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Dashboard/features/dashboard/view-models/auftraege.vm.ts
T
dejanandClaude Opus 5 99be627dad refactor(dashboard): Seiten von der Datenquelle entkoppeln
Die Seiten holten ihre Zahlen selbst aus einem globalen Store. HiveGrid Cloud
verlangt reine Screens nach dem Muster <XPage vm={} actions={} /> — jede Seite
hätte beim Einbau auseinandergenommen werden müssen.

Neue Schichtung:

  view-models/<seite>.vm.ts   baue<Seite>VM(daten, filter) → VMState<…>
                              reine Funktion, kein React, kein Store
  pages/<Seite>.tsx           ({ vm, optionen }) → JSX      wird portiert
  routes/<Seite>Route.tsx     Store + Builder + Seite       wird ersetzt

view-models/index.ts spiegelt VMState wortgleich aus @hivegrid/view-models;
beim Einbau ist es ein Import-Wechsel. Der Loader ruft denselben Builder mit
echten Daten, die Seiten bleiben unberührt.

Dabei abgefallen: die fünf Seitenzustände (idle · loading · ready · empty ·
error) über SeitenZustand — bisher lief der Prototyp nur im Zustand "Daten da",
in der Cloud sind alle fünf DoD-Pflicht. Die Filterleiste bekommt ihre
Auswahllisten jetzt als Prop (in der Software die Facetten aus dem Loader)
statt sie selbst aus dem Datensatz zu ziehen.

Store- und Rohdatenzugriff gibt es damit ausschließlich in routes/. Alle sechs
Seiten rendern pixelgleich; typecheck, lint und build sind grün.

Nicht geändert: Next.js bleibt. Im gesamten Projekt gibt es vier
Next-spezifische Importe, alle in AppShell und app/layout — beide Dateien
entfallen beim Einbau ohnehin, weil die Cloud Shell und Root-Layout mitbringt.
Ein Framework-Wechsel wäre Aufwand ohne Ertrag.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01QPeZNwSeU7qG3RRCwaxEZX
2026-08-29 17:39:41 +02:00

88 lines
3.1 KiB
TypeScript

/**
* View-Model der Auftragsseite.
*
* Reine Funktion über typisierten Eingangsdaten — kein React, kein Store, kein
* Zugriff auf `DATENSATZ`. Genau diese Grenze macht den Einbau billig: In der
* Software ruft der Loader denselben Builder mit echten Daten auf, die
* Screen-Komponente bleibt unverändert.
*/
import {
abschlussquote,
aktiveAuftraege,
auftraegeImZeitraum,
auftraegeNachGewerk,
auftraegeNachStatus,
auftragseingang,
durchlaufzeit,
foerderQuote,
ueberfaelligeAuftraege,
vertriebsTrichter,
} from "../data/calculations";
import type {
Auftrag,
ChartPunkt,
Datensatz,
FilterState,
ZeitreihePunkt,
} from "../data/types";
import { imFenster, vorperiode } from "../utils/dateUtils";
import { bereit, leer, type VMState } from "./index";
export interface AuftraegeDaten {
readonly imZeitraum: Auftrag[];
readonly vorher: Auftrag[];
readonly aktiv: Auftrag[];
readonly ueberfaellig: Auftrag[];
readonly quote: number;
readonly laufzeit: number;
readonly eingang: ZeitreihePunkt[];
readonly sparkline: number[];
readonly bestand: number;
readonly durchschnittAuftragswert: number;
readonly trichter: ChartPunkt[];
readonly statusVerteilung: ChartPunkt[];
readonly gewerkAnzahl: ChartPunkt[];
readonly foerderung: ReturnType<typeof foerderQuote>;
readonly foerderungJeAuftrag: number;
/**
* Namen je Id. Der Auftrag trägt nur die Ids; die Auflösung gehört zu den
* Daten, nicht in die Zellen-Funktion der Tabelle.
*/
readonly mitarbeiterName: ReadonlyMap<string, string>;
readonly kundeName: ReadonlyMap<string, string>;
}
export function baueAuftraegeVM(daten: Datensatz, filter: FilterState): VMState<AuftraegeDaten> {
// Kein Auftrag und keine Rechnung heisst: Die Filter schneiden alles weg.
// Das ist ein Leerzustand, kein Fehler.
if (!daten.auftraege.length && !daten.rechnungen.length) return leer();
const imZeitraum = auftraegeImZeitraum(daten.auftraege, filter.zeitraum);
const aktiv = aktiveAuftraege(daten.auftraege);
const eingang = auftragseingang(daten.auftraege, filter.zeitraum);
const foerderung = foerderQuote(daten.auftraege);
return bereit({
imZeitraum,
vorher: daten.auftraege.filter((a) => imFenster(a.angelegtAm, vorperiode(filter.zeitraum))),
aktiv,
ueberfaellig: ueberfaelligeAuftraege(daten.auftraege),
quote: abschlussquote(daten.auftraege),
laufzeit: durchlaufzeit(daten.auftraege),
eingang,
sparkline: eingang.slice(-10).map((p) => p.value),
bestand: aktiv.reduce((s, a) => s + a.wert, 0),
durchschnittAuftragswert: imZeitraum.length
? imZeitraum.reduce((s, a) => s + a.wert, 0) / imZeitraum.length
: 0,
trichter: vertriebsTrichter(daten.auftraege),
statusVerteilung: auftraegeNachStatus(daten.auftraege),
gewerkAnzahl: auftraegeNachGewerk(daten.auftraege),
foerderung,
foerderungJeAuftrag: foerderung.bewilligt ? foerderung.summe / foerderung.bewilligt : 0,
mitarbeiterName: new Map(daten.mitarbeiter.map((m) => [m.id, m.name])),
kundeName: new Map(daten.kunden.map((k) => [k.id, k.name])),
});
}