feat: migrate npm registry from Verdaccio to Gitea Packages

packages/page-audit/src/report.ts

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+// ============================================================================
+// @mintel/page-audit — AI Report Generator
+// Uses Gemini Pro (via OpenRouter) to synthesize DataForSEO data into
+// a structured IST-analysis report in German.
+// ============================================================================
+
+import type { DomainAuditResult, AuditReport, PageAuditData, AuditIssue } from "./types.js";
+
+const OPENROUTER_BASE = "https://openrouter.ai/api/v1";
+const REPORT_MODEL = "google/gemini-3.1-pro-preview";
+
+/**
+ * Generate an AI-powered IST-analysis report from audit data.
+ */
+export async function generateAuditReport(
+    audit: DomainAuditResult,
+    openrouterKey: string,
+): Promise<AuditReport> {
+    const summary = buildAuditSummary(audit);
+
+    const systemPrompt = `
+Du bist ein Senior SEO- und UX-Stratege. Analysiere die technischen Audit-Daten einer Website
+und erstelle einen präzisen IST-Analyse-Bericht auf DEUTSCH.
+
+Stil:
+- Faktisch, direkt, kein Bullshit
+- Konkrete Handlungsempfehlungen, keine vagen Floskeln
+- Technik-verständlich für Entscheider (nicht für Entwickler)
+
+Output: JSON (kein Markdown drumherum)
+`;
+
+    const userPrompt = `
+Website: ${audit.domain}
+Seiten gecrawlt: ${audit.totalPages}
+Audit-Datum: ${audit.auditedAt}
+
+=== TECHNISCHE AUSWERTUNG ===
+${summary}
+
+=== TOP-ISSUES ===
+${audit.topIssues.map((i) => `[${i.severity.toUpperCase()}] ${i.message}${i.count ? ` (${i.count}x)` : ""}`).join("\n")}
+
+Erstelle jetzt den IST-Analyse-Report als JSON:
+{
+  "executiveSummary": string (2-3 Sätze über den aktuellen Zustand der Website),
+  "strengths": string[] (max 4, was gut läuft),
+  "criticalIssues": string[] (max 5, sofort zu beheben),
+  "quickWins": string[] (max 4, einfach umzusetzen mit großer Wirkung),
+  "strategicRecommendations": string[] (max 4, mittel-/langfristig),
+  "seoScore": number (0-100, realistisch),
+  "uxScore": number (0-100, realistisch),
+  "performanceScore": number (0-100, realistisch),
+  "overallHealth": "critical" | "needs-work" | "good" | "excellent"
+}
+`;
+
+    const response = await fetch(`${OPENROUTER_BASE}/chat/completions`, {
+        method: "POST",
+        headers: {
+            Authorization: `Bearer ${openrouterKey}`,
+            "Content-Type": "application/json",
+        },
+        body: JSON.stringify({
+            model: REPORT_MODEL,
+            messages: [
+                { role: "system", content: systemPrompt },
+                { role: "user", content: userPrompt },
+            ],
+            response_format: { type: "json_object" },
+        }),
+    });
+
+    if (!response.ok) {
+        throw new Error(`LLM request failed: ${response.status} ${await response.text()}`);
+    }
+
+    const json = await response.json();
+    const content = json.choices?.[0]?.message?.content || "{}";
+
+    // Clean up markdown JSON wrappers if present
+    const cleaned = content.replace(/^```(?:json)?\n?/m, "").replace(/```$/m, "").trim();
+
+    try {
+        return JSON.parse(cleaned) as AuditReport;
+    } catch {
+        throw new Error(`Could not parse AI report: ${cleaned.slice(0, 200)}`);
+    }
+}
+
+/**
+ * Build a human-readable text summary of the audit data for the LLM prompt.
+ */
+function buildAuditSummary(audit: DomainAuditResult): string {
+    const pages = audit.pages;
+    const brokenPages = pages.filter((p) => p.statusCode >= 400);
+    const noTitle = pages.filter((p) => !p.pageTitle);
+    const noDesc = pages.filter((p) => !p.metaDescription);
+    const noH1 = pages.filter((p) => !p.h1);
+    const notIndexable = pages.filter((p) => !p.seo.isIndexable);
+    const noViewport = pages.filter((p) => !p.seo.hasViewport);
+    const slowPages = pages.filter((p) => p.loadTime !== null && p.loadTime > 3000);
+    const imagesWithoutAlt = pages.reduce((sum, p) => sum + p.images.missingAlt, 0);
+    const totalImages = pages.reduce((sum, p) => sum + p.images.total, 0);
+
+    const avgLoad = pages
+        .filter((p) => p.loadTime !== null)
+        .reduce((sum, p, _, arr) => sum + (p.loadTime || 0) / arr.length, 0);
+
+    const lines = [
+        `Seiten gesamt: ${pages.length}`,
+        `Seiten mit Fehler (4xx/5xx): ${brokenPages.length}`,
+        `Seiten ohne <title>: ${noTitle.length}`,
+        `Seiten ohne Meta-Description: ${noDesc.length}`,
+        `Seiten ohne H1: ${noH1.length}`,
+        `Nicht-indexierbare Seiten: ${notIndexable.length}`,
+        `Seiten ohne Viewport-Meta: ${noViewport.length}`,
+        `Bilder gesamt: ${totalImages}, davon ohne alt-Attribut: ${imagesWithoutAlt}`,
+        `Langsame Seiten (>3s): ${slowPages.length}`,
+        `Ø Ladezeit: ${avgLoad > 0 ? `${(avgLoad / 1000).toFixed(1)}s` : "unbekannt"}`,
+    ];
+
+    // Core Web Vitals (from first valid page)
+    const lcpPages = pages.filter((p) => p.performance.lcp !== null);
+    if (lcpPages.length > 0) {
+        const avgLcp = lcpPages.reduce((s, p) => s + (p.performance.lcp || 0), 0) / lcpPages.length;
+        lines.push(`Ø LCP: ${(avgLcp / 1000).toFixed(1)}s (Ziel: <2.5s)`);
+    }
+
+    const clsPages = pages.filter((p) => p.performance.cls !== null);
+    if (clsPages.length > 0) {
+        const avgCls = clsPages.reduce((s, p) => s + (p.performance.cls || 0), 0) / clsPages.length;
+        lines.push(`Ø CLS: ${avgCls.toFixed(3)} (Ziel: <0.1)`);
+    }
+
+    // Top pages by issues
+    const worstPages = [...pages]
+        .sort((a, b) => b.issues.length - a.issues.length)
+        .slice(0, 5);
+
+    if (worstPages.length > 0) {
+        lines.push("\nSeiten mit den meisten Problemen:");
+        for (const page of worstPages) {
+            lines.push(`  ${page.url}: ${page.issues.length} Issues (${page.issues.map((i) => i.code).join(", ")})`);
+        }
+    }
+
+    return lines.join("\n");
+}