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Neue SPRACHE-Sektion weist Gemini explizit darauf hin, dass die Texte ausschliesslich deutsch sind -- Umlaute, deutsche Zutaten, deutsche Masseinheiten als Prior fuer die Zeichen-Rekonstruktion. Soll die "Kontext-Detektiv"-Logik bei handgeschriebenen oder verblassten Rezepten verbessern. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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import { z } from 'zod';
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import { SchemaType } from '@google/generative-ai';
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export const RECIPE_EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT = `Du bist ein hochpräziser OCR-Experte für kulinarische Dokumente (Rezepte). Deine Aufgabe ist die Extraktion von Rezeptdaten (Titel, Zutaten, Zubereitungsschritte, Zeiten, Portionen) in valides JSON gemäß dem vorgegebenen Schema.
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SPRACHE:
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- Die Texte sind ausschließlich auf Deutsch. Nutze deutsches Sprachverständnis (Umlaute ä/ö/ü/ß, deutsche Zutatennamen, deutsche Maßeinheiten) als starken Prior bei der Rekonstruktion unklarer Zeichen. Gib die Ausgabe vollständig auf Deutsch zurück.
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LOGIK-REGELN FÜR SCHWER LESBARE TEXTE:
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- Handle als "Kontext-Detektiv": Wenn Zeichen unklar sind, nutze kulinarisches Wissen zur Rekonstruktion (z.B. "Pr-se" -> "Prise").
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- Bei absoluter Unleserlichkeit eines Wortes: Nutze "[?]".
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- Halluziniere keine fehlenden Werte: Wenn eine Mengenangabe komplett fehlt, setze 'quantity' auf null. Was nicht auf dem Bild steht, ist null (oder leeres Array).
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FORMATIERUNGS-REGELN:
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- Zutaten: quantity (Zahl) separat von unit (String). Brüche (½, ¼, 1 ½) strikt in Dezimalzahlen (0.5, 0.25, 1.5).
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- Einheiten: Normalisiere auf (g, ml, l, kg, EL, TL, Stück, Prise, Msp).
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- Zubereitungsschritte: pro erkennbarer Nummerierung oder Absatz EIN Schritt.
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- Zeit: Alle Angaben strikt in Minuten (Integer). "1 Stunde" = 60.
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- Rauschen ignorieren: Keine Werbung, Einleitungstexte oder Bildunterschriften extrahieren.
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STRIKTE ANWEISUNG: Gib ausschließlich das rohe JSON-Objekt gemäß Schema zurück. Kein Markdown-Code-Block, kein Einleitungstext, keine Prosa.`;
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export const RECIPE_EXTRACTION_USER_PROMPT =
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'Analysiere dieses Bild hochauflösend. Extrahiere alle rezeptrelevanten Informationen gemäß deiner System-Instruktion. Achte besonders auf schwache Handschriften oder verblassten Text und stelle sicher, dass die Zuordnung von Menge zu Zutat logisch korrekt ist.';
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// Gemini responseSchema (Subset von OpenAPI). Wird an GenerativeModel.generateContent
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// übergeben; Gemini respektiert die Struktur und liefert valides JSON.
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export const GEMINI_RESPONSE_SCHEMA = {
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type: SchemaType.OBJECT,
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properties: {
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title: { type: SchemaType.STRING, nullable: false },
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servings_default: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
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|
servings_unit: { type: SchemaType.STRING, nullable: true },
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prep_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
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cook_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
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total_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
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ingredients: {
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type: SchemaType.ARRAY,
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items: {
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type: SchemaType.OBJECT,
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properties: {
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quantity: { type: SchemaType.NUMBER, nullable: true },
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unit: { type: SchemaType.STRING, nullable: true },
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name: { type: SchemaType.STRING, nullable: false },
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note: { type: SchemaType.STRING, nullable: true }
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},
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required: ['name']
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}
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},
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steps: {
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type: SchemaType.ARRAY,
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items: {
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type: SchemaType.OBJECT,
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properties: {
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text: { type: SchemaType.STRING, nullable: false }
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|
},
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required: ['text']
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|
}
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}
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},
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required: ['title', 'ingredients', 'steps']
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} as const;
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// Zod-Spiegel des Schemas. .strict() verhindert, dass Gemini zusätzliche Keys
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// unbemerkt durchschmuggelt.
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const ingredientSchema = z
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.object({
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quantity: z.number().nullable(),
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unit: z.string().max(30).nullable(),
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name: z.string().min(1).max(200),
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note: z.string().max(300).nullable()
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})
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.strict();
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const stepSchema = z
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.object({
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text: z.string().min(1).max(4000)
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})
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.strict();
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export const extractionResponseSchema = z
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.object({
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|
title: z.string().min(1).max(200),
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|
servings_default: z.number().int().nonnegative().nullable(),
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|
servings_unit: z.string().max(30).nullable(),
|
|
prep_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
|
|
cook_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
|
|
total_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
|
|
ingredients: z.array(ingredientSchema),
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|
steps: z.array(stepSchema)
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|
})
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.strict();
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export type ExtractionResponse = z.infer<typeof extractionResponseSchema>;
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