Zgloszenie 2026-08-13: strona Tiffani Time pelna scen o Tiffany Tatum,
Tiffani Madison i Victorii Tiffani.
Przyczyna: `_search_base.search` dokleja szukanego performera do KAZDEJ
sceny bezwarunkowo (`all_performers = [RawPerformer(name=query), ...]`),
wiec cala poprawnosc obsady wisi na filtrze tokenow. A filtr testowal
PODCIAG na luznych tokenach, wiec:
"tiffany" ⊂ "lp-s-tiffany-love-first-time-gonzo" (inna osoba)
"time" ⊂ "adult-time", "first-time", "multiple-times" (pospolite slowo)
Historia tej linijki to trzy poziomy: any() -> all() -> (teraz) fraza.
`all()` naprawil "Ava Koxxx na scenach Avy Devine", ale zostawil oba
powyzsze. Teraz slug musi zawierac CALA nazwe jako ciag, z granica slowa
po bokach, z dowolnym separatorem miedzy czlonami.
Dozwolone koncowe "s": slug gubi apostrof, wiec "TiffaniTime's" zapisuje
jako "tiffanitimes". Nie luzuje bramki, bo przed tym "s" stoi cala fraza.
hqporner mial WLASNA kopie tego filtru (i wlasny zestaw dziur) - podpiety
pod ta sama funkcje, zeby sie nie rozjezdzalo.
12 przypadkow testowych z realnych danych, w tym te ktore MUSZA przejsc
(tiffani-time-*, tiffanitimes-*, mia-li-* z czlonem <3 znaki).
Do tego skrypt czyszczacy juz istniejace pomylki. Kryterium zawezone po
obejrzeniu probki: samo "brak nazwy w tytule" kasowalo MESKICH performerow
(tuby nie wypisuja ich w tytule, a przypisanie szlo z listy obsady, nie
z searcha). Dolozony warunek "inny performer sceny ma dowod I dzieli
czlon" - probka 14/14 to realne pomylki.
1745 wystapien w 291 plikach (backend, scripts, mobile). Dominowal jeden ksztalt,
' — ' laczace zdania, wiec poszedl przecinek; myslnik otwierajacy mysl zdjety;
zakresy 0–5 i A–Z na dywiz.
Podzial komentarz/kod robil skaner stanow, nie regex, zeby nie ruszyc myslnika
stojacego w stringu albo w wyrazeniu regularnym. Potwierdzone maszynowo: po wycieciu
komentarzy z wersji HEAD i z dysku obie sa identyczne we wszystkich 291 plikach,
czyli poza komentarzami nie zmienilo sie nic. 233 pliki .py parsuja sie bez bledu,
tsc ma te same 11 bledow w tych samych 3 plikach co przed zmiana.
Dwie rzeczy wymagaly poprawki po automacie: wyrownane listy definicji, gdzie myslnik
byl separatorem kolumny (37 miejsc, kolumna przywrocona), i trzy przeniesienia mysli
do nowej linii, gdzie zostawal wiszacy przecinek na poczatku (poprawione recznie).
Bundla nie republikuje: Hermes i tak nie niesie komentarzy, wiec dla uzytkownika
to zero zmiany.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Bug-report 986d3018 ('O co chodzi z tym Lady Vi? To wcale nie jest aktorka z tych
filmow'). Search-scrapery filtruja wyniki po tokenach nazwy >=3 znaki, wiec czlon
2-znakowy wypada: 'Lady Vi' -> {lady}, i degeneruje sie do 'slug zawiera
lady' = KAZDA scena z tym slowem. Dla nazw gdzie WSZYSTKIE czlony sa krotkie
('Jj Jj', 'Mi Su') zbior tokenow jest PUSTY, a
przepuszcza wtedy absolutnie wszystko.
Audyt: Lady Vi miala 116 przypisan z tube, z czego 115 pasowalo tylko przez 'lady'
a realnie o niej byla 1. Wyczyszczone (zostaly kanoniczne stashdb + 1 trafione).
Fix: gdy nazwa ma czlon <3 znaki, wymagamy dodatkowo CALEJ nazwy sklejonej bez
separatorow ('lady-vi-...' -> 'ladyvi'). Zweryfikowane: lady-vi-hot-scene przyjmie,
lady-sonia-milf i busty-lady-next-door odrzuci.
hqporner search post-filter kept a scene if its slug contained ANY query token
(>=3 chars). For multi-word performer names this matched on a single common token
(e.g. "anna","mia"), so the performer-driven ingest attributed the scene to EVERY
performer sharing that token — scenes accumulated up to 503 wrong performers
(hqporner = 5659 of 5897 scenes with >30 performers; bug-reports 2026-06-07).
Switch ANY->ALL: the slug must contain every query token, requiring a full name
match before attribution. Single-word names still work. Precision over recall —
144 wrong performers is far worse than missing a few loose matches.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Goon — self-hosted aggregator for adult-content scene metadata.
Indexes scenes from TPDB, StashDB, and 30+ public adult tube sites.
Cross-source deduplication via perceptual hash + Levenshtein distance.
FastAPI backend + APScheduler worker + React Native (Expo) mobile client.
FOSS, ad-free, donation-funded. See README for details.
