fix: Naho Eltern + Foto-Layout-Erkennung + Eltern-Fallback-Lookup

tools/import/conflict-decisions.json

@@ -257,6 +257,14 @@
       "father": "Wilbur von den Kleinen Chaoten",
       "mother": "Naho von den Kleinen Chaoten",
       "source": "Stammbaum von Kazuya.xlsx"
+    },
+    {
+      "name": "Naho von den Kleinen Chaoten",
+      "dob": "20.07.2017",
+      "decision": "father = Osamu von den Kleinen Chaoten, mother = Montana v.d. Kleinen Chaoten (from Stammbaum von Kazuya.xlsx)",
+      "father": "Osamu von den Kleinen Chaoten",
+      "mother": "Montana v.d. Kleinen Chaoten",
+      "source": "Stammbaum von Kazuya.xlsx"
     }
   ]
 }

tools/import/extract.py

@@ -340,13 +340,37 @@ def _attach_photos(z, sheets, animals, fname):
     anchors = [a for a in xu.image_anchors(z)]
     if not anchors:
         return
+        
+    # Detect left_style: whether photo is to the left or to the right of the name cell
+    a_count = sum(1 for a in anchors if a[1] == 1)
+    d_count = sum(1 for a in anchors if a[1] == 4)
+    has_proband_in_d = any(a[1] == 4 and 50 <= a[2] <= 70 for a in anchors)
+    left_style = a_count > 0 or (d_count > 0 and not has_proband_in_d)
+
+    def get_anchor_gen(colnum, offset=0):
+        effective_col = colnum - offset
+        if left_style:
+            if effective_col <= 3: return 0
+            if effective_col <= 6: return 1
+            if effective_col <= 9: return 2
+            if effective_col <= 12: return 3
+            if effective_col <= 15: return 4
+            return 5
+        else:
+            if effective_col <= 4: return 0
+            if effective_col <= 7: return 1
+            if effective_col <= 10: return 2
+            if effective_col <= 13: return 3
+            if effective_col <= 16: return 4
+            return 5
+
     by_gen = {}
     for a in animals:
         by_gen.setdefault(a["_gen"], []).append(a)
     media_dir = os.path.join(OUT, "photos")
     col_offset = 0 if any(a["_col"] == 2 for a in animals) else 3
     for i, (sp, col, row, media) in enumerate(anchors):
-        g = gen_of(col, col_offset)
+        g = get_anchor_gen(col, col_offset)
         cands = by_gen.get(g, [])
         if not cands:
             # fall back to nearest animal by row across all gens
@@ -362,7 +386,8 @@ def _attach_photos(z, sheets, animals, fname):
         try:
             with z.open(media) as src, open(os.path.join(OUT, rel), "wb") as dst:
                 shutil.copyfileobj(src, dst)
-            target["photos"].append(rel)
+            if rel not in target["photos"]:
+                target["photos"].append(rel)
         except KeyError:
             pass
 

tools/import/output/review-report.md

@@ -10,7 +10,7 @@ _Automatisch erzeugt von `tools/import/extract.py` — **noch nichts in die Date
   - in mehreren Dateien gefunden (Dubletten zusammengeführt): 462
 - Konflikte zur Klärung: **4**
 - Mehrdeutige / unvollständige Einträge (ohne Name+Datum): **342**
-- Fotos zugeordnet: **416**
+- Fotos zugeordnet: **422**
 - Würfe aus der Wurfchronik: **752**
   - Tiere mit Wurf verknüpft: **269** (davon über Geburtsdatum **und** Eltern: 165, nur über Geburtsdatum: 104; mehrdeutig: 16)
   - Würfe mit Datenqualitäts-Hinweisen: 113 (+ 138 Zeilen mit abweichendem Spaltenschema)
@@ -19,6 +19,17 @@ _Automatisch erzeugt von `tools/import/extract.py` — **noch nichts in die Date
 
 Tiere wurden zusammengeführt über **normalisierter Rufname + Geburtsdatum**, mit der **Zucht als Unterscheidungsmerkmal** (Julians Regel: die `[Klammern]` in der Wurfchronik und das `of/von <Linie>`-Suffix der Stammbäume bezeichnen beide die Zucht und werden zusammengeführt — z. B. `[ZdkC]` ≙ `von den Kleinen Chaoten`). Namensvarianten (z. B. `v.d.` ↔ `von den`, `gen.`-Spitznamen) werden als `nameVariants` erhalten.
 
+### Erweiterte Zusammenführungsregel: Gleicher Name + gleiche Eltern
+
+Wenn zwei Einträge denselben Rufnamen **und** dieselben Eltern (Vater + Mutter) tragen, werden sie als dasselbe Tier betrachtet — auch wenn das Geburtsdatum abweicht. Das DOB des Eintrags, in dem das Tier Proband ist (`_gen == 0`), hat Priorität. Diese Regel greift als Sicherheitsnetz für Datenfehler beim Geburtsdatum.
+
+**Im aktuellen Datensatz ausgelöst für:**
+
+| Tier | DOB (falsch) | DOB (korrekt) | Vater | Mutter | Lösung |
+|---|---|---|---|---|---|
+| Kazuya von den Kleinen Chaoten | 22.08.2018 | 14.07.2019 | Wilbur von den Kleinen Chaoten | Naho von den Kleinen Chaoten | `correctDob`-Eintrag in conflict-decisions.json → DOB vor Dedup remapped |
+
+
 ### Gleicher Name + Geburtsdatum, aber unterschiedliche Zucht (NICHT zusammengeführt — bitte prüfen)
 
 | Tier | Geburtsdatum | Zuchten | Dateien |

tools/import/resolve_import.py

@@ -111,10 +111,15 @@ def main():
     # Index animals for fast lookup by slug ID and by normalized name+dob
     animal_by_id = {a["id"]: a for a in animals}
     animal_by_name_dob = {}
+    animal_by_name = {}
     for a in animals:
         key = (ex.norm_name(a["name"]), ex.norm_dob(a["dob"]))
         if key[0] and key[1]:
             animal_by_name_dob.setdefault(key, []).append(a)
+        nk = ex.norm_name(a["name"])
+        if nk:
+            animal_by_name.setdefault(nk, []).append(a)
+
 
     # 2. Extract and resolve unique Contacts (Breeders & Zuchten)
     print("Extracting unique contacts...")
@@ -163,8 +168,36 @@ def main():
         l_parents = litter_parent_map.setdefault(l_id, [None, None]) # [father, mother]
         
         for p_ref in a.get("parentRefs", []):
-            p_key = (ex.norm_name(p_ref["name"]), ex.norm_dob(p_ref["dob"]))
+            p_dob = ex.norm_dob(p_ref.get("dob", ""))
+            p_key = (ex.norm_name(p_ref["name"]), p_dob)
             p_candidates = animal_by_name_dob.get(p_key, [])
+            if not p_candidates:
+                # Fallback to name-only lookup when parent DOB is empty/not found
+                p_norm = ex.norm_name(p_ref["name"])
+                candidates = animal_by_name.get(p_norm, [])
+                if candidates:
+                    offspring_dob_str = parse_date_only(a["dob"])
+                    if offspring_dob_str:
+                        try:
+                            o_dob = datetime.strptime(offspring_dob_str, "%Y-%m-%d")
+                            valid_candidates = []
+                            for cand in candidates:
+                                cand_dob_str = parse_date_only(cand["dob"])
+                                if cand_dob_str:
+                                    try:
+                                        c_dob = datetime.strptime(cand_dob_str, "%Y-%m-%d")
+                                        if c_dob < o_dob:
+                                            valid_candidates.append(cand)
+                                    except ValueError:
+                                        valid_candidates.append(cand)
+                                else:
+                                    valid_candidates.append(cand)
+                            if valid_candidates:
+                                p_candidates = [valid_candidates[0]]
+                        except ValueError:
+                            p_candidates = [candidates[0]]
+                    else:
+                        p_candidates = [candidates[0]]
             if p_candidates:
                 p_guid = animal_guid_map[p_candidates[0]["id"]]
                 if p_ref["roleGuess"] == "father":