re-publisher

01 / Задача

Из материала — в объяснимый редакционный черновик

Редакционный конвейер должен отделять исходник, промежуточные признаки и черновик, чтобы результат можно было проверить и повторить после ошибки.

Для кого: Редакторы тематических каналов и разработчики систем обработки контента.

Мой вклад

• Модули нормализации, извлечения, классификации и шаблонного редактирования.
• История обработки с результатами каждого этапа.
• Изолированный публичный runtime и исправление опасного workflow деплоя.

02 / Технологии

Стек и его роль

03 / Решения

Как устроен проект

• Публичная точка входа не монтирует collector и операционный admin.
• Используются исходные processed_values, extract_html, predict и draft_from_template.
• TF-IDF и LogisticRegression выполняются реально на фиксированном синтетическом наборе.
• Повтор управляемого сбоя обновляет тот же run ID, сохраняя принадлежность сессии.

04 / Проверка

Что попробовать

1. Выберите один из трёх материалов и запустите обработку.
2. Просмотрите очищенный текст, извлечение, классификацию и черновик.
3. Включите пример ошибки извлечения, затем повторите тот же материал.
4. Сравните свою историю со второй сессией и сбросьте свой пример.

Подтверждённые результаты

• Сохранено 13 содержательных кадров фактического интерфейса.
• Дата, сценарий и версия указаны у каждого кадра.
• Максимум RAM контейнеров в коротком тесте: 213.2 MiB. Общие службы учитываются отдельно; магазин включает свою БД.
• Измерено 6 повторений сценария; медиана 1730.0 мс, максимум 2992 мс. Время включает браузер и HTTPS; методика и ограничения приложены.

Границы и ограничения

• Telegram input заменён тремя собственными материалами; LLM заменена шаблонным редактором.
• Шесть обучающих примеров не позволяют заявлять качество классификатора на независимых данных.
• Внешняя публикация и произвольные URL/загрузки отключены. Два одновременных выполнения, 20 материалов на сессию, TTL один час.