docs: rewrite Control Generator Pipeline + add Dependency Engine docs

- Complete rewrite of control-generator-pipeline.md covering all 6 phases:
  RAG Ingestion, Control Generation, Pass 0a, Pass 0b, Dedup, Dependencies
- New: dependency-engine.md with full documentation of 5 dependency types,
  condition language, evaluation algorithm, auto-generation, domain packs
- Updated mkdocs.yml navigation

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

docs-src/services/sdk-modules/dependency-engine.md

@@ -0,0 +1,228 @@
+# Control Dependency Engine
+
+Generische Engine zur Modellierung und Auswertung von Abhaengigkeiten zwischen Compliance Controls. Stellt sicher, dass Controls nicht isoliert bewertet werden, sondern im Kontext ihrer logischen Beziehungen.
+
+**Datei:** `control-pipeline/services/dependency_engine.py`
+**Generator:** `control-pipeline/services/dependency_generator.py`
+**Domain Packs:** `control-pipeline/data/domain_packs/`
+**API:** `/v1/dependencies/`
+
+---
+
+## Motivation
+
+Ohne Dependency-Logik:
+
+- System fordert Schulung obwohl Vertrag vorhanden
+- Kunde verliert Vertrauen
+- Falsche Findings, unnoetige Massnahmen
+
+Mit Dependency-Logik:
+
+- "Control B wurde nicht geprueft, weil Control A bestanden hat"
+- "Control C ist fehlgeschlagen, aber durch Control E kompensiert"
+- Korrekte Audit-Ergebnisse, weniger False Positives
+
+---
+
+## 5 Dependency-Typen (v1)
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    subgraph Stark
+        A[supersedes Prio=10]
+        B[scope_exclusion Prio=20]
+    end
+    subgraph Mittel
+        C[prerequisite Prio=50]
+        D[conditional_requirement Prio=70]
+    end
+    subgraph Schwach
+        E[compensating_control Prio=80]
+    end
+```
+
+| Typ | Prioritaet | Bedeutung | Beispiel |
+|-----|-----------|-----------|---------|
+| `supersedes` | 10 | A macht B ueberfluessig | GHV-Klausel → Schulung |
+| `scope_exclusion` | 20 | A schliesst B aus | Kein KI → KI-Controls |
+| `prerequisite` | 50 | A muss vor B existieren | Policy definieren → implementieren |
+| `conditional_requirement` | 70 | B nur unter Bedingung | Enhanced Logging nur fuer Grosse |
+| `compensating_control` | 80 | A kompensiert B-Failure | ISO-Cert → Einzelcontrols |
+
+---
+
+## Condition Language
+
+Jede Dependency hat eine `condition` (JSONB) die gegen einen Kontext ausgewertet wird:
+
+### Einfache Bedingung
+
+```json
+{"field": "source.status", "op": "==", "value": "pass"}
+```
+
+### Zusammengesetzte Bedingung
+
+```json
+{
+  "operator": "AND",
+  "clauses": [
+    {"field": "source.status", "op": "==", "value": "pass"},
+    {"field": "context.company_size", "op": "in", "value": ["large", "enterprise"]}
+  ]
+}
+```
+
+### Negation
+
+```json
+{
+  "operator": "NOT",
+  "clause": {"field": "context.scope_signals", "op": "contains", "value": "uses_ai"}
+}
+```
+
+### Verfuegbare Felder
+
+| Feld | Beschreibung |
+|------|-------------|
+| `source.status` | Status des Quell-Controls |
+| `target.status` | Status des Ziel-Controls |
+| `context.industry` | Branche des Unternehmens |
+| `context.company_size` | Unternehmensgroesse |
+| `context.scope_signals` | Scope-Signale (Liste) |
+
+### Operatoren
+
+`==`, `!=`, `in`, `not_in`, `>`, `<`, `>=`, `<=`, `contains`, `AND`, `OR`, `NOT`
+
+---
+
+## Evaluation-Algorithmus
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A[Alle Dependencies laden] --> B[Zyklen erkennen DFS]
+    B --> C{Zyklen?}
+    C -->|Ja| D[Betroffene Controls = review_required]
+    C -->|Nein| E[Topologisch sortieren]
+    E --> F[Fuer jedes Control:]
+    F --> G[Conditions pruefen]
+    G --> H[Matching Effects sammeln]
+    H --> I[Hoechste Prioritaet gewinnt]
+    I --> J[Status setzen + Trace schreiben]
+```
+
+### Priority-basierte Konfliktloesung
+
+Wenn mehrere Dependencies auf dasselbe Control wirken, gewinnt die mit der **niedrigsten** Prioritaetsnummer:
+
+- `scope_exclusion` (Prio 20) schlaegt `compensating_control` (Prio 80)
+- `supersedes` (Prio 10) schlaegt alles
+
+### Cycle Detection
+
+Zyklen (A → B → A) werden via DFS erkannt. Betroffene Controls erhalten `review_required` mit Confidence 0.5.
+
+---
+
+## Automatische Generierung
+
+### 1. Ontology-basiert
+
+Controls mit gleichem `normalized_object` und verschiedenen Lifecycle-Phasen:
+
+```
+define:access_policy (Phase 2)
+  → prerequisite fuer →
+implement:access_policy (Phase 4)
+  → prerequisite fuer →
+test:access_policy (Phase 8)
+```
+
+### 2. Pattern-basiert
+
+| Regel | Source | Target | Dependency |
+|-------|--------|--------|-----------|
+| define_before_implement | define | implement | prerequisite |
+| implement_before_monitor | implement/configure | monitor/test | prerequisite |
+| define_before_enforce | define | enforce | prerequisite |
+| train_before_review | train | review/assess | prerequisite |
+
+### 3. Domain Packs (YAML)
+
+Regulierungsspezifische Regeln in YAML-Dateien:
+
+**DSGVO (`gdpr.yaml`):**
+- Verarbeitungsverzeichnis → DSFA (prerequisite)
+- Rechtsgrundlage → Datenverarbeitung (prerequisite)
+
+**Security (`security.yaml`):**
+- MFA → Passwortkomplexitaet (compensating_control)
+- ISO-Cert → Einzelcontrols (compensating_control)
+
+**AI Act (`ai_act.yaml`):**
+- Risikoklassifizierung → High-Risk-Anforderungen (prerequisite)
+- FRIA → KI-Einsatz (prerequisite)
+
+**CRA (`cra.yaml`):**
+- SBOM → Vulnerability Monitoring (prerequisite)
+- CE-Zertifizierung → Einzelnachweise (compensating_control)
+
+**Arbeitsrecht (`labor_contracts.yaml`):**
+- GHV-Klausel → Schulung (supersedes)
+- Erstschulung → Nachschulung (prerequisite)
+
+---
+
+## API Endpoints
+
+| Methode | Pfad | Beschreibung |
+|---------|------|-------------|
+| `GET` | `/v1/dependencies/` | Dependencies auflisten (filterbar) |
+| `POST` | `/v1/dependencies/` | Dependency manuell erstellen |
+| `DELETE` | `/v1/dependencies/{id}` | Dependency deaktivieren |
+| `POST` | `/v1/dependencies/generate` | Auto-Generierung (dry_run default) |
+| `POST` | `/v1/dependencies/evaluate` | Controls evaluieren |
+| `GET` | `/v1/dependencies/evaluate/{run_id}` | Ergebnisse abrufen |
+| `POST` | `/v1/dependencies/validate` | Zyklen pruefen |
+| `GET` | `/v1/dependencies/graph` | Graph (Nodes + Edges) |
+
+---
+
+## DB-Schema
+
+### `control_dependencies`
+
+| Spalte | Typ | Beschreibung |
+|--------|-----|-------------|
+| `id` | UUID | Primaerschluessel |
+| `source_control_id` | UUID FK | Quell-Control |
+| `target_control_id` | UUID FK | Ziel-Control (wird beeinflusst) |
+| `dependency_type` | VARCHAR(30) | Typ (5 Werte) |
+| `condition` | JSONB | Generische Bedingung |
+| `effect` | JSONB | Effekt bei Bedingung=true |
+| `priority` | INT | Niedrig = hohe Prioritaet |
+| `generation_method` | VARCHAR(30) | manual / ontology / pattern / domain_pack |
+| `is_active` | BOOLEAN | Soft-Delete |
+
+### `control_evaluation_results`
+
+| Spalte | Typ | Beschreibung |
+|--------|-----|-------------|
+| `control_id` | UUID FK | Ausgewertetes Control |
+| `evaluation_run_id` | UUID | Gruppiert einen Lauf |
+| `raw_status` | VARCHAR(30) | Status vor Dependencies |
+| `resolved_status` | VARCHAR(30) | Status nach Dependencies |
+| `dependency_resolution` | JSONB | Vollstaendiger Trace |
+| `confidence` | FLOAT | 0.0-1.0 |
+
+---
+
+## Tests
+
+| Testdatei | Tests | Beschreibung |
+|-----------|-------|-------------|
+| `test_dependency_engine.py` | 39 | Condition Evaluator, Effect Applier, Cycle Detection, Topological Sort, GHV-Szenario |
+| `test_dependency_generator.py` | 14 | Ontology, Pattern, Domain Pack Generation |

mkdocs.yml

@@ -107,6 +107,7 @@ nav:
       - Policy-Bibliothek (29 Richtlinien): services/sdk-modules/policy-bibliothek.md
       - Canonical Control Library (CP-CLIB): services/sdk-modules/canonical-control-library.md
       - Control Generator Pipeline: services/sdk-modules/control-generator-pipeline.md
+      - Dependency Engine: services/sdk-modules/dependency-engine.md
       - Deduplizierungs-Engine: services/sdk-modules/dedup-engine.md
       - Control Provenance Wiki: services/sdk-modules/control-provenance.md
       - Normative Verbindlichkeit (Dreistufenmodell): services/sdk-modules/normative-verbindlichkeit.md