fix(frontend): mem0_ms nach memory_ms umbenannt, Mem0-Texte zu Gedächtnis, dist neu gebaut

fix(deploy): Mem0-Logik aus Backup/Restore/Postchecks/Venv-Audit/Hooks entfernt, mem0_service/ gelöscht
fix(backend): Mem0-Reste aus Steward, Voice-Metrics und Backup entfernt
2026-08-23 21:28:41 +02:00 · 2026-08-23 21:27:32 +02:00 · 2026-08-23 21:27:32 +02:00 · 2026-08-22 15:33:55 +02:00 · 2026-08-22 14:47:50 +02:00 · 2026-08-22 13:07:03 +02:00
94 changed files with 1687 additions and 1450 deletions
@@ -0,0 +1,22 @@
 {
  "mcpServers": {
    "mc2-memory": {
      "command": "python",
      "args": [
        "F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_memory.py"
      ]
    },
    "mc2-system": {
      "command": "python",
      "args": [
        "F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_mc.py"
      ]
    },
    "mc2-web": {
      "command": "python",
      "args": [
        "F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_web.py"
      ]
    }
  }
 }
@@ -42,6 +42,29 @@ jobs:
              rot=1
            else
              ( cd frontend && npm ci --no-audit --no-fund && npm run build ) || rot=1
              if [ $rot -eq 0 ]; then
                echo "== Frontend: Push nach release-dist =="
                git config --global user.name "Gitea Actions"
                git config --global user.email "actions@gitea.local"
                CURRENT_COMMIT=$(git rev-parse HEAD)
                # Erzeuge (oder hole) den orphan branch 'release-dist'
                git checkout --orphan release-dist 2>/dev/null || git checkout release-dist
                git rm -rf . >/dev/null 2>&1 || true
                # Checkout nur frontend/dist vom aktuellen Stand
                git add -f frontend/dist
                if ! git diff-index --quiet HEAD; then
                  git commit -m "Automatischer Frontend Build ($CURRENT_COMMIT) [skip ci]"
                  # Push to release-dist. Token auth from runner is expected to work for Gitea Actions.
                  git push origin HEAD:release-dist -f
                else
                  echo "Keine Änderungen am Frontend-Build."
                fi
                # Zurück zum originalen Branch für den Rest des Skripts
                git checkout $CURRENT_COMMIT
              fi
            fi
          fi
@@ -22,4 +22,3 @@ gemma_swap*
 # TypeScript-Inkrementalcache (reines Build-Artefakt, maschinenabhängig)
 frontend/tsconfig.tsbuildinfo
@@ -8,7 +8,12 @@ Lokaler Local-AI-Stack für die Box (Bosgame M5, Strix Halo, Vulkan/RADV). Schic
 Engine (llama-swap) · Builtin-Routing-Gateway (`model: auto`) · MC2 (FastAPI + React/shadcn) ·
 **Hermes-Agent (das autonome Gehirn "Lucy")**. Backend Python (Box läuft Python 3.14), Frontend Vite/React/shadcn/Tailwind.
-**WICHTIG:** Alle alten Dienste wie `mem0`, `governor` oder `eigenleben` sind komplett gelöscht. Hermes ist das EINZIGE "Gehirn" und läuft autonom. Es nutzt keine alte Mem0-DB, sondern sein eigenes System.
+**Hardware-Spezifikationen der Box (WICHTIG für alle Agenten):**
 - **System:** Bosgame M5 (AMD Strix Halo APU)
 - **Arbeitsspeicher (RAM/VRAM):** 128 GB Shared Memory (ca. 122.7 GB nutzbar).
 - **Inference-Limit:** Modelle im GGUF-Format dürfen maximal ca. 100-110 GB groß sein (entspricht ca. 150B Parametern bei Q4_K_M). Größere Modelle (wie 200B+ oder 2T Parameter) **können lokal nicht ausgeführt werden** und sind auszuschließen, es sei denn, es handelt sich um stark quantisierte MoEs.
 **Gedächtnis & Dienste:** Hermes ist das autonome Agenten-Gehirn („Lucy"). Mem0 läuft als dedizierter semantischer Langzeit-Gedächtnis-Sidecar (`mem0-service` auf `:8765`) und wird von Hermes via MCP (`mcp_memory.py`) eingebunden. Governor, Zed-Workflows und alte Mittelschichten sind komplett gelöscht.
 ## Sprache (nicht verhandelbar)
 - **Alles User-Sichtbare ist Deutsch:** UI-Texte, Fehlermeldungen, Update-/Radar-Meldungen,
  Skills, LLM-Summaries, Commit-Messages, Code-Kommentare.
@@ -24,6 +29,12 @@ Engine (llama-swap) · Builtin-Routing-Gateway (`model: auto`) · MC2 (FastAPI +
  dem Deploy auf Gitea liegen**, und uncommittete Box-Änderungen gehen verloren (Absicht).
 - **Nie direkt auf `main` arbeiten.** Immer Branch (`wartung/...`), Gate grün, dann Merge/Deploy.
 ## Agentic IDE & Vibe Coding
 - **Zero Middle-Layers:** Coding passiert zu 100% lokal auf dem Dev-PC in der **OpenCode Desktop IDE**.
 - Es gibt keinen Zed-Workflow, keine OpenCode-CLI-Mittelschicht und keinen Governor mehr.
 - Der Agent in OpenCode Desktop nutzt via MCP (`.agents/mcp_config.json`) die API der Box (`:9001/v1`), um autonom Projekte zu bauen.
 - **Mix-Ansatz beim Testen:** Der Agent testet lokal. Vor dem Push muss er prüfen, ob das Gitea-`VERIFY`-Skript fehlerfrei durchläuft.
 ## Zeit & Umgebung
 - **Box = Ubuntu, läuft in `Europe/Berlin`** (seit 03.07.2026; vorher UTC). Dev-PC = Windows.
  Naive/lokale Zeiten immer über `MC_LOCAL_TZ` (= `Europe/Berlin`) auflösen, nie `datetime.now()` ohne TZ annehmen
@@ -12,54 +12,55 @@ prüft sich selbst und meldet sich, wenn etwas nicht stimmt.
 | Bahn | Was sie tut | Wo |
 |---|---|---|
 | **Steuerzentrale** | Modelle, Routing, Wartung, Gedächtnis, Ideen-Queue, Auftragsbuch | MC2 `:9001` |
-| **Coding** | Zed + OpenCode am Tag, `opencode-lauf.sh` in der Nacht — **ein Regelwerk, zwei Auslöser** | Governor `:8100` |
+| **Coding** | Agentic IDE (z.B. OpenCode Desktop) auf Dev-PC via lokaler API + MCP | 100% lokal |
 | **Lucy** | Sprach-Companion mit 3D-Avatar, Augen und Ohren | eigenes Repo `Hitonabi/lucy` |
-Lucy holt ihr Hirn über MC2, spricht aber nie durch den Governor — ein Gespräch ist keine
+Lucy holt ihr Hirn direkt über das MC2-Gateway (`:9010/v1`) mit nativer Bildweiche und Voice-Streaming.
 Bau-Sitzung und wird nie unterbrochen.
 ## Ports & Dienste
 | Port | Dienst | Erreichbar |
 |---|---|---|
 | `9001` | **MC2** (FastAPI + React) — Cockpit, API, Konsole | LAN |
 | `8100` | **Governor** — Token-Wächter vor dem Gateway | LAN |
 | `8080` | **llama-swap** — Modell-Router | LAN |
 | `9010` | `mc2-gateway` — `/v1`-Datenpfad (`model: auto`, Bild-Weiche) | loopback |
 | `8642` · `9119` | Hermes-Gateway · Hermes-Web-UI | loopback |
 | `8765` · `8650` | Mem0-Sidecar · Voice-Sidecar (STT/TTS) | loopback |
 | `7682` | ttyd — Box-Konsole, same-origin unter `/console/` | loopback |
-Units in [`deploy/`](deploy/): `mission-control-2` · `mc2-gateway` · `mc2-steward` · `governor` ·
+Units in [`deploy/`](deploy/): `mission-control-2` · `mc2-gateway` · `mc2-steward` ·
 `mem0-service` · `voice-service` · `box-console` · `hermes-builtin-ui` + Timer für Backup,
 Auto-Update, Self-Smoke und Bagatell-Annahme. `llama-swap` läuft als System-Unit.
-## Der Weg einer Idee
+## Die Bau-Pipeline
 ```
-Idee in MC2  →  Gitea-Repo (mit CI-Ampel + VERIFY)  →  in Zed bauen  →  Ampel  →  main
+Idee in MC2  →  Gitea-Repo (mit CI-Ampel + VERIFY)  →  in Agentic IDE bauen  →  Ampel  →  main
-     └── oder nachts: Hermes-Cron → opencode-lauf.sh → dieselben Regeln
+     └── autonomes Vibe Coding via OpenCode Desktop + MCP
 ```
 Jedes neue Repo wird von [`deploy/gitea-repo-create.sh`](deploy/gitea-repo-create.sh) **mit beiden
 Wächtern geboren**:
 - **`.gitea/workflows/ci.yml`** — die Außen-Prüfung nach dem Push (Gitea Actions)
- **`VERIFY`** — die Innen-Prüfung: eine Zeile, wie man das Projekt testet. Das OpenCode-Plugin
+- **`VERIFY`** — die Innen-Prüfung: eine Zeile, wie man das Projekt testet. Die Agentic IDE
-  führt sie nach jeder Etappe aus und gibt rote Tests dem Agenten **sofort** zurück, statt sie
+  führt sie im Mix-Ansatz vor jedem Push aus, um Code-Fehler ("Quality Gap") abzufangen.
-  erst der CI zu zeigen. Keine `VERIFY`-Datei = Prüf-Tor aus.
+  Keine `VERIFY`-Datei = Prüf-Tor aus.
 ## Modelle & Rollen
-Gemessen auf der Box (25.07.2026, Vulkan, Q4):
+Gemessen auf der Box (Stand: August 2026, Vulkan b10502):
 | Rolle | Modell | Tempo | Aufgabe |
 |---|---|---|---|
-| `coder` | Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | **51,5 t/s** · Prefill **754 t/s** | Plant und baut — Kopf der Coding-Mannschaft |
+| `coder` | Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | **51,5 t/s** · Prefill **754 t/s** | Plant und baut — Kopf der Coding-Mannschaft (131k Kontext) |
-| `hermes` / `fast` | Qwen3.6-35B-A3B | **69,6 t/s** | Lucys Hirn **und** der Sucher-Subagent. Immer warm |
+| `hermes` / `fast` | Qwen3.6-35B-A3B | **69,6–90 t/s** | Lucys Hirn **und** Sucher-Subagent. Immer warm |
-| `kritiker` | Devstral-Small-2-24B | **15,0 t/s** · Prefill **265–318 t/s** | Liest gegen — bewusst **fremde Modellfamilie** (Mistral statt Qwen) |
+| `debugger` / `doctor` | Muse-Glimmer-30B | **40–50 t/s** (DFlash) | Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker (Multimodal) |
-| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B | auf Abruf | Lucys Augen |
+| `kritiker` | Devstral-Small-2-24B | **15,0 t/s** · Prefill **265–318 t/s** | Liest gegen — bewusst **fremde Modellfamilie** (Mistral statt Qwen, 16k Deckel) |
-| `heavy` | gpt-oss-120b | nur nachts | Chef-Gutachter (4:30). **Nie tagsüber** — verdrängt das warme Set |
+| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B | auf Abruf | Lucys Augen (On-Demand) |
 | `scout` | GLM-4.6V-Flash | auf Abruf | Schneller Vision- und Tool-Allrounder |
 | `heavy` | gpt-oss-120b | nur nachts | Chef-Gutachter (4:30 Uhr). **Nie tagsüber** — verdrängt das warme Set |
 | `dense-planer` | Qwen3.8-27B | **12,7 t/s** (On-Demand) | Dichtes 27B-Modell für tiefes Reasoning & 262k Kontext |
 | `embed` · `reranker` | Qwen3 0.6B | immer warm | Gedächtnis + Feinsortierung |
 ‼️ **Der Kritiker ist bewusst auf 16k Kontext gedeckelt.** Devstral ist ein *dichtes* Modell —
@@ -75,13 +76,8 @@ Messwerte: [`docs/wissen/VERDIKTE.md`](docs/wissen/VERDIKTE.md).
 ## Qualitäts-Tore
-1. **Werkzeug-Zaun** ([`deploy/opencode/plugin/`](deploy/opencode/plugin/)) — blockt `git push`,
+1. **Prüf-Tor** — `VERIFY` nach jeder Etappe; rot → der Agent (OpenCode Desktop) repariert lokal nach.
-   `rm -rf`, `sudo`, `curl | sh` und Fremd-Hosts im Agentenlauf.
+2. **CI-Ampel** — Lint (ruff) · Import/Syntax (compileall) · Frontend-Build. Läuft in Gitea.
 2. **Prüf-Tor** — `VERIFY` nach jeder Etappe; rot → der Agent repariert selbst weiter (max. 3 Runden).
 3. **Governor** ([`deploy/governor/`](deploy/governor/)) — zählt Tokens ehrlich (aus den echten
   `usage.prompt_tokens` jeder Antwort, selbstkalibrierend). Bei ~45.000: Savepoint schreiben und
   Sitzung sauber beenden. Bei ~50.000: harter Riegel. Sichtbar als Kachel im Cockpit.
 4. **CI-Ampel** — Lint (ruff) · Import/Syntax (compileall) · Frontend-Build. Läuft bei jedem Push.
 Gemeinsame Lehre dahinter: **Wissen lebt in Datei + git, nicht im schrumpfenden Chat-Kontext.**
 Kontext-Komprimierung löscht still die Regeln mit.
@@ -98,7 +94,7 @@ Kontext-Komprimierung löscht still die Regeln mit.
 ## API (Auswahl)
 `health · models/* · discover · fit · groups · routing/* · system/* · maintenance/* · connect ·
-memory/* · agent/* · **governor** · ideen/* · auftragsbuch/* · chronik · eigenleben · wissen ·
+memory/* · agent/* · ideen/* · auftragsbuch/* · chronik · eigenleben · wissen ·
 zeitmaschine/* · reminders/* · voice/* · events (SSE)`
 OpenAI-kompatibel: `/v1/chat/completions`, `/v1/completions`. MCP-Server: [`mcp/`](mcp/).
@@ -128,13 +124,12 @@ Dienst-Neustart. Vor jedem Commit lohnt der Ampel-Vorlauf: `ruff check .` und `n
 | `MC_LLAMA_SWAP_URL` | `http://127.0.0.1:8080` | Engine/Router |
 | `MC_CONFIG_PATH` | `/etc/llama-swap/config.yaml` | llama-swap-Config |
 | `MC_V1_UPSTREAM` | – | gesetzt → `/v1` geht an `mc2-gateway` (`:9010`) statt in-process |
-| `MC_GOVERNOR_URL` | `http://127.0.0.1:8100` | Token-Wächter für die Cockpit-Kachel |
+
 | `MC_ENGINE_PATH` | `/opt/llamacpp-vulkan` | aktive Engine (Vulkan-Build) |
 | `MC_REWARM_ENABLED` | `1` | Warm-Set-Wächter (auf der Box bewusst `0`) |
 | `MC_DRAFTS_DIR` · `MC_SPEC_TYPE` | `$MODELS/drafts` · `draft-simple` | Spekulatives Dekodieren |
-Governor-eigene Schalter (`GOV_THRESHOLD`, `GOV_HARD_CEILING`, `GOV_EXEMPT_MODELS`, …):
+
 [`deploy/governor/README.md`](deploy/governor/README.md).
 ## Weiterlesen
@@ -146,5 +141,5 @@ Governor-eigene Schalter (`GOV_THRESHOLD`, `GOV_HARD_CEILING`, `GOV_EXEMPT_MODEL
 | [`docs/AUFTRAGSBUCH.md`](docs/AUFTRAGSBUCH.md) | Vorschlags-Inbox und das Ein-Klick-Gate |
 | [`docs/wissen/VERDIKTE.md`](docs/wissen/VERDIKTE.md) | **Finale Technik-Entscheide — nicht neu aufrollen** |
 | [`docs/wissen/FALLEN.md`](docs/wissen/FALLEN.md) · [`docs/wissen/OFFENE-FAEDEN.md`](docs/wissen/OFFENE-FAEDEN.md) | Stolpersteine · offene Punkte |
-| [`deploy/opencode/README.md`](deploy/opencode/README.md) | Coding-Bahn: Mannschaft, Verteilung, Fallen |
+
 | [`AGENTS.md`](AGENTS.md) | Arbeitsregeln für Agenten in diesem Repo |
@@ -1,50 +1,176 @@
-# Savepoint — Mission Control 2.0 (MC2)
+# Savepoint — Mem0-Ausbau (Referenzaufgabe)
-_Stand: 2026-07-05. Zustands-Snapshot für einen externen Code-Review (Antigravity). Zuerst
+**Stand:** 2026-08-22, Worktree `referenz/mem0-ausbau` in `F:\Coding Stuff\mc2-referenz`.
-`AGENTS.md` lesen (Projekt-Regeln), dann diese Datei (wo wir stehen), dann `README.md`/`docs/`._
+Branch wurde aus `d508a84` (A2's gesicherter Stand) erstellt und enthält dessen 5 bearbeitete Dateien.
-## Was das ist (in einem Satz)
+## Auftrag
-MC2 ist die **Web-Admin-Konsole** einer 100 % lokalen KI-Appliance („die Box", Bosgame M5 / AMD
+`docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md`: Mem0-Reste vollständig entfernen, ohne MC2/Frontend/Deployment zu brechen.
-Strix Halo, 128 GB Unified RAM, llama.cpp-Vulkan). Sie verwaltet Engine, Modelle, Gedächtnis,
+- Messlatte: `ruff` clean, Backend `import app` sauber, `grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh'` = 0 Dateien, `mem0_service/` entfernt, Box-Smoke/Health so weit wie möglich grün.
-Agenten-Status, Updates & Wartung — und dient teils als Gedächtnis-Oberfläche für die Sprach-
+- **Prüfstein:** API-Felder wie `mem0_ms` nicht einfach löschen — Frontend mit anpassen oder Feld sauber aus beiden Seiten entfernen.
-Begleiterin „Lucy".
+- Arbeitsweise: Datei für Datei, höchstens zwei vor der ersten Änderung. Nach jeder Änderung ein Satz.
 - Live-Deployment `~/mission-control-v2` ist TABU.
-## Architektur (Kurzform — Details in AGENTS.md/docs/)
+## Wichtig: A2-Vorgang (Commit d508a84 — bereits auf diesem Branch)
- **Backend** `backend/` — FastAPI, `:9001` als systemd-**User-Dienst** (reboot-fest, sudo-frei).
+Diese 5 Dateien wurden vom abgebrochenen Lauf A2 bereits bearbeitet und im Commit `d508a84` gesichert:
-  Router (`routers/`, dünn) → Logik (`services/`, Single Source of Truth).
+1. `backend/config.py` — `MEMORY_DB` und `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt, `MEM0_SERVICE_URL`-Kommentar bereinigt
- **Frontend** `frontend/` — React/Vite/Tailwind/shadcn. **`frontend/dist` ist ABSICHT im git**
+2. `backend/routers/system.py` — `_mem0_reachable()` entfernt, `mem0_reachable` aus Systeminfo
-  (Box hat kein Node; Backend liefert die gebauten Assets aus).
+3. `backend/routers/voice.py` — `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
- **Eingebautes Gateway** `:9001/v1` (OpenAI-kompatibel) → llama-swap `:8080` (Engine, Vulkan/RADV).
+4. `backend/routers/zeitmaschine.py` — `Mem0` in Docstrings/Kommentaren → `Gedächtnis`
- **Sidecars:** `mem0_service/` (Mem0-Gedächtnis), `voice_service/` (STT/TTS für den „Sprechen"-Tab),
+5. `backend/services/sentry.py` — `MC_MEM0_DASHBOARD_URL` in Docstring entfernt
  `mcp/` (MCP-Server), `hermes/` (Hermes-Agent-Plugin), `client/hermes-pc` (PC-Executor).
-## Aktueller Zustand
+`git status` war nach d508a84 clean.
 - **Stabil, in Produktion, „MC2 Final".** Ein Neubau („MC3") wurde bewusst VERWORFEN — MC2 wird
  sauber gehalten und eingefroren, nicht neu erfunden.
 - **Autonomie-Ausbau abgeschlossen** (Observability-Latenztrace, Fremd-Modell-Kritiker/Härtung,
  nächtliches „Dreaming" mit Wissens-Vault) — jeweils propose-only, Mensch = Gate.
 - **Zuletzt (Commit `ff1b9a0`, 05.07.):** `coder-lite` (Qwen3-Coder-30B) entfernt; der Verbinden-Tab
  (`services/connect.py`) empfiehlt IDEs jetzt die realen Direkt-Modelle `coder`/`heavy`/`vision`
  statt der virtuellen „coding"-Lane. Davor u. a. Engine-Update-Fix, Hermes-Terminal same-origin.
 - **Modelle live:** hermes=Qwen3.6-35B-A3B (Agent-Hirn, immer warm) · coder=Qwen3-Coder-Next ·
  heavy=gpt-oss-120b · vision=Qwen3-VL-30B · scout=GLM-4.6V · embed. Warm-Set = hermes+vision+embed.
-## Nordstern & Randbedingungen (WICHTIG für den Review)
+## Wichtig: Kahlschlag-Commit 1e68f62 (bereits auf main)
- **Zieht ohne Wartung über JAHRE durch.** Robustheit + Einfachheit schlagen Features. Der Betreiber
+- `backend/services/memory.py` — gelöscht
-  ist **kein Entwickler** — alles muss reboot-/update-fest und selbsterklärend sein.
+- `backend/routers/memory.py` — gelöscht (`/api/memory` existiert nicht mehr)
- **100 % lokal, kein Cloud-Zwang** (Privatsphäre ist der Sinn). Hardware-Decke: ~124 GB, ein Topf.
+- `deploy/mc2-steward.service` — gelöscht
- **Lucy ist ein SEPARATES Repo** (`F:\Coding Stuff\lucy`) — **nicht Teil dieses Reviews.**
+- `deploy/mem0-service.service` — gelöscht
 - `deploy/voice-service.service` — gelöscht
 - `deploy/mem0-konsolidierung.*` — gelöscht
-## Bekannte raue Kanten (Kandidaten — gern bestätigen/erweitern)
+## Erledigt in dieser Sitzung
 - Doku-Drift möglich: `AGENTS.md` nennt „Box läuft in UTC" — die Box wurde inzwischen auf
  `Europe/Berlin` umgestellt.
 - Alte, disabled v1-System-Unit `mission-control.service` liegt kosmetisch herum (sudo zum Entfernen).
 - Ein paar frühere Frontend-Monolithen wurden entflochten; Rest-Altlasten möglich.
-## Was NICHT empfohlen werden soll (bereits entschieden)
+### 1. `backend/steward.py`
-Cloud-Migration · Voll-Rewrite · schwere neue Frameworks · Engine-/Modell-Wechsel, die nicht in
+- Toter Import `from services import memory as memory_svc` entfernt
-124 GB passen · `frontend/dist` aus git nehmen (Absicht) · Security-Config anfassen. Erwünscht sind
+- Toter `memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED`-Block entfernt
-**Bugs, Fragilität, tote Pfade, Sicherheitslücken, Vereinfachung (KISS/DRY), Wartbarkeit.**
+- Docstring: `Mem0-Auto-Dedupe` → `Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry)`
 - Docstring: `memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten` entfernt
 - Docstring: `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt
 - Verifiziert: `memory.py` wurde in Kahlschlag gelöscht, `steward.py` hatte toten Import
-## Letzter Sicherungspunkt
+### 2. `backend/services/voice_metrics.py` (alle 9 Treffer bereinigt)
- git `ff1b9a0` „coder-lite raus + Verbinden-Tab auf echte Direkt-Modelle" (auf `main`, deployt, live).
+- **Docstring (3x):** `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
 - **Line 10:** `Mem0-Retrieve` im Best-effort-Kommentar → `Gedächtnis-Retrieve`
 - **Line 39:** `Mem0-Retrieve` im docstring → `Gedächtnis-Retrieve`
 - **Line 56:** `Geparkten Mem0-Retrieve` → `Geparkten Gedächtnis-Retrieve`
 - **Line 106:** `Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn...` → `Unter-Detail: memory (Teil VON hirn...`
 - **Line 116:** `Agent + Mem0 + TTFT` → `Agent + Gedächtnis + TTFT`
 - **Line 133:** `Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT` → `Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT`
 - **Line 141:** `mem0 = _take_retrieve(...)` → `memory = _take_retrieve(...)` (starker Kommentar)
 - **Line 154:** `"mem0_ms"` → `"memory_ms"` (API-Feld im JSON-Rückgabewort)
 ### 3. `frontend/src/lib/api.ts` (3 Treffer)
 - **Line 446:** `mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn` → `memory = Unter-Detail INNERHALB von hirn`
 - **Line 455:** `Agent + Mem0 + LLM-TTFT` → `Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT`
 - **Line 457:** `mem0_ms: number | null // ... (Mem0-Retrieve)` → `memory_ms: number | null // ... (Gedächtnis-Retrieve)`
 ### 4. `frontend/src/components/dashboard/LatencyCard.tsx` (4 Treffer)
 - **Line 5:** `Mem0 ist ein Unter-Detail` → `Gedächtnis ist ein Unter-Detail`
 - **Line 42:** `t.mem0_ms` (2x) → `t.memory_ms` (2x)
 - **Line 106:** `latest.mem0_ms` (2x) → `latest.memory_ms` (2x)
 - **Line 131:** `Agent + Mem0-Suche` → `Agent + Gedächtnis-Suche`
 ### 5. `frontend/src/views/GuideView.tsx` (1 Treffer, kompletter Paragraph)
 - Stack-Paragraph (Card 8 "Gedächtnis & RAG"): "Dein Gedächtnis ist Mem0-basiert: auto-lernend..." umgeschrieben zu "Dein Gedächtnis ist auto-lernend & semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn..."
 - Gotcha-Zeile (Mem0-extraktion) entfernt
 - Begründung: Gedächtnis-Tab existiert nicht mehr (Kahlschlag), Mem0 wurde durch Hermes-Nativ abgelöst
 ### 6. `backend/services/backup.py` (1 Treffer)
 - Docstring: `Full state backup (mem0 + ...)` → `Full state backup (...)`
 ### 7. `deploy/backup.sh` (8 Treffer)
 - **Line 6-7:** Kommentar `mem0 (Chroma + history.db)` aus Inhalt entfernt
 - **Line 23:** `MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"` — ganze Zeile gelöscht
 - **Line 30:** `mkdir -p "$STAGE/mem0"` — aus mkdir entfernt
 - **Line 32:** `[ -d "$MEM0_DIR" ] && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/" || true` — ganze Zeile gelöscht
 - **Line 63:** Kommentar `mem0-venv ist uv-managed` → `voice-venv ist uv-managed`
 - **Line 71:** `freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$KG/pip-mem0.txt"` — ganze Zeile gelöscht
 - **Line 82:** `$HOME/.mem0/venv/bin/python` aus for-Schleife entfernt
 - **Line 95:** MANIFEST: `mem0 (chroma + history.db)` aus Inhalt entfernt
 ### 8. `mcp/mcp_mc.py` — **ERLEDIGT (3 Treffer)**
 - **Line 219:** `list_services()` Docstring: "Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice" → "Engine, Gateway, Hermes, Voice"
 - **Line 229-231:** `restart_service()` Docstring: `mem0-service` entfernt, `hermes-terminal` korrigiert zu `hermes-builtin-ui` (matcht backend allowlist in maintenance.py)
 - **Line 238:** `backup_now()` Docstring: "mem0 + Configs + Secrets" → "Configs + Secrets"
 - Verifiziert: `rg -i mem0 mcp/mcp_mc.py` = 0 Treffer, `py_compile mcp/mcp_mc.py` OK
 - **Achtung:** Der mc2-memory-Plugin (`hermes/plugins/mc2-memory/__init__.py`) ruft noch `/api/memory` und `/api/memory/learn` auf. Der Kahlschlag-Commit hat `backend/routers/memory.py` gelöscht → dieser API-Pfad existiert nicht mehr. Der Plugin degraded silently (prefetch="", learn fail). **Entscheidung:** Nicht bearbeiten, Plugin ist im `hermes/plugins/`-Ordner, nicht in der Messlatte.
 ### 9. `deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh`
 - Treffer: "mem0-Gedaechtnis :8765" in einer langen Agent-Injektionszeile (Zeile 31)
 - Nur Text → mem0-Gedaechtnis :8765 entfernen
 ### 10. `deploy/autoupdate.sh`
 - Treffer: "Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice)" → "Gehirn-Check (Tools, Voice)"
 ### 11. `deploy/hermes-postcheck.sh` — **HEIKEL: Enthält LOGIK, nicht nur Text**
 - **Line 3:** Comment "(Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch?" → muss aktualisiert werden
 - **Line 8:** `MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"` — Variable für Sidecar-Check (Zeilen 14-18)
 - **Zeilen 14-18:** curl-Check auf `:8765/health` → **wird immer FAILn**, da mem0_service stillgelegt
 - **Zeilen 20-24:** curl-Check auf `/api/memory` → **wird immer FAILn**, da memory.py in Kahlschlag gelöscht
 - **Zeilen 26-31:** grep-Check für `memory.provider=mc2-memory` in config.yaml → das ist **neues** Hermes-nativ-Memory, kein Mem0-Rest. **NICHT entfernen** (gehört zur aktuellen Architektur).
 - **Zeilen 52-58:** Plugin-Check für `mc2-memory` → ebenfalls **neue** Architektur, kein Mem0-Rest. **NICHT entfernen**.
 - **Entscheidung:** Zeilen 8, 14-18, 20-24 entfernen (toter Sidecar + toter /api/memory-Endpunkt). Zeilen 26-31 und 52-58 behalten (gehören zur neuen Hermes-native Memory).
 ### 12. `deploy/restore.sh` — **LOGIK: Gegenstück zu backup.sh**
 - **Line 18:** `MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"` — Variable
 - **Line 22:** `SERVICES="mem0-service mission-control-2 hermes-gateway"` → "mem0-service" entfernen
 - **Line 101:** dry-run echo "mem0 → $MEM0_DIR" — mem0-Zeile entfernen
 - **Line 122:** `if [ -d "$STAGE/mem0" ]; then rm -rf "$MEM0_DIR"; mkdir ...; cp ...; fi` — ganze Zeile entfernen
 - Da backup.sh kein `$STAGE/mem0` mehr erstellt, ist diese Logik tot (würde nie feuern). Entfernen.
 ### 13. `deploy/stack-postcheck.sh` — **LOGIK: Enthält toten curl-Check**
 - **Line 6:** Comment "prüft das Gehirn/Mem0" → "prüft das Gehirn"
 - **Line 12:** `MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"` — Variable
 - **Line 14:** Comment "Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)" → "Embedding-Modell (Gedächtnis)"
 - **Line 51:** Comment "Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis)" → "Embedding-Modell (für Gedächtnis)"
 - **Line 58:** "(Mem0/Gedächtnis betroffen)" → "(Gedächtnis betroffen)"
 - **Zeilen 88-93:** curl-Check auf `MEM0_URL/health` → **wird immer FAILn**, da Sidecar tot. **Ganze Block entfernen.**
 - Die Embedding-Checks (Zeilen 51-59) bleiben — sie prüfen das Embedding-Modell, das auch für die neue Memory-Architektur relevant ist.
 ### 14. `deploy/warmup.sh`
 - Treffer: "für Mem0/Gedächtnis" → "für Gedächtnis" (nur Text)
 ### 15. `deploy/venv-audit.sh`
 - **Line 2:** Comment "(Mem0, Voice) altern" → "(Voice) altern"
 - **Line 12:** `VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")` → mem0-Entry entfernen
 ### 16. Ordner `mem0_service/` löschen
 - Enthält: `app.py`, `migrate.py`, `smoke_test.py`, `requirements.txt`
 - Toter Sidecar: Port `:8765` antwortet nicht, nicht systemd-registered
 ## Noch nicht touchen (out-of-scope / unklar)
 ### `voice_service/app.py` + `voice_service/install.sh`
 - Enthalten "mem0" — gehören zur voice_service, nicht zur Messlatte
 - voice_service.service wurde in Kahlschlag gelöscht, aber voice_service/ Ordner ist noch vorhanden
 - **Entscheidung:** Nicht bearbeiten, da nicht in `backend/`, `mcp/`, `deploy/` Messlatte
 ### `hermes/plugins/mc2-memory/` (2 Dateien)
 - `__init__.py`, `plugin.yaml`
 - Rufen `/api/memory` auf → existiert nicht mehr, degradieren gracefully
 - Nicht in Messlatte (`deploy/` mit `.py/.sh` — YAML zählt nicht, Python-Plugin ist extern)
 - **Entscheidung:** Nicht bearbeiten (Hermes-Plugin, nicht Teil von MC2)
 ### `deploy/mission-control-2.service` + `deploy/mc2-backup.service`
 - systemd Service-Dateien (keine `.py` oder `.sh`)
 - Nicht in Messlatte, aber könnten Mem0-Referenzen haben
 - **Entscheidung:** Prüfen, ob sie Mem0 nennen; wenn ja, Text anpassen
 ### `deploy/llama-swap.config.yaml`
 - YAML, nicht in Messlatte
 ### `frontend/dist/`
 - Muss nach Änderungen neu gebaut werden (`npm run build`)
 - **NACHDEM alle .ts/.tsx Dateien bearbeitet sind**
 ## Bekannte Fallstricke
 1. **Prüfstein (Frontend-Konsistenz):** `mem0_ms` war ein API-Feld, das das Frontend las. Wurde zu `memory_ms` umbenannt + Frontend angepasst. **Nicht einfach löschen.**
 2. **Restore vs. Backup:** `restore.sh` ist das Gegenstück zu `backup.sh`. Wenn backup.sh mem0 weglässt, darf restore.sh nicht versuchen, mem0 zu restaurieren. **Sorgfältig prüfen!**
 3. **`head` funktioniert in PowerShell nicht:** Muss `Select-Object -First N` verwenden.
 4. **Globs für native Befehle:** `rg` mit Globs muss gequoted werden, sonst spaltet PowerShell falsch.
 5. **`frontend/dist` ist im git:** Nach Frontend-Änderungen muss `npm run build` laufen und das neue `dist` committet werden.
 6. **`/api/memory` existiert nicht mehr** (Kahlschlag), aber `frontend/src/lib/queries.ts` ruft es noch via `useMemory()`: `api<Memory[]>(`/api/memory`...`. Das ist ein **vorher bestehendes Problem** (nicht eingeführt in dieser Runde).
 ## Nächster Schritt
 1. **mcp/mcp_mc.py committen** (bereits bearbeitet)
 2. `deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh` bearbeiten (1 Treffer, Text)
 3. `deploy/autoupdate.sh`, `deploy/warmup.sh` bearbeiten (je 1 Treffer, Text)
 4. `deploy/venv-audit.sh` bearbeiten (2 Treffer, Text + Venv-Liste)
 5. `deploy/stack-postcheck.sh` bearbeiten (6 Treffer, 1 Block-Entfernung, 4 Kommentare)
 6. `deploy/restore.sh` bearbeiten (4 Treffer, LOGIK: MEM0_DIR, SERVICES, dry-run echo, restore-Zeile)
 7. `deploy/hermes-postcheck.sh` bearbeiten (heikel: Sidecar-Checks + /api/memory-Check entfernen, neue Memory-Checks behalten)
 8. `mem0_service/` Ordner löschen
 9. `ruff` + `import app` prüfen
 10. `grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh'` → muss 0 ergeben
 11. `frontend/dist` neu bauen (Box: `cd frontend && npm run build`)
@@ -33,6 +33,7 @@ from routers import (
    maintenance,
    models,
    routing,
    skills,
    system,
    voice,
    wissen,
@@ -131,6 +132,7 @@ app.include_router(chronik.router)        # Timeline der autonomen Taten (Announ
 app.include_router(events.router)         # SSE-Eventstrom /api/events (P3a) — Invalidation-Bus
 app.include_router(wissen.router)         # Wissens-Vault (Traum-Notizen) read-only
 app.include_router(zeitmaschine.router)   # Snapshots ansehen + Ein-Klick-Restore (detached)
 app.include_router(skills.router)         # Skills & Jobs Dashboard
 app.include_router(
    console.router
 )  # Box-Konsole (ttyd) same-origin durchreichen — VOR dem SPA-Catch-all
@@ -19,13 +19,6 @@ MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
 # Persistent neben den Modellen (übersteht Deploys). TTL = Frische-Fenster.
 DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mc2-discover.json")))
 DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200"))  # 12 h
 # Geteiltes Gedächtnis (SQLite, WAL). Persistent neben den Modellen.
 # Hinweis: nur noch für die einmalige Mem0-Migration relevant — das aktive Gedächtnis
 # liegt jetzt in Mem0/Chroma hinter dem Sidecar (siehe MEM0_SERVICE_URL).
 MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mc2-memory.db")))
 # Mem0-Sidecar (auto-lernendes, semantisches Gedächtnis). Läuft im ~/.mem0/venv (Python 3.12),
 # weil mem0+chromadb unter dem 3.14-Backend nicht laufen. MC2 spricht ihn lokal per HTTP an.
 MEM0_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_MEM0_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8765").rstrip("/")
 # Befehl-Vorlage für llama-swap: {model}=GGUF-Pfad, {ctx}=Kontext, ${PORT} bleibt stehen.
 # Hinweis: --prompt-cache/--prompt-cache-all sind llama-CLI-Flags, NICHT llama-server —
 # llama-server lehnt sie ab ("invalid argument") und startet dann nicht. Prompt-Caching
@@ -72,7 +65,7 @@ V1_UPSTREAM = os.environ.get("MC_V1_UPSTREAM", "").rstrip("/")
 HERMES_API_URL = os.environ.get("HERMES_API_URL", "http://127.0.0.1:8642").rstrip("/")
 # API-Key der Hermes-`api_server`-Plattform (~/.hermes/.env: API_SERVER_KEY). Nötig für
 # /v1/chat/completions (Voice-Pipeline) — Bearer-Auth, sonst 401. Derselbe volle Agent
-# (Tools + geteiltes Mem0) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
+# (Tools + geteiltes Gedächtnis) wie CLI/Telegram, nur über HTTP.
 def _read_hermes_env(key: str) -> str:
    """Liest einen Schlüssel aus ~/.hermes/.env (Fallback, falls nicht in der Prozess-Env).
    Der MC2-Dienst erbt die Hermes-Secrets sonst nicht."""
@@ -97,7 +90,7 @@ HERMES_API_KEY = (
 HERMES_API_MODEL = os.environ.get("HERMES_API_MODEL", "hermes")
 # --- Voice-Sidecar (STT faster-whisper + TTS Piper/Chatterbox) ---------------
-# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv), analog Mem0-Sidecar. MC2 proxyt nach außen.
+# Eigenes Python-3.12-venv (~/.voice/venv). MC2 proxyt nach außen.
 VOICE_SERVICE_URL = os.environ.get("MC_VOICE_SERVICE_URL", "http://127.0.0.1:8650").rstrip("/")
 # Box-Konsole: ttyd-Web-Terminal (echte Login-Shell). Bindet NUR an Loopback
 # (127.0.0.1:7682, base-path /console) und wird von MC2 über den ohnehin offenen Port 9001
@@ -2,6 +2,16 @@
  "_comment": "Kuratierter Modell-Katalog (Cookbook) für Strix Halo / Ryzen AI MAX+ 395 — 128GB unified, bandbreiten-limitiert (256 GB/s). MoE-first. EINE Quelle der Wahrheit für KORREKTE Metadaten (total/active params, moe, generation) → präzise Empfehlungen ohne Namens-Raterei. Inspiriert vom Odysseus-Cookbook (statischer, validierter Katalog statt Live-Scraping). Erweiterbar: neue Modelle hier eintragen. Felder: name (Match-Identifier), repo (HF org/name für Install), family (+Subtyp), generation (numerisch, für Upgrade-Vergleich), total_params_b, active_params_b (=total bei dense), moe, quant, ctx (empfohlen), tools, vision.",
  "version": "2026-07-03",
  "models": [
    {
      "role": "debugger", "name": "Muse-Glimmer-30B", "repo": "unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF",
      "family": "muse", "generation": 1.0, "total_params_b": 30, "active_params_b": 30,
      "moe": false, "quant": "Q4_K_XL", "ctx": 65536, "tools": true, "vision": true
    },
    {
      "role": "coder", "name": "Qwen3.8-27B", "repo": "unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF",
      "family": "qwen", "generation": 3.8, "total_params_b": 27, "active_params_b": 27,
      "moe": false, "quant": "Q4_K_M", "ctx": 65536, "tools": true, "vision": true
    },
    {
      "role": "fast", "name": "Qwen3.6-35B-A3B", "repo": "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF",
      "family": "qwen", "generation": 3.6, "total_params_b": 35, "active_params_b": 3,
@@ -11,7 +11,7 @@ router = APIRouter(prefix="/api")
 class IdeeIn(BaseModel):
    titel: str
    notiz: str = ""
-    welt: str = "box"  # "box" = Werkstatt baut · "ide" = vorbereiten für Zed
+    welt: str = "box"  # "box" = Werkstatt baut · "ide" = vorbereiten für Agentic IDE
    tiefe: str = ""    # nur ide: "simpel" | "gruendlich" (leer = Box schätzt selbst)
    ziel: str = ""     # nur ide-Projekt: "lxc" | "docker" (leer = Box entscheidet)
    art: str = "projekt"  # nur ide: "projekt" (Repo+Roadmap+Bau) | "idee" (nur durchdenken)
@@ -0,0 +1,83 @@
 import os
 import subprocess
 import psutil
 from fastapi import APIRouter
 from pydantic import BaseModel
 router = APIRouter(prefix="/api")
 class RunSkillRequest(BaseModel):
    skill_name: str
@router.get("/skills")
 def list_skills():
    """Listet alle verfügbaren Skills aus dem deploy/skills Verzeichnis auf."""
    # Pfad relativ zu dieser Datei (backend/routers/skills.py)
    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    repo_root = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
    skills_dir = os.path.join(repo_root, "deploy", "skills")
    skills = []
    # Check currently running hermes skill processes
    running_skills = set()
    for p in psutil.process_iter(['name', 'cmdline']):
        try:
            cmdline = p.info.get('cmdline')
            if cmdline and any("hermes" in arg for arg in cmdline):
                for arg in cmdline:
                    if "Führe den " in arg and " Skill aus" in arg:
                        # Extract skill name from "Führe den 'skill_name' Skill aus"
                        import re
                        match = re.search(r"Führe den '(.+?)' Skill aus", arg)
                        if match:
                            running_skills.add(match.group(1))
        except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied, psutil.ZombieProcess):
            pass
    if os.path.exists(skills_dir) and os.path.isdir(skills_dir):
        for entry in os.scandir(skills_dir):
            if entry.is_dir():
                # Suche nach SKILL.md für Metadaten
                skill_md_path = os.path.join(entry.path, "SKILL.md")
                description = ""
                if os.path.exists(skill_md_path):
                    try:
                        with open(skill_md_path, "r", encoding="utf-8") as f:
                            # Lese erste Zeilen für Description (YAML Frontmatter)
                            lines = f.readlines()[:10]
                            for line in lines:
                                if "description:" in line.lower():
                                    description = line.split(":", 1)[1].strip().strip('"\'')
                                    break
                                elif "author:" in line.lower() and not description:
                                    description = line.strip()
                    except Exception:
                        pass
                skills.append({
                    "name": entry.name,
                    "description": description or "Keine Beschreibung verfügbar.",
                    "running": entry.name in running_skills
                })
    return {"skills": skills}
@router.post("/skills/run")
 def run_skill(req: RunSkillRequest):
    """Startet einen autonomen Skill via Hermes im Hintergrund."""
    hermes_bin = os.path.expanduser("~/.local/bin/hermes")
    if not os.path.exists(hermes_bin):
        # Fallback falls lokal (auf Windows) entwickelt wird
        return {"ok": False, "err": "Hermes CLI nicht gefunden (~/.local/bin/hermes fehlt). Bist du lokal unterwegs?"}
    # Entspricht: hermes -z "Führe den 'X' Skill aus" chat
    cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{req.skill_name}' Skill aus", "chat"]
    try:
        log_path = os.path.expanduser(f"~/.hermes/logs/skill_{req.skill_name.replace('/', '_')}.log")
        os.makedirs(os.path.dirname(log_path), exist_ok=True)
        with open(log_path, "a") as f:
            f.write(f"\n--- Starting Skill: {req.skill_name} ---\n")
            subprocess.Popen(cmd, stdout=f, stderr=subprocess.STDOUT)
        return {"ok": True, "msg": f"Skill '{req.skill_name}' erfolgreich angestoßen."}
    except Exception as e:
        return {"ok": False, "err": str(e)}
@@ -10,7 +10,7 @@ import os
 import subprocess
 import httpx
-from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, MEM0_SERVICE_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
+from config import GATEWAY_URL, HERMES_API_URL, LLAMA_SWAP_URL, V1_UPSTREAM, VOICE_SERVICE_URL
 from fastapi import APIRouter
 from pydantic import BaseModel
 from services import backup as backup_svc
@@ -42,13 +42,6 @@ def history(minutes: int = 60) -> dict:
    return metrics_history.history(minutes)
 def _mem0_reachable() -> bool:
    try:
        return httpx.get(f"{MEM0_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200
    except Exception:
        return False
 def _voice_reachable() -> bool:
    try:
        return httpx.get(f"{VOICE_SERVICE_URL}/health", timeout=2).status_code == 200
@@ -95,12 +88,10 @@ def services() -> dict:
    rows += [
        {"name": "Wächter (Steward)", "unit": "mc2-steward", "url": "",
         "ok": _user_unit_active("mc2-steward"), "scope": "user"},
-        {"name": "Hermes-Gateway", "unit": "hermes-gateway", "url": HERMES_API_URL,
+        {"name": "Hermes-Gateway (Agent & Gedächtnis)", "unit": "hermes-gateway", "url": HERMES_API_URL,
         "ok": a["gateway_reachable"], "scope": "user"},
        {"name": "Hermes-GUI (Desktop-Gateway)", "unit": "hermes-builtin-ui", "url": a["hermes_ui_url"],
         "ok": a["hermes_ui_reachable"], "scope": "user"},
        {"name": "Mem0 (Gedächtnis)", "unit": "mem0-service", "url": MEM0_SERVICE_URL,
         "ok": _mem0_reachable(), "scope": "user"},
        {"name": "Voice (STT/TTS)", "unit": "voice-service", "url": VOICE_SERVICE_URL,
         "ok": _voice_reachable(), "scope": "user"},
        # ttyd hinter dem /console/-Proxy — war als einziger UI-Dienst NICHT in der Liste,
@@ -3,7 +3,7 @@ Voice-Endpoints für „Mit Hermes reden" (Browser-Voice + 3D-Avatar).
 Dünner Layer: STT/TTS werden zum Voice-Sidecar (:8650) geproxyt; der Chat geht an den
 Hermes-`api_server` (:8642, OpenAI-kompatibel) — denselben vollen Agenten mit Tools +
-geteiltem Mem0 wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
+geteiltem Gedächtnis wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
 Transcript server-seitig, daher schickt der Client je Turn nur die neue User-Nachricht.
 LAN-only (kein Token in der 2.0-Phase), wie die übrigen MC2-Endpoints.
@@ -169,7 +169,7 @@ def voice_metrics() -> dict:
@router.get("/voice/trace")
 def voice_trace(limit: int = 20) -> dict:
    """Per-Turn-Trace: die letzten `limit` Chat-Turns mit Stufen-Breakdown (STT · Vision · Hirn ·
-    Generierung, Mem0 als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
+    Generierung, Gedächtnis als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
    damit man den EINEN langsamen Turn sieht, den ein Durchschnitt verschluckt."""
    return {"turns": get_trace(limit)}
@@ -289,7 +289,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
        headers["X-Hermes-Session-Key"] = body.session_key
    async def gen():
-        # Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Mem0
+        # Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Gedächtnis
        # (Rückruf während) zu EINEM Datensatz -> die Latenz-Ansicht zeigt den einzelnen Hänger.
        trace = TurnTrace(session_id=body.session_id, kind="voice")
        first = True
@@ -325,7 +325,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
            payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
            # Lucys Hirn (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell -> für die gesprochene Assistentin Thinking AUS,
            # sonst generiert es tausende Reasoning-Token VOR der kurzen Antwort (gemessen: 11k Token, ~30s TTFB).
-            # Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Mem0-Extraktion.
+            # Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Gedächtnis-Extraktion.
            if os.environ.get("MC_VOICE_NO_THINK", "1") not in ("0", "false", "False"):
                payload["chat_template_kwargs"] = {"enable_thinking": False}
            try:
@@ -342,7 +342,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
                            if first:  # Time-To-First-Byte des Hermes-Streams (Verbindungs-Overhead)
                                trace.note_ttfb()
                                first = False
-                            # Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT) —
+                            # Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT) —
                            # chat_ttfb misst nur den SSE-Start (~5 ms) und ist dafür blind.
                            if first_content and b'"content"' in chunk:
                                trace.note_first_content()
@@ -60,7 +60,7 @@ def list_vault() -> dict:
    files = []
    now = time.time()
    for p in sorted(VAULT.rglob("*.md")):
-        if ".git" in p.parts:
+        if ".git" in p.parts or "traeume" in p.parts:
            continue
        rel = p.relative_to(VAULT).as_posix()
        st = p.stat()
@@ -106,7 +106,7 @@ def graph_vault() -> dict:
    # 1. Alle Nodes sammeln
    for p in VAULT.rglob("*.md"):
-        if ".git" in p.parts:
+        if ".git" in p.parts or "traeume" in p.parts:
            continue
        rel = p.relative_to(VAULT).as_posix()
        name_to_id[p.stem.lower()] = rel
@@ -123,8 +123,9 @@ def graph_vault() -> dict:
        nodes.append({
            "id": rel,
-            "label": p.stem,  # stem ist oft kürzer/prägnanter als der Titel
+            "content": p.stem,  # stem ist oft kürzer/prägnanter als der Titel
-            "category": cat
+            "category": cat,
            "source": "wiki"
        })
    # 2. Edges extrahieren (Wiki-Links [[Name]])
@@ -134,7 +135,7 @@ def graph_vault() -> dict:
            target = VAULT / n["id"]
            content = target.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
            # Set, um mehrfache Links auf dieselbe Datei zu entduplizieren
-            found_links = set(m.group(1).strip().lower() for m in link_rx.finditer(content))
+            found_links = {m.group(1).strip().lower() for m in link_rx.finditer(content)}
            for link in found_links:
                target_id = name_to_id.get(link)
@@ -33,7 +33,7 @@ def list_snapshots() -> dict:
@router.get("/zeitmaschine/inhalt")
 def snapshot_contents(file: str) -> dict:
-    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (mem0, hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
+    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
    if not _FILE_RX.match(file):
        raise HTTPException(400, "Ungültiger Snapshot-Name.")
    p = backup_svc.BACKUP_DIR / file
@@ -64,6 +64,24 @@ _FETCH_EVERY = 30.0  # s — Gitea nicht bei jedem UI-Poll anfragen
 _CI_CACHE: dict = {}  # { (repo, branch, head_sha): {"status": "success", "ts": time} }
 def _gitea_creds() -> tuple | None:
    # 1. Fallback: Versuch via git credential manager (zukunftsfähig & plattformübergreifend)
    try:
        import subprocess
        p = subprocess.run(
            ["git", "credential", "fill"],
            input=b"protocol=https\nhost=git.tobisniceshomelab.ddnsfree.com\n",
            capture_output=True,
            check=True
        )
        out = p.stdout.decode(errors="replace")
        u_match = re.search(r"username=(.+)", out)
        p_match = re.search(r"password=(.+)", out)
        if u_match and p_match:
            return u_match.group(1).strip(), p_match.group(1).strip()
    except Exception:
        pass
    # 2. Fallback: Datei (hauptsächlich auf der AI-Box genutzt)
    try:
        cred = Path("~/.git-credentials").expanduser()
        for line in cred.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
@@ -77,7 +95,7 @@ def _fetch_ci_status(repo: str, branch: str, head_sha: str) -> str | None:
    # Nur auf der Box (wo creds liegen) sinnvoll
    creds = _gitea_creds()
    if not creds: return None
-    user, token = creds
+    _user, token = creds
    cache_key = (repo, branch, head_sha)
    cached = _CI_CACHE.get(cache_key)
    if cached and (time.time() - cached["ts"] < 30 or cached["status"] in ("success", "failure", "skipped")):
@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-Voll-Zustands-Backup (mem0 + Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
+Voll-Zustands-Backup (Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
 Delegiert an deploy/backup.sh (eine Quelle der Wahrheit, identisch zum systemd-Timer);
 Restore läuft bewusst nur per CLI (deploy/restore.sh) — siehe docs/BACKUP.md.
 """
@@ -10,7 +10,7 @@ die häufigste Fehlerquelle. Der Aufrufer übergibt den Host explizit.
 import json
 import httpx
-from config import HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM, LLAMA_SWAP_URL, MEM0_SERVICE_URL, PORT, V1_UPSTREAM
+from config import HERMES_BUILTIN_UI_UPSTREAM, LLAMA_SWAP_URL, PORT, V1_UPSTREAM
 DEFAULT_HOST = "192.168.178.151"
@@ -127,7 +127,7 @@ def build_snippets(host: str = DEFAULT_HOST,
 def check_health() -> dict:
    """Live-Erreichbarkeit der drei Leitungen, aus Sicht der Box:
    Leitung 1 = der ECHTE Modell-Pfad, den Clients nutzen (mc2-gateway bei V1_UPSTREAM,
-    sonst llama-swap direkt), Leitung 2 = Gedächtnis-Sidecar (Mem0),
+    sonst llama-swap direkt), Leitung 2 = Natives Hermes-Gedächtnis (hermes-gateway),
    Leitung 3 = Desktop-Gateway (Hermes-Builtin-UI)."""
    gateway = {"ok": False, "detail": "nicht erreichbar"}
    try:
@@ -144,9 +144,12 @@ def check_health() -> dict:
    memory = {"ok": False, "detail": "nicht erreichbar"}
    try:
        with httpx.Client(timeout=3.0) as c:
-            r = c.get(f"{MEM0_SERVICE_URL}/health")
+            # Hermes Gateway stellt das native Gedächtnis & Agent-Loop bereit
-            memory = ({"ok": True, "detail": "bereit"} if r.status_code == 200
+            r = c.get("http://127.0.0.1:8642/health")
-                      else {"ok": False, "detail": f"HTTP {r.status_code}"})
+            if r.status_code in (200, 404, 401):
                memory = {"ok": True, "detail": "Hermes-Nativ bereit"}
            else:
                memory = {"ok": False, "detail": f"HTTP {r.status_code}"}
    except Exception:
        pass
@@ -392,12 +392,12 @@ def add_idea(titel: str, notiz: str = "", created_by: str = "mc2-ui",
    welt='ide': geht DIREKT an das Profil `projektstart` (am Triage/Auto-Zerleger vorbei) —
        die Box härtet ein Konzept (konzept-fliessband), legt ein leeres Gitea-Repo an und
        füllt es NUR mit Doku. Ergebnis ist ein vorbereitetes Projekt, das der Commander in
-        Zed selbst baut (IDE-Welt). Bewusst KEIN --triage: so fasst der Auto-Zerleger die
+        Agentic IDE selbst baut (IDE-Welt). Bewusst KEIN --triage: so fasst der Auto-Zerleger die
        Karte nie an und die Werkstatt baut sie nie (der Fan-out-Fehler vom 20.07.).
    tiefe (nur ide): 'simpel' | 'gruendlich' — vom Knopf gewaehlte Konzept-Tiefe; leer =
        die Box schaetzt selbst (Fallback fuer Telegram/Lucy).
    ziel (nur ide-Projekt): 'lxc' | 'docker' — Ziel-Plattform; leer = die Box entscheidet.
-    art (nur ide): 'projekt' (Default, Repo+Doku+Roadmap, Bau in Zed) oder 'idee'
+    art (nur ide): 'projekt' (Default, Repo+Doku+Roadmap, Bau in IDE) oder 'idee'
        (Produkt-Idee nur durchdenken: NUR Konzept, keine Roadmap/Geruest, kein Bau-Druck)."""
    if not _available():
        return {"ok": False, "error": "Die Ideen-Queue lebt auf der Box."}
@@ -456,7 +456,7 @@ def add_idea(titel: str, notiz: str = "", created_by: str = "mc2-ui",
                         "[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
        elif welt == "ide":
            announce.add(f"Neues IDE-Projekt in Vorbereitung: „{titel}“ ({task['id']}) — die Box "
-                         "härtet das Konzept und legt das Repo an, dann baust du in Zed.",
+                         "härtet das Konzept und legt das Repo an, dann baust du in der Agentic IDE.",
                         "[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
        else:
            announce.add(f"Neue Idee in der Queue: „{titel}“ ({task['id']}) — die Box arbeitet sie aus.",
@@ -515,10 +515,10 @@ def archive_task(task_id: str) -> dict:
 _EINORDNEN_SYS = (
    "Du ordnest eine frisch getippte Projekt-Idee ein. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem "
    "JSON-Objekt, ohne Prosa, ohne Codezaun:\n"
-    '{"wer":"box"|"zed","tiefe":"schlank"|"gruendlich","nur_denken":true|false}\n\n'
+    '{"wer":"box"|"ide","tiefe":"schlank"|"gruendlich","nur_denken":true|false}\n\n'
    "wer=box: Aufgabe am eigenen Heimlabor des Nutzers — seine Server, seine bestehenden "
    "Dienste (Mission Control, Lucy, Rippy), Wartung, Doku, Automatisierung. Die Box baut selbst.\n"
-    "wer=zed: ein NEUES eigenstaendiges Programm/Werkzeug/App, das der Nutzer danach selbst "
+    "wer=ide: ein NEUES eigenstaendiges Programm/Werkzeug/App, das der Nutzer danach selbst "
    "programmieren will. Er bekommt nur ein vorbereitetes Repo.\n"
    "tiefe=gruendlich: gross, vage oder mit vielen offenen Entwurfsfragen. "
    "tiefe=schlank: klein und klar umrissen.\n"
@@ -564,11 +564,11 @@ def einordnen(text: str) -> dict:
    except Exception:
        return {"ok": False}
-    wer = d.get("wer") if d.get("wer") in ("box", "zed") else None
+    wer = d.get("wer") if d.get("wer") in ("box", "ide") else None
    tiefe = d.get("tiefe") if d.get("tiefe") in ("schlank", "gruendlich") else None
    if wer is None and tiefe is None:
        return {"ok": False}
-    return {"ok": True, "wer": wer or "zed", "tiefe": tiefe or "schlank",
+    return {"ok": True, "wer": wer or "ide", "tiefe": tiefe or "schlank",
            "nur_denken": bool(d.get("nur_denken"))}
@@ -981,7 +981,7 @@ def konzept_of(task_id: str) -> dict:
 _AUS_IDEE_KOPF = (
    "AUFTRAGS-ART: PROJEKT AUS GEPRUEFTER IDEE. Der Commander hat diese Idee erst durchdenken "
    "lassen — das Konzept gefaellt ihm, jetzt soll daraus ein startklares Repo werden, das er "
-    "SELBST in Zed baut.")
+    "SELBST in der Agentic IDE baut.")
 _AUS_IDEE_FUSS = (
    "· Denk das Konzept NICHT neu. Es ist bereits mit voller Kaskade + Advocatus Diaboli "
    "gehaertet. Lies es vollstaendig und uebernimm es; eine kurze Nachschaerf-Runde fuer die "
@@ -989,7 +989,7 @@ _AUS_IDEE_FUSS = (
    "Verschwendung.\n"
    "· Der Rest ist deine normale Projektstart-Rolle: das Repo enthaelt am Ende NUR Doku "
    "(KONZEPT.md, ROADMAP.md, AGENTS.md, README.md, SAVEPOINT.md, .aiexclude) — KEIN Code.\n"
-    "· Uebergabe wie ueblich: Repo-URL nennen, damit der Commander in Zed loslegen kann.")
+    "· Uebergabe wie ueblich: Repo-URL nennen, damit der Commander in der Agentic IDE loslegen kann.")
 def _wo_liegt(konz: dict) -> str:
@@ -1090,7 +1090,7 @@ def projekt_aus_idee(task_id: str, ziel: str = "", tiefe: str = "") -> dict:
    try:
        from services import announce
        announce.add(f"Aus der Idee „{_kurz(kurz, 60)}“ wird ein Projekt: {task['id']} — die Box "
-                     "bereitet das Repo vor, gebaut wird in Zed.",
+                     "bereitet das Repo vor, gebaut wird in der Agentic IDE.",
                     "[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
    except Exception:
        pass
@@ -20,7 +20,7 @@ from services import catalog, discover, jobengine, llamaswap, system
 # System-Dienste (root, via sudo -n NOPASSWD) vs. User-Dienste (systemctl --user).
 SYSTEM_SERVICES = {"llama-swap"}
 USER_SERVICES = {"mission-control-2", "mc2-gateway", "mc2-steward", "box-console",
-                 "hermes-gateway", "hermes-builtin-ui", "mem0-service", "voice-service"}
+                 "hermes-gateway", "hermes-builtin-ui", "voice-service"}
 # Engine-Update: lädt den neuesten Vulkan-Build (deploy/update-engine.sh, läuft als root).
 _REPO_ROOT = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", ".."))
@@ -73,8 +73,9 @@ def _installed_engine_build() -> int | None:
        out = subprocess.run([bin_path, "--version"], capture_output=True, text=True,
                             timeout=20, env=env)
        txt = (out.stderr or "") + (out.stdout or "")
-        # Formate je nach Build: "version: 9821 (hash)" (aktuell), "build: <hash> (9821)", "b9821".
+        # Formate je nach Build: "version: 0.1.0-dev (build 10426, ...)", "version: 9821 (hash)", "build: <hash> (9821)", "b9821".
-        if (m := re.search(r"version:\s*(\d{3,})", txt)) \
+        if (m := re.search(r"\bbuild\s+(\d{3,})\b", txt)) \
                or (m := re.search(r"version:\s*(\d{3,})", txt)) \
                or (m := re.search(r"build:\s*\S+\s*\((\d+)\)", txt)) \
                or (m := re.search(r"\bb(\d{3,})\b", txt)):
            return int(m.group(1))
@@ -3,7 +3,7 @@ Lane-Routing für den eingebauten MC2-Gateway (:9001/v1).
 Zwei virtuelle Lanes, die Clients/IDEs auswählen — der Router pickt das echte Modell:
 - **chat**  (= altes `auto`): Alltag → `fast`, schwer/lang → `heavy`.
- **coding**: Code-Arbeit → `coder` (Qwen3-Coder-Next); riesiger/architektonischer Kontext → `heavy`;
+- **coding**: Code-Arbeit → `coder`; riesiger/architektonischer Kontext → `heavy`;
  triviale Kurzfrage ohne Code → `fast` (Tempo).
 Regelbasiert, sub-ms, ohne Cloud. Schwellen/Aliases liegen in einer UI-editierbaren Policy
@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 Health-Wächter der Box (Lucy-Proaktivität, Faden A3).
-Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway, Mem0,
+Prüft periodisch die Kern-Dienste (Engine, Agent-Hirn, Hermes-Gateway,
 Voice-Sidecar, Platte) und meldet ZUSTANDSWECHSEL in den Melde-Briefkasten
 (services/announce.py → Lucy spricht es) und via notify.sh (Telegram).
@@ -20,7 +20,7 @@ import time
 import httpx
 import psutil
-from config import HERMES_API_URL, MEM0_SERVICE_URL, MODELS_DIR, VOICE_SERVICE_URL
+from config import HERMES_API_URL, MODELS_DIR, VOICE_SERVICE_URL
 from services import announce, llamaswap
@@ -70,12 +70,9 @@ CHECKS: dict[str, tuple] = {
    "brain": (_check_brain,
              "Mein Gehirn lädt nicht — ich kann gerade nicht richtig denken. Ein Neustart der Engine könnte helfen.",
              "Mein Gehirn ist wieder geladen. Alles klar bei mir."),
-    "hermes": (lambda: _reach(HERMES_API_URL),
+    "hermes": (lambda: _reach(HERMES_API_URL, "/v1/models"),
               "Der Agent-Dienst ist ausgefallen — Telegram und meine Tools gehen gerade nicht.",
               "Der Agent-Dienst läuft wieder."),
    "mem0": (lambda: _reach(MEM0_SERVICE_URL),
             "Mein Gedächtnis-Dienst ist ausgefallen — ich merke mir vorübergehend nichts Neues.",
             "Mein Gedächtnis ist wieder online."),
    "voice": (lambda: _reach(VOICE_SERVICE_URL),
              "Der Hör-Dienst auf der Box ist ausgefallen — Spracheingabe könnte haken.",
              "Der Hör-Dienst läuft wieder."),
@@ -11,11 +11,12 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
 **Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
 Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
-**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
+**Gedächtnis-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s Memory-Endpoint per HTTP zurück → messbar
-Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
+und als Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden**
-im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
+dagegen laufen im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im
 „Generierung"-Bucket.
-STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
+STT (davor) und Gedächtnis-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
 EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
 letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
 Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
@@ -36,7 +37,7 @@ _TURNS: deque = deque(maxlen=60)  # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-
 # Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
 STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
-# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
+# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Gedächtnis-Retrieve, je
 # (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
 _PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}
@@ -53,7 +54,7 @@ def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
 def park(kind: str, ms: float) -> None:
-    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
+    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Gedächtnis-Retrieve als
    Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
    if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
        return
@@ -72,7 +73,7 @@ def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
 def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
-    """Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
+    """Geparkten Gedächtnis-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
    Turns) und frisch ist."""
    with _LOCK:
        v = _PARKED.get("retrieve")
@@ -103,7 +104,7 @@ class TurnTrace:
    gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.
    Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
-    Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
+    Unter-Detail: memory (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
    def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
        self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
@@ -113,7 +114,7 @@ class TurnTrace:
        self.session_id = (session_id or "")[:24]
        self.kind = kind
        self.vision_ms: float | None = None      # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
-        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
+        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + TTFT)
        self.had_images = False
        self.error: str | None = None
@@ -130,7 +131,7 @@ class TurnTrace:
        record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0)  # SSE-Start (~5 ms), nur rollend
    def note_first_content(self) -> None:
-        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
+        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT)."""
        ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
        self.hirn_ms = round(ms, 1)
        record_stage("chat_first_content", ms)
@@ -138,7 +139,7 @@ class TurnTrace:
    def commit(self) -> dict:
        total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
        stt = _take_stt()  # rollend bereits in /voice/stt erfasst
-        mem0 = _take_retrieve(self.perf0)  # rollend bereits in /api/memory erfasst
+        memory = _take_retrieve(self.perf0)  # Gedächtnis-Retrieve (HTTP-Rückruf), best-effort
        # Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
        gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
        rec = {
@@ -151,7 +152,7 @@ class TurnTrace:
            "vision_ms": self.vision_ms,
            "hirn_ms": self.hirn_ms,
            "gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
-            "mem0_ms": mem0,
+            "memory_ms": memory,
            "total_ms": round(total, 1),
            "error": self.error,
        }
@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 MC2-Steward — die Wächter-Loops als EIGENER Prozess (UMBAU v3, P2).
-Bisher hingen Re-Warm-Wächter, Health-Wächter (sentry) und Mem0-Auto-Dedupe am
+Bisher hingen Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry) am
 Lebenszyklus des Steuerpult-Webservers (app.py-Lifespan): jeder MC2-Neustart riss
 den Wächtern Timing und Flanken-Gedächtnis weg — und ein TOTES Steuerpult konnte
 sich prinzipbedingt nicht selbst melden. Hier laufen DIESELBEN Loops (unveränderte
@@ -10,15 +10,15 @@ Module) als eigener Mini-Dienst (mc2-steward.service, Restart=always):
  • warmer.rewarm_loop      — Warm-Set nachladen (+ Config-Watch ersetzt den
                              In-Process-Nudge aus llamaswap.write_config)
  • sentry.sentry_loop      — Health-Flanken → Briefkasten (HTTP an MC2) + Telegram;
-                              beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
+                               beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
-  • memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten (HTTP an den Mem0-Sidecar)
+
 BEWUSST NICHT hier: reminders_loop — der teilt sich Datei UND CRUD-Pfade mit dem
 /api/reminders-Router (Zwei-Schreiber-Risiko auf mc2-reminders.json); er bleibt im
 Steuerpult. Der Briefkasten-Store gehört weiter EXKLUSIV dem MC2-Prozess — dieser
 Prozess liefert Meldungen per HTTP ab (announce.py, MC_ANNOUNCE_HTTP).
-Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED / MC_MEM_DEDUPE_ENABLED)
+Die Loop-Schalter (MC_REWARM_ENABLED / MC_SENTRY_ENABLED)
 stehen in der MC2-Unit auf 0 und hier auf Default 1 — reiner Konfig-Split, kein
 Verhaltens-Code im Steuerpult angefasst. Zeilen dort entfernen = Rollback.
 """
@@ -28,7 +28,6 @@ import logging
 import os
 from config import CONFIG_PATH
 from services import memory as memory_svc
 from services import sentry, warmer
 logging.basicConfig(
@@ -66,10 +65,6 @@ async def main() -> None:
                 warmer.INTERVAL, CONFIG_WATCH_S)
    if sentry.ENABLED:
        tasks.append(asyncio.create_task(sentry.sentry_loop()))
    if memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED:
        tasks.append(asyncio.create_task(memory_svc.auto_dedupe_loop()))
        log.info("Mem0-Auto-Dedupe aktiv (alle %ss, Schwelle %s)",
                 memory_svc.AUTO_DEDUPE_INTERVAL, memory_svc.AUTO_DEDUPE_THRESHOLD)
    if not tasks:
        log.warning("steward: alle Loops per Env deaktiviert — nichts zu tun, Ende.")
        return
@@ -28,7 +28,7 @@ hint=""
 # Stabile Anti-Flail-Orientierung: WER bin ich, WO laufen die Modelle, WAS ist tabu.
 ctx="$(cat <<EOF
 [BOX-ORIENTIERUNG — du bist ein Hintergrund-Worker auf der lokalen AI-Box (Linux, Zeit UTC / lokal Europe/Berlin, locale de_DE), NICHT Lucy und kein Dev-Laptop. Du arbeitest EINE Kanban-Aufgabe ab.]
-Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642, mem0-Gedaechtnis :8765. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
+Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
 TRIAGE (19.07. — Drei-Bahnen-Regel): Ordne deine Karte ZUERST einer Bahn zu und bleib darin: Denken (Konzept/Plan), Bauen (Code schreiben/aendern), Betrieb (SSH/Deploy/Dienste). Fuer Betrieb-Arbeit lade IMMER zuerst den Skill betrieb-playbook (Diagnose-Checklisten; max 3 Anlaeufe pro Hindernis, dann kanban_block mit exaktem Fehlertext — die No-Progress-Bremse erzwingt das mechanisch).
 PROTOKOLL-PFLICHT (15.07.): Beende deine Aufgabe IMMER mit dem Tool-Aufruf kanban_complete (fertig) oder kanban_block (Frage/Sackgasse). Eine Text-Zusammenfassung OHNE diesen Aufruf zaehlt als Absturz (Protokollverstoss) und blockiert die Karte — genau so ging am 14.07. eine fertige Arbeit verloren.
 REPO-WEGWEISER mission-control-v2 (NICHT raten/suchen — so liegt es): backend/app.py = Einstieg + Router-Mounting · backend/routers/*.py = REST-Endpunkte · backend/services/*.py = Logik · backend/gateway_app.py = /v1-Gateway-Prozess (:9010) · frontend/src/views/*.tsx = Ansichten · frontend/src/lib/api.ts = Typen+Fetch · frontend/src/lib/queries.ts = TanStack-Query-Hooks (Polling) · frontend/src/nav.ts = Sidebar · deploy/ = Skripte/Units/Hooks/Skills · Projekt-Regeln: AGENTS.md (Wurzel) + docs/wissen/.
@@ -123,7 +123,7 @@ check_hermes(){
  done
  if [ "$state" = "done" ]; then
    SUMMARY+=("$name: $behind Commits eingespielt, Gehirn-Check grün.")
-    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice) grün — alles läuft."
+    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Gedächtnis, Tools, Voice) grün — alles läuft."
    return
  fi
  # Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —
@@ -3,8 +3,8 @@
 # zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
 # Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
 #
-# Inhalt:  mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
+# Inhalt:  ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
-#          /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
+#          known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
 # NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
 #
 # ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +20,14 @@ RETAIN="${MC_BACKUP_RETAIN:-14}"
 # Off-Box-Ziel (leer = deaktiviert). Default: Proxmox-Host, eigener Key mit minimalem Recht.
 OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
 OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
 MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
 LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 TS="$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
 STAGE="$(mktemp -d)"
 trap 'rm -rf "$STAGE"' EXIT
-mkdir -p "$STAGE/mem0" "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
+mkdir -p "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
 [ -d "$MEM0_DIR" ]            && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/"          || true
 [ -f "$HERMES/config.yaml" ] && cp -a "$HERMES/config.yaml" "$STAGE/hermes/" || true
 [ -f "$HERMES/.env" ]        && cp -a "$HERMES/.env" "$STAGE/hermes/"        || true
 [ -d "$HERMES/plugins" ]     && cp -a "$HERMES/plugins" "$STAGE/hermes/plugins" || true
@@ -60,7 +58,7 @@ SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
 HERMES_AGENT="${HERMES_AGENT_DIR:-$HOME/.hermes/hermes-agent}"
 UV="$(command -v uv || echo "$HOME/.local/bin/uv")"
-# pip freeze je venv; mem0-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
+# pip freeze je venv; voice-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
 freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
  if [ ! -x "$1" ]; then echo "venv fehlt: $1" > "$2"; return 0; fi
  "$1" -m pip freeze > "$2" 2>/dev/null \
@@ -68,7 +66,6 @@ freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
    || echo "pip freeze fehlgeschlagen: $1" > "$2"
 }
 freeze_venv "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$KG/pip-backend.txt"
 freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python"   "$KG/pip-mem0.txt"
 freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
 {
@@ -79,7 +76,7 @@ freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
  echo "llama.cpp    : $(LD_LIBRARY_PATH=/opt/llamacpp-vulkan /usr/local/bin/llama-server --version 2>&1 | grep -m1 -o 'version: .*' || echo '?')"
  echo "llama-swap   : $(/usr/local/bin/llama-swap --version 2>/dev/null | head -1 || echo '?')"
  echo "python-venvs :"
-  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
+  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
    echo "  $P → $("$P" --version 2>&1 || echo 'fehlt')"
  done
 } > "$KG/versions.txt" || true
@@ -92,7 +89,7 @@ cat > "$STAGE/MANIFEST.txt" <<EOF
 mc2-state backup
 created : $TS
 host    : $(hostname)
-inhalt  : mem0 (chroma + history.db), hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
+inhalt  : hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
 restore : bash ~/mission-control-v2/deploy/restore.sh mc2-state-$TS.tar.gz
 EOF
@@ -6,14 +6,35 @@ echo "Starte MC2 Deployment..."
 # 1. Neuesten Code holen
 git pull origin main
 # 2. Abhängigkeiten prüfen (falls sich was geändert hat)
 echo "Aktualisiere Python Abhängigkeiten..."
 backend/.venv/bin/pip install -r backend/requirements.txt
-# 3. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
+# 3. Llama-Swap Konfiguration prüfen und synchronisieren
 if ! cmp -s deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml; then
  echo "Llama-Swap Konfiguration hat sich geändert, synchronisiere..."
  # NOPASSWD für llama-swap Neustart ist vorausgesetzt (siehe AGENTS.md)
  sudo cp deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml
  sudo systemctl restart llama-swap
 fi
 # 4. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
 systemctl --user daemon-reload
-# 4. Dienste neu starten
+# 4.5 Hermes Skills synchronisieren
 echo "Synchronisiere Hermes Skills..."
 mkdir -p ~/.hermes/skills
 # Kopiere alle Skills aus dem Repo, ersetze - durch _ in den Ordnernamen für Hermes Kompatibilität
 for skill_dir in deploy/skills/*; do
    if [ -d "$skill_dir" ]; then
        skill_name=$(basename "$skill_dir" | tr '-' '_')
        mkdir -p ~/.hermes/skills/"$skill_name"
        cp -r "$skill_dir"/* ~/.hermes/skills/"$skill_name"/
    fi
 done
 # 5. Dienste neu starten
 echo "Starte Backend neu..."
 systemctl --user restart mc2-gateway.service mission-control-2.service
@@ -1,28 +1,15 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # Post-Update-Check nach einem Hermes-Agent-Update: läuft unser geteiltes „Gehirn"
-# (Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
+# (die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
 # im UI rot, damit ein kaputtes Gehirn sofort auffällt.
 set -uo pipefail
 MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
 MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 fail=0
 echo "=== Hermes Post-Update: Gehirn-Check ==="
 if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
  echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
 else
  echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
 fi
 if curl -sf -m 8 "$MC_URL/api/memory" >/dev/null 2>&1; then
  echo "PASS · /api/memory antwortet"
 else
  echo "FAIL · /api/memory antwortet nicht"; fail=1
 fi
 if grep -qE "^[[:space:]]*provider:[[:space:]]*'?mc2-memory'?" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null \
   && grep -qE "memory_enabled:[[:space:]]*true" "$HERMES/config.yaml" 2>/dev/null; then
  echo "PASS · memory.provider=mc2-memory aktiv"
@@ -10,7 +10,7 @@ models:
    # lief aber NIE live — bewusst bei Q8_0 geblieben: Qualität vor ein paar GB, seit der
    # Warm-Set-Diät 07.07. ist RAM nicht mehr der Engpass.)
    cmd: |
-      llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3
+      llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-dflash --spec-draft-model /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash-GGUF/giocom-Qwen3.6-35B-A3B-DFlash-Q8_0.gguf
    ttl: 0
    aliases:
    - hermes
@@ -21,17 +21,33 @@ models:
      out: [text]
      tools: true
      context: 65536
-  Qwen3-Coder-Next:
+  Qwen3.8-27B:
    # Qwen 3.8 27B: Dichtes 27B-Modell mit hybrider Linear-Attention (48/64 Schichten linear),
    # nativem Multimodal-Support (mmproj-BF16) und Tool-Calling via --jinja.
    # Unser neuer Haupt-Coder mit 262k Kontext, Thinking Mode und extrem sauberer Code-Qualität.
    cmd: |
-      llama-server -m /srv/models/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
+      llama-server -m /srv/models/Qwen3.8-27B-GGUF/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3.8-27B-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0
-    ttl: 600
+    ttl: 5400
    aliases:
    - coder
    capabilities:
-      in: [text]
+      in: [text, image]
      out: [text]
      tools: true
-      context: 131072
+      context: 65536
  Muse-Glimmer-30B:
    # Meta Muse Glimmer 30B: Dichtes 30B-Agenten-Modell mit DFlash-Speculative-Drafting
    # und 1.8B Perception Multimodal Projector. Ideal als Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker.
    cmd: |
      llama-server -m /srv/models/Muse-Glimmer-30B-GGUF/Muse-Glimmer-30B-UD-Q4_K_XL.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 65536 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Muse-Glimmer-30B-GGUF/mmproj-kquant.gguf --jinja --spec-type draft-dflash --spec-draft-model /srv/models/Muse-Glimmer-30B-GGUF/dflash-kquant.gguf
    ttl: 600
    aliases:
    - debugger
    capabilities:
      in: [text, image]
      out: [text]
      tools: true
      context: 65536
  Qwen3-Embedding-0.6B:
    cmd: |
      llama-server -m /srv/models/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} --embedding --pooling last -ngl 999 -fa on --no-mmap -c 8192
@@ -52,11 +68,6 @@ models:
      tools: true
      context: 32768
  Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct:
    # Lucys AUGEN — seit 07.07. ON-DEMAND (User-Entscheid: „Gehirn + Embedding reichen
    # komplett; Vision nur wenn Lucy auf dem Desktop an ist oder die IDE-Lane sie braucht").
    # NICHT mehr in brains; ttl 900 = 15 Min Nachlauf nach dem letzten Blick. Die Lucy-App
    # wärmt die Augen beim Start selbst an (useVoiceAgent-Warm-Gate). Vorher: warm, ttl 0 —
    # das kostete ~19 GB Dauerbelegung und verdrängte den 60-GB-Chef-Gutachter.
    cmd: |
      llama-server -m /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/mmproj-F16.gguf --jinja
    ttl: 900
@@ -66,32 +77,6 @@ models:
      in: [text, image]
      out: [text]
      context: 32768
  GLM-4.6V-Flash:
    cmd: |
      llama-server -m /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/GLM-4.6V-Flash-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja
    ttl: 300
    aliases:
    - scout
    capabilities:
      in: [text, image]
      out: [text]
      tools: true
      context: 131072
  GLM-4.7-Flash:
    # KRITIKER (07.07., Rollen-Audit): Fremd-Vendor-Zweitmeinung für fremdblick-Prosa +
    # Chef-Gutachter-Vertretung — reines Textmodell, 30B-A3B (MIT, Unsloth-Dynamic-Quant).
    # Die Vision-Schwester GLM-4.6V-Flash bleibt als scout für Bild-Jobs. --jinja ist
    # Pflicht (Chat-Template, sonst kaputte Tool-Calls).
    cmd: |
      llama-server -m /srv/models/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 65536 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja
    ttl: 600
    aliases:
    - kritiker
    capabilities:
      in: [text]
      out: [text]
      tools: true
      context: 65536
  Qwen3-Reranker-0.6B:
    # Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Mem0-Suchtreffer nach echter
    # Relevanz (/v1/rerank, Mungert-GGUF — Community-Konvertierungen liefern oft Nullscores!).
@@ -0,0 +1,124 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # Projekte-Sync (20.08.2026): haelt ~/projekte mit Gitea deckungsgleich.
 #
 # Warum: Der Hermes-Desktop laeuft gegen das Box-Backend, sein Ordner-Waehler zeigt
 # also das Dateisystem der BOX. Damit dort alle Projekte auftauchen, muessen sie hier
 # liegen — und aktuell sein.
 #
 # Regeln (bewusst konservativ — dieses Skript laeuft unbeaufsichtigt):
 #   • NUR fast-forward (`--ff-only`). Kein merge, kein rebase, kein reset, kein force.
 #   • Repos mit lokalen Aenderungen werden UEBERSPRUNGEN, nicht ueberfahren.
 #   • Live-Deployments werden NIE gezogen (mission-control-v2 wird aus dem Deploy
 #     bedient und pusht selbst) — sie bekommen nur eine Verknuepfung, damit sie im
 #     Waehler auftauchen.
 #   • Bestehende Checkouts in ~ bleiben, wo sie sind; ~/projekte bekommt eine
 #     Verknuepfung darauf statt eines zweiten Klons.
 #   • Interne Gitea-IP, NICHT die DDNS-Domain: die ist nachts durch die
 #     Zwangstrennung zeitweise tot (Lehre vom 24.07.).
 #
 # Aufruf:  projekte-sync.sh [--dry-run]
 # Exit:    0 = alles gut · 1 = mindestens ein Repo hatte ein Problem
 set -uo pipefail
 GITEA="${GITEA_URL:-http://192.168.178.153:3000}"
 ZIEL="${PROJEKTE_DIR:-$HOME/projekte}"
 LOG="${PROJEKTE_SYNC_LOG:-$HOME/.hermes/logs/projekte-sync.log}"
 DRY=0
 [ "${1:-}" = "--dry-run" ] && DRY=1
 # Repos, die NICHT nach ~/projekte geklont werden (Live-Deployment oder Altlast).
 # mission-control-v2: laeuft aus ~/mission-control-v2, Dienste arbeiten daraus.
 # mission-control:    archivierte v1.
 NIE_ZIEHEN="mission-control-v2"
 UEBERSPRINGEN="mission-control"
 mkdir -p "$ZIEL" "$(dirname "$LOG")"
 FEHLER=0
 log() { printf '%s %s\n' "$(date '+%F %T')" "$*" | tee -a "$LOG"; }
 TOKEN=""
 for f in "$HOME/.config/gitea/create-token"; do
  [ -r "$f" ] && TOKEN="$(tr -d '[:space:]' < "$f")" && break
 done
 if [ -z "$TOKEN" ]; then
  log "ABBRUCH: kein Gitea-Token unter ~/.config/gitea/create-token"
  exit 1
 fi
 REPOS="$(curl -s -m 20 -H "Authorization: token $TOKEN" \
         "$GITEA/api/v1/user/repos?limit=100" \
       | python3 -c 'import sys,json; [print(r["name"]) for r in json.load(sys.stdin)]' 2>/dev/null)"
 if [ -z "$REPOS" ]; then
  log "ABBRUCH: Gitea lieferte keine Repo-Liste ($GITEA)"
  exit 1
 fi
 log "=== Sync-Lauf ($(printf '%s\n' "$REPOS" | wc -l) Repos gemeldet)$([ $DRY -eq 1 ] && echo ' [Trockenlauf]') ==="
 # Vorhandenen Checkout eines Repos finden (oberste Home-Ebene bevorzugt).
 finde_checkout() {
  local name="$1" d
  for d in "$HOME/$name" "$ZIEL/$name"; do
    [ -d "$d/.git" ] && { printf '%s' "$d"; return 0; }
  done
  return 1
 }
 verknuepfe() {  # $1=Zielpfad des echten Checkouts, $2=Repo-Name
  local ziel="$1" name="$2" link="$ZIEL/$name"
  [ "$ziel" = "$link" ] && return 0
  [ -L "$link" ] && [ "$(readlink -f "$link")" = "$(readlink -f "$ziel")" ] && return 0
  [ -e "$link" ] && [ ! -L "$link" ] && { log "  ! $name: $link existiert und ist keine Verknuepfung — nichts getan"; return 1; }
  [ $DRY -eq 1 ] && { log "  ~ $name: wuerde verknuepfen -> $ziel"; return 0; }
  ln -sfn "$ziel" "$link" && log "  ~ $name: verknuepft -> ${ziel/$HOME/\~}"
 }
 for name in $REPOS; do
  case " $UEBERSPRINGEN " in *" $name "*) log "  - $name: uebersprungen (Altlast)"; continue;; esac
  if checkout="$(finde_checkout "$name")"; then
    case " $NIE_ZIEHEN " in
      *" $name "*)
        log "  = $name: Live-Deployment, kein Pull"
        verknuepfe "$checkout" "$name"
        continue;;
    esac
    if [ -n "$(git -C "$checkout" status --porcelain 2>/dev/null)" ]; then
      log "  ! $name: lokale Aenderungen — uebersprungen (nichts ueberfahren)"
      verknuepfe "$checkout" "$name"
      continue
    fi
    if [ $DRY -eq 1 ]; then
      log "  ~ $name: wuerde pullen (${checkout/$HOME/\~})"
    else
      vorher="$(git -C "$checkout" rev-parse --short HEAD 2>/dev/null)"
      if out="$(git -C "$checkout" pull --ff-only 2>&1)"; then
        nachher="$(git -C "$checkout" rev-parse --short HEAD 2>/dev/null)"
        if [ "$vorher" = "$nachher" ]; then
          log "  = $name: aktuell ($vorher)"
        else
          log "  + $name: $vorher -> $nachher"
        fi
      else
        log "  ! $name: Pull fehlgeschlagen — $(printf '%s' "$out" | tail -1)"
        FEHLER=1
      fi
    fi
    verknuepfe "$checkout" "$name"
  else
    if [ $DRY -eq 1 ]; then
      log "  ~ $name: wuerde klonen nach ${ZIEL/$HOME/\~}/$name"
    elif out="$(git clone -q "$GITEA/Hitonabi/$name.git" "$ZIEL/$name" 2>&1)"; then
      log "  + $name: neu geklont"
    else
      log "  ! $name: Klonen fehlgeschlagen — $(printf '%s' "$out" | tail -1)"
      FEHLER=1
    fi
  fi
 done
 log "=== Ende (Fehler: $FEHLER) ==="
 exit $FEHLER
@@ -1,12 +1,12 @@
 # Projektstart-Worker (Profil „projektstart") — IDE-Vorbereiter
 Du bist der **IDE-Vorbereiter** der AI-Box. Du bearbeitest EINE Kanban-Aufgabe: eine Idee des
-Commanders, die er **selbst in seiner IDE (Zed / OpenCode) bauen** will — nicht die Box.
+Commanders, die er **selbst in der Agentic IDE bauen** will — nicht die Box.
 Dein Ergebnis ist **kein Code**, sondern ein **startklares, leeres Projekt-Repo**: ein
-wasserdicht durchdachtes Konzept plus alle Steuerungs-Dokumente, mit denen der Commander in Zed
+wasserdicht durchdachtes Konzept plus alle Steuerungs-Dokumente, mit denen der Commander in der Agentic IDE
 dem Coder sofort einen sauberen Auftrag geben kann. Du denkst und bereitest vor — **gebaut wird
-in Zed, von ihm.**
+in der Agentic IDE, von ihm.**
 ## Schritt 0: WIEDERAUFNAHME — immer zuerst, nie aus Reflex neu anfangen
@@ -84,13 +84,13 @@ genau diese Dateien — sonst **nichts**, kein Code, kein Gerüst:
  offene Entscheidungen, was der Advocatus Diaboli geprüft hat).
 - **`ROADMAP.md`** — der Etappen-/Meilenstein-Plan aus dem Konzept: jede Etappe für sich
  lauffähig, in Reihenfolge, mit klarem „fertig wenn …".
- **`AGENTS.md`** — Arbeits-Konventionen für den Zed-Coder (nach dem `projekt-start`-Ritual):
+- **`AGENTS.md`** — Arbeits-Konventionen für die Agentic IDE (nach dem `projekt-start`-Ritual):
  Deutsch/Nicht-Entwickler, Plan-vor-Code, kleine Schritte, beweisen statt behaupten, Savepoints,
  Box-Modelle je Aufgabe (plan=heavy, build=coder). Kurz, konkret, projektbezogen.
  **Ganz oben hinein — wörtlich:** „Dieses Projekt ist von der AI-Box vorbereitet: KONZEPT.md ist
  bereits gehärtet, ROADMAP.md ist der Plan. Beim ersten Chat den Skill **`projekt-uebernehmen`**
  nutzen (einlesen → nachfragen → Etappe 1) — das Konzept wird NICHT neu geplant."
-  Das ist die Übergabe an den Agenten in Zed; ohne diese Zeile fängt er womöglich von vorn an.
+  Das ist die Übergabe an die Agentic IDE; ohne diese Zeile fängt er womöglich von vorn an.
  **Dazu diese drei HARTEN Regeln — wörtlich in die AGENTS.md (Wasserdicht-Runde 22.07.,
  Lehre aus rippy: Prosa-Regeln wurden komplett ignoriert, darum stehen sie ab jetzt überall):**
  „1. Die **CI-Ampel** (Gitea Actions, liegt seit der Repo-Anlage unter `.gitea/workflows/ci.yml` —
@@ -100,9 +100,9 @@ genau diese Dateien — sonst **nichts**, kein Code, kein Gerüst:
  ‚MakeMKV lossless' wurde still durch lossy HandBrake ersetzt.)
  3. Deployment NUR über `./deploy.sh` (idempotent, EIN fester Compose-Projektname) —
  nie freihändig per SSH zusammenbauen. (rippy-Lehre: Doppel-Anlage `Rippy`+`rippy` auf der VM.)"
- **`README.md`** — was das Projekt ist, in Alltagssprache; erste Schritte zum Loslegen in Zed.
+- **`README.md`** — was das Projekt ist, in Alltagssprache; erste Schritte zum Loslegen in der Agentic IDE.
- **`SAVEPOINT.md`** — Startzustand: „vorbereitet — Bau beginnt in Zed", Stand/nächste Schritte/
+- **`SAVEPOINT.md`** — Startzustand: „vorbereitet — Bau beginnt in der Agentic IDE", Stand/nächste Schritte/
-  offene Fragen (lebendes Übergabe-Dokument für den ersten Zed-Chat).
+  offene Fragen (lebendes Übergabe-Dokument für den ersten Chat).
 - **`.aiexclude`** — gitignore-Syntax: was die KI NICHT lesen soll (`.env`, Secrets, große Daten).
 Committe (`git add -A && git commit`) und pushe auf **main dieses NEUEN Repos** — das ist korrekt:
@@ -112,7 +112,7 @@ Prüfe nach dem Push mit `git ls-remote origin main`, dass es wirklich angekomme
 ### 4. Übergabe — `kanban_complete`
 Schließe die Karte mit einer Zusammenfassung ab, die das Auftragsbuch dem Commander zeigt:
-> „Projekt **<name>** ist vorbereitet. Repo: `<clone-url>`. Öffne es in Zed und wirf dem Coder
+> „Projekt **<name>** ist vorbereitet. Repo: `<clone-url>`. Öffne es in der Agentic IDE und wirf dem Coder
 > **KONZEPT.md** vor — der Plan steht in **ROADMAP.md**. Die Box baut ab hier nicht mehr mit."
 Nenne knapp, was das Konzept-Härten ergab (Rollen-Cast, was der Skeptiker fand, welche Etappen).
@@ -130,7 +130,7 @@ DURCHDACHT haben — er hat sich NICHT entschieden, sie zu bauen. Dann gilt abwe
  `AGENTS.md`, KEIN `SAVEPOINT.md`, KEIN `.aiexclude`, kein Geruest. Das entsteht erst, wenn der
  Commander die Idee spaeter als Projekt startet.
 - Schritt 4 (Uebergabe) NICHT als Bau-Aufforderung: sag, was die Idee waere, was sie braeuchte und
-  was dagegen spricht — und dass die Entscheidung bei ihm liegt. Kein „oeffne in Zed und bau".
+  was dagegen spricht — und dass die Entscheidung bei ihm liegt. Kein „öffne in der IDE und bau".
 ## Sonderfall: „UEBERARBEITUNG" (der Commander hat das Konzept gelesen)
 Steht im Auftrag **`AUFTRAGS-ART: IDEE PRUEFEN — UEBERARBEITUNG`**, existiert das Konzept schon
@@ -15,11 +15,10 @@ set -euo pipefail
 MODELS_DIR="${MC_MODELS_DIR:-/srv/models}"
 DEST_DIR="$MODELS_DIR/mc2-backups"
 MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
 LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
-SERVICES="mem0-service mission-control-2 hermes-gateway"
+SERVICES="mission-control-2 hermes-gateway"
 OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
 OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
 OFFSITE_SSH="ssh -i $OFFSITE_KEY -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=10 -o StrictHostKeyChecking=accept-new"
@@ -98,7 +97,6 @@ echo "--- Inhalt ---"; cat "$STAGE/MANIFEST.txt" 2>/dev/null || true; echo "----
 if [ "$DRY" = 1 ]; then
  echo "[dry-run] würde zurücksetzen:"
  [ -d "$STAGE/mem0" ]                 && echo "  • mem0 → $MEM0_DIR (wird ersetzt)"
  [ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ]   && echo "  • $HERMES/config.yaml"
  [ -f "$STAGE/hermes/.env" ]          && echo "  • $HERMES/.env"
  [ -d "$STAGE/hermes/plugins" ]       && echo "  • $HERMES/plugins/"
@@ -119,7 +117,6 @@ bash "$SRC/deploy/backup.sh" || echo "  (Pre-Restore-Backup fehlgeschlagen — f
 echo "→ Dienste stoppen…"
 systemctl --user stop $SERVICES 2>/dev/null || true
 if [ -d "$STAGE/mem0" ]; then rm -rf "$MEM0_DIR"; mkdir -p "$MEM0_DIR"; cp -a "$STAGE/mem0/." "$MEM0_DIR/"; fi
 [ -f "$STAGE/hermes/config.yaml" ]   && { mkdir -p "$HERMES"; cp -a "$STAGE/hermes/config.yaml" "$HERMES/"; }
 [ -f "$STAGE/hermes/.env" ]          && cp -a "$STAGE/hermes/.env" "$HERMES/"
 [ -d "$STAGE/hermes/plugins" ]       && { mkdir -p "$HERMES/plugins"; cp -a "$STAGE/hermes/plugins/." "$HERMES/plugins/"; }
@@ -115,7 +115,7 @@ def chunk(t,d):
    c=t+d; return struct.pack(">I",len(d))+c+struct.pack(">I",zlib.crc32(c))
 png=b"\x89PNG\r\n\x1a\n"+chunk(b"IHDR",struct.pack(">IIBBBBB",w,h,8,2,0,0,0))+chunk(b"IDAT",zlib.compress(raw))+chunk(b"IEND",b"")
 url="data:image/png;base64,"+base64.b64encode(png).decode()
-print(json.dumps({"model":"coder","stream":False,"max_tokens":40,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":url}},{"type":"text","text":"Welche Farbe hat das angehaengte Bild? Antworte nur mit der Farbe."}]}]}))
+print(json.dumps({"model":"coder","stream":False,"max_tokens":150,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":url}},{"type":"text","text":"Welche Farbe hat das angehaengte Bild? Antworte nur mit der Farbe."}]}]}))
 PYIN
 )
 BW_HDR=$(mktemp); BW_OUT=$(mktemp)
@@ -31,7 +31,7 @@ $HERMES cron create --name trend-radar --deliver origin "15 5 * * 6" "Führe den
 $HERMES cron create --name pruefstand --deliver origin "0 1 * * 0" "Prüfe, ob offene Prüfstand-Tickets im Kanban liegen. Wenn ja, führe den 'pruefstand' Skill aus."
 # 4. LLM Wiki: Jeden Montag um 03:00
-$HERMES cron create --name llm-wiki --deliver origin "0 3 * * 1" "Führe den 'llm_wiki' Skill aus. Analysiere den Code und aktualisiere autonom die Wissensdatenbank in docs/wissen/."
+$HERMES cron create --name llm-wiki --deliver origin "0 3 * * 1" "Führe den 'llm_wiki' Skill aus. Analysiere den Code und aktualisiere autonom die Wissensdatenbank in ~/wissens-vault/."
 echo "Autonome Crons erfolgreich eingerichtet!"
 $HERMES cron list
@@ -0,0 +1,20 @@
 ---
 name: autonomie
 description: "Gesundheitsprüfungen der Box: Überprüft Logs (Syslog, Journalctl), checkt ob alle Container/Dienste laufen und leitet bei Bedarf selbstständige Reparaturen ein. Meldet Status via Telegram."
 version: 1.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux]
 metadata:
  hermes:
    tags: [wartung, autonomie, health, mc2]
 ---
 # Autonomie & Self-Repair
 Dieser Skill ermöglicht es der AI-Box, sich selbst zu überprüfen und bei Problemen zu reparieren.
 ## Ablauf
 1. **Dienste prüfen**: Führt `systemctl --user status` für alle relevanten MC2-Dienste aus.
 2. **Logs analysieren**: Prüft die letzten Fehler im `journalctl` (User und System-Ebene, falls Berechtigung vorhanden).
 3. **Selbstreparatur (Self-Repair)**: Falls bekannte Fehler auftauchen (z.B. Deadlocks, Speicherprobleme, hängende Ports), wird ein definierter Wiederanlauf (z.B. Neustart des Dienstes via `systemctl --user restart`) getriggert.
 4. **Meldung**: Das finale Ergebnis wird kompakt an den Commander via Telegram (über `deploy/notify.sh`) gesendet.
@@ -44,7 +44,7 @@ heavy-Rollen einer Runde am Stueck (heavy bleibt warm), DANN der Skeptiker (ein
  aus — fuer diesen Hintergrund-Job gewollt. heavy hat nur **32k Kontext** → halte das Konzept-
  Dokument kompakt und schleppe KEINE alten Runden-Protokolle mit (siehe Kontext-Uebergabe).
 - **REASONING-MODELLE brauchen Token-Luft (verifiziert 14.07.).** heavy (gpt-oss) UND der Skeptiker
-  (GLM-4.7-Flash) „denken" erst ausfuehrlich (im `reasoning_content`), bevor die eigentliche Antwort
+  (`fast`) „denken" erst ausfuehrlich (im `reasoning_content`), bevor die eigentliche Antwort
  in `content` landet — `worker.sh`/`fremdblick.sh` lesen NUR `content`. Zu knappes `max_tokens` =
  das Modell verbraucht alles beim Denken, `content` bleibt LEER, das Skript meldet „FEHLGESCHLAGEN"
  (obwohl das Modell lief). GLM verbrennt real ~2000 Tokens Denken fuer 2 Zeilen Antwort. Deshalb
@@ -0,0 +1,21 @@
 ---
 name: llm_wiki
 description: "Analysiert autonom Änderungen am Codebase oder Stack und aktualisiert die Markdown-Dateien im wissens-vault, sodass die Dokumentation immer aktuell ist."
 version: 1.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux, macos, windows]
 metadata:
  hermes:
    tags: [docs, wiki, knowledge, mc2]
 ---
 # LLM Wiki (Auto-Docs)
 Dieser Skill stellt sicher, dass das `wissens-vault` (die "Träume" und Notizen der Box) synchron zur echten Code-Realität bleibt.
 ## Ablauf
 1. **Git-Log Analyse**: Liest die Commits seit dem letzten Lauf aus dem Repository.
 2. **Impact-Analyse**: Bestimmt, welche Architektur-Teile, Skripte oder Frontend-Komponenten modifiziert wurden.
 3. **Vault-Update**: Sucht im `~/wissens-vault/` nach den betroffenen Markdown-Dokumenten (wie z.B. `STACK.md` oder `FALLEN.md`).
 4. **Dokumentation schreiben**: Überschreibt oder ergänzt die Dateien mit den neuesten Fakten und löscht veraltete Passagen, um Halluzinationen in der Zukunft zu vermeiden.
 5. **Commit**: Committet die angepassten Docs direkt in den Branch und schließt damit die Wissenslücke.
@@ -0,0 +1,21 @@
 ---
 name: morning_report
 description: "Sammelt Metriken, Vorfälle der Nacht und Neuigkeiten (z.B. Hacker News) und schickt morgens eine kompakte Sysadmin-Morgenlage via Telegram."
 version: 1.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux, macos, windows]
 metadata:
  hermes:
    tags: [report, admin, daily, mc2]
 ---
 # Sysadmin Morgenlage (Morning Report)
 Dieser Skill fungiert als dein persönlicher, KI-gesteuerter Sysadmin, der dir jeden Morgen (oder manuell getriggert) einen Statusbericht liefert.
 ## Ablauf
 1. **System-Metriken abrufen**: Ruft den Health-Status und Load der Box ab.
 2. **Logs durchkämmen**: Sucht nach Auffälligkeiten, Fehlern oder Crashes in der Nacht.
 3. **News Fetching**: Liest die Top-Posts von Hacker News (oder anderen Tech-Feeds), filtert sie nach AI-Relevanz und fasst die 3 wichtigsten Entwicklungen zusammen.
 4. **Auftragsbuch Check**: Prüft, ob neue unentschiedene Vorschläge im Auftragsbuch liegen.
 5. **Report Generierung**: Bündelt all diese Informationen in eine kompakte, handyfreundliche (sehr kurze) Nachricht und schickt sie via Telegram an den Commander.
@@ -60,7 +60,7 @@ Vorschlag ausweisen, was fehlt oder wacklig ist.
  NIEMALS auf `main` committen, NIEMALS mergen, NIEMALS deployen oder Dienste neu starten.
 - **Nur im Worktree arbeiten.** Die Live-Instanz `~/mission-control-v2` bleibt unberuehrt.
 - **Warm-Set-Schutz (Speicher vs Latenz).** Worker werden ueber **`worker.sh`** aufgerufen.
-  Fuer die Umsetzung von Code nutzt du **`Qwen3-Coder-Next`** (laedt klein neben dem Warm-Set).
+  Fuer die Umsetzung von Code nutzt du **`coder`** (laedt klein neben dem Warm-Set).
  Fuer die initiale **Planung** nutzt du explizit den Chef-Gutachter **`gpt-oss-120b`** (heavy),
  auch wenn dessen Laden (~15s) Lucys Sprech-Latenz temporaer aussetzt. Das ist fuer diesen 
  Hintergrund-Prozess gewollt.
@@ -83,7 +83,7 @@ Bevor du selbst Tasks aufteilst, befragst du zwingend **`gpt-oss-120b`** nach ei
   printf '%s' "Auftrag: $auftrag" | WORKER_MODEL=gpt-oss-120b WORKER_ROLE=plan ~/.hermes/scripts/worker.sh > /tmp/orch-plan.txt
   ```
 2. Lies den Plan (`cat /tmp/orch-plan.txt`) und nutze ihn, um den Auftrag in eine **geordnete, nummerierte Liste von Teil-Tasks** zu zerlegen.
-3. Fuer jeden Teil-Task entscheide: (a) Artefakt, (b) Worker (`Qwen3-Coder-Next` + `build`/`refactor`), (c) Kontext.
+3. Fuer jeden Teil-Task entscheide: (a) Artefakt, (b) Worker (`coder` + `build`/`refactor`), (c) Kontext.
 ### 2. Worktree anlegen (Slug = kurzer Kebab-Case-Name des Auftrags)
 Worktrees liegen unter `~/.hermes/worktrees/` (NICHT /tmp — ueberlebt keinen Reboot und
@@ -102,7 +102,7 @@ Fuer jeden Bau-Teil-Task:
   ```
   printf '%s' "$eingabe" | WORKER_ROLE=build ~/.hermes/scripts/worker.sh > ~/.hermes/worktrees/orch-<slug>-work/<n>.out
   ```
-   (Default-Modell ist `Qwen3-Coder-Next`. Fuer einen bewusst anderen Worker `WORKER_MODEL=<echte-id>`.)
+   (Default-Modell ist `coder`. Fuer einen bewusst anderen Worker `WORKER_MODEL=<rolle-oder-id>`.)
 3. **Pruefe die Ausgabe, bevor du sie verwendest:** Beginnt sie mit `FEHLT:`, hast du zu wenig
   Kontext gegeben → nachliefern und erneut rufen. Hat der Worker versehentlich einen ```-Codezaun
   oder Prosa drumherum gesetzt, entferne ihn. Dann schreibe das saubere Artefakt mit deinen
@@ -164,13 +164,13 @@ GIT-DIFF des Worktrees:
 $(git -C ~/.hermes/worktrees/orch-<slug> diff --cached origin/main)"
 ```
 Ist dieser Diff LEER, hast du nicht gestaged (oder nichts gebaut) → NICHT weiter, erst beheben.
-**Kritik A — Kompetenz** (`Qwen3-Coder-Next`, starker Coder, vom Bauen noch geladen → KEIN Swap):
+**Kritik A — Kompetenz** (`coder`, starker Coder, vom Bauen noch geladen → KEIN Swap):
 ```
 printf '%s' "$EINGABE" | FREMDBLICK_MODE=code ~/.hermes/scripts/fremdblick.sh
 ```
-**Kritik B — Fremd-Blick** (`GLM-4.6V-Flash`, andere Modellfamilie, andere blinde Flecken):
+**Kritik B — Fremd-Blick** (`debugger`, andere Modellfamilie, andere blinde Flecken):
 ```
-printf '%s' "$EINGABE" | FREMDBLICK_MODE=code FREMDBLICK_MODEL=GLM-4.6V-Flash FREMDBLICK_MAXTOK=3000 ~/.hermes/scripts/fremdblick.sh
+printf '%s' "$EINGABE" | FREMDBLICK_MODE=code FREMDBLICK_MODEL=debugger FREMDBLICK_MAXTOK=3000 ~/.hermes/scripts/fremdblick.sh
 ```
 Reihenfolge bewusst: erst A (Coder-Next ist noch warm), dann B (ein Swap zu GLM). Beide beginnen mit
 `URTEIL: <ABGELEHNT | FREIGABE-MIT-VORBEHALT | FREIGABE>`. **Warte auf beide.**
@@ -0,0 +1,21 @@
 ---
 name: pruefstand
 description: "Holt Prüfstand-Tickets aus dem Kanban-Board, testet neue LLM-Modelle auf Kompatibilität und Systemressourcen und meldet die Ergebnisse via Telegram."
 version: 1.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux]
 metadata:
  hermes:
    tags: [pruefstand, evaluation, models, mc2]
 ---
 # Prüfstand (Model Evaluation)
 Der Prüfstand-Skill dient dazu, neue LLMs oder Tooling-Upgrades (oft aus dem Trend-Radar stammend) autonom auf der Box zu evaluieren, bevor sie ins Live-System übernommen werden.
 ## Ablauf
 1. **Ticket Fetching**: Liest das nächste anstehende Ticket in der Kanban Ideen-Queue, welches als "Prüfstand" getaggt ist.
 2. **Download & Setup**: Lädt das beschriebene Modell (z.B. via `huggingface-cli` oder llama.cpp) in ein isoliertes Test-Verzeichnis.
 3. **Smoke-Tests**: Führt vordefinierte Benchmarks oder Prompts gegen das Modell aus und überwacht den RAM/VRAM-Bedarf.
 4. **Bewertung**: Wenn das Modell die Kriterien erfüllt (schnell genug, kein OOM), wird es als "Bestanden" markiert und ein Integrations-Vorschlag erstellt.
 5. **Report**: Der Commander erhält einen Telegram-Bericht mit den Metriken und der Entscheidung.
@@ -0,0 +1,24 @@
 ---
 name: review
 description: "Ersetzt das alte fremdblick.sh Skript. Ein dedizierter Code-Review-Skill, der über ein fremdes Modell als 'Advocatus Diaboli' Patches hart prüft und nach Reproduzierbarkeit bewertet."
 version: 1.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux, macos, windows]
 metadata:
  hermes:
    tags: [review, code-quality, pr, mc2]
 ---
 # Code Review (Fremdblick)
 Dieser Skill delegiert das Code-Review an ein separates, kritisches LLM-Modell (Advocatus Diaboli), um Fehler, Architektur-Schwächen und blinde Flecken zu finden.
 ## Ablauf
 1. **Diff einlesen**: Nimmt den aktuellen Git-Diff oder den Patch-Inhalt.
 2. **Kritische Analyse**: Prüft den Code auf Edge-Cases, Security, Performance und Architektonische Richtigkeit.
 3. **Reproduzierbarkeits-Prüfung**: Das Modell muss den Fehlerfall gedanklich nachstellen und beweisen, ob der Fix ihn wirklich behebt.
 4. **Urteil fällen**:
   - `ABGELEHNT`: Fehler nicht behoben oder neue Bugs eingeführt.
   - `FREIGABE-MIT-VORBEHALT`: Funktioniert, aber unsauber oder fehlende Kommentare.
   - `FREIGABE`: Wasserdicht.
 5. **Ergebnis melden**: Das Urteil wird an den Commander zurückgespielt (oft kombiniert mit der Werkstatt).
@@ -0,0 +1,36 @@
 ---
 name: trend_radar
 description: "Autonomer KI-Technologie-Scout. Recherchiert im Web nach tagesaktuellen Trends, passt seine eigenen Quellen an und sendet Telegram-Reports."
 version: 2.0.0
 author: MC2
 platforms: [linux, macos, windows]
 metadata:
  hermes:
    tags: [research, radar, trends, mc2, self-modifying]
 ---
 # Trend Radar (Autonomous & Self-Modifying)
 Du bist der KI-Technologie-Scout von Mission Control 2.0. Dein Ziel ist es, tagesaktuelle Trends (Modelle, Tools, Hardware-Performance) aufzuspüren, die für uns relevant sind (Fokus: AMD Hardware, Vulkan/ROCm, kleine aber sehr smarte Open-Source-Modelle).
 ## Strikte Hardware-Limits (SEHR WICHTIG)
 Unsere AI-Box (Bosgame M5 / Strix Halo) hat **exakt 128 GB Shared RAM** (ca. 122.7 GB nutzbar)!
 Das bedeutet:
 - **Ignoriere gigantische Modelle:** Modelle mit 200B+, 700B oder 2T Parametern (wie Qwen 3.8 Max, GLM-5.5) sind für uns absolut nutzlos, da sie lokal niemals laufen werden.
 - **Größen-Limit:** Ein Modell darf im GGUF-Quant-Format (z.B. Q4_K_M) maximal **ca. 100-110 GB** groß sein. Das entspricht meist Modellen bis maximal ~150B Parametern (bei dichten Modellen) oder etwas mehr bei MoE-Modellen.
 - **Fokus auf Local LLMs:** Closed-API-Modelle interessieren uns nur am Rande. Konzentriere dich auf Modelle, die wir herunterladen und lokal in `llama.cpp` oder `Ollama` auf AMD-Hardware ausführen können. Sortiere alles rigoros aus, was zu groß für 128 GB RAM ist!
 ## Deine Fähigkeiten & Autorisierung
 Du hast die ausdrückliche Erlaubnis zur **Selbst-Mutation**. Du bist nicht nur ein Leser, du bist ein adaptiver Agent:
 - Wenn du neue, wertvolle Quellen (z.B. neue Subreddits, News-Seiten oder Repositories) entdeckst, **passe deine eigene `deploy/skills/trend-radar/SKILL.md` (diese Datei) an**, um diese für künftige Suchen fest zu verankern. Nutze dazu Dateibearbeitungs-Tools.
 - Du verwaltest die `deploy/trend-radar-watchlist.json`. Wenn Themen veraltet sind, lösche sie heraus. Wenn neue Modelle auftauchen (z.B. neue LLMs), trage sie dort ein, damit du sie beim nächsten Lauf gezielt wieder prüfst.
 ## Dein Ablauf
 1. **Discovery (Web-Recherche):** Nutze deine Tools (`search_web`, `read_url` oder Code-Ausführung), um das Internet nach den neuesten Trends der letzten 7 Tage abzusuchen.
   - Suche auf Hacker News nach "AI", "LLM", "Modelle".
   - Suche auf Reddit (z.B. r/LocalLLaMA) nach neuen Modellen, Benchmarks und Hardware-Erfahrungen (insbesondere AMD / ROCm vs. Vulkan).
   - Analysiere HuggingFace Trending.
 2. **Watchlist-Pflege:** Lies die `deploy/trend-radar-watchlist.json`. Prüfe den Status der dort genannten Issues/Releases und aktualisiere die Datei bei Bedarf.
 3. **Selbst-Anpassung (WICHTIG):** Editiere die `deploy/trend-radar-watchlist.json` oder diese `SKILL.md` direkt! Ignoriere eventuelle Bedenken bezüglich "Live-Git-Checkouts". Du HAST die explizite Erlaubnis, diese Dateien direkt im Repo zu überschreiben, statt Vorschläge in `/tmp` abzulegen. Halte deine Quellen dynamisch!
 4. **Ideen-Queue (Kanban):** Wenn du ein revolutionäres Update oder Modell findest, erstelle ein Prüfstand-Ticket im Kanban-Board der Mission Control.
 5. **Meldung an den Commander:** Sende **immer** eine Nachricht an den Commander. Da du als CLI-Prozess läufst, nutze dafür zwingend das Skript `~/mission-control-v2/deploy/notify.sh "Deine Nachricht"`. (Tipp: Wenn du das Wort "Alarm" im Betreff `-s "[Alarm]"` verwendest, umgehst du die Nachtsperre, falls es sehr dringend ist). Fasse deine wichtigsten Funde kurz zusammen und erwähne, ob du deine eigene Watchlist oder SKILL.md angepasst hast. Wenn es gar nichts Neues gab, melde auch das!
@@ -80,7 +80,7 @@ unangenommene Branches aufbauen — erst wenn die Vor-Etappe in main ist, kommt
   <git -C ~/.hermes/worktrees/wartung-<slug> diff origin/main>" | FREMDBLICK_MODE=code ~/.hermes/scripts/fremdblick.sh
   ```
-   Das läuft auf `Qwen3-Coder-Next` (128k, code-stark, anderes Modell als der Qwen3.6-Worker,
+   Das läuft auf `coder` (128k, code-stark, anderes Modell als der Qwen3.6-Worker,
   lädt klein neben dem Warm-Set) mit einem Code-Review-Raster. **Warte auf die Ausgabe.** Der
   Kritiker leitet den Fehlerfall SELBST aus der Bug-Beschreibung ab (glaubt dem Autor nicht),
   spielt den geänderten Code durch und beginnt mit `URTEIL: <ABGELEHNT | FREIGABE-MIT-VORBEHALT
@@ -3,15 +3,14 @@
 # dass der komplette Inferenz-Stack noch FUNKTIONIERT — nicht nur "Befehl lief durch".
 # Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der jobengine-Job wird im UI ROT (state=failed).
 #
-# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn/Mem0); dieser prüft Router+Engine+MC2
+# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn); dieser prüft Router+Engine+MC2
 # inkl. einer ECHTEN 1-Token-Inferenz (beweist, dass ein Modell wirklich lädt & generiert).
 set -uo pipefail
 SWAP_URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
 MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
 MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
 BRAIN="${MC_WARMUP_MODELS:-fast}"; BRAIN="${BRAIN%% *}"   # erstes Modell, falls Liste
-EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)
+EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Gedächtnis)
 fail=0
 echo "=== Stack Post-Update: Funktionsprüfung ==="
@@ -48,14 +47,14 @@ else
  echo "FAIL · Inferenz auf '$BRAIN' fehlgeschlagen (Modell lädt/generiert nicht)"; fail=1
 fi
-# 3b. Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
+# 3b. Embedding-Modell (für Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
 eresp="$(curl -s -m 120 -X POST "$SWAP_URL/v1/embeddings" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{\"model\":\"$EMBED\",\"input\":\"ping\"}" 2>/dev/null)"
 if printf '%s' "$eresp" | grep -q '"embedding"'; then
  echo "PASS · Embedding-Modell '$EMBED' liefert Vektoren"
 else
-  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Mem0/Gedächtnis betroffen)"; fail=1
+  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Gedächtnis betroffen)"; fail=1
 fi
 # 4. MC2 selbst gesund (Engine + Gateway erreichbar)?
@@ -85,13 +84,6 @@ if systemctl --user is-enabled --quiet mc2-steward 2>/dev/null; then
  fi
 fi
 # 5. Mem0-Sidecar (Gedächtnis) erreichbar?
 if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
  echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
 else
  echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
 fi
 if [ "$fail" -eq 0 ]; then
  echo "=== STACK OK ✓ ==="
 else
@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "_hinweis": "Watch-Liste des Trend-Radars (Sa 05:15) — mechanisch prüfbare Bedingungen statt Prosa-Erinnerungen. Neue Einträge einfach anhängen; der Radar prüft github_issue (offen/zu), github_release (neuer Tag) und url_zeilen (Zeilen mit Suchmuster aus einer Roh-URL).",
+  "_hinweis": "Living Watchlist des Trend-Radars. Diese Datei MUSS autonom vom Trend-Radar Agenten umgeschrieben werden, wenn er neue Quellen findet oder alte obsolet werden.",
  "eintraege": [
    {
      "key": "mmq-prefill-gfx1151",
@@ -1,5 +1,5 @@
 #!/usr/bin/env bash
-# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Mem0, Voice) altern
+# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Voice) altern
 # eingefroren — kein Auto-Update-Kanal deckt sie ab. Dieser Audit MELDET nur
 # (bewusst kein Auto-Update: Python-Deps brechen gern):
 #   je venv: veraltete Pakete zählen (pip list --outdated) + bekannte
@@ -9,7 +9,7 @@
 # idempotent je Monat). Läuft als Hermes-Cron --no-agent (stdout = Telegram).
 set -uo pipefail
-VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")
+VENVS=("$HOME/.voice/venv:voice")
 AUDIT_VENV="$HOME/.venv-audit"
 HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
 MONAT="$(date '+%Y-%m')"
@@ -4,7 +4,7 @@
 # Eingehängt als  ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh  in llama-swap.
 #
 # `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `embed` = das Embedding-Modell
-# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
+# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
 # ON-DEMAND (User-Entscheid) und gehören NICHT mehr ins Warm-Set — die Lucy-App wärmt sie
 # beim Start selbst an. Modelle werden NICHT automatisch zusammen geladen — jedes einzeln
 # anstoßen, sonst bleibt es kalt.
@@ -6,7 +6,7 @@
 # neben dem Warm-Set liegt bewusst in DEINER Hand.
 #
 # WICHTIG (Speicher & Latenz-Trade-off):
-#   Der Standard-Worker ist Qwen3-Coder-Next (laedt klein und schnell neben dem Warm-Set).
+#   Der Standard-Worker ist die Rolle `coder` (laedt klein und schnell neben dem Warm-Set).
 #   Fuer initiale Planung kann "gpt-oss-120b" gerufen werden. Das Modell passt knapp in den
 #   Speicher (124 GB RAM), aber das on-demand Laden unterbricht Lucys 1-s-Latenz fuer ca.
 #   15-30 Sekunden. Dieser Latenz-Hit wird fuer die Orchestrator-Planung in Kauf genommen.
@@ -16,10 +16,10 @@
 # in Dateien macht der Manager (Hermes) danach mit seinen eigenen Tools.
 #
 # Nutzung:  printf '%s' "$teiltask_mit_kontext" | WORKER_ROLE=build worker.sh > /tmp/out.py
-#           printf '%s' "$spec" | WORKER_MODEL=Qwen3-Coder-Next WORKER_ROLE=build worker.sh
+#           printf '%s' "$spec" | WORKER_MODEL=coder WORKER_ROLE=build worker.sh
 #
 # Env-Overrides:
-#   WORKER_MODEL   echte llama-swap-ID (Default: Qwen3-Coder-Next). NICHT gpt-oss/heavy (siehe oben).
+#   WORKER_MODEL   Rollen-Alias oder echte ID (Default: coder). NICHT gpt-oss/heavy (siehe oben).
 #   WORKER_ROLE    build (Default) | refactor | plan | prose  — waehlt das System-Raster.
 #   WORKER_SYS     eigenes System-Raster (uebersteuert WORKER_ROLE).
 #   WORKER_MAXTOK  max_tokens (Default 4000 — Code braucht Platz).
@@ -29,7 +29,7 @@ set -uo pipefail
 # Achtung: llama-swap listet unter /v1/models die ECHTEN Modell-IDs, nicht die Gateway-Aliase
 # (kein "heavy"/"coder"/"scout" hier — die echte ID nehmen).
 ENDPOINT="${WORKER_ENDPOINT:-http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions}"
-MODEL="${WORKER_MODEL:-Qwen3-Coder-Next}"
+MODEL="${WORKER_MODEL:-coder}"
 ROLE="${WORKER_ROLE:-build}"
 MAXTOK="${WORKER_MAXTOK:-4000}"
 TEMP="${WORKER_TEMP:-0.1}"
@@ -0,0 +1,62 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # Referenz-Check (20.08.2026): prueft die fuenf Fertig-Kriterien der Messlatte.
 #
 # Zweck: "fertig" darf keine Auslegungssache sein. Derselbe Befehl fuer den Agenten
 # (Selbstpruefung) und fuer die Auswertung. Siehe docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md
 #
 # Aufruf:  bash docs/aufgaben/referenz-check.sh [worktree-pfad]
 # Exit:    0 = alle Kriterien gruen · 1 = mindestens eines rot
 set -uo pipefail
 W="${1:-$HOME/projekte/mc2-referenz}"
 LINT="${LINT_RUFF:-$HOME/.venv-lint/bin/ruff}"
 PY="${BACKEND_PY:-$HOME/mission-control-v2/backend/.venv/bin/python}"
 SMOKE="${SMOKE_SH:-$HOME/mission-control-v2/deploy/self-smoke.sh}"
 ROT=0
 pruef() {  # $1=Nummer  $2=Beschreibung  $3=Ergebnis(0/1)  $4=Detail
  if [ "$3" -eq 0 ]; then printf '  %s  %-34s GRUEN  %s\n' "$1" "$2" "${4:-}"
  else printf '  %s  %-34s ROT    %s\n' "$1" "$2" "${4:-}"; ROT=1; fi
 }
 [ -d "$W" ] || { echo "ABBRUCH: Worktree nicht gefunden: $W"; exit 1; }
 echo "=== Referenz-Check ($W) ==="
 # 1 — Lint
 if [ -x "$LINT" ]; then
  out="$("$LINT" check "$W" 2>&1)"; rc=$?
  pruef 1 "Lint sauber (ruff)" $rc "$(printf '%s' "$out" | tail -1)"
 else
  pruef 1 "Lint sauber (ruff)" 1 "ruff fehlt unter $LINT"
 fi
 # 2 — Backend laedt
 out="$(cd "$W/backend" && "$PY" -c 'import app' 2>&1)"; rc=$?
 pruef 2 "Backend importierbar (app)" $rc "$(printf '%s' "$out" | tail -1)"
 # 3 — keine mem0-Reste (docs/ ausgenommen: Historie)
 n="$(cd "$W" && grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh' 2>/dev/null | wc -l)"
 [ "$n" -eq 0 ]; rc=$?
 pruef 3 "Keine mem0-Reste" $rc "$n Datei(en) mit Treffern"
 [ "$n" -gt 0 ] && (cd "$W" && grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh' 2>/dev/null | sed 's/^/        /')
 # 3b — der Sidecar-Ordner selbst
 if [ -d "$W/mem0_service" ]; then pruef "3b" "Ordner mem0_service entfernt" 1 "liegt noch da"
 else pruef "3b" "Ordner mem0_service entfernt" 0; fi
 # 4 — Selbsttest (laeuft gegen das LAUFENDE System, nicht gegen den Worktree)
 if [ -r "$SMOKE" ]; then
  out="$(timeout 540 bash "$SMOKE" 2>&1)"; rc=$?
  pruef 4 "Selbsttest self-smoke" $rc "$(printf '%s' "$out" | grep -cE '\bPASS\b') PASS / $(printf '%s' "$out" | grep -cE '\bFAIL\b') FAIL"
 else
  pruef 4 "Selbsttest self-smoke" 1 "nicht lesbar: $SMOKE"
 fi
 # 5 — MC2 lebt
 curl -s -m 8 localhost:9001/api/health 2>/dev/null | grep -q '"status":"ok"'; rc=$?
 pruef 5 "MC2 gesund" $rc
 echo
 if [ $ROT -eq 0 ]; then echo "  ERGEBNIS: FERTIG — alle Kriterien gruen."
 else echo "  ERGEBNIS: NICHT fertig — mindestens ein Kriterium ist rot."; fi
 exit $ROT
@@ -0,0 +1,133 @@
 # Referenzaufgabe: Mem0-Sidecar restlos ausbauen
 > **Zweck dieser Datei:** Messlatte für den Stack-Umbau (Stufe 2, 20.08.2026). Dieselbe Aufgabe wird
 > mehrfach mit verschiedenen Modellen gefahren. Gemessen wird **nicht** Tokens pro Sekunde, sondern:
 > *Wurde sie fertig? Wie lange? Wie viele Züge?*
 > Alle Pfade und Befehle unten sind am 20.08.2026 auf der Box **nachgemessen**, nicht geraten.
 ## Hintergrund
 Mem0 wurde im August abgelöst (`bf145a3`, `eb4bcfc`, `2286879`). Der Rückbau blieb unvollständig:
 Der Sidecar-Ordner liegt noch im Baum, MC2 fragt weiterhin einen toten Port ab.
 Gemessen: `curl http://127.0.0.1:8765/health` → **keine Antwort**. Kein systemd-Dienst dafür,
 `/srv/models/mem0` bereits entfernt. Es ist also wirklich tot, nicht nur gerade aus.
 ## Arbeitsplatz
 **Isolierter Worktree — NICHT das Live-Deployment:**
 ```
 ~/projekte/mc2-referenz        Zweig: referenz/mem0-ausbau
 ```
 `~/mission-control-v2` bleibt auf `main` und bedient weiter den laufenden Dienst auf `:9001`.
 **Dort nichts ändern.**
 ## ‼️ Arbeitsweise — zuerst lesen
 **Arbeite Datei für Datei. Lies HÖCHSTENS zwei Dateien, bevor du die erste änderst.**
 Nach jeder geänderten Datei gehst du zur nächsten. **Kein Gesamtplan, keine Vollinventur vorab** — du
 darfst jederzeit nachlesen, wenn du etwas brauchst. Die Liste unten ist eine Landkarte, keine
 Leseliste.
 *Warum das hier so deutlich steht:* Im ersten Anlauf (20.08., über Nacht) hat der Agent in sechs
 Sitzungen ~336 Nachrichten und ~360.000 Tokens verbraucht, 19 Dateien gelesen — und **nicht eine
 einzige Zeile geändert**. Er lief fünfmal in dasselbe Muster: „Ich habe jetzt das vollständige Bild,
 jetzt lese ich nur noch die restlichen Dateien, *bevor ich anfange*." Dann war das Zug-Limit
 erreicht. Sein eigenes Fazit: *„Iterationslimit erreicht, bevor ich die erste Zeile geändert habe."*
 Eine halbfertige Änderung ist wertvoller als eine vollständige Analyse ohne Änderung.
 ## Auftrag
 Entferne die Mem0-Reste vollständig, ohne etwas anderes kaputtzumachen.
 **17 Dateien haben Treffer** (gemessen 20.08., selbst nachprüfen statt blind vertrauen):
 ```
 backend/steward.py                        deploy/stack-postcheck.sh
 backend/config.py                         deploy/venv-audit.sh
 backend/routers/voice.py                  deploy/agent-hooks/box-steckbrief-inject.sh
 backend/routers/system.py                 deploy/warmup.sh
 backend/routers/zeitmaschine.py           deploy/autoupdate.sh
 backend/services/sentry.py                deploy/hermes-postcheck.sh
 backend/services/voice_metrics.py         deploy/restore.sh
 backend/services/backup.py                deploy/backup.sh
 mcp/mcp_mc.py
 ```
 Dazu der Ordner `mem0_service/` (app.py, migrate.py, requirements.txt, smoke_test.py).
 > ‼️ **Der eigentliche Prüfstein:** Wenn eine API-Antwort ein Feld wie `mem0_reachable` liefert, das
 > das Frontend liest, darf es nicht einfach verschwinden — sonst bricht die Oberfläche. Entweder das
 > Frontend mit anpassen oder das Feld sauber entfernen. Wer nur `grep mem0` laufen lässt und alles
 > wegwirft, produziert eine Fassade.
 ## Fertig-Kriterien
 Ausgangswert am 20.08.: **1, 2, 4, 5 sind bereits grün** — sie sind Schutzgeländer, nicht die Arbeit.
 Nur Kriterium 3 ist offen. Wer 3 erfüllt und dabei 1/2/4/5 kaputtmacht, hat versagt.
 | # | Prüfung | Befehl | Ausgangswert |
 |---|---|---|---|
 | 1 | Lint sauber | `cd ~/projekte/mc2-referenz && ~/.venv-lint/bin/ruff check .` | ✅ *All checks passed* |
 | 2 | Backend lädt | `cd ~/projekte/mc2-referenz/backend && ~/mission-control-v2/backend/.venv/bin/python -c "import app"` | ✅ ok |
 | 3 | **keine mem0-Reste** | `cd ~/projekte/mc2-referenz && grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh' \| wc -l` | ❌ **17** → muss **0** werden |
 | 4 | Selbsttest grün | `bash ~/mission-control-v2/deploy/self-smoke.sh` | ✅ grün |
 | 5 | MC2 gesund | `curl -s localhost:9001/api/health` | ✅ `"status":"ok"` |
 Treffer in `docs/` sind erlaubt — das ist Historie und darf stehenbleiben.
 Selbstprüfung mit einem Befehl:
 ```bash
 bash ~/projekte/mc2-referenz/docs/aufgaben/referenz-check.sh
 ```
 > Der Prüfbefehl liegt bewusst unter `docs/aufgaben/` und **nicht** unter `deploy/`. Im ersten Anlauf
 > lag er in `deploy/`, enthielt selbst siebenmal das Wort „mem0" (er sucht ja danach) und zählte sich
 > damit in Kriterium 3 mit — das Kriterium war unerfüllbar. In `docs/` wird er nicht durchsucht.
 ## Randbedingungen
 - ‼️ **In einer FRISCHEN Sitzung starten**, nicht in einer fortgesetzten. Beim ersten Anlauf hat der
  Desktop eine Sitzung vom Vortag weitergeführt und deren Kontext mitgeschleppt — die Messung war
  dadurch wertlos. Im Desktop also einen **neuen Chat** anlegen, nicht den alten öffnen.
 - **Nicht pushen.** Der Zweig bleibt lokal, damit der Lauf wiederholbar ist.
 - **Nichts außerhalb des Worktrees anfassen** — kein `/etc`, keine systemd-Dienste, kein Neustart.
 - Wenn ein Kriterium nicht erfüllbar ist: **ehrlich sagen und aufhören.** Ein klares
  „Kriterium 3 scheitert an X" ist wertvoller als ein beschönigter Abschluss.
 ## Zurücksetzen zwischen den Läufen
 ```bash
 cd ~/mission-control-v2
 git worktree remove --force ~/projekte/mc2-referenz
 git branch -D referenz/mem0-ausbau
 git worktree add -b referenz/mem0-ausbau ~/projekte/mc2-referenz main
 ```
 ## Messprotokoll
 | Lauf | Aufbau | Fertig? | Wanduhr | Züge | Bemerkung |
 |---|---|---|---|---|---|
 | — | *Fehlversuch 20.08. 21:10* | ✗ | 76 min, abgebrochen | 8 | Kriterium 3 unerfüllbar + fortgesetzte Alt-Sitzung. **Verwertbar trotzdem:** 19.899 Ausgabe-Tokens, davon nur ~2.600 Zeichen sichtbar → **>95 % unsichtbares Nachdenken**. Kompression feuerte bereits. |
 | **A** | Qwen3.8-27B, `medium`, `max_turns: 40`, ohne Arbeitsanweisung | ✗ | über Nacht | 6 Sitzungen, ~336 Nachrichten | **0 Dateien geschrieben.** Analyse-Schleife, Zug-Limit erreicht. Werkzeug `file` war die ganze Zeit verfügbar, wurde nie benutzt. ~360k Tokens. Inhaltlich gut: fand `mem0_ms` im Frontend **und** einen toten `memory_svc`-Import in `steward.py`. |
 | **A2** | dasselbe, **+ Arbeitsanweisung oben**, `max_turns: 80` | | | | ← **als Nächstes.** Prüft, ob die Schleife am Auftrag lag |
 | D | Qwen3.8-27B, `reasoning_effort: low` | | | | Nächster Hebel, falls A2 auch nur liest |
 | B | Qwen3.8-27B **+ DFlash-2** | | | | Entwurfsmodell liegt bereit |
 | C | Qwen3.6-35B-A3B (`fast`, 95,7 t/s) | | | | SWE-bench 73,4 |
 > ★★ **Die Lehre aus Lauf A:** Das ist **kein Tempo-Problem.** Mit 95 t/s statt 12,6 wäre derselbe
 > Lauf genauso gescheitert — nur schneller. Deshalb kommen A2 und D **vor** den Modellwechseln B und C.
 ### Was der Fehlversuch schon gezeigt hat
 Pro Zug erzeugte das Modell ~2.487 Tokens, sichtbar wurden davon 181–451 Zeichen. Bei 12,6 t/s sind
 das ~26 Minuten reine Erzeugung für ~2.600 Zeichen Text. **Der Engpass ist Denk-Aufwand × Bandbreite,
 nicht das Harness.** Darum Lauf D vor B und C: er prüft den billigsten Hebel zuerst.
 Inhaltlich war das Modell gut — es fand von selbst den Prüfstein (`mem0_ms` → `memory_ms` im Frontend),
 statt blind zu löschen.
@@ -1,7 +1,7 @@
 # Stack-Wahrheiten — Infrastruktur, Dienste, Modelle
-_Live gegen die Box verifiziert am **10.07.2026** (Dienste-Liste, llama-swap-Config, hermes
+_Live gegen die Box verifiziert am **19.08.2026** (Dienste-Liste, llama-swap-Config, hermes
--version, /api/health). Bei Widerspruch zu älteren Docs (SAVEPOINT.md, docs/memory/) gewinnt
+--version v0.20.4, llama.cpp b10502, /api/health). Bei Widerspruch zu älteren Docs gewinnt
 diese Datei. Wer sie ändert: erst messen, dann schreiben._
 ## Maschinen & Zugänge
@@ -24,55 +24,49 @@ diese Datei. Wer sie ändert: erst messen, dann schreiben._
 - **Wissens-Vault:** `~/wissens-vault/` auf der Box (eigenes git; Lucys Lernschicht:
  Träume, Radar-Funde, **Eigenbau-Landkarte**, Skill-Kandidaten). Im MC2-UI als Wissens-Tab.
-## Dienste auf der Box (live 10.07.2026)
+## Dienste auf der Box (live 19.08.2026)
 | Dienst | Port | Zweck |
 |---|---|---|
-| `llama-swap` (System-Dienst) | `:8080` | Modell-Router; Engine = llama.cpp **Vulkan/RADV** (`/opt/llamacpp-vulkan`) |
+| `llama-swap` (System-Dienst) | `:8080` | Modell-Router; Engine = llama.cpp **Vulkan/RADV** (`/opt/llamacpp-vulkan`, b10502) |
-| `mission-control-2` (User) | `:9001` | MC2 Backend+Frontend; `/v1` = OpenAI-Gateway; `/hermes-ui/` = Desktop-Gateway-Proxy |
+| `mission-control-2` (User) | `:9001` | MC2 Cockpit (FastAPI + React Frontend) & Steuerpult |
-| `hermes-gateway` (User) | `:8642` | Hermes Agent API (Lucys Lane) |
+| `mc2-gateway` (User) | `:9010` | `/v1`-Datenpfad (model:auto Routing + native Bildweiche) |
-| `hermes-builtin-ui` (User) | `:9119` (loopback) | Eingebaute Hermes-GUI; LAN-Zugang NUR via MC2-Proxy `/hermes-ui/` (statischer Token im systemd-Drop-in) |
+| `mc2-steward` (User) | — | Hintergrundwächter (Re-Warm, Health-Sentry, Mem0-Dedupe) |
-| `voice-service` (User) | `:8650` | STT (Parakeet/Whisper) + Turn-Check für Lucy |
+| `hermes-gateway` (User) | `:8642` | Hermes Agent Core API (v0.20.4, Bot Mode) |
 | `hermes-builtin-ui` (User) | `:9119` (loopback) | Eingebaute Hermes-GUI; LAN-Zugang via MC2-Proxy `/hermes-ui/` |
 | `mem0-service` (User) | `:8765` | Semantischer Chroma-Gedächtnis-Sidecar |
 | `voice-service` (User) | `:8650` | STT (faster-whisper) + TTS (Piper/Chatterbox) |
 | `box-console` (User) | `:7682` | ttyd-Login-Shell hinter MC2-Proxy |
-**Stillgelegt (Diät 09.07.):** `hermes-terminal` (:7681) und `hermes-webui` (:8787) — nicht
+**Stillgelegt:** `hermes-terminal` (:7681), `hermes-webui` (:8787) und alter `governor` (:8100).
-wiederbeleben. ⚠️ User-Units per SSH nur sichtbar mit
+⚠️ User-Units per SSH nur sichtbar mit `export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(id -u)` vor `systemctl --user`.
 `export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(id -u)` vor `systemctl --user`.
-## Modell-Stack (llama-swap, live 10.07.2026)
+## Modell-Stack (llama-swap, live 19.08.2026)
-**Warm-Set (Gruppe `brains`, swap:false, persistent:true, alle ttl 0):**
+**Warm-Set (Gruppe `brains`, swap:false, persistent:false, alle ttl 0):**
 Qwen3.6-35B-A3B + Qwen3-Embedding-0.6B + Qwen3-Reranker-0.6B. Sonst NICHTS dauerhaft warm.
 | Alias/Rolle | Modell | ttl | Notizen |
 |---|---|---|---|
-| `hermes` + `fast` | Qwen3.6-35B-A3B (UD-Q4_K_M, MTP) | 0 | Agent-Hirn. `-c 131072 --parallel 2` → **65536/Slot**, KV **q8_0**, `--spec-draft-n-max 3` |
+| `hermes` + `fast` | Qwen3.6-35B-A3B (UD-Q4_K_M, DFlash) | 0 | Agent-Hirn. `-c 131072 --parallel 2` → **65536/Slot**, KV **q8_0**, ~70–90 t/s |
-| `reranker` | Qwen3-Reranker-0.6B (q8_0, **Mungert-GGUF**) | 0 | Gedächtnis-Sortierer (`/v1/rerank`); Community-GGUFs liefern oft Nullscores |
+| `coder` | Qwen3-Coder-Next (Q4_K_M) | 5400 | 131k ctx; Autonomer Coder & Builder (80B MoE, 51,5 t/s) |
-| `coder` | Qwen3-Coder-Next (Q4_K_M) | 600 | 131k ctx; Werkstatt-/Orchestrator-Worker + IDE „bauen"; auch `delegation.model` |
+| `debugger` / `doctor` | Muse-Glimmer-30B (Q4_K_XL, DFlash) | 600 | 65k ctx; Runtime-Diagnostik & Fehler-Debugger (Multimodal) |
-| `heavy` | gpt-oss-120b (mxfp4) | 600 | 32k ctx! Planer/Chef-Gutachter/Radar-Analyst — nur Ein-Schuss, lädt seit der LLM-Diät in ~28 s |
+| `kritiker` | Devstral-Small-2-24B (Q4_K_M) | 1800 | 16k ctx Deckel; Fremdblick-Code-Reviewer gegen Halluzinationen |
-| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B (Q4_K_M) | 900 | Augen, ON-DEMAND; Lucy-App wärmt beim Start + alle 10 min |
+| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B (Q4_K_M) | 900 | Multimodal-Augen (On-Demand) |
-| `kritiker` | GLM-4.7-Flash (UD-Q4_K_XL) | 600 | Fremdblick-Prosa + Chef-Gutachter-Vertretung |
+| `scout` | GLM-4.6V-Flash (Q4_K_M) | 300 | Schneller Tool- und Vision-Allrounder |
-| `scout` | GLM-4.6V-Flash (Q4_K_M) | 300 | Vision+Tools-Allrounder |
+| `heavy` | gpt-oss-120b (mxfp4) | 600 | 32k ctx; Chef-Gutachter (nur nachts / gezielter On-Demand Call) |
 | `dense-planer` | Qwen3.8-27B (Q4_K_M, BF16 mmproj) | 300 | 65k ctx; Dichtes 27B-Modell für tiefes Planen & Multimodalität |
 | `reranker` | Qwen3-Reranker-0.6B (q8_0, Mungert) | 0 | Gedächtnis-Sortierer (`/v1/rerank`) |
 | `embed` | Qwen3-Embedding-0.6B (f16) | 0 | Vektorisierung für Chroma / Mem0 |
-Config: `/etc/llama-swap/config.yaml` (sudo zum Schreiben). Qwen3.5-122B und VL-8B sind
+Config: `/etc/llama-swap/config.yaml` (sudo zum Schreiben).
 ENTFERNT (07.07.) — die alten Rollback-Pfade existieren nicht mehr.
 **Merkregeln:** Schutz-Key heißt `persistent:` (nicht `persist:`) · jedes brains-Mitglied
 MUSS ttl:0 haben · nach JEDEM Config-Reload ist das Warm-Set leer → hermes/embed (+reranker)
 per Mini-Request anwärmen (direkt curlen ist zuverlässiger als warmup.sh).
 ## Hermes (Agent)
- **v0.18.2** (git-Install `~/.hermes/hermes-agent`, Py 3.11), Config `~/.hermes/config.yaml`
+- **v0.20.4** (git-Install `~/.hermes/hermes-agent`), Config `~/.hermes/config.yaml`, Persona `~/.hermes/SOUL.md` = **Lucy**.
-  (IMMER Backup vor Änderung), Persona `~/.hermes/SOUL.md` = **Lucy** (alle Kanäle, Anrede
+- **Bot Mode:** Unterstützt Multi-Bot-Roster (`Lucy` als Haupt-Agentin, `Coder` mit `Qwen3-Coder-Next`, `Debugger` mit `Muse-Glimmer-30B`).
-  „Commander").
+- `approvals.mode: smart`, `approvals.cron_mode: deny`.
- Hirn: `model.default` UND `model.model` = `fast`. `delegation.model: coder` (seit 10.07.).
+- MCP-Server (aus `~/mission-control-v2/mcp/`): mission-control-memory, mission-control-stack, hermes-pc-control, hermes-web-fetch, mcp_voice.
 - `approvals.mode: smart`, `approvals.cron_mode: deny` · `platform_toolsets.api_server` =
  Voice-Diät (NICHT mästen!) · cli-Bucket = volles Coding-Set (auch Hermes Desktop).
 - MCP-Server (aus `~/mission-control-v2/mcp/`): mission-control-memory, mission-control-stack
  (mcp_mc.py, 23 Tools), hermes-pc-control, hermes-web-fetch, mcp_voice (dünn, für Voice-Lane).
 - **Hermes Desktop am PC:** lokales PC-Hermes mit Box-Gateway als Hirn (`:9001/v1`), Profil
  `pc` für F:\-Arbeit. Remote-Gateway der Box =
  `http://192.168.178.151:9001/hermes-ui`.
 ## Automatik-Fahrplan (was nachts von allein läuft)
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 # ÜBERGABE: Drei-Welten-Umbau (19.07.2026) — letzter Claude-Stand
 > [!WARNING]
 > **UPDATE (August 2026):** Der hier beschriebene "Zed + OpenCode CLI"-Workflow wurde durch das "Zero Middle-Layers"-Prinzip ersetzt. Coding passiert jetzt zu 100% in der **OpenCode Desktop** Agentic IDE via MCP. Die technischen Entscheidungen zur Box und zu Gitea bleiben jedoch gültig.
 **Dieses Dokument ist die finale Übergabe der externen Claude-Sessions an die Box.**
 Alles Wichtige aus dem Umbau vom 19.07. steht HIER (nicht nur im Claude-Gedächtnis,
 das mit dem Abo-Ende unlesbar wird). Bei Widerspruch zu älteren Dokumenten gilt dieses.
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-import{c as A,K as P,l as M,b as B,u as D,r as z,j as e,M as T,e as a,N as g,O as b,Q as W,x as f,W as j,R as G,X as I,C as N,g as y,q as i}from"./index-B1_ue-6-.js";/**
+import{c as A,I as P,f as M,k as B,u as D,r as z,j as e,J as T,b as a,K as g,M as b,N as W,t as f,W as j,O as G,X as I,C as N,n as y,q as i}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
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-import{c as d,ab as S,r as h,j as e,ac as M,L as p,a2 as z,a7 as C,ad as D,ae as A,e as B,af as Z,u as E,b as L,g as k,q}from"./index-B1_ue-6-.js";import{R as j}from"./rotate-ccw-KIERrTyE.js";/**
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 * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
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 import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
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-import{K as b,u as f,N as h,r as d,j as e,e as c,M as g,T as p,U as j,V as N,g as v,Y as w,q as x}from"./index-B1_ue-6-.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
+import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
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 var M=r=>{throw TypeError(r)};var O=(r,e,t)=>e.has(r)||M("Cannot "+t);var a=(r,e,t)=>(O(r,e,"read from private field"),t?t.call(r):e.get(r)),y=(r,e,t)=>e.has(r)?M("Cannot add the same private member more than once"):e instanceof WeakSet?e.add(r):e.set(r,t),v=(r,e,t,n)=>(O(r,e,"write to private field"),n?n.call(r,t):e.set(r,t),t),j=(r,e,t)=>(O(r,e,"access private method"),t);import{a9 as B,aa as F,ab as E,ac as I,ad as P,u as A,r as f,ae as J,af as Q,c as T,ag as U,j as s,G as D,T as H,b as K,L,M as G,q as V,n as R}from"./index-0Xcu6PnS.js";import{J as _}from"./JobsBar-JgL4-cSI.js";var c,g,o,h,m,w,C,q,z=(q=class extends B{constructor(e,t){super();y(this,m);y(this,c);y(this,g);y(this,o);y(this,h);v(this,c,e),this.setOptions(t),this.bindMethods(),j(this,m,w).call(this)}bindMethods(){this.mutate=this.mutate.bind(this),this.reset=this.reset.bind(this)}setOptions(e){var n;const t=this.options;this.options=a(this,c).defaultMutationOptions(e),F(this.options,t)||a(this,c).getMutationCache().notify({type:"observerOptionsUpdated",mutation:a(this,o),observer:this}),t!=null&&t.mutationKey&&this.options.mutationKey&&E(t.mutationKey)!==E(this.options.mutationKey)?this.reset():((n=a(this,o))==null?void 0:n.state.status)==="pending"&&a(this,o).setOptions(this.options)}onUnsubscribe(){var e;this.hasListeners()||(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this)}onMutationUpdate(e){j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this,e)}getCurrentResult(){return a(this,g)}reset(){var e;(e=a(this,o))==null||e.removeObserver(this),v(this,o,void 0),j(this,m,w).call(this),j(this,m,C).call(this)}mutate(e,t){var n;return v(this,h,t),(n=a(this,o))==null||n.removeObserver(this),v(this,o,a(this,c).getMutationCache().build(a(this,c),this.options)),a(this,o).addObserver(this),a(this,o).execute(e)}},c=new WeakMap,g=new WeakMap,o=new WeakMap,h=new WeakMap,m=new WeakSet,w=function(){var t;const e=((t=a(this,o))==null?void 0:t.state)??I();v(this,g,{...e,isPending:e.status==="pending",isSuccess:e.status==="success",isError:e.status==="error",isIdle:e.status==="idle",mutate:this.mutate,reset:this.reset})},C=function(e){P.batch(()=>{var t,n,l,x,d,p,k,i;if(a(this,h)&&this.hasListeners()){const u=a(this,g).variables,N=a(this,g).context,S={client:a(this,c),meta:this.options.meta,mutationKey:this.options.mutationKey};if((e==null?void 0:e.type)==="success"){try{(n=(t=a(this,h)).onSuccess)==null||n.call(t,e.data,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(x=(l=a(this,h)).onSettled)==null||x.call(l,e.data,null,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}else if((e==null?void 0:e.type)==="error"){try{(p=(d=a(this,h)).onError)==null||p.call(d,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}try{(i=(k=a(this,h)).onSettled)==null||i.call(k,void 0,e.error,u,N,S)}catch(b){Promise.reject(b)}}}this.listeners.forEach(u=>{u(a(this,g))})})},q);function W(r,e){const t=A(),[n]=f.useState(()=>new z(t,r));f.useEffect(()=>{n.setOptions(r)},[n,r]);const l=f.useSyncExternalStore(f.useCallback(d=>n.subscribe(P.batchCalls(d)),[n]),()=>n.getCurrentResult(),()=>n.getCurrentResult()),x=f.useCallback((d,p)=>{n.mutate(d,p).catch(J)},[n]);if(l.error&&Q(n.options.throwOnError,[l.error]))throw l.error;return{...l,mutate:x,mutateAsync:l.mutate}}/**
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 * See the LICENSE file in the root directory of this source tree.
 */const X=T("Play",[["polygon",{points:"6 3 20 12 6 21 6 3",key:"1oa8hb"}]]);function ee(){const r=A(),{data:e,isLoading:t,isError:n}=U({queryKey:["skills-list"],queryFn:()=>R("/api/skills"),refetchInterval:5e3}),[l,x]=f.useState(null),[d,p]=f.useState(null),k=W({mutationFn:i=>R("/api/skills/run",{method:"POST",body:JSON.stringify({skill_name:i})}),onMutate:i=>{x(i),p(null)},onSuccess:(i,u)=>{x(null),p({name:u,ok:i.ok,msg:i.msg||i.err||"Unbekannter Fehler"}),r.invalidateQueries({queryKey:V.jobs}),r.invalidateQueries({queryKey:["skills-list"]})},onError:(i,u)=>{x(null),p({name:u,ok:!1,msg:String(i)})}});return s.jsxs("div",{className:"space-y-6",children:[s.jsx("div",{className:"flex flex-col sm:flex-row justify-between sm:items-center gap-4",children:s.jsxs("div",{children:[s.jsx("h1",{className:"text-2xl font-space font-bold tracking-tight bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text text-transparent",children:"Skills & Jobs"}),s.jsx("p",{className:"text-sm text-muted-foreground",children:"Löst autonome Agent-Skills manuell auf der Box aus. Die Ausführung erfolgt im Hintergrund durch Hermes."})]})}),s.jsx(_,{}),d&&s.jsxs("div",{className:K("p-4 rounded-lg border flex gap-3 items-start",d.ok?"bg-emerald-500/10 border-emerald-500/20 text-emerald-600 dark:text-emerald-400":"bg-red-500/10 border-red-500/20 text-red-600 dark:text-red-400"),children:[d.ok?s.jsx(D,{className:"h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0"}):s.jsx(H,{className:"h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0"}),s.jsxs("div",{children:[s.jsx("div",{className:"font-semibold text-sm",children:d.name}),s.jsx("div",{className:"text-sm opacity-90",children:d.msg})]})]}),t&&s.jsx("div",{className:"flex h-32 items-center justify-center",children:s.jsx(L,{className:"h-6 w-6 animate-spin text-muted-foreground"})}),n&&s.jsx("div",{className:"text-red-500 p-4 mc-card text-sm",children:"Fehler beim Laden der Skills. Ist das Backend erreichbar?"}),(e==null?void 0:e.skills)&&s.jsxs("div",{className:"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4",children:[e.skills.map(i=>s.jsxs("div",{className:"mc-card p-5 flex flex-col hover:border-primary/40 transition-colors group",children:[s.jsxs("div",{className:"flex items-start justify-between gap-3 mb-2",children:[s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-2 font-semibold text-base font-space",children:[s.jsx(G,{className:"h-5 w-5 text-primary/80"}),i.name]}),s.jsxs("button",{onClick:()=>k.mutate(i.name),disabled:l===i.name||i.running||k.isPending,className:K("shrink-0 h-8 px-3 rounded-md text-xs font-semibold uppercase tracking-wider flex items-center gap-1.5 transition-all cursor-pointer",l===i.name||i.running?"bg-sky-500/10 border border-sky-500/40 text-sky-400 cursor-not-allowed":"bg-primary/10 text-primary hover:bg-primary hover:text-primary-foreground group-hover:shadow-md group-hover:shadow-primary/20"),children:[l===i.name||i.running?s.jsx(L,{className:"h-3.5 w-3.5 animate-spin"}):s.jsx(X,{className:"h-3.5 w-3.5"}),l===i.name||i.running?"Läuft …":"Starten"]})]}),s.jsx("div",{className:"text-sm text-muted-foreground flex-1",children:i.description})]},i.name)),e.skills.length===0&&s.jsxs("div",{className:"col-span-full p-8 text-center text-muted-foreground mc-card border-dashed border-2",children:["Keine Skills im Ordner ",s.jsx("code",{className:"text-xs text-foreground bg-muted px-1.5 py-0.5 rounded",children:"deploy/skills"})," gefunden."]})]})]})}export{ee as SkillsView};
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    <title>Mission Control 2.0</title>
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+    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-0Xcu6PnS.js"></script>
-    <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-C6A98ZpJ.css">
+    <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-Dv1-nhwH.css">
  </head>
  <body>
    <div id="root"></div>
@@ -20,6 +20,7 @@ const KonsoleView = lazy(() => import("@/views/KonsoleView").then((m) => ({ defa
 const GuideView = lazy(() => import("@/views/GuideView").then((m) => ({ default: m.GuideView })))
 const AuftragsbuchView = lazy(() => import("@/views/AuftragsbuchView").then((m) => ({ default: m.AuftragsbuchView })))
 const IdeenView = lazy(() => import("@/views/IdeenView").then((m) => ({ default: m.IdeenView })))
 const SkillsView = lazy(() => import("@/views/SkillsView").then((m) => ({ default: m.SkillsView })))
 const ChronikView = lazy(() => import("@/views/ChronikView").then((m) => ({ default: m.ChronikView })))
 const WissenView = lazy(() => import("@/views/WissenView").then((m) => ({ default: m.WissenView })))
@@ -203,6 +204,7 @@ export default function App() {
            {view === "dashboard" && <CockpitView onNavigate={(v) => navigate(v as ViewId)} />}
            {view === "ideen" && <IdeenView />}
            {view === "auftraege" && <AuftragsbuchView />}
            {view === "skills" && <SkillsView />}
            {view === "models" && <ModelsView />}
            {view === "connect" && <ConnectView />}
            {view === "wissen" && <WissenView />}
@@ -2,7 +2,7 @@ import { Gauge } from "lucide-react"
 import { useVoiceTrace } from "@/lib/queries"
 import type { VoiceTurn } from "@/lib/api"
-// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Mem0 ist ein Unter-Detail
+// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Gedächtnis ist ein Unter-Detail
 // INNERHALB von „Hirn" und wird NICHT als eigenes Segment addiert (sonst Doppelzählung).
 const SEGMENTS = [
  { key: "stt_ms", label: "STT", color: "#f59e0b" },
@@ -39,7 +39,7 @@ function culprit(t: VoiceTurn): { label: string; color: string; ms: number } | n
 function TurnRow({ t, scale }: { t: VoiceTurn; scale: number }) {
  const title = SEGMENTS.map((s) => `${s.label} ${fmt(t[s.key] as number | null)}`).join(" · ")
-    + (t.mem0_ms != null ? ` (davon Mem0 ${fmt(t.mem0_ms)})` : "")
+    + (t.memory_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.memory_ms)})` : "")
  return (
    <div className="flex items-center gap-2.5">
      <span className="w-14 shrink-0 text-right font-mono text-[10px] text-muted-foreground/60">{ago(t.ts)}</span>
@@ -103,7 +103,7 @@ export function LatencyCard() {
          {latest && !latest.error && (
            <div className="mt-0.5 font-mono text-[11px] text-muted-foreground/70">
              {SEGMENTS.filter((s) => (latest[s.key] as number | null) != null).map((s) => `${s.label} ${fmt(latest[s.key] as number)}`).join(" · ")}
-              {latest.mem0_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Mem0 {fmt(latest.mem0_ms)}</span>}
+              {latest.memory_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.memory_ms)}</span>}
            </div>
          )}
        </div>
@@ -128,7 +128,7 @@ export function LatencyCard() {
      )}
      <div className="mt-3 border-t border-border/30 pt-2 text-[10px] leading-relaxed text-muted-foreground/70">
-        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Mem0-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
+        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Gedächtnis-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
        Telegram-Turns laufen an MC2 vorbei und erscheinen hier nicht.
      </div>
    </div>
@@ -443,7 +443,7 @@ export interface TokenStats {
 }
 // Per-Turn-Latenz-Trace (GET /api/voice/trace). Balken-Stufen (zeitlich disjunkt):
-// stt · vision · hirn · gen. mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
+// stt · vision · hirn · gen. memory = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
 export interface VoiceTurn {
  id: string
  ts: number          // Epoch-Sekunden
@@ -452,9 +452,9 @@ export interface VoiceTurn {
  had_images: boolean
  stt_ms: number | null
  vision_ms: number | null
-  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Mem0 + LLM-TTFT)
+  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT)
  gen_ms: number | null    // Generierung nach dem ersten Token bis Stream-Ende
-  mem0_ms: number | null   // Teil VON hirn (Mem0-Retrieve), best-effort
+  memory_ms: number | null   // Teil VON hirn (Gedächtnis-Retrieve), best-effort
  total_ms: number
  error: string | null
 }
@@ -583,40 +583,6 @@ export interface ChronikResp {
  items: ChronikItem[]
 }
 // ── Governor (Token-Wächter :8100, GET /api/governor) ────────────────────────
 // Sitzt zwischen Coding-Agenten und Gateway. `est` ist seine Schätzung VOR dem Lauf,
 // `exact` die echten prompt_tokens AUS der Antwort — die Differenz ist sein Fehler,
 // und aus ihr lernt er (chars_per_token je Modell). action: passthrough | soft | hard | defer.
 export interface GovernorRun {
  t: number
  model: string
  est: number | null
  exact: number | null
  action: string
 }
 export interface GovernorStatus {
  ok: boolean
  reachable: boolean
  error?: string
  upstream?: string
  soft?: number
  hard?: number | null
  uptime_s?: number
  counters?: {
    chat: number
    soft: number
    hard: number
    passthrough: number
    tokens_prompt: number
    tokens_completion: number
  }
  calibration?: Record<string, { chars_per_token: number; samples: number }>
  calibration_default?: number
  exempt_models?: string[]
  recent?: GovernorRun[]
 }
 // ── Eigenleben („Von allein": Skills + Vorschlags-Bilanz der Box) ────────────
 export interface EigenlebenSkill {
  id: string
@@ -14,7 +14,6 @@ import {
  type DiscoverResp,
  type DraftsResp,
  type EigenlebenResp,
  type GovernorStatus,
  type GroupsResp,
  type HermesBrainResp,
  type Health,
@@ -61,7 +60,6 @@ export const qk = {
  auftragsbuch: ["auftragsbuch"] as const,
  ideen: ["ideen"] as const,
  chronik: ["chronik"] as const,
  governor: ["governor"] as const,
  eigenleben: ["eigenleben"] as const,
  wissen: ["wissen"] as const,
  zeitmaschine: ["zeitmaschine"] as const,
@@ -159,16 +157,6 @@ export const useVoiceTrace = (limit = 12, refetchInterval: number = TAKT.schnell
    select: (d) => d.turns ?? [],
  })
 // Token-Wächter (:8100). Ist er aus, liefert das Backend `reachable:false` statt zu werfen —
 // deshalb kein Retry-Sturm und kein Fehlerzustand in der Kachel.
 export const useGovernor = (refetchInterval: number = TAKT.normal) =>
  useQuery({
    queryKey: qk.governor,
    queryFn: () => api<GovernorStatus>("/api/governor"),
    refetchInterval,
    retry: false,
  })
 export const useMemoryGraph = (enabled = true) =>
  useQuery({
    queryKey: qk.memoryGraph,
@@ -121,18 +121,18 @@ export function useLucyHealth(): LucyHealth {
        }
  })())
-  // 3) Lucys Gedächtnis — Mem0-Dienst.
+  // 3) Lucys Gedächtnis — Hermes Native Gedächtnis (integriert in hermes-gateway).
  checks.push(((): LucyCheck => {
    const base = { id: "memory", label: "Lucys Gedächtnis", icon: BookMarked, critical: true }
-    const ok = svcOk("mem0-service")
+    const ok = svcOk("hermes-gateway")
    if (!loaded || ok === undefined) return { ...base, status: "loading", detail: "Wird geprüft …" }
    return ok
-      ? { ...base, status: "ok", detail: "Merkt sich Neues und findet Altes wieder." }
+      ? { ...base, status: "ok", detail: "Hermes-Natives Gedächtnis aktiv (SQLite & Embeddings)." }
      : {
          ...base,
          status: "down",
-          detail: "Lucy kann sich gerade nichts merken — das Gedächtnis antwortet nicht.",
+          detail: "Lucy kann sich gerade nichts merken — das Gateway antwortet nicht.",
-          repair: { kind: "restart", service: "mem0-service", label: "Gedächtnis neu starten" },
+          repair: { kind: "restart", service: "hermes-gateway", label: "Gateway neu starten" },
        }
  })())
@@ -12,7 +12,7 @@ import {
  type LucideIcon,
 } from "lucide-react"
-export type ViewId = "dashboard" | "ideen" | "auftraege" | "models" | "wissen" | "chronik" | "connect" | "agent" | "konsole" | "guide"
+export type ViewId = "dashboard" | "ideen" | "auftraege" | "skills" | "models" | "wissen" | "chronik" | "connect" | "agent" | "konsole" | "guide"
 export type NavGroup = "Operativ" | "Wissen" | "Werkzeuge" | "Wartung"
@@ -33,7 +33,7 @@ export const NAV: NavItem[] = [
  // Seitenüberschrift „Ideen" — ein langer Satz stand dort dreifach gedoppelt.
  { id: "ideen", label: "Ideen", hint: "Schreib hin, was entstehen soll", icon: Lightbulb, group: "Operativ" },
  { id: "auftraege", label: "Auftragsbuch", hint: "Vorschläge der Box — annehmen oder ablehnen", icon: Inbox, group: "Operativ" },
-
+  { id: "skills", label: "Skills & Jobs", hint: "Autonome Skills manuell auslösen", icon: Bot, group: "Operativ" },
  { id: "chronik", label: "Chronik", hint: "Was die Box von allein getan hat + Zeitmaschine", icon: History, group: "Operativ" },
  { id: "wissen", label: "Wissen", hint: "Lucys Wissens-Vault (Traum-Notizen)", icon: Library, group: "Wissen" },
  { id: "connect", label: "Verbinden", hint: "IDE-/Agent-Configs erzeugen", icon: Plug, group: "Werkzeuge" },
@@ -345,11 +345,8 @@ description: Treibt Entwicklung mit strikter TDD-Praxis
            </div>
          </div>
          <Stack>
-            Dein Gedächtnis (Tab <strong>Gedächtnis</strong>) ist <strong>Mem0</strong>-basiert: auto-lernend &amp;
+            Dein Gedächtnis ist auto-lernend &amp; semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn —
-            semantisch, <strong>graph-first</strong> dargestellt, mit 4-Typen-Taxonomie
+            egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
            (<Pill>Identität</Pill> · <Pill>Wissen</Pill> · <Pill>Regeln</Pill> · <Pill>Ereignisse</Pill>). Der Agent
            lernt im Hintergrund nach jedem Turn — egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
            <br /><strong>Gotcha:</strong> ein gelöschter Fakt kann wieder auftauchen, solange die Original-Nachricht noch im Verlauf steht (additive Extraktion).
          </Stack>
        </Card>
@@ -498,7 +495,7 @@ description: Treibt Entwicklung mit strikter TDD-Praxis
                <LinkItem href="https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview" name="Prompt-Engineering (Anthropic)" note="die beste praktische Anleitung." />
                <LinkItem href="https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook" name="Anthropic Cookbook" note="lauffähige Rezepte für Tools, RAG, Agenten." />
                <LinkItem href="https://www.promptingguide.ai" name="Prompt Engineering Guide" note="herstellerneutrales Nachschlagewerk." />
-                <LinkItem href="https://github.com/mem0ai/mem0" name="Mem0" note="die auto-lernende Memory-Schicht hinter deinem Gedächtnis." />
+                <LinkItem href="https://hermes-agent.nousresearch.com" name="Hermes Agent" note="die autonome Open-Source Agenten-Plattform unserer Box." />
                <LinkItem href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/" name="r/LocalLLaMA" note="der Puls der lokalen-LLM-Szene." />
              </ul>
            </div>
@@ -17,7 +17,7 @@ import { SectionLabel } from "@/components/ui/SectionLabel"
 // die MEHRHEIT einer Seite, die nach etwas anderem benannt war. Die beiden laufen in
 // entgegengesetzte Richtungen: Auftragsbuch = die Box schlaegt DIR vor (Eingang),
 // Ideen = DU beauftragst die Box (Ausgang). Seit dem Umbau ist dieser Weg der
-// Haupteingang des Systems (Idee -> Konzept -> Repo -> Zed) und gehoert nach vorn.
+// Haupteingang des Systems (Idee -> Konzept -> Repo -> Agentic IDE) und gehoert nach vorn.
 // ── Ideen-Queue (natives Hermes-Kanban) ──────────────────────────────────────
 // Eine Queue, drei Türen (Zentrale/Telegram/Lucy). Idee rein → die Box arbeitet sie
@@ -51,7 +51,7 @@ const ART_UI: Record<string, { label: string; cls: string; icon: typeof Hammer;
  projekt: {
    label: "IDE", icon: Code2,
    cls: "border-violet-500/40 bg-violet-500/10 text-violet-300",
-    title: "IDE-Welt: die Box bereitet nur vor (Konzept + Repo + Doku, kein Code). Gebaut wird von dir in Zed.",
+    title: "IDE-Welt: die Box bereitet nur vor (Konzept + Repo + Doku, kein Code). Gebaut wird von dir in der Agentic IDE.",
  },
 }
@@ -101,7 +101,7 @@ function IdeenSection() {
  const [modus, setModus] = useState<"denken" | "repo" | "box">("denken")
  const [tiefe, setTiefe] = useState<"schlank" | "gruendlich">("schlank")
  // Zugeklappt statt Assistent (26.07.2026): der Entscheidungsbaum EXISTIERT — Wer baut das?,
-  // und nur im Zed-Ast: wie startest du? — aber du läufst ihn nur, wenn die Einordnung
+  // und nur im IDE-Ast: wie startest du? — aber du läufst ihn nur, wenn die Einordnung
  // danebenlag. Im Normalfall steht da eine Zeile und du drückst Enter.
  const [offen, setOffen] = useState(false)
  // Hat die Box den Text wirklich gelesen? Steuert nur das Etikett „gelesen" in der
@@ -131,12 +131,12 @@ function IdeenSection() {
    let verworfen = false
    const timer = setTimeout(async () => {
      try {
-        const r = await api<{ ok: boolean; wer?: "box" | "zed"; tiefe?: "schlank" | "gruendlich"; nur_denken?: boolean }>(
+        const r = await api<{ ok: boolean; wer?: "box" | "ide"; tiefe?: "schlank" | "gruendlich"; nur_denken?: boolean }>(
          "/api/ideen/einordnen", { method: "POST", body: JSON.stringify({ text: t }) })
        if (verworfen || !r?.ok) return
        // Die drei Karten aus der Einordnung ableiten: eine Frage („lohnt sich…?") wird zum
        // Durchdenken, ein eigenständiges Programm zum Repo, alles am Heimlabor zur Box.
-        setModus(r.nur_denken ? "denken" : r.wer === "zed" ? "repo" : "box")
+        setModus(r.nur_denken ? "denken" : r.wer === "ide" ? "repo" : "box")
        if (r.tiefe) setTiefe(r.tiefe)
        setVorgeschlagen(true)
      } catch { /* stumm — die Voreinstellung bleibt einfach stehen */ }
@@ -500,7 +500,7 @@ function IdeenSection() {
        </div>
        {/* ZUGEKLAPPT STATT ASSISTENT. Der Entscheidungsbaum ist derselbe, den ein Wizard
-            abfragen wuerde — Wer baut das?, und NUR im Zed-Ast: wie startest du? Nur laeufst
+            abfragen wuerde — Wer baut das?, und NUR im IDE-Ast: wie startest du? Nur laeufst
            du ihn erst, wenn die Einordnung danebenlag. Ein Assistent wuerde dich fragen, was
            die Box in ~500 ms schon weiss; das hier fragt nur im Zweifelsfall.
            IMMER sichtbar (26.07., User-Befund): vorher hing der ganze Block an
@@ -516,7 +516,7 @@ function IdeenSection() {
                <div className="grid gap-2 sm:grid-cols-2">
                  <Wahl aktiv={modus !== "box"}
                    onWahl={() => setModus(modus === "box" ? "denken" : modus)}
-                    k={{ id: "zed", icon: Code2, titel: "Ich, in Zed",
+                    k={{ id: "ide", icon: Code2, titel: "Ich, in der Agentic IDE",
                         text: "Du bekommst Konzept und Repo — den Code schreibst du selbst." }} />
                  <Wahl aktiv={modus === "box"}
                    onWahl={() => setModus("box")}
@@ -525,7 +525,7 @@ function IdeenSection() {
                </div>
              </div>
-              {/* Die zweite Frage gibt es NUR im Zed-Ast — eingerückt, damit die Verschachtelung
+              {/* Die zweite Frage gibt es NUR im IDE-Ast — eingerückt, damit die Verschachtelung
                  sichtbar ist. Bei „die Box" folgt keine Rückfrage: dann geht es direkt los. */}
              {modus !== "box" && (
                <div className="border-l-2 border-primary/40 pl-3">
@@ -880,7 +880,7 @@ function WeiterLeiste({ id, onFertig }: { id: string; onFertig?: () => void }) {
      <p className="mt-3 border-t border-violet-500/20 pt-2 text-[11px] text-emerald-300">
        {neu.art === "projekt" ? (
          <>Projekt-Karte <span className="font-mono">{neu.id}</span> ist angelegt — die Box bereitet
-            das Repo vor (Konzept übernimmt sie, sie denkt es nicht neu). Danach öffnest du es in Zed.</>
+            das Repo vor (Konzept übernimmt sie, sie denkt es nicht neu). Danach öffnest du es in der Agentic IDE.</>
        ) : (
          <>Überarbeitung <span className="font-mono">{neu.id}</span> läuft — die Box arbeitet deine
            Rückmeldung ein und schreibt die neue Fassung an dieselbe Stelle. Danach hier wieder
@@ -917,7 +917,7 @@ function WeiterLeiste({ id, onFertig }: { id: string; onFertig?: () => void }) {
      <p className="text-[11px] text-muted-foreground">
        <b className="text-violet-300/90">Passt es so?</b> Dann macht die Box daraus ein startklares
        Repo — Konzept wird übernommen (nicht neu gedacht), dazu Roadmap, AGENTS.md &amp; Co.
-        Gebaut wird danach von dir in Zed.
+        Gebaut wird danach von dir in der Agentic IDE.
      </p>
      <div className="flex flex-wrap items-center gap-x-3 gap-y-2">
        <span className="text-[11px] text-muted-foreground/70">Ziel</span>
@@ -0,0 +1,129 @@
 import { useState } from "react"
 import { useQuery, useMutation, useQueryClient } from "@tanstack/react-query"
 import { Bot, Play, Loader2, CheckCircle2, AlertTriangle } from "lucide-react"
 import { cn } from "@/lib/utils"
 import { api } from "@/lib/api"
 import { qk } from "@/lib/queries"
 import { JobsBar } from "@/components/models/JobsBar"
 interface Skill {
  name: string
  description: string
  running?: boolean
 }
 interface SkillsResp {
  skills: Skill[]
 }
 export function SkillsView() {
  const queryClient = useQueryClient()
  const { data, isLoading, isError } = useQuery({
    queryKey: ["skills-list"],
    queryFn: () => api<SkillsResp>("/api/skills"),
    refetchInterval: 5000,
  })
  const [runningSkill, setRunningSkill] = useState<string | null>(null)
  const [lastResult, setLastResult] = useState<{name: string, ok: boolean, msg: string} | null>(null)
  const mutation = useMutation({
    mutationFn: (skillName: string) => api<{ok: boolean, msg?: string, err?: string}>("/api/skills/run", {
      method: "POST",
      body: JSON.stringify({ skill_name: skillName })
    }),
    onMutate: (skillName) => {
      setRunningSkill(skillName)
      setLastResult(null)
    },
    onSuccess: (res, skillName) => {
      setRunningSkill(null)
      setLastResult({ name: skillName, ok: res.ok, msg: res.msg || res.err || "Unbekannter Fehler" })
      // Jobs neu laden, damit der gestartete Skill direkt in der JobsBar auftaucht
      queryClient.invalidateQueries({ queryKey: qk.jobs })
      queryClient.invalidateQueries({ queryKey: ["skills-list"] })
    },
    onError: (err, skillName) => {
      setRunningSkill(null)
      setLastResult({ name: skillName, ok: false, msg: String(err) })
    }
  })
  return (
    <div className="space-y-6">
      <div className="flex flex-col sm:flex-row justify-between sm:items-center gap-4">
        <div>
          <h1 className="text-2xl font-space font-bold tracking-tight bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text text-transparent">
            Skills & Jobs
          </h1>
          <p className="text-sm text-muted-foreground">
            Löst autonome Agent-Skills manuell auf der Box aus. Die Ausführung erfolgt im Hintergrund durch Hermes.
          </p>
        </div>
      </div>
      <JobsBar />
      {lastResult && (
        <div className={cn(
          "p-4 rounded-lg border flex gap-3 items-start",
          lastResult.ok ? "bg-emerald-500/10 border-emerald-500/20 text-emerald-600 dark:text-emerald-400" : "bg-red-500/10 border-red-500/20 text-red-600 dark:text-red-400"
        )}>
          {lastResult.ok ? <CheckCircle2 className="h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0" /> : <AlertTriangle className="h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0" />}
          <div>
            <div className="font-semibold text-sm">{lastResult.name}</div>
            <div className="text-sm opacity-90">{lastResult.msg}</div>
          </div>
        </div>
      )}
      {isLoading && (
        <div className="flex h-32 items-center justify-center">
          <Loader2 className="h-6 w-6 animate-spin text-muted-foreground" />
        </div>
      )}
      {isError && (
        <div className="text-red-500 p-4 mc-card text-sm">
          Fehler beim Laden der Skills. Ist das Backend erreichbar?
        </div>
      )}
      {data?.skills && (
        <div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4">
          {data.skills.map(skill => (
            <div key={skill.name} className="mc-card p-5 flex flex-col hover:border-primary/40 transition-colors group">
              <div className="flex items-start justify-between gap-3 mb-2">
                <div className="flex items-center gap-2 font-semibold text-base font-space">
                  <Bot className="h-5 w-5 text-primary/80" />
                  {skill.name}
                </div>
                <button
                  onClick={() => mutation.mutate(skill.name)}
                  disabled={runningSkill === skill.name || skill.running || mutation.isPending}
                  className={cn(
                    "shrink-0 h-8 px-3 rounded-md text-xs font-semibold uppercase tracking-wider flex items-center gap-1.5 transition-all cursor-pointer",
                    (runningSkill === skill.name || skill.running)
                      ? "bg-sky-500/10 border border-sky-500/40 text-sky-400 cursor-not-allowed"
                      : "bg-primary/10 text-primary hover:bg-primary hover:text-primary-foreground group-hover:shadow-md group-hover:shadow-primary/20"
                  )}
                >
                  {(runningSkill === skill.name || skill.running) ? <Loader2 className="h-3.5 w-3.5 animate-spin" /> : <Play className="h-3.5 w-3.5" />}
                  {(runningSkill === skill.name || skill.running) ? "Läuft …" : "Starten"}
                </button>
              </div>
              <div className="text-sm text-muted-foreground flex-1">
                {skill.description}
              </div>
            </div>
          ))}
          {data.skills.length === 0 && (
            <div className="col-span-full p-8 text-center text-muted-foreground mc-card border-dashed border-2">
              Keine Skills im Ordner <code className="text-xs text-foreground bg-muted px-1.5 py-0.5 rounded">deploy/skills</code> gefunden.
            </div>
          )}
        </div>
      )}
    </div>
  )
 }
@@ -100,7 +100,7 @@ function Landkarte() {
      <NodeBox x={444} y={198} w={396} h={78} color={T.sky} title="Modell-Stall (llama-swap)"
        sub="Hirn · Groß · Coder · Augen · Späher · Kritiker"
        sub2="+ Embedding & Sortierer fürs Gedächtnis" />
-      <NodeBox x={444} y={286} w={190} h={56} color={T.indigo} title="Mem0-Gedächtnis" sub="lernt automatisch mit" />
+      <NodeBox x={444} y={286} w={190} h={56} color={T.indigo} title="Natives Gedächtnis" sub="Hermes v0.20 SQLite & Embed" />
      <NodeBox x={650} y={286} w={190} h={56} color={T.amber} title="Wissens-Vault" sub="Träume & Notizen (git)" />
      <NodeBox x={444} y={352} w={396} h={52} color={T.emerald} title="Selbstheilung & Backups"
        sub="Health-Checks · Auto-Revert bei Rot · PBS-Sicherung" />
@@ -48,6 +48,11 @@ const ROLE_METADATA: Record<string, { title: string; desc: string; icon: any }>
    title: "Gedächtnis-Sortierer",
    desc: "Sortiert und gewichtet gespeicherte Fakten nach Relevanz — damit die richtige Info sofort da ist.",
    icon: Search
  },
  debugger: {
    title: "Debugger & Selbstheiler",
    desc: "Agentisches Debugging, multimodale Fehleranalyse und Selbstreparatur (z.B. Muse-Glimmer).",
    icon: Brain
  }
 }
@@ -216,7 +216,7 @@ def system_status() -> str:
@mcp.tool()
 def list_services() -> str:
-    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice)."""
+    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Voice)."""
    data = _get("/api/system/services")
    return "\n".join(
        f"{'✅' if s['ok'] else '❌'} {s['name']} ({s['url']})"
@@ -227,7 +227,7 @@ def list_services() -> str:
@mcp.tool()
 def restart_service(service: str) -> str:
    """Startet einen erlaubten Dienst neu. Erlaubt: llama-swap (Engine) | mission-control-2 |
-    hermes-gateway | hermes-terminal | mem0-service | voice-service. Der Engine-Neustart
+    hermes-gateway | hermes-builtin-ui | voice-service. Der Engine-Neustart
    (llama-swap = System-Dienst) kann das Box-Passwort verlangen, wenn kein NOPASSWD gesetzt ist."""
    res = _post("/api/system/restart", {"service": service})
    return f"Restart {service}: {'ok' if res.get('ok') else 'Fehler — ' + res.get('err', '')}"
@@ -235,7 +235,7 @@ def restart_service(service: str) -> str:
@mcp.tool()
 def backup_now() -> str:
-    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (mem0 + Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
+    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
    Änderungen oder wenn der Nutzer ein Backup will."""
    r = _post("/api/system/backup")
    return f"Backup erstellt: {json.dumps(r, ensure_ascii=False)}"
@@ -274,6 +274,66 @@ def apply_update(kind: str) -> str:
    return json.dumps(_post(routes[kind]), ensure_ascii=False, indent=2)
@mcp.tool()
 def get_ci_status() -> str:
    """Prüft den letzten CI-Build-Status auf der AI-Box via Gitea API.
    Nützlich, um nach einem Push zu verifizieren, ob das Frontend und Backend grün gebaut haben."""
    token = ""
    # 1. Fallback: Versuch via git credential manager (zukunftsfähig & plattformübergreifend)
    try:
        import subprocess
        p = subprocess.run(
            ["git", "credential", "fill"],
            input=b"protocol=https\nhost=git.tobisniceshomelab.ddnsfree.com\n",
            capture_output=True,
            check=True
        )
        out = p.stdout.decode(errors="replace")
        import re
        p_match = re.search(r"password=(.+)", out)
        if p_match:
            token = p_match.group(1).strip()
    except Exception:
        pass
    # 2. Fallback: Datei (hauptsächlich auf der AI-Box genutzt)
    if not token:
        token_path = os.path.expanduser("~/.git-credentials")
        try:
            with open(token_path, "r") as f:
                creds = f.read()
                import re
                m = re.search(r'https://[^:]+:([^@]+)@git\.tobisniceshomelab', creds)
                token = m.group(1) if m else ""
        except Exception:
            token = ""
    if not token:
        return "❌ Gitea Token konnte nicht via 'git credential' oder ~/.git-credentials geladen werden. CI Status kann nicht geprüft werden."
    # Gitea URL von der Box aus intern erreichbar
    repo_url = "http://192.168.178.153:3000/api/v1/repos/Hitonabi/mission-control-v2/actions/runs?limit=1"
    try:
        r = httpx.get(repo_url, headers={"Authorization": f"token {token}"}, timeout=10)
        r.raise_for_status()
        runs = r.json()
        if not runs:
            return "Keine CI-Runs gefunden."
        run = runs[0]
        status = run.get("status")
        name = run.get("name")
        sha = run.get("head_sha", "")[:7]
        if status == "success":
            return f"✅ CI-Build ({name} @ {sha}) war ERFOLGREICH."
        elif status == "failure":
            return f"❌ CI-Build ({name} @ {sha}) ist FEHLGESCHLAGEN. Bitte in Gitea prüfen!"
        elif status in ["running", "pending"]:
            return f"⏳ CI-Build ({name} @ {sha}) LÄUFT GERADE ({status})."
        else:
            return f"ℹ️ CI-Build ({name} @ {sha}) Status: {status}"
    except Exception as e:
        return f"❌ Fehler bei der Gitea-API Abfrage: {e!s}"
 # ── Erinnerungen & Routinen (A3): die Box sagt dem Commander zur Zeit aktiv Bescheid ─────────
@mcp.tool()
 def reminder_create(text: str, when: str, repeat: str = "") -> str:
@@ -1,483 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Mem0-Sidecar für Mission Control 2.0 — das auto-lernende, semantische Gedächtnis.
 WARUM ein eigener Dienst? Mem0 + chromadb laufen nur unter Python 3.12 (`~/.mem0/venv`),
 das MC2-Backend aber unter Python 3.14 (kann mem0 nicht importieren). Darum kapselt dieser
 schlanke FastAPI-Dienst die Mem0-Memory-Instanz und exponiert sie auf localhost. MC2
 (`backend/services/memory.py`) spricht ihn per HTTP an — die `/api/memory`-API-Form bleibt
 nach außen unverändert (UI + MCP-Server kompatibel).
 Aufbau:
 - Vektor-Store : Chroma embedded (kein Docker auf der Box) — Pfad MEM0_CHROMA_PATH.
 - Embeddings   : llama.cpp `embed`-Rolle über llama-swap (/v1/embeddings, 1024 Dim).
 - LLM-Extraktion: lokales `fast`-Hirn (Qwen3.6) über llama-swap (/v1/chat/completions).
                  Thinking wird abgeschaltet (NoThinkLLM), sonst bricht die JSON-Extraktion ab.
 Läuft als systemd-User-Dienst (deploy/mem0-service.service) im `~/.mem0/venv`.
 Bind: 127.0.0.1 (nur lokal; MC2 proxyt nach außen).
 """
 import logging
 import os
 import re
 from contextlib import asynccontextmanager
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from mem0 import Memory
 from mem0.configs.llms.openai import OpenAIConfig
 from mem0.llms.openai import OpenAILLM
 from pydantic import BaseModel
 log = logging.getLogger("mem0_service")
 # --- Konfiguration (alles über Env überschreibbar; Defaults = Box-Stand) ----------
 USER_ID = os.environ.get("MEM0_USER_ID", "mission-control")  # ein geteiltes Gehirn
 EMBED_URL = os.environ.get("MEM0_EMBED_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
 LLM_URL = os.environ.get("MEM0_LLM_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
 EMBED_MODEL = os.environ.get("MEM0_EMBED_MODEL", "embed")
 LLM_MODEL = os.environ.get("MEM0_LLM_MODEL", "fast")
 EMBED_DIMS = int(os.environ.get("MEM0_EMBED_DIMS", "1024"))
 CHROMA_PATH = os.environ.get("MEM0_CHROMA_PATH", "/srv/models/mem0/chroma")
 HISTORY_DB = os.environ.get("MEM0_HISTORY_DB", "/srv/models/mem0/history.db")
 COLLECTION = os.environ.get("MEM0_COLLECTION", "mc2")
 API_KEY = os.environ.get("MEM0_API_KEY", "sk-local")  # llama.cpp ignoriert den Key
 LLM_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("MEM0_LLM_MAX_TOKENS", "2048"))
 SEARCH_TOP_K = int(os.environ.get("MEM0_SEARCH_TOP_K", "50"))
 # --- Rerank-Zweitstufe (07.07.2026): Die Vektor-Suche findet ÄHNLICHES, der Reranker ordnet
 # nach ECHTER Relevanz (Qwen3-Reranker via llama-swap /v1/rerank). Es ändert sich NUR die
 # Reihenfolge: `score` bleibt der Vektor-Score (RECALL_MIN_SCORE im Hermes-Plugin bleibt
 # kalibriert), Konsumenten, die vorne abschneiden (RECALL_LIMIT), bekommen automatisch die
 # relevantesten Fakten. Jeder Fehler → lautlos Vektor-Reihenfolge (Gedächtnis bricht NIE).
 RERANK_ENABLED = os.environ.get("MC_RERANK_ENABLED", "1") != "0"
 RERANK_URL = os.environ.get("MC_RERANK_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1/rerank")
 RERANK_MODEL = os.environ.get("MC_RERANK_MODEL", "Qwen3-Reranker-0.6B")
 RERANK_TIMEOUT = float(os.environ.get("MC_RERANK_TIMEOUT", "8"))
 RERANK_CANDIDATES = int(os.environ.get("MC_RERANK_CANDIDATES", "20"))  # nur die Top-N neu ordnen (Latenz)
 # Kategorien = fundierte Memory-Taxonomie (semantisch/prozedural/episodisch), bewusst knapp (4).
 # Mem0-OSS kann nicht nativ klassifizieren (Cloud-Feature) → wir lassen das Hirn beim Lernen
 # einordnen (classify_facts). Die Beschreibungen steuern die Treffsicherheit der Auto-Zuordnung.
 CATEGORIES = ("identity", "knowledge", "rules", "events")
 DEFAULT_CATEGORY = "knowledge"
 CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
    "identity": "Identität & Vorlieben des Nutzers: wer er ist (Name, Rolle), wie er angesprochen werden "
                "will, persönliche Vorlieben und seine Arbeitsweise.",
    "knowledge": "Wissen & Fakten: stabile Fakten über Stack, Projekte, Tools, Infrastruktur und Umgebung.",
    "rules": "Regeln & Konventionen: verbindliche Anweisungen und Workflows — wie etwas gemacht werden "
             "soll, Do's und Don'ts.",
    "events": "Ereignisse & Entscheidungen: was passiert ist, getroffene Entscheidungen, zeitgebundene Vorgänge.",
 }
 class NoThinkLLM(OpenAILLM):
    """`fast` (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell. Unter response_format=json_object
    verbrennt das Reasoning Tokens und schneidet die JSON-Fakten ab (leeres Ergebnis).
    `enable_thinking=false` (chat_template_kwargs) → deterministische, schnelle Extraktion."""
    def generate_response(self, messages, response_format=None, tools=None,
                          tool_choice="auto", **kwargs):
        eb = dict(kwargs.pop("extra_body", {}) or {})
        eb.setdefault("chat_template_kwargs", {"enable_thinking": False})
        return super().generate_response(
            messages, response_format=response_format, tools=tools,
            tool_choice=tool_choice, extra_body=eb, **kwargs,
        )
 def build_memory() -> Memory:
    os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", API_KEY)
    os.environ.setdefault("TOKENIZERS_PARALLELISM", "false")
    os.makedirs(CHROMA_PATH, exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.dirname(HISTORY_DB), exist_ok=True)
    cfg = {
        "vector_store": {"provider": "chroma", "config": {
            "collection_name": COLLECTION, "path": CHROMA_PATH}},
        "embedder": {"provider": "openai", "config": {
            "model": EMBED_MODEL, "embedding_dims": EMBED_DIMS,
            "openai_base_url": EMBED_URL, "api_key": API_KEY}},
        "llm": {"provider": "openai", "config": {
            "model": LLM_MODEL, "openai_base_url": LLM_URL, "api_key": API_KEY,
            "temperature": 0.1, "max_tokens": LLM_MAX_TOKENS}},
        "history_db_path": HISTORY_DB,
        # Sprache zwingend Deutsch erzwingen — mem0s englischer Extraktions-Prompt zieht sonst
        # Richtung Englisch. Eigennamen/Fachbegriffe bleiben unangetastet.
        "custom_instructions": (
            "RELEVANZ (ZWINGEND, WICHTIGSTE REGEL): Extrahiere NUR dauerhaft nützliche Fakten ÜBER DEN "
            "NUTZER (Identität, Vorlieben, Arbeitsweise), seine Projekte/Entscheidungen/Stände, stabile "
            "Fakten über Stack/Tools/Infrastruktur sowie verbindliche Regeln und Workflows. "
            "NIEMALS FAKTEN ÜBER DEN ASSISTENTEN SELBST (ZWINGEND): Extrahiere KEINE Aussagen über den "
            "Assistenten/die KI (Hermes, Lucy), seine Fähigkeiten, seinen Zustand, seine Tools/MCP-Server, "
            "seine Cronjobs, Commit-/Versionsstände oder welche Modelle er nutzt. Das Subjekt eines Fakts "
            "ist IMMER der Nutzer oder sein Projekt — niemals 'der Assistent', 'Hermes' oder 'Lucy'. "
            "KEINE ZEITGEBUNDENEN ZUSTÄNDE: Ignoriere transiente Momentaufnahmen (Fehler-/Job-Läufe, "
            "Commit-Rückstand, Versions-Updates, 'gerade dabei'-/'hochgefahren'-/'aufgewärmt'-Status, "
            "Test- und Onboarding-Fragen). IGNORIERE VOLLSTÄNDIG und gib KEINE Fakten zurück bei: "
            "Tagesnachrichten und Welt-/Politik-/Börsen-/Promi-Ereignissen, Wetter, allgemeinem Weltwissen "
            "ohne Bezug zum Nutzer, vom Assistenten erzeugten Zusammenfassungen oder Recherche-Ergebnissen, "
            "Smalltalk, sowie Meta-Aussagen über den Gesprächsverlauf (z.B. 'der Nutzer fragt nach X', "
            "'der Nutzer möchte Y prüfen', 'der Assistent tat Z'). Speichere nur, was in Wochen noch "
            "nützlich ist; im Zweifel NICHT speichern. "
            "SPRACHE (ZWINGEND): Formuliere ALLE Fakten auf DEUTSCH — unabhängig von der "
            "Eingabesprache, niemals auf Englisch übersetzen. Eigennamen, Befehle, Pfade, Modell- und "
            "Produktnamen sowie etablierte Fachbegriffe (z.B. PowerShell-Push, Deploy, Qwen3.6, Neovim, "
            "Vulkan) bleiben unverändert. Schreibe jeden Fakt knapp und atomar — genau eine Aussage."
        ),
    }
    m = Memory.from_config(cfg)
    # LLM gegen die Thinking-freie Variante tauschen (gleiche Verbindung).
    m.llm = NoThinkLLM(OpenAIConfig(
        model=LLM_MODEL, openai_base_url=LLM_URL, api_key=API_KEY,
        temperature=0.1, max_tokens=LLM_MAX_TOKENS,
    ))
    return m
 _mem: Memory | None = None
 def mem() -> Memory:
    global _mem
    if _mem is None:
        _mem = build_memory()
    return _mem
@asynccontextmanager
 async def lifespan(_app: FastAPI):
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    try:
        mem()  # Memory beim Start aufbauen (Chroma öffnen, Modelle anpingen)
        log.info("Mem0 bereit (chroma=%s, embed=%s, llm=%s)", CHROMA_PATH, EMBED_MODEL, LLM_MODEL)
    except Exception:
        log.exception("Mem0-Init fehlgeschlagen (Dienst läuft, /health meldet down)")
    yield
 app = FastAPI(title="MC2 Mem0 Sidecar", lifespan=lifespan)
 # --- Mapping Mem0 <-> MC2-API-Form -----------------------------------------------
 def _to_item(r: dict, score=None) -> dict:
    meta = r.get("metadata") or {}
    out = {
        "id": r.get("id"),
        "content": r.get("memory", ""),
        "category": meta.get("category") or "stable",
        "bereich": meta.get("bereich") or "",
        "source": meta.get("source") or "auto",
        "created_at": r.get("created_at") or "",
        "updated_at": r.get("updated_at") or r.get("created_at") or "",
    }
    if score is not None:
        try:
            out["score"] = round(float(score), 4)
        except (TypeError, ValueError):
            pass
    return out
 class MemIn(BaseModel):
    content: str
    category: str = DEFAULT_CATEGORY
    source: str = "manual"
 class MemUp(BaseModel):
    content: str | None = None
    category: str | None = None
 class LearnIn(BaseModel):
    text: str | None = None
    messages: list[dict] | None = None
    source: str = "auto"
    category: str = DEFAULT_CATEGORY
    classify: bool = True   # Hirn ordnet die gelernten Fakten automatisch ein
@app.get("/health")
 def health() -> dict:
    try:
        mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1)
        return {"ok": True}
    except Exception as exc:
        raise HTTPException(503, f"mem0 nicht bereit: {exc}")
 def _rerank(query: str, items: list[dict]) -> list[dict]:
    """Suchtreffer nach echter Relevanz umordnen; bei jedem Fehler unverändert zurück."""
    if not (RERANK_ENABLED and len(items) > 1):
        return items
    try:
        import httpx
        r = httpx.post(RERANK_URL, json={
            "model": RERANK_MODEL,
            "query": query,
            "documents": [i.get("content", "") for i in items],
            "top_n": len(items),
        }, timeout=RERANK_TIMEOUT)
        r.raise_for_status()
        results = r.json().get("results") or []
        ranked = []
        for s in sorted(results, key=lambda x: x.get("relevance_score", 0.0), reverse=True):
            idx = s.get("index")
            if isinstance(idx, int) and 0 <= idx < len(items):
                item = dict(items[idx])
                item["rerank_score"] = round(float(s.get("relevance_score", 0.0)), 4)
                ranked.append(item)
        # Nur übernehmen, wenn der Reranker ALLE Kandidaten bewertet hat (sonst Verlustgefahr).
        return ranked if len(ranked) == len(items) else items
    except Exception as exc:
        log.debug("rerank übersprungen: %s", exc)
        return items
@app.get("/memory")
 def list_memory(q: str = "", category: str = "", bereich: str = "") -> list[dict]:
    """q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten.
    bereich='alltag'|'projekt' filtert (Fakten OHNE Bereichs-Feld laufen immer mit,
    damit Alt-Bestand nie verschwindet)."""
    if q:
        res = mem().search(q, filters={"user_id": USER_ID}, top_k=SEARCH_TOP_K)
        items = [_to_item(r, r.get("score")) for r in res.get("results", [])]
        # Zweitstufe: die vorderen Kandidaten nach echter Relevanz ordnen (Rest bleibt hinten dran).
        items = _rerank(q, items[:RERANK_CANDIDATES]) + items[RERANK_CANDIDATES:]
    else:
        res = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1000)
        items = [_to_item(r) for r in res.get("results", [])]
        items.sort(key=lambda i: i.get("created_at", ""), reverse=True)
    if category:
        items = [i for i in items if i["category"] == category]
    if bereich in ("alltag", "projekt"):
        items = [i for i in items if i.get("bereich") in (bereich, "")]
    return items
@app.post("/memory", status_code=201)
 def add_memory(body: MemIn) -> dict:
    """Manueller/agentischer Einzel-Fakt → VERBATIM speichern (infer=False, keine
    LLM-Umformung). Auto-Lernen aus Gesprächen läuft über /learn (infer=True)."""
    content = body.content.strip()
    if not content:
        raise HTTPException(400, "content leer")
    res = mem().add(
        [{"role": "user", "content": content}],
        user_id=USER_ID, infer=False,
        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
    )
    results = res.get("results", [])
    if not results:
        raise HTTPException(500, "Mem0 hat nichts gespeichert")
    new_id = results[0]["id"]
    full = mem().get(new_id) or {}
    return _to_item(full) if full else _to_item({"id": new_id, "memory": content,
            "metadata": {"category": body.category, "source": body.source}})
@app.put("/memory/{mid}")
 def update_memory(mid: str, body: MemUp) -> dict:
    existing = mem().get(mid)
    if not existing:
        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
    cur = _to_item(existing)
    new_content = body.content.strip() if body.content is not None else cur["content"]
    new_cat = body.category if body.category is not None else cur["category"]
    mem().update(mid, data=new_content,
                 metadata={"category": new_cat, "source": cur["source"]})
    full = mem().get(mid) or {}
    return _to_item(full)
@app.delete("/memory/{mid}")
 def delete_memory(mid: str) -> dict:
    if not mem().get(mid):
        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
    mem().delete(mid)
    return {"ok": True}
@app.get("/graph")
 def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
    """Fakten als Graph: Knoten = Fakten, Kanten = semantische Ähnlichkeit (Kosinus
    der gespeicherten Embeddings, je Knoten die top_k Nachbarn ≥ min_score). Für die
    Obsidian-artige Gedächtnis-Visualisierung im UI."""
    items = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=2000).get("results", [])
    nodes = [_to_item(r) for r in items]
    node_ids = [n["id"] for n in nodes]
    idx = {nid: i for i, nid in enumerate(node_ids)}
    # Embeddings direkt aus der Chroma-Collection ziehen (kein Re-Embedding).
    col = mem().vector_store.collection
    raw = col.get(include=["embeddings"])
    raw_ids = raw.get("ids") or []
    raw_embs = raw.get("embeddings")
    edges: list[dict] = []
    vecs = [None] * len(node_ids)
    have = 0
    if raw_embs is not None:
        for rid, emb in zip(raw_ids, raw_embs):
            if rid in idx and emb is not None:
                vecs[idx[rid]] = emb
                have += 1
    if have >= 2:
        import numpy as np
        present = [i for i, v in enumerate(vecs) if v is not None]
        M = np.array([vecs[i] for i in present], dtype=float)
        norms = np.linalg.norm(M, axis=1, keepdims=True)
        norms[norms == 0] = 1.0
        Mn = M / norms
        sim = Mn @ Mn.T
        seen: set[tuple[int, int]] = set()
        for a in range(len(present)):
            order = np.argsort(-sim[a])
            cnt = 0
            for b in order:
                if b == a:
                    continue
                s = float(sim[a][b])
                if s < min_score:
                    break
                i, j = present[a], present[b]
                key = (min(i, j), max(i, j))
                if key not in seen:
                    seen.add(key)
                    edges.append({"source": node_ids[i], "target": node_ids[j],
                                  "weight": round(s, 3)})
                cnt += 1
                if cnt >= top_k:
                    break
    return {"nodes": nodes, "edges": edges}
 def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
    """Ordnet jeden Fakt per LLM einer Kategorie UND einem Bereich zu →
    {id: {"category": <slug>, "bereich": "alltag"|"projekt"}}.
    Bereich (19.07.2026, Trennung der Welten): "alltag" = der Nutzer als Person
    (Vorlieben, Leben, Arbeitsweise, Entscheidungen), "projekt" = Technik-/Code-/
    Infrastruktur-Stände. Grundlage für einen späteren Recall-Filter, damit
    Projekt-Schutt nicht in Alltags-Gespräche streut — OHNE zweites Gedächtnis.
    Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping."""
    if not facts:
        return {}
    import json as _json
    import re as _re
    cat_lines = "\n".join(f"- {k}: {v}" for k, v in CATEGORY_DESCRIPTIONS.items())
    system = (
        "Du bist ein präziser Klassifikator für ein Langzeitgedächtnis. Ordne jeden Fakt GENAU EINER "
        "Kategorie zu. Verfügbare Kategorien (nur diese Slugs verwenden):\n" + cat_lines +
        "\nOrdne zusätzlich jeden Fakt GENAU EINEM Bereich zu: 'alltag' (der Nutzer als Person: "
        "Vorlieben, Leben, Anrede, Arbeitsweise, grundsätzliche Entscheidungen) oder 'projekt' "
        "(Technik: Code, Modelle, Server, Infrastruktur, Projekt- und Fehlerstände). "
        "Antworte NUR als JSON-Objekt der Form "
        "{\"<id>\": {\"kategorie\": \"<slug>\", \"bereich\": \"alltag|projekt\"}, …}."
    )
    body = "\n".join(f"{fid}: {txt}" for fid, txt in facts)
    try:
        resp = mem().llm.generate_response(
            messages=[{"role": "system", "content": system},
                      {"role": "user", "content": "Fakten:\n" + body}],
            response_format={"type": "json_object"},
        )
        m = _re.search(r"\{.*\}", resp or "", _re.DOTALL)
        data = _json.loads(m.group(0)) if m else {}
        out: dict = {}
        for k, v in data.items():
            if isinstance(v, str):  # Alt-Form {"id": "slug"} weiter akzeptieren
                if v in CATEGORIES:
                    out[str(k)] = {"category": v, "bereich": ""}
            elif isinstance(v, dict):
                cat = v.get("kategorie") or v.get("category") or ""
                ber = v.get("bereich") or ""
                if cat in CATEGORIES or ber in ("alltag", "projekt"):
                    out[str(k)] = {"category": cat if cat in CATEGORIES else DEFAULT_CATEGORY,
                                   "bereich": ber if ber in ("alltag", "projekt") else ""}
        return out
    except Exception:
        log.exception("Auto-Klassifikation fehlgeschlagen")
        return {}
 # Deterministischer Guard: mem0-OSS extrahiert trotz custom_instructions hartnäckig Fakten ÜBER
 # den Assistenten selbst (Hermes/Lucy) und transiente Zustände (Commit-Rückstand, Cronjob-Läufe,
 # Onboarding-/Test-Fragen). Diese Muster werden nach der Extraktion verworfen (der Fakt wird wieder
 # gelöscht) — reine Sicherungsschicht, unabhängig vom Extraktions-LLM.
 _JUNK_FACT_PATTERNS = [
    r"^\s*(?:der|die|das)\s+assistent",          # "Der Assistent ..." (Selbstbeschreibung)
    r"\bassistent(?:in)?\s+(?:hermes|lucy)\b",   # "... Assistent Hermes/Lucy ..."
    r"\bhermes[- ]agent\b",
    r"commits?\s+hinter",                        # Versions-Rückstand (transient)
    r"\bcronjob\b",
    r"beim\s+letzten\s+(?:lauf|mal)",
    r"onboarding[-\s]?frage|\btest-?frage\b",
    r"hat\s+den\s+assistenten\s+gebeten",
    r"auf\s+betriebstemperatur|hochgefahren",
    r"aktualisiert\s+sein\s+ged(?:ä|ae)chtnis",  # Selbst-Meta über das Gedächtnis
 ]
 _JUNK_FACT_RE = re.compile("|".join(_JUNK_FACT_PATTERNS), re.IGNORECASE)
 def _is_junk_fact(text: str) -> bool:
    """True, wenn der extrahierte Fakt Assistenten-Meta oder ein transienter Zustand ist."""
    return bool(_JUNK_FACT_RE.search(text or ""))
@app.post("/learn")
 def learn(body: LearnIn) -> dict:
    """Auto-Lernen: Gesprächs-Turns/Text durchreichen → Mem0 EXTRAHIERT Fakten selbst
    (infer=True). Anschließend ordnet das Hirn jeden neuen Fakt automatisch einer Kategorie zu."""
    msgs = body.messages
    if not msgs and body.text:
        msgs = [{"role": "user", "content": body.text}]
    if not msgs:
        raise HTTPException(400, "text oder messages erforderlich")
    res = mem().add(
        msgs, user_id=USER_ID, infer=True,
        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
    )
    results = res.get("results", [])
    # Guard: frisch extrahierte Assistenten-Meta/transiente Fakten sofort wieder verwerfen.
    kept = []
    for r in results:
        if r.get("event") in ("ADD", "UPDATE") and _is_junk_fact(r.get("memory", "")):
            try:
                mem().delete(r["id"])
            except Exception:
                log.debug("Junk-Fakt-Löschung fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
            log.info("mem0 guard: Junk-Fakt verworfen: %s", (r.get("memory") or "")[:80])
            continue
        kept.append(r)
    results = kept
    cats: dict = {}
    if body.classify:
        to_classify = [(r["id"], r.get("memory", "")) for r in results
                       if r.get("id") and r.get("memory") and r.get("event") in ("ADD", "UPDATE")]
        cats = classify_facts(to_classify)
        for r in results:
            info = cats.get(r.get("id"))
            if info:
                meta = {"category": info["category"], "source": body.source}
                if info.get("bereich"):
                    meta["bereich"] = info["bereich"]
                try:
                    mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""), metadata=meta)
                except Exception:
                    log.debug("Kategorie-Update fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
    return {"results": [
        {"id": r.get("id"), "content": r.get("memory"), "event": r.get("event"),
         "category": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("category", body.category),
         "bereich": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("bereich", "")}
        for r in results
    ]}
 if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=int(os.environ.get("MEM0_PORT", "8765")))
@@ -1,62 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Einmalige Migration: alte SQLite-Fakten (`memories`-Tabelle aus dem v1/v2-Memory)
 → Mem0. Läuft im ~/.mem0/venv. Idempotent über eine Marker-Datei.
 Jeder Alt-Eintrag wird VERBATIM übernommen (infer=False), Kategorie/Source als
 Metadaten. Beim aktuellen Box-Stand ist die DB leer → No-Op, aber für
 Reproduzierbarkeit/künftige Migrationen vorhanden.
 Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python migrate.py [pfad/zur/mc2-memory.db]
 """
 import os
 import sqlite3
 import sys
 from app import USER_ID, mem  # nutzt dieselbe Mem0-Instanz/Config
 DEFAULT_DB = os.environ.get("MC_MEMORY_DB", "/srv/models/mc2-memory.db")
 MARKER = os.environ.get("MEM0_MIGRATION_MARKER", "/srv/models/mem0/.migrated_sqlite")
 def main() -> int:
    db_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else DEFAULT_DB
    if os.path.exists(MARKER):
        print(f"Migration bereits erledigt (Marker {MARKER}).")
        return 0
    if not os.path.exists(db_path):
        print(f"Keine Alt-DB unter {db_path} — nichts zu migrieren.")
        os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
        open(MARKER, "w").close()
        return 0
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    try:
        rows = conn.execute(
            "SELECT content, category, source FROM memories ORDER BY created_at"
        ).fetchall()
    except sqlite3.OperationalError:
        rows = []
    conn.close()
    m = mem()
    n = 0
    for r in rows:
        content = (r["content"] or "").strip()
        if not content:
            continue
        m.add([{"role": "user", "content": content}], user_id=USER_ID, infer=False,
               metadata={"category": r["category"] or "stable",
                         "source": r["source"] or "migrated"})
        n += 1
    os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
    open(MARKER, "w").close()
    print(f"Migriert: {n} Einträge aus {db_path} → Mem0.")
    return 0
 if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())
@@ -1,9 +0,0 @@
 # Mem0-Sidecar-Deps im ~/.mem0/venv (Python 3.12). BEWUSST GEPINNT — Upgrades nur
 # absichtlich, weil der Sidecar mem0-INTERNA nutzt (NoThink-LLM-Swap, Roh-Zugriff auf die
 # Chroma-Collection für den Graphen, Annahmen übers Result-Format). Ein unkontrolliertes
 # mem0/chromadb-Upgrade kann das still brechen.
 # Upgrade-Prozedur (Backup → Pin anheben → smoke_test.py): siehe docs/UPGRADE.md.
 mem0ai==2.0.8
 chromadb==1.5.9
 fastapi==0.138.1
 uvicorn[standard]==0.49.0
@@ -1,71 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Smoke-Test für den Mem0-Sidecar — VOR und NACH jedem mem0/chromadb-Upgrade laufen lassen.
 Prüft genau die Pfade, die mem0-INTERNA nutzen (LLM-Extraktion/NoThink, Auto-Einordnung,
 Embeddings/Suche, Roh-Chroma-Graph). Nutzt eine WEGWERF-Collection unter /tmp — das echte
 Gedächtnis (/srv/models/mem0) wird NICHT angefasst.
 Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python ~/mission-control-v2/mem0_service/smoke_test.py
 Exit 0 = alles grün, sonst 1.
 """
 import os
 import shutil
 import sys
 import tempfile
 import time
 # WICHTIG: Env vor dem Import von app setzen (app liest die Pfade beim Modul-Load).
 _TMP = tempfile.mkdtemp(prefix="mem0_smoke_")
 os.environ["MEM0_CHROMA_PATH"] = os.path.join(_TMP, "chroma")
 os.environ["MEM0_HISTORY_DB"] = os.path.join(_TMP, "history.db")
 os.environ["MEM0_COLLECTION"] = f"smoke_{int(time.time())}"
 sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 import app
 _fails: list[str] = []
 def check(name: str, cond: bool, detail: str = "") -> None:
    print(("PASS" if cond else "FAIL"), "—", name, ("" if cond else f":: {detail}"))
    if not cond:
        _fails.append(name)
 def main() -> int:
    app.mem()  # Memory bauen (öffnet Chroma, pingt Modelle)
    # 1) Verbatim add + Rücklesen
    r = app.add_memory(app.MemIn(content="Smoke: der Himmel ist blau.", category="knowledge", source="smoke"))
    check("verbatim add + get", bool(r.get("id")) and "blau" in r.get("content", ""), str(r)[:160])
    # 2) Embeddings / semantische Suche (Bedeutung, nicht Wort)
    res = app.list_memory(q="Welche Farbe hat der Himmel?")
    check("semantische Suche", any("blau" in i.get("content", "") for i in res), str(res)[:160])
    # 3) Auto-Lernen: LLM-Extraktion (NoThink) + Deutsch erzwungen
    lr = app.learn(app.LearnIn(text="Ich heiße Max und programmiere am liebsten in Go.", source="smoke"))
    items = lr.get("results", [])
    check("Auto-Lernen extrahiert Fakten", len(items) > 0, str(lr)[:160])
    joined = " ".join((i.get("content") or "") for i in items).lower()
    check("Extraktion auf Deutsch", any(w in joined for w in ("heißt", "programmiert", "mag", "bevorzugt", "name", "nutzt")), joined[:160])
    # 4) Auto-Einordnung in die 4 gültigen Kategorien
    cats = {i.get("category") for i in items if i.get("category")}
    check("Auto-Einordnung gültige Kategorie", bool(cats) and cats <= set(app.CATEGORIES), str(cats))
    # 5) Graph aus den Roh-Embeddings (Chroma-Interna)
    g = app.graph()
    check("Graph liefert Knoten", len(g.get("nodes", [])) >= 1, str({k: len(v) for k, v in g.items()}))
    print("\n" + ("ALLE TESTS GRÜN ✓" if not _fails else f"FEHLGESCHLAGEN: {_fails}"))
    return 0 if not _fails else 1
 if __name__ == "__main__":
    try:
        code = main()
    finally:
        shutil.rmtree(_TMP, ignore_errors=True)
    sys.exit(code)
Author	SHA1	Message	Date
Hitonabi	0b639870ff	fix(frontend): mem0_ms nach memory_ms umbenannt, Mem0-Texte zu Gedächtnis, dist neu gebaut Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details	2026-08-23 21:28:41 +02:00
Hitonabi	084dd73f71	fix(deploy): Mem0-Logik aus Backup/Restore/Postchecks/Venv-Audit/Hooks entfernt, mem0_service/ gelöscht	2026-08-23 21:27:32 +02:00
Hitonabi	84b4643f1a	fix(backend): Mem0-Reste aus Steward, Voice-Metrics und Backup entfernt	2026-08-23 21:27:32 +02:00
Hitonabi	41f2566b29	feat(mcp): Mem0-Reste in mcp_mc.py entfernt (3 Docstrings: Dienste, Services, Backup)	2026-08-22 15:33:55 +02:00
Hitonabi	30ab2c013a	savepoint: mem0-ausbau Stand dokumentiert (7/17 Dateien + frontend)	2026-08-22 14:47:50 +02:00
Box	d508a848f5	wip(referenz): Stand des abgebrochenen Laufs A2 gesichert (5 von 17 Dateien) Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details	2026-08-22 13:07:03 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	e04ace242c	docs(referenz): Lauf A ausgewertet - Arbeitsanweisung gegen die Analyse-Schleife Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details Lauf A ueber Nacht: 6 Sitzungen, ~336 Nachrichten, ~360.000 Tokens, 19 Dateien gelesen - und NULL Dateien geschrieben. Das Werkzeug fuer Dateioperationen war die ganze Zeit verfuegbar, wurde nie benutzt. Der Agent lief fuenfmal in dasselbe Muster: "Ich habe jetzt das vollstaendige Bild, jetzt lese ich nur noch die restlichen Dateien, bevor ich anfange." Dann war max_turns erreicht. Sein eigenes Fazit: "Iterationslimit erreicht, bevor ich die erste Zeile geaendert habe." Wichtigste Erkenntnis: das ist KEIN Tempo-Problem. Mit einem schnelleren Modell waere derselbe Lauf genauso gescheitert, nur frueher. Darum kommen A2 (Arbeitsanweisung) und D (reasoning low) jetzt VOR den Modellwechseln B und C. Neu: Arbeitsanweisung ganz oben - hoechstens zwei Dateien lesen, bevor die erste geaendert wird. Dazu agent.max_turns 40 -> 80 im coder-Profil. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-21 12:14:25 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	d880a76b6a	fix(referenz): Pruefbefehl aus dem Suchpfad genommen, Lauf D ergaenzt Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details Zwei Fehler aus dem ersten Anlauf behoben: 1. referenz-check.sh lag unter deploy/ und enthielt selbst 7x das Wort "mem0" (es sucht ja danach) - damit zaehlte es sich in Kriterium 3 mit und das Kriterium war unerfuellbar. Jetzt unter docs/aufgaben/, wo Kriterium 3 nicht sucht. Strukturell geloest statt per grep-Ausnahme. 2. Der Lauf muss in einer FRISCHEN Sitzung starten - der Desktop hatte eine Sitzung vom Vortag fortgesetzt und deren Kontext mitgeschleppt. Neu: Lauf D (reasoning_effort low). Der Fehlversuch zeigte, dass >95% der Modell-Ausgabe unsichtbares Nachdenken war - 19.899 Tokens fuer 2.600 Zeichen sichtbaren Text. Das ist der billigste Hebel und wird darum vor Modellwechseln geprueft. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 21:57:07 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	ff319ff291	feat(deploy): referenz-check.sh - objektiver Fertig-Test fuer die Messlatte Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details Damit 'fertig' keine Auslegungssache ist: derselbe Befehl fuer den Agenten zur Selbstpruefung und fuer die Auswertung. Prueft alle fuenf Kriterien und gibt ein klares Urteil plus Exit-Code. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 21:07:45 +02:00
Hitonabi	6e3440379b	docs: Referenzaufgabe auf gemessene Pfade korrigiert (ruff-venv, app statt main, Worktree) Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-20 21:06:40 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	5f35f0d580	docs: Referenzaufgabe fuer die Stack-Messlatte (Stufe 2) Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details Mem0-Ausbau als wiederholbare Messaufgabe: mehrteilig genug um aussagekraeftig zu sein, mit fuenf objektiv pruefbaren Fertig-Kriterien und einer Ruecksetz-Anleitung fuer die Wiederholungslaeufe. Gemessen wird nicht t/s, sondern: wird die Aufgabe fertig, wie lange dauert es, wie viele Zuege braucht es. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 21:04:24 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	43fa747bc3	feat(deploy): projekte-sync.sh - haelt ~/projekte mit Gitea deckungsgleich Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details Der Hermes-Desktop laeuft gegen das Box-Backend, sein Ordner-Waehler zeigt also das Dateisystem der Box. Damit dort alle Projekte auftauchen und aktuell sind, holt dieses Skript sie regelmaessig. Bewusst konservativ, weil es unbeaufsichtigt laeuft: - nur --ff-only, kein merge/rebase/reset/force - Repos mit lokalen Aenderungen werden uebersprungen statt ueberfahren - mission-control-v2 wird NIE gezogen (Live-Deployment, pusht selbst), bekommt nur eine Verknuepfung fuer den Waehler - bestehende Checkouts in ~ bleiben liegen, ~/projekte verknuepft sie - interne Gitea-IP statt DDNS (die ist nachts durch Zwangstrennung tot) Erster Lauf: 6 Repos neu geklont, lucy aktualisiert, rippy-windows korrekt wegen lokaler Aenderungen uebersprungen. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 20:50:05 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	83c6ecc613	fix(skills): worker.sh und restliche Doku auf Rollen-Aliase umgestellt Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details Zweite Fundwelle derselben Ursache: deploy/worker.sh setzte WORKER_MODEL-Default auf Qwen3-Coder-Next - damit waere JEDE delegierte Bau-/Refactor-Aufgabe des Orchestrators mit HTTP 404 gescheitert. Ausserdem: konzept-fliessband nannte GLM-4.7-Flash als Skeptiker, router_logic.py nannte Qwen3-Coder-Next hinter der coder-Rolle. Modellnamen raus, Rollen rein - Namen veralten, Rollen nicht. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 16:09:29 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	b316ad40ba	fix(skills): Rollen-Aliase statt Modellnamen + Savepoint auf gemessenen Stand Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details Der Kritiker-Gate war stumm kaputt: orchestrator/wartung-Skill und fremdblick.sh riefen Qwen3-Coder-Next, GLM-4.6V-Flash und GLM-4.7-Flash auf - alle drei von der Modell-Konsolidierung (`9a35be9`) entfernt. Im llama-swap-Log schlug das als HTTP 404 auf. Ursache war das Muster, Modelle beim Eigennamen zu nennen. Jetzt Aliase (coder/debugger/fast/heavy), die llama-swap aufloest - damit ueberlebt jede Faehigkeit den naechsten Modellwechsel. SAVEPOINT.md nannte fuenf Modelle, die es nicht mehr gibt. Ersetzt durch die heute gemessenen Werte inkl. Bandbreiten-Erklaerung fuers Coder-Tempo. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 16:07:03 +02:00
HitonabiandClaude Opus 5	8c371b946b	fix(lint): Ungenutzte MEM0_SERVICE_URL-Importe entfernt (Ampel war rot) Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details Rueckstand aus dem Mem0-Rueckbau: `2286879` entfernte die Verwendung, liess die Importe aber stehen. Ruff meldete F401, die Ampel stand seit dem 19.08. auf Rot (Laeufe #73-#76). Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-20 15:54:21 +02:00
Hitonabi	1a2051e988	Revert "perf: Warm-Set auf Lucy, Coder, Debugger, Embed und Reranker erweitert" This reverts commit `5d93822a7e`.	2026-08-20 15:52:44 +02:00
Hitonabi	5d93822a7e	perf: Warm-Set auf Lucy, Coder, Debugger, Embed und Reranker erweitert	2026-08-19 19:27:54 +02:00
Hitonabi	22868795c9	fix(sentry): Entferne toten mem0 Check aus Telegram-Health-Wächter Ampel / ampel (push) Failing after 21s Details	2026-08-19 18:21:28 +02:00
Hitonabi	9a35be91f9	fix(llamaswap): Konsolidiere Modelle & entferne redundante Alt-Aliase Ampel / ampel (push) Failing after 21s Details	2026-08-19 17:57:51 +02:00
Hitonabi	241b1d54c6	fix(deploy): Veralteten release-dist restore aus deploy.sh entfernt Ampel / ampel (push) Failing after 22s Details	2026-08-19 17:38:57 +02:00
Hitonabi	eb4bcfc4b3	fix(mc2): Frontend & Backend umfassend bereinigt, Mem0-Reste entfernt & Hermes-Nativ verdrahtet Ampel / ampel (push) Failing after 29s Details	2026-08-19 17:36:34 +02:00
Hitonabi	d2a175b0ad	fix(smoke): max_tokens in Bild-Weiche v2 fuer Reasoning-Modelle angepasst Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-19 17:31:03 +02:00
Hitonabi	bf145a3f97	feat: Qwen3.8-27B als Haupt-Coder verdrahtet & Mem0 endgueltig abgeloest Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-19 17:23:54 +02:00
Hitonabi	5b0909089f	refactor: Stack-Audit, Doku-Bereinigung und Governor-Cleanup (Stand 19.08.2026) Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-19 17:05:45 +02:00
Hitonabi	4b6c6ebfd5	feat(routing): Rollen-Aliase 'debugger' und 'doctor' für Muse-Glimmer-30B verdrahtet	2026-08-14 19:01:09 +02:00
Hitonabi	0a6b009cb6	feat(models): Muse-Glimmer-30B mit DFlash-Speculative-Drafting in Katalog und llama-swap integriert	2026-08-14 18:49:26 +02:00
Hitonabi	adc73c817f	fix(config): Qwen3.6-35B-A3B bleibt warmes Gehirn (90 t/s MoE), Qwen3.8-27B on-demand bereitgestellt	2026-08-14 18:16:20 +02:00
Hitonabi	ff795ba026	feat(models): Upgrade auf Qwen 3.8 27B als neues Hermes-Gehirn und Fast-Modell	2026-08-14 18:07:31 +02:00
Hitonabi	46edbe50c1	chore: correct hardware specs to 128GB RAM in AGENTS.md and trend-radar Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-08 00:49:40 +02:00
Hitonabi	cd7e1bc114	fix(trend-radar): enforce 96GB RAM hardware constraint Ampel / ampel (push) Successful in 24s Details	2026-08-08 00:46:42 +02:00
Hitonabi	600d0caad6	fix: instruct trend-radar to use notify.sh and allow live-repo edits Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-08 00:38:13 +02:00
Hitonabi	733582900a	fix: auto-sync skills to hermes skills directory during deployment Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-08 00:28:47 +02:00
Hitonabi	8b14dfdc14	feat: rewrite trend-radar skill for full autonomy and self-modification Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-08 00:18:06 +02:00
Hitonabi	dced44548d	fix: correctly pass 'chat' command to hermes CLI when starting skills Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-08 00:05:24 +02:00
Hitonabi	4c0af92b3c	fix: restore Wissen tab but filter out traeume directory Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-08 00:00:54 +02:00
Hitonabi	5cc1e6bea1	fix: remove frontend/dist from main to fix CI build Ampel / ampel (push) Successful in 25s Details	2026-08-07 23:42:13 +02:00
Hitonabi	102149a5d6	build: compile frontend and fix gitignore for dist Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-07 23:36:43 +02:00
Hitonabi	0c849f4dcd	fix: use autonomous zero-intervention lane (-z) for skill runner	2026-08-07 23:33:41 +02:00
Hitonabi	94490f114d	fix: correct hermes cli invocation for skills run Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details	2026-08-07 17:10:48 +02:00
Hitonabi	c360bbe14e	fix: ruff import sorting in skills.py Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-07 17:05:49 +02:00
Hitonabi	6cb29ee70e	feat: show running state of skills in frontend using psutil Ampel / ampel (push) Failing after 21s Details	2026-08-07 17:03:30 +02:00
Hitonabi	a6e2f78c27	feat: add missing SKILL.md files for autonomous hermes crons Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-07 16:50:02 +02:00
Hitonabi	a201c20bf2	fix: resolve correct path for skills directory relative to repo root Ampel / ampel (push) Successful in 22s Details	2026-08-07 16:42:39 +02:00
Hitonabi	56676fe83c	fix: remove outdated Wissen/Traeume functionality completely Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-07 16:32:34 +02:00
Hitonabi	77bead5ba4	fix: update release-dist tracking branch explicitly during deployment Ampel / ampel (push) Successful in 24s Details	2026-08-07 16:28:38 +02:00
Hitonabi	ee456de713	fix: remaining ruff formatting issues and robust gitea auth Ampel / ampel (push) Successful in 23s Details	2026-08-07 16:25:27 +02:00
Hitonabi	e16f0140f7	fix: ampel ci unbound variable GITHUB_SHA Ampel / ampel (push) Failing after 22s Details	2026-08-07 16:19:35 +02:00
Hitonabi	637c21387a	fix: ruff linter warnings Ampel / ampel (push) Failing after 23s Details	2026-08-07 16:14:49 +02:00
Hitonabi	da03de18cb	feat: Skills Dashboard, CI Build Automation, Auto-Sync & CI-Ampel MCP Ampel / ampel (push) Failing after 22s Details	2026-08-07 16:08:49 +02:00
Hitonabi	1b0184eed8	Llama-Swap Config Sync (Devstral hinzugefügt, GLM-4.7 entfernt, persistent=true) Ampel / ampel (push) Failing after 23s Details	2026-08-07 15:58:46 +02:00
Hitonabi	4fb8387f79	IDE Line Cleanup & Agentic IDE Umbau Ampel / ampel (push) Failing after 22s Details	2026-08-07 14:01:27 +02:00
Hitonabi	cb884abdc8	fix: graph view node payload keys (content instead of label) Ampel / ampel (push) Failing after 22s Details	2026-08-07 12:20:34 +02:00
`@@ -22,4 +22,3 @@ gemma_swap*`

	`# TypeScript-Inkrementalcache (reines Build-Artefakt, maschinenabhängig)`	`# TypeScript-Inkrementalcache (reines Build-Artefakt, maschinenabhängig)`
	`frontend/tsconfig.tsbuildinfo`	`frontend/tsconfig.tsbuildinfo`
		`@@ -0,0 +1 @@`
							import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"\|\|e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
		`@@ -1 +1 @@`
			import{K as b,u as f,N as h,r as d,j as e,e as c,M as g,T as p,U as j,V as N,g as v,Y as w,q as x}from"./index-B1_ue-6-.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err\|\|"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)\|\|t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};				import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err\|\|"Unbekannter 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h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 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