fix: Bank-Suche verlor die besten Treffer beim Kuerzen

Der Fehler, den der Nutzer gefunden hat: Die Suche nach "n" lieferte
"genau 200" Treffer und darunter nie N26. Ursache war die Reihenfolge –
alphabetisch sortiert und ERST DANN bei 200 gekuerzt. "N26" liegt hinter
"Aachener Bank", fiel also hinter zweihundert Banken heraus, die irgendwo
ein n im Namen tragen. Die Bank war die ganze Zeit da.

Jetzt wird zuerst bewertet (genauer Name > Namensanfang > Wortanfang >
Teiltreffer > nur BIC/Gruppe) und erst danach gekuerzt. Ausserdem wird die
ECHTE Trefferzahl gemeldet statt der gekuerzten – "genau 200" sah aus wie ein
Suchergebnis, war aber die Obergrenze.

Ein Regressionstest stellt den Fall nach: 300 Banken mit "n" im Namen,
alphabetisch vor N26. Ohne den Fix faellt er um.

Nebenbei geprueft und ausgeschlossen: /aspsps blaettert nicht, die Liste ist
also vollstaendig; Sandbox und alphabetische Kuerzung waren es auch nicht.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/bank_sync.py

@@ -65,6 +65,26 @@ def _client(db: Session, user: User) -> BankClient:
 MAX_TREFFER = 200
 
 
+def _rang(name: str, begriff: str, in_name: bool) -> int:
+    """Wie gut passt ein Name zum Suchbegriff? Kleiner ist besser.
+
+    Ohne Rangfolge entscheidet das Alphabet, welche Treffer die Obergrenze
+    überleben – und dann fällt „N26" bei der Suche nach „n" hinter 200 Banken
+    heraus, deren Name irgendwo ein n enthält. Genau dieser Fehler hat hier
+    einen Abend gekostet.
+    """
+    klein = name.lower()
+    if klein == begriff:
+        return 0
+    if klein.startswith(begriff):
+        return 1
+    if any(wort.startswith(begriff) for wort in klein.replace("-", " ").split()):
+        return 2
+    if begriff in klein:
+        return 3
+    return 4 if not in_name else 3
+
+
 def banken(db: Session, user: User, land: str | None = None,
            suche: str | None = None) -> dict:
     """Banken suchen – in einem Land oder über alle hinweg.
@@ -75,43 +95,42 @@ def banken(db: Session, user: User, land: str | None = None,
     """
     roh = _client(db, user).banken(land)
     begriff = (suche or "").strip().lower()
-    treffer = []
+
+    passend = []
     for b in roh:
         name = b.get("name")
         if not name:
             continue
-        # Auch im BIC und im Gruppennamen suchen: Banken heissen in der Liste
+        name = str(name)
+        # Auch BIC und Gruppenname durchsuchen: Banken heissen in der Liste
         # nicht immer so wie im Alltag.
-        heu = " ".join(str(x) for x in (name, b.get("bic"), b.get("group")) if x).lower()
-        if begriff and begriff not in heu:
+        neben = " ".join(str(x) for x in (b.get("bic"), b.get("group")) if x).lower()
+        if begriff and begriff not in name.lower() and begriff not in neben:
             continue
-        treffer.append({"name": name, "country": b.get("country"),
-                        "logo": b.get("logo"), "psu_types": b.get("psu_types", []),
-                        "beta": bool(b.get("beta"))})
-    treffer.sort(key=lambda b: (b["name"].lower(), b.get("country") or ""))
-    # „gesamt" und eine Kostprobe mitliefern: Sonst sieht „keine Treffer"
-    # gleich aus, egal ob die Liste leer kam, der Suchbegriff nicht passte –
-    # oder die Anwendung als Sandbox angelegt wurde und lauter Test-Institute
-    # liefert. An der Kostprobe sieht man Letzteres sofort.
-    # Beispiele ueber den ganzen Bereich streuen, nicht nur den Anfang zeigen.
-    # Endet die Liste alphabetisch bei „B", ist sie abgeschnitten – und man
-    # sucht sonst ewig nach einer Bank, die schlicht nicht mitgeliefert wurde.
+        passend.append({
+            "name": name, "country": b.get("country"), "logo": b.get("logo"),
+            "psu_types": b.get("psu_types", []), "beta": bool(b.get("beta")),
+            "_rang": _rang(name, begriff, True) if begriff else 3,
+        })
+
+    # Erst nach Güte, dann alphabetisch – und ERST DANN kürzen.
+    passend.sort(key=lambda b: (b["_rang"], b["name"].lower(), b.get("country") or ""))
+    gezeigt = [{k: v for k, v in b.items() if k != "_rang"} for b in passend[:MAX_TREFFER]]
+
     namen = sorted({str(b.get("name")) for b in roh if b.get("name")})
     beispiele = (namen[:3] + namen[len(namen) // 2: len(namen) // 2 + 2] + namen[-3:]
                  if len(namen) > 8 else namen)
     return {
         "gesamt": len(roh),
-        "treffer": treffer[:MAX_TREFFER],
-        "gekuerzt": len(treffer) > MAX_TREFFER,
+        # Die ECHTE Trefferzahl, nicht die gekürzte. Sonst steht dort immer
+        # „200" und man haelt die Obergrenze für ein Suchergebnis.
+        "treffer_gesamt": len(passend),
+        "treffer": gezeigt,
+        "gekuerzt": len(passend) > MAX_TREFFER,
         "beispiele": beispiele,
         "von": namen[0] if namen else None,
         "bis": namen[-1] if namen else None,
-        # Fängt überhaupt eine Bank mit diesen Buchstaben an? Wenn nicht, fehlt
-        # der Teil des Alphabets, und der Suchbegriff ist unschuldig.
         "anfangsbuchstaben": sorted({n[:1].upper() for n in namen}),
-        # Alles mit demselben Anfangsbuchstaben wie der Suchbegriff. Damit
-        # sieht man, unter welchem Namen die gesuchte Bank dort wirklich steht
-        # – Raten über Namensvarianten hat lange genug gedauert.
         "gleicher_buchstabe": (
             [n for n in namen if begriff and n[:1].lower() == begriff[:1]][:40]
             if begriff else []