mail drin
fehlende routen drin
prod-reife erreicht.
TODOS:
Deine aktuellen offenen TODOs
1. Rate-Limiting (Spam-Schutz VOR dem reCAPTCHA)
Das reCAPTCHA hält zwar Bots ab, aber wenn jemand böswillig ein Script schreibt, das 1.000 POST-Requests pro Sekunde an /api/v1/submissions sendet, muss dein Backend jedes Mal Google kontaktieren und die Datenbank befragen. Das frisst Server-Ressourcen.
Todo: Einbinden von Flask-Limiter und Absichern der API-Route (z.B. max. 10 Submissions pro Minute pro IP-Adresse oder Tenant).
2. Billing & Feature-Enforcement (Limits pro Tenant durchsetzen)
Die Mandanten-Architektur und das config-Feld im JSON existieren bereits. Aber wir erzwingen diese Limits aktuell nicht im Backend.
Todo: Im Dashboard (templates/admin/tenants/view.html) UI-Controls einbauen, um Feature-Flags für einen Tenant festzulegen:
max_forms (z.B. 1 für Free-User, 10 für Pro-User).
allow_instant_mail (Dürfen E-Mails an den Tenant gesendet werden?).
allow_autoresponder (Darf der Autoresponder für Endkunden genutzt werden?).
Todo: Diese Limits hart im Backend (beim Erstellen von Forms und beim Mailversand) kontrollieren. (Der Mailer prüft das zwar schon halbwegs, das UI zum Pflegen fehlt aber noch komplett).
3. E-Mail Templates aufwerten (HTML statt Plain-Text)
Bisher versendet der Service E-Mails als reinen Text (plain). Für eine professionelle SaaS-Lösung sollten diese Mails ansprechend aussehen.
Todo: Im services/mailer.py den MIMEMultipart so erweitern, dass er saubere HTML-Mails aus einem Jinja2-Template (templates/emails/...) generiert, inklusive Branding/Logo deines Services.
4. Frontend-Snippet "Graceful Degradation"
Das embed.js arbeitet aktuell sehr gut. Aber was ist, wenn das Formeleon-Backend mal für 5 Minuten down ist?
Todo: Einen sauberen Timeout im fetch einbauen und dem Endkunden auf der Webseite eine schöne, fallback HTML-Meldung anzeigen ("Entschuldigung, das Formular ist momentan nicht erreichbar"), anstatt dass sich das Script lautlos in der Console mit einem CORS/Network-Error verabschiedet.
5. CI/CD Pipeline (Deployment)
Wenn der Code fertig ist, willst du ihn sicher nicht immer händisch per git pull auf deinen Produktionsserver schieben und dort docker compose up tippen.
Todo: Eine simple Pipeline (Github Actions / Gitea Actions) anlegen, die den Code testet und automatisch auf dem Zielserver ausrollt.
6.0 KiB
name, description
| name | description |
|---|---|
| Formeleon Rules | Projekt-Richtlinien für Formeleon |
Formeleon - Projekt Leitfaden (CONTINUE.md)
Willkommen im Formeleon Projekt! Diese Datei dient als Leitfaden und Regelwerk für Entwickler und KI-Assistenten (wie Continue.dev), die an dieser Codebasis arbeiten.
1. Projektübersicht
Formeleon ist ein mandantenfähiges Formular-Service-System (Multi-tenant Form Generator & Backend API). Es dient dazu, Formular-Submissions von externen Mandanten-Webseiten entgegenzunehmen, diese vor Bot-Spam zu schützen (via Google reCAPTCHA v3), die Daten isoliert nach Mandanten zu speichern und ein Admin-Dashboard zur Verwaltung bereitzustellen.
Kern-Technologien:
- Backend: Python 3, Flask
- Datenbank: PostgreSQL/SQLite via Flask-SQLAlchemy, Migrationen via Flask-Migrate
- Authentifizierung: Zitadel via OIDC (OAuth2)
- Frontend (Admin): Mithril.js, Bootstrap (CSS)
- Frontend (Public): Leichtgewichtiges JS-Embed-Snippet
- Infrastruktur: Docker / Docker Compose
Architektur-Ansatz: Das Backend ist entkoppelt und nutzt das Flask Blueprint-Muster.
api: Public Form API für das Entgegennehmen von Daten.admin: Dashboard zur Verwaltung.auth: OIDC/Zitadel Handler.
2. Erste Schritte (Getting Started)
Voraussetzungen
- Docker & Docker Compose (für die einfachste lokale Umgebung)
- Python 3.x (für lokale Entwicklung ohne Docker)
- Eine
.envDatei (Basis:docs/dev-guide.mdfür Mocking/Dev-Variablen)
Lokale Entwicklung & Ausführung
Die Anwendung kann typischerweise über Docker Compose gestartet werden:
docker-compose up --build
Weitere Details zur Einrichtung der Umgebung und Dev-Mocks (z.B. Mock-reCAPTCHA-Scores oder Dev-Bypass für OIDC) finden sich in docs/dev-guide.md.
3. Projektstruktur
Der Code ist modular (Blueprint-Muster) strukturiert. Es gibt keine monolithische app.py für die Routen-Logik.
app.py: Anwendungs-Initialisierung & Blueprint-Registrierung.models.py: SQLAlchemy Datenmodelle.routes/: Flask Blueprints.api.py(@api_bp): Public Submissions & Handshake.admin.py(@admin_bp): Admin Panel & Config.auth.py(@auth_bp): OIDC / Zitadel Handler.
services/: Ausgelagerte Geschäftslogik.recaptcha.py: reCAPTCHA Validation & Mocking.exporter.py: Stream-Export Logik (CSV/JSON/YAML).mailer.py: E-Mail Versand.
static/: Frontend Assets (JS Snippets, Mithril.js Admin UI, CSS).docs/: Umfangreiche Projektdokumentation.AGENTS.md: Wichtige Instruktionen für KI-Assistenten.ARCHITEKTUR.md: Detaillierte Systemarchitektur.
4. Entwicklungs-Workflow & Code-Standards
DIESE REGELN SIND VERBINDLICH FÜR ALLE ENTWICKLER UND KI-AGENTEN!
- Sprache:
- Code (Variablen, Funktionen, Modulnamen, Code-Kommentare): Englisch.
- Dokumentation (Markdown, umfangreiche Architektur-Dokus): Deutsch.
- Dateiköpfe:
Jede neu erstellte oder modifizierte Quelltext-Datei (
.py,.j2,.html,.js,.css) MUSS den standardisierten Dateikopf tragen.- Autor:
Björn Runden <br@runden.net> - Siehe genaue Formate in
docs/coding-standards.md.
- Autor:
- Dokumentationspflicht (PyDoc & Jinja2):
- Jede Klasse, Funktion und Methode in Python muss PyDoc-Docstrings erhalten.
- Logikführende Jinja2-Templates (Schleifen, Makros, etc.) müssen kommentiert werden.
- Datenbank & ORM:
- Zugriff NIEMALS direkt über Roh-SQL.
- AUSSCHLIESSLICH über Flask-SQLAlchemy arbeiten.
- Schema-Änderungen über Flask-Migrate (
flask db migrate) abbilden.
- Git & Branching:
- Entwicklung erfolgt ausschließlich auf dem Branch
main. - Merges auf
stablesind der CI/CD-Pipeline vorbehalten.
- Entwicklung erfolgt ausschließlich auf dem Branch
- Modularität:
- Neue Routen müssen im entsprechenden Blueprint (
routes/auth.py,routes/api.py,routes/admin.py) registriert werden.
- Neue Routen müssen im entsprechenden Blueprint (
5. Schlüsselkonzepte & Datenmodell
- Multi-Tenancy (Mandantenfähigkeit): Logische Trennung auf Datenbankebene über
tenant_id(FormConfig,Submission,User). - Public Keys: Format
pk_live_<hash>. Enthalten intern einen SHA-basierten Verweis auf dietenant_id. - Flexible Payloads: Formulardaten werden in einem JSON-Payload-Feld (
Submission.Payload) gespeichert, um Schema-Migrationen bei Formularänderungen zu vermeiden. - RBAC (Role-Based Access Control): Lokale Rechteverwaltung in der DB (
admin,tenant_admin,user,viewer) verknüpft über die E-Mail-Adresse. Zitadel (OIDC) liefert nur Identität (Kein Rollen-Mapping aus Token-Claims!). - Bot-Schutz: Google reCAPTCHA v3. Schwellenwert konfigurierbar. Unter Schwellenwert wird die Submission als
flagged_as_spamgespeichert und ein HTTP 400 zurückgegeben.
6. Frontend Einbindung (Das Embed Snippet)
Mandanten binden das Formular wie folgt ein:
<script src="https://formeleon.domain/embed.js" data-form-id="123" data-public-key="pk_live_xyz"></script>
<div id="formeleon-form"></div>
Das Snippet (static/js/...) nutzt die Fetch API für einen Handshake (prüft Origin), injiziert das HTML direkt ins DOM und fängt das Submit-Event ab, um ein reCAPTCHA Token zu holen und die Daten an /api/v1/... zu senden.
7. Referenzen & Weiterführende Dokumentation
Bevor du spezifische Module bearbeitest, lies bitte die entsprechenden Detail-Dokumente:
- KI-Agenten Steuerzentrale:
AGENTS.md - System-Architektur & DB:
ARCHITEKTUR.md - Feinkonzept & Spezifikation:
docs/feinkonzept.md - Header & PyDoc Standards:
docs/coding-standards.md - Dev-Environment & Mocks:
docs/dev-guide.md - CI/CD & Deployment:
docs/deployment.md - Git-Workflow:
docs/git-workflow.md
(Hinweis: Für konkrete Troubleshooting-Fälle, lies bitte die jeweiligen Markdown-Dateien im docs/ Verzeichnis, z.B. bezüglich der Entwicklungsumgebung in der dev-guide.md)