# Enhancement: Wertetabelle Optimierung

**Labels:** enhancement, ux
**Priority:** Medium (Phase 1)
**Related:** Issue #47 (Value Table - Complete)

## Beschreibung
Wertetabelle übersichtlicher gestalten durch intelligente Filterung und Beschreibungs-Vervollständigung.

## Problem (aktueller Stand)

Nach Implementierung von Issue #47 haben wir eine sehr umfangreiche Wertetabelle mit:
- Reguläre Platzhalter (PROFIL, KÖRPER, etc.)
- Extrahierte Einzelwerte aus Stages (↳ Symbol)
- Rohdaten der Stage-Outputs (🔬 JSON)

**Probleme:**
1. Zu viele Werte im Normal-Modus (unübersichtlich)
2. Stage-Rohdaten sollten nur im Experten-Modus sichtbar sein
3. Einige Platzhalter haben keine/unvollständige Beschreibungen

## Gewünschtes Verhalten

### Normal-Modus (Standard)
```
📊 Verwendete Werte (24)                    [🔬 Experten-Modus]

PROFIL
├─ name: Lars Stommer
├─ age: 35 Jahre (Geburtsdatum 1990-05-15)
├─ height: 178cm (Körpergröße)

KÖRPER
├─ weight_aktuell: 85.2kg (Aktuelles Gewicht)
├─ bmi: 26.9 (Body-Mass-Index)
├─ bmi_interpretation: Leicht übergewichtig (BMI-Bewertung)
├─ kf_aktuell: 18.5% (Körperfettanteil)

ERNÄHRUNG
├─ kcal_avg: 2450 kcal (Durchschnitt 7 Tage)
...

Stage 1 - Body (Extrahierte Werte)
├─ ↳ trend: leicht sinkend (Gewichtstrend)
├─ ↳ ziel_erreichbar: ja, in 8 Wochen (Zielerreichbarkeit)
```

**Ausgeblendet:**
- 🔬 stage_1_stage1_body (komplettes JSON)
- Leere/nicht verfügbare Werte

### Experten-Modus
```
📊 Verwendete Werte (32)                    [🔬 Experten-Modus ✓]

[... wie Normal-Modus ...]

Stage 1 - Rohdaten
├─ 🔬 stage_1_stage1_body
   └─ [JSON anzeigen ▼]
      {
        "bmi": 26.9,
        "trend": "leicht sinkend",
        "ziel_erreichbar": "ja, in 8 Wochen",
        "interpretation": "Dein BMI liegt..."
      }

Stage 2 - Rohdaten
├─ 🔬 stage_2_stage2_nutrition
   └─ [JSON anzeigen ▼]
      { ... }
```

**Zusätzlich sichtbar:**
- Alle Stage-Rohdaten (🔬 JSON)
- Leere/nicht verfügbare Werte
- Debug-Informationen

## Technische Umsetzung

### 1. Filterlogik anpassen (Analysis.jsx)

**Aktuell:**
```javascript
const placeholders = expertMode
  ? allPlaceholders
  : Object.fromEntries(
      Object.entries(allPlaceholders).filter(([key, data]) => {
        if (data.is_stage_raw) return false  // Versteckt Rohdaten
        const val = data.value || ''
        return val.trim() !== '' && val !== 'nicht verfügbar'
      })
    )
```

**Problem:** `is_stage_raw` wird nur für Keys wie "stage_1_stage1_body" gesetzt, nicht für extrahierte Werte.

**Lösung:** Neue Flag `is_extracted` (bereits vorhanden) wird beibehalten, `is_stage_raw` nur für komplette JSON-Outputs.

### 2. Beschreibungen vervollständigen (placeholder_resolver.py)

**Fehlende Beschreibungen prüfen:**
```python
# In get_placeholder_catalog()
PLACEHOLDER_CATALOG = {
    'PROFIL': [
        {'key': 'name', 'description': 'Name des Nutzers', 'example': '...'},
        {'key': 'age', 'description': 'Alter in Jahren', 'example': '35'},
        # ... alle prüfen
    ],
    'KÖRPER': [
        {'key': 'weight_aktuell', 'description': 'Aktuelles Gewicht', 'example': '85.2kg'},
        {'key': 'bmi', 'description': 'Body-Mass-Index (berechnet)', 'example': '26.9'},
        # ... alle prüfen
    ],
    # ... alle Kategorien durchgehen
}
```

**Aktionen:**
- Alle 32 Platzhalter durchgehen
- Fehlende Beschreibungen ergänzen
- Beschreibungen aus Kontext ableiten (z.B. bei extrahierten Werten aus Stage-Output)

### 3. Extrahierte Werte beschreiben (prompts.py)

**Aktuell (Line 896-901):**
```python
metadata['placeholders'][field_key] = {
    'value': field_data['value'],
    'description': f"Aus Stage {field_data['source_stage']} ({field_data['source_output']})",
    'is_extracted': True,
    'category': category
}
```

**Verbesserung:**
- Wenn Base-Prompt ein JSON-Schema hat, Feld-Beschreibungen aus Schema extrahieren
- Fallback: Generische Beschreibung aus Kontext

**Beispiel:**
```python
# Wenn output_schema verfügbar:
schema = base_prompt.get('output_schema', {})
properties = schema.get('properties', {})
field_description = properties.get(field_key, {}).get('description', '')

metadata['placeholders'][field_key] = {
    'value': field_data['value'],
    'description': field_description or f"Aus Stage {stage_num} ({output_name})",
    'is_extracted': True,
    'category': category
}
```

## Akzeptanzkriterien

- [ ] Normal-Modus zeigt nur Einzelwerte (regulär + extrahiert ↳)
- [ ] Experten-Modus zeigt zusätzlich Stage-Rohdaten (🔬 JSON)
- [ ] Alle 32 Platzhalter haben sinnvolle Beschreibungen
- [ ] Extrahierte Werte nutzen Schema-Beschreibungen (wenn vorhanden)
- [ ] Toggle "Experten-Modus" funktioniert korrekt
- [ ] Kategorien bleiben sauber getrennt
- [ ] Leere Werte werden im Normal-Modus ausgeblendet

## Abschätzung

**Aufwand:** 4-6 Stunden
- 1h: Filterlogik testen/anpassen
- 2-3h: Beschreibungen vervollständigen (32 Platzhalter)
- 1h: Schema-basierte Beschreibungen für extrahierte Werte
- 1h: Testing + Feintuning

**Priorität:** Medium (verbessert UX erheblich, aber keine kritische Funktionalität)

## Notizen

- Issue #47 hat die Grundlage geschaffen (Kategorien, Expert-Mode, Stage-Outputs)
- Diese Optimierung macht die Wertetabelle produktionsreif
- Beschreibungen sind wichtig für KI-Kontext UND User-Verständnis
- ggf. später: Beschreibungen editierbar machen (Admin-UI)
