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- Vorlagen + Ketten: Partei-Dropdown-Filter mit Badges (#9) - Vorlagen-Detail: Ketten-Klassifikation mit Begründung anzeigen - Vorlagen-Detail: Umsetzungsbewertungen mit Score + Begründung - SPA-Routing: Catch-All für direkten URL-Zugriff - Status-Engine: Begründungen für alle Ketten-Status generieren - Kurze Beschlusstexte (<=5 Zeichen) nicht mehr als Beschluss werten - POST /api/bewertung/vorlagen/{id} + /ketten/{id} für KI-Neubewertung - Frontend: 'Neu bewerten' Button + Kommentarfeld auf beiden Detailseiten - Job-Status-Polling mit Spinner - ALLRIS-Rescrape vor Bewertung noch offen (#10) Closes #9
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1.5 KiB
Python
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1.5 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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Repariert kaputte ketten_match Einträge:
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- begruendung enthält rohes JSON statt Klartext
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- bewertung ist 'unklar' obwohl Score eindeutig ist
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Löscht kaputte Einträge → run_ketten_match.sh matched sie erneut mit gefixtem Script.
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"""
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import sqlite3
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from pathlib import Path
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DB = Path(__file__).resolve().parent.parent / "data" / "tracker_remote.db"
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conn = sqlite3.connect(str(DB))
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conn.row_factory = sqlite3.Row
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# Zähle kaputte
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broken = conn.execute("""
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SELECT COUNT(*) as n FROM ki_bewertungen
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WHERE typ='umsetzung_match' AND begruendung LIKE '{%'
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""").fetchone()["n"]
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print(f"Kaputte Einträge: {broken}")
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if broken > 0:
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# Lösche alle kaputten → werden vom Runner erneut bewertet
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conn.execute("""
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DELETE FROM ki_bewertungen
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WHERE typ='umsetzung_match' AND begruendung LIKE '{%'
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""")
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# Setze ki_status zurück für betroffene Vorlagen
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conn.execute("""
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UPDATE vorlagen SET ki_status = NULL
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WHERE id IN (
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SELECT vorlage_id FROM ki_bewertungen WHERE typ='umsetzung_match'
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) OR (ki_status = 'matched' AND id NOT IN (
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SELECT vorlage_id FROM ki_bewertungen WHERE typ='umsetzung_match'
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))
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""")
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conn.commit()
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remaining = conn.execute("""
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SELECT COUNT(*) as n FROM ki_bewertungen WHERE typ='umsetzung_match'
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""").fetchone()["n"]
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print(f"Gelöscht: {broken}")
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print(f"Verbleibend (intakt): {remaining}")
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print(f"→ Runner wird {broken} erneut matchen")
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conn.close()
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