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- Scraper: HTML-Extraktion von ECOnGOOD-Webseite - Analyzer: LLM-Bewertung (Qwen) nach GWÖ-Matrix 2.0 - Aggregator: Partei-Auswertung + Kandidat:innen-Ranking - CLI: Reproduzierbarer Workflow (scrape → analyze → aggregate) - Output: 7 Dokumente inkl. Pressemitteilung und Methodik - 27 Kandidat:innen, 162 Einzelbewertungen
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# GWÖ-Wahlprüfsteine Auswertung
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**Telegram-Topic:** [📋 Wahlprüfsteine](https://t.me/c/3823618505/7281) (thread_id 7281)
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**Status:** ✅ Tool funktionsfähig, Auswertung komplett
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## Datenquelle
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- **URL:** https://germany.econgood.org/wahlpruefsteine-zu-den-bayerischen-kommunalwahlen-2026
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- **Umfrage:** Bayerische Kommunalwahlen 2026 (Bürgermeister-Kandidat:innen)
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- **Rücklauf:** 27 veröffentlichte Antworten
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- **6 Fragen** zu GWÖ-Themen
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## Kernergebnisse
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### Das Substanz-Problem
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Von 27 Kandidat:innen erreichen nur **3** einen GWÖ-Durchschnitt ≥ 5.0.
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- **Ø GWÖ-Score:** 2.2/10
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- **Ø Substanz-Score:** 0.9/3
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- **Ja-Quote:** 75–100% bei den meisten Parteien
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- **Aber:** Konkrete Maßnahmen fehlen häufig
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Typisches Muster: *"Ja"* ohne Erläuterung oder mit Floskeln.
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### Parteilabel ≠ Kandidat:innen-Qualität
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Die Bandbreite *innerhalb* der Parteien ist oft größer als *zwischen* Parteien:
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| Partei | Ø GWÖ | Bandbreite | Δ |
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|--------|-------|------------|---|
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| ÖDP | 4.2 | 0.9–5.8 | 4.9 |
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| Grüne | 3.0 | 0.3–5.8 | 5.5 |
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| Freie Wähler | 1.5 | 0.0–4.9 | 4.9 |
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**→ Fazit:** Keine pauschale Parteiempfehlung möglich. Einzelne Kandidat:innen prüfen!
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### GWÖ-Vorreiter:innen
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| Rang | Name | Kommune | Partei | Ø GWÖ |
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|------|------|---------|--------|-------|
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| 1 | Heiko Helmbrecht | Landshut | ÖDP | 5.8 |
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| 2 | Dominik Krause | München | Grüne | 5.8 |
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| 3 | Nicole Kreußel | Bad Rodach | ÖDP | 5.8 |
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## Output-Dateien
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wahlpruefsteine/output/
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├── partei-auswertung.md # Detailreport mit Zitaten + Bandbreiten
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├── parteienlandschaft.md # Komprimierte Übersicht
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├── kandidaten-ranking.md # Alle 27 Kandidat:innen im Ranking
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└── wahlempfehlung.md # Begründete Empfehlung + Substanz-Problem
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```
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## CLI-Nutzung
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```bash
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cd wahlpruefsteine
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source .venv/bin/activate
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# Vollständiger Workflow
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python3 cli.py run
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# Einzelne Schritte
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python3 cli.py scrape # Daten laden
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python3 cli.py analyze # LLM-Bewertung (Qwen)
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python3 cli.py aggregate # Reports generieren
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python3 cli.py status # Übersicht
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python3 cli.py export # JSON-Export
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## Architektur
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```
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wahlpruefsteine/
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├── cli.py # Haupteinstiegspunkt
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├── scraper.py # HTML → SQLite
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├── analyzer.py # LLM-Bewertung (Qwen via DashScope)
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├── aggregator.py # Partei-Aggregation + Reports
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├── schema.sql # Datenbankschema
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├── wahlpruefsteine.db # SQLite (162 Bewertungen)
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└── .venv/ # Python Virtual Environment
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## Bewertungskriterien
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### Substanz-Score (0-3)
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- 0: Keine Antwort / nur Ja-Nein
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- 1: Ausweichend, Floskeln
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- 2: Substanziell, erkennbare Haltung
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- 3: Umfassend mit konkreten Maßnahmen
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### GWÖ-Score (0-10)
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Nach Matrix 2.0 für Gemeinden:
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- 7-10: Vorbildlich
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- 4-6: Erfahren
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- 2-3: Fortgeschritten
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- 0-1: Basislinie
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## Technologie
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- **Python 3.11+** mit venv
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- **SQLite** (lokale DB)
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- **Qwen Plus** via DashScope API
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- **BeautifulSoup** (HTML-Parsing)
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- **Kosten:** ~$0.10 für 162 Bewertungen
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## Weiterführende Dokumentation
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- `DOKUMENTATION.md` — Technische Details
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- `ANLEITUNG-NACHBAU.md` — Schritt-für-Schritt für eigene Projekte
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*Erstellt: 29.03.2026*
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