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Benjamin Admin	389e6de0c7	fix(agents): Impressum+Cookie delegieren MC-Laden ans Main Tool — Scope-Filter + Maßnahmen ... Regression: Der v3-Agent-Pfad baute eine parallele MC-Pipeline (_load_impressum_mcs / _load_cookie_mcs, Roh-SELECT) und lief damit an allen Schutzmechanismen der Engine vorbei → GOV/Branchen-MCs als HIGH bei OEM/Zulieferer, fremde MCs (Bestellbestätigung), und action=check_question (Fragen statt Maßnahmen im Frontend). - Agent delegiert MC-Laden an rag_document_checker._load_controls (P72-Scope, check_type='text', fits_doc_type/scope_requires). - Subtraktives Sektor-Gate (SECTOR_PREFIXES) + Themen-Gate am Agent-Rand. - action = konkrete Maßnahme (Imperativ) statt check_question. - rag_document_checker: from __future__ import annotations (3.9-Import). - mcs: Name-Pattern erkennt "Aktiengesellschaft" (OEM-Impressums). - Tote GT-/Semantic-/Routes-Tests wiederbelebt (v3-Mismatch + agent.cascade-Patch-Target). Alle 72 Specialist-Tests grün. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 11:30:16 +02:00
Benjamin Admin	bd4882e143	feat(agents): Sprint 1.12 Phase 2 — Cookie-Policy v3 + ImpressumAgent v3 finetune ... ImpressumAgent v3 (Refactor): - v3_engine: laedt direkt alle 75 doc_check_controls['impressum'] ohne Sidecar-Filter (Sidecar war zu streng, lieferte nur 3 von 75 MCs). - Layer 0 Boost prueft pass+fail_criteria gegen meine 12 Patterns mit erweiterten Initial-Seeds (User-Vorgabe 2026-06-09: manuelle Initial-Seeds OK, Auto-Learning erweitert zur Laufzeit). - ETO-Smoke: 75 DB-MCs · 7 Pattern-Boosts · 24 Boost-Overrides (versus 3 DB-MCs vorher). CookiePolicyAgent v3 (Refactor): - cookie_policy/v3_engine.py + cookie_policy/regex_boost.py - Laedt direkt alle 381 Cookie-MCs aus doc_check_controls - Layer 0 mit 12 eigenen Patterns als Initial-Seed - KB-Layer (CMP-Vendor-Cross-Check) bleibt erhalten - agent_version='3.0' Tests: 27/27 gruen (12 v3-impressum, 6 cookie-policy, 9 cross-placement). Alte v2-cookie-tests umgeschrieben auf v3-Pipeline-Mock. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 09:23:12 +02:00
Benjamin Admin	d3ac33d53a	feat(impressum): v3 — Layer-Architektur auf doc_check_controls (75 DB-MCs) ... Sprint 1.12 Phase 1 (User-Vorgabe 2026-06-09): Statt eigener 12 hartgepatchter Patterns nutzt der Impressum-Agent jetzt die 75 echten Master-Controls aus compliance.doc_check_controls. Pipeline: Layer 0 — Regex-Boost (meine 12 Patterns aus mcs.py / regex_boost.py) → wenn Pattern hits, MC wird zu PASS überschrieben Layer 1 — Keyword-Match aus pass_criteria der 75 DB-MCs (rag_document_checker.check_document_with_controls) Layer 2 — BGE-M3 Embedding-Match (in rag_document_checker integriert) Layer 3 — Semantic-Validator (LLM) für übriggebliebene HIGH/MEDIUM + Auto-Learning-Pattern-Library Output-Layer bleibt unverändert: Disclaimer-Linter + Rollup-Dedup + Methodik-First-UI. Neue Dateien: - impressum/v3_engine.py — Pipeline-Orchestrator - impressum/regex_boost.py — meine 12 Patterns + Boost-Mapping Refactored: - impressum/agent.py — komplett umgeschrieben, agent_version=3.0 255 LOC (unter 500-Cap) Tests: test_impressum_v3.py mit 10 neuen Tests, alle gruen. Mockt run_v3_pipeline für offline-Lauf. Bestaetigt: - Layer-0 erkennt Tesla-typische Felder - Boost matched DB-MC nur bei ≥2 Keyword-Treffern in pass_criteria - 12 Pattern-Boost-Slots + N DB-MCs in coverage - Notes enthalten Telemetrie (v3-pipeline, Boost-Overrides) Telemetrie wird in AgentOutput.notes ausgegeben, damit Frontend sehen kann: 75 DB-MCs geprueft · 5 Pattern-Boosts · 3 Boost-Overrides. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 08:58:53 +02:00
Benjamin Admin	18e4f98201	fix(agents): klarere Naming + korrektes LLM-Default-Modell ... User-Korrektur 2026-06-09: (1) Begriff 'MC' steht im Projekt fuer Master-Control aus canonical_controls (314k Eintraege, ~1.800 fuer dieses Tool). Mein neuer Agent-Code hatte 'MC' als Abkuerzung fuer 'Machine-Check' verwendet — Naming-Konflikt. Frontend-Methodik-Box jetzt: - 'Pattern-Check' statt 'Machine-Check' - Explizit: 'Diese Pattern-IDs (IMP-MC-001) sind interne Test-IDs, NICHT die Master-Control-IDs aus der canonical_controls-DB' - Roadmap-Hinweis: formale Verknuepfung Pattern→Master-Control folgt Backend-Variablen mc_id bleiben technisch unveraendert (Refactor waere gross), aber UI darf sie nicht als 'Master-Control' bezeichnen. (2) LLM-Modell-Default war 'qwen2.5:7b' — Projekt nutzt aber das groessere 'qwen3.5:35b-a3b' auf macmini (ENV SELF_HOSTED_LLM_MODEL). _escalation.py default jetzt: SELF_HOSTED_LLM_MODEL als Fallback, und Methodik-Erklaerung nennt das richtige Modell. (3) Methodik-Erklaerung erweitert um Sprint-1.10 Semantic-Validator und Sprint-1.11 Auto-Learning-Pattern-Library + Cross-Placement. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 08:29:00 +02:00
Benjamin Admin	154e8c293b	feat(agents): Cross-Placement-Agent (deplatzierter Content) ... Sprint 1.9 (User-Vorgabe 2026-06-09): Erkennt im Impressum Inhalts-Sektionen die thematisch besser in einen Footer-Reiter 'Legal' gehoeren: - Urheberrecht / Copyright -> LOW (Footer 'Legal') - Bilder & Lizenzen -> LOW (Seite 'Bildquellen') - Haftungsausschluss / Disclaimer -> LOW (Seite 'Disclaimer') - Nutzungsbedingungen -> LOW (Seite 'AGB') - Aenderungsvorbehalt -> LOW - ElektroG / WEEE-Reg -> MEDIUM (Produktinfo) - VerpackG / LUCID -> MEDIUM - BattG -> MEDIUM Each Finding empfiehlt konkret den 'Legal'-Footer-Reiter einzufuehren als Best Practice ('Impressum bleibt schlank und enthaelt ausschliesslich die Pflichtangaben nach § 5 TMG/DDG'). Tests gegen die 5 GT-Impressums: - Safetykon: 3 Findings (Urheberrecht, Bilder/Lizenzen, Haftungsausschluss) - Hectronic: 3 Findings (WEEE-MEDIUM, Copyright, Haftung) - ETO/BMW/Elli: 0 Findings (sauber) - 9/9 Tests gruen. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 08:19:57 +02:00
Benjamin Admin	ca8c388f37	feat(agents): Semantic-Validator + Auto-Learning-Pattern-Library ... Sprint 1.10 — Semantic-Validator (User-Vorgabe 2026-06-09): - Statt unendlich Regex-Pattern fuer jede Schreibweise zu pflegen (Tel/Telefon/Telefonnr/Phone/Fon/Funkanschluss/…), nutzen wir bei MC-MISS einen LLM-Call: 'Ist die Pflichtangabe semantisch doch da, nur unter abweichendem Label?' - Bei LLM-Treffer: HIGH/MEDIUM-Finding wird zu LOW demoted, Empfehlung wird zu 'Best-Practice Umbenennung: Management -> Geschaeftsfuehrer' (mit STANDARD_LABELS-Mapping). - 1 LLM-Call pro Slot statt N: cost-effizient. Sprint 1.11 — Auto-Learning-Pattern-Library: - Jedes Label das SVL findet wird in JSON persistiert: /tmp/breakpilot/agent_learned_patterns.json - Beim naechsten Run prueft der Agent zuerst gelernte Patterns BEVOR er das HIGH-Finding emittiert -> kein LLM-Call mehr. - Asymptotisch 0 LLM-Calls fuer haeufige Edge-Cases. - Halluzinations-Schutz: prune_low_confidence() loescht Patterns mit <0.5 Avg-Confidence nach 100 Beobachtungen. - Idempotent: gleicher (field_id, label, agent) -> Counter +1. Tests: 40/40 gruen (10 Pattern-Library + 7 SVL + 13 GT + 11 v2). STANDARD_LABELS-Map deckt Impressum + Cookie-Policy. Spaeter erweiterbar fuer DSE, AGB, Widerrufs-Agenten. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 08:16:21 +02:00
Benjamin Admin	882e4f9798	test(impressum): GT-Fixtures + Fix 'Telefonnummer' Pattern ... Ground-Truth-Fixtures fuer 5 echte Impressums (ETO, Safetykon, BMW, Elli, Hectronic). Pro Impressum: - text (User-eingegeben) - expected_clean (Felder die da sind → keine Findings) - business_scope - placement_concerns (Texte die deplatziert sind — fuer kommenden Cross-Placement-Agent) 13 GT-Tests + 11 Specialist-Tests = 24/24 gruen. Bug-Fix: Elli schreibt 'Telefonnummer:' (kein 'Telefon:'), mein Pattern matched nur Tel/Telefon. Erweitert: 'Tel(?:efon(?:nummer)?)?|Phone|Fon' Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-09 08:07:11 +02:00
Benjamin Admin	593baace7c	fix(agents): HTML-Entity-Decode vor Agent + Pattern duldet '(' ... Bug bei BMW: dsi-discovery liefert HTML-Entities (&nbsp;) als Literal-Strings ohne Decode. Beispiel im BMW-Impressum: 'wird gesetzlich durch den Vorstand&nbsp;(Milan Nedeljkovic, …)' Mein Pattern erwartet ':' / '.' / Whitespace nach Vorstand → matched nicht das '&' → false-positive HIGH-Finding. Fix 1 (Hauptfix): Test-Harness ruft html.unescape() vor agent.evaluate() auf, so dass jeder Agent sauberen Text bekommt — entkoppelt von dsi-discovery-Eigenarten. Fix 2 (Belt-and-suspenders): Pattern duldet jetzt auch '(' direkt nach Vorstand/Geschaeftsfuehrer (falls Decode mal fehlschlaegt). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-08 18:45:37 +02:00
Benjamin Admin	702e7a6333	fix(impressum): Pattern fasst Geschäftsführung/Vorstand/Inhaber ... Safetykon-Bug: 'Geschäftsführung:' (Sammelbegriff für GF einer GmbH) matched das alte Pattern 'Geschäftsführer' nicht — False-Positive IMPRESSUM-AGENT-VERTRETUNGSBERECHTIGTE_LABEL_KORREKT. Pattern erweitert: Geschäftsführer|Geschäftsführung|Geschäftsführerin + Vorstand|Vorstandsvorsitzender + Inhaber|persönlich haftend. Test test_safetykon_geschaeftsfuehrung_passes ergänzt (11/11 grün). frontend: SlotCard zeigt jetzt Badge bei 0/0/0-Slots ('Dokument konnte nicht geladen werden') statt silent-fail, + bei 0 Findings ein 'alle MCs OK'-Badge. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-08 18:24:01 +02:00
Benjamin Admin	860469d4b1	fix(agents): Default-Vault-Pfad nach /tmp damit Container-User schreiben kann ... /app/artifacts gehört root und appuser darf nicht mkdir machen — Endpoint crashte mit PermissionError. Default jetzt /tmp/breakpilot/agent_runs. EVIDENCE_VAULT_ROOT-Env-Var bleibt für persistente Volumes nutzbar. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-08 18:15:11 +02:00
Benjamin Admin	f4357a2e9b	feat(agents): Specialist-Agents Phase 2 Foundation + Cookie-Policy-Agent ... Sprint 1 — Foundation (User-Vorgabe 2026-06-08): Foundation: - _base.py: BaseSpecialistAgent ABC + Pydantic Contract (AgentInput/AgentOutput/Finding/Recommendation/McCoverage/EscalationLog). - _base.lint_output(): Disclaimer-Linter verbietet "rechtssicher" / "garantiert" / "gesetzeskonform" — scrubbed inline + Log in notes. - _registry.py: AgentRegistry mit MC-Owner-Mapping (verhindert Doppel-Ownership). - _escalation.py: cascade(local → ovh). qwen2.5:7b default, OVH 120b als Stage-2 (deaktiviert wenn OVH_URL leer). - _rollup.py: deterministisches Dedup ähnlicher actions zu Recommendations mit related_finding_ids[]. - _evidence_vault.py: Pro-Run File-Vault für Playwright-Videos, Screenshots, CSV. SHA256 + manifest.json. DSR-tauglich (delete_run). Agenten: - ImpressumAgent v2 (impressum/agent.py + mcs.py) — konsolidiert v1-Pattern-Match + v2-LLM-MVP unter dem neuen Contract. 12 MCs. - CookiePolicyAgent v1 (cookie_policy/agent.py + mcs.py) — 12 MCs zu Cookie-Richtlinie-Vollständigkeit + KB-Layer für CMP-Vendor-Cross-Check. Tests: 25/25 grün (10 Impressum + 9 Vault + 6 Cookie-Policy). Roadmap: SSE-Test-Endpoint + Frontend-Tab → DSE/AGB-Agents → Cookie-Banner-Themen-Agent → Cross-Doc-Konsistenz-Agent. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-08 17:40:05 +02:00
Benjamin Admin	b4ce3528e5	feat(impressum-agent): Tesla-Pattern + KBA-Hint + News-Doc-Type ... User-Feedback Tesla-Impressum: 10 FAIL bei 46 Worten — viele False- Positives. Nach Tuning: 5 juristisch saubere Findings. Impressum-Agent Patterns: - name_anbieter zusätzlich label-frei matchen (Firma+Rechtsform+ Anschrift, Tesla schreibt ohne "Anbieter:" Label). - vertretungsberechtigte akzeptiert jetzt "Management" / "Director" als alternative (US-Konzern-Habit), aber emittiert separates Sub-Finding "Label sollte Geschäftsführer für § 5 TMG sein". - aufsichtsbehoerde-Pattern um KBA / Bundesnetzagentur erweitert. - NEU: verantwortlicher_redaktion (§ 18 MStV bei Blog/News). - NEU: verbraucher_streitbeilegung (§ 36 VSBG bei B2C). - Auto-Detection von Automotive-Branche: explizite Begriffe ODER bekannte Hersteller-Namen (Tesla/BMW/Mercedes/Audi/VW/Porsche…). Triggert KBA-Hint im aufsichtsbehoerde-Finding-Action. Frontend (_document_types.ts): - Extrahiert aus ComplianceCheckTab.tsx (vorher inline). - NEU: doc_type "news" für Blog/Newsroom-URL → § 18 MStV-Pflicht- angaben prüfen. User-Hinweis: tesla.com/de_de/blog ist relevanter Audit-Input neben DSE/Impressum. Smoke gegen Tesla-Impressum (46 Worte): Vorher 10 Findings (5 davon FP). Jetzt 5 Findings — alle juristisch korrekt: [MED] Management statt Geschäftsführer [LOW] KBA als Aufsichtsbehörde fehlt [MED] § 18 MStV-Verantwortlicher fehlt (Tesla Blog!) [MED] § 36 VSBG-Hinweis fehlt [MED] ODR-Plattform-Link fehlt Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-08 12:07:08 +02:00
Benjamin Admin	e8ff75cbfe	feat: Backlog 1-5 — soft-hints, chatbot-discovery, API-payload, LLM-Agent ... 5 Backlog-Items aus dem Multi-Site-Briefing in einem Sprint: 1. B13 B2C-Soft-Hints — Versicherungs/Tarif/Buchungs-Marker _B2C_WEAK erweitert um "Reiseversicherung", "Tarifrechner", "Online-Antrag", "Flug buchen", "Stromtarif" etc. Fängt Allianz-Reise-Chatbot (vorher False-Negative). 2. Chatbot-Policy-Discovery (chatbot_policy_discovery.py) Probt 14 Standard-Slugs (privacypolicychatbot, chatbot-datenschutz, ai-policy, ki-datenschutz, ...) × 5 Lang-Prefixe auf jeder submitted Origin. Successful >300-Wort-Findings werden in doc_texts['dse'] gemerged. Audit-Trail über doc_entries[dse].chatbot_policy_sources. Hebt Westfield-iAdvize-Lücke. 3. API-Response-Payload erweitert phase_f_persist.response um extra_findings, audit_walk und html_blocks erweitert. B-Wiring-Output (B1, B3-B18) ist nicht mehr nur im Mail-HTML versteckt — externe Aufrufer sehen jeden Finding. Schema additiv, legacy clients ignorieren neue Felder. 4. Plausibility-LLM Empty-Response-Fix Resilienz-Strategie A→B→C→D: A) format='json' (strict, default) B) format='' (loose, _try_extract_json mit ```json-fence + prose- wrap-Unterstützung) C) Split-Batch-Recursion (vorhanden) D) Give up, leeres dict (callers behandeln als skipped) Plus _post_llm() als isolierter LLM-Call-Helper, catched Network-Errors. 5. Specialist-Agents Phase 2 LLM (MVP) — Impressum-Agent impressum_agent_llm.py: qwen3:30b-a3b mit § 5 TMG System-Prompt, business_scope-hints aus profile_dict. Output identisches Schema wie pattern-agent für ein Merge ohne API-Bruch. _b18_wiring.py orchestriert beide Agents + deduplet nach field_id, rendert lila V2-Block mit KB/LLM-Tags pro Finding. Pattern-first im Dedup (deterministisch + stable). Tests: 107/107 grün (7 Test-Suites + chatbot-discovery + b18). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-07 18:41:54 +02:00
Benjamin Admin	ff796fb480	feat: B12 Chatbot-Cookie-Klassifikation (#19) + Cookie-Matrix scan + safetykon test ... #19 Chatbot-Cookie-Klassifikation: - chat_providers.json KB mit 11 Providern (iAdvize, Intercom, Tidio, Drift, Userlike, Zendesk, LivePerson, HubSpot, Vertex AI, OpenAI, Anthropic Claude). Pro Provider: Cookie-Pattern-Regex, typical_retention_days, tn_functions vs cp_functions, ai_capable. - chatbot_cookie_classification_check.py mit 4 KORRIGIERTEN Checks: CHAT-COOKIE-CLASS-001 (MED) — TN deklariert + Vendor-Purpose erwähnt Targeting/Analytics/A-B-Tests CHAT-COOKIE-CLASS-002 (MED) — Provider hat tn+cp Funktionen, Tabelle nennt nur eine Seite → keine Einwilligungs-Differenzierung CHAT-COOKIE-PURPOSE-001 (LOW) — Zweck zu generisch (Art. 13 DSGVO konkret) CHAT-COOKIE-RETENTION-001 (HIGH) — deklariert <90d, KB-typisch >365d → vermutlich unterdeklariert NEU vs vorigem Plan: kein "eigene Banner-Kategorie Chat/AI"-Check — gesetzlich nicht vorgeschrieben (Vermischung Zweck-Transparenz vs Kategorie-Name). Anwender-Frage berechtigt, Konzept geschärft. - _b12_wiring.py + Orchestrator-Wire + V2-Compose-Slot - Cookie-Inventar mit [Chat]/[Chat+AI]-Tag pro Cookie-Name (KB-Lookup) - Smoke (3 Vendors / 5 Cookies): 9 findings korrekt (3 HIGH RETENTION, 3 MEDIUM CLASS-001, 4 LOW PURPOSE) Cookie-Matrix Scan (Browser-Vergleich gegen safetykon.de): - consent-tester/services/cookie_behavior_per_browser.py: eigener fokussierter Scanner. Pro Browser-Profile: cookies before / after reject / after accept in separaten Kontexten. Sequenzielle Runs statt parallel (Race-Conditions). - routes_cookie_matrix.py POST /scan-cookie-matrix - Live-Test safetykon.de: chromium=1, firefox=0, webkit=1, mobile- safari=1 nach reject — Firefox setzt KEIN Cookie nach Reject! (consent-tester Rebuild brachte playwright install-deps für system-libs) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-06 23:25:20 +02:00
Benjamin Admin	37093ff9e3	feat: Browser-Matrix C2 + B11 AI-Retention + Impressum-Specialist-Agent + B1 Mobile Playwright ... Task #15 Stage 1.c-e — Browser-Matrix Backend-Integration: - _phase_c2_browser_matrix.py: ruft consent-tester /scan-matrix wenn env BROWSER_MATRIX=true, fuellt state["browser_matrix"] + state["browser_aggregate"] + state["browser_matrix_html"] - V2-Mail-Block: 🌐 Browser-Matrix Tabelle (Profile · Score · Sub-Scores PC/RR/BD · Bewertung) mit Worst-of-Header - Orchestrator ruft run_phase_c2 nach run_phase_c KNOWN: Stage 1.b (consent_scanner browser_profile-Param) bleibt zurueckgestellt (Datei in loc-exception, Hook-Patch verweigert). Stage 1.a-Shim laeuft im consent-tester — alle Profile aktuell auf Chromium, echte Engine-Diversitaet kommt mit 1.b. Task #17 TH-RETENTION-002 als B11 ai_retention_granularity_check: - Erkennt AI-Provider-Kontext (vertex/openai/anthropic/etc) - In +-800-char-Window: prueft ≥2 Datenkategorien aus Standard-Liste (Texteingaben/IP/Geraet/Session/Fehlerprotokoll/Zeitstempel) - Wenn 1 pauschale Speicherdauer + ≥2 Kategorien aber kein per-Kategorie-Differential → LOW - Smoke: Elli-Mock-DSE trifft LOW "AI-Speicherdauer pauschal" Task #18 Specialist-Agents Phase-1-Prototyp: - compliance/services/specialist_agents/__init__.py mit Architektur-Doku - impressum_agent.py: 9 Pflichtangaben § 5 TMG + § 1 DL-InfoV als Pattern-Registry (Name, Email, Telefon, HR, USt-IdNr, Vertretungsberechtigt, Aufsichtsbehoerde, Berufsangaben, OS-Link) - business_scope-aware (OS-Link nur fuer ecommerce, Aufsichtsbehoerde nur fuer regulated_profession/financial/insurance) - Phase-1 ist Pattern-Match-only (kein LLM), demonstriert die Schnittstelle. Phase 2 ersetzt Pattern durch System-Prompt + KB. - Smoke: minimal-Impressum triggert 4 Findings korrekt Task #7 B1 Playwright Mobile-Verifikation: - consent-tester/services/mobile_reachability_scanner.py: echte WebKit-launch + p.devices['iPhone 15'] preset + de-DE locale + Europe/Berlin timezone - Footer-Anchor-Suche via locator("footer >> text=/.../i") fuer 13 Reopen-Phrasen - Tap-Target-Boundingbox-Messung (Apple HIG / WCAG ≥44x44) - Click-Behavior: DOM-Modal-Snapshot vor/nach, erkennt CMP-Open - Output: has_anchor, anchor_text, tap_target_px, click_opens_cmp, engine_meta, screenshot_b64 (Footer-Crop wenn kein Anchor) - consent-tester/routes_mobile.py POST /scan-mobile-reachability - Backend _b1_wiring erweitert: ruft Mobile-Endpoint zuerst, Fallback auf statischen HTTP-Fetch. Mobile-Daten enrichen finding.mobile_playwright + Severity-Bump bei tap-target<44 / click-doesnt-open-CMP. KNOWN: WebKit-System-Libs sind im Dockerfile ergaenzt (Stage 1.a- Commit), greifen aber erst nach CI/CD-Rebuild des consent-tester. Bis dahin faellt B1 sauber auf statischen Fetch zurueck. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-06 22:20:25 +02:00