.claude/docs/technical/ACTIVITY_PRODUCTION_ARCHITECTURE_AND_PHASES.md

@@ -155,6 +155,18 @@ Phasen sind **sequentiell** wo „Abhängigkeit“ steht; Teile können parallel
 
 **Abhängigkeit:** Phase A + B (sonst Lücken beim Lesen).
 
+**Analyse (2026-04-16, nur Ist-Review):** Es gibt **keinen aktiven** Schreibpfad mehr, der `activity_log`-Spalten für `source_field`-Parameter **dauerhaft nach EAV spiegelt**.
+
+| Prüfpunkt | Ergebnis |
+|-----------|----------|
+| `sync_column_backed_session_metrics` | Nur noch **Definition** in `activity_session_metrics.py`, als veraltet markiert; **keine Aufrufer** im Repo (grep). Laufzeit-Sync: **abgestellt**. |
+| `run_activity_post_write_hooks` / `…_import` | Nur **Auto-Eval** (optional); Kommentar: **kein** Spalte→EAV-Sync. |
+| Universal-CSV (`executor.py`) | Kernfelder → `activity_log` (`activity_csv_registry_updates_from_mapped` + `update_activity_columns` / Insert); EAV → `upsert_session_metrics_from_csv_mapped`. Registry-Keys werden **nicht** nach EAV geschrieben; bei `source_field` wird EAV **übersprungen**, wenn die Spalte **bereits befüllt** ist — vermeidet bewusst doppelte Speicherung. |
+| REST `PUT /metrics` | Kommentar in Code: **kein** `sync_column_backed` nach EAV-Ersatz. |
+| Migrationen 055 / 057 | **Einmaliger** Backfill/Schwenk, kein fortlaufender Sync. |
+
+**Lesepfad (2026-04-16):** `merge_column_backed_and_eav_metrics` bevorzugt **immer** `activity_log`, wenn ein kanonischer Spaltenwert existiert: zuerst `source_field`, dann Registry-Spalte gleichen Keys, dann Legacy-Spalten für EAV-primäre Parameter, zuletzt EAV. Doppelte physische Schreiborte sind damit in der effektiven Sicht **ohne EAV-Vorrang** behoben.
+
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 ### Phase D – Composite MVP
@@ -200,4 +212,4 @@ Phasen sind **sequentiell** wo „Abhängigkeit“ steht; Teile können parallel
 
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-**Version:** 1.3 · Phase-B-Export an `enrich_sessions_with_metrics` angebunden (`exportdata.py`).
+**Version:** 1.5 · Merge: activity_log (Registry + Legacy-Spalten) vor EAV bei Lesen.

.claude/docs/technical/ACTIVITY_SCALAR_KANON_TABLE.md

@@ -46,19 +46,19 @@ Schreibpfad: Universal-CSV und API sollen diese Keys auf **`activity_log`** mapp
 
 `ACTIVITY_EAV_PRIMARY_PARAMETER_KEYS` in `activity_data_canon.py`. **`training_parameters.source_field`** = NULL (nach Kanon / Migration 057): kanonischer Speicher ist **`activity_session_metrics`**.
 
-| Parameter-Key (`training_parameters.key`) | Legacy-Spalte `activity_log` (nur Lesefallback) | Kanonische Quelle | Lesefallback |
-|-------------------------------------------|-------------------------------------------------|-------------------|--------------|
-| `min_hr` | `hr_min` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `pace_min_per_km` | `pace_min_per_km` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `cadence` | `cadence` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `avg_power` | `avg_power` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `elevation_gain` | `elevation_gain` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `temperature_celsius` | `temperature_celsius` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `humidity_percent` | `humidity_percent` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `avg_hr_percent` | `avg_hr_percent` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
-| `kcal_per_km` | `kcal_per_km` | **EAV** | Spalte, wenn EAV leer |
+| Parameter-Key (`training_parameters.key`) | Legacy-Spalte `activity_log` | Schreib-Kanon (Ziel) |
+|-------------------------------------------|------------------------------|------------------------|
+| `min_hr` | `hr_min` | **EAV** |
+| `pace_min_per_km` | `pace_min_per_km` | **EAV** |
+| `cadence` | `cadence` | **EAV** |
+| `avg_power` | `avg_power` | **EAV** |
+| `elevation_gain` | `elevation_gain` | **EAV** |
+| `temperature_celsius` | `temperature_celsius` | **EAV** |
+| `humidity_percent` | `humidity_percent` | **EAV** |
+| `avg_hr_percent` | `avg_hr_percent` | **EAV** |
+| `kcal_per_km` | `kcal_per_km` | **EAV** |
 
-Merge-Implementierung: `merge_column_backed_and_eav_metrics` in `activity_session_metrics.py`.
+**Lesen:** `merge_column_backed_and_eav_metrics` — wenn Legacy-Spalte **und** EAV einen Wert haben, **gewinnt die Spalte** (kanonische `activity_log`-Sicht). EAV nur, wenn die Spalte leer/nicht koerzierbar ist.
 
 ---
 

backend/data_layer/activity_data_canon.py

@@ -31,7 +31,7 @@ ACTIVITY_MODULE_REGISTRY_FIELD_KEYS: Final[frozenset[str]] = get_activity_module
 ACTIVITY_LOG_PATCHABLE_COLUMNS: Final[frozenset[str]] = ACTIVITY_MODULE_REGISTRY_FIELD_KEYS - {"date"}
 
 # Parameter-Keys (training_parameters.key), die primär in EAV geführt werden; source_field nach Migration 057 NULL.
-# Lesefallback: activity_log-Spalte unter ACTIVITY_LOG_LEGACY_COLUMN_FOR_EAV_PRIMARY_PARAM, falls EAV leer.
+# Lesen (Merge): activity_log-Legacy-Spalte schlägt EAV, wenn beide befüllt; sonst EAV.
 ACTIVITY_EAV_PRIMARY_PARAMETER_KEYS: Final[frozenset[str]] = frozenset(
     {
         "min_hr",
@@ -46,7 +46,7 @@ ACTIVITY_EAV_PRIMARY_PARAMETER_KEYS: Final[frozenset[str]] = frozenset(
     }
 )
 
-# Spaltenname activity_log für Legacy-Lesefallback (Merge), wenn EAV für den Parameter fehlt.
+# Spaltenname activity_log für Legacy-Merge (Vorrang vor EAV bei gesetztem Spaltenwert).
 ACTIVITY_LOG_LEGACY_COLUMN_FOR_EAV_PRIMARY_PARAM: Final[Dict[str, str]] = {
     "min_hr": "hr_min",
     "pace_min_per_km": "pace_min_per_km",

backend/data_layer/activity_persistence_orchestrator.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-Zentrale Persistenz für activity_log + EAV-Nebenwirkungen (Eval, Spalten→EAV).
+Zentrale Persistenz für activity_log + EAV-Nebenwirkungen (Eval).
 
 Alle Schreibpfade (REST, Universal-CSV, Legacy-Upload) laufen hier zusammen.
 

backend/data_layer/activity_session_metrics.py

@@ -323,9 +323,15 @@ def merge_column_backed_and_eav_metrics(
     """
     Effektive Metrikliste **nur** für Parameter aus ``schema`` (Kategorie + Trainingstyp / tcp+ttp).
 
-    Pro Schema-Parameter mit ``source_field`` hat ``activity_log`` Vorrang, wenn die Spalte befüllt und
-    koerzierbar ist; sonst EAV, sonst Legacy-Spalte. EAV-Zeilen zu Parametern, die nicht im Schema sind,
-    werden nicht ausgegeben (Darstellung und Auswertung folgen ausschließlich dem konfigurierten Profil).
+    Kanon beim Lesen: **activity_log** schlägt EAV, sobald ein passender Spaltenwert existiert und
+    koerzierbar ist — in dieser Reihenfolge:
+
+    1. ``source_field`` → Spalte
+    2. Parameter-Key = Registry-Kernfeld (``ACTIVITY_MODULE_REGISTRY_FIELD_KEYS``) → gleichnamige Spalte
+    3. EAV-primäre Keys → Legacy-Spalte laut ``ACTIVITY_LOG_LEGACY_COLUMN_FOR_EAV_PRIMARY_PARAM``
+    4. sonst EAV
+
+    EAV-Zeilen zu Parametern, die nicht im Schema sind, werden nicht ausgegeben.
     """
     eav_by_key = {m["key"]: m for m in eav_metrics}
     merged: List[Dict[str, Any]] = []
@@ -360,10 +366,23 @@ def merge_column_backed_and_eav_metrics(
 
         if used_column:
             continue
-        if k in eav_by_key:
-            merged.append(dict(eav_by_key[k]))
-            keys_handled.add(k)
-            continue
+
+        if k in ACTIVITY_MODULE_REGISTRY_FIELD_KEYS and k in header and header[k] is not None:
+            try:
+                val = _coerce_raw_value_for_parameter(dt, header[k])
+                merged.append(
+                    {
+                        "training_parameter_id": tid,
+                        "key": k,
+                        "data_type": dt,
+                        "unit": unit,
+                        "value": val,
+                    }
+                )
+                keys_handled.add(k)
+                continue
+            except (TypeError, ValueError):
+                pass
 
         legacy_col = ACTIVITY_LOG_LEGACY_COLUMN_FOR_EAV_PRIMARY_PARAM.get(k)
         if legacy_col and legacy_col in header and header[legacy_col] is not None:
@@ -379,9 +398,14 @@ def merge_column_backed_and_eav_metrics(
                     }
                 )
                 keys_handled.add(k)
+                continue
             except (TypeError, ValueError):
                 pass
 
+        if k in eav_by_key:
+            merged.append(dict(eav_by_key[k]))
+            keys_handled.add(k)
+
     merged.sort(key=lambda x: x["key"])
     return merged
 

backend/tests/test_activity_session_metrics.py

@@ -307,6 +307,58 @@ def test_merge_eav_primary_falls_back_to_legacy_hr_min_column():
     assert out[0]["value"] == 88
 
 
+def test_merge_eav_primary_prefers_legacy_column_over_eav_when_both():
+    """Kanon: bei min_hr + hr_min und EAV-Zeile gewinnt activity_log (hr_min)."""
+    schema = [
+        {
+            "training_parameter_id": 9,
+            "key": "min_hr",
+            "data_type": "integer",
+            "unit": "bpm",
+            "validation_rules": {},
+            "source_field": None,
+        }
+    ]
+    eav = [
+        {
+            "training_parameter_id": 9,
+            "key": "min_hr",
+            "data_type": "integer",
+            "unit": "bpm",
+            "value": 100,
+        }
+    ]
+    out = merge_column_backed_and_eav_metrics({"hr_min": 88}, schema, eav)
+    assert len(out) == 1
+    assert out[0]["value"] == 88
+
+
+def test_merge_registry_key_prefers_activity_log_column_over_eav():
+    """Parameter-Key = Registry-Feld (z. B. duration_min): Spalte vor EAV."""
+    schema = [
+        {
+            "training_parameter_id": 3,
+            "key": "duration_min",
+            "data_type": "float",
+            "unit": "min",
+            "validation_rules": {},
+            "source_field": None,
+        }
+    ]
+    eav = [
+        {
+            "training_parameter_id": 3,
+            "key": "duration_min",
+            "data_type": "float",
+            "unit": "min",
+            "value": 99.0,
+        }
+    ]
+    out = merge_column_backed_and_eav_metrics({"duration_min": 45.0}, schema, eav)
+    assert len(out) == 1
+    assert out[0]["value"] == 45.0
+
+
 @patch("data_layer.activity_session_metrics.resolve_activity_attribute_schema")
 def test_upsert_csv_skips_eav_when_source_field_maps_activity_log(mock_schema):
     """Parameter mit source_field: kanonisch activity_log — kein doppeltes EAV (z. B. avg_hr → hr_avg)."""