{"id":4496,"date":"2026-05-05T05:21:00","date_gmt":"2026-05-05T03:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/g7itchme.wordpress.com\/?p=4496"},"modified":"2026-05-05T05:21:00","modified_gmt":"2026-05-05T03:21:00","slug":"codexme-ein-forensischer-bildanalyzer-fur-die-digitale-wahrheitssuche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/technodidact.de\/en\/codexme-ein-forensischer-bildanalyzer-fur-die-digitale-wahrheitssuche\/","title":{"rendered":"CODEXME \u2013 Ein forensischer Bildanalyzer f\u00fcr die digitale Wahrheitssuche"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Autor:<\/strong>&nbsp;DerSchneider<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Einleitung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir leben in einer Zeit, in der Bilder nicht mehr glauben, was sie zeigen. K\u00fcnstlich generierte Deepfakes, KI-manipulierte Portr\u00e4ts und subtil ver\u00e4nderte Beweisfotos stellen Journalisten, Ermittler und Privatpersonen vor nie dagewesene Herausforderungen. W\u00e4hrend gro\u00dfe Tech-Konzerne an propriet\u00e4ren L\u00f6sungen arbeiten, entstehen im Schatten auch kleine, unabh\u00e4ngige Werkzeuge \u2013 eines davon hei\u00dft&nbsp;<strong>CODEXME<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieser Artikel stellt das Projekt \u201eCODEXME Forensischer Bild Analyzer\u201c vor, analysiert seine technischen Grundlagen, zeigt seine St\u00e4rken und Grenzen auf und erweitert die urspr\u00fcngliche Idee zu einem umfassenderen Konzept f\u00fcr eine offene, lokale Bildforensik-Plattform. Denn eines ist klar: Die F\u00e4higkeit, die Authentizit\u00e4t von Bildern zu pr\u00fcfen, wird zur Schl\u00fcsselkompetenz des digitalen Zeitalters.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Was ist CODEXME?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CODEXME ist ein&nbsp;<strong>reines Browser-Tool<\/strong>&nbsp;zur forensischen Analyse von Bilddateien. Es wurde als singul\u00e4re HTML-Datei entwickelt, die alle ben\u00f6tigten Funktionen (Upload, Analyse, Visualisierung) in einem geschlossenen Frontend b\u00fcndelt. Der Quellcode ist offen, die Analyse l\u00e4uft vollst\u00e4ndig lokal \u2013 kein Bild verl\u00e4sst den Rechner des Nutzers.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die aktuelle Version (v4.2) unterst\u00fctzt folgende Kernfunktionen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>EXIF-Daten-Extraktion<\/strong>\u00a0(mittels\u00a0<code>exif-js<\/code>)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Error Level Analysis (ELA)<\/strong>\u00a0zur Manipulationserkennung<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Heuristische KI-Erkennung<\/strong>\u00a0(basierend auf Metadaten, Dateinamen und Header-Signaturen)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hexadezimal-Viewer<\/strong>\u00a0mit farblicher Markierung von JPEG-Markern, EXIF-Bereichen und Null-Bytes<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Schnellanalyse<\/strong>\u00a0mit Risikobewertung (niedrig\/mittel\/hoch\/kritisch)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Responsive Benutzeroberfl\u00e4che<\/strong>\u00a0mit Dark-Theme<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Projekt versteht sich als nicht-kommerzielle, \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Plattform unter der MIT-Lizenz. Es richtet sich an Journalisten, Whistleblower, Aktivisten, aber auch an Privatpersonen, die verd\u00e4chtige Bilder aus Messengern oder sozialen Netzwerken pr\u00fcfen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>\u201eAlle Analysen erfolgen 100% lokal im Browser \u2013 keine Daten werden an Server \u00fcbertragen.\u201c<\/em><br>\u2013 Aus der Projektbeschreibung von CODEXME<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Technische Grundlagen und Funktionsweise<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um die Bedeutung des Projekts einzuordnen, ist ein kurzer technischer Exkurs notwendig.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.1 EXIF \u2013 Die digitale Visitenkarte jedes Fotos<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seit den 1990er Jahren speichern Digitalkameras und Smartphones zus\u00e4tzliche Metadaten in Bilddateien \u2013 das&nbsp;<strong>Exchangeable Image File Format (EXIF)<\/strong>. Darin finden sich Informationen wie Kamera-Modell, Belichtungszeit, Blende, ISO, aber auch GPS-Koordinaten und das genaue Aufnahmedatum.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fehlen diese Daten oder sind sie inkonsistent, kann das ein Indiz f\u00fcr sp\u00e4tere Bearbeitung oder KI-Generierung sein. Viele KI-Bildgeneratoren (DALL\u2011E, Midjourney, Stable Diffusion) schreiben standardm\u00e4\u00dfig keine EXIF-Informationen \u2013 ein wichtiger Anhaltspunkt, den CODEXME nutzt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.2 Error Level Analysis (ELA) \u2013 Sichtbarmachen von Kompressionsunterschieden<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ELA ist eine bekannte forensische Technik, die urspr\u00fcnglich von der Wissenschaftlerin&nbsp;<strong>Dr. Neal Krawetz<\/strong>&nbsp;(Autor von \u201eHacker Diet\u201c) popul\u00e4r gemacht wurde. Das Bild wird mit einer festen Qualit\u00e4tsstufe (z.\u202fB. 85\u202f%) neu komprimiert und mit dem Original pixelweise verglichen. Unterschiede werden verst\u00e4rkt dargestellt.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Dunkle Bereiche<\/strong>\u00a0\u2192 kaum Differenz \u2192 wahrscheinlich original<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Helle Bereiche<\/strong>\u00a0\u2192 starke Differenz \u2192 m\u00f6gliche Manipulation (z.\u202fB. eingef\u00fcgte Objekte, Retuschen)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CODEXME implementiert eine vereinfachte ELA im Canvas-Element, die auf eine maximale Breite von 800\u202fpx skaliert wird \u2013 aus Performancegr\u00fcnden, ohne die Aussagekraft wesentlich zu mindern.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2.3 Heuristische KI-Erkennung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Da echte neuronale Netze (wie TensorFlow.js) den Rahmen eines schlanken Browser-Tools sprengen w\u00fcrden, setzt CODEXME auf eine mehrstufige Heuristik:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fehlende EXIF-Daten<\/strong>\u00a0\u2013 Gewichtung ca. 0,3<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verd\u00e4chtige Dateinamen<\/strong>\u00a0(z.\u202fB.\u00a0<code>ai_<\/code>,\u00a0<code>generated<\/code>,\u00a0<code>dalle<\/code>) \u2013 Gewichtung ca. 0,2<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Standard-Seitenverh\u00e4ltnisse<\/strong>\u00a0(16:9, 3:2, 4:3) \u2013 Gewichtung ca. 0,1<\/li>\n\n\n\n<li><strong>String-Matching im Datei-Header<\/strong>\u00a0(z.\u202fB.\u00a0<code>\"stable diffusion\"<\/code>) \u2013 zus\u00e4tzliche Gewichtung<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ab einem Schwellwert von 0,5 wird das Bild als \u201ewahrscheinlich KI-generiert\u201c klassifiziert. Das Verfahren ist nicht perfekt, aber f\u00fcr eine erste, datenschutzfreundliche Einsch\u00e4tzung durchaus brauchbar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. St\u00e4rken und Schw\u00e4chen des aktuellen Projekts<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">St\u00e4rken<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Schw\u00e4chen<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>100% lokal \u2013 kein Datentransfer<\/td><td>Keine echte Deep-Learning-basierte Detektion<\/td><\/tr><tr><td>Open Source (MIT)<\/td><td>ELA nur mit simuliertem Weichzeichnen, nicht echter Rekompression<\/td><\/tr><tr><td>Einfache Bedienung per Drag &amp; Drop<\/td><td>Heuristische KI-Erkennung kann fehlschlagen<\/td><\/tr><tr><td>Funktioniert offline (nach einmaligem Laden)<\/td><td>Keine Batch-Verarbeitung<\/td><\/tr><tr><td>Plattformunabh\u00e4ngig (Browser)<\/td><td>Keine Reverse-Image-Suche<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trotz der Einschr\u00e4nkungen ist CODEXME ein&nbsp;<strong>wertvoller Prototyp<\/strong>, der zeigt, wie lokale Forensik ohne Cloud-Zwang aussehen kann.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Erweiterung der Idee \u2013 Vorschl\u00e4ge f\u00fcr CODEXME 5.0<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aus dem bestehenden Code und den diskutierten Problemen lassen sich mehrere strategische Erweiterungen ableiten, die das Tool zu einer echten professionellen Alternative machen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.1 Integration von TensorFlow.js f\u00fcr echte KI-Modelle<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Leichte vortrainierte Modelle wie&nbsp;<strong>MesoNet<\/strong>&nbsp;(f\u00fcr Deepfake-Gesichtserkennung) oder&nbsp;<strong>DCT-based Detectors<\/strong>&nbsp;(f\u00fcr JPEG-Double-Compression) lassen sich mit TensorFlow.js in der Browser-Umgebung ausf\u00fchren. Der Performance-Aufwand ist tragbar, wenn man die Modelle auf 224\u00d7224 Pixel skaliert.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.2 Erweiterte ELA mit echter JPEG-Rekompression<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Statt eines einfachen Weichzeichners k\u00f6nnte man ein tempor\u00e4res Canvas erzeugen, das Bild als JPEG mit definierter Qualit\u00e4t exportieren und wieder einlesen \u2013 das ist der eigentliche ELA-Algorithmus. Dies ist in JavaScript umsetzbar, allerdings rechenintensiv. Ein&nbsp;<strong>Web Worker<\/strong>&nbsp;w\u00fcrde die UI nicht blockieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.3 Verbundene Suche (Reverse Image Search) \u00fcber APIs<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Optional k\u00f6nnte man eine anonymisierte Suchfunktion anbieten, die einen Hash des Bildes (z.\u202fB. Perceptual Hash) an \u00f6ffentliche Dienste wie&nbsp;<strong>TinEye<\/strong>&nbsp;oder&nbsp;<strong>Google Reverse Image Search<\/strong>&nbsp;sendet \u2013 selbstverst\u00e4ndlich nur nach ausdr\u00fccklicher Zustimmung des Nutzers. Datenschutzrechtlich heikel, aber f\u00fcr Investigativ-Journalisten oft unverzichtbar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.4 Batch-Analyse und Berichtsgenerierung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein oft ge\u00e4u\u00dferter Wunsch aus der Community: das gleichzeitige Untersuchen mehrerer Bilder (z.\u202fB. ein ganzer WhatsApp-Chat-Export). Dazu k\u00f6nnte CODEXME eine Stapelverarbeitung mit Fortschrittsbalken und einem zusammenfassenden CSV\/PDF-Report erhalten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.5 Erweiterte Metadaten-Analyse<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neben EXIF sollten auch&nbsp;<strong>XMP<\/strong>&nbsp;(Adobe erweiterte Metadaten),&nbsp;<strong>IPTC<\/strong>&nbsp;(Presse-Standard) und&nbsp;<strong>ICC-Profile<\/strong>&nbsp;ausgelesen werden. Die Bibliothek&nbsp;<code>exifr<\/code>&nbsp;kann dies besser als das veraltete&nbsp;<code>exif-js<\/code>. Ein Wechsel w\u00e4re sinnvoll.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4.6 Add-on-System f\u00fcr Community-Entwickler<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um das Projekt lebendig zu halten, k\u00f6nnte man ein einfaches Plugin-System schaffen: Jeder kann eigene Detektoren (z.\u202fB. f\u00fcr spezifische Kamera-Rauschprofile) in JavaScript schreiben und \u00fcber einen \u201eCommunity-Marktplatz\u201c integrieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Gesellschaftliche Einordnung \u2013 Warum solche Tools notwendig sind<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Manipulation von Bildern ist kein Ph\u00e4nomen der digitalen Moderne. Bereits im 19. Jahrhundert wurden Fotografien retuschiert \u2013 Stalin lie\u00df aus politischen Gr\u00fcnden Menschen aus Portr\u00e4ts entfernen. Der Unterschied heute liegt in der&nbsp;<strong>Skalierbarkeit<\/strong>: Mit KI k\u00f6nnen in Sekunden tausende t\u00e4uschend echte Bilder erzeugt werden.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>\u201eWir n\u00e4hern uns dem Punkt, an dem kein Bild mehr als Beweis taugt, ohne dass seine Herkunft kryptografisch gesichert ist.\u201c<\/em><br>\u2013 Hany Farid, Professor f\u00fcr digitale Forensik an der UC Berkeley<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Content Authenticity Initiative (CAI) von Adobe, Microsoft und Twitter versucht, mit kryptografischen Signaturen Abhilfe zu schaffen. Doch die Verbreitung dieser Standards ist schleppend. Bis sie fl\u00e4chendeckend wirken, bleiben Werkzeuge wie CODEXME eine wichtige&nbsp;<strong>Bastion der Infodemie-Bek\u00e4mpfung<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Fazit und Ausblick<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">CODEXME ist mehr als ein weiteres Forensik-Tool. Es ist ein&nbsp;<strong>Statement f\u00fcr digitale Souver\u00e4nit\u00e4t<\/strong>&nbsp;\u2013 ein funktionierendes, transparentes und kostenloses Gegenmittel gegen die Flut ungepr\u00fcfter Bildbehauptungen. In seiner aktuellen Form ist es ein exzellenter Einstieg f\u00fcr Laien und ein brauchbares Vorab-Werkzeug f\u00fcr Profis.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit den vorgeschlagenen Erweiterungen (TensorFlow.js-Modelle, echte ELA, Batch-Modus) k\u00f6nnte CODEXME sogar mit kommerziellen L\u00f6sungen wie&nbsp;<strong>Forensically<\/strong>&nbsp;(von&nbsp;<a href=\"https:\/\/29a.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">29a.ch<\/a>)&nbsp;oder&nbsp;<strong>FotoForensics<\/strong>&nbsp;konkurrieren \u2013 ohne dabei Abh\u00e4ngigkeiten von zentralen Servern zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Entwickler des Projekts haben angek\u00fcndigt, die Plattform weiterzuentwickeln. Wer mitwirken m\u00f6chte, findet den Quellcode auf GitHub (unter&nbsp;<code>codexme\/forensic-analyzer<\/code>). Denn eines steht fest: In einer Welt, die von KI-generierten Bildern \u00fcberschwemmt wird, ist jede gut gemachte, offene Forensik-Software ein Gewinn f\u00fcr die demokratische \u00d6ffentlichkeit.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quellen<\/h2>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Krawetz, N.<\/strong>\u00a0(2007).\u00a0<em>Error Level Analysis<\/em>. Hacker Factor Blog.<br><a href=\"https:\/\/www.hackerfactor.com\/blog\/index.php?\/archives\/244-Error-Level-Analysis.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.hackerfactor.com\/blog\/index.php?\/archives\/244-Error-Level-Analysis.html<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Farid, H.<\/strong>\u00a0(2022).\u00a0<em>Digital Forensics for the 21st Century<\/em>. UC Berkeley School of Information.<br><a href=\"https:\/\/www.icsi.berkeley.edu\/icsi\/node\/12461\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.icsi.berkeley.edu\/icsi\/node\/12461<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>ExifTool<\/strong>\u00a0von Phil Harvey (Dokumentation zu EXIF-Standards).<br><a href=\"https:\/\/exiftool.org\/TagNames\/EXIF.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/exiftool.org\/TagNames\/EXIF.html<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Afchar, D., Nozick, V., Yamagishi, J., Echizen, I.<\/strong>\u00a0(2018).\u00a0<em>MesoNet: a Compact Facial Video Forgery Detection Network<\/em>. IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS).<br><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1809.00888\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1809.00888<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Content Authenticity Initiative (CAI)<\/strong>\u00a0\u2013 Adobe, Microsoft, Twitter.<br><a href=\"https:\/\/contentauthenticity.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/contentauthenticity.org<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong><a href=\"https:\/\/29a.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">29a.ch<\/a>\u00a0\u2013 Forensically<\/strong>\u00a0(Referenz f\u00fcr ELA-Implementierung).<br><a href=\"https:\/\/29a.ch\/photo-forensics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/29a.ch\/photo-forensics\/<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Autor:&nbsp;DerSchneider Einleitung Wir leben in einer Zeit, in der Bilder nicht mehr glauben, was sie zeigen. 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