- Обновлен Dockerfile для использования Alpine вместо Slim, улучшая размер образа.
- Удален устаревший RAGService и добавлен RagApiClient для работы с внешним RAG API.
- Обновлены переменные окружения в env.example для настройки нового RAG API.
- Обновлен ScoringManager для интеграции с RagApiClient.
- Упрощена структура проекта, удалены ненужные файлы и зависимости, связанные с векторным хранилищем.
- Обновлены обработчики и функции для работы с новым API, включая получение статистики и обработку ошибок.
- Обновлен Dockerfile для установки необходимых зависимостей.
- Добавлены новые переменные окружения для настройки ML-скоринга в env.example.
- Реализованы методы для получения и обновления ML-скоров в AsyncBotDB и PostRepository.
- Обновлены обработчики публикации постов для интеграции ML-скоринга.
- Добавлен новый обработчик для получения статистики ML-скоринга в админ-панели.
- Обновлены функции для форматирования сообщений с учетом ML-скоров.
- Создана система отслеживания миграций (MigrationRepository, таблица migrations)
- Добавлен скрипт apply_migrations.py для автоматического применения миграций
- Созданы CI/CD пайплайны (.github/workflows/ci.yml, deploy.yml)
- Обновлена документация по миграциям в database-patterns.md
- Миграции применяются автоматически при деплое в продакшн
- Реализованы методы для добавления связи между постами и сообщениями в `PostRepository` и `AsyncBotDB`.
- Обновлены обработчики публикации постов для корректной работы с медиагруппами, включая удаление и уведомление авторов.
- Улучшена логика обработки сообщений в `AlbumMiddleware` для более эффективного сбора медиагрупп.
- Обновлены тесты для проверки нового функционала и обработки ошибок.
- В `env.example` добавлены настройки для S3 хранилища.
- Обновлен файл зависимостей `requirements.txt`, добавлена библиотека `aioboto3` для работы с S3.
- В `PostRepository` и `AsyncBotDB` реализованы методы для обновления и получения контента опубликованных постов.
- Обновлены обработчики публикации постов для сохранения идентификаторов опубликованных сообщений и их контента.
- Реализована логика сохранения медиафайлов в S3 или на локальный диск в зависимости от конфигурации.
- Обновлены тесты для проверки нового функционала.
- Реализованы методы `get_post_text_and_anonymity_by_message_id` и `get_post_text_and_anonymity_by_helper_id` в `PostRepository` для получения текста поста и флага анонимности.
- Обновлена модель `TelegramPost`, добавлено поле `is_anonymous`.
- Изменена схема базы данных для включения поля `is_anonymous` в таблицу `post_from_telegram_suggest`.
- Обновлены функции публикации постов в `PostPublishService` для учета анонимности.
- Добавлены тесты для проверки новых функций и корректности работы с анонимностью.
- Added methods to delete audio moderation records and retrieve all audio records in async_db.py.
- Enhanced AudioRepository with functionality to delete audio records by file name and retrieve all audio message records.
- Improved logging for audio record operations to enhance monitoring and debugging capabilities.
- Updated related handlers to ensure proper integration of new audio management features.
- Added a new `/status` endpoint in `server_prometheus.py` to provide process status information, including uptime and resource usage metrics.
- Implemented a PID manager in `run_helper.py` to track the bot's process, improving monitoring capabilities.
- Introduced a method to delete audio moderation records in `audio_repository.py`, enhancing database management.
- Updated voice message handling in callback handlers to ensure proper deletion of audio moderation records.
- Improved error handling and logging in various services, ensuring better tracking of media processing and file downloads.
- Refactored media handling functions to streamline operations and improve code readability.
- Enhanced metrics tracking for file downloads and media processing, providing better insights into bot performance.
- Removed the metrics scheduler functionality from the bot, transitioning to real-time metrics updates via middleware.
- Enhanced logging for metrics operations across various handlers to improve monitoring and debugging capabilities.
- Integrated metrics tracking for user activities and database errors, providing better insights into bot performance.
- Cleaned up code by removing obsolete comments and unused imports, improving overall readability and maintainability.
- Added detailed logging for user ban processing in `process_ban_target` and `process_ban_reason` functions, including user data and error messages.
- Improved error handling for user input validation and database interactions.
- Updated `return_to_admin_menu` function to log user return actions.
- Enhanced media group handling in `PostPublishService` with better error logging and author ID retrieval.
- Added new button options in voice handlers and updated keyboard layouts for improved user interaction.
- Refactored album middleware to better handle media group messages and added documentation for clarity.
- Added `ca-certificates` installation to Dockerfile for improved network security.
- Updated health check command in Dockerfile to include better timeout handling.
- Refactored `run_helper.py` to implement proper signal handling and logging during shutdown.
- Transitioned database operations to an asynchronous model in `async_db.py`, improving performance and responsiveness.
- Updated database schema to support new foreign key relationships and optimized indexing for better query performance.
- Enhanced various bot handlers to utilize async database methods, improving overall efficiency and user experience.
- Removed obsolete database and fix scripts to streamline the project structure.
- Added new commands in the Makefile for restarting individual services: `restart-bot`, `restart-prometheus`, and `restart-grafana`.
- Updated Prometheus and Grafana dashboard expressions for better metrics aggregation.
- Removed the `main_with_metrics.py` file and integrated metrics handling directly into the main bot file.
- Refactored middleware to improve metrics tracking and error handling across message and callback processing.
- Optimized metrics recording with enhanced bucket configurations for better performance monitoring.
- Removed unnecessary `__init__.py` and `Dockerfile` to streamline project organization.
- Updated `.dockerignore` and `.gitignore` to improve exclusion patterns for build artifacts and environment files.
- Enhanced `Makefile` with new commands for managing Docker containers and added help documentation.
- Introduced `pyproject.toml` for better project metadata management and dependency tracking.
- Updated `requirements.txt` to reflect changes in dependencies for metrics and monitoring.
- Refactored various handler files to improve code organization and maintainability.
- Introduced `DependenciesMiddleware` and `BlacklistMiddleware` for enhanced request handling across all routers.
- Refactored admin handlers to utilize new middleware, improving access control and error handling.
- Updated the `admin_router` to include middleware for access checks and streamlined the process of banning users.
- Enhanced the structure of admin handler imports for better organization and maintainability.
- Improved error handling in various admin functions to ensure robust user interactions.
- Introduced a new `PrivateHandlers` class to encapsulate private message handling logic, improving organization and maintainability.
- Added new dependencies in `requirements.txt` for database support with `aiosqlite`.
- Updated the private handlers to utilize modular components for better separation of concerns and easier testing.
- Implemented error handling and logging for improved robustness in message processing.
