# BLS-Stammdaten, FDDB-Mapping, Item-Tagebuch

**Status:** in Umsetzung · **Gitea:** [#106](http://192.168.2.144:3000/Lars/mitai-jinkendo/issues/106) · **Folge:** #75 (Zucker/Ballaststoffe/Qualität)

## Ziel

Verlässliche Lebensmittel-Stammdaten (BLS 4.0 + manuelle Erweiterung), lernendes Mapping aus FDDB, optionale Item-Ebene. Tagesmakros bleiben ohne Katalog nutzbar.

## Abnahme Phase 1

- BLS-XLSX-Import (Dry-Run + Apply), Codes bleiben erhalten
- Manuelle Foods gekennzeichnet
- Mapping: Lookup, Bestätigen, Ändern, Löschen; keine KI
- FDDB-Import speichert Zeilen; Makro-Konflikt laut Policy
- Fasten-/Lücken-Marken unabhängig vom Import
- Einzelerfassung nur Makros unverändert
- Zuordnen über **Namenssuche im Popup** (kein BLS-Code-Lookup durch den Nutzer)
- FDDB-Listen-CSV importieren; Tagebuch-Listenzeilen in Zutaten auflösen
- Zuordnungen und Listen als JSON zwischen Instanzen übertragen
- Eigener Katalogeintrag im Suchpopup; Gramm pro Stück/EL/… am Mapping
- Manueller Eintrag: beliebige `num_per_100g`-Stoffe (EPA/DHA/…) und Portionsumrechnung
- Listen-Dialog mit Zutatensuche (Mappings + Katalog); Mitai = Roh-Kombination
- Listenzutaten: Menge + Einheit, Umrechnung auf Gramm (EL/TL/Prise/Stück)
- Folge: Tandoor-Gerichte + `cooked_yield_g` (Fertiggewicht) + Katalogeintrag pro 100 g — nicht Phase 1