10 Tests in test_og_card.py:
- TestCacheKey: deterministisch, aenderungs-empfindlich, 16 Zeichen lang
- TestGetCached: Pfad-Lookup mit/ohne Datei
- TestRenderOgCard: Cache-Hit vs Cache-Miss, URL-Encoding der DS,
Playwright-Exception → None, cache_dir wird angelegt
Playwright wird ueber sys.modules-Stub eingehaengt, sync_playwright()
liefert einen ContextManager mit gemocktem Browser/Page-Stack — keine
echte Chromium-Installation noetig fuer den lokalen Run.
cache_key/get_cached-Tests waren bisher in test_wahlprogramm_fetch.py
verstreut; bleiben dort als Smoke, das eigentliche Modul-Test-File ist
jetzt test_og_card.py.
6 neue Tests in TestBuildPdfHref:
- explizite url wird unveraendert durchgereicht
- ohne url: WAHLPROGRAMME-Lookup ueber quelle-Feld
- ohne Seitenzahl in quelle → leerer href
- Quelle ohne WAHLPROGRAMME-Match → leerer href
- Query nutzt nur die ersten 5 Worte des Zitats
- Komma-Separator 'Titel, S. 17' parst genauso wie ' · S. 17'
app/redline_utils.py jetzt bei 100% Branch-Coverage.
Architektur-Refactor zur Vorbereitung BL-uebergreifender Parser:
- app/protokoll_parser_nrw.py → app/protokoll_parsers/nrw.py
- app/ingest_votes_nrw.py → app/ingest_votes.py (BL-uebergreifend)
- Neue app/protokoll_parsers/__init__.py mit:
- PROTOKOLL_PARSERS-Dict (BL-Code → Parser-Funktion, derzeit nur NRW)
- parse_protocol(bundesland, pdf_path) als BL-uebergreifender Einstieg
- supported_bundeslaender()-Helper
- NotImplementedError mit hilfreicher Message bei unbekanntem BL
CLI bekommt --supported-Flag fuer BL-Discovery:
python -m app.ingest_votes --supported → 'NRW'
ADR 0009 dokumentiert das Muster (Sub-Package + Funktions-Registry,
analog zu ADR 0002 fuer ParlamentAdapter). Folge-BL bekommen je
eine eigene Datei und einen Eintrag in PROTOKOLL_PARSERS — kein
Refactoring der Bestands-Logik.
Tests:
- 7 neue Tests in test_protokoll_parsers.py fuer Registry und Dispatch
- Bestehende NRW-Tests umbenannt zu test_protokoll_parsers_nrw.py,
Imports angepasst — keine Verhaltens-Aenderung
- Bestehende Ingest-Tests umbenannt zu test_ingest_votes.py
642 Tests gruen, kein Verhaltens-Drift.
Hintergrund: abgeordnetenwatch hatte das CDU-BE-2023-PDF unter dem alten
Slug-Namen gegen das CDU-BE-2026-Wahlprogramm ersetzt — ohne den
Datei-Namen zu aendern. Die Embedding-Indexierung haette das anachronistische
Programm uebernommen, ohne dass es jemand bemerkt.
Loesung: app/wahlprogramm-shas.lock.json pinnt nach erstem erfolgreichen
Download den SHA-256 jedes Programmes. Spaetere Aufrufe von
fetch_and_verify() vergleichen den Server-Inhalt gegen den Lock; bei
Abweichung wird abgebrochen mit klarer Fehlermeldung. Nur mit explizitem
Maintainer-Override (--accept-new-sha) wird der Lock aktualisiert.
CLI:
python -m app.wahlprogramm_fetch --pin-existing
seedet den Lock einmalig aus den vorhandenen PDFs (52 Eintraege).
python -m app.wahlprogramm_fetch --fetch BL PARTEI [--accept-new-sha]
laedt mit Lock-Pruefung; --accept-new-sha bei bewusstem Update.
6 neue Tests in test_wahlprogramm_fetch.py decken den Pferdetausch-
Block, das initiale Pinnen, das Migration-Szenario (PDF da, Lock leer)
und den --accept-new-sha-Override ab.
Closes#138
Symptom: Monitoring-Scan zeigte bei SL seen=0 errors=OK, obwohl der
Umbraco-Backend HTTP 500 zurueckgab. Im _post_search wurde 5xx via
'logger.error + return []' geschluckt, sodass der Monitoring-Layer
die Fehlerursache nicht in monitoring_daily_summary persistierte.
Fix: bei resp.status_code != 200 httpx.HTTPStatusError raisen — das
propagiert durch search() ueber _search_adapter ins outer except in
daily_scan, das den Fehlertext in summary.errors schreibt.
Regression-Test test_search_propagates_http_500.
Closes#142
reconstruct_zitate droppt Zitate nicht mehr bei No-Match, sondern
markiert sie als verified=false. Das ist ehrlicher: paraphrasierte
Zitate sind wertvoller Kontext, sie brauchen nur ein visuelles
Unterscheidungsmerkmal.
UI:
- Verifizierte Zitate: grüner solid Border, "✓ verifiziert"
- Paraphrasierte Zitate: gelber dashed Border, "~ paraphrasiert
(nicht wörtlich im Programm)"
- Warning-Text: "Zu diesem Themenkomplex konnten keine konkreten
Formulierungen im Wahlprogramm gefunden werden"
- Antragsteller:in / Landesregierung als farbige Badges
Zitat-Model: neues Optional[bool] Feld "verified".
Tests: 206 passed (test_drops angepasst auf neues Verhalten).
Statt eine Nachricht "Textstelle nicht auffindbar" zu zeigen (was User
zurecht als Quatsch bezeichnet hat), erkennt der Cite-Endpoint jetzt
halluzinierte Zitate und triggert automatisch eine Re-Analyse:
Flow:
1. User klickt auf Zitat-Link
2. render_highlighted_page gibt (pdf, page, highlighted=False) zurück
3. Endpoint prüft: ds+bl Parameter vorhanden? Assessment in DB?
4. → Löscht altes Assessment, startet Re-Analyse als Background-Task
5. → Zeigt HTML-Warte-Seite mit Spinner und "Wird neu analysiert..."
6. → Auto-Redirect nach 15s zurück zum Assessment
Das neue Assessment hat durch reconstruct_zitate verifizierte Zitate,
die dann beim nächsten Klick korrekt gehighlighted werden.
Änderungen:
- embeddings.render_highlighted_page: Return-Typ (bytes, int, bool) —
drittes Element ist True wenn Highlight gesetzt wurde
- database.delete_assessment: neue Funktion für die Re-Analyse
- main.py cite-Endpoint: akzeptiert ds= und bl= als optionale Params,
triggert Re-Analyse bei highlighted=False + ds vorhanden
- Frontend: makeCiteUrl reicht ds+bl aus dem Assessment-Kontext mit
durch in die Cite-URL
- Cache-Control auf 1h reduziert (war 24h, zu aggressiv für
Assessments die sich durch Re-Analyse ändern)
Tests: 194/194 grün.
Refs: #47, #60
User-Feedback: "Kontext geht verloren wenn nur 1 Seite kommt".
Änderung: render_highlighted_page liefert jetzt das GESAMTE Wahlprogramm-
PDF mit gelber Highlight-Annotation auf der Fundstelle, statt eines
1-Seiten-Auszugs. Der Browser öffnet das vollständige Programm.
Frontend hängt #page=N an die URL → Browser scrollt direkt zur
Fundstelle. found_page wird als X-Found-Page Header mitgeliefert,
falls der Text auf einer anderen Seite als angefordert gefunden wurde
(Pre-#60 halluzinierte Seitennummern).
Return-Typ geändert: (bytes, int) statt bytes — zweiter Wert ist die
1-indexed Seitennummer wo der Treffer tatsächlich liegt.
Tests angepasst: Tuple-Unpacking, Size-Check entfernt (volles PDF ist
größer als 1-Seiten-Extract, der alte Vergleich war obsolet).
Refs: #47
Klick auf eine Zitat-Quelle im Report öffnet jetzt eine 1-Seiten-PDF-
Variante des Wahlprogramms mit gelb markiertem Snippet, statt nur zum
Page-Anchor zu springen und den Leser selbst suchen zu lassen.
Implementation:
embeddings.render_highlighted_page(programm_id, seite, query)
- Validiert programm_id gegen PROGRAMME (Path-Traversal-Schutz)
- Lädt das volle Wahlprogramm-PDF, extrahiert via insert_pdf nur die
angeforderte Seite in einen neuen Document → kleinere Response
- search_for(query[:200]) → Bounding-Boxes aller Treffer
- Fallback: 5-Wort-Anker wenn Volltext-Match leer (LLM-Truncation,
identisch zu find_chunk_for_text/Sub-D-Logik)
- add_highlight_annot mit gelber stroke-Color (1.0, 0.93, 0.0)
- Returns serialisierte PDF-Bytes oder None
embeddings._chunk_pdf_url
- Wenn chunk["text"] vorhanden: emittiert /api/wahlprogramm-cite-URL
mit pid=, seite=, q=urlencoded(text[:200])
- Sonst: alter statischer /static/referenzen/X.pdf#page=N (Pre-#47
rückwärts-kompatibel)
- text wird auf 200 Zeichen abgeschnitten, sonst blasen
500-Zeichen-Snippets jedes Assessment-JSON auf
main.py /api/wahlprogramm-cite Endpoint
- Validiert pid gegen PROGRAMME registry
- seite: 1 ≤ n ≤ 2000
- Response: application/pdf, Cache-Control max-age=86400
- 404 bei unknown pid oder fehlendem PDF, 400 bei seite out of range
Reconstruct-Pipeline (Issue #60 Option B) zieht das automatisch durch:
reconstruct_zitate ruft _chunk_pdf_url(matched_chunk) auf, der jetzt
bevorzugt die Cite-URL emittiert. Keine Änderung an reconstruct_zitate
selbst nötig.
Tests: 194/194 grün (185 + 9 neue):
- TestChunkPdfUrl: 4 Cases (cite vs static, unknown prog, 200-char-truncate)
- TestRenderHighlightedPage: 5 Cases (unknown pid, invalid seite, valid
render, empty query, query-not-found-falls-back-zu-leerem-Highlight)
- Plus Bridge im Test-Stub: pymupdf-as-fitz Shim falls eine
third-party "fitz" das Pkg shadowt (kommt auf älteren Dev-Setups vor)
Refs: #47
Sub-D Live-Run gegen Prod-DB nach dem db3ada9-Deploy hat einen neuen
Halluzinations-Case gezeigt, den A+C nicht gefangen hat:
BB 8/673 BSW: text aus bsw-bb-2024 S.27 (verifiziert via Volltext-Suche
im PDF), aber LLM hat im quelle-Feld "S. 4" angegeben — die Seite des
Top-2-Chunks im selben Retrieval-Window. Klassischer Cross-Mix zwischen
Q-IDs.
Strukturelle Diagnose: Das [Qn]-Tag aus A ist nur ein weicher Anker im
Prompt. Das LLM darf Text aus Chunk Qn kopieren und trotzdem die quelle
aus Chunk Qm zusammenbauen. Die ZITATEREGEL kann das nicht verhindern,
solange wir der LLM-Selbstauskunft vertrauen.
Fix (Option B aus dem ursprünglichen Plan):
`embeddings.reconstruct_zitate(data, semantic_quotes)` läuft im
analyzer **nach** json.loads aber **vor** Pydantic-Validation:
1. Flachen die retrievten Chunks aller Parteien zu einer einzigen Liste.
2. Pro Zitat: text via Substring oder 5-Wort-Anker gegen alle Chunks
matchen (Helpers `find_chunk_for_text` + `_normalize_for_match`,
identische Logik wie Sub-D Test).
3. Match → quelle/url server-seitig durch _chunk_source_label und
_chunk_pdf_url des matchenden Chunks ÜBERSCHREIBEN.
4. Kein Match → Zitat verworfen (statt mit erfundener quelle persistiert).
Damit kann der LLM nur noch sauber zitieren oder gar nicht — es gibt
keinen Pfad mehr zu "echter Text, falsche quelle".
Tests:
- TestReconstructZitate (5 cases): BB 8/673 Re-Mapping, Drop bei
hallucinated, no-op bei leeren chunks, anchor-match-Fallback,
short-needle und soft-hyphen Edge-Cases
- 185/185 grün (179 + 6 neu)
Refs: #60, #54 (Sub-D)
Strukturelle Lösung für die LLM-Halluzinations-Cases aus #60:
A — ENUM-Anker
- format_quotes_for_prompt nummeriert jeden retrievten Chunk als [Q1], [Q2], …
- Neue ZITATEREGEL im Prompt erzwingt vier Bedingungen:
1. Jedes Zitat MUSS auf genau einen [Qn]-Chunk verweisen
2. Der text-String MUSS eine wörtliche, zusammenhängende Passage von
min. 5 Wörtern aus genau diesem Chunk sein
3. Die quelle MUSS exakt das Source-Label des gewählten Chunks sein
4. Wenn kein Chunk passt: leeres zitate-Array — lieber 0 als erfunden
- analyzer.py:get_system_prompt: Wichtige-Regeln-Block zieht den selben
Mechanismus nach, damit das LLM den [Qn]-Anker auch im System-Prompt
sieht und nicht nur im User-Prompt.
C — Recall-Boost
- analyzer.py:run_analysis: top_k_per_partei 2 → 5. In den drei Cases
aus #60 lagen die "richtigen" Seiten (S.36, S.37) bisher außerhalb
des Top-3-Windows; mit Top-5 erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass
sie überhaupt im Kontext landen.
Hintergrund — die Halluzinationen waren KEIN Embedding-Bug:
Die retrievten Chunks für Case 1 enthielten S.58 (richtige Seite, falscher
Snippet) — das LLM hat den Snippet aus seinem Trainingswissen über
GRÜNE-Wahlprogramme rekonstruiert statt aus dem retrievten Chunk-Text zu
zitieren. Cases 2/3 hatten die zitierten Seiten gar nicht im Top-3-Window —
das LLM hat sowohl Seite als auch Snippet halluziniert. ENUM-Anker
verhindert beides strukturell, weil ein nicht-existenter [Qn] sofort
als Cheating sichtbar wäre.
Tests:
- test_chunks_get_enum_ids
- test_zitateregel_mentions_enum_anchor
- 179/179 grün
Refs: #60, #54 (Sub-D), #50 (Umbrella E2E)
Root cause: der #55-Refactor (eb045d0) hat in get_relevant_quotes_for_antrag
``partei_upper`` zu ``partei_lookup`` umbenannt — aber die Dict-Write-Zeile
``results[partei_upper] = ...`` wurde übersehen. Bei jedem Aufruf knallt seither
ein NameError, der in analyzer.py vom breiten ``except Exception`` verschluckt
und still auf die Keyword-Fallback-Suche umgeleitet wird. Konsequenz: 100% der
Assessments seit eb045d0 (inkl. autonomer Roadmap-Run #59) liefen ohne
Embedding-Retrieval — daher die LLM-Halluzinationen aus #60.
Fix:
- embeddings.py:528: partei_upper → partei_lookup
- analyzer.py:249: NameError/AttributeError/TypeError/KeyError nicht mehr
schlucken. Programmierfehler im Embedding-Pfad sollen hart fehlschlagen,
damit die nächste Refactor-Regression nicht wieder 24h still degradiert
läuft. Echte Network-/API-Exceptions fallen weiterhin auf den
Keyword-Pfad zurück.
- tests/test_embeddings.py: Regression-Test, der get_relevant_quotes_for_antrag
mit gemockten chunks aufruft und sicherstellt, dass die Funktion nicht
crasht und ein populiertes Result liefert. Hätte den Bug bei eb045d0
sofort gefangen.
Refs: #60, #55, #59
Reaktiviert die in Phase J vertagte Adapter-Implementation: statt
ASP.NET-Postbacks zu simulieren (blockt durch __VIEWSTATE-Komplexität
plus robots.txt: Disallow: /), liest die neue ``SNEdasXmlAdapter``-
Klasse einen wöchentlich manuell aus EDAS exportierten XML-Dump.
Workflow:
1. User exportiert in der EDAS-Suchmaske mit Filter "Dokumententyp =
Antr" einen XML-Dump (bis zu 2500 Treffer/Export, sortiert
newest-first nach Datum)
2. Datei wird unter ``data/sn-edas-export.xml`` abgelegt (ins
persistent volume des prod-containers)
3. ``search()``/``get_document()`` lesen die XML-Datei lokal — keine
Server-Calls gegen edas.landtag.sachsen.de
4. ``download_text()`` resolved die echte PDF-URL on-demand über einen
einzelnen GET gegen ``viewer_navigation.aspx`` (single GET, kein
Postback) und holt dann das PDF von ``ws.landtag.sachsen.de/images``
XML-Schema (ISO-8859-1):
- ``<ID>`` interne EDAS-Doc-ID
- ``<Wahlperiode>``, ``<Dokumentenart>``, ``<Dokumentennummer>``
- ``<Fundstelle>`` z.B. ``"Antr CDU, BSW, SPD 01.10.2024 Drs 8/2"`` —
enthält Typ, Urheber und Datum, parsen via Regex
- ``<Titel>`` Volltext-Titel
PDF-URL-Schema (extrahiert aus dem viewer_navigation.aspx onLoad-
Handler): ``ws.landtag.sachsen.de/images/{wp}_Drs_{nr}_{...}.pdf``
mit variablen Suffix-Komponenten — wir machen die Resolution lazy.
Mapper-Erweiterung:
- ``parteien.PARTEIEN``-Tabelle um ``BÜNDNISGRÜNE``/``Bündnisgrüne``
ergänzt — der Sachsen-spezifische zusammengeschriebene Eigenname der
GRÜNEN-Fraktion (sonst wären 8/2100 etc. mit leerer Fraktionen-Liste
rausgekommen)
BL-Eintrag:
- ``SN.aktiv = True``
- ``doku_system="EDAS-XML-Export"`` (klare Klassifikation, dass es
KEIN normaler Webcrawler ist)
- Test ``test_sn_is_eigensystem_not_parldok`` umbenannt in
``test_sn_uses_xml_export_not_parldok``
Live-Probe lokal:
```
search('Klima', limit=5):
8/2100 2025-03-17 | [GRÜNE] | Fahrradoffensive Sachsen ...
7/192 2019-10-11 | [LINKE] | Erste Schritte zur Klimager...
7/2067 2020-03-19 | [CDU, SPD, GRÜNE] | Sächsische Waldbesitzer ...
```
176 Unit-Tests grün. Container braucht beim Deploy einen XML-Upload
ins data/-Volume — separater scp-Schritt.
Refs: #26, #38, #59 (Phase J revived)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Schließt #21 (HB-Scraper) und #33 (UI-Aktivierung). Eigenständige
``PARiSHBAdapter``-Klasse für paris.bremische-buergerschaft.de.
Backend (HAR-Trace TEMP/paris.bremische-buergerschaft.de.har):
- Single-POST gegen ``/starweb/paris/servlet.starweb`` mit
form-urlencoded Body
- ``path=paris/LISSHFL.web``, ``format=LISSH_BrowseVorgang_Report``
- ``01_LISSHFL_Themen=<query>`` (Volltext-Thesaurus)
- ``02_LISSHFL_PARL=S OR L`` (Stadt + Landtag in einem Rutsch)
- ``03_LISSHFL_WP=21`` (aktuelle Wahlperiode; Multi-WP-Range
timeout-t den Server bei 60s)
- Wildcards (``*``) timeout-en ebenfalls — bei leerer Query verwenden
wir das hochfrequente Stoppwort ``"der"`` als Catch-all
Hit-Format aus dem Single-Page-HTML:
- ``<tbody name="RecordRepeater"><tr name="Repeat_TYP">``
- Title in ``<h2><a>``
- ``Drs <b>21/730 S</b>`` mit S/L-Suffix für Stadtbürgerschaft vs
Landtag — Drucksachen-IDs werden als ``21/730S`` (ohne Space)
gespeichert
- ``Änderungsantrag vom 23.02.2026`` (Typ + Datum)
- Fraktionen-Liste nach ``<br/>``
- PDF-Link mit ``target="new"`` auf bremische-buergerschaft.de
Pipeline:
- ``search()`` mit client-side ``"antrag"``-Filter (analog #61),
fängt ``"Antrag"``, ``"Änderungsantrag"`` etc.
- ``get_document()`` linearer Lookup
- ``download_text()`` PDF-via-fitz
BL-Eintrag in ``bundeslaender.py``:
- ``HB.aktiv = True``
- ``doku_system="PARiS"`` (statt der alten Klassifikation "StarWeb" —
PARiS ist eine deutlich abweichende Servlet-Variante, kein eUI)
- ``drucksache_format="21/1234S"``
- Test ``test_hb_is_starweb_not_paris`` umbenannt in
``test_hb_is_paris_starweb_variant``, prüft jetzt auf "PARiS"
Live-Probe:
```
21/730S 2026-02-23 | [SPD,GRÜNE,LINKE] | Änderungsantrag | Haushaltsgesetze ...
21/1449 2025-11-05 | [SPD,GRÜNE,LINKE] | Antrag | Finanzierung der Bremischen Häfen
21/555S 2025-06-17 | [CDU] | Antrag | Clima-Campus zügig beantworten
```
176 Unit-Tests grün, Live-Verifikation Sub-A im Container nach Deploy.
Refs: #21, #33, #59 (Phase I)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Letzter offener Sub-B-Sample-Slot. NRW liefert ein historisches WP10-
Sample (28.03.1990, F.D.P.+CDU-Entschließung zum NRW-CO2-Minderungs-
programm) — interessant für die GWÖ-Bilanzierung als Beleg, dass
Klimaschutz seit 35 Jahren auf dem Tisch liegt.
NRWAdapter.get_document() konstruiert die PDF-URL deterministisch über
das MMD{wp}-{nummer}.pdf-Schema, das auch für historische Wahlperioden
funktioniert (HEAD 200 verifiziert). Die Title/Fraktionen/Datum-Felder
bleiben für historische WPs leer, weil der Adapter sie aus der OPAL-
Suche nicht extrahiert (die nur die aktuelle WP18 indexiert). Der
Sample-Eintrag prüft daher nur existence + URL-Schema, beides wird vom
Sub-B-Test honoriert (leere Felder werden geskipped).
Sub-B im Container: 10/10 grün (vorher 9/9 mit NRW als skip).
Refs: #52, #59 (Sub-B Live-Verifikation)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
19/2650 ist eine echte BE-Drucksache (GRÜNE A100-Antrag) aber außerhalb
des Top-Result-Windows von BE PARDOK — der Server-side ETYPF-Filter ist
bei BE deaktiviert (document_type=None) und der client-side Filter
verwirft die meisten Schriftlichen Anfragen, sodass die Pagination der
verbleibenden Anträge nicht zuverlässig zu 19/2650 reicht.
19/2606 ist die Top-3-Antrag-Drucksache aus aktueller search() — als
GRÜNE-Antrag mit Title 'Menstruation enttabuisieren' deutlich
identifizierbar und im Window stabil.
Refs: #61
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
TH 8/1594 wurde durch den TH-Adapter-Patch in #61 ausgefiltert (kein
PDF freigegeben). Sample auf 8/3133 (Notfallversorgung, datum 2026-03-18,
AfD) aktualisiert — die hat einen freigegebenen PDF-Link.
BE 19/3107 ist außerhalb des 200-result-Windows von
PortalaAdapter.get_document gewandert. Sample auf 19/2650 (A100,
datum 2025-09-09, GRÜNE) aktualisiert.
Refs: #61
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Live-Run von Sub-Issue B im Container hat zwei Test-False-Positives in
ground_truth.py aufgedeckt, die nichts mit Adapter-Bugs zu tun haben:
- BW: PDF-URL kodiert den Underscore als %5F (`17%5F10323.pdf`), nicht
als nacktes `_`. pdf_url_substring auf `17%5f10323` aktualisiert.
- RP: PDFs werden von `dokumente.landtag.rlp.de` ausgeliefert (nicht
von `opal.rlp.de` — das ist nur das Suchfrontend). Substring auf die
Drucksachen-Nummer im Pfad (`11250-18`) umgestellt — robust gegen
weiteren URL-Schema-Drift.
176 Unit-Tests bleiben grün.
Refs: #52, #59 (Sub-B Live-Verifikation)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Erster Live-Run von Sub-Issue D gegen die Prod-DB im Container hat 15 von
39 Citation-Tests fehlschlagen lassen. Detail-Analyse: 12 davon waren
Test-False-Positives (zwei Schichten von Brittleness im Test selbst), 3
sind echte LLM-Halluzinationen.
Drei Härtungen am Test-Resolver, damit er nur noch echte Halluzinationen
fängt:
1. **PDF-Bindestrich-Bridging in `_normalize`**:
PyMuPDF zerlegt Wörter über Zeilenumbrüche mit `-\n`. Nach unserer
Whitespace-Normalisierung wird daraus `- `, sodass aus
"Investitionsoffensive" im LLM-Snippet das PDF "investiti- onsoffensive"
gegenübersteht. Neue Regex `_RE_HYPHEN_BREAK` bridged das in einem
Konvergenz-Loop, damit auch mehrere aufeinanderfolgende Wort-Wraps
sauber verschmelzen.
2. **Token-Coverage-Resolver in `_resolve_quelle_to_programm_id`**:
Zwei-stufig — erst die alte strict-substring-Strategie (deckt
Adapter-konformes LLM-Output), dann ein Token-Coverage-Fallback. Der
zerlegt jeden PROGRAMME-Namen in (Partei + Bundesland + Jahr) mit
Aliasen (GRÜNE/Bündnis 90, LSA/Sachsen-Anhalt, …) und akzeptiert
eine Quelle, wenn alle drei Tokens in irgendeiner Reihenfolge in der
Quelle vorkommen. Fängt damit z.B. "Landtagswahlprogramm 2021 BÜNDNIS
90/DIE GRÜNEN Sachsen-Anhalt" → `gruene-lsa-2021`, ohne dass die LLM
den exakten Adapter-Label-Wortlaut treffen muss.
3. **Anker-Match-Fallback in `_is_substring`**:
Ein 200-Zeichen-Snippet, das nur in einem Wort kürzt, scheitert sonst
am Volltext-Substring-Check. Neuer Anker-Match zerlegt den Snippet
in 5-Wort-Sequenzen und akzeptiert, wenn mindestens eine wortwörtlich
im Seitentext steht. Erfundene Snippets haben keine 5-Wort-Sequenz,
die wortwörtlich im PDF steht — die false-negative-Rate für echte
Halluzinationen bleibt damit bei 0.
Live-Run nach dem Patch: **15 → 3 Failures** (39 Cases, 24 → 36 grüne).
Die verbleibenden 3 sind echte LLM-Bugs:
- 18/9605 NRW GRÜNE S.58 ('Wahlalter auf 16/14 absenken') — Snippet
und PDF-Seite zeigen komplett andere Themen, das LLM hat die Seite
oder den Snippet erfunden
- 18/18100 NRW B90/Grüne S.36 (Grundsatzprogramm 2020, Plattform-
Regulierung)
- 8/6645 LSA SPD S.37 ('Wir Sozialdemokratinnen ächten ...') — PDF
S.37 enthält dort Zweitstudiengebühren-Text
Diese drei werden als separates LLM-Bug-Issue erfasst.
13 Helper-Unit-Tests bleiben grün.
Refs: #54, #59 (Sub-D Live-Verifikation)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Drei-dimensionale Aggregations-Sicht über Bundesland × Partei ×
Wahlperiode mit minimalem Frontend.
Backend (`app/auswertungen.py`):
- `aggregate_matrix(filter_wp=None)` — 2D-Matrix Bundesland × Partei mit
(n, Ø-Score) pro Zelle, optional gefiltert nach Wahlperiode
- `aggregate_zeitreihe(bundesland, partei)` — Score-Verlauf einer
(BL, Partei)-Kombination über alle bekannten WPs
- `export_long_format()` — Long-Format-CSV-Export für externe Tools
(deckt #45 vollständig ab)
- Partei-Auflösung läuft strikt durch `normalize_partei()` aus #55 —
damit wird BB-`FREIE WÄHLER` korrekt als `BVB-FW` aggregiert und
NICHT mit dem RP-FW zusammengezählt
Wahlperioden-Helper (`app/wahlperioden.py`):
- `wahlperiode_for(datum, bundesland)` mappt ein ISO-Datum + BL auf eine
Kennung wie `"NRW-WP18"` oder `"MV-WP7"` (Vorgänger-WP). Single Source
of Truth ist `BUNDESLAENDER[bl].wahlperiode_start`
- `all_wahlperioden()` für UI-Filter-Dropdowns
Endpoints in `app/main.py`:
- `GET /auswertungen` — HTML-Seite (neues Template)
- `GET /api/auswertungen/matrix?wahlperiode=NRW-WP18` — JSON-Matrix
- `GET /api/auswertungen/zeitreihe?bundesland=MV&partei=CDU` — JSON-Verlauf
- `GET /api/auswertungen/export.csv` — CSV-Download
Frontend (`app/templates/auswertungen.html`):
- Statisches Template mit Vanilla-JS, kein Build-Step
- Wahlperioden-Dropdown + Reload-Button + CSV-Export-Button
- Matrix-Tabelle mit Score-Color-Coding (rot ≤ 3, gelb 3-6, grün > 6)
- Sticky-Bundesland-Spalte für horizontales Scrolling
Tests (`tests/test_auswertungen.py`):
- 19 Cases mit in-memory SQLite-Fixture
- Verifiziert WP-Mapping, Matrix-Aggregation, Koalitions-Counting,
WP-Filter-Korrektheit, BVB-FW-Disambiguierung in der Matrix,
CSV-Long-Format
- 176 Unit-Tests grün (157 alt + 19 neu)
Refs: #58, #45, #59 (Phase C)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Zentrale `app/parteien.py` als Single Source of Truth für die Partei-
Auflösung:
- `PARTEIEN`-Tabelle mit kanonischem Key, langem Display-Namen, allen
bekannten Aliasen, optionalem `bundesland_scope` und Government-
Marker. 14 Einträge (CDU, CSU, SPD, GRÜNE, FDP, LINKE, AfD, BSW, SSW,
BiW + die Freie-Wähler-Familie BVB-FW, FW-BAYERN, FW-SL und der
generische FREIE WÄHLER-Eintrag).
- `normalize_partei(raw, *, bundesland=None)` für Single-String-Lookups
mit Government-Vorrang und FW-Familien-Disambiguierung
- `extract_fraktionen(text, *, bundesland=None)` als Funnel für die
vier alten Adapter-Helper. Kommagetrennte Listen, MdL-mit-Klammer-
partei, HTML-Reste — alles fließt durch eine Stelle, mit BL-Scope-
Filter (SSW nur in SH, BVB-FW nur in BB, etc.).
- `display_name(canonical, *, long=False)` für UI/PDF — kurze Form
bleibt der kanonische Key, lange Form ist "BÜNDNIS 90/DIE GRÜNEN"
statt "GRÜNE" etc.
Adapter-Migration in `app/parlamente.py`:
- Vier nahezu identische `_normalize_fraktion()`-Methoden in
PortalaAdapter, ParLDokAdapter, StarFinderCGIAdapter, PARLISAdapter
durch einen einzeiligen Shim ersetzt, der `extract_fraktionen` mit
`self.bundesland` aufruft. ~120 Zeilen Duplikation entfernt.
- `@staticmethod` aufgehoben, weil wir jetzt `self.bundesland` brauchen
für die FW-Disambiguierung — alle Aufrufer waren bereits `self._...`,
also keine Call-Site-Änderung nötig.
`app/embeddings.py:496` Workaround-Hack entfernt:
- `partei.upper() if partei != "GRÜNE" else "GRÜNE"` durch zentralen
`normalize_partei()`-Aufruf ersetzt — der Hack war ein Kommentarzeichen
dafür, dass die Partei-Schreibweise irgendwo zwischen Adapter und
Embedding-Lookup driften konnte. Mit dem Mapper ist die Schreibweise
überall garantiert kanonisch.
Tests:
- Neue `tests/test_parteien.py` mit 52 Cases — Single-Lookup, FW-
Disambiguierung (BVB/Bayern/Saarland/RP), Volltext-Extraktion,
Government-Marker, Tabellen-Konsistenz
- `tests/test_parlamente.py` Test-Klasse umgeschrieben: statt der 6
statischen `PortalaAdapter._normalize_fraktion(...)`-Tests jetzt 4
Roundtrip-Tests über echte Adapter-Instanzen, inkl. expliziter
BB→BVB-FW vs. RP→FREIE WÄHLER-Verifikation
157 Unit-Tests grün (105 alt + 52 neu). Backwards-kompatibel — die
kanonischen Keys sind exakt die in der DB stehenden Strings, kein
Migrations-Schritt nötig.
Refs: #55, #59 (Phase B)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Drei verbleibende Audit-Befunde aus #57 in einem Patch:
- **#57.3 MEDIUM** Drucksache-Regex-Validation: neue
app/validators.py mit validate_drucksache() als gemeinsamer
Validation-Funnel. Pattern ^\d{1,3}/\d{1,7}([-(].{1,20})?$ deckt
alle 10 aktiven Bundesländer (8/6390, 18/12345, 8/6390(neu),
23/3700-A) ab und blockt Path-Traversal (../, /etc/passwd) plus
Standard-Injection (;, <, &). Drei Endpoints durchgeschleust:
/api/assessment, /api/assessment/pdf, /api/analyze-drucksache.
- **#57.4 MEDIUM** print() → logging.getLogger(__name__): main.py
und analyzer.py auf strukturiertes Logging umgestellt. LLM-Inhalte
werden NICHT mehr als Volltext geloggt — neue Helper
_content_fingerprint() liefert nur "len=N sha1=XXXX", reicht zur
Forensik ohne Antrag-Inhalte ins Container-Log zu leaken.
basicConfig() mit ISO-Format setzt strukturiertes Logging früh,
damit logger.exception() auch beim Boot greift.
- **#57.7 LOW-MED** Search-Query-Limit: validate_search_query() mit
MAX_SEARCH_QUERY_LEN=200 schützt /api/search und /api/search-landtag
vor 10-MB-Query-DoS. database._parse_search_query() loggt jetzt
shlex.ValueError-Fallback statt ihn zu verschlucken (deckt Memory-
Regel "stille excepts in Adaptern" ab).
Tests: neue tests/test_main_validators.py mit 22 Cases — Drucksache-
Whitelist-Roundtrip + Path-Traversal-Reject, Search-Query Längen-
Edge-Cases. 107 Unit-Tests grün (85 alt + 22 neu).
Validators in eigenem Modul (app/validators.py), damit Tests sie ohne
slowapi-Dependency direkt importieren können.
Refs: #57, #59 (Phase A)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Drei akute Befunde aus dem Live-System-Audit (Issue #57):
- **#1 HIGH** — Resource Exhaustion via öffentlichem POST: slowapi
Limiter (in-memory, IP-key) auf /analyze (10/min), /api/analyze-drucksache
(10/min) und /api/programme/index (3/min). Verhindert, dass ein
unauthentifizierter Client mit einer Schleife die DashScope-Quota oder
die CPU des Containers leerziehen kann. Default-Storage reicht solange
wir auf einem einzigen Worker laufen.
- **#2 MEDIUM** + **#6 MEDIUM** (selber Root-Cause) — XXE/Local-File-Read
via WeasyPrint und Stored XSS via Browser-Rendering: alle LLM-getragenen
Felder in app/report.py laufen jetzt durch html.escape() bevor sie in
die HTML-Template interpoliert werden. format_redline_html escape-first
und ersetzt dann die Markdown-Marker durch von uns kontrollierte
<span>-Tags. build_matrix_html escaped das aspect-Attribut, sodass ein
nacktes " den title="..."-Wert nicht mehr beenden und einen Event-
Handler injizieren kann. Toter jinja2-Import in report.py entfernt
(war never used, blockierte nur den lokalen Test).
- **Tests** — neue tests/test_report.py mit 8 Cases, die direkt die
Bug-Klasse verifizieren: <script>, file://-img, "-attribut-breakout
in Title und ein End-to-End-Render mit XSS-Payloads in jedem LLM-Feld.
Die Marker-Funktionalität (** und ~~) wird mit-getestet, damit der
Escape-First-Ansatz das nicht versehentlich kaputt macht.
77 alte Unit-Tests + 8 neue → 85 grün.
Rate-Limit-Verifikation per TestClient ist Integration-Scope und folgt
in tests/integration/test_main_security.py als separates Folge-Item.
Refs: #57
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Vier Sub-Issues unter Umbrella #50 — opt-in via 'pytest -m integration',
Default-Suite (77 Unit-Tests) bleibt unberührt.
- Sub-Issue A (#51): test_adapters_live.py — pro aktivem BL Reachability,
Drucksache-ID-Format, Type-Filter, Datum-/Fraktion-Plausibilität,
PDF-Link-HEAD-Probe (slow). NI als xfail (Login-Wall).
- Sub-Issue B (#52): test_frontend_xref.py + ground_truth.py — pro BL
ein manuell kuratiertes Frontend-Sample (Drucksache + Title-Substring +
Fraktionen + Datum + PDF-URL), gegen das adapter.get_document() gespiegelt
wird. Fängt Bug-Klasse 14 (Cross-Bundesland-Match).
- Sub-Issue C (#53): test_wahlprogramme_indexed.py — Indexing-Status pro
aktivem BL aus embeddings.db, PDF-Inhalts-Plausibilität (14 Marker +
Wahlperioden-Horizont), expliziter Anti-Marker für Bug-Klasse 8
(CDU-BE 2021 vs 2026 PDF-Tausch durch abgeordnetenwatch).
- Sub-Issue D (#54): test_citations_substring.py — Property-Verification:
jedes vom LLM zitierte Snippet muss als (whitespace-normalisierter)
Substring auf der angegebenen PDF-Seite vorhanden sein. Strict-Match
mit Truncation-Marker-Toleranz, kein Fuzzy. Liest reale Assessments
aus gwoe-antraege.db. Fängt Bug-Klassen 7/10/17 (Halluzination).
Architektur: separates tests/integration/ Verzeichnis mit eigenem
conftest.py, das die Stubs der Unit-Suite (fitz/bs4/openai/pydantic_settings)
gezielt entfernt und auf echte Module umstellt — mit Fallback-Skip via
pytest.require_module wenn lokale Dev-Maschine die Prod-Deps nicht hat.
206 neue Integration-Tests, 13 Helper-Unit-Tests. 77 Unit-Tests bleiben grün.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
PARLIS auf parlis.landtag-bw.de läuft technisch auf demselben
eUI-Backend wie LSA-PADOKA und BE-PARDOK, hat aber drei wichtige
Unterschiede, die eine eigene Klasse statt einer PortalaAdapter-
Subklasse rechtfertigen:
1. Body-Schema: minimales lines mit l1/l2/l3/l4 (statt LSA/BE
2/3/4/10/11/20.x/90.x), serverrecordname=vorgang,
format=suchergebnis-vorgang-full, sort=SORT01/D SORT02/D SORT03,
keine parsed/json-Felder. Quelle: dokukratie/scrapers/portala.query.bw.json
plus HAR-Verifikation gegen die Live-Instanz.
2. Async polling: die initiale SearchAndDisplay-Antwort liefert nur
search_id mit status=running, KEINE report_id. Erst eine zweite
SearchAndDisplay-Anfrage mit id=<search_id> (ohne search-Component)
bekommt nach 1-3 Sekunden die report_id zurück. Reverse-engineered
aus esearch-ui.main.js requestReportOK() Z. ~1268.
3. Hit-Format: report.tt.html liefert Records als JSON-in-HTML-Comments
<!--{"WMV33":[...],"EWBV22":[...],...}-->. Komplett anderes Format
als LSA Perl-Dump oder BE HTML-Cards. Felder:
- EWBV22: "Drucksache 17/10323"
- EWBD05: direkter PDF-URL
- WMV33: Schlagworte (joined by ;)
- WMV30: Urheber-Kurzform
- EWBV23: "Antrag <Urheber> <DD.MM.YYYY>"
Smoke-Test (lokal):
BW q='': 8 hits in 17s, jüngste WP17-Anträge mit Datum + Fraktion
BW q='Schule': 8 hits, alle wirklich Schul-bezogen (Hochschule, Grundschule,
Schwimmunterricht, Lehrerbedarf etc.)
BW q='Klima': 8 hits, Klimaschutz/CO2/Energieberatung
get_document(17/10323): roundtrip funktioniert
bundeslaender.py: aktiv=True für BW; Anmerkung erweitert mit
PARLISAdapter-Verweis und drei-Unterschiede-Hinweis für künftige
Wartung. Test test_four_active_bundeslaender umbenannt zu
test_active_bundeslaender_include_phase_1_set, prüft jetzt nur
Subset-Bedingung statt exakter Count, damit Phase-1/2-Erweiterungen
keine Test-Updates brauchen.
Phase 1 (1/3) aus Roadmap-Issue #49.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Erste Tests für die Codebase. 77 Tests, 0.08s Laufzeit, decken die
drei Bug-Klassen aus der April-2026-Adapter-Session ab plus haben
schon zwei weitere Bugs in Production-Code aufgedeckt.
## Setup
- requirements-dev.txt mit pytest + pytest-asyncio
- pytest.ini mit asyncio_mode=auto
- tests/conftest.py stubbt fitz/bs4/openai/pydantic_settings, damit
die Suite ohne den vollen prod-requirements-Satz läuft (pure unit
tests, kein PDF-Parsing, kein HTTP)
## Tests
- tests/test_parlamente.py (33 Tests)
* PortalaAdapter._parse_hit_list_cards: doctype/doctype_full
NameError-Regression aus 1cb030a, plus Title/Drucksache/Fraktion-
/Datum/PDF-Extraktion gegen ein BE-Card-Fixture
* PortalaAdapter._parse_hit_list_dump: gegen ein LSA-Perl-Dump-
Fixture inkl. Hex-Escape-Decoding (\x{fc} → ü)
* PortalaAdapter._parse_hit_list_html: Auto-Detection zwischen
Card- und Dump-Format
* PortalaAdapter._normalize_fraktion: kanonische Fraktion-Codes
inkl. F.D.P.-mit-Punkten, BÜNDNIS 90, DIE LINKE, BSW
* ParLDokAdapter._hit_to_drucksache: JSON-Hit → Drucksache
Mapping inkl. /navpanes-Stripping, MdL-mit-Partei-in-Klammern,
Landesregierung-Detection
* ParLDokAdapter._fulltext_id: bundle.js-mirroring (deferred,
aber dokumentiert)
* ADAPTERS-Registry-Sanity
- tests/test_embeddings.py (11 Tests)
* _chunk_source_label: Programm-Name + Seite (Halluzinations-
Bug-Regression aus 1b5fd96)
* format_quotes_for_prompt: jeder Chunk muss Programm-Name
enthalten, strict-citation-Hinweis muss im Output sein,
keine NRW-Halluzinationen für MV/BE-Chunk-Sets
- tests/test_wahlprogramme.py (14 Tests)
* Registry-Struktur (jahr int, seiten int, .pdf-Endung)
* File-Existenz: jede registrierte PDF muss in
static/referenzen/ liegen — würde Tippfehler in den 22
indexierten Programmen sofort fangen
* embeddings.PROGRAMME-Konsistenz-Cross-Check
- tests/test_bundeslaender.py (15 Tests)
* Sanity über 16-State-Registry
* #48-Klassifikations-Regression: TH=ParlDok, HB=StarWeb,
SN=Eigensystem
* Wahltermine plausibel (zwischen 2026 und 2035)
- tests/test_analyzer.py (4 Tests)
* Markdown-Codeblock-Stripping aus dem JSON-Retry-Loop
## Bug-Funde während der Test-Schreibphase
Zwei Production-Bugs in den _normalize_fraktion-Helfern wurden
durch die neuen Tests sofort aufgedeckt und im selben Commit gefixt:
1. PortalaAdapter._normalize_fraktion matched "F.D.P." (mit Punkten,
wie historische SH/HB-Drucksachen) nicht — Regex \bFDP\b ist zu
strikt. Fix: \bF\.?\s*D\.?\s*P\.?\b analog zu ParLDokAdapter.
2. ParLDokAdapter._normalize_fraktion (auch PortalaAdapter) matched
"Ministerium der Finanzen" nicht als Landesregierung, weil
\bMINISTER\b die Wortgrenze auch nach MINISTER verlangt — bei
MINISTERIUM steht aber IUM danach, keine Wortgrenze. Fix:
\bMINISTER ohne abschließendes \b.
Beide Bugs hätten Fraktion-Felder bei Drucksachen der Bremischen
Bürgerschaft (FDP-Listen) und bei Landesregierungs-Drucksachen
in MV/LSA fälschlich leer gelassen — exakt der "fraktionen=[]"-
Befund aus dem MV-Smoke-Test in #4.
Phase 0 aus Roadmap-Issue #49.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
