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👁️ Argus Nexus - Umfassende System-Spezifikation & Historie

1. Die Vision (Der User-Wunsch)

Das Ziel war die Erschaffung einer privaten Intelligence-Plattform im Stil von Palantir oder Worldview.

• Totale Transparenz: Globale Lageerfassung in Echtzeit (Air, Sea, Space, Cyber).
• Keine Kosten: Ausschließliche Nutzung von kostenlosen Open-Source-Daten und APIs.
• Echte Daten (Ziel): Expliziter Verzicht auf Mock-Daten; aktuelle Implementierung ist weitgehend live, mit einzelnen kuratierten Quellen.
• KI-Integration: Nutzung lokaler Rechenpower (M4 Pro) für Analysen und Vorhersagen.
• Visuelle Immersion: Ein hochperformanter 3D-Globus mit 2D-Switch, Ländergrenzen, Wolken und detaillierten Akten zu jedem Objekt.

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2. Technische Architektur

Backend (Die Daten-Pumpe)

• Framework: Python FastAPI mit modernem lifespan-Management.
• Echtzeit-Stream: Ein asynchroner WebSocket-Server (/ws), der alle 2 Sekunden ein aggregiertes Datenpaket an alle Clients pusht.
• AI-Subsystem: Integration von Ollama (Llama 3.2) für:
  • Geopolitical Summaries: Zusammenfassung der Weltlage.
  • AI-Geocoding: Extraktion von Koordinaten aus rohen News-Schlagzeilen.
  • Prediction Engine: Vorhersage von Hotspots basierend auf News-Trends und GPS-Anomalien.

Frontend (Die Operations-Zentrale)

• Framework: React 19 + TypeScript + Vite.
• Engine: globe.gl (WebGL/Three.js) für das 3D-Rendering.
• Styling: Tailwind CSS v4 im Cyber-Defense Look (Nacht-Modus, leuchtende Akzente).
• Features:
  • Fly-To: Sanfte Kamerafahrten zu jedem Zielobjekt bei Klick.
  • Detail-Panel: Dynamische Akten-Ansicht mit Telemetriedaten (Altitude, Velocity, Origin).
  • Filter-System: Strategisches Panel zum Filtern von Militär-Assets oder Jamming-Zonen.

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3. Implementierte Datenströme (Ist-Stand März 2026)

1. ✈️ Luftraum (Air):
   • Quelle: OpenSky Network.
   • Logik: Analyse der Höhendaten zur Erkennung von GPS-Interferenzen (Jamming).
2. 🛰️ Weltraum (Space):
   • Quelle: NORAD / Celestrak (TLE-Daten).
   • Objekte: Echtzeit-Orbits von 500+ Militär-Satelliten und Starlink-Konstellationen.
3. ⚓ Maritim (Sea):
   • Quelle: AIS-Aggregatoren (Schwerpunkt auf globale Choke-Points wie Suez, Hormuz).
   • Aktueller Stand: Reale AIS-Positionen aus Digitraffic (regionaler Fokus Nordeuropa/Baltikum), keine synthetischen Schiffe.
4. 🗞️ Intelligence (News):
   • Quelle: RSS-Feeds von Reuters, BBC, Al Jazeera, The Guardian.
   • Filter: Automatischer Ausschluss von Sport, Unterhaltung und Unwichtigem.
5. 📷 Surveillance (Web):
   • Quelle: Georeferenzierte öffentliche Webcams (Community-Datenbanken).
   • Aktueller Stand: Reale öffentliche Webcam-Seiten mit Reachability-Check (ONLINE/OFFLINE), keine künstlich "always live" gesetzten Stati.
6. 🌐 Netzwerk (Cyber):
   • Quelle: RIPE Stat für BGP-Stabilitätsdaten.

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4. Gelöste Herausforderungen (Engineering-Historie)

• WebGL Stability: Behebung von "Black Screens" durch stufenweises Laden der Texturen und Ländergrenzen. Entfernung fehleranfälliger NASA-Tile-Layer zugunsten stabiler Basis-Maps mit Transparenz-Overlays.
• Data Validation: Implementierung von radikalen Koordinaten-Checks (lat/lon), um Abstürze durch fehlerhafte API-Daten zu verhindern.
• Performance: Nutzung von concurrently für den One-Command-Start (npm start) und automatisches Prozess-Kill-Management bei Ctrl+C.
• AI-Focus: Umstellung der News-Analyse von einfachen Keywords auf echtes NLP via Ollama, um präzise Geokoordinaten für Nachrichten zu erhalten.

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5. Roadmap & Zukünftige Wünsche

• Integration von echten Live-Video-Embeds für Webcams (wo verfügbar).
• Historische Track-Verfolgung für ausgewählte Militär-Flugzeuge.
• Deep-Learning-Modell zur Erkennung von Schiffsbewegungs-Mustern.
• Erweiterung des BGP-Monitorings auf spezifische Unterseekabel-Landestationen.

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Dokumentationsstand: März 2026 Erstellt durch: Gemini Engineering Team im Auftrag von Dennis.