- Neue Exception-Klasse ClaudeCliError(error_type, message) in claude_client.py
mit Kategorien rate_limit / auth_error / timeout / cli_error.
- _classify_cli_error() als geteilter Klassifikator (Keywords fuer Rate-Limit
und Auth-Fehler wie "does not have access", "login again").
- call_claude() erkennt jetzt auch is_error=true im JSON bei returncode=0
(Hauptursache des Ausfalls vom 22.04.: CLI liefert "Your organization
does not have access" mit is_error=true statt Exit-Code).
- Orchestrator: ClaudeCliError mit rate_limit/timeout als transient behandelt
(3 Retries mit Backoff 0s/120s/300s). auth_error/cli_error brechen sofort
ab ohne Retry. Behebt den bestehenden Bug, dass Rate-Limit-Fehler gar nicht
retried wurden.
- routers/incidents.py Enhance-Endpoint: ClaudeCliError wird auf
503 (auth_error) / 429 (rate_limit) gemappt, TimeoutError auf 504.
- routers/chat.py _call_claude_chat(): wirft jetzt ClaudeCliError statt
generischem RuntimeError. Chat-Endpoint mappt auth_error auf 503.
- Frontend: neue ApiError-Klasse in api.js mit status+detail.
generateDescription() in app.js zeigt differenzierte Toasts nach
HTTP-Status (503/429/504/403).
- dashboard.html: Cache-Bust api.js + app.js auf v=20260423a
- Neuer Helper charge_usage_to_tenant() in services/license_service.py:
UPSERT in token_usage_monthly und Credits-Abzug aus licenses.credits_used.
Wiederverwendbar fuer alle Claude-Call-Verursacher.
- Orchestrator: Inline-Buchungslogik (35 Zeilen) durch Helper-Aufruf ersetzt.
- routers/incidents.py POST /enhance-description: require_writable_license
statt get_current_user, db_dependency hinzugefuegt, Credits-Buchung mit
source="enhance" nach jedem Claude-Call.
- routers/chat.py POST /: analog require_writable_license + Credits-Buchung
mit source="chat". _call_claude_chat() gibt jetzt zusaetzlich ClaudeUsage
zurueck.
Abgelaufene/gesperrte Lizenzen koennen damit keine Haiku-Calls mehr ausloesen,
und alle Kosten werden konsistent auf Tenant-Ebene verbucht.
Bisher extrahierte der Generator Bullets direkt aus den neu eingesammelten
Artikeln und mergte sie mit den bestehenden Developments. Das fuehrte zu
zwei wiederkehrenden Problemen:
1. Off-topic Artikel, die den Keyword-Prefilter aber nicht den Topic-Filter
passiert hatten, konnten als Bullet landen (die Kachel bildete dann
Nebenschauplaetze des Weltgeschehens ab statt der Lage).
2. Alte Bullets blieben stehen, auch wenn sie laengst nicht mehr die
'neuesten' Entwicklungen waren — nur sehr ueberholte Eintraege fielen
durch das 8-Bullet-Cap raus.
Neue Logik: Der Generator nimmt das frisch erzeugte Lagebild als autoritative
inhaltliche Grundlage und waehlt daraus Bullets aus, die durch eine aktuelle
belegende Meldung (<~7 Tage) gestuetzt sind. Dadurch:
- Thematisch sauber: Lagebild enthaelt bereits nur relevante Inhalte.
- Echt 'neueste': Alte Hintergrund-Erwaehnungen im Lagebild fallen raus,
weil kein aktueller Artikel sie belegt.
- Klar datiert: Zeitstempel zwingend aus article.published_at der
belegenden Meldung.
- Kompakt: 4-6 Bullets (vorher 8), nach Zeitstempel absteigend.
Kein Merge mit previous_developments mehr — bei jedem Refresh neu generiert
(behebt das Drift-Problem). previous_developments bleibt nur als Fallback,
falls der Generator im Einzelfall 0 Bullets parst.
Beim Create-Flow wurde selectIncident() aufgerufen, BEVOR der Fall
als refreshend markiert wurde. Dadurch entfernte selectIncident den
'.blurred'-Zustand des Tab-Containers und rief _lockActionsIfFirst(false)
auf — der Fallinhalt war zwischen Oeffnen und Eintreffen der ersten
WebSocket-Statusnachricht kurzzeitig klickbar und unblurred.
Jetzt wird der Refresh-Status und ein Initial-State mit isFirst=true
schon VOR selectIncident gesetzt. selectIncident erkennt isRefreshing
und ruft _showPopupProgress + _lockActionsIfFirst(true) mit dem
bestehenden State auf — Blur und Lock greifen sofort.
Bei Research-Multi-Pass (3 Durchlaeufe) und bei Retry-Versuchen wird
pro Pass/Retry ein neuer refresh_log-Eintrag mit frischem started_at
angelegt. /incidents/refreshing gab dadurch beim Reload den spaeteren
started_at zurueck statt des urspruenglichen Session-Starts — der
Frontend-Timer sprang auf 0:00 zurueck.
Orchestrator traegt jetzt _current_task_started_at in-memory, gesetzt
beim Queue-Pickup und geraeumt im finally. /incidents/refreshing liefert
diesen Session-Start fuer den aktuell laufenden Task (Fallback: letzter
refresh_log-Eintrag, falls der Server zwischenzeitlich neu gestartet
wurde).
Neue Artikel passieren jetzt vor DB-Speicherung einen Haiku-Relevanzfilter
(AnalyzerAgent.filter_relevant_articles), der Artikel verwirft, die nur
auf generische Keywords matchen, aber das Kernthema der Lage nicht
inhaltlich behandeln. Bei Parsing-/API-Fehler oder 100%-Rejection: Fallback
auf unveraenderte Kandidatenliste.
Orchestrator trennt DB-Dedup und INSERT, damit der Filter nur auf neue
Kandidaten laeuft (Kostenoptimierung). LATEST_DEVELOPMENTS-Prompt erhaelt
zusaetzliche Relevanz-Gate-Regel als zweite Sicherung.
Hintergrund: Incident 'Russische Militaerblogger' sammelte bisher Iran-,
Nahost- und allgemeine Ukraine-Artikel ein, weil Keyword-Match ab 2 von 8
Begriffen ('iran', 'russland', 'drohne', ...) genuegt. Der semantische
Filter verwirft solche Zufallstreffer.
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.
- category_labels ist in der DB ein JSON-Dict (primary/secondary/tertiary/
mentioned), nicht ein Komma-String. Der bisherige split(",") fuehrte dazu,
dass ein nacktes { als Keyword durchrutschte. WeasyPrint bricht den
PDF-Keywords-Stream an dieser Stelle ab, weil { in PDF-Syntax eine
Sonderbedeutung hat — Ergebnis war "OSINT, Live-Monitoring, AegisSight, {".
- Neuer Parser: erst JSON (Dict oder Liste), Fallback auf Komma-String.
- _sanitize_keyword(): filtert {, }, [, ], Backslash und normalisiert
Whitespace in allen Keywords (Defense in Depth).
Ersetzt den rohen JOIN ueber article_locations x articles (bei Iran
21.814 Zeilen, 11 MB Payload) durch drei kleine aggregierte Queries:
1. Orte per GROUP BY (name, lat, lon) — direkt die Ergebnismenge.
2. Kategorien pro Ort per GROUP BY fuer die dominante Kategorie.
3. Sample-Artikel (max. 10 pro Ort) via ROW_NUMBER() OVER PARTITION BY.
Response-Shape unveraendert ({category_labels, locations: [...]}), keine
Frontend-Aenderung noetig. Priorisierung primary > secondary > tertiary >
mentioned bleibt erhalten.
Erwarteter Effekt: Iran-Locations 11 MB -> <500 KB; Query-Zeit sinkt
zusaetzlich, da kein 21k-Zeilen-JOIN mehr materialisiert werden muss.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Backend:
- GET /{id}/articles paginiert jetzt per limit/offset (Default 500,
Max 1000) und unterstuetzt optionalen search-Parameter (LIKE ueber
headline/source/content). Response-Shape: {total, articles}.
- Neuer Endpunkt GET /{id}/articles/sources-summary liefert pro Quelle
{source, article_count, languages} sowie language_counts gesamt —
serverseitige Aggregation, unabhaengig von Artikel-Paginierung.
- Neuer Endpunkt GET /{id}/articles/timeline-buckets?granularity=hour|day|week|month
aggregiert Artikel + Snapshot-Counts pro Zeitbucket (fuer spaetere
Timeline-Zaehler ueber die volle Historie).
- database.py: Index idx_articles_incident_collected auf
(incident_id, collected_at DESC) fuer schnelleres ORDER BY + Pagination.
Frontend:
- api.js: getArticles({limit, offset, search}),
getArticlesSourcesSummary(), getArticlesTimelineBuckets().
- app.js: loadIncidentDetail laedt erste Seite (500 Artikel), startet
_loadSourcesSummary parallel und zieht restliche Artikel
batchweise (500er Bloecke) im Hintergrund nach, bis _currentArticlesTotal
erreicht ist. rerenderTimeline nach jedem Batch.
- components.js: renderSourceOverviewFromSummary(data) rendert aus
Aggregat-Daten (ersetzt clientseitige Zaehlung ueber geladene Artikel).
Hintergrund: /articles lieferte bei der Iran-Lage 22 MB (17.286 Artikel
mit SELECT *). Die Erstantwort sinkt auf ~650 KB (500 Artikel), weitere
werden progressiv im Hintergrund nachgeladen. Quellenuebersicht zeigt
dank Aggregat-Endpunkt sofort alle Quellen + Sprachen komplett.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Backend:
- GET /{id}/snapshots liefert nur noch schlanke Shape (Metadaten +
SUBSTR(summary,1,300) AS summary_preview), kein Volltext, kein sources_json.
- Neuer Endpunkt GET /{id}/snapshots/{snapshot_id} fuer Volltext-Lazy-Load.
- Neuer Endpunkt GET /{id}/snapshots/search?q=... fuer serverseitige
Volltextsuche ueber alle Snapshots einer Lage.
Frontend:
- api.js: getSnapshot() und searchSnapshots() ergaenzt.
- app.js: _snapshotFullCache, Volltext wird beim Aufklappen eines
Snapshot-Eintrags per lazyLoadSnapshotDetail() nachgeladen und gecacht.
- Suche ueber Snapshots filtert weiterhin clientseitig ueber summary_preview.
Hintergrund: Bei grossen Lagen (Iran-Lage: 347 Snapshots) fiel die
Snapshots-Listenantwort mit Volltext-Summaries auf ~54 MB. Die Liste
faellt damit auf ~150 KB; Volltexte werden nur on-demand geladen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Problem: Pill-Link verwies auf falschen Post, weil sources_json fuer
Telegram-Kanaele viele Eintraege mit gleichem Namen aber unterschiedlichen
Post-URLs hat. Der Name-Match traf den ersten Eintrag (falschen Post).
Fix: Bullet-Format von {Name, Name} auf {Name|URL, Name|URL} erweitert.
Backend-Parser loest {M<ID>} nun zu Name|URL auf, URL kommt direkt vom
articles.source_url des belegenden Artikels. Kein sources_json-Lookup
noetig, keine Name-Kollision mehr moeglich.
Backend (analyzer.py):
- _parse_latest_developments: articles_by_id speichert (name, url) Tuple,
Items werden als Name|URL gespeichert. Uebernommene Klammer-Items mit
Pipe werden akzeptiert. Legacy-Items ohne Pipe bleiben als reiner Name.
- Prompt-Regel und Output-Beispiel auf {Name|URL, Name|URL} erweitert.
Frontend (components.js):
- buildPill-Aufruf vor Pipe-Split: Name und URL getrennt, wenn URL vorhanden
wird Pseudo-src {name, url} uebergeben — eindeutiger Klicklink. Ohne URL
Fallback auf lookupByName in sources_json (fuer Legacy-Bullets).
max-width/overflow-hidden/text-overflow-ellipsis aus .dev-source-pill raus.
Stattdessen white-space: normal + overflow-wrap: anywhere — Pill waechst
mit Inhalt, Zeile kann umbrechen. Beispiel Telegram-Kanal iranmilitarymag
war vorher bei (t.me/iranmilitaryma... abgeschnitten.
Statt allgemeinem (Telegram-Link) wird jetzt der tatsaechliche Kanal-Pfad
angezeigt, z.B. (t.me/iranmilitarymag) — extrahiert aus der Source-URL
per Regex. Damit ist der Kanal auf einen Blick erkennbar, auch wenn der
Quellenname in nichtlateinischer Schrift vorliegt.
Der Monitor-Dashboard zeigte bisher alle sechs Kacheln gleichzeitig in
einem GridStack-Layout (Drag/Resize, je Kachel eigenes Scrolling). Nutzer-
wunsch: Analog zur Lagebild-Seite nur ein Tab-Panel gleichzeitig, maximiert
auf volle Breite, Seiten-Scroll statt interne Scrollbars.
Aenderungen:
- dashboard.html: Layout-Toolbar + grid-stack-Wrapper entfernt; neue tab-nav
mit 6 Buttons + tab-panels mit 6 Panels. GridStack CDN-Links raus.
- layout.js: GridStack-Init/toggleTile/reset komplett entfernt. Neu:
switchTab(tabId) + restoreTabFor(incidentId) mit localStorage-Persistenz
pro Lage osint_tab_id. applyTypeLabels fuer adhoc vs. research. Legacy-
Methoden sind No-Op-Stubs.
- app.js: renderIncidentDetail ruft LayoutManager.restoreTabFor und
applyTypeLabels auf. openContentModal-Trigger aus Card-Titeln raus.
Tile-Resize-Bloecke fuer Quellen und Timeline entfernt.
- components.js: Telegram-Pills bekommen Suffix Telegram-Link, wenn die
URL auf t.me verweist.
- style.css: grid-stack/layout-toggle Klassen raus; neue tab-nav/tab-btn/
tab-panel Klassen. Internes Scrolling entfernt. map-container 600px.
Alte osint_layout-Eintraege werden ignoriert.
Die oeffentliche API (/api/public/lagebild) liefert jetzt latest_developments
als Feld im Incident-Objekt. Damit kann der Website-Sync das Feld in
current.json und summary.json uebertragen, und die Lagebild-Seite kann einen
Tab Neueste Entwicklungen rendern.
Loest das Abdeckungs-Problem des handkuratierten Dicts (~300 Eintraege,
~95%). Neu: vollautomatisch erzeugtes Korpus-Dict aus hunspell-de-de
mit 153.869 Eintraegen (>99% Abdeckung), plus schlankes Supplement
fuer Komposita, die hunspell nicht liefert.
Build-Skript (scripts/build_umlaut_dict.py):
- ruft /usr/bin/unmunch gegen /usr/share/hunspell/de_DE.dic+aff auf
- filtert Woerter mit echten Umlauten (ä/ö/ü/ß)
- generiert je Wort die Umschreibungsform (ae/oe/ue/ss) + Capitalize
- Mehrdeutigkeits-Check: skippt Paare wo die Umschreibung selbst
ein gueltiges deutsches Wort ist (z. B. dass/daß, Masse/Maße, Busse/Buße)
- Ergebnis: 153.869 Eintraege, 27 mehrdeutige Formen ausgefiltert
- Alphabetisch sortiertes JSON (diff-freundlich)
Laufzeit-Refactor (src/services/post_refresh_qc.py):
- _UMLAUT_BASE Dict (handkuratiert) entfernt, dafuer JSON-Loader
beim Modul-Import aus src/services/umlaut_dict.json
- _MANUAL_SUPPLEMENT fuer Luecken (Konjunktiv saeen, Amtstitel-
Komposita wie Aussenminister/Parlamentspraesident, Strassen-
Komposita, Fuehrungs-Komposita) — ueberlagert Korpus-Dict
- _UMLAUT_WHITELIST erweitert um englische Fremdwoerter (Boeing,
Business, Access, Process, Message, Password, Miss, Boss, Goethe,
Yahoo, Israel, Israels)
- Regex-Strategie umgestellt: statt riesigem alternierenden Pattern
ueber alle Keys jetzt Tokenizer (_WORD_PATTERN) + O(1) Dict-Lookup
pro Wort. Deutlich performanter bei 150k+ Eintraegen.
- normalize_german_umlauts() Signatur unveraendert
- normalize_umlaut_fields() unveraendert
- Einhaengung in run_post_refresh_qc() unveraendert
Daten-Artefakt (src/services/umlaut_dict.json):
- 4.88 MB alphabetisch sortiertes JSON
- Im Repo committet zwecks Reproduzierbarkeit und kein hunspell-
Laufzeit-Abhaengigkeit im Container
Verwerfbarkeit voll erhalten:
- git revert entfernt alle drei neuen Elemente
- Bestand in DB bleibt repariert (korrektes Deutsch, kein Schaden)
- hunspell-Paket kann bleiben oder mit apt purge entfernt werden
Bootstrap-Rerun mit neuem Dict:
- 7 Lagen aktualisiert, 306 zusaetzliche Ersetzungen
- Lage #6 (Irankonflikt) von 140 ursprungs- und 15 Rest-Treffern
nach voriger Runde jetzt auf 0 Hard-Hits
- andere aktive Lagen insgesamt 8 verbleibende Rest-Treffer
(spezielle Eigennamen, koennen bei Bedarf ins Supplement)
Performance:
- Dict-Load beim Modul-Import: ~100 ms
- Gesamt Unit-Tests (11 Faelle): 161 ms
- Refresh-Pfad unveraendert schnell: O(Wortzahl) mit Hashmap-Lookup
Claude Haiku 4.5 laesst gelegentlich den fuehrenden Dash oder den zweiten
Datums-Punkt im Bullet-Format weg (z.B. "[18.04 21:49]" statt
"- [18.04. 21:49]"). Der strikte Parser-Regex verwarf dadurch alle Bullets.
- Regex akzeptiert nun Dash als optional und zweiten Datums-Punkt als optional
- Parser normalisiert Datum + Zeit auf kanonisches Format "DD.MM. HH:MM" mit Zero-Padding
- Frontend-Regex analog toleranter (auch fuer Altdaten-Mix)
- OUTPUT-FORMAT-Hinweis im Prompt verschaerft ("JEDE Zeile beginnt mit - ")
Backfill-Skript (scripts/backfill_latest_developments.py): Laedt die N
neuesten Artikel einer Lage aus der DB und ruft generate_latest_developments
mit previous_developments=None auf — nuetzlich nach DB-Cleanups, wenn die
inkrementelle Logik zu wenige Bullets liefert.
Einmaliger Run fuer Lage #66 (Militaerblogger): 8 Bullets vom 18.04. mit
aufgeloesten Quellen (Spiegel, Guardian, Bloomberg, n-tv, Telegram-Kanaele).
Aenderung am Grund-Mechanismus: LLM liefert pro Bullet die Meldungs-IDs
im Format {M<ID>, M<ID>}, das Backend loest die IDs gegen new_articles
zu Quellen-Namen auf und schreibt {Reuters, Rybar} in die DB. Uebernommene
Bullets aus previous_developments behalten ihre bestehende {Name}-Klammer.
Bullets ohne Quellen-Klammer oder mit unaufloesbarer Klammer werden vom
Parser verworfen — dadurch existiert "Keine Quelle" nicht mehr.
Frontend: Bias-Farbcodierung (pro-RU, staatsnah) + zugehoerige Heuristik
_classifyBias/_biasLabel entfernt. Kein Sonderfall-Rendering fuer leere
Pills mehr.
Der LATEST_DEVELOPMENTS-Prompt produzierte Bullets ohne Citations — das
Frontend zeigte daher "Keine Quelle". Prompt ergaenzt: jedes Bullet endet mit
{Quellenname1, Quellenname2} (geschweifte Klammern, exakte Schreibweise aus
Quelle:-Zeile). Frontend-Parser extrahiert diese Klammer, matcht Namen
case-insensitive gegen sources_json und erstellt klickbare Pills.
Fallback fuer Legacy-Bullets: Inline-[N]-Citations werden weiterhin erkannt.
Altbestand-Bullets ohne Marker erhalten beim naechsten Refresh Quellen.
Der Bullet-Render fuer Live-Monitoring (adhoc) zeigt nun pro Eintrag eine
Karte mit klickbaren Quellen-Pills (Quellname statt nur [N]) im Header und
dezentem Zeitstempel rechts oben. Der Ereignistext steht darunter ohne
Inline-Citations. Bias-Markierung (pro-RU, staatsnah) als kleines Suffix.
Recherchen behalten den bisherigen renderZusammenfassung-Render unveraendert.
Drei unabhaengige Schutzschichten gegen falsche Umschreibungen
(ae/oe/ue/ss statt ä/ö/ü/ß) im Lagebild:
1. Prompt-Ergaenzung in INCREMENTAL_ANALYSIS_PROMPT_TEMPLATE und
INCREMENTAL_BRIEFING_PROMPT_TEMPLATE (analyzer.py): explizite
Priorisierung, dass die Regel "echte UTF-8-Umlaute" Vorrang vor
"bestehende Formulierungen beibehalten" hat. Adressiert den Fall,
dass Claude beim inkrementellen Update Altlasten weitertraegt.
2. Deterministische Normalisierung in post_refresh_qc.py:
- normalize_german_umlauts(text) - Regex mit Wortgrenzen, case-
preserving, Whitelist-tauglich, ~140 Eintraege im Woerterbuch
abgeleitet aus den 140 Hard-Hits in Lage #6
- normalize_umlaut_fields(db, incident_id) - laedt summary und
latest_developments, normalisiert, schreibt nur bei Aenderungen
zurueck (idempotent)
- Eingehaengt in run_post_refresh_qc() nach dem Location-Check,
Fehler stoppen die Pipeline nicht (identisches Muster wie
bestehende Checks)
3. scripts/bootstrap_umlaut_repair.py - Einmal-Skript zur
Bestandsbereinigung der bereits gespeicherten summary-Felder.
Idempotent. Beim initialen Lauf auf Produktiv-DB: 14 Lagen
aktualisiert, 431 Ersetzungen insgesamt, Lage #6 von 140 auf
15 Rest-Treffer reduziert.
Whitelist (leer): aktuell kein Konflikt zwischen deutschen Ziel-
Woertern und englischen Fremdwoertern. Kann bei Bedarf erweitert
werden ohne Schema-Aenderung.
Verifikation:
- py_compile OK fuer alle drei Dateien
- Service-Restart ohne Errors
- Unit-Tests: positive Faelle ("Oeffnung der Strasse" -> 4 Ersetzungen),
Whitelist ("Boeing liefert Business-Access" -> 0 Ersetzungen),
Komposita ("Wasserstrasse", "Parlamentspraesident") korrekt
- Bootstrap 2x ausgefuehrt (erster Lauf 288 Ersetzungen, zweiter 143
nach Dict-Erweiterung), kumulativ 431
Architektur bleibt dormant ohne Daten-Altlasten: wenn keine Lage
Umschreibungen enthaelt, arbeitet normalize_umlaut_fields in <1ms
und schreibt nichts. Kein Overhead im Refresh-Pfad.
Der geplante YouTube-Captions-Fallback (Phase 2 via yt-dlp) wird nicht
umgesetzt. Begruendung: strategische Entscheidung, keinen YouTube-Scrape
als Quelle zu nutzen.
Geaendert:
- src/feeds/transcript_extractors/__init__.py:
- try/except-Import fuer youtube-Modul entfernt (nie existiert)
- Modul-Docstring aktualisiert (Stufen 1+2, kein 3)
- source-Enum-Kommentar: nur noch rss_native / website_scrape
Konsequenz: Episoden, die weder Podcasting-2.0-Tag noch Sender-Manuskript
haben (z. B. Paywall-Inhalte bei FAZ/Handelsblatt), werden dauerhaft
verworfen. Fuer deutsche Qualitaetsmedien-Podcasts (Dlf, NDR, SZ, Spiegel,
ZEIT wo frei) reichen die zwei aktiven Stufen.
- DB-Migration: Spalte latest_developments (TEXT) in incidents
- Analyzer: neuer Prompt LATEST_DEVELOPMENTS_PROMPT_TEMPLATE und
Methode generate_latest_developments() liefert chronologische
Bullet-Liste (max. 8, neueste oben, Zeitstempel DD.MM. HH:MM)
- Orchestrator: nach Analyse+Faktencheck ein Extra-Schritt nur fuer
incident_type=adhoc, der die neue Kachel fortschreibt
- Analyzer-Prompts (Erst- und inkrementell): erzeugen KEINE
Zusammenfassung-Sektion mehr im Lagebild (vermeidet Duplikat mit
der neuen Kachel)
- models.IncidentResponse um latest_developments erweitert
- Frontend: Rendering der Kachel in app.js
Zusammenfassung-Content-Container bekommt overflow-y: auto und
Scrollbar-Styling analog zu Lagebild, Faktencheck und Timeline.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Seite 2: Dynamisches Inhaltsverzeichnis mit klickbaren Anker-Links
- Nur ausgewählte Bereiche erscheinen im Verzeichnis (CSS Counter)
- Jeder Abschnitt beginnt auf neuer Seite (page-break-before)
- Redundante Inline-Styles für Seitenumbrüche entfernt
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Alle sichtbaren "Executive Summary"-Bezeichnungen durch "Zusammenfassung" ersetzt
(PDF/DOCX-Überschrift, Dateiname, Fallback-Texte)
- Deckblatt-Farben von #888/#aaa auf Navy #0a1832 geändert für
bessere Lesbarkeit beim Druck (PDF-Template + DOCX)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Frontend + Backend erkennen jetzt sowohl ## ZUSAMMENFASSUNG als
auch ## ÜBERBLICK als Zusammenfassungs-Sektion
- Inkrementelles Prompt weist Modell an, ÜBERBLICK in
ZUSAMMENFASSUNG umzubenennen und als Bullet-Points zu formatieren
- Bestehende Lagen zeigen Zusammenfassung sofort in der Kachel
Research-Lagen: ZUSAMMENFASSUNG-Sektion wird aus dem Bericht
extrahiert und in eigener Kachel oberhalb des Recherchberichts
angezeigt. Der Recherchebericht zeigt den Rest ohne Dopplung.
- Neue Kachel mit gs-id="zusammenfassung" im GridStack
- Toggle-Button in der Layout-Leiste
- extractZusammenfassung() und renderZusammenfassung() in UI
- Adhoc/Live-Lagen: Kachel wird automatisch ausgeblendet
- Export nutzt weiterhin _extract_zusammenfassung() aus dem Backend
Wenn ein Fall aus der Queue entfernt wird (Cancel, Fehler, Abschluss),
bleiben die #-Nummern der verbleibenden Eintraege jetzt nicht mehr
stecken. _reindexQueuePositions() sortiert nach alter Position und
nummeriert sequentiell neu (#1, #2, ...).
Aufgerufen in: handleRefreshCancelled, handleRefreshError,
handleRefreshComplete.
Bisher war Cancel kooperativ (Flag-basiert) -- der Code pruefte das Flag
nur an wenigen Checkpoints. Laufende Claude CLI Subprozesse (WebSearch,
Analyse, Faktencheck) liefen bis zum Ende weiter, was minutenlanges
Warten beim Abbrechen verursachte.
Neuer Ansatz:
- ContextVar _cancel_event_var in claude_client.py
- Orchestrator setzt asyncio.Event vor jedem Refresh
- call_claude wartet parallel auf Prozess UND cancel_event
- Bei Cancel: process.kill() + CancelledError sofort
- Kein Durchreichen durch Agent-Methoden noetig (contextvars)
Beide Prompts (Research + Adhoc) definieren jetzt explizit:
- Modell ist Recherche-Planer, nicht Faktenbehaupter
- Thema muss nicht bekannt oder verifiziert werden
- Briefing IMMER erstellen, keine Rueckfragen/Disclaimer
- Recherche-Schwerpunkte praxisnaeher formuliert
Behebt sporadische Verweigerungen bei unbekannten Faellen.
Claude vergibt manchmal Buchstaben-Suffixe an Quellennummern (z.B. [22b] statt [22]). Bisher wurden dafür leere Platzhalter-Quellen erstellt. Jetzt wird geprüft ob die Basisnummer existiert und die Referenz im Text korrigiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
_build_lagebild_response() liefert jetzt Top-3-Artikel (neueste)
pro Location für Karten-Popups mit klickbaren Quellen-Links.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Shared-Logik extrahiert (_build_lagebild_response, _get_snapshot_response).
Neue Endpunkte:
- GET /api/public/lagebild/{incident_id} für beliebige öffentliche Lagen
- GET /api/public/lagebild/{incident_id}/snapshot/{snapshot_id}
Bestehende Iran-Endpunkte bleiben abwärtskompatibel.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
