Schritte 1-3 aus doc/SCL_Templates.md (neu: Konzept, Wertklassen je Zeile,
Namensregeln, Tests, Migrationsplan, Vertrag fuer den CSV->SCL-Workflow).
- Golden-Files (tests/test_scl_skeleton_golden.py, tests/fixtures/scl/):
komplette FB_Main-Ausgabe von mubea und HundM05 byte-genau festgeschrieben,
Zeitstempel maskiert; gewollte Aenderung per SKEL_UPDATE_GOLDEN=1
- lib/scl_context.py (neu): alles, was scl_skeleton aus der TRO-JSON ableitet
(Reihenfolge, Separator-/Weichen-/Scanner-Bloecke, Staubereiche, Ziellisten,
Namen) als pydantic-Kontext SclFile/SclTro; Namen als SclName (Wert +
todo-Merker) als Andockstelle fuer die Namensregeln (Schritt 4).
scl_skeleton schreibt nur noch Text; Ausgabe byte-identisch (Golden-Files,
zusaetzlich dematic/showroom mit und ohne --start alt/neu verglichen)
- lib/scl_templates/ (neu, Jinja2): _macros.scl.j2 + Pilot
FB_ILS_MTRO_1Sep1Swi.scl.j2 nach der realen Aufrufstelle TRO107
(PriorityManagerDir2, stInSenJam<n>, xInCarouselRun1, xInRelease TRUE,
Separatorzeiten 100/50 ms). Ortsgebundene Zeilen als Vorschlag umgesetzt,
jede offene Stelle mit TODO(E-Planung) - Bestaetigung durch SPS steht aus
- scl_skeleton: --templates [DIR] (opt-in, ohne Schalter Ausgabe unveraendert),
--strict (Exit 1 ohne SCL, wenn ein FB-Typ kein Template hat); Kopf und
Zusammenfassung nennen Template-/generische Typen; Templatefehler
(StrictUndefined) -> Exit 1 ohne SCL
- tests/test_scl_templates.py: Rundlauf Template mit Referenzwerten ==
Referenz-REGION (normalisiert); jede Platzhalterzeile traegt den TODO-Marker
- requirements.txt: jinja2 >= 3.1 (bestehende .venv: pip install -r requirements.txt)
- Doku: SCL_Templates.md, Python_Scripts.md §5b, Commandlines.md §2.5, CLAUDE.md
Befunde: xInCarouselRun1 laesst sich nicht aus der TRO-JSON ableiten (Kanten-
art "umlauf" kommt praktisch nicht vor) -> immer als TODO; nTo1Destinations
ist in der Referenz 3 bei 2 Abgaengen (zaehlt evtl. Ziele) -> "pruefen".
Mit --templates nur die 1Sep1Swi-REGIONs (+ Kopf) anders als generisch;
32 Tests gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
- lib/model.py (neu, pydantic): TroBase -> DerivedTro, Connection, OpenPoint,
Analysis (aus tro_flow verschoben), TroDocument = TRO-JSON (Schema
sps_skel-tro-v2). items/fbType werden immer ueber den Typ aus tro_catalog
gelesen, nie gespeichert; abweichende Werte in einer JSON sind ein Fehler.
JSON-Schluessel wie bisher (id, type, fbType ...), extra="forbid".
- tro_flow: Tro/Analysis aus model.py; neuer Schalter --json schreibt
<name>_tro.json (TroDocument)
- scl_skeleton: liest die JSON ueber TroDocument statt per Dict-Zugriff,
Bauteile ueber TroItem-Konstanten; ungueltige JSON -> Exit 1 ohne SCL,
alte tro_extract-JSON (v1) mit Hinweis auf tro_flow --json
- tro_annotate: nur noch Ansicht; derselbe analyse_tros-Aufruf wie tro_flow
(inkl. sepliste-Gegenprobe), damit Zeichnung und JSON uebereinstimmen
- tro_extract: geparkt (unveraendert)
- tests/test_model.py + conftest.py, pytest in requirements.txt aktiviert
- Doku: Python_Scripts.md (§6b model.py), Commandlines.md, CLAUDE.md,
Aufrufkommentare in bin/ (scl_skeleton.bat zeigte tro_flow-Aufrufe)
Geprueft: alle tro_flow/tro_annotate-Ausgaben (8 CSVs) bis auf Zeitstempel
identisch zum vorherigen Stand; scl_skeleton alt/neu auf derselben JSON
byte-identisch (export, mubea, HundM05); 10 Tests gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Samer AyadiandClaude Opus 5.5