#63 B+C: Force-Honesty + UI-Warning bei Score ohne Zitate

Problem: BUND 21/3660 zeigt Score 10/10 für Linke und Grüne, aber null
Zitate — der Report sieht aus als sei die Bewertung fundiert, obwohl das
LLM mangels indexierter Quellen (linke-grundsatz fehlt) aus
Trainingswissen geraten hat. User-Feedback: "Da muss stehen warum."

Fix C — Force-Honesty im Prompt:

- format_quotes_for_prompt akzeptiert neuen Parameter searched_parties.
  Parteien, für die kein Chunk retrievt wurde, werden explizit als
  "KEINE QUELLEN VORHANDEN" markiert, mit der Anweisung "score: 0,
  zitate: [], Begründung: keine Quellen im Index".
- Neue ZITATEREGEL Punkt 5: "Wenn KEINE QUELLEN VORHANDEN → score 0."
  Das ist die strukturelle Lösung — das LLM darf nicht mehr raten.
- analyzer.py: fraktionen-Liste wird an format_quotes_for_prompt als
  searched_parties durchgereicht.

Fix B — UI-Transparenz:

- index.html: gelbe Warn-Box (amber, border-left #ffc107) wenn
  wp.wahlprogramm.score > 0 aber wp.wahlprogramm.zitate.length === 0:
  "Keine belegbaren Quellen im Index gefunden — Score basiert auf
  LLM-Einschätzung, nicht auf verifizierten Programm-Stellen."
- Wird für bestehende Assessments sofort sichtbar (JS-seitig berechnet),
  keine DB-Migration nötig. Neue Assessments nach Force-Honesty sollten
  idealerweise Score=0 haben, aber die Warning ist ein Fallback für
  den Fall dass das LLM die Prompt-Regel nicht immer 100% befolgt.

Fix A (Linke/AfD-Grundsatzprogramme) folgt als separater Commit —
sind öffentlich downloadbar, brauchen manuellen Sichtbarkeitscheck.

Tests: 194/194 grün (keine Schema-Änderung, nur Prompt + Template).

Refs: #63, ADR 0001

app/analyzer.py

@@ -251,7 +251,9 @@ async def analyze_antrag(text: str, bundesland: str = "NRW", model: str = "qwen-
             semantic_quotes = get_relevant_quotes_for_antrag(
                 text, fraktionen, bundesland=bundesland, top_k_per_partei=5,
             )
-            quotes_context = format_quotes_for_prompt(semantic_quotes)
+            quotes_context = format_quotes_for_prompt(
+                semantic_quotes, searched_parties=fraktionen,
+            )
         except (NameError, AttributeError, TypeError, KeyError):
             # Programmierfehler (z.B. der partei_upper-Refactor-Rest aus
             # #55/eb045d0, der zu Issue #60 führte) sollen hart fehlschlagen

app/embeddings.py

@@ -769,7 +769,10 @@ def reconstruct_zitate(data: dict, semantic_quotes: dict) -> dict:
     return data
 
 
-def format_quotes_for_prompt(quotes: dict) -> str:
+def format_quotes_for_prompt(
+    quotes: dict,
+    searched_parties: Optional[list[str]] = None,
+) -> str:
     """Format quotes for inclusion in LLM prompt.
 
     Each chunk gets a stable ENUM-ID ([Q1], [Q2], …) and the prompt
@@ -782,8 +785,14 @@ def format_quotes_for_prompt(quotes: dict) -> str:
     Each quote is annotated with the fully-qualified source (programme
     name + page) so the LLM cannot fall back on training-set defaults
     when constructing its citations.
+
+    Issue #63 erweitert: wenn ``searched_parties`` übergeben wird, werden
+    Parteien, für die **kein** Chunk retrievt wurde, im Prompt explizit
+    als "keine Quellen im Index" markiert. Das LLM wird angewiesen, für
+    diese Parteien ``score: null`` zu setzen statt aus dem Trainingswissen
+    zu raten.
     """
-    if not quotes:
+    if not quotes and not searched_parties:
         return ""
 
     lines = ["\n## Relevante Passagen aus Wahl- und Parteiprogrammen\n"]
@@ -801,6 +810,11 @@ def format_quotes_for_prompt(quotes: dict) -> str:
         "ausgeschrieben).\n"
         "4. Wenn kein Chunk wirklich passt: lass das Zitat-Array leer. "
         "Lieber 0 Zitate als ein erfundenes Zitat.\n"
+        "5. **Wenn für eine Fraktion unten KEINE QUELLEN VORHANDEN "
+        "steht**: setze `score: 0` für `wahlprogramm` UND "
+        "`parteiprogramm` dieser Fraktion und schreibe in die "
+        "`begründung`: 'Keine Quellen im Index — Bewertung nicht "
+        "möglich.' Erfinde KEINEN Score aus dem Trainingswissen.\n"
     )
 
     counter = 0
@@ -821,6 +835,21 @@ def format_quotes_for_prompt(quotes: dict) -> str:
                 text = chunk["text"][:500] + "..." if len(chunk["text"]) > 500 else chunk["text"]
                 lines.append(f'- [Q{counter}] {_chunk_source_label(chunk)}: "{text}"')
 
+    # Issue #63: Parteien ohne jegliche retrievte Chunks explizit markieren,
+    # damit das LLM nicht aus Trainingswissen halluziniert.
+    if searched_parties:
+        parties_with_chunks = set(quotes.keys())
+        missing = [p for p in searched_parties if p not in parties_with_chunks]
+        if missing:
+            lines.append("\n### KEINE QUELLEN VORHANDEN\n")
+            lines.append(
+                "Für folgende Fraktionen sind weder Wahl- noch "
+                "Grundsatzprogramm-Passagen im Index vorhanden. "
+                "Bewerte sie mit `score: 0` und `zitate: []`:\n"
+            )
+            for p in missing:
+                lines.append(f"- **{p}**: KEINE QUELLEN — score 0, keine Zitate.")
+
     return "\n".join(lines)
 
 

app/templates/index.html

@@ -1509,6 +1509,20 @@
                     </div>
                 `).join('');
 
+                // Issue #63: Transparenz-Warnung bei Score > 0 ohne Zitate.
+                // Differenziert zwischen "Score 0 = keine Quellen" (LLM hat
+                // Force-Honesty befolgt) und "Score > 0 aber 0 Zitate" (LLM
+                // hat trotzdem geratet oder Zitate wurden von reconstruct_zitate
+                // verworfen). Nur bei Scores > 0 warnen, weil Score 0 schon
+                // selbsterklärend ist.
+                const wpScore = wp.wahlprogramm?.score ?? 0;
+                const wpZitateCount = (wp.wahlprogramm?.zitate || []).length;
+                const noQuotesWarning = (wpScore > 0 && wpZitateCount === 0) ? `
+                    <div style="margin: 0.5rem 0; padding: 0.5rem; background: #fff3cd; border-left: 3px solid #ffc107; font-size: 0.8rem; color: #856404;">
+                        &#9888; Keine belegbaren Quellen im Index gefunden — Score basiert auf LLM-Einschätzung, nicht auf verifizierten Programm-Stellen.
+                    </div>
+                ` : '';
+
                 return `
                 <div style="margin: 0.75rem 0; padding: 0.75rem; background: var(--color-bg); border-radius: 4px;">
                     <strong>${wp.fraktion}</strong>
@@ -1519,6 +1533,7 @@
                         Parteiprogramm: <strong>${wp.parteiprogramm?.score || '-'}/10</strong>
                     </div>
                     ${wp.wahlprogramm?.begründung ? `<div style="font-size: 0.9rem; color: #555; margin-bottom: 0.5rem;">${wp.wahlprogramm.begründung}</div>` : ''}
+                    ${noQuotesWarning}
                     ${zitateHtml}
                 </div>
             `}).join('');