X-Accounts werden analog zu Telegram als Quelle (source_type=x_account)
konfiguriert und pro Lage ueber include_x zugeschaltet. Der Scraper
(feeds/x_parser.py, twscrape) liest Account-Timelines, optional ueber
einen HTTP-Proxy mit Fallback auf direkten Abruf ueber die Server-IP.
- DB-Migration include_x, Pydantic-Modelle, incidents-Router
- Orchestrator-X-Pipeline plus Haiku-Account-Vorselektion
- sources-Router /x/validate, x_account-Typ in Stats und Frontend
- Lage-Einstellungen: X-Toggle neben international und Telegram
- twscrape als Abhaengigkeit
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- SOURCE_TYPE_PATTERN um pdf_document erweitert
- src/services/pdf_ingest.py: pdfplumber + Tesseract-OCR-Fallback,
Uebersetzung nach DE+EN, ein Pool-Artikel pro PDF
- Scheduler-Job pdf_ingest laeuft im Minuten-Takt und verarbeitet
pdf_document-Quellen mit processed_at IS NULL
- scripts/migrate_pdf_source.py: idempotente DB-Migration
(sources.pdf_path/pdf_sha256/processed_at, articles.headline_en/content_en)
- requirements.txt: pdfplumber, pytesseract, pdf2image, Pillow
Jinja2, weasyprint und python-docx waren auf Live manuell ins venv
installiert, fehlten aber in requirements.txt — Folge: auf Staging waren
sie nicht installiert, Bericht-Export warf 500 (ModuleNotFoundError).
Jetzt im Repo dokumentiert, beim Aufsetzen neuer Umgebungen ist alles
vollständig.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
WeasyPrint 68.1 schreibt weder XMP noch Create-/ModDate ins PDF. Das Post-
Processing via pikepdf ergaenzt beide:
- Info-Dict: /CreationDate + /ModDate im PDF-Standardformat
(D:YYYYMMDDHHmmSS+HHmm) aus Incident.created_at / updated_at
- XMP-Block mit Dublin Core (dc:title, dc:creator, dc:description,
dc:subject, dc:language), PDF (pdf:Keywords) und XMP (CreatorTool,
CreateDate, ModifyDate, MetadataDate) Namespaces
Damit werden die Exporte sowohl von klassischen Tools (Explorer, Finder)
als auch von DMS-Systemen (SharePoint, Bridge, Acrobat) vollstaendig
indexiert. Fallback: Bei Fehler im Post-Processing wird das Original-PDF
zurueckgegeben, Export schlaegt nie fehl.
- geoparsing.py: Komplett-Rewrite (spaCy NER + Nominatim -> Haiku + geonamescache)
- orchestrator.py: incident_context an geoparse_articles, category in INSERT
- incidents.py: incident_context aus DB laden und an Geoparsing uebergeben
- public_api.py: Locations aggregiert im Lagebild-Endpoint
- components.js: response-Kategorie neben retaliation (beide akzeptiert)
- requirements.txt: spaCy und geopy entfernt
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- Neues Geoparsing-Modul (spaCy NER + geonamescache/Nominatim)
- article_locations-Tabelle mit Migration
- Pipeline-Integration nach Artikel-Speicherung
- API-Endpunkt GET /incidents/{id}/locations
- Leaflet.js + MarkerCluster im Dashboard-Grid
- Theme-aware Kartenkacheln (CartoDB dark / OSM light)
- Gold-Akzent MarkerCluster, Popup mit Artikelliste
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
