Compare commits

..

2 Commits

Author SHA1 Message Date
gitea a8b2321dd7 feat(logic): dostawcy LLM i pisanie horoskopu (LOG-31)
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m48s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 29s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 22s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 10m46s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Failing after 26s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 19s
Domyslnie model LOKALNY — prompt niesie oryginalne opisy z baz, wiec
domyslnie NIC nie opuszcza sieci. Chmura wlaczana swiadomie (LOG-32).

- app/llm/: LLMProvider (jak EphemerisEngine z LOG-24) + dwie implementacje.
  Lokalny serwer modelu (Ollama/vLLM/llama.cpp) i OpenAI mowia TYM SAMYM
  protokolem /chat/completions, wiec obsluguje je jedna klasa; Anthropic ma
  wlasny /v1/messages. Napisane na samym httpx — bez SDK openai/anthropic:
  mniej zaleznosci i pelna kontrola nad tym, co wychodzi z sieci.
- Kazdy dostawca deklaruje `leaves_lan` — interfejs MUSI jawnie mowic, czy
  tresc baz opuszcza siec; UI na tej podstawie ostrzega.
- Ponawianie z backoffem (429/5xx), timeouty, czytelne bledy zamiast stacktrace.
- Klucz wylacznie z LLM_API_KEY (sekret), nigdy w repo ani w UI.
- POST /chart/horoscope + GET /llm/health.

WAZNE: prompt jest zwracany ZAWSZE — takze gdy model padnie lub brakuje
klucza. Dzieki temu awaria dostawcy nie blokuje pracy: prompt mozna
skopiowac i uzyc recznie.

Prezentacja: wybor modelu (lokalny/Anthropic/OpenAI), przycisk „Napisz
horoskop (AI)", wynik z informacja kto go napisal, czy dane opuscily siec,
ile wskazan weszlo, oraz zastrzezenie ze to nie porada medyczna (PRE-15).

Testy: 13 nowych (transport podstawiony — zaden prawdziwy model nie wolany),
calosc 131 passed / 1 skipped. Zweryfikowane e2e na atrapie serwera modelu:
horoskop napisany, leaves_lan=false, tokeny zliczone; a przy padnietym
modelu / braku klucza / zlym dostawcy — czytelny blad i zachowany prompt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-21 18:47:09 +02:00
gitea 80c008f076 feat(logic): generator promptow do LLM + budzetowanie (LOG-29, LOG-30)
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m52s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 1m8s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 1m21s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 11m14s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Failing after 29s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 20s
Pierwszy krok ustalonej kolejnosci: prompt z podgladem, uzyteczny od razu
BEZ integracji API (ta przyjdzie w LOG-31).

LOG-29 — app/prompt.py:
- profil natal (ekran Interpretacje) i period (ekran Kalendarz),
- prompt po polsku: zadanie -> dane horoskopu (pozycje, osie, Lots, aspekty,
  sekta, zodiak) -> wskazania z baz wg wagi -> instrukcje -> zastrzezenie,
- twarde reguly: kazda teza musi cytowac konkretny sygnifikator, zakaz
  wychodzenia poza dostarczone dane, jawne wskazanie sprzecznosci,
- deterministyczny: ten sam horoskop + budzet = ten sam prompt.

LOG-30 — redukcja do budzetu (concise/medium/extensive):
dedup -> grupowanie z licznikiem -> sortowanie wg punktacji sily (LOG-21) ->
obciecie ogona (jednostka = CALE wskazanie) -> skracanie dlugich opisow.
Statystyki zwracaja ile weszlo/pominieto i jaki byl prog — takze w tresci
promptu, zeby model wiedzial, ze widzi wybor.

POST /chart/prompt — zwraca sam prompt + statystyki, bez wolania modelu.

Prezentacja: przycisk „Generuj prompt (AI)" na obu ekranach, wybor budzetu,
pole z promptem + kopiowanie (z fallbackiem dla http bez secure context).

WAZNE (znalezione przy tescie e2e): padnieta warstwa danych zabiera tylko
wskazania — horoskop i OS CZASU zostaja, bo sa czysto obliczeniowe. Wczesniej
blad bazy gubil cala osie czasu, czyniac prognoze okresowa bezuzyteczna.
Zabezpieczone testem.

Testy: 19 nowych, calosc 118 passed / 1 skipped. Zweryfikowane e2e w
przegladarce: profil natal (3340 znakow) i period (15 zdarzen, 4728 znakow).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-21 17:31:51 +02:00
19 changed files with 23 additions and 680 deletions
-20
View File
@@ -51,26 +51,6 @@ jobs:
EPHEMERIS_DIR: ${{ github.workspace }}/services/logic/.ephemeris
run: pytest tests -q -rs
presentation-tests:
name: Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz)
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: "3.12"
cache: pip
cache-dependency-path: services/presentation/requirements-dev.txt
- name: Instalacja zależności
run: pip install -r services/presentation/requirements-dev.txt
# Bramka chroniąca oryginalne bazy — nietestowany kod ochronny jest gorszy
# niż jego brak, bo daje złudzenie zabezpieczenia.
- name: Testy (pytest)
working-directory: services/presentation
env:
PYTHONPATH: .
run: pytest tests -q -rs
swisseph-image:
name: Build obrazu silnika B (swisseph)
runs-on: ubuntu-latest
Binary file not shown.
-2
View File
@@ -10,7 +10,6 @@ from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI
from app import security
from app.config import settings
from app.models import HealthInfo, SearchQuery, SearchResult
from app.providers.factory import build_provider
@@ -25,7 +24,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
app = FastAPI(title="astrololo · warstwa bazodanowa", lifespan=lifespan)
security.install(app, "danych") # token międzywarstwowy (LOG-32)
@app.post("/search", response_model=SearchResult)
+1 -4
View File
@@ -18,10 +18,7 @@ class SearchQuery(BaseModel):
key: str = Field(..., description="Pole/kolumna kanoniczna, po której szukamy, np. 'name'.")
value: str = Field(..., description="Szukana wartość.")
exact: bool = Field(False, description="Dopasowanie dokładne vs. zawieranie (contains).")
# Górny limit celowo niski: to zapytanie oddaje SUROWE wiersze baz, więc wysoki
# pułap zamienia je w narzędzie do masowego pobrania (LOG-32). 5000 = tyle, ile
# realnie potrzebuje build_report na jeden obiekt.
limit: int = Field(50, ge=1, le=5000)
limit: int = Field(50, ge=1, le=50000)
fields: list[str] | None = Field(
None, description="Lista pól kanonicznych do zwrócenia; None = wszystkie."
)
-50
View File
@@ -1,50 +0,0 @@
"""Uwierzytelnianie międzywarstwowe (LOG-32).
Warstwa danych oddaje SUROWE wiersze baz — to najbardziej wrażliwy punkt całego
systemu. Bez tego kontrolera wystarczyłoby uderzyć w nią bezpośrednio, z pominięciem
i logiki, i logowania w UI. Gdy ustawiono INTERNAL_TOKEN, każde żądanie (poza /health)
musi go przynieść w nagłówku X-Astrololo-Token.
Bez INTERNAL_TOKEN kontrola jest wyłączona (dev / zgodność wstecz) — wtedy przy
starcie leci ostrzeżenie.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import os
import secrets
from fastapi import Request
from fastapi.responses import JSONResponse
log = logging.getLogger("astrololo.security")
HEADER = "X-Astrololo-Token"
PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
def token() -> str:
"""Czytany leniwie — konfiguracja może się zmienić bez importu modułu."""
return os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
def enabled() -> bool:
return bool(token())
def install(app, layer: str) -> None:
if not enabled():
log.warning(
"UWAGA: INTERNAL_TOKEN nie ustawiony — warstwa %s przyjmuje żądania od "
"kogokolwiek, kto ma do niej dostęp sieciowy.", layer,
)
@app.middleware("http")
async def _guard(request: Request, call_next):
if request.url.path in PUBLIC_PATHS or not enabled():
return await call_next(request)
got = request.headers.get(HEADER, "")
if not secrets.compare_digest(got, token()):
return JSONResponse({"detail": "Brak lub błędny token międzywarstwowy."},
status_code=401)
return await call_next(request)
+2 -9
View File
@@ -5,7 +5,6 @@ Jedyny punkt styku w dół. Gdyby warstwa bazodanowa zmieniła implementację
"""
from __future__ import annotations
import os
from typing import Any
import httpx
@@ -13,12 +12,6 @@ import httpx
from app.config import settings
def _auth_headers() -> dict[str, str]:
"""Token międzywarstwowy (LOG-32) — pusty, gdy ochrona wyłączona."""
token = os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
return {"X-Astrololo-Token": token} if token else {}
class DataClient:
def __init__(self, base_url: str | None = None) -> None:
self.base_url = (base_url or settings.data_url).rstrip("/")
@@ -33,12 +26,12 @@ class DataClient:
) -> dict[str, Any]:
payload = {"key": key, "value": value, "exact": exact, "limit": limit, "fields": fields}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/search", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/search", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
def health(self) -> dict[str, Any]:
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
r = client.get(f"{self.base_url}/health", headers=_auth_headers())
r = client.get(f"{self.base_url}/health")
r.raise_for_status()
return r.json()
-16
View File
@@ -27,18 +27,6 @@ LUMINARIES = {"Sun", "Moon"}
DEFAULT_ORB = 8.0
LUMINARY_BONUS = 2.0
# Pary sztywno powiązane definicyjnie — kąt między nimi wynika z samej definicji
# punktu, nie z układu nieba (SN = NN + 180°). Aspekt taki zawsze wychodzi
# dokładny (orb 0,00°) i nie niesie żadnej informacji astrologicznej, więc
# wycinamy go z wyników: zaśmieca listę w UI i zjada budżet promptu do LLM.
RIGID_PAIRS = frozenset({
frozenset({"North Node", "South Node"}),
})
def _is_rigid(name_a: str, name_b: str) -> bool:
return frozenset({name_a, name_b}) in RIGID_PAIRS
def separation(a: float, b: float) -> float:
"""Najmniejsza separacja kątowa [0,180]."""
@@ -68,16 +56,12 @@ def find_aspects(
Zwraca listę aspektów głównych; gdy znane są prędkości, każdy aspekt ma
applying (bool) i skrót 'as': 'A'/'S' (aplikacyjny/separacyjny).
Pary z RIGID_PAIRS (np. NN/SN) są pomijane — ich kąt jest definicyjny.
"""
out: list[dict] = []
n = len(positions)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
a, b = positions[i], positions[j]
if _is_rigid(a["name"], b["name"]):
continue
la, lb = a.get("decimal"), b.get("decimal")
if la is None or lb is None:
continue
+11 -43
View File
@@ -4,26 +4,13 @@ Domyślny jest **model lokalny**: prompt niesie oryginalne opisy z baz, więc
domyślnie nic nie opuszcza naszej sieci (LOG-32). Chmurę włącza się świadomie —
przez konfigurację albo pojedyncze żądanie.
Konfiguracja jest **per dostawca**, bo UI pozwala przełączać go przy każdym żądaniu.
Wspólne `LLM_*` nie wystarczy: ustawienie `LLM_BASE_URL` na lokalny model kierowałoby
tam także żądania do OpenAI, a `LLM_MODEL=llama3.1:8b` kazałoby Anthropic użyć modelu
llama. Dlatego każdy dostawca ma własny komplet zmiennych.
Zmienne środowiskowe:
LLM_PROVIDER local (domyślnie) | openai | anthropic — dostawca domyślny
LLM_TIMEOUT sekundy (domyślnie 120)
LLM_MAX_TOKENS limit długości odpowiedzi (domyślnie 2000)
<DOSTAWCA>_MODEL / _BASE_URL / _API_KEY — konfiguracja konkretnego dostawcy:
LOCAL_MODEL, LOCAL_BASE_URL (klucz zwykle zbędny)
OPENAI_MODEL, OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY
ANTHROPIC_MODEL, ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_API_KEY
Klucze WYŁĄCZNIE z sekretu — nigdy w repo, w UI ani w logach.
Zgodność wstecz: wspólne `LLM_MODEL` / `LLM_BASE_URL` / `LLM_API_KEY` nadal działają,
ale stosują się TYLKO do dostawcy domyślnego (LLM_PROVIDER) — czyli konfiguracja
instalacji jednodostawcowej zostaje nietknięta, a pozostali dostawcy jej nie dziedziczą.
LLM_PROVIDER local (domyślnie) | openai | anthropic
LLM_MODEL nazwa modelu (domyślna zależy od dostawcy)
LLM_BASE_URL adres API (domyślnie: lokalny serwer zgodny z OpenAI)
LLM_API_KEY klucz — WYŁĄCZNIE z sekretu; niepotrzebny dla modelu lokalnego
LLM_TIMEOUT sekundy (domyślnie 120)
LLM_MAX_TOKENS limit długości odpowiedzi (domyślnie 2000)
"""
from __future__ import annotations
@@ -62,39 +49,20 @@ def timeout() -> float:
return float(os.getenv("LLM_TIMEOUT", "120"))
def setting(provider: str, suffix: str, fallback: str = "") -> str:
"""Ustawienie dostawcy: <DOSTAWCA>_<SUFIKS> → LLM_<SUFIKS> → wbudowana domyślna.
Wspólne `LLM_*` stosuje się WYŁĄCZNIE do dostawcy domyślnego — inaczej adres
lokalnego modelu przejąłby żądania do chmury (i odwrotnie).
"""
specific = os.getenv(f"{provider.upper()}_{suffix}")
if specific:
return specific
if provider == default_provider_name():
generic = os.getenv(f"LLM_{suffix}")
if generic:
return generic
return fallback
def build_provider(name: str | None = None) -> LLMProvider:
name = (name or default_provider_name()).lower()
if name not in PROVIDERS:
raise LLMError(f"Nieznany dostawca LLM: {name!r} (dostępne: {', '.join(PROVIDERS)})")
model = setting(name, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[name])
base_url = setting(name, "BASE_URL", _DEFAULT_URL[name])
api_key = setting(name, "API_KEY")
model = os.getenv("LLM_MODEL") or _DEFAULT_MODEL[name]
base_url = os.getenv("LLM_BASE_URL") or _DEFAULT_URL[name]
api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
if name in (OPENAI, ANTHROPIC) and not api_key:
raise LLMError(
f"Brak klucza dla dostawcy {name} — ustaw {name.upper()}_API_KEY "
f"(z sekretu). Model lokalny klucza nie wymaga."
)
if name == ANTHROPIC:
return AnthropicProvider(base_url, model, api_key, timeout())
if name == OPENAI:
if not api_key:
raise LLMError("Brak LLM_API_KEY — dostawca openai wymaga klucza.")
return ChatCompletionsProvider(OPENAI, base_url, model, api_key, timeout(),
leaves_lan=True)
# lokalny — klucz zwykle zbędny; treść NIE opuszcza sieci
-2
View File
@@ -12,14 +12,12 @@ import httpx
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from app import security
from app.clients.data_client import DataClient
from app.models import QueryRequest, QueryResponse
from app.service import QueryService
app = FastAPI(title="astrololo · warstwa logiczna")
service = QueryService()
security.install(app, "logiczna") # token międzywarstwowy (LOG-32)
# --- silnik efemeryd (LOG-24): budowany leniwie, by nie wymagać Skyfielda do startu ---
_engine = None
-50
View File
@@ -1,50 +0,0 @@
"""Uwierzytelnianie międzywarstwowe (LOG-32).
Warstwa logiczna oddaje treść baz interpretacyjnych, więc samo zalogowanie w
prezentacji nie wystarczy bez tego kontrolera wystarczyłoby uderzyć w logikę
z pominięciem UI. Gdy ustawiono INTERNAL_TOKEN, każde żądanie (poza /health)
musi go przynieść w nagłówku X-Astrololo-Token.
Bez INTERNAL_TOKEN kontrola jest wyłączona (dev / zgodność wstecz) wtedy przy
starcie leci ostrzeżenie.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import os
import secrets
from fastapi import Request
from fastapi.responses import JSONResponse
log = logging.getLogger("astrololo.security")
HEADER = "X-Astrololo-Token"
PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
def token() -> str:
"""Czytany leniwie — konfiguracja może się zmienić bez importu modułu."""
return os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
def enabled() -> bool:
return bool(token())
def install(app, layer: str) -> None:
if not enabled():
log.warning(
"UWAGA: INTERNAL_TOKEN nie ustawiony — warstwa %s przyjmuje żądania od "
"kogokolwiek, kto ma do niej dostęp sieciowy.", layer,
)
@app.middleware("http")
async def _guard(request: Request, call_next):
if request.url.path in PUBLIC_PATHS or not enabled():
return await call_next(request)
got = request.headers.get(HEADER, "")
if not secrets.compare_digest(got, token()):
return JSONResponse({"detail": "Brak lub błędny token międzywarstwowy."},
status_code=401)
return await call_next(request)
+1 -23
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
"""Testy aspektów (LOG-06) — czysta matematyka."""
from app.engine.aspects import RIGID_PAIRS, find_aspects, separation
from app.engine.aspects import find_aspects, separation
def test_separation_wraparound():
@@ -55,28 +55,6 @@ def test_separating_when_moving_apart():
assert a["applying"] is False and a["as"] == "S"
def test_rigid_pair_nodes_not_reported():
# SN = NN + 180° z definicji — trywialna opozycja, nie aspekt
pos = [
{"name": "North Node", "decimal": 42.0, "speed": -0.053},
{"name": "South Node", "decimal": 222.0, "speed": -0.053},
{"name": "Sun", "decimal": 42.5, "speed": 0.96},
]
pairs = {frozenset((a["obj1"], a["obj2"])) for a in find_aspects(pos)}
assert frozenset({"North Node", "South Node"}) not in pairs
# aspekty węzłów do innych obiektów zostają nietknięte
assert frozenset({"Sun", "North Node"}) in pairs
assert frozenset({"Sun", "South Node"}) in pairs
def test_no_rigid_pairs_in_real_chart(own_engine, reference_moment):
from app.engine.chart import build_chart
chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
found = [a for a in chart["aspects"] if frozenset((a["obj1"], a["obj2"])) in RIGID_PAIRS]
assert not found, f"trywialne aspekty par sztywnych w horoskopie: {found}"
def test_no_as_flag_without_speeds():
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
assert "as" not in find_aspects(pos)[0]
+1 -64
View File
@@ -133,9 +133,7 @@ def test_default_provider_is_local(monkeypatch):
def test_openai_requires_key(monkeypatch):
monkeypatch.delenv("LLM_API_KEY", raising=False)
monkeypatch.delenv("OPENAI_API_KEY", raising=False)
# komunikat wskazuje ZMIENNĄ DO USTAWIENIA dla tego dostawcy, nie ogólne LLM_API_KEY
with pytest.raises(LLMError, match="OPENAI_API_KEY"):
with pytest.raises(LLMError, match="LLM_API_KEY"):
factory.build_provider("openai")
@@ -149,64 +147,3 @@ def test_env_overrides_model_and_url(monkeypatch):
monkeypatch.setenv("LLM_BASE_URL", "http://serwer:8000/v1")
p = factory.build_provider("local")
assert p.model == "moj-model" and p.base_url == "http://serwer:8000/v1"
# ---------------------------------------- konfiguracja per dostawca (regresja LOG-31)
# UI pozwala przelaczac dostawce przy kazdym zadaniu, wiec ustawienia JEDNEGO nie moga
# przeciekac na pozostalych. Wczesniej wspolne LLM_BASE_URL/LLM_MODEL kierowaly zadania
# do OpenAI na adres lokalnej Ollamy i prosily Anthropic o model llama.
def _clear(monkeypatch):
for v in ("LLM_PROVIDER", "LLM_MODEL", "LLM_BASE_URL", "LLM_API_KEY",
"LOCAL_MODEL", "LOCAL_BASE_URL", "LOCAL_API_KEY",
"OPENAI_MODEL", "OPENAI_BASE_URL", "OPENAI_API_KEY",
"ANTHROPIC_MODEL", "ANTHROPIC_BASE_URL", "ANTHROPIC_API_KEY"):
monkeypatch.delenv(v, raising=False)
def test_local_config_does_not_leak_to_cloud(monkeypatch):
"""Sedno bledu: skonfigurowany model lokalny przejmowal zadania do chmury."""
_clear(monkeypatch)
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
monkeypatch.setenv("LLM_BASE_URL", "http://ollama:11434/v1") # konfiguracja lokalnego
monkeypatch.setenv("LLM_MODEL", "llama3.1:8b")
monkeypatch.setenv("OPENAI_API_KEY", "sk-test")
local = factory.build_provider("local")
assert local.base_url == "http://ollama:11434/v1" and local.model == "llama3.1:8b"
openai = factory.build_provider("openai")
assert openai.base_url == "https://api.openai.com/v1", "zadanie do OpenAI poszloby do Ollamy"
assert openai.model == "gpt-4o-mini", "OpenAI dostalby nazwe modelu llama"
def test_provider_specific_settings_win(monkeypatch):
_clear(monkeypatch)
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
monkeypatch.setenv("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-ant")
monkeypatch.setenv("ANTHROPIC_MODEL", "claude-opus-4-8")
p = factory.build_provider("anthropic")
assert p.model == "claude-opus-4-8" and p.api_key == "sk-ant"
def test_generic_vars_apply_only_to_default_provider(monkeypatch):
"""Zgodnosc wstecz: wspolne LLM_* konfiguruja dostawce domyslnego i tylko jego."""
_clear(monkeypatch)
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "openai")
monkeypatch.setenv("LLM_API_KEY", "sk-generic")
monkeypatch.setenv("LLM_MODEL", "gpt-4o")
assert factory.build_provider("openai").model == "gpt-4o"
assert factory.build_provider("local").model == "llama3.1:8b" # nie dziedziczy
def test_cloud_without_key_is_rejected_clearly(monkeypatch):
_clear(monkeypatch)
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "local")
for name in ("openai", "anthropic"):
with pytest.raises(LLMError, match=f"{name.upper()}_API_KEY"):
factory.build_provider(name)
def test_local_needs_no_key(monkeypatch):
_clear(monkeypatch)
assert factory.build_provider("local").api_key == ""
-65
View File
@@ -1,65 +0,0 @@
"""Token międzywarstwowy (LOG-32).
Warstwa logiczna oddaje treść baz, więc musi odrzucać żądania z pominięciem UI.
"""
import pytest
from fastapi import FastAPI
from starlette.testclient import TestClient
from app import security
TOKEN = "tajny-token-testowy"
def _app() -> FastAPI:
app = FastAPI()
security.install(app, "testowa")
@app.get("/health")
def health():
return {"status": "ok"}
@app.get("/secret")
def secret():
return {"rows": ["treść z bazy"]}
return app
@pytest.fixture
def guarded(monkeypatch):
monkeypatch.setenv("INTERNAL_TOKEN", TOKEN)
return TestClient(_app())
@pytest.fixture
def open_app(monkeypatch):
monkeypatch.delenv("INTERNAL_TOKEN", raising=False)
return TestClient(_app())
def test_rejects_request_without_token(guarded):
assert guarded.get("/secret").status_code == 401
def test_rejects_wrong_token(guarded):
r = guarded.get("/secret", headers={security.HEADER: "zly"})
assert r.status_code == 401
assert "treść z bazy" not in r.text
def test_accepts_correct_token(guarded):
r = guarded.get("/secret", headers={security.HEADER: TOKEN})
assert r.status_code == 200
assert r.json()["rows"] == ["treść z bazy"]
def test_health_stays_public(guarded):
"""Sonda k8s nie zna tokenu — /health musi działać bez niego."""
assert guarded.get("/health").status_code == 200
def test_disabled_when_token_unset(open_app):
"""Brak konfiguracji = zgodność wstecz (dev), nie blokada."""
assert not security.enabled()
assert open_app.get("/secret").status_code == 200
@@ -5,7 +5,6 @@ opracowane wyniki. Prezentacja nie sięga bezpośrednio do bazy ani do silnika.
"""
from __future__ import annotations
import os
from typing import Any
import httpx
@@ -13,12 +12,6 @@ import httpx
from app.config import settings
def _auth_headers() -> dict[str, str]:
"""Token międzywarstwowy (LOG-32) — pusty, gdy ochrona wyłączona."""
token = os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
return {"X-Astrololo-Token": token} if token else {}
class LogicClient:
def __init__(self, base_url: str | None = None) -> None:
self.base_url = (base_url or settings.logic_url).rstrip("/")
@@ -26,7 +19,7 @@ class LogicClient:
def query(self, query: str, field: str, exact: bool, limit: int) -> dict[str, Any]:
payload = {"query": query, "field": field, "exact": exact, "limit": limit}
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/api/query", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/api/query", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
@@ -52,7 +45,7 @@ class LogicClient:
}
# stacje wymagają root-findów — dłuższy timeout
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0) if stations else settings.http_timeout) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
@@ -62,7 +55,7 @@ class LogicClient:
"""Sygnifikatory z obliczeń szukane w bazie — woła logic /chart/report."""
payload = {"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon, "limit": limit, "group": group}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
@@ -78,7 +71,7 @@ class LogicClient:
if from_date and to_date:
payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/prompt", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/prompt", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
@@ -100,7 +93,7 @@ class LogicClient:
if from_date and to_date:
payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 300.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/horoscope", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/horoscope", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
@@ -114,6 +107,6 @@ class LogicClient:
"from_date": from_date, "to_date": to_date, "interpret": interpret,
}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload, headers=_auth_headers())
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
+1 -2
View File
@@ -17,7 +17,7 @@ from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from app import geocode, security
from app import geocode
from app.clients.logic_client import LogicClient
from app.config import DEFAULT_LOCATION_LABEL, default_form
@@ -25,7 +25,6 @@ app = FastAPI(title="astrololo · warstwa prezentacji")
app.mount("/static", StaticFiles(directory="app/static"), name="static")
templates = Jinja2Templates(directory="app/templates")
logic = LogicClient()
security.install(app) # logowanie + limit żądań (LOG-32)
def _build_utc(date: str, time: str, tz_offset: float) -> tuple[str, str]:
-120
View File
@@ -1,120 +0,0 @@
"""Ochrona dostępu do aplikacji (LOG-32).
Rdzeniem produktu oryginalne bazy interpretacyjne. Aplikacja podaje ich treść
na wielu ścieżkach (`/significators`, `/interpret`, generator promptu), więc BRAK
uwierzytelnienia oznacza, że każdy w sieci może je wypompować bez udziału
jakiegokolwiek modelu językowego. Ten moduł zamyka drogę.
Dwa mechanizmy:
* **HTTP Basic** wejście do aplikacji; włącza się, gdy ustawiono APP_PASSWORD.
* **limit żądań** hamuje masowe odpytywanie (eksfiltrację przez pętlę zapytań).
Świadomie NIE logujemy treści żądań ani promptów logi to kolejny nośnik wycieku.
UWAGA: bez APP_PASSWORD ochrona jest WYŁĄCZONA (zgodność wstecz i wygoda dev).
Wtedy przy starcie leci głośne ostrzeżenie żeby nikt nie wdrożył tego w
przekonaniu, że jest chroniony.
"""
from __future__ import annotations
import base64
import binascii
import logging
import os
import secrets
import time
from collections import deque
from fastapi import Request
from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
log = logging.getLogger("astrololo.security")
MAX_TRACKED_CLIENTS_DEFAULT = 4096
MAX_TRACKED_CLIENTS = MAX_TRACKED_CLIENTS_DEFAULT # zabezpieczenie przed puchnięciem pamięci
# konfiguracja czytana leniwie — testy i restart mogą ją zmienić bez importu modułu
def app_user() -> str:
return os.getenv("APP_USER", "astrololo")
def app_password() -> str:
return os.getenv("APP_PASSWORD", "")
def rate_limit_per_min() -> int:
return int(os.getenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "120"))
PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
PUBLIC_PREFIXES = ("/static/",)
_hits: dict[str, deque[float]] = {}
def auth_enabled() -> bool:
return bool(app_password())
def _is_public(path: str) -> bool:
return path in PUBLIC_PATHS or path.startswith(PUBLIC_PREFIXES)
def _authorized(header: str | None) -> bool:
if not header or not header.lower().startswith("basic "):
return False
try:
raw = base64.b64decode(header.split(" ", 1)[1]).decode("utf-8")
user, _, password = raw.partition(":")
except (binascii.Error, UnicodeDecodeError, IndexError):
return False
# porównanie odporne na atak czasowy; oba pola muszą się zgadzać
ok_user = secrets.compare_digest(user, app_user())
ok_pass = secrets.compare_digest(password, app_password())
return ok_user and ok_pass
def _rate_limited(client: str) -> bool:
cap = rate_limit_per_min()
if cap <= 0:
return False
now = time.monotonic()
window = _hits.get(client)
if window is None:
if len(_hits) >= MAX_TRACKED_CLIENTS:
_hits.clear() # prosty reset zamiast nieograniczonego wzrostu
window = _hits[client] = deque()
while window and now - window[0] > 60.0:
window.popleft()
if len(window) >= cap:
return True
window.append(now)
return False
def install(app) -> None:
"""Podpina ochronę pod wszystkie ścieżki poza /health i /static."""
if not auth_enabled():
log.warning(
"UWAGA: APP_PASSWORD nie ustawione — aplikacja jest OTWARTA dla każdego, "
"kto ma do niej dostęp sieciowy, wraz z treścią baz interpretacyjnych."
)
@app.middleware("http")
async def _guard(request: Request, call_next):
if _is_public(request.url.path):
return await call_next(request)
client = request.client.host if request.client else "?"
if _rate_limited(client):
return JSONResponse(
{"detail": "Zbyt wiele żądań — spróbuj za chwilę."},
status_code=429, headers={"Retry-After": "60"},
)
if auth_enabled() and not _authorized(request.headers.get("authorization")):
return HTMLResponse(
"<h1>401 — wymagane logowanie</h1>", status_code=401,
headers={"WWW-Authenticate": 'Basic realm="astrololo"'},
)
return await call_next(request)
@@ -1,2 +0,0 @@
-r requirements.txt
pytest>=8.0
@@ -1,62 +0,0 @@
"""Niezmiennik: KAŻDE wyjście HTTP w dół niesie token międzywarstwowy (LOG-32).
Powód istnienia tego testu: token dodano do klienta na gałęzi, która odbiła się od
mastera zanim powstały metody `prompt()` i `horoscope()`. Git zmergował obie zmiany
czysto (różne linie), ale nowe metody wyszły BEZ tokenu i dostawały 401 dopiero na
produkcji. Zwykły test jednej metody by tego nie złapał, więc sprawdzamy regułę
strukturalnie: nie ma wywołania bez `headers=`.
"""
import ast
import pathlib
CLIENT = pathlib.Path(__file__).resolve().parents[1] / "app" / "clients" / "logic_client.py"
def _http_calls(path: pathlib.Path) -> list[tuple[str, int, bool]]:
"""(nazwa_metody_http, linia, czy_ma_headers) dla każdego client.post/get."""
tree = ast.parse(path.read_text(encoding="utf-8"))
out = []
for node in ast.walk(tree):
if not isinstance(node, ast.Call) or not isinstance(node.func, ast.Attribute):
continue
if node.func.attr not in ("post", "get", "put", "patch", "delete"):
continue
if not (isinstance(node.func.value, ast.Name) and node.func.value.id == "client"):
continue
has_headers = any(kw.arg == "headers" for kw in node.keywords)
out.append((node.func.attr, node.lineno, has_headers))
return out
def test_client_module_exists():
assert CLIENT.is_file()
def test_every_outbound_call_sends_auth_header():
calls = _http_calls(CLIENT)
assert calls, "nie znaleziono żadnego wywołania HTTP — test przestał cokolwiek pilnować"
missing = [f"{CLIENT.name}:{line} client.{verb}()" for verb, line, ok in calls if not ok]
assert not missing, (
"Wywołania w dół bez tokenu międzywarstwowego (dostaną 401 przy włączonej "
"ochronie): " + ", ".join(missing)
)
def test_auth_headers_helper_is_lazy():
"""Token czytany przy wywołaniu, nie przy imporcie — inaczej pod wystartowałby
z pustym tokenem, gdyby zmienna pojawiła się później."""
import os
from app.clients.logic_client import _auth_headers
old = os.environ.get("INTERNAL_TOKEN")
try:
os.environ["INTERNAL_TOKEN"] = "abc"
assert _auth_headers() == {"X-Astrololo-Token": "abc"}
os.environ.pop("INTERNAL_TOKEN")
assert _auth_headers() == {} # ochrona wyłączona = brak nagłówka
finally:
if old is not None:
os.environ["INTERNAL_TOKEN"] = old
else:
os.environ.pop("INTERNAL_TOKEN", None)
@@ -1,133 +0,0 @@
"""Logowanie do aplikacji i limit żądań (LOG-32).
To jest brama chroniąca oryginalne bazy interpretacyjne bez niej każdy w sieci
mógł je wypompować przez `/significators` czy generator promptu. Testy pilnują,
że brama faktycznie zamyka, a nie tylko wygląda na zamkniętą.
"""
import base64
import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import HTMLResponse
from starlette.testclient import TestClient
from app import security
USER, PASSWORD = "astrololo", "haslo-testowe"
def _basic(user: str, password: str) -> dict[str, str]:
raw = base64.b64encode(f"{user}:{password}".encode()).decode()
return {"Authorization": f"Basic {raw}"}
def _app() -> FastAPI:
app = FastAPI()
security.install(app)
@app.get("/health")
def health():
return {"status": "ok"}
@app.get("/significators", response_class=HTMLResponse)
def significators():
return "<p>treść z bazy interpretacyjnej</p>"
return app
@pytest.fixture(autouse=True)
def _reset_rate_limit():
security._hits.clear()
yield
security._hits.clear()
@pytest.fixture
def guarded(monkeypatch):
monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "120")
return TestClient(_app())
# ------------------------------------------------------------------ logowanie
def test_blocks_anonymous_access(guarded):
r = guarded.get("/significators")
assert r.status_code == 401
assert "treść z bazy" not in r.text
def test_challenges_with_basic_realm(guarded):
"""Bez nagłówka WWW-Authenticate przeglądarka nie pokaże okna logowania."""
assert "Basic" in guarded.get("/significators").headers.get("WWW-Authenticate", "")
def test_rejects_wrong_password(guarded):
assert guarded.get("/significators", headers=_basic(USER, "zle")).status_code == 401
def test_rejects_wrong_user(guarded):
assert guarded.get("/significators", headers=_basic("obcy", PASSWORD)).status_code == 401
def test_rejects_malformed_header(guarded):
for bad in ("Basic !!!niebase64!!!", "Bearer cokolwiek", "", "Basic"):
assert guarded.get("/significators", headers={"Authorization": bad}).status_code == 401
def test_allows_correct_credentials(guarded):
r = guarded.get("/significators", headers=_basic(USER, PASSWORD))
assert r.status_code == 200
assert "treść z bazy" in r.text
def test_health_stays_public(guarded):
assert guarded.get("/health").status_code == 200
def test_open_when_password_unset(monkeypatch):
"""Brak hasła = zgodność wstecz; ochrona wyłączona (i ostrzegamy przy starcie)."""
monkeypatch.delenv("APP_PASSWORD", raising=False)
assert not security.auth_enabled()
assert TestClient(_app()).get("/significators").status_code == 200
# --------------------------------------------------------------- limit żądań
def test_rate_limit_blocks_flood(monkeypatch):
"""Masowe odpytywanie to droga eksfiltracji nawet po zalogowaniu."""
monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "5")
client = TestClient(_app())
auth = _basic(USER, PASSWORD)
codes = [client.get("/significators", headers=auth).status_code for _ in range(8)]
assert codes[:5] == [200] * 5
assert 429 in codes[5:]
def test_rate_limited_response_has_retry_after(monkeypatch):
monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "1")
client = TestClient(_app())
auth = _basic(USER, PASSWORD)
client.get("/significators", headers=auth)
r = client.get("/significators", headers=auth)
assert r.status_code == 429 and r.headers.get("Retry-After") == "60"
def test_rate_limit_precedes_auth(monkeypatch):
"""Limit musi działać także dla niezalogowanych — inaczej zgadywanie hasła
i sondowanie API jest darmowe."""
monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "3")
client = TestClient(_app())
codes = [client.get("/significators").status_code for _ in range(6)]
assert 429 in codes
def test_rate_limit_disabled_when_zero(monkeypatch):
monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "0")
monkeypatch.delenv("APP_PASSWORD", raising=False)
client = TestClient(_app())
assert all(client.get("/significators").status_code == 200 for _ in range(30))