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# GWÖ-Antragsprüfer
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**Automatische Gemeinwohl-Bilanzierung von Parlamentsanträgen nach der GWÖ-Matrix 2.0 für Gemeinden**
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## 🎯 Was ist das?
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Der GWÖ-Antragsprüfer analysiert Anträge aus Landesparlamenten (aktuell NRW) und bewertet sie nach den Kriterien der **Gemeinwohl-Ökonomie (GWÖ)**:
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- **GWÖ-Score (0-10)**: Wie gut entspricht der Antrag den GWÖ-Werten?
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- **Matrix-Zuordnung**: Welche Felder der GWÖ-Matrix werden adressiert?
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- **Programmtreue**: Passt der Antrag zu Wahl- und Parteiprogrammen?
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- **Verbesserungsvorschläge**: Konkrete Textänderungen mit GWÖ-Begründung
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## ✨ Features
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- 🔍 **Landtag-Suche**: Direkte Anbindung an OPAL (NRW Parlamentsdokumentation)
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- 📊 **GWÖ-Matrix-Visualisierung**: 5×5-Tabelle mit Bewertungssymbolen
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- 🏷️ **Tag-Wolke**: Filter nach Themen mit Multi-Select
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- 🎯 **Partei-Filter**: Durchschnittswerte pro Fraktion
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- 📄 **PDF-Export**: Professionelle Berichte im GWÖ-Design
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- 🔒 **Security**: CSP, CORS, Rate Limiting
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## 🚀 Schnellstart
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### Voraussetzungen
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- Python 3.12+
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- Docker & Docker Compose
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- DashScope API-Key (Qwen LLM)
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### Installation
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```bash
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# Repository klonen
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git clone https://github.com/tobiasroedel/gwoe-antragspruefer.git
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cd gwoe-antragspruefer
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# Environment-Variablen
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cp .env.example .env
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# DASHSCOPE_API_KEY eintragen
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# Mit Docker starten
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docker compose up -d
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# Oder lokal entwickeln
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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uvicorn app.main:app --reload
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```
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Die App läuft auf http://localhost:8000
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## 📁 Projektstruktur
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webapp/
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├── app/
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│ ├── main.py # FastAPI-Endpoints
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│ ├── analyzer.py # LLM-Analyse-Logik
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│ ├── database.py # SQLite-Persistenz
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│ ├── models.py # Pydantic-Modelle
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│ ├── parlamente.py # Landtag-Adapter (OPAL)
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│ ├── report.py # PDF-Generierung
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│ ├── config.py # Settings
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│ ├── kontext/ # GWÖ-Matrix, Wahlprogramme
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│ ├── templates/ # Jinja2-HTML
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│ └── static/ # CSS, JS, Assets
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├── data/ # SQLite-DBs (Volume)
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├── reports/ # Generierte PDFs (Volume)
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├── docker-compose.yml
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├── Dockerfile
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└── requirements.txt
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## 🔧 Konfiguration
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### Environment-Variablen
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| Variable | Beschreibung | Default |
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|----------|--------------|---------|
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| `DASHSCOPE_API_KEY` | Alibaba DashScope API-Key | (required) |
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| `LLM_MODEL_DEFAULT` | Standard-Modell | `qwen-plus-latest` |
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| `LLM_MODEL_PREMIUM` | Premium-Modell | `qwen-max` |
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### Unterstützte Bundesländer
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| Code | Name | Status |
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| NRW | Nordrhein-Westfalen | ✅ Aktiv |
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| BY | Bayern | 🔜 Geplant |
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| BW | Baden-Württemberg | 🔜 Geplant |
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## 📊 API-Endpoints
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| Methode | Pfad | Beschreibung |
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| GET | `/` | Web-UI |
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| GET | `/api/assessments` | Alle Bewertungen |
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| GET | `/api/assessment?drucksache=18/12345` | Einzelne Bewertung |
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| POST | `/api/analyze-drucksache` | Neue Analyse starten |
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| GET | `/api/search?q=Klima` | Interne Suche |
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| GET | `/api/search-landtag?q=Klima` | Landtag-Suche |
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| GET | `/api/assessment/pdf?drucksache=18/12345` | PDF-Download |
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## 🧠 GWÖ-Prompt (v5)
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Der Analyse-Prompt basiert auf:
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- **GWÖ-Matrix 2.0 für Gemeinden** (Arbeitsbuch)
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- **ECOnGOOD Corporate Design Manual 2024**
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- **Wahlprogramme** der NRW-Landtagsparteien 2022
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Ausgabe-Format:
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- GWÖ-Score mit Matrix-Feldern und Symbolen (++/+/○/−/−−)
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- Wahlprogramm- und Parteiprogrammtreue
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- **Verbesserungsvorschläge im Redline-Format** (Original → Vorschlag → Begründung)
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- Themen-Tags für Kategorisierung
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## 🛠️ Entwicklung
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```bash
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# Tests ausführen
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pytest
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# Linting
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ruff check app/
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# Type-Checking
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mypy app/
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## 📝 Lizenz
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MIT License - siehe [LICENSE](LICENSE)
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## 🙏 Credits
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- [Gemeinwohl-Ökonomie](https://econgood.org) - Matrix und Arbeitsbücher
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- [Alibaba DashScope](https://dashscope.aliyuncs.com) - Qwen LLM API
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- [Landtag NRW](https://www.landtag.nrw.de) - OPAL-Dokumentation
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**Entwickelt von Tobias Rödel** · [tobiasroedel.de](https://tobiasroedel.de)
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