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WIRING — tatsächliche foerderplaner-Anbindung

Stand: 2026-07-16

Nachgewiesener Verbraucher

Der aktuelle Checkout enthält genau eine direkte Integration:

anonymizer/anonymizer_modul/core.py
        │
        ▼ Reexport
foerderplaner/scripts/services/anonymizer_service.py
        │
        ▼ Nutzung
foerderplaner/scripts/services/document_pipeline.py

foerderplaner ist ein separater, nicht veröffentlichter Konsument; die Pfade oben sind relativ zu dessen Projektwurzel angegeben.

Der Shim stellt die Modul-API für den Skill bereit. document_pipeline.py verwendet unter anderem Mapping-, Extraktions-, Scan- und Anonymisierungsabläufe. In diesem Checkout existieren weder eine verdrahtete FoerderDB noch die früher genannten Dateien report_workflow_service.py oder foerderbericht_pipeline.py. Solche Komponenten dürfen nicht als Ist-Zustand dokumentiert oder importiert werden.

Verantwortungsgrenze

  1. Der Konsument übergibt ausschließlich explizit ausgewählte lokale Quelldateien bzw. einen Quellordner.
  2. anonymizer scannt den Inhalt. Ohne spaCy/NER bricht der Standardmodus ab; ein reduzierter Modus braucht eine bewusste Entscheidung des Konsumenten.
  3. Alle erkannten E-Mails, Institutionen, Tabellen- und NER-Personennamen fließen in AnonymProfile.mappings ein.
  4. anonymize_folder() veröffentlicht erst nach erfolgreicher Verarbeitung aller sichtbaren Dateien. Bei Fehlern darf der Konsument keinen Zielbaum erwarten oder weiterreichen.
  5. Die verschlüsselte Mapping-Datei verbleibt im lokalen ANONYMIZER_KEYS_DIR; sie wird nicht an den foerderplaner-Skill übergeben.

Kompatibilitätsanforderungen für den Konsumenten

  • result.errors muss als harter Stop behandelt werden.
  • Nicht unterstützte Dateien und Medieninhalte müssen vorab getrennt oder über einen separat geprüften OCR-Pfad behandelt werden.
  • Der Zielordner muss neu oder leer und außerhalb des Quellbaums sein.
  • Der Konsument darf Quellnamen nicht selbst in Logs, Fehlertexte oder Telemetrie schreiben; das Modul liefert absichtlich opake Dateiindizes.
  • Eine De-anonymisierung erzeugt Klartext und darf nur in einen lokalen, nicht cloud-synchronisierten Zielpfad erfolgen.

Beispiel: direkte Modulnutzung

from anonymizer_modul import DocumentAnonymizer

anonymizer = DocumentAnonymizer()
scan = anonymizer.scan_files_for_sensitive_data(selected_paths)
profile = anonymizer.create_profile(
    real_name=fictional_or_secure_input_name,
    geburtsdatum=secure_input_birth_date,
    scanned_data=scan,
)
result = anonymizer.anonymize_folder(
    folder=source_folder,
    profile=profile,
    password=secret_from_prompt,
    output_folder=fresh_output_folder,
)
if result.errors:
    raise RuntimeError("Anonymisierung nicht veröffentlicht")

Das Beispiel zeigt den Vertrag, nicht die interne Implementierung des foerderplaner-Skills. Änderungen am Konsumenten gehören in einen eigenen Lauf mit dessen Lock, Tests und Dokumentations-Writeback.