Benjamin SutterandClaude Opus 5
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Livia arbeitet nicht mehr neben dem Leadbestand, sondern in ihn hinein. - Systemzugänge tragen Titel, Beschreibung und Adresse; die Liste zeigt je Eintrag nur noch Aktiv/Inaktiv und Lesen/Schreiben — kein Berechtigungsbalken, kein Auge-Icon, keine Lese-/Schreibgruppen - Die Quellenregistry ist dynamisch: Der Lauf liest genau die aktiven Lesezugänge mit Adresse aus Livias Personalblatt. Für die drei gepflegten Quellen greift weiterhin ihr eigener Leser, für alles andere ein allgemeiner — eine Übersichtsseite, bis zu zehn Unterseiten, kein Spider. Freie Adressen werden auf http/https geprüft und gegen interne Netze gesperrt - Manuell abgelegte PDF- und Word-Dokumente fliessen in denselben Lauf. Text wird beim Ablegen nativ extrahiert (ZIP + Flate über DecompressionStream, ohne neue Abhängigkeit), Datei und Text liegen in IndexedDB - Neuer harter Filter «Zeitliche Relevanz»: das Modell beurteilt die Ereigniszeit der Veränderung, nicht das Publikationsdatum. «unknown» fällt bewusst nicht durch — ein erfundenes Datum wäre die schlechtere Antwort - Quellentypen und Beobachtungsraum sind Chips mit Freitext; jeder Wert lässt sich einzeln entfernen, auch die vorgegebenen - Info-Knopf bei «Zeitliche Relevanz» und «Mindestrelevanz» erklärt, wie der Wert entsteht — ohne erfundene Prozentgewichte - Gefundene Leads gehen in den zentralen Signalbestand statt in eine zweite Ergebnisliste; die Herkunft steht am Signal (origin: RESEARCH_RUN) - Der Lauf erzeugt einen echten Protokolleintrag mit den Zahlen des Laufs - Lead-Detail: zeitliche Einordnung mit Fundstelle, semantisches Suchprofil bei Chancen mit «Matching starten», und bei Risiko ausdrücklich «Kein internes Objekt eindeutig zugeordnet» statt einer beliebigen Mock-Immobilie - Aufgabenliste nach §11 bereinigt, «Unsichere Signale in Review Queue legen» von Nora übernommen Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2.2 KiB
TypeScript
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TypeScript
/**
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* Property On — manuell abgelegte Newsquellen (Runde 10, §2.6).
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*
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* Der Dienst nimmt die Datei entgegen, gewinnt einmal ihren Text und legt
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* beides ab. Die Textextraktion gehört hierher und nicht in die Komponente:
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* Sie ist fachliche Arbeit, und sie soll für jeden künftigen Weg ins System —
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* Upload, Mailanhang, Ablageordner — dieselbe sein.
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*/
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import { IndexedDbResearchDocumentProvider } from '../provider/IndexedDbResearchDocumentProvider'
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import type { ResearchDocument } from '../domain/researchDocument'
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import { RESEARCH_DOCUMENT_MAX_BYTES } from '../domain/researchDocument'
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import { extractDocumentText, kindOf } from '../lib/documentText'
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import type { ListResponse, ItemResponse } from './types'
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import { throwServiceError } from './errors'
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const provider = IndexedDbResearchDocumentProvider
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export const researchDocumentService = {
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async getAll(): Promise<ListResponse<ResearchDocument>> {
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try {
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const data = await provider.getAll()
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return { data, meta: { total: data.length, page: 1, pageSize: data.length, hasMore: false } }
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} catch (err) {
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throwServiceError(err)
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}
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},
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async upload(file: File): Promise<ItemResponse<ResearchDocument>> {
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const kind = kindOf(file.name)
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if (!kind) {
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throw new Error('Nur PDF- und Word-Dateien (.pdf, .docx) können abgelegt werden.')
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}
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if (file.size > RESEARCH_DOCUMENT_MAX_BYTES) {
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throw new Error(
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`Die Datei ist zu gross (${Math.round(file.size / 1024 / 1024)} MB). Höchstens ${RESEARCH_DOCUMENT_MAX_BYTES / 1024 / 1024} MB.`,
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)
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}
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try {
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const { text, note } = await extractDocumentText(file, kind)
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const doc: ResearchDocument = {
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id: `doc-${Date.now().toString(36)}-${Math.random().toString(36).slice(2, 8)}`,
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name: file.name,
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kind,
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size: file.size,
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uploadedAt: new Date().toISOString(),
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text,
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...(note ? { extractionNote: note } : {}),
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}
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await provider.add(doc, file)
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return { data: doc }
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} catch (err) {
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throwServiceError(err)
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}
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},
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async remove(id: string): Promise<void> {
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try {
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await provider.remove(id)
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} catch (err) {
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throwServiceError(err)
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}
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},
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}
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