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egutierrez 2a5127fcaf fix(enrichers): split_sentences y extract_iocs_text leen entities.notes
El campo `notes` es lo que el usuario escribe en el panel Note del
Inspector (doble click sobre el nodo) — sitio canonico para texto
largo. Antes los enrichers leian metadata.text/description/query como
prioridad, dejando notes ignorado y forzando al usuario a inyectar
texto via la UI metadata-extra (poco descubrible).

Cambios:
- Ambos run.py abren la BD y leen `entities.notes` por SQL antes de
  fallback a node_name. metadata.text/description/query ya no se
  consultan (KISS — solo notes y name).
- conftest.make_node admite kwarg `notes` para inyectar contenido
  en la columna notes desde tests.
- Tests actualizados: SAMPLE_TEXT y los IoC dumps van por `notes=`
  en lugar de `metadata={"text": ...}`.
- Renombrado el test que verificaba prioridad: ahora se llama
  `*_uses_notes_priority` y verifica notes > name.

Tests verdes WSL (44) y Windows (33 + 11 skipped).
2026-05-03 15:36:18 +02:00
egutierrez 0e435c2e21 feat: enrichers offline split_sentences + extract_iocs_text
Para probar la app sin depender de red (DDG bloquea con captcha desde
ciertas IPs). Ambos aplican grouping (umbral 50, preview K=10) replicando
el patron de web_search.

- split_sentences: parte texto en frases (regex), crea nodos Sentence
  conectados con SENTENCE_OF.
- extract_iocs_text: variante de extract_text_entities que lee directo
  metadata.text/description/name, sin requerir fetch previo. Vendoriza
  extract_iocs_py_cybersecurity. Multi-tipo, agrupado en un solo Group
  heterogeneo (decision 6 multi-grupo-por-tipo es fase 2).
- Tipo Sentence en types.yaml.

Tests pytest cubren below/above threshold para ambos.
2026-05-03 15:20:39 +02:00
egutierrez 67f10a8afd feat(0035c): web_search crea Group cuando excede umbral
Cuando un enricher web_search produce >= 50 resultados, los primeros 10
quedan sueltos colgando del source (preview Twitter/Reddit) y los
restantes entran como hijos de un nuevo nodo Group cuadrado.

Cambios:
- enrichers/web_search/run.py:
  - DEFAULT_GROUP_THRESHOLD=50, GROUP_PREVIEW_K=10 (constantes globales).
  - has_group_id_column(): detecta si el schema soporta agrupacion.
  - insert_group_entity(): crea nodo Group con metadata
    {enricher, query, count, batch_id}.
  - insert_url_entity() acepta batch_id y group_id; los inyecta en
    metadata/columna respectivamente. Nodos existentes mantienen su
    group_id actual (no se machaca).
  - Generacion de batch_id (UUID4 hex) por ejecucion, compartido por
    todos los nodos creados (group + sueltos + agrupados).
  - Cada hijo del grupo conserva su relacion individual SEARCH_RESULT_OF
    al source original — la procedencia es la relacion real, no el
    contenedor.
  - El JSON de salida añade batch_id, group_id, grouped.

- tests/conftest.py: añade columna entities.group_id al SCHEMA_SQL y
  expone group_id en list_entities() para que los tests lo verifiquen.

- tests/test_web_search.py: 3 tests nuevos
  - below_threshold_no_group: 5 resultados → 0 Groups, comportamiento clasico.
  - above_threshold_creates_group_and_preview: 100 resultados → 1 Group +
    10 sueltos + 90 con group_id, todos con SEARCH_RESULT_OF al source.
  - batch_id_shared_across_outputs: group + preview + hijos comparten
    batch_id.
  - _build_lite_html() genera HTML sintetico con N resultados sin
    necesidad de fixture estatico grande.

Tests: 35 passed (32 previos + 3 nuevos) en WSL.
       24 passed + 11 skipped en Windows.

Refs: issues/0035c-web-search-creates-groups.md
2026-05-03 14:52:29 +02:00
egutierrez 7a94160fd2 feat: catch-up de decisiones previas (Webpage→Url, anti-bot, UI 2-col, tests cross-platform)
Bloque de cambios revisados y validados con el usuario en sesiones
previas que no habian aterrizado en commits propios. Lista por tema:

* enrichers: web_search ahora usa lite.duckduckgo.com como endpoint
  primario (mas tolerante con bot detection desde IP residencial),
  con fallback al endpoint html. Detecta pagina captcha y emite
  error claro si ambos fallan. Anyade _DDGLiteParser para el formato
  lite + auto-pick de parser por contenido.

* enrichers: tipo Webpage unificado en Url (campos de cuerpo
  cacheado viven en metadata del Url). Manifests actualizados
  (applies_to: [Url]). fetch_webpage ya no convierte Url->Webpage.

* enrichers/manifest: campo `params` parseado a EnricherSpec.params
  (name, type, default_value, description). UI puede renderizar
  dialog de configuracion.

* jobs: fix de path conversion para Python embebido nativo Windows
  (no convertir a /mnt/c/... cuando el subproceso es Windows-native;
  solo cuando es bash o python via WSL).

* main.cpp: ventana ImGui (no modal) "Run enricher" con layout
  2-col (label izq, input der). Inserta job con JSON tipado. Layout
  clustering apretado: hijos del mismo anchor en un solo anillo
  alrededor del padre, sin desperdigar por anillos crecientes.

* views: inspector con layout 2-col via BeginTable (Identity,
  Schema fields, Extras). Description full-width debajo de su label.

* tests: portable conftest (auto-detecta REGISTRY_ROOT, PYTHON_BIN,
  ENRICHERS_DIR para WSL y Windows portable). _runner.py trampoline
  inyecta stub via sys.path porque embedded Python ignora PYTHONPATH.
  Tests bash-only (vendor_script, freeze, dispatcher bash, resolver
  Linux-binary) skipean en Windows. Tests existentes adaptados a
  Webpage->Url.

Resultado actual: 32 passed WSL, 21 passed + 11 skipped Windows.
2026-05-03 14:41:28 +02:00
egutierrez ee0d26ce2d feat(enrichers): vendoring de funciones Python por enricher (issue 0033b)
Cada enricher con `lang: python` y `uses_functions` no vacio ahora
puede empaquetar las funciones del registry que necesita en
`<enricher>/_vendored/`. El run.py importa de ahi en lugar de
`<registry_root>/python/functions/`, lo que hace al binario
distribuible sin dependencia de un fn_registry montado.

Cambios:

1. tools/vendor_enricher_python.sh
   - Lee `uses_functions` del manifest (filtrando IDs `*_py_*`).
   - Resuelve `file_path` desde registry.db.
   - Copia recursivamente con expansion transitiva: si un fichero
     vendorizado importa siblings del mismo dominio, los siblings
     tambien se copian (resuelve el caso `extract_iocs.py` que
     importa 7 modulos hermanos).
   - Genera `.vendor.lock` con `<id>  <sha256>  <src_path>` por
     funcion declarada para auditoria.
   - Idempotente — si todos los hashes coinciden, no rehace nada.

2. Manifests actualizados con `uses_functions`:
   - fetch_webpage:        normalize_url + html_to_markdown
   - extract_links:        extract_urls
   - extract_text_entities: extract_iocs

3. run.py de los 3 enrichers afectados: importan de `_vendored/`
   si existe, fallback a `<registry_root>/python/functions/` en
   modo dev (mantiene los tests pytest funcionando).

4. app.md: anade `cryptography` a python_runtime_deps porque el
   blob `cybersecurity.cybersecurity` lo importa al top.

5. Tests:
   - test_vendor_script.py — 6 tests del script: layout correcto,
     transitive siblings, lock con SHA256, idempotencia, modulos
     importables en aislamiento.
   - 16 tests de enrichers existentes pasan via vendoring (no usan
     registry_root porque _vendored/ tiene prioridad).

6. Issue 0033b movido a issues/completed/.

Tests: 32/32 verde (16 enrichers + 6 dispatcher + 4 runtime + 6
vendor).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-03 00:20:41 +02:00
egutierrez 6919ebfe9c feat(enrichers): web_search DuckDuckGo + tests pytest de los 5 enrichers
Anade enricher web_search aplicable a nodos text/Concept/Topic. Hace
POST a html.duckduckgo.com con la query del nodo, parsea resultados
con HTMLParser stdlib, decodifica el redirect uddg= y crea N nodos
Url con relacion SEARCH_RESULT_OF apuntando al nodo origen.

Encadenable: tras web_search, fetch_webpage sobre cada Url completa
el pipeline search -> fetch -> extract.

Defensa contra ops_db_path mal resuelto: normaliza backslashes,
resuelve relativo contra app_dir, valida que la tabla entities
exista antes de tocar nada (exit codes 7/8/9 con JSON resumen).

Tests pytest (16/16 verde): conftest con operations.db temp +
schema minimo, stub de requests via PYTHONPATH para mockear red.
Cubre los 5 enrichers (extract_domain, fetch_webpage, extract_links,
extract_text_entities, web_search) + sanity check de manifests.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-02 16:10:13 +02:00
egutierrez 7ec6c4e09f feat(enrichers): cuatro enrichers web — fetch + extract trio (issues 0028, 0028b)
Cada enricher es un par manifest.yaml + run.py en enrichers/<id>/.

1. fetch_webpage (Url, Webpage):
   HTTP GET (requests, fallback urllib) -> html_to_markdown_py_core ->
   sha256(url) -> guarda HTML+MD en cache/<aa>/<sha>.{html,md}. Convierte
   Url -> Webpage con metadata enriquecida (title/status_code/content_type/
   paths/text_length). Crea Domain con relacion BELONGS_TO.

2. extract_domain (Url, Webpage, Email):
   Saca dominio de metadata.url o metadata.address (sin I/O). Crea/conecta
   Domain con BELONGS_TO. Util cuando el usuario quiere ver el dominio
   antes de fetch.

3. extract_links (Webpage):
   Lee metadata.markdown_path -> extract_urls_py_cybersecurity -> dedup ->
   crea nodo Url por enlace + relacion LINKS_TO. Param max_links (50).

4. extract_text_entities (Webpage):
   Lee metadata.markdown_path -> extract_iocs_py_cybersecurity (regex puro,
   sin coste) -> crea entidades por (type, value) tipadas en el registro:
   Email, IPAddress, Domain, FileHash, CryptoWallet, CVE, MACAddress, Phone.
   Cada una con relacion EXTRACTED_FROM al Webpage origen. v1 sin GLiNER/
   GLiREL — esos requieren modelos pre-cargados (futura iteracion).

Probado end-to-end:
  fetch_webpage  https://httpbin.org/html -> 1 Webpage + 1 Domain
  extract_links  -> 2 Url + 2 LINKS_TO
  extract_text_entities -> 8 IoCs (Email, IP*2, CVE, Domain*2, Wallet, Phone)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-01 18:24:52 +02:00