feat(api): drei Endpunkte, die das Raten beenden - plus Restzeit in /jobs

GET /worker-setup/pfad-map - was ein externer Worker fuer RIPPY_PATH_MAP
eintragen muss, abgeleitet aus Rippys eigenen Mounts. DAS war der stille
Blocker: /app/media/... sind Container-Pfade, ein externer Worker sieht sie nur
uebersetzt, und dieses Mapping setzte NIEMAND. Externes Encoden konnte deshalb
nie funktionieren, obwohl das Celery-Routing einwandfrei arbeitete (Job
95afdc89: angenommen, 182 ms spaeter abgelehnt). Hat Rippy keine Freigabe, sagt
der Endpunkt das im Klartext samt Abhilfe - statt ein leeres Mapping zu liefern.

GET /presets - Preset-Namen der Worker plus Empfehlung MIT Begruendung. Die
Namen standen bisher fest verdrahtet an vier Stellen im UI.

GET /jobs/{id}/rohdaten + DELETE /jobs/{id}?rohdaten=true - was liegen bleibt,
wenn ein Job aus der Liste fliegt. Grund (v3.14): Entfernen loescht bewusst
keine Dateien, aber Job und Rohdaten haengen nur an der Job-ID - der Rohschnitt
ist danach UNERREICHBAR. Damals verwaisten so 75 GB unsichtbar, gefunden erst
per SSH.

/jobs liefert jetzt eta_sekunden + eta_text. Die Schaetzung entsteht in der API
und nicht im Browser, aus drei Gruenden: ein Seitenwechsel setzte die Messreihe
zurueck, zwei offene Tabs zeigten verschiedene Zahlen, und fuer einen externen
Encoder-Worker gaebe es gar keine - genau dort wollte der Commander sie sehen.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

docker/api/main.py

@@ -12,15 +12,17 @@ import uuid
 
 import db
 import devices as device_discovery
+import eta
 import makemkv_daten
 import makemkv_key
 import mounts as mount_verwaltung
 import notify
+import presets as preset_auswahl
 from celery_client import celery_client, start_rip
 from detection import CDS_DISC_OK, CDS_NO_DISC, CDS_TRAY_OPEN, drive_status
 
 from config_validation import validate_config, ConfigValidationError
-from cache import init_cache
+from cache import get as cache_get, init_cache, set as cache_set
 from ratelimit import check_rate_limit, get_rate_limit_remaining
 from prescan import PreScan
 
@@ -253,6 +255,10 @@ class Job(BaseModel):
     error: Optional[str] = None
     can_retry: bool = False  # Rohdaten vorhanden → „Neu komprimieren" sinnvoll
     meta: Optional[Dict] = None  # Disc-Metadaten (Poster/Jahr/Plot) — fürs Thumbnail in der Jobliste + aktivem Rip-Header
+    # Restzeit-Schätzung (siehe eta.py). -1/"" heißt „noch keine Aussage" —
+    # bewusst ehrlich statt einer erfundenen Minutenzahl.
+    eta_sekunden: int = -1
+    eta_text: str = ""
 
 class Device(BaseModel):
     id: str
@@ -314,30 +320,119 @@ def _kann_neu_komprimieren(job: dict, work_dir: str) -> bool:
 
 @app.get("/jobs", response_model=List[Job])
 async def get_jobs():
-    """Holt alle Jobs aus der Datenbank (neueste zuerst)."""
+    """Holt alle Jobs aus der Datenbank (neueste zuerst) — inkl. Restzeit.
+
+    Die ETA entsteht HIER, weil hier der Fortschritt vorbeikommt: jeder Aufruf
+    schreibt die Messreihe im Cache fort (eta.py). Im Browser zu rechnen wäre
+    einfacher gewesen und dreifach schlechter — ein Seitenwechsel setzte die
+    Reihe zurück, zwei Tabs zeigten verschiedene Zahlen, und für einen externen
+    Encoder-Worker gäbe es gar keine (genau dort wollte der Commander sie).
+    """
     def sammle():
         work_dir = os.path.normpath((db.get_settings().get("workDir") or "").strip() or "/")
+        jetzt = time.monotonic()
         modelle = []
         for z in db.list_jobs():
             modell = _job_row_to_model(z)
             modell.can_retry = _kann_neu_komprimieren(z, work_dir)
+            schaetzung = eta.aktualisiere_und_schaetze(
+                z["id"], z.get("status") or "", z.get("progress") or 0,
+                jetzt, cache_get, cache_set,
+            )
+            modell.eta_sekunden = schaetzung["sekunden"]
+            modell.eta_text = schaetzung["text"]
             modelle.append(modell)
         return modelle
 
     return await asyncio.to_thread(sammle)
 
 
+def _rohdaten_verzeichnisse(job_id: str, work_dir: str) -> list:
+    """Wo könnten Roh-MKVs dieses Jobs liegen? (beide möglichen Orte)"""
+    kandidaten = [os.path.join("/app/temp/raw", job_id)]
+    if unter_wurzel(work_dir, MEDIA_ROOT):
+        kandidaten.append(os.path.join(work_dir, job_id))
+    return [p for p in kandidaten if os.path.isdir(p)]
+
+
+def _rohdaten_groesse(pfade: list) -> tuple:
+    """(Bytes, Dateizahl) der Roh-MKVs — nur die Dateien, nicht rekursiv tief."""
+    bytes_gesamt, dateien = 0, 0
+    for pfad in pfade:
+        try:
+            for name in os.listdir(pfad):
+                voll = os.path.join(pfad, name)
+                if os.path.isfile(voll):
+                    bytes_gesamt += os.path.getsize(voll)
+                    dateien += 1
+        except OSError:
+            continue
+    return bytes_gesamt, dateien
+
+
+@app.get("/jobs/{job_id}/rohdaten")
+async def job_rohdaten(job_id: str):
+    """Was bleibt liegen, wenn dieser Job aus der Liste fliegt?
+
+    ⚠️ Der Grund für diesen Endpunkt (Vorfall 25.07.2026, v3.14): „Job aus der
+    Liste entfernen" löscht bewusst keine Dateien — richtig, aber der Rohschnitt
+    ist danach UNERREICHBAR, weil Job und Dateien nur über die Job-ID verbunden
+    sind. Ein 75-GB-Rohschnitt verwaiste so unsichtbar auf der Platte: kein
+    Eintrag zeigte mehr darauf, „Neu komprimieren" war unmöglich, und im UI war
+    nichts davon zu sehen. Erst ein Blick per SSH brachte es zutage.
+
+    Jetzt fragt das UI vor dem Entfernen hier nach und sagt die Zahl.
+    """
+    job = await asyncio.to_thread(db.get_job, job_id)
+    if not job:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
+
+    def sammle():
+        work_dir = os.path.normpath((db.get_settings().get("workDir") or "").strip() or "/")
+        pfade = _rohdaten_verzeichnisse(job_id, work_dir)
+        bytes_gesamt, dateien = _rohdaten_groesse(pfade)
+        return {
+            "pfade": pfade,
+            "dateien": dateien,
+            "bytes": bytes_gesamt,
+            "gb": round(bytes_gesamt / 1024**3, 1),
+        }
+
+    return await asyncio.to_thread(sammle)
+
+
 @app.delete("/jobs/{job_id}")
-async def delete_job(job_id: str):
+async def delete_job(job_id: str, rohdaten: bool = False):
-    """Entfernt einen erledigten Job aus der Liste (Dateien bleiben liegen)."""
+    """Entfernt einen erledigten Job aus der Liste.
+
+    `rohdaten=true` löscht zusätzlich die Roh-MKVs. Ohne den Schalter bleiben
+    sie liegen (Standard wie bisher) — das UI nennt vorher die Größe, damit die
+    Entscheidung bewusst fällt und kein Rohschnitt unsichtbar verwaist.
+    """
     job = await asyncio.to_thread(db.get_job, job_id)
     if not job:
         raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
     if job["status"] not in ("completed", "failed"):
         raise HTTPException(status_code=409, detail="Job läuft noch — erst abbrechen")
+
+    geloescht_gb = 0.0
+    if rohdaten:
+        def raeume():
+            work_dir = os.path.normpath((db.get_settings().get("workDir") or "").strip() or "/")
+            pfade = _rohdaten_verzeichnisse(job_id, work_dir)
+            bytes_gesamt, _ = _rohdaten_groesse(pfade)
+            for pfad in pfade:
+                shutil.rmtree(pfad, ignore_errors=True)
+            return round(bytes_gesamt / 1024**3, 1)
+
+        geloescht_gb = await asyncio.to_thread(raeume)
+
     await asyncio.to_thread(db.delete_job, job_id)
-    await asyncio.to_thread(db.add_log, "info", "api", f"Job {job_id} aus der Liste entfernt")
+    vermerk = f" (inkl. {geloescht_gb} GB Rohdaten gelöscht)" if rohdaten else ""
-    return {"status": "deleted"}
+    await asyncio.to_thread(
+        db.add_log, "info", "api", f"Job {job_id} aus der Liste entfernt{vermerk}"
+    )
+    return {"status": "deleted", "rohdaten_geloescht_gb": geloescht_gb}
 
 
 @app.delete("/jobs")
@@ -768,6 +863,24 @@ async def capabilities():
     return {"workers": await asyncio.to_thread(sammle)}
 
 
+@app.get("/presets")
+async def preset_uebersicht():
+    """Welche HandBrake-Presets es WIRKLICH gibt — und welches das beste ist.
+
+    Die Namen kommen von den Workern selbst (`HandBrakeCLI --preset-list`, siehe
+    worker/caps.py), die Staffelung aus presets.py. Damit endet das Raten:
+    vorher standen die Namen fest verdrahtet im UI, und ein Name, den das
+    jeweilige HandBrake nicht kennt, ließ die Kompression scheitern.
+
+    Commander-Anforderung 26.07.2026: „Bei den Presets soll IMMER das Beste
+    ausgewählt werden" — die Begründung steht bei jeder Empfehlung mit dabei.
+    """
+    def sammle():
+        return preset_auswahl.uebersicht(db.list_workers())
+
+    return await asyncio.to_thread(sammle)
+
+
 @app.delete("/workers/{name}")
 async def delete_worker(name: str):
     """Verwaisten Worker-Eintrag entfernen (alte Container-IDs nach Rebuilds).
@@ -1201,6 +1314,51 @@ async def worker_setup_windows_exe():
     )
 
 
+@app.get("/worker-setup/pfad-map")
+async def worker_setup_pfad_map():
+    """Was ein externer Worker für `RIPPY_PATH_MAP` eintragen muss.
+
+    DER fehlende Anschluss (Befund 26.07.2026): Ein Windows-Worker bekommt von
+    Rippy Container-Pfade (`/app/media/rippy/<job>`). Ohne Übersetzung auf eine
+    Freigabe sieht er sie nicht — und das Mapping setzte niemand. Externes
+    Encoden konnte deshalb nie funktionieren, obwohl das Celery-Routing
+    einwandfrei arbeitete (Job 95afdc89: angenommen, 182 ms später abgelehnt).
+
+    Geraten wird hier nichts: Rippy hat die Freigabe selbst eingehängt und
+    kennt ihre Quelle. Der Installer holt den Vorschlag von hier und schreibt
+    ihn in start-tray.bat — der Nutzer muss nichts über Container-Pfade wissen.
+    """
+    def sammle():
+        vorschlaege = mount_verwaltung.pfad_map_vorschlag(db.list_mounts())
+        mapping = mount_verwaltung.pfad_map_zeile(vorschlaege)
+        if mapping:
+            hinweis = (
+                "Diese Freigabe(n) hängt Rippy selbst ein — der Worker erreicht "
+                "sie unter demselben Namen im Netzwerk. Wichtig: Arbeits"
+                "verzeichnis UND Ablage müssen darunter liegen, sonst kann der "
+                "Worker lesen, aber nicht schreiben (oder umgekehrt)."
+            )
+        elif vorschlaege:
+            hinweis = (
+                'Es sind nur NFS-Ziele eingehängt. Windows kann NFS zwar über '
+                'die Funktion „Client für NFS" einbinden, die Pfad-Schreibweise '
+                'lässt sich aber nicht zuverlässig ableiten — bitte selbst '
+                'eintragen, Format: /app/media/<name>=Z:\\ (oder UNC-Pfad).'
+            )
+        else:
+            hinweis = (
+                "Rippy hat keine Netzwerk-Freigabe eingehängt. Ein externer "
+                "Worker kann dann NICHTS komprimieren: Rohdaten und Ziel liegen "
+                "auf der Platte der Rippy-Maschine, und dorthin gibt es keinen "
+                "Netzwerk-Zugang. Abhilfe: unter Einstellungen → Speicherziele "
+                "eine Freigabe (NAS oder PC) einhängen und sie als "
+                "Arbeitsverzeichnis UND Ablage wählen."
+            )
+        return {"mapping": mapping, "eintraege": vorschlaege, "hinweis": hinweis}
+
+    return await asyncio.to_thread(sammle)
+
+
 @app.get("/worker-setup/paket")
 async def worker_setup_paket():
     """Worker-Quellcode als Zip — der Windows-Installer lädt ihn von hier.