Fehler: claude-haiku-4-5 lehnt output_config.effort mit einem 400 ab, jede
Karte lief in einen Lesefehler. effort und der server-seitige Fallback
werden jetzt nur an Modelle geschickt, die sie annehmen; ein unbekanntes
Modell mit engerem Parametersatz wird einmal ohne Zusatzparameter
wiederholt, statt die Karte zu verlieren. Tests decken die Zuordnung ab.
Design: Grau kommt als Hierarchiestufe dazu. Drei Ebenen für Fläche
(weiß / grau gefüllt / schwarz), Text (schwarz / --ink-2 / --ink-3) und
Linie (3px / 1px schwarz / graue Haarlinie). Vorher trug alles dieselbe
3px-Kante und dasselbe Schwarz, dadurch war keine Ordnung erkennbar.
Konkret: nicht gewählte Filter treten zurück, Listenzeilen bekommen drei
Textstufen und Statuspillen statt einer gleichförmigen Zeile, das
Kopfband über Listen ist grau hinterlegt, zweitrangige und zerstörende
Aktionen sind leiser als die primäre.
iOS: Datumsfelder zentrieren ihren Wert und sacken in der Höhe ein. Die
WebKit-Pseudoelemente ziehen sie auf die Form der übrigen Felder.
Dazu die Domain in der Dokumentation auf scanner.lucas-orth.de.
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Drei Änderungen, die den Spitzenverbrauch eines Stapelscans senken:
- Zuschnitte werden nicht mehr auf 1400 px hochgerechnet. Auf einem
Stapelfoto ist eine Karte nur ein paar hundert Pixel breit; sie
aufzublasen erzeugt vier Mal so viele Pixel ohne mehr Information und
kostet zusätzlich Bildtokens beim Modellaufruf. OUT_WIDTH ist jetzt
eine Obergrenze.
- Die um 180 Grad gedrehte Fassung entsteht erst, wenn ein Ergebnis leer
bleibt, statt für jede Karte auf Vorrat. Das halbiert die
JPEG-Kodierungen im Normalfall.
- Zuschnitte werden einzeln kodiert und sofort freigegeben, statt
gesammelt im Speicher zu liegen.
Dazu mem_limit und cpus für den App-Container: ein Ausreißer soll den
Container treffen, nicht den Host, auf dem auch Jitsi und MySQL laufen.
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actions/setup-python@v5 lädt seine Runtime von GitHub-Releases und
scheitert auf dem Gitea-Runner - der Lauf brach vor dem Deploy ab.
Die Tests laufen jetzt in einer eigenen Dockerfile-Stufe, die der
Workflow mit --target test aufruft. Damit gilt für sie dieselbe
Python-Version und derselbe Paketstand wie für die Produktion, und der
Schritt braucht nichts außer dem Docker-Daemon, den der Runner ohnehin
nutzt. Ein Bind-Mount des Workspace wäre keine Option gewesen: der liegt
im Job-Container, der Pfad zeigt auf dem Host ins Leere.
Die Teststufe hängt nicht am finalen Image und wird beim Deploy-Build
übersprungen.
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Ungenutzte Hilfsfunktion, ungenutzter Konfigurationswert und drei
CSS-Regeln ohne Verwendung im Markup.
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Selbst gehostete PWA, die Visitenkarten von einem Foto freistellt, ausliest
und als Kontakt bereitstellt.
- Stapelscan: OpenCV findet die Kartenrechtecke über mehrere Binärmasken,
entzerrt sie perspektivisch und schneidet sie einzeln aus. Ohne Fund gilt
das ganze Foto als eine Karte.
- Extraktion: ein Aufruf je Zuschnitt an das Vision-Modell mit
JSON-Schema. Kein vorgeschaltetes OCR - das würde Layout und
Schriftgrößen wegwerfen, aus denen die Feldzuordnung entsteht.
- Metadaten: Aufnahmezeit und GPS aus den EXIF-Daten des Fotos, Ortsname
über Nominatim, Browserstandort nur als Rückfallebene.
- Übersicht mit Volltextsuche und Filtern, Detailansicht mit Korrekturmaske.
- Notizfeld je Karte, Erinnerungen per Mail inklusive Nachholen verpasster
Termine nach einem Neustart.
- vCard 3.0 einzeln und als Sammeldatei, Karte gilt danach als exportiert.
- Anmeldung über ein Passwort, Sitzung als signiertes Cookie.
- Deployment per Tag-Push nach den Konventionen in DEPLOY.md.
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