- person_named_in: jednowyrazowe nazwisko tylko co do znaku (albo zlepek sasiednich
czlonow tytulu), przedrostek co najwyzej o 2 znaki; "Thebdck" lapal kazde "the"
- sxyprn: autor z sciezki miniatury, _BLOCKED_AUTHORS (Shizuka, Ajx, Denzel),
karty z >20 hashtagami wchodza bez tagow
- scripts/sxyprn_purge_uploaders.py: dry-run/apply, sceny tych autorow + smieciowi performerzy
Zgloszenie e28f2517: scena "Bridgette B, Gigi Rivera, Julia Ann, Phoenix Marie, ..."
miala przypisana Julie B., ktorej w tytule nie ma.
Mechanizm: scraper wola strone performera i sprawdza, czy scena naprawde go dotyczy,
porownujac czlony nazwiska z tytulem. Robil to jednak KAZDY Z OSOBNA i tylko od trzech
znakow. Dla "Julia B." czlon "b." odpadal na dlugosci, zostawalo samo "julia", i
przypisanie lapalo kazda scene z tym imieniem w tytule. Stad tez "Chloe S" przy
"Chloe Kreams", "Sharon D" przy "Sharon White", "May E" przy "Danielle Maye".
Nowa regula (`person_named_in` w `app/normalize/text.py`): czlony musza stac OBOK
SIEBIE i w tej samej kolejnosci. Od trzech znakow wystarczy zgodnosc przedrostka, zeby
przezyly warianty zapisu ("Savanna Bond" przy tytule "Savannah Bond", "Jyn Maze" przy
"Jynx Maze"). Inicjaly musza zgadzac sie dokladnie. Tytul tniemy wczesniej na segmenty
po przecinkach i myslnikach, bo bez tego smieciowy performer "Rope Bondage" dopasowywal
sie do doklejonego ogona tagow "- rope - bondage".
Swiadomy koszt: odwrocona kolejnosc ("Goldy Kim" wobec "Kim Gold") nie przejdzie, a
performer z inicjalem zamiast nazwiska nie dostanie ze sxyprn nic. Przy wyborze miedzy
pominieciem sceny a przypisaniem jej niewlasciwej osoby wolimy pominac, bo to bledne
przypisanie widac na ekranie performera i to ono jest zglaszane.
Smoke test po zmianie: Lana Rhoades, Julia Ann, Angela White i Abella Danger dalej po
30 scen ze strony performera, wiec scraper sie nie zamrozil (to sie juz raz zdarzilo
przy zbyt ostrym filtrze). "Julia B." oddaje teraz zero zamiast cudzych scen.
Dolozony `scripts/sxyprn_fix_overattribution.py`, ktory stosuje te sama regule wstecz.
Uruchomiony na produkcji: skasowane 85 379 z 239 686 przypisan (35,6%). Ruszamy tylko
sceny majace WYLACZNIE zrodlo sxyprn i tylko przypisania od scrapera; kanon
(tpdb/stashdb) nietkniety. Regula sprawdzona recznie na dwoch probkach po ~20 pozycji,
wszystkie kasowane byly faktycznie bledne.
Skutek uboczny: scen bez zadnego performera przybylo z 3 622 do 23 891. To sceny,
ktorych jedyne przypisanie bylo bledne, wiec brak jest uczciwszy niz cudze nazwisko.
Zgloszenie de732da2 ("porndish jakby zaprzestal ingestu"). Ingest dziala, 106 nowych
zrodel w 7 dni i 12-18 scen dziennie z poprawnymi datami. Problem byl na samej gorze
listy: dwie sceny porndish z datami 2026-12-02 i 2026-09-04, dodane jeszcze w maju,
stoja przy sortowaniu po premierze nad wszystkim, wiec pierwsze, co user widzi, nigdy
sie nie zmienia.
Data odlegla o miesiace to literowka w roku albo blad parsera, nie zapowiedz.
Przyjmujemy do 14 dni w przod, dalej odrzucamy, czyli scena sortuje sie po dacie
dodania. Wyczyszczone tez wstecz: 10 wierszy w calej bazie, po tym porndish ma na
gorze sceny z 2026-08-19.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Znaczniki jakosci (hd, 4k, 720p, HD Videos, wzorzec ^\d{3,4}p$) trafiaja na stoplist
i znikaja z katalogu: 323 379 przypisan, 16 tagow. Powod: apka ma osobny filtr jakosci
liczony ze ZRODEL ODTWARZANIA, ktory jest wiarygodny, a tag jest deklaracja tuba i bywa
falszywy. Dwa rownolegle sygnaly o tym samym, z ktorych jeden klamie, sa gorsze niz jeden.
Ogon rule34video: 356 scen wnosilo 1112 roznych tagow do WSPOLNEJ listy uzywanej przez
caly katalog, z czego 602 wystepowaly dokladnie raz (nazwy postaci i serii, tagowanie
w stylu booru). Nowy job co 24h zostawia tagi z >=3 scen i najwyzej 15 na scene,
uporzadkowane po czestosci w obrebie serwisu.
Wazny szczegol reguly, wychwycony dopiero w symulacji: ochrona tagow wspolnych dotyczy
TYLKO progu, nie limitu. Pierwsza wersja wylaczala tagi wspolne rowniez z limitu i przez
to prawie nie dzialala, rekord spadal 161 -> 147 zamiast do 15, bo najbardziej obsypana
scena skladala sie glownie z tagow wspolnych.
Wynik na produkcji: srednia na scenie rule34video 13,5 -> 9,1, rekord 161 -> 15, zadna
scena nie zostala bez tagow. Usuniete 1554 przypisania i 2475 osieroconych tagow.
VACUUM ANALYZE po obu operacjach.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
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>
Resolver/perf:
- find_by_phash_within: nearest match via Postgres bit_count over bit(64) XOR
instead of Python scan of all phash fingerprints (~20x faster per scene;
unblocks long delta runs that were killed mid-run before since advanced).
Scheduler/reliability:
- reap ingest_runs stuck in 'running' on worker startup (killed_by_restart).
- smoke_test: per-source ingest health, stuck-run and browse-freshness checks
-> Sentry; exclude killed_by_restart from the failed-run alarm.
Tags (ingest with tags + fill blanks):
- wire infer_tag_slugs into normalize_scene so tube scenes get title-inferred
tags (was dead code); union with connector tags.
- scripts/backfill_inferred_tags.py: keyset/batched/idempotent backfill for
existing tagless scenes (playable tag coverage 16% -> ~52%).
Clip-store:
- skip ManyVids/IWantClips/Clips4Sale/... from canonical sources at ingest
(GOON_SKIP_CLIP_STORE, default on) — permanent orphans, ~56% of canonical
ingest, never have a free-tube playback source.
Browse tubes:
- enable fullmovies + hdporn.gg: studio parsed from title prefix instead of
the /networks/ sidebar (which always yielded the first listed network);
drop phash compute (pilot: 0% canonical hit within Hamming 5 — auto-screenshots),
matching relies on title/performer/duration.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <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.
