Stage-Outcome-Events + Drop-Gründe als Voraussetzung für Gate-Funnel

[TillQuandel]

Gewünschtes Dashboard-Feature „Gate-Funnel" (generiert → Verifier → Critic → Faithfulness → Vault/Inbox/dropped) ist mit heutiger Datenlage NICHT korrekt darstellbar (Codex-Review 2026-07-11, gegen Code verifiziert):

• note_outcome wird erst beim Writer für GESCHRIEBENE Notes erzeugt; enthält nur destination, critic_score, hard_gates_pass — kein Stage-Outcome, kein Drop-Grund
• n_dropped zählt nur Extractor-Empty-Drops; Artifact-Drops und Sibling-Dedup fehlen
• n_generated wird mit „written" befüllt, nicht mit „nach Planner/Extractor generiert"

Plan: (1) Trace-Event pro Note mit stage + outcome + drop_reason an den Gate-Punkten (Verifier/Critic/Faithfulness/Dedup), (2) n_generated-Semantik korrigieren oder Feld umbenennen, (3) DANN Funnel-Chart. Ohne (1)/(2) produziert das Chart Scheingenauigkeit.

[TillQuandel]

Update aus der Dashboard-Diagnose R1/R2 (2026-07-13): stage_outcome-Events liegen jetzt in echten Läufen vor — Beleg aus M5-Trace (20260713-093124):

{"type":"stage_outcome","agent":"orchestrator","title":"Learning Library vs. Teaching Library",
 "stage":"dedup","outcome":"dropped","drop_reason":"sibling_neardup","detail":"Teaching Library"}

Damit ist Schritt 3 (Funnel) entsperrt — die Instrumentierung (#220) liefert jetzt reale Drop-Events, nur build_data liest sie noch nicht (filtert strikt auf llm_call-Records).

Achtung: DB n_dropped blieb für M5 bei 0, obwohl im Trace ein echter dedup-Drop steht (n_extracted=5 vs. n_generated=4 → 1 verloren, nur über die Differenz sichtbar). Der Funnel muss also aus den Trace-Events lesen, nicht aus pipeline_runs.n_dropped — die DB kann den Drop nicht liefern. Zusatzfalle bei Alt-Runs: n_extracted=0 bedeutet dort „nicht getrackt", nicht „0 extrahiert" — ein Funnel ist nur für Runs mit befülltem n_extracted sinnvoll. Details + Bündelung mit Stage-8-Anteil/Refine-Sicht siehe neues Diagnose-Bündel-Issue.

Quelle: Dashboard-Untersuchung 2026-07-13, 3 Runden Opus-Review (UX + Messlauf-Diagnose), Funde adversarial verifiziert.

[TillQuandel]

Beleg-Nachtrag aus der Coverage-Serie 2 (16.07., Lauf 3/Pöge): Pre-Dispatch-Drops fehlen in n_dropped — Root Cause verifiziert: dropped = len(tasks) - len(drafts) (orchestrator.py), aber der Pre-Dispatch-Skip (leeres Konzept-Fenster via concept_text_window(), orchestrator.py:241-248) passiert VOR der Task-Erzeugung und taucht daher in tasks nie auf.

Konkret: Der Lauf hatte real 1 Drop („Fehlerquellen der codebasierten Panelzuordnung", Skip 20:03:58 vor dem ersten Extractor-Call 20:05:13), die DB meldet n_dropped=0. Log/Trace/DB-Dreifachabgleich dokumentiert in LAUF-INFO-3-poege.md (OneDrive-Serienordner „2026-07-16 Coverage-Serie 2").