Workflows, Mu-Plugin, Feldnachweis und Doku
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@@ -0,0 +1,230 @@
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# Feldnachweis: live ermittelte Feldnamen
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Alle Angaben stammen aus echten API-Antworten vom 20.09.2026, nicht aus Dokumentation.
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Rohbelege liegen als `docs/beleg-*.json` daneben.
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## 1. NeuronWriter
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Basis-URL `https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer`, Header `X-API-KEY`.
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### 1.1 POST /list-projects
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Aufruf mit leerem Body `{}`.
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```json
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[
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{"id":"3da4d745e0e223cb","project":"3da4d745e0e223cb","name":"skrift.de","language":"German","engine":"google.de"}
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]
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```
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Verwendet: `project` = `3da4d745e0e223cb`.
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Anmerkung: `id` und `project` sind wertgleich, die Doku nennt nur `project`.
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### 1.2 POST /new-query
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Request: `{"project":"...","keyword":"...","engine":"google.de","language":"German"}`
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Antwort (Beleg: `beleg-01-new-query.json`):
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```json
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{
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"query": "565abcca58f65e52",
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"query_url": "https://app.neuronwriter.com/analysis/view/565abcca58f65e52",
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"share_url": "https://app.neuronwriter.com/analysis/share/565abcca58f65e52/d8418...",
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"readonly_url": "https://app.neuronwriter.com/analysis/content-preview/565abcca58f65e52/060df..."
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}
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**Abweichung vom Auftrag:** Das Feld heisst `query`, nicht `query_id`.
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Es ist gleichzeitig Request-Parameter aller Folgeaufrufe.
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### 1.3 POST /get-query
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Request: `{"query":"565abcca58f65e52"}`
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Statuswerte real beobachtet: `in progress` -> `ready`.
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Die Analyse war nach 7 Polls a 20 Sekunden fertig, also nach rund 2 Minuten.
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Das konfigurierte Limit von 30 Versuchen entspricht 10 Minuten und ist reichlich.
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Top-Level-Schluessel der fertigen Antwort (42 KB):
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ideas, competitors, metrics, terms, terms_txt, status, keyword,
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language, engine, project, query, serp_summary, query_url, share_url, readonly_url
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#### Mapping auf die im Auftrag geforderten Felder
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| Auftrag | Tatsaechlicher Pfad | Struktur |
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|---|---|---|
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| `query_id` | `query` | String |
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| `keyword` | `keyword` | String |
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| `begriffe_pflicht` | `terms.content_basic` | `[{t, usage_pc, sugg_usage:[min,max]}]` |
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| `begriffe_erweitert` | `terms.content_extended` | `[{t, usage_pc, sugg_usage:[min,max]}]` |
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| `fragen` | `ideas.topic_matrix` (Objekt!) + `ideas.people_also_ask` + `ideas.content_questions` + `ideas.suggest_questions` | siehe unten |
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| `wortzahl_ziel` | `metrics.word_count.target` | Integer (hier 1178) |
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#### Details, die man nicht raten kann
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`terms` enthaelt genau diese Schluessel:
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`title`, `desc`, `h1`, `h2`, `content_basic`, `content_extended`, `entities`.
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Es gibt **kein** `terms.content`. Die Doku suggeriert das.
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Beispiel-Eintraege:
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```json
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terms.content_basic[0] = {"t":"handschriftlich","usage_pc":70,"sugg_usage":[1,17]}
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terms.content_extended[0] = {"t":"handgeschriebene briefe","usage_pc":40,"sugg_usage":[1,5]}
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terms.h2[0] = {"t":"handschriftlich","usage_pc":50} // kein sugg_usage
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terms.entities[0] = {"t":"Brief","importance":33.89,"relevance":0.53,
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"confidence":1.70,"links":[["wikipedia","http://de.wikipedia.org/wiki/Brief"]]}
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```
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`sugg_usage` ist ein Array `[min, max]`, keine Zahl.
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`usage_pc` ist der Anteil der Wettbewerber, die den Begriff nutzen, keine Empfehlung.
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`terms_txt` spiegelt dasselbe als Fliesstext. Schluesselnamen sind hier **nicht identisch**:
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`title`, `desc_title` (nicht `desc`), `h1`, `h2`, `content_basic`,
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`content_basic_w_ranges`, `content_extended`, `content_extended_w_ranges`, `entities`.
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Die `_w_ranges`-Varianten enthalten die Nutzungsspanne direkt im Text
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(`handschriftlich: 1-17x`) und sind als Schreibvorlage am brauchbarsten.
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`ideas` hat vier Schluessel, die sich strukturell unterscheiden:
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```json
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ideas.suggest_questions = [] // war im Test LEER
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ideas.people_also_ask = [{"q":"..."}] // 4 Eintraege
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ideas.content_questions = [{"q":"..."}] // 28 Eintraege
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ideas.topic_matrix = {"Frage als Schluessel": {"importance": 10}} // OBJEKT, 10 Eintraege
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`topic_matrix` ist kein Array. Die Frage steht im Schluessel, die Gewichtung im Wert.
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In der Doku taucht `topic_matrix` gar nicht auf, obwohl es die wertvollste Quelle ist:
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die Fragen sind bereits nach Wichtigkeit 1 bis 10 gewichtet.
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Der Workflow sortiert danach und dedupliziert gegen die anderen drei Quellen.
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`metrics` hat nur `word_count` und `readability`, beide mit `median` und `target`.
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Im Test waren `median` und `target` identisch (1178 bzw. 29).
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`competitors` liefert 31 Eintraege mit
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`rank, url, title, desc, headers, content_score, readability, word_count, content_len`.
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`headers` ist ein Array von Zweier-Arrays: `["h2","Text der Ueberschrift"]`.
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Der Workflow uebernimmt die Gliederungen der Top 5 in den Brief.
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`serp_summary` ist in der Doku nicht erwaehnt und enthaelt
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`top_intent` (hier `informational`), `intent_stats`, `top_content_type` (hier `video`)
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und `content_type_stats` in Prozent.
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### 1.4 POST /evaluate-content und /import-content
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Request laut Doku: `query` plus **`html`** (nicht `content_html`), optional `title`, `description`.
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Antwort: `{"status":"ok","content_score":<number>}`.
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Wird in Workflow 2 live gegengeprueft.
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## 2. n8n
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- Version `1.120.4`, ermittelt ueber `GET /rest/settings` -> `data.versionCli`
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- Public API unter `/api/v1` mit Header `X-N8N-API-KEY` funktioniert
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- `/rest/node-types` und `/types/nodes.json` sind nicht ohne Session-Login erreichbar
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Verwendete Node-Versionen, verifiziert durch einen importierten und
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erfolgreich ausgefuehrten Testworkflow:
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| Node | typeVersion |
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|---|---|
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| `n8n-nodes-base.manualTrigger` | 1 |
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| `n8n-nodes-base.scheduleTrigger` | 1.2 |
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| `n8n-nodes-base.webhook` | 2.1 |
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| `n8n-nodes-base.set` | 3.4 |
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| `n8n-nodes-base.code` | 2 |
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| `n8n-nodes-base.if` | 2.2 |
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| `n8n-nodes-base.httpRequest` | 4.3 |
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| `n8n-nodes-base.splitInBatches` | 3 |
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| `n8n-nodes-base.wait` | 1.1 |
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| `n8n-nodes-base.noOp` | 1 |
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| `n8n-nodes-base.emailSend` | 2.1 |
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Bei `splitInBatches` v3 ist **Ausgang 0 = done** und **Ausgang 1 = loop**.
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Vertauschen fuehrt zu einem Workflow, der genau einmal laeuft und dann still endet.
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**Gelernt beim Testlauf:** Ein Webhook mit `responseMode: "lastNode"` haelt die
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HTTP-Verbindung bis zum Workflow-Ende offen. Bei Poll-Schleifen laeuft der
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Reverse Proxy (openresty) nach 60 Sekunden in ein 504, obwohl der Workflow
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weiterlaeuft. Beide Workflows nutzen deshalb `responseMode: "onReceived"`.
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## 3. WordPress (skrift.de)
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Benutzer `ai-agent`, Rolle `editor`, Authentifizierung per Application Password.
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Geprueft ueber `GET /wp-json/wp/v2/users/me?context=edit`.
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### 3.1 Registrierte Meta-Felder
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Ermittelt ueber `OPTIONS /wp-json/wp/v2/posts`, Pfad
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`endpoints[].args.meta.properties`. 43 Schluessel registriert.
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**Vorhanden und direkt ueber `meta` beschreibbar:**
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_seopress_titles_title (string)
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_seopress_titles_desc (string)
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_seopress_analysis_target_kw (string)
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_seopress_robots_index (string)
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_seopress_social_fb_title (string)
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... sowie 38 weitere _seopress_* und _elementor_* Schluessel
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**Nicht vorhanden:** `kurzantwort`, `faq`, `cta_ziel`, `stand_datum`.
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### 3.2 JetEngine ist auf skrift.de nicht installiert
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`GET /wp-json/` liefert diese Namespaces:
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oembed/1.0, skrift/v1, elementor-one/v1, maspik/v1, elementor/v1,
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elementor-pro/v1, seopress/v1, llar/v1, elementor-hello-elementor/v1,
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jet-form-builder/v1, elementor/v1/documents, elementor-ai/v1,
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elementor/v1/feedback, wp/v2, wp-site-health/v1, wp-block-editor/v1, wp-abilities/v1
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`jet-form-builder/v1` ist JetFormBuilder, ein anderes Plugin. Es gibt keinen
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JetEngine-Namespace und `GET /wp-json/wp/v2/types` zeigt keine JetEngine-CPTs.
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Die im Auftrag genannten JetEngine-Felder existieren also nicht.
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### 3.3 Cache-Endpunkt
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Das Skrift-Plugin registriert nur `GET /skrift/v1/preis`, also keinen Cache-Purge.
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WP Rocket ist nicht als Namespace sichtbar.
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Nutzbar ist stattdessen ein echter, vorhandener Endpunkt:
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POST /wp-json/seopress/v1/commands/clear-cache
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### 3.4 Ausgangslage Inhalte
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`GET /wp-json/wp/v2/posts?status=any` liefert 0 Beitraege.
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`GET /wp-json/wp/v2/categories` liefert nur `uncategorized` (ID 1).
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Workflow 2 muss Kategorien also anlegen koennen, nicht nur zuordnen.
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## 4. Gitea
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Version `1.25.4`, Repo `lucas.orth/Skrift-Auto-Article`, Default-Branch `main`, leer.
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Der hinterlegte Token hat die Scopes `read:issue, read:repository`.
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Schreibende Aufrufe scheitern mit:
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```json
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{"message":"token does not have at least one of required scope(s),
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required=[write:repository], token scope=read:issue,read:repository"}
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Benoetigt wird `write:repository`.
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Reference in New Issue
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