gwoe-antragspruefer/app/main.py

"""GWÖ-Antragsprüfer — FastAPI Webapp."""

import logging
import uuid
from pathlib import Path
from typing import Optional

from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile, Request, BackgroundTasks, HTTPException, Depends
from fastapi.responses import HTMLResponse, FileResponse, JSONResponse, Response
from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address
from slowapi.errors import RateLimitExceeded

from .validators import (
    MAX_SEARCH_QUERY_LEN,
    validate_drucksache,
    validate_search_query,
)

# Strukturiertes Logging für die ganze App. uvicorn registriert seinen
# eigenen Root-Handler erst beim Start; wir setzen ein neutrales Format
# für unsere Module früh, damit logger.exception() auch beim Boot greift.
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s %(levelname)-7s %(name)s: %(message)s",
)
logger = logging.getLogger(__name__)

from .config import settings
from .database import (
    init_db, get_job, create_job, update_job,
    get_all_assessments, get_assessment, delete_assessment,
    upsert_assessment, import_json_assessments,
    search_assessments,
)
from .parlamente import get_adapter, ADAPTERS
from .bundeslaender import alle_bundeslaender
from .analyzer import analyze_antrag
from .auth import get_current_user, require_auth, keycloak_login_url, _is_auth_enabled


def _pick_best_title(llm_title: str, doc_title: Optional[str], drucksache: str) -> str:
    """Wähle den besten Titel aus LLM-Output und Adapter-Metadata.

    Priorität:
    1. doc_title, wenn ein echter Titel (nicht "Drucksache XX")
    2. llm_title, wenn nicht leer und nicht generisch
    3. Generischer Fallback "Drucksache XX"
    """
    generic_prefix = f"Drucksache {drucksache.split('/')[0]}"
    # doc_title gut? (nicht generisch, nicht leer)
    if doc_title and not doc_title.startswith("Drucksache ") and len(doc_title) > 5:
        return doc_title
    # LLM-Titel gut? (nicht generisch)
    if llm_title and not llm_title.startswith("Drucksache ") and len(llm_title) > 5:
        return llm_title
    # doc_title als Fallback (auch wenn generisch)
    return doc_title or llm_title or f"Drucksache {drucksache}"
from .report import generate_html_report, generate_pdf_report
from .embeddings import (
    init_embeddings_db, get_programme_info, get_indexing_status,
    index_programm, render_highlighted_page, PROGRAMME,
)

app = FastAPI(
    title=settings.app_name,
    version=settings.app_version,
    docs_url=None,      # Disable /docs in production
    redoc_url=None,     # Disable /redoc in production
    openapi_url=None,   # Disable /openapi.json in production
)


# Rate-Limiter — fängt Resource-Exhaustion auf den teuren POST-Endpoints
# (LLM-Calls + Indexing). Issue #57 Befund #1 (HIGH). Default in-memory
# Storage; für mehrere Worker müsste man auf Redis umstellen, solange wir
# auf einem Container laufen reicht das Default-Storage.
limiter = Limiter(key_func=get_remote_address, default_limits=[])
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)


# Security Headers Middleware
class SecurityHeadersMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
    async def dispatch(self, request: Request, call_next):
        response = await call_next(request)
        response.headers["X-Content-Type-Options"] = "nosniff"
        response.headers["X-Frame-Options"] = "DENY"
        response.headers["X-XSS-Protection"] = "1; mode=block"
        response.headers["Referrer-Policy"] = "strict-origin-when-cross-origin"
        response.headers["Permissions-Policy"] = "geolocation=(), microphone=(), camera=()"
        # CSP: Allow self, inline styles (for templates), and PDF viewer
        response.headers["Content-Security-Policy"] = (
            "default-src 'self'; "
            "style-src 'self' 'unsafe-inline'; "
            "script-src 'self' 'unsafe-inline'; "
            "img-src 'self' data:; "
            "frame-ancestors 'none';"
        )
        return response

app.add_middleware(SecurityHeadersMiddleware)


# Setup directories
settings.data_dir.mkdir(exist_ok=True)
settings.reports_dir.mkdir(exist_ok=True)

# Static files and templates
static_dir = Path(__file__).parent / "static"
templates_dir = Path(__file__).parent / "templates"
static_dir.mkdir(exist_ok=True)
templates_dir.mkdir(exist_ok=True)

app.mount("/static", StaticFiles(directory=static_dir), name="static")
templates = Jinja2Templates(directory=str(templates_dir))


@app.on_event("startup")
async def startup():
    await init_db()
    init_embeddings_db()
    # Job-Queue Worker starten (#95)
    from .queue import start_worker, re_enqueue_pending
    await re_enqueue_pending()
    start_worker()
    # JSON import disabled - all assessments now live in SQLite DB only
    # Legacy import would overwrite new v5 assessments with old format
    # count = await import_json_assessments(settings.data_dir / "assessments")
    # if count > 0:
    #     print(f"Imported {count} assessments from JSON files")


@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def index(request: Request):
    """Landing page with upload form."""
    # Frontend-Liste: synthetischer "ALL"-Eintrag (Bundesweit) zuerst, dann
    # die echten Bundesländer aus der Konfig. Der "ALL"-Code ist eine reine
    # Frontend/API-Konvention, kein Eintrag in bundeslaender.py.
    bl_list = [{"code": "ALL", "name": "🌍 Bundesweit", "active": True}]
    bl_list.extend(
        {"code": bl.code, "name": bl.name, "active": bl.aktiv}
        for bl in alle_bundeslaender()
    )
    # Map code → parlament_name, damit das Frontend ohne extra Backend-Call
    # für jeden Antrag den Parlamentsnamen anzeigen kann.
    parlament_names = {
        bl.code: bl.parlament_name for bl in alle_bundeslaender()
    }
    return templates.TemplateResponse("index.html", {
        "request": request,
        "app_name": settings.app_name,
        "bundeslaender": bl_list,
        "parlament_names": parlament_names,
    })


@app.post("/analyze")
@limiter.limit("10/minute")
async def start_analysis(
    request: Request,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    text: Optional[str] = Form(None),
    file: Optional[UploadFile] = File(None),
    bundesland: str = Form("NRW"),
    model: str = Form("qwen-plus"),
    user: dict = Depends(require_auth),
):
    """Start analysis job."""
    if not text and not file:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Entweder Text oder PDF-Datei erforderlich")
    
    # Extract text from PDF if uploaded
    if file and file.filename:
        import fitz  # PyMuPDF
        pdf_bytes = await file.read()
        doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
        text = ""
        for page in doc:
            text += page.get_text()
        doc.close()
    
    # Create job
    job_id = str(uuid.uuid4())
    await create_job(job_id, text[:500], bundesland, model)
    
    # Start background analysis
    background_tasks.add_task(run_analysis, job_id, text, bundesland, model)
    
    return JSONResponse({"job_id": job_id, "status": "queued"})


async def run_analysis(job_id: str, text: str, bundesland: str, model: str):
    """Background task for analysis."""
    try:
        await update_job(job_id, status="processing")
        
        # Run LLM analysis
        assessment = await analyze_antrag(text, bundesland, model)
        
        # Generate reports
        html_path = settings.reports_dir / f"{job_id}.html"
        pdf_path = settings.reports_dir / f"{job_id}.pdf"
        
        await generate_html_report(assessment, html_path, bundesland=bundesland)
        await generate_pdf_report(assessment, pdf_path, bundesland=bundesland)

        await update_job(
            job_id,
            status="completed",
            result=assessment.model_dump_json(),
            html_path=str(html_path),
            pdf_path=str(pdf_path),
        )
    except Exception as e:
        await update_job(job_id, status="failed", error=str(e))


@app.get("/status/{job_id}")
async def get_status(job_id: str):
    """Get job status."""
    job = await get_job(job_id)
    if not job:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
    return JSONResponse({
        "job_id": job_id,
        "status": job["status"],
        "created_at": job["created_at"],
    })


@app.get("/result/{job_id}", response_class=HTMLResponse)
async def get_result(request: Request, job_id: str):
    """Get analysis result as HTML."""
    job = await get_job(job_id)
    if not job:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
    if job["status"] != "completed":
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Job noch nicht fertig: {job['status']}")
    
    html_path = Path(job["html_path"])
    if html_path.exists():
        return HTMLResponse(html_path.read_text())
    
    raise HTTPException(status_code=500, detail="Report nicht gefunden")


@app.get("/result/{job_id}/pdf")
async def get_pdf(job_id: str):
    """Download PDF report."""
    job = await get_job(job_id)
    if not job:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
    if job["status"] != "completed":
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Job noch nicht fertig: {job['status']}")
    
    pdf_path = Path(job["pdf_path"])
    if pdf_path.exists():
        return FileResponse(
            pdf_path,
            media_type="application/pdf",
            filename=f"gwoe-bericht-{job_id[:8]}.pdf"
        )
    
    raise HTTPException(status_code=500, detail="PDF nicht gefunden")


# ─── Queue-Status (#95) ─────────────────────────────────────────────────────

@app.get("/api/queue/status")
async def queue_status():
    """Aktueller Queue-Stand: wartende Jobs, geschätzte Wartezeit."""
    from .queue import get_queue_status
    return get_queue_status()


# ─── Auth-Endpoints (#43) ───────────────────────────────────────────────────

@app.get("/api/auth/me")
async def auth_me(user=Depends(get_current_user)):
    """User-Info oder null wenn nicht eingeloggt.

    Das Frontend ruft diesen Endpoint beim Load auf, um zu entscheiden
    ob "Bewerten" aktiv oder ausgegraut ist.
    """
    if user:
        return {"authenticated": True, **user}
    return {"authenticated": False}


@app.get("/api/auth/callback")
async def auth_callback(request: Request, code: str = "", state: str = ""):
    """OIDC Authorization Code → Access Token Exchange.

    Keycloak redirects hierher nach Login mit ?code=... Parameter.
    Wir tauschen den Code gegen ein Access Token und setzen es als Cookie.
    """
    if not _is_auth_enabled() or not code:
        from fastapi.responses import RedirectResponse
        return RedirectResponse("/")

    from .auth import _keycloak_issuer
    token_url = f"{_keycloak_issuer()}/protocol/openid-connect/token"

    # Construct the same redirect_uri used for the auth request
    base = str(request.base_url).rstrip("/").replace("http://", "https://")
    redirect_uri = f"{base}/api/auth/callback"

    import httpx as _httpx
    async with _httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
        resp = await client.post(token_url, data={
            "grant_type": "authorization_code",
            "client_id": settings.keycloak_client_id,
            "code": code,
            "redirect_uri": redirect_uri,
        })

    if resp.status_code != 200:
        logger.error("Token exchange failed: %s %s", resp.status_code, resp.text[:200])
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Login fehlgeschlagen")

    tokens = resp.json()
    access_token = tokens.get("access_token", "")
    expires_in = tokens.get("expires_in", 3600)

    # HTML-Response statt RedirectResponse: setzt Cookie UND redirected.
    # RedirectResponse mit Set-Cookie wird von manchen Browsern bei
    # 307/302 ignoriert (insb. hinter Reverse-Proxies).
    return HTMLResponse(
        f"""<!DOCTYPE html><html><head>
        <meta http-equiv="refresh" content="0;url=/">
        </head><body><p>Anmeldung erfolgreich, Weiterleitung...</p></body></html>""",
        headers={
            "Set-Cookie": (
                f"access_token={access_token}; Path=/; Secure; HttpOnly; "
                f"SameSite=Lax; Max-Age={expires_in}"
            )
        },
    )


@app.get("/api/auth/login-url")
async def auth_login_url(request: Request, redirect: str = "/"):
    """Keycloak-Login-URL für den Browser-Redirect."""
    if not _is_auth_enabled():
        return {"enabled": False, "url": ""}
    # redirect_uri muss auf den Callback-Endpoint zeigen, nicht auf die
    # Zielseite — der Callback tauscht den Code gegen ein Token.
    base = str(request.base_url).rstrip("/").replace("http://", "https://")
    url = keycloak_login_url(f"{base}/api/auth/callback")
    return {"enabled": True, "url": url}


# API: Load assessments from database
@app.get("/api/assessments")
async def list_assessments(bundesland: Optional[str] = None):
    """Return assessments from database, optionally filtered by Bundesland.

    ``bundesland="ALL"`` and missing parameter both mean "no filter".
    """
    rows = await get_all_assessments(bundesland)

    # Convert DB format to frontend format
    assessments = []
    for row in rows:
        assessments.append({
            "drucksache": row.get("drucksache"),
            "title": row.get("title"),
            "fraktionen": row.get("fraktionen", []),
            "datum": row.get("datum"),
            "link": row.get("link"),
            "bundesland": row.get("bundesland"),
            "gwoeScore": row.get("gwoe_score"),
            "gwoeBegründung": row.get("gwoe_begruendung"),
            "gwoeMatrix": row.get("gwoe_matrix", []),
            "gwoeSchwerpunkt": row.get("gwoe_schwerpunkt", []),
            "wahlprogrammScores": row.get("wahlprogramm_scores", []),
            "verbesserungen": row.get("verbesserungen", []),
            "stärken": row.get("staerken", []),
            "schwächen": row.get("schwaechen", []),
            "empfehlung": row.get("empfehlung"),
            "empfehlungSymbol": row.get("empfehlung_symbol"),
            "verbesserungspotenzial": row.get("verbesserungspotenzial"),
            "themen": row.get("themen", []),
            "antragZusammenfassung": row.get("antrag_zusammenfassung"),
            "antragKernpunkte": row.get("antrag_kernpunkte", []),
            "updatedAt": row.get("updated_at"),
            "source": row.get("source"),
            "model": row.get("model"),
        })

    return assessments


# API: Get single assessment (use query param for drucksache with /)
@app.get("/api/assessment")
async def get_single_assessment(drucksache: str):
    """Get a single assessment by drucksache ID."""
    drucksache = validate_drucksache(drucksache)
    row = await get_assessment(drucksache)
    if not row:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Assessment nicht gefunden")
    
    return {
        "drucksache": row.get("drucksache"),
        "title": row.get("title"),
        "fraktionen": row.get("fraktionen", []),
        "datum": row.get("datum"),
        "link": row.get("link"),
        "bundesland": row.get("bundesland"),
        "gwoeScore": row.get("gwoe_score"),
        "gwoeBegründung": row.get("gwoe_begruendung"),
        "gwoeMatrix": row.get("gwoe_matrix", []),
        "gwoeSchwerpunkt": row.get("gwoe_schwerpunkt", []),
        "wahlprogrammScores": row.get("wahlprogramm_scores", []),
        "verbesserungen": row.get("verbesserungen", []),
        "stärken": row.get("staerken", []),
        "schwächen": row.get("schwaechen", []),
        "empfehlung": row.get("empfehlung"),
        "empfehlungSymbol": row.get("empfehlung_symbol"),
        "verbesserungspotenzial": row.get("verbesserungspotenzial"),
        "themen": row.get("themen", []),
        "antragZusammenfassung": row.get("antrag_zusammenfassung"),
        "antragKernpunkte": row.get("antrag_kernpunkte", []),
        "updatedAt": row.get("updated_at"),
        "source": row.get("source"),
        "model": row.get("model"),
    }


# API: Delete assessment for re-analysis (#97)
@app.delete("/api/assessment/delete")
async def delete_assessment_endpoint(
    drucksache: str,
    user: dict = Depends(require_auth),
):
    """Löscht ein Assessment, damit es neu analysiert werden kann."""
    drucksache = validate_drucksache(drucksache)
    deleted = await delete_assessment(drucksache)
    if not deleted:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Assessment nicht gefunden")
    return {"status": "deleted", "drucksache": drucksache}


# API: Generate PDF on demand for an assessment
@app.get("/api/assessment/pdf")
async def download_assessment_pdf(drucksache: str):
    """Generate and download PDF for an assessment."""
    from .models import Assessment

    drucksache = validate_drucksache(drucksache)
    row = await get_assessment(drucksache)
    if not row:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Assessment nicht gefunden")
    
    # Check if PDF already exists
    safe_name = drucksache.replace("/", "-")
    pdf_path = settings.reports_dir / f"{safe_name}.pdf"
    
    if not pdf_path.exists():
        # Convert DB row to Assessment model for report generation
        assessment_data = {
            "drucksache": row.get("drucksache"),
            "title": row.get("title"),
            "fraktionen": row.get("fraktionen", []),
            "datum": row.get("datum"),
            "link": row.get("link"),
            "gwoe_score": row.get("gwoe_score") or 0,
            "gwoe_begruendung": row.get("gwoe_begruendung") or "",
            "gwoe_matrix": row.get("gwoe_matrix", []),
            "gwoe_schwerpunkt": row.get("gwoe_schwerpunkt", []),
            "wahlprogramm_scores": row.get("wahlprogramm_scores", []),
            "verbesserungen": row.get("verbesserungen", []),
            "staerken": row.get("staerken", []),
            "schwaechen": row.get("schwaechen", []),
            "empfehlung": row.get("empfehlung") or "",
            "empfehlung_symbol": row.get("empfehlung_symbol") or "",
            "verbesserungspotenzial": row.get("verbesserungspotenzial") or "",
            "themen": row.get("themen", []),
            "antrag_zusammenfassung": row.get("antrag_zusammenfassung") or "",
            "antrag_kernpunkte": row.get("antrag_kernpunkte", []),
        }
        
        try:
            assessment = Assessment(**assessment_data)
            await generate_pdf_report(
                assessment,
                pdf_path,
                bundesland=row.get("bundesland"),
            )
        except Exception as e:
            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"PDF-Generierung fehlgeschlagen: {e}")
    
    return FileResponse(
        pdf_path,
        media_type="application/pdf",
        filename=f"gwoe-{safe_name}.pdf"
    )


# API: Search internal DB only
@app.get("/api/search")
async def search_internal(
    q: str,
    bundesland: str = "NRW",
    limit: int = 50
):
    """
    Search internal assessments database only.
    """
    q = validate_search_query(q)
    db_results = await search_assessments(q, bundesland, limit)
    
    results = []
    for row in db_results:
        results.append({
            "drucksache": row.get("drucksache"),
            "title": row.get("title"),
            "fraktionen": row.get("fraktionen", []),
            "datum": row.get("datum"),
            "link": row.get("link"),
            "bundesland": bundesland,
            "gwoeScore": row.get("gwoe_score"),
            "themen": row.get("themen", []),
            "status": "checked",
        })
    
    return results


# API: Search external parliament portal (Landtag)
@app.get("/api/search-landtag")
async def search_landtag(
    q: str,
    bundesland: str = "NRW",
    limit: int = 20
):
    """
    Search external parliament portal (e.g., NRW OPAL).
    Returns results that can be analyzed with "Jetzt prüfen".

    Requires a concrete Bundesland — the special "ALL" / Bundesweit mode
    cannot pick a single Landtag adapter and is rejected with HTTP 400.
    """
    q = validate_search_query(q)
    if not bundesland or bundesland == "ALL":
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail="Landtag-Suche benötigt ein konkretes Bundesland",
        )
    adapter = get_adapter(bundesland)
    if not adapter:
        return {"error": f"Bundesland {bundesland} noch nicht unterstützt"}
    
    try:
        external = await adapter.search(q, limit)
        results = []
        for doc in external:
            results.append({
                "drucksache": doc.drucksache,
                "title": doc.title,
                "fraktionen": doc.fraktionen,
                "datum": doc.datum,
                "link": doc.link,
                "bundesland": bundesland,
                "typ": doc.typ,
                "gwoeScore": None,
                "status": "unchecked",
            })
        return results
    except Exception as e:
        logger.exception("Landtag search error for q=%r bundesland=%s", q, bundesland)
        return {"error": f"Suchfehler: {str(e)}"}


# API: Batch-Analyse (#44) — enqueued ungeprüfte Drucksachen eines BL
@app.post("/api/batch-analyze")
@limiter.limit("3/minute")
async def batch_analyze(
    request: Request,
    bundesland: str = Form(...),
    limit: int = Form(10),
    user: dict = Depends(require_auth),
):
    """Sucht die neuesten Drucksachen im Landtag-Portal und enqueued
    alle, die noch nicht in der DB bewertet sind.

    Returns: Liste der enqueued Drucksachen + Queue-Position.
    """
    from .queue import enqueue, QueueFullError

    if limit < 1 or limit > 100:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="limit muss 1-100 sein")

    adapter = get_adapter(bundesland)
    if not adapter:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Bundesland {bundesland} nicht unterstützt")

    # Neueste Drucksachen vom Landtag holen (leer = neueste Anträge)
    drucksachen = await adapter.search("", limit=limit * 3)  # 3× holen wegen Typ-Filter

    enqueued = []
    skipped = 0
    for doc in drucksachen:
        if len(enqueued) >= limit:
            break
        # Schon bewertet?
        existing = await get_assessment(doc.drucksache)
        if existing:
            skipped += 1
            continue
        # Text herunterladen
        text = await adapter.download_text(doc.drucksache)
        if not text:
            continue
        # Enqueue
        job_id = str(uuid.uuid4())
        await create_job(job_id, text[:500], bundesland, "qwen-plus")
        try:
            position = await enqueue(
                job_id,
                run_drucksache_analysis,
                job_id, doc.drucksache, text, bundesland, "qwen-plus", doc,
            )
            enqueued.append({
                "drucksache": doc.drucksache,
                "title": doc.title,
                "job_id": job_id,
                "queue_position": position,
            })
        except QueueFullError:
            break

    return {
        "status": "batch_enqueued",
        "bundesland": bundesland,
        "enqueued": len(enqueued),
        "skipped_existing": skipped,
        "jobs": enqueued,
    }


# API: Analyze a document from parliament portal
@app.post("/api/analyze-drucksache")
@limiter.limit("10/minute")
async def analyze_drucksache(
    request: Request,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    drucksache: str = Form(...),
    bundesland: str = Form("NRW"),
    model: str = Form("qwen-plus"),
    user: dict = Depends(require_auth),
):
    """
    Download a document from parliament portal and analyze it.
    """
    drucksache = validate_drucksache(drucksache)
    # Check if already analyzed
    existing = await get_assessment(drucksache)
    if existing:
        return {"status": "already_checked", "drucksache": drucksache}
    
    # Get adapter and download
    adapter = get_adapter(bundesland)
    if not adapter:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Bundesland {bundesland} nicht unterstützt")
    
    # Download text
    text = await adapter.download_text(drucksache)
    if not text:
        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Dokument {drucksache} nicht gefunden")
    
    # Get document metadata
    doc = await adapter.get_document(drucksache)
    
    # Create job and enqueue (#95)
    from .queue import enqueue, QueueFullError
    job_id = str(uuid.uuid4())
    await create_job(job_id, text[:500], bundesland, model)

    try:
        position = await enqueue(
            job_id,
            run_drucksache_analysis,
            job_id, drucksache, text, bundesland, model, doc,
        )
    except QueueFullError:
        await update_job(job_id, status="rejected", error="Queue voll")
        raise HTTPException(
            status_code=429,
            detail="Analyse-Queue ist voll. Bitte später erneut versuchen.",
            headers={"Retry-After": "60"},
        )
    
    return {
        "status": "queued",
        "job_id": job_id,
        "drucksache": drucksache,
        "queue_position": position,
    }


async def run_drucksache_analysis(
    job_id: str, 
    drucksache: str, 
    text: str, 
    bundesland: str, 
    model: str,
    doc
):
    """Background task for drucksache analysis."""
    try:
        await update_job(job_id, status="processing")
        
        # Run LLM analysis
        assessment = await analyze_antrag(text, bundesland, model)
        
        # Prepare data for DB
        assessment_data = {
            "drucksache": drucksache,
            # Titel-Priorität: LLM-generierter Titel > doc.title,
            # ABER nur wenn doc.title ein echter Titel ist (nicht "Drucksache XX",
            # wie NRW's get_document zurückgibt). Sonst überschreibt der
            # generische doc.title den echten LLM-Titel.
            "title": _pick_best_title(assessment.title, doc.title if doc else None, drucksache),
            "fraktionen": assessment.fraktionen,
            "datum": assessment.datum or (doc.datum if doc else ""),
            "link": doc.link if doc else "",
            "bundesland": bundesland,
            "gwoeScore": assessment.gwoe_score,
            "gwoeBegründung": assessment.gwoe_begruendung,
            "gwoeMatrix": [m.model_dump() for m in assessment.gwoe_matrix],
            "gwoeSchwerpunkt": assessment.gwoe_schwerpunkt,
            "wahlprogrammScores": [w.model_dump() for w in assessment.wahlprogramm_scores],
            "verbesserungen": [v.model_dump() for v in assessment.verbesserungen],
            "stärken": assessment.staerken,
            "schwächen": assessment.schwaechen,
            "empfehlung": assessment.empfehlung,
            "empfehlungSymbol": assessment.empfehlung_symbol,
            "verbesserungspotenzial": assessment.verbesserungspotenzial,
            "themen": assessment.themen,
            "antragZusammenfassung": assessment.antrag_zusammenfassung,
            "antragKernpunkte": assessment.antrag_kernpunkte,
            "source": "webapp",
            "model": model,
        }
        
        # Save to DB
        await upsert_assessment(assessment_data)
        
        # Generate reports
        html_path = settings.reports_dir / f"{job_id}.html"
        pdf_path = settings.reports_dir / f"{job_id}.pdf"

        await generate_html_report(assessment, html_path, bundesland=bundesland)
        await generate_pdf_report(assessment, pdf_path, bundesland=bundesland)

        await update_job(
            job_id,
            status="completed",
            result=assessment.model_dump_json(),
            html_path=str(html_path),
            pdf_path=str(pdf_path),
        )
    except Exception as e:
        # Volltext-Stack via logger.exception, NICHT via print — landet so im
        # strukturierten Container-Log und wird vom logging-Framework formatiert
        logger.exception("run_drucksache_analysis failed for drucksache=%s", drucksache)
        await update_job(job_id, status="failed", error=str(e))


# API: List available Bundesländer
@app.get("/api/bundeslaender")
async def list_bundeslaender():
    """List available bundesländer with their status.

    Includes the synthetic "ALL" / Bundesweit entry as the first item so
    that the frontend can render it directly. ``parlament_name`` is added
    so the detail view can show the source parliament without an extra
    backend round-trip.
    """
    out = [{
        "code": "ALL",
        "name": "🌍 Bundesweit",
        "parlament_name": None,
        "active": True,
    }]
    out.extend({
        "code": bl.code,
        "name": bl.name,
        "parlament_name": bl.parlament_name,
        "active": bl.aktiv,
    } for bl in alle_bundeslaender())
    return out


# === Quellen / Programme ===

@app.get("/methodik", response_class=HTMLResponse)
async def methodik_page(request: Request):
    """Transparenz-/Methodik-Seite (#96)."""
    from .bundeslaender import aktive_bundeslaender, BUNDESLAENDER
    from .embeddings import get_indexing_status

    bl_list = []
    for bl in aktive_bundeslaender():
        bl_list.append({
            "code": bl.code,
            "name": bl.name,
            "doku_system": bl.doku_system,
        })

    status = get_indexing_status()

    return templates.TemplateResponse("methodik.html", {
        "request": request,
        "app_name": settings.app_name,
        "adapter_count": len(ADAPTERS),
        "model_name": settings.llm_model_default,
        "programme_count": status.get("total", 0),
        "chunk_count": sum(p.get("chunks", 0) for p in status.get("programmes", [])),
        "bundeslaender": sorted(bl_list, key=lambda x: x["name"]),
    })


@app.get("/quellen", response_class=HTMLResponse)
async def quellen_page(request: Request):
    """Quellen-Seite mit allen Wahl- und Parteiprogrammen, nach BL gruppiert."""
    from .bundeslaender import BUNDESLAENDER
    programmes = get_programme_info()
    status = get_indexing_status()

    # Wahlprogramme nach Bundesland gruppieren
    by_bl: dict[str, list] = {}
    grundsatz = []
    for prog in programmes:
        if prog["typ"] == "parteiprogramm":
            grundsatz.append(prog)
        else:
            bl = prog.get("bundesland") or "Sonstige"
            bl_name = BUNDESLAENDER[bl].name if bl in BUNDESLAENDER else bl
            by_bl.setdefault(bl_name, []).append(prog)

    # Sortieren: alphabetisch nach BL-Name
    wahlprogramme_grouped = sorted(by_bl.items())

    return templates.TemplateResponse("quellen.html", {
        "request": request,
        "app_name": settings.app_name,
        "programmes": programmes,
        "wahlprogramme_grouped": wahlprogramme_grouped,
        "grundsatzprogramme": grundsatz,
        "status": status,
    })


@app.get("/api/wahlprogramm-cite")
async def wahlprogramm_cite(
    request: Request,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    pid: str = "", pdf: str = "", seite: int = 1, q: str = "",
    ds: str = "", bl: str = "",
):
    """Render eine Wahlprogramm-Seite mit gelb hervorgehobener Zitat-Stelle.

    Issue #47: Klick auf eine Zitat-Quelle im Report soll direkt zur
    Stelle im Wahlprogramm-PDF springen, mit dem zitierten Snippet
    visuell markiert. Statt das ganze PDF auszuliefern (Browser scrollt
    auf #page=N und Leser muss von Hand suchen), liefern wir hier ein
    1-Seiten-PDF mit ``add_highlight_annot``-Annotation auf den per
    ``page.search_for`` gefundenen Bounding-Boxes.

    Akzeptiert ``pid`` (PROGRAMME-Key) ODER ``pdf`` (Dateiname wie
    ``spd-grundsatzprogramm.pdf``). Letzterer ermöglicht die retroaktive
    Nutzung von Pre-#47-URLs im Frontend, wo nur der statische Pfad
    ``/static/referenzen/<pdf>#page=<N>`` gespeichert ist.

    Security: ``pid`` muss ein registrierter PROGRAMME-Key sein —
    verhindert Path-Traversal und arbiträren File-Read aus dem
    referenzen-Verzeichnis. ``seite`` wird per Pydantic-Coercion
    auf int gezwungen. ``q`` ist auf 200 Zeichen begrenzt im Renderer.
    """
    # Reverse-Lookup: pdf-Filename → programm_id, falls nur pdf angegeben.
    # Zwei Stufen: exakter Match, dann fuzzy (Year-Suffix-Stripping), weil
    # Pre-#47 Assessments halluzinierte Dateinamen haben können, z.B.
    # "gruene-grundsatzprogramm-2020.pdf" statt "gruene-grundsatzprogramm.pdf".
    if not pid and pdf:
        # Stage 1: exakt
        for p, info in PROGRAMME.items():
            if info.get("pdf") == pdf:
                pid = p
                break
        # Stage 2: Year-Suffix stripping (z.B. "X-2020.pdf" → "X.pdf")
        if not pid:
            import re
            stripped = re.sub(r"-\d{4}\.pdf$", ".pdf", pdf)
            if stripped != pdf:
                for p, info in PROGRAMME.items():
                    if info.get("pdf") == stripped:
                        pid = p
                        break
    if pid not in PROGRAMME:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Unbekanntes Wahlprogramm")
    if seite < 1 or seite > 2000:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Ungültige Seitennummer")

    pdf_bytes, found_page, highlighted = render_highlighted_page(pid, seite, q)
    if pdf_bytes is None:
        raise HTTPException(
            status_code=404,
            detail="Wahlprogramm-PDF oder Seite nicht verfügbar",
        )

    # Issue #47: Wenn das Zitat nicht im PDF auffindbar ist UND wir die
    # Drucksache kennen, ist das Assessment wahrscheinlich ein Pre-#60-
    # Halluzinations-Opfer. Automatische Re-Analyse triggern und dem
    # User eine Warte-Seite zeigen statt ein PDF ohne Highlights.
    if not highlighted and q and ds and bl:
        existing = await get_assessment(ds)
        if existing:
            adapter = get_adapter(bl)
            if adapter:
                # Altes Assessment löschen und neu analysieren
                await delete_assessment(ds)
                job_id = str(uuid.uuid4())
                await create_job(job_id, f"Re-Analyse {ds} (Zitat nicht verifizierbar)", bl, "qwen-plus")
                text = await adapter.download_text(ds)
                if text:
                    doc = await adapter.get_document(ds)
                    background_tasks.add_task(
                        run_drucksache_analysis,
                        job_id, ds, text, bl, "qwen-plus", doc,
                    )
                    # HTML-Warte-Seite mit Auto-Redirect zurück zum Assessment
                    return HTMLResponse(f"""<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="refresh" content="15;url=/#assessment={ds}">
<title>Wird neu analysiert…</title>
<style>body{{font-family:sans-serif;display:flex;justify-content:center;align-items:center;height:100vh;margin:0;background:#f5f5f5}}
.box{{text-align:center;padding:2rem;background:#fff;border-radius:8px;box-shadow:0 2px 8px rgba(0,0,0,.1)}}
.spinner{{width:40px;height:40px;border:4px solid #ddd;border-top:4px solid #009da5;border-radius:50%;animation:spin 1s linear infinite;margin:1rem auto}}
@keyframes spin{{to{{transform:rotate(360deg)}}}}</style></head>
<body><div class="box">
<div class="spinner"></div>
<h2>Zitat nicht verifizierbar</h2>
<p>Der Antrag <strong>{ds}</strong> wird mit der aktuellen Pipeline<br>
neu analysiert, um verifizierte Zitate zu erzeugen.</p>
<p style="color:#666;font-size:0.9rem">Automatische Weiterleitung in 15 Sekunden…</p>
</div></body></html>""")

    info = PROGRAMME[pid]
    safe_name = info.get("pdf", f"{pid}.pdf")
    return Response(
        content=pdf_bytes,
        media_type="application/pdf",
        headers={
            "Content-Disposition": f'inline; filename="{safe_name}"',
            "Cache-Control": "public, max-age=3600",
            "X-Found-Page": str(found_page),
        },
    )


@app.get("/api/programme/thumbnail/{programm_id}")
async def programme_thumbnail(programm_id: str):
    """Thumbnail der ersten Seite eines Wahlprogramm-PDFs (PNG, 200px breit).

    Wird auf der Quellen-Seite als Vorschau angezeigt. Cached 24h.
    """
    import fitz
    if programm_id not in PROGRAMME:
        raise HTTPException(status_code=404)
    info = PROGRAMME[programm_id]
    pdf_path = static_dir / "referenzen" / info["pdf"]
    if not pdf_path.exists():
        raise HTTPException(status_code=404)
    try:
        doc = fitz.open(str(pdf_path))
        page = doc[0]
        # 200px Breite, proportional skaliert
        zoom = 200 / page.rect.width
        mat = fitz.Matrix(zoom, zoom)
        pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
        png_bytes = pix.tobytes("png")
        doc.close()
        return Response(
            content=png_bytes,
            media_type="image/png",
            headers={"Cache-Control": "public, max-age=86400"},
        )
    except Exception:
        raise HTTPException(status_code=500)


@app.get("/api/programme")
async def list_programme():
    """List all available programmes."""
    return get_programme_info()


@app.get("/api/programme/status")
async def programme_status():
    """Get indexing status of all programmes."""
    return get_indexing_status()


@app.post("/api/programme/index")
@limiter.limit("3/minute")
async def index_programme(
    request: Request,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    programm_id: str = Form(None),
    all_programmes: bool = Form(False),
    user: dict = Depends(require_auth),
):
    """Index programme(s) for semantic search."""
    pdf_dir = static_dir / "referenzen"
    
    if all_programmes:
        # Index sequentially to avoid DB locks
        async def index_all_sequential():
            for prog_id in PROGRAMME.keys():
                try:
                    index_programm(prog_id, pdf_dir)
                except Exception:
                    logger.exception("Error indexing programme %s", prog_id)
        background_tasks.add_task(index_all_sequential)
        return {"status": "indexing", "programmes": list(PROGRAMME.keys())}
    
    if programm_id and programm_id in PROGRAMME:
        background_tasks.add_task(index_programm, programm_id, pdf_dir)
        return {"status": "indexing", "programm_id": programm_id}
    
    raise HTTPException(status_code=400, detail="Ungültiges Programm")


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Auswertungen #58 — Bundesland × Partei × Wahlperiode Aggregations-Sicht
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────


@app.get("/auswertungen", response_class=HTMLResponse)
async def auswertungen_page(request: Request):
    """Statische Seite, die die Matrix-Endpoints per fetch() lädt."""
    from .wahlperioden import all_wahlperioden
    return templates.TemplateResponse("auswertungen.html", {
        "request": request,
        "app_name": settings.app_name,
        "wahlperioden": sorted(all_wahlperioden()),
    })


@app.get("/api/auswertungen/matrix")
async def auswertungen_matrix(wahlperiode: Optional[str] = None):
    """2D-Matrix Bundesland × Partei mit Anzahl + Ø-GWÖ-Score."""
    from .auswertungen import aggregate_matrix
    return aggregate_matrix(filter_wp=wahlperiode)


@app.get("/api/auswertungen/zeitreihe")
async def auswertungen_zeitreihe(bundesland: str, partei: str):
    """Score-Verlauf einer (BL, Partei)-Kombination über alle WPs."""
    from .auswertungen import aggregate_zeitreihe
    return aggregate_zeitreihe(bundesland, partei)


@app.get("/api/auswertungen/export.csv")
async def auswertungen_export_csv():
    """Long-Format-CSV-Export aller Assessments. Deckt #45 mit ab."""
    from .auswertungen import export_long_format
    csv_text = export_long_format()
    return Response(
        content=csv_text,
        media_type="text/csv",
        headers={"Content-Disposition": 'attachment; filename="gwoe-assessments.csv"'},
    )


# Health check
@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "ok", "version": settings.app_version}