Ballast raus:
- 35 Routen ohne Nutzer entfernt (agent/*, fit, roles, ctx, drafts, groups, routing/policy,
system/history, system/self-update, maintenance/reboot, zeitmaschine/inhalt, zeitplan,
voice/health|metrics|trace|voices|reference|tts). Von 95 auf 60.
- Tote Module geloescht: agent-Router, roles, agent_aktivitaet, metrics_history (samt
10-s-Sampler), voice_metrics, migrate_config, parse_mc2_timeout, scripts/.
- Unbenutzte Funktionen und Konstanten entfernt (Modell-Upgrade-Empfehlung, Draft-/Kontext-
Setzer, Konsole, PC-Ausfuehrer-Probe, Routing-Policy-Editor ...).
Robuster:
- Jobs in eigener Prozessgruppe (Abbrechen beendet wirklich alles), Zeitlimit je Job-Art,
start_job_exklusiv: zwei Klicks starten kein doppeltes Update mehr; alte Jobs raeumen sich auf.
- Update-Pruefung meldet Fehler (pruef_fehler, Lampe "Pruefung unklar") statt "aktuell".
- Nach jedem Update sofort neu pruefen (update_stand) statt 10 Minuten alten Stand zeigen.
- llama-swap-Config: Sperre (RLock + flock) fuer UI, Radar, Aufraeumen und Hirn-Umstellung.
- Hermes-Config: bei Lesefehler nichts schreiben, atomar, mit Sicherung.
- Live-Strom und Gateway-Warnung blockieren den Event-Loop nicht mehr (Lucy, OpenChamber).
- Gateway antwortet bei Engine-Ausfall im OpenAI-Fehlerformat (502) statt nacktem 500.
- Abgestuerzte Waechter-Pruefung wird ein gelber Hinweis statt still zu verschwinden.
- Download laedt nur den gewuenschten Quant (vorher bei Fehlen alle Teile aller Varianten),
Download-Jobs in Gruppe "download"; HF-Suche kodiert den Suchbegriff.
- Herkunftspruefung: schreibende /api-Aufrufe fremder Webseiten werden abgelehnt (keine
Anmeldung, User-Entscheid); Skripte, Desktop-Lucy und /v1 unveraendert.
- Modellpfade: Eintragen und Loeschen nur innerhalb von MODELS_DIR.
- Dienste-Liste fragt keine abgebauten Dienste mehr ab (PC-Ausfuehrer haette 3 s gekostet).
- SSE-Fehlerzeilen von /api/voice/chat als gueltiges JSON.
- mission-control-2.service: --timeout-graceful-shutdown 3 (Neustart ohne 10-s-Haenger).
Tests: 92 gruen (neu: Herkunft, Quant-Auswahl, abgestuerzte Pruefung).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <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>
- discover.rank_runnable: rankt jetzt fit-level > params_b(desc) > downloads -> fuer die
128GB-Box wird das faehigste passende (MoE-)Modell empfohlen statt kleiner Populaer-Modelle.
Top-4-Anzeige nutzt dasselbe Ranking.
- maintenance.model_upgrades: schlaegt KEIN Downgrade mehr vor (rec.params_b >= installiert*0.95).
Behebt: fast 35B-A3B -> 4B wurde faelschlich als Upgrade angeboten.
- Frontend: Rollen-Farb-Mapping zentralisiert in ModelBadges (ROLE_TONE/roleTone);
Cockpit/RolesCard/ActiveModelsCard nutzen es statt eigener Duplikate.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
