chore: initial import

2026-07-24 21:37:03 +02:00
commit 45bc449ea0
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+# Nährwerte vervollständigen
+
+Findet Zutaten, bei denen Eigenschaften fehlen, lässt die Lücken schätzen und
+schreibt sie nach Prüfung zurück.
+
+## Die drei Schritte
+
+**1 · Prüfen** liest alle Zutaten und Eigenschaften und zeigt, wo was fehlt.
+Sortiert nach Rezeptzahl — eine Lücke bei „Zwiebel“ (18 Rezepte) wiegt
+schwerer als bei „Yuzukosho“ (0 Rezepte). Verändert nichts.
+
+**2 · Vorschlagen** lässt ein Sprachmodell die fehlenden Werte je 100 g
+schätzen. Geht in Blöcken zu 20 Zutaten an OpenAI. Schreibt eine
+Vorschlagsdatei, in Tandoor passiert nichts.
+
+**3 · Übernehmen** zeigt jeden Vorschlag mit Häkchen und änderbarem Wert.
+Erst „Trockenübung“, dann „Übernehmen“. Von jeder geänderten Zutat wird der
+Zustand vorher und nachher gesichert.
+
+## Was die Zahlen sind — und was nicht
+
+Schätzungen eines Sprachmodells. Für Hausgebrauch und Größenordnung gedacht,
+keine Laboranalyse. Wer Nährwerte medizinisch braucht, prüft sie besser gegen
+eine echte Datenbank. Deshalb ist jeder Wert vor dem Schreiben editierbar.
+
+## Wie es mit Tandoor umgeht
+
+* Vorhandene Werte werden **nie** überschrieben (außer man hakt es ausdrücklich an).
+* Tandoor ersetzt beim `PATCH` die komplette `properties`-Liste. Das Tool
+  schickt deshalb immer den vollständigen Bestand mit — sonst fiele weg, was
+  schon da war.
+* Zutaten ohne Bezugsmenge bekommen sie mitgesetzt (Vorgabe: 100 g). Ohne die
+  kann Tandoor keine Rezeptwerte rechnen.
+
+## Ohne Suite
+
+    export TANDOOR_URL=https://kitchen.example.de
+    export TANDOOR_TOKEN=...
+    export OPENAI_API_KEY=...
+
+    python3 plugins/tandoor-nutrition/tool/nutrition.py pruefen
+    python3 plugins/tandoor-nutrition/tool/nutrition.py vorschlagen --limit 20
+    python3 plugins/tandoor-nutrition/tool/nutrition.py uebernehmen \
+        --vorschlag data/tandoor-nutrition/vorschlaege/<datei>.json --apply
+
+## Dateien
+
+    data/tandoor-nutrition/bericht/bericht.json     letzte Prüfung
+    data/tandoor-nutrition/bericht/luecken.csv      dieselbe als Tabelle
+    data/tandoor-nutrition/vorschlaege/<zeit>.json  Vorschläge
+    data/tandoor-nutrition/laeufe/<zeit>/           Sicherungen je Übernahme
+
+## Wenn „Vorschlagen“ nur „ohne Ergebnis“ liefert
+
+Kommt ein Lauf mit 0 Vorschlägen und „N ohne Ergebnis“ zurück, ist meist die
+Modell-Abfrage grundsätzlich gescheitert, nicht an einzelnen Zutaten. Der erste
+Fehler steht jetzt in der Vorschlagsdatei (`error`) und im Übernehmen-Reiter.
+
+Schnellster Weg zur Ursache: im Reiter „2 · Vorschlagen“ auf **Verbindung
+testen** (oder `nutrition.py probe`). Das macht eine einzelne Beispiel-Abfrage
+und zeigt den vollständigen Fehler. Häufige Ursachen:
+
+* **Modellname** nicht vorhanden oder nicht freigeschaltet → in den
+  Einstellungen ein anderes Modell setzen (`OPENAI_MODEL`).
+* **API-Key** wird abgelehnt → `OPENAI_API_KEY` prüfen.
+* **Guthaben/Kontingent** erschöpft.
+* **Aufruf-Parameter**: Neuere Modelle lehnen `temperature` ungleich dem
+  Standard oder `response_format` ab. Das Tool probiert solche Fälle inzwischen
+  selbst mildere Varianten durch und merkt sich die funktionierende — hier ist
+  also normalerweise nichts mehr zu tun.