KI-Feinschliff, Volltextsuche über E-Mails, Prompt für die Antwort-Mail

Drei Erweiterungen, die sich server.js und lib/documents.js teilen und
deshalb zusammen liegen:

Jobsuche: Der Feinschliff (Zusatzbegriffe/Ausschluesse) laesst sich per KI
aus den eigenen Basis-Unterlagen vorschlagen. Der Rollen-Prompt ist wie die
uebrigen unter Vorlagen editierbar; gespeichert wird erst auf Klick.

Suche: Startseite und KI-Chat durchsuchen jetzt per SQLite-FTS5 auch die
E-Mail-Korrespondenz (Absender, Betreff, Text), Notizen und
Stellenbeschreibung - ein Name aus einer Mail findet die Bewerbung. Ranking
per bm25, Fundstellen mit Snippet, Feldfilter (firma:, von:), Phrasen,
Ausschluesse, Umlaut-Varianten (mueller/muller/mueller). Der Index wird von
SQL-Triggern gepflegt, weil Bewerbungen und Mails aus UI, REST-API, IMAP und
KI-Import geschrieben werden.

E-Mail: Vor dem Generieren laesst sich vorgeben, was in der Antwort stehen
soll; die Vorgabe geht als verbindliche Anweisung in den Prompt. Steht schon
ein Entwurf im Feld, ueberarbeitet die KI ihn, statt neu anzufangen.

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

server.js

@@ -30,7 +30,7 @@ const multer = require('multer');
 })();
 
 const {
-  generateApplicationDocuments, generateEmailReply, renderDesignVorschau,
+  generateApplicationDocuments, generateEmailReply, generateFeinschliff, renderDesignVorschau,
   DOKUMENT_TYPEN, normalizeDokumente,
 } = require('./lib/documents');
 const chat = require('./lib/chat');
@@ -48,6 +48,7 @@ const password = require('./lib/password');
 const migrate = require('./lib/migrate-multiuser');
 const { runMigration, importEnvIntoAdmin } = migrate;
 const suchprofil = require('./lib/suchprofil');
+const suche = require('./lib/suche');
 
 const app = express();
 const PORT = process.env.PORT || 3000;
@@ -1555,6 +1556,11 @@ async function initializeDatabase() {
       FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
     )
   `);
+
+  // Volltext-Index über Bewerbungen + E-Mail-Korrespondenz. Muss nach den beiden
+  // Quelltabellen entstehen, weil die Trigger auf ihnen sitzen; der Backfill
+  // läuft nur beim ersten Start (siehe lib/suche.js).
+  await suche.ensureSchema({ exec, dbGet });
 }
 // Initialize and start server
 initializeDatabase().then(async () => {
@@ -1902,6 +1908,21 @@ initializeDatabase().then(async () => {
     }
   });
 
+  // Volltextsuche für die Startseite: Bewerbungen samt ihrer E-Mail-Korrespondenz
+  // (Absender, Betreff, Text), Notizen und Stellenbeschreibung. Liefert je Treffer
+  // die Fundstellen mit Snippet — die Marker darin ersetzt der Client durch <mark>.
+  app.get('/api/suche', async (req, res) => {
+    try {
+      const q = String(req.query.q || '');
+      if (q.trim().length < 2) return res.json({ q, treffer: [] });
+      const treffer = await suche.suche(dbAll, uid(), q);
+      res.json({ q, treffer });
+    } catch (error) {
+      console.error('Search error:', error);
+      res.status(500).json({ error: 'Serverfehler' });
+    }
+  });
+
   // Poll generation status + current attachments for one application
   app.get('/api/bewerbungen/:id/generierung', async (req, res) => {
     try {
@@ -2312,7 +2333,11 @@ initializeDatabase().then(async () => {
         job: { firma: bewerbung.firma, stelle: bewerbung.stelle },
         settings,
         prompts: await loadPrompts(),
+        // Was der Nutzer über dem Antwortfeld vorgegeben hat, plus (beim zweiten
+        // Klick) der Entwurf, der gerade im Feld steht — dann überarbeitet die KI
+        // ihn, statt neu anzufangen.
         hinweise: String(req.body.hinweise || ''),
+        entwurf: String(req.body.entwurf || ''),
         typ: String(req.body.typ || 'antwort'),
       });
       // Include the quoted original so the reply reads like a mail-client thread.
@@ -3421,6 +3446,12 @@ initializeDatabase().then(async () => {
         "SELECT id FROM basis_dokumente WHERE user_id = ? AND typ = 'Lebenslauf' AND inhalt IS NOT NULL AND inhalt != '' LIMIT 1",
         [ziel.id]
       );
+      // Der KI-Feinschliff liest ALLE Basis-Unterlagen, nicht nur den Lebenslauf —
+      // ein Kurzprofil allein reicht ihm schon.
+      const unterlagen = await dbGet(
+        "SELECT id FROM basis_dokumente WHERE user_id = ? AND inhalt IS NOT NULL AND inhalt != '' LIMIT 1",
+        [ziel.id]
+      );
       const ollamaKey = await dbGet(
         "SELECT value FROM app_state WHERE user_id = ? AND key = 'cfg:OLLAMA_API_KEY' AND value != ''",
         [ziel.id]
@@ -3435,6 +3466,7 @@ initializeDatabase().then(async () => {
         wochentage: suchprofil.WOCHENTAGE,
         maxStaedte: suchprofil.MAX_STAEDTE,
         hatLebenslauf: Boolean(lebenslauf),
+        hatUnterlagen: Boolean(unterlagen),
         hatOllamaKey: Boolean(ollamaKey),
         fehler: req.query.fehler ? String(req.query.fehler) : null,
         hinweis: req.query.hinweis ? String(req.query.hinweis) : null,
@@ -3465,6 +3497,47 @@ initializeDatabase().then(async () => {
     }
   });
 
+  // KI-Vorschlag für den Feinschliff (Zusatzbegriffe / Ausschlüsse), abgeleitet
+  // aus den Basis-Unterlagen des Zielbenutzers. Der Vorschlag wird nur
+  // zurückgegeben, nicht gespeichert — der Nutzer prüft ihn im Formular und
+  // speichert selbst. Anders als der Suchlauf läuft das direkt hier: es ist ein
+  // einzelner Ollama-Aufruf, kein Web-Rechercheauftrag für den Host-Runner.
+  app.post('/jobsuche/feinschliff', async (req, res) => {
+    try {
+      const ziel = resolveZielUser(req);
+      if (!ziel) return res.status(403).json({ error: 'Zugriff verweigert – nur für Administratoren.' });
+
+      const unterlagen = await dbAll(
+        `SELECT typ, name, inhalt FROM basis_dokumente
+          WHERE user_id = ? AND inhalt IS NOT NULL AND inhalt != ''
+          ORDER BY CASE typ WHEN 'Lebenslauf' THEN 0 WHEN 'Profil/Kurzprofil' THEN 1 WHEN 'Anschreiben' THEN 2 ELSE 3 END, id ASC`,
+        [ziel.id]
+      );
+      if (!unterlagen.length) {
+        return res.status(400).json({
+          error: 'Keine Basis-Unterlagen hinterlegt – lege zuerst unter „Vorlagen“ einen Lebenslauf an.',
+        });
+      }
+
+      // Modus/Städte kommen aus dem Formular (ggf. ungespeichert), der Rest ist
+      // für den Vorschlag irrelevant.
+      const profil = suchprofil.fromForm({ ...req.body, aktiv: '0' }, sanitizeInput);
+      const text = unterlagen
+        .map((d) => `## ${d.typ}${d.name ? ` – ${d.name}` : ''}\n${String(d.inhalt).trim()}`)
+        .join('\n\n');
+
+      const vorschlag = await generateFeinschliff({
+        unterlagen: text,
+        profil,
+        prompts: await loadPrompts(),
+      });
+      res.json(vorschlag);
+    } catch (error) {
+      console.error('Error generating Feinschliff:', error);
+      res.status(500).json({ error: error.message || 'Serverfehler' });
+    }
+  });
+
   // "Jetzt suchen": queue a run. Picked up by the host runner within a few minutes.
   app.post('/jobsuche/start', async (req, res) => {
     try {
@@ -3712,11 +3785,11 @@ initializeDatabase().then(async () => {
       type: 'function',
       function: {
         name: 'suche_bewerbungen',
-        description: 'Durchsucht Bewerbungen nach Firmen- oder Stellenname (Teiltreffer). Nutze dies, wenn der Nutzer eine konkrete Firma/Stelle nennt oder fragt, was zu einer Firma bekannt ist. Liefert eine kompakte Trefferliste (id, firma, stelle, status, datum, ort) — hole Details mit bewerbung_detail.',
+        description: 'Volltextsuche über Bewerbungen UND ihre E-Mail-Korrespondenz: Firma, Stelle, Notizen, Stellenbeschreibung, Absender/Empfänger, Betreff und Mailtext. Nutze dies auch, wenn der Nutzer nur einen Namen einer Ansprechpartnerin, einen Betreff oder eine Formulierung aus einer E-Mail nennt. Liefert je Treffer die Bewerbung samt Fundstelle (wo der Begriff steht) — hole Details mit bewerbung_detail.',
         parameters: {
           type: 'object',
           properties: {
-            query: { type: 'string', description: 'Suchbegriff, z. B. Firmen- oder Stellenname (mind. 2 Zeichen)' },
+            query: { type: 'string', description: 'Suchbegriff (mind. 2 Zeichen). Mehrere Wörter werden UND-verknüpft; "in Anführungszeichen" sucht die Wortfolge, feld:wert grenzt ein (firma:, stelle:, von:, betreff:), -wort schließt aus.' },
           },
           required: ['query'],
         },
@@ -3773,14 +3846,22 @@ initializeDatabase().then(async () => {
     if (name === 'suche_bewerbungen') {
       const q = String(a.query || '').trim();
       if (q.length < 2) return { treffer: [], hinweis: 'Suchbegriff zu kurz' };
-      const like = `%${q.replace(/[%_]/g, (m) => '\\' + m)}%`;
-      const rows = await dbAll(
-        `SELECT id, firma, stelle, status, datum, ort FROM bewerbungen
-          WHERE user_id = ? AND (firma LIKE ? ESCAPE '\\' OR stelle LIKE ? ESCAPE '\\')
-         ORDER BY datum DESC, created_at DESC LIMIT 20`,
-        [uid(), like, like]
-      );
-      return { treffer: rows };
+      // Dieselbe Volltextsuche wie auf der Startseite (lib/suche.js) — der Assistent
+      // findet eine Bewerbung dadurch auch über einen Namen aus der Korrespondenz.
+      const treffer = await suche.suche(dbAll, uid(), q, 20);
+      return {
+        treffer: treffer.map((t) => ({
+          id: t.bewerbung_id,
+          ...(t.bewerbung || {}),
+          // Wo der Begriff steht, ohne Markierungszeichen — die versteht das Modell nicht.
+          fundstellen: t.fundstellen.map((f) => ({
+            wo: f.quelle === 'email'
+              ? `E-Mail${f.email && f.email.betreff ? ` „${f.email.betreff}"` : ''}${f.email && f.email.von ? ` von ${f.email.von}` : ''}`
+              : f.feld_label,
+            auszug: suche.ohneMarker(f.snippet),
+          })),
+        })),
+      };
     }
     if (name === 'list_bewerbungen') {
       const limit = Math.min(Math.max(Number(a.limit) || 20, 1), 40);