Roh-Kombinationen statt Rezept-Sprache; Zutaten suchen, EL/TL/Prise auf Gramm. Gekochte Gerichte und Ausbeute bleiben Tandoor. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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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-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