# Präambel ####

PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT  = "../API/get_data_maas.R"   # liefert: daten_maas
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"          # liefert: pseudo
AKZENT_FARBE          = "#8B2635"

# MAAS (Mindful Attention and Awareness Scale), 15 Items, dt. Fassung
# Michalak, Heidenreich, Stroehle & Nachtigall (2008); Original Brown & Ryan (2003).
# Einfaktorielles Instrument, keine Subskalen, kein Reverse-Scoring, kein Cutoff.
MAAS_N_ITEMS = 15

# 6-stufige Antwortskala mit reinen Wortankern (im Bogen keine Ziffern sichtbar).
# Position 1 = "Beinahe immer" -> Zahlenwert 1 ... Position 6 = "Beinahe nie" -> 6.
MAAS_ANKER_TAB = data.frame(
  wert  = 1:6,
  anker = c("Beinahe immer",
            "Sehr häufig",
            "Mehr oder weniger regelmäßig",
            "Eher unregelmäßig",
            "Sehr unregelmäßig",
            "Beinahe nie"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

MAAS_DISCLAIMER = paste0(
  "Diese Auswertung ist ein Hilfsmittel fuer klinisches Fachpersonal und ersetzt ",
  "keine klinische Diagnose. Die Interpretation obliegt der behandelnden Person. ",
  "Fuer die MAAS liegen keine publizierten Cutoff- oder Normwerte vor; der berichtete ",
  "Wert ist ausschliesslich dimensional zu interpretieren."
)

MAAS_RICHTUNGSHINWEIS = paste0(
  "Hoehere Werte = mehr dispositionelle Achtsamkeit im Alltag. ",
  "Es existieren keine publizierten Norm- oder Cutoffwerte; eine Einteilung in ",
  "gering/mittel/hoch ist nicht vorgesehen."
)

library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(officer)
# DBI und RSQLite werden hier nicht per library() geladen: sie werden nur vom
# gesourcten ../get_pseudo.R gebraucht und gelangen ueber renv::snapshot(type = "all")
# in die renv.lock (siehe setup_renv.R).


# Infrastruktur ####

APP_VERZEICHNIS = normalizePath(getwd())

absPath = function(pfad) {
  if (grepl("^([A-Za-z]:[/\\\\]|/)", pfad)) return(pfad)
  file.path(APP_VERZEICHNIS, pfad)
}

PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT  = normalizePath(absPath(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT),  mustWork = FALSE)
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = normalizePath(absPath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT), mustWork = FALSE)

# Kandidatenspalten fuer den Zeitstempel im formr-Export. Der tatsaechlich
# vorhandene Name ist vor Produktivbetrieb am echten Export zu verifizieren;
# der Code prueft die Existenz zur Laufzeit und faellt sonst sauber zurueck.
MAAS_DATUM_SPALTEN = c("created", "ended", "modified", "expired")


# Helper ####

komma1 = function(x) format(round(as.numeric(x), 1), decimal.mark = ",", nsmall = 1, trim = TRUE)

# Normalisiert einen Antwort-/Ankertext fuer den whitespace- und schreibweisen-
# toleranten Abgleich: Markdown-Sternchen weg, Umlaute gefaltet, Kleinschreibung,
# Whitespace kollabiert, Satzzeichen entfernt.
maas_normalisiere = function(x) {
  if (is.null(x) || length(x) == 0 || is.na(x[1])) return(NA_character_)
  s = as.character(x[1])
  s = gsub("\\*\\*", "", s)
  s = gsub("[\r\n]+", " ", s)
  s = gsub("[Ää]", "ae", s)
  s = gsub("[Öö]", "oe", s)
  s = gsub("[Üü]", "ue", s)
  s = gsub("ß", "ss", s)
  s = tolower(s)
  s = gsub("[[:punct:]]", " ", s)
  s = gsub("[[:space:]]+", " ", s)
  trimws(s)
}

MAAS_ANKER_KEY = vapply(MAAS_ANKER_TAB$anker, maas_normalisiere, character(1))

# Ordnet einen Wortanker-Text dem kanonischen Zahlenwert 1-6 zu (oder NA).
maas_anker_zu_wert = function(text) {
  k = maas_normalisiere(text)
  if (is.na(k) || !nzchar(k)) return(NA_integer_)
  pos = which(MAAS_ANKER_KEY == k)
  if (length(pos) == 1) return(as.integer(MAAS_ANKER_TAB$wert[pos]))
  # Teilstring-toleranter Match, nur bei Eindeutigkeit akzeptiert.
  pos = which(vapply(MAAS_ANKER_KEY,
                     function(a) a == k || startsWith(k, a) || startsWith(a, k),
                     logical(1)))
  if (length(pos) == 1) return(as.integer(MAAS_ANKER_TAB$wert[pos]))
  NA_integer_
}

# Defensive Wert-Extraktion fuer eine Item-Zelle. Kein blindes as.numeric():
#   original_col = die komplette Originalspalte aus daten_maas (nicht subgesettet)
#   roh          = der gespeicherte Rohwert der betreffenden Zelle
# Rueckgabe: kanonischer Zahlenwert 1-6 oder NA_integer_.
maas_item_wert = function(original_col, roh) {
  if (is.null(roh) || length(roh) == 0 || is.na(roh[1])) return(NA_integer_)
  roh1 = roh[1]

  lbl_attr = if (!is.null(original_col)) attr(original_col, "labels") else NULL

  # Schritt 1/2: ueber das labels-Attribut der Original-Spalte.
  if (!is.null(lbl_attr) && length(lbl_attr) > 0) {
    treffer_name = NULL

    roh_num = suppressWarnings(as.numeric(unclass(roh1)))
    if (!is.na(roh_num)) {
      pos = which(as.numeric(lbl_attr) == roh_num)
      if (length(pos) > 0) treffer_name = names(lbl_attr)[pos[1]]
    }
    # Rohwert ist evtl. bereits der Antworttext und taucht als Label-Name auf.
    if (is.null(treffer_name)) {
      pos = which(vapply(names(lbl_attr), maas_normalisiere, character(1)) ==
                    maas_normalisiere(roh1))
      if (length(pos) > 0) treffer_name = names(lbl_attr)[pos[1]]
    }
    if (!is.null(treffer_name)) {
      w = maas_anker_zu_wert(treffer_name)
      if (!is.na(w)) return(w)
    }
  }

  # Schritt 3: Fallback ueber direkten Textabgleich mit der Wortanker-Tabelle.
  w = maas_anker_zu_wert(roh1)
  if (!is.na(w)) return(w)

  # Schritt 4: kein gueltiger Wert im Bereich 1-6 ermittelbar -> NA.
  NA_integer_
}

# Vollen Fragetext einer Item-Spalte aufbereiten (Markdown-Sternchen entfernen).
maas_itemtext = function(original_col, nr) {
  if (is.null(original_col)) return(paste0("Item ", nr, " (Spalte fehlt im Export)"))
  lb = attr(original_col, "label")
  if (is.null(lb) || length(lb) == 0 || !nzchar(trimws(as.character(lb)[1]))) {
    return(paste0("Item ", nr, " (Wortlaut nicht im Datensatz)"))
  }
  s = as.character(lb)[1]
  s = gsub("\\*\\*", "", s)
  s = gsub("[\r\n]+", " ", s)
  s = sub("^\\s*\\d+\\s*\\\\?[.)]\\s*", "", s)   # fuehrende formr-Nummerierung "1\. " / "1) "
  s = gsub("[[:space:]]+", " ", s)
  trimws(s)
}

# Zeitstempel-Vektor eines Dataframes fuer die Sortierung mehrerer Treffer.
maas_datum_vec = function(df) {
  for (ds in MAAS_DATUM_SPALTEN) {
    if (!ds %in% names(df)) next
    v = suppressWarnings(as.POSIXct(trimws(as.character(df[[ds]])), tz = "UTC"))
    if (any(!is.na(v))) return(v)
  }
  NULL
}

# Einzeldatum + Quellspalte aus einer Zeile. Kein Sys.Date()-Fallback.
maas_datum_einzeln = function(row1) {
  for (ds in MAAS_DATUM_SPALTEN) {
    if (!ds %in% names(row1)) next
    k = suppressWarnings(as.POSIXct(trimws(as.character(row1[[ds]][1])), tz = "UTC"))
    if (length(k) == 1 && !is.na(k)) return(list(datum = as.Date(k), quelle = ds))
  }
  list(datum = as.Date(NA), quelle = NA_character_)
}

# Verknuepfungsspalte zwischen daten_maas und den Pseudonym-Session-IDs finden.
# Bevorzugt die uebliche formr-Spalte 'session'; sonst die erste Spalte, deren
# Werte mit den gesuchten IDs ueberlappen. Vor Produktivbetrieb am echten Export
# verifizieren.
maas_session_spalte = function(df, ids) {
  if ("session" %in% names(df)) return("session")
  for (sp in names(df)) {
    if (any(as.character(df[[sp]]) %in% ids)) return(sp)
  }
  NA_character_
}

# Horizontale Skalenanzeige 1-6 ohne Klassifikationszonen: nur ein Marker fuer
# den aktuellen Mittelwert plus zwei duenne, klar beschriftete Referenzlinien
# (Brown & Ryan, 2003) - ausdruecklich keine Cutoff-Linien.
maas_skala_plot = function(mittelwert) {
  ref = data.frame(
    x   = c(4.20, 3.85),
    y   = c(1.32, 1.14),
    lab = c("Erwachsene M ~ 4,2", "Studierende M ~ 3,8-3,9"),
    stringsAsFactors = FALSE
  )
  marker_x = min(max(mittelwert, 1.05), 5.95)
  ggplot() +
    geom_rect(aes(xmin = 1, xmax = 6, ymin = 0, ymax = 1),
              fill = "#ECECEC", color = "#BDBDBD", linewidth = 0.5) +
    geom_vline(xintercept = ref$x, linetype = "dashed",
               color = "#9E9E9E", linewidth = 0.5) +
    geom_text(data = ref, aes(x = x, y = y, label = lab),
              size = 2.7, color = "#8A8A8A", hjust = 0) +
    annotate("segment", x = mittelwert, xend = mittelwert, y = -0.12, yend = 1.05,
             color = AKZENT_FARBE, linewidth = 1.8) +
    annotate("point", x = mittelwert, y = 1.05, size = 3, color = AKZENT_FARBE) +
    annotate("label", x = marker_x, y = -0.36,
             label = paste0("MAAS-Mittelwert: ", komma1(mittelwert)),
             fill = AKZENT_FARBE, color = "white", fontface = "bold",
             label.size = 0, size = 3.8) +
    scale_x_continuous(limits = c(1, 6), breaks = 1:6, expand = c(0.02, 0)) +
    scale_y_continuous(limits = c(-0.62, 1.62), expand = c(0, 0)) +
    labs(x = "MAAS-Mittelwert (1-6), hoehere Werte = mehr dispositionelle Achtsamkeit",
         y = NULL,
         caption = paste0("Gestrichelt: Stichprobenmittelwert (Brown & Ryan, 2003), ",
                          "keine Norm, nicht direkt vergleichbar")) +
    theme_minimal(base_size = 12) +
    theme(
      axis.text.y  = element_blank(),
      axis.ticks.y = element_blank(),
      panel.grid   = element_blank(),
      axis.title.y = element_blank(),
      axis.text.x  = element_text(size = 10, color = "#444444"),
      plot.caption = element_text(hjust = 0, size = 8, color = "#8A8A8A", face = "italic"),
      plot.margin  = margin(t = 4, r = 14, b = 4, l = 14)
    )
}


# UI ####

app_css = "
body { font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif; background: #f5f5f5; color: #222; }
.container-fluid { max-width: 1080px; }
.app-header {
  background: #8B2635; color: white; padding: 18px 24px 14px;
  margin-bottom: 20px; border-radius: 0 0 6px 6px;
}
.app-header h2 { margin: 0; font-size: 1.5rem; font-weight: 600; }
.app-header p  { margin: 4px 0 0; opacity: 0.85; font-size: 0.9rem; }
.input-panel {
  background: #fff; border-radius: 6px; padding: 16px 20px; margin-bottom: 16px;
  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
  display: flex; align-items: flex-end; gap: 12px; flex-wrap: wrap;
}
.input-panel .form-group { margin-bottom: 0; }
.input-panel label { font-weight: 600; color: #333; }
.btn-laden {
  background: #8B2635 !important; color: #fff !important; border: none !important;
  border-radius: 4px !important; padding: 8px 20px !important; font-weight: 600 !important;
}
.btn-laden:hover { background: #6d1e29 !important; color: #fff !important; }
.alert-fehler {
  background: #FFEBEE; border-left: 5px solid #C62828; padding: 12px 16px;
  border-radius: 4px; color: #B71C1C; margin-bottom: 12px; font-weight: 500;
}
.alert-warnung {
  background: #FFF3E0; border-left: 5px solid #E65100; padding: 10px 16px;
  border-radius: 4px; color: #BF360C; margin-bottom: 12px; font-weight: 500;
}
.abschnitt-karte {
  background: #fff; border-radius: 6px; padding: 20px 24px; margin-bottom: 16px;
  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
}
.abschnitt-titel {
  color: #8B2635; font-size: 1.15rem; font-weight: 700;
  border-bottom: 2px solid #8B2635; padding-bottom: 8px; margin-bottom: 14px;
}
.kennwert-zahl { font-size: 2.7rem; font-weight: 800; line-height: 1; color: #8B2635; }
.kennwert-sub  { color: #555; font-size: 0.95rem; margin-top: 2px; }
.disclaimer { font-size: 0.9em; color: #555; line-height: 1.6; }
.item-zeile {
  display: flex; align-items: baseline; gap: 12px; padding: 7px 0;
  border-bottom: 1px solid #F0F0F0;
}
.item-zeile:last-child { border-bottom: none; }
.item-nr {
  font-weight: 700; color: #8B2635; min-width: 30px; flex-shrink: 0;
  text-align: right; font-variant-numeric: tabular-nums;
}
.item-text { flex: 1; color: #333; font-size: 0.92em; }
.item-antwort {
  flex: 0 0 230px; color: #444; font-style: italic; font-size: 0.86em;
  text-align: right;
}
.item-fehlt {
  flex: 0 0 230px; color: #BF360C; font-style: italic; font-size: 0.86em;
  text-align: right; font-weight: 600;
}
"

app_css = gsub("#8B2635", AKZENT_FARBE, app_css, fixed = TRUE)

ui = fluidPage(
  tags$head(
    tags$meta(charset = "UTF-8"),
    tags$style(HTML(app_css))
  ),

  div(class = "app-header",
    tags$h2("MAAS – Mindful Attention and Awareness Scale"),
    tags$p("Brown & Ryan 2003 | dt. Fassung Michalak, Heidenreich, Stroehle & Nachtigall 2008 | lokale Auswertung")
  ),

  div(class = "container-fluid",

    div(class = "input-panel",
      div(style = "min-width: 360px; white-space: nowrap;",
        textInput("pseudonym",
                  label = tagList(
                    "Pseudonym",
                    tags$span(style = "font-weight: normal; font-style: italic; font-size: 0.78em; color: #888; margin-left: 4px; white-space: nowrap;",
                              "optional, hat Vorrang vor Chiffre")
                  ),
                  placeholder = "optional", width = "340px")
      ),
      div(style = "min-width: 200px;",
        textInput("chiffre", label = "Patientenchiffre",
                  placeholder = "z.B. P000123", width = "100%")
      ),
      actionButton("btn_suchen", "Auswerten", class = "btn btn-primary btn-laden"),
      div(style = "margin-left: auto;",
        downloadButton("download_word", "Word-Export (.docx)")
      )
    ),

    uiOutput("fehler_ui"),
    uiOutput("warnung_ui"),
    uiOutput("ergebnis_ui")
  )
)


# Word-Export ####

erstelle_maas_docx = function(erg) {
  doc = read_docx()

  fp_titel      = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 18)
  fp_meta       = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 11)
  fp_label      = fp_text(bold = TRUE, font.size = 11)
  fp_norm       = fp_text(font.size = 11)
  fp_kennwert   = fp_text(bold = TRUE, font.size = 13)
  fp_klein      = fp_text(italic = TRUE, font.size = 9, color = "#777777")
  fp_disclaimer = fp_text(italic = TRUE, font.size = 9, color = "#555555")

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("MAAS-Auswertung", fp_titel)))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(
    ftext("Chiffre: ", fp_label), ftext(as.character(erg$chiffre), fp_meta),
    ftext("     Ausfuelldatum: ", fp_label),
    ftext(if (is.na(erg$ausfuelldatum)) "nicht gefunden (undatiert)" else erg$ausfuelldatum, fp_norm)
  ))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
    paste0("Bericht erstellt am ", format(Sys.time(), "%d.%m.%Y %H:%M")), fp_klein)))
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  if (is.na(erg$mittelwert)) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
      paste0(erg$n_fehlend, " von ", MAAS_N_ITEMS, " Items konnten nicht eindeutig ",
             "einer Antwortstufe zugeordnet werden. Es wird kein MAAS-Mittelwert berichtet."),
      fp_text(bold = TRUE, font.size = 11, color = "#B03A2E"))))
  } else {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(
      ftext("MAAS-Mittelwert: ", fp_label),
      ftext(paste0(komma1(erg$mittelwert), "   (Skala 1,0-6,0)"), fp_kennwert)))
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(
      ftext("Rohwertsumme: ", fp_label),
      ftext(paste0(erg$rohwertsumme, "   (Range ", MAAS_N_ITEMS, "-", MAAS_N_ITEMS * 6, ")"), fp_norm)))
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(MAAS_RICHTUNGSHINWEIS, fp_klein)))
  }
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  if (length(erg$warnungen) > 0) {
    for (w in erg$warnungen) doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(w, fp_klein)))
    doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
  }

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
    paste0("Einzelitems (1-", MAAS_N_ITEMS, ")"), fp_text(bold = TRUE, font.size = 12))))
  for (i in seq_len(nrow(erg$items))) {
    it = erg$items[i, ]
    antwort = if (!is.na(it$wert)) {
      paste0(it$anker, " (", it$wert, ")")
    } else {
      paste0("nicht zuzuordnen (roh: \"", it$roh, "\")")
    }
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(
      ftext(sprintf("%2d. ", it$nr), fp_text(bold = TRUE, color = AKZENT_FARBE, font.size = 10)),
      ftext(paste0(it$text, " - "), fp_text(font.size = 10)),
      ftext(antwort, fp_text(italic = TRUE, font.size = 10))
    ))
  }
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(MAAS_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))
  doc
}


# Server ####

server = function(input, output, session) {

  observe({
    query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
    if (!is.null(query$pseudonym) && nchar(trimws(query$pseudonym)) > 0) {
      updateTextInput(session, "pseudonym", value = trimws(query$pseudonym))
    }
  })

  observe({
    query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
    if (!is.null(query$chiffre) && nchar(trimws(query$chiffre)) > 0) {
      updateTextInput(session, "chiffre", value = toupper(trimws(query$chiffre)))
    }
  })

  # Skripte werden NICHT beim App-Start gesourct, nur beim Klick auf "Auswerten".
  ergebnis = eventReactive(input$btn_suchen, {

    chiffre = toupper(trimws(input$chiffre))

    # Validierung inline (direkter Zugriff auf input$pseudonym noetig, damit der
    # Pseudonym-Bypass greift).
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0) {
      return(list(typ = "leere_eingabe", meldung = "Bitte Chiffre oder Pseudonym eingeben."))
    }
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && !grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre)) {
      return(list(typ = "format_fehler", chiffre = chiffre))
    }

    # Skriptpfade pruefen.
    if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT) || !file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)) {
      return(list(typ = "pfad_fehler", meldung = paste0(
        "Benoetigtes Skript nicht gefunden:\n",
        if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT))  paste0("  ", PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT,  "\n") else "",
        if (!file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)) paste0("  ", PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, "\n") else "")))
    }

    # Download-Skript sourcen.
    ok_dl = tryCatch({
      source(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT, local = FALSE)
      list(ok = TRUE)
    }, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = conditionMessage(e)))
    if (!ok_dl$ok) {
      return(list(typ = "skript_fehler",
                  meldung = paste0("Fehler beim Ausfuehren des Download-Skripts:\n", ok_dl$msg)))
    }

    # pseudonyme.db suchen: ab dem Ordner des Pseudonym-Skripts bis zu 5 Ebenen hoch.
    db_ordner = local({
      ordner   = dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
      gefunden = NULL
      for (i in 1:5) {
        if (file.exists(file.path(ordner, "pseudonyme.db"))) { gefunden = ordner; break }
        elternteil = dirname(ordner)
        if (elternteil == ordner) break
        ordner = elternteil
      }
      gefunden
    })

    # Pseudonym-Skript oeffnet die DB relativ -> vorher ins DB-Verzeichnis wechseln.
    alter_wd = getwd()
    on.exit(setwd(alter_wd), add = TRUE)
    wd_ziel = if (!is.null(db_ordner)) db_ordner else
      dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
    setwd(wd_ziel)

    ok_ps = tryCatch({
      source(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, local = FALSE)
      list(ok = TRUE)
    }, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = conditionMessage(e)))
    setwd(alter_wd)
    if (!ok_ps$ok) {
      return(list(typ = "skript_fehler",
                  meldung = paste0("Fehler beim Ausfuehren des Pseudonym-Skripts:\n", ok_ps$msg)))
    }

    # Objekte pruefen.
    if (!exists("daten_maas", envir = .GlobalEnv)) {
      return(list(typ = "skript_fehler",
                  meldung = "Das Download-Skript hat kein Objekt 'daten_maas' erzeugt."))
    }
    if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv)) {
      return(list(typ = "skript_fehler",
                  meldung = "Das Pseudonym-Skript hat kein Objekt 'pseudo' erzeugt."))
    }
    daten_maas = get("daten_maas", envir = .GlobalEnv)
    pseudo     = get("pseudo",     envir = .GlobalEnv)

    # Chiffre-Rueckaufloesung aus dem Pseudonym.
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0 && all(c("pseudonym", "chiffre") %in% names(pseudo))) {
      pw_treffer = pseudo[!is.na(pseudo$pseudonym) &
                            as.character(pseudo$pseudonym) == trimws(input$pseudonym), , drop = FALSE]
      if (nrow(pw_treffer) > 0) chiffre = toupper(trimws(as.character(pw_treffer$chiffre[1])))
    }

    # Chiffre -> Pseudonym(e) / Session-ID(s). Kein Filter auf pseudo$instrument
    # noetig, da diese App ausschliesslich MAAS-Daten aus daten_maas erhaelt.
    treffer_ps = pseudo[0, , drop = FALSE]
    if ("chiffre" %in% names(pseudo)) {
      treffer_ps = pseudo[!is.na(pseudo$chiffre) &
                            toupper(trimws(as.character(pseudo$chiffre))) == chiffre, , drop = FALSE]
    }
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nrow(treffer_ps) == 0) {
      return(list(typ = "kein_treffer_pseudo",
                  meldung = paste0("Chiffre '", chiffre,
                                   "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden.")))
    }

    # Eindeutigkeits-Override bei explizitem Pseudonym.
    alle_session_ids = unique(as.character(treffer_ps$pseudonym))
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_session_ids = trimws(input$pseudonym)
    alle_session_ids = alle_session_ids[!is.na(alle_session_ids) & nzchar(alle_session_ids)]
    if (length(alle_session_ids) == 0) {
      return(list(typ = "kein_treffer_pseudo",
                  meldung = "Zu dieser Eingabe wurde keine Session-ID in der Pseudonymliste gefunden."))
    }

    # daten_maas nach der/den ermittelten Session-ID(s) filtern.
    sess_sp = maas_session_spalte(daten_maas, alle_session_ids)
    if (is.na(sess_sp)) {
      return(list(typ = "kein_treffer_daten", meldung = paste0(
        "In 'daten_maas' wurde keine Spalte gefunden, die zu den ermittelten ",
        "Session-IDs passt (erwartet: 'session'). Spaltennamen am echten Export verifizieren.")))
    }
    treffer_dat = daten_maas[as.character(daten_maas[[sess_sp]]) %in% alle_session_ids, , drop = FALSE]
    if (nrow(treffer_dat) == 0) {
      return(list(typ = "kein_treffer_daten", meldung = paste0(
        "Kein MAAS-Datensatz fuer die ermittelte(n) Session-ID(s) gefunden (",
        length(alle_session_ids), " geprueft).")))
    }

    warnungen = character(0)
    dv = maas_datum_vec(treffer_dat)
    if (!is.null(dv)) treffer_dat = treffer_dat[order(dv, decreasing = TRUE), , drop = FALSE]
    if (nrow(treffer_dat) > 1) {
      warnungen = c(warnungen, sprintf(paste0(
        "Zu dieser Eingabe wurden %d MAAS-Datensaetze gefunden (Bogen mehrfach ausgefuellt). ",
        "Angezeigt wird der neueste Datensatz. Fuer einen bestimmten Durchgang bitte das ",
        "zugehoerige Pseudonym oben eingeben."), nrow(treffer_dat)))
    }
    row1 = treffer_dat[1, , drop = FALSE]

    # Ausfuelldatum aus den Daten (nicht Sys.Date()).
    dat = maas_datum_einzeln(row1)
    datum_fehlt = is.na(dat$datum)
    ausfuelldatum = if (datum_fehlt) NA_character_ else format(dat$datum, "%d.%m.%Y")
    if (datum_fehlt) {
      warnungen = c(warnungen, paste0(
        "In den Daten wurde keine verwertbare Datumsspalte (",
        paste(MAAS_DATUM_SPALTEN, collapse = " / "), ") gefunden. ",
        "Der Word-Dateiname traegt den Zusatz 'undatiert'."))
    }

    # Wert-Extraktion je Item (maas_01 ... maas_15). Nicht-Item-Zeilen wie
    # maas_intro / maas_submit werden nicht angesprochen und damit ignoriert.
    item_vars = sprintf("maas_%02d", seq_len(MAAS_N_ITEMS))
    items = do.call(rbind, lapply(seq_len(MAAS_N_ITEMS), function(i) {
      v   = item_vars[i]
      oc  = if (v %in% names(daten_maas)) daten_maas[[v]] else NULL
      roh = if (v %in% names(row1)) row1[[v]][1] else NA
      w   = maas_item_wert(oc, roh)
      data.frame(
        nr    = i,
        text  = maas_itemtext(oc, i),
        roh   = if (length(roh) == 0 || is.na(roh)) "NA" else as.character(roh)[1],
        wert  = w,
        anker = if (!is.na(w)) MAAS_ANKER_TAB$anker[w] else NA_character_,
        stringsAsFactors = FALSE
      )
    }))

    n_fehlend = sum(is.na(items$wert))
    if (n_fehlend == 0) {
      rohwertsumme = sum(items$wert)
      mittelwert   = rohwertsumme / MAAS_N_ITEMS
    } else {
      rohwertsumme = NA_real_
      mittelwert   = NA_real_
      warnungen = c(warnungen, sprintf(paste0(
        "%d von %d Items konnten nicht eindeutig einer Antwortstufe zugeordnet werden. ",
        "Ohne vollstaendige Itemwerte wird kein MAAS-Mittelwert berechnet. Betroffene ",
        "Items sind unten markiert."), n_fehlend, MAAS_N_ITEMS))
    }

    chiffre_esc = gsub("[^A-Za-z0-9_.-]", "",
                       if (nzchar(chiffre)) chiffre else trimws(input$pseudonym))
    if (!nzchar(chiffre_esc)) chiffre_esc = "unbekannt"

    list(
      typ           = "ok",
      chiffre       = if (nzchar(chiffre)) chiffre else
        paste0("(ohne Chiffre; Pseudonym ", substr(trimws(input$pseudonym), 1, 20), ")"),
      chiffre_esc   = chiffre_esc,
      ausfuelldatum = ausfuelldatum,
      datum_quelle  = dat$quelle,
      datum_fehlt   = datum_fehlt,
      session_sp    = sess_sp,
      items         = items,
      n_fehlend     = n_fehlend,
      rohwertsumme  = rohwertsumme,
      mittelwert    = mittelwert,
      warnungen     = warnungen
    )
  })

  fehler_praefix = function(typ) {
    switch(typ,
      leere_eingabe      = "Eingabe unvollstaendig: ",
      format_fehler      = "Ungueltige Eingabe: ",
      pfad_fehler        = "Datenzugriff nicht moeglich: ",
      skript_fehler      = "Datenzugriff nicht moeglich: ",
      kein_treffer_pseudo = "Kein Datensatz: ",
      kein_treffer_daten  = "Kein Datensatz: ",
      "Fehler: "
    )
  }

  output$fehler_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis()
    if (identical(d$typ, "ok")) return(NULL)
    if (identical(d$typ, "format_fehler")) {
      return(div(class = "alert-fehler", paste0(
        "Die Chiffre '", d$chiffre, "' hat nicht das erwartete Format ",
        "(ein Grossbuchstabe gefolgt von 6 Ziffern, z.B. P000123). ",
        "Alternativ ein Pseudonym eingeben.")))
    }
    div(class = "alert-fehler",
        tags$strong(fehler_praefix(d$typ)),
        tags$pre(style = "white-space:pre-wrap; margin:6px 0 0; font-family:inherit; font-weight:400;",
                 d$meldung))
  })

  output$warnung_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis()
    if (!identical(d$typ, "ok") || length(d$warnungen) == 0) return(NULL)
    tagList(lapply(d$warnungen, function(w) div(class = "alert-warnung", w)))
  })

  output$ergebnis_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis()
    req(identical(d$typ, "ok"))

    datum_str = if (d$datum_fehlt) "nicht gefunden (undatiert)" else d$ausfuelldatum

    items_ui = lapply(seq_len(nrow(d$items)), function(i) {
      it = d$items[i, ]
      if (!is.na(it$wert)) {
        antwort = span(class = "item-antwort", paste0(it$anker, " (", it$wert, ")"))
      } else {
        antwort = span(class = "item-fehlt",
                       paste0("nicht zuzuordnen (roh: \"", it$roh, "\")"))
      }
      div(class = "item-zeile",
        span(class = "item-nr", it$nr),
        span(class = "item-text", it$text),
        antwort
      )
    })

    kennwert_block = if (is.na(d$mittelwert)) {
      div(class = "alert-warnung",
          paste0("Kein MAAS-Mittelwert berechnet: ", d$n_fehlend, " von ", MAAS_N_ITEMS,
                 " Itemwerten fehlen. Die Einzelitems unten zeigen, welche."))
    } else {
      tagList(
        div(style = "display:flex; align-items:center; gap:24px; flex-wrap:wrap;",
          div(
            div(class = "kennwert-zahl", komma1(d$mittelwert),
                tags$span(" / 6,0", style = "font-size:1.2rem; color:#888; font-weight:600;")),
            div(class = "kennwert-sub", "MAAS-Mittelwert (primaerer Kennwert)"),
            div(class = "kennwert-sub",
                paste0("Rohwertsumme ", d$rohwertsumme, " (Range ",
                       MAAS_N_ITEMS, "-", MAAS_N_ITEMS * 6, ")"))
          ),
          div(style = "flex:1; min-width:320px;", plotOutput("skala", height = "185px"))
        ),
        div(style = "margin-top:12px; padding:12px 16px; border-radius:6px; border-left:5px solid #9E9E9E; background:#F3F3F3; font-size:0.95em; line-height:1.55;",
            MAAS_RICHTUNGSHINWEIS)
      )
    }

    tagList(
      div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", "MAAS-Auswertung"),
        div(style = "color:#555; margin-bottom:14px;",
          tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
          tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
          tags$strong("Ausfuelldatum: "), datum_str
        ),
        kennwert_block
      ),

      div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", "Hinweis zur Interpretation"),
        div(class = "disclaimer", MAAS_DISCLAIMER)
      ),

      div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", paste0("Einzelitems (1-", MAAS_N_ITEMS, ")")),
        div(style = "font-size:0.82em; color:#777; margin-bottom:10px; line-height:1.5;",
            paste0("Alle ", MAAS_N_ITEMS, " Items in Reihenfolge, mit gewaehltem Antworttext ",
                   "und zugehoerigem Zahlenwert (1 = Beinahe immer ... 6 = Beinahe nie). ",
                   "Kein Reverse-Scoring, keine Subskalen.")),
        div(items_ui)
      )
    )
  })

  output$skala = renderPlot({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis()
    req(identical(d$typ, "ok"))
    req(!is.na(d$mittelwert))
    maas_skala_plot(d$mittelwert)
  }, bg = "transparent")

  output$download_word = downloadHandler(
    filename = function() {
      erg = tryCatch(ergebnis(), error = function(e) NULL)
      if (!is.list(erg) || !identical(erg$typ, "ok")) return("MAAS_keine_auswertung.docx")
      chiffre_esc = erg$chiffre_esc
      ausfuelldatum_fn = if (is.na(erg$ausfuelldatum)) "undatiert" else
        format(as.Date(erg$ausfuelldatum, "%d.%m.%Y"), "%Y%m%d")
      paste0("MAAS_", chiffre_esc, "_", ausfuelldatum_fn, ".docx")
    },
    content = function(file) {
      erg = tryCatch(ergebnis(), error = function(e) NULL)
      if (!is.list(erg) || !identical(erg$typ, "ok")) {
        doc = read_docx()
        doc = body_add_par(doc, paste0(
          "Es liegt keine gueltige MAAS-Auswertung vor. Bitte zuerst im Fenster eine ",
          "Auswertung erzeugen (Chiffre oder Pseudonym eingeben, 'Auswerten')."),
          style = "Normal")
        print(doc, target = file)
        return(invisible(NULL))
      }
      doc = tryCatch(erstelle_maas_docx(erg), error = function(e) {
        ed = read_docx()
        body_add_par(ed, paste0("Fehler beim Erstellen des Word-Dokuments: ", conditionMessage(e)),
                     style = "Normal")
      })
      print(doc, target = file)
    }
  )
}


# Start ####

shinyApp(ui = ui, server = server)