KI-Vision-Model, Breed-Scraper, Karte/Routen + Release v1292

Parallele Arbeit (auf Staging mitgetestet): KI-Vision-Model (VISION_MODEL in
ki.py/routes, im KI-Status sichtbar), Breed-Scraper-Anpassungen
(breed_enricher/breed_evaluator, evaluate_enrichment mit user_id),
Karten-/Routen-Änderungen (map.js, routes.js), kleinere UI-Anpassungen
(admin.js, components.css), docker-compose, MARKETING, nav-loop-Test.

Version-Bump auf 1292 (VERSION, sw.js, app.js, index.html, landing.html).

backend/scraper/breed_enricher.py

@@ -360,30 +360,47 @@ async def _fetch_wikimedia_photo(name: str) -> str | None:
     return None
 
 
-async def _haiku_complete(prompt: str) -> str:
-    """Claude Haiku direkt aufrufen (immer Cloud, für maximale Genauigkeit)."""
-    import anthropic
+async def _haiku_complete(prompt: str) -> tuple[str, str]:
+    """
+    Fakten-Extraktion. Bevorzugt Claude Haiku (günstig + genau); ist kein
+    Cloud-Key gesetzt oder die Cloud nicht erreichbar, fällt es sauber auf das
+    lokale Modell (LM Studio) zurück, statt hart abzubrechen.
 
+    Returns (text, model) — model fließt in wiki_rassen.ki_model, damit der
+    Evaluator lokal-angereicherte Rassen weiterhin zur QC erkennt.
+    """
     key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
-    if not key:
-        raise RuntimeError("ANTHROPIC_API_KEY nicht gesetzt")
 
-    def _call():
-        client = anthropic.Anthropic(api_key=key)
-        return client.messages.create(
-            model=_HAIKU_MODEL,
-            max_tokens=700,
-            system=[{
-                "type": "text",
-                "text": _SYSTEM,
-                "cache_control": {"type": "ephemeral"},
-            }],
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-        )
+    # 1. Bevorzugt: Claude Haiku direkt (günstigstes Cloud-Modell)
+    if key:
+        try:
+            import anthropic
 
-    loop = asyncio.get_event_loop()
-    resp = await loop.run_in_executor(None, _call)
-    return resp.content[0].text.strip()
+            def _call():
+                client = anthropic.Anthropic(api_key=key)
+                return client.messages.create(
+                    model=_HAIKU_MODEL,
+                    max_tokens=700,
+                    system=[{
+                        "type": "text",
+                        "text": _SYSTEM,
+                        "cache_control": {"type": "ephemeral"},
+                    }],
+                    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                )
+
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+            resp = await loop.run_in_executor(None, _call)
+            return resp.content[0].text.strip(), _HAIKU_MODEL
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Haiku (Cloud) nicht erreichbar, Fallback lokal: %s", e)
+
+    # 2. Fallback: lokales Modell über die zentrale KI-Abstraktion
+    import ki
+    if ki.KI_MODE == "off":
+        raise RuntimeError("Kein Cloud-Key und KI_MODE=off — Anreicherung nicht möglich.")
+    text = await ki._local_complete(prompt, _SYSTEM, max_tokens=700, json_mode=False)
+    return text, ki.LOCAL_MODEL
 
 
 async def _enrich_one(rasse, dry_run: bool = False) -> bool:
@@ -411,12 +428,12 @@ async def _enrich_one(rasse, dry_run: bool = False) -> bool:
         logger.info("[DRY-RUN] Gefunden: %s (WP-%s, %d Zeichen)", name, wiki_lang.upper(), len(wiki_text))
         return True
 
-    # 2. Haiku extrahiert Fakten aus dem Quelltext
+    # 2. KI extrahiert Fakten aus dem Quelltext (Haiku, sonst lokaler Fallback)
     prompt = _PROMPT.format(name=name, lang=wiki_lang.upper(), wiki_text=wiki_text)
     try:
-        raw = await _haiku_complete(prompt)
+        raw, used_model = await _haiku_complete(prompt)
     except Exception as e:
-        logger.error("Haiku-Anfrage fehlgeschlagen für %s: %s", name, e)
+        logger.error("KI-Anfrage fehlgeschlagen für %s: %s", name, e)
         await asyncio.sleep(3)
         return False
 
@@ -435,7 +452,7 @@ async def _enrich_one(rasse, dry_run: bool = False) -> bool:
     if "temperament" in updates:
         updates["temperament"] = translate_temperament(updates["temperament"])
     updates["ki_enriched"] = 1
-    updates["ki_model"]    = _HAIKU_MODEL
+    updates["ki_model"]    = used_model
     updates["ki_source"]   = f"wikipedia_{wiki_lang}"
 
     cols   = ", ".join(f"{k}=?" for k in updates)