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>
Nutzer koennen per Klick auf Chips Anweisungen zur Beschreibung
hinzufuegen: Zusammenfassung, Vergleichstabelle, Zeitverlauf,
Pro/Contra oder eigene Tabellen. Format: [TABELLE: ...] und
[ZUSAMMENFASSUNG]. Mehrere Anweisungen moeglich. Analyzer-Prompts
beachten diese Anweisungen verbindlich. Beschreibung-generieren
bewahrt bestehende Direktiven.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Analyzer-Prompts erlauben jetzt Tabellen wenn Daten sich strukturiert
vergleichen lassen (Produkte, Modelle, Kennzahlen etc.).
Frontend parst Markdown-Tabellensyntax und rendert sie als HTML-Tabellen
mit passendem Styling.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Statt beim PDF-Export 30+ Sekunden auf die KI-Zusammenfassung zu
warten, wird sie jetzt automatisch nach jedem Refresh generiert.
Beim Export ist sie dann sofort verfuegbar (gecacht in DB).
Summary-Aenderungen invalidieren den Cache automatisch.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Sidebar bekommt z-index 9500 (über dem Progress-Overlay mit 9000),
sodass man während der ersten Recherche einer neuen Lage andere
Fälle in der Sidebar anklicken und damit weiterarbeiten kann.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
HTTPBearer(auto_error=True) gab 403 zurueck wenn kein Authorization-
Header gesendet wurde. Das Frontend erkennt nur 401 als Session-Ablauf
und leitet zum Login weiter. 403 wurde als generischer Fehler behandelt,
wodurch abgelaufene Sessions still fehlschlugen (kein Redirect zum Login).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
