fix(impressum): Findings aus 12 §5-TMG-Pattern-MCs statt verunreinigtem DB-Set

Der Agent lieferte "alles gruen": _load_controls gab auf macmini nur 3 von 75
doc_type='impressum'-MCs zurueck (Sidecar mc_classification.db hat nur 4/75 als
text-matchbar klassifiziert). Tiefere Ursache: die 75 doc_type='impressum'-MCs
sind fehl-klassifiziert (60/75 canonical_scope='other'; Prefixes TRD/SEC/GOV =
Geschaeftsbriefe/Marktplatz/Bestellung, NICHT §5 TMG Website-Impressum).

Fix: Der Impressum-Agent erzeugt Findings jetzt aus seinen 12 autoritativen
§5-TMG/DDG-Pattern-MCs (mcs.py) statt aus dem verunreinigten DB-Set —
deterministisch, scope-aware, field_id = semantisches Feld. Semantic-Validator-
Demote + Massnahmen + Rollup bleiben. Die 5-Impressum-GT-Tests laufen jetzt
echt durch: 0 Falsch-Positive.

DB-Master-Controls fuer Impressum deaktiviert bis zum MC-Re-Filtering (separate
Aufgabe: die doc_type-Klassifizierung der Vorgaenger-Session muss bereinigt
werden).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend-compliance/tests/test_impressum_v3.py

@@ -18,6 +18,7 @@ from compliance.services.specialist_agents import (
 from compliance.services.specialist_agents.impressum.agent import (
     _build_measure,
 )
+from compliance.services.specialist_agents.impressum.mcs import MCS
 from compliance.services.specialist_agents.impressum.regex_boost import (
     BOOST_KEYWORDS,
     boost_matches_db_mc,
@@ -108,80 +109,49 @@ def test_boost_keywords_cover_all_field_ids():
 
 
 @pytest.fixture
-def mock_v3(monkeypatch):
-    """Mockt run_v3_pipeline mit deterministischen Fake-Results."""
-    async def _fake_pipeline(text, scope, db_url=""):
-        results = [
-            {"control_id": "AUTH-1954-A04",
-             "passed": True,
-             "label": "Anbieterkennzeichnung dokumentiert",
-             "severity": "HIGH",
-             "regulation": "TMG",
-             "article": "§ 5",
-             "hint": "",
-             "matched_text": "Tesla Germany GmbH",
-             "source": "keyword_match"},
-            {"control_id": "DATA-2786-A04",
-             "passed": False,
-             "label": "Freiwilligkeit der TDDDG-Einwilligungen",
-             "severity": "MEDIUM",
-             "regulation": "TDDDG",
-             "article": "§ 25",
-             "hint": "Bitte Freiwilligkeit dokumentieren",
-             "matched_text": "",
-             "source": ""},
-        ]
-        telemetry = {
-            "layer_0_field_hits": 5,
-            "layer_0_field_ids": ["kontakt_email", "kontakt_telefon",
-                                    "handelsregister", "ust_id",
-                                    "vertretungsberechtigte"],
-            "layer_1_pass": 1,
-            "layer_1_fail": 1,
-            "layer_0_boost_overrides": 0,
-            "total_mcs": 2,
-        }
-        return results, telemetry
-    monkeypatch.setattr(
-        "compliance.services.specialist_agents.impressum.agent.run_v3_pipeline",
-        _fake_pipeline,
-    )
-    async def _no_validator(*a, **kw): return {}
+def no_llm(monkeypatch):
+    """Deaktiviert den LLM-Semantic-Validator — der Agent prueft die 12
+    mcs.py-Pattern-MCs deterministisch direkt am Text."""
+    async def _no_validator(*a, **kw):
+        return {}
     monkeypatch.setattr(
         "compliance.services.specialist_agents.impressum.agent.validate_present",
         _no_validator,
     )
 
 
-def test_agent_uses_db_mcs(mock_v3):
+def test_agent_emits_pflichtangabe_findings(no_llm):
     agent = ImpressumAgent()
     out = _run(agent.evaluate(AgentInput(doc_type="impressum",
                                             text=TESLA_TEXT)))
-    db_mc_findings = [f for f in out.findings
-                      if f.check_id.startswith("DBMC-")]
-    assert len(db_mc_findings) == 1
-    assert db_mc_findings[0].check_id == "DBMC-DATA-2786-A04"
-    assert db_mc_findings[0].severity == Severity.MEDIUM.value
-    assert "TDDDG" in db_mc_findings[0].norm
+    fids = {f.field_id for f in out.findings}
+    # Tesla nennt 'Management' (englisch) → deutsches GF-Label fehlt
+    assert "vertretungsberechtigte_label_korrekt" in fids
+    f = next(f for f in out.findings
+             if f.field_id == "vertretungsberechtigte_label_korrekt")
+    assert f.severity == Severity.MEDIUM.value
+    assert f.check_id == "IMP-vertretungsberechtigte_label_korrekt"
+    assert f.severity_reason == "pflichtangabe_missing"
+    # Vorhandene Pflichtangaben erzeugen KEIN Finding
+    assert "kontakt_email" not in fids
+    assert "handelsregister" not in fids
 
 
-def test_agent_emits_boost_coverage(mock_v3):
+def test_agent_coverage_has_all_12(no_llm):
     agent = ImpressumAgent()
     out = _run(agent.evaluate(AgentInput(doc_type="impressum",
                                             text=TESLA_TEXT)))
-    # 2 DB-MCs + 12 Pattern-Boost-Slots = 14 coverage entries
-    assert out.mc_total >= 14
-    boost_ok = [c for c in out.mc_coverage
-                if c.mc_id.startswith("IMP-MC-") and c.status == "ok"]
-    assert len(boost_ok) == 5  # 5 boost_ids im fake
+    assert out.mc_total == len(MCS)  # je MC genau 1 Coverage-Eintrag
+    ok = [c for c in out.mc_coverage if c.status == "ok"]
+    # name, email, telefon, HR, USt, vertretungsberechtigte = 6 vorhanden
+    assert len(ok) == 6
 
 
-def test_agent_notes_telemetry(mock_v3):
+def test_agent_notes(no_llm):
     agent = ImpressumAgent()
     out = _run(agent.evaluate(AgentInput(doc_type="impressum",
                                             text=TESLA_TEXT)))
-    assert "v3-pipeline" in out.notes
-    assert "Pattern-Boosts" in out.notes
+    assert "§5-TMG-MCs geprüft" in out.notes
 
 
 def test_short_text_skipped():