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2026-06-27 00:58:46 +02:00
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backend/models.py
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@@ -71,7 +71,7 @@ class BausteineQuelleResponse(BaseModel):
class SubbausteinInfo(BaseModel):
titel: str
stufe: Literal["einfach", "mittel", "schwer"]
stufe: Literal["anfaenger", "fortgeschritten", "experte", "einfach", "mittel", "schwer"]
relevanz: Literal["relevant", "rand"] | None = None
@@ -230,8 +230,8 @@ class BausteinPruefungRequest(BaseModel):
nachgefragt: bool = False # für diese Frage wurde nachgefragt → Gewinn auf +1 gedeckelt
begruendung: str = Field(default="", max_length=2000) # „Gründlich prüfen": warum mit der Bewertung unzufrieden
muster: str = Field(default="", max_length=2000) # gezogenes Frage-Muster (Saat); leer → Live-Generierung (Fallback)
# Basis + cap werden serverseitig geführt (Anker bzw. 4×Subs) — Client-cap nur Hinweis.
cap: int = Field(default=10, ge=1, le=50) # Score-Deckel = clamp(4×relevante Subbausteine, 10, 50)
# Basis + cap werden serverseitig geführt (Anker bzw. Subs×25) — Client-cap nur Hinweis.
cap: int = Field(default=10, ge=1, le=10000) # Score-Deckel = freigeschaltete Subbausteine × 25
messages: list[ChatMessage] = [] # Dialog bisher; leer = erste Frage
provider: ProviderType = "claude"
gruendlich: bool = False # „Gründlich prüfen": Bewertung mit starkem Modell (role guide)
@@ -253,13 +253,16 @@ class BausteinPruefungResponse(BaseModel):
loesung: str | None = None # Lückentext: erwarteter Begriff
alternativen: list[str] | None = None # Lückentext: akzeptierte Synonyme
gute_antworten: int
cap: int = 10 # Maximal-Score dieses Bausteins (4×Subs, geklemmt) — Frontend leitet die Stufe ab
streak: int = 0 # aktuelle Serie korrekter Antworten (je Baustein)
cap: int = 10 # cap_final = alle Subs × 25 — Frontend leitet die Lernstufe ab
class BausteinLernstand(BaseModel):
gute_antworten: int
streak: int = 0
cap: int = 10 # 4×relevante Subbausteine, geklemmt [10, 50]
cap: int = 0 # cap_final = alle Subbausteine × 25
cap_aktuell: int = 0 # erreichbarer cap der aktuell freigeschalteten Ebene
freie_ebene: int = 1 # 1=A · 2=F · 3=E · 4=V
class BausteinLernstandResponse(BaseModel):