Benjamin Admin 5ea68ebea4 feat(iace): clarification questions + HP1632 Bersten + HP1637 KSS-Aerosol fix
Drei nachhaltige Verbesserungen, getrieben durch die Bremse-Benchmark-
Faelle GT 1.4, GT 1.30 und GT 7.4. Die Engine erfindet weiterhin
keine Fachmann-Kommentare — Kommentare bleiben aus, weil sie ein
Verstaendnis der konkreten Anlage erfordern, das die Engine nicht
hat. Statt dessen liefert die Engine norm-basierte Klaerungsfragen
und ein praeziseres Pattern-Vokabular.

A) HazardPattern.ClarificationQuestionsDE — neues optionales Feld:
   - Pattern hinterlegt prueffaehige Fragen, die der Bediener mit dem
     Anlagenbauer abklaert. Beispiele:
     - HP1640: "Liegt ein Pruefprotokoll nach EN 60204-1 vor?"
     - HP1666: "Ist die WZM als CE-konformes Subsystem integriert?"
     - HP1604: "Ist DCS am Roboter konfiguriert und validiert?"
   - Init-Handler haengt die Fragen an Hazard.Description an mit dem
     Marker "Mit Anlagenbauer zu klaeren:". Kein DB-Schema-Aenderungs-
     bedarf.
   - 11 Patterns mit Klaerungsfragen versehen (HP1602, HP1604, HP1611,
     HP1612, HP1620, HP1622, HP1637, HP1640, HP1641, HP1666, HP1685).

B) HP1632 "Bersten druckbeaufschlagter Pneumatik-Komponente" — neues
   Pattern, semantisch DISTINKT zu HP1630 "Abspringen":
   - Bersten = Material-/Druckversagen der Komponente, Mediumaustritt
   - Abspringen = Verbindung loest sich, Peitscheneffekt
   Bremse-Benchmark GT 1.4 sprach von Bersten, HP1630 nur von
   Abspringen — ein 66%-Frontend-Match war eine Sackgasse. Mit
   HP1632 feuert die Engine ein eigenes Hazard, das auf GT 1.4
   einen sauberen Volltreffer liefert.

C) HP1637 "Einatmen von KSS-Aerosolen" — Massnahmen vervollstaendigt:
   Vorher nur M141 (Sicherheitszeichen), neu zusaetzlich M405 (KSS-
   Aerosolabsaugung), M418 (AGW-Ueberwachung), M526 (WZM-Tueren
   geschlossen waehrend Bearbeitung), M408 (Hautschutzplan).
   Klaerungsfrage: "Wurde die Aerosolkonzentration nach Bearbeitungs-
   ende messtechnisch ermittelt und mit dem AGW verglichen?"

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-16 22:23:56 +02:00

breakpilot-compliance

DSGVO/AI-Act compliance platform — 10 services, Go · Python · TypeScript

CI Go Python Node.js TypeScript FastAPI DSGVO AI Act LOC guard Services


Overview

breakpilot-compliance is a multi-tenant DSGVO/EU AI Act compliance platform that provides an SDK for consent management, data subject requests (DSR), audit logging, iACE impact assessments, and document archival. It ships as 10 containerised services covering an admin dashboard, a developer portal, a Python/FastAPI backend, a Go AI compliance engine, TTS, and a decentralised document store on IPFS. Every service is deployed automatically via Gitea Actions → Orca on every push to main.


Architecture

Service Tech Port Container
admin-compliance Next.js 15 3007 bp-compliance-admin
backend-compliance Python / FastAPI 0.123 8002 bp-compliance-backend
ai-compliance-sdk Go 1.24 / Gin 8093 bp-compliance-ai-sdk
developer-portal Next.js 15 3006 bp-compliance-developer-portal
breakpilot-compliance-sdk TypeScript SDK (React/Vue/Angular/vanilla)
consent-sdk JS/TS Consent SDK
compliance-tts-service Python / Piper TTS 8095 bp-compliance-tts
document-crawler Python / FastAPI 8098 bp-compliance-document-crawler
dsms-gateway Python / FastAPI / IPFS 8082 bp-compliance-dsms-gateway
dsms-node IPFS Kubo v0.24.0 bp-compliance-dsms-node

All containers share the external breakpilot-network Docker network and depend on breakpilot-core (Valkey, Vault, RAG service, Nginx reverse proxy).


Quick Start

Prerequisites: Docker, Go 1.24+, Python 3.12+, Node.js 20+

git clone ssh://git@gitea.meghsakha.com:22222/Benjamin_Boenisch/breakpilot-compliance.git
cd breakpilot-compliance

# Copy and populate secrets (never commit .env)
cp .env.example .env

# Start all services
docker compose up -d

For the Orca/Hetzner production target (x86_64), use the override:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.hetzner.yml up -d

Development Workflow

Use feature branches off main. Supported prefixes: feat/, feature/, hotfix/.

git checkout main && git pull origin main
git checkout -b feat/my-change
# ... make changes ...
git push origin feat/my-change
# Open a PR → squash merge to main

Push to main triggers:

  1. Gitea Actions — lint → test → validate (see CI Pipeline below)
  2. Orca — automatic build + deploy (~3 min total)

Monitor status: https://gitea.meghsakha.com/Benjamin_Boenisch/breakpilot-compliance/actions


CI Pipeline

Defined in .gitea/workflows/ci.yaml.

Job What it checks
loc-budget All source files ≤ 500 LOC; soft target 300
guardrail-integrity Commits touching guardrail files carry [guardrail-change]
go-lint golangci-lint on ai-compliance-sdk/
python-lint ruff + mypy on Python services
nodejs-lint tsc --noEmit + ESLint on Next.js services
test-go-ai-compliance go test ./... in ai-compliance-sdk/
test-python-backend-compliance pytest in backend-compliance/
test-python-document-crawler pytest in document-crawler/
test-python-dsms-gateway pytest test_main.py in dsms-gateway/
sbom-scan License + vulnerability scan via syft + grype
validate-canonical-controls OpenAPI contract baseline diff

File Budget

Limit Value How to check
Soft target 300 LOC bash scripts/check-loc.sh
Hard cap 500 LOC Same; also enforced by PreToolUse hook + git pre-commit + CI
Exceptions .claude/rules/loc-exceptions.txt Require written rationale + [guardrail-change] commit marker

The .claude/settings.json PreToolUse hook blocks Claude Code from writing or editing files that would exceed the hard cap. The git pre-commit hook re-checks. CI is the final gate.


URL
Admin dashboard https://admin-dev.breakpilot.ai
Developer portal https://developers-dev.breakpilot.ai
Backend API https://api-dev.breakpilot.ai
AI SDK API https://sdk-dev.breakpilot.ai
Gitea repo https://gitea.meghsakha.com/Benjamin_Boenisch/breakpilot-compliance
Gitea Actions https://gitea.meghsakha.com/Benjamin_Boenisch/breakpilot-compliance/actions
S
Description
No description provided
Readme 25 MiB
Languages
TypeScript 43.1%
Python 30.8%
Go 23.5%
Shell 1.2%
PLpgSQL 0.8%
Other 0.3%