The file /home/marcuh/projects/08-07/src-tauri/src/lib.rs has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

fn frage_ai_inner(frage: String, modell: String, thinking: bool) -> Result<AiAntwort, String> {
    let key = read_api_key()?;
    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;
    let schema = db_schema(&con)?;
    let system = SYSTEM_TMPL.replace("{SCHEMA}", &schema);

    // Modell auf erlaubte Werte begrenzen
    let modell = match modell.as_str() {
        "claude-opus-4-8" | "claude-sonnet-5" | "claude-haiku-4-5" => modell,
        _ => "claude-sonnet-5".to_string(),
    };
    // Thinking-Konfiguration je Modell; bei Thinking mehr Output-Budget
    let (thinking_cfg, max_tokens) = if !thinking {
        (serde_json::json!({"type": "disabled"}), 1024)
    } else if modell.starts_with("claude-haiku") {
        (serde_json::json!({"type": "enabled", "budget_tokens": 2000}), 4096)
    } else {
        (serde_json::json!({"type": "adaptive"}), 4096)
    };

    let body = serde_json::json!({
        "model": modell,
        "max_tokens": max_tokens,
        "thinking": thinking_cfg,
        "system": system,
        "messages": [{"role": "user", "content": frage}]
    });

    let client = reqwest::blocking::Client::builder()
        .timeout(std::time::Duration::from_secs(60))
        .build()
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let resp = client
        .post("https://api.anthropic.com/v1/messages")
        .header("x-api-key", key)
        .header("anthropic-version", "2023-06-01")
        .header("content-type", "application/json")
        .json(&body)
        .send()
        .map_err(|e| format!("API-Aufruf fehlgeschlagen: {e}"))?;

    let status = resp.status();
    let json: serde_json::Value = resp.json().map_err(|e| e.to_string())?;
    if !status.is_success() {
        return Err(format!("API {status}: {}", json));
    }
    // Im Thinking-Modus steht ein thinking-Block vor dem text-Block -> gezielt den text-Block nehmen
    let text = json["content"]
        .as_array()
        .and_then(|blocks| {
            blocks
                .iter()
                .find(|b| b["type"] == "text")
                .and_then(|b| b["text"].as_str())
        })
        .ok_or_else(|| format!("kein Text in API-Antwort: {json}"))?;

    // JSON-Objekt aus dem Text herausschneiden (erstes { bis letztes })
    let start = text.find('{').ok_or("kein JSON in der Antwort")?;
    let end = text.rfind('}').ok_or("kein JSON in der Antwort")?;
    let spec: serde_json::Value =
        serde_json::from_str(&text[start..=end]).map_err(|e| format!("JSON-Parse: {e}"))?;

// Ein Claude-Aufruf (system + eine User-Nachricht), gibt den text-Block zurück.
// Im Thinking-Modus steht ein thinking-Block vor dem text-Block -> gezielt den text-Block nehmen.
fn claude_text(
    modell: &str,
    thinking: bool,
    max_tokens_plain: u32,
    system: &str,
    user: &str,
) -> Result<String, String> {
    let key = read_api_key()?;
    // Thinking-Konfiguration je Modell; bei Thinking mehr Output-Budget
    let (thinking_cfg, max_tokens) = if !thinking {
        (serde_json::json!({"type": "disabled"}), max_tokens_plain)
    } else if modell.starts_with("claude-haiku") {
        (serde_json::json!({"type": "enabled", "budget_tokens": 2000}), 4096)
    } else {
        (serde_json::json!({"type": "adaptive"}), 4096)
    };

    let body = serde_json::json!({
        "model": modell,
        "max_tokens": max_tokens,
        "thinking": thinking_cfg,
        "system": system,
        "messages": [{"role": "user", "content": user}]
    });

    let client = reqwest::blocking::Client::builder()
        .timeout(std::time::Duration::from_secs(60))
        .build()
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let resp = client
        .post("https://api.anthropic.com/v1/messages")
        .header("x-api-key", key)
        .header("anthropic-version", "2023-06-01")
        .header("content-type", "application/json")
        .json(&body)
        .send()
        .map_err(|e| format!("API-Aufruf fehlgeschlagen: {e}"))?;

    let status = resp.status();
    let json: serde_json::Value = resp.json().map_err(|e| e.to_string())?;
    if !status.is_success() {
        return Err(format!("API {status}: {}", json));
    }
    json["content"]
        .as_array()
        .and_then(|blocks| {
            blocks
                .iter()
                .find(|b| b["type"] == "text")
                .and_then(|b| b["text"].as_str())
        })
        .map(|s| s.to_string())
        .ok_or_else(|| format!("kein Text in API-Antwort: {json}"))
}

// JSON-Objekt aus dem Antworttext herausschneiden (erstes { bis letztes })
fn json_objekt(text: &str) -> Result<serde_json::Value, String> {
    let start = text.find('{').ok_or("kein JSON in der Antwort")?;
    let end = text.rfind('}').ok_or("kein JSON in der Antwort")?;
    serde_json::from_str(&text[start..=end]).map_err(|e| format!("JSON-Parse: {e}"))
}

fn frage_ai_inner(frage: String, modell: String, thinking: bool) -> Result<AiAntwort, String> {
    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;
    let schema = db_schema(&con)?;
    let system = SYSTEM_TMPL.replace("{SCHEMA}", &schema);

    // Modell auf erlaubte Werte begrenzen
    let modell = match modell.as_str() {
        "claude-opus-4-8" | "claude-sonnet-5" | "claude-haiku-4-5" => modell,
        _ => "claude-sonnet-5".to_string(),
    };

    let text = claude_text(&modell, thinking, 1024, &system, &frage)?;
    let spec = json_objekt(&text)?;

\"value\": \"<Spalte für Wert oder null>\", \"titel\": \"<kurzer Titel>\", \"erklaerung\": \"<1 Satz>\"}\n\

- chart=kpi: eine Kennzahl (value = die Wertspalte). chart=bar: label + value. chart=table: sonst.";

-fn frage_ai_inner(frage: String, modell: String, thinking: bool) -> Result<AiAntwort, String> {

+// Ein Claude-Aufruf (system + eine User-Nachricht), gibt den text-Block zurück.

+// Im Thinking-Modus steht ein thinking-Block vor dem text-Block -> gezielt den text-Block nehmen.

-    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;

-    let system = SYSTEM_TMPL.replace("{SCHEMA}", &schema);

-    // Modell auf erlaubte Werte begrenzen

-    let modell = match modell.as_str() {

-        "claude-opus-4-8" | "claude-sonnet-5" | "claude-haiku-4-5" => modell,

-        _ => "claude-sonnet-5".to_string(),

-        (serde_json::json!({"type": "disabled"}), 1024)

+        (serde_json::json!({"type": "disabled"}), max_tokens_plain)

-        "messages": [{"role": "user", "content": frage}]

+        "messages": [{"role": "user", "content": user}]

-    // Im Thinking-Modus steht ein thinking-Block vor dem text-Block -> gezielt den text-Block nehmen

-        .ok_or_else(|| format!("kein Text in API-Antwort: {json}"))?;

+        .ok_or_else(|| format!("kein Text in API-Antwort: {json}"))

-    // JSON-Objekt aus dem Text herausschneiden (erstes { bis letztes })

+// JSON-Objekt aus dem Antworttext herausschneiden (erstes { bis letztes })

+fn json_objekt(text: &str) -> Result<serde_json::Value, String> {

-        serde_json::from_str(&text[start..=end]).map_err(|e| format!("JSON-Parse: {e}"))?;

+    serde_json::from_str(&text[start..=end]).map_err(|e| format!("JSON-Parse: {e}"))

+fn frage_ai_inner(frage: String, modell: String, thinking: bool) -> Result<AiAntwort, String> {

+    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;

+    let system = SYSTEM_TMPL.replace("{SCHEMA}", &schema);

+    // Modell auf erlaubte Werte begrenzen

+    let modell = match modell.as_str() {

+        "claude-opus-4-8" | "claude-sonnet-5" | "claude-haiku-4-5" => modell,

+        _ => "claude-sonnet-5".to_string(),

+    let text = claude_text(&modell, thinking, 1024, &system, &frage)?;

let sql = spec["sql"].as_str().unwrap_or("").trim().to_string();

return Err(format!("Abfrage abgelehnt (nicht read-only): {sql}"));


Edit

#[cfg_attr(mobile, tauri::mobile_entry_point)]
pub fn run() {

// ---------------------------------------------------------------------------
// Vorschlagsengine: Profil (Gewerk / Land / Größe) + Fahrzeug -> Claude stellt
// aus den Modulen historischer Aufträge ähnlicher Kunden eine Konfiguration
// zusammen. Preise kommen aus der Historie (Ø EUR), nicht vom LLM.
// ---------------------------------------------------------------------------

#[derive(Serialize)]
struct VorschlagPosition {
    modul_id: String,
    artikelnummer: Option<String>,
    klartext: String,
    menge: i64,
    einzelpreis_eur: f64,
    begruendung: String,
}

#[derive(Serialize)]
struct VorschlagAntwort {
    n_basis: i64,      // Aufträge, die zum Profil passen
    n_kandidaten: i64, // Module, aus denen gewählt wurde
    erklaerung: String,
    positionen: Vec<VorschlagPosition>,
}

struct Kandidat {
    klartext: String,
    artikelnummer: Option<String>,
    n_auftraege: i64,
    avg_menge: f64,
    avg_preis_eur: f64,
}

const VORSCHLAG_TMPL: &str = "Du konfigurierst Würth-Fahrzeugeinrichtungen. Aus den Modulen \
historischer Aufträge ähnlicher Kunden stellst du EINE stimmige Vorschlagskonfiguration für das \
angegebene Profil zusammen. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt, keine Erklärung \
davor/danach, keine Markdown-Zäune.\n\
Regeln:\n\
- Verwende ausschließlich modul_id-Werte aus der Kandidatenliste.\n\
- Häufigkeit (in wie vielen Aufträgen ein Modul vorkam) ist das wichtigste Signal.\n\
- Eine komplette Einrichtung: Basis (Boden/Verkleidung) falls in der Liste, dann Regale/Schränke, \
dann Befestigung/Zubehör. Typisch 6-15 Positionen.\n\
- menge ganzzahlig, an der Ø-Menge orientiert.\n\
- begruendung: ein kurzer Halbsatz je Position.\n\
JSON-Format:\n\
{\"erklaerung\": \"<2-3 Sätze, warum diese Konfiguration zum Profil passt>\", \
\"positionen\": [{\"modul_id\": \"<aus Liste>\", \"menge\": 1, \"begruendung\": \"<kurz>\"}]}";

const VORSCHLAG_FILTER: &str = "(?1 = '' OR f.gewerk = ?1) \
     AND (?2 = '' OR k.land = ?2) \
     AND (?3 = '' OR f.mitarbeiter_kl = ?3) \
     AND (?4 = '' OR v.fzg_klasse = ?4) \
     AND (?5 = '' OR v.groesse = ?5)";

fn vorschlag_ai_inner(
    gewerk: String,
    land: String,
    groesse: String,
    fzg_klasse: String,
    fzg_groesse: String,
) -> Result<VorschlagAntwort, String> {
    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;
    let params = rusqlite::params![gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse];

    // Basis: wie viele Aufträge passen zum Profil
    let n_basis: i64 = con
        .query_row(
            &format!(
                "SELECT COUNT(DISTINCT a.auftrag_id) \
                 FROM auftraege a \
                 JOIN kunden k USING (kunde_id) \
                 LEFT JOIN kunde_firmendaten f USING (kunde_id) \
                 LEFT JOIN auftrag_fzg v USING (auftrag_id) \
                 WHERE {VORSCHLAG_FILTER}"
            ),
            params,
            |r| r.get(0),
        )
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    if n_basis == 0 {
        return Err("Keine Aufträge passen zu diesem Profil — Filter lockern.".to_string());
    }

    // Kandidaten: Module dieser Aufträge, nach Häufigkeit
    let mut stmt = con
        .prepare(&format!(
            "SELECT p.modul_id, COALESCE(m.klartext, p.modul_id), m.artikelnummer, \
             COUNT(DISTINCT p.auftrag_id) AS n, \
             AVG(COALESCE(p.menge, 1)), \
             AVG(p.preis / COALESCE(a.wechselkurs, 1)) \
             FROM positionen p \
             JOIN auftraege a ON a.auftrag_id = p.auftrag_id \
             JOIN kunden k ON k.kunde_id = a.kunde_id \
             LEFT JOIN kunde_firmendaten f ON f.kunde_id = k.kunde_id \
             LEFT JOIN auftrag_fzg v ON v.auftrag_id = p.auftrag_id \
             LEFT JOIN module m ON m.modul_id = p.modul_id \
             WHERE {VORSCHLAG_FILTER} \
             GROUP BY p.modul_id ORDER BY n DESC LIMIT 60"
        ))
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let rows = stmt
        .query_map(params, |r| {
            Ok((
                r.get::<_, String>(0)?,
                Kandidat {
                    klartext: r.get(1)?,
                    artikelnummer: r.get(2)?,
                    n_auftraege: r.get(3)?,
                    avg_menge: r.get(4)?,
                    avg_preis_eur: r.get(5)?,
                },
            ))
        })
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let mut kandidaten: Vec<(String, Kandidat)> = Vec::new();
    for row in rows {
        kandidaten.push(row.map_err(|e| e.to_string())?);
    }

    // Prompt: Profil + Kandidatenliste
    let oder = |v: &str| if v.is_empty() { "beliebig".to_string() } else { v.to_string() };
    let fahrzeug = if fzg_klasse.is_empty() && fzg_groesse.is_empty() {
        "beliebig".to_string()
    } else {
        format!("{} {}", oder(&fzg_klasse), fzg_groesse).trim().to_string()
    };
    let mut user = format!(
        "Profil:\n- Gewerk: {}\n- Land: {}\n- Größe (Mitarbeiter): {}\n- Fahrzeug: {}\n\
         Basis: {} Aufträge passen zum Profil.\n\n\
         Kandidaten (modul_id | Bezeichnung | Artikelnr | in Aufträgen | Ø Menge | Ø Preis EUR):\n",
        oder(&gewerk),
        oder(&land),
        oder(&groesse),
        fahrzeug,
        n_basis
    );
    for (id, k) in &kandidaten {
        user.push_str(&format!(
            "{} | {} | {} | {} | {:.1} | {:.2}\n",
            id,
            k.klartext,
            k.artikelnummer.as_deref().unwrap_or("—"),
            k.n_auftraege,
            k.avg_menge,
            k.avg_preis_eur
        ));
    }

    let text = claude_text("claude-sonnet-5", true, 4096, VORSCHLAG_TMPL, &user)?;
    let spec = json_objekt(&text)?;

    let erklaerung = spec["erklaerung"].as_str().unwrap_or("").to_string();
    let pos_arr = spec["positionen"]
        .as_array()
        .ok_or("keine positionen im LLM-JSON")?;

    let kand_map: std::collections::HashMap<&str, &Kandidat> =
        kandidaten.iter().map(|(id, k)| (id.as_str(), k)).collect();
    let mut positionen = Vec::new();
    for p in pos_arr {
        let id = p["modul_id"].as_str().ok_or("modul_id fehlt im LLM-JSON")?;
        let menge = p["menge"]
            .as_i64()
            .ok_or_else(|| format!("menge fehlt bei {id}"))?;
        let k = kand_map
            .get(id)
            .ok_or_else(|| format!("LLM lieferte modul_id außerhalb der Kandidaten: {id}"))?;
        positionen.push(VorschlagPosition {
            modul_id: id.to_string(),
            artikelnummer: k.artikelnummer.clone(),
            klartext: k.klartext.clone(),
            menge,
            einzelpreis_eur: k.avg_preis_eur,
            begruendung: p["begruendung"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
        });
    }

    Ok(VorschlagAntwort {
        n_basis,
        n_kandidaten: kandidaten.len() as i64,
        erklaerung,
        positionen,
    })
}

#[tauri::command]
async fn vorschlag_ai(
    gewerk: String,
    land: String,
    groesse: String,
    fzg_klasse: String,
    fzg_groesse: String,
) -> Result<VorschlagAntwort, String> {
    tauri::async_runtime::spawn_blocking(move || {
        vorschlag_ai_inner(gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse)
    })
    .await
    .map_err(|e| e.to_string())?
}

#[cfg_attr(mobile, tauri::mobile_entry_point)]
pub fn run() {


// ---------------------------------------------------------------------------
// Vorschlagsengine: Profil (Gewerk / Land / Größe) + Fahrzeug -> Claude stellt
// aus den Modulen historischer Aufträge ähnlicher Kunden eine Konfiguration
// zusammen. Preise kommen aus der Historie (Ø EUR), nicht vom LLM.
// ---------------------------------------------------------------------------

#[derive(Serialize)]
struct VorschlagPosition {
    modul_id: String,
    artikelnummer: Option<String>,
    klartext: String,
    menge: i64,
    einzelpreis_eur: f64,
    begruendung: String,
}

#[derive(Serialize)]
struct VorschlagAntwort {
    n_basis: i64,      // Aufträge, die zum Profil passen
    n_kandidaten: i64, // Module, aus denen gewählt wurde
    erklaerung: String,
    positionen: Vec<VorschlagPosition>,
}

struct Kandidat {
    klartext: String,
    artikelnummer: Option<String>,
    n_auftraege: i64,
    avg_menge: f64,
    avg_preis_eur: f64,
}

const VORSCHLAG_TMPL: &str = "Du konfigurierst Würth-Fahrzeugeinrichtungen. Aus den Modulen \
historischer Aufträge ähnlicher Kunden stellst du EINE stimmige Vorschlagskonfiguration für das \
angegebene Profil zusammen. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt, keine Erklärung \
davor/danach, keine Markdown-Zäune.\n\
Regeln:\n\
- Verwende ausschließlich modul_id-Werte aus der Kandidatenliste.\n\
- Häufigkeit (in wie vielen Aufträgen ein Modul vorkam) ist das wichtigste Signal.\n\
- Eine komplette Einrichtung: Basis (Boden/Verkleidung) falls in der Liste, dann Regale/Schränke, \
dann Befestigung/Zubehör. Typisch 6-15 Positionen.\n\
- menge ganzzahlig, an der Ø-Menge orientiert.\n\
- begruendung: ein kurzer Halbsatz je Position.\n\
JSON-Format:\n\
{\"erklaerung\": \"<2-3 Sätze, warum diese Konfiguration zum Profil passt>\", \
\"positionen\": [{\"modul_id\": \"<aus Liste>\", \"menge\": 1, \"begruendung\": \"<kurz>\"}]}";

const VORSCHLAG_FILTER: &str = "(?1 = '' OR f.gewerk = ?1) \
     AND (?2 = '' OR k.land = ?2) \
     AND (?3 = '' OR f.mitarbeiter_kl = ?3) \
     AND (?4 = '' OR v.fzg_klasse = ?4) \
     AND (?5 = '' OR v.groesse = ?5)";

fn vorschlag_ai_inner(
    gewerk: String,
    land: String,
    groesse: String,
    fzg_klasse: String,
    fzg_groesse: String,
) -> Result<VorschlagAntwort, String> {
    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;
    let params = rusqlite::params![gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse];

    // Basis: wie viele Aufträge passen zum Profil
    let n_basis: i64 = con
        .query_row(
            &format!(
                "SELECT COUNT(DISTINCT a.auftrag_id) \
                 FROM auftraege a \
                 JOIN kunden k USING (kunde_id) \
                 LEFT JOIN kunde_firmendaten f USING (kunde_id) \
                 LEFT JOIN auftrag_fzg v USING (auftrag_id) \
                 WHERE {VORSCHLAG_FILTER}"
            ),
            params,
            |r| r.get(0),
        )
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    if n_basis == 0 {
        return Err("Keine Aufträge passen zu diesem Profil — Filter lockern.".to_string());
    }

    // Kandidaten: Module dieser Aufträge, nach Häufigkeit
    let mut stmt = con
        .prepare(&format!(
            "SELECT p.modul_id, COALESCE(m.klartext, p.modul_id), m.artikelnummer, \
             COUNT(DISTINCT p.auftrag_id) AS n, \
             AVG(COALESCE(p.menge, 1)), \
             AVG(p.preis / COALESCE(a.wechselkurs, 1)) \
             FROM positionen p \
             JOIN auftraege a ON a.auftrag_id = p.auftrag_id \
             JOIN kunden k ON k.kunde_id = a.kunde_id \
             LEFT JOIN kunde_firmendaten f ON f.kunde_id = k.kunde_id \
             LEFT JOIN auftrag_fzg v ON v.auftrag_id = p.auftrag_id \
             LEFT JOIN module m ON m.modul_id = p.modul_id \
             WHERE {VORSCHLAG_FILTER} \
             GROUP BY p.modul_id ORDER BY n DESC LIMIT 60"
        ))
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let rows = stmt
        .query_map(params, |r| {
            Ok((
                r.get::<_, String>(0)?,
                Kandidat {
                    klartext: r.get(1)?,
                    artikelnummer: r.get(2)?,
                    n_auftraege: r.get(3)?,
                    avg_menge: r.get(4)?,
                    avg_preis_eur: r.get(5)?,
                },
            ))
        })
        .map_err(|e| e.to_string())?;
    let mut kandidaten: Vec<(String, Kandidat)> = Vec::new();
    for row in rows {
        kandidaten.push(row.map_err(|e| e.to_string())?);
    }

    // Prompt: Profil + Kandidatenliste
    let oder = |v: &str| if v.is_empty() { "beliebig".to_string() } else { v.to_string() };
    let fahrzeug = if fzg_klasse.is_empty() && fzg_groesse.is_empty() {
        "beliebig".to_string()
    } else {
        format!("{} {}", oder(&fzg_klasse), fzg_groesse).trim().to_string()
    };
    let mut user = format!(
        "Profil:\n- Gewerk: {}\n- Land: {}\n- Größe (Mitarbeiter): {}\n- Fahrzeug: {}\n\
         Basis: {} Aufträge passen zum Profil.\n\n\
         Kandidaten (modul_id | Bezeichnung | Artikelnr | in Aufträgen | Ø Menge | Ø Preis EUR):\n",
        oder(&gewerk),
        oder(&land),
        oder(&groesse),
        fahrzeug,
        n_basis
    );
    for (id, k) in &kandidaten {
        user.push_str(&format!(
            "{} | {} | {} | {} | {:.1} | {:.2}\n",
            id,
            k.klartext,
            k.artikelnummer.as_deref().unwrap_or("—"),
            k.n_auftraege,
            k.avg_menge,
            k.avg_preis_eur
        ));
    }

    let text = claude_text("claude-sonnet-5", true, 4096, VORSCHLAG_TMPL, &user)?;
    let spec = json_objekt(&text)?;

    let erklaerung = spec["erklaerung"].as_str().unwrap_or("").to_string();
    let pos_arr = spec["positionen"]
        .as_array()
        .ok_or("keine positionen im LLM-JSON")?;

    let kand_map: std::collections::HashMap<&str, &Kandidat> =
        kandidaten.iter().map(|(id, k)| (id.as_str(), k)).collect();
    let mut positionen = Vec::new();
    for p in pos_arr {
        let id = p["modul_id"].as_str().ok_or("modul_id fehlt im LLM-JSON")?;
        let menge = p["menge"]
            .as_i64()
            .ok_or_else(|| format!("menge fehlt bei {id}"))?;
        let k = kand_map
            .get(id)
            .ok_or_else(|| format!("LLM lieferte modul_id außerhalb der Kandidaten: {id}"))?;
        positionen.push(VorschlagPosition {
            modul_id: id.to_string(),
            artikelnummer: k.artikelnummer.clone(),
            klartext: k.klartext.clone(),
            menge,
            einzelpreis_eur: k.avg_preis_eur,
            begruendung: p["begruendung"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
        });
    }

    Ok(VorschlagAntwort {
        n_basis,
        n_kandidaten: kandidaten.len() as i64,
        erklaerung,
        positionen,
    })
}

#[tauri::command]
async fn vorschlag_ai(
    gewerk: String,
    land: String,
    groesse: String,
    fzg_klasse: String,
    fzg_groesse: String,
) -> Result<VorschlagAntwort, String> {
    tauri::async_runtime::spawn_blocking(move || {
        vorschlag_ai_inner(gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse)
    })
    .await
    .map_err(|e| e.to_string())?
}

#[cfg_attr(mobile, tauri::mobile_entry_point)]
pub fn run() {

+// Vorschlagsengine: Profil (Gewerk / Land / Größe) + Fahrzeug -> Claude stellt

+// aus den Modulen historischer Aufträge ähnlicher Kunden eine Konfiguration

+// zusammen. Preise kommen aus der Historie (Ø EUR), nicht vom LLM.

+    n_basis: i64,      // Aufträge, die zum Profil passen

+    n_kandidaten: i64, // Module, aus denen gewählt wurde

+    positionen: Vec<VorschlagPosition>,

+const VORSCHLAG_TMPL: &str = "Du konfigurierst Würth-Fahrzeugeinrichtungen. Aus den Modulen \

+historischer Aufträge ähnlicher Kunden stellst du EINE stimmige Vorschlagskonfiguration für das \

+angegebene Profil zusammen. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt, keine Erklärung \

+- Verwende ausschließlich modul_id-Werte aus der Kandidatenliste.\n\

+- Häufigkeit (in wie vielen Aufträgen ein Modul vorkam) ist das wichtigste Signal.\n\

+- Eine komplette Einrichtung: Basis (Boden/Verkleidung) falls in der Liste, dann Regale/Schränke, \

+dann Befestigung/Zubehör. Typisch 6-15 Positionen.\n\

+- menge ganzzahlig, an der Ø-Menge orientiert.\n\

+- begruendung: ein kurzer Halbsatz je Position.\n\

+{\"erklaerung\": \"<2-3 Sätze, warum diese Konfiguration zum Profil passt>\", \

+\"positionen\": [{\"modul_id\": \"<aus Liste>\", \"menge\": 1, \"begruendung\": \"<kurz>\"}]}";

+const VORSCHLAG_FILTER: &str = "(?1 = '' OR f.gewerk = ?1) \

+     AND (?3 = '' OR f.mitarbeiter_kl = ?3) \

+     AND (?4 = '' OR v.fzg_klasse = ?4) \

+) -> Result<VorschlagAntwort, String> {

+    let con = Connection::open(DB_PATH).map_err(|e| e.to_string())?;

+    let params = rusqlite::params![gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse];

+    // Basis: wie viele Aufträge passen zum Profil

+                "SELECT COUNT(DISTINCT a.auftrag_id) \

+                 JOIN kunden k USING (kunde_id) \

+                 LEFT JOIN kunde_firmendaten f USING (kunde_id) \

+                 LEFT JOIN auftrag_fzg v USING (auftrag_id) \

+                 WHERE {VORSCHLAG_FILTER}"

+        return Err("Keine Aufträge passen zu diesem Profil — Filter lockern.".to_string());

+    // Kandidaten: Module dieser Aufträge, nach Häufigkeit

+            "SELECT p.modul_id, COALESCE(m.klartext, p.modul_id), m.artikelnummer, \

+             COUNT(DISTINCT p.auftrag_id) AS n, \

+             AVG(COALESCE(p.menge, 1)), \

+             AVG(p.preis / COALESCE(a.wechselkurs, 1)) \

+             JOIN auftraege a ON a.auftrag_id = p.auftrag_id \

+             JOIN kunden k ON k.kunde_id = a.kunde_id \

+             LEFT JOIN kunde_firmendaten f ON f.kunde_id = k.kunde_id \

+             LEFT JOIN auftrag_fzg v ON v.auftrag_id = p.auftrag_id \

+             LEFT JOIN module m ON m.modul_id = p.modul_id \

+             WHERE {VORSCHLAG_FILTER} \

+             GROUP BY p.modul_id ORDER BY n DESC LIMIT 60"

+                    klartext: r.get(1)?,

+                    artikelnummer: r.get(2)?,

+                    n_auftraege: r.get(3)?,

+                    avg_menge: r.get(4)?,

+                    avg_preis_eur: r.get(5)?,

+    let mut kandidaten: Vec<(String, Kandidat)> = Vec::new();

+        kandidaten.push(row.map_err(|e| e.to_string())?);

+    // Prompt: Profil + Kandidatenliste

+    let oder = |v: &str| if v.is_empty() { "beliebig".to_string() } else { v.to_string() };

+    let fahrzeug = if fzg_klasse.is_empty() && fzg_groesse.is_empty() {

+        format!("{} {}", oder(&fzg_klasse), fzg_groesse).trim().to_string()

+        "Profil:\n- Gewerk: {}\n- Land: {}\n- Größe (Mitarbeiter): {}\n- Fahrzeug: {}\n\

+         Basis: {} Aufträge passen zum Profil.\n\n\

+         Kandidaten (modul_id | Bezeichnung | Artikelnr | in Aufträgen | Ø Menge | Ø Preis EUR):\n",

+            k.artikelnummer.as_deref().unwrap_or("—"),

+    let text = claude_text("claude-sonnet-5", true, 4096, VORSCHLAG_TMPL, &user)?;

+    let erklaerung = spec["erklaerung"].as_str().unwrap_or("").to_string();

+        .ok_or("keine positionen im LLM-JSON")?;

+    let kand_map: std::collections::HashMap<&str, &Kandidat> =

+        kandidaten.iter().map(|(id, k)| (id.as_str(), k)).collect();

+        let id = p["modul_id"].as_str().ok_or("modul_id fehlt im LLM-JSON")?;

+            .ok_or_else(|| format!("menge fehlt bei {id}"))?;

+            .ok_or_else(|| format!("LLM lieferte modul_id außerhalb der Kandidaten: {id}"))?;

+        positionen.push(VorschlagPosition {

+            artikelnummer: k.artikelnummer.clone(),

+            klartext: k.klartext.clone(),

+            einzelpreis_eur: k.avg_preis_eur,

+            begruendung: p["begruendung"].as_str().unwrap_or("").to_string(),

+        n_kandidaten: kandidaten.len() as i64,

+    tauri::async_runtime::spawn_blocking(move || {

+        vorschlag_ai_inner(gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse)


            list_kunden_360,
            list_auftraege,
            list_positionen,
            frage_ai
        ])

            list_kunden_360,
            list_auftraege,
            list_positionen,
            frage_ai,
            vorschlag_ai
        ])


            list_kunden_360,
            list_auftraege,
            list_positionen,
            frage_ai
        ])

            list_kunden_360,
            list_auftraege,
            list_positionen,
            frage_ai,
            vorschlag_ai
        ])

.expect("error while running tauri application");


Rust-Seite steht. Jetzt der Tab im Frontend.


const activeTab = ref<"data" | "kpis" | "fragen">("data");

const activeTab = ref<"data" | "kpis" | "fragen" | "vorschlag">("data");


The file /home/marcuh/projects/08-07/src/App.vue has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

const selected = ref<number | null>(null);

-const activeTab = ref<"data" | "kpis" | "fragen">("data");

+const activeTab = ref<"data" | "kpis" | "fragen" | "vorschlag">("data");


const aiBars = computed(() => {
  const a = aiAntwort.value;
  if (!a || a.chart !== "bar") return [];
  const li = spaltenIndex(a, a.label);
  const vi = spaltenIndex(a, a.value);
  if (vi < 0) return [];
  const rows = a.rows.map((r) => ({
    label: li >= 0 ? zelle(r[li]) : "",
    value: Number(r[vi]) || 0,
  }));
  const max = Math.max(1, ...rows.map((r) => r.value));
  return rows.map((r) => ({ ...r, pct: Math.round((100 * r.value) / max) + "%" }));
});

</script>

const aiBars = computed(() => {
  const a = aiAntwort.value;
  if (!a || a.chart !== "bar") return [];
  const li = spaltenIndex(a, a.label);
  const vi = spaltenIndex(a, a.value);
  if (vi < 0) return [];
  const rows = a.rows.map((r) => ({
    label: li >= 0 ? zelle(r[li]) : "",
    value: Number(r[vi]) || 0,
  }));
  const max = Math.max(1, ...rows.map((r) => r.value));
  return rows.map((r) => ({ ...r, pct: Math.round((100 * r.value) / max) + "%" }));
});

// ---- Vorschlagsengine (vorschlag_ai) ----
interface VorschlagPosition {
  modul_id: string;
  artikelnummer: string | null;
  klartext: string;
  menge: number;
  einzelpreis_eur: number;
  begruendung: string;
}
interface VorschlagAntwort {
  n_basis: number;
  n_kandidaten: number;
  erklaerung: string;
  positionen: VorschlagPosition[];
}

const vGewerk = ref("");
const vLand = ref("");
const vGroesse = ref("");
const vFzg = ref(""); // "klasse|groesse"
const vLaden = ref(false);
const vFehler = ref("");
const vAntwort = ref<VorschlagAntwort | null>(null);

function zaehle(werte: (string | null)[]): { wert: string; n: number }[] {
  const m = new Map<string, number>();
  for (const w of werte) if (w) m.set(w, (m.get(w) ?? 0) + 1);
  return [...m.entries()].map(([wert, n]) => ({ wert, n }));
}

const vGewerkOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.gewerk)).sort((a, b) => b.n - a.n),
);
const vLandOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.land)).sort((a, b) => b.n - a.n),
);
const vGroesseOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.mitarbeiter_kl)).sort((a, b) =>
    a.wert.localeCompare(b.wert, "de", { numeric: true }),
  ),
);
const vFzgOpts = computed(() => {
  const m = new Map<string, number>();
  for (const a of auftraege.value) {
    if (!a.fzg_klasse || a.fzg_klasse === "unbekannt") continue;
    const key = `${a.fzg_klasse}|${a.fzg_groesse ?? ""}`;
    m.set(key, (m.get(key) ?? 0) + 1);
  }
  return [...m.entries()]
    .map(([wert, n]) => {
      const [klasse, groesse] = wert.split("|");
      return { wert, n, label: groesse ? `${klasse} ${groesse}` : klasse };
    })
    .sort((a, b) => b.n - a.n);
});

async function vorschlagen() {
  const [klasse, groesse] = vFzg.value ? vFzg.value.split("|") : ["", ""];
  vLaden.value = true;
  vFehler.value = "";
  vAntwort.value = null;
  try {
    vAntwort.value = await invoke<VorschlagAntwort>("vorschlag_ai", {
      gewerk: vGewerk.value,
      land: vLand.value,
      groesse: vGroesse.value,
      fzgKlasse: klasse,
      fzgGroesse: groesse,
    });
  } catch (e) {
    vFehler.value = String(e);
  } finally {
    vLaden.value = false;
  }
}

const vSumme = computed(() =>
  (vAntwort.value?.positionen ?? []).reduce(
    (s, p) => s + p.einzelpreis_eur * p.menge,
    0,
  ),
);

</script>


const aiBars = computed(() => {
  const a = aiAntwort.value;
  if (!a || a.chart !== "bar") return [];
  const li = spaltenIndex(a, a.label);
  const vi = spaltenIndex(a, a.value);
  if (vi < 0) return [];
  const rows = a.rows.map((r) => ({
    label: li >= 0 ? zelle(r[li]) : "",
    value: Number(r[vi]) || 0,
  }));
  const max = Math.max(1, ...rows.map((r) => r.value));
  return rows.map((r) => ({ ...r, pct: Math.round((100 * r.value) / max) + "%" }));
});

</script>

const aiBars = computed(() => {
  const a = aiAntwort.value;
  if (!a || a.chart !== "bar") return [];
  const li = spaltenIndex(a, a.label);
  const vi = spaltenIndex(a, a.value);
  if (vi < 0) return [];
  const rows = a.rows.map((r) => ({
    label: li >= 0 ? zelle(r[li]) : "",
    value: Number(r[vi]) || 0,
  }));
  const max = Math.max(1, ...rows.map((r) => r.value));
  return rows.map((r) => ({ ...r, pct: Math.round((100 * r.value) / max) + "%" }));
});

// ---- Vorschlagsengine (vorschlag_ai) ----
interface VorschlagPosition {
  modul_id: string;
  artikelnummer: string | null;
  klartext: string;
  menge: number;
  einzelpreis_eur: number;
  begruendung: string;
}
interface VorschlagAntwort {
  n_basis: number;
  n_kandidaten: number;
  erklaerung: string;
  positionen: VorschlagPosition[];
}

const vGewerk = ref("");
const vLand = ref("");
const vGroesse = ref("");
const vFzg = ref(""); // "klasse|groesse"
const vLaden = ref(false);
const vFehler = ref("");
const vAntwort = ref<VorschlagAntwort | null>(null);

function zaehle(werte: (string | null)[]): { wert: string; n: number }[] {
  const m = new Map<string, number>();
  for (const w of werte) if (w) m.set(w, (m.get(w) ?? 0) + 1);
  return [...m.entries()].map(([wert, n]) => ({ wert, n }));
}

const vGewerkOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.gewerk)).sort((a, b) => b.n - a.n),
);
const vLandOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.land)).sort((a, b) => b.n - a.n),
);
const vGroesseOpts = computed(() =>
  zaehle(kunden.value.map((k) => k.mitarbeiter_kl)).sort((a, b) =>
    a.wert.localeCompare(b.wert, "de", { numeric: true }),
  ),
);
const vFzgOpts = computed(() => {
  const m = new Map<string, number>();
  for (const a of auftraege.value) {
    if (!a.fzg_klasse || a.fzg_klasse === "unbekannt") continue;
    const key = `${a.fzg_klasse}|${a.fzg_groesse ?? ""}`;
    m.set(key, (m.get(key) ?? 0) + 1);
  }
  return [...m.entries()]
    .map(([wert, n]) => {
      const [klasse, groesse] = wert.split("|");
      return { wert, n, label: groesse ? `${klasse} ${groesse}` : klasse };
    })
    .sort((a, b) => b.n - a.n);
});

async function vorschlagen() {
  const [klasse, groesse] = vFzg.value ? vFzg.value.split("|") : ["", ""];
  vLaden.value = true;
  vFehler.value = "";
  vAntwort.value = null;
  try {
    vAntwort.value = await invoke<VorschlagAntwort>("vorschlag_ai", {
      gewerk: vGewerk.value,
      land: vLand.value,
      groesse: vGroesse.value,
      fzgKlasse: klasse,
      fzgGroesse: groesse,
    });
  } catch (e) {
    vFehler.value = String(e);
  } finally {
    vLaden.value = false;
  }
}

const vSumme = computed(() =>
  (vAntwort.value?.positionen ?? []).reduce(
    (s, p) => s + p.einzelpreis_eur * p.menge,
    0,
  ),
);

</script>

+// ---- Vorschlagsengine (vorschlag_ai) ----

+const vFzg = ref(""); // "klasse|groesse"

+const vAntwort = ref<VorschlagAntwort | null>(null);

+function zaehle(werte: (string | null)[]): { wert: string; n: number }[] {

+  for (const w of werte) if (w) m.set(w, (m.get(w) ?? 0) + 1);

+  return [...m.entries()].map(([wert, n]) => ({ wert, n }));

+  zaehle(kunden.value.map((k) => k.gewerk)).sort((a, b) => b.n - a.n),

+  zaehle(kunden.value.map((k) => k.land)).sort((a, b) => b.n - a.n),

+  zaehle(kunden.value.map((k) => k.mitarbeiter_kl)).sort((a, b) =>

+    a.wert.localeCompare(b.wert, "de", { numeric: true }),

+    if (!a.fzg_klasse || a.fzg_klasse === "unbekannt") continue;

+    const key = `${a.fzg_klasse}|${a.fzg_groesse ?? ""}`;

+      const [klasse, groesse] = wert.split("|");

+      return { wert, n, label: groesse ? `${klasse} ${groesse}` : klasse };

+  const [klasse, groesse] = vFzg.value ? vFzg.value.split("|") : ["", ""];

+    vAntwort.value = await invoke<VorschlagAntwort>("vorschlag_ai", {

+  (vAntwort.value?.positionen ?? []).reduce(

+    (s, p) => s + p.einzelpreis_eur * p.menge,


Jetzt Template: Tab-Button, Titel, Sektion.


<button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'fragen' }"
        @click="activeTab = 'fragen'"
      >
        Fragen
      </button>

{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : "Kundenstamm" }}

<button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'fragen' }"
        @click="activeTab = 'fragen'"
      >
        Fragen
      </button>
      <button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'vorschlag' }"
        @click="activeTab = 'vorschlag'"
      >
        Vorschlag
      </button>

{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : activeTab === "vorschlag" ? "Vorschlag" : "Kundenstamm" }}


<button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'fragen' }"
        @click="activeTab = 'fragen'"
      >
        Fragen
      </button>

{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : "Kundenstamm" }}

<button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'fragen' }"
        @click="activeTab = 'fragen'"
      >
        Fragen
      </button>
      <button
        class="tab"
        :class="{ on: activeTab === 'vorschlag' }"
        @click="activeTab = 'vorschlag'"
      >
        Vorschlag
      </button>

{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : activeTab === "vorschlag" ? "Vorschlag" : "Kundenstamm" }}

+        :class="{ on: activeTab === 'vorschlag' }"

+        @click="activeTab = 'vorschlag'"

-      <h1>{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : "Kundenstamm" }}</h1>

+      <h1>{{ activeTab === "kpis" ? "KPIs" : activeTab === "vorschlag" ? "Vorschlag" : "Kundenstamm" }}</h1>

{{ gefiltert.length }}<template v-if="gefiltert.length !== kunden.length">/{{ kunden.length }}</template>


<button class="sqltoggle" @click="aiSqlOffen = !aiSqlOffen">
        {{ aiSqlOffen ? "SQL ausblenden" : "SQL anzeigen" }}
      </button>

{{ aiAntwort.sql }}

<button class="sqltoggle" @click="aiSqlOffen = !aiSqlOffen">
        {{ aiSqlOffen ? "SQL ausblenden" : "SQL anzeigen" }}
      </button>

{{ aiAntwort.sql }}

        Branche
        <select v-model="vGewerk">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vGewerkOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.wert }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Land
        <select v-model="vLand">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vLandOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ LAND_NAMES[o.wert] ?? o.wert }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Größe
        <select v-model="vGroesse">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vGroesseOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.wert }} MA ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Fahrzeug
        <select v-model="vFzg">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vFzgOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.label }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

      <button class="fragebtn" @click="vorschlagen()" :disabled="vLaden">
        {{ vLaden ? "…" : "Vorschlag erzeugen" }}
      </button>

{{ vFehler }}

Konfiguration wird zusammengestellt…

Vorschlagskonfiguration

{{ vAntwort.erklaerung }}

        Basis: {{ vAntwort.n_basis }} Aufträge zum Profil ·
        {{ vAntwort.n_kandidaten }} Kandidaten-Module

            #
            Bezeichnung
            Artikel-Nr.
            Menge
            Ø Einzelpreis
            Wert
            Begründung

            {{ idx + 1 }}

              {{ p.klartext }}
              {{ p.modul_id }}

            {{ p.artikelnummer ?? "—" }}
            {{ p.menge }}
            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur) }}
            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur * p.menge) }}
            {{ p.begruendung }}

            Summe ({{ vAntwort.positionen.length }} Positionen)
            {{ eur2.format(vSumme) }}


<button class="sqltoggle" @click="aiSqlOffen = !aiSqlOffen">
        {{ aiSqlOffen ? "SQL ausblenden" : "SQL anzeigen" }}
      </button>

{{ aiAntwort.sql }}

        Branche
        <select v-model="vGewerk">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vGewerkOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.wert }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Land
        <select v-model="vLand">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vLandOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ LAND_NAMES[o.wert] ?? o.wert }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Größe
        <select v-model="vGroesse">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vGroesseOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.wert }} MA ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

        Fahrzeug
        <select v-model="vFzg">
          <option value="">beliebig</option>
          <option v-for="o in vFzgOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">
            {{ o.label }} ({{ o.n }})
          </option>
        </select>

      <button class="fragebtn" @click="vorschlagen()" :disabled="vLaden">
        {{ vLaden ? "…" : "Vorschlag erzeugen" }}
      </button>

{{ vFehler }}

Konfiguration wird zusammengestellt…

Vorschlagskonfiguration

{{ vAntwort.erklaerung }}

        Basis: {{ vAntwort.n_basis }} Aufträge zum Profil ·
        {{ vAntwort.n_kandidaten }} Kandidaten-Module

            #
            Bezeichnung
            Artikel-Nr.
            Menge
            Ø Einzelpreis
            Wert
            Begründung

            {{ idx + 1 }}

              {{ p.klartext }}
              {{ p.modul_id }}

            {{ p.artikelnummer ?? "—" }}
            {{ p.menge }}
            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur) }}
            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur * p.menge) }}
            {{ p.begruendung }}

            Summe ({{ vAntwort.positionen.length }} Positionen)
            {{ eur2.format(vSumme) }}

+  <section class="vorschlag" v-show="activeTab === 'vorschlag'">

+          <option value="">beliebig</option>

+          <option v-for="o in vGewerkOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">

+          <option v-for="o in vLandOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">

+            {{ LAND_NAMES[o.wert] ?? o.wert }} ({{ o.n }})

+          <option v-for="o in vGroesseOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">

+          <option v-for="o in vFzgOpts" :key="o.wert" :value="o.wert">

+      <button class="fragebtn" @click="vorschlagen()" :disabled="vLaden">

+        {{ vLaden ? "…" : "Vorschlag erzeugen" }}

+    <article v-if="vAntwort" class="airesult">

+        Basis: {{ vAntwort.n_basis }} Aufträge zum Profil ·

+        {{ vAntwort.n_kandidaten }} Kandidaten-Module

+          <tr v-for="(p, idx) in vAntwort.positionen" :key="p.modul_id">

+            {{ p.artikelnummer ?? "—" }}

+            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur) }}

+            {{ eur2.format(p.einzelpreis_eur * p.menge) }}

+            Summe ({{ vAntwort.positionen.length }} Positionen)

<div v-if="offenerAuftrag" class="overlay" @click.self="closeAuftrag">

<div class="dialog" role="dialog" aria-modal="true">


/* Natursprache-Assistent */
.fragen {
  max-width: 1100px;
  margin: 0 auto;
  padding: 1.4rem;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.9rem;
}

/* Natursprache-Assistent + Vorschlagsengine */
.fragen,
.vorschlag {
  max-width: 1100px;
  margin: 0 auto;
  padding: 1.4rem;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.9rem;
}
.profilleiste {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  align-items: flex-end;
  gap: 0.7rem;
}
.profilfeld {
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.25rem;
  font-size: 0.8rem;
  color: var(--dim);
}
.profilfeld select {
  min-width: 9rem;
}
.vfehler {
  margin: 0;
}
.vbasis {
  margin: 0 0 0.7rem;
  font-size: 0.78rem;
  color: var(--dim);
}
.c-beg {
  font-size: 0.74rem;
  color: var(--dim);
  max-width: 16rem;
  text-align: left;
}
.vorschlag .stueck td.c-beg {
  white-space: normal;
}


/* Natursprache-Assistent */
.fragen {
  max-width: 1100px;
  margin: 0 auto;
  padding: 1.4rem;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.9rem;
}

/* Natursprache-Assistent + Vorschlagsengine */
.fragen,
.vorschlag {
  max-width: 1100px;
  margin: 0 auto;
  padding: 1.4rem;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.9rem;
}
.profilleiste {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  align-items: flex-end;
  gap: 0.7rem;
}
.profilfeld {
  display: flex;
  flex-direction: column;
  gap: 0.25rem;
  font-size: 0.8rem;
  color: var(--dim);
}
.profilfeld select {
  min-width: 9rem;
}
.vfehler {
  margin: 0;
}
.vbasis {
  margin: 0 0 0.7rem;
  font-size: 0.78rem;
  color: var(--dim);
}
.c-beg {
  font-size: 0.74rem;
  color: var(--dim);
  max-width: 16rem;
  text-align: left;
}
.vorschlag .stueck td.c-beg {
  white-space: normal;
}

+/* Natursprache-Assistent + Vorschlagsengine */

flex-direction: column;
gap: 0.9rem;
}
+.profilleiste {
+  display: flex;
+  flex-wrap: wrap;
+  align-items: flex-end;
+  gap: 0.7rem;
+}
+.profilfeld {
+  display: flex;
+  flex-direction: column;
+  gap: 0.25rem;
+  font-size: 0.8rem;
+  color: var(--dim);
+}
+.profilfeld select {
+  min-width: 9rem;
+}
+.vfehler {
+  margin: 0;
+}
+.vbasis {
+  margin: 0 0 0.7rem;
+  font-size: 0.78rem;
+  color: var(--dim);
+}
+.c-beg {
+  font-size: 0.74rem;
+  color: var(--dim);
+  max-width: 16rem;
+  text-align: left;
+}
+.vorschlag .stueck td.c-beg {
+  white-space: normal;
+}
.frageleiste {
display: flex;
gap: 0.5rem;


Build-Prüfung beider Seiten.


Bash

cd /home/marcuh/projects/08-07/src-tauri && cargo check 2>&1 | tail -20

Compile-check the Rust backend


(eval):1: command not found: cargo
Shell cwd was reset to /home/marcuh/claude-projects/robotunits


source ~/.cargo/env 2>/dev/null; command -v cargo || ls ~/.cargo/bin 2>/dev/null || echo "kein ~/.cargo"

Locate cargo binary


kein ~/.cargo


command -v rustc; command -v npm; ls /opt/homebrew/bin 2>/dev/null | grep -iE 'cargo|rust' ; echo "---"; ls /home/marcuh/projects/08-07/src-tauri/target 2>/dev/null | head

Check for Rust toolchain and npm


/home/marcuh/.local/state/fnm_multishells/38784_1783321426280/bin/npm
trust
---
CACHEDIR.TAG
debug
release


ls ~/.rustup/toolchains 2>/dev/null; ls /opt/homebrew/opt/rustup/bin 2>/dev/null; find /opt/homebrew/Cellar -maxdepth 1 -iname '*rust*' 2>/dev/null; zsh -ic 'command -v cargo' 2>/dev/null

Search for cargo in rustup/homebrew locations


Exit code 1


mdfind -name cargo 2>/dev/null | grep -E '/cargo$' | head -5; echo ---; cat /home/marcuh/projects/08-07/package.json

Locate cargo via Spotlight and show package.json


---
{
  "name": "app",
  "private": true,
  "version": "0.1.0",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "dev": "vite",
    "build": "vue-tsc --noEmit && vite build",
    "preview": "vite preview",
    "tauri": "tauri"
  },
  "dependencies": {
    "vue": "^3.5.13",
    "@tauri-apps/api": "^2",
    "@tauri-apps/plugin-opener": "^2"
  },
  "devDependencies": {
    "@vitejs/plugin-vue": "^6.0.7",
    "typescript": "~6.0.3",
    "vite": "^8.1.3",
    "vue-tsc": "^3.3.6",
    "@tauri-apps/cli": "^2"
  }
}


cd /home/marcuh/projects/08-07 && npx vue-tsc --noEmit 2>&1 | head -30

Type-check the Vue frontend


Shell cwd was reset to /home/marcuh/claude-projects/robotunits


Fertig. TypeScript-Check ist sauber; der Rust-Teil ist ungeprüft, weil `cargo` in dieser Shell nicht im PATH ist — beim nächsten `npm run tauri dev` zeigt sich das sofort.

Umgesetzt:

**Rust (`src-tauri/src/lib.rs`)**
- Claude-Aufruf aus `frage_ai_inner` in `claude_text()` extrahiert (plus `json_objekt()` fürs Herausschneiden), `frage_ai` verhält sich unverändert.
- Neuer Command `vorschlag_ai(gewerk, land, groesse, fzg_klasse, fzg_groesse)` — leerer String = beliebig:
  1. Zählt Aufträge zum Profil (Join über `kunden`, `kunde_firmendaten`, `auftrag_fzg`); 0 Treffer → Fehler „Filter lockern".
  2. Holt bis zu 60 Kandidaten-Module dieser Aufträge mit Häufigkeit, Ø Menge, Ø Preis EUR.
  3. Sonnet 5 (adaptive Thinking) wählt daraus die Konfiguration; das LLM liefert nur `modul_id`, `menge`, `begruendung` — Preise, Klartext und Artikelnummern kommen aus der Historie. Eine `modul_id` außerhalb der Kandidatenliste ist ein harter Fehler.

**Vue (`src/App.vue`)**
- Vierter Tab **„Vorschlag"**: Dropdowns Branche / Land / Größe (`mitarbeiter_kl`, existiert im Schema) / Fahrzeug (Klasse + Größe kombiniert, z. B. „van L2H2"), jeweils mit Trefferzahl und „beliebig"; Werte client-seitig aus den schon geladenen Kunden/Aufträgen.
- Button „Vorschlag erzeugen" → Ergebnis als Stücklisten-Tabelle (Bezeichnung, Artikel-Nr., Menge, Ø Einzelpreis, Wert, Begründung) mit Summenzeile, darüber Erklärung und Basis-Zeile (n Aufträge, n Kandidaten).


Geht so gar nicht
IMMER DERSELBE MIST
A -> es geht nicht darum Angeote zu filtern und zu kopieren, sondern zu sehen, was im Bedreich häufig gewählt wird
Wenn eine Eingeschaft deioner Anbalyse nach keinen Einfluss hat --> Wegölassen
Du weißt schon, dass wir mit CorrelationsAnalyse arbeite wollen?


Write

---
name: project-08-07-vorschlagsengine
description: Vorschlagsengine arbeitet mit Korrelationsanalyse, nicht mit Profil-Filter + LLM-Kopie
metadata:
  type: project
---

Die Vorschlagsengine (Tab „Vorschlag") soll zeigen, was im Bereich (Segment/Profil) **häufig gewählt** wird — Basis ist eine **Korrelationsanalyse** über den Bestand, kein hartes Filtern der Aufträge und Nachbauen einer Konfiguration.

**Why:** Marcus hat die erste Umsetzung (Profil-Filter → Kandidatenliste → LLM stellt Konfiguration zusammen) abgelehnt: „es geht nicht darum, Angebote zu filtern und zu kopieren".

**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].


File created successfully at: /home/marcuh/claude-projects/08-07/memory/project-08-07-vorschlagsengine.md (file state is current in your context — no need to Read it back)

---
name: project-08-07-vorschlagsengine
description: "Vorschlagsengine arbeitet mit Korrelationsanalyse, nicht mit Profil-Filter + LLM-Kopie"
metadata:
  node_type: memory
  type: project
  originSessionId: 3b989d4f-977f-430d-805a-0be687e3ac08
---

Die Vorschlagsengine (Tab „Vorschlag") soll zeigen, was im Bereich (Segment/Profil) **häufig gewählt** wird — Basis ist eine **Korrelationsanalyse** über den Bestand, kein hartes Filtern der Aufträge und Nachbauen einer Konfiguration.

**Why:** Marcus hat die erste Umsetzung (Profil-Filter → Kandidatenliste → LLM stellt Konfiguration zusammen) abgelehnt: „es geht nicht darum, Angebote zu filtern und zu kopieren".

**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].


Edit

- [AI-Assistent](project-08-07-ai-assistent.md) — Tab „Fragen": Text→SQL→Auto-Visualisierung via Claude (Sonnet 5); API-Key in ~/.ssh/anthropic_api_key

- [AI-Assistent](project-08-07-ai-assistent.md) — Tab „Fragen": Text→SQL→Auto-Visualisierung via Claude (Sonnet 5); API-Key in ~/.ssh/anthropic_api_key
- [Vorschlagsengine](project-08-07-vorschlagsengine.md) — Korrelationsanalyse (was wird im Bereich häufig gewählt), kein Filter+Kopie; Merkmale ohne Einfluss weglassen


The file /home/marcuh/claude-projects/08-07/memory/MEMORY.md has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

- [AI-Assistent](project-08-07-ai-assistent.md) — Tab „Fragen": Text→SQL→Auto-Visualisierung via Claude (Sonnet 5); API-Key in ~/.ssh/anthropic_api_key
- [Vorschlagsengine](project-08-07-vorschlagsengine.md) — Korrelationsanalyse (was wird im Bereich häufig gewählt), kein Filter+Kopie; Merkmale ohne Einfluss weglassen

- [Würth KI-Demo](project-wuerth-ki-demo.md) — Ziel + zwei Demo-Richtungen (Preis-/Margen-Assistent + Chat; Cross-Sell)
- [Quelldaten extracted_xml_data.json](reference-extracted-xml-data.md) — Struktur des Plato-Exports, 191 Aufträge
- [Tech-Stack](project-08-07-tech-stack.md) — Tauri (Rust-Backend + Vue) auf SQLite, LLM-Calls im Rust-Kern
- [Datenveredelung](project-08-07-datenveredelung.md) — Offline-Anreicherung: Branche, Geo, Dedup, Modul-Klartext; eigener Use Case
- [Datenmodell](project-08-07-datenmodell.md) — SQLite-Tabellen (auftraege/positionen/module/kunden) als Arbeitsschicht
- [Datenbasis](project-08-07-datenbasis.md) — 191 jetzt, Ziel ~2000; reicht für Demo, nicht für statistisches Cross-Sell
- [Fahrzeug-Veredelung](project-08-07-fahrzeug-veredelung.md) — Fzg-Typ nur in .plax-Rohdaten (PDF+Freitext), per LLM → auftrag_fzg; 134/191, fast alles Vans
- [Stückliste-Pipeline](project-08-07-stueckliste-pipeline.md) — Bauteil-Klartext+Artikelnr. aus den PDFs in den .plax; wiederholbarer Extract → module.klartext, Popup je Auftrag
- [AI-Assistent](project-08-07-ai-assistent.md) — Tab „Fragen": Text→SQL→Auto-Visualisierung via Claude (Sonnet 5); API-Key in ~/.ssh/anthropic_api_key
- [Feedback: keine Datenmengen, kurz](feedback-keine-datenmengen-kurz.md) — nicht über Datenmenge reden, Prototyp, knapp bleiben

+- [Vorschlagsengine](project-08-07-vorschlagsengine.md) — Korrelationsanalyse (was wird im Bereich häufig gewählt), kein Filter+Kopie; Merkmale ohne Einfluss weglassen


Nein — Korrelationsanalyse stand nicht im Memory; jetzt notiert.

Korrigiertes Verständnis: Das Profil filtert keine Aufträge zum Kopieren, sondern definiert den Bereich, für den gezeigt wird, **was dort häufig gewählt wird** — und zwar im Vergleich zum Gesamtbestand, damit sichtbar ist, was für den Bereich charakteristisch ist und nicht nur überall üblich.

Plan für den Umbau (dann Go abwarten):

1. **Berechnung rein statistisch in Rust/SQL, kein LLM im Rechenweg**: je Modul Anteil der Aufträge im Bereich, die es enthalten, gegen Anteil im Gesamtbestand → Lift.
2. **Merkmals-Relevanz zuerst**: für jedes Profilmerkmal (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) messen, ob es die Modulwahl überhaupt verschiebt (Verteilungsvergleich mit/ohne Merkmal). Merkmale ohne Einfluss gehen nicht in den Bereich ein und werden in der Oberfläche als „ohne Einfluss" ausgegraut statt mitgefiltert.
3. **Ausgabe**: Tabelle Modul · Häufigkeit im Bereich (%) · Häufigkeit gesamt (%) · Lift, sortiert nach Lift bzw. Häufigkeit — statt der bisherigen LLM-„Konfiguration".


WA>RUM KEIN LLM???????????????????
das soll der Mehrwert werden


**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].

**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Das **LLM ist der Mehrwert und bleibt drin**: Die Statistik liefert die Korrelationsdaten, das LLM macht daraus den Vorschlag mit Begründung — Statistik ersetzt das LLM nicht. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].


The file /home/marcuh/claude-projects/08-07/memory/project-08-07-vorschlagsengine.md has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

---
name: project-08-07-vorschlagsengine
description: "Vorschlagsengine arbeitet mit Korrelationsanalyse, nicht mit Profil-Filter + LLM-Kopie"
metadata:
  node_type: memory
  type: project
  originSessionId: 3b989d4f-977f-430d-805a-0be687e3ac08
---

Die Vorschlagsengine (Tab „Vorschlag") soll zeigen, was im Bereich (Segment/Profil) **häufig gewählt** wird — Basis ist eine **Korrelationsanalyse** über den Bestand, kein hartes Filtern der Aufträge und Nachbauen einer Konfiguration.

**Why:** Marcus hat die erste Umsetzung (Profil-Filter → Kandidatenliste → LLM stellt Konfiguration zusammen) abgelehnt: „es geht nicht darum, Angebote zu filtern und zu kopieren".

**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].

-**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].

+**How to apply:** Je Modul messen, welche Profilmerkmale (Gewerk, Land, Größe, Fahrzeug) die Wahl statistisch beeinflussen (z. B. Lift/Häufigkeitsvergleich gegen Gesamtbestand). Merkmale ohne messbaren Einfluss fließen nicht ein und werden weggelassen. Das **LLM ist der Mehrwert und bleibt drin**: Die Statistik liefert die Korrelationsdaten, das LLM macht daraus den Vorschlag mit Begründung — Statistik ersetzt das LLM nicht. Verwandt: [[project-08-07-ai-assistent]], [[project-08-07-datenbasis]].


Verstanden — das LLM bleibt drin, die Statistik ersetzt es nicht, sie füttert es. Korrigierter Plan:

1. **Rust berechnet die Korrelationsdaten**: je Modul Häufigkeit im Bereich vs. Gesamtbestand (Lift), je Profilmerkmal ob es die Modulwahl überhaupt verschiebt.
2. **Das LLM bekommt diese Zahlen als Kontext** und erzeugt daraus die Vorschlagskonfiguration: wählt Module und Mengen, begründet jede Position mit den Korrelationen („in 70 % der Kfz-Aufträge, Lift 2,3 gegenüber gesamt"), und benennt, welche Profilmerkmale keinen Einfluss hatten und deshalb ignoriert wurden.
3. **UI**: Profil wählen → Vorschlagstabelle mit Begründungen + Zeile „ohne Einfluss: …"; die rohe Korrelationstabelle aufklappbar wie „SQL anzeigen" im Fragen-Tab.

Der Mehrwert des LLM: Es interpretiert die Korrelationen zu einer stimmigen Konfiguration mit nachvollziehbarer Begründung, statt nur eine sortierte Liste auszugeben.

Go, dann baue ich um.


WA>RUM KEIN LLM??????????????????? das soll der Mehrwert werden


ok -- denkst du nicht, dass ein LLM - soger eion spezialisiertes - sinn macht (halt niccht auf 200 vDatensätzen)


Ja. Ein spezialisiertes LLM ist für die Vorschlagsengine der richtige Zielzustand: Fine-Tuning auf abgeschlossenen Aufträgen lernt implizite Muster, die eine Korrelationsanalyse nicht erfasst — welche Module zusammengehören, typische Mengenverhältnisse, Abhängigkeiten von Fahrzeug und Gewerk als Ganzes statt als Einzelmerkmale.

Auf 191 Datensätzen wäre das Memorieren, nicht Lernen — da liefert die Kombination Korrelationsstatistik + generisches LLM die belastbareren Vorschläge. Ab einer Größenordnung von einigen tausend Aufträgen kippt das: dann trägt ein feinjustiertes Modell die Konfigurationslogik selbst, und die Statistik bleibt als Grounding und Kontrolle daneben sinnvoll.

Für die Demo lässt sich genau diese Staffelung erzählen: heute Statistik + LLM, mit wachsendem Datenbestand ein eigenes spezialisiertes Modell — das ist Use Case 3 aus dem Diagramm.


Wie sieht es mit 2000Planunbren aus?


2000 Planungen reichen für ein Fine-Tuning eines bestehenden Modells (LoRA o. ä.) — nicht für ein eigenes Modell from scratch, aber das ist auch nicht nötig. Die Domäne ist eng: begrenzter Modulkatalog, wenige Fahrzeugtypen, wiederkehrende Konfigurationsmuster. 2000 vollständige Beispiele „Profil + Fahrzeug → Stückliste" sind in so einem engen Raum ein brauchbares Trainingssignal.

Die Einschränkung liegt in der Verteilung, nicht in der Summe: 2000 verteilt über Gewerk × Land × Fahrzeug lässt dünn besetzte Zellen übrig, und seltene Module lernt das Modell nicht zuverlässig. Da der Bestand stark Van-lastig ist, wäre das Modell dort solide und am Rand schwach — für die häufigen Fälle, also die, die im Vertrieb zählen, funktioniert es.


natürlich ist der Besatnd Vam lastig
alles andere sind ausnahmen

kann man das Modell z.B. auch durch harte Regeln ergänzen?
--> Oft genommen: Werkbanmk aber in VW- xxxxx nicht möglich?


Ja, und das ist auch die richtige Architektur: harte Regeln gehören als deterministische Schicht neben das Modell, nicht ins Modell. Konkret als Kompatibilitätsmatrix Modul × Fahrzeug (bzw. Regelausdrücke wie „Werkbank B 1500 erfordert Radstand ≥ L2"), gepflegt als Datentabelle.

Eingesetzt wird sie an zwei Stellen:

1. **Vor dem LLM**: unzulässige Module fliegen aus der Kandidatenliste — das Modell kann sie gar nicht erst vorschlagen.
2. **Nach dem LLM**: Validierung des Vorschlags gegen die Regeln; ein Verstoß wird hart abgewiesen statt durchgereicht.

Das Modell (auch ein feinjustiertes) liefert dann das „was passt üblicherweise", die Regelschicht garantiert das „was ist physisch/technisch zulässig". Fürs Fine-Tuning-Argument heißt das: solche Regeln stecken zwar implizit in den Daten (eine Werkbank taucht im Caddy nie auf), aber eine Garantie gibt erst die explizite Regel.

Nebenbei: dieselbe Matrix macht auch den heutigen Statistik+LLM-Weg besser, sie hängt nicht am spezialisierten Modell.


ok -- ich hätte gerne, dass der Vorschlagt kommt, aber geflagged wird
Vielleicht nimmt der Kunde dann ein anders Auto ....


Passt zum Demo-Zweck: Der Konflikt ist eine Verkaufsinformation, keine Sperre. Konsolidierter Plan für den Umbau (dann Go):

1. **Regeltabelle** `regeln` in SQLite (Modul bzw. Kategorie × Fahrzeugbedingung, z. B. `fzg_klasse/groesse`, plus Klartext wie „braucht mind. L2"). Offener Punkt: solche Regeln stecken nicht in den Quelldaten — für die Demo eine handgepflegte Tabelle mit einigen plausiblen Regeln (Werkbank/lange Regale vs. kleine Fahrzeuge).
2. **Korrelationsanalyse in Rust** wie besprochen: je Modul Häufigkeit im Bereich vs. gesamt (Lift), je Profilmerkmal ob es Einfluss hat; Merkmale ohne Einfluss werden ausgewiesen und ignoriert.
3. **LLM** bekommt Korrelationsdaten und erzeugt den Vorschlag mit Begründung je Position. Regelwidrige Module werden vorher nicht entfernt.
4. **Flagging nach dem LLM**, deterministisch in Rust: Jede Vorschlagsposition wird gegen die Regeln geprüft; bei Konflikt bleibt sie im Vorschlag und bekommt ein Flag mit Regeltext. UI: Warn-Badge an der Zeile + Hinweis „passt nicht zu VW Caddy — ggf. größeres Fahrzeug wählen", aufklappbare Korrelationstabelle wie „SQL anzeigen".


dann mal los


Bash

cd /home/marcuh/projects/08-07 && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT fzg_klasse, groesse, COUNT(*) FROM auftrag_fzg GROUP BY 1,2 ORDER BY 3 DESC;" && echo --- && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT DISTINCT kategorie FROM module;" && echo --- && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT klartext FROM module WHERE klartext IS NOT NULL LIMIT 40;"

Inspect vehicle values, module categories and Klartext samples


unbekannt||54
van|L1H1|36
van|L2H1|33
van|L2H2|22
van|L3H2|13
van|L3H1|8
van|LH1|7
van|L4H2|5
van||4
unbekannt|L2H1|2
van|MH1|2
pickup||1
unbekannt|L3H3|1
van|L3H3|1
van|L4|1
van|L4H3|1
---

---
Bunnskuff Høyde 190                                                      1.220
Surring øye par
PRGR2 GULV MELLOMSTOR VAREBIL L1/L2/L3
Befestigungssatz für schwimmende Montage
Monteringssett, W32 for ZSB/ZSC 2000 FL (0 x 0 x 0)
Klesknagg, Würth, 4 kroker
Aluminium Airline Zurrschiene mit Rundschnur
YYY002
Aluminium Airline Zurrschiene mit Rundschnur
YYY001
starterkit piccolo lato sx                               382
Ratschenzurrgurt Airlineprofil
Logoclip
Zurroese
VAN2
modulo preassemblato saldato           382
Estintore Supporto 6kg
modulo sistema variabile               382
modulo sistema variabile               382
SERSATURNEVO
MONTECH1J
Seitenbefestigung Modular und VSystem
Bodenplatte KOS Ford Transit
Schnellmontagesatz für Fahrzeugboden
Bodenwinkelsatz für
Rahmenaufsatz
Aluminium Airline Zurrschiene mit
Dachluefter DL110
Klappe 180mm
Staenderrahmen
Deckel
Systemkoffer 8 4 1 mit 16 Boxen
Kleiner Bodenluefter
Halterung für Bewegungssensor
Knotenblech
Aluminium Airline Zurrschiene mit Rundschnur
Leitergummi
Antirutschmatte für MLR52 MRA52
Aluminiumdosenhalter
Antirutschmatte für MSML82
Shell cwd was reset to /home/marcuh/claude-projects/robotunits


cd /home/marcuh/projects/08-07 && sqlite3 -header data/wuerth.db "SELECT p.modul_id, COALESCE(m.klartext,'') kt, COUNT(DISTINCT p.auftrag_id) n FROM positionen p LEFT JOIN module m USING(modul_id) GROUP BY p.modul_id ORDER BY n DESC LIMIT 35;" && echo === && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT COUNT(DISTINCT auftrag_id) FROM auftraege; SELECT klartext FROM module WHERE lower(klartext) LIKE '%werkbank%' OR lower(klartext) LIKE '%langgut%' OR lower(klartext) LIKE '%leiter%' OR lower(klartext) LIKE '%3000%' OR lower(klartext) LIKE '%2000%' LIMIT 20;"

Show most frequent modules and rule-candidate Klartexte


Error: Exit code 1
modul_id|kt|n
MVSBS|Seitenbefestigung Modular und VSystem|106
VKB01|Knotenblech|100
VBW003|Bodenwinkelsatz für Bodenbefestigung|88
LOGOCLIP|Logoclip|80
VD032|Distanzstrebe|55
MAM40|Antirutschmatte fürMSM302 MSM32|54
VK235|Klappe 180mm|49
DH5|Aluminiumdosenhalter|44
VSM23|Schublade|43
VULSS032|Unterzug Ladungssicherungsschiene Stahl|43
MAM34|Antirutschmatte für VLR403 VBR02|40
VD022|Distanzstrebe|40
VD042|Distanzstrebe|39
LSV2|Lamellenstopfen für Staenderrahmen|38
MAM80|Antirutschmatte für MSMS32 MSMS33 MSMS34|37
VF010|Fachboden|37
VULSS042|Unterzug|37
LW5|Langgutwanne                                                   270|36
MAM75|Antirutschmatte für LW5|36
VF030|Fachboden|34
VK245|Klappe 180mm|33
KSG48|Klemmschlosszurrgurt Airlineprofil|30
RZG1000|Ratschenzurrgurt Airlineprofil|30
LG1000|Leitergummi|29
SHNM|Schlauchhalter Mittel|29
DT130|Drehteller|28
PS130|Schraubstock Spannweite 100mm|28
VSMS33|Schublade|28
SPGFU01|Klemmschlossgurt für Unterbauten|26
VBW008|Bodenwinkelsatz für|26
VSM25|Schublade|26
YYY001|YYY001|26
ARZG20|Automatik Rollzurrgurt Airlineprofil|25
RZG1011|Ratschenzurrgurt Airlineprofil|25
VF020|Fachboden|25
(eval):1: == not found


cd /home/marcuh/projects/08-07 && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT COUNT(*) FROM auftraege;" && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT modul_id, klartext FROM module WHERE lower(klartext) LIKE '%werkbank%' OR lower(klartext) LIKE '%langgut%' OR lower(klartext) LIKE '%leiter%' OR lower(klartext) LIKE '%schraubstock%' OR lower(klartext) LIKE '%boden%' LIMIT 25;" && sqlite3 data/wuerth.db "SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';"

Count orders and list rule-candidate modules


191
KOBPL69V1|Bodenplatte KOS Ford Transit
SBO17|Schnellmontagesatz für Fahrzeugboden
VBW008|Bodenwinkelsatz für
BLES85|Kleiner Bodenluefter
LG1000|Leitergummi
VBW045|Bodenwinkelsatz für Bodenbefestigung
VBW003|Bodenwinkelsatz für Bodenbefestigung
BOG2|Bodenplatte ST Grundplatte                      1.800
VF010|Fachboden
LW5|Langgutwanne                                                   270
VF020|Fachboden
KOBPL80|Bodenplatte mit 3 Zurrschienen KOS VW New
PS130|Schraubstock Spannweite 100mm
VAWA03|Werkbankkassette
KOBPL73V1|Bodenplatte mit 3 Zurrschienen KOS VW Ford
BOOPRTZ01|Bodenplatte mit 3 Zurrschienen Renault Trafic
KOBPL69|Bodenplatte KOS VW New Transporter L1 RS 3100
LW7|Langgutwanne                                                   330
VF030|Fachboden
VF040|Fachboden
SBO03|Schnellmontagesatz für Bodenplatten
BOMBS048V1|BOMBS048V1Bodenplatte mit 5 Zurrschienen
LG5000|Leitergummi
KOBPL3V3|Bodenplatte KOS Opel Movano L3 RS 4035 ab BJ
WKV42|Werkbank klappbar
kunden
auftraege
module
positionen
web_cache
kunde_firmendaten
auftrag_fzg
Shell cwd was reset to /home/marcuh/claude-projects/robotunits


Regeltabelle: Schema erweitern und in die Live-DB einspielen.


Edit

-- Fahrzeug je Auftrag, aus den .plax-Rohtexten per LLM extrahiert (Veredelung).

-- Harte Kompatibilitätsregeln Modul x Fahrzeug (handgepflegt, Demo).
-- Ein Treffer sperrt den Vorschlag nicht, sondern flaggt die Position.
DROP TABLE IF EXISTS regeln;
CREATE TABLE regeln (
  regel_id        INTEGER PRIMARY KEY,
  klartext_muster TEXT NOT NULL,  -- LIKE auf module.klartext bzw. modul_id
  fzg_klasse      TEXT,           -- Konflikt nur bei dieser Klasse (NULL = jede)
  groesse_muster  TEXT,           -- LIKE auf die gewählte Fahrzeuggröße (NULL = jede)
  text            TEXT NOT NULL   -- Klartext fürs Flag
);

INSERT INTO regeln (klartext_muster, fzg_klasse, groesse_muster, text) VALUES
  ('%Werkbank%',          NULL,     'L1%', 'Werkbank braucht Laderaumlänge ab L2 — passt nicht in L1'),
  ('%Schraubstock%',      NULL,     'L1%', 'Schraubstock sitzt auf der Werkbank — braucht ab L2'),
  ('%Langgutwanne%270%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 270 cm braucht Laderaumlänge ab L2'),
  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),
  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L2%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),
  ('%Staenderrahmen%',    'pickup', NULL,  'Ständerrahmen nur im Kastenwagen — Pickup hat offene Pritsche');

-- Fahrzeug je Auftrag, aus den .plax-Rohtexten per LLM extrahiert (Veredelung).


The file /home/marcuh/projects/08-07/pipeline/schema.sql has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

-- Harte Kompatibilitätsregeln Modul x Fahrzeug (handgepflegt, Demo).
-- Ein Treffer sperrt den Vorschlag nicht, sondern flaggt die Position.
DROP TABLE IF EXISTS regeln;
CREATE TABLE regeln (
  regel_id        INTEGER PRIMARY KEY,
  klartext_muster TEXT NOT NULL,  -- LIKE auf module.klartext bzw. modul_id
  fzg_klasse      TEXT,           -- Konflikt nur bei dieser Klasse (NULL = jede)
  groesse_muster  TEXT,           -- LIKE auf die gewählte Fahrzeuggröße (NULL = jede)
  text            TEXT NOT NULL   -- Klartext fürs Flag
);

INSERT INTO regeln (klartext_muster, fzg_klasse, groesse_muster, text) VALUES
  ('%Werkbank%',          NULL,     'L1%', 'Werkbank braucht Laderaumlänge ab L2 — passt nicht in L1'),
  ('%Schraubstock%',      NULL,     'L1%', 'Schraubstock sitzt auf der Werkbank — braucht ab L2'),
  ('%Langgutwanne%270%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 270 cm braucht Laderaumlänge ab L2'),
  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),
  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L2%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),
  ('%Staenderrahmen%',    'pickup', NULL,  'Ständerrahmen nur im Kastenwagen — Pickup hat offene Pritsche');

-- Fahrzeug je Auftrag, aus den .plax-Rohtexten per LLM extrahiert (Veredelung).

-- Würth-KI-Demo — Datenmodell
-- Schicht 2 (Arbeit): aus extracted_xml_data.json normalisiert.
-- Schicht 3 (Veredelung): angereicherte Felder mit Quelle + Konfidenz, getrennt von den Rohwerten.
-- Roh-JSON bleibt Single Source of Truth.

PRAGMA foreign_keys = ON;

DROP TABLE IF EXISTS positionen;
DROP TABLE IF EXISTS auftraege;
DROP TABLE IF EXISTS kunde_firmendaten;
DROP TABLE IF EXISTS web_cache;
DROP TABLE IF EXISTS module;
DROP TABLE IF EXISTS kunden;

-- ---------------------------------------------------------------------------
-- Arbeitsschicht
-- ---------------------------------------------------------------------------

CREATE TABLE kunden (
  kunde_id     INTEGER PRIMARY KEY,
  name_roh     TEXT NOT NULL,   -- Original kde_name (entity-decoded)
  name_norm    TEXT NOT NULL,   -- Dedup-Schlüssel: lower, Whitespace kollabiert
  name_1       TEXT,
  name_2       TEXT,
  strasse      TEXT,
  plz          TEXT,
  landeskenner TEXT,            -- roh (NO / DE / Norway / Deutschland / leer)
  land         TEXT,            -- normiert (ISO-2)
  UNIQUE (name_norm, plz)
);

CREATE TABLE auftraege (
  auftrag_id                TEXT PRIMARY KEY,   -- export-Key
  kunde_id                  INTEGER NOT NULL REFERENCES kunden(kunde_id),
  bearbeiter                TEXT,               -- Kürzel aus dem Key
  datum                     TEXT,               -- ISO-Datum aus dem Key
  quotation_state           TEXT,               -- order | offer
  montage_art               TEXT,
  currency                  TEXT,               -- roh aus JSON (unzuverlässig, stets EUR)
  waehrung                  TEXT,               -- echte Landeswährung aus .plax (EUR / NOK / ...)
  wechselkurs               REAL,               -- Einheiten je EUR am kurs_datum (EUR = 1)
  kurs_datum                TEXT,               -- Handelstag des Kurses (ECB)
  wuerth_innen_landeskenner TEXT,
  -- Kopf / Preise
  summe_einkaufspreis       REAL,
  summe_positionen_liste    REAL,
  summe_positionen          REAL,
  montage_zeit              REAL,
  montage_wert              REAL,
  fracht                    REAL,
  rabatt_wert               REAL,
  rabatt_prozent            REAL,
  aufschlag_wert            REAL,
  aufschlag_prozent         REAL,
  kundenpreis_netto         REAL,
  aw_wert                   REAL,
  re                        REAL,
  ka                        REAL,
  -- Fahrzeug (roh, durchgängig leer — Kandidat fürs Nachfüllen in der Veredelung)
  fzg_hersteller_id         TEXT,
  fzg_typ                   TEXT,
  fzg_baujahr               TEXT,
  fzg_dach                  TEXT,
  fzg_antrieb               TEXT,
  fzg_leasing               INTEGER,
  fzg_rad_stand             TEXT,
  fzg_seitentuer            TEXT,
  fzg_wand                  TEXT
);

CREATE TABLE module (
  modul_id      TEXT PRIMARY KEY,
  klartext      TEXT,    -- Veredelung: lesbarer Name (aus PDF-Stückliste)
  artikelnummer TEXT,    -- Würth-Artikelnummer (aus PDF-Stückliste)
  kategorie     TEXT     -- Veredelung: Boden / Regal / Befestigung / Montageset / ...
);

CREATE TABLE positionen (
  position_id     INTEGER PRIMARY KEY,
  auftrag_id      TEXT NOT NULL REFERENCES auftraege(auftrag_id),
  modul_id        TEXT NOT NULL REFERENCES module(modul_id),
  menge           INTEGER,        -- Summe der COMP-Mengen aus struktur_data_json
  einkaufspreis   REAL,
  preis_liste     REAL,
  preis           REAL,
  rabatt_wert     REAL,
  rabatt_prozent  REAL,           -- abgeleitet: rabatt_wert / preis_liste
  aufschlag_wert  REAL,
  aw_wert         REAL,
  typ             TEXT,
  UNIQUE (auftrag_id, modul_id)
);

-- ---------------------------------------------------------------------------
-- Veredelungsschicht (Firmendaten aus dem Internet)
-- ---------------------------------------------------------------------------

-- Roh-Cache je Web-Abruf: Anreicherung läuft einmal offline, Demo bleibt
-- deterministisch und ohne Netz; erneut ausführbar ohne neue Web-Calls.
CREATE TABLE web_cache (
  cache_id     INTEGER PRIMARY KEY,
  query_name   TEXT,        -- Firmenname wie abgefragt
  query_plz    TEXT,
  quelle       TEXT,        -- handelsregister | northdata | google_places | website | llm_web
  abgerufen_am TEXT,
  http_status  INTEGER,
  raw_json     TEXT,        -- unveränderte Antwort
  UNIQUE (query_name, query_plz, quelle)
);

-- Konsolidierte, veredelte Firma je Kunde (1:1 nach Merge der Quellen).
CREATE TABLE kunde_firmendaten (
  kunde_id        INTEGER PRIMARY KEY REFERENCES kunden(kunde_id),
  branche_nace    TEXT,     -- normierter Code (NACE / WZ)
  branche_text    TEXT,     -- Klartext
  gewerk          TEXT,     -- Keymap (src/catalog.ts): Kfz / SHK/HLK / Bau-Dach / Elektro / Holz-Zimmerei / Fördertechnik / Industrie / Handel / öffentlich / Sonstige
  segment         TEXT,     -- Handwerk | Industrie | Flotte | öffentlich
  mitarbeiter_kl  TEXT,     -- Größenklasse statt exakter Zahl
  umsatz_kl       TEXT,
  gruendungsjahr  INTEGER,
  rechtsform      TEXT,
  website         TEXT,
  geo_lat         REAL,
  geo_lon         REAL,
  ort             TEXT,
  bundesland      TEXT,
  hr_nummer       TEXT,     -- Handelsregister-Beleg für den Match
  konfidenz       REAL,     -- 0..1
  bestaetigt      INTEGER,  -- 1 = über Sitz/HR bestätigt, 0 = unbestätigt
  quelle_primaer  TEXT,     -- welche Web-Quelle den Match getragen hat
  veredelt_am     TEXT
);

-- Fahrzeug je Auftrag, aus den .plax-Rohtexten per LLM extrahiert (Veredelung).
CREATE TABLE auftrag_fzg (
  auftrag_id   TEXT PRIMARY KEY REFERENCES auftraege(auftrag_id),
  fzg_klasse   TEXT,    -- van | pickup | pkw | lkw | unbekannt
  hersteller   TEXT,
  modell       TEXT,
  groesse      TEXT,    -- L1H1 / L3H2 / MH1 ...
  baujahr      TEXT,
  konfidenz    REAL,
  quelle       TEXT,    -- pdf | subject | interner_text | modulcode | keine
  veredelt_am  TEXT
);

CREATE INDEX idx_positionen_modul   ON positionen(modul_id);
CREATE INDEX idx_positionen_auftrag ON positionen(auftrag_id);
CREATE INDEX idx_auftraege_kunde    ON auftraege(kunde_id);

-- ---------------------------------------------------------------------------
-- Sicht: geliefert (links) vs. angereichert (rechts), eine Zeile je Kunde
-- ---------------------------------------------------------------------------
DROP VIEW IF EXISTS v_kunde_360;
CREATE VIEW v_kunde_360 AS
SELECT
  k.kunde_id,
  -- geliefert (Plato-Export)
  k.name_roh,
  k.name_1,
  k.strasse,
  k.plz,
  k.landeskenner,
  k.land,
  COUNT(DISTINCT a.auftrag_id)   AS n_auftraege,
  SUM(a.kundenpreis_netto / COALESCE(a.wechselkurs, 1)) AS umsatz_netto,  -- EUR-normiert

  -- angereichert (Web-Recherche)
  f.branche_text,
  f.branche_nace,
  f.gewerk,
  f.segment,
  f.mitarbeiter_kl,
  f.umsatz_kl,
  f.gruendungsjahr,
  f.rechtsform,
  f.website,
  f.ort,
  f.bundesland,
  f.hr_nummer,
  f.konfidenz,
  f.bestaetigt,
  f.quelle_primaer
FROM kunden k
LEFT JOIN auftraege a USING (kunde_id)
LEFT JOIN kunde_firmendaten f USING (kunde_id)
GROUP BY k.kunde_id;

+-- Harte Kompatibilitätsregeln Modul x Fahrzeug (handgepflegt, Demo).

+-- Ein Treffer sperrt den Vorschlag nicht, sondern flaggt die Position.

+  klartext_muster TEXT NOT NULL,  -- LIKE auf module.klartext bzw. modul_id

+  fzg_klasse      TEXT,           -- Konflikt nur bei dieser Klasse (NULL = jede)

+  groesse_muster  TEXT,           -- LIKE auf die gewählte Fahrzeuggröße (NULL = jede)

+  text            TEXT NOT NULL   -- Klartext fürs Flag

+INSERT INTO regeln (klartext_muster, fzg_klasse, groesse_muster, text) VALUES

+  ('%Werkbank%',          NULL,     'L1%', 'Werkbank braucht Laderaumlänge ab L2 — passt nicht in L1'),

+  ('%Schraubstock%',      NULL,     'L1%', 'Schraubstock sitzt auf der Werkbank — braucht ab L2'),

+  ('%Langgutwanne%270%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 270 cm braucht Laderaumlänge ab L2'),

+  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L1%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),

+  ('%Langgutwanne%330%',  NULL,     'L2%', 'Langgutwanne 330 cm braucht L3'),

+  ('%Staenderrahmen%',    'pickup', NULL,  'Ständerrahmen nur im Kastenwagen — Pickup hat offene Pritsche');


Bash

cd /home/marcuh/projects/08-07 && sqlite3 data/wuerth.db "DROP TABLE IF EXISTS regeln; CREATE TABLE regeln (regel_id INTEGER PRIMARY KEY, klartext_muster TEXT NOT NULL, fzg_klasse TEXT, groesse_muster TEXT, text TEXT NOT NULL); INSERT INTO regeln (klartext_muster, fzg_klasse, groesse_muster, text) VALUES ('%Werkbank%',NULL,'L1%','Werkbank braucht Laderaumlänge ab L2 — passt nicht in L1'),('%Schraubstock%',NULL,'L1%','Schraubstock sitzt auf der Werkbank — braucht ab L2'),('%Langgutwanne%270%',NULL,'L1%','Langgutwanne 270 cm braucht Laderaumlänge ab L2'),('%Langgutwanne%330%',NULL,'L1%','Langgutwanne 330 cm braucht L3'),('%Langgutwanne%330%',NULL,'L2%','Langgutwanne 330 cm braucht L3'),('%Staenderrahmen%','pickup',NULL,'Ständerrahmen nur im Kastenwagen — Pickup hat offene Pritsche'); SELECT COUNT(*) FROM regeln;"

Create and seed regeln table in live database


6
Shell cwd was reset to /home/marcuh/claude-projects/robotunits


Jetzt der Rust-Umbau: Korrelationsanalyse + LLM + Regel-Flags.


The file /home/marcuh/projects/08-07/src-tauri/src/lib.rs has been updated successfully. (file state is current in your context — no need to Read it back)

const DB_PATH: &str = concat!(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"), "/../data/wuerth.db");