# Tätigkeitsnachweis-Generator

Streamlit-App zur automatisierten Erstellung von Tätigkeitsnachweisen aus Excel-Daten.

## Setup

1. **Python 3.9+ installieren** (falls nicht vorhanden): https://python.org
2. **Virtuelle Umgebung erstellen und Abhängigkeiten installieren:**

```bash
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate     # Windows
pip install -r requirements.txt
```

3. **App starten:**

```bash
streamlit run app.py
```

Oder einfach `start.bat` (Windows) bzw. `./start.sh` (macOS/Linux) ausführen.

## Bedienung

1. **Input-Datei wählen** – Dropdown zeigt alle `.xlsx`-Dateien aus dem `input/`-Ordner
   - Nach Auswahl wird die Datei sofort validiert
   - Angezeigt werden: Anzahl Mitarbeiter, Antragsnummern, Einträge pro Monat
2. **Template wählen** – Dropdown zeigt alle `.xlsx`-Dateien aus dem `template/`-Ordner
   - Nach Auswahl wird das Template sofort validiert
   - Angezeigt wird: Anzahl gefundener Zielfelder
3. **Mitarbeiter auswählen** – Multiselect-Liste aller gefundenen Mitarbeiter
   - Standardmäßig sind alle ausgewählt
   - Nicht selektierte Mitarbeiter werden bei der Generierung übersprungen
4. **"Tätigkeitsnachweise generieren"** klicken
   - Die generierten Dateien werden im `output/`-Ordner abgelegt

## Konfiguration

Alle Einstellungen liegen im `config/`-Ordner:

### `settings.ini`
- `[paths]` – Ordner für Input, Template, Output
- `[output]` – Dateinamen-Pattern (`{first_name}`, `{last_name}`)
- `[parsing]` – Monats-Sheet-Erkennung, Leerzeilen-Verhalten

### `input-fields.json`
Definiert die Spalten der Input-Tabelle:
- `column`: Spaltenbuchstabe (A, B, C…)
- `field_name`: Exakte Spaltenüberschrift aus der Excel-Datei
- `type`: `string` oder `number`
- `required`: `true` oder `false`

### `output-fields.json`
Mapping von Input-Feldern auf Template-Zellen:
- `source_field`: Exakte Spaltenüberschrift aus `input-fields.json`
- `target_cell`: Zelladresse im Template (z. B. `"C16"`)
- `format`: Optionaler Format-String (z. B. `"%.2f"` für Prozentwerte)

## Erwartetes Input-Format

- Eine `.xlsx`-Datei mit einem Sheet pro Monat (z. B. "Januar 2025", "Februar 2025", …)
- Jedes Sheet hat in Zeile 1 die Spaltenüberschriften (laut `input-fields.json`)
- Daten beginnen ab Zeile 2
- Jede Zeile entspricht einer Mitarbeiter-Funktion-Kombination für diesen Monat

## Output

- Pro selektiertem Mitarbeiter wird eine `.xlsx`-Datei erstellt
- Jeder Monat wird als eigenes Sheet (Kopie des Templates) eingefügt
- Dateiname: `{Nachname}_{Vorname}_Tätigkeitsnachweis.xlsx`

## Tests

End-to-End-Tests parsen die reale Input-Datei (`input/2025 JM.xlsx`) und das reale
Template (`template/Tätigkeitsnachweise Stellenförderung.xlsx`) und validieren
den gesamten Generierungs-Workflow.

```bash
# Test-Abhängigkeiten installieren
.venv/bin/pip install pytest

# Tests ausführen
.venv/bin/python -m pytest tests/test_e2e.py -v
```

Die Tests prüfen:
- Vorhandensein der Input- und Template-Dateien
- Korrekte Parsierung (168 Datensätze, 19 Personen)
- Vollständige Pipeline für die erste Person („Draßdo, Cornelia"): 12 Monats-Sheets
  mit allen Zellinhalten (Antragsnummer, Name, Stellenanteil, Qualifikation, Monat,
  Funktion, Tätigkeit, Ort, Datum)