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