Die 77 LLM-Calls liefen bisher sequenziell -> bei langsamer Modell-Latenz
minutenlang. Jetzt ThreadPoolExecutor (parallel=8); id-basiertes Mapping ist
reihenfolge-unabhängig, Logik unverändert. Voller deepseek-Lauf: 162s statt
sequenziell ~20min bei der heutigen Latenz (~16s/Call). Schnelle Modelle
(gemini-flash) entsprechend ~15-20s. +1 Test (parallel ordnet alle Batches
vollständig zu). 58 Tests grün.
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Ursache des 429-'es hängt': Die UI wählte beim Laden das erste Top-Free-Modell
vor; OpenRouter-Free-Modelle sind hart gedrosselt -> Lauf lief in 5x Retry +
Abbruch. Jetzt:
- /api/modelle stellt den Default (deepseek-v4-flash) als 'empfohlen' voran.
- UI wählt das empfohlene Modell vor, markiert Free als 'oft gedrosselt' und
stellt ein gemerktes Free-Modell NICHT automatisch wieder her.
- Server-seitiges Fortschritts-Logging ([Stufe 2] Batch X/Y) fürs Live-Log.
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Goal 'Ollama-Konfig bleibt bestehen & klappt', mit Tests:
- Persistenz-Fix: Anbieter + Modell in localStorage gemerkt, init() stellt sie
wieder her (URL-Param > gemerkt > Default). Behebt das Zurückspringen auf
OpenRouter nach Reload.
- E2E-Test (Playwright): Anbieter überlebt echten Reload. content-JSON-Fallback
mit 3 Tests abgesichert. 57 Tests grün.
- Ehrlich dokumentiert (Code-Untersuchung + UI-Hinweis): kleine lokale Modelle
(qwen2.5-coder, gemma4, qwen3.5, llama3.2) liefern kein brauchbares Batch-
Tool-Calling -> Ergebnis 'Sonstiges/unsicher' (markiert, nicht geraten).
Brauchbare lokale Kategorisierung braucht ein starkes tool-Modell; Cloud
(deepseek) bleibt die verlässliche Wahl.
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- OllamaKategorisierer (lokaler OpenAI-kompatibler Endpoint, kein Key/Netz),
baue_kategorisierer('ollama'), Default-Ollama-Modell.
- modelle.lade_ollama_modelle: /api/tags + /api/show (Tool-Fähigkeit), nur
tool-fähige taugen; leere Liste wenn Ollama aus.
- web: /api/ollama-modelle, Anbieter im Kategorisier-Flow + Cache-Key,
Modell+Anbieter im Ergebnis (als_struktur).
- UI: Anbieter-Umschalter (OpenRouter/Ollama), gewähltes Modell als Chip im
Konfig-Kopf (auch zugeklappt) + 'kategorisiert mit … (anbieter)' im Ergebnis,
bookmarkbarer ?modell/?anbieter/?auto-Start.
- content-JSON-Fallback fürs Tool-Parsing (manche lokale Modelle liefern die
Antwort als Text-JSON). +6 Tests (53 gesamt).
Ehrlich: lokal installierte Modelle (qwen2.5-coder/gemma4/qwen3.5) liefern kein
brauchbares Tool-Calling -> Ergebnis dort 'Sonstiges/unsicher' (ehrlich markiert,
nicht geraten). Cloud-Default deepseek-v4-flash voll verifiziert (1903 Angebote,
modellstabil).
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Verifiziert gegen Alternativen: sauberes Tool-Calling, über mehrere Batches
konsistent, ~1,8 Cent pro vollem Lauf (5x günstiger als gemini-flash-lite).
glm-4.7-flash/seed-1.6-flash riefen das Tool nicht sauber auf, free-Modelle
sind hart gedrosselt. Per --modell / Web-UI weiter frei wählbar.
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- Neue Web-UI-Sektion: Stufe 1 (Rohdaten holen+speichern), separate
OpenRouter-Konfig, Stufe 2 (Kategorisieren, gesperrt bis Rohdaten da).
- Zwei Screenshots unter docs/ (Stufen-Ansicht + gruppiertes Ergebnis).
- Nutzung um OpenRouter/--anbieter/--modelle ergänzt, Struktur und Test-
zahl (47) nachgezogen, localhost-Hinweis.
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Der Schnitt aus CLAUDE.md ist durchgehalten:
- Fetch (deterministisch, kein LLM): marktguru-Adapter mit geprüftem
Ortsbezug (zipCode), Wochen-Cache, robots.txt-Respekt, ehrlicher Regel-4-
Abbruch bei fehlendem Beleg statt Krücke.
- Kategorisierung (einziger LLM-Ort): geschlossene Liste + Daten-Integrität
als Code erzwungen; austauschbar via Protokoll (OpenRouter/Anthropic),
mit Drosselung/Retry und ehrlichem Abbruch.
- FastAPI-Web-UI als dünne Schicht: Modellauswahl (Liste/Suche/Refresh),
Live-Fortschritt, gruppierte Ergebnisse mit Filtern, Ergebnis-Cache.
- 36 Tests gegen die Architektur-Regeln (kein Auffüllen, Abbruch, Integrität,
geschlossene Liste, Unsicherheit, Schnitt) und die Web-Schicht.
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