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>
max_ctx_in_budget schaetzte den KV-Cache LINEAR mit den Params, waehrend Footprint/Fit
sqrt rechnen (kalibriert an Hermes-14B@128K~19GB). Folge: fuer grosse Modelle viel zu
konservativ -> setup_aware_ctx schlug z.B. fuer heavy-122B 8192 vor, obwohl 32768 real
passt. Jetzt exakte Inverse der Footprint-Formel (sqrt*0.84) -> heavy bekommt ~49k statt
8k, keine faelschlichen Reduktionen mehr.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher rechnete nur der Hirn-Wechsel setup-bewusst; die allgemeine ctx-Auto-Groesse
nahm den Gesamt-RAM in ISOLATION (ignorierte Hirn/warmes Set/Ko-Residenz) -> ctx
konnte zu gross gewaehlt werden.
Neu: services/budget.py buendelt GTT-Budget, Modell-Footprint und reservierten Speicher
gemaess VERIFIZIERTER Box-Residenz (Hirn immer resident; fast/vision duerfen weichen,
wenn grosses on-demand-Modell laedt). setup_aware_ctx() bemisst den groessten ctx, der
NEBEN dem bestehenden Setup passt - rollen-/gruppen-bewusst aus der echten Config.
- fit.py: max_ctx_in_budget() als budget-basierter Kern; max_ctx_for() delegiert
- models.py: install nutzt setup_aware_ctx; /api/fit liefert assigned_ctx + Budget-Herleitung
- agent.py: nutzt die gemeinsamen Helfer (entfernt Duplikate _gtt_budget_gb/_foot)
- AddModel: Ampel zeigt den setup-bewussten ctx ('ctx -> Nk') inkl. Budget-Tooltip;
Rollen-Wechsel laedt die Vorschau neu (Rolle bestimmt das Budget)
Effekt: heavy-122B bekommt z.B. 16k statt 131072 (passt neben dem Hirn), waehrend
warme Kleinmodelle weiter grossen Kontext erhalten.
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>
