feat(contacts): Modal "Dodaj z AI" + widoki grupowanie/tabela

- Dodano modal "Dodaj z AI" z parsowaniem tekstu/obrazów przez Gemini
- API endpoints: /api/contacts/ai-parse, /api/contacts/bulk-create
- Nowy widok grupowania kontaktów po organizacji (domyślny)
- Widok tabeli dla kompaktowego przeglądu
- Przełącznik widoków z zapamiętywaniem preferencji
- Drag & drop dla zdjęć wizytówek
- Docker: PostgreSQL 16 (zgodność z produkcją)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

app.py

@@ -14111,6 +14111,306 @@ def contact_delete(contact_id):
         db.close()
 
 
+# ============================================================
+# AI-ASSISTED EXTERNAL CONTACT CREATION
+# ============================================================
+
+AI_CONTACT_PARSE_PROMPT = """Jesteś asystentem systemu NordaBiz pomagającym dodawać kontakty zewnętrzne.
+
+ZADANIE:
+Przeanalizuj podany tekst i wyodrębnij informacje o osobach kontaktowych z zewnętrznych organizacji
+(urzędy, agencje, instytucje, firmy partnerskie - osoby spoza Norda Biznes).
+
+DANE WEJŚCIOWE:
+```
+{input_text}
+```
+
+TYPY ORGANIZACJI:
+- government = Urząd (np. ministerstwo, urząd gminy/powiatu)
+- agency = Agencja (np. ARP, PARP, agencje rozwoju)
+- company = Firma (przedsiębiorstwa, spółki)
+- ngo = Organizacja pozarządowa (fundacje, stowarzyszenia)
+- university = Uczelnia (uniwersytety, politechniki)
+- other = Inne
+
+INSTRUKCJE:
+1. Wyodrębnij każdą osobę kontaktową z tekstu
+2. Dla każdej osoby zidentyfikuj:
+   - imię i nazwisko (WYMAGANE)
+   - stanowisko/funkcja (jeśli dostępne)
+   - telefon (jeśli dostępny)
+   - email (jeśli dostępny)
+   - organizacja (WYMAGANE - nazwa instytucji)
+   - typ organizacji (government/agency/company/ngo/university/other)
+   - projekt/kontekst (jeśli tekst wspomina o konkretnym projekcie)
+   - tagi (słowa kluczowe związane z osobą/projektem)
+3. Jeśli brak imienia i nazwiska - pomiń osobę
+4. Jeśli brak nazwy organizacji - pomiń osobę
+
+ZWRÓĆ TYLKO CZYSTY JSON w dokładnie takim formacie (bez żadnego tekstu przed ani po):
+{{
+    "analysis": "Krótki opis znalezionych kontaktów (1-2 zdania po polsku)",
+    "contacts": [
+        {{
+            "first_name": "Imię",
+            "last_name": "Nazwisko",
+            "position": "Stanowisko lub null",
+            "phone": "Numer telefonu lub null",
+            "email": "Email lub null",
+            "organization_name": "Nazwa organizacji",
+            "organization_type": "government|agency|company|ngo|university|other",
+            "project_name": "Nazwa projektu lub null",
+            "tags": "tagi, oddzielone, przecinkami",
+            "warnings": []
+        }}
+    ]
+}}"""
+
+AI_CONTACT_IMAGE_PROMPT = """Jesteś asystentem systemu NordaBiz pomagającym dodawać kontakty zewnętrzne.
+
+ZADANIE:
+Przeanalizuj ten obraz (screenshot) i wyodrębnij informacje o osobach kontaktowych.
+Szukaj: imion i nazwisk, stanowisk, telefonów, emaili, nazw organizacji, projektów.
+
+TYPY ORGANIZACJI:
+- government = Urząd (np. ministerstwo, urząd gminy/powiatu)
+- agency = Agencja (np. ARP, PARP, agencje rozwoju)
+- company = Firma (przedsiębiorstwa, spółki)
+- ngo = Organizacja pozarządowa (fundacje, stowarzyszenia)
+- university = Uczelnia (uniwersytety, politechniki)
+- other = Inne
+
+INSTRUKCJE:
+1. Przeczytaj cały tekst widoczny na obrazie
+2. Wyodrębnij każdą osobę kontaktową
+3. Dla każdej osoby zidentyfikuj:
+   - imię i nazwisko (WYMAGANE)
+   - stanowisko/funkcja
+   - telefon
+   - email
+   - organizacja (WYMAGANE)
+   - typ organizacji
+   - projekt/kontekst
+   - tagi
+4. Jeśli brak imienia/nazwiska lub organizacji - pomiń osobę
+
+ZWRÓĆ TYLKO CZYSTY JSON w dokładnie takim formacie:
+{{
+    "analysis": "Krótki opis znalezionych kontaktów (1-2 zdania po polsku)",
+    "contacts": [
+        {{
+            "first_name": "Imię",
+            "last_name": "Nazwisko",
+            "position": "Stanowisko lub null",
+            "phone": "Numer telefonu lub null",
+            "email": "Email lub null",
+            "organization_name": "Nazwa organizacji",
+            "organization_type": "government|agency|company|ngo|university|other",
+            "project_name": "Nazwa projektu lub null",
+            "tags": "tagi, oddzielone, przecinkami",
+            "warnings": []
+        }}
+    ]
+}}"""
+
+
+@app.route('/api/contacts/ai-parse', methods=['POST'])
+@login_required
+def contacts_ai_parse():
+    """Parse text or image with AI to extract external contact data."""
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        # Check input type
+        input_type = request.form.get('input_type') or (request.get_json() or {}).get('input_type', 'text')
+
+        if input_type == 'image':
+            # Handle image upload
+            if 'file' not in request.files:
+                return jsonify({'success': False, 'error': 'Brak pliku obrazu'}), 400
+
+            file = request.files['file']
+            if file.filename == '':
+                return jsonify({'success': False, 'error': 'Nie wybrano pliku'}), 400
+
+            # Validate file type
+            allowed_extensions = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif', 'webp'}
+            ext = file.filename.rsplit('.', 1)[-1].lower() if '.' in file.filename else ''
+            if ext not in allowed_extensions:
+                return jsonify({'success': False, 'error': 'Dozwolone formaty: PNG, JPG, JPEG, GIF, WEBP'}), 400
+
+            # Save temp file
+            import tempfile
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=f'.{ext}') as tmp:
+                file.save(tmp.name)
+                temp_path = tmp.name
+
+            try:
+                # Get Gemini service and analyze image
+                service = gemini_service.get_gemini_service()
+                ai_response = service.analyze_image(temp_path, AI_CONTACT_IMAGE_PROMPT)
+            finally:
+                # Clean up temp file
+                import os
+                if os.path.exists(temp_path):
+                    os.unlink(temp_path)
+
+        else:
+            # Handle text input
+            data = request.get_json() or {}
+            content = data.get('content', '').strip()
+
+            if not content:
+                return jsonify({'success': False, 'error': 'Brak treści do analizy'}), 400
+
+            # Get Gemini service and analyze text
+            service = gemini_service.get_gemini_service()
+            prompt = AI_CONTACT_PARSE_PROMPT.format(input_text=content)
+            ai_response = service.generate_text(
+                prompt=prompt,
+                feature='ai_contact_parse',
+                user_id=current_user.id,
+                temperature=0.3
+            )
+
+        # Parse AI response as JSON
+        import re
+        json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', ai_response)
+        if not json_match:
+            logger.error(f"AI contact response not valid JSON: {ai_response[:500]}")
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': 'AI nie zwróciło prawidłowej odpowiedzi. Spróbuj ponownie.'
+            }), 500
+
+        try:
+            parsed = json.loads(json_match.group())
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logger.error(f"JSON parse error: {e}, response: {ai_response[:500]}")
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': 'Błąd parsowania odpowiedzi AI. Spróbuj ponownie.'
+            }), 500
+
+        # Check for potential duplicates
+        from database import ExternalContact
+        proposed_contacts = parsed.get('contacts', [])
+
+        for contact in proposed_contacts:
+            first_name = contact.get('first_name', '').strip()
+            last_name = contact.get('last_name', '').strip()
+            org_name = contact.get('organization_name', '').strip()
+
+            if first_name and last_name and org_name:
+                # Check for existing similar contact
+                existing = db.query(ExternalContact).filter(
+                    ExternalContact.first_name.ilike(first_name),
+                    ExternalContact.last_name.ilike(last_name),
+                    ExternalContact.organization_name.ilike(f'%{org_name}%'),
+                    ExternalContact.is_active == True
+                ).first()
+
+                if existing:
+                    contact['warnings'] = contact.get('warnings', []) + [
+                        f'Podobny kontakt może już istnieć: {existing.full_name} @ {existing.organization_name}'
+                    ]
+                    contact['potential_duplicate_id'] = existing.id
+
+        logger.info(f"User {current_user.email} used AI to parse contacts: {len(proposed_contacts)} found")
+
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'ai_response': parsed.get('analysis', 'Analiza zakończona'),
+            'proposed_contacts': proposed_contacts
+        })
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error in AI contact parse: {e}")
+        return jsonify({'success': False, 'error': f'Błąd: {str(e)}'}), 500
+    finally:
+        db.close()
+
+
+@app.route('/api/contacts/bulk-create', methods=['POST'])
+@login_required
+def contacts_bulk_create():
+    """Create multiple external contacts from confirmed proposals."""
+    from database import ExternalContact
+
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        data = request.get_json() or {}
+        contacts_to_create = data.get('contacts', [])
+
+        if not contacts_to_create:
+            return jsonify({'success': False, 'error': 'Brak kontaktów do utworzenia'}), 400
+
+        created = []
+        failed = []
+
+        for contact_data in contacts_to_create:
+            try:
+                # Validate required fields
+                first_name = contact_data.get('first_name', '').strip()
+                last_name = contact_data.get('last_name', '').strip()
+                organization_name = contact_data.get('organization_name', '').strip()
+
+                if not first_name or not last_name or not organization_name:
+                    failed.append({
+                        'name': f"{first_name} {last_name}",
+                        'error': 'Brak wymaganych danych (imię, nazwisko lub organizacja)'
+                    })
+                    continue
+
+                # Create contact
+                contact = ExternalContact(
+                    first_name=first_name,
+                    last_name=last_name,
+                    position=contact_data.get('position', '').strip() or None,
+                    phone=contact_data.get('phone', '').strip() or None,
+                    email=contact_data.get('email', '').strip() or None,
+                    organization_name=organization_name,
+                    organization_type=contact_data.get('organization_type', 'other'),
+                    project_name=contact_data.get('project_name', '').strip() or None,
+                    tags=contact_data.get('tags', '').strip() or None,
+                    source_type='ai_import',
+                    created_by=current_user.id
+                )
+
+                db.add(contact)
+                db.flush()
+
+                created.append({
+                    'id': contact.id,
+                    'name': contact.full_name,
+                    'organization': contact.organization_name
+                })
+
+            except Exception as e:
+                failed.append({
+                    'name': f"{contact_data.get('first_name', '')} {contact_data.get('last_name', '')}",
+                    'error': str(e)
+                })
+
+        db.commit()
+
+        logger.info(f"User {current_user.email} bulk created {len(created)} contacts via AI")
+
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'created': created,
+            'failed': failed,
+            'message': f'Utworzono {len(created)} kontaktów' + (f', {len(failed)} błędów' if failed else '')
+        })
+
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.error(f"Error in contacts bulk create: {e}")
+        return jsonify({'success': False, 'error': f'Błąd: {str(e)}'}), 500
+    finally:
+        db.close()
+
+
 # ============================================================
 # HONEYPOT ENDPOINTS (trap for malicious bots)
 # ============================================================

docker-compose.yml

@@ -1,7 +1,7 @@
 version: '3.8'
 services:
   postgres:
-    image: postgres:15
+    image: postgres:16
     container_name: nordabiz-postgres
     environment:
       POSTGRES_DB: nordabiz