fix: Duplikat-Erkennung als Multiset – echte gleich aussehende Buchungen bleiben

Bisher wurde eine zweite Buchung mit gleichem Tag/Betrag/Text (z. B. zwei
Gutschriften à 324 am selben Tag) fälschlich als Duplikat verworfen. Jetzt gilt
eine Zeile nur als Duplikat, wenn bereits GENAU SO VIELE identische Buchungen in
der DB stehen – ein erneuter Import derselben Datei bleibt weiterhin Duplikat-sicher.

- csv_import.detect_rows: existing/seen als Counter (Multiset) statt Set
- Tests angepasst + Re-Import-Test ergänzt; an echtem Raiffeisen-Auszug verifiziert
  (254 Zeilen, 0 fälschliche Duplikate, Saldo == Bank-Endsaldo)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/csv_import.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import csv
 import hashlib
 import io
 import json
+from collections import Counter
 from datetime import date, datetime
 from decimal import Decimal, InvalidOperation, ROUND_HALF_UP
 
@@ -282,12 +283,16 @@ def detect_rows(db: Session, user: User, account: Account, candidates: list[dict
         cid: kind
         for cid, kind in db.query(Category.id, Category.type).filter(Category.owner_id == user.id)
     }
-    existing = {
+    # Duplikate als Multiset zählen: eine Zeile gilt nur dann als Duplikat, wenn
+    # bereits GENAU SO VIELE identische Buchungen in der DB stehen. So werden echte,
+    # gleich aussehende Buchungen desselben Tags (z. B. zwei Gutschriften über 324)
+    # behalten, ein erneuter Import derselben Datei aber weiter erkannt.
+    existing: Counter = Counter(
         h[0]
         for h in db.query(Transaction.import_hash).filter(
             Transaction.owner_id == user.id, Transaction.import_hash.isnot(None)
         )
-    }
+    )
     # Bestehende Transfers je Konto-Paar: erkennt die Gegenbuchung, wenn beide
     # Auszüge eines Übertrags importiert werden (sonst zählt die Bewegung doppelt).
     transfer_index: dict[frozenset, list[tuple]] = {}
@@ -300,7 +305,7 @@ def detect_rows(db: Session, user: User, account: Account, candidates: list[dict
         transfer_index.setdefault(frozenset((t_acc, t_to)), []).append(
             (t_date, t_amt, t_to_amt if t_to_amt is not None else t_amt)
         )
-    seen: set[str] = set()
+    seen: Counter = Counter()
 
     out: list[dict] = []
     for i, cand in enumerate(candidates):
@@ -341,8 +346,8 @@ def detect_rows(db: Session, user: User, account: Account, candidates: list[dict
                     category_id = rule.category_id
 
         h = import_hash(account.id, d, amount, payee)
-        is_dup = h in existing or h in seen
-        seen.add(h)
+        is_dup = seen[h] < existing[h]  # nur so viele Duplikate wie schon in der DB
+        seen[h] += 1
 
         # Gegenbuchung eines bereits gebuchten Transfers? Dann nicht erneut buchen.
         is_counterpart = (