- Waechter (pruefe_kern): prueft jetzt gezielt das Modell mit der Rolle hermes und seinen
Zustand in llama-swap (/running, v257 listet auch ladende Modelle), statt das Hirn fuer
bereit zu halten, sobald irgendein Modell laeuft. Ein Ladevorgang ist kein Ausfall, aber
nur bis 10 Minuten (MC_WAECHTER_HIRN_LADEN_S), sonst bliebe ein immer neu startendes Hirn
unbemerkt. Sonst die ueblichen Takte (FAIL_AFTER); Knopf "Protokoll des Motors".
- llamaswap: modell_zustaende() und hirn_zustand(); lade_modell() meldet ok false mit
deutschem Grund und der Meldung der Engine, "laedt noch" nach der Wartezeit ist kein Fehler,
ein geladenes Modell ohne Chat (embed) zaehlt als geladen. POST /api/models/{id}/load
reicht das Ergebnis durch (Router duenn).
- Radar "Jetzt suchen": startet die Suche als Auftrag (Job-Engine, Gruppe radar, hoechstens
einer, radar_lauf.py --nur-suche) und antwortet sofort mit der Auftrags-ID. Die Ansicht
zeigt "Sucht ..." bis der Auftrag fertig ist, liest danach das Radar neu und nennt eine
gescheiterte Suche; die Auftragskarte zeigt den Stand.
- Tests: Hirn-Zustaende und Frist, Laden gegen eine llama-swap-Attrappe, Radar-Auftrag.
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- llamaswap.sammeln(): Aenderungen lesen dieselbe Config aus dem Speicher, geschrieben wird
einmal am Ende, bei einem Fehler gar nicht
- Radar-Tausch und Hirn-Umstellung nutzen es; Hermes wird erst nach dem Schreiben umgestellt
- Test-Attrappe fuer update_brain_model: der Radar-Test faesst auf der Box nie die echte
Hermes-Config an
- Doku: Ziel-Modell, strukturierter Verlauf, Sammel-Schreiben
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- kern/einstellungen.py: MC_ROLLE (box|homelab), Instanzname, Datenordner, Partner-URL
- kern/zeit.py: eine Zeitzone statt sechs Kopien
- app.py/steward.py: Box-Router und Warm-Set nur in der Rolle box; der Homelab-Teil
laedt nichts von der Box
- /api/health nennt Rolle und Instanz; Engine/Gateway/Hirn nur auf der Box
- /api/partner (Lebenszeichen) und /api/partner/<pfad> (Durchreiche, ohne Schleifen und SSE)
- Waechter prueft die andere Instanz (rot erst nach 5 Takten, ein Neustart ist kein Alarm)
- notify.sh: Zweitweg direkt an die Telegram-Bot-API, wenn hermes send scheitert oder fehlt;
Token nicht in der Prozessliste, Tests greifen nie auf die echte .env
- update_verlauf erkennt "OK telegram direkt"
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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).
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Das heutige Modell misst mit seinem Draft (Hirn 106 t/s, ohne 68), Kandidaten liefen ohne -
Ornith fiel am 24.09. deshalb durch, obwohl es dieselbe Architektur hat. Jetzt probiert das Radar
kurz: ohne Draft, eingebauten MTP-Kopf und den Draft des heutigen Modells (gleiche Architektur,
Speicher reicht) und testet mit der schnellsten. Spekulatives Dekodieren aendert die Antworten
nicht, nur das Tempo.
Mit Draft laeuft die Bild-Probe auf einem Zwilling ohne Draft (llama.cpp: Draft und Bild = HTTP
500). Uebernehmen baut wie der Betrieb seit 24.09.: Hauptmodell mit dem gewaehlten Draft ohne
Projektor, dazu ein Bild-Zwilling; der alte Zwilling fliegt raus.
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llama.cpp kann Draft-Beschleunigung und Bilder nicht zusammen (HTTP 500 "failed to process
speculative batch", b11057 und b11157 geprueft; speculative.n_max=0 je Anfrage hilft nicht).
Darum bekommen Hirn und Coder je einen Bild-Zwilling: gleiche Gewichte plus Projektor, ohne
Draft (vision, coder-bild), in einer eigenen llama-swap-Gruppe, die den Coder nicht verdraengt.
Probe 24.09.: beide 8/8 Bildmerkmale; Hirn-Zwilling 68 t/s, Coder-Zwilling 12,5 t/s.
Bild-Weiche v3 im Gateway: Bild im aktuellen Schritt geht an den Zwilling der Rolle, aeltere
Bilder werden einmal beschrieben (gemerkt) und als Text mitgeschickt, damit der Rest einer
Agenten-Aufgabe wieder beim schnellen Modell laeuft. Qwen3-VL gibt "vision" ab, der Coder
verliert den Projektor, der mit Draft nur HTTP 500 lieferte.
Radar misst die Bildfaehigkeit des heutigen Modells ueber dessen Zwilling (sonst gewaenne
jeder bildfaehige Kandidat mit "versteht Bilder"). Pruefstand: Coder darf vor dem Aendern
lesen (Version 3). Modelle-Seite zeigt "Bilder: ja" ueber den Zwilling.
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Suche aus Merkliste (deploy/radar-watchlist.json) und Hugging-Face-Entdeckung; nur
Kandidaten mit Bild-Projektor, die neben das Warm-Set passen (<= 115 GB inkl. KV-Cache).
Nachtlauf mc2-radar.timer 00:30, Tests nur bis 02:30 (um 03:00 kommt NerdQuiz),
hoechstens ein neuer Kandidat pro Woche, Notbremse 02:35, RuntimeMaxSec als letzte
Sicherung. Pruefstand als Modul (deploy/bench/pruefstand.py): Tempo, Werkzeuge,
Deutsch/JSON bzw. Programmieraufgaben und Bild-Probe gegen das heutige Modell der Rolle.
Durchgefallene werden geloescht, Bestandene gemeldet und erst nach "Uebernehmen" getauscht.
Beim Uebernehmen wandern die Zweitrollen mit (fast beim Hirn, heavy beim Coder), und das
Warm-Set des Stewards wird selbst umgestellt statt als Handgriff zu bleiben. Modell-Code
im Pruefstand darf keine Prozesse starten (RLIMIT_NPROC=0). Radar steht im Flugplan und
unter Waechter-Aufsicht; deploy.sh spielt seine Units ein. Oberflaeche: Vergleichswerte
je Kandidat, Rueckfrage vor Uebernehmen und Verwerfen, Status auf Deutsch.
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