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Releases: Majort0m0/anonymeister

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@github-actions github-actions released this 19 Jul 13:28
v1.4.1
87380f2

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der AnonyMeister-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard): 
    ollama pull gemma4:e4b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („AnonyMeister.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „AnonyMeister.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen: 
      xattr -cr /Applications/AnonyMeister.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte AnonyMeister.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. AnonyMeister.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten: 
    chmod +x AnonyMeister-x86_64.AppImage
./AnonyMeister-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab: 
    # Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1

# Fedora
sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1

# Arch
sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.

Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen): 
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymeister.git
cd anonymeister
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten: 
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen: 
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

Details dazu in README.md.

Assets 5
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v1.4.0

v1.4.0

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@github-actions github-actions released this 19 Jul 10:17
v1.4.0
3c2a607

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der AnonyMeister-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard): 
    ollama pull gemma4:e4b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („AnonyMeister.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „AnonyMeister.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen: 
      xattr -cr /Applications/AnonyMeister.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte AnonyMeister.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. AnonyMeister.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten: 
    chmod +x AnonyMeister-x86_64.AppImage
./AnonyMeister-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab: 
    # Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1

# Fedora
sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1

# Arch
sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.

Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen): 
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymeister.git
cd anonymeister
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten: 
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen: 
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

Details dazu in README.md.

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v1.3.0

v1.3.0

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@github-actions github-actions released this 18 Jul 23:14
v1.3.0
f224458

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der Anonymizer-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard): 
    ollama pull gemma4:12b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („Anonymizer.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „Anonymizer.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen: 
      xattr -cr /Applications/Anonymizer.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte Anonymizer.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. Anonymizer.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten: 
    chmod +x Anonymizer-x86_64.AppImage
./Anonymizer-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab: 
    # Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1

# Fedora
sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1

# Arch
sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.

Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen): 
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymizer.git
cd anonymizer
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten: 
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen: 
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

Details dazu in README.md.

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v1.2.0

v1.2.0

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@github-actions github-actions released this 18 Jul 08:19
v1.2.0
35e7307

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der Anonymizer-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard): 
    ollama pull gemma4:12b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („Anonymizer.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „Anonymizer.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen: 
      xattr -cr /Applications/Anonymizer.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte Anonymizer.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. Anonymizer.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten: 
    chmod +x Anonymizer-x86_64.AppImage
./Anonymizer-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab: 
    # Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1

# Fedora
sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1

# Arch
sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.

Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen): 
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymizer.git
cd anonymizer
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten: 
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen: 
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

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v1.1.1

v1.1.1

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@github-actions github-actions released this 18 Jul 06:54
v1.1.1
97631ba

Installationshinweise

Kurzübersicht zur Installation der Anonymizer-App. Eine ausführliche
Bedienungsanleitung gibt es in ANLEITUNG.md, technische
Details in README.md.

Systemvoraussetzungen (alle Plattformen)

  • Ollama installiert und gestartet — für den optionalen LLM-Tiefencheck
    und die Zusammenfassung. Download: https://ollama.com/download
    Anschließend ein Modell laden (Standard): 
    ollama pull gemma4:12b
    Das Modell lässt sich später jederzeit im „Systemstatus"-Bereich der App
    umstellen (kuratierte Auswahl gemma4:e2b/e4b/12b/26b oder Freitext
    für jedes andere lokal gepullte Modell).
  • spaCy-Sprachmodelle (Deutsch + Englisch) — werden beim ersten Start
    über den „Systemstatus"-Bereich der App direkt nachgeladen, kein manueller
    Schritt nötig.
  • Kein System-ffmpeg nötig — Audiotranskription (faster-whisper) bringt
    die benötigten Bibliotheken mit.
  • Ohne laufendes Ollama funktioniert die App trotzdem — nur Tiefencheck und
    Zusammenfassung stehen dann nicht zur Verfügung.

macOS

  1. .dmg aus den Releases
    herunterladen und öffnen, App in den Applications-Ordner ziehen.
  2. Beim ersten Start blockiert Gatekeeper die App („Anonymizer.app ist
    beschädigt" / „konnte nicht überprüft werden"). Grund: Die App ist nur
    ad-hoc signiert, nicht notariert (ein Apple Developer-Zertifikat kostet
    99 $/Jahr und steht für dieses Projekt nicht zur Verfügung). Die App
    trotzdem öffnen:
    • Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen, runterscrollen.
      Dort erscheint „Anonymizer.app wurde blockiert…" mit Button
      „Trotzdem öffnen" — klicken und bestätigen.
    • Falls das nicht erscheint, per Terminal das Quarantäne-Flag entfernen: 
      xattr -cr /Applications/Anonymizer.app
    • Alternativ: Rechtsklick (bzw. Ctrl-Klick) auf die App → „Öffnen" → im
      Dialog nochmal „Öffnen" bestätigen.
  3. App starten, im „Systemstatus"-Bereich fehlende spaCy-Modelle/Ollama-Modell
    nachladen lassen.

Windows

  1. .exe-Installer (falls vorhanden, sonst das gepackte Anonymizer.exe
    direkt) aus den Releases
    herunterladen.
  2. Installer ausführen bzw. Anonymizer.exe starten. Windows SmartScreen kann
    bei einer unsignierten .exe warnen — „Weitere Informationen" →
    „Trotzdem ausführen" wählen.
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Linux

  1. .AppImage aus den Releases
    herunterladen, ausführbar machen und starten: 
    chmod +x Anonymizer-x86_64.AppImage
./Anonymizer-x86_64.AppImage
  2. Voraussetzung, die nicht in der AppImage steckt: GTK + WebKit2GTK samt
    PyGObject-Bindings müssen systemweit installiert sein, sonst bricht der
    Start mit ModuleNotFoundError: No module named 'gi' ab: 
    # Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-gi gir1.2-webkit2-4.1

# Fedora
sudo dnf install python3-gobject webkit2gtk4.1

# Arch
sudo pacman -S python-gobject webkit2gtk-4.1 gtk3
  3. Ollama separat installieren (siehe oben), App starten, im
    „Systemstatus"-Bereich fehlende Modelle nachladen lassen.

Windows/Linux-Installer sind vom gleichen Grundgerüst wie der verifizierte
macOS-Build abgeleitet, aber (mangels verfügbarer Test-Umgebung) nicht
selbst auf einem echten Windows-/Linux-Rechner verifiziert worden.

Docker (Backend, ohne natives Fenster)

Läuft nur als Web-UI im Browser unter http://localhost:8765 — kein
natives Fenster in einem Container möglich. Schritt für Schritt:

  1. Repo klonen (oder docker-compose.yml + Dockerfile herunterladen): 
    git clone https://github.com/Majort0m0/anonymizer.git
cd anonymizer
  2. Ollama bereitstellen — entweder auf dem Host installieren und starten
    (https://ollama.com/download, dann ollama pull gemma4:12b), oder den
    auskommentierten ollama-Service in docker-compose.yml aktivieren, um
    Ollama ebenfalls im Container zu betreiben. Standardmäßig zeigt der
    Container über host.docker.internal auf einen bereits lokal laufenden
    Ollama.
  3. Container bauen und starten: 
    docker compose up -d
    Das Image bringt die spaCy-Modelle bereits fest eingebacken mit (Image
    ist entsprechend groß, ~5-6 GB), es ist also kein Nachladeschritt nötig.
  4. App öffnen: http://localhost:8765 im Browser aufrufen.
  5. Ausgabedateien landen über ein Volume in ./output im geklonten
    Repo-Ordner auf dem Host.
  6. Stoppen: 
    docker compose down

Bekannte Einschränkungen

  • PII-Erkennung ist probabilistisch, kein Ersatz für eine manuelle Prüfung
    sensibler Dokumente vor Weitergabe.
  • Telefonnummer-/ID-Erkennung ist auf DE/AT/CH/US(/GB) begrenzt.
  • Noch keine automatisierte Test-Suite.

Details dazu in README.md.

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v1.1.0

v1.1.0

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@github-actions github-actions released this 17 Jul 21:23
v1.1.0
aebac3b

What's new

Configurable local models (Systemstatus panel)

  • The Ollama chat model (used for deep-check and summarization) and the faster-whisper transcription size are no longer hardcoded — pick from a curated, RAM/VRAM-labeled list or enter any other locally available model as free text. Choices persist across restarts; an OLLAMA_MODEL/WHISPER_MODEL_SIZE env var still takes precedence over the UI choice (e.g. for the Docker setup).

Numbered name redaction

  • The category review's name-handling toggle now has three modes: Schwärzen (generic [PERSON]), the new Nummerieren ([PERSON1], [PERSON2], ... — keeps multiple people in a document distinguishable without exposing any name), and Pseudonymisieren (consistent fake names, as before). Placeholder/pseudonym assignment now follows true reading order.

Fixes

  • Removed the ffmpeg-on-PATH dependency check: faster-whisper decodes audio via PyAV's bundled FFmpeg libraries and never actually needed a system ffmpeg binary. The old check could falsely report "missing" in the packaged macOS app (Finder-launched apps don't inherit Homebrew's PATH), even with ffmpeg correctly installed.
  • The Systemstatus "Reparieren" button now surfaces the actual install hint (e.g. brew install ffmpeg, ollama pull <model>) inline instead of silently doing nothing for dependencies that require manual installation.

Docs

  • README: added a section on opening the unsigned macOS build (Gatekeeper) and its cause (no paid Apple Developer account).

📖 Full (German) user guide: ANLEITUNG.md

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v1.0.1

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@github-actions github-actions released this 17 Jul 19:45
v1.0.1
af1156b 
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v1.0.0

v1.0.0

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@github-actions github-actions released this 17 Jul 18:42
v1.0.0
3591133 
Make build scripts tolerate a missing .venv (fixes CI installer builds)

The v1.0.0 release workflow's macOS job failed: scripts/build_macos.sh hard-exits if .venv doesn't exist, but the CI workflow installs dependencies straight into the runner's system Python with no venv at all — Windows/Linux would have hit the same wall. All three scripts now activate a .venv only when one is present, otherwise use whatever Python is already active.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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