feat: add POST /api/documents/register-local for extension import

Accepts pre-extracted text (no raw file) from the AyrisLegal Electron
app's local OCR pipeline, matches/creates a case by title, and runs
the existing AI analysis flow. Also fixes a bug in uploadDocument:
officeparser@7.x's parseOffice() now returns a result object with
.toText() instead of a plain string, which was breaking PDF/DOCX
manual uploads.

src/controllers/document.controller.ts

@@ -5,6 +5,128 @@ import * as officeParser from 'officeparser';
 import Tesseract from 'tesseract.js';
 const heicConvert = require('heic-convert');
 
+const ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT = `
+      Sen uzman bir Türk avukatısın. Sana verilen dava dosyasını/belgeyi okuyup analiz edeceksin.
+      Çıktıyı KESİNLİKLE geçerli bir JSON formatında vermelisin. JSON şu anahtarları içermelidir:
+      - "taraflar": (string) Davacı ve Davalı bilgileri
+      - "tarihler": (string) Belgedeki kritik tarihler (Dava tarihi, tebliğ vb.)
+      - "hukukiDayanak": (string) Belgedeki ilgili kanun maddeleri ve hukuki temeller
+      - "ilkDegerlendirme": (string) Dosyaya dair ilk stratejik ve hukuki değerlendirmen
+
+      Sadece ve sadece JSON döndür, başka hiçbir açıklama ekleme.
+    `;
+
+// uploadDocument ve registerLocalDocument'in ortak kullandığı AI analiz adımı:
+// çıkarılmış metni modele gönderip yapılandırılmış özet JSON'u üretir.
+async function runDocumentAnalysis(extractedText: string): Promise<{ summaryJson: any; aiModel: string }> {
+  const aiModel = process.env.AI_MODEL || 'mizan-fixed';
+  const runpodUrl = process.env.RUNPOD_API_BASE_URL || 'https://q190env94stwis-11434.proxy.runpod.net';
+
+  const response = await fetch(`${runpodUrl}/v1/chat/completions`, {
+    method: 'POST',
+    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+    body: JSON.stringify({
+      model: aiModel,
+      messages: [
+        { role: 'system', content: ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT },
+        { role: 'user', content: extractedText.substring(0, 15000) }
+      ],
+      think: false,
+      stream: false,
+    }),
+  });
+
+  if (!response.ok) {
+    throw new Error(`AI Model request failed: ${response.statusText}`);
+  }
+
+  const data = await response.json();
+  const aiContent = data.message?.content || (data.choices && data.choices[0]?.message?.content);
+  let summaryJson: any = {};
+  try {
+    summaryJson = JSON.parse(aiContent || '{}');
+  } catch (e) {
+    console.error('Failed to parse AI response as JSON:', aiContent);
+    summaryJson = { error: 'AI did not return valid JSON', raw: aiContent };
+  }
+  return { summaryJson, aiModel };
+}
+
+// UYAP Evrak İndirici eklentisinden gelen, Electron ana sürecinde YERELDE metni
+// çıkarılmış belgeleri kaydeder. Ham dosya baytları bu isteğe hiç dahil değil —
+// sadece çıkarılan metin (JSON) geliyor, Supabase Storage'a hiçbir yükleme yapılmıyor.
+export const registerLocalDocument = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
+  try {
+    const userId = req.user?.id;
+    const { case_title, filename, extracted_text } = req.body || {};
+
+    if (!case_title || !filename || typeof extracted_text !== 'string') {
+      return res.status(400).json({ error: 'case_title, filename ve extracted_text zorunludur.' });
+    }
+
+    // Dava başlığına göre mevcut case'i bul (case-insensitive), yoksa oluştur.
+    const { data: existing } = await supabase
+      .from('cases')
+      .select('id, title')
+      .eq('user_id', userId)
+      .ilike('title', case_title)
+      .limit(1)
+      .maybeSingle();
+
+    let caseId: string;
+    if (existing) {
+      caseId = existing.id;
+    } else {
+      const { data: newCase, error: caseError } = await supabase
+        .from('cases')
+        .insert([{ title: String(case_title).slice(0, 200), user_id: userId }])
+        .select('id')
+        .single();
+      if (caseError) throw caseError;
+      caseId = newCase.id;
+    }
+
+    const { data: documentRecord, error: docError } = await supabase
+      .from('documents')
+      .insert([{
+        case_id: caseId,
+        user_id: userId,
+        storage_path: 'local', // ham dosya sadece kullanıcının cihazında; Storage'da bir karşılığı yok
+        filename,
+        mime_type: null,
+        file_size: extracted_text.length,
+        ocr_status: extracted_text ? 'done' : 'failed',
+        extracted_text,
+      }])
+      .select()
+      .single();
+    if (docError) throw docError;
+
+    let analysisRecord = null;
+    if (extracted_text.trim()) {
+      try {
+        const { summaryJson, aiModel } = await runDocumentAnalysis(extracted_text);
+        const { data: analysis, error: analysisError } = await supabase
+          .from('analyses')
+          .insert([{ case_id: caseId, document_id: documentRecord.id, summary_json: summaryJson, model_used: aiModel }])
+          .select()
+          .single();
+        if (analysisError) throw analysisError;
+        analysisRecord = analysis;
+      } catch (analysisErr) {
+        // Analiz başarısız olsa da belge zaten kaydedildi — sohbet daha sonra
+        // extracted_text'i yine de kullanabilir.
+        console.error('Local Document Analysis Error:', analysisErr);
+      }
+    }
+
+    res.json({ case_id: caseId, document: documentRecord, analysis: analysisRecord });
+  } catch (error: any) {
+    console.error('Register Local Document Error:', error);
+    res.status(500).json({ error: error.message || 'Internal Server Error' });
+  }
+};
+
 export const uploadDocument = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
   try {
     const file = req.file;
@@ -39,7 +161,10 @@ export const uploadDocument = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) =
     } else {
       try {
         // officeParser natively supports pdf, docx, doc, rtf, txt, etc.
-        extractedText = (await officeParser.parseOffice(file.buffer)) as unknown as string;
+        // officeparser@7.x parseOffice() bir sonuc objesi donduruyor (duz string degil),
+        // duz metin icin .toText() cagirmak gerekiyor.
+        const result: any = await officeParser.parseOffice(file.buffer);
+        extractedText = typeof result === 'string' ? result : (result?.toText ? result.toText() : String(result || ''));
       } catch (err: any) {
         console.error('officeParser Error:', err);
         return res.status(400).json({ error: 'Dosya formatı okunamadı veya desteklenmiyor.' });
@@ -78,49 +203,7 @@ export const uploadDocument = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) =
     if (docError) throw docError;
 
     // 3. DeepSeek (OpenAI) ile Hukuki Analiz Çıkarımı
-    // Promptu tasarlıyoruz. JSON dönmesini istiyoruz.
+    const { summaryJson, aiModel } = await runDocumentAnalysis(extractedText);
-    const systemPrompt = `
-      Sen uzman bir Türk avukatısın. Sana verilen dava dosyasını/belgeyi okuyup analiz edeceksin.
-      Çıktıyı KESİNLİKLE geçerli bir JSON formatında vermelisin. JSON şu anahtarları içermelidir:
-      - "taraflar": (string) Davacı ve Davalı bilgileri
-      - "tarihler": (string) Belgedeki kritik tarihler (Dava tarihi, tebliğ vb.)
-      - "hukukiDayanak": (string) Belgedeki ilgili kanun maddeleri ve hukuki temeller
-      - "ilkDegerlendirme": (string) Dosyaya dair ilk stratejik ve hukuki değerlendirmen
-
-      Sadece ve sadece JSON döndür, başka hiçbir açıklama ekleme.
-    `;
-
-    const aiModel = process.env.AI_MODEL || 'mizan-fixed';
-    const runpodUrl = process.env.RUNPOD_API_BASE_URL || 'https://q190env94stwis-11434.proxy.runpod.net';
-
-    const response = await fetch(`${runpodUrl}/v1/chat/completions`, { 
-      method: 'POST',
-      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-      body: JSON.stringify({
-        model: aiModel,
-        messages: [
-          { role: 'system', content: systemPrompt },
-          { role: 'user', content: extractedText.substring(0, 15000) }
-        ],
-        think: false,
-        stream: false,
-      }),
-    });
-    
-    if (!response.ok) {
-      throw new Error(`AI Model request failed: ${response.statusText}`);
-    }
-
-    const data = await response.json();
-    // Support both custom (data.message.content) and OpenAI standard (data.choices[0].message.content) formats just in case
-    const aiContent = data.message?.content || (data.choices && data.choices[0]?.message?.content);
-    let summaryJson = {};
-    try {
-      summaryJson = JSON.parse(aiContent || '{}');
-    } catch (e) {
-      console.error('Failed to parse AI response as JSON:', aiContent);
-      summaryJson = { error: 'AI did not return valid JSON', raw: aiContent };
-    }
 
     // 4. Analiz sonucunu veritabanına kaydet (analyses tablosu)
     const { data: analysisRecord, error: analysisError } = await supabase

src/routes/document.routes.ts

@@ -1,11 +1,12 @@
 import { Router } from 'express';
 import multer from 'multer';
 import { requireAuth } from '../middleware/auth';
-import { uploadDocument } from '../controllers/document.controller';
+import { uploadDocument, registerLocalDocument } from '../controllers/document.controller';
 
 const router = Router();
 const upload = multer({ storage: multer.memoryStorage() });
 
 router.post('/upload', upload.single('file'), requireAuth, uploadDocument);
+router.post('/register-local', requireAuth, registerLocalDocument);
 
 export default router;