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feat(windows): Rippy arbeitet eigenstaendig — Rippen, Werkzeuge, Fähigkeiten
Ampel / ampel (push) Failing after 48s
WAS: Der Ablauf ist aus tasks.py heraus (ablauf.py, ohne Celery), die
LocalQueue wird bedient, ein Laeufer arbeitet Auftraege im selben Prozess
ab, und Rippy meldet sich mit gemessenen Faehigkeiten selbst als Arbeiter.
WARUM: "Rippy fuer Windows soll standalone funktionieren" (Commander). Bis
hierher konnte die Windows-App alles ANZEIGEN und nichts TUN — ein Rip waere
eingereiht worden und fuer immer liegengeblieben, weil niemand ihn holt.
DIE TRENNUNG: rip_disc hing an GENAU DREI Celery-Stellen in 234 Zeilen —
self.update_state, _transcode_queue, transcode_files.apply_async. Alle drei
sind Fragen der ZUSTELLUNG, nicht des Ablaufs. Sie sind jetzt Rueckrufe:
tasks.py reicht die Celery-Fassung herein, standalone.py die lokale. OHNE
Rueckruf komprimiert derselbe Prozess weiter — genau das, was ein
Ein-Prozess-Rippy braucht. Der Ablauf selbst ist Zeile fuer Zeile derselbe;
der Docker-Betrieb merkt vom Umbau nichts (Task-Namen, Argumente, Queues
unveraendert).
EINE ZUSTELL-STELLE statt drei: celery_client.abschicken() bedient alle
Auftragsarten. Vorher rief jede Stelle send_task selbst auf — der
Standalone-Betrieb haette an drei Stellen umgebogen werden muessen, beim
naechsten Auftragstyp an einer vierten.
WEITERER BLOCKER GEFUNDEN: ablauf.py holte detect_disc_type fest aus dem
LINUX-Treiber, in einem try/except. Unter Windows waere es damit IMMER None
gewesen und Rippen "hart verriegelt" — Rippy haette alles angezeigt und
nichts gerippt, ohne dass irgendwo ein Fehler stuende. Jetzt fragt es den
Treiber-Port.
WERKZEUGE: ripping.py und caps.py suchten nur im PATH. Auf dem Commander-PC
gemessen, vorher/nachher:
vorher check_makemkv_installed() -> False (obwohl installiert)
erkenne_encoder() -> nur CPU
nachher MakeMKV 1.18.4 C:\Program Files (x86)\MakeMKV\makemkvcon64.exe
HandBrake 1.11.2 ueber die API geholt, in 2,7 s
Encoder cpu-x264, cpu-x265, cpu-av1, VCE, VCE-AV1
107 Presets, Ryzen 7 9700X, 16 Kerne, avx512f
VCE ist die Hardwarebeschleunigung der Radeon — die hat Rippy auf diesem
Rechner vorher nie gesehen, weil es HandBrake gar nicht fand.
NEUE ROUTEN: GET /system/werkzeuge (was liegt wo, in welcher Fassung, gibt
es Neueres) und POST /system/werkzeuge/{name}/holen. HandBrake kommt
vollautomatisch von GitHub. MakeMKV wird NICHT mitgeliefert — Rippy laedt
die offizielle Datei und startet sie (Black-Box-Trennung, KONZEPT.md § 6).
makemkv.com antwortete beim Bauen mit HTTP 525; das wird im Klartext
gemeldet, und eine selbst geholte Datei bleibt moeglich.
HERZSCHLAG: /capabilities las die workers-Tabelle, die bisher nur der
Celery-Herzschlag fuellte. Im Standalone-Betrieb stand dort "0 Worker" und
die Encoder-Auswahl im UI blieb LEER — auf einem Rechner, der alles kann.
Jetzt meldet sich der Prozess selbst, mit dem, was caps.py MISST.
GEMESSEN, aus der fertigen EXE (29,0 MB):
bereit nach 1 s, keine Fehler im Log
Werkzeuge: beide gefunden, mit Version und Pfad
Worker: 1 (TobisNicerPC), 5 Encoder, 107 Presets
Die ganze Kette ist als Test festgehalten (test_kette.py): zustellen ->
einreihen -> Laeufer -> ablauf -> Job endet in einem EHRLICHEN Zustand.
Ohne Laufwerk geprueft, und das ist der wichtigere Fall: Ein Rip auf ein
totes Geraet muss zuegig scheitern, nicht auf "pending" haengenbleiben.
GEMESSEN: ruff sauber, 512 Tests gruen + 15 uebersprungen (vorher 489).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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fix(ui+api): das "Neuladen" war HTTP 429 - und "Neu" komprimierte immer
Ampel / ampel (push) Successful in 30s
Zwei Commander-Befunde, beide mit derselben Wurzel: Rippy hat sich selbst
ausgebremst und dann geschwiegen.
## "Wenn der Worker installiert ist, wird dieser Bereich oft neu geladen"
Gemessen statt geraten. Die Antworten von /jobs und /capabilities waren ueber
zwanzig Sekunden byteweise identisch, alle Endpunkte antworteten unter 30 ms -
es wurde also gar nichts neu geladen. Im nginx-Log standen dagegen 97 Antworten
mit HTTP 429.
Drei Fehler griffen ineinander:
1. Das Limit war zu klein fuer Rippy selbst: 100 Anfragen/min, waehrend ein
offener Tab 111/min verursacht (Dashboard 75 + Log-Kasten 24 + Laufwerke 12)
und der Windows-Tray weitere 12/min dazulegt.
2. Der nginx gab die Client-Adresse nicht weiter. Fuer die API kam damit ALLES
von 172.19.0.6 - Browser, zweiter Tab und Tray teilten sich einen Eimer
(812 von 876 Anfragen). Das erklaert die Kopplung an den Worker: tray.py
fragt /api/jobs ueber Port 80, also durch denselben Proxy.
3. Ein abgewiesener Abruf leerte das UI. `catch(() => [])` heisst "es gibt
keine Jobs" - richtig waere "ich weiss gerade nichts Neues". Fuer einen Takt
stand "Keine Jobs", die Zaehler sprangen auf (0), vier Sekunden spaeter war
alles zurueck.
Behoben: X-Real-IP im nginx, Grenze auf 600/min mit vorgerechneter Herleitung,
jeder Fehlschlag laesst den alten Stand stehen (null statt []), axios bekommt
eine Zeitgrenze, und das Dashboard trennt schnelle Daten (Jobs/Laufwerke, 4 s)
von langsamen (Hardware/Worker/Ablagen, 12 s) - 75/min werden zu 30/min.
Ein greifendes Limit steht ab jetzt im Log, gedrosselt auf eine Meldung pro
Client und Minute.
## "Hier gibt es den Button 'neu' aber WAS wird dann gemacht?"
Immer die Komprimierung - auch bei einem Job, dessen RIP abgebrochen war. Am
26.07.2026 waeren aus 5,1 GB Bruchstueck (von rund 40 GB) brav ein Film
geworden, der bei 12 % aufhoert.
Die Phase war nach `status = "failed"` nicht mehr feststellbar, also wird sie
jetzt vermerkt (rip_fertig in den Job-Metadaten: false beim Rip-Start, true bei
der Uebergabe an die Kompression). Daraus folgt die Beschriftung: "Neu
komprimieren", "Neu rippen" - oder bei Bestandsjobs ohne Vermerk ein Dialog,
der beide Wege erklaert und die Groesse der Rohdaten als Entscheidungshilfe
nennt. Geraten wird nicht. Fuer den Rip-Fall gibt es POST
/jobs/{id}/retry-rip: neuer Job mit neuer ID (sonst laege das Bruchstueck im
Roh-Verzeichnis des neuen Rips), Titel/Ablage/Sprachwahl uebernommen, mit
ehrlicher Absage wenn keine Disc im Laufwerk liegt.
10 neue Tests (289 gruen), darunter eine Kopplungspruefung: der Name der
Phasen-Marke muss in worker/tasks.py und api/phasen.py zusammenpassen - genau
diese Sorte Auseinanderdriften hat die Zombie-Erkennung ein Release lang blind
gemacht.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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