8a1ab8a146414c6536aed802b912f729e8c2381c
Reduziert den Traffic gegen die Quellen. slot_von() rundet jetzt generisch auf TAKT-Grenzen statt fest auf 15-Minuten-Slots, die Stillstands-Schwelle in quellen_stillstand steigt von 6h auf 24h, damit der Watchdog nicht schon nach drei verpassten Slots anschlaegt. GDELT-Vergleich aus den Kommentaren entfernt, da die Slots nicht mehr mit dessen 15-Minuten-Paketen zusammenfallen. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013vHZCwcCJnz4LKNgvT4bxv
swp-01-ingest — Wurzelwerk
Stufe 0/1 der Wurzelwerk-Pipeline (Stinkwurzpresse, SWP): Quellenregister
und Roh-Erfassung (RSS-Poller, Senken Postgres oder gzip-JSONL). Details zu
Betrieb, Verhalten und offenen Punkten stehen in NOTES.md.
Deploy (Server mit Postgres + Podman/Quadlet)
# 1. Schema einspielen
psql "$DATABASE_URL" -v ON_ERROR_STOP=1 -f schema.sql
# 2. Image bauen
podman build -t localhost/wurzelwerk-ingest:latest .
# 3. Konfiguration ablegen
mkdir -p ~/.config/wurzelwerk
cp ingest.env.example ~/.config/wurzelwerk/ingest.env
cp sources.toml ~/.config/wurzelwerk/sources.toml
chmod 600 ~/.config/wurzelwerk/ingest.env
$EDITOR ~/.config/wurzelwerk/ingest.env
# 4. Quadlet installieren
mkdir -p ~/.config/containers/systemd
cp wurzelwerk-ingest.container wurzelwerk.network ~/.config/containers/systemd/
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user start wurzelwerk-ingest
journalctl --user -u wurzelwerk-ingest -f
# Damit der Dienst ohne offene Sitzung weiterlaeuft:
loginctl enable-linger "$USER"
sources.toml ist eingehaengt, nicht ins Image gebacken: eine neue Quelle
ist ein systemctl --user restart wurzelwerk-ingest, kein Neubau.
Deploy (Zweitgeraet ohne Postgres/Container, z. B. als Schatten-Ingest)
Fuer ein schlankes Zweitsystem ohne Postgres und ohne Container genuegt
Python 3.11+ mit den Paketen aus requirements.txt:
python3 poller.py --sink jsonl:/pfad/zu/deinem/ablageordner
Als systemd --user-Unit mit Restart=always einrichten (siehe
wurzelwerk-robots.service / .timer fuer den woechentlichen
Robots-Check).
Languages
Python
63.9%
PLpgSQL
35.1%
Dockerfile
1%