triqura-ecd/docs/intent/haalbaarheidsanalyse-swift-cortex-v2.md

Haalbaarheidsanalyse: Swift Cortex V2

Datum: 29-12-2025 Auteur: Claude Code (Opus 4.5) Status: Analyse compleet

---

Executive Summary

Conclusie: HAALBAAR met gefaseerde aanpak

De Swift Cortex V2 architectuur is goed haalbaar binnen de bestaande codebase. De huidige implementatie biedt een solide fundament met ~70% van de benodigde infrastructuur al aanwezig. De voorgestelde V2 architectuur sluit naadloos aan op bestaande patterns.

Aspect	Score	Toelichting
Technische haalbaarheid	🟢 Hoog	Bestaande architectuur is compatibel
Complexiteit	🟡 Middel	Multi-intent en Safety Net zijn nieuwe concepten
Risico	🟢 Laag	Incrementeel te bouwen, backward compatible
MVP Scope	🟢 Realistisch	6 user stories, goed afgebakend

---

1. Vergelijking: Huidige Staat vs V2 Visie

1.1 Architectuur Mapping

V2 Concept	Huidige Implementatie	Gap
Layer 1: Reflex Arc	✅ intent-classifier.ts (60 patterns)	Minimaal - voeg complexity detection toe
Layer 2: Orchestrator	✅ intent-classifier-ai.ts (Haiku)	Middel - upgrade prompt voor multi-intent
Layer 3: Safety Net	❌ Niet aanwezig	Nieuw te bouwen
Context Injection	🟡 Basis aanwezig (activePatient, shift)	Uitbreiden met agendaToday, recentIntents
Multi-Intent Chains	❌ Single intent model	Data model refactor nodig
Entity Extraction	✅ entity-extractor.ts	Minimaal - voeg patientResolution toe
Date/Time Parsing	✅ date-time-parser.ts	Geen gap

1.2 Bestaande Bestanden (Assets)

lib/swift/
├── types.ts                 ✅ Basis types, uitbreiden met IntentChain
├── intent-classifier.ts     ✅ Layer 1 basis, voeg signals detection toe
├── intent-classifier-ai.ts  ✅ Layer 2 basis, upgrade prompt
├── entity-extractor.ts      ✅ Compleet, kleine uitbreiding
├── date-time-parser.ts      ✅ Compleet, geen wijzigingen
├── action-parser.ts         ✅ Refactor voor chains
├── chat-api.ts              ✅ Behouden
├── error-handler.ts         ✅ Recent toegevoegd
└── [NIEUW] reflex-classifier.ts   → Upgrade van intent-classifier
└── [NIEUW] orchestrator.ts        → Upgrade van intent-classifier-ai
└── [NIEUW] safety-net.ts          → Nieuw te bouwen

stores/
└── swift-store.ts           ✅ Uitbreiden met chain state + suggestions

components/swift/
├── chat/                    ✅ Bestaand, voeg ActionChainCard toe
├── artifacts/               ✅ Bestaand, geen wijzigingen
├── command-center/          ✅ Bestaand, voeg SuggestionToast toe
└── [NIEUW] suggestion-toast.tsx
└── [NIEUW] chat/action-chain-card.tsx
└── [NIEUW] chat/clarification-card.tsx

---

2. Gap Analyse per V2 Feature

2.1 Multi-Intent Support (US-MVP-01)

Huidige situatie:

// Huidige single-intent response
interface ClassificationResult {
  intent: SwiftIntent;
  confidence: number;
}

V2 vereist:

// Multi-intent chain
interface IntentChain {
  actions: IntentAction[];  // Array i.p.v. single
  status: 'pending' | 'executing' | 'completed';
}

Impact:

• types.ts: Nieuwe interfaces toevoegen (~50 regels)
• orchestrator.ts: Nieuwe AI prompt met multi-intent instructies (~150 regels)
• swift-store.ts: Chain state toevoegen (~30 regels)
• action-chain-card.tsx: Nieuwe UI component (~150 regels)

Effort: M (Medium)

---

2.2 Context Awareness (US-MVP-02, US-MVP-03)

Huidige situatie:

// In chat API - basic context
context: {
  activePatient?: { id, first_name, last_name },
  shift?: ShiftType
}

V2 vereist:

interface SwiftContext {
  activePatient: { id, name, recentNotes?, upcomingAppointments? };
  currentView: string;
  shift: ShiftType;
  currentTime: Date;
  agendaToday: Appointment[];
  recentIntents: RecentIntent[];
}

Impact:

• Nieuwe GET /api/swift/context endpoint (~80 regels)
• Context builder utility (~50 regels)
• Store uitbreiding voor context sync (~20 regels)

Effort: S (Small)

---

2.3 Hybrid Reflex/Cortex Switch (US-MVP-04, US-MVP-05)

Huidige situatie:

• intent-classifier.ts heeft al confidence threshold (0.8)
• AI fallback via intent-classifier-ai.ts werkt al

V2 verschil:

• Expliciete "complexity signals" detectie (multi-intent woorden: "en", "daarna")
• Context-afhankelijke woorden detectie ("hij", "haar", "deze")

Impact:

• Upgrade intent-classifier.ts → reflex-classifier.ts (~100 regels diff)
• Voeg MULTI_INTENT_SIGNALS en CONTEXT_SIGNALS regex arrays toe

Effort: S (Small) - Grootste deel al gebouwd

---

2.4 Safety Net / Proactive Suggestions (US-MVP-06)

Huidige situatie:

• Niet aanwezig

V2 vereist:

• Protocol Rules database
• evaluateSafetyNet() functie
• SuggestionToast component
• Store state voor suggestions

Impact:

• safety-net.ts: Nieuwe module (~200 regels)
• suggestion-toast.tsx: Nieuw component (~100 regels)
• Store uitbreiding (~40 regels)
• Integratie in action execution flow

Effort: L (Large) - Volledig nieuw concept

---

3. Risico Analyse

3.1 Technische Risico's

Risico	Impact	Kans	Mitigatie
AI Prompt instabiliteit	Multi-intent parsing faalt	Laag	Uitgebreide test dataset, fallback naar single
Performance degradatie	Latency >2s	Laag	Haiku is snel, cache context
State complexity	Race conditions	Middel	Zustand immer middleware, clear action flow
Backward compatibility	V1 features breken	Laag	Feature flags, adapter pattern

3.2 Scope Risico's

Risico	Impact	Mitigatie
Feature creep	MVP te groot	Strikte scope (6 stories)
Protocol complexity	Safety Net te ambitieus	Begin met 1 hardcoded regel
Over-engineering	Te veel abstractie	"Working software" first

---

4. Implementatie Strategie

4.1 Aanbevolen Fasering

Fase 1: Foundation (Week 1)
├── SwiftContext type definitie
├── GET /api/swift/context endpoint
├── Reflex complexity detection upgrade
├── Feature flag: SWIFT_V2_ENABLED
└── Deliverable: Context beschikbaar, backward compatible

Fase 2: Multi-Intent (Week 2)
├── IntentChain types
├── Orchestrator AI prompt upgrade
├── ActionChainCard component
├── Store chain state
└── Deliverable: "Zeg af en maak notitie" werkt

Fase 3: Safety Net MVP (Week 3)
├── 1 hardcoded protocol regel (wondzorg)
├── SuggestionToast component
├── Trigger na dagnotitie
└── Deliverable: Proactieve suggestie demo

Fase 4: Polish (Week 4)
├── ClarificationCard component
├── Error handling
├── UI animaties
└── Deliverable: Demo-ready prototype

4.2 Backward Compatibility

De V2 architectuur kan naast V1 draaien:

// lib/swift/classifier-adapter.ts
export async function classifyIntent(input: string, context?: SwiftContext) {
  if (!FEATURE_FLAGS.SWIFT_V2_ENABLED) {
    return classifyV1(input);  // Bestaande flow
  }

  const reflex = classifyWithReflex(input);
  if (!reflex.shouldEscalateToAI) {
    return buildLocalResult(input, reflex);
  }
  return classifyWithOrchestrator(input, context);
}

---

5. Effort Schatting

5.1 Per Component

Component	Nieuw	Wijziging	Effort
types.ts	150 regels	-	S
reflex-classifier.ts	200 regels	upgrade	M
orchestrator.ts	250 regels	upgrade	M
safety-net.ts	200 regels	nieuw	M
swift-store.ts	-	+100 regels	S
action-chain-card.tsx	180 regels	nieuw	M
suggestion-toast.tsx	100 regels	nieuw	S
clarification-card.tsx	60 regels	nieuw	S
/api/swift/context	80 regels	nieuw	S
/api/intent/classify	150 regels	nieuw	M
Tests	300 regels	nieuw	M

Totaal: ~1770 nieuwe regels code

5.2 Tijdsinschatting

Fase	Effort	Complexiteit
Fase 1: Foundation	2-3 dagen	Laag
Fase 2: Multi-Intent	3-4 dagen	Middel
Fase 3: Safety Net	2-3 dagen	Middel
Fase 4: Polish	2-3 dagen	Laag

Totaal: 9-13 werkdagen voor MVP

---

6. Aanbevelingen

6.1 DO's

1. Start met Foundation - Context injection is low-risk, high-value
2. Gebruik feature flags - Mogelijkheid om V2 uit te schakelen
3. Test sentences dataset - Bouw corpus van 50+ test zinnen voordat je multi-intent bouwt
4. Behoud V1 patterns - De 60 bestaande regex patterns zijn waardevol

6.2 DON'T's

1. Niet alle protocollen tegelijk - Begin met 1 Safety Net regel
2. Geen over-engineering - De ProtocolRule interface is voor later
3. Niet de store herschrijven - Extend, niet replace
4. Geen rollout strategie nodig - Dit is een prototype

6.3 Quick Wins

1. Context endpoint - Direct te bouwen, verbetert AI kwaliteit
2. Complexity detection - 10 regels code, grote impact
3. Processing indicator - Al aanwezig (isStreaming), polish

---

7. Conclusie

Haalbaarheid: ✅ JA

De Swift Cortex V2 architectuur is volledig haalbaar binnen de bestaande codebase:

1. 70% infrastructuur bestaat al - Classifier, entity extraction, store, chat API
2. Incrementeel te bouwen - Elke fase levert werkende software
3. Backward compatible - Geen breaking changes voor bestaande features
4. Realistische scope - 6 user stories, ~1770 regels code
5. Risico's beheersbaar - Feature flags, fallbacks, tests

Kritieke Succesfactoren

1. Test dataset eerst - Bouw 50+ test zinnen voordat je multi-intent implementeert
2. Feature flags - Zorg dat V2 uitschakelbaar is
3. Iteratief bouwen - Elke fase moet demo-baar zijn
4. Scope discipline - Niet alle protocollen, alleen wondzorg voor MVP

Volgende Stap

Start met Fase 1: Foundation - de SwiftContext API endpoint. Dit is:

• Low risk
• Onafhankelijk van andere features
• Direct waarde toevoegend aan bestaande AI classificatie
• In 1-2 dagen te bouwen

---

Bijlagen

A. Bestaande Code Referenties

Bestand	Regels	Functie
lib/swift/types.ts	~180	Type definities
lib/swift/intent-classifier.ts	~200	Layer 1 classifier
lib/swift/intent-classifier-ai.ts	~100	Layer 2 AI fallback
lib/swift/entity-extractor.ts	~250	Entity extraction
lib/swift/date-time-parser.ts	~200	Datum/tijd parsing
lib/swift/action-parser.ts	~150	Action routing
stores/swift-store.ts	~200	Zustand state

B. V2 Documentatie Verwijzingen

• architecture-swift-cortex-v2.md - Uitgebreid technisch plan
• fo-swift-intent-system-v2.md - Functioneel ontwerp
• intent-architecture-v2-proposal.md - Architectuur voorstel
• mvp-userstories-intent-system.md - MVP scope

C. Versie Historie

Versie	Datum	Auteur	Wijzigingen
1.0	29-12-2025	Claude Code	Initiële analyse