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

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Entwickelt von Tobias Rödel · tobiasroedel.de