- /api/podcasts/{id}/episodes/{ep}/claims: Behauptungen einer Episode, optional gefiltert nach claim_type.
- /api/podcasts/{id}/episodes/{ep}/questions: Fragen der Episode, gefiltert nach Typ und Antwort-Status.
- /api/podcasts/{id}/episodes/{ep}/analyses-summary: Zaehler fuer die UI-Buttons (claims, questions, unbeantwortet).
- /api/analyses/gaps: Leerstellen aus data/gaps_analysis.json (#14), Filter ueber min_size und missing_in.
- /api/analyses/shifts: Narrative-Shift-Drift aus data/narrative_shifts.json (#15), Filter ueber podcast, theme und min_drift.
- Wort-Timestamps via /api/podcasts/{id}/transcript/{ep}/words; Tabelle wird via _table_exists graceful behandelt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Backend: /api/compare Endpoint für Podcast-Vergleich (Stats, gemeinsame Topics,
Top-Querverbindungen), /api/.../words Endpoint für Wort-Timestamps
- Frontend: Podcast-Vergleichsansicht mit Statistiken und Cross-Links,
Cross-Podcast-Suche-Toggle, semantische Links im Transkript (lazy-loaded),
Podcast-Switcher mit Zurück-Navigation
- PWA: manifest.json, Service Worker (stale-while-revalidate für Assets,
network-first für API, cache-on-success für Audio), Icons
- Scripts: transcribe_words.py (mlx-whisper Batch-Transkription mit Wort-Timestamps),
import_words.py (Wort-Timestamps in DB importieren)
- Dockerfile: PWA-Assets in Container kopieren
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase 1:
- FastAPI-Backend (backend/app.py) mit REST-API
- SQLite-Datenbank für Podcasts, Episoden, Absätze, Zitate
- Auto-Import aus mindmap_data.json + srt_index.json beim Start
- Webapp als SPA: API-first mit Static-File-Fallback
- Audio als gemountetes Volume statt im Docker-Image
- Docker-Compose mit Traefik-Labels
Phase 2:
- Qwen text-embedding-v3 via DashScope (1024-dim Vektoren)
- Embedding aller Transkript-Absätze (728 für NEU DENKEN)
- Semantische Suche: /api/semantic-search?q=...
- Similarity-API: /api/similar/{podcast}/{episode}/{paragraph}
- Cosine-Similarity auf normalisierten Vektoren, <100ms
- Findet thematisch verwandte Stellen über Episoden hinweg,
auch bei komplett unterschiedlicher Wortwahl
Vorbereitet für Multi-Podcast (#10): Datenstruktur unterstützt
mehrere Podcasts, Cross-Podcast-Similarity ist ein Parameter.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
