test: 11 weitere Smoketests fuer Stimmverhalten-Endpoints

Smoketests fuer alle 7 Stimmverhalten-Aggregat-Endpoints (stimm-index,
heuchelei, empfehlungs-konsistenz, pro-wert, cross-bl, zeitreihe) plus
zwei CSV-Tests (Header-Spalten + konsistente Datenzeilen-Spaltenzahl).

Refs: ADR 0010

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

tests/test_endpoints_smoke.py

@@ -234,3 +234,94 @@ class TestAdminStandAuth:
     def test_api_unauthenticated_rejected(self):
         resp = client.get("/api/admin/stand")
         assert resp.status_code in (401, 403, 307, 302)
+
+
+class TestStimmverhaltenAggregateEndpoints:
+    """Die 7 Stimmverhalten-Aggregat-Endpoints liefern strukturierte JSONs (siehe ADR 0010)."""
+
+    def test_stimm_index_returns_fraktionen(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert "fraktionen" in data
+        assert isinstance(data["fraktionen"], list)
+        assert "n_assessments_matched" in data
+
+    def test_stimm_index_min_n_filter(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index?min_n=1")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert data["filter"]["min_n"] == 1
+
+    def test_stimm_index_exclude_antragsteller_default(self):
+        """Default `exclude_antragsteller=True`."""
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index")
+        data = resp.json()
+        assert data["filter"]["exclude_antragsteller"] in (True, "true", 1)
+
+    def test_heuchelei_returns_fraktionen(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/heuchelei")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert "fraktionen" in data
+
+    def test_empfehlungs_konsistenz(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/empfehlungs-konsistenz")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert "fraktionen" in data or "items" in data
+
+    def test_stimm_index_pro_wert_5_werte(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index-pro-wert")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert "werte" in data
+        # 5 GWÖ-Werte: Würde, Solidarität, Nachhaltigkeit, Gerechtigkeit, Demokratie
+        assert len(data["werte"]) == 5
+
+    def test_stimm_index_cross_bl(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index-cross-bl")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        assert "fraktionen" in data
+        assert "bundeslaender" in data
+        assert "cells" in data
+
+    def test_stimm_index_zeitreihe(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimm-index-zeitreihe")
+        assert resp.status_code == 200
+        data = resp.json()
+        # Erwartete Felder: buckets (Zeit-Achse), fraktionen, series
+        assert "buckets" in data
+        assert "fraktionen" in data
+        assert "series" in data
+
+
+class TestStimmverhaltenCsvExport:
+    """CSV-Export Long-Format aus #168."""
+
+    def test_csv_returns_text(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimmverhalten.csv")
+        assert resp.status_code == 200
+        ctype = resp.headers.get("content-type", "")
+        assert "text/csv" in ctype or "text/plain" in ctype
+
+    def test_csv_has_header_row(self):
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimmverhalten.csv")
+        body = resp.text
+        # Header-Zeile mit den erwarteten Long-Format-Spalten
+        first_line = body.split("\n", 1)[0]
+        # Mindestens drei Pflicht-Spalten erwartet — Partei statt Fraktion in CSV
+        for required in ("drucksache", "bundesland", "partei", "vote"):
+            assert required in first_line, f"Spalte {required!r} fehlt im Header: {first_line!r}"
+
+    def test_csv_data_rows_have_consistent_columns(self):
+        """Datenzeilen haben gleiche Spalten-Anzahl wie der Header."""
+        resp = client.get("/api/auswertungen/stimmverhalten.csv")
+        body = resp.text.strip()
+        if not body:
+            pytest.skip("kein CSV-Body — DB enthält evtl. keine Vote-Matches")
+        lines = body.split("\n")
+        n_cols = lines[0].count(",") + 1
+        for line in lines[1:6]:  # Samples
+            assert line.count(",") + 1 == n_cols, f"Spaltenzahl-Mismatch: {line!r}"