KI: Vorgabemodell auf gpt-6-luna umgestellt
gpt-6-luna kostet rund 50 % weniger als gpt-5.6-luna. Das Modell in icon_settings (Einstellungen -> KI) hat weiter Vorrang vor der Vorgabe. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 5.5
Claude Opus 5.5
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6fe5b18c11
+281
-281
@@ -1,281 +1,281 @@
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# 05 KI
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Modell: **`gpt-5.6-luna`** (OpenAI), angesprochen über `chat/completions`. Der
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Browser spricht nie direkt mit OpenAI, jede Anfrage läuft über das Backend
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(`server/src/ai.js`). Schlüssel und Modell werden unter *Einstellungen → KI*
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gepflegt und liegen in `icon_settings`; `server/.env` (chmod 600) bleibt
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Startwert und Rückfall.
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Fehlt der Schlüssel, läuft das CRM normal weiter und blendet die KI-Knöpfe aus.
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`GET /api/ai/status` sagt der Oberfläche, ob etwas eingerichtet ist.
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## Schlüssel pflegen
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*Einstellungen → KI* (nur Administratoren). Der Schlüssel steht in
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`icon_settings` (`openai_api_key`), die `.env` bleibt Startwert und Rückfall –
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**die Datenbank gewinnt**. Grund: ein Schlüssel läuft ab oder wird gewechselt,
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und dann soll niemand dafür eine Datei auf dem Server bearbeiten und einen
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Dienst neu starten müssen.
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| Was | Verhalten |
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| --- | --- |
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| Anzeige | nur verkürzt (`sk-proj…a1b2`) – vollständig verlässt der Schlüssel den Server nie |
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| Eingabe | Passwortfeld, schreibt nur; ein bestehender Wert wird ersetzt |
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| Entfernen | löscht den Wert in der Datenbank; steht in der `.env` einer, gilt wieder dieser |
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| Modell | Auswahlliste der Chat-Modelle, die der Schlüssel nutzen darf (siehe unten); Vorgabe `gpt-5.6-luna` |
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| Test | ein Miniaufruf gegen das Modell – sagt, ob Schlüssel, Modellname und Kontingent zusammenpassen |
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In der Historie landet, **dass** jemand den Schlüssel gewechselt hat, nie der
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Wert. Ein stiller Wechsel wäre später nicht mehr nachvollziehbar.
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### Modellauswahl
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Statt eines freien Textfelds zeigt der Reiter ein Dropdown. Die Liste kommt von
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`GET /api/ai/models`, das Backend fragt dafür OpenAI `GET /v1/models` mit dem
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hinterlegten Schlüssel (`listAiModels()` in `ai.js`) – angezeigt wird also genau
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das, was dieser Schlüssel darf.
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant B as Browser (AiSettings)
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participant S as Backend /api/ai/models
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participant O as OpenAI /v1/models
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B->>S: GET (admin)
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alt Liste im Speicher und < 10 min alt, gleicher Schlüssel
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S-->>B: { models }
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else
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S->>O: GET mit Bearer-Schlüssel
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O-->>S: alle Modelle
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S->>S: nur Chat-Modelle, neueste zuerst
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S-->>B: { models }
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end
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```
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| Regel | Umsetzung |
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| --- | --- |
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| Nur Chat-Modelle | ID beginnt mit `gpt-`, `o<Ziffer>` oder `chatgpt-`; raus fallen Embedding, Whisper, TTS, Bild, Audio, Realtime, Transcribe, Moderation, Search, Instruct, Codex, Computer-Use, Sora |
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| Reihenfolge | nach `created` absteigend – neueste oben |
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| Zwischenspeicher | 10 Minuten im Speicher; ein anderer Schlüssel lädt sofort neu |
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| Aktives Modell nicht mehr gelistet | bleibt im Dropdown, markiert „– nicht verfügbar" |
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| Vorgabemodell | markiert „(Vorgabe)" |
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| Liste nicht abrufbar (kein Schlüssel, OpenAI down) | Rückfall auf das Textfeld mit Hinweis und *Erneut versuchen* |
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| Schlüssel gespeichert/entfernt | Liste wird neu geladen bzw. verworfen |
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> **Fallstrick:** `gpt-5.6-luna` akzeptiert **kein eigenes `temperature`** und
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> weist jeden Wert außer dem Standard mit HTTP 400 ab. `ai.js` schickt deshalb
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> keines. `response_format: {type:'json_object'}` funktioniert dagegen.
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Drei Stellen nutzen das Modell:
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```mermaid
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flowchart LR
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CV["CV-Import<br/>Lebenslauf → Kontaktvorschlag"] --> AI["server/src/ai.js"]
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TX["Schreibhilfe<br/>Ausschreibungstext"] --> AI
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SU["Erweiterte Suche<br/>Frage in Worten"] --> AI
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AI -->|"HTTPS, Schluessel bleibt am Server"| OAI["api.openai.com"]
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```
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## CV-Import
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*Kontakte → CV-Import.* Lebensläufe als PDF, DOCX oder Text, per Dateiauswahl
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oder Ziehen, auch mehrere auf einmal (bis 20, je 15 MB).
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||||
```mermaid
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||||
flowchart LR
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||||
U["Hochladen"] --> E["Eingang"]
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||||
E -->|"Mensch: Ja, auslesen"| S["Screening"]
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E -->|"Mensch: Nein"| V["Verworfen"]
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||||
S -->|"Formular bestaetigt"| A["Auswahl<br/>Kontakt angelegt"]
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||||
S -->|"abgelehnt"| V
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```
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| Ordner | Bedeutung |
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| --- | --- |
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| Eingang | hochgeladen; ein Mensch entscheidet je Datei „Ja, auslesen" oder „Nein" |
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| Screening | ausgelesen; der Vorschlag steht im Formular und wird bestätigt |
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| Auswahl | übernommen – Kontakt angelegt, Lebenslauf hängt daran |
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Es wird bewusst **nichts automatisch angelegt**: ein falsch gelesener Name oder
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Stundensatz wäre in der Datenbank schwerer zu finden als im Formular. Was dort
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korrigiert wird, gewinnt gegen die KI.
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Übernommen werden Name, Position, Kontaktdaten, LinkedIn, aktueller Arbeitgeber,
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Schlagworte, eine Zusammenfassung und – nur wenn sie ausdrücklich im Text stehen
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– die **Stundensätze**. Steht im Lebenslauf ein Tagessatz, wird er *nicht*
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umgerechnet, sondern weggelassen.
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Frühere Stationen werden als **beendete** Anstellungen angelegt; dadurch
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erscheint der Kontakt beim jeweiligen Unternehmen sofort im Zweig „Verlassen".
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Unbekannte Unternehmen legt der Import mit an.
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### Der Werdegang bekommt einen eigenen Durchgang
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Der große Prompt muss Name, Kontaktdaten, Schlagworte, Zusammenfassung und Sätze
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zugleich liefern – die Stationen kamen dabei **unzuverlässig** heraus: derselbe
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Lebenslauf ergab einmal drei, einmal zwei, ein Beraterprofil mit fünf Kunden nur
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einen. Deshalb läuft ein **zweiter Aufruf mit einer einzigen Aufgabe**
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(`STATIONS_PROMPT` in `server/src/routes/cvs.js`), und beide Listen werden
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zusammengeführt.
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Was dieser Durchgang ausdrücklich verlangt:
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* Vollständigkeit vor Kürze – auch kurze und nebenberufliche Stationen.
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* Alle Abschnitte, die Stationen tragen können: *Berufserfahrung*, *Beruflicher
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Werdegang*, *Projekte*, *Projekterfahrung*, *Referenzen*, *Kunden*.
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* Bei freiberuflicher Tätigkeit ist der **Kunde** das Unternehmen, nicht die
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eigene Firma.
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* Derselbe Kunde zu verschiedenen Zeiten gehört mehrfach in die Liste.
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* Schule, Studium, Zertifikate gehören **nicht** hinein.
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* Eine fehlende Zeitangabe ist kein Grund, eine Station wegzulassen.
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* Der Text aus PDF und DOCX ist bei mehrspaltigem Layout durcheinander – Daten
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stehen dann als Block neben den Firmennamen und müssen der Reihenfolge nach
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zugeordnet werden.
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Zusammengeführt wird über Firmenname und Anfangsjahr, wobei der Name vorher auf
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das Vergleichbare heruntergebrochen wird (Rechtsformen wie GmbH, AG, SE fliegen
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raus). So erscheint „Bayerische Versorgungskammer" nicht zweimal, weil ein
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Durchgang sie mit Klammerzusatz gelesen hat.
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Die Obergrenze beim Übernehmen liegt bei **60** Stationen statt bei 20:
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Beraterprofile mit Projektliste kommen leicht über zwanzig Kunden, und alles
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darüber verschwand vorher stillschweigend.
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> Gemessen an den vorhandenen Lebensläufen: 1 → 5 Stationen, 3 → 3, und ein
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> reines Projektportfolio ohne einen einzigen Arbeitgeber bleibt bei 0 – dort
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> stehen nur Produktnamen im Fließtext, und daraus Stationen zu erfinden wäre
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> schlechter als keine.
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### Die laufende Station
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Der aktuelle Arbeitgeber wird beim Übernehmen als laufende Station angelegt.
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Zwei Fehler hingen daran, und beide sahen in der Karte nach einem Lesefehler
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aus:
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* Sie begann am **Tag des Imports**. Im Lebenslauf stand „seit 03/2023", in der
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Karte das heutige Datum.
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* Und sie stand **zweimal** da: einmal als laufende Station ohne Datum, einmal
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als frühere mit Datum.
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Beides kam daher, dass die Liste der Stationen und der Arbeitgeber getrennt
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verarbeitet wurden. Jetzt wird zuerst gesucht, welche Station den Arbeitgeber
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beschreibt – über den Firmennamen ohne Rechtsform und daran, dass sie laufend
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ist (als aktuell gekennzeichnet oder ohne Enddatum). Ihr Startdatum eröffnet die
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laufende Station, und sie wird nicht noch einmal als frühere angelegt.
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Eine **früher datierte** Station beim selben Unternehmen bleibt davon unberührt:
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ein Berater ist oft zweimal beim selben Kunden, und beide Einsätze gehören in
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den Werdegang.
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Der Text wird vor der Anfrage lokal aus der Datei geholt
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(`server/src/cvText.js`) – PDF und DOCX ohne Fremddienst. Die Datei bleibt am
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Kontakt (`icon_contacts.cv_file`) und lässt sich aus dessen Karte herunterladen;
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der Download läuft über `fetch` mit Bearer-Kopf, ein normaler Link schickt ihn
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nicht mit.
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### Das Bewerbungsfoto
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Trägt der Lebenslauf ein Portrait, wird es beim Auslesen mit herausgeholt und im
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Screening-Formular oben angezeigt – mit Haken, standardmäßig gesetzt. Beim
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Übernehmen landet es als Foto am Kontakt.
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Gefunden wird es **ohne zusätzliches Paket** (`server/src/cvPhoto.js`):
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| Format | Weg |
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| --- | --- |
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| DOCX | ist ein ZIP – die Dateien unter `word/media/` werden mit dem eingebauten `zlib` herausgelöst |
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| PDF | mit `/DCTDecode` abgelegte JPEGs stehen unverändert in der Datei und lassen sich an ihren eigenen Markierungen (FFD8 … FFD9) ausschneiden |
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Bilder in anderen PDF-Kodierungen (FlateDecode, also rohe Bitmaps) bleiben außen
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vor: sie müssten neu kodiert werden, und dafür bräuchte es eine Bildbibliothek
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auf dem Server.
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**Welches Bild das Portrait ist**, entscheidet die Form – die Reihenfolge in der
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Datei hilft nicht, in DOCX steht das Firmenlogo oft vor dem Foto:
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* kleiner als 100 × 100 px → Symbol, Trennlinie, Aufzählungszeichen
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||||
* Seitenverhältnis außerhalb 0,4–1,6 → Kopfzeile, Banner, Diagramm
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||||
* vom Rest gewinnt **Hochformat** vor Querformat, dann das größere
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||||
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||||
Verkleinert wird im Browser, über denselben Weg wie jedes andere Foto
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||||
(`src/lib/imageCompress.ts`): mittiger Ausschnitt, 400 px im Quadrat, WebP – und
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||||
eine harte Obergrenze von **512 kB**, unter die notfalls die Kantenlänge
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schrittweise fällt. In der Praxis liegt ein Ergebnis bei 20–60 kB; die Grenze
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ist die Zusicherung, nicht die Regel.
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Das gefundene Bild liegt bis zur Übernahme in `icon_cv_imports.photo` und wird
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danach dort geleert – sonst stünde dasselbe Foto zweimal in der Datenbank. In
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der Liste der Importe steht es **nicht**: sie trägt nur `has_photo`, das Bild
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holt das Formular einzeln (`GET /api/cvs/:id/photo`).
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## Schreibhilfe für Ausschreibungen
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Das Feld *Ausschreibungstext* (`icon_tenders.notes`) ist ein WYSIWYG-Editor mit
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fünf Knöpfen: *Text erzeugen*, *Verbessern*, *Kürzen*, *Stichpunkte*,
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*Anforderungsprofil*. Darunter ein Feld für die Vorgabe („Interim PL SAP
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S/4HANA, Bank, 12 Monate, 80 % remote").
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Der vorherige Stand lässt sich mit *Zurück* zurückholen – die KI überschreibt
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nichts unwiderruflich. Gespeichert wird 800 ms nach dem letzten Tastendruck, es
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gibt keinen Speichern-Knopf.
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Der Diktat-Knopf steht in derselben Leiste und ist **unabhängig** von der KI: er
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rechnet im Browser und braucht keinen Schlüssel (siehe [04 Diktat](04-diktat.md)).
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## Erweiterte Suche
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Ein Feld, zwei Modi – umgeschaltet über die Symbole rechts im Feld:
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**Lupe – die normale Suche** (`Strg+K`). Über Kontakte, Unternehmen,
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Ausschreibungen, Projekte, Leads und die Historie; läuft beim Tippen mit, ein
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Treffer öffnet direkt die Karte. Bewusst `LIKE` statt Volltextindex: die
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Datenmengen sind klein, und ein `FULLTEXT`-Index hülfe bei Teilwortsuche
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(„informat" soll „Finanz Informatik" finden) nicht.
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**Funke – die erweiterte Suche.** Eine Frage in Worten, beantwortet vom Modell.
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Die genannten Datensätze kommen als anklickbare Chips zurück.
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```mermaid
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sequenceDiagram
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actor B as Benutzer
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participant E as Express
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participant M as MariaDB
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participant O as OpenAI
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B->>E: POST /api/search/ai { question }
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E->>M: Bestand lesen (Kontakte, Unternehmen, Ausschreibungen, Projekte, Leads)
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E->>E: zusammenfassen, ab 400 Zeilen je Liste kuerzen
|
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E->>O: Systemprompt + Bestand + Frage
|
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O-->>E: { answer, refs }
|
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E-->>B: Antwort + anklickbare Chips
|
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```
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Sie läuft **nicht** beim Tippen mit, sondern erst auf Enter – jede Anfrage
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kostet. Und sie erzeugt **kein SQL**: der Bestand wird mitgegeben. Ein Modell,
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das Abfragen auf die Datenbank schreiben darf, wäre eine Angriffsfläche; der
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Bestand ist klein genug, um ihn vollständig mitzuliefern. Wird gekürzt, sagt die
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Antwort das dazu.
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### Was im Bestand steht
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Je Kontakt: Name, Position, Art, Status, E-Mail, Telefon, Quelle, Schlagworte,
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freiberuflich, Kontaktstand, **`rate_onsite` und `rate_remote`**, LinkedIn,
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Unternehmen und dessen Branche.
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Zwei Regeln stehen ausdrücklich im Systemprompt, weil die Antworten sonst falsch
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werden:
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* Ein fehlender Satz ist **nicht** null Euro. Verglichen wird nur, wo ein Wert
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steht; die Antwort sagt dazu, bei wie vielen keiner hinterlegt ist.
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* Es sind **Stundensätze**, keine Tagessätze. Fragt jemand nach dem Tagessatz,
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antwortet die Suche mit dem Stundensatz und sagt das dazu.
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Beispiel:
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> **Frage:** Wer hat den höchsten Tagessatz?
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> **Antwort:** Oliver Schaible hat mit 165,00 € pro Stunde den höchsten
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> hinterlegten Satz vor Ort. Im CRM sind Stundensätze, keine Tagessätze,
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> gepflegt. Bei 8 Kontakten ist kein Satz hinterlegt.
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Die Kontakte des perinco CRM stehen dem Bestand ebenfalls zur Verfügung, solange
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die Schnittstelle eingerichtet ist – gelesen über denselben Zwischenspeicher wie
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die Ansicht (`fetchPerincoContacts()`), und ausdrücklich als fremd gekennzeichnet.
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# 05 KI
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Modell: **`gpt-6-luna`** (OpenAI, seit 29.09.2026; vorher `gpt-5.6-luna`, rund 50 % teurer), angesprochen über `chat/completions`. Der
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||||
Browser spricht nie direkt mit OpenAI, jede Anfrage läuft über das Backend
|
||||
(`server/src/ai.js`). Schlüssel und Modell werden unter *Einstellungen → KI*
|
||||
gepflegt und liegen in `icon_settings`; `server/.env` (chmod 600) bleibt
|
||||
Startwert und Rückfall.
|
||||
|
||||
Fehlt der Schlüssel, läuft das CRM normal weiter und blendet die KI-Knöpfe aus.
|
||||
`GET /api/ai/status` sagt der Oberfläche, ob etwas eingerichtet ist.
|
||||
|
||||
## Schlüssel pflegen
|
||||
|
||||
*Einstellungen → KI* (nur Administratoren). Der Schlüssel steht in
|
||||
`icon_settings` (`openai_api_key`), die `.env` bleibt Startwert und Rückfall –
|
||||
**die Datenbank gewinnt**. Grund: ein Schlüssel läuft ab oder wird gewechselt,
|
||||
und dann soll niemand dafür eine Datei auf dem Server bearbeiten und einen
|
||||
Dienst neu starten müssen.
|
||||
|
||||
| Was | Verhalten |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
| Anzeige | nur verkürzt (`sk-proj…a1b2`) – vollständig verlässt der Schlüssel den Server nie |
|
||||
| Eingabe | Passwortfeld, schreibt nur; ein bestehender Wert wird ersetzt |
|
||||
| Entfernen | löscht den Wert in der Datenbank; steht in der `.env` einer, gilt wieder dieser |
|
||||
| Modell | Auswahlliste der Chat-Modelle, die der Schlüssel nutzen darf (siehe unten); Vorgabe `gpt-6-luna` |
|
||||
| Test | ein Miniaufruf gegen das Modell – sagt, ob Schlüssel, Modellname und Kontingent zusammenpassen |
|
||||
|
||||
In der Historie landet, **dass** jemand den Schlüssel gewechselt hat, nie der
|
||||
Wert. Ein stiller Wechsel wäre später nicht mehr nachvollziehbar.
|
||||
|
||||
### Modellauswahl
|
||||
|
||||
Statt eines freien Textfelds zeigt der Reiter ein Dropdown. Die Liste kommt von
|
||||
`GET /api/ai/models`, das Backend fragt dafür OpenAI `GET /v1/models` mit dem
|
||||
hinterlegten Schlüssel (`listAiModels()` in `ai.js`) – angezeigt wird also genau
|
||||
das, was dieser Schlüssel darf.
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
sequenceDiagram
|
||||
participant B as Browser (AiSettings)
|
||||
participant S as Backend /api/ai/models
|
||||
participant O as OpenAI /v1/models
|
||||
B->>S: GET (admin)
|
||||
alt Liste im Speicher und < 10 min alt, gleicher Schlüssel
|
||||
S-->>B: { models }
|
||||
else
|
||||
S->>O: GET mit Bearer-Schlüssel
|
||||
O-->>S: alle Modelle
|
||||
S->>S: nur Chat-Modelle, neueste zuerst
|
||||
S-->>B: { models }
|
||||
end
|
||||
```
|
||||
|
||||
| Regel | Umsetzung |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
| Nur Chat-Modelle | ID beginnt mit `gpt-`, `o<Ziffer>` oder `chatgpt-`; raus fallen Embedding, Whisper, TTS, Bild, Audio, Realtime, Transcribe, Moderation, Search, Instruct, Codex, Computer-Use, Sora |
|
||||
| Reihenfolge | nach `created` absteigend – neueste oben |
|
||||
| Zwischenspeicher | 10 Minuten im Speicher; ein anderer Schlüssel lädt sofort neu |
|
||||
| Aktives Modell nicht mehr gelistet | bleibt im Dropdown, markiert „– nicht verfügbar" |
|
||||
| Vorgabemodell | markiert „(Vorgabe)" |
|
||||
| Liste nicht abrufbar (kein Schlüssel, OpenAI down) | Rückfall auf das Textfeld mit Hinweis und *Erneut versuchen* |
|
||||
| Schlüssel gespeichert/entfernt | Liste wird neu geladen bzw. verworfen |
|
||||
|
||||
> **Fallstrick:** die Luna-Modelle (`gpt-5.6-luna`, `gpt-6-luna`) akzeptieren **kein eigenes `temperature`** und
|
||||
> weist jeden Wert außer dem Standard mit HTTP 400 ab. `ai.js` schickt deshalb
|
||||
> keines. `response_format: {type:'json_object'}` funktioniert dagegen.
|
||||
|
||||
Drei Stellen nutzen das Modell:
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart LR
|
||||
CV["CV-Import<br/>Lebenslauf → Kontaktvorschlag"] --> AI["server/src/ai.js"]
|
||||
TX["Schreibhilfe<br/>Ausschreibungstext"] --> AI
|
||||
SU["Erweiterte Suche<br/>Frage in Worten"] --> AI
|
||||
AI -->|"HTTPS, Schluessel bleibt am Server"| OAI["api.openai.com"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## CV-Import
|
||||
|
||||
*Kontakte → CV-Import.* Lebensläufe als PDF, DOCX oder Text, per Dateiauswahl
|
||||
oder Ziehen, auch mehrere auf einmal (bis 20, je 15 MB).
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart LR
|
||||
U["Hochladen"] --> E["Eingang"]
|
||||
E -->|"Mensch: Ja, auslesen"| S["Screening"]
|
||||
E -->|"Mensch: Nein"| V["Verworfen"]
|
||||
S -->|"Formular bestaetigt"| A["Auswahl<br/>Kontakt angelegt"]
|
||||
S -->|"abgelehnt"| V
|
||||
```
|
||||
|
||||
| Ordner | Bedeutung |
|
||||
| --- | --- |
|
||||
| Eingang | hochgeladen; ein Mensch entscheidet je Datei „Ja, auslesen" oder „Nein" |
|
||||
| Screening | ausgelesen; der Vorschlag steht im Formular und wird bestätigt |
|
||||
| Auswahl | übernommen – Kontakt angelegt, Lebenslauf hängt daran |
|
||||
|
||||
Es wird bewusst **nichts automatisch angelegt**: ein falsch gelesener Name oder
|
||||
Stundensatz wäre in der Datenbank schwerer zu finden als im Formular. Was dort
|
||||
korrigiert wird, gewinnt gegen die KI.
|
||||
|
||||
Übernommen werden Name, Position, Kontaktdaten, LinkedIn, aktueller Arbeitgeber,
|
||||
Schlagworte, eine Zusammenfassung und – nur wenn sie ausdrücklich im Text stehen
|
||||
– die **Stundensätze**. Steht im Lebenslauf ein Tagessatz, wird er *nicht*
|
||||
umgerechnet, sondern weggelassen.
|
||||
|
||||
Frühere Stationen werden als **beendete** Anstellungen angelegt; dadurch
|
||||
erscheint der Kontakt beim jeweiligen Unternehmen sofort im Zweig „Verlassen".
|
||||
Unbekannte Unternehmen legt der Import mit an.
|
||||
|
||||
### Der Werdegang bekommt einen eigenen Durchgang
|
||||
|
||||
Der große Prompt muss Name, Kontaktdaten, Schlagworte, Zusammenfassung und Sätze
|
||||
zugleich liefern – die Stationen kamen dabei **unzuverlässig** heraus: derselbe
|
||||
Lebenslauf ergab einmal drei, einmal zwei, ein Beraterprofil mit fünf Kunden nur
|
||||
einen. Deshalb läuft ein **zweiter Aufruf mit einer einzigen Aufgabe**
|
||||
(`STATIONS_PROMPT` in `server/src/routes/cvs.js`), und beide Listen werden
|
||||
zusammengeführt.
|
||||
|
||||
Was dieser Durchgang ausdrücklich verlangt:
|
||||
|
||||
* Vollständigkeit vor Kürze – auch kurze und nebenberufliche Stationen.
|
||||
* Alle Abschnitte, die Stationen tragen können: *Berufserfahrung*, *Beruflicher
|
||||
Werdegang*, *Projekte*, *Projekterfahrung*, *Referenzen*, *Kunden*.
|
||||
* Bei freiberuflicher Tätigkeit ist der **Kunde** das Unternehmen, nicht die
|
||||
eigene Firma.
|
||||
* Derselbe Kunde zu verschiedenen Zeiten gehört mehrfach in die Liste.
|
||||
* Schule, Studium, Zertifikate gehören **nicht** hinein.
|
||||
* Eine fehlende Zeitangabe ist kein Grund, eine Station wegzulassen.
|
||||
* Der Text aus PDF und DOCX ist bei mehrspaltigem Layout durcheinander – Daten
|
||||
stehen dann als Block neben den Firmennamen und müssen der Reihenfolge nach
|
||||
zugeordnet werden.
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||||
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||||
Zusammengeführt wird über Firmenname und Anfangsjahr, wobei der Name vorher auf
|
||||
das Vergleichbare heruntergebrochen wird (Rechtsformen wie GmbH, AG, SE fliegen
|
||||
raus). So erscheint „Bayerische Versorgungskammer" nicht zweimal, weil ein
|
||||
Durchgang sie mit Klammerzusatz gelesen hat.
|
||||
|
||||
Die Obergrenze beim Übernehmen liegt bei **60** Stationen statt bei 20:
|
||||
Beraterprofile mit Projektliste kommen leicht über zwanzig Kunden, und alles
|
||||
darüber verschwand vorher stillschweigend.
|
||||
|
||||
> Gemessen an den vorhandenen Lebensläufen: 1 → 5 Stationen, 3 → 3, und ein
|
||||
> reines Projektportfolio ohne einen einzigen Arbeitgeber bleibt bei 0 – dort
|
||||
> stehen nur Produktnamen im Fließtext, und daraus Stationen zu erfinden wäre
|
||||
> schlechter als keine.
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||||
### Die laufende Station
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Der aktuelle Arbeitgeber wird beim Übernehmen als laufende Station angelegt.
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Zwei Fehler hingen daran, und beide sahen in der Karte nach einem Lesefehler
|
||||
aus:
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||||
* Sie begann am **Tag des Imports**. Im Lebenslauf stand „seit 03/2023", in der
|
||||
Karte das heutige Datum.
|
||||
* Und sie stand **zweimal** da: einmal als laufende Station ohne Datum, einmal
|
||||
als frühere mit Datum.
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||||
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||||
Beides kam daher, dass die Liste der Stationen und der Arbeitgeber getrennt
|
||||
verarbeitet wurden. Jetzt wird zuerst gesucht, welche Station den Arbeitgeber
|
||||
beschreibt – über den Firmennamen ohne Rechtsform und daran, dass sie laufend
|
||||
ist (als aktuell gekennzeichnet oder ohne Enddatum). Ihr Startdatum eröffnet die
|
||||
laufende Station, und sie wird nicht noch einmal als frühere angelegt.
|
||||
|
||||
Eine **früher datierte** Station beim selben Unternehmen bleibt davon unberührt:
|
||||
ein Berater ist oft zweimal beim selben Kunden, und beide Einsätze gehören in
|
||||
den Werdegang.
|
||||
|
||||
Der Text wird vor der Anfrage lokal aus der Datei geholt
|
||||
(`server/src/cvText.js`) – PDF und DOCX ohne Fremddienst. Die Datei bleibt am
|
||||
Kontakt (`icon_contacts.cv_file`) und lässt sich aus dessen Karte herunterladen;
|
||||
der Download läuft über `fetch` mit Bearer-Kopf, ein normaler Link schickt ihn
|
||||
nicht mit.
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||||
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||||
### Das Bewerbungsfoto
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||||
Trägt der Lebenslauf ein Portrait, wird es beim Auslesen mit herausgeholt und im
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||||
Screening-Formular oben angezeigt – mit Haken, standardmäßig gesetzt. Beim
|
||||
Übernehmen landet es als Foto am Kontakt.
|
||||
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||||
Gefunden wird es **ohne zusätzliches Paket** (`server/src/cvPhoto.js`):
|
||||
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| Format | Weg |
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| --- | --- |
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||||
| DOCX | ist ein ZIP – die Dateien unter `word/media/` werden mit dem eingebauten `zlib` herausgelöst |
|
||||
| PDF | mit `/DCTDecode` abgelegte JPEGs stehen unverändert in der Datei und lassen sich an ihren eigenen Markierungen (FFD8 … FFD9) ausschneiden |
|
||||
|
||||
Bilder in anderen PDF-Kodierungen (FlateDecode, also rohe Bitmaps) bleiben außen
|
||||
vor: sie müssten neu kodiert werden, und dafür bräuchte es eine Bildbibliothek
|
||||
auf dem Server.
|
||||
|
||||
**Welches Bild das Portrait ist**, entscheidet die Form – die Reihenfolge in der
|
||||
Datei hilft nicht, in DOCX steht das Firmenlogo oft vor dem Foto:
|
||||
|
||||
* kleiner als 100 × 100 px → Symbol, Trennlinie, Aufzählungszeichen
|
||||
* Seitenverhältnis außerhalb 0,4–1,6 → Kopfzeile, Banner, Diagramm
|
||||
* vom Rest gewinnt **Hochformat** vor Querformat, dann das größere
|
||||
|
||||
Verkleinert wird im Browser, über denselben Weg wie jedes andere Foto
|
||||
(`src/lib/imageCompress.ts`): mittiger Ausschnitt, 400 px im Quadrat, WebP – und
|
||||
eine harte Obergrenze von **512 kB**, unter die notfalls die Kantenlänge
|
||||
schrittweise fällt. In der Praxis liegt ein Ergebnis bei 20–60 kB; die Grenze
|
||||
ist die Zusicherung, nicht die Regel.
|
||||
|
||||
Das gefundene Bild liegt bis zur Übernahme in `icon_cv_imports.photo` und wird
|
||||
danach dort geleert – sonst stünde dasselbe Foto zweimal in der Datenbank. In
|
||||
der Liste der Importe steht es **nicht**: sie trägt nur `has_photo`, das Bild
|
||||
holt das Formular einzeln (`GET /api/cvs/:id/photo`).
|
||||
|
||||
## Schreibhilfe für Ausschreibungen
|
||||
|
||||
Das Feld *Ausschreibungstext* (`icon_tenders.notes`) ist ein WYSIWYG-Editor mit
|
||||
fünf Knöpfen: *Text erzeugen*, *Verbessern*, *Kürzen*, *Stichpunkte*,
|
||||
*Anforderungsprofil*. Darunter ein Feld für die Vorgabe („Interim PL SAP
|
||||
S/4HANA, Bank, 12 Monate, 80 % remote").
|
||||
|
||||
Der vorherige Stand lässt sich mit *Zurück* zurückholen – die KI überschreibt
|
||||
nichts unwiderruflich. Gespeichert wird 800 ms nach dem letzten Tastendruck, es
|
||||
gibt keinen Speichern-Knopf.
|
||||
|
||||
Der Diktat-Knopf steht in derselben Leiste und ist **unabhängig** von der KI: er
|
||||
rechnet im Browser und braucht keinen Schlüssel (siehe [04 Diktat](04-diktat.md)).
|
||||
|
||||
## Erweiterte Suche
|
||||
|
||||
Ein Feld, zwei Modi – umgeschaltet über die Symbole rechts im Feld:
|
||||
|
||||
**Lupe – die normale Suche** (`Strg+K`). Über Kontakte, Unternehmen,
|
||||
Ausschreibungen, Projekte, Leads und die Historie; läuft beim Tippen mit, ein
|
||||
Treffer öffnet direkt die Karte. Bewusst `LIKE` statt Volltextindex: die
|
||||
Datenmengen sind klein, und ein `FULLTEXT`-Index hülfe bei Teilwortsuche
|
||||
(„informat" soll „Finanz Informatik" finden) nicht.
|
||||
|
||||
**Funke – die erweiterte Suche.** Eine Frage in Worten, beantwortet vom Modell.
|
||||
Die genannten Datensätze kommen als anklickbare Chips zurück.
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
sequenceDiagram
|
||||
actor B as Benutzer
|
||||
participant E as Express
|
||||
participant M as MariaDB
|
||||
participant O as OpenAI
|
||||
|
||||
B->>E: POST /api/search/ai { question }
|
||||
E->>M: Bestand lesen (Kontakte, Unternehmen, Ausschreibungen, Projekte, Leads)
|
||||
E->>E: zusammenfassen, ab 400 Zeilen je Liste kuerzen
|
||||
E->>O: Systemprompt + Bestand + Frage
|
||||
O-->>E: { answer, refs }
|
||||
E-->>B: Antwort + anklickbare Chips
|
||||
```
|
||||
|
||||
Sie läuft **nicht** beim Tippen mit, sondern erst auf Enter – jede Anfrage
|
||||
kostet. Und sie erzeugt **kein SQL**: der Bestand wird mitgegeben. Ein Modell,
|
||||
das Abfragen auf die Datenbank schreiben darf, wäre eine Angriffsfläche; der
|
||||
Bestand ist klein genug, um ihn vollständig mitzuliefern. Wird gekürzt, sagt die
|
||||
Antwort das dazu.
|
||||
|
||||
### Was im Bestand steht
|
||||
|
||||
Je Kontakt: Name, Position, Art, Status, E-Mail, Telefon, Quelle, Schlagworte,
|
||||
freiberuflich, Kontaktstand, **`rate_onsite` und `rate_remote`**, LinkedIn,
|
||||
Unternehmen und dessen Branche.
|
||||
|
||||
Zwei Regeln stehen ausdrücklich im Systemprompt, weil die Antworten sonst falsch
|
||||
werden:
|
||||
|
||||
* Ein fehlender Satz ist **nicht** null Euro. Verglichen wird nur, wo ein Wert
|
||||
steht; die Antwort sagt dazu, bei wie vielen keiner hinterlegt ist.
|
||||
* Es sind **Stundensätze**, keine Tagessätze. Fragt jemand nach dem Tagessatz,
|
||||
antwortet die Suche mit dem Stundensatz und sagt das dazu.
|
||||
|
||||
Beispiel:
|
||||
|
||||
> **Frage:** Wer hat den höchsten Tagessatz?
|
||||
> **Antwort:** Oliver Schaible hat mit 165,00 € pro Stunde den höchsten
|
||||
> hinterlegten Satz vor Ort. Im CRM sind Stundensätze, keine Tagessätze,
|
||||
> gepflegt. Bei 8 Kontakten ist kein Satz hinterlegt.
|
||||
|
||||
Die Kontakte des perinco CRM stehen dem Bestand ebenfalls zur Verfügung, solange
|
||||
die Schnittstelle eingerichtet ist – gelesen über denselben Zwischenspeicher wie
|
||||
die Ansicht (`fetchPerincoContacts()`), und ausdrücklich als fremd gekennzeichnet.
|
||||
|
||||
@@ -88,7 +88,7 @@ Zuordnung in `navigation.open()` und der Filter in der Historie.
|
||||
|
||||
## Bekannte Fallen
|
||||
|
||||
**`gpt-5.6-luna` und `temperature`.** Jeder eigene Wert wird mit HTTP 400
|
||||
**Luna-Modelle und `temperature`.** Jeder eigene Wert wird mit HTTP 400
|
||||
abgewiesen. `ai.js` schickt keinen.
|
||||
|
||||
**Instabile Arrays in der Netzwerkansicht.** Ein `= []` als Vorgabewert erzeugt
|
||||
|
||||
+1
-1
@@ -40,7 +40,7 @@ flowchart TB
|
||||
DB[("MariaDB<br/>icon_CRM")]
|
||||
end
|
||||
|
||||
OAI["OpenAI<br/>gpt-5.6-luna"]
|
||||
OAI["OpenAI<br/>gpt-6-luna"]
|
||||
PCRM["perinco CRM<br/>pcrm.perinco.de"]
|
||||
HF["Hugging-Face-CDN"]
|
||||
|
||||
|
||||
+2
-2
@@ -36,10 +36,10 @@ UPLOAD_DIR=/var/www/icon_CRM/uploads
|
||||
# Der Schluessel bleibt auf dem Server - der Browser spricht nie direkt mit
|
||||
# OpenAI. Fehlt er, laeuft das CRM normal weiter und blendet die KI-Knoepfe aus.
|
||||
#
|
||||
# Hinweis zum Modell: gpt-5.6-luna akzeptiert KEIN eigenes "temperature";
|
||||
# Hinweis zum Modell: die Luna-Modelle akzeptieren KEIN eigenes "temperature";
|
||||
# ai.js schickt deshalb nur den Standardwert.
|
||||
OPENAI_API_KEY=
|
||||
OPENAI_MODEL=gpt-5.6-luna
|
||||
OPENAI_MODEL=gpt-6-luna
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Lesender Zugriff auf die Kontakte des perinco CRM
|
||||
|
||||
+238
-238
@@ -1,238 +1,238 @@
|
||||
import { getSetting, setSetting } from './db.js';
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Anbindung an OpenAI.
|
||||
*
|
||||
* Bewusst ohne SDK: gebraucht werden genau zwei Aufrufe (Text und JSON), und
|
||||
* `fetch` ist in Node 22 eingebaut. Ein Paket weniger, das gepflegt werden muss.
|
||||
*
|
||||
* Der Schluessel verlaesst den Server nie in Richtung Browser - jede KI-Anfrage
|
||||
* laeuft ueber das Backend, und nach aussen gibt es ihn nur verkuerzt
|
||||
* ("sk-proj-...a1b2").
|
||||
*
|
||||
* Er kann an zwei Stellen stehen:
|
||||
*
|
||||
* 1. in der Datenbank (icon_settings), gepflegt unter Einstellungen -> KI
|
||||
* 2. in server/.env als OPENAI_API_KEY
|
||||
*
|
||||
* Die Datenbank gewinnt. Grund: ein Schluessel laeuft ab oder wird gewechselt,
|
||||
* und dann soll niemand dafuer eine Datei auf dem Server bearbeiten und einen
|
||||
* Dienst neu starten muessen. Die .env bleibt als Startwert und als Weg, das
|
||||
* System ohne Oberflaeche in Gang zu bringen.
|
||||
*/
|
||||
|
||||
const ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
|
||||
|
||||
/** Nach dieser Zeit wird abgebrochen - die Oberflaeche soll nicht haengen. */
|
||||
const TIMEOUT_MS = 120_000;
|
||||
|
||||
export const DEFAULT_MODEL = 'gpt-5.6-luna';
|
||||
|
||||
const KEY_SETTING = 'openai_api_key';
|
||||
const MODEL_SETTING = 'openai_model';
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Im Speicher gehalten, damit nicht jede Anfrage die Datenbank fragt. Gefuellt
|
||||
* beim Start (loadAiConfig) und bei jeder Aenderung.
|
||||
*/
|
||||
const config = {
|
||||
key: process.env.OPENAI_API_KEY || '',
|
||||
model: process.env.OPENAI_MODEL || DEFAULT_MODEL,
|
||||
/** Woher der gueltige Schluessel stammt - fuer die Anzeige. */
|
||||
source: process.env.OPENAI_API_KEY ? 'env' : 'none',
|
||||
};
|
||||
|
||||
/** Beim Start aufrufen, sobald die Datenbank steht. */
|
||||
export async function loadAiConfig() {
|
||||
try {
|
||||
const [key, model] = await Promise.all([getSetting(KEY_SETTING), getSetting(MODEL_SETTING)]);
|
||||
if (key) {
|
||||
config.key = key;
|
||||
config.source = 'db';
|
||||
}
|
||||
if (model) config.model = model;
|
||||
} catch (err) {
|
||||
// Ohne Datenbank bleibt es bei der .env - das Backend soll trotzdem starten.
|
||||
console.warn('[ICON CRM] KI-Einstellungen nicht lesbar:', err.message);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function aiConfigured() {
|
||||
return Boolean(config.key);
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function aiModel() {
|
||||
return config.model;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Zustand fuer die Oberflaeche. Der Schluessel wird nur verkuerzt gezeigt -
|
||||
* genug, um zwei Schluessel auseinanderzuhalten, zu wenig, um ihn zu benutzen.
|
||||
*/
|
||||
export function aiStatus() {
|
||||
return {
|
||||
configured: aiConfigured(),
|
||||
model: config.model,
|
||||
defaultModel: DEFAULT_MODEL,
|
||||
source: config.source,
|
||||
masked: maskKey(config.key),
|
||||
/** Steht in der .env noch einer? Dann greift er, wenn der aus der DB faellt. */
|
||||
envAvailable: Boolean(process.env.OPENAI_API_KEY),
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
function maskKey(key) {
|
||||
if (!key) return null;
|
||||
return key.length <= 12 ? '****' : `${key.slice(0, 7)}…${key.slice(-4)}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Schluessel setzen oder entfernen.
|
||||
*
|
||||
* Entfernen heisst: der Wert in der Datenbank faellt weg. Steht in der .env
|
||||
* einer, gilt wieder dieser - das ist kein Versehen, sondern der Rueckfall.
|
||||
*/
|
||||
export async function saveAiKey(key) {
|
||||
const value = String(key ?? '').trim();
|
||||
await setSetting(KEY_SETTING, value || null);
|
||||
if (value) {
|
||||
config.key = value;
|
||||
config.source = 'db';
|
||||
} else {
|
||||
config.key = process.env.OPENAI_API_KEY || '';
|
||||
config.source = config.key ? 'env' : 'none';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** Modell setzen; leer heisst zurueck zur Vorgabe. */
|
||||
export async function saveAiModel(model) {
|
||||
const value = String(model ?? '').trim();
|
||||
await setSetting(MODEL_SETTING, value || null);
|
||||
config.model = value || process.env.OPENAI_MODEL || DEFAULT_MODEL;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Die Modelle, die der hinterlegte Schluessel nutzen darf.
|
||||
*
|
||||
* /v1/models liefert alles - auch Bild-, Audio-, Embedding- und Moderations-
|
||||
* modelle. Fuer das CRM zaehlen nur Chat-Modelle, also werden die anderen
|
||||
* ausgefiltert. Kurz im Speicher gehalten, damit das Aufklappen der Liste nicht
|
||||
* jedes Mal OpenAI fragt; ein Schluesselwechsel leert den Speicher.
|
||||
*/
|
||||
const MODELS_ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/models';
|
||||
const MODELS_TTL_MS = 10 * 60_000;
|
||||
const NON_CHAT = /(embedding|whisper|tts|dall-e|image|audio|realtime|transcribe|moderation|search|instruct|davinci|babbage|computer-use|codex|sora)/i;
|
||||
let modelCache = { key: '', at: 0, list: [] };
|
||||
|
||||
export async function listAiModels() {
|
||||
if (!aiConfigured()) throw new AiError('Es ist kein Schlüssel hinterlegt.', 503);
|
||||
if (modelCache.key === config.key && Date.now() - modelCache.at < MODELS_TTL_MS) {
|
||||
return modelCache.list;
|
||||
}
|
||||
|
||||
let response;
|
||||
try {
|
||||
response = await fetch(MODELS_ENDPOINT, {
|
||||
headers: { Authorization: `Bearer ${config.key}` },
|
||||
signal: AbortSignal.timeout(15_000),
|
||||
});
|
||||
} catch {
|
||||
throw new AiError('OpenAI ist gerade nicht erreichbar.', 502);
|
||||
}
|
||||
const payload = await response.json().catch(() => null);
|
||||
if (!response.ok) {
|
||||
throw new AiError(payload?.error?.message || `OpenAI antwortete mit HTTP ${response.status}.`, 502);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const list = (payload?.data ?? [])
|
||||
.map((m) => ({ id: String(m.id), created: Number(m.created) || 0 }))
|
||||
.filter((m) => /^(gpt-|o\d|chatgpt-)/i.test(m.id) && !NON_CHAT.test(m.id))
|
||||
// Neueste zuerst - die will man meistens.
|
||||
.sort((a, b) => b.created - a.created || a.id.localeCompare(b.id));
|
||||
|
||||
modelCache = { key: config.key, at: Date.now(), list };
|
||||
return list;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AiError extends Error {
|
||||
constructor(message, status = 502) {
|
||||
super(message);
|
||||
this.status = status;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Ein Aufruf an das Modell.
|
||||
*
|
||||
* `temperature` wird bewusst NICHT mitgeschickt: gpt-5.6-luna laesst nur den
|
||||
* Standardwert zu und weist jeden anderen mit 400 ab.
|
||||
*
|
||||
* @param {object} options
|
||||
* @param {string} options.system Rollenanweisung
|
||||
* @param {string} options.user Eigentliche Anfrage
|
||||
* @param {boolean} [options.json] true erzwingt eine JSON-Antwort
|
||||
* @param {number} [options.maxTokens]
|
||||
* @returns {Promise<string>} der Antworttext
|
||||
*/
|
||||
export async function askModel({ system, user, json = false, maxTokens }) {
|
||||
if (!aiConfigured()) {
|
||||
throw new AiError(
|
||||
'Es ist kein OpenAI-Schlüssel hinterlegt (Einstellungen → KI, oder OPENAI_API_KEY in server/.env).',
|
||||
503
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const body = {
|
||||
model: config.model,
|
||||
messages: [
|
||||
...(system ? [{ role: 'system', content: system }] : []),
|
||||
{ role: 'user', content: user },
|
||||
],
|
||||
};
|
||||
if (json) body.response_format = { type: 'json_object' };
|
||||
if (maxTokens) body.max_completion_tokens = maxTokens;
|
||||
|
||||
const controller = new AbortController();
|
||||
const timer = setTimeout(() => controller.abort(), TIMEOUT_MS);
|
||||
|
||||
let response;
|
||||
try {
|
||||
response = await fetch(ENDPOINT, {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
Authorization: `Bearer ${config.key}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json',
|
||||
},
|
||||
body: JSON.stringify(body),
|
||||
signal: controller.signal,
|
||||
});
|
||||
} catch (err) {
|
||||
if (err?.name === 'AbortError') throw new AiError('Die KI hat nicht rechtzeitig geantwortet.', 504);
|
||||
throw new AiError('OpenAI ist gerade nicht erreichbar.', 502);
|
||||
} finally {
|
||||
clearTimeout(timer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const payload = await response.json().catch(() => null);
|
||||
if (!response.ok) {
|
||||
// Die Meldung von OpenAI ist meist praezise ("model not found", "quota") -
|
||||
// sie hilft mehr als ein eigener Text, enthaelt aber nie den Schluessel.
|
||||
throw new AiError(payload?.error?.message || `OpenAI antwortete mit HTTP ${response.status}.`, 502);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const text = payload?.choices?.[0]?.message?.content;
|
||||
if (!text) throw new AiError('Die KI hat keine Antwort geliefert.', 502);
|
||||
return text;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** Wie askModel, gibt aber das geparste JSON zurueck. */
|
||||
export async function askModelJson(options) {
|
||||
const text = await askModel({ ...options, json: true });
|
||||
try {
|
||||
return JSON.parse(text);
|
||||
} catch {
|
||||
throw new AiError('Die KI hat kein gültiges JSON geliefert.', 502);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export { AiError };
|
||||
import { getSetting, setSetting } from './db.js';
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Anbindung an OpenAI.
|
||||
*
|
||||
* Bewusst ohne SDK: gebraucht werden genau zwei Aufrufe (Text und JSON), und
|
||||
* `fetch` ist in Node 22 eingebaut. Ein Paket weniger, das gepflegt werden muss.
|
||||
*
|
||||
* Der Schluessel verlaesst den Server nie in Richtung Browser - jede KI-Anfrage
|
||||
* laeuft ueber das Backend, und nach aussen gibt es ihn nur verkuerzt
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||||
* ("sk-proj-...a1b2").
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||||
*
|
||||
* Er kann an zwei Stellen stehen:
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||||
*
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||||
* 1. in der Datenbank (icon_settings), gepflegt unter Einstellungen -> KI
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||||
* 2. in server/.env als OPENAI_API_KEY
|
||||
*
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||||
* Die Datenbank gewinnt. Grund: ein Schluessel laeuft ab oder wird gewechselt,
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||||
* und dann soll niemand dafuer eine Datei auf dem Server bearbeiten und einen
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||||
* Dienst neu starten muessen. Die .env bleibt als Startwert und als Weg, das
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||||
* System ohne Oberflaeche in Gang zu bringen.
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||||
*/
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||||
|
||||
const ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
|
||||
|
||||
/** Nach dieser Zeit wird abgebrochen - die Oberflaeche soll nicht haengen. */
|
||||
const TIMEOUT_MS = 120_000;
|
||||
|
||||
export const DEFAULT_MODEL = 'gpt-6-luna';
|
||||
|
||||
const KEY_SETTING = 'openai_api_key';
|
||||
const MODEL_SETTING = 'openai_model';
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Im Speicher gehalten, damit nicht jede Anfrage die Datenbank fragt. Gefuellt
|
||||
* beim Start (loadAiConfig) und bei jeder Aenderung.
|
||||
*/
|
||||
const config = {
|
||||
key: process.env.OPENAI_API_KEY || '',
|
||||
model: process.env.OPENAI_MODEL || DEFAULT_MODEL,
|
||||
/** Woher der gueltige Schluessel stammt - fuer die Anzeige. */
|
||||
source: process.env.OPENAI_API_KEY ? 'env' : 'none',
|
||||
};
|
||||
|
||||
/** Beim Start aufrufen, sobald die Datenbank steht. */
|
||||
export async function loadAiConfig() {
|
||||
try {
|
||||
const [key, model] = await Promise.all([getSetting(KEY_SETTING), getSetting(MODEL_SETTING)]);
|
||||
if (key) {
|
||||
config.key = key;
|
||||
config.source = 'db';
|
||||
}
|
||||
if (model) config.model = model;
|
||||
} catch (err) {
|
||||
// Ohne Datenbank bleibt es bei der .env - das Backend soll trotzdem starten.
|
||||
console.warn('[ICON CRM] KI-Einstellungen nicht lesbar:', err.message);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function aiConfigured() {
|
||||
return Boolean(config.key);
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function aiModel() {
|
||||
return config.model;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Zustand fuer die Oberflaeche. Der Schluessel wird nur verkuerzt gezeigt -
|
||||
* genug, um zwei Schluessel auseinanderzuhalten, zu wenig, um ihn zu benutzen.
|
||||
*/
|
||||
export function aiStatus() {
|
||||
return {
|
||||
configured: aiConfigured(),
|
||||
model: config.model,
|
||||
defaultModel: DEFAULT_MODEL,
|
||||
source: config.source,
|
||||
masked: maskKey(config.key),
|
||||
/** Steht in der .env noch einer? Dann greift er, wenn der aus der DB faellt. */
|
||||
envAvailable: Boolean(process.env.OPENAI_API_KEY),
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
function maskKey(key) {
|
||||
if (!key) return null;
|
||||
return key.length <= 12 ? '****' : `${key.slice(0, 7)}…${key.slice(-4)}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Schluessel setzen oder entfernen.
|
||||
*
|
||||
* Entfernen heisst: der Wert in der Datenbank faellt weg. Steht in der .env
|
||||
* einer, gilt wieder dieser - das ist kein Versehen, sondern der Rueckfall.
|
||||
*/
|
||||
export async function saveAiKey(key) {
|
||||
const value = String(key ?? '').trim();
|
||||
await setSetting(KEY_SETTING, value || null);
|
||||
if (value) {
|
||||
config.key = value;
|
||||
config.source = 'db';
|
||||
} else {
|
||||
config.key = process.env.OPENAI_API_KEY || '';
|
||||
config.source = config.key ? 'env' : 'none';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** Modell setzen; leer heisst zurueck zur Vorgabe. */
|
||||
export async function saveAiModel(model) {
|
||||
const value = String(model ?? '').trim();
|
||||
await setSetting(MODEL_SETTING, value || null);
|
||||
config.model = value || process.env.OPENAI_MODEL || DEFAULT_MODEL;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/*
|
||||
* Die Modelle, die der hinterlegte Schluessel nutzen darf.
|
||||
*
|
||||
* /v1/models liefert alles - auch Bild-, Audio-, Embedding- und Moderations-
|
||||
* modelle. Fuer das CRM zaehlen nur Chat-Modelle, also werden die anderen
|
||||
* ausgefiltert. Kurz im Speicher gehalten, damit das Aufklappen der Liste nicht
|
||||
* jedes Mal OpenAI fragt; ein Schluesselwechsel leert den Speicher.
|
||||
*/
|
||||
const MODELS_ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/models';
|
||||
const MODELS_TTL_MS = 10 * 60_000;
|
||||
const NON_CHAT = /(embedding|whisper|tts|dall-e|image|audio|realtime|transcribe|moderation|search|instruct|davinci|babbage|computer-use|codex|sora)/i;
|
||||
let modelCache = { key: '', at: 0, list: [] };
|
||||
|
||||
export async function listAiModels() {
|
||||
if (!aiConfigured()) throw new AiError('Es ist kein Schlüssel hinterlegt.', 503);
|
||||
if (modelCache.key === config.key && Date.now() - modelCache.at < MODELS_TTL_MS) {
|
||||
return modelCache.list;
|
||||
}
|
||||
|
||||
let response;
|
||||
try {
|
||||
response = await fetch(MODELS_ENDPOINT, {
|
||||
headers: { Authorization: `Bearer ${config.key}` },
|
||||
signal: AbortSignal.timeout(15_000),
|
||||
});
|
||||
} catch {
|
||||
throw new AiError('OpenAI ist gerade nicht erreichbar.', 502);
|
||||
}
|
||||
const payload = await response.json().catch(() => null);
|
||||
if (!response.ok) {
|
||||
throw new AiError(payload?.error?.message || `OpenAI antwortete mit HTTP ${response.status}.`, 502);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const list = (payload?.data ?? [])
|
||||
.map((m) => ({ id: String(m.id), created: Number(m.created) || 0 }))
|
||||
.filter((m) => /^(gpt-|o\d|chatgpt-)/i.test(m.id) && !NON_CHAT.test(m.id))
|
||||
// Neueste zuerst - die will man meistens.
|
||||
.sort((a, b) => b.created - a.created || a.id.localeCompare(b.id));
|
||||
|
||||
modelCache = { key: config.key, at: Date.now(), list };
|
||||
return list;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AiError extends Error {
|
||||
constructor(message, status = 502) {
|
||||
super(message);
|
||||
this.status = status;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Ein Aufruf an das Modell.
|
||||
*
|
||||
* `temperature` wird bewusst NICHT mitgeschickt: die Luna-Modelle lassen nur den
|
||||
* Standardwert zu und weisen jeden anderen mit 400 ab.
|
||||
*
|
||||
* @param {object} options
|
||||
* @param {string} options.system Rollenanweisung
|
||||
* @param {string} options.user Eigentliche Anfrage
|
||||
* @param {boolean} [options.json] true erzwingt eine JSON-Antwort
|
||||
* @param {number} [options.maxTokens]
|
||||
* @returns {Promise<string>} der Antworttext
|
||||
*/
|
||||
export async function askModel({ system, user, json = false, maxTokens }) {
|
||||
if (!aiConfigured()) {
|
||||
throw new AiError(
|
||||
'Es ist kein OpenAI-Schlüssel hinterlegt (Einstellungen → KI, oder OPENAI_API_KEY in server/.env).',
|
||||
503
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const body = {
|
||||
model: config.model,
|
||||
messages: [
|
||||
...(system ? [{ role: 'system', content: system }] : []),
|
||||
{ role: 'user', content: user },
|
||||
],
|
||||
};
|
||||
if (json) body.response_format = { type: 'json_object' };
|
||||
if (maxTokens) body.max_completion_tokens = maxTokens;
|
||||
|
||||
const controller = new AbortController();
|
||||
const timer = setTimeout(() => controller.abort(), TIMEOUT_MS);
|
||||
|
||||
let response;
|
||||
try {
|
||||
response = await fetch(ENDPOINT, {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
Authorization: `Bearer ${config.key}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json',
|
||||
},
|
||||
body: JSON.stringify(body),
|
||||
signal: controller.signal,
|
||||
});
|
||||
} catch (err) {
|
||||
if (err?.name === 'AbortError') throw new AiError('Die KI hat nicht rechtzeitig geantwortet.', 504);
|
||||
throw new AiError('OpenAI ist gerade nicht erreichbar.', 502);
|
||||
} finally {
|
||||
clearTimeout(timer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const payload = await response.json().catch(() => null);
|
||||
if (!response.ok) {
|
||||
// Die Meldung von OpenAI ist meist praezise ("model not found", "quota") -
|
||||
// sie hilft mehr als ein eigener Text, enthaelt aber nie den Schluessel.
|
||||
throw new AiError(payload?.error?.message || `OpenAI antwortete mit HTTP ${response.status}.`, 502);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const text = payload?.choices?.[0]?.message?.content;
|
||||
if (!text) throw new AiError('Die KI hat keine Antwort geliefert.', 502);
|
||||
return text;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/** Wie askModel, gibt aber das geparste JSON zurueck. */
|
||||
export async function askModelJson(options) {
|
||||
const text = await askModel({ ...options, json: true });
|
||||
try {
|
||||
return JSON.parse(text);
|
||||
} catch {
|
||||
throw new AiError('Die KI hat kein gültiges JSON geliefert.', 502);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export { AiError };
|
||||
|
||||
@@ -174,7 +174,7 @@ export const AiSettings: React.FC = () => {
|
||||
hint={
|
||||
models
|
||||
? `${models.length} Modelle für diesen Schlüssel verfügbar. Vorgabe ist ${config.defaultModel}.`
|
||||
: `Vorgabe ist ${config.defaultModel}. Achtung: gpt-5.6-luna erlaubt keinen eigenen „temperature"-Wert – das Backend schickt deshalb keinen.`
|
||||
: `Vorgabe ist ${config.defaultModel}. Achtung: die Luna-Modelle erlauben keinen eigenen „temperature"-Wert – das Backend schickt deshalb keinen.`
|
||||
}
|
||||
>
|
||||
{models ? (
|
||||
|
||||
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