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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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.5 KiB
Python
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"""Test-Doubles -- halten die Tests offline (kein Netz, kein LLM, kein Schlüssel)."""
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from __future__ import annotations
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from datetime import date, datetime
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from typing import Callable
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from angebote.modell import Angebot
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from angebote.quellen.basis import Ort
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class FakeQuelle:
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"""Adapter-Double: liefert vorgegebene Angebote, deckt-Flag, optional Fehler."""
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def __init__(self, name, angebote=None, *, deckt=True, fehler=None):
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self.name = name
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self._angebote = list(angebote or [])
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self._deckt = deckt
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self._fehler = fehler
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def deckt_ab(self, ort: Ort) -> bool:
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return self._deckt
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def hole(self, ort: Ort):
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if self._fehler is not None:
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raise self._fehler
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return list(self._angebote)
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class FakeKategorisierer:
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"""Kategorisierer-Double: ruft eine reine Funktion posten->antworten auf."""
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def __init__(self, fn: Callable[[list[dict]], list[dict]]):
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self._fn = fn
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def klassifiziere(self, posten: list[dict]) -> list[dict]:
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return self._fn(posten)
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def beispiel_angebot(titel="Butter", **kw) -> Angebot:
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"""Belegtes Angebot mit Default-Pflichtfeldern; einzeln überschreibbar."""
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daten = dict(
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titel=titel,
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haendler="REWE",
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quelle="test:fixture",
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abgerufen_am=datetime(2026, 6, 1, 8, 0, 0),
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preis=1.49,
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marke="Markenbutter",
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menge="250 g",
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gueltig_von=date(2026, 6, 1),
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gueltig_bis=date(2026, 6, 7),
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)
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daten.update(kw)
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return Angebot(**daten)
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