Benjamin Admin
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Für die Library-getroffene Teilmesse (~32%) pro Cookie die Feld- Abweichungen deklariert→Library (Kategorie/Laufzeit/Zweck) als Diff-Karte, plus ehrlicher Funnel (gesamt → geprüft → abweichend) — nicht-getroffene Cookies sind nicht prüfbar (kein Pass/Fail), passend zur Tonalität. - analyze_cookies: 'expected'-Soll-Wert an tracker_as_necessary/ excessive_lifetime/missing_purpose (+ _CAT_LABEL_DE). - neues cookie_declaration_diff.build_declaration_diff: reine Regroup- Aggregation der Findings pro Cookie (single source = analyze_cookies), Hinweis-Typen (third_country/eu_alternative) bewusst ausgeschlossen. - cookie-check exponiert out['declaration_diff']. - CookieDeclarationDiff.tsx oben im Cookie-Tab (vor Panel/ResultView). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2.6 KiB
Python
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"""Deklaration-vs-Bibliothek-Diff.
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Regroupt die `analyze_cookies`-Findings PRO COOKIE zu Feld-Diffs
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(deklariert → Library) — nur für die Library-getroffene Teilmenge, denn nur
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dort gibt es eine Ground-Truth. Plus ein ehrlicher Funnel (gesamt → geprüft →
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abweichend), damit nie der Eindruck entsteht, ALLE Cookies seien geprüft
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(passt zur BreakPilot-Tonalität: nicht-getroffene Cookies = nicht prüfbar,
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kein Pass, kein Fail).
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Single source of truth bleibt `analyze_cookies` (Erkennung); dieses Modul ist
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reine Präsentations-Aggregation und damit isoliert testbar.
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"""
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from __future__ import annotations
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# Finding-Typ → Feld-Label. Nur Typen mit echtem Library-Soll ('expected').
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# vague_duration/missing_retention/missing_opt_out haben KEINEN Library-Vergleich
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# und third_country/eu_alternative sind Hinweise → bewusst NICHT im Diff.
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_FIELD = {
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"tracker_as_necessary": "Kategorie",
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"excessive_lifetime": "Laufzeit",
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"missing_purpose": "Zweck",
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}
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_SEV_ORDER = {"HIGH": 0, "MEDIUM": 1, "LOW": 2}
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def build_declaration_diff(analysis: dict) -> dict:
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"""Aus dem `analyze_cookies`-Ergebnis die Diff-Sicht + Funnel bauen."""
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findings = analysis.get("findings") or []
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summary = analysis.get("summary") or {}
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rows: dict[tuple, dict] = {}
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for f in findings:
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field = _FIELD.get(f.get("type"))
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if not field:
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continue
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key = (f.get("vendor") or "", f.get("cookie") or "")
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row = rows.get(key)
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if row is None:
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row = {
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"cookie": f.get("cookie") or "",
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"vendor": f.get("vendor") or "",
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"diffs": [],
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"measures": [],
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"severity": "LOW",
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}
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rows[key] = row
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row["diffs"].append({
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"field": field,
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"declared": str(f.get("declared") or "—"),
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"expected": str(f.get("expected") or f.get("library_purpose") or "—"),
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"severe": f.get("severity") == "HIGH",
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})
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rem = f.get("remediation")
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if rem and rem not in row["measures"]:
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row["measures"].append(rem)
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if _SEV_ORDER.get(f.get("severity"), 3) < _SEV_ORDER.get(row["severity"], 3):
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row["severity"] = f.get("severity") or "LOW"
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out_rows = sorted(rows.values(), key=lambda r: _SEV_ORDER.get(r["severity"], 3))
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total = int(summary.get("checked") or 0) # alle Cookies
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checked = int(summary.get("in_library") or 0) # davon mit Library-Treffer
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return {
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"coverage": {
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"total": total,
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"checked": checked,
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"discrepant": len(out_rows),
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},
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"rows": out_rows,
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}
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