docs: add existing use case context to compiler instruction

3 bestehende Ansätze (IACE deterministisch, Doc-Check LLM, Gap-Analyse regelbasiert)
und was der Compiler von jedem übernimmt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

zeroclaw/INSTRUCTION-usecase-compiler.md

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+## Bestehende Use Cases (WICHTIG — darauf aufbauen!)
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+Wir haben bereits 3 Use Cases gebaut, jeder mit anderem Ansatz:
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+### 1. IACE CE-Compliance (`/sdk/iace`)
+- **Ansatz:** Deterministisch, kein LLM
+- **Technologie:** Tag-basiertes Pattern Matching (Go), 1.114 Hazard Patterns, 476 Maßnahmen
+- **Flow:** Narrative Text → Parser → Tags → PatternEngine → Hazards → Mitigations → Tech-File
+- **Pfad:** `ai-compliance-sdk/internal/iace/`
+- **Learnings:** Pattern Matching skaliert und ist reproduzierbar. Kein LLM nötig für strukturierte Domänen.
+
+### 2. Doc-Check Agent (`/sdk/agent`)
+- **Ansatz:** LLM-gesteuert (ZeroClaw-artig)
+- **Technologie:** LLM mit Tool Calling, RAG-Suche, binäre Prüffragen
+- **Flow:** Dokument hochladen → LLM prüft gegen Controls → pass/fail pro Frage → Report
+- **Pfad:** `backend-compliance/compliance/api/agent_doc_check_routes.py`
+- **Learnings:** LLM kann Dokumente intelligent prüfen, braucht aber klare check_questions um präzise zu sein.
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+### 3. Gap-Analyse (`/sdk/gap-analysis`)
+- **Ansatz:** Regelbasiert, kein LLM
+- **Technologie:** Go Classifier + SQL-Queries gegen MCs + Priority Engine
+- **Flow:** Produkt-Profil → Regulatory Classification → MC-Filter → IST-Zustand Assessment → Prioritätsliste
+- **Pfad:** `ai-compliance-sdk/internal/gap/`
+- **Learnings:** IST-Zustand (Normen, Zertifizierungen, Prozesse) reduziert Gaps massiv. Ohne IST = 500 Gaps, mit IST = 308.
+
+### Was der Use-Case Compiler davon übernimmt
+
+| Von | Übernehmen |
+|-----|-----------|
+| **IACE** | Deterministisches Pattern Matching für strukturierte Fragen, Completeness Gates als Vorlage |
+| **Doc-Check Agent** | LLM-basierte Verifikation für unstrukturierte Fragen, Tool Calling Pattern |
+| **Gap-Analyse** | MC-Filtering nach Regulation + Scope, IST-Zustand Assessment, Priority Engine |
+| **Alle drei** | Das generische Frontend-Pattern (Wizard → Fragebogen → Result) |
+
+### Der Compiler ist die GENERALISIERUNG
+
+IACE funktioniert nur für CE/Maschinen. Doc-Check nur für Dokumente. Gap-Analyse zeigt Gaps aber keine konkreten Fragen. Der Use-Case Compiler kombiniert alle drei Ansätze in einem generischen System das JEDEN Use Case bedienen kann:
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+```
+IACE (deterministisch)     + Doc-Check (LLM)        + Gap-Analyse (regelbasiert)
+         ↓                          ↓                         ↓
+    Pattern Matching          LLM-Verifikation          MC-Filtering + IST
+         ↓                          ↓                         ↓
+         └──────────── Use-Case Compiler ──────────────────────┘
+                              ↓
+              Generischer Fragebogen für JEDEN Use Case
+```
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 ## Problem
 
 Die 13.588 MCs sind eine Wissensbasis, aber kein Produkt. Wenn ein Nutzer "Vendor Check" machen will, bekommt er 4.036 Controls — aber keine konkreten Fragen, keinen Fragebogen, keine Nachweissammlung.