feat(tags): odrzucaj tagi marketingowe zamiast opisujacych tresc

Zgloszenie 778cd5be: "cos za duzo tych tagow, one sa faktycznie na stronie czy to
over attribution?". Sprawdzone u zrodla: tytul posta na sxyprn ma dokladnie te 28
hashtagow, wiec to NIE nasza over-atrybucja, tylko uploader wklejajacy ten sam blok
do kazdego wideo (stad #France i #french przy amerykanskiej scenie).

Statystycznie tego nie da sie odsiac: blok jest inny u kazdego uploadera, a najczestszy
tag na sxyprn (Hardcore) ma 47% udzialu, wiec zaden prog nie oddziela spamu od prawdy.
Da sie za to wyciac slowa, ktore nigdy nie opisuja tresci. Tylko to robi ta zmiana.

Filtr wpiety w resolve_tag, czyli jedno miejsce, przez ktore ida wszystkie tagi
z kazdego zrodla, wiec nie wroca przy re-scrape. Retroaktywnie skasowane 137 861
przypisan scen i 247 filmow, 29 tagow. Sprawdzone przed kasowaniem: tylko 270 scen
zostaje bez tagow i ZERO userow ma ktorykolwiek z nich na liscie ukrytych. Srednia
liczba tagow na scene 7,7 -> 7,3. VACUUM ANALYZE odpalony od razu.

Swiadomie zostawione: onlyfans (realny typ tresci, 72 tys. przypisan) oraz 4k/hd/720p
(niosa informacje, choc apka ma juz wiarygodny filtr jakosci ze zrodel odtwarzania,
wiec to decyzja produktowa, nie sprzatanie smieci).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

app/normalize/tag_stoplist.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+"""Tagi, ktore nie opisuja tresci, tylko ja reklamuja.
+
+Skad sie biora: czesc tubow (najmocniej sxyprn) pozwala uploaderowi wpisac dowolne
+hashtagi w tytul, a uploaderzy wklejaja ten sam blok do kazdego posta. Zgloszenie
+778cd5be pokazalo scene z 28 tagami, gdzie w tytule u zrodla stalo dokladnie
+`#Anal #BigDicks ... #France #Hotwife #artporn #french` przy amerykanskiej scenie.
+
+Wazne rozroznienie: TEGO NIE DA SIE naprawic wykrywaniem "spamu" statystycznie, bo
+blok jest inny u kazdego uploadera, a najczestszy tag na sxyprn (Hardcore) ma tylko
+47% udzialu, wiec zaden prog nie oddziela spamu od prawdziwych tagow. Da sie za to
+usunac slowa, ktore NIGDY nie sa opisem tresci, niezaleznie od zrodla. Tylko to
+robi ta lista.
+
+Kryterium wpisu: tag nie zawezaja wyszukiwania, bo pasuje do niemal wszystkiego
+w katalogu ("porn", "sex", "hot"), albo opisuje sposob dystrybucji, a nie tresc
+("premium", "exclusive", "leaked", "download").
+
+Swiadomie NIE na liscie:
+  - `onlyfans` (71 972 przypisan) - to realny typ tresci, ludzie tego szukaja.
+  - `4k`, `hd`, `720p`, `1080p` (ok. 110 tys.) - niosa jakas informacje, choc
+    niepewna. Apka ma osobny, wiarygodny filtr jakosci liczony ze zrodel odtwarzania,
+    wiec te tagi sa zbedne, ale usuniecie ich to decyzja produktowa, nie sprzatanie
+    smieci. Do przegadania osobno.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+#: Porownanie po slugu (lowercase, dywizy), bo ta sama rzecz przychodzi jako
+#: "Full HD", "full-hd" i "FullHD".
+JUNK_TAG_SLUGS: frozenset[str] = frozenset(
+    {
+        # pasuje do calego katalogu, wiec nie zawezaja niczego
+        "porn",
+        "porno",
+        "sex",
+        "xxx",
+        "adult",
+        "nude",
+        "nudes",
+        "hot",
+        "sexy",
+        "video",
+        "videos",
+        "movie",
+        "clip",
+        # marketing i sposob dystrybucji, nie tresc
+        "new",
+        "newest",
+        "latest",
+        "top",
+        "best",
+        "popular",
+        "trending",
+        "premium",
+        "exclusive",
+        "free",
+        "leaked",
+        "siterip",
+        "megapack",
+        "highquality",
+        "high-quality",
+        "watch",
+        "watch-online",
+        "download",
+        "stream",
+        "streaming",
+        "online",
+        "full-video",
+    }
+)
+
+
+def is_junk_tag(slug: str) -> bool:
+    """True dla tagu, ktorego nie chcemy trzymac w katalogu."""
+    return slug.strip().lower() in JUNK_TAG_SLUGS

app/resolve/tag_resolver.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from sqlalchemy.orm import Session
 
 from app.models.tag import Tag
 from app.normalize.scenes import NormalizedTag
+from app.normalize.tag_stoplist import is_junk_tag
 from app.normalize.text import slugify
 
 _ALTKEY_RE = re.compile(r"[^a-z0-9]")
@@ -83,6 +84,10 @@ def resolve_tag(session: Session, *, norm: NormalizedTag) -> Tag | None:
     # the whole ingest batch.
     if len(slug) > 120:
         return None
+    # Tagi czysto marketingowe ("porn", "hot", "premium") odrzucamy na wejsciu, zeby
+    # nie wracaly przy kazdym re-scrape. Patrz app/normalize/tag_stoplist.py.
+    if is_junk_tag(slug):
+        return None
     slug = _canonical_dup2_slug(session, slug)
     tag = session.execute(select(Tag).where(Tag.slug == slug)).scalar_one_or_none()
     if tag is not None: