feat: add case-level AI summary endpoint

POST /api/cases/:caseId/summarize combines extracted text from all of
a case's documents and runs the existing AI analysis prompt, storing
the result as a case-level analysis (document_id: null). Powers the
"Özet Hazırla" button on the case detail screen.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

src/controllers/case.controller.ts

@@ -1,6 +1,7 @@
 import { Response } from 'express';
 import { supabase } from '../lib/supabase';
 import { AuthenticatedRequest } from '../middleware/auth';
+import { runDocumentAnalysis } from './document.controller';
 
 export const createCase = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
   try {
@@ -26,6 +27,51 @@ export const createCase = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
   }
 };
 
+// Dava dosyasındaki TÜM belgelerin çıkarılmış metnini birleştirip tek bir AI
+// özeti üretir (Dosya Ayrıntı ekranındaki "Özet Hazırla" butonu). uploadDocument'ın
+// aksine tek bir belgeye değil, dosyanın o anki tüm belgelerine bakıyor.
+export const summarizeCase = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
+  try {
+    const { caseId } = req.params;
+    if (!caseId) {
+      return res.status(400).json({ error: 'Geçersiz caseId' });
+    }
+
+    const { data: docs, error: docsError } = await supabase
+      .from('documents')
+      .select('filename, extracted_text')
+      .eq('case_id', caseId)
+      .order('uploaded_at', { ascending: true });
+    if (docsError) throw docsError;
+
+    const withText = (docs || []).filter((d) => d.extracted_text && String(d.extracted_text).trim());
+    if (withText.length === 0) {
+      return res.status(400).json({ error: 'Bu dosyada metni çıkarılmış belge yok, özet hazırlanamıyor.' });
+    }
+
+    // Tüm belgeleri modele gönderiyoruz; runDocumentAnalysis toplamı ~15000 karaktere
+    // kırpıyor, o yüzden belge sayısına göre kabaca dengeli bir pay ayırıyoruz.
+    const perDocLimit = Math.max(1000, Math.floor(15000 / withText.length));
+    const combinedText = withText
+      .map((d) => `--- ${d.filename} ---\n${String(d.extracted_text).slice(0, perDocLimit)}`)
+      .join('\n\n');
+
+    const { summaryJson, aiModel } = await runDocumentAnalysis(combinedText);
+
+    const { data: analysisRecord, error: analysisError } = await supabase
+      .from('analyses')
+      .insert([{ case_id: caseId, document_id: null, summary_json: summaryJson, model_used: aiModel }])
+      .select()
+      .single();
+    if (analysisError) throw analysisError;
+
+    res.json({ analysis: analysisRecord });
+  } catch (error: any) {
+    console.error('Summarize Case Error:', error);
+    res.status(500).json({ error: error.message || 'Internal Server Error' });
+  }
+};
+
 export const deleteCase = async (req: AuthenticatedRequest, res: Response) => {
   try {
     const { caseId } = req.params;