:

- lokale Dokumente mit Google-Drive-Dateien matchen
- `drive_file_id` und `drive_web_url` in `dokumente` speichern
- Dashboard nutzt dann echte Drive-Links statt nur lokale `file://`-Links

## B) Aphthen künftig strukturiert erfassen

Wenn du z.B. schreibst:

> Aphte seit gestern, Unterlippe, mittel, bitte eintragen.

Dann sollte ich künftig daraus direkt einen Eintrag in `health_event_periods` machen.

Wenn sie abgeheilt ist:

> Aphte abgeheilt.

Dann setze ich `end_date`.

## C) YAZIO-Daten anreichern

Der Score ist aktuell keywordbasiert. Für eine bessere Version brauchen wir:

- echte Produktnamen statt IDs
- Makros/Nährwerte
- Zucker
- gesättigte Fette
- Ballaststoffe
- Protein
- ggf. Histamin-Risiko pro Lebensmittel
- Trigger-Kategorien

Dann werden Analysen wie:

> histaminreiche Kost → Aphte +1/+2 Tage

deutlich belastbarer.

## D) Lag-Korrelationen einbauen

Nächste sinnvolle Analysefunktion:

- Ernährung Tag 0 → Symptom Tag 0
- Ernährung Tag 0 → Symptom Tag +1
- Ernährung Tag 0 → Symptom Tag +2
- Ernährung Tag 0 → Symptom Tag +3

Für:

- Aphthen
- Müdigkeit
- CRP
- Leukozyten
- Schlaf/HRV, sobald sauber verfügbar

Skill/Dokumentation habe ich ebenfalls aktualisiert, damit dieser Dashboard-v3-Workflow künftig bekannt bleibt.


ok sehr gut. Nun verarbeite bitte alle Laborberichte und Gesundheitsdokumente sodass unsere Datenbasis wirklich stimmt und wir darauf aufbauen können.


[skill_view] name=health-data-management (1,934 chars)


Aktuellen Dokumentbestand, Pfade, Duplikate und Verarbeitungsstatus prüfen

Batch-Skript für Docling/OCR-Reprocessing + DB-Update + Validierung bauen

Alle noch nicht durchsuchbaren Laborberichte und Gesundheitsdokumente verarbeiten

Laborwerte aus Berichten gegen validierte XLSX/DB abgleichen und Staging nur bei Bedarf befüllen

Duplikate identifizieren und risikoarm markieren/bereinigen

Dashboard/Reports aktualisieren und Datenqualität verifizieren

Abschlussbericht mit Zahlen, offenen Review-Punkten und nächsten Freigaben liefern


terminal

openclaw agent -m "Gesundheitsdaten-Reprocessing vorbereiten: Prüfe bitte den aktuellen Bestand in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db. Liste knapp: Dokumentanzahl gesamt, Anzahl ohne extrahierte_inhalte, Status/Kategorie-Verteilung, Pfad-Spalten, ob Docling installiert ist, und 10 Beispiel-Dokumente ohne Volltext mit existierendem Pfad. Keine langen Inhalte ausgeben." --agent main


[terminal] ran `openclaw agent -m "Gesundheitsdaten-Reprocessing vorbereiten: Prüfe bitte den...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import sqlite3, os, json, pathlib
base=pathlib.Path('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit')
con=sqlite3.connect(base/'health_data.db'); con.row_factory=sqlite3.Row
print('DB', base/'...[truncated]

Explanation:
**Verifying file access**

It seems I've used the wrong path with Openclaw, pointing to /Gesundheit instead of the actual location. I need to confirm this, possibly through Openclaw, but the result seems suspect. I wonder if it's better to use the terminal locally for this. However, the instructions say to use Openclaw for all file operations. So, I guess I actually need to use terminal Python to ensure accuracy while leveraging the proper tools.


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import sqlite3, os, json, pathlib
base=pathlib.Path('/home/a...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
try:
 import fitz; print('fitz ok', fitz.__doc__[:40])
except Exception as e: print('fitz err',e)
try:
 import openpyxl; print('openpyxl ok')
except Exception as e: print('openpyxl err',e)
try:
 import docling; print('docling python ok')
except Exception as e: print('docling err',e)
PY


Output:
fitz ok PyMuPDF 1.27.2.3: Python bindings for th
openpyxl ok
docling python ok


#!/usr/bin/env python3
"""Batch reprocess all health documents into the JARVIS health DB.

Design:
- Never deletes documents.
- Makes a DB backup before writing.
- Resolves stale paths between /home/a...[truncated]


python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py --limit 3 --no-docling


[terminal] ran `python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_a...` -> exit 1, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db')
print(list(con.execute('pragma table_info(health_processing_runs)')))
PY


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/...` -> exit 0, 1 lines output


patch

    con.execute("INSERT INTO health_processing_runs(run_type,status,started_at,summary) VALUES(?,?,CURRENT_TIMESTAMP,?)", ("full_document_reprocess", "running", json.dumps(before)))
    run_id = con.e...[truncated]

    batch_id = f"full_reprocess_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}"
    con.execute("INSERT INTO health_processing_runs(batch_id,run_type,status,started_at,summary) VALUES(?,?,?,CURRENT_TIMESTAMP,?)", (ba...[truncated]


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py (1,045 chars result)


[terminal] ran `python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_a...` -> exit 0, 1 lines output


terminal

python3 - <<'PY'
import sqlite3
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db')
print(list(con.execute('pragma table_info(document_insights)')))
PY

Explanation:
**Fixing schema issues**

I’m thinking about how the text update failed, but without a clear explanation. It seems like the schema needs fixing. I should inspect things to understand what went wrong. The test also affected the database and the backups, which is definitely not ideal. I might need to force a reprocess to get everything back on track. It’s a bit overwhelming, but I’ll tackle it step by step!


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import sqlite3
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/asse...` -> exit 0, 1 lines output


patch

def upsert_insight(con: sqlite3.Connection, doc_id: int, insight: dict, q: str) -> None:
    summary = []
    if insight["dates"]:
        summary.append("Datums: " + ", ".join(insight["dates"][:8]))
...[truncated]


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py (1,516 chars result)


terminal

python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py --limit 3 --no-docling --force


[todo] updated task list


Output: Background process started


[process] wait session=proc_883ba102d836


python3 - <<'PY'
import sqlite3, os, json
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db'); con.row_factory=sqlite3.Row
print('Counts:')
for q in ["select count(*) total fro...[truncated]

Explanation:
**Analyzing lab values**

I'm looking at the output and realizing I need to make sure it's truncated properly. It seems like everything else is working fine, but I should inspect for any missing data or errors. Also, I’m wondering about the staging for lab values—how should I handle that? Maybe I need to use a script to analyze it further after checking everything. Let's ensure it's all precise!


[terminal] ran `python3 - <<'PY'
import sqlite3, os, json
con=sqlite3.connect('/home/agent/.h...` -> exit 0, 1 lines output


Explanation:
**Analyzing image processing issues**

I'm looking at the issue where the JPGs seem to be 70 in length, but the quality is good despite the read being zero or bugged. I’m puzzled about how the quality can remain good. Maybe there's existing processing quality that's being kept? I wonder if a weak quality update is needed. I might need to check for OCR with Tesseract. Additionally, there are missing files in a stale path — maybe they exist under different names? I'll search for those!


[search_files] files search for '*Vista*' in /home/agent -> 11 matches


Explanation:
**Improving OCR capabilities**

I see I need to enhance the fuzzy resolution for underscores and spaces in the image OCR read sidecar. Maybe using Tesseract could help with extracting text from images effectively. It sounds like I might need a patch for this issue. Additionally, I should consider that "Röntgen BWS" might be different from "250619 BWS" during my search. Let’s explore this a bit more! It’s all about making improvements, after all.


[search_files] files search for '*.pdf' in /home/agent/Gesundheit/Archiv/Klinische_Befunde -> 18 matches


patch

    # filename search fallback
    roots = [r for r in SEARCH_ROOTS if r.exists()]
    for root in roots:
        try:
            yield from root.rglob(name)
        except Exception:
            pas...[truncated]

    # filename search fallback
    for root in SEARCH_ROOTS:
        if root.exists():
            try:
                yield from root.rglob(name)
            except Exception:
                pass

Explanation:
**Considering patch resolution**

I need to patch the resolver to address the fuzzy date prefix when a name is present. Also, for image files with a jpg suffix, I should process the associated sidecar _ocr.txt or possibly use pytesseract. Additionally, I noticed that the existing review_status isn't being automatically set because it retains the old "nicht_geprueft" status. So, I’ll make sure to implement these patches to improve the functionality.


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py (1,854 chars result)


        elif ext in (".xlsx", ".xlsm"):
            text, meta = extract_xlsx(p)
        elif ext in (".jpg", ".jpeg", ".png", ".tif", ".tiff"):
            # Prefer existing sidecar OCR if available;...[truncated]

        elif ext in (".xlsx", ".xlsm"):
            text, meta = extract_xlsx(p)
        else:
            try:


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py (1,616 chars result)


terminal

python3 -m py_compile /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py --force --no-docling

Explanation:
**Considering rerun options**

I need to think about rerunning something, possibly forcing it completely. I wonder if I need to be careful about fuzzy matches, as they might not align perfectly with the same date. For missing paths, it might select the first match based on the same date rather than the exact one; like for 250710, it could pick a jpg or pdf. I should consider running without docling since there might be enough existing data. However, forcing the run for the missing ones seems necessary.


Explanation:
**Clarifying processing tasks**

I need to handle some document processing, particularly for weak 94 and image 41, where there are missing emails. Specifically, for 94, I should use docling since it was weak due to the absence of docling previously. I wonder if I can run it with docling but without force? It seems like it could process no_text for ID 41 and maybe also check for emails linked to ID 94, which has a length of 32.


[terminal] ran `python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_docu...` -> exit 0, 1 lines output


python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db')
print([r[1] for r in con.execute('pragma table_info(laborwerte)')])
PY

Explanation:
**Evaluating document connections**

I’m pondering whether to add PDF links from lab docs, but they don’t seem connected to values. I wonder if I can connect them by using document dates. It might be necessary to add columns to "laborwerte," like dokument_id and source_document_id. I'll check into that to ensure everything is aligned properly.


python3 - <<'PY'
import sqlite3
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db'); con.row_factory=sqlite3.Row
print([dict(r) for r in con.execute('select validierungsstatus,...[truncated]

Explanation:
**Considering lab document assignment**

I'm thinking about whether I need to assign validated XLSX values to lab documents. It seems linking them by "abnahme_datum" to the most relevant lab document dates could be the right approach. Also, I'm wondering if I need the current lab values to include the document_id. I want to ensure everything is organized correctly, so it connects well. Let's see how this can be structured efficiently!


#!/usr/bin/env python3
"""Link validated lab values to likely original lab documents and generate QA report.

Conservative: links only if the document text/filename/date strongly matches the
lab date ...[truncated]

Explanation:
**Generating report strategy**

I’m considering how to handle a unique high score and whether creating a report would be precise enough. The user asked for an original PDF link for graphics, not just exact values, so linking documents separately could work. I need to generate a quality report and possibly update the ID for validated documents where the exact date matches the doc's text or filename. If there are multiple candidates for the same date, should I leave it null or choose the best based on parameter matches? Using a scoring system for date and parameters could help.


[terminal] ran `python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_docu...` -> exit 0, 1 lines output


patch

        FROM dokumente
        WHERE length(coalesce(extrahierte_inhalte,''))>100
          AND lower(coalesce(datei_name,'')) LIKE '%.pdf'
          AND (upper(coalesce(kategorie,'')) LIKE '%LABOR%' ...[truncated]

        FROM dokumente
        WHERE length(coalesce(extrahierte_inhalte,''))>100
          AND (upper(coalesce(kategorie,'')) LIKE '%LABOR%' OR lower(datei_name) LIKE '%labor%' OR lower(extrahierte_i...[truncated]

Explanation:
**Identifying document issues**

I noticed that there's a problem with linking to the XLSX document instead of the original PDF. That's not what I want! I need to ensure that only PDFs are linked as "original" documents. I'll have to fix that and reset the document ID for the link to 96. Rerunning this will help verify if the existing references are valid or not. It's time to get this sorted out!


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_documents.py (1,010 chars result)


    con=sqlite3.connect(DB); con.row_factory=sqlite3.Row
    # Reset only validated links from earlier automated runs; keep unvalidated/OCR data untouched.
    con.execute("UPDATE laborwerte SET dokum...[truncated]

    con=sqlite3.connect(DB); con.row_factory=sqlite3.Row
    docs=[dict(r) for r in con.execute("""


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_documents.py (817 chars result)


terminal

python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_documents.py | tail -2


patch

        SELECT id,datei_name,kategorie,document_date,extrahierte_inhalte,drive_web_url,local_original_path
        FROM dokumente
        WHERE length(coalesce(extrahierte_inhalte,''))>100
          A...[truncated]

Explanation:
**Refining document links**

I’m looking at the issue of not linking some documents due to duplicates. It seems I could prefer keeping canonical IDs, but the duplicates are making things ambiguous. I’m considering choosing to keep those with the same hash if they are truly duplicates. I should also ignore candidates marked as duplicates and patch my query to exclude those. It’s essential to identify which IDs are genuinely duplicates to streamline the linking process.


[patch] replace in /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_documents.py (890 chars result)


terminal

python3 - <<'PY'
import sqlite3
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db')
# email entries have stored text but missing original file; classify as partial textual reco...[truncated]

Explanation:
**Evaluating dashboard updates**

I need to update the health_pipeline dashboard and possibly use joins with document_id links. The current view doesn’t show all the values; it only details the PDF section. I plan to run a report and create a final summary for the quality report. There are issues with certain documents, like id41 which is missing an email. Maybe I could mark id41 as a duplicate candidate since it has the same name as id53. However, we need to ensure accurate logging for duplicates based on names.
**Investigating email issues**

I’ve got 72 out of 73 emails that have text but no files, which makes me wonder if there might be some duplicate text involved. I could set the processing_quality to partial since the text length is present. Maybe that calls for fixing the script with a direct update. And I should definitely look at id41 since it seems to be a duplicate as well. I’m working on cleaning this up efficiently!


#!/usr/bin/env python3
"""Generate final QA summary after full document reprocessing."""
from __future__ import annotations
import json, sqlite3
from datetime import datetime
from pathlib import Path
...[truncated]


todo

Alle noch nicht durchsuchbaren Laborberichte und Gesundheitsdokumente verarbeiten

Laborwerte aus Berichten gegen validierte XLSX/DB abgleichen und Staging nur bei Bedarf befüllen

Duplikate identifizieren und risikoarm markieren/bereinigen

Dashboard/Reports aktualisieren und Datenqualität verifizieren


[todo] updated task list


terminal

python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py generate-lab-report && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py dashboard && python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/generate_health_data_quality_report.py > /tmp/health_quality_summary.out && tail -3 /tmp/health_quality_summary.out


[terminal] ran `python3 /home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_pipeline.py gene...` -> exit 0, 1 lines output


Explanation:
**Verifying dashboard browser**

I need to check if the dashboard works properly in the browser. I'm wondering if simply relying on the browser is enough or if I should dive deeper and use the browser console. It's frustrating sometimes to decide the best method to verify things. Hmm... I’ll think through how I can test it more effectively to ensure everything is functioning as it should. Let's figure this out!


JARVIS Health Dashboard v3

Running WITHOUT residential proxies. Bot detection may be more aggressive. Consider upgrading Browserbase plan for proxy support.

- heading "JARVIS Health Dashboard v3" [level=1, ref=e1]
- paragraph
  - StaticText "Generiert: 2026-05-12 17:33"
- generic
  - StaticText "Fix: Die Charts verwenden jetzt keine externe Annotation-Plugin-Abhängigkeit mehr. Referenzbereiche und Event-Marker werden als normale Chart.js-Datasets gerendert — weniger Glamour, mehr Funktion. Erfrischend."
- heading "Systemstatus" [level=2, ref=e2]
- heading "Labortrends mit Referenzband & Health-Event-Markern" [level=2, ref=e3]
- generic
  - heading "C-Reaktives Protein (CRP)" [level=3, ref=e9]
  - StaticText "Referenz: < 5.0 mg/l"
- generic
  - heading "Leukozyten" [level=3, ref=e10]
  - StaticText "Referenz: <20 /microL"
- generic
  - heading "Thrombozyten" [level=3, ref=e11]
  - StaticText "Referenz: 150 - 450 Tsd/µl"
- generic
  - heading "D-Dimer" [level=3, ref=e12]
  - StaticText "Referenz: < 500 µg/l"
- generic
  - heading "LDL-Cholesterin" [level=3, ref=e13]
  - StaticText "Referenz: < 3.0 mmol/l"
- generic
  - heading "HDL-Cholesterin" [level=3, ref=e14]
  - StaticText "Referenz: > 1.0 mmol/l"
- generic
  - heading "Kreatinin" [level=3, ref=e15]
  - StaticText "Referenz: 62 - 106 µmol/l"
- generic
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[... 350 more lines truncated, use browser_snapshot for full content]


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health-data-management

- `scripts/health_pipeline.py` ist die zentrale Pipeline: `generate-lab-report`, `export-correction`, `import-correction`, `dashboard`, `daily-report`, `weekly-report`, `status`.
- Vollverarbeitung/Datenqualität: `scripts/process_all_health_documents.py` verarbeitet alle Dokumente in `dokumente` mit PyMuPDF/OpenPyXL und Docling-Fallback, aktualisiert `extrahierte_inhalte`, `datei_hash`, `local_original_path`, `document_insights` und markiert Duplikate konservativ als `review_status='duplicate_candidate'` ohne zu löschen. Danach `scripts/link_lab_values_to_documents.py` für konservative Laborwert↔Original-PDF-Verlinkung und `scripts/generate_health_data_quality_report.py` für QA-Bericht ausführen.


todo

Abschlussbericht mit Zahlen, offenen Review-Punkten und nächsten Freigaben liefern


Aktuellen Dokumentbestand, Pfade, Duplikate und Verarbeitungsstatus prüfen

Batch-Skript für Docling/OCR-Reprocessing + DB-Update + Validierung bauen


Erledigt, Sir. Ich habe die vollständige Dokumentenbasis verarbeitet, die Datenbank aktualisiert, Duplikate markiert, Laborwerte konservativ mit Original-PDFs verknüpft und Dashboard/Reports neu generiert.

## Ergebnis in Zahlen

### Dokumente

- Dokumente total: **61**
- Status `eingearbeitet`: **61 / 61**
- Durchsuchbarer Volltext vorhanden: **60 / 61**
- Ohne durchsuchbaren Text, aber nur Duplikat/Altbild: **1**
- Relevante Nicht-Duplikate ohne durchsuchbaren Text: **0**

Das heisst: Die aktive Gesundheitsdokumentenbasis ist jetzt vollständig durchsuchbar. Der eine verbleibende textlose Eintrag ist ein schwacher Vista-Brugg-Bild-Duplikat-Eintrag; der eigentliche Vista-Brugg-PDF-Eintrag ist erfolgreich verarbeitet.

### Extraktionsqualität

- `good`: **40**
- `partial`: **20**
- `duplicate_weak_image`: **1**

`partial` bedeutet nicht zwingend schlecht — oft sind das kurze Befunde, Rezepte, Röntgen-/Bildberichte oder kurze E-Mail-Records. Also kein Grund für dramatische Musik.

## Verarbeitete Inhalte

Ich habe verarbeitet:

- Laborberichte
- klinische Befunde
- Rheumatologieberichte
- Bildgebungsberichte
- Rezepte / Medikamentendokumente
- XLSX-Dateien:
  - Laborwerte-Übersicht
  - Krankheitstagebuch / Ernährung
- E-Mail-/Thread-Dokumente, soweit vorhanden
- Bild-/OCR-Dokumente soweit Sidecar-OCR vorhanden war

Genutzte Methoden:

- PyMuPDF für PDFs
- Docling-Fallback für schwache PDF-Extraktion
- OpenPyXL für XLSX
- Sidecar-OCR für Bilddokumente, wo vorhanden

## Neue / aktualisierte Skripte

### Vollverarbeitung aller Gesundheitsdokumente

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/process_all_health_documents.py`

Funktion:

- Pfade reparieren
- PDFs/XLSX/Bilder verarbeiten
- Volltext in `dokumente.extrahierte_inhalte` speichern
- `datei_hash` berechnen
- `local_original_path` aktualisieren
- einfache Insights in `document_insights` schreiben
- Duplikate konservativ markieren

### Laborwerte mit Original-PDFs verknüpfen

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/link_lab_values_to_documents.py`

Funktion:

- validierte Laborwerte aus der DB mit passenden Original-PDFs verknüpfen
- nur konservativ bei starkem Match
- keine unklaren Links erzwingen

### Datenqualitätsreport

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/generate_health_data_quality_report.py`

Erzeugt:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_data_quality_after_full_reprocess.md`

und JSON:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_data_quality_after_full_reprocess_20260512_173332.json`

## Backups

Vor der Vollverarbeitung wurden DB-Backups erstellt, zuletzt:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/backups/health_data_before_full_reprocess_20260512_172848.db`

und:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/backups/health_data_before_full_reprocess_20260512_172837.db`

## Laborwerte

Aktueller Stand:

- Laborwerte total: **474**
- validiert: **233**
- unvalidiert/Altbestand: **241**

Die **233 validierten Werte** bleiben die vertrauenswürdige Datenbasis — sie stammen aus deiner geprüften XLSX bzw. dem Review-Workflow.

Ich habe bewusst **keine OCR-/PDF-Laborwerte automatisch als validiert importiert**. Das wäre medizinisch gesehen etwas zu sportlich. Stattdessen gilt weiterhin:

- PDF/OCR-Werte nur als Extraktion / Kontext
- validierte XLSX-/Review-Werte als Masterdaten
- neue OCR-Werte künftig zuerst nach `laborwerte_staging`
- danach 4-Augen-Freigabe

### Laborwerte ↔ Original-PDF-Linking

Konservativ verknüpft:

- validierte Laborwerte: **233**
- davon mit Original-PDF-Link: **114**

Nicht verknüpft: **119**

Warum nicht alle?

- einige historische Werte stammen nur aus deiner Sammel-XLSX ohne eindeutiges Original-PDF im Archiv
- manche Daten haben mehrere gleich plausible PDF-Kandidaten
- bei Ambiguität habe ich **nicht geraten**

Das ist Absicht. Eine Datenbasis, die nicht lügt, ist besser als eine, die hübsch aussieht. Leider.

## Duplikate

Ich habe Duplikate **nicht gelöscht**, sondern als `duplicate_candidate` markiert.

Duplikat-Kandidaten: **20**

Beispiele:

- Labor Rothen Blutbild mehrfach
- Laborbefund Gerinnung mehrfach
- Laborbefund POC mehrfach
- Klinische Chemie 29.12. mehrfach
- USZ Immunologie doppelt
- Rheumatologiebericht doppelt
- Vista Brugg schwaches Bildduplikat vs. gutes PDF

Das ist die sichere Variante. Löschen können wir später nach deiner Freigabe oder nach einem dedizierten Dedupe-Report.

## Dashboard aktualisiert

Dashboard neu generiert:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/health_dashboard.html`

Verifiziert im Browser:

- Chart-Instanzen: **12**
- Laborlinien sichtbar: ja
- Achsen/Zeitskala sichtbar: ja
- PDF-/Original-Links im Dashboard: **44**
- Dashboard generiert: **2026-05-12 17:33**

## Aktueller Laborbericht aktualisiert

Neu generiert:

`/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/reports/aktuelle_blutwerte.xlsx`

Format bleibt wie gewünscht:

- eine Spalte pro Laboruntersuchung / Datum
- eine Zeile pro Blut-/Urinwert
- Referenzbereiche enthalten

## Noch offen / Qualitätsnotizen

Diese Punkte sind nicht kritisch, aber relevant:

### 1. Einige Dokumente sind nur `partial`

Noch zu prüfen bzw. qualitativ kurz:

- `250619_Roentgen_BWS_KSB.pdf`
- `250619_Roentgen_Thorax_1.pdf`
- `rezept_2026-05-06_eliquis.jpg`
- `email_ksb_rheumatologie_thread.txt` doppelt

Das sind kurze Befunde/OCR-/Textrecords. Sie sind nicht blind, aber nicht reichhaltig.

### 2. Ein textloser Eintrag bleibt

`250710_Vista_Brugg.pdf` als schwaches Bildduplikat.

Der gute PDF-Eintrag dazu ist aber verarbeitet:

`#53 250710_Vista_Brugg.pdf`

Daher ist fachlich nichts Wesentliches verloren.

### 3. Laborwert-Original-PDF-Verlinkung ist konservativ

114 von 233 validierten Laborwerten sind direkt mit Original-PDF verknüpft. Die restlichen bleiben absichtlich unverknüpft, wenn der PDF-Kandidat mehrdeutig war.

Nächster sauberer Schritt wäre ein eigener Review:

- „Diese Laboruntersuchung am Datum X gehört zu PDF Y“
- danach alle Werte dieses Datums gesammelt verlinken

## Fazit

Die Gesundheitsdatenbasis ist jetzt in einem deutlich belastbareren Zustand:

- alle relevanten Dokumente verarbeitet
- Volltextsuche praktisch vollständig
- Laborberichte extrahiert und auffindbar
- validierte Laborwerte bleiben Masterdaten
- Original-PDF-Verlinkung teilweise hergestellt
- Duplikate sicher markiert
- Dashboard und Blutwerte-Report aktualisiert
- Qualität transparent dokumentiert

Kurz: Jetzt haben wir nicht mehr nur einen digitalen Aktenschrank, sondern eine verwendbare medizinische Wissensbasis. Immer noch mit ein paar Schweizer Papierkram-Macken, aber das gehört offenbar zur Folklore.


Super. nochmals zum Dashboard: Health Events & symptome sollten wir optimieren. hier hat es einige merkwürdige einträge, und auch das datum scheint nicht zu stimmen "2026-20-40" : 2026-05-07 labor Kreatinin 97
2026-05-07 labor AST (GOT) un
2026-05-07 labor ALT (GPT) un
2026-05-07 labor Hämoglobin 159
2026-05-07 labor Erythrozyten 5.23
2026-20-40 LABOR Leukozyten 3
2026-20-40 LABOR Erythrozyten 4
2026-20-40 LABOR Thrombozyten 150
2026-20-40 LABOR MCV 80
2026-20-40 LABOR Kreatinin 62
2026-20-40 LABOR eGFR 1.73
2026-20-40 LABOR Glukose 4
2026-20-40 LABOR CRP 5.0
2026-05-10 Symptom Müdigkeit leicht Nach Linsensuppe .    ich habe am 10. mai auch keine Linsensuppe gegessen.  Nimm zudem noch das gesamtcholesterin mit auf das Dashboard. Weitere Indikatoren oder werte welche bei Morbus behcet relevant sein könnten?


Explanation:
**Inspecting skills and data**

I'm realizing I need to take action. First, I need to inspect the scripts and data to ensure everything is in order. I have to check if the relevant skills are already loaded. If not, I must load the health skill to proceed. It's important to get this right to ensure everything runs smoothly moving forward! Let's see what skills I have and what I still need to take care of.


health-data-management

---
name: health-data-management
description: Gesundheitsdaten-Verwaltungssystem — JARVIS verwaltet alle Gesundheitsdaten (Laborwerte, Dokumente, Symptome, Auswertungen)
version: 2.0.0
tags: [health, database, pdf, camelot, watchdog, statistics]
---

# Health Data Management — Chief Medical Data Officer

## Übersicht

Alle Gesundheitsdaten unter `~/.hermes/assets/Gesundheit/`.
241 Laborwerte, 59 Dokumente (9 mit extrahiertem Volltext), 244 Events, 3 Medikamente.
Master-Datenbank: `health_data.db` mit 13 fachlichen Tabellen plus SQLite-intern `sqlite_sequence` (Stand Prüfung 2026-05-12); `processing_log` ist in der aktuellen DB nicht vorhanden.

**Docling-Reprocessing:** 50 von 59 Dokumenten haben keinen durchsuchbaren Volltext. Siehe `references/docling-reprocessing-workflow.md` für den Bearbeitungsplan.

## Verzeichnisstruktur

```
Gesundheit/
├── health_data.db          # Master-Datenbank (12 Tabellen)
├── inbox/                  # Neue Dokumente (Watchdog überwacht)
├── processed/              # Verarbeitete Dokumente
├── archiv/                 # Alle Dokumente kategorisiert
│   ├── laborberichte/
│   ├── klinische_befunde/
│   ├── medikamente/
│   ├── krankheitsgeschichte/
│   ├── wearables/
│   ├── ernaehrung/
│   └── sonstiges/
├── reports/                # Generierte Reports (PNG, HTML)
├── scripts/                # Verarbeitungs-Skripte
│   ├── health_manager.py       # Haupt-Manager (CRP, Korrelationen, Dashboards)
│   ├── health_watchdog.py      # Daemon für automatische PDF-Verarbeitung
│   ├── health_watchdog.sh      # Start/Stop/Status Wrapper
│   └── verify_system.py        # System-Verification
├── backup_original/        # FRIDAY-Backup (62 Dateien)
└── logs/                   # Watchdog-Logs
```

## Datenbank-Schema (13 fachliche Tabellen + `sqlite_sequence`)

1. **laborwerte** — 241 Laborwerte (aktuell, Stand Mai 2026)
2. **health_events** — 244 Events
3. **dokumente** — 59 Dokumente (Stand Mai 2026), mit CHECK constraints: `status IN ('neu','eingearbeitet','archiviert')`, `daten_typ IN ('pdf','image')`
4. **medikamente** — 3 Medikamente
5. **dokumente_status** — Status-Tracking
6. **symptome** — Symptom-Stammdaten
7. **symptom_log** — Symptom-Tagebuch
8. **vitalzeichen** — Blutdruck, Puls, Temperatur
9. **arztbesuche** — Arztbesuche
10. **ernaehrung** — Ernährungsdaten
11. **tagebuch** — universelle Tagebuch-/Gesundheitseinträge
12. **korrelationen** — Korrelationen/Analysen
13. **auswertungen** — Generierte Reports

Hinweis: `sqlite_sequence` ist eine SQLite-interne Tabelle. `processing_log` existiert im aktuellen Schema nicht, obwohl ältere Notizen sie erwähnen.

**Pitfall:** Nur 9 von 59 Dokumenten haben `extrahierte_inhalte` (Volltext) in der Datenbank — diese sind durchsuchbar. 50 Dokumente haben keinen extrahierten Text. Docling-Reprocessing empfohlen (siehe unten).

## Workflow

### Dokumenten-Klassifizierung (KRITISCH)

**Arztbericht** (Ambulanter Bericht, Konsultation, Visitenbericht):
- Kategorie: `BEFUNDE`
- Methode: PyMuPDF (fitz) → Volltext extrahieren
- Speicherung: Volltext in `extrahierte_inhalte` für spähere Abfragen
- Metadaten: Dokumentdatum, Behandler, Diagnose als Annotation am Textbeginn
- Datei: `archiv/befunde/`

**Laborbericht** (Blutwerte, Urin, Befunde mit tabellarischen Werten):
- Kategorie: `LABOR`
- Methode: Camelot/pdfplumber → tabellarische Werte extrahieren
- Speicherung: Einzelne rows in `laborwerte` Tabelle
- Datei: `archiv/laborberichte/`

**Sonstiges** (Rezepte, Sonstiges):
- Kategorie: `SONSTIGES`
- Methode: Je nach Inhalt
- Datei: `archiv/sonstiges/`

### Verarbeitungsablauf

1. Dokument → `inbox/` kopieren
2. Dokument-Typ klassifizieren (Arztbericht vs. Laborbericht)
3. **Fallback:** Watchdog-Daemon ist unzuverlässig → manuell verarbeiten mit `health_manager.process_inbox_pdf()`
4. Bei Arztbericht: PyMuPDF Volltext → Datenbank (extrahierte_inhalte)
5. Bei Laborbericht: Camelot/pdfplumber → laborwerte Tabelle
6. Metadaten extrahieren (Datum, Behandler, Diagnose) → im Text annotieren
7. Datenbank-Eintrag erstellen/aktualisieren mit korrekter Kategorie
8. Status auf `eingearbeitet` setzen
9. Datei an korrekten Archiv-Ort verschieben

## Health Manager Subagent

### Haupt-Skript: `health_manager.py`

**Methoden:**
- `get_laborwerte(parameter, start_date, end_date)` — Laborwerte laden (FRIDAY-Schema: `parameter_name`, `ermittlung_datum`)
- `compute_crp_trend()` — CRP-Trend mit scipy (P-Werte)
- `compute_correlations(target_parameter)` — Korrelationsanalyse mit statsmodels
- `generate_plotly_dashboard(output_path)` — Interaktives HTML-Dashboard
- `generate_profiling_report(output_path)` — ydata-profiling HTML-Report
- `generate_heatmap(parameter_list, output_path)` — Heatmap mit matplotlib/seaborn
- `process_inbox_pdf(pdf_path)` — Manuelle PDF-Verarbeitung

### Watchdog-Daemon

```bash
# Starten
bash ~/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_watchdog.sh start

# Stoppen
bash ~/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_watchdog.sh stop

# Status
bash ~/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_watchdog.sh status

# Neustarten
bash ~/.hermes/assets/Gesundheit/scripts/health_watchdog.sh restart
```

### Python-Umgebung

- Skripte laufen unter `/usr/bin/python3.12`
- Alle Pakete: `pip install --break-system-packages`
- Watchdog-PID: `~/.hermes/assets/Gesundheit/health_watchdog.pid`
- System-Verification: `python3.12 scripts/verify_system.py`

## Health Intelligence Workflow (ab 2026-05-12)

- Migration: `scripts/health_system_migrate.py` legt Review-/Staging-/Insight-/Report-Tabellen an und macht vorher ein DB-Backup unter `backups/`.
- `scripts/health_pipeline.py` ist die zentrale Pipeline: `generate-lab-report`, `export-correction`, `import-correction`, `dashboard`, `daily-report`, `weekly-report`, `status`.
- Vollverarbeitung/Datenqualität: `scripts/process_all_health_documents.py` verarbeitet alle Dokumente in `dokumente` mit PyMuPDF/OpenPyXL und Docling-Fallback, aktualisiert `extrahierte_inhalte`, `datei_hash`, `local_original_path`, `document_insights` und markiert Duplikate konservativ als `review_status='duplicate_candidate'` ohne zu löschen. Danach `scripts/link_lab_values_to_documents.py` für konservative Laborwert↔Original-PDF-Verlinkung und `scripts/generate_health_data_quality_report.py` für QA-Bericht ausführen.
- Dashboard v3 (`scripts/health_dashboard_v3.py`) rendert Labortrends stabil ohne Chart.js-Annotation-Plugin: Messlinien, Achsen, Referenzbänder/-Grenzlinien und Health-Event-Marker sind normale Chart.js-Datasets. `health_pipeline.py dashboard` ruft diesen Renderer auf.
- Dashboard v3 enthält Originaldokument-/PDF-Links via `drive_web_url` oder `file://`, Health-Event-/Symptom-Tabellen, `health_event_periods` für Aphthen/Schübe/Medikationsphasen und `nutrition_daily_features` mit keywordbasierter Ernährungsplan-Treue. Zeitraum-Events können per `scripts/health_add_event_period.py --start YYYY-MM-DD --end YYYY-MM-DD --type Aphte ...` erfasst werden.
- `scripts/generate_labor_report.py` ist nur noch ein Kompatibilitäts-Wrapper für `health_pipeline.py generate-lab-report`.
- `reports/aktuelle_blutwerte.xlsx` wird im gewünschten Pivot-Format erzeugt: eine Spalte pro Untersuchung/Datum, eine Zeile pro Parameter. Die aktuellste Referenz-XLSX aus `inbox/260510_Laborwerte_Uebersicht.xlsx` wird bevorzugt, weil sie Datums-Spalten bis `2026-05-07` enthält.
- Dashboard: `reports/health_dashboard.html`.
- Workflow-Dokumentation: `reports/health_intelligence_workflow.md`.
- Google Drive Korrektur-Ordner: `Gesundheitsdaten Korrektur` (`18wPP6yHjdp8XShhue7OZcamcqc09ec9g`).
- Cron Scripts: `~/.hermes/scripts/health_daily_sync.py` (täglich 23:10) und `~/.hermes/scripts/health_weekly_report.py` (sonntags 18:00). Alter fehlerhafter Inbox-Cron `e2150e5d908d` ist pausiert; neue Jobs: `2bf4d0a8bedb`, `e9b6fe32c177`.

## Support Files

- `references/drive-workflow.md` — Google Drive Befehle, Folder-IDs, Upload/Download-Workflow
- `references/gog-email-attachments.md` — GOG Gmail Attachment-Download, Umbenennung langer Dateinamen, Dokumenten-Verarbeitung
- `references/friday-db-schema-compat.md` — FRIDAY-Schema-Kompatibilität, Debugging-Checkliste, Wert-Konvertierung
- `references/health-manager-pitfalls.md` — Häufige Bugs: Variable Shadowing, CHECK-Constraints, Watchdog-Management, FRIDAY-Kompatibilität
- `references/document-classification.md` — Arztbericht vs. Laborbericht Klassifizierung, Quick-Decision-Tree
- `references/labor-report-generation.md` — Laborbericht-Erstellung aus XLSX, Pivot-Tabellen, Kategorien-Struktur, `ermittlung_datum`-Pitfall

## Google Drive Integration

### Drive-Ordner-Struktur

- **Gesundheitsdaten Inbox** (Upload-Ort): `1HOJXzIjJaUUoLGZgJjAR5V6ZCsOBsGgE`
- **Archiv** (Verarbeitete Dokumente): `1H2zXafzbaRobY8XDcPyRpZBE6mXeTcJe`

### Drive-Workflow: Neue Dokumente aus Google Drive Inbox verarbeiten

1. **Inbox prüfen:** `gog -a friday.uplink@gmail.com drive ls --parent <inbox_id> --json`
2. **Neue Dateien identifizieren** (nicht im lokalen Archiv vorhanden)
3. **Download:** `gog -a friday.uplink@gmail.com drive download <file_id>`
4. **Lokale Kopie** nach `~/.hermes/assets/Gesundheit/inbox/` verschieben
5. **Dokument klassifizieren** (Arztbericht vs. Laborbericht)
6. **Text extrahieren** (PyMuPDF für PDFs, Camelot für Labor-Tabellen)
7. **Datenbank aktualisieren** (laborwerte, health_events, dokumente)
8. **Datei ins lokale Archiv** verschieben
9. **Datei ins Google Drive Archiv** hochladen: `gog -a friday.uplink@gmail.com drive upload <local_path> --parent <archiv_id>`
10. **Datei aus Inbox löschen** (optional: `gog drive delete <file_id>`)
11. **Benachrichtigung** an den User über die Erkenntnisse

### Pitfalls

- **`gog gmail attachment <msgId> <attachId> --output <path>`** — korrekter Befehl zum Herunterladen von E-Mail-Anhängen. Die Attachment-ID ist NICHT die Drive-Datei-ID.
- **`--parent <folder_id>`** statt `--folder` Flag verwenden (Flag `--folder` existiert NICHT)
- **`gog drive move`** verwendet `--parent <folder_id>`, NICHT `--to` oder `--id`
- **`--json`** Flag für parsebare JSON-Ausgabe
- Drive-Download speichert in `~/.config/gogcli/` mit GENERIERTEM Dateinamen — Datei muss manuell umbenannt und verschoben werden
- **`gog drive download`** ohne Parameter zeigt nur Root-Ordner — immer `--parent` mit Folder-ID verwenden
- OCR bei reinen Bild-PDFs (scanned): Tesseract PSM=6 für tabellarische Daten, aber viele Werte können im PDF selbst obscured sein — prüfen ob Werte lesbar bevor man OCR durchführt
- Python-Pakete (fitz, pytesseract) liegen in `~/.local/lib/python3.12/site-packages`, NICHT im hermes-agent venv
- FRIDAY wird NICHT mehr für Gesundheitsdaten verwendet — alles JARVIS
- `backup_original/` enthält alle Originaldateien
- Werte `'<5.0'` etc. müssen vor numerischen Operationen geparsed werden (`lstrip('<>=')`)
- Datenbank-INSERTs prüfen CHECK-Constraints: `status` muss `'neu'`, `'eingearbeitet'` oder `'archiviert'` sein; `daten_typ` muss `'pdf'` oder `'image'` sein
- Watchdog-Daemon unzuverlässig → manuelle Verarbeitung mit `health_manager.process_inbox_pdf()` bevorzugen
- **`.xlsx` Dateien:** Mit `openpyxl` lesen, als Volltext in Datenbank speichern (keine Laborwerte!)
- **Laborbericht-Erstellung:** Skript `scripts/generate_labor_report.py` soll pivot-Tabellen aus XLSX-Referenzdaten/DB erstellen. Format: Spalten pro Blutabnahme, Zeilen pro Parameter, sortiert nach Kategorien. XLSX als primäre Datenquelle verwenden — `ermittlung_datum` in der DB ist OCR-/Importdatum, nicht tatsächliches Abnahmedatum. Aktueller Prüfstand 2026-05-12: `reports/aktuelle_blutwerte.xlsx` existiert und hat Datums-Spalten; das Skript selbst ist aber nicht zuverlässig, weil es aus `ermittlung_datum` liest, den Zeitanteil abschneidet und dadurch DB-Zeilen verfehlen kann; außerdem ist `cat_border` undefiniert. Vor produktiver Nutzung Script fixen und gegen Referenz-XLSX validieren.
- Immer Dokumentendatum innerhalb des Dokuments extrahieren und im Text annotieren: `[DOKUMENTDATUM: YYYY-MM-DD]`
- **STT für Sprachnachrichten:** faster-whisper mit `medium` Modell, Sprache `de`. Installation via `uv pip install`. Gateway restart nach Config-Änderungen. Schweizerdeutsch wird NICHT unterstützt.
- **Tagebuch-Workflow:** User sendet Einträge per Telegram (#ernaehrung, #symptom, etc.). Unstrukturierte Eingabe — Agent extrahiert automatisch Datum, Kategorie, Inhalt.

To view linked files, call skill_view(name, file_path) where file_path is e.g. 'references/api.md' or 'assets/config.yaml'


todo

Dashboard-Quelle für Health Events/Symptome und fehlerhafte Datumseinträge prüfen

Fehlerhafte/merkwürdige Health-Event-Daten bereinigen oder aus Dashboard ausschliessen

Gesamtcholesterin und zusätzliche Behçet-relevante Werte ins Dashboard aufnehmen

Dashboard neu generieren und Browser-Rendering verifizieren

Kurz berichten inkl. sinnvoller Behçet-Indikatoren


terminal

python3 - <<'PY'
import sqlite3, os
con=sqlite3.connect('/home/agent/.hermes/assets/Gesundheit/health_data.db'); con.row_factory=sqlite3.Row
for t in ['health_events','symptome','symptom_log','ernaehrung','laborwerte']:
 print('\nTABLE', t)
 print([r[1] for r in con.execute(f'pragma table_info({t})')])
 rows=con.execute(f'select * from {t} limit 5').fetchall()
 for r in rows: print(dict(r))
print('\nBad dates in health_events')
for r in con.execute("select * from health_events where datum not glob '____-__-__' or substr(datum,6,2)>'12' or substr(datum,9,2)>'31' limit 20"):
 print(dict(r))
print('\nMay 10 symptoms/events/nutrition')
for t in ['health_events','symptome','symptom_log','ernaehrung','tagebuch']:
 try:
  print('---',t)
  for r in con.execute(f"select * from {t} where cast({ 'datum' if t!='symptom_log' else 'datum'} as text) like '2026-05-10%' or cast({ 'datum' if t!='symptom_log' else 'datum'} as text) like '2025-05-10%' limit 20"):
   print(dict(r))
 except Exception as e: print(e)
PY


Output:
TABLE health_events
['id', 'date', 'category', 'parameter', 'value', 'unit', 'source', 'notes', 'created_at']
{'id': 1, 'date': '2026-05-04', 'category': 'PROFIL', 'parameter': 'Diagnose', 'value': 'Morbus Behçet', 'unit': '', 'source': 'User-Direktive', 'notes': 'Chronische systemische Erkrankung', 'created_at': '2026-05-04 20:33:35'}
{'id': 2, 'date': '2026-05-04', 'category': 'PROFIL', 'parameter': 'Vorerkrankung', 'value': 'Tiefe Venenthrombose (DVT)', 'unit': '', 'source': 'User-Direktive', 'notes': 'Anamnestisch', 'created_at': '2026-05-04 20:33:35'}
{'id': 3, 'date': '2026-05-04', 'category': 'PROFIL', 'parameter': 'Laborbefund', 'value': 'Faktor VIII stark erhöht', 'unit': '', 'source': 'User-Direktive', 'notes': 'Thrombophilie-Risikomarker', 'created_at': '2026-05-04 20:33:35'}
{'id': 4, 'date': '2026-05-04', 'category': 'PROFIL', 'parameter': 'Medikamente', 'value': 'Eliquis (Apixaban) + Colchicin', 'unit': '', 'source': 'User-Direktive', 'notes': 'Antikoagulation + entzündungshemmend', 'created_at': '2026-05-04 20:33:35'}
{'id': 5, 'date': '2026-05-04', 'category': 'PROFIL', 'parameter': 'Ernährung', 'value': 'Pescetarisch, histaminreduziert, darmfreundlich, kohlenhydratreduziert', 'unit': '', 'source': 'User-Direktive', 'notes': 'Entzündungshemmend adaptiert', 'created_at': '2026-05-04 20:33:35'}

TABLE symptome
['id', 'datum', 'kategori', 'symptom', 'schwergrad', 'wirkung', 'notizen', 'created_at']
{'id': 1, 'datum': '2026-05-10', 'kategori': 'Allgemein', 'symptom': 'Müdigkeit', 'schwergrad': 'leicht', 'wirkung': '', 'notizen': 'Nach Linsensuppe', 'created_at': '2026-05-10 13:43:33'}

TABLE symptom_log
['id', 'datum', 'symptom', 'schwergrad', 'kontext', 'notizen', 'created_at']

TABLE ernaehrung
['id', 'datum', 'mahlzeit', 'beschreibung', 'wirkung', 'notizen', 'created_at']
{'id': 1, 'datum': '2026-05-10', 'mahlzeit': 'Mittag', 'beschreibung': 'Linsensuppe', 'wirkung': 'Leicht müde danach', 'notizen': '', 'created_at': '2026-05-10 13:43:33'}
{'id': 2, 'datum': '2026-05-10', 'mahlzeit': 'Mittag', 'beschreibung': 'Coleslaw-Salat + Hörnli-Teigwaren', 'wirkung': '', 'notizen': '', 'created_at': '2026-05-10 19:29:39'}
{'id': 3, 'datum': '2026-05-10', 'mahlzeit': 'Nachmittag', 'beschreibung': 'Erdbeertorte', 'wirkung': '', 'notizen': '', 'created_at': '2026-05-10 19:29:39'}
{'id': 4, 'datum': '2026-05-10', 'mahlzeit': 'Abend', 'beschreibung': 'Schweinsbratwurst', 'wirkung': '', 'notizen': '', 'created_at': '2026-05-10 19:29:39'}
{'id': 5, 'datum': '2026-05-10', 'mahlzeit': 'Zusätzlich', 'beschreibung': 'Blattsalat + Gurkensalat', 'wirkung': '', 'notizen': '', 'created_at': '2026-05-10 19:29:39'}

TABLE laborwerte
['id', 'dokument_id', 'parameter_name', 'wert', 'einheit', 'reference_min', 'reference_max', 'einheiten', 'bemerking', 'ermittlung_datum', 'abnahme_datum', 'befund_datum', 'wert_original', 'quelle', 'validierungsstatus', 'review_batch_id']
{'id': 276, 'dokument_id': None, 'parameter_name': 'C-Reaktives Protein (CRP)', 'wert': '1.1', 'einheit': 'mg/l', 'reference_min': None, 'reference_max': None, 'einheiten': 'mg/l', 'bemerking': 'Ref: < 5.0 mg/l', 'ermittlung_datum': '2026-05-10 12:15:58', 'abnahme_datum': None, 'befund_datum': None, 'wert_original': None, 'quelle': None, 'validierungsstatus': 'unvalidiert', 'review_batch_id': None}
{'id': 277, 'dokument_id': None, 'parameter_name': 'C-Reaktives Protein (CRP)', 'wert': '16.9', 'einheit': 'mg/l', 'reference_min': None, 'reference_max': None, 'einheiten': 'mg/l', 'bemerking': 'Ref: < 5.0 mg/l', 'ermittlung_datum': '2026-05-10 12:15:58', 'abnahme_datum': None, 'befund_datum': None, 'wert_original': None, 'quelle': None, 'validierungsstatus': 'unvalidiert', 'review_batch_id': None}
{'id': 278, 'dokument_id': None, 'parameter_name': 'C-Reaktives Protein (CRP)', 'wert': '9.3', 'einheit': 'mg/l', 'reference_min': None, 'reference_max': None, 'einheiten': 'mg/l', 'bemerking': 'Ref: < 5.0 mg/l', 'ermittlung_datum': '2026-05-10 12:15:58', 'abnahme_datum': None, 'befund_datum': None, 'wert_original': None, 'quelle': None, 'validierungsstatus': 'unvalidiert', 'review_batch_id': None}
{'id': 279, 'dokument_id': None, 'parameter_name': 'C-Reaktives Protein (CRP)', 'wert': '2.1', 'einheit': 'mg/l', 'reference_min': None, 'reference_max': None, 'einheiten': 'mg/l', 'bemerking': 'Ref: < 5.0 mg/l', 'ermittlung_datum': '2026-05-10 12:15:58', 'abnahme_datum': None, 'befund_datum': None, 'wert_original': None, 'quelle': None, 'validierungsstatus': 'unvalidiert', 'review_batch_id': None}
{'id': 280, 'dokument_id': None, 'parameter_name': 'C-Reaktives Protein (CRP)', 'wert': '24.6', 'einheit': 'mg/l', 'reference_min': None, 'reference_max': None, 'einheiten': 'mg/l', 'bemerking': 'Ref: < 5.0 mg/l', 'ermittlung_datum': '2026-05-10 12:15:58', 'abnahme_datum': None, 'befund_datum': None, 'wert_original': None, 'quelle': None, 'validierungsstatus': 'unvalidiert', 'review_batch_id': None}

Bad dates in health_events
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 9, in <module>
sqlite3.OperationalError: no such column: datum


Explanation:
**Inspecting dashboard queries**

I need to take a closer look at the dashboard script queries. There seems to be a problem, especially with a date issue in the health_events date field. I should verify if the dates are formatted correctly or if there’s a particular error occurring in the query. It’s crucial to resolve this to ensure accurate data representation, which is always my goal! Let's get this sorted out.