ModellGarage

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Inventar- & Bewertungs-App für Modellauto-Sammlungen. Aus einer statischen Sammler-Excel wird eine leichtgewichtige, schöne App — mit Katalog-Abgleich, Konvolut-Handling und optionaler eBay-Anbindung.

Screenshots

Galerie	Statistik
Sammlung durchsuchen, filtern und sortieren	Wertentwicklung, Zukäufe pro Jahr und Zustandsverteilung

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Idee

Ein leidenschaftlicher Sammler dokumentiert seine Modellautos (Wiking, Siku, Majorette, Matchbox …) bisher in Excel. ModellGarage überführt diese Daten in eine echte App: durchsuchbar, mobil bedienbar, mit Fotos und Wertermittlung.

Kernnutzen:

• Doppelkäufe vermeiden (Sammlung durchsuchbar)
• Gesamtwert im Blick (Katalog-Schätzwerte)
• Konvolute (Auktions-Pakete) sauber aufschlüsseln
• Zustand & Fotos je Modell dokumentieren

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Schnellstart

Lokal (Entwicklung)

make setup     # venv + Python-Deps + npm ci
make import     # Excel → SQLite (einmalig)
make start      # Backend :8003 + Frontend :5173 (Hot-Reload)
make stop       # beides stoppen
make status     # laufende Prozesse zeigen

Lokal (Produktion, ein Prozess)

make start-prod  # baut Frontend + FastAPI serviert alles auf :8003

→ http://127.0.0.1:8003

Installation für Nutzer (Windows · macOS · Linux)

Für alle drei Systeme läuft ModellGarage als Container über Podman — ein Fenster, ein Port (http://localhost:8003). Keine Python-/Node-Installation nötig.

Für alle Systeme zuerst:

1. Podman installieren — über den offiziellen, signierten Installer:

   • Windows: Podman Desktop per winget in einer Administrator-PowerShell:

     winget install -e --id RedHat.Podman-Desktop

     …oder die signierte .exe von https://podman-desktop.io/ herunterladen und starten. Podman Desktop richtet dabei WSL2 (das Linux-Subsystem, das Podman braucht) mit ein — dafür sind einmalig Admin-Rechte nötig, und Windows verlangt beim ersten WSL2-Setup meist einen Neustart.
   • macOS/Linux: Podman bzw. Podman Desktop von https://podman.io/ (oder über den Paketmanager).

   Beim ersten Start von Podman Desktop einmal die Podman-Maschine „Initialize / Start" bestätigen.

2. Projekt holen: auf GitHub den grünen „Code"-Button → „Download ZIP", dann entpacken — oder git clone.

Kurz zu den Admin-Rechten: Admin wird nur einmalig für die Installation von Podman Desktop / WSL2 gebraucht (offizieller, signierter Installer). Der spätere Betrieb der ModellGarage braucht kein Admin und kein Terminal: start-podman.bat per Doppelklick starten, stop-podman.bat zum Stoppen — oder alles bequem über die Podman-Desktop-Oberfläche.

Windows — App starten

Podman Desktop ist installiert und läuft (siehe „Für alle Systeme zuerst" oben)? Dann brauchst du kein Admin und kein Terminal mehr:

1. In den entpackten Projektordner gehen — der Ordner, in dem start-podman.bat liegt (heißt meist ModellGarage-main, ggf. doppelt verschachtelt).
2. start-podman.bat doppelklicken. Beim ersten Mal wird der Container gebaut (ein paar Minuten), danach öffnet sich der Browser auf http://localhost:8003.
3. Stoppen: stop-podman.bat doppelklicken.

So sieht es aus, wenn alles läuft — der Container modellgarage steht in Podman Desktop auf RUNNING, Port 8003:

Warum der Container-Weg? ModellGarage läuft isoliert in einem Podman- Container (rootless, in einer WSL2-VM) — getrennt von deinem Windows-System. Deine Sammlungsdaten bleiben lokal, und Podman Desktop installierst du über den offiziellen, signierten Installer — kein selbstgebautes Fern-Skript.

Was macht start-podman.bat? Die Batch startet nur das mitgelieferte, lesbare start-podman.ps1 aus demselben Ordner — sie lädt nichts aus dem Netz nach und braucht kein Admin. Das enthaltene -ExecutionPolicy Bypass gilt ausschließlich für diesen einen Aufruf des lokalen Skripts (nötig, weil Windows Dateien aus einem heruntergeladenen ZIP sonst blockiert) — die Sicherheitsrichtlinie deines Rechners bleibt unverändert. Du kannst start-podman.ps1 vorher öffnen und prüfen: es baut nur das Image aus dem lokalen Containerfile, legt die Volumes an und startet den Container auf Port 8003.

Hinweis: Die make …-Befehle weiter unten sind nur für Entwicklung unter Linux/macOS. Unter Windows immer die *-podman.bat-Skripte verwenden.

macOS / Linux

3. Im Terminal in den Ordner wechseln und starten:

   ./start-podman.sh

   (baut den Container, wartet, öffnet den Browser auf http://localhost:8003)
4. Stoppen:

   ./stop-podman.sh

   Alternativ mit make: make podman-up / make podman-down / make podman-logs.

Danach (alle Systeme): Daten einspielen

Die App läuft — jetzt kommen Daten hinein. Es gibt drei Wege:

1. Zuerst ausprobieren (empfohlen)

Ohne eigene Daten die mitgelieferten Testdaten importieren: in der App oben auf „Import" klicken und examples/testdaten.xlsx hochladen (14 fiktive Modelle über Wiking, Siku, Majorette, Playmobil — inklusive Dubletten und Lücken). So siehst du sofort Galerie, Statistik, Lücken und Wunschliste in Aktion. (Alternativ die kleinere examples/beispiel-sammlung.xlsx.) Alle Werte sind erfunden.

Konvolute und die Wunschliste entstehen nicht beim Excel-Import. Um auch die zu testen, nach dem Import einmalig das Seed-Skript laufen lassen (legt zwei Beispiel-Konvolute mit gewichteter Preisverteilung und Wunschlisten-Einträge an):

python scripts/seed_testdaten.py        # App muss laufen (http://localhost:8003)

2. Eigene Sammlung importieren

Der Import erwartet ein bestimmtes Spaltenschema (deutsche Überschriften). Eine beliebige Tabelle mit anderen Spalten importiert nicht sinnvoll — die erwarteten Spalten sind:

| Hersteller | Nr. | Min. | Max. | Typ | Farbe | Zustand | Bemerkung | bezahlt | Schätzwert | Anzahl | Kaufdatum |

Der einfachste Weg zur passenden Vorlage ist der Export:

1. In der App auf „Export" klicken → du erhältst eine .xlsx mit exakt den richtigen Spalten (leer, falls noch keine Daten drin sind).
2. Deine Sammlung dort eintragen — eine Zeile pro Modell. Zustand ist z0/z1/z2, Kaufdatum z. B. 15.11.2020 oder 2020-11-15.
3. Die Datei über „Import" wieder hochladen.

Export und Import passen zusammen: Ein exportiertes Excel lässt sich unverändert wieder importieren, ohne dass Werte oder Hersteller verloren gehen. Alternativ examples/testdaten.xlsx als Vorlage nehmen und die Zeilen ersetzen.

3. Ohne Excel — direkt in der App erfassen

Du brauchst keine Excel: Oben auf „+ Anlegen" trägst du Modelle einzeln ein (mit Katalog-Abgleich und Zustands-Dropdown). Für eBay-Käufe gibt es unter /neu die Schnellerfassung — Titel/Beschreibung einfügen, die App schlägt Hersteller, Nr., Farbe, Preis und Zustand vor.

Deine Daten (Datenbank + Fotos) liegen in den Podman-Volumes und sind beim nächsten Start automatisch wieder da.

Hinweis: Falls podman compose meldet, dass „compose" fehlt, in Podman Desktop unter Settings → Extensions „Compose" aktivieren (oder podman-compose nachinstallieren). Die Skripte müssen dafür nicht geändert werden.

Tests (Entwicklung)

make test        # pytest

make help zeigt alle Targets.

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Volumes & Datensicherheit

Die App läuft als einzelner Podman-Container, aber deine Daten liegen bewusst außerhalb davon in zwei benannten Volumes. Sie überleben jeden Neustart und Rebuild — die Start-Skripte bauen den Container jedes Mal neu (podman rm -f / compose up --build), die Volumes bleiben dabei bestehen:

Volume	Inhalt	Pfad im Container
modellgarage-media	hochgeladene Fotos	/app/media
modellgarage-data	die Datenbank	/app/data/modellgarage.db

⚠️ Diese Volumes niemals löschen — sonst sind alle Fotos und die komplette Sammlung unwiderruflich weg.

Gefährliche Befehle, die die Daten vernichten:

podman volume rm modellgarage-media   # löscht alle Fotos
podman volume rm modellgarage-data    # löscht die Datenbank
podman machine reset                  # löscht ALLE Volumes der Maschine
podman system prune --volumes         # löscht ungenutzte Volumes

stop-podman.* und podman compose down (ohne -v) sind dagegen sicher — sie stoppen nur den Container und lassen die Volumes stehen.

Backup läuft über den Export in der App (Excel), nicht über Git: die Volumes (media/, data/) sind absichtlich per .gitignore aus dem Repo ausgeschlossen. Exportiere regelmäßig und bewahre die Datei außerhalb des Containers auf.

Was die App besonders macht

1. Katalog-basierte Identität

Jedes Modell hat eine herstellereigene Katalognummer (Wiking 30/6K., Siku 1050, …). Diese steht nicht am Modell, sondern kommt aus dem jeweiligen Sammlerkatalog. Werte (Min/Max) leben im Katalog, nicht am Einzelmodell (keine mehrfache Pflege identischer Werte).

2. Konvolut-Handling (geplant, Phase 2)

Kauf mehrerer Autos in einer Auktion, ohne Einzelangaben: Konvolut als Eltern-Datensatz, jedes Auto als Kind, Einzelpreis nach Katalog-Schätzwert gewichtet (nicht stumpf Gesamtpreis ÷ Anzahl).

3. Zustand bleibt Handarbeit

Zustand (z0/z1/z2) entscheidet der Sammler per Sichtung — die App bietet nur ein Dropdown. Optionale Foto-KI (später) schlägt höchstens vor.

4. eBay-Schnellerfassung (ohne API)

eBay blockt Server-Fetch (403). Der Sammler kopiert stattdessen Titel, optional Preis/Zustand und optional die Artikelbeschreibung aus seinem Browser in /neu — die App parst den Text lokal (kein Netzwerk) und füllt Hersteller, Typ, Katalog-/Wiking-Nr., Farbe, Preis, Zustand und Maßstab als Vorschlag vor. Nr. und Farbe kommen dabei meist aus der Beschreibung — genau die Felder, die im Titel fehlen. Alles bleibt Vorschlag, der Sammler bestätigt.

5. Fotos & eBay-API (später)

Fotos lädt der Sammler manuell pro Modell hoch (Upload-Endpoint steht). Ein echter eBay-Import via Browse-API (Developer-Account + OAuth) ist Phase 3, optional.

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Tech-Stack

Schicht	Wahl	Warum
Backend	FastAPI (async)	Schnell, auto-Swagger, Pydantic V2
DB	SQLite (aiosqlite)	Leichteste DB — eine Datei, kein Server, relational
ORM	SQLAlchemy 2.x	Wie KAiTix; create_all im MVP, Alembic vorbereitet
Frontend	SvelteKit (Svelte 5)	Schön, schnell, PWA-fähig; adapter-static
Deployment	Podman (Windows)	Ein Container, ein Prozess, ein Port (8003)
Fotos	Lokaler media/-Ordner	Bilder herunterladen/speichern statt verlinken

Design-Prinzip: leichtgewichtig. Serverlose DB, dünnes Backend, schönes Frontend im Editorial-Stil (angelehnt an classicdriver.com). Kein MongoDB/ Postgres, kein Kubernetes.

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Projektstruktur (Ist-Stand)

ModellGarage/
├── app/
│   ├── core/            config.py, database.py (async SQLite, FK-Enforcement)
│   ├── routers/         modelle, statistik, export, fotos
│   ├── services/        excel_import.py (header-getrieben, 18 Blätter)
│   ├── models.py        SQLAlchemy: katalog/modell/konvolut/foto
│   ├── schemas.py       Pydantic V2
│   └── main.py          App + StaticFiles + SPA-Fallback
├── frontend/            SvelteKit 5 (Galerie + Detail)
│   └── src/routes/      +page.svelte (Galerie), modell/[id] (Detail)
├── scripts/             import_excel.py + Verifikations-Helfer
├── tests/               pytest (API)
├── docs/schema.sql      DDL-Referenz
├── Containerfile        Multi-Stage (Node build → Python runtime)
├── compose.yml          Podman/Docker Compose
├── Makefile             make start/stop/test/podman-*
├── data/                SQLite-DB (gitignored)
└── media/               Fotos (gitignored)

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Datenmodell

katalog    (hersteller, katalog_nr, typ, min_euro, max_euro, serie, quelle)
modell     (katalog_id→, farbe, zustand z0/z1/z2, bemerkung,
            bezahlt, schaetzwert, kaufdatum, anzahl, konvolut_id→)
konvolut   (quelle, gesamtpreis, datum)
foto       (modell_id→ | konvolut_id→, pfad, quelle)   # 1:n, eigene Tabelle

Auslieferung: FastAPI serviert das gebaute SvelteKit + /media als ein einziger Prozess (ein Port, kein separater Node-Server im Betrieb).

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Status

🚀 MVP lauffähig.

• Excel-Import (header-getrieben, 18 Blätter, ~6.300 Modelle, ~3.250 Katalog-Einträge)
• Backend: CRUD, Suche, Filter, Sortierung, Statistik, Excel-Export, Foto-Upload
• Frontend: Galerie + Detail im Classic-Driver-Design, Suche/Filter/Statistik
• Ein Prozess serviert Frontend + API + /media (SPA-Fallback für Deep-Links)
• Podman-Deployment (Multi-Stage-Container) für Windows
• 4 pytest grün, E2E verifiziert

Phase 2 erledigt: Konvolut-UI (Eltern/Kind, gewichteter Preis, Fotos), Wunschliste + Dubletten-Warnung, Statistik-Charts, Foto-Galerie mit Lightbox, Hersteller-Normalisierung, eBay-Schnellerfassung inkl. Artikelbeschreibung (Katalog-Nr. + Farbe).

Phase 2b erledigt: manuelle Wunschliste (Nummern merken, „gekauft"-Toggle, aus Lücken übernehmen), Kaufjahr-Filter/-Suche/-Anzeige in der Galerie, Katalog-Abgleich beim Anlegen (Top-3-Kandidaten), Datenqualitätsfilter (ohne Foto/Zustand/Kaufdatum), rotierendes Auto-Backup, Import-Regressionstest.

Offen (Phase 3): eBay-Import via Browse-API (Developer-Account + OAuth), Mehrfach-Erfassung aus einer Konvolut-Beschreibung, pflegbarer Katalog (GK/Rawe).

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Mitwirken

Die App ist durchgehend auf Deutsch. Ein Sprachumschalter (DE/EN) in der App ist bewusst nicht eingebaut (der Nutzerkreis ist deutschsprachig). Wer ihn haben möchte, kann gern ein Issue öffnen oder einen Pull Request beisteuern — Vorschläge und Verbesserungen sind willkommen.

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Lizenz

MIT (siehe LICENSE).