# text.summarize

Ollama-basierte treue Zusammenfassung. Sendet Quelltext an
einen konfigurierten LLM-Endpunkt mit einem Treue-vor-Kreativität-
System-Prompt und liefert die Zusammenfassung plus
audit-taugliche Modell-Herkunfts-Felder.

## Capability

- `text.summarize@0.1.0`

## Eingaben

| Name        | Typ  | Beschreibung                                                                       |
| ----------- | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| `text`      | text | Quelltext.                                                                         |
| `style`     | text | Optionaler Stil-Hinweis (z.B. `one paragraph`, `three bullet points`, `a tweet`). Default: `one paragraph`. |
| `language`  | text | Optionaler Ziel-Sprache (z.B. `German`, `ja-JP`). Leer = Quellsprache.             |
| `endpoint`  | text | Ollama-förmiger `/api/chat`-Endpunkt.                                              |
| `model`     | text | Modell-ID am Endpunkt.                                                             |
| `api_key`   | text | Optionaler Bearer-Token für Cloud-Endpunkte.                                       |

## Ausgaben

| Name             | Typ  | Beschreibung                                                       |
| ---------------- | ---- | ------------------------------------------------------------------ |
| `summary`        | text | Die Zusammenfassung.                                               |
| `style`          | text | Echo des Stil-Inputs.                                              |
| `language`       | text | Echo des Sprach-Inputs.                                            |
| `model_endpoint` | text | URL, gegen die zusammengefasst wurde.                              |
| `model_name`     | text | Modell-ID wie an die LLM-API gesendet.                             |
| `model_digest`   | text | SHA-256-Digest des bedienenden Ollama-Modells (wenn erreichbar).   |

## Treue vor Kreativität

Der System-Prompt ist so getrimmt, dass die Zusammenfassung
aus dem Quelltext herleitbar bleibt — keine Spekulation, kein
mitgedachter Kontext, keine „kreativen" Umformulierungen, die
abdriften. Geeignet für Compliance-Flows, in denen eine
halluzinierte Zusammenfassung schlimmer ist als eine
ausführliche. Das Modell behält die Freiheit, die das vom
Operator gewählte LLM ihm gibt; dieses Modul ist der Prompt
+ Audit-Rahmen, kein fine-tuned Modell.

## Berechtigungen

```yaml
permissions:
  - "net: localhost"
  - "net: 127.0.0.1"
  - "net: api.openai.com"
  - "net: api.anthropic.com"
```

Analog `text.translate` — lokales Ollama per Default, Cloud
per Operator-Policy zuschaltbar.

## Grenzen in v0.1.0

- Single-Shot. Sehr lange Quelltexte (> 32k Tokens je nach
  Modell) brauchen einen vorgeschalteten Chunker; v0.1.0
  macht noch keine automatische Chunked-Summarise+Reduce-
  Pipeline.
- Keine strukturierte Ausgabe. `summary` ist Freitext.
  JSON-formatierte Zusammenfassungen
  (`{ key_points: [], conclusions: [] }`) sind ein
  v0.2.0-Kandidat.

## Beispiel-Flow

```yaml
name: extract-summarise
inputs:
  document: bytes
steps:
  - id: extract
    use: text.extract@^0
    with:
      document: $inputs.document
  - id: summarise
    use: text.summarize@^0
    with:
      text: $extract.extracted.pages[*].text
      style: "three bullet points"
      endpoint: "http://localhost:11434/api/chat"
      model: "qwen2.5:14b"
outputs:
  summary: $summarise.summary
  audit_model: $summarise.model_digest
```

## Build

```bash
cargo build --release --target wasm32-wasip2
# Ausgabe: target/wasm32-wasip2/release/text_summarize.wasm
```