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# convex/ — Backend-Schicht
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Convex ist das vollständige Backend von LemonSpace: Datenbank, Realtime-Subscriptions, File Storage und Background-Job-Scheduler in einem. Kein separates API-Layer notwendig.
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## Dateien im Überblick
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| Datei | Zweck |
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| `schema.ts` | Einzige Wahrheitsquelle für alle Tabellen und Typen |
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| `node_type_validator.ts` | Node-Typen Validator (Phase 1, Phase 2, Phase 3, Adjustment Presets) |
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| `ai.ts` | KI-Bild- und KI-Video-Generierungs-Pipeline |
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| `credits.ts` | Credit-System: Balance, Reservation+Commit, Tier-Config |
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| `nodes.ts` | CRUD für Canvas-Nodes |
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| `edges.ts` | CRUD für Canvas-Edges |
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| `canvases.ts` | CRUD für Canvases |
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| `openrouter.ts` | OpenRouter-HTTP-Client + Modell-Config (Backend) |
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| `auth.ts` | Better Auth Integration |
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| `helpers.ts` | `requireAuth()` + `optionalAuth()` für Auth-Checks |
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| `batch_validation_utils.ts` | Validierung von Batch-Node-Operationen |
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| `canvas-connection-policy.ts` | Verbindungspolitiken zwischen Nodes (Validierung) |
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| `polar.ts` | Polar.sh Webhook-Handler (Subscriptions) |
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| `pexels.ts` | Pexels Stock-Bilder API |
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| `freepik.ts` | Freepik Asset-Browser API + Video-Generierungs-Client |
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| `agents.ts` | Agent-Orchestrierung: Analyze/Execute-Flow, Clarifications, strukturierte Outputs, Scheduler/Credits-Integration |
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| `ai_utils.ts` | Gemeinsame Helpers für AI-Pipeline (z. B. `assertNodeBelongsToCanvasOrThrow`) |
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| `storage.ts` | Convex File Storage Helpers + gebündelte Canvas-URL-Auflösung |
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| `export.ts` | Canvas-Export-Logik |
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| `http.ts` | HTTP-Endpunkte (Webhooks) |
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| `dashboard.ts` | Gebündelte Dashboard-Snapshot-Query (Balance, Subscription, Usage, Transactions, Canvases in einem Call) |
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| `canvasGraph.ts` | Canvas Graph Query — Performance-optimierte Query für Nodes+Edges in einem Call |
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| `ai_errors.ts` | Error-Kategorisierung und User-facing Fehlermeldungen (aus `ai.ts` extrahiert) |
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| `ai_node_data.ts` | Node-Data-Helpers (z. B. `getNodeDataRecord`) |
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| `ai_retry.ts` | Retry-Logik für AI-Generierung (`generateImageWithAutoRetry`, aus `ai.ts` extrahiert) |
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## Schema (`schema.ts`)
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Alle Node-Typen werden über Validators definiert: `phase1NodeTypeValidator`, `nodeTypeValidator` (Phase 1+), `adjustmentNodeTypeValidator`, und `adjustmentPresetNodeTypeValidator`.
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### Phase-Struktur
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- **Phase 1 Nodes:** Aktiv implementierte Nodes (`PHASE1_CANVAS_NODE_TYPES`)
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- **Phase 2/3 Nodes:** Vordeklariert, aber `implemented: false` — UI filtert nach Phase
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- **Adjustment Presets:** Spezielle Presets für Curves, Color Adjust, Light Adjust, Detail Adjust
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### Node Data Shapes
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| Node-Typ | Felder | Bemerkung |
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|----------|--------|-----------|
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| `image` | `storageId`, `url`, `mimeType`, `width`, `height` | Bild-Upload oder URL |
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| `text` | `content` | Markdown-Text |
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| `prompt` | `content`, `model`, `modelTier` | KI-Generierungsanweisung |
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| `ai-image` | `storageId`, `prompt`, `model`, `modelTier`, `parameters`, `generationTimeMs`, `creditCost` | Generiertes KI-Bild |
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| `text-node` | `content` | Generierter KI-Text |
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| `video-prompt` | `content`, `modelId`, `durationSeconds` | KI-Video-Steuer-Node (Eingabe) |
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| `ai-video` | `storageId`, `prompt`, `model`, `modelLabel`, `durationSeconds`, `creditCost`, `generatedAt`, `taskId` (transient) | Generiertes KI-Video (System-Output) |
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| `compare` | `leftNodeId`, `rightNodeId`, `sliderPosition` | Vergleichs-Node |
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| `frame` | `label`, `exportWidth`, `exportHeight`, `backgroundColor` | Artboard |
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| `group` | `label`, `collapsed` | Container-Node |
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| `note` | `content`, `color` | Anmerkung |
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| `curves` | Presets (Kurven) | Nicht im UI als Node-Typ, sondern als Presets |
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| `color-adjust` | Presets (Farbkorrektur) | |
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| `light-adjust` | Presets (Helligkeit) | |
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| `detail-adjust` | Presets (Details) | |
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### Tabellen
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**`canvases`** — Canvas pro User. Index: `by_owner`, `by_owner_updated`.
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**`nodes`** — Alle Nodes eines Canvas. Felder: `type`, `positionX/Y`, `width`, `height`, `status` (`idle|analyzing|clarifying|executing|done|error`), `statusMessage`, `retryCount`, `data` (v.any()), `parentId`, `zIndex`. Index: `by_canvas`, `by_canvas_type`, `by_parent`.
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> `data` ist `v.any()` — Typ-Safety läuft über den `type`-Discriminator + Zod im Frontend. Die Node-Data-Shapes sind in `schema.ts` dokumentiert.
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**`edges`** — Verbindungen zwischen Nodes. Index: `by_canvas`, `by_source`, `by_target`.
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**`mutationRequests`** — Idempotenz-Layer für Client-Replay (`clientRequestId`) bei offline/Retry-Sync. Felder: `userId`, `mutation`, `clientRequestId`, optionale Ziel-IDs (`canvasId`, `nodeId`, `edgeId`). Index: `by_user_mutation_request`.
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**`adjustmentPresets`** — Benutzerspezifische Presets für Adjustment-Nodes. Index: `by_userId`, `by_userId_nodeType`.
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**`creditBalances`** — Pro User: `balance`, `reserved`, `monthlyAllocation`. `available = balance - reserved` (computed, nicht gespeichert).
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**`creditTransactions`** — Jede Credit-Bewegung. Types: `subscription | topup | usage | reservation | refund`. Status: `committed | reserved | released | failed`. Optionale Felder: `provider` (`openrouter` | `freepik`), `videoMeta` (`model`, `durationSeconds`, `hasAudio`).
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**`subscriptions`** — Aktive Subscription. Tier: `free | starter | pro | max | business`.
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**`dailyUsage`** — Täglicher Zähler pro User für Abuse-Prevention. Key: `userId + date (ISO)`.
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## Agent-Orchestrierung (`agents.ts`)
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`agents.ts` orchestriert den Lauf von Agent-Nodes in zwei Stufen:
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1. Analyze: Brief + Kontext auswerten, Clarification-Fragen und Execution-Plan erzeugen.
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2. Execute: Pro Plan-Step strukturierte Deliverables erzeugen und in `agent-output`-Nodes persistieren.
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### Architekturgrenzen
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- Scheduling, Status-Mutationen und Credit-Flow bleiben in `agents.ts`.
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- Prompt-Aufbau liegt in `lib/agent-prompting.ts` (`summarizeIncomingContext`, `buildAnalyzeMessages`, `buildExecuteMessages`).
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- Strukturvertraege und Normalisierung kommen aus `lib/agent-run-contract.ts`.
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- Agent-Metadaten, Regeln und Blueprints kommen aus `lib/agent-definitions.ts`.
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- Prompt-Segmente kommen aus `lib/generated/agent-doc-segments.ts` (generiert durch `scripts/compile-agent-docs.ts`).
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Wichtig: `agents.ts` liest keine Raw-Markdown-Dateien zur Laufzeit.
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### Strukturierte Output-Persistenz
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Pro Step wird ein strukturierter Output gespeichert mit:
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- `title`, `channel`, `artifactType`, `previewText`
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- `sections[]` (`id`, `label`, `content`)
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- `metadata` (`Record<string, string | string[]>`)
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- `qualityChecks[]`
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- `body` als Legacy-Fallback
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## AI-Bild-Pipeline (`ai.ts`)
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generateImage (action, public)
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→ checkAbuseLimits (internalMutation)
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→ reserve (mutation, wenn INTERNAL_CREDITS_ENABLED=true)
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→ markNodeExecuting (internalMutation)
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→ scheduler.runAfter(0, processImageGeneration) ← Background-Job
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processImageGeneration (internalAction)
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→ generateAndStoreImage (internalAction)
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→ generateImageWithAutoRetry (lokal, max 2 Retries)
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→ generateImageViaOpenRouter
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→ ctx.storage.store(blob)
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→ finalizeImageSuccess (internalMutation)
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→ commitInternal (credits)
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[Fehler] → releaseInternal (credits)
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→ finalizeImageFailure (internalMutation)
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[finally] → decrementConcurrency
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```
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**Wichtig:** `generateImage` gibt `{ queued: true }` zurück, sobald der Background-Job geplant ist. Der Node wechselt sofort auf `status: "executing"`. Der eigentliche API-Call läuft asynchron.
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**Retry-Logik:** Max. 2 Retries (`MAX_IMAGE_RETRIES = 2`). Backoff: `min(1500ms, 400ms * retryCount)`. Retryable: `provider` (5xx, 408, 429), `timeout`, `transient`. Nicht retryable: `credits`, `policy`, unbekannte 4xx.
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**env-Flags:**
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- `INTERNAL_CREDITS_ENABLED=true` — Aktiviert Reservation+Commit. Bei `false` wird nur Abuse-Prevention geprüft.
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- `OPENROUTER_API_KEY` — Pflicht.
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## KI-Video-Pipeline (`ai.ts`)
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Analog zur Bild-Pipeline, aber mit Freepik als Provider und asynchronem Polling statt direktem API-Call.
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```
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generateVideo (action, public)
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→ checkAbuseLimits (internalMutation)
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→ reserve (mutation, provider: "freepik", videoMeta: {...})
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→ markNodeExecuting (internalMutation)
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→ scheduler.runAfter(0, processVideoGeneration) ← Background-Job
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processVideoGeneration (internalAction)
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→ createVideoTask (freepik.ts) ← POST an Freepik API
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→ setVideoTaskInfo (internalMutation) ← taskId am Node speichern
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→ scheduler.runAfter(5s, pollVideoTask) ← Polling starten
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pollVideoTask (internalAction, max 30 Versuche / 10 Min)
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→ getVideoTaskStatus (freepik.ts) ← GET an modellspezifischen Endpunkt
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[COMPLETED] → downloadVideoAsBlob → ctx.storage.store(blob)
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→ finalizeVideoSuccess (internalMutation)
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→ commitInternal (credits)
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[FAILED] → releaseInternal (credits)
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→ finalizeVideoFailure (internalMutation)
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→ decrementConcurrency
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[CREATED|IN_PROGRESS] → scheduler.runAfter(delay, pollVideoTask, attempt+1)
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[retryable Fehler] → markVideoPollingRetry → scheduler.runAfter(delay, pollVideoTask, attempt+1)
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[nicht-retryable] → releaseInternal → finalizeVideoFailure → decrementConcurrency
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[Timeout/Max-Versuche] → releaseInternal → finalizeVideoFailure → decrementConcurrency
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```
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**Wichtig:** `generateVideo` gibt `{ queued: true, outputNodeId }` zurück. Der Node wechselt sofort auf `status: "executing"`. Freepik erstellt einen Async-Task, der via Polling überwacht wird.
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**Polling-Strategie:** Exponential Backoff in 3 Stufen:
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- Versuch 1–5: 5s Wartezeit
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- Versuch 6–15: 10s Wartezeit
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- Versuch 16–30: 20s Wartezeit
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- Max. 30 Versuche oder 10 Minuten Gesamt-Timeout → `FAILED`
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**Modellspezifische Endpunkte:** Jedes Video-Modell hat einen eigenen Status-Endpunkt (`statusEndpointPath` in `lib/ai-video-models.ts`). Freepik hat **keinen** generischen `/v1/ai/tasks/{taskId}`-Endpunkt — der richtige Pfad ist z. B. `/v1/ai/text-to-video/wan-2-5-t2v-720p/{task-id}`.
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**Freepik Response-Formate:** Endpunkte liefern unterschiedliche Formate:
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- `task_id` kann auf Root-Ebene oder unter `data.task_id` stehen
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- `generated`-Array kann Strings oder `{ url: string }`-Objekte enthalten
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- Beide Formate werden in `freepik.ts` defensiv geparsed
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**Error-Klassen:**
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- `FreepikApiError` — Eigene Error-Klasse mit `source: "freepik"`, `status`, `code`, `retryable`
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- HTTP 404 während Polling → `transient` / `retryable: true` (Freepik eventual consistency)
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- HTTP 503 → `model_unavailable` / `retryable: true`
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- HTTP 401 → `model_unavailable` / `retryable: false`
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**Log-Volumen-Steuerung:** Poll-Logs werden über `lib/video-poll-logging.ts` (`shouldLogVideoPollAttempt`, `shouldLogVideoPollResult`) auf Versuch 1, jeden 5. Versuch und Terminalzustände reduziert.
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**env-Flags:**
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- `FREEPIK_API_KEY` — Freepik API-Key (Header: `x-freepik-api-key`)
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- `INTERNAL_CREDITS_ENABLED=true` — Credit-Reservation aktiviert
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**Video-Modell-Registry:** Siehe `lib/ai-video-models.ts` — 5 MVP-Modelle, Tier-basierte Freigabe, Credit-Kosten pro Clip-Länge (5s/10s).
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## Credit-System (`credits.ts`)
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### Tier-Konfiguration (`TIER_CONFIG`)
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| Tier | Credits/Monat | Daily Cap | Concurrency | Premium-Modelle |
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|------|--------------|-----------|-------------|-----------------|
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| free | 50 | 10 | 1 | nein |
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| starter | 400 | 50 | 2 | ja |
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| pro | 3.300 | 200 | 2 | ja |
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| max | 6.700 | 500 | 2 | ja |
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**1 Credit = €0,01** (Euro-Cent-Einheit durchgängig in DB und UI).
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### Reservation+Commit-Flow
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1. `reserve()` — Prüft `available >= estimatedCost`, Daily Cap, Concurrency. Erhöht `reserved` + `dailyUsage`. Gibt `transactionId` zurück.
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2. Job läuft...
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3. `commitInternal()` — Zieht `actualCost` von `balance` ab, gibt `estimatedCost` aus `reserved` frei. Schreibt `type: "usage"`.
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4. Bei Fehler: `releaseInternal()` — Gibt `estimatedCost` aus `reserved` frei. `generationCount` bleibt erhöht (Versuch zählt).
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**env-Flag:** `ALLOW_TEST_CREDIT_GRANT=true` — Aktiviert `grantTestCredits` Mutation (nur Dev/Staging).
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## Freepik Video-Client (`freepik.ts`)
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`freepik.ts` enthält sowohl die bestehende Asset-Suche als auch den Video-Generierungs-Client.
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### Video-Funktionen
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- `createVideoTask({ endpoint, prompt, durationSeconds })` — POST an Freepik-Endpunkt, liefert `{ task_id }`
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- `getVideoTaskStatus({ taskId, statusEndpointPath, attempt })` — GET an modellspezifischen Status-Endpunkt, liefert `{ status, generated?, error? }`
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- `downloadVideoAsBlob(url)` — Lädt Video von Freepik CDN als Blob (zeitbegrenzte Signed URL!)
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- `mapFreepikError(status, body)` — Mappt HTTP-Status auf strukturierte `FreepikMappedError`-Objekte
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- `FreepikApiError` — Eigene Error-Klasse mit `source`, `status`, `code`, `retryable`, `body`
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**Wichtig:** Freepik CDN-URLs sind zeitbegrenzt. `downloadVideoAsBlob` muss sofort nach `COMPLETED` aufgerufen werden. Das Video wird dauerhaft in Convex Storage gesichert.
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## Auth (`helpers.ts`)
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```typescript
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requireAuth(ctx) // → { userId: string }
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optionalAuth(ctx) // → { userId: string } | null
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```
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Wirft bei unauthentifiziertem Zugriff. Wird von allen Queries und Mutations genutzt, die User-Daten berühren.
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### Better-Auth Setup (`auth.ts`)
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- Auth-Library läuft in Convex (`createAuth`) und wird via `authComponent.registerRoutes(http, createAuth)` in `http.ts` registriert.
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- Login-Modi:
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- `emailAndPassword` (mit `requireEmailVerification: true`)
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- `magicLink` Plugin (`better-auth/plugins`)
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- Magic-Link-Konfiguration:
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- `disableSignUp: true` (Magic Link nur für bestehende Accounts)
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- `expiresIn: 600` (10 Minuten)
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- Versand über Resend (`sendMagicLink`)
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- **Wichtig für Multi-Domain-Setup (`SITE_URL` + `APP_URL`)**:
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- Verify-Links aus Better Auth werden vor dem Versand auf die App-Origin umgeschrieben (`toAuthAppUrl(...)`), damit Session-Cookies auf der korrekten Origin gesetzt werden.
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- Ohne dieses Umschreiben kann Login per Magic Link zwar erfolgreich sein, aber das Dashboard in einem permanenten Loading-State hängen (fehlende Session auf App-Origin).
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### Auth-Race-Härtung
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- `canvases.get` nutzt optionalen Auth-Check und gibt bei fehlender Session `null` zurück (statt Throw), damit SSR/Client-Hydration bei kurzem Token-Race nicht in `404` kippt.
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- `canvases.list` gibt bei fehlender Session eine leere Liste zurück (statt Throw), damit Dashboard-Subscriptions beim Logout keinen Error-Spam erzeugen.
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- `credits.getBalance` gibt bei fehlender Session einen Default-Stand (`0`-Werte) zurück (statt Throw), damit UI-Widgets nicht mit `Unauthenticated` fehlschlagen.
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- `credits.getSubscription` fällt bei fehlender Session auf Free/Active zurück (statt Throw), damit Tier-UI stabil bleibt.
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- `credits.getRecentTransactions` gibt bei fehlender Session `[]` zurück (statt Throw), damit Aktivitätslisten beim Logout sauber leeren.
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- `credits.getUsageStats` gibt bei fehlender Session `0`-Statistiken zurück (statt Throw), damit Verbrauchsanzeigen ohne Fehler ausrendern.
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- `dashboard.getSnapshot` gibt bei fehlender Session einen vollständigen Default-Snapshot zurück (Balance 0, Free-Tier, leere Listen)
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### Idempotente Canvas-Mutations
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- `nodes.create`, `nodes.createWithEdgeSplit`, `nodes.createWithEdgeFromSource`, `nodes.createWithEdgeToTarget` sind über `clientRequestId` idempotent.
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- `edges.create` ist über `clientRequestId` idempotent.
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- `nodes.splitEdgeAtExistingNode` ist über `clientRequestId` idempotent (Replay wird als No-op behandelt).
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- `nodes.batchRemove` ist idempotent tolerant: wenn alle angefragten Nodes bereits entfernt sind, wird die Mutation als No-op beendet.
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## Nodes & Edges (`nodes.ts` / `edges.ts`)
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### Nodes (`nodes.ts`)
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**Validierung:**
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- `getValidatedBatchNodesOrThrow()` — Validiert Batch von Nodes mit `validateBatchNodesForUserOrThrow()`
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- Verwendet `canvas-connection-policy.ts` für Verbindungsberechtigungen
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**Mutationen:**
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- `create`, `update`, `delete` — Standard CRUD
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- `createWithEdgeSplit`, `createWithEdgeFromSource`, `createWithEdgeToTarget` — Erstellen mit Edge-Verbindung
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- `batchRemove`, `batchRemoveNodes` — Batch-Entfernung
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- `splitEdgeAtExistingNode` — Split einer Edge am existierenden Node
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**Optimistische IDs:**
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- Nodes erhalten temporäre IDs mit `optimistic_`-Prefix für optimistic updates
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**Bridge-Edges:**
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- Bei Node-Löschung werden `computeBridgeCreatesForDeletedNodes` in `canvas-utils.ts` verwendet, um Kanten neu zu verbinden
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### Edges (`edges.ts`)
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**Validierung:**
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- `assertConnectionPolicy()` — Prüft, ob Source-Node Output erlaubt und Target-Node Input erlaubt
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- `assertTargetAllowsIncomingEdge()` — Performance-optimierte Prüfung auf eingehende Edges
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- `getCanvasConnectionValidationMessage()` — Fehlermeldung bei ungültigen Verbindungen
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**Validierungsregeln (aus `canvas-connection-policy.ts`):**
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- Source-Typ muss Output-Ports haben, Target-Typ muss Input-Ports haben
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- Keine self-loops (Edge von Node zu sich selbst)
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- Quelle: `image`, `text`, `note`, `group`, `compare`, `frame` → Source-Ports
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- Ziel: `ai-image`, `ai-video`, `compare` → Target-Ports
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- `video-prompt` → `ai-video` ✅ (einzige gültige Kombination für Video-Flow)
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- `ai-video` als Source für andere Nodes → ❌ (nur Compare)
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- Curves- und Adjustment-Node-Presets: Nur Presets nutzen, keine direkten Edges
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## Storage (`storage.ts`)
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- `generateUploadUrl` bleibt eine normale Mutation für Upload-Start im Client.
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- `batchGetUrlsForCanvas` ist absichtlich **keine reaktive Query** mehr, sondern eine Mutation. Der Canvas ruft sie gezielt an, wenn sich das aktuelle Set von `storageId`s geändert hat.
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- Eingabe: `canvasId` + client-seitig ermittelte `storageIds`.
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- Server-seitig werden die angefragten IDs gegen die aktuellen Nodes des Canvas verifiziert, bevor `ctx.storage.getUrl(...)` aufgerufen wird.
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- Ziel der Änderung: weniger Query-Fanout und weniger Canvas-weite Requery-Last bei jedem Node-/Edge-Update.
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## Dashboard Snapshot (`dashboard.ts`)
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Gebündelte Query, die alle Dashboard-relevanten Daten in einem einzigen Convex-Call lädt. Ersetzt separate Queries für Balance, Subscription, UsageStats, Transactions und Canvases.
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**`getSnapshot` (query, public):**
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- Nutzt `optionalAuth` — gibt bei fehlender Session Default-Werte zurück (kein Throw)
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- Lädt parallel: `creditBalances`, `subscriptions`, `creditTransactions` (usage-type), `creditTransactions` (recent, max 80), `canvases`
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- Berechnet `monthlyUsage` und `totalGenerations` aus usage-Transactions des aktuellen Monats
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- Nutzt `prioritizeRecentCreditTransactions` aus `lib/credits-activity.ts` für sortierte Transaktionsliste
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- Gibt strukturiertes Snapshot-Objekt zurück: `{ balance, subscription, usageStats, recentTransactions, canvases, generatedAt }`
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## Canvas Graph Query (`canvasGraph.ts`)
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Performance-optimierte Query, die Nodes und Edges für einen Canvas in einem einzigen Call lädt. Wird vom Frontend über den Canvas Graph Query Cache verwendet.
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**`loadCanvasGraph(ctx, { canvasId, userId })` (internal):**
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- Prüft Canvas-Existenz und Ownership
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- Lädt Nodes und Edges parallel via `Promise.all`
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- Performance-Logging bei Queries > 250ms
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**`get` (query, public):**
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- Nutzt `requireAuth`
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- Delegiert an `loadCanvasGraph`
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- Loggt bei langsamer Ausführung (`PERFORMANCE_LOG_THRESHOLD_MS = 250`)
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**Frontend-Integration:** Der Canvas nutzt diese Query über `canvas-graph-query-cache.ts` (Optimistic Store Helper).
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## Konventionen
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- `internalMutation` / `internalAction` — Nur von anderen Convex-Funktionen aufrufbar, nicht direkt vom Client.
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- `mutation` / `query` / `action` — Öffentlich, direkt vom Frontend nutzbar.
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- Alle User-Daten sind über `userId` (Better Auth User ID, kein Convex-eigenes User-Dokument) indiziert.
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||
- Schema-Migrationen: `npx convex dev` erkennt Breaking Changes automatisch. Bei `v.any()`-Feldern gibt es keine automatische Migration — Datensätze müssen manuell/scriptmäßig migriert werden.
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