Web-MVP (M1): FastAPI-API, Testoberflaeche, tische.ini-Upload, zwei neue Beispiele

- web/main.py: Session-basierte REST-API um den GA-Kern (POST /sitzung,
  .../tische, .../tische-datei, .../personen, .../berechnen,
  GET .../ergebnis[.svg]); Sessions in-memory mit 24h-TTL
- web/static/index.html: einfache Browser-Testoberflaeche (Tisch-Tabelle
  mit Presets, tische.ini-Upload, CSV-Gaesteliste, Kennzahlen, SVG)
- bin/run_web.bat/.sh + run_web_helper.ps1: start/stop/status inkl.
  Aufraeumen verwaister uvicorn-Reload-Kindprozesse (Zombie-Sockets)
- work/hochzeit: 120 Hochzeitsgaeste, Ehrentafel, Kindertisch/Teenager-
  Tisch fest gesetzt, Kinderalter normalverteilt, ~85% Auslastung
- work/innenhoefe: 300 Gaeste in zwei trapezfoermigen Innenhoefen mit
  4er-Tischen, 12 VIPs vor der Buehne, Umfeld.svg mit Tanzflaeche/Band
- Roadmap: Konzeptentscheidungen 1-11 (Zielgruppe, Einmalzahlung, MoR,
  Hetzner, Zwei-Marken-Strategie Sitz&Platz/SeatWonder), Namensrecherche
  im Anhang, M1-Fortschritt und GA-Lasttest-Datenpunkt dokumentiert

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

doc/images/sechs_tische_kreis_dreiergruppen.svg

@@ -15,8 +15,8 @@
 <circle cx="206" cy="138.8" r="12" fill="#4363d8" stroke="black" stroke-width="1"/>
 <circle cx="125.6" cy="45.2" r="35.2" fill="white" stroke="black" stroke-width="1.5"/>
 <text x="125.6" y="8" text-anchor="middle" font-size="10" fill="black">Tisch 4</text>
-<circle cx="125.6" cy="32" r="12" fill="#4363d8" stroke="black" stroke-width="1"/>
-<circle cx="125.6" cy="58.4" r="12" fill="#f58231" stroke="black" stroke-width="1"/>
+<circle cx="125.6" cy="32" r="12" fill="#f58231" stroke="black" stroke-width="1"/>
+<circle cx="125.6" cy="58.4" r="12" fill="#4363d8" stroke="black" stroke-width="1"/>
 <circle cx="45.2" cy="125.6" r="35.2" fill="white" stroke="black" stroke-width="1.5"/>
 <text x="45.2" y="88.4" text-anchor="middle" font-size="10" fill="black">Tisch 5</text>
 <circle cx="45.2" cy="112.4" r="12" fill="#f58231" stroke="black" stroke-width="1"/>

doc/roadmap.md

@@ -186,17 +186,21 @@ Die folgenden Grundsatzfragen sind entschieden und gelten für alle Meilensteine
 **Ziel:** Eine Person kann übers Web eine Hochzeit planen, ohne Login. Ergebnis: PDF/SVG-Export.
 Session-basiert, nichts wird dauerhaft gespeichert (schont Datenschutz-Aufwand in dieser Phase).
 
-- [ ] REST-API um den bestehenden Kern (FastAPI empfohlen: async, OpenAPI-Doku gratis,
-      gut für Traffic-Spitzen an Wochenenden)
-  - `POST /sitzung` — legt eine Arbeits-Session an (Tische + Personen)
-  - `POST /sitzung/{id}/tische` — Tisch-Layout (Ersatz für `tische.ini`)
+- [x] REST-API um den bestehenden Kern (FastAPI) — umgesetzt in `web/main.py`,
+      Start per `bin/run_web.bat`/`.sh` (uvicorn --reload, Port 8000), Swagger unter `/docs`
+  - `POST /sitzung` — legt eine Arbeits-Session an (in-memory, TTL 24h)
+  - `POST /sitzung/{id}/tische` — Tisch-Layout als JSON (Ersatz für `tische.ini`);
+    Nachbarliste wird aus räumlicher Nähe der Koordinaten abgeleitet
   - `POST /sitzung/{id}/personen` — CSV-Upload (Ersatz für `bestellung.xml`)
-  - `POST /sitzung/{id}/berechnen` — startet die GA-Optimierung
-  - `GET /sitzung/{id}/ergebnis.svg` — liefert `alsSVG()`-Resultat
-- [ ] **CSV-Format definieren und Parser bauen** (Analogon zu `XMLConfig`):
-      Spalten z.B. `Vorname;Nachname;Titel;Gruppe;Tisch(optional=VIP)`
-      → wird zu `Personen`/`Gruppen`/VIP-Map, exakt wie `XMLConfig.HandleBestellung()`
-      heute — reiner Adapter, kein Kernumbau.
+  - `POST /sitzung/{id}/berechnen` — startet die GA-Optimierung (jeder Aufruf = neue Variante)
+  - `GET /sitzung/{id}/ergebnis` + `GET /sitzung/{id}/ergebnis.svg` — Ergebnis als JSON/SVG
+- [x] **CSV-Format definiert und Parser gebaut** — `libs/CSVConfig.py` (Adapter analog
+      `XMLConfig`): Spalten `Vorname;Nachname;Titel;Gruppe;Tisch;Anzahl`; `Tisch` = VIP-
+      Fixplatz, `Anzahl` = Sammelbuchungs-Expansion, leere `Gruppe` = Einzelgast;
+      `MagNicht`/`MagGern` werden akzeptiert aber noch ignoriert (Konzeptentscheidung Nr. 10)
+- [x] Einfache Browser-Testoberfläche (`web/static/index.html`): Tisch-Tabelle mit
+      Presets, CSV-Textfeld/-Upload, Berechnen-Button, Kennzahlen + SVG-Anzeige —
+      Zwischenschritt, wird durch den Konva-Tisch-Editor (unten) abgelöst
 - [ ] **Interaktiver Tisch-Editor** (Frontend, React/Vue + SVG):
       Kreise per Drag & Drop platzieren, Kapazität einstellen, Nachbarschaft automatisch
       aus räumlicher Nähe ableiten (statt manueller `Nachbarliste`-Pflege in `tische.ini`)
@@ -314,8 +318,12 @@ parallel anlaufen — eher ~4–4,5 Monate bis M4-Abschluss.
 1. **Datenschutz wird unterschätzt** — sobald echte Gästelisten dauerhaft gespeichert
    werden (ab M3), ist das kein Nebenthema mehr. Frühzeitig Rechtsberatung einholen,
    nicht erst kurz vor Launch.
-2. **GA-Performance bei großen Sälen** — noch nicht lastgetestet mit z.B. 300+ Personen
-   und vielen Tischen; ggf. Optimierungsbedarf vor M2.
+2. **GA-Performance bei großen Sälen** — erster Datenpunkt (2026-07-11): das Beispiel
+   `work/innenhoefe` mit 300 Gästen an 88 Tischen rechnet mit dem Easy-Zyklus in ~0,4 s
+   durch — weit unter der 5-s-Schwelle, ab der M2 eine Job-Queue vorsieht. Offen bleibt
+   der Test mit größeren Zyklen (mehr Generationen für bessere Lösungsqualität bei
+   vielen Trennungen) — die Lösungsgüte bei 4er-Tischen mit großen Gruppen (Wertigkeit
+   −384) legt nahe, dass hier eher mehr GA-Iterationen nötig sind als bisher.
 3. **Wettbewerb ist real und etabliert** — siehe Abschnitt "Marktübersicht" oben.
    PerfectTablePlan verfolgt seit Jahren denselben GA-Ansatz, allerdings als Desktop-Tool.
    Differenzierung muss über Web-nativ + DSGVO-Hosting + detailliertere Regeln