Gegenstands-Produkte koennen als Einzelstuecke gefuehrt werden (Product.individual):
jedes physische Stueck ist ein Item mit eigener kurzer UID (fuer QR), eigenem
Lagerort, Kaufdatum, Garantie, Bezugsquelle und Notiz. So laesst sich dasselbe
Modell mehrfach getrennt fuehren (Powerbank 2024 + 2025).
Neu: models.Item + Product.individual (+Migration), Schemas, services/items.py
(UID-Erzeugung, Anreicherung), routers/items.py (CRUD, /items/by-uid/{uid} zur
QR-Aufloesung, /items/{id}/remove mit Grund als Bewegung). current_stock zaehlt
bei Einzelstueck-Produkten die Items. Tests + HTTP-Smoke gruen.
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Die Kategorie bestimmt die Verwaltungsart (food/object). Gegenstaende:
Menge je Lagerort statt Chargen/MHD, Umlagern (ohne Grund) und Entfernen
mit Pflicht-Grund samt Entnahme-Statistik. Beliebig viele eigene Felder
je Kategorie (vererbt an Unterkategorien), "gekauft bei" ueber eine
verwaltbare Shop-Liste und ein Produktlink. Barcode-Lookup zusaetzlich
ueber Open Products Facts.
Der Lebensmittel-Teil (Chargen/MHD/FEFO) bleibt unveraendert. Umgesetzt in
Backend (FastAPI, +Tests gruen), Web (React) und iOS (SwiftUI).
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Auf vielen Verpackungen steht nur "09/2026". Bisher liess sich ausschliesslich
ein Tagesdatum erfassen, was zu erfundener Genauigkeit fuehrte.
Entwurf: best_before bleibt ein echtes DATE, damit FEFO, die Ablauf-Abfragen
und alle bestehenden Sortierungen unveraendert weiterlaufen. Eine Monatsangabe
wird auf den Monatsletzten gelegt - die uebliche Lesart bei Lebensmitteln, und
die sichere Richtung, weil nicht zu frueh aussortiert wird. Zusaetzlich merkt
sich jede Charge in best_before_precision, wie genau die Angabe war; davon
haengt allein die Anzeige ab. Am Produkt steht in date_precision, welche
Genauigkeit dort ueblich ist (Voreinstellung der Eingabe, z.B. Konserven).
Bewusst als VARCHAR statt als DB-Enum gespeichert: So laesst sich die Spalte
auf bestehenden Tabellen per ADD COLUMN IF NOT EXISTS nachziehen, ohne vorher
einen neuen Postgres-Typ anzulegen. Beide Spalten haben ein Server-Default
'day', damit vorhandene Chargen unveraendert gueltig bleiben.
Export/Import bleiben verlustfrei: Das JSON-Backup fuehrt beide Felder mit. Die
CSV bekommt bewusst keine neue Spalte, damit die Datei in Excel unveraendert
bedienbar bleibt - stattdessen wird eine Monatsangabe als "09/2026" geschrieben
und beim Import an der Schreibweise wieder erkannt ("09/2026", "2026-09",
"09.2026"); tagesgenaue Formate werden weiterhin gelesen.
Beim Korrigieren einer Charge werden MHD und Genauigkeit gemeinsam ausgewertet,
sonst bliebe ein auf Monat umgestellter Wert auf dem alten Tag stehen.
Getestet: 40 pytest-Tests gruen (17 neue zu Monatsletztem, Schaltjahr,
Einlagern, Export-Schreibweise und Import-Erkennung). Zusaetzlich ein
Durchlauf ueber die echte API: Produkt mit Monatsvorgabe anlegen und aendern,
Sammel-Einlagern mit gemischten Genauigkeiten, Chargen wieder auslesen.
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Einheiten (neu):
- Tabelle units (name, kind=count|weight|volume, factor, is_builtin); eingebaut
Stueck/Gramm/Kilogramm/Milliliter/Liter, Admin kann eigene anlegen (z.B. Pfund=500g).
- Bestaende bleiben intern in kanonischer Basis (Stueck/Gramm/Milliliter);
Product.display_unit_id und Group.min_stock_unit_id als nullable FKs.
- Neuer Umrechnungs-Service (services/conversion.py) ersetzt die feste Einheitenlogik;
Ein-/Auslagern und Gruppen-Mindestbestand rechnen ueber den Faktor.
- Gruppen-Mindestbestand mit Einheit; Gruppenbestand summiert nur Produkte
passender Art. Neue Verwaltungsseite "Einheiten" (Admin).
- Schonende Migration beim Start: ADD COLUMN IF NOT EXISTS (Postgres), damit
bestehende Installationen ihre Daten behalten.
Chargen:
- PATCH /lots/{id} und DELETE /lots/{id}: Menge/MHD korrigieren, Charge loeschen
(wird als Korrektur-Bewegung protokolliert). Bearbeitung im Produktdetail.
Auslagern:
- Optionales lot_id: gezielt aus einer bestimmten Charge/MHD abbuchen statt FEFO;
Auswahl-Dropdown in der Auslagern-Seite.
Sonstiges: Roadmap aktualisiert, Tests fuer die Umrechnung.
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