GWÖ-Antragsprüfer: Automatische Gemeinwohl-Bilanzierung von Parlamentsanträgen nach der GWÖ-Matrix 2.0
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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> |
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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