llm-api/llm_api.py aktualisiert

PMO/WP-17-kickoff.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# WP-17 – Retriever & Composer (Kern ohne LLM)
+
+## Projektkontext
+Wir entwickeln eine deterministische Planerstellung aus bestehenden **plan_templates** und **exercises**.  
+WP-15 hat die Collections, Indizes und CRUD-APIs für `plan_templates` und `plans` produktiv geliefert.  
+WP-02 stellt die exercises-Collection mit Capabilities und Qdrant-Anbindung bereit.
+
+**Technologie-Stack:** Python 3.12, FastAPI, Qdrant
+
+---
+
+## Ziele
+Implementierung eines `/plan/generate`-Endpoints, der:
+
+- Filter- und Vektor-Suche in Qdrant kombiniert
+- Scoring nach Coverage, Diversity und Novelty durchführt
+- Pläne deterministisch und ohne LLM generiert
+- Zeitbudgets einhält und Wiederholungen (Novelty-Penalty) vermeidet
+
+---
+
+## Deliverables
+1. **API**: POST `/plan/generate`  
+   - Parameter: `discipline`, `age_group`, `target_group`, `goals`, `time_budget_minutes`, `novelty_horizon` (5), `coverage_threshold` (0.8), `strict_mode`
+   - Rückgabe: Plan-JSON mit Exercises-Referenzen und Metadaten
+
+2. **Retriever**  
+   - Filter-Layer (Payload)
+   - Vector-Layer (Ranking)
+   - Kombinierte Gewichtung
+
+3. **Composer**  
+   - Sections aufbauen (aus Template oder Default)
+   - Zeitbudget pro Section und Gesamt einhalten
+   - Strict-Mode: nur gültige `external_id`
+
+4. **Scoring-Funktionen**  
+   - Coverage (Capabilites-Abdeckung)
+   - Diversity (Variabilität)
+   - Novelty (Neuheit gegenüber Historie)
+
+5. **Tests**  
+   - Unit-Tests (Scoring, Filter)
+   - E2E: Template → Retriever → Composer → Persistenz
+
+6. **Dokumentation**  
+   - OpenAPI-Beispiele, Parametrierung, Konfigurationsoptionen
+
+---
+
+## Akzeptanzkriterien
+- Identische Eingaben → identischer Plan (Determinismus)
+- Keine doppelten Übungen im Plan
+- Budget- und Coverage-Ziele in ≥95 % der Testfälle erreicht
+- Novelty-Penalty wirkt wie konfiguriert
+
+---
+
+## Risiken
+- Konflikte zwischen Budget, Coverage, Novelty (Priorisierung erforderlich)
+- Geringe Übungsvielfalt → eingeschränkte Ergebnisse
+- Performance-Einbußen bei großen Collections
+
+---
+
+## Technische Vorgaben
+**Voreinstellungen:**
+- `novelty_horizon`: 5
+- `coverage_threshold`: 0.8
+- Priorität bei Konflikt: 1. Budget, 2. Coverage, 3. Novelty
+
+**Benötigte Dateien:**
+- `llm-api/plan_router.py` (v0.13.4)
+- `llm-api/exercise_router.py` (aus WP-02)
+- `scripts/bootstrap_qdrant_plans.py` (v1.3.x)
+- Schema-Definitionen für `plan_templates` und `plans`
+- Beispiel-Datensätze (Golden-Cases)
+- `.env` (ohne Secrets, mit API-URLs)
+
+---
+
+## Prompt für das Entwicklerteam (direkt nutzbar)
+> **Rolle:** Entwicklerteam WP-17 – Retriever & Composer (Kern ohne LLM)  
+> **Aufgabe:** Implementiere `/plan/generate`, der deterministisch aus plan_templates und exercises Pläne generiert.  
+> Nutze Filter- und Vektor-Suche in Qdrant, Scoring-Funktionen (Coverage, Diversity, Novelty) und eine Composer-Logik, die Zeitbudgets einhält.  
+> **Parameter:** discipline, age_group, target_group, goals, time_budget_minutes, novelty_horizon=5, coverage_threshold=0.8, strict_mode.  
+> **Anforderungen:** Deterministische Ergebnisse, keine Duplikate, ≥95 % Zielerreichung bei Budget/Coverage, funktionierender Novelty-Penalty.  
+> **Rahmen:** Python 3.12, FastAPI, Qdrant, vorhandene plan_templates/plans/exercises-Collections.  
+> **Liefere:** Code, Unit- und E2E-Tests, OpenAPI-Doku mit Beispielen.  
+> **Dateien:** siehe Liste oben.

llm-api/audit_ki_stack.sh

@@ -0,0 +1,45 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -euo pipefail
+
+echo "=== SYSTEM ==="
+uname -a || true
+echo
+echo "CPU/Mem:"
+lscpu | egrep 'Model name|CPU\(s\)|Thread|Core|Socket' || true
+free -h || true
+echo
+echo "Disk:"
+df -hT | awk 'NR==1 || /\/(srv|opt|home|var|$)/'
+echo
+
+echo "=== DOCKER ==="
+docker --version || true
+docker compose version || docker-compose --version || true
+echo
+echo "Running containers:"
+docker ps --format "table {{.Names}}\t{{.Image}}\t{{.Ports}}" || true
+echo
+
+echo "=== PYTHON ==="
+python3 --version || true
+python3.12 --version || true
+pip --version || true
+echo
+
+echo "=== NODE/NPM (für n8n, falls nativ) ==="
+node -v || true
+npm -v || true
+echo
+
+echo "=== BESETZTE PORTS (root zeigt Prozesse) ==="
+for p in 8000 6333 11434 5678; do
+  echo "--- Port $p ---"
+  (sudo ss -ltnp | grep ":$p ") || echo "frei"
+done
+echo
+
+echo "=== DIENSTE / HINWEISE ==="
+systemctl list-units --type=service | egrep -i 'qdrant|ollama|n8n|uvicorn|gunicorn' || true
+echo
+
+echo "Fertig. Prüfe ob Ports frei sind und welche Container bereits laufen."

llm-api/exercise_router.py

@@ -1,15 +1,17 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
-exercise_router.py – v1.7.0
+exercise_router.py – v1.7.1 (Swagger angereichert)
 
-Neu:
-- Endpoint **POST /exercise/search**: kombinierbare Filter (discipline, duration, equipment any/all, keywords any/all,
-  capability_geN / capability_eqN + names) + optionaler Vektor-Query (query-Text). Ausgabe inkl. Score.
-- Facetten erweitert: neben capability_ge1..ge5 jetzt auch capability_eq1..eq5.
-- Idempotenz-Fix & Payload-Scroll (aus v1.6.2) beibehalten.
-- API-Signaturen bestehender Routen unverändert.
+Ergänzt:
+- Aussagekräftige summary/description/response_description je Endpoint
+- Beispiele (x-codeSamples) für curl-Aufrufe
+- Pydantic-Felder mit description + json_schema_extra (Beispiele)
+- Keine API-Signatur-/Pfadänderungen, keine Prefix-Änderungen
 
-Hinweis: Die „eq/ge“-Felder werden beim Upsert gesetzt; für Alt-Punkte einmal das Backfill laufen lassen.
+Hinweis:
+- Endpunkte bleiben weiterhin unter /exercise/* (weil die Routenstrings bereits /exercise/... enthalten).
+- Falls du später einen APIRouter-Prefix setzen willst, dann bitte die Pfade unten von '/exercise/...' auf relative Pfade ändern,
+  sonst entstehen Doppelpfade.
 """
 
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query
@@ -27,77 +29,137 @@ from qdrant_client.models import (
     FieldCondition,
     MatchValue,
 )
+import logging
 import os
 
-router = APIRouter()
+logger = logging.getLogger("exercise_router")
+logger.setLevel(logging.INFO)
+
+# Router ohne prefix (Pfadstrings enthalten bereits '/exercise/...')
+router = APIRouter(tags=["exercise"])
 
 # =========================
 # Models
 # =========================
 class Exercise(BaseModel):
-    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid4()))
+    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid4()), description="Interne UUID (Qdrant-Punkt-ID)")
     # Upsert-Metadaten
-    external_id: Optional[str] = None
-    fingerprint: Optional[str] = None
-    source: Optional[str] = None
-    imported_at: Optional[datetime] = None
+    external_id: Optional[str] = Field(default=None, description="Upsert-Schlüssel (z. B. 'mw:{pageid}')")
+    fingerprint: Optional[str] = Field(default=None, description="sha256 der Kernfelder für Idempotenz/Diff")
+    source: Optional[str] = Field(default=None, description="Quelle (z. B. 'mediawiki', 'pdf-import', …)")
+    imported_at: Optional[datetime] = Field(default=None, description="Zeitpunkt des Imports (ISO-8601)")
 
     # Domain-Felder
-    title: str
-    summary: str
-    short_description: str
-    keywords: List[str] = []
-    link: Optional[str] = None
-    discipline: str
-    group: Optional[str] = None
-    age_group: str
-    target_group: str
-    min_participants: int
-    duration_minutes: int
-    capabilities: Dict[str, int] = {}
-    category: str
-    purpose: str
-    execution: str
-    notes: str
-    preparation: str
-    method: str
-    equipment: List[str] = []
+    title: str = Field(..., description="Übungstitel")
+    summary: str = Field(..., description="Kurzbeschreibung/Ziel der Übung")
+    short_description: str = Field(..., description="Alternative Kurzform / Teaser")
+    keywords: List[str] = Field(default_factory=list, description="Freie Schlagworte (normalisiert)")
+    link: Optional[str] = Field(default=None, description="Kanonsiche URL/Permalink zur Quelle")
+    discipline: str = Field(..., description="Disziplin (z. B. Karate)")
+    group: Optional[str] = Field(default=None, description="Optionale Gruppierung/Kategorie")
+    age_group: str = Field(..., description="Altersgruppe (z. B. Kinder/Schüler/Teenager/Erwachsene)")
+    target_group: str = Field(..., description="Zielgruppe (z. B. Breitensportler)")
+    min_participants: int = Field(..., ge=0, description="Minimale Gruppenstärke")
+    duration_minutes: int = Field(..., ge=0, description="Dauer in Minuten")
+    capabilities: Dict[str, int] = Field(default_factory=dict, description="Fähigkeiten-Map: {Name: Level 1..5}")
+    category: str = Field(..., description="Abschnitt / Kategorie (z. B. Aufwärmen, Grundschule, …)")
+    purpose: str = Field(..., description="Zweck/Zielabsicht")
+    execution: str = Field(..., description="Durchführungsschritte (Markdown/Wiki-ähnlich)")
+    notes: str = Field(..., description="Hinweise/Coaching-Cues")
+    preparation: str = Field(..., description="Vorbereitung/Material")
+    method: str = Field(..., description="Methodik/Didaktik")
+    equipment: List[str] = Field(default_factory=list, description="Benötigte Hilfsmittel")
+
+    model_config = {
+        "json_schema_extra": {
+            "example": {
+                "external_id": "mw:218",
+                "title": "Affenklatschen",
+                "summary": "Koordination & Aufmerksamkeit mit Ballwechseln",
+                "short_description": "Ballgewöhnung im Stand/Gehen/Laufen",
+                "keywords": ["Hand-Auge-Koordination", "Reaktion"],
+                "link": "https://www.karatetrainer.de/index.php?title=Affenklatschen",
+                "discipline": "Karate",
+                "age_group": "Teenager",
+                "target_group": "Breitensportler",
+                "min_participants": 4,
+                "duration_minutes": 8,
+                "capabilities": {"Reaktionsfähigkeit": 2, "Kopplungsfähigkeit": 2},
+                "category": "Aufwärmen",
+                "purpose": "Aufmerksamkeit & Reaktionskette aktivieren",
+                "execution": "* Paarweise aufstellen …",
+                "notes": "* nicht zu lange werden lassen",
+                "preparation": "* Bälle bereit halten",
+                "method": "* klare Regeln/Strafrunde",
+                "equipment": ["Bälle"]
+            }
+        }
+    }
 
 class DeleteResponse(BaseModel):
-    status: str
-    count: int
-    collection: str
+    status: str = Field(..., description="Statusmeldung")
+    count: int = Field(..., ge=0, description="Anzahl betroffener Punkte")
+    collection: str = Field(..., description="Qdrant-Collection-Name")
 
 class ExerciseSearchRequest(BaseModel):
     # Optionaler Semantik-Query (Vektor)
-    query: Optional[str] = None
-    limit: int = Field(default=20, ge=1, le=200)
-    offset: int = Field(default=0, ge=0)
+    query: Optional[str] = Field(default=None, description="Freitext für Vektor-Suche (optional)")
+    limit: int = Field(default=20, ge=1, le=200, description="Max. Treffer")
+    offset: int = Field(default=0, ge=0, description="Offset/Pagination")
 
     # Einfache Filter
-    discipline: Optional[str] = None
-    target_group: Optional[str] = None
-    age_group: Optional[str] = None
-    max_duration: Optional[int] = Field(default=None, ge=0)
+    discipline: Optional[str] = Field(default=None, description="z. B. Karate")
+    target_group: Optional[str] = Field(default=None, description="z. B. Breitensportler")
+    age_group: Optional[str] = Field(default=None, description="z. B. Teenager")
+    max_duration: Optional[int] = Field(default=None, ge=0, description="Obergrenze Minuten")
 
     # Listen-Filter
-    equipment_any: Optional[List[str]] = None    # mindestens eins muss passen
-    equipment_all: Optional[List[str]] = None    # alle müssen passen
-    keywords_any: Optional[List[str]] = None
-    keywords_all: Optional[List[str]] = None
+    equipment_any: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="Mind. eines muss passen")
+    equipment_all: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="Alle müssen passen")
+    keywords_any: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="Mind. eines muss passen")
+    keywords_all: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="Alle müssen passen")
 
     # Capabilities (Namen + Level-Operator)
-    capability_names: Optional[List[str]] = None
-    capability_ge_level: Optional[int] = Field(default=None, ge=1, le=5)
-    capability_eq_level: Optional[int] = Field(default=None, ge=1, le=5)
+    capability_names: Optional[List[str]] = Field(default=None, description="Capability-Bezeichnungen")
+    capability_ge_level: Optional[int] = Field(default=None, ge=1, le=5, description="Level ≥ N")
+    capability_eq_level: Optional[int] = Field(default=None, ge=1, le=5, description="Level == N")
+
+    model_config = {
+        "json_schema_extra": {
+            "examples": [{
+                "discipline": "Karate",
+                "max_duration": 12,
+                "equipment_any": ["Bälle"],
+                "capability_names": ["Reaktionsfähigkeit"],
+                "capability_ge_level": 2,
+                "limit": 5
+            }, {
+                "query": "Aufwärmen Reaktionsfähigkeit 10min Teenager Bälle",
+                "discipline": "Karate",
+                "limit": 3
+            }]
+        }
+    }
 
 class ExerciseSearchHit(BaseModel):
-    id: str
-    score: Optional[float] = None
-    payload: Exercise
+    id: str = Field(..., description="Qdrant-Punkt-ID")
+    score: Optional[float] = Field(default=None, description="Ähnlichkeitsscore (nur bei Vektor-Suche)")
+    payload: Exercise = Field(..., description="Übungsdaten (Payload)")
 
 class ExerciseSearchResponse(BaseModel):
-    hits: List[ExerciseSearchHit]
+    hits: List[ExerciseSearchHit] = Field(..., description="Trefferliste")
+
+    model_config = {
+        "json_schema_extra": {
+            "example": {
+                "hits": [{
+                    "id": "c1f1-…",
+                    "score": 0.78,
+                    "payload": Exercise.model_config["json_schema_extra"]["example"]
+                }]
+            }
+        }
+    }
 
 # =========================
 # Helpers
@@ -160,6 +222,12 @@ def _norm_list(xs: List[Any]) -> List[str]:
 
 
 def _facet_capabilities(caps: Dict[str, Any]) -> Dict[str, List[str]]:
+    """
+    Leitet Facettenfelder aus der capabilities-Map ab:
+    - capability_keys: alle Namen
+    - capability_geN: Namen mit Level >= N (1..5)
+    - capability_eqN: Namen mit Level == N (1..5)
+    """
     caps = caps or {}
 
     def names_where(pred) -> List[str]:
@@ -194,6 +262,7 @@ def _facet_capabilities(caps: Dict[str, Any]) -> Dict[str, List[str]]:
 
 
 def _response_strip_extras(payload: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    # Nur definierte Exercise-Felder zurückgeben (saubere API)
     allowed = set(Exercise.model_fields.keys())
     return {k: v for k, v in payload.items() if k in allowed}
 
@@ -209,8 +278,7 @@ def _build_filter(req: ExerciseSearchRequest) -> Filter:
     if req.age_group:
         must.append(FieldCondition(key="age_group", match=MatchValue(value=req.age_group)))
     if req.max_duration is not None:
-        # Range ohne Import zusätzlicher Modelle: Qdrant akzeptiert auch {'range': {'lte': n}} per JSON;
-        # über Client-Modell tun wir es hier nicht, da wir Filter primär für Keyword-Felder nutzen.
+        # Range in Qdrant: über rohen JSON-Range-Ausdruck (Client-Modell hat keinen Komfort-Wrapper)
         must.append({"key": "duration_minutes", "range": {"lte": int(req.max_duration)}})
 
     # equipment
@@ -218,7 +286,6 @@ def _build_filter(req: ExerciseSearchRequest) -> Filter:
         for it in req.equipment_all:
             must.append(FieldCondition(key="equipment", match=MatchValue(value=it)))
     if req.equipment_any:
-        # OR: über 'should' Liste
         for it in req.equipment_any:
             should.append(FieldCondition(key="equipment", match=MatchValue(value=it)))
 
@@ -248,22 +315,55 @@ def _build_filter(req: ExerciseSearchRequest) -> Filter:
 
     flt = Filter(must=must)
     if should:
-        # qdrant: 'should' mit implizitem minimum_should_match=1
+        # Qdrant: 'should' entspricht OR mit minimum_should_match=1
         flt.should = should
     return flt
 
 # =========================
 # Endpoints
 # =========================
-@router.get("/exercise/by-external-id")
-def get_exercise_by_external_id(external_id: str = Query(..., min_length=3)):
+@router.get(
+    "/exercise/by-external-id",
+    summary="Übung per external_id abrufen",
+    description=(
+        "Liefert die Übung mit der gegebenen `external_id` (z. B. `mw:{pageid}`). "
+        "Verwendet einen Qdrant-Filter auf dem Payload-Feld `external_id`."
+    ),
+    response_description="Vollständiger Exercise-Payload oder 404 bei Nichtfund.",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [{
+            "lang": "bash",
+            "label": "curl",
+            "source": "curl -s 'http://localhost:8000/exercise/by-external-id?external_id=mw:218' | jq ."
+        }]
+    }
+)
+def get_exercise_by_external_id(external_id: str = Query(..., min_length=3, description="Upsert-Schlüssel, z. B. 'mw:218'")):
     found = _lookup_by_external_id(external_id)
     if not found:
         raise HTTPException(status_code=404, detail="not found")
     return found
 
 
-@router.post("/exercise", response_model=Exercise)
+@router.post(
+    "/exercise",
+    response_model=Exercise,
+    summary="Create/Update (idempotent per external_id)",
+    description=(
+        "Legt eine Übung an oder aktualisiert sie. Wenn `external_id` vorhanden und bereits in der Collection existiert, "
+        "wird **Update** auf dem bestehenden Punkt ausgeführt (Upsert). `keywords`/`equipment` werden normalisiert, "
+        "Capability-Facetten (`capability_ge1..5`, `capability_eq1..5`, `capability_keys`) automatisch abgeleitet. "
+        "Der Vektor wird aus Kernfeldern (title/summary/short_description/purpose/execution/notes) berechnet."
+    ),
+    response_description="Gespeicherter Exercise-Datensatz (Payload-View).",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [{
+            "lang": "bash",
+            "label": "curl",
+            "source": "curl -s -X POST http://localhost:8000/exercise -H 'Content-Type: application/json' -d @exercise.json | jq ."
+        }]
+    }
+)
 def create_or_update_exercise(ex: Exercise):
     _ensure_collection()
 
@@ -290,7 +390,20 @@ def create_or_update_exercise(ex: Exercise):
     return Exercise(**_response_strip_extras(payload))
 
 
-@router.get("/exercise/{exercise_id}", response_model=Exercise)
+@router.get(
+    "/exercise/{exercise_id}",
+    response_model=Exercise,
+    summary="Übung per interner ID (Qdrant-Punkt-ID) lesen",
+    description="Scrollt nach `id` und gibt den Payload als Exercise zurück.",
+    response_description="Exercise-Payload oder 404 bei Nichtfund.",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [{
+            "lang": "bash",
+            "label": "curl",
+            "source": "curl -s 'http://localhost:8000/exercise/1234-uuid' | jq ."
+        }]
+    }
+)
 def get_exercise(exercise_id: str):
     _ensure_collection()
     pts, _ = qdrant.scroll(
@@ -306,7 +419,32 @@ def get_exercise(exercise_id: str):
     return Exercise(**_response_strip_extras(payload))
 
 
-@router.post("/exercise/search", response_model=ExerciseSearchResponse)
+@router.post(
+    "/exercise/search",
+    response_model=ExerciseSearchResponse,
+    summary="Suche Übungen (Filter + optional Vektor)",
+    description=(
+        "Kombinierbare Filter auf Payload-Feldern (`discipline`, `age_group`, `target_group`, `equipment`, `keywords`, "
+        "`capability_geN/eqN`) und **optional** Vektor-Suche via `query`. "
+        "`should`-Filter (equipment_any/keywords_any) wirken als OR (minimum_should_match=1). "
+        "`max_duration` wird als Range (lte) angewandt. Ergebnis enthält bei Vektor-Suche `score`, sonst `null`."
+    ),
+    response_description="Trefferliste (payload + Score bei Vektor-Suche).",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [
+            {
+                "lang": "bash",
+                "label": "Filter",
+                "source": "curl -s -X POST http://localhost:8000/exercise/search -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"discipline\":\"Karate\",\"max_duration\":12,\"equipment_any\":[\"Bälle\"],\"capability_names\":[\"Reaktionsfähigkeit\"],\"capability_ge_level\":2,\"limit\":5}' | jq ."
+            },
+            {
+                "lang": "bash",
+                "label": "Vektor + Filter",
+                "source": "curl -s -X POST http://localhost:8000/exercise/search -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"query\":\"Aufwärmen 10min Teenager Bälle\",\"discipline\":\"Karate\",\"limit\":3}' | jq ."
+            }
+        ]
+    }
+)
 def search_exercises(req: ExerciseSearchRequest) -> ExerciseSearchResponse:
     _ensure_collection()
     flt = _build_filter(req)
@@ -314,7 +452,6 @@ def search_exercises(req: ExerciseSearchRequest) -> ExerciseSearchResponse:
     hits: List[ExerciseSearchHit] = []
     if req.query:
         vec = _make_vector_from_query(req.query)
-        # qdrant_client.search unterstützt offset/limit
         res = qdrant.search(
             collection_name=COLLECTION,
             query_vector=vec,
@@ -327,8 +464,7 @@ def search_exercises(req: ExerciseSearchRequest) -> ExerciseSearchResponse:
             payload.setdefault("id", str(h.id))
             hits.append(ExerciseSearchHit(id=str(h.id), score=float(h.score or 0.0), payload=Exercise(**_response_strip_extras(payload))))
     else:
-        # Filter-only: per Scroll (ohne Score); einfache Paginierung via offset/limit
-        # Hole offset+limit Punkte und simuliere Score=None
+        # Filter-only: Scroll-Paginierung, Score=None
         collected = 0
         skipped = 0
         next_offset = None
@@ -357,8 +493,24 @@ def search_exercises(req: ExerciseSearchRequest) -> ExerciseSearchResponse:
     return ExerciseSearchResponse(hits=hits)
 
 
-@router.delete("/exercise/delete-by-external-id", response_model=DeleteResponse)
-def delete_by_external_id(external_id: str = Query(...)):
+@router.delete(
+    "/exercise/delete-by-external-id",
+    response_model=DeleteResponse,
+    summary="Löscht Punkte mit gegebener external_id",
+    description=(
+        "Scrollt nach `external_id` und löscht alle passenden Punkte. "
+        "Idempotent: wenn nichts gefunden → count=0. Vorsicht: **löscht dauerhaft**."
+    ),
+    response_description="Status + Anzahl gelöschter Punkte.",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [{
+            "lang": "bash",
+            "label": "curl",
+            "source": "curl -s 'http://localhost:8000/exercise/delete-by-external-id?external_id=mw:9999' | jq ."
+        }]
+    }
+)
+def delete_by_external_id(external_id: str = Query(..., description="Upsert-Schlüssel, z. B. 'mw:218'")):
     _ensure_collection()
     flt = Filter(must=[FieldCondition(key="external_id", match=MatchValue(value=external_id))])
     pts, _ = qdrant.scroll(collection_name=COLLECTION, scroll_filter=flt, limit=10000, with_payload=False)
@@ -369,8 +521,24 @@ def delete_by_external_id(external_id: str = Query(...)):
     return DeleteResponse(status="🗑️ gelöscht", count=len(ids), collection=COLLECTION)
 
 
-@router.delete("/exercise/delete-collection", response_model=DeleteResponse)
-def delete_collection(collection: str = Query(default=COLLECTION)):
+@router.delete(
+    "/exercise/delete-collection",
+    response_model=DeleteResponse,
+    summary="Collection komplett löschen",
+    description=(
+        "Entfernt die gesamte Collection aus Qdrant. **Gefährlich** – alle Übungen sind danach weg. "
+        "Nutze nur in Testumgebungen oder für einen kompletten Neuaufbau."
+    ),
+    response_description="Status. count=0 (nicht relevant beim Drop).",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [{
+            "lang": "bash",
+            "label": "curl",
+            "source": "curl -s 'http://localhost:8000/exercise/delete-collection?collection=exercises' | jq ."
+        }]
+    }
+)
+def delete_collection(collection: str = Query(default=COLLECTION, description="Collection-Name (Default: 'exercises')")):
     if not qdrant.collection_exists(collection):
         raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Collection '{collection}' nicht gefunden.")
     qdrant.delete_collection(collection_name=collection)
@@ -384,7 +552,6 @@ TEST_DOC = """
 Speicher als tests/test_exercise_search.py und mit pytest laufen lassen.
 
 import os, requests
-
 BASE = os.getenv("API_BASE", "http://localhost:8000")
 
 # 1) Filter-only

llm-api/llm_api.py

@@ -1,37 +1,161 @@
-from dotenv import load_dotenv
-load_dotenv()  # Lädt Variablen aus .env in os.environ
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+llm_api.py – v1.2.0 (zentraler .env-Bootstrap, saubere Router-Einbindung, Swagger-Doku)
 
+Änderungen ggü. v1.1.6:
+- Zentrales .env-Bootstrapping VOR allen Router-Imports (findet Datei robust; setzt LLMAPI_ENV_FILE/LLMAPI_ENV_BOOTSTRAPPED)
+- Konsistente Swagger-Beschreibung + Tags-Metadaten
+- Router ohne doppelte Prefixe einbinden (die Prefixe werden in den Routern definiert)
+- Root-/health und /version Endpoints
+- Defensive Includes (Router-Importfehler verhindern Server-Absturz; Logging statt Crash)
+- Beibehaltener globaler Fehlerhandler (generische 500)
+
+Hinweis:
+- wiki_router im Canvas (v1.4.2) nutzt bereits robustes .env-Loading, respektiert aber die zentral gesetzten ENV-Variablen.
+- Wenn du ENV-Datei an anderem Ort hast, setze in der Systemd-Unit `Environment=LLMAPI_ENV_FILE=/pfad/.env`.
+
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from pathlib import Path
+from textwrap import dedent
+from typing import Optional
 
 from fastapi import FastAPI
 from fastapi.responses import JSONResponse
-from clients import model, qdrant
-from wiki_router import router as wiki_router
-from embed_router import router as embed_router
-from exercise_router import router as exercise_router
-from plan_router import router as plan_router
-from plan_session_router import router as plan_session_router
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 
-# Version
-__version__ = "1.1.6"
+# ----------------------
+# Zentraler .env-Bootstrap (VOR Router-Imports ausführen!)
+# ----------------------
+def _bootstrap_env() -> Optional[str]:
+    try:
+        from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
+    except Exception:
+        print("[env] python-dotenv nicht installiert – überspringe .env-Loading", flush=True)
+        return None
+
+    candidates: list[str] = []
+    if os.getenv("LLMAPI_ENV_FILE"):
+        candidates.append(os.getenv("LLMAPI_ENV_FILE") or "")
+    fd = find_dotenv(".env", usecwd=True)
+    if fd:
+        candidates.append(fd)
+    candidates += [
+        str(Path.cwd() / ".env"),
+        str(Path(__file__).parent / ".env"),
+        str(Path.home() / ".env"),
+        str(Path.home() / ".llm-api.env"),
+        "/etc/llm-api.env",
+    ]
+
+    for p in candidates:
+        try:
+            if p and Path(p).exists():
+                if load_dotenv(p, override=False):
+                    os.environ["LLMAPI_ENV_FILE"] = p
+                    os.environ["LLMAPI_ENV_BOOTSTRAPPED"] = "1"
+                    print(f"[env] loaded: {p}", flush=True)
+                    return p
+        except Exception as e:
+            print(f"[env] load failed for {p}: {e}", flush=True)
+    print("[env] no .env found; using process env", flush=True)
+    return None
+
+_ENV_SRC = _bootstrap_env()
+
+# ----------------------
+# App + OpenAPI-Metadaten
+# ----------------------
+__version__ = "1.2.0"
 print(f"[DEBUG] llm_api.py version {__version__} loaded from {__file__}", flush=True)
 
+TAGS = [
+    {
+        "name": "wiki",
+        "description": dedent(
+            """
+            MediaWiki-Proxy (Health, Login, Page-Info/Parse, SMW-Ask).
+            **ENV**: `WIKI_API_URL`, `WIKI_TIMEOUT`, `WIKI_RETRIES`, `WIKI_SLEEP_MS`, `WIKI_BATCH`.
+            """
+        ),
+    },
+    {
+        "name": "exercise",
+        "description": dedent(
+            """
+            Übungen (Upsert, Suche, Delete). Upsert-Schlüssel: `external_id` (z. B. `mw:{pageid}`).
+            **ENV**: `EXERCISE_COLLECTION`, `QDRANT_HOST`, `QDRANT_PORT`.
+            """
+        ),
+    },
+    {
+        "name": "plans",
+        "description": "Trainingspläne (Templates/Generate/Export).",
+    },
+]
 
-
-# FastAPI-Instanz
 app = FastAPI(
     title="KI Trainerassistent API",
-    description="Modulare API für Trainingsplanung und MediaWiki-Import",
+    description=dedent(
+        f"""
+        Modulare API für Trainingsplanung und MediaWiki-Import.
+
+        **Version:** {__version__}
+
+        ## Quickstart (CLI)
+        ```bash
+        python3 wiki_importer.py --all
+        python3 wiki_importer.py --all --category "Übungen" --dry-run
+        ```
+        """
+    ),
     version=__version__,
+    openapi_tags=TAGS,
+    swagger_ui_parameters={"docExpansion": "list", "defaultModelsExpandDepth": 0},
 )
 
-# Globaler Fehlerhandler
+# Optional: CORS für lokale UIs/Tools
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+# ----------------------
+# Globaler Fehlerhandler (generisch)
+# ----------------------
 @app.exception_handler(Exception)
 async def unicorn_exception_handler(request, exc):
     return JSONResponse(status_code=500, content={"detail": "Interner Serverfehler."})
 
-# Router einbinden
-app.include_router(wiki_router)
-app.include_router(embed_router)
-app.include_router(exercise_router)
-app.include_router(plan_router)
-app.include_router(plan_session_router)
+# ----------------------
+# Router einbinden (WICHTIG: keine zusätzlichen Prefixe hier setzen)
+# ----------------------
+
+def _include_router_safely(name: str, import_path: str):
+    try:
+        module = __import__(import_path, fromlist=["router"])  # lazy import nach ENV-Bootstrap
+        app.include_router(module.router)
+        print(f"[router] {name} included", flush=True)
+    except Exception as e:
+        print(f"[router] {name} NOT included: {e}", flush=True)
+
+_include_router_safely("wiki_router", "wiki_router")      # prefix in Datei: /import/wiki
+_include_router_safely("embed_router", "embed_router")    
+_include_router_safely("exercise_router", "exercise_router")
+_include_router_safely("plan_router", "plan_router")
+_include_router_safely("plan_session_router", "plan_session_router")
+
+# ----------------------
+# Basis-Endpunkte
+# ----------------------
+@app.get("/health", tags=["wiki"], summary="API-Health (lokal)")
+def api_health():
+    return {"status": "ok"}
+
+@app.get("/version", tags=["wiki"], summary="API-Version & ENV-Quelle")
+def api_version():
+    return {"version": __version__, "env_file": _ENV_SRC}

llm-api/wiki_router.py

@@ -1,20 +1,16 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
 """
-wiki_router.py – v1.4.2 (Swagger angereichert)
+wiki_router.py – v1.4.3 (Swagger + robustes .env + optionaler ENV-Login)
 
-Änderungen ggü. v1.4.1:
-- Alle Endpunkte mit aussagekräftigem `summary`/`description`/`response_description` versehen
-- Parameter-Beschreibungen ergänzt (z. B. `verbose`, `category`, `title`)
-- Beispiele über `x-codeSamples` (cURL) und `json_schema_extra`
-- **Keine API-Signaturänderungen**
+Änderungen ggü. v1.4.2:
+- **/login/env** hinzugefügt: Login mit WIKI_BOT_USER/WIKI_BOT_PASSWORD aus ENV (Secrets werden nie ausgegeben)
+- .env-Bootstrap robuster und **vor** dem ersten Aufruf geloggt
+- /.meta/env/runtime um Credentials-Flags ergänzt (ohne Klartext)
+- response_description-Strings mit JSON-Beispielen sauber gequotet
+- Keine Breaking-Changes (Signaturen & Pfade unverändert)
 
-Ziele:
-- /semantic/pages reichert pageid/fullurl für ALLE Titel batchweise an (redirects=1, converttitles=1)
-- /info robust: 404 statt 500, mit Titel-Varianten (Leerzeichen/Unterstrich/Bindestrich)
-- Wiederholungen & Throttling gegen MediaWiki (WIKI_RETRIES, WIKI_SLEEP_MS)
-- Optional: Diagnose-Ausgaben (verbose) und Coverage-Kennzahlen (Logs)
-
-Hinweis Prefix:
-- Der Router setzt `prefix="/import/wiki"`. In `llm_api.py` **ohne** weiteren Prefix einbinden, sonst entstehen Doppelpfade.
+Prefix-Hinweis:
+- Der Router setzt `prefix="/import/wiki"`. In `llm_api.py` **ohne** weiteren Prefix einbinden.
 """
 
 from typing import Dict, Any, Optional, List
@@ -23,16 +19,64 @@ from pydantic import BaseModel, Field
 from textwrap import dedent
 import os, time, logging
 import requests
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
+from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
+from starlette.responses import PlainTextResponse
 
+# -------------------------------------------------
+# Logging **vor** .env-Bootstrap initialisieren
+# -------------------------------------------------
 logger = logging.getLogger("wiki_router")
 logger.setLevel(logging.INFO)
 
-router = APIRouter(prefix="/import/wiki", tags=["wiki"]) 
+# -------------------------------------------------
+# Robustes .env-Loading (findet Datei auch außerhalb des CWD)
+# -------------------------------------------------
 
-# -------- Konfiguration --------
+def _bootstrap_env() -> Optional[str]:
+    """Versucht mehrere typische Pfade für .env zu laden und loggt die Fundstelle.
+    Reihenfolge:
+    1) env `LLMAPI_ENV_FILE`
+    2) find_dotenv() relativ zum CWD
+    3) CWD/.env
+    4) Verzeichnis dieser Datei /.env
+    5) $HOME/.env
+    6) $HOME/.llm-api.env
+    7) /etc/llm-api.env
+    """
+    candidates: List[str] = []
+    if os.getenv("LLMAPI_ENV_FILE"):
+        candidates.append(os.getenv("LLMAPI_ENV_FILE") or "")
+    fd = find_dotenv(".env", usecwd=True)
+    if fd:
+        candidates.append(fd)
+    candidates += [
+        os.path.join(os.getcwd(), ".env"),
+        os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".env"),
+        os.path.expanduser("~/.env"),
+        os.path.expanduser("~/.llm-api.env"),
+        "/etc/llm-api.env",
+    ]
+    for path in candidates:
+        try:
+            if path and os.path.exists(path):
+                loaded = load_dotenv(path, override=False)
+                if loaded:
+                    logger.info("wiki_router: .env geladen aus %s", path)
+                    return path
+        except Exception as e:
+            logger.warning("wiki_router: .env laden fehlgeschlagen (%s): %s", path, e)
+    logger.info("wiki_router: keine .env gefunden – verwende Prozess-Umgebung")
+    return None
+
+_BOOTSTRAP_ENV = _bootstrap_env()
+
+# -------------------------------------------------
+# Router & Konfiguration
+# -------------------------------------------------
+router = APIRouter(prefix="/import/wiki", tags=["wiki"])  
+
+# Hinweis: Werte werden NACH dem .env-Bootstrap aus os.environ gelesen.
+# Änderungen an .env erfordern i. d. R. einen Neustart des Dienstes.
 WIKI_API_URL = os.getenv("WIKI_API_URL", "https://karatetrainer.net/api.php")
 WIKI_TIMEOUT = float(os.getenv("WIKI_TIMEOUT", "15"))
 WIKI_BATCH   = int(os.getenv("WIKI_BATCH", "50"))
@@ -41,18 +85,15 @@ WIKI_SLEEPMS = int(os.getenv("WIKI_SLEEP_MS", "0"))     # Throttle zwischen Requ
 
 # Single Session (Cookies für Login)
 wiki_session = requests.Session()
-wiki_session.headers.update({"User-Agent": "local-llm-wiki-proxy/1.4.2"})
+wiki_session.headers.update({"User-Agent": "local-llm-wiki-proxy/1.4.3"})
 
-# -------- Schemas --------
+# -------------------------------------------------
+# Schemas
+# -------------------------------------------------
 class WikiLoginRequest(BaseModel):
     username: str = Field(..., description="MediaWiki-Benutzername (kein .env-Wert)")
     password: str = Field(..., description="MediaWiki-Passwort (kein .env-Wert)")
-
-    model_config = {
-        "json_schema_extra": {
-            "example": {"username": "Bot", "password": "••••••"}
-        }
-    }
+    model_config = {"json_schema_extra": {"example": {"username": "Bot", "password": "••••••"}}}
 
 class WikiLoginResponse(BaseModel):
     status: str = Field(..., description="'success' bei erfolgreichem Login")
@@ -62,25 +103,17 @@ class PageInfoResponse(BaseModel):
     pageid: int = Field(..., description="Eindeutige PageID der MediaWiki-Seite")
     title: str = Field(..., description="Aufgelöster Titel (kann von Eingabe abweichen, z. B. Redirect/Normalize)")
     fullurl: str = Field(..., description="Kanonsiche URL zur Seite")
-
-    model_config = {
-        "json_schema_extra": {
-            "example": {"pageid": 218, "title": "Affenklatschen", "fullurl": "https://…/index.php?title=Affenklatschen"}
-        }
-    }
+    model_config = {"json_schema_extra": {"example": {"pageid": 218, "title": "Affenklatschen", "fullurl": "https://…/index.php?title=Affenklatschen"}}}
 
 class PageContentResponse(BaseModel):
     pageid: int = Field(..., description="PageID der angefragten Seite")
     title: str = Field(..., description="Echo des mitgegebenen Titels (optional)")
     wikitext: str = Field(..., description="Roh-Wikitext (inkl. Templates), keine Sanitization")
+    model_config = {"json_schema_extra": {"example": {"pageid": 218, "title": "Affenklatschen", "wikitext": "{{ÜbungInfoBox|…}}"}}}
 
-    model_config = {
-        "json_schema_extra": {
-            "example": {"pageid": 218, "title": "Affenklatschen", "wikitext": "{{ÜbungInfoBox|…}}"}
-        }
-    }
-
-# -------- Utils --------
+# -------------------------------------------------
+# Utils
+# -------------------------------------------------
 
 def _sleep():
     if WIKI_SLEEPMS > 0:
@@ -163,7 +196,117 @@ def _fetch_pageinfo_batch(titles: List[str]) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
         _sleep()
     return out
 
-# -------- Endpoints --------
+# -------------------------------------------------
+# Doku-Konstanten (Markdown/.env)
+# -------------------------------------------------
+MANUAL_WIKI_IMPORTER = dedent("""
+# wiki_importer.py – Kurzanleitung
+
+## Voraussetzungen
+- API erreichbar: `GET /import/wiki/health` (Status `ok`)
+- .env:
+  - `API_BASE_URL=http://localhost:8000`
+  - `WIKI_BOT_USER`, `WIKI_BOT_PASSWORD`
+  - optional: `EXERCISE_COLLECTION=exercises`
+
+## Smoke-Test (3 Läufe)
+```bash
+python3 wiki_importer.py --title "Affenklatschen" --category "Übungen" --smoke-test
+```
+
+## Vollimport
+```bash
+python3 wiki_importer.py --all
+# optional:
+python3 wiki_importer.py --all --category "Übungen"
+python3 wiki_importer.py --all --dry-run
+```
+
+## Idempotenz-Logik
+- external_id = `mw:{pageid}`
+- Fingerprint (sha256) über: `title, summary, execution, notes, duration_minutes, capabilities, keywords`
+- Entscheid:
+  - not found → create
+  - fingerprint gleich → skip
+  - fingerprint ungleich → update (+ `imported_at`)
+
+## Mapping (Wiki → Exercise)
+- Schlüsselworte → `keywords` (`,`-getrennt, getrimmt, dedupliziert)
+- Hilfsmittel → `equipment`
+- Disziplin → `discipline`
+- Durchführung/Notizen/Vorbereitung/Methodik → `execution`, `notes`, `preparation`, `method`
+- Capabilities → `capabilities` (Level 1..5) + Facetten (`capability_ge1..5`, `capability_eq1..5`, `capability_keys`)
+- Metadaten → `external_id`, `source="mediawiki"`, `imported_at`
+
+## Troubleshooting
+- 404 bei `/import/wiki/info?...`: prüfe Prefix (kein Doppelprefix), Titelvarianten
+- 401 Login: echte User-Creds verwenden
+- 502 Upstream: `WIKI_API_URL`/TLS prüfen; Timeouts/Retry/Throttle (`WIKI_TIMEOUT`, `WIKI_RETRIES`, `WIKI_SLEEP_MS`)
+""")
+
+ENV_DOC = [
+    {"name": "WIKI_API_URL", "desc": "Basis-URL zur MediaWiki-API (z. B. http://…/w/api.php)"},
+    {"name": "WIKI_TIMEOUT", "desc": "Timeout in Sekunden (Default 15)"},
+    {"name": "WIKI_RETRIES", "desc": "Anzahl zusätzlicher Versuche (Default 1)"},
+    {"name": "WIKI_SLEEP_MS", "desc": "Throttle zwischen Requests in Millisekunden (Default 0)"},
+    {"name": "WIKI_BATCH", "desc": "Batchgröße für Titel-Enrichment (Default 50)"},
+    {"name": "WIKI_BOT_USER", "desc": "(optional) Benutzername für /login/env – **Wert wird nie im Klartext zurückgegeben**"},
+    {"name": "WIKI_BOT_PASSWORD", "desc": "(optional) Passwort für /login/env – **Wert wird nie im Klartext zurückgegeben**"},
+]
+
+# -------------------------------------------------
+# Doku-/Meta-Endpunkte
+# -------------------------------------------------
+@router.get(
+    "/manual/wiki_importer",
+    summary="Handbuch: wiki_importer.py (Markdown)",
+    description="Kompaktes Handbuch mit .env-Hinweisen, Aufrufen, Idempotenz und Troubleshooting.",
+    response_class=PlainTextResponse,
+    response_description="Markdown-Text.",
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [
+            {"lang": "bash", "label": "Vollimport (Standard)", "source": "python3 wiki_importer.py --all"},
+            {"lang": "bash", "label": "Dry-Run + Kategorie", "source": "python3 wiki_importer.py --all --category \"Übungen\" --dry-run"},
+        ]
+    },
+)
+def manual_wiki_importer():
+    return MANUAL_WIKI_IMPORTER
+
+
+@router.get(
+    "/meta/env",
+    summary=".env Referenz (Wiki-bezogen)",
+    description="Listet die relevanten Umgebungsvariablen für die Wiki-Integration auf (ohne Werte).",
+    response_description="Array aus {name, desc}.",
+)
+def meta_env() -> List[Dict[str, str]]:
+    return ENV_DOC
+
+
+@router.get(
+    "/meta/env/runtime",
+    summary=".env Runtime (wirksame Werte)",
+    description="Zeigt die aktuell wirksamen Konfigurationswerte für den Wiki-Router (ohne Secrets) und die geladene .env-Quelle.",
+    response_description="Objekt mit 'loaded_from' und 'env' (Key→Value).",
+)
+def meta_env_runtime() -> Dict[str, Any]:
+    keys = ["WIKI_API_URL", "WIKI_TIMEOUT", "WIKI_RETRIES", "WIKI_SLEEP_MS", "WIKI_BATCH"]
+    has_user = bool(os.getenv("WIKI_BOT_USER"))
+    has_pwd = bool(os.getenv("WIKI_BOT_PASSWORD"))
+    return {
+        "loaded_from": _BOOTSTRAP_ENV,
+        "env": {k: os.getenv(k) for k in keys},
+        "credentials": {
+            "WIKI_BOT_USER_set": has_user,
+            "WIKI_BOT_PASSWORD_set": has_pwd,
+            "ready_for_login_env": has_user and has_pwd,
+        },
+    }
+
+# -------------------------------------------------
+# API-Endpunkte
+# -------------------------------------------------
 @router.get(
     "/health",
     summary="Ping & Site-Info des MediaWiki-Upstreams",
@@ -179,12 +322,12 @@ def _fetch_pageinfo_batch(titles: List[str]) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
         **Hinweis**: Je nach Wiki-Konfiguration sind detaillierte Infos (Generator/Sitename) nur **nach Login** sichtbar.
         """
     ),
-    response_description="`{\"status\":\"ok\"}` oder mit `wiki.sitename/generator` bei `verbose=1`.",
+    response_description='`{"status":"ok"}` oder mit `wiki.sitename/generator` bei `verbose=1`.',
     openapi_extra={
         "x-codeSamples": [
             {"lang": "bash", "label": "curl", "source": "curl -s 'http://localhost:8000/import/wiki/health?verbose=1' | jq ."}
         ]
-    }
+    },
 )
 def health(verbose: Optional[int] = Query(default=0, description="1 = Site-Metadaten (sitename/generator) mitsenden")) -> Dict[str, Any]:
     resp = _request_with_retry("GET", {"action": "query", "meta": "siteinfo", "format": "json"})
@@ -211,7 +354,7 @@ def health(verbose: Optional[int] = Query(default=0, description="1 = Site-Metad
         - Respektiert Retry/Throttle aus `.env`.
         """
     ),
-    response_description="`{\"status\":\"success\"}` bei Erfolg."
+    response_description='`{"status":"success"}` bei Erfolg.',
 )
 def login(data: WikiLoginRequest):
     # Token holen
@@ -249,6 +392,33 @@ def login(data: WikiLoginRequest):
     raise HTTPException(status_code=401, detail=f"Login fehlgeschlagen: {res}")
 
 
+@router.post(
+    "/login/env",
+    response_model=WikiLoginResponse,
+    summary="MediaWiki-Login mit .env-Credentials",
+    description=dedent(
+        """
+        Führt den Login mit **WIKI_BOT_USER/WIKI_BOT_PASSWORD** aus der Prozess-Umgebung durch.
+        Praktisch für geplante Jobs/CLI ohne Übergabe im Body. Secrets werden **nie** im Klartext zurückgegeben.
+
+        **Voraussetzung**: Beide Variablen sind gesetzt (siehe `/import/wiki/meta/env/runtime`).
+        """
+    ),
+    response_description='`{"status":"success"}` bei Erfolg.',
+    openapi_extra={
+        "x-codeSamples": [
+            {"lang": "bash", "label": "curl", "source": "curl -s -X POST http://localhost:8000/import/wiki/login/env | jq ."}
+        ]
+    },
+)
+def login_env():
+    user = os.getenv("WIKI_BOT_USER")
+    pwd = os.getenv("WIKI_BOT_PASSWORD")
+    if not user or not pwd:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="WIKI_BOT_USER/WIKI_BOT_PASSWORD nicht gesetzt")
+    return login(WikiLoginRequest(username=user, password=pwd))
+
+
 @router.get(
     "/semantic/pages",
     summary="SMW-Ask-Ergebnisse einer Kategorie mit PageID/URL anreichern",
@@ -270,16 +440,14 @@ def login(data: WikiLoginRequest):
         "x-codeSamples": [
             {"lang": "bash", "label": "curl", "source": "curl -s 'http://localhost:8000/import/wiki/semantic/pages?category=%C3%9Cbungen' | jq . | head"}
         ]
-    }
+    },
 )
 def semantic_pages(category: str = Query(..., description="Kategorie-Name **ohne** 'Category:' Präfix")) -> Dict[str, Any]:
-    # Rohdaten aus SMW (Ask)
     ask_query = f"[[Category:{category}]]|limit=50000"
     r = _request_with_retry("GET", {"action": "ask", "query": ask_query, "format": "json"})
     results = r.json().get("query", {}).get("results", {}) or {}
     titles = list(results.keys())
 
-    # Batch-Anreicherung mit pageid/fullurl für ALLE Titel
     info_map = _fetch_pageinfo_batch(titles)
 
     enriched: Dict[str, Any] = {}
@@ -319,7 +487,7 @@ def semantic_pages(category: str = Query(..., description="Kategorie-Name **ohne
         "x-codeSamples": [
             {"lang": "bash", "label": "curl", "source": "curl -s 'http://localhost:8000/import/wiki/parsepage?pageid=218&title=Affenklatschen' | jq ."}
         ]
-    }
+    },
 )
 def parse_page(pageid: int = Query(..., description="Numerische PageID der Seite"), title: str = Query(None, description="Optional: Seitentitel (nur Echo)")):
     resp = _request_with_retry("GET", {"action": "parse", "pageid": pageid, "prop": "wikitext", "format": "json"})
@@ -347,16 +515,14 @@ def parse_page(pageid: int = Query(..., description="Numerische PageID der Seite
         "x-codeSamples": [
             {"lang": "bash", "label": "curl", "source": "curl -s 'http://localhost:8000/import/wiki/info?title=Affenklatschen' | jq ."}
         ]
-    }
+    },
 )
 def page_info(title: str = Query(..., description="Seitentitel (unscharf; Varianten werden versucht)")):
-    # 1. Versuch: wie geliefert, mit redirects/converttitles
     res = _fetch_pageinfo_batch([title])
     if res.get(title):
         d = res[title]
         return PageInfoResponse(pageid=d["pageid"], title=title, fullurl=d.get("fullurl", ""))
 
-    # 2. Varianten probieren
     for v in _normalize_variants(title):
         if v == title:
             continue
@@ -365,5 +531,4 @@ def page_info(title: str = Query(..., description="Seitentitel (unscharf; Varian
             d = res2[v]
             return PageInfoResponse(pageid=d["pageid"], title=v, fullurl=d.get("fullurl", ""))
 
-    # 3. sauber 404
     raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Page not found: {title}")