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Hitonabi
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name: autonomie
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description: "Gesundheitsprüfungen der Box: Überprüft Logs (Syslog, Journalctl), checkt ob alle Container/Dienste laufen und leitet bei Bedarf selbstständige Reparaturen ein. Meldet Status via Telegram."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux]
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metadata:
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hermes:
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tags: [wartung, autonomie, health, mc2]
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# Autonomie & Self-Repair
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Dieser Skill ermöglicht es der AI-Box, sich selbst zu überprüfen und bei Problemen zu reparieren.
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## Ablauf
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1. **Dienste prüfen**: Führt `systemctl --user status` für alle relevanten MC2-Dienste aus.
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2. **Logs analysieren**: Prüft die letzten Fehler im `journalctl` (User und System-Ebene, falls Berechtigung vorhanden).
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3. **Selbstreparatur (Self-Repair)**: Falls bekannte Fehler auftauchen (z.B. Deadlocks, Speicherprobleme, hängende Ports), wird ein definierter Wiederanlauf (z.B. Neustart des Dienstes via `systemctl --user restart`) getriggert.
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4. **Meldung**: Das finale Ergebnis wird kompakt an den Commander via Telegram (über `deploy/notify.sh`) gesendet.
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name: llm_wiki
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description: "Analysiert autonom Änderungen am Codebase oder Stack und aktualisiert die Markdown-Dateien im wissens-vault, sodass die Dokumentation immer aktuell ist."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux, macos, windows]
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metadata:
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hermes:
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tags: [docs, wiki, knowledge, mc2]
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# LLM Wiki (Auto-Docs)
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Dieser Skill stellt sicher, dass das `wissens-vault` (die "Träume" und Notizen der Box) synchron zur echten Code-Realität bleibt.
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## Ablauf
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1. **Git-Log Analyse**: Liest die Commits seit dem letzten Lauf aus dem Repository.
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2. **Impact-Analyse**: Bestimmt, welche Architektur-Teile, Skripte oder Frontend-Komponenten modifiziert wurden.
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3. **Vault-Update**: Sucht im `~/wissens-vault/` nach den betroffenen Markdown-Dokumenten (wie z.B. `STACK.md` oder `FALLEN.md`).
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4. **Dokumentation schreiben**: Überschreibt oder ergänzt die Dateien mit den neuesten Fakten und löscht veraltete Passagen, um Halluzinationen in der Zukunft zu vermeiden.
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5. **Commit**: Committet die angepassten Docs direkt in den Branch und schließt damit die Wissenslücke.
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name: morning_report
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description: "Sammelt Metriken, Vorfälle der Nacht und Neuigkeiten (z.B. Hacker News) und schickt morgens eine kompakte Sysadmin-Morgenlage via Telegram."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux, macos, windows]
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metadata:
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hermes:
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tags: [report, admin, daily, mc2]
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# Sysadmin Morgenlage (Morning Report)
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Dieser Skill fungiert als dein persönlicher, KI-gesteuerter Sysadmin, der dir jeden Morgen (oder manuell getriggert) einen Statusbericht liefert.
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## Ablauf
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1. **System-Metriken abrufen**: Ruft den Health-Status und Load der Box ab.
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2. **Logs durchkämmen**: Sucht nach Auffälligkeiten, Fehlern oder Crashes in der Nacht.
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3. **News Fetching**: Liest die Top-Posts von Hacker News (oder anderen Tech-Feeds), filtert sie nach AI-Relevanz und fasst die 3 wichtigsten Entwicklungen zusammen.
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4. **Auftragsbuch Check**: Prüft, ob neue unentschiedene Vorschläge im Auftragsbuch liegen.
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5. **Report Generierung**: Bündelt all diese Informationen in eine kompakte, handyfreundliche (sehr kurze) Nachricht und schickt sie via Telegram an den Commander.
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name: pruefstand
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description: "Holt Prüfstand-Tickets aus dem Kanban-Board, testet neue LLM-Modelle auf Kompatibilität und Systemressourcen und meldet die Ergebnisse via Telegram."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux]
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metadata:
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hermes:
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tags: [pruefstand, evaluation, models, mc2]
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# Prüfstand (Model Evaluation)
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Der Prüfstand-Skill dient dazu, neue LLMs oder Tooling-Upgrades (oft aus dem Trend-Radar stammend) autonom auf der Box zu evaluieren, bevor sie ins Live-System übernommen werden.
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## Ablauf
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1. **Ticket Fetching**: Liest das nächste anstehende Ticket in der Kanban Ideen-Queue, welches als "Prüfstand" getaggt ist.
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2. **Download & Setup**: Lädt das beschriebene Modell (z.B. via `huggingface-cli` oder llama.cpp) in ein isoliertes Test-Verzeichnis.
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3. **Smoke-Tests**: Führt vordefinierte Benchmarks oder Prompts gegen das Modell aus und überwacht den RAM/VRAM-Bedarf.
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4. **Bewertung**: Wenn das Modell die Kriterien erfüllt (schnell genug, kein OOM), wird es als "Bestanden" markiert und ein Integrations-Vorschlag erstellt.
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5. **Report**: Der Commander erhält einen Telegram-Bericht mit den Metriken und der Entscheidung.
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name: review
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description: "Ersetzt das alte fremdblick.sh Skript. Ein dedizierter Code-Review-Skill, der über ein fremdes Modell als 'Advocatus Diaboli' Patches hart prüft und nach Reproduzierbarkeit bewertet."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux, macos, windows]
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metadata:
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hermes:
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tags: [review, code-quality, pr, mc2]
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# Code Review (Fremdblick)
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Dieser Skill delegiert das Code-Review an ein separates, kritisches LLM-Modell (Advocatus Diaboli), um Fehler, Architektur-Schwächen und blinde Flecken zu finden.
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## Ablauf
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1. **Diff einlesen**: Nimmt den aktuellen Git-Diff oder den Patch-Inhalt.
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2. **Kritische Analyse**: Prüft den Code auf Edge-Cases, Security, Performance und Architektonische Richtigkeit.
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3. **Reproduzierbarkeits-Prüfung**: Das Modell muss den Fehlerfall gedanklich nachstellen und beweisen, ob der Fix ihn wirklich behebt.
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4. **Urteil fällen**:
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- `ABGELEHNT`: Fehler nicht behoben oder neue Bugs eingeführt.
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- `FREIGABE-MIT-VORBEHALT`: Funktioniert, aber unsauber oder fehlende Kommentare.
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- `FREIGABE`: Wasserdicht.
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5. **Ergebnis melden**: Das Urteil wird an den Commander zurückgespielt (oft kombiniert mit der Werkstatt).
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name: trend_radar
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description: "Liest die trend-radar-watchlist.json, recherchiert tagesaktuell nach Neuigkeiten zu den Modellen/Tools und erstellt bei Relevanz Prüfstand-Tickets in der Ideen-Queue."
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version: 1.0.0
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author: MC2
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platforms: [linux, macos, windows]
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metadata:
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hermes:
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tags: [research, radar, trends, mc2]
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# Trend Radar
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Das Evolution-Radar für neue Open-Source KI-Modelle, Tools und Frameworks.
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## Ablauf
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1. **Watchlist lesen**: Die Datei `deploy/trend-radar-watchlist.json` wird ausgelesen.
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2. **Recherche**: Für jeden Eintrag (z.B. Llama 4, Qwen 3) wird nach den neuesten Entwicklungen der letzten Wochen gesucht (z.B. via Hacker News oder direkten Web-Searches).
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3. **Auswertung**: Wenn ein Modell offiziell erschienen ist oder ein wesentliches Update erhalten hat, wird ein Konzept formuliert, wie das MC2-Projekt davon profitieren könnte.
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4. **Ideen-Queue füllen**: Es wird ein neues Kanban-Ticket / Prüfstand-Ticket in der Ideen-Queue erzeugt, damit der Commander oder das System es in die Werkstatt übernehmen kann.
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5. **Meldung**: Bericht an den Commander via Telegram.
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Reference in New Issue
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