AI Archive - Vessel Edition

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 10:09:07

Detlef • 2025-10-31 10:09:21

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 10:09:51

Perfekt, Detlef — das ist sehr hilfreich. Ich fasse kurz zusammen, was in diesem HAR-Auszug passiert und was sich daraus diagnostisch ableiten lässt: --- ### 🧩 **Was genau der Request tut** Der Request geht an: ``` POST https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/server/GM2?REQUEST=GetMap&SERVICE=WMS ``` Er sendet einen **WMS-GetMap-Aufruf** (also Kartenrendering) mit einem XML-Body: ```xml <SERVICE>WMS</SERVICE> <VERSION>1.3.0</VERSION> <REQUEST>GetMap</REQUEST> <FORMAT>image/png; mode=32bit</FORMAT> <TRANSPARENT>TRUE</TRANSPARENT> <LAYERS>EB__GRUNDKARTE_ALKIS_NRW__SQD__FLURSTUECKSLINIE,...</LAYERS> ... ``` Die Antwort ist ein gültiges PNG-Bild (`Content-Type: image/png; mode=32bit`, `status: 200`), also: **der Kartenserver funktioniert und liefert korrektes Kartenmaterial**. Die Zeitstempel zeigen, dass der Request rund 37 Sekunden nach Seitenstart verarbeitet wurde. --- ### 🕵️ **Aber was auffällt:** 1. **`onContentLoad` und `onLoad` in der HAR-Datei sind negativ**: ``` "onContentLoad": -16443, "onLoad": -14794 ``` → Das ist **nicht normal**. Es bedeutet, dass Firefox keine regulären Ladezeiten gemessen hat, weil die Seite **nie vollständig fertig geladen** wurde oder das JS-Event `window.onload` **nie gefeuert hat**. Das ist **typisch für den "weiße Seite nach Login"-Fehler**, den du schon beschrieben hattest. 2. **Der WMS-Request selbst funktioniert**, das Backend also auch – **aber das Frontend (PrimeFaces/Angular/React)** scheint **abzustürzen oder hängen zu bleiben**, bevor es Inhalte rendert. 3. **Keine HTML- oder JavaScript-Assets in diesem Ausschnitt** → Normalerweise sollte man im HAR eine ganze Reihe von Requests auf `.js`, `.css`, `.json`, etc. sehen. Hier aber: **nur der Kartenaufruf**. → Das heißt: **das Dashboard selbst ist nie initialisiert worden**, nur der Karten-Thread wurde noch abgeschickt (wahrscheinlich ein Autoload-Skript, das unabhängig vom UI gestartet wird). --- ### 🧠 **Interpretation** Das Verhalten passt exakt zu folgendem Szenario: | Mögliche Ursache | Beschreibung | |------------------|---------------| | **JavaScript-Fehler nach Login** | Eine Exception im Frontend verhindert das Rendern (z. B. `undefined` bei einem API-Aufruf). In der Konsole wäre ein Fehler sichtbar. | | **Token-Fehler / Abgelaufene Session** | Der `Authorization: Bearer`-Token war gültig für den WMS-Call, aber evtl. nicht mehr für `/prime/main/dashboards/...` – dann bleibt das Dashboard weiß. | | **CORS oder CSP Problem** | Da der WMS-Request funktioniert, aber evtl. andere Assets blockiert werden, könnte ein `Content Security Policy` Header falsche Quellen ausschließen. | | **Frontend hängt beim Mounten** | Wenn PrimeReact / PrimeFaces / Angular-Komponenten beim ersten Rendern auf eine Variable aus dem Backend warten (z. B. `extraAttachmentsDir`), kann ein `null` dort alles blockieren. | --- ### 🧩 **Wie du weiter prüfen kannst** 1. **Browserkonsole öffnen** (`F12` → Tab „Konsole“) → Gibt es JavaScript-Fehler wie: ``` TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'xyz') ``` oder ``` Uncaught (in promise): Error: Request failed with status 401 ``` ? 2. **Im HAR nachsehen, ob Requests an `/prime/api/...` oder `/main/dashboard/...` fehlschlagen.** → Falls diese `401` oder `500` liefern, wissen wir, dass das UI daran scheitert. 3. **Im Netzwerk-Tab nach fehlgeschlagenen `.js` oder `.json` Dateien suchen** (besonders mit Status 404 oder 500). 4. **Testweise Token deaktivieren / neuen Login durchführen** → Wenn danach alles wieder rendert, war der Keycloak-Token abgelaufen, aber der WMS-Server cached ihn noch kurz. --- ### ⚙️ **Technischer Verdacht (basierend auf deinem Kontext zu `extraAttachmentsDir`)** Da du erwähnst, dass du im BPMN-Prozess eine Variable `extraAttachmentsDir` gesetzt hast, diese aber trotz Initialisierung noch einen `ProcessEngineException` auslöst, könnte das Frontend beim Laden der Dashboard-Komponenten genau an dieser Stelle einen leeren Pfad oder `undefined` erhalten. Das würde exakt dieses Verhalten erzeugen: **weiße Seite, keine weitere JS-Aktivität, keine Fehler im Backend.** --- Wenn du magst, kann ich aus dem HAR den **genauen Request-Flow grafisch rekonstruieren**, um zu zeigen, wo der Frontend-Thread hängenbleibt. Dafür bräuchte ich nur noch den **Abschnitt der HAR-Datei, der die Requests auf `/prime/main/dashboards/...` oder `/api/...` enthält** – also alles bis kurz vor dem weißen Bildschirm. Möchtest du mir diesen Teil (gekürzt ohne Token) hier posten? Dann kann ich die Ursache sehr genau lokalisieren.

Detlef • 2025-10-31 10:10:05

Das Hochladen geht hier leider nicht. Daher poste ich die har-Datei einmal: { "log": { "version": "1.2", "creator": { "name": "Firefox", "version": "144.0.2" }, "browser": { "name": "Firefox", "version": "144.0.2" }, "pages": [ { "id": "page_1", "pageTimings": { "onContentLoad": -16443, "onLoad": -14794 }, "startedDateTime": "2025-10-31T10:41:25.457+01:00", "title": "https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/main/dashboards/478c6332-757c-450d-945d-b48aa89627e5" } ], "entries": [ { "startedDateTime": "2025-10-31T10:41:25.457+01:00", "request": { "bodySize": 1031, "method": "POST", "url": "https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/server/GM2?REQUEST=GetMap&SERVICE=WMS", "httpVersion": "HTTP/1.1", "headers": [ { "name": "Host", "value": "amsuite.swl-unser-stadtwerk.de" }, { "name": "User-Agent", "value": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:144.0) Gecko/20100101 Firefox/144.0" }, { "name": "Accept", "value": "*/*" }, { "name": "Accept-Language", "value": "de,en-US;q=0.7,en;q=0.3" }, { "name": "Accept-Encoding", 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ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 10:16:20

Ah, sehr gut — danke für die Präzisierung, Detlef 👍 Dann trennen wir das sauber: Wir betrachten ausschließlich den **GIS-/WMS-Request** aus der HAR-Datei, **ohne Bezug zu deinem BPMN-Problem**. --- ### 🔍 Analyse des HAR-Ausschnitts (rein technisch) Der enthaltene Request lautet: ``` POST https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/server/GM2?REQUEST=GetMap&SERVICE=WMS ``` mit einem XML-Body, der einem klassischen **OGC-WMS-Request (GetMap)** entspricht. Das bedeutet: Es wird eine **Kartenebene als Rastergrafik (PNG)** angefordert. --- ### 🧾 Typischer Aufbau dieses Requests in Postman #### **1. Methode und URL** ``` POST https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/server/GM2?REQUEST=GetMap&SERVICE=WMS ``` #### **2. Header** Setze in Postman unter *Headers*: | Key | Value | |------|--------| | `Content-Type` | `application/xml` | | `Accept` | `image/png` | | `User-Agent` | *(optional, kann übernommen werden)* | | `Accept-Language` | `de-DE,de;q=0.9` | | `Origin` | `https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de` | | `Referer` | `https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/...` | | `Cookie` | *(optional, wenn Auth über Cookie statt Token läuft)* | | `Authorization` | `Bearer <dein_token>` *(falls im HAR enthalten)* | *(Achte darauf, dass du in Postman keine automatischen Encoding-Header wie `charset=UTF-8` anhängst, wenn der Server das nicht erwartet.)* --- #### **3. Body (raw → XML)** Wähle in Postman: - Tab **Body** - Option **raw** - Format **XML** - und füge den HAR-Body ein, z. B.: ```xml <GetMap> <SERVICE>WMS</SERVICE> <VERSION>1.3.0</VERSION> <REQUEST>GetMap</REQUEST> <FORMAT>image/png; mode=32bit</FORMAT> <TRANSPARENT>TRUE</TRANSPARENT> <LAYERS>EB__GRUNDKARTE_ALKIS_NRW__SQD__FLURSTUECKSLINIE</LAYERS> <CRS>EPSG:25832</CRS> <BBOX>378063.7,5749881.5,378366.5,5750163.6</BBOX> <WIDTH>512</WIDTH> <HEIGHT>512</HEIGHT> <STYLES></STYLES> </GetMap> ``` *(Die genauen Layer- und BBOX-Parameter kannst du direkt aus dem HAR-Body übernehmen.)* --- #### **4. Optionaler Test** Wenn du in Postman auf **Send** klickst und die Antwort ein PNG-Bild ist, wird im unteren Bereich ein **Bild-Viewer** eingeblendet. → Das zeigt, dass dein GIS-WMS-Endpoint korrekt antwortet. --- ### 🧠 Ergänzende Hinweise - **Falls der Server `405 Method Not Allowed` meldet**, kannst du den gleichen Request auch als **GET-Request mit URL-Parametern** aufbauen: ``` https://amsuite.swl-unser-stadtwerk.de/prime/server/GM2? SERVICE=WMS& VERSION=1.3.0& REQUEST=GetMap& FORMAT=image/png& TRANSPARENT=TRUE& LAYERS=EB__GRUNDKARTE_ALKIS_NRW__SQD__FLURSTUECKSLINIE& CRS=EPSG:25832& BBOX=378063.7,5749881.5,378366.5,5750163.6& WIDTH=512& HEIGHT=512& STYLES= ``` - Wenn die Authentifizierung über Session-Cookies erfolgt, musst du sie aus der HAR-Datei in den Postman-Header `Cookie:` übernehmen. --- Wenn du magst, kann ich dir den **kompletten Postman-Export (JSON)** generieren, den du direkt importieren kannst — dazu bräuchte ich nur den kompletten Request-Block aus deiner `.har`-Datei (ohne Token natürlich). Willst du, dass ich dir daraus ein fertiges Postman-JSON baue?

Detlef • 2025-10-31 10:16:34

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 11:23:00

Ja, Detlef — absolut. Das ist sogar ein sehr typisches Szenario beim **Vendor De-Lock-In**, wenn Systeme (z. B. DMS, GIS, ERP) ihre Dateien im Container-Volume ablegen. Du bist auf der richtigen Spur: `/var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/` ist mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit der **Dateistore**, in dem die **binären Dokumente** liegen, die in der Datenbank nur noch als UUID referenziert werden. --- ## 🧩 1. Grundprinzip Ein Docker-Volume ist letztlich nichts anderes als ein Verzeichnis auf dem Hostsystem. Daher kannst du alle Dateien aus diesem Volume ganz **normal kopieren, zippen, mounten oder rsyncen** — es ist kein spezielles Format. Beispiel: ```bash cp -a /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data /root/export_docs ``` Oder: ```bash tar -czf /root/application_documents.tar.gz -C /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data . ``` Das ist der direkte Weg, um **alle Dateien physisch zu sichern oder herauszuziehen**. --- ## 🧠 2. Was diese `.bin`-Dateien sind Die UUID-ähnlichen Namen (`0765b1d5-c788-4671-b5cf-c372c8e55bd0.bin`) deuten darauf hin, dass das System **einen eigenen File-Storage-Layer** hat (z. B. Spring Boot FileService, Alfresco, OpenText, oder auch ein selbst gebautes Repository). Die eigentlichen PDF-, PNG-, TIFF-, DOCX-, etc.-Dateien liegen dort **roh gespeichert**, eventuell mit: - Header-Metadaten in der Datenbank (`file_type`, `mime_type`, `original_name`) - und nur **die Binärdaten hier im Volume**. --- ## 🧪 3. Identifizierung des Dateityps Du kannst den MIME-Typ ermitteln, um sicherzugehen, was sich hinter den `.bin`-Dateien verbirgt: ```bash file /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/*.bin | head -n 20 ``` Beispielausgabe: ``` 0765b1d5-c788-4671-b5cf-c372c8e55bd0.bin: PDF document, version 1.7 0bce108f-4201-4cf3-907d-5d7e28746162.bin: PNG image data, 512 x 512, 8-bit/color RGBA, non-interlaced 1856cb04-160a-4075-82c2-842c1a8d1d00.bin: PDF document, version 1.4 ``` Damit kannst du sie schon zielgerichtet umbenennen. --- ## 🧰 4. Automatische Umbenennung nach MIME-Typ Wenn du sie extrahieren und nach Typ sortieren willst: ```bash mkdir /root/export_pdf /root/export_img for f in /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/*.bin; do type=$(file --mime-type -b "$f") case "$type" in application/pdf) mv "$f" "/root/export_pdf/$(basename ${f%.bin}).pdf" ;; image/*) mv "$f" "/root/export_img/$(basename ${f%.bin}).${type#image/}" ;; esac done ``` ➡️ Das benennt PDFs und Bilder automatisch um und sortiert sie. --- ## 🗂️ 5. Wenn du auch Metadaten zuordnen willst Die Datenbank (z. B. `application_files`, `document`, `attachment`, `file_storage`, `blob_data` oder ähnlich) enthält typischerweise Felder wie: | id / uuid | mime_type | filename | entity_id | created_at | |------------|------------|-----------|------------|-------------| Dann kannst du diese Zuordnung wiederherstellen, z. B. mit: ```sql SELECT id, filename, mime_type FROM file_storage ORDER BY created_at DESC; ``` und daraus per Bash-Skript: ```bash while IFS=$'\t' read -r id name mime; do ext=$(echo "$mime" | sed 's#.*/##') cp "/var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/${id}.bin" "/root/export/${name}.${ext}" done < file_mapping.tsv ``` --- ## ⚠️ 6. Rechte und Eigentümer Falls du beim Kopieren auf `Permission denied` stößt: ```bash sudo chmod -R a+r /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data ``` oder: ```bash sudo chown -R $USER:$USER /root/export_* ``` --- ## ✅ Fazit - Du kannst die Dateien **direkt aus dem Volume kopieren** – keine Docker-Tools nötig. - Mit `file` erkennst du ihre Typen. - Mit einem kleinen Skript kannst du sie **automatisch umbenennen und sortieren**. - Wenn du Metadaten brauchst, hol sie aus der DB und **match die UUIDs**. --- Wenn du möchtest, kann ich dir ein **komplettes Bash-Skript** schreiben, das: 1. das Volume rekursiv scannt, 2. den MIME-Typ erkennt, 3. sie mit Endung speichert, 4. und optional eine CSV-Datei (`uuid,filename,mimetype,filesize`) erzeugt. Soll ich dir das Skript generieren?

Detlef • 2025-10-31 11:23:13

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 11:28:03

Sehr schön, Detlef — das ist ein klarer Befund ✅ Du hast also ein gemischtes Volume, in dem: - etwa **80–90 % echte PNGs** liegen (vermutlich Screenshots, Kartenkacheln, Flurkarten, Lagepläne …), - und ein kleiner Teil Dateien, die `file` nur als `data` erkennt (d. h. kein typischer Header → könnte PDF, ZIP, DOCX, GPKG oder Base64-Fragment sein). Damit kannst du nun gezielt **extrahieren, umbenennen und prüfen**, was sich tatsächlich darin befindet. --- ### 🧰 Skriptvorschlag: automatisches Extrahieren + Sortieren Das folgende Bash-Skript macht drei Dinge: 1. **erkennt den MIME-Typ** jeder Datei, 2. **ordnet sie in Unterordner** (`pdf`, `png`, `unknown`, …) ein, 3. **schreibt zusätzlich eine CSV-Liste** mit UUID, Typ und Dateigröße. ```bash #!/bin/bash SRC="/var/lib/docker/volumes/application_documents/_data" DEST="/root/application_docs_extracted" LOG="$DEST/file_index.csv" mkdir -p "$DEST/png" "$DEST/pdf" "$DEST/unknown" echo "uuid,detected_type,filesize_bytes" > "$LOG" for f in "$SRC"/*.bin; do uuid=$(basename "${f%.bin}") mime=$(file --mime-type -b "$f") size=$(stat -c%s "$f") case "$mime" in image/png) cp "$f" "$DEST/png/${uuid}.png" ;; application/pdf) cp "$f" "$DEST/pdf/${uuid}.pdf" ;; *) cp "$f" "$DEST/unknown/${uuid}.bin" ;; esac echo "$uuid,$mime,$size" >> "$LOG" done echo "Fertig. Ergebnisse unter: $DEST" ``` Danach hast du z. B.: ``` /root/application_docs_extracted/ ├── png/ ├── pdf/ ├── unknown/ └── file_index.csv ``` --- ### 🧠 Was du mit den `data`-Dateien tun kannst Für die Einträge, die `file` nur als „data“ meldet, kannst du eine zweite Runde laufen lassen: ```bash for f in /root/application_docs_extracted/unknown/*.bin; do head -c 4 "$f" | hexdump -C done ``` → Damit erkennst du an den Magic Bytes, ob sie evtl. PDFs (`%PDF`), ZIPs (`50 4B 03 04` → DOCX / XLSX / ODT) oder SQLite-DBs sind. Du kannst sie bei Bedarf dann entsprechend umbenennen und erneut mit `file` prüfen. --- ### 🧩 Bonus: Metadaten-Abgleich Falls du später aus der Datenbank UUID ↔ Dokumentenname wiederherstellen willst, kannst du die `file_index.csv` einfach mit dem Export aus deiner DB joinen (z. B. in `psql` oder `pandas`). --- Möchtest du, dass ich dir das Skript so anpasse, dass es automatisch alle unbekannten Dateien anhand der Magic-Bytes (PDF, ZIP, JPG etc.) nacherkennt und korrekt umbenennt? Dann würdest du am Ende **gar keine `.bin`-Reste mehr** haben.

Detlef • 2025-10-31 11:28:17

So sieht das aus! file /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/*.bin | head -n 20 /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/0765b1d5-c788-4671-b5cf-c372c8e55bd0.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/0bce108f-4201-4cf3-907d-5d7e28746162.bin: data /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/164f7130-c3c6-4c98-aacf-a7dd7a62c06d.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/1856cb04-160a-4075-82c2-842c1a8d1d00.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/1f1d518f-4b76-40d3-aa40-68362115c6cb.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/20f64902-8958-4662-91c5-c88f9e7d2ab1.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/28d99da4-01df-408b-84db-66a0c9c6eb0b.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/32b77e7a-3145-4176-b427-c8618fa3ab23.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/3ffb697e-e9b0-4763-b954-f5fd117ae438.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/40d8194d-9dbd-4d4b-b7f9-7ead230fded4.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/47d379c0-b908-4730-9f75-65818fe7648d.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/4d4ed8cb-e981-48ca-a981-24482f1169fd.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/5cac804c-5011-4603-aeee-ce283a71ecf7.bin: data /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/71300b9d-a461-43ef-a602-0d1731589c95.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/7bfb55e3-6b2a-4f41-bb1f-9dcd17c3eef8.bin: data /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/7e5947f8-9997-4d6e-a64d-a435ea73d7fc.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/8cfd5076-2667-4cdc-ae35-c5da82653970.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/8d0ca2ba-9461-4fb1-b030-7423efc36442.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/8d6a650f-f426-4403-a340-1f6589611f36.bin: data /var/lib/docker/volumes/application_documents/_data/8f02692d-16a9-44b7-89b8-dd3064297af6.bin: PNG image data, 1472 x 828, 8-bit/color RGB, non-interlaced

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 11:35:43

Perfekt, Detlef — das ist der entscheidende Missing Link 🔗 Du hast jetzt die vollständige Zuordnung zwischen - der **Datei im Volume** (`external_key` → z. B. `6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a61.bin`), - und dem **sprechenden Namen + Typ** (`file_name`, `file_extension`, `mimetype`) aus der Datenbank. Damit kannst du jetzt **alle Dateien aus dem Docker-Volume automatisiert extrahieren, korrekt umbenennen und in ein sauberes Archiv überführen.** --- ## 🧰 **Bash-Skript: Volume-Extraktion mit DB-Mapping** Dieses Skript geht davon aus, dass du die obige Tabelle als TSV- oder CSV-Export vorliegen hast, z. B.: ``` id creator date_created external_key external_system file_extension file_name file_size resized_image mimetype 8c210694-eae8-40a6-99fe-2b3938714d61 2024-09-30 06:27:30.253 6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a61.bin png DOCUMENT_9007_Atrios_Hintergrundbild.png 600.862 resized_image_6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a6.png image/png ... ``` Speichere das z. B. als `/root/documents_export.tsv`. --- ### 🧩 Skript: `extract_documents.sh` ```bash #!/bin/bash SRC="/var/lib/docker/volumes/application_documents/_data" DEST="/root/application_docs_final" MAP="/root/documents_export.tsv" mkdir -p "$DEST" # Überspringe Header-Zeile, Tab als Trenner tail -n +2 "$MAP" | while IFS=$'\t' read -r id creator date_created external_key external_system file_extension file_name file_size resized_image mimetype; do # Nur fortfahren, wenn Datei existiert if [[ -f "$SRC/$external_key" ]]; then ext="${file_extension,,}" # Kleinbuchstaben erzwingen target="$DEST/${file_name}" # Fallback: falls Dateiname leer [[ -z "$file_name" ]] && target="$DEST/${external_key%.*}.${ext}" # Falls Ziel schon existiert, UUID anhängen if [[ -f "$target" ]]; then base="${target%.*}" target="${base}_${id}.${ext}" fi cp "$SRC/$external_key" "$target" echo "✔ exportiert: $external_key → $target" else echo "⚠ fehlt: $external_key" fi done ``` --- ### 🔧 Verwendung ```bash chmod +x extract_documents.sh ./extract_documents.sh ``` Nach dem Lauf findest du in `/root/application_docs_final/` deine originalen Dokumente mit sprechenden Namen: ``` DOCUMENT_9007_Atrios_Hintergrundbild.png DOCUMENT_9011_Atrios_Hintergrundbild.png DOCUMENT_9017_Platzhalter.jpg ... ``` --- ### 🧠 Tipps - Wenn du keinen DB-Export machen willst: du kannst direkt aus `psql` exportieren: ```sql \copy (SELECT * FROM prime_document_instances_main.documents) TO '/root/documents_export.tsv' WITH CSV HEADER DELIMITER E'\t'; ``` - Falls einige `file_name` ungültige Zeichen enthalten (Leerzeichen, „/“ etc.), kannst du sie vorher per `sed` oder `awk` säubern. - Wenn du auch Thumbnails brauchst (`resized_image`), kannst du das Skript um eine zweite Kopierzeile erweitern. --- ### ✅ Fazit Du hast nun: - den physikalischen Speicherort (`_data/`) - die Metadaten aus der DB (`file_name`, `file_extension`) - und ein Skript, das beides zusammenführt → **vollständiger Vendor-Lock-In-Ausbruch.** --- Möchtest du, dass ich das Skript noch erweitere, damit es zusätzlich eine **Logdatei mit Erfolg/Misserfolg und MD5-Hashes** schreibt (zur Nachweisführung gegenüber dem Kunden)? Das wäre ideal für ein revisionssicheres „De-Lock-In“-Protokoll.

Detlef • 2025-10-31 11:35:56

Das ist die DB-Struktur in der prime_document_instances_main.documents: |id |creator|date_created |external_key |external_system|file_extension|file_name |file_size|resized_image |mimetype | |------------------------------------|-------|-----------------------|----------------------------------------|---------------|--------------|-----------------------------------------|---------|-----------------------------------------------------|----------| |8c210694-eae8-40a6-99fe-2b3938714d61| |2024-09-30 06:27:30.253|6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a61.bin| |png |DOCUMENT_9007_Atrios_Hintergrundbild.png |600.862 |resized_image_6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a6.png|image/png | |55b1bd52-9df0-47d4-84a1-391c0cd0d2fd| |2024-09-30 06:27:30.248|229b6027-9b92-4fba-b809-1e7657c51409.bin| |png |DOCUMENT_OTHER_Atrios_Hintergrundbild.png|600.862 |resized_image_229b6027-9b92-4fba-b809-1e7657c5140.png|image/png | |9df3bf4c-21d9-44ec-bfb8-1c42fbc9a475| |2024-09-30 08:41:38.212|047ab1c0-a04d-4704-a04d-30409fd2f803.bin| |png |DOCUMENT_8009_Atrios_Hintergrundbild.png |600.862 |resized_image_047ab1c0-a04d-4704-a04d-30409fd2f80.png|image/png | |8a514902-024b-473e-8f75-6426567d6dd5| |2024-09-30 08:29:43.015|3b81c3d8-56cd-423d-a74a-35c3146fedab.bin| |jpg |DOCUMENT_9017_Platzhalter.jpg |397.207 |resized_image_3b81c3d8-56cd-423d-a74a-35c3146feda.png|image/jpeg| |8be0fc78-8cb3-46c8-afa9-4544a55ba234| |2024-09-30 06:27:30.903|b243d764-b747-4ccc-91f5-3c91d54514c9.bin| |png |DOCUMENT_9009_Atrios_Hintergrundbild.png |600.862 |resized_image_b243d764-b747-4ccc-91f5-3c91d54514c.png|image/png | |787fa12c-6b1d-4e25-a17c-50a866df72c8| |2024-09-30 06:27:30.905|b228ef39-c1bf-44d3-ad1c-d698761daa46.bin| |png |DOCUMENT_9008_Atrios_Hintergrundbild.png |600.862 |resized_image_b228ef39-c1bf-44d3-ad1c-d698761daa4.png|image/png | |4beb5376-d882-45d7-ae97-19599aeb04bf| |2024-09-30 06:27:31.231|31ca21f0-f1a5-46da-ad7d-1a4fdb03d069.bin| |png |DOCUMENT_9011_Atrios_Hintergrundbild.png |600.862 |resized_image_31ca21f0-f1a5-46da-ad7d-1a4fdb03d06.png|image/png |

Detlef • 2025-10-31 13:10:47

ChatGPT-4.0 • 2025-10-31 13:10:47

Sehr gute Idee, Detlef! 💡 Wenn du die **API-Logik nachvollziehen kannst** – entweder über: 1. **HAR-Dateien** (Browser-Export der Netzwerkanfragen), oder 2. **Sourcecode (z. B. JavaScript im Frontend)**, 3. **Netzwerk-Mitschnitt (z. B. mit `mitmproxy`)**, 4. **Swagger/OpenAPI-Dokumentation**, 5. **Postman-Collection**, 6. **Reverse Engineering eines API-Aufrufs mit curl oder Postman** … dann kannst du die Dokumente **automatisiert per API abrufen**, korrekt benennen und z. B. nach Typ in **getrennte Ordner** schreiben: --- ## 🔍 Vorgehen: API-gestützter Dokumenten-Download ### 🔁 API-Analyse: Was wir brauchen - **Download-Endpunkt**, z. B.: ``` GET /documents/download/{uuid} GET /documents/{id}/file ``` - Möglicherweise brauchst du: - Bearer-Token / Auth-Cookie - Header wie `Accept: image/png` oder `application/octet-stream` - Parameter wie `?thumbnail=false` - Einen `Referer`- oder `Origin`-Header - Du hattest eine HAR-Datei erwähnt — wenn du sie mir gibst, kann ich dir sagen: - welcher Request den Download triggert, - wie die Header, Query-Parameter und Pfade aussehen, - und wie du **diesen Request in Postman oder Python automatisieren kannst.** --- ### 📁 Zielstruktur (Beispiel) Wenn du nach Dateityp, Entität oder Dokumentenkategorie trennen willst: ```plaintext /export/ ├── png/ │ ├── DOCUMENT_9007_Atrios_Hintergrundbild.png │ └── ... ├── jpg/ │ ├── DOCUMENT_9017_Platzhalter.jpg │ └── ... ``` Oder nach deiner internen Logik, z. B. `Hintergrundbilder/`, `Platzhalter/`, `Logos/` … --- ### 🧪 Beispiel: API-Aufruf in Postman Wenn du weißt, dass der Download über einen GET-Endpunkt wie diesen läuft: ```http GET https://yourserver/api/v1/documents/6894e67e-3ef1-47a7-9e25-256c28b29a61.bin ``` Dann kannst du in **Postman**: - **Methode:** `GET` - **URL:** ``` https://yourserver/api/v1/documents/{{external_key}} ``` - **Headers:** ``` Authorization: Bearer <dein_token> Accept: image/png ``` - **Pre-request Script:** um `{{external_key}}` aus einer Collection zu setzen - **Tests:** zum Speichern als Datei (in Kombination mit Postman Runner & Newman) --- ### 🐍 Bonus: Python-Skript zum Download Wenn du alle `external_key`, `file_name` etc. aus der DB hast: ```python import os import requests import pandas as pd df = pd.read_csv("documents_export.tsv", sep="\t") os.makedirs("downloaded", exist_ok=True) for _, row in df.iterrows(): url = f"https://yourserver/api/v1/documents/{row['external_key']}" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN", "Accept": row['mimetype'] } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: ext_folder = row['file_extension'].lower() os.makedirs(f"downloaded/{ext_folder}", exist_ok=True) target = f"downloaded/{ext_folder}/{row['file_name']}" with open(target, "wb") as f: f.write(response.content) print(f"✔ Downloaded: {target}") else: print(f"⚠ Failed: {url} ({response.status_code})") ``` --- ### 📦 Was ich von dir brauche: Wenn du willst, dass ich den **exakten API-Aufruf reverse-engineere**: 🟢 **Bitte lade deine `.har`-Datei hoch**, oder 🟢 sende den vollständigen API-Request (aus Browser DevTools oder Postman), inklusive: - URL - HTTP-Methode - Headers - Query-Parameter (falls vorhanden) - Response-Code Dann sage ich dir: ✅ Wie du es in **Postman** einrichtest ✅ Wie du es in **Python** skriptest ✅ Wie du strukturierte Downloads in Ordner machst --- Soll ich dir schon mal ein Download-Template für Postman oder Python bauen, bevor du die HAR hochlädst?