Pflanzendaten per AI-Prompt aufbereiten¶
Kamerplanter verwaltet pro Pflanzenart bis zu 80+ strukturierte Felder -- von Taxonomie ueber Naehrstoffprofile bis hin zu Schaedlingsdaten und Mischkultur-Beziehungen. Das manuelle Zusammentragen dieser Daten aus verschiedenen Quellen ist zeitaufwaendig. Deshalb nutzen wir Claude Code Agents, um neue Pflanzen vollstaendig aufzubereiten und qualitaetszusichern.
Uebersicht: Die AI-Pipeline¶
flowchart LR
A["Pflanzenname\n(z.B. 'Basilikum')"] --> B["plant-info-document-generator"]
B --> C["Pflanzendokument\nspec/ref/plant-info/*.md"]
C --> D["agrobiology-requirements-reviewer"]
D --> E["Review-Report\nspec/requirements-analysis/"]
E -->|Korrekturen| C
C --> F["Seed-Data / CSV-Import\n(REQ-012)"] Der Workflow besteht aus drei Schritten:
- Generierung -- Ein AI-Agent recherchiert und erstellt das Pflanzendokument
- Review -- Ein zweiter Agent prueft die Daten auf fachliche Korrektheit
- Import -- Das geprueft Dokument dient als Grundlage fuer den Datenimport
Schritt 1: Pflanzendokument generieren¶
Der Agent plant-info-document-generator recherchiert automatisch alle relevanten Daten und erstellt ein strukturiertes Markdown-Dokument unter spec/ref/plant-info/.
Aufruf in Claude Code¶
oder fuer mehrere Pflanzen gleichzeitig:
Claude Code erkennt den Kontext und aktiviert den plant-info-document-generator Agent automatisch.
Was der Agent macht¶
- Eingabe analysieren -- Identifiziert den wissenschaftlichen Namen, die Familie und Gattung
- Recherche -- Sucht im Web nach:
- Taxonomie und Stammdaten (GBIF, RHS, USDA)
- Wachstumsphasen mit PPFD, VPD, Temperatur pro Phase
- Naehrstoffprofile (NPK, EC, pH pro Phase)
- Schaedlinge und Krankheiten mit Nuetzlingen
- Pflege- und Ueberwinterungshinweise
- Fruchtfolge und Mischkultur-Partner
- Dokument erstellen -- Schreibt ein vollstaendiges Dokument mit allen Kamerplanter-Feldreferenzen
Ergebnis¶
Das Dokument wird gespeichert als:
Beispiel: spec/ref/plant-info/ocimum_basilicum.md
Dokumentstruktur¶
Jedes generierte Dokument enthaelt diese Abschnitte:
| Abschnitt | Inhalt | Kamerplanter-Bezug |
|---|---|---|
| 1. Taxonomie & Stammdaten | Botanische Einordnung, Aussaat-/Erntezeiten, Vermehrung, Toxizitaet | REQ-001 Species/Cultivar |
| 2. Wachstumsphasen | Phasenuebersicht, Anforderungsprofile, Naehrstoffprofile, Uebergangsregeln | REQ-003 Phasensteuerung |
| 3. Duengung | Empfohlene Produkte (mineralisch + organisch), Duengungsplan, Mischungsreihenfolge | REQ-004 Duenge-Logik |
| 4. Pflegehinweise | Care-Profil, Jahreskalender, Ueberwinterung | REQ-022 Pflegeerinnerungen |
| 5. Schaedlinge & Krankheiten | Schaedlinge, Krankheiten, Nuetzlinge, Behandlungsmethoden | REQ-010 IPM-System |
| 6. Fruchtfolge & Mischkultur | Gute/schlechte Nachbarn, Fruchtfolge-Einordnung | REQ-013 Pflanzdurchlauf |
| 7. Aehnliche Arten | Alternativen und verwandte Arten | -- |
| 8. CSV-Import-Daten | Fertige CSV-Zeilen fuer REQ-012 Import | REQ-012 Stammdaten-Import |
Jede Tabelle enthaelt eine KA-Feld-Spalte, die das exakte Kamerplanter-Datenbankfeld referenziert.
Schritt 2: Fachliches Review¶
Der Agent agrobiology-requirements-reviewer prueft das Dokument aus Sicht eines Agrarbiologie-Experten.
Aufruf in Claude Code¶
Was der Review-Agent prueft¶
- Taxonomie -- Wissenschaftliche Namen nach APG IV, korrekte Familienzuordnung
- Lichtdaten -- PPFD/DLI statt Lux, Photoperiodismus korrekt
- Klimadaten -- VPD-Berechnung plausibel, Tag-/Nachttemperatur getrennt
- Naehrstoffe -- EC-Bereiche realistisch, Mischungsreihenfolge korrekt (CalMag vor Sulfaten)
- Schaedlinge -- Wissenschaftliche Namen, IPM-Stufenansatz (Praevention > Monitoring > Intervention)
- Toxizitaet -- ASPCA-Daten fuer Katzen/Hunde verifiziert
- Mischkultur -- Kompatibilitaeten biologisch begruendet
Ergebnis¶
Der Review-Report wird gespeichert unter:
Findings werden klassifiziert als:
| Kategorie | Bedeutung |
|---|---|
| Sofortiger Korrekturbedarf | |
| Wichtige Aspekte fehlen | |
| Praezisierung noetig | |
| Best Practice Empfehlung |
Schritt 3: Import in Kamerplanter¶
Die geprueften Dokumente dienen als Grundlage fuer den Datenimport:
Option A: Seed-Data (Entwickler)¶
Die Pflanzendaten werden als Python-Seed-Skript unter src/backend/app/migrations/seed_plant_info.py eingebaut. Der Seed liest die Markdown-Dokumente und erstellt die entsprechenden ArangoDB-Dokumente.
Option B: CSV-Import (Endnutzer)¶
Jedes Pflanzendokument enthaelt im Abschnitt 8 fertige CSV-Zeilen, die ueber die REQ-012 Import-Funktion hochgeladen werden koennen.
Vorhandene Pflanzendokumente¶
Aktuell sind 32 Pflanzen vollstaendig dokumentiert:
Darunter Gemuese (Tomate, Paprika, Gurke, Zucchini, ...), Kraeuter (Basilikum, Petersilie, Dill, Schnittlauch, ...), Zierpflanzen (Dahlie, Petunie, Sonnenblume, ...) und Zimmerpflanzen (Monstera, Einblatt, Gruenlilie, Guzmania).
Tipps fuer gute Ergebnisse¶
Konkrete Sortennamen liefern
Statt "Tomate" besser "Tomate San Marzano" -- der Agent kann dann sortenspezifische Daten (Reifezeit, Resistenzen, Wuchstyp) genauer recherchieren.
Anbaukontext angeben
"Basilikum fuer Indoor-Anbau im Growzelt" liefert andere Ergebnisse als "Basilikum fuer den Garten" -- insbesondere bei Licht-, Temperatur- und Duengedaten.
Batch-Verarbeitung nutzen
Mehrere verwandte Pflanzen gleichzeitig anfragen (z.B. alle Kuechenkraeuter) -- der Agent kann dann Mischkultur-Beziehungen zwischen den Pflanzen gleich mitdokumentieren.
Immer Review durchfuehren
AI-generierte Daten koennen Fehler enthalten. Der agrobiology-requirements-reviewer findet erfahrungsgemaess 2--5 Korrekturen pro Dokument. Besonders EC-Werte, Toxizitaetsdaten und Schadelingsnamen sollten geprueft werden.
Beteiligte Claude Code Agents¶
| Agent | Datei | Aufgabe |
|---|---|---|
plant-info-document-generator | .claude/agents/plant-info-document-generator.md | Recherchiert und erstellt Pflanzendokumente |
agrobiology-requirements-reviewer | .claude/agents/agrobiology-requirements-reviewer.md | Fachliches Review (Botanik, Pflanzenbau, IPM) |