diff --git a/.claude/docs/functional/BLS_FOOD_REFERENCE.md b/.claude/docs/functional/BLS_FOOD_REFERENCE.md
index 6c80c94..0546193 100644
--- a/.claude/docs/functional/BLS_FOOD_REFERENCE.md
+++ b/.claude/docs/functional/BLS_FOOD_REFERENCE.md
@@ -8,7 +8,7 @@ Optionale Grundlage für verlässliche Nährwerte: offizieller Bundeslebensmitte
## Zuordnung (UX)
-Offene Zuordnungen zeigen **Vorschläge in der Zeile** (z. B. Haferflocken → Hafer Flocken); Bestätigen ohne Dialog. Mehrere nahe Treffer werden gekennzeichnet. Fehlt ein Treffer, **Lebensmittel oder Liste**. Ein Lebensmittel wird ein Katalogeintrag. Eine **Liste / Kombination** öffnet den Dialog: Zutaten per Suche aus bereits gemappten Namen oder dem Katalog (Fettgehalt wie Joghurt 10 %). Jede Zutat hat **Menge + Einheit** (g, ml, EL, TL, Prise, Stück, …). Standardeinheit für Nährwerte ist Gramm; Haushaltsmaße werden umgerechnet (EL 15 g, TL 5 g, Prise 0,3 g, oder Gramm pro Stück am Mapping). Fehlt der Faktor, bleibt die Einheit erhalten und ist später umrechenbar. Katalogtreffer werden beim Speichern zugeordnet. Freitext-Zutaten bleiben offen und erscheinen in der Offene-Liste (Kennzeichnung „Listenzutat“) — dort nur als Lebensmittel zuordenbar. Nicht-Gramm-Einheiten (Stück, EL, TL, …) bekommen ein **Gramm-pro-Einheit**-Feld am Mapping. Vorschläge und Katalogsuche laufen nur für die sichtbare Arbeit. Die Offene-Liste startet bei den **letzten 4 Wochen**; ältere Namen bleiben unter „Alle“. Offene Listenzutaten zählen mit dem Datum der letzten Listen-Nutzung oder der letzten Listenänderung — nicht nur mit einem Tagebuch-Datum der Zutat selbst. FDDB-Listenimport speichert zuerst; Tagesnährwerte folgen im Hintergrund. Zutatenlisten liegen im Tab **Listen** (sichtbar, durchsuchbar, bearbeitbar). „Andere Liste wählen“ verknüpft eine Tagebuchzeile mit einer bestehenden Liste; der Dialog zeigt alle Listen, nicht nur Namens-Treffer. Nach dem Verknüpfen verschwindet die Zeile unter Zuordnen — Kennzeichnung „Liste: …“, solange sie noch offen ist.
+Offene Zuordnungen zeigen **Vorschläge in der Zeile** (z. B. Haferflocken → Hafer Flocken); Bestätigen ohne Dialog. Mehrere nahe Treffer werden gekennzeichnet. Fehlt ein Treffer, **Lebensmittel oder Liste**. Ein Lebensmittel wird ein Katalogeintrag. Eine **Liste / Kombination** öffnet den Dialog: Zutaten per Suche aus bereits gemappten Namen oder dem Katalog (Fettgehalt wie Joghurt 10 %). Jede Zutat hat **Menge + Einheit** (g, ml, EL, TL, Prise, Stück, …). Standardeinheit für Nährwerte ist Gramm; Haushaltsmaße werden umgerechnet (EL 15 g, TL 5 g, Prise 0,3 g, oder Gramm pro Stück am Mapping). Fehlt der Faktor, bleibt die Einheit erhalten und ist später umrechenbar. Katalogtreffer werden beim Speichern zugeordnet. Freitext-Zutaten bleiben offen und erscheinen in der Offene-Liste (Kennzeichnung „Listenzutat“) — dort nur als Lebensmittel zuordenbar. Nicht-Gramm-Einheiten (Stück, EL, TL, …) bekommen ein **Gramm-pro-Einheit**-Feld am Mapping. Vorschläge und Katalogsuche laufen nur für die sichtbare Arbeit. Die Offene-Liste startet bei den **letzten 4 Wochen**; ältere Namen bleiben unter „Alle“. Offene Listenzutaten zählen mit dem Datum der letzten Listen-Nutzung oder der letzten Listenänderung — nicht nur mit einem Tagebuch-Datum der Zutat selbst. FDDB-Listenimport speichert zuerst; Tagesnährwerte folgen im Hintergrund. Zutatenlisten liegen im Tab **Listen** (sichtbar, durchsuchbar, bearbeitbar). Im Listendialog sieht man pro Zutat, ob ein Mapping fehlt, und kann dort bestätigen oder suchen — zusätzlich zum Tab Zuordnen. Die Zutatensuche zeigt zuerst Namen aus importierten/angelegten Listen, dann eigene Lebensmittel, dann den BLS. „Andere Liste wählen“ verknüpft eine Tagebuchzeile mit einer bestehenden Liste; der Dialog zeigt alle Listen, nicht nur Namens-Treffer. Nach dem Verknüpfen verschwindet die Zeile unter Zuordnen — Kennzeichnung „Liste: …“, solange sie noch offen ist.
## Listen / Kombinationen (Mitai) vs. Gerichte (Tandoor)
diff --git a/.claude/docs/technical/BLS_FOOD_REFERENCE.md b/.claude/docs/technical/BLS_FOOD_REFERENCE.md
index 88d86bf..1481d8a 100644
--- a/.claude/docs/technical/BLS_FOOD_REFERENCE.md
+++ b/.claude/docs/technical/BLS_FOOD_REFERENCE.md
@@ -42,6 +42,7 @@ FDDB: Items persistieren; `nutrition_log` nur bei leerem Tag oder laut Policy /
- `GET /nutrition/unmapped?since_days=28` — nur Namen mit `last_date` im Fenster; `count_only` liefert `{count, total, since_days}`; `meta=true` liefert `{items, count, total, since_days}`. Listenzutaten-Datum: letzte `recipe_id`-Nutzung oder `food_recipes.updated_at`/`created_at` — kein Join über den Listennamen auf alle Tagebuchzeilen. Migration **068**: Partial-Index unmapped-open + `(profile_id, recipe_id, date)`.
- `GET /nutrition/recipes?brief=true` — Listen ohne Zutaten, nur `ingredient_count`. `GET /nutrition/recipes/{id}` lädt eine Liste. FDDB-Listenimport antwortet nach Upsert; `rebuild_daily_nutrients` im Hintergrund (`rebuild_pending`).
- Listen-Verknüpfung (`apply` / `link_recipes_to_items`) matcht über `names_match_list` (Mengen-Prefix in gespeichertem `source_name_normalized` zählt). Unmapped-Zeilen bekommen `matching_recipe_id` + `matching_recipe_name`. Frontend: Tab Ernährung → Listen.
+- `GET /nutrition/ingredient-names` — Distinct-Zutatennamen aller Listen inkl. Mapping-Status. Listendialog mappt manuell (`upsertMyFoodMapping`) an der Zeile.
- Mapping-Schreiben und Nährwert-Rebuild sind getrennte Transaktionen; Rebuild läuft nach der API-Antwort im Hintergrund (UI bleibt bedienbar)
- `food_name_mappings.grams_per_unit` / `source_unit` (Migration **064**)
- `GET/POST /api/nutrition/food-knowledge` — portable JSON (`mitai-food-knowledge` v1): manuelle Foods, Mappings (über `bls_code` / Name, keine UUIDs), Listen. Import löst Katalog auf dem Zielsystem auf (BLS muss dort importiert sein).
diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index e048167..cc76692 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -126,7 +126,7 @@ frontend/src/
- **Zuordnen-Zeitraum:** Standard letzte 4 Wochen (`since_days`); ältere ungemappte Namen (z. B. Getreide nach Glutenverzicht) bleiben unter „Alle“.
- **Katalogsuche:** Fettgehalt mitsuchen (`Joghurt 10%` / `9,5`); Dezimal-Komma bleibt erhalten.
- **Manuelle Foods:** Stoffe über EAV (`GET /bls/attributes`, `attributes` + `serving_g` beim Anlegen). Supplemente wie Norsan: EPA/DHA aus Etikett, Portionsgramm → Speicherung /100 g.
-- **Listen / Kombinationen (Mitai):** Tab **Listen** (anlegen, bearbeiten, FDDB-Import). Tagebuchzeile per Name oder „Andere Liste wählen“ verknüpfen; Eintrag verschwindet danach, Zutaten bleiben offen. **Tandoor:** User-Einstellungen URL + Token, Verbindungstest (`/api/tandoor/*`). Gerichte bleiben in Tandoor; später Mapping + `cooked_yield_g`. Admin-Mappings: `PUT /admin/food-mappings/{id}`.
+- **Listen / Kombinationen (Mitai):** Tab **Listen** (anlegen, bearbeiten, FDDB-Import). Im Listendialog Zutaten direkt BLS-zuordnen (Status offen/zugeordnet); Suche zuerst Listen-Namen und eigene Foods, dann BLS. **Tandoor:** User-Einstellungen URL + Token, Verbindungstest (`/api/tandoor/*`). Gerichte bleiben in Tandoor; später Mapping + `cooked_yield_g`. Admin-Mappings: `PUT /admin/food-mappings/{id}`.
- **Gitea #106:** BLS-Stammdaten, FDDB-Mapping, Item-Tagebuch — http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues/106
- **Doku:** `.claude/docs/functional/BLS_FOOD_REFERENCE.md`, `.claude/docs/technical/BLS_FOOD_REFERENCE.md`, `docs/issues/issue-bls-food-mapping.md`. Folge #75.
diff --git a/backend/data_layer/food_recipes.py b/backend/data_layer/food_recipes.py
index 6e492e7..6924ae8 100644
--- a/backend/data_layer/food_recipes.py
+++ b/backend/data_layer/food_recipes.py
@@ -146,6 +146,36 @@ def link_recipes_to_items(cur, profile_id: str) -> tuple[int, list[str]]:
return linked, list(dates)
+def list_known_ingredient_names(cur, profile_id: str, limit: int = 2000) -> list[dict[str, Any]]:
+ """Distinct list-ingredient names, with mapping if already learned."""
+ cur.execute(
+ """
+ SELECT i.source_name_raw, i.source_name_normalized,
+ MIN(m.food_id::text) AS food_id,
+ MIN(f.name_de) AS food_name_de,
+ MIN(f.bls_code) AS bls_code,
+ BOOL_OR(m.id IS NOT NULL) AS mapped
+ FROM food_recipe_ingredients i
+ JOIN food_recipes r ON r.id = i.recipe_id
+ LEFT JOIN food_name_mappings m
+ ON m.profile_id = r.profile_id
+ AND m.source_name_normalized = i.source_name_normalized
+ LEFT JOIN food_catalog f ON f.id = m.food_id
+ WHERE r.profile_id = %s
+ GROUP BY i.source_name_raw, i.source_name_normalized
+ ORDER BY i.source_name_normalized
+ LIMIT %s
+ """,
+ (profile_id, limit),
+ )
+ out = []
+ for row in cur.fetchall():
+ rec = dict(row)
+ rec["mapped"] = bool(rec.get("mapped"))
+ out.append(rec)
+ return out
+
+
def list_recipes(cur, profile_id: str, with_ingredients: bool = True) -> list[dict[str, Any]]:
cur.execute(
"""
diff --git a/backend/routers/nutrition.py b/backend/routers/nutrition.py
index 0df8b5d..e8d1ca8 100644
--- a/backend/routers/nutrition.py
+++ b/backend/routers/nutrition.py
@@ -377,6 +377,17 @@ def list_unmapped_foods(
return list_unmapped_payload(get_cursor(conn), pid, since_days, count_only, meta)
+@router.get("/ingredient-names")
+def list_food_ingredient_names(
+ x_profile_id: Optional[str] = Header(default=None),
+ session: dict = Depends(require_auth),
+):
+ from data_layer.food_recipes import list_known_ingredient_names
+ pid = get_pid(x_profile_id)
+ with get_db() as conn:
+ return list_known_ingredient_names(get_cursor(conn), pid)
+
+
@router.get("/recipes")
def list_food_recipes(
brief: bool = False,
diff --git a/backend/tests/test_food_recipes.py b/backend/tests/test_food_recipes.py
index 166853a..a6fc40d 100644
--- a/backend/tests/test_food_recipes.py
+++ b/backend/tests/test_food_recipes.py
@@ -1,4 +1,24 @@
-from data_layer.food_recipes import save_recipe
+from data_layer.food_recipes import list_known_ingredient_names, save_recipe
+
+
+class _FakeCur:
+ def __init__(self, rows):
+ self.rows = rows
+
+ def execute(self, sql, params=None):
+ return None
+
+ def fetchall(self):
+ return self.rows
+
+
+def test_known_ingredient_names_flags_mapping():
+ rows = list_known_ingredient_names(_FakeCur([
+ {"source_name_raw": "Hafer", "source_name_normalized": "hafer", "food_id": "1", "food_name_de": "Haferflocken", "bls_code": "B123", "mapped": True},
+ {"source_name_raw": "Salz", "source_name_normalized": "salz", "food_id": None, "food_name_de": None, "bls_code": None, "mapped": False},
+ ]), "p")
+ assert rows[0]["mapped"] is True
+ assert rows[1]["mapped"] is False
def test_save_recipe_requires_name():
diff --git a/backend/version.py b/backend/version.py
index b403a60..84f4f38 100644
--- a/backend/version.py
+++ b/backend/version.py
@@ -20,7 +20,7 @@ MODULE_VERSIONS = {
"circumference": "1.0.1",
"caliper": "1.0.1",
"activity": "1.2.1", # Legacy CSV import: activity_entries feature enforcement
- "nutrition": "1.3.4", # Listen-Tab; Verknüpfen trotz Mengen-Prefix; Liste wählen ohne Vorfilter
+ "nutrition": "1.3.5", # Listen-Dialog: Mapping an der Zutat; Suche Listen/eigene vor BLS
"tandoor": "1.0.1", # Router-Import ohne future-annotations (Backend startet)
"bls": "1.0.5", # GET /bls/units
"photos": "1.0.0",
diff --git a/frontend/src/components/FoodRecipeDialog.jsx b/frontend/src/components/FoodRecipeDialog.jsx
index d1a0b4e..01a8bb5 100644
--- a/frontend/src/components/FoodRecipeDialog.jsx
+++ b/frontend/src/components/FoodRecipeDialog.jsx
@@ -1,5 +1,6 @@
import { useEffect, useRef, useState } from 'react'
import { api } from '../utils/api'
+import FoodSearchModal from './FoodSearchModal'
const FALLBACK_UNITS = [
{ id: 'g', label: 'g', default_g: 1, needs_unit_map: false },
@@ -73,10 +74,11 @@ function fromSavedIngredient(i, mapped) {
function mappingFor(name, learned) {
const n = (name || '').trim().toLowerCase()
if (!n) return null
+ const stripped = n.replace(/^\d+(?:[.,]\d+)?\s*(?:g|kg|ml|l|stück|stk)?\s*/i, '').trim()
return (learned || []).find((m) => {
const raw = (m.source_name_raw || '').toLowerCase()
const norm = (m.source_name_normalized || '').toLowerCase()
- return raw === n || norm === n
+ return raw === n || norm === n || raw === stripped || norm === stripped
}) || null
}
@@ -89,6 +91,15 @@ function filterLearned(term, learned) {
}).slice(0, 8)
}
+function filterKnownIngredients(term, names) {
+ const t = (term || '').trim().toLowerCase()
+ if (t.length < 2) return []
+ return (names || []).filter((n) => {
+ const hay = `${n.source_name_raw || ''} ${n.source_name_normalized || ''} ${n.food_name_de || ''}`.toLowerCase()
+ return hay.includes(t)
+ }).slice(0, 8)
+}
+
export default function FoodRecipeDialog({
title,
defaultName,
@@ -114,13 +125,48 @@ export default function FoodRecipeDialog({
const [error, setError] = useState(null)
const [saving, setSaving] = useState(false)
const [localLearned, setLocalLearned] = useState(learned || [])
+ const [knownNames, setKnownNames] = useState([])
+ const [suggestions, setSuggestions] = useState({})
+ const [mapFor, setMapFor] = useState(null)
const nameRef = useRef(null)
const qtyRefs = useRef({})
const timer = useRef(null)
const abortRef = useRef(null)
const seqRef = useRef(0)
- useEffect(() => { setLocalLearned(learned || []) }, [learned])
+ useEffect(() => {
+ setLocalLearned(learned || [])
+ setIngs((list) => list.map((ing) => {
+ const m = mappingFor(ing.source_name_raw, learned)
+ if (!m) return ing
+ return {
+ ...ing,
+ foodId: ing.foodId || m.food_id,
+ mappedLabel: ing.mappedLabel || m.food_name_de,
+ gramsPerUnit: ing.gramsPerUnit || m.grams_per_unit || '',
+ }
+ }))
+ }, [learned])
+
+ useEffect(() => {
+ api.listNutritionIngredientNames().then((rows) => {
+ setKnownNames(Array.isArray(rows) ? rows : [])
+ }).catch(() => {})
+ }, [])
+
+ const unmappedKey = ings
+ .filter((i) => i.source_name_raw && !mappingFor(i.source_name_raw, localLearned) && !i.foodId)
+ .map((i) => i.source_name_raw)
+ .join('\n')
+
+ useEffect(() => {
+ const names = unmappedKey ? unmappedKey.split('\n') : []
+ if (!names.length) return
+ api.suggestFoodsBatch(names, 3).then((packed) => {
+ if (!packed || typeof packed !== 'object') return
+ setSuggestions((prev) => ({ ...prev, ...packed }))
+ }).catch(() => {})
+ }, [unmappedKey])
useEffect(() => {
api.listFoodUnits().then((list) => {
@@ -140,8 +186,13 @@ export default function FoodRecipeDialog({
}, [])
const mappedHits = filterLearned(q, localLearned)
- const mappedNames = new Set(mappedHits.map((m) => (m.food_name_de || '').toLowerCase()))
- const catalogOnly = catalogHits.filter((h) => !mappedNames.has((h.name_de || '').toLowerCase()))
+ const listHits = filterKnownIngredients(q, knownNames).filter((n) => {
+ const raw = (n.source_name_raw || '').toLowerCase()
+ return !mappedHits.some((m) => (m.source_name_raw || '').toLowerCase() === raw)
+ })
+ const mappedFoodNames = new Set(mappedHits.map((m) => (m.food_name_de || '').toLowerCase()))
+ const userHits = catalogHits.filter((h) => h.catalog_kind && h.catalog_kind !== 'official_bls')
+ const blsHits = catalogHits.filter((h) => (!h.catalog_kind || h.catalog_kind === 'official_bls') && !mappedFoodNames.has((h.name_de || '').toLowerCase()))
const runCatalog = async (term) => {
const query = (term || '').trim()
@@ -216,6 +267,41 @@ export default function FoodRecipeDialog({
mappedLabel: h.name_de,
})
+ const addKnown = (n) => addIngredient({
+ source_name_raw: n.source_name_raw,
+ foodId: n.food_id || null,
+ mappedLabel: n.food_name_de || '',
+ })
+
+ const rememberMapping = (sourceName, food, extras = {}) => {
+ setLocalLearned((list) => [{
+ id: food.mapping_id,
+ source_name_raw: sourceName,
+ source_name_normalized: food.source_name_normalized,
+ food_id: food.id || food.food_id,
+ food_name_de: food.name_de || food.food_name_de,
+ bls_code: food.bls_code,
+ grams_per_unit: extras.grams_per_unit,
+ source_unit: extras.source_unit,
+ }, ...list.filter((m) => (m.source_name_raw || '').toLowerCase() !== sourceName.toLowerCase())])
+ setIngs((list) => list.map((x) => (
+ (x.source_name_raw || '').toLowerCase() === sourceName.toLowerCase()
+ ? { ...x, foodId: food.id || food.food_id, mappedLabel: food.name_de || food.food_name_de || '' }
+ : x
+ )))
+ }
+
+ const assignIngredient = async (sourceName, food, extras = {}) => {
+ const res = await api.upsertMyFoodMapping({
+ source_name: sourceName,
+ food_id: food.id || food.food_id,
+ grams_per_unit: extras.grams_per_unit || null,
+ source_unit: extras.source_unit || null,
+ })
+ rememberMapping(sourceName, { ...food, ...res }, extras)
+ setMapFor(null)
+ }
+
const addFreeText = () => {
const raw = q.trim()
if (!raw) return
@@ -317,7 +403,7 @@ export default function FoodRecipeDialog({
- Roh-Kombination ohne Kochen (z. B. Müsli). Zutaten suchen, Menge und Einheit angeben. Gramm ist die Standardeinheit — EL, TL, Prise usw. werden umgerechnet, sobald der Faktor bekannt ist. Gekochte Gerichte bleiben in Tandoor.
+ Roh-Kombination ohne Kochen (z. B. Müsli). Zuerst Namen aus deinen Listen, dann eigene Lebensmittel, dann BLS. Jede Zutat kannst du hier dem Katalog zuordnen — offene Zutaten bleiben rot markiert.