DB (database.py):
- bookmarks-Tabelle (user_id + drucksache, toggle)
- comments-Tabelle (user_id, user_name, drucksache, text, visibility)
- Functions: toggle_bookmark, get_bookmarks, add_comment, get_comments, delete_comment
API (main.py):
- POST /api/bookmark (toggle, Auth-pflichtig)
- GET /api/bookmarks (User-Bookmarks)
- POST /api/comment (Auth-pflichtig, max 2000 Zeichen)
- GET /api/comments?drucksache= (öffentlich)
- DELETE /api/comment/{id} (nur eigene, Auth-pflichtig)
UI (index.html):
- Bookmark-Button ("🔖 Merken" / "⭐ Gemerkt") im Detail-Footer
- Kommentar-Bereich: Liste + Eingabefeld + Senden-Button
- Kommentare laden automatisch beim Detail-Öffnen
- Eigene Kommentare löschbar (✕ Button)
- Ohne Login: "Anmelden um zu kommentieren"
Gruppen-Sichtbarkeit (visibility) ist vorbereitet aber noch nicht
im UI exponiert — kommt als separater Schritt wenn Keycloak-Gruppen
konfiguriert sind.
Tests: 206 passed.
Refs: #94
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).
Fußzeile unter jedem Assessment-Detail jetzt mit:
- Bewertungsdatum ("Bewertet am DD.MM.YYYY") aus updated_at
- Quelle + Modell (batch-reanalyze / webapp, qwen-plus)
- "Neu bewerten"-Button (Auth-pflichtig, ausgegraut ohne Login)
Flow: Klick → DELETE /api/assessment/delete → POST /api/analyze-drucksache
→ Queue → pollAnalysis → Detail neu laden
Neuer DELETE-Endpoint /api/assessment/delete mit require_auth.
API-Response erweitert um updatedAt, source, model für beide
Endpoints (list + single assessment).
Tests: 206 passed.
Refs: #97
Befund #4 aus dem Security-Audit (PII/LLM-Content im Container-Log):
Die letzten 10 print()-Aufrufe in app/{report,embeddings,parlamente}.py
durch strukturiertes Logging (logger.warning/exception/info) ersetzt.
Betroffen:
- report.py: 2× print in _append_original_antrag → logger.exception
- embeddings.py: 3× print in index_programm → logger.warning/info/exception
- parlamente.py: 5× print in NRWAdapter → logger.error/exception
logger.exception statt print+traceback: Stack-Trace wird automatisch
angehängt, ohne den LLM-Content oder Antrags-Details als Volltext zu
leaken (nur die Drucksache-ID als Kontext-Parameter).
Audit-Status nach diesem Commit: alle 7 adressierbaren Befunde aus #57
sind gefixt (1 Rate-Limit, 2/6 XSS/XXE, 3 Path-Traversal, 4 PII-Log,
5 CSRF via Auth, 7 Search-DoS). Befund 8 (Secrets als ENV) ist
akzeptiertes Risiko für Single-Server-Docker.
Tests: 201 passed, 5 skipped.
Bug 1 — NRW-Titel "Drucksache XX/YYYYY":
NRW's get_document machte nur HEAD-Request auf die PDF-URL und gab
title="Drucksache 18/18085" zurück — keinen echten Titel. Fix: nutzt
jetzt search(drucksache) um den echten Eintrag von OPAL zu holen.
Fallback: leerer Titel statt generischer, damit der LLM-Titel nicht
überschrieben wird. Plus _pick_best_title Helper: doc.title nur
übernehmen wenn es ein echter Titel ist (nicht "Drucksache XX").
Bug 2 — Nur Antragsteller im Passungsprofil, keine Regierungsfraktionen:
Der LLM ignorierte die "UND Regierungsfraktionen"-Anweisung im Prompt.
Fix: explizite PFLICHT-FRAKTIONEN-Zeile im User-Prompt:
"Du MUSST folgende Fraktionen in wahlprogrammScores bewerten: SPD, CDU, GRÜNE"
(dedupliziert aus fraktionen + regierungsfraktionen).
Tests: 194/194 grün.
Batch-Re-Analyse muss nochmal laufen mit den Fixes (21 bereits fertig,
15 noch offen — werden alle erneut benötigt weil die Titel/Fraktionen
in den neuen Assessments falsch sind).
Auth-Schicht vorbereitet — Dev-Modus (KEYCLOAK_URL leer) lässt alles
durch, Prod-Modus (ENV gesetzt) validiert JWT gegen Keycloak-JWKS.
Backend (app/auth.py):
- JWKS-Cache mit 1h TTL (async httpx fetch)
- get_current_user: Optional, gibt User-Dict oder None
- require_auth: Pflicht, gibt User-Dict oder HTTP 401
- keycloak_login_url: Baut die OIDC-Login-URL
- _is_auth_enabled: prüft ob alle 3 ENV-Vars gesetzt sind
Abgesicherte POST-Endpoints:
- POST /analyze → Depends(require_auth)
- POST /api/analyze-drucksache → Depends(require_auth)
- POST /api/programme/index → Depends(require_auth)
Neue Endpoints:
- GET /api/auth/me → {authenticated, sub, email, name, roles} oder {authenticated: false}
- GET /api/auth/login-url → {enabled, url} für Keycloak-Redirect
Frontend (index.html):
- initAuth() beim DOMContentLoaded → prüft /api/auth/me
- "Anmelden"-Button im Header (neben "Quellen")
- "Jetzt prüfen"-Button: disabled + Tooltip "Nur nach Anmeldung
verfügbar" wenn nicht eingeloggt; aktiv wenn eingeloggt
- currentUser-State steuert Button-Zustände
Dev-Modus: Solange KEYCLOAK_URL nicht gesetzt ist (lokale Dev, aktueller
Prod-Stand), sind alle Endpoints offen wie bisher. Kein Breaking Change.
Dependency: python-jose[cryptography]>=3.3.0 in requirements.txt.
Tests: 194/194 grün (auth.py hat keine Seiteneffekte im Import).
Refs: #43
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
Wenn search_for den Zitat-Text in keiner Seite findet (Pre-#60
halluzinierte Snippets die nie im PDF standen), wird jetzt statt
stilles Nicht-Highlighting eine sichtbare FreeText-Annotation am
Seitenkopf platziert: "Textstelle nicht im Dokument auffindbar —
das Zitat wurde möglicherweise vom LLM paraphrasiert."
Damit versteht der User sofort warum kein Gelb-Highlighting da ist.
Die echte Lösung ist Re-Analyse mit der neuen Pipeline (reconstruct_
zitate erzeugt verifizierte Zitate), aber bis dahin ist die Notiz
der ehrliche UX-Fallback.
Tests: 194/194 grün.
Refs: #47
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
Zwei Bugs aus User-Test:
1. "Unbekanntes Wahlprogramm" bei Klick auf Grünes Grundsatzprogramm:
Pre-#60 Assessments haben halluzinierte Dateinamen wie
"gruene-grundsatzprogramm-2020.pdf" statt "gruene-grundsatzprogramm.pdf".
Fix: Year-Suffix-Stripping im Reverse-Lookup (X-YYYY.pdf → X.pdf).
2. "Eine Seite, aber kein Highlighting": Pre-#60 Assessments haben oft
falsche Seitennummern. search_for findet nichts auf der falschen Seite.
Fix: wenn die angegebene Seite leer ist, ALLE Seiten durchsuchen und
die erste mit einem Treffer nehmen. So funktioniert Highlighting auch
bei halluzinierten Seitenzahlen retroaktiv. Performance: ~50ms pro PDF
(Grundsatzprogramme haben ~100-160 Seiten), akzeptabel für on-demand.
Tests: 194/194 grün.
Refs: #47
Problem: Alle Assessments in der Prod-DB haben Pre-#47-URLs
(/static/referenzen/X.pdf#page=N). Die _chunk_pdf_url-Änderung wirkt
nur auf NEUE Analysen, die noch nicht stattgefunden haben.
Fix (zwei Seiten):
1. Endpoint /api/wahlprogramm-cite akzeptiert jetzt auch pdf=<filename>
als Alternative zu pid=<programm_id>. Reverse-Lookup über PROGRAMME-
Registry: pdf-Filename → programm_id. Damit können die statischen
URLs aus Pre-#47-Assessments trotzdem an den Cite-Endpoint geleitet
werden.
2. Frontend: neue JS-Funktion makeCiteUrl(z) die JEDE Zitat-URL on-the-
fly umschreibt:
- /static/referenzen/X.pdf#page=N + z.text
→ /api/wahlprogramm-cite?pdf=X.pdf&seite=N&q=<urlencoded text>
- /api/wahlprogramm-cite?... → durchreichen (schon Cite-URL)
- Fallback: URL unverändert
Funktioniert retroaktiv für ALLE ~31 Assessments in der DB, ohne
Re-Analyse. Sobald ein User auf ein Zitat klickt, wird die Seite
des Wahlprogramms mit gelber Markierung gerendert.
Tests: 194/194 grün.
Refs: #47
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
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
Stub durch echten Adapter ersetzt. Recon + Implementierung in einem
Wurf, weil das Backend deutlich freundlicher ist als bei SL/NI:
- Server-side rendered HTML, keine SPA, keine Auth, keine Cookies
- TYPO3 mit ext-solr unter /parlament/dokumente/drucksachen
- Filter direkt als URL-Query-Params (q, dokumentenart, wahlperiodeid[],
sort, anzahl_treffer, page)
- 17.598 Drucksachen in WP19, davon ~10-15% Anträge — wir holen pro
Page 100 Hits, paginieren bis 3 Pages und filtern client-seitig auf
<p>Antrag …</p> (analog zu SL/HE)
Pattern-Extraktion über drei Regexen aus dem stabilen result-block:
<div class="row result">
<h4><a href="…pdf">Drucksache Nr. 19/<NR> vom DD.MM.YYYY</a></h4>
<p>Antrag <FRAKTION>[, <FRAKTION2>]</p>
<h5><strong>TITLE</strong></h5>
</div>
Drucksachen-Lookup: q=<drucksache> matched die Nummer im Volltext und
liefert sie als einzigen Hit — wie bei SL und HB, kein dedizierter
GetById-Endpoint nötig.
Smoke-Test im Container:
search("Schule", 5) → 5 Anträge in WP19 (SPD/FW-BAYERN+CSU/GRÜNE/AfD/AfD)
get_document(19/11388) → match
download_text(19/11388) → 4694 chars echter Antrags-Volltext
search("", 5) → 5 newest Anträge mit korrektem date-DESC sort
Free-Voters-Disambiguation funktioniert über den #55 Parteinamen-Mapper:
"FREIE WÄHLER" auf Bayerns Liste wird zu "FW-BAYERN" canonicalized
(separat von "FREIE WÄHLER" in RP und "BVB-FW" in BB).
Tests: 185/185 grün.
UI-Aktivierung erfolgt separat in #35 (blockiert auf diesem Commit
und auf den BY-WP19-Wahlprogrammen — CSU, GRÜNE, AfD, SPD, FDP, FW).
Refs: #23, #49 (Roadmap Phase 3)
Reverse-Engineering aus HAR-Capture (User-Browser, /suche?searchValue=Schule):
- Endpoint: POST /umbraco/aawSearchSurfaceController/SearchSurface/GetSearchResults/
- Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8 mit rohem
JSON im Body (Kendo-Konvention von $.ajax ohne expliziten contentType)
- Body MUSS Sections={} und Sort={} als leere Dicts haben — sobald
Sections.Print/etc. gesetzt sind, antwortet der Server mit HTTP 500
(eigene Stunden in der Sackgasse, bis HAR den minimalen Body zeigte)
- Body-Schema: {Filter:{Periods:[17]}, Pageination:{Skip,Take}, Sections:{},
Sort:{}, OnlyTitle:false, Value:<query>, CurrentSearchTab:0}
Response-Mapping (FilteredResult[*]):
- DocumentNumber → drucksache (e.g. "17/11")
- Title → title
- DocumentType → typ; client-side gefiltert auf "Antrag" (Print-Section
enthält Anfragen + Anträge + Gesetzentwürfe gemischt, ~30-50% sind Anträge)
- Publisher (kollektive Anträge: "CDU"/"SPD") + DocumentAuthor
(individuelle MdL: "Name, Vorname (CDU);…") via parteien.extract_fraktionen
- PublicDate (ISO mit T-Suffix) → datum (auf 10 Zeichen abgeschnitten)
- FilePath: ``/file.ashx?FileId=…&FileName=…`` ist ein HTML-Iframe-Wrapper
(455 Bytes), nicht das PDF! Echter Binär-Endpoint ist
``/Downloadfile.ashx`` (Großbuchstabe!) mit denselben Query-Parametern.
Der Wrapper hat mich beim ersten Smoke-Test mit "no objects found"
angeschmissen, der Iframe-Hint im HTML hat den Trick verraten.
Drucksachen-Lookup nutzt ``Value=<drucksache>``: der Server matcht die
Nummer im Volltext und liefert sie zuverlässig als ersten Hit. Kein
dedizierter GetById-Endpoint vorhanden.
Smoke-Test gegen prod (im Container):
- search("Schule", limit=5) → 2 Anträge in WP17 (140 Print-Hits gesamt,
Antrag-Filter auf 2/140 — der Rest sind Anfragen/Gesetzentwürfe):
17/11 [CDU] "Schule als Lern- und Bildungsort weiter stärken …"
17/419 [AfD] "Eine gute Bildungspolitik als wesentlicher Bestandteil …"
- get_document("17/11") → match
- download_text("17/11") → 3520 chars echter Antrags-Volltext (Header,
Fraktion, Resolutionstext)
Tests: 185/185 grün (keine Regression).
UI-Aktivierung erfolgt separat in #31 (blockiert auf diesem Commit).
Refs: #19, #49 (Roadmap Phase 3)
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)
