Feat: Bildschirm-Sicht Multi-Monitor — beide Screens an das Vision-Modell

ChatIn.images (Liste, 1 data-URL je Monitor); _describe_images schickt alle
Screenshots in EINER Nachricht ans VL-Modell -> Lucy sieht beide Bildschirme.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/routers/voice.py

@@ -28,18 +28,23 @@ router = APIRouter(prefix="/api")
 VISION_MODEL = os.environ.get("MC_VISION_MODEL", "vision")
 
 
-async def _describe_image(image_url: str, hint: str) -> str:
-    """Lässt das Vision-Modell den Screenshot knapp beschreiben (Deutsch). Leerer String bei Fehler."""
-    prompt = ("Beschreibe knapp und präzise auf Deutsch, was auf diesem Screenshot zu sehen ist "
-              "(App/Fenster, wichtige Inhalte, sichtbarer Text/Code). Frage des Nutzers dazu: " + hint)
+async def _describe_images(image_urls: list[str], hint: str) -> str:
+    """Lässt das Vision-Modell die Screenshots (1 je Monitor) knapp beschreiben (Deutsch).
+    Mehrere Bilder gehen in EINER Nachricht ans VL-Modell. Leerer String bei Fehler."""
+    multi = len(image_urls) > 1
+    intro = (f"Hier sind {len(image_urls)} Screenshots (je ein Monitor). Beschreibe knapp und präzise auf Deutsch, "
+             "was auf den Bildschirmen zu sehen ist (pro Monitor: App/Fenster, wichtige Inhalte, sichtbarer Text/Code). "
+             if multi else
+             "Beschreibe knapp und präzise auf Deutsch, was auf diesem Screenshot zu sehen ist "
+             "(App/Fenster, wichtige Inhalte, sichtbarer Text/Code). ")
+    content: list = [{"type": "text", "text": intro + "Frage des Nutzers dazu: " + hint}]
+    for u in image_urls:
+        content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": u}})
     try:
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(90.0, connect=5.0)) as client:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(120.0, connect=5.0)) as client:
             r = await client.post(f"{LLAMA_SWAP_URL}/v1/chat/completions", json={
-                "model": VISION_MODEL, "max_tokens": 450, "stream": False,
-                "messages": [{"role": "user", "content": [
-                    {"type": "text", "text": prompt},
-                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
-                ]}],
+                "model": VISION_MODEL, "max_tokens": 600, "stream": False,
+                "messages": [{"role": "user", "content": content}],
             })
             r.raise_for_status()
             return (r.json().get("choices") or [{}])[0].get("message", {}).get("content", "").strip()
@@ -64,7 +69,7 @@ class ChatIn(BaseModel):
     session_key: str = ""           # optional: Langzeit-Memory-Scope
     system: str = ""                # optionaler ephemerer System-Prompt (z.B. „antworte knapp/gesprochen")
     model: str = ""
-    image: str = ""                 # optionale Bildschirm-Sicht: Bild als data:-URL (Lucys „Augen")
+    images: list[str] = []          # optionale Bildschirm-Sicht: ein data:-URL je Monitor (Lucys „Augen")
 
 
 @router.get("/voice/health")
@@ -167,12 +172,13 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
     if body.system:
         messages.append({"role": "system", "content": body.system})
     user_text = body.text
-    if body.image:
-        # Bildschirm-Sicht: erst das Vision-Modell beschreiben lassen, dann die Beschreibung als TEXT-
-        # Kontext an Hermes (Lucy antwortet mit vollem Hirn/Gedächtnis, sieht aber via besserem VL-Modell).
-        desc = await _describe_image(body.image, body.text)
+    imgs = [u for u in (body.images or []) if u]
+    if imgs:
+        # Bildschirm-Sicht: erst das Vision-Modell die Monitore beschreiben lassen, dann die Beschreibung
+        # als TEXT-Kontext an Hermes (Lucy antwortet mit vollem Hirn/Gedächtnis, sieht via besserem VL-Modell).
+        desc = await _describe_images(imgs, body.text)
         if desc:
-            user_text = f"[Bildschirm-Sicht — das ist gerade auf dem Schirm zu sehen:\n{desc}\n]\n\n{body.text}"
+            user_text = f"[Bildschirm-Sicht — das ist gerade auf dem/den Schirm(en) zu sehen:\n{desc}\n]\n\n{body.text}"
     messages.append({"role": "user", "content": user_text})
     payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
     headers = {