Lars/mitai-jinkendo
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mitai-jinkendo/docs/issues/issue-bls-food-mapping.md
Lars c1873a47b1
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Deploy Development / deploy (push) Successful in 1m4s
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Build Test / pytest-backend (push) Successful in 9s
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Build Test / lint-backend (push) Successful in 0s
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Build Test / build-frontend (push) Successful in 22s
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fix: Zuordnungen zuverlässig speichern und Mengen-Varianten zusammenfassen 
Mapping bleibt erhalten, auch wenn der Nährwert-Rebuild länger dauert. Offene Liste führt 1 ml/2 ml Olivenöl als ein Lebensmittel. Dazu JSON-Sicherung, eigener Katalogeintrag und Gramm-pro-Einheit.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-09-12 15:49:14 +02:00

993 B
Raw Blame History

BLS-Stammdaten, FDDB-Mapping, Item-Tagebuch

Status: in Umsetzung · Gitea: #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-Rezeptzeilen in Zutaten auflösen
  • Zuordnungen und Listen als JSON zwischen Instanzen übertragen
  • Eigener Katalogeintrag im Suchpopup; Gramm pro Stück/EL/… am Mapping