mitai-jinkendo/docs/issues/issue-bls-food-mapping.md
Lars c1873a47b1
All checks were successful
Deploy Development / deploy (push) Successful in 1m4s
Build Test / pytest-backend (push) Successful in 9s
Build Test / lint-backend (push) Successful in 0s
Build Test / build-frontend (push) Successful in 22s
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

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Markdown

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