- services/announce.py: persistenter Briefkasten (/srv/models/mc2-announce.json),
POST /api/voice/announce + GET /api/voice/announcements (Cursor-Polling)
- services/sentry.py: Health-Wächter (Engine/Hirn/Hermes/Mem0/Voice/Platte),
flankenerkannt (Alarm nach 3 Fehl-Ticks, Entwarnung, 6h-Erinnerung),
meldet in Briefkasten + Telegram; Hirn-Verdrängung durch IDE-Last = kein Alarm
- notify.sh spiegelt jede Telegram-Meldung in den Briefkasten (Updates/Radar
erreichen damit auch die Desktop-Lucy)
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Gemessen 03.07.: erster User-Call nach Modell-Reload 37 s (Prefill des
~70-KB-Hermes-Prompts, 50 KB davon Tool-Schemas), mit warmem Prompt-Cache
~6 s. warmup.sh schickt nach dem Modell-Laden einen Wegwerf-Turn an den
api_server (:8642, wartet auf /health) — der -cram-Cache ist damit gefuellt,
bevor der User zum ersten Mal fragt. Strukturelle Prompt-Diaet = Faden 7.
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Nutzer-Fund: Die Faehigkeiten-Liste zeigte Hirn/Gedaechtnis/Gateway/Agent/
Stimme, aber nicht die Augen — obwohl das Vision-Modell seit heute zum
Immer-bereit-Set gehoert. Neuer Check (nicht kritisch): gruen wenn das
vision-Modell geladen ist, sonst Warnung mit 1-Klick-"Augen aufwecken".
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Nutzer-Fund (Screenshots 03.07.): drei UI-Diskrepanzen im Modell-Manager.
1) Augen (VL-8B) hatten ttl 300 + fehlten im Warmup — standen also entgegen
dem UI-Versprechen NICHT immer bereit. Jetzt ttl 0 (Box live + Snapshot)
und Warmup-Default "fast vision".
2) Warn-Text beschrieb das alte Verdraengungs-Verhalten (seit persistent-Fix
falsch) — jetzt: Set bleibt geladen, bei Ueberlauf scheitert das grosse
Modell. 3) "Reserviert" als Vorsichts-Schaetzung/Obergrenze gekennzeichnet
(68,8 GB Schaetzer vs. 25 GB real — Schaetzer-Umbau ist eigener Faden).
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1) /v1-Gateway haengt an jede Chat-Anfrage (ausser hermes/Lucy — SOUL.md
regelt das selbst) eine System-Direktive an: Antworten auf Deutsch,
Code/Bezeichner unveraendert. Abschaltbar via MC_GATEWAY_LANG_DIRECTIVE="".
2) mcp_web.py: neues Tool web_search (ddgs/DuckDuckGo, kein Key), Ergebnis
injection-geschuetzt via wrap_untrusted. Damit koennen IDE-Agents (Zed
via context_servers) und Hermes im Web suchen; Debug-Log geht auf stderr,
stdout bleibt MCP-sauber (verifiziert).
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Live gefunden (Zed-Start warf Lucys Hirn raus): llama-swap ignoriert
unbekannte Group-Keys stillschweigend — der Verdrängungsschutz der
brains-Gruppe war seit jeher wirkungslos. set_group() schreibt jetzt
beide Keys (persistent für llama-swap, persist für MC2-API/UI),
budget.py rechnet die echte Ko-Residenz (on-demand reserviert das
Warm-Set statt 0), Warn-Texte beschreiben Überlauf statt Verdrängung.
Box-Config live gefixt + verifiziert: Coder und Qwen3.6 gleichzeitig ready.
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Token mc2-box-werkstatt (write:repository) auf der Box hinterlegt (User-Freigabe 02.07.),
Push verifiziert. Leitplanke bleibt: NIE nach main pushen, Merge+Deploy macht der PC.
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tsc bestaetigte exakt die vom Werkstatt-Gate angekuendigte Luecke (4x TS2339 unit)
-> ServicesResp.services um unit ergaenzt, Build gruen.
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Radar-Endnachricht + Werkstatt-Telegram in Lucys Stimme an den Commander (Fazit zuerst,
Technik in Alltagssprache); autoupdate-Summary angepasst. Hintergrund: SOUL.md der Box
wurde auf Lucy-Identitaet umgestellt (Review-Session 02.07.).
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Das Frontend schickte den Anzeigenamen (z.B. 'Engine (llama-swap)')
an die Restart-API, die aber systemd-Unit-Namen (z.B. 'llama-swap')
erwartet. Backend gibt jetzt ein 'unit'-Feld mit; Frontend nutzt es
für restart(), disabled und key.
Ground-Truth-Abgleich ergab 4 Fehler mit einer Ursache (Inventar-Blindheit):
nie Updates auf installierte Versionen empfehlen; bei aktiv genutzten Komponenten
(Parakeet=STT deutsch! Silero v5, pocket-tts) erst eigene Nutzung nennen; bereitliegende
Kandidaten (gpt-oss-120b, VL-30B) nicht als Neuentdeckung verkaufen. hipEngine-Fund
des Reports war echt und korrekt eingestuft.
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Radar-Erstlauf-Lehre: Hermes-Subagents fanden keine Kontextlaenge (llama-swap listet
nur kanonische Namen, ohne Metadaten), nahmen 256k an und rissen mit ihren max_tokens
den Server-Kontext. Gateway blendet jetzt Rollen-Aliase als Eintraege ein und liefert
context_length aus der geparsten llama-swap-Config. Delegation per hermes config auf
Verdikt gesetzt (max_concurrent_children 2, max_spawn_depth 1). Radar-Prompt: Fallback
"sequenziell selbst recherchieren, Report muss IMMER kommen".
Erstlauf-Ergebnis: Report wurde an Telegram zugestellt (Last run ok).
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Roo Code wurde April 2026 eingestellt (Repo archiviert) — Kilo Code ist der aktive
Nachfolger der Roo/Cline-Linie (Orchestrator-Modus, Modell-pro-Modus, JetBrains+CLI).
Cursor/Zed/Continue raus (cloud-first bzw. von Kilo abgedeckt). Kilo-Note enthaelt die
Modus-Zuordnung: Code->coding, Architect/Orchestrator->heavy, Ask/Debug->chat.
Das Evolution-Radar (AUTONOMIE_PLAN E4) ueberwacht die Tool-Kategorie kuenftig selbst.
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Konflikte zugunsten lucy-v2 aufgeloest (Superset; mains UI-Rework war dort dupliziert),
dist wird nach dem Merge frisch gebaut.
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- Update-Job: nach 'hermes update' laeuft 'hermes doctor' (Job rot bei Fehlern)
- hermes-postcheck.sh: Journal-Scan auf Unknown/deprecated/defaulting (Lehre aus v0.18:
approvals.mode 'auto' wurde still ungueltig -> alle Tools in pending_approval),
Tool-Smoke (echo via Agent, erkennt pending_approval), Voice-Smoke (/api/voice/chat)
- Update-Modal: die Box fasst anstehende Hermes-Commits selbst zusammen (fast-Modell,
no-think, gecacht auf neuesten Hash) — Breaking Changes zuerst
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Der v0.18-Security-Scan flaggt schemenlose URLs (wttr.in/... = MEDIUM) -> Approval-Umweg;
dazu hing ein wttr.in-curl 31s ohne Timeout. Beides ist Prompt-steuerbar.
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User-Feedback 'sehr langsam' diagnostiziert (voice_metrics): (1) zwei App-Instanzen liefen
parallel (Dev-Instanz vergessen — beendet), (2) Semantik-Hold hielt echte Saetze auf.
- useVAD: warten NUR noch bei sehr sicherem 'unfertig' (P(fertig) < 0.15 statt < 0.5),
max. eine Warterunde pro Aeusserung, HOLD 1,8s -> 1,2s, Not-Aus localStorage
lucy_turncheck=0, Entscheidung wird bei lucy_perf=1 geloggt (fuer echtes Nachtunen)
- voice_service: Smart Turn beim Start vorwaermen (Probe-Inferenz auf Stille) — der
3,3s-Kaltstart traf sonst den ersten gesprochenen Satz; deployt + verifiziert (0,16s)
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Bench (Box, Vulkan, 32k ctx): gpt-oss-120b tg 54-55 t/s vs. Qwen3.5-122B 23,5 t/s bei
60 statt 73 GB. Beide OHNE Alias-Wechsel deployt — Qualitaets-Entscheid beim User.
brains-Gruppe nach Reload wieder angewaermt (hermes/embed/vision ready).
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- views/models/cockpit/RoleAssignModal.tsx: Rollen-Zuweisung inkl. Empfehlungs-Sortierung
und Schutzgelaender als eigenstaendige Komponente
- Preview-verifiziert gegen die Live-Box: Modal oeffnet per Slot-Karte ('Lucys Hirn
festlegen'), Schutzgelaender greift, 9 Modell-Optionen, schliesst sauber
- Zone C (Library, ~440 Z) bleibt fuer eine Folge-Session (tief mit Aktions-State verwoben)
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- voice_service /turn: smart-turn-v3.2 (8MB ONNX, ~110ms warm inkl. Features); Audio muss
LINKS gepadded werden (rechts-Padding -> konstant 'complete', live diagnostiziert) und
der Output ist empirisch P(unfertig) — Doku sagt es andersherum, Messung gewinnt
- backend /api/voice/turn: Proxy mit fail-open (Turn-Check ist Optimierung, kein Blocker)
- useVAD: Semantik-Hold — bei 'incomplete' bis 1,8s auf Fortsetzung warten und anhaengen,
statt mitten im Gedanken zu antworten; Deckel 30s; fail-open bei Netzfehlern
- Verifiziert: fertig=true(0.74), mitten-im-Wort=false(0.04), via :9001 ok
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Hitonabi
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