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
78 changed files with 1546 additions and 1303 deletions
@@ -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.
@@ -15,15 +15,13 @@ prüft sich selbst und meldet sich, wenn etwas nicht stimmt.
 | **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
-Bau-Sitzung und wird nie unterbrochen.
+Lucy holt ihr Hirn direkt über das MC2-Gateway (`:9010/v1`) mit nativer Bildweiche und Voice-Streaming.

 ## Ports & Dienste

 | Port | Dienst | Erreichbar |
 |---|---|---|
 | `9001` | **MC2** (FastAPI + React) — Cockpit, API, Konsole | 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 |
@@ -34,7 +32,7 @@ Units in [`deploy/`](deploy/): `mission-control-2` · `mc2-gateway` · `mc2-stew
 `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 Agentic IDE bauen  →  Ampel  →  main
@@ -51,15 +49,18 @@ Wächtern geboren**:

 ## 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 |
-| `hermes` / `fast` | Qwen3.6-35B-A3B | **69,6 t/s** | Lucys Hirn **und** der 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) |
-| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B | auf Abruf | Lucys Augen |
-| `heavy` | gpt-oss-120b | nur nachts | Chef-Gutachter (4:30). **Nie tagsüber** — verdrängt das warme Set |
+| `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 | **69,6–90 t/s** | Lucys Hirn **und** Sucher-Subagent. Immer warm |
+| `debugger` / `doctor` | Muse-Glimmer-30B | **40–50 t/s** (DFlash) | Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker (Multimodal) |
+| `kritiker` | Devstral-Small-2-24B | **15,0 t/s** · Prefill **265–318 t/s** | Liest gegen — bewusst **fremde Modellfamilie** (Mistral statt Qwen, 16k Deckel) |
+| `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 —
@@ -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
-`AGENTS.md` lesen (Projekt-Regeln), dann diese Datei (wo wir stehen), dann `README.md`/`docs/`._
+**Stand:** 2026-08-22, Worktree `referenz/mem0-ausbau` in `F:\Coding Stuff\mc2-referenz`.
+Branch wurde aus `d508a84` (A2's gesicherter Stand) erstellt und enthält dessen 5 bearbeitete Dateien.

-## Was das ist (in einem Satz)
-MC2 ist die **Web-Admin-Konsole** einer 100 % lokalen KI-Appliance („die Box", Bosgame M5 / AMD
-Strix Halo, 128 GB Unified RAM, llama.cpp-Vulkan). Sie verwaltet Engine, Modelle, Gedächtnis,
-Agenten-Status, Updates & Wartung — und dient teils als Gedächtnis-Oberfläche für die Sprach-
-Begleiterin „Lucy".
+## Auftrag
+`docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md`: Mem0-Reste vollständig entfernen, ohne MC2/Frontend/Deployment zu brechen.
+- 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.
+- **Prüfstein:** API-Felder wie `mem0_ms` nicht einfach löschen — Frontend mit anpassen oder Feld sauber aus beiden Seiten entfernen.
+- 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/)
- **Backend** `backend/` — FastAPI, `:9001` als systemd-**User-Dienst** (reboot-fest, sudo-frei).
-  Router (`routers/`, dünn) → Logik (`services/`, Single Source of Truth).
- **Frontend** `frontend/` — React/Vite/Tailwind/shadcn. **`frontend/dist` ist ABSICHT im git**
-  (Box hat kein Node; Backend liefert die gebauten Assets aus).
- **Eingebautes Gateway** `:9001/v1` (OpenAI-kompatibel) → llama-swap `:8080` (Engine, Vulkan/RADV).
- **Sidecars:** `mem0_service/` (Mem0-Gedächtnis), `voice_service/` (STT/TTS für den „Sprechen"-Tab),
-  `mcp/` (MCP-Server), `hermes/` (Hermes-Agent-Plugin), `client/hermes-pc` (PC-Executor).
+## Wichtig: A2-Vorgang (Commit d508a84 — bereits auf diesem Branch)
+Diese 5 Dateien wurden vom abgebrochenen Lauf A2 bereits bearbeitet und im Commit `d508a84` gesichert:
+1. `backend/config.py` — `MEMORY_DB` und `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt, `MEM0_SERVICE_URL`-Kommentar bereinigt
+2. `backend/routers/system.py` — `_mem0_reachable()` entfernt, `mem0_reachable` aus Systeminfo
+3. `backend/routers/voice.py` — `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
+4. `backend/routers/zeitmaschine.py` — `Mem0` in Docstrings/Kommentaren → `Gedächtnis`
+5. `backend/services/sentry.py` — `MC_MEM0_DASHBOARD_URL` in Docstring entfernt

-## Aktueller Zustand
- **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.
+`git status` war nach d508a84 clean.

-## Nordstern & Randbedingungen (WICHTIG für den Review)
- **Zieht ohne Wartung über JAHRE durch.** Robustheit + Einfachheit schlagen Features. Der Betreiber
-  ist **kein Entwickler** — alles muss reboot-/update-fest und selbsterklärend sein.
- **100 % lokal, kein Cloud-Zwang** (Privatsphäre ist der Sinn). Hardware-Decke: ~124 GB, ein Topf.
- **Lucy ist ein SEPARATES Repo** (`F:\Coding Stuff\lucy`) — **nicht Teil dieses Reviews.**
+## Wichtig: Kahlschlag-Commit 1e68f62 (bereits auf main)
+- `backend/services/memory.py` — gelöscht
+- `backend/routers/memory.py` — gelöscht (`/api/memory` existiert nicht mehr)
+- `deploy/mc2-steward.service` — gelöscht
+- `deploy/mem0-service.service` — gelöscht
+- `deploy/voice-service.service` — gelöscht
+- `deploy/mem0-konsolidierung.*` — gelöscht

-## Bekannte raue Kanten (Kandidaten — gern bestätigen/erweitern)
- 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.
+## Erledigt in dieser Sitzung

-## Was NICHT empfohlen werden soll (bereits entschieden)
-Cloud-Migration · Voll-Rewrite · schwere neue Frameworks · Engine-/Modell-Wechsel, die nicht in
-124 GB passen · `frontend/dist` aus git nehmen (Absicht) · Security-Config anfassen. Erwünscht sind
-**Bugs, Fragilität, tote Pfade, Sicherheitslücken, Vereinfachung (KISS/DRY), Wartbarkeit.**
+### 1. `backend/steward.py`
+- Toter Import `from services import memory as memory_svc` entfernt
+- Toter `memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED`-Block entfernt
+- 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
- git `ff1b9a0` „coder-lite raus + Verbinden-Tab auf echte Direkt-Modelle" (auf `main`, deployt, live).
+### 2. `backend/services/voice_metrics.py` (alle 9 Treffer bereinigt)
+- **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`)
@@ -36,6 +36,7 @@ from routers import (
    skills,
    system,
    voice,
+    wissen,
    zeitmaschine,
 )
 from routers import reminders as reminders_router
@@ -129,6 +130,7 @@ app.include_router(auftragsbuch.router)   # Vorschlags-Inbox (Mensch-Gate als Kl
 app.include_router(ideen.router)          # Ideen-Queue (natives Hermes-Kanban) — Tür der Zentrale
 app.include_router(chronik.router)        # Timeline der autonomen Taten (Announce-Store)
 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(
@@ -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,
@@ -70,10 +70,14 @@ def run_skill(req: RunSkillRequest):
        # 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"
-    cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{req.skill_name}' Skill aus"]
+    # Entspricht: hermes -z "Führe den 'X' Skill aus" chat
+    cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{req.skill_name}' Skill aus", "chat"]
    try:
-        subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
+        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()
@@ -0,0 +1,151 @@
+"""Wissens-Vault-Reader: die nächtlichen Traum-Notizen (~/wissens-vault) als klickbares
+Wiki in der Zentrale. Bewusst READ-ONLY — geschrieben wird der Vault nur vom Traum-Cron
+(und via Auftragsbuch-Entscheidungen); hier wird nur gelesen und navigiert."""
+
+import os
+import re
+import time
+from pathlib import Path
+
+from fastapi import APIRouter, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+
+router = APIRouter(prefix="/api")
+
+VAULT = Path(os.environ.get("MC_VAULT_DIR", "~/wissens-vault")).expanduser()
+
+
+def _available() -> bool:
+    return VAULT.is_dir()
+
+
+def _title_of(p: Path) -> str:
+    """Erste nicht-leere Zeile (ohne Markdown-#) als Anzeigename."""
+    try:
+        with p.open(encoding="utf-8", errors="replace") as fh:
+            for line in fh:
+                s = line.strip()
+                if s:
+                    return s.lstrip("# ").strip()[:160]
+    except OSError:
+        pass
+    return p.stem
+
+
+class VaultFile(BaseModel):
+    path: str
+    name: str
+    dir: str
+    title: str
+    mtime: float
+    neu: bool
+
+
+class WissenListResponse(BaseModel):
+    available: bool
+    files: list[VaultFile]
+
+
+class WissenFileResponse(BaseModel):
+    path: str
+    content: str
+    mtime: float
+
+
+@router.get("/wissen", response_model=WissenListResponse)
+def list_vault() -> dict:
+    """Alle Markdown-Notizen des Vaults (relativer Pfad, Titel, Ordner, Alter)."""
+    if not _available():
+        return {"available": False, "files": []}
+    files = []
+    now = time.time()
+    for p in sorted(VAULT.rglob("*.md")):
+        if ".git" in p.parts or "traeume" in p.parts:
+            continue
+        rel = p.relative_to(VAULT).as_posix()
+        st = p.stat()
+        files.append({
+            "path": rel,
+            "name": p.stem,
+            "dir": p.parent.relative_to(VAULT).as_posix() if p.parent != VAULT else "",
+            "title": _title_of(p),
+            "mtime": st.st_mtime,
+            "neu": (now - st.st_mtime) < 36 * 3600,  # „neu seit gestern Nacht"
+        })
+    files.sort(key=lambda f: f["mtime"], reverse=True)
+    return {"available": True, "files": files}
+
+
+@router.get("/wissen/datei", response_model=WissenFileResponse)
+def read_file(pfad: str) -> dict:
+    """Inhalt einer Vault-Notiz — Traversal hart geblockt (resolve + is_relative_to)."""
+    if not _available():
+        raise HTTPException(404, "Wissens-Vault liegt auf der Box (hier nicht verfügbar).")
+    try:
+        target = (VAULT / pfad).resolve()
+        if not target.is_relative_to(VAULT.resolve()) or target.suffix != ".md" or not target.is_file():
+            raise HTTPException(404, "Notiz nicht gefunden.")
+        return {"path": pfad, "content": target.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")[:400_000],
+                "mtime": target.stat().st_mtime}
+    except HTTPException:
+        raise
+    except (ValueError, OSError):
+        raise HTTPException(404, "Notiz nicht lesbar.")
+
+
+@router.get("/wissen/graph")
+def graph_vault() -> dict:
+    """Obsidian-artiger Graph des Vaults (Nodes = Dateien, Edges = Wiki-Links)."""
+    if not _available():
+        return {"nodes": [], "edges": []}
+    
+    nodes = []
+    edges = []
+    # Für schnelle Link-Auflösung (case-insensitive Name -> relativer Pfad als ID)
+    name_to_id = {}
+    
+    # 1. Alle Nodes sammeln
+    for p in VAULT.rglob("*.md"):
+        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
+        
+        # Kategorie aus dem Ordner ableiten
+        cat = "knowledge"
+        parent = p.parent.name if p.parent != VAULT else ""
+        if parent == "traeume":
+            cat = "events"
+        elif parent == "muster":
+            cat = "rules"
+        elif parent == "skill-kandidaten":
+            cat = "identity"
+            
+        nodes.append({
+            "id": rel,
+            "content": p.stem,  # stem ist oft kürzer/prägnanter als der Titel
+            "category": cat,
+            "source": "wiki"
+        })
+        
+    # 2. Edges extrahieren (Wiki-Links [[Name]])
+    link_rx = re.compile(r"\[\[([^\]]+)\]\]")
+    for n in nodes:
+        try:
+            target = VAULT / n["id"]
+            content = target.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
+            # Set, um mehrfache Links auf dieselbe Datei zu entduplizieren
+            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)
+                if target_id and target_id != n["id"]:
+                    edges.append({
+                        "source": n["id"],
+                        "target": target_id,
+                        "weight": 1.0
+                    })
+        except OSError:
+            pass
+            
+    return {"nodes": nodes, "edges": edges}
@@ -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
@@ -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")
-            memory = ({"ok": True, "detail": "bereit"} if r.status_code == 200
-                      else {"ok": False, "detail": f"HTTP {r.status_code}"})
+            # Hermes Gateway stellt das native Gedächtnis & Agent-Loop bereit
+            r = c.get("http://127.0.0.1:8642/health")
+            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

@@ -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".
-        if (m := re.search(r"version:\s*(\d{3,})", txt)) \
+        # Formate je nach Build: "version: 0.1.0-dev (build 10426, ...)", "version: 9821 (hash)", "build: <hash> (9821)", "b9821".
+        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
-Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
-im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
+**Gedächtnis-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s Memory-Endpoint per HTTP zurück → messbar
+und als Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden**
+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
-  • memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten (HTTP an den Mem0-Sidecar)
+                               beobachtet im Steward-Modus AUCH MC2 selbst + mc2-gateway
+

 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 ($behind Commits). Gehirn-Check (Gedächtnis, Tools, Voice) grün — alles läuft."
    return
  fi
  # Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —
@@ -3,8 +3,8 @@
 # zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
 # Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
 #
-# Inhalt:  mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
-#          /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
+# Inhalt:  ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
+#          known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
 # NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
 #
 # ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +20,14 @@ RETAIN="${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

@@ -6,10 +6,6 @@ echo "Starte MC2 Deployment..."
 # 1. Neuesten Code holen
 git pull origin main

-# 1.5 Frontend aus dem Release-Branch holen (nur dist Ordner)
-echo "Hole gebautes Frontend aus release-dist Branch..."
-git fetch origin release-dist:refs/remotes/origin/release-dist || true
-git restore --source=origin/release-dist --staged --worktree frontend/dist 2>/dev/null || echo "Kein release-dist Branch gefunden (erster Lauf?)."

 # 2. Abhängigkeiten prüfen (falls sich was geändert hat)
 echo "Aktualisiere Python Abhängigkeiten..."
@@ -26,6 +22,18 @@ fi
 # 4. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
 systemctl --user daemon-reload

+# 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"
@@ -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: 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
@@ -66,33 +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
-  Devstral-Small-2-24B:
-    # KRITIKER (25.07.2026): Gegenleser aus einer ANDEREN Modellfamilie (Mistral, Apache-2.0,
-    # 24B DICHT, 256k Kontext, 68,0 % SWE-bench Verified vs. 59,2 % bei GLM-4.7-Flash).
-    # Loest GLM-4.7-Flash in der kritiker-Rolle ab. Dicht = auf Strix Halo bandbreitengebunden
-    # und damit langsam beim SCHREIBEN — fuer einen Kritiker egal: er liest viel, schreibt wenig.
-    # --jinja ist Pflicht (Chat-Template, sonst kaputte Tool-Calls).
-    cmd: |
-      llama-server -m /srv/models/Devstral-Small-2-GGUF/mistralai_Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 16384 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256
-    ttl: 1800
-    aliases:
-    - kritiker
-    capabilities:
-      in: [text]
-      out: [text]
-      tools: true
-      context: 16384
  Qwen3-Reranker-0.6B:
    # Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Mem0-Suchtreffer nach echter
    # Relevanz (/v1/rerank, Mungert-GGUF — Community-Konvertierungen liefern oft Nullscores!).
@@ -0,0 +1,124 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# Projekte-Sync (20.08.2026): haelt ~/projekte mit Gitea deckungsgleich.
+#
+# Warum: Der Hermes-Desktop laeuft gegen das Box-Backend, sein Ordner-Waehler zeigt
+# also das Dateisystem der BOX. Damit dort alle Projekte auftauchen, muessen sie hier
+# liegen — und aktuell sein.
+#
+# Regeln (bewusst konservativ — dieses Skript laeuft unbeaufsichtigt):
+#   • NUR fast-forward (`--ff-only`). Kein merge, kein rebase, kein reset, kein force.
+#   • Repos mit lokalen Aenderungen werden UEBERSPRUNGEN, nicht ueberfahren.
+#   • Live-Deployments werden NIE gezogen (mission-control-v2 wird aus dem Deploy
+#     bedient und pusht selbst) — sie bekommen nur eine Verknuepfung, damit sie im
+#     Waehler auftauchen.
+#   • Bestehende Checkouts in ~ bleiben, wo sie sind; ~/projekte bekommt eine
+#     Verknuepfung darauf statt eines zweiten Klons.
+#   • Interne Gitea-IP, NICHT die DDNS-Domain: die ist nachts durch die
+#     Zwangstrennung zeitweise tot (Lehre vom 24.07.).
+#
+# Aufruf:  projekte-sync.sh [--dry-run]
+# Exit:    0 = alles gut · 1 = mindestens ein Repo hatte ein Problem
+set -uo pipefail
+
+GITEA="${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
@@ -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)
@@ -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
@@ -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.**
@@ -1,21 +1,36 @@
 ---
 name: trend_radar
-description: "Liest die trend-radar-watchlist.json, recherchiert tagesaktuell nach Neuigkeiten zu den Modellen/Tools und erstellt bei Relevanz Prüfstand-Tickets in der Ideen-Queue."
-version: 1.0.0
+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]
+    tags: [research, radar, trends, mc2, self-modifying]
 ---

-# Trend Radar
+# Trend Radar (Autonomous & Self-Modifying)

-Das Evolution-Radar für neue Open-Source KI-Modelle, Tools und Frameworks.
+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).

-## Ablauf
-1. **Watchlist lesen**: Die Datei `deploy/trend-radar-watchlist.json` wird ausgelesen.
-2. **Recherche**: Für jeden Eintrag (z.B. Llama 4, Qwen 3) wird nach den neuesten Entwicklungen der letzten Wochen gesucht (z.B. via Hacker News oder direkten Web-Searches).
-3. **Auswertung**: Wenn ein Modell offiziell erschienen ist oder ein wesentliches Update erhalten hat, wird ein Konzept formuliert, wie das MC2-Projekt davon profitieren könnte.
-4. **Ideen-Queue füllen**: Es wird ein neues Kanban-Ticket / Prüfstand-Ticket in der Ideen-Queue erzeugt, damit der Commander oder das System es in die Werkstatt übernehmen kann.
-5. **Meldung**: Bericht an den Commander via Telegram.
+## 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
--version, /api/health). Bei Widerspruch zu älteren Docs (SAVEPOINT.md, docs/memory/) gewinnt
+_Live gegen die Box verifiziert am **19.08.2026** (Dienste-Liste, llama-swap-Config, hermes
+--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`) |
-| `mission-control-2` (User) | `:9001` | MC2 Backend+Frontend; `/v1` = OpenAI-Gateway; `/hermes-ui/` = Desktop-Gateway-Proxy |
-| `hermes-gateway` (User) | `:8642` | Hermes Agent API (Lucys Lane) |
-| `hermes-builtin-ui` (User) | `:9119` (loopback) | Eingebaute Hermes-GUI; LAN-Zugang NUR via MC2-Proxy `/hermes-ui/` (statischer Token im systemd-Drop-in) |
-| `voice-service` (User) | `:8650` | STT (Parakeet/Whisper) + Turn-Check für Lucy |
+| `llama-swap` (System-Dienst) | `:8080` | Modell-Router; Engine = llama.cpp **Vulkan/RADV** (`/opt/llamacpp-vulkan`, b10502) |
+| `mission-control-2` (User) | `:9001` | MC2 Cockpit (FastAPI + React Frontend) & Steuerpult |
+| `mc2-gateway` (User) | `:9010` | `/v1`-Datenpfad (model:auto Routing + native Bildweiche) |
+| `mc2-steward` (User) | — | Hintergrundwächter (Re-Warm, Health-Sentry, Mem0-Dedupe) |
+| `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
-wiederbeleben. ⚠️ User-Units per SSH nur sichtbar mit
-`export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(id -u)` vor `systemctl --user`.
+**Stillgelegt:** `hermes-terminal` (:7681), `hermes-webui` (:8787) und alter `governor` (:8100).
+⚠️ User-Units per SSH nur sichtbar mit `export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(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` |
-| `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) | 600 | 131k ctx; Werkstatt-/Orchestrator-Worker + IDE „bauen"; auch `delegation.model` |
-| `heavy` | gpt-oss-120b (mxfp4) | 600 | 32k ctx! Planer/Chef-Gutachter/Radar-Analyst — nur Ein-Schuss, lädt seit der LLM-Diät in ~28 s |
-| `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B (Q4_K_M) | 900 | Augen, ON-DEMAND; Lucy-App wärmt beim Start + alle 10 min |
-| `kritiker` | GLM-4.7-Flash (UD-Q4_K_XL) | 600 | Fremdblick-Prosa + Chef-Gutachter-Vertretung |
-| `scout` | GLM-4.6V-Flash (Q4_K_M) | 300 | Vision+Tools-Allrounder |
+| `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 |
+| `coder` | Qwen3-Coder-Next (Q4_K_M) | 5400 | 131k ctx; Autonomer Coder & Builder (80B MoE, 51,5 t/s) |
+| `debugger` / `doctor` | Muse-Glimmer-30B (Q4_K_XL, DFlash) | 600 | 65k ctx; Runtime-Diagnostik & Fehler-Debugger (Multimodal) |
+| `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 | Multimodal-Augen (On-Demand) |
+| `scout` | GLM-4.6V-Flash (Q4_K_M) | 300 | Schneller Tool- und Vision-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
-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).
+Config: `/etc/llama-swap/config.yaml` (sudo zum Schreiben).

 ## Hermes (Agent)

- **v0.18.2** (git-Install `~/.hermes/hermes-agent`, Py 3.11), Config `~/.hermes/config.yaml`
-  (IMMER Backup vor Änderung), Persona `~/.hermes/SOUL.md` = **Lucy** (alle Kanäle, Anrede
-  „Commander").
- Hirn: `model.default` UND `model.model` = `fast`. `delegation.model: coder` (seit 10.07.).
- `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`.
+- **v0.20.4** (git-Install `~/.hermes/hermes-agent`), Config `~/.hermes/config.yaml`, Persona `~/.hermes/SOUL.md` = **Lucy**.
+- **Bot Mode:** Unterstützt Multi-Bot-Roster (`Lucy` als Haupt-Agentin, `Coder` mit `Qwen3-Coder-Next`, `Debugger` mit `Muse-Glimmer-30B`).
+- `approvals.mode: smart`, `approvals.cron_mode: deny`.
+- MCP-Server (aus `~/mission-control-v2/mcp/`): mission-control-memory, mission-control-stack, hermes-pc-control, hermes-web-fetch, mcp_voice.

 ## Automatik-Fahrplan (was nachts von allein läuft)

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@@ -1,4 +1,4 @@
-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-CewBeZjY.js";import{J as _}from"./JobsBar-C8WWQtK-.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}}/**
+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}}/**
 * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
 *
 * This source code is licensed under the ISC license.
@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as o}from"./index-CewBeZjY.js";/**
+import{c as o}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
 * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
 *
 * This source code is licensed under the ISC license.
@@ -1,4 +1,4 @@
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+import{c as e}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
 * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
 *
 * This source code is licensed under the ISC license.
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+import{c as a}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
+ * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
+ *
+ * This source code is licensed under the ISC license.
+ * See the LICENSE file in the root directory of this source tree.
+ */const o=a("FolderOpen",[["path",{d:"m6 14 1.5-2.9A2 2 0 0 1 9.24 10H20a2 2 0 0 1 1.94 2.5l-1.54 6a2 2 0 0 1-1.95 1.5H4a2 2 0 0 1-2-2V5a2 2 0 0 1 2-2h3.9a2 2 0 0 1 1.69.9l.81 1.2a2 2 0 0 0 1.67.9H18a2 2 0 0 1 2 2v2",key:"usdka0"}]]);export{o as F};
@@ -1,4 +1,4 @@
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+import{c as a}from"./index-0Xcu6PnS.js";/**
 * @license lucide-react v0.460.0 - ISC
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 *
 * This source code is licensed under the ISC license.
@@ -7,8 +7,8 @@
    <link rel="manifest" href="/manifest.webmanifest" />
    <link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/favicon.svg" />
    <title>Mission Control 2.0</title>
-    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-CewBeZjY.js"></script>
-    <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-Hvm3o3G2.css">
+    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-0Xcu6PnS.js"></script>
+    <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-Dv1-nhwH.css">
  </head>
  <body>
    <div id="root"></div>
@@ -23,6 +23,7 @@ const IdeenView = lazy(() => import("@/views/IdeenView").then((m) => ({ default:
 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 })))

 // Dezenter Lade-Zustand während eine View nachgeladen wird (lokales Netz: kaum sichtbar).
 function ViewLoading() {
@@ -206,6 +207,7 @@ export default function App() {
            {view === "skills" && <SkillsView />}
            {view === "models" && <ModelsView />}
            {view === "connect" && <ConnectView />}
+            {view === "wissen" && <WissenView />}
            {view === "chronik" && <ChronikView />}

            {view === "agent" && <AgentView />}
@@ -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.",
-          repair: { kind: "restart", service: "mem0-service", label: "Gedächtnis neu starten" },
+          detail: "Lucy kann sich gerade nichts merken — das Gateway antwortet nicht.",
+          repair: { kind: "restart", service: "hermes-gateway", label: "Gateway neu starten" },
        }
  })())

@@ -3,6 +3,7 @@ import {
  Boxes,
  Inbox,
  History,
+  Library,
  Plug,
  Bot,
  SquareTerminal,
@@ -11,7 +12,7 @@ import {
  type LucideIcon,
 } from "lucide-react"

-export type ViewId = "dashboard" | "ideen" | "auftraege" | "skills" | "models" | "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"

@@ -34,6 +35,7 @@ export const NAV: NavItem[] = [
  { 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" },
  { id: "konsole", label: "Konsole", hint: "Direkte Box-Shell (SSH-artig)", icon: SquareTerminal, group: "Werkzeuge" },
  { id: "guide", label: "Anleitung", hint: "Einrichten & Vibe-Coding", icon: HelpCircle, 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;
-            semantisch, <strong>graph-first</strong> dargestellt, mit 4-Typen-Taxonomie
-            (<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).
+            Dein Gedächtnis ist auto-lernend &amp; semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn —
+            egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
          </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>
@@ -0,0 +1,283 @@
+import { useEffect, useMemo, useState } from "react"
+import { Library, FileText, Sparkles, Loader2, FolderOpen, Search } from "lucide-react"
+import { api, type WissenDatei, type WissenFile } from "@/lib/api"
+import { useWissen, useMemoryGraph } from "@/lib/queries"
+import { GraphView } from "./GraphView"
+import { GraphErrorBoundary } from "./GraphErrorBoundary"
+import { cn } from "@/lib/utils"
+
+// Wissens-Vault: die nächtlichen Traum-Notizen der Box als klickbares Wiki.
+// [[wiki-links]] springen zur verlinkten Notiz; Markdown wird leichtgewichtig gerendert
+// (bewusst ohne externe Markdown-Lib — Überschriften, Listen, fett/kursiv, Code reichen hier).
+
+const DIR_LABEL: Record<string, string> = {
+  "": "Allgemein",
+  traeume: "Träume",
+  muster: "Muster",
+  "skill-kandidaten": "Skill-Kandidaten",
+  "skill-kandidaten/beauftragt": "Skill-Kandidaten · beauftragt",
+  "skill-kandidaten/verworfen": "Skill-Kandidaten · verworfen",
+}
+
+export function WissenView() {
+  const { data, isLoading } = useWissen()
+  const [active, setActive] = useState<string | null>(null)
+  const [doc, setDoc] = useState<WissenDatei | null>(null)
+  const [docLoading, setDocLoading] = useState(false)
+  const [q, setQ] = useState("")
+  const [showGraph, setShowGraph] = useState(false)
+  
+  const { data: graphData, isLoading: graphLoading } = useMemoryGraph(showGraph)
+
+  const files = useMemo(() => data?.files ?? [], [data])
+
+  // Name → Pfad für [[wiki-links]] (Dateiname ohne .md, case-insensitive).
+  const byName = useMemo(() => {
+    const m = new Map<string, string>()
+    for (const f of files) m.set(f.name.toLowerCase(), f.path)
+    return m
+  }, [files])
+
+  const filtered = useMemo(() => {
+    if (!q.trim()) return files
+    const ql = q.toLowerCase()
+    return files.filter((f) => f.title.toLowerCase().includes(ql) || f.path.toLowerCase().includes(ql))
+  }, [files, q])
+
+  const groups = useMemo(() => {
+    const g: { dir: string; files: WissenFile[] }[] = []
+    for (const f of filtered) {
+      const found = g.find((x) => x.dir === f.dir)
+      if (found) found.files.push(f)
+      else g.push({ dir: f.dir, files: [f] })
+    }
+    // INDEX zuerst, dann Träume, dann Rest alphabetisch
+    return g.sort((a, b) => (a.dir === "" ? -1 : b.dir === "" ? 1 : a.dir.localeCompare(b.dir)))
+  }, [filtered])
+
+  // Beim ersten Laden: INDEX.md öffnen, falls vorhanden.
+  useEffect(() => {
+    if (!active && files.length) {
+      const index = files.find((f) => f.path.toLowerCase() === "index.md")
+      setActive(index?.path ?? files[0].path)
+    }
+  }, [files, active])
+
+  useEffect(() => {
+    if (!active) return
+    setDocLoading(true)
+    api<WissenDatei>(`/api/wissen/datei?pfad=${encodeURIComponent(active)}`)
+      .then(setDoc)
+      .catch(() => setDoc({ path: active, content: "*(Notiz nicht ladbar)*", mtime: 0 }))
+      .finally(() => setDocLoading(false))
+  }, [active])
+
+  const openWikiLink = (name: string) => {
+    const path = byName.get(name.toLowerCase())
+    if (path) setActive(path)
+  }
+
+  return (
+    <div className="space-y-5">
+      <div className="flex items-center justify-between">
+        <div>
+          <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">
+            Wissen
+          </h1>
+          <p className="text-sm text-muted-foreground">
+            Was sich die Box nachts erschließt — Traum-Notizen, Muster und Skill-Ideen aus dem Wissens-Vault, verlinkt wie ein Wiki.
+          </p>
+        </div>
+        {files.length > 0 && (
+          <div className="flex rounded-lg border border-border/60 bg-card p-1">
+            <button
+              onClick={() => setShowGraph(false)}
+              className={cn("rounded-md px-3 py-1.5 text-xs font-medium transition-colors", !showGraph ? "bg-primary text-primary-foreground shadow" : "text-muted-foreground hover:bg-muted")}
+            >
+              Liste
+            </button>
+            <button
+              onClick={() => setShowGraph(true)}
+              className={cn("rounded-md px-3 py-1.5 text-xs font-medium transition-colors", showGraph ? "bg-primary text-primary-foreground shadow" : "text-muted-foreground hover:bg-muted")}
+            >
+              Graph
+            </button>
+          </div>
+        )}
+      </div>
+
+      {data && !data.available && (
+        <div className="rounded-2xl border border-amber-500/30 bg-amber-500/5 p-4 text-xs text-amber-300">
+          Der Wissens-Vault liegt auf der Box (~/wissens-vault) — im lokalen Dev-Modus nicht verfügbar.
+        </div>
+      )}
+
+      {isLoading && (
+        <div className="flex items-center gap-2 rounded-2xl border border-border/60 bg-card/30 p-6 text-xs text-muted-foreground">
+          <Loader2 className="h-4 w-4 animate-spin" /> Vault wird geladen …
+        </div>
+      )}
+
+      {data?.available && files.length === 0 && (
+        <div className="rounded-2xl border border-dashed border-border/60 bg-card/20 p-8 text-center text-xs text-muted-foreground">
+          Noch keine Notizen. Der nächtliche Traum (03:15) legt sie an — morgen früh steht hier die erste.
+        </div>
+      )}
+
+      {showGraph ? (
+        <div className="mc-card flex h-[70vh] flex-col overflow-hidden p-0 relative">
+          {graphLoading && (
+            <div className="absolute inset-0 flex items-center justify-center bg-background/50 z-10">
+              <div className="flex items-center gap-2 rounded-2xl border border-border/60 bg-card p-6 text-xs text-muted-foreground">
+                <Loader2 className="h-4 w-4 animate-spin" /> Graph wird berechnet …
+              </div>
+            </div>
+          )}
+          <GraphErrorBoundary>
+            {graphData && (
+              <GraphView
+                data={graphData}
+                selectedNodeId={active}
+                onNodeSelect={(id) => {
+                  if (id) {
+                    setActive(id)
+                    setShowGraph(false)
+                  }
+                }}
+              />
+            )}
+          </GraphErrorBoundary>
+        </div>
+      ) : files.length > 0 && (
+        <div className="flex flex-col gap-4 lg:flex-row">
+          {/* Datei-Liste */}
+          <aside className="w-full shrink-0 space-y-3 lg:w-72">
+            <div className="relative">
+              <input value={q} onChange={(e) => setQ(e.target.value)} type="search"
+                placeholder="Notizen durchsuchen…" aria-label="Notizen durchsuchen"
+                className="h-9 w-full rounded-lg border border-border/60 bg-card/45 pl-8 pr-3 text-xs text-foreground outline-none focus:ring-1 focus:ring-primary/50" />
+              <Search className="absolute left-2.5 top-2.5 h-3.5 w-3.5 text-muted-foreground" />
+            </div>
+            <div className="max-h-[70vh] space-y-3 overflow-y-auto pr-1 scrollbar-thin">
+              {groups.map(({ dir, files: gf }) => (
+                <div key={dir || "__root"}>
+                  <p className="mb-1 flex items-center gap-1 text-[10px] font-bold uppercase tracking-wider text-muted-foreground/60">
+                    <FolderOpen className="h-3 w-3" /> {DIR_LABEL[dir] ?? dir}
+                  </p>
+                  <div className="space-y-0.5">
+                    {gf.map((f) => (
+                      <button key={f.path} onClick={() => setActive(f.path)}
+                        className={cn("flex w-full items-center gap-1.5 rounded-lg px-2 py-1.5 text-left text-xs transition-all cursor-pointer",
+                          active === f.path ? "bg-primary/15 text-primary" : "text-muted-foreground hover:bg-accent hover:text-foreground")}>
+                        <FileText className="h-3.5 w-3.5 shrink-0" />
+                        <span className="truncate" title={f.title}>{f.name}</span>
+                        {f.neu && <span className="ml-auto flex items-center gap-0.5 rounded bg-violet-500/15 px-1 py-0.5 text-[8px] font-bold uppercase text-violet-300"><Sparkles className="h-2.5 w-2.5" />neu</span>}
+                      </button>
+                    ))}
+                  </div>
+                </div>
+              ))}
+            </div>
+          </aside>
+
+          {/* Inhalt */}
+          <div className="min-w-0 flex-1 mc-card p-5">
+            {docLoading ? (
+              <div className="flex items-center gap-2 text-xs text-muted-foreground"><Loader2 className="h-4 w-4 animate-spin" /> Notiz wird geladen …</div>
+            ) : doc ? (
+              <>
+                <div className="mb-3 flex items-center justify-between border-b border-border/40 pb-2">
+                  <span className="flex items-center gap-1.5 font-mono text-[11px] text-muted-foreground"><Library className="h-3.5 w-3.5" /> {doc.path}</span>
+                  {doc.mtime > 0 && (
+                    <span className="text-[10px] text-muted-foreground/60">
+                      Stand {new Date(doc.mtime * 1000).toLocaleString("de-DE", { day: "2-digit", month: "2-digit", hour: "2-digit", minute: "2-digit" })}
+                    </span>
+                  )}
+                </div>
+                <Markdown text={doc.content} onWikiLink={openWikiLink} known={byName} />
+              </>
+            ) : null}
+          </div>
+        </div>
+      )}
+    </div>
+  )
+}
+
+// ── Leichtgewichtiger Markdown-Renderer (Zeilen-basiert, XSS-frei da reines JSX) ──
+function Markdown({ text, onWikiLink, known }: {
+  text: string
+  onWikiLink: (name: string) => void
+  known: Map<string, string>
+}) {
+  const lines = text.split("\n")
+  const out: React.ReactNode[] = []
+  let list: React.ReactNode[] = []
+  let code: string[] | null = null
+
+  const flushList = (key: string) => {
+    if (list.length) {
+      out.push(<ul key={key} className="mb-3 ml-4 list-disc space-y-1">{list}</ul>)
+      list = []
+    }
+  }
+
+  lines.forEach((raw, i) => {
+    const key = `l${i}`
+    if (code !== null) {
+      if (raw.trimEnd() === "```") {
+        out.push(<pre key={key} className="mb-3 overflow-x-auto rounded-xl border border-border/50 bg-background/50 p-3 font-mono text-[11px] leading-relaxed text-foreground/85">{code.join("\n")}</pre>)
+        code = null
+      } else code.push(raw)
+      return
+    }
+    if (raw.trimStart().startsWith("```")) { flushList(key); code = []; return }
+
+    const line = raw.trimEnd()
+    if (!line.trim()) { flushList(key); return }
+
+    const h = line.match(/^(#{1,4})\s+(.*)$/)
+    if (h) {
+      flushList(key)
+      const level = h[1].length
+      const cls = level === 1 ? "text-lg font-bold mt-1 mb-3" : level === 2 ? "text-base font-bold mt-4 mb-2" : "text-sm font-bold mt-3 mb-1.5"
+      out.push(<p key={key} className={cn(cls, "font-space text-foreground")}>{inline(h[2], onWikiLink, known, key)}</p>)
+      return
+    }
+    const li = line.match(/^\s*[-*•]\s+(.*)$/)
+    if (li) {
+      list.push(<li key={key} className="text-xs leading-relaxed text-foreground/85">{inline(li[1], onWikiLink, known, key)}</li>)
+      return
+    }
+    flushList(key)
+    out.push(<p key={key} className="mb-2 text-xs leading-relaxed text-foreground/85">{inline(line, onWikiLink, known, key)}</p>)
+  })
+  flushList("end")
+  if (code !== null) out.push(<pre key="code-end" className="mb-3 overflow-x-auto rounded-xl border border-border/50 bg-background/50 p-3 font-mono text-[11px]">{(code as string[]).join("\n")}</pre>)
+
+  return <div className="max-w-3xl">{out}</div>
+}
+
+// Inline: [[wiki-links]], **fett**, *kursiv*, `code` — per Regex-Split, reines JSX (kein HTML-Inject).
+function inline(text: string, onWikiLink: (n: string) => void, known: Map<string, string>, keyBase: string): React.ReactNode[] {
+  const parts = text.split(/(\[\[[^\]]+\]\]|\*\*[^*]+\*\*|\*[^*]+\*|`[^`]+`)/g)
+  return parts.map((p, i) => {
+    const key = `${keyBase}-${i}`
+    const wiki = p.match(/^\[\[([^\]|]+)(?:\|([^\]]+))?\]\]$/)
+    if (wiki) {
+      const target = wiki[1].trim()
+      const label = (wiki[2] ?? wiki[1]).trim()
+      const exists = known.has(target.toLowerCase())
+      return exists ? (
+        <button key={key} onClick={() => onWikiLink(target)}
+          className="rounded bg-primary/10 px-1 text-primary underline decoration-primary/40 underline-offset-2 hover:bg-primary/20 cursor-pointer">{label}</button>
+      ) : (
+        <span key={key} className="rounded bg-background/40 px-1 text-muted-foreground" title="Notiz existiert (noch) nicht">{label}</span>
+      )
+    }
+    if (p.startsWith("**") && p.endsWith("**")) return <b key={key} className="font-semibold text-foreground">{p.slice(2, -2)}</b>
+    if (p.startsWith("*") && p.endsWith("*") && p.length > 2) return <i key={key}>{p.slice(1, -1)}</i>
+    if (p.startsWith("`") && p.endsWith("`")) return <code key={key} className="rounded bg-background/50 px-1 font-mono text-[11px] text-teal-300">{p.slice(1, -1)}</code>
+    return <span key={key}>{p}</span>
+  })
+}
@@ -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)}"
@@ -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