Das Auftragsbuch-Gegenstueck fuer Lucy (Abloesungs-Paket S3, PC-Annahme-Weg):
- backend/services/auftragsbuch.py: Multi-Repo (mc2 + lucy via ~/lucy-Clone).
Karten tragen repo-Feld; Status-Schluessel fuer Lucy = 'lucy:<branch>';
fehlt ~/lucy, werden Lucy-Karten still weggelassen. Runner je Repo.
- deploy/lucy-annahme.sh: detached Annahme-Runner fuer Lucy-Karten.
Vorpruefung am PC VOR dem Merge (Executor erreichbar, Arbeitskopie main+clean,
laeuft Lucy?), dann Merge im isolierten Worktree von ~/lucy -> Push main ->
PC zieht ff-only und baut detached (deploy/lucy-annahme.ps1 im Lucy-Repo),
Box pollt .lucy-annahme.json und spiegelt Fortschritt auf die Karte.
Rot = Merge automatisch revertiert, laufende Lucy bleibt die alte.
Executor-Zugang (URL+Token) kommt aus ~/.hermes/config.yaml — kein zweiter
Ablageort. Neustart nur, wenn Lucy vorher lief (User-Entscheid).
- Router/UI: repo-Parameter (rueckwaertskompatibel, Default mc2), rosa
Lucy-Badge, eigener Annahme-Confirm-Text, Diff/Ablehnen je Repo.
- werkstatt-SOUL: Lucy-Auftraege ebenfalls propose-only, bauen macht der PC
bei der Annahme.
- Doku: docs/AUFTRAGSBUCH.md (Lucy-Annahme-Kapitel), docs/wissen/OFFENE-FAEDEN
(S2 erledigt, S3-Stand).
Geprueft: py_compile gruen, bash -n gruen, tsc+vite build gruen (dist dabei).
W2: install akzeptiert HF-URL ODER org/repo (normalize_repo); GET /api/hf/
search + /api/hf/quants; Frontend AddModel-Panel (URL+Quant-Dropdown+freie
Suche) im Discover-Tab. W3: POST /api/models/{id}/role + /ctx; Installiert-
Tab mit Rollen-Select (fast/heavy/coder/...), ctx-Edit, Loeschen → LLM
tauschen per Klick.
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docs/CUTOVER.md: Box-Stack live (Modelle/Gateway/Hermes/Memory verifiziert),
bekannte Tuning-Punkte (Hermes-Kontext/Tool-Thrash NICHT brain-abhaengig →
Hands-on-Debug; SSH-Windows; nesquena optional), reversibler Cutover-Ablauf.
STATUS aktualisiert.
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LiteLLM baut auf Python 3.14 nicht (orjson-Pin ohne cp314-Wheel). Stattdessen
eingebauter Gateway in MC2: routers/gateway_proxy.py (/v1/chat/completions,
/completions, /models) + services/router_logic.py (Komplexitaets-Routing
fast<->heavy, Streaming-Passthrough). gateway.py/routing.py/connect.py auf
builtin umgestellt (Endpunkt = MC :PORT/v1). Gleicher OpenAI-Vertrag,
spaeter gegen LiteLLM austauschbar.
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model_id_from_path steigt bei Quant-Ordner (Q4_K_M/, UD-Q4_K_M/) eine
Ebene hoch zum Repo-Ordner. Sonst hiess das Heavy-Modell Q4_K_M.
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Real-Box-Befund: GPU ist card1 (nicht hardcoded card0), Connector-Dirs
uebersprungen. Zusaetzlich GTT (echter Unified-Memory-Pool) statt nur
VRAM-Carve-out. Frontend zeigt GTT bevorzugt.
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mission-control-2.service auf %h/mission-control-v2 umgestellt (kein /opt/
sudo); deploy.sh = Erstinstall+Update als User-Dienst (clone/pull, venv,
systemctl --user, linger). Nordstern: kein Passwort/SSH-Gefummel.
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Hitonabi