Die Intelligenz sitzt nicht mehr NEBEN dem Coden, sondern DRIN. Alles auf der
Box gemessen, nicht angenommen.
Stufe 1 — Speicher-Haushalt (llama-swap-Config, nicht im Repo):
Coder dauerwarm statt ttl 600 (Kaltstart 23 s -> 491 ms), Devstral als
'kritiker' verdrahtet, Swap 11 GB -> 0. Zwei Befunde: Kontext 131k->65k spart
bei Qwen3-Next 0 GB (Hybrid-Attention), und llama-swap haelt nur EINE Gruppe
resident -> alles Ko-Residente in dieselbe Gruppe. `persistent: true` verhindert
dabei das Freiraeumen vor grossen Modellen -> ausgeloester Kernel-OOM, behoben
durch persistent:false + TTLs (Vision laedt jetzt in 10 s statt 117 s + Absturz).
Stufe 2 — Governor v2 (deploy/governor/):
Steht jetzt IM Pfad (:8100 -> MC2 :9001) statt daneben. Zaehlt den GANZEN
Anfragekoerper inkl. tools/tool_calls und kalibriert sich aus den echten
usage.prompt_tokens jeder Antwort nach: Schaetzfehler 200 % -> 0,3 %.
Soft-Einschub nur noch, wenn die Nachrichtenkette es erlaubt (kein Dazwischen-
funken in offene tool_calls). Neuer Status-Endpunkt + systemd-Unit.
Lucys Alltagsmodelle sind vom Schnitt ausgenommen.
Stufe 3 — OpenCode-Plugin (deploy/opencode/plugin/mc2-governor.ts):
Werkzeug-Zaun (git push, rm -rf, sudo, curl|sh — bewiesen), Pruef-Tor auf
session.idle mit Selbstreparatur, Savepoint statt Kompression, Meldungen an
Lucys Briefkasten mit eigenem Absender 'loop'.
Stufe 4 — Mannschaft (opencode.json):
plan+build -> coder (51,5 t/s) · explore -> hermes (69,6 t/s, warm, gratis) ·
review -> Devstral (15,0 t/s, FREMDE Modellfamilie gegen blinde Flecken).
Der 63-GB-Planer faellt aus der Tagesrolle raus.
Stufe 5 — ein Regelwerk, zwei Ausloeser:
deploy/opencode-lauf.sh faehrt dieselbe Bau-Pruef-Schleife unbeaufsichtigt
(die Schleife liegt hier UND im Plugin: bei `opencode run` endet der Prozess,
bevor session.idle fertig ist — gemessen). Bricht ab, wenn der Governor fehlt.
gitea-repo-create.sh saet jetzt VERIFY neben der CI-Ampel: jedes neue Repo
wird mit Innen- UND Aussen-Pruefung geboren.
Oberflaeche:
Token-Waechter-Kachel im Cockpit (Fuellstand, Marken, Ehrlichkeits-Nachweis),
/api/governor als gleichursprüngliches Fenster, Devstral im Modellkatalog,
Rollen-Texte auf die neue Mannschaft aktualisiert.
.gitattributes: deploy/**/*.py auf LF (deploy/*.py greift nur eine Ebene tief).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Katalog-Daten (models_catalog.json) waren teil-stale (Stand 27.06.):
- vision: Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct ergaenzt (neue Augen, MoE 30B-A3B) — sonst
empfahl der "Modelle finden"-Tab weiter das aeltere VL-8B (Downgrade).
- scout: gemma-4-26B/31B (laengst entfernt) durch das live genutzte GLM-4.6V-Flash
ersetzt.
- version 2026-06-27 -> 2026-07-03.
Bewusst NICHT aufgenommen: Qwen3.6-27B dense — im 3-Wege-Bench (tg 12,7 vs 60-91
der MoE-Coder) als Coder-Worker unterlegen, keine Empfehlung.
Badge-Fix (Discover.tsx): installedModel matchte nur das primaere role-Feld; ein
Modell kann eine Kategorie aber ueber einen Alias bedienen (Qwen3.6 = role "hermes"
+ Alias "fast") -> Fast-Karte zeigte faelschlich "Frei". Jetzt Match per Rolle ODER
Alias. Live gegen die Box verifiziert: alle 5 Rollen-Karten "Aktiviert".
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Inspiriert von Odysseus' Cookbook: backend/models_catalog.json mit echten Metadaten
(total/active params, moe, generation) je Rolle. services/catalog.py: Laden, Name-Match,
MoE-bewusstes Scoring (Wissen + Tempo via tps -> MoE-first auf der bandbreiten-Box), Fit.
- discover.py: Empfehlung jetzt KATALOG-FIRST (kuratiert, korrekt), HF-Dynamik als Ergaenzung/Fallback.
- maintenance.model_upgrades: Metadaten aus Katalog -> praezise Familie/Generation/Groesse + MoE-first
(dense ersetzt MoE nur bei grossem Wissens-Sprung). Behebt Coder-Next=7B-Fehlschaetzung,
Qwen2.5-VL-Generations-Downgrade, falsches dense-scout-Upgrade.
- fit.py: MXFP4/FP8/AWQ in der Quant-Tabelle.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hitonabi