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Hitonabi 0b639870ff fix(frontend): mem0_ms nach memory_ms umbenannt, Mem0-Texte zu Gedächtnis, dist neu gebaut
Ampel / ampel (push) Successful in 21s
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
2026-08-19 18:21:28 +02:00
Hitonabi 9a35be91f9 fix(llamaswap): Konsolidiere Modelle & entferne redundante Alt-Aliase
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
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
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
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
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
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
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
2026-08-08 00:49:40 +02:00
Hitonabi cd7e1bc114 fix(trend-radar): enforce 96GB RAM hardware constraint
Ampel / ampel (push) Successful in 24s
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
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
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
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
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
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
2026-08-07 23:42:13 +02:00
Hitonabi 102149a5d6 build: compile frontend and fix gitignore for dist
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 23:36:43 +02:00
Hitonabi 0c849f4dcd fix: use autonomous zero-intervention lane (-z) for skill runner 2026-08-07 23:33:41 +02:00
Hitonabi 94490f114d fix: correct hermes cli invocation for skills run
Ampel / ampel (push) Successful in 21s
2026-08-07 17:10:48 +02:00
Hitonabi c360bbe14e fix: ruff import sorting in skills.py
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 17:05:49 +02:00
Hitonabi 6cb29ee70e feat: show running state of skills in frontend using psutil
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 17:03:30 +02:00
Hitonabi a6e2f78c27 feat: add missing SKILL.md files for autonomous hermes crons
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 16:50:02 +02:00
Hitonabi a201c20bf2 fix: resolve correct path for skills directory relative to repo root
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 16:42:39 +02:00
Hitonabi 56676fe83c fix: remove outdated Wissen/Traeume functionality completely
Ampel / ampel (push) Successful in 23s
2026-08-07 16:32:34 +02:00
Hitonabi 77bead5ba4 fix: update release-dist tracking branch explicitly during deployment
Ampel / ampel (push) Successful in 24s
2026-08-07 16:28:38 +02:00
Hitonabi ee456de713 fix: remaining ruff formatting issues and robust gitea auth
Ampel / ampel (push) Successful in 23s
2026-08-07 16:25:27 +02:00
Hitonabi e16f0140f7 fix: ampel ci unbound variable GITHUB_SHA
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 16:19:35 +02:00
Hitonabi 637c21387a fix: ruff linter warnings
Ampel / ampel (push) Failing after 23s
2026-08-07 16:14:49 +02:00
Hitonabi da03de18cb feat: Skills Dashboard, CI Build Automation, Auto-Sync & CI-Ampel MCP
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 16:08:49 +02:00
Hitonabi 1b0184eed8 Llama-Swap Config Sync (Devstral hinzugefügt, GLM-4.7 entfernt, persistent=true)
Ampel / ampel (push) Failing after 23s
2026-08-07 15:58:46 +02:00
Hitonabi 4fb8387f79 IDE Line Cleanup & Agentic IDE Umbau
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 14:01:27 +02:00
Hitonabi cb884abdc8 fix: graph view node payload keys (content instead of label)
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 12:20:34 +02:00
Hitonabi 0a6b6fd18d chore: build frontend for wissens-vault graph view
Ampel / ampel (push) Failing after 24s
2026-08-07 12:16:05 +02:00
Hitonabi 8f359ef4c9 feat: obsidian-style graph view for wissens-vault 2026-08-07 12:16:01 +02:00
Hitonabi 327d5a495e feat: add llm_wiki cron, update hermes config docs for memory and browser
Ampel / ampel (push) Failing after 23s
2026-08-07 12:09:55 +02:00
Hitonabi 69925c6cde feat: autonome hermes skills für trend_radar und pruefstand
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 12:01:10 +02:00
Hitonabi a5410642fa feat: ide-lane hardening (ci ampel in auftragsbuch, hermes auto-bugfix, cleanup)
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 11:47:50 +02:00
Hitonabi c3851f8e25 refactor(docs): remove obsolete mem0 and governor references, update AGENTS.md for Hermes
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 11:33:41 +02:00
Hitonabi 29f8797fbf fix: resolve auftragsbuch list_proposals crash and enhance lucy prompt
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 11:23:35 +02:00
Hitonabi 9886d80b1c fix: add URLs to hacker news items and fix prompt for sysadmin report
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 11:21:10 +02:00
Hitonabi 5bc709221e feat: add news, discover models and auftragsbuch to sysadmin report
Ampel / ampel (push) Failing after 21s
2026-08-07 11:19:15 +02:00
Hitonabi 14f8a5f405 fix: change sysadmin report LLM endpoint to 9001 and truncate event texts
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 11:15:30 +02:00
Hitonabi 16d2a06d95 fix: make Sysadmin Telegram report much shorter and mobile-friendly
Ampel / ampel (push) Failing after 23s
2026-08-07 11:13:50 +02:00
Hitonabi 45f799c57d feat: implement daily Telegram sysadmin report
Ampel / ampel (push) Failing after 22s
2026-08-07 11:12:06 +02:00
Hitonabi e814122c73 feat: restore TokenPerformanceCard
Ampel / ampel (push) Successful in 21s
2026-08-07 11:11:00 +02:00
Hitonabi d45f2fc6cb fix: remove Memory (Gehirn) completely from frontend widgets
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 11:05:59 +02:00
Hitonabi c2319739e2 fix: remove unused EigenlebenView imports and rebuild frontend
Ampel / ampel (push) Successful in 22s
2026-08-07 11:02:49 +02:00
134 changed files with 2498 additions and 4242 deletions
+22
View File
@@ -0,0 +1,22 @@
{
"mcpServers": {
"mc2-memory": {
"command": "python",
"args": [
"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_memory.py"
]
},
"mc2-system": {
"command": "python",
"args": [
"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_mc.py"
]
},
"mc2-web": {
"command": "python",
"args": [
"F:\\Coding Stuff\\mission-control-2\\mcp\\mcp_web.py"
]
}
}
}
+23
View File
@@ -42,6 +42,29 @@ jobs:
rot=1
else
( cd frontend && npm ci --no-audit --no-fund && npm run build ) || rot=1
if [ $rot -eq 0 ]; then
echo "== Frontend: Push nach release-dist =="
git config --global user.name "Gitea Actions"
git config --global user.email "actions@gitea.local"
CURRENT_COMMIT=$(git rev-parse HEAD)
# Erzeuge (oder hole) den orphan branch 'release-dist'
git checkout --orphan release-dist 2>/dev/null || git checkout release-dist
git rm -rf . >/dev/null 2>&1 || true
# Checkout nur frontend/dist vom aktuellen Stand
git add -f frontend/dist
if ! git diff-index --quiet HEAD; then
git commit -m "Automatischer Frontend Build ($CURRENT_COMMIT) [skip ci]"
# Push to release-dist. Token auth from runner is expected to work for Gitea Actions.
git push origin HEAD:release-dist -f
else
echo "Keine Änderungen am Frontend-Build."
fi
# Zurück zum originalen Branch für den Rest des Skripts
git checkout $CURRENT_COMMIT
fi
fi
fi
-1
View File
@@ -22,4 +22,3 @@ gemma_swap*
# TypeScript-Inkrementalcache (reines Build-Artefakt, maschinenabhängig)
frontend/tsconfig.tsbuildinfo
+13 -1
View File
@@ -6,7 +6,13 @@ Kurz gehalten, nur die Wahrheiten, die man sonst schmerzhaft lernt. Details: `RE
## Was das ist
Lokaler Local-AI-Stack für die Box (Bosgame M5, Strix Halo, Vulkan/RADV). Schichten:
Engine (llama-swap) · Builtin-Routing-Gateway (`model: auto`) · MC2 (FastAPI + React/shadcn) ·
Hermes-Agent. Backend Python (Box läuft Python 3.14), Frontend Vite/React/shadcn/Tailwind.
**Hermes-Agent (das autonome Gehirn "Lucy")**. Backend Python (Box läuft Python 3.14), Frontend Vite/React/shadcn/Tailwind.
**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,
@@ -23,6 +29,12 @@ Hermes-Agent. Backend Python (Box läuft Python 3.14), Frontend Vite/React/shadc
dem Deploy auf Gitea liegen**, und uncommittete Box-Änderungen gehen verloren (Absicht).
- **Nie direkt auf `main` arbeiten.** Immer Branch (`wartung/...`), Gate grün, dann Merge/Deploy.
## Agentic IDE & Vibe Coding
- **Zero Middle-Layers:** Coding passiert zu 100% lokal auf dem Dev-PC in der **OpenCode Desktop IDE**.
- Es gibt keinen Zed-Workflow, keine OpenCode-CLI-Mittelschicht und keinen Governor mehr.
- Der Agent in OpenCode Desktop nutzt via MCP (`.agents/mcp_config.json`) die API der Box (`:9001/v1`), um autonom Projekte zu bauen.
- **Mix-Ansatz beim Testen:** Der Agent testet lokal. Vor dem Push muss er prüfen, ob das Gitea-`VERIFY`-Skript fehlerfrei durchläuft.
## Zeit & Umgebung
- **Box = Ubuntu, läuft in `Europe/Berlin`** (seit 03.07.2026; vorher UTC). Dev-PC = Windows.
Naive/lokale Zeiten immer über `MC_LOCAL_TZ` (= `Europe/Berlin`) auflösen, nie `datetime.now()` ohne TZ annehmen
+24 -29
View File
@@ -12,54 +12,55 @@ prüft sich selbst und meldet sich, wenn etwas nicht stimmt.
| Bahn | Was sie tut | Wo |
|---|---|---|
| **Steuerzentrale** | Modelle, Routing, Wartung, Gedächtnis, Ideen-Queue, Auftragsbuch | MC2 `:9001` |
| **Coding** | Zed + OpenCode am Tag, `opencode-lauf.sh` in der Nacht — **ein Regelwerk, zwei Auslöser** | Governor `:8100` |
| **Coding** | Agentic IDE (z.B. OpenCode Desktop) auf Dev-PC via lokaler API + MCP | 100% lokal |
| **Lucy** | Sprach-Companion mit 3D-Avatar, Augen und Ohren | eigenes Repo `Hitonabi/lucy` |
Lucy holt ihr Hirn über MC2, spricht aber nie durch den Governor — ein Gespräch ist keine
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 |
| `8100` | **Governor** — Token-Wächter vor dem Gateway | LAN |
| `8080` | **llama-swap** — Modell-Router | LAN |
| `9010` | `mc2-gateway``/v1`-Datenpfad (`model: auto`, Bild-Weiche) | loopback |
| `8642` · `9119` | Hermes-Gateway · Hermes-Web-UI | loopback |
| `8765` · `8650` | Mem0-Sidecar · Voice-Sidecar (STT/TTS) | loopback |
| `7682` | ttyd — Box-Konsole, same-origin unter `/console/` | loopback |
Units in [`deploy/`](deploy/): `mission-control-2` · `mc2-gateway` · `mc2-steward` · `governor` ·
Units in [`deploy/`](deploy/): `mission-control-2` · `mc2-gateway` · `mc2-steward` ·
`mem0-service` · `voice-service` · `box-console` · `hermes-builtin-ui` + Timer für Backup,
Auto-Update, Self-Smoke und Bagatell-Annahme. `llama-swap` läuft als System-Unit.
## Der Weg einer Idee
## Die Bau-Pipeline
```
Idee in MC2 → Gitea-Repo (mit CI-Ampel + VERIFY) → in Zed bauen → Ampel → main
└── oder nachts: Hermes-Cron → opencode-lauf.sh → dieselben Regeln
Idee in MC2 → Gitea-Repo (mit CI-Ampel + VERIFY) → in Agentic IDE bauen → Ampel → main
└── autonomes Vibe Coding via OpenCode Desktop + MCP
```
Jedes neue Repo wird von [`deploy/gitea-repo-create.sh`](deploy/gitea-repo-create.sh) **mit beiden
Wächtern geboren**:
- **`.gitea/workflows/ci.yml`** — die Außen-Prüfung nach dem Push (Gitea Actions)
- **`VERIFY`** — die Innen-Prüfung: eine Zeile, wie man das Projekt testet. Das OpenCode-Plugin
führt sie nach jeder Etappe aus und gibt rote Tests dem Agenten **sofort** zurück, statt sie
erst der CI zu zeigen. Keine `VERIFY`-Datei = Prüf-Tor aus.
- **`VERIFY`** — die Innen-Prüfung: eine Zeile, wie man das Projekt testet. Die Agentic IDE
führt sie im Mix-Ansatz vor jedem Push aus, um Code-Fehler ("Quality Gap") abzufangen.
Keine `VERIFY`-Datei = Prüf-Tor aus.
## Modelle & Rollen
Gemessen auf der Box (25.07.2026, Vulkan, Q4):
Gemessen auf der Box (Stand: August 2026, Vulkan b10502):
| Rolle | Modell | Tempo | Aufgabe |
|---|---|---|---|
| `coder` | Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | **51,5 t/s** · Prefill **754 t/s** | Plant und baut — Kopf der Coding-Mannschaft |
| `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 **265318 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 | **69,690 t/s** | Lucys Hirn **und** Sucher-Subagent. Immer warm |
| `debugger` / `doctor` | Muse-Glimmer-30B | **4050 t/s** (DFlash) | Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker (Multimodal) |
| `kritiker` | Devstral-Small-2-24B | **15,0 t/s** · Prefill **265318 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 —
@@ -75,13 +76,8 @@ Messwerte: [`docs/wissen/VERDIKTE.md`](docs/wissen/VERDIKTE.md).
## Qualitäts-Tore
1. **Werkzeug-Zaun** ([`deploy/opencode/plugin/`](deploy/opencode/plugin/)) — blockt `git push`,
`rm -rf`, `sudo`, `curl | sh` und Fremd-Hosts im Agentenlauf.
2. **Prüf-Tor**`VERIFY` nach jeder Etappe; rot → der Agent repariert selbst weiter (max. 3 Runden).
3. **Governor** ([`deploy/governor/`](deploy/governor/)) — zählt Tokens ehrlich (aus den echten
`usage.prompt_tokens` jeder Antwort, selbstkalibrierend). Bei ~45.000: Savepoint schreiben und
Sitzung sauber beenden. Bei ~50.000: harter Riegel. Sichtbar als Kachel im Cockpit.
4. **CI-Ampel** — Lint (ruff) · Import/Syntax (compileall) · Frontend-Build. Läuft bei jedem Push.
1. **Prüf-Tor**`VERIFY` nach jeder Etappe; rot → der Agent (OpenCode Desktop) repariert lokal nach.
2. **CI-Ampel** — Lint (ruff) · Import/Syntax (compileall) · Frontend-Build. Läuft in Gitea.
Gemeinsame Lehre dahinter: **Wissen lebt in Datei + git, nicht im schrumpfenden Chat-Kontext.**
Kontext-Komprimierung löscht still die Regeln mit.
@@ -98,7 +94,7 @@ Kontext-Komprimierung löscht still die Regeln mit.
## API (Auswahl)
`health · models/* · discover · fit · groups · routing/* · system/* · maintenance/* · connect ·
memory/* · agent/* · **governor** · ideen/* · auftragsbuch/* · chronik · eigenleben · wissen ·
memory/* · agent/* · ideen/* · auftragsbuch/* · chronik · eigenleben · wissen ·
zeitmaschine/* · reminders/* · voice/* · events (SSE)`
OpenAI-kompatibel: `/v1/chat/completions`, `/v1/completions`. MCP-Server: [`mcp/`](mcp/).
@@ -128,13 +124,12 @@ Dienst-Neustart. Vor jedem Commit lohnt der Ampel-Vorlauf: `ruff check .` und `n
| `MC_LLAMA_SWAP_URL` | `http://127.0.0.1:8080` | Engine/Router |
| `MC_CONFIG_PATH` | `/etc/llama-swap/config.yaml` | llama-swap-Config |
| `MC_V1_UPSTREAM` | | gesetzt → `/v1` geht an `mc2-gateway` (`:9010`) statt in-process |
| `MC_GOVERNOR_URL` | `http://127.0.0.1:8100` | Token-Wächter für die Cockpit-Kachel |
| `MC_ENGINE_PATH` | `/opt/llamacpp-vulkan` | aktive Engine (Vulkan-Build) |
| `MC_REWARM_ENABLED` | `1` | Warm-Set-Wächter (auf der Box bewusst `0`) |
| `MC_DRAFTS_DIR` · `MC_SPEC_TYPE` | `$MODELS/drafts` · `draft-simple` | Spekulatives Dekodieren |
Governor-eigene Schalter (`GOV_THRESHOLD`, `GOV_HARD_CEILING`, `GOV_EXEMPT_MODELS`, …):
[`deploy/governor/README.md`](deploy/governor/README.md).
## Weiterlesen
@@ -146,5 +141,5 @@ Governor-eigene Schalter (`GOV_THRESHOLD`, `GOV_HARD_CEILING`, `GOV_EXEMPT_MODEL
| [`docs/AUFTRAGSBUCH.md`](docs/AUFTRAGSBUCH.md) | Vorschlags-Inbox und das Ein-Klick-Gate |
| [`docs/wissen/VERDIKTE.md`](docs/wissen/VERDIKTE.md) | **Finale Technik-Entscheide — nicht neu aufrollen** |
| [`docs/wissen/FALLEN.md`](docs/wissen/FALLEN.md) · [`docs/wissen/OFFENE-FAEDEN.md`](docs/wissen/OFFENE-FAEDEN.md) | Stolpersteine · offene Punkte |
| [`deploy/opencode/README.md`](deploy/opencode/README.md) | Coding-Bahn: Mannschaft, Verteilung, Fallen |
| [`AGENTS.md`](AGENTS.md) | Arbeitsregeln für Agenten in diesem Repo |
+168 -42
View File
@@ -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`)
+4 -4
View File
@@ -33,13 +33,14 @@ from routers import (
maintenance,
models,
routing,
skills,
system,
voice,
wissen,
zeitmaschine,
)
from routers import reminders as reminders_router
from services import ketten_digest, metrics_history, reminders, sentry, warmer
from services import metrics_history, reminders, sentry, warmer
from starlette.requests import Request
# Zentrales Logging — Level via MC_LOG_LEVEL (INFO default). Eine Konfiguration
@@ -65,9 +66,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, None]:
if sentry.ENABLED:
tasks.append(asyncio.create_task(sentry.sentry_loop()))
tasks.append(asyncio.create_task(reminders.reminders_loop()))
if ketten_digest.ENABLED:
# Werkstatt-Status aufs Handy: Fragen sofort, Meilensteine sofort, sonst 60-min-Puls.
tasks.append(asyncio.create_task(ketten_digest.digest_loop()))
# 24-h-Metrik-Verlauf (Cockpit-Zeitachse): 10-s-Sampler, Ringpuffer, persistiert.
tasks.append(asyncio.create_task(metrics_history.sampler_loop()))
# Geteilter HTTP-Client zur lokalen Engine: Keep-Alive/Connection-Pooling statt neuer Client
@@ -109,6 +107,7 @@ app.include_router(health.router)
app.include_router(models.router)
app.include_router(routing.router)
app.include_router(system.router)
app.include_router(connect.router)
app.include_router(agent.router)
app.include_router(
@@ -133,6 +132,7 @@ app.include_router(chronik.router) # Timeline der autonomen Taten (Announ
app.include_router(events.router) # SSE-Eventstrom /api/events (P3a) — Invalidation-Bus
app.include_router(wissen.router) # Wissens-Vault (Traum-Notizen) read-only
app.include_router(zeitmaschine.router) # Snapshots ansehen + Ein-Klick-Restore (detached)
app.include_router(skills.router) # Skills & Jobs Dashboard
app.include_router(
console.router
) # Box-Konsole (ttyd) same-origin durchreichen — VOR dem SPA-Catch-all
+2 -9
View File
@@ -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
+10
View File
@@ -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,
+1 -1
View File
@@ -11,7 +11,7 @@ router = APIRouter(prefix="/api")
class IdeeIn(BaseModel):
titel: str
notiz: str = ""
welt: str = "box" # "box" = Werkstatt baut · "ide" = vorbereiten für Zed
welt: str = "box" # "box" = Werkstatt baut · "ide" = vorbereiten für Agentic IDE
tiefe: str = "" # nur ide: "simpel" | "gruendlich" (leer = Box schätzt selbst)
ziel: str = "" # nur ide-Projekt: "lxc" | "docker" (leer = Box entscheidet)
art: str = "projekt" # nur ide: "projekt" (Repo+Roadmap+Bau) | "idee" (nur durchdenken)
+83
View File
@@ -0,0 +1,83 @@
import os
import subprocess
import psutil
from fastapi import APIRouter
from pydantic import BaseModel
router = APIRouter(prefix="/api")
class RunSkillRequest(BaseModel):
skill_name: str
@router.get("/skills")
def list_skills():
"""Listet alle verfügbaren Skills aus dem deploy/skills Verzeichnis auf."""
# Pfad relativ zu dieser Datei (backend/routers/skills.py)
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
repo_root = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
skills_dir = os.path.join(repo_root, "deploy", "skills")
skills = []
# Check currently running hermes skill processes
running_skills = set()
for p in psutil.process_iter(['name', 'cmdline']):
try:
cmdline = p.info.get('cmdline')
if cmdline and any("hermes" in arg for arg in cmdline):
for arg in cmdline:
if "Führe den " in arg and " Skill aus" in arg:
# Extract skill name from "Führe den 'skill_name' Skill aus"
import re
match = re.search(r"Führe den '(.+?)' Skill aus", arg)
if match:
running_skills.add(match.group(1))
except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied, psutil.ZombieProcess):
pass
if os.path.exists(skills_dir) and os.path.isdir(skills_dir):
for entry in os.scandir(skills_dir):
if entry.is_dir():
# Suche nach SKILL.md für Metadaten
skill_md_path = os.path.join(entry.path, "SKILL.md")
description = ""
if os.path.exists(skill_md_path):
try:
with open(skill_md_path, "r", encoding="utf-8") as f:
# Lese erste Zeilen für Description (YAML Frontmatter)
lines = f.readlines()[:10]
for line in lines:
if "description:" in line.lower():
description = line.split(":", 1)[1].strip().strip('"\'')
break
elif "author:" in line.lower() and not description:
description = line.strip()
except Exception:
pass
skills.append({
"name": entry.name,
"description": description or "Keine Beschreibung verfügbar.",
"running": entry.name in running_skills
})
return {"skills": skills}
@router.post("/skills/run")
def run_skill(req: RunSkillRequest):
"""Startet einen autonomen Skill via Hermes im Hintergrund."""
hermes_bin = os.path.expanduser("~/.local/bin/hermes")
if not os.path.exists(hermes_bin):
# Fallback falls lokal (auf Windows) entwickelt wird
return {"ok": False, "err": "Hermes CLI nicht gefunden (~/.local/bin/hermes fehlt). Bist du lokal unterwegs?"}
# Entspricht: hermes -z "Führe den 'X' Skill aus" chat
cmd = [hermes_bin, "-z", f"Führe den '{req.skill_name}' Skill aus", "chat"]
try:
log_path = os.path.expanduser(f"~/.hermes/logs/skill_{req.skill_name.replace('/', '_')}.log")
os.makedirs(os.path.dirname(log_path), exist_ok=True)
with open(log_path, "a") as f:
f.write(f"\n--- Starting Skill: {req.skill_name} ---\n")
subprocess.Popen(cmd, stdout=f, stderr=subprocess.STDOUT)
return {"ok": True, "msg": f"Skill '{req.skill_name}' erfolgreich angestoßen."}
except Exception as e:
return {"ok": False, "err": str(e)}
+2 -11
View File
@@ -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,
+5 -5
View File
@@ -3,7 +3,7 @@ Voice-Endpoints für „Mit Hermes reden" (Browser-Voice + 3D-Avatar).
Dünner Layer: STT/TTS werden zum Voice-Sidecar (:8650) geproxyt; der Chat geht an den
Hermes-`api_server` (:8642, OpenAI-kompatibel) — denselben vollen Agenten mit Tools +
geteiltem Mem0 wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
geteiltem Gedächtnis wie CLI/Telegram. Mit stabilem `X-Hermes-Session-Id` hält die Plattform den
Transcript server-seitig, daher schickt der Client je Turn nur die neue User-Nachricht.
LAN-only (kein Token in der 2.0-Phase), wie die übrigen MC2-Endpoints.
@@ -169,7 +169,7 @@ def voice_metrics() -> dict:
@router.get("/voice/trace")
def voice_trace(limit: int = 20) -> dict:
"""Per-Turn-Trace: die letzten `limit` Chat-Turns mit Stufen-Breakdown (STT · Vision · Hirn ·
Generierung, Mem0 als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
Generierung, Gedächtnis als Unter-Detail). Neueste zuerst. Für die Latenz-Ansicht im Cockpit —
damit man den EINEN langsamen Turn sieht, den ein Durchschnitt verschluckt."""
return {"turns": get_trace(limit)}
@@ -289,7 +289,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
headers["X-Hermes-Session-Key"] = body.session_key
async def gen():
# Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Mem0
# Per-Turn-Trace: sammelt STT (davor, geparkt) + Vision + Hirn-TTFT + Generierung + Gedächtnis
# (Rückruf während) zu EINEM Datensatz -> die Latenz-Ansicht zeigt den einzelnen Hänger.
trace = TurnTrace(session_id=body.session_id, kind="voice")
first = True
@@ -325,7 +325,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
payload = {"model": body.model or HERMES_API_MODEL, "messages": messages, "stream": True}
# Lucys Hirn (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell -> für die gesprochene Assistentin Thinking AUS,
# sonst generiert es tausende Reasoning-Token VOR der kurzen Antwort (gemessen: 11k Token, ~30s TTFB).
# Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Mem0-Extraktion.
# Gleiches Muster wie die fast-Spur im Gateway (gateway_proxy.py) und die Gedächtnis-Extraktion.
if os.environ.get("MC_VOICE_NO_THINK", "1") not in ("0", "false", "False"):
payload["chat_template_kwargs"] = {"enable_thinking": False}
try:
@@ -342,7 +342,7 @@ async def voice_chat(body: ChatIn) -> StreamingResponse:
if first: # Time-To-First-Byte des Hermes-Streams (Verbindungs-Overhead)
trace.note_ttfb()
first = False
# Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT) —
# Erster CONTENT-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT) —
# chat_ttfb misst nur den SSE-Start (~5 ms) und ist dafür blind.
if first_content and b'"content"' in chunk:
trace.note_first_content()
+60 -1
View File
@@ -3,6 +3,7 @@ Wiki in der Zentrale. Bewusst READ-ONLY — geschrieben wird der Vault nur vom T
(und via Auftragsbuch-Entscheidungen); hier wird nur gelesen und navigiert."""
import os
import re
import time
from pathlib import Path
@@ -59,7 +60,7 @@ def list_vault() -> dict:
files = []
now = time.time()
for p in sorted(VAULT.rglob("*.md")):
if ".git" in p.parts:
if ".git" in p.parts or "traeume" in p.parts:
continue
rel = p.relative_to(VAULT).as_posix()
st = p.stat()
@@ -90,3 +91,61 @@ def read_file(pfad: str) -> dict:
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}
+1 -1
View File
@@ -33,7 +33,7 @@ def list_snapshots() -> dict:
@router.get("/zeitmaschine/inhalt")
def snapshot_contents(file: str) -> dict:
"""Top-Level-Komponenten eines Snapshots (mem0, hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
"""Top-Level-Komponenten eines Snapshots (hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
if not _FILE_RX.match(file):
raise HTTPException(400, "Ungültiger Snapshot-Name.")
p = backup_svc.BACKUP_DIR / file
+64
View File
@@ -26,6 +26,7 @@ import re
import shutil
import subprocess
import time
import urllib.request
from pathlib import Path
from config import MODELS_DIR
@@ -60,6 +61,64 @@ _KANDIDAT_RX = re.compile(r"^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._ -]{0,120}\.md$")
_fetch_cache: dict = {}
_FETCH_EVERY = 30.0 # s — Gitea nicht bei jedem UI-Poll anfragen
_CI_CACHE: dict = {} # { (repo, branch, head_sha): {"status": "success", "ts": time} }
def _gitea_creds() -> tuple | None:
# 1. Fallback: Versuch via git credential manager (zukunftsfähig & plattformübergreifend)
try:
import subprocess
p = subprocess.run(
["git", "credential", "fill"],
input=b"protocol=https\nhost=git.tobisniceshomelab.ddnsfree.com\n",
capture_output=True,
check=True
)
out = p.stdout.decode(errors="replace")
u_match = re.search(r"username=(.+)", out)
p_match = re.search(r"password=(.+)", out)
if u_match and p_match:
return u_match.group(1).strip(), p_match.group(1).strip()
except Exception:
pass
# 2. Fallback: Datei (hauptsächlich auf der AI-Box genutzt)
try:
cred = Path("~/.git-credentials").expanduser()
for line in cred.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
m = re.match(r"https://([^:]+):([^@]+)@git\.tobisniceshomelab", line.strip())
if m: return m.group(1), m.group(2)
except Exception:
pass
return None
def _fetch_ci_status(repo: str, branch: str, head_sha: str) -> str | None:
# Nur auf der Box (wo creds liegen) sinnvoll
creds = _gitea_creds()
if not creds: return None
_user, token = creds
cache_key = (repo, branch, head_sha)
cached = _CI_CACHE.get(cache_key)
if cached and (time.time() - cached["ts"] < 30 or cached["status"] in ("success", "failure", "skipped")):
return cached["status"]
full_repo = "Hitonabi/mission-control-v2" if repo == "mc2" else "Hitonabi/lucy"
url = f"http://192.168.178.153:3000/api/v1/repos/{full_repo}/actions/runs?branch={urllib.parse.quote(branch)}&limit=1"
try:
req = urllib.request.Request(url, headers={"Authorization": "token " + token})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as r:
data = json.load(r)
runs = data if isinstance(data, list) else data.get("runs", data.get("workflow_runs", []))
if runs:
run = runs[0]
if run.get("head_sha", "").startswith(head_sha[:7]):
st = run.get("status")
if st:
_CI_CACHE[cache_key] = {"status": st, "ts": time.time()}
return st
except Exception as e:
log.warning("auftragsbuch: CI-Status fetch fehler: %s", e)
return None
def _available() -> bool:
@@ -176,6 +235,10 @@ def _repo_items(repo: str, statuses: dict, gutachten: dict) -> list[dict]:
stempel = gutachten.get(f"{repo}:{branch}")
if not (isinstance(stempel, dict) and stempel.get("commit_ts") == ts_val):
stempel = None
head_sha = (_git(repo, ["rev-parse", ref]).stdout or "").strip()
ci_status = _fetch_ci_status(repo, branch, head_sha) if head_sha else None
stat = (_git(repo, ["diff", "--shortstat", f"origin/main...{ref}"]).stdout or "").strip()
files_raw = (_git(repo, ["diff", "--name-status", f"origin/main...{ref}"]).stdout or "").splitlines()
files = []
@@ -209,6 +272,7 @@ def _repo_items(repo: str, statuses: dict, gutachten: dict) -> list[dict]:
# es im Repo liegt. Lucy wird dagegen IMMER am PC gebaut (kein dist im Repo).
"frontend_ohne_build": repo == "mc2" and frontend_src and not frontend_dist,
"status": None if (status or {}).get("state") == "eingespielt" and ahead > 0 else status,
"ci_status": ci_status,
})
except Exception:
log.warning("auftragsbuch: Branch %s (%s) nicht lesbar", branch, repo, exc_info=True)
+1 -1
View 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.
"""
+8 -5
View File
@@ -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
+10 -10
View File
@@ -392,12 +392,12 @@ def add_idea(titel: str, notiz: str = "", created_by: str = "mc2-ui",
welt='ide': geht DIREKT an das Profil `projektstart` (am Triage/Auto-Zerleger vorbei) —
die Box härtet ein Konzept (konzept-fliessband), legt ein leeres Gitea-Repo an und
füllt es NUR mit Doku. Ergebnis ist ein vorbereitetes Projekt, das der Commander in
Zed selbst baut (IDE-Welt). Bewusst KEIN --triage: so fasst der Auto-Zerleger die
Agentic IDE selbst baut (IDE-Welt). Bewusst KEIN --triage: so fasst der Auto-Zerleger die
Karte nie an und die Werkstatt baut sie nie (der Fan-out-Fehler vom 20.07.).
tiefe (nur ide): 'simpel' | 'gruendlich' — vom Knopf gewaehlte Konzept-Tiefe; leer =
die Box schaetzt selbst (Fallback fuer Telegram/Lucy).
ziel (nur ide-Projekt): 'lxc' | 'docker' — Ziel-Plattform; leer = die Box entscheidet.
art (nur ide): 'projekt' (Default, Repo+Doku+Roadmap, Bau in Zed) oder 'idee'
art (nur ide): 'projekt' (Default, Repo+Doku+Roadmap, Bau in IDE) oder 'idee'
(Produkt-Idee nur durchdenken: NUR Konzept, keine Roadmap/Geruest, kein Bau-Druck)."""
if not _available():
return {"ok": False, "error": "Die Ideen-Queue lebt auf der Box."}
@@ -456,7 +456,7 @@ def add_idea(titel: str, notiz: str = "", created_by: str = "mc2-ui",
"[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
elif welt == "ide":
announce.add(f"Neues IDE-Projekt in Vorbereitung: „{titel}“ ({task['id']}) — die Box "
"härtet das Konzept und legt das Repo an, dann baust du in Zed.",
"härtet das Konzept und legt das Repo an, dann baust du in der Agentic IDE.",
"[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
else:
announce.add(f"Neue Idee in der Queue: „{titel}“ ({task['id']}) — die Box arbeitet sie aus.",
@@ -515,10 +515,10 @@ def archive_task(task_id: str) -> dict:
_EINORDNEN_SYS = (
"Du ordnest eine frisch getippte Projekt-Idee ein. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem "
"JSON-Objekt, ohne Prosa, ohne Codezaun:\n"
'{"wer":"box"|"zed","tiefe":"schlank"|"gruendlich","nur_denken":true|false}\n\n'
'{"wer":"box"|"ide","tiefe":"schlank"|"gruendlich","nur_denken":true|false}\n\n'
"wer=box: Aufgabe am eigenen Heimlabor des Nutzers — seine Server, seine bestehenden "
"Dienste (Mission Control, Lucy, Rippy), Wartung, Doku, Automatisierung. Die Box baut selbst.\n"
"wer=zed: ein NEUES eigenstaendiges Programm/Werkzeug/App, das der Nutzer danach selbst "
"wer=ide: ein NEUES eigenstaendiges Programm/Werkzeug/App, das der Nutzer danach selbst "
"programmieren will. Er bekommt nur ein vorbereitetes Repo.\n"
"tiefe=gruendlich: gross, vage oder mit vielen offenen Entwurfsfragen. "
"tiefe=schlank: klein und klar umrissen.\n"
@@ -564,11 +564,11 @@ def einordnen(text: str) -> dict:
except Exception:
return {"ok": False}
wer = d.get("wer") if d.get("wer") in ("box", "zed") else None
wer = d.get("wer") if d.get("wer") in ("box", "ide") else None
tiefe = d.get("tiefe") if d.get("tiefe") in ("schlank", "gruendlich") else None
if wer is None and tiefe is None:
return {"ok": False}
return {"ok": True, "wer": wer or "zed", "tiefe": tiefe or "schlank",
return {"ok": True, "wer": wer or "ide", "tiefe": tiefe or "schlank",
"nur_denken": bool(d.get("nur_denken"))}
@@ -981,7 +981,7 @@ def konzept_of(task_id: str) -> dict:
_AUS_IDEE_KOPF = (
"AUFTRAGS-ART: PROJEKT AUS GEPRUEFTER IDEE. Der Commander hat diese Idee erst durchdenken "
"lassen — das Konzept gefaellt ihm, jetzt soll daraus ein startklares Repo werden, das er "
"SELBST in Zed baut.")
"SELBST in der Agentic IDE baut.")
_AUS_IDEE_FUSS = (
"· Denk das Konzept NICHT neu. Es ist bereits mit voller Kaskade + Advocatus Diaboli "
"gehaertet. Lies es vollstaendig und uebernimm es; eine kurze Nachschaerf-Runde fuer die "
@@ -989,7 +989,7 @@ _AUS_IDEE_FUSS = (
"Verschwendung.\n"
"· Der Rest ist deine normale Projektstart-Rolle: das Repo enthaelt am Ende NUR Doku "
"(KONZEPT.md, ROADMAP.md, AGENTS.md, README.md, SAVEPOINT.md, .aiexclude) — KEIN Code.\n"
"· Uebergabe wie ueblich: Repo-URL nennen, damit der Commander in Zed loslegen kann.")
"· Uebergabe wie ueblich: Repo-URL nennen, damit der Commander in der Agentic IDE loslegen kann.")
def _wo_liegt(konz: dict) -> str:
@@ -1090,7 +1090,7 @@ def projekt_aus_idee(task_id: str, ziel: str = "", tiefe: str = "") -> dict:
try:
from services import announce
announce.add(f"Aus der Idee „{_kurz(kurz, 60)}“ wird ein Projekt: {task['id']} — die Box "
"bereitet das Repo vor, gebaut wird in Zed.",
"bereitet das Repo vor, gebaut wird in der Agentic IDE.",
"[Ideen-Queue]", "ideen-queue", "silent")
except Exception:
pass
-190
View File
@@ -1,190 +0,0 @@
"""
Ketten-Digest — Telegram-Status für lange Aufgaben-Ketten (User-Wunsch 20.07.2026).
Wenn die Werkstatt eine Karten-Familie abarbeitet (z. B. „Homelab-Dashboard 2.0" mit
19 verketteten Karten), soll der Commander nicht raten müssen: dieser Wächter liest
die Queue-Sicht (services/ideen.py, inkl. Ketten-Anreicherung) und meldet per Telegram
• SOFORT, wenn eine Karte hängt und eine Frage an den Commander hat (blocked) —
einmal pro Karte, mit der Frage im Wortlaut,
• bei MEILENSTEINEN (Projekt komplett fertig) sofort,
• sonst höchstens einmal pro PULS_SEKUNDEN (Default 60 min) einen Zwischenstand
je aktivem Projekt („5/19 fertig · läuft: … · als Nächstes: …").
Taktung war explizite User-Wahl („Meilensteine + 60-min-Puls, Fragen immer sofort").
Zustand (was wurde wann gemeldet) liegt als JSON neben den Modellen und übersteht
Neustarts — sonst käme nach jedem Deploy ein Duplikat-Schwall. Auf Windows (Dev) No-op.
"""
import asyncio
import json
import logging
import os
import time
import zlib
from pathlib import Path
from config import MODELS_DIR
log = logging.getLogger(__name__)
ENABLED = os.name == "posix" and os.environ.get("MC_KETTEN_DIGEST", "1") != "0"
INTERVAL = int(os.environ.get("MC_KETTEN_DIGEST_INTERVAL", "300")) # Prüf-Tick: 5 min
PULS_SEKUNDEN = int(os.environ.get("MC_KETTEN_DIGEST_PULS", "3600")) # Zwischenstand: 60 min
# Hänger-Alarm: laufende Karte ohne Lebenszeichen (Heartbeat) länger als diese Schwelle
# → sofortige Telegram-Warnung (einmal pro Karten-Lauf). Live-Fall 20.07.: Worker wartete
# 45 min auf einen selbst gestarteten uvicorn — „pid_alive" hielt den Claim ewig frisch.
HANG_SEKUNDEN = int(os.environ.get("MC_KETTEN_HANG", "900"))
KANBAN_LOGS = Path(os.environ.get("MC_KANBAN_LOGS", "~/.hermes/kanban/logs")).expanduser()
STATE_PATH = Path(os.environ.get("MC_KETTEN_DIGEST_STATE", str(MODELS_DIR / "mc2-ketten-digest.json")))
def _kontext_druck(task_id: str) -> int:
"""Wie oft der Worker zuletzt den Kontext verdichten musste (Log-Marker) —
mehrfaches „Compacting context" heißt: die Aufgabe sprengt das Fenster."""
try:
p = KANBAN_LOGS / f"{task_id}.log"
with p.open("rb") as f:
f.seek(max(0, p.stat().st_size - 200_000))
tail = f.read().decode("utf-8", errors="replace")
return tail.count("Compacting context")
except Exception:
return 0
def _load_state() -> dict:
try:
d = json.loads(STATE_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
return d if isinstance(d, dict) else {}
except Exception:
return {}
def _save_state(state: dict) -> None:
try:
tmp = STATE_PATH.with_suffix(".tmp")
tmp.write_text(json.dumps(state, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
tmp.replace(STATE_PATH)
except OSError:
log.warning("ketten-digest: Zustand %s nicht schreibbar", STATE_PATH, exc_info=True)
def _melden(subject: str, text: str) -> None:
"""Aufs Handy UND in den Briefkasten (silent — Lucy muss den Status nicht sprechen)."""
from services import announce
announce.notify_telegram(subject, text)
try:
announce.add(text, subject, "ketten-digest", "silent")
except Exception:
pass
def _tick() -> None:
from services import ideen
data = ideen.list_queue()
if not data.get("available"):
return
items = data.get("items") or []
projekte = data.get("projekte") or []
state = _load_state()
gemeldete_fragen: dict = state.setdefault("fragen", {})
projekt_state: dict = state.setdefault("projekte", {})
dirty = False
now = int(time.time())
# 1) Hängende Karten mit Frage → sofort, einmal pro Karte. Der Schlüssel enthält den
# Fragen-Text-Hash: hängt dieselbe Karte später mit NEUER Frage, wird wieder gemeldet.
for it in items:
if it.get("status") != "blocked":
continue
frage = (it.get("frage") or "").strip()
key = f"{it['id']}:{zlib.crc32(frage.encode('utf-8')):x}"
if key in gemeldete_fragen:
continue
text = (f"Aufgabe hängt und wartet auf dich: „{(it.get('titel') or '')[:120]}\n"
+ (f"Frage: {frage[:500]}\n" if frage else "")
+ "Antworten geht im Auftragsbuch (Zentrale) — die Box macht dann weiter.")
_melden("[Werkstatt]", text)
gemeldete_fragen[key] = now
dirty = True
# 1b) Hänger-Alarm: laufende Karte ohne Lebenszeichen → einmal pro Karten-Lauf warnen.
gemeldete_haenger: dict = state.setdefault("haenger", {})
for it in items:
if it.get("status") != "running":
continue
puls = it.get("puls_alter")
if puls is None or puls < HANG_SEKUNDEN:
continue
key = f"{it['id']}:{it.get('gestartet') or 0}"
if key in gemeldete_haenger:
continue
minuten = int(puls / 60)
text = (f"Karte scheint zu hängen: „{(it.get('titel') or '')[:120]}“ — "
f"seit {minuten} min kein Lebenszeichen vom Worker.")
druck = _kontext_druck(it["id"])
if druck >= 2:
text += (f"\nDer Worker musste {druck}× den Kontext verdichten — "
"die Aufgabe ist womöglich zu groß geschnitten.")
text += "\nIn der Zentrale: „Neuer Versuch“ startet sie frisch, „Stopp“ hält sie an."
_melden("[Werkstatt]", text)
gemeldete_haenger[key] = now
dirty = True
if len(gemeldete_haenger) > 200:
for k in sorted(gemeldete_haenger, key=gemeldete_haenger.get)[:100]:
gemeldete_haenger.pop(k, None)
dirty = True
# Fragen-Gedächtnis klein halten (Karten verschwinden irgendwann ins Archiv).
if len(gemeldete_fragen) > 200:
for k in sorted(gemeldete_fragen, key=gemeldete_fragen.get)[:100]:
gemeldete_fragen.pop(k, None)
dirty = True
# 2) Projekt-Status: Abschluss sofort, sonst gedrosselter Puls solange gearbeitet wird.
for p in projekte:
ps = projekt_state.setdefault(p["key"], {})
fertig, gesamt = p.get("fertig", 0), p.get("gesamt", 0)
if gesamt > 0 and fertig >= gesamt and not ps.get("abschluss_gemeldet"):
_melden("[Werkstatt]", f"Projekt fertig: „{p['titel']}“ — alle {gesamt} Karten erledigt. "
"Ergebnisse liegen im Auftragsbuch.")
ps.update(abschluss_gemeldet=True, letzter_puls=now, letzter_stand=fertig)
dirty = True
continue
aktiv = p.get("laeuft", 0) > 0
if not aktiv:
continue
if now - int(ps.get("letzter_puls") or 0) < PULS_SEKUNDEN:
continue
laufende = [i for i in items if i.get("projekt") == p["key"] and i["status"] == "running"]
naechste = [i for i in items if i.get("projekt") == p["key"]
and i["status"] in ("ready", "todo") and not i.get("wartet_auf")]
zeilen = [f"Werkstatt-Status „{p['titel']}“: {fertig}/{gesamt} fertig."]
for l in laufende[:2]:
note = f"{l['notiz']}" if l.get("notiz") else ""
zeilen.append(f"Läuft: {l['titel'][:90]}{note}")
if naechste:
zeilen.append(f"Als Nächstes: {naechste[0]['titel'][:90]}")
haengt = p.get("haengt", 0)
if haengt:
zeilen.append(f"{haengt} Karte(n) warten auf deine Antwort im Auftragsbuch.")
_melden("[Werkstatt]", "\n".join(zeilen))
ps.update(letzter_puls=now, letzter_stand=fertig)
dirty = True
if dirty:
_save_state(state)
async def digest_loop() -> None:
"""Hintergrund-Task im MC2-Lifespan (Muster: reminders_loop)."""
log.info("ketten-digest: aktiv (Tick %ss, Puls %ss)", INTERVAL, PULS_SEKUNDEN)
while True:
try:
await asyncio.to_thread(_tick)
except Exception:
log.debug("ketten-digest: Tick fehlgeschlagen", exc_info=True)
await asyncio.sleep(INTERVAL)
+4 -3
View File
@@ -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))
+1 -1
View File
@@ -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
+3 -6
View File
@@ -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."),
+13 -12
View File
@@ -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,
}
+3 -8
View File
@@ -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
@@ -11,14 +11,14 @@ Module) als eigener Mini-Dienst (mc2-steward.service, Restart=always):
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)
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
+1 -1
View File
@@ -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.${hint}
TRIAGE (19.07. — Drei-Bahnen-Regel): Ordne deine Karte ZUERST einer Bahn zu und bleib darin: Denken (Konzept/Plan), Bauen (Code schreiben/aendern), Betrieb (SSH/Deploy/Dienste). Fuer Betrieb-Arbeit lade IMMER zuerst den Skill betrieb-playbook (Diagnose-Checklisten; max 3 Anlaeufe pro Hindernis, dann kanban_block mit exaktem Fehlertext — die No-Progress-Bremse erzwingt das mechanisch).
PROTOKOLL-PFLICHT (15.07.): Beende deine Aufgabe IMMER mit dem Tool-Aufruf kanban_complete (fertig) oder kanban_block (Frage/Sackgasse). Eine Text-Zusammenfassung OHNE diesen Aufruf zaehlt als Absturz (Protokollverstoss) und blockiert die Karte — genau so ging am 14.07. eine fertige Arbeit verloren.
REPO-WEGWEISER mission-control-v2 (NICHT raten/suchen — so liegt es): backend/app.py = Einstieg + Router-Mounting · backend/routers/*.py = REST-Endpunkte · backend/services/*.py = Logik · backend/gateway_app.py = /v1-Gateway-Prozess (:9010) · frontend/src/views/*.tsx = Ansichten · frontend/src/lib/api.ts = Typen+Fetch · frontend/src/lib/queries.ts = TanStack-Query-Hooks (Polling) · frontend/src/nav.ts = Sidebar · deploy/ = Skripte/Units/Hooks/Skills · Projekt-Regeln: AGENTS.md (Wurzel) + docs/wissen/.
+9 -1
View File
@@ -12,7 +12,7 @@ TOKEN=$(grep -m1 'git\.tobisniceshomelab' "$HOME/.git-credentials" 2>/dev/null |
[ -n "$TOKEN" ] || exit 0
python3 - "$TOKEN" "$STATE" <<'PY'
import json, sys, urllib.request
import json, sys, urllib.request, subprocess, os
token, state_pfad = sys.argv[1], sys.argv[2]
# API intern (die DDNS-Domain ist nachts wegen Zwangstrennung oft tot, 24.07.2026);
@@ -79,6 +79,14 @@ if neu:
for full, sha, name in neu:
print(f"• {full} @ {sha} ({name})")
print(f" {WEB}/{full}/actions")
try:
subprocess.run([
os.path.expanduser("~/.local/bin/hermes"), "kanban", "create",
"--title", f"CI rot: {full} @ {sha}",
"--body", f"Der CI Lauf '{name}' in {full} ist fehlgeschlagen. Bitte Log ansehen und Fix vorschlagen."
], capture_output=True)
except Exception as e:
print(f"Fehler bei kanban_create: {e}", file=sys.stderr)
print("Nichts aus diesen Ständen ist fertig', solange die Ampel rot ist.")
with open(state_pfad, "w") as f:
+1 -1
View File
@@ -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 ($behind Commits). Gehirn-Check (Gedächtnis, Tools, Voice) grün — alles läuft."
return
fi
# Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —
+6 -9
View File
@@ -3,8 +3,8 @@
# zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
# Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
#
# Inhalt: mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
# /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
# Inhalt: ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
# known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
# NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
#
# ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +20,14 @@ RETAIN="${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
+23 -2
View File
@@ -6,14 +6,35 @@ echo "Starte MC2 Deployment..."
# 1. Neuesten Code holen
git pull origin main
# 2. Abhängigkeiten prüfen (falls sich was geändert hat)
echo "Aktualisiere Python Abhängigkeiten..."
backend/.venv/bin/pip install -r backend/requirements.txt
# 3. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
# 3. Llama-Swap Konfiguration prüfen und synchronisieren
if ! cmp -s deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml; then
echo "Llama-Swap Konfiguration hat sich geändert, synchronisiere..."
# NOPASSWD für llama-swap Neustart ist vorausgesetzt (siehe AGENTS.md)
sudo cp deploy/llama-swap.config.yaml /etc/llama-swap/config.yaml
sudo systemctl restart llama-swap
fi
# 4. Systemd Units neu laden (falls sich .service Dateien geändert haben)
systemctl --user daemon-reload
# 4. Dienste neu starten
# 4.5 Hermes Skills synchronisieren
echo "Synchronisiere Hermes Skills..."
mkdir -p ~/.hermes/skills
# Kopiere alle Skills aus dem Repo, ersetze - durch _ in den Ordnernamen für Hermes Kompatibilität
for skill_dir in deploy/skills/*; do
if [ -d "$skill_dir" ]; then
skill_name=$(basename "$skill_dir" | tr '-' '_')
mkdir -p ~/.hermes/skills/"$skill_name"
cp -r "$skill_dir"/* ~/.hermes/skills/"$skill_name"/
fi
done
# 5. Dienste neu starten
echo "Starte Backend neu..."
systemctl --user restart mc2-gateway.service mission-control-2.service
-25
View File
@@ -1,25 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
set -e
# Alte Crons löschen
hermes cron remove traum || true
hermes cron remove chef-gutachter || true
hermes cron remove release-radar || true
hermes cron remove idle-radar || true
hermes cron remove selbst-inventur || true
hermes cron remove karten-gutachter || true
hermes cron remove pruefstand || true
hermes cron remove trend-radar || true
# Neue Crons registrieren mit Wrapper und --deliver origin.
# Dadurch schweigt Hermes cron selbst, und der Wrapper nutzt notify.sh für den Morgen-Digest.
hermes cron create --name traum --deliver origin "15 3 * * *" "Traum dreaming-feed.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name chef-gutachter --deliver origin "30 4 * * *" "Chef-Gutachter chef-gutachter-feed.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name release-radar --deliver origin "15 5 * * 1" "Release-Radar hermes-release-radar-feed.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name idle-radar --deliver origin "45 3 * * *" "Idle-Radar idle-radar-feed.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name selbst-inventur --deliver origin "35 3 * * *" "Selbst-Inventur selbst-inventur.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name karten-gutachter --deliver origin "0 4 * * *" "Karten-Gutachter karten-gutachter.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name pruefstand --deliver origin "0 2 * * *" "Prüfstand pruefstand.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
hermes cron create --name trend-radar --deliver origin "15 5 * * 6" "Trend-Radar trend-radar-feed.sh" --script night-cron-wrapper.sh --no-agent
echo "Crons erfolgreich gefixt!"
-33
View File
@@ -1,33 +0,0 @@
# Arbeitsregeln (Aider liest diese Datei als schreibgeschützten Kontext)
Diese Regeln gelten für JEDE Sitzung. Sie sind der Kern der Session-Hygiene:
Wissen lebt in `SAVEPOINT.md` und in der git-Historie, NICHT im Chat-Verlauf.
## 1. Zu Beginn: erst SAVEPOINT.md lesen
Bevor du irgendetwas tust, lies `SAVEPOINT.md` vollständig. Es ist die Wahrheit über
den aktuellen Stand. Richte dich danach — nicht nach Annahmen. Erfinde keinen Kontext,
der nicht in `SAVEPOINT.md`, im Code oder in der git-Historie steht. Wenn etwas unklar
ist, sag es, statt es zu erfinden.
## 2. Nach jedem sinnvollen Schritt: SAVEPOINT.md aktualisieren
Sobald du eine sinnvolle Änderung abgeschlossen hast (eine Funktion, ein Fix, ein
Testlauf), aktualisiere `SAVEPOINT.md`. Halte es kurz und ehrlich. Struktur:
- **Ziel** — was insgesamt gebaut werden soll (ein bis zwei Sätze).
- **Erledigt** — was jetzt wirklich funktioniert (nur Bewiesenes; keine Fassade).
- **Nächster Schritt** — die genau eine Sache, die als Nächstes zu tun ist.
- **Offene Fragen** — Entscheidungen, die noch anstehen.
- **Stolpersteine** — alles, worüber eine frische Sitzung sonst stolpern würde.
- **Dateien** — die wichtigsten Dateien und was sie enthalten.
Schreibe es so, dass eine frische Sitzung OHNE jede Erinnerung allein aus `SAVEPOINT.md`
plus git sauber weitermachen kann. Das ist der Test: kein verstecktes Wissen im Chat.
## 3. Kleine, überprüfbare Schritte
Ändere wenig pro Runde. Behaupte nichts als fertig, was du nicht geprüft hast. Wenn ein
Test existiert, nenne sein Ergebnis. Wenn du unsicher bist, prüfe, statt zu raten.
## 4. Wenn der Governor das Sitzungs-Limit meldet
Erscheint eine Nachricht mit `[GOVERNOR — SITZUNGS-LIMIT ERREICHT]`, dann beginne KEINE
neuen Code-Änderungen mehr. Finalisiere nur `SAVEPOINT.md` (Stand vollständig, nächster
Schritt präzise) und weise den Nutzer an, eine frische Sitzung zu starten. Sonst nichts.
-134
View File
@@ -1,134 +0,0 @@
# Governor — Phase 0
Dünner, zustandsloser Token-Wächter-Proxy zwischen einem Off-the-shelf-Coding-Agenten
(**Aider**) und dem lokalen Modell-Endpoint (llama-swap `:8080`). Er erzwingt
**Session-Hygiene per hartem Schnitt statt Auto-Compaction**: wenn die Anfrage (= ganze
Sitzungshistorie, die jede Runde mitkommt) eine Schwelle übersteigt, schiebt er eine
Anweisung ein, `SAVEPOINT.md` zu finalisieren und zu stoppen — damit Wissen in
`SAVEPOINT.md` + git lebt, nicht im degradierenden Chat-Kontext.
Das ist **Phase 0** des Ablöse-Plans „Lucy IDE-Modus + Governor": den Kern beweisen,
**ohne** eine Zeile Lucy-Code. Kein bespoke Editor, kein Aider-Fork, kein Modelltausch.
## Bausteine (dieses Verzeichnis)
| Datei | Zweck |
|---|---|
| `governor.py` | Der Proxy. Nur Standardbibliothek (läuft mit System-`python3`), zustandslos. |
| `CONVENTIONS.md` | Aiders schreibgeschützte Arbeitsregeln: SAVEPOINT.md zuerst lesen, laufend pflegen, keine Fassade. |
| `SAVEPOINT.template.md` | Anfangs-Savepoint für ein frisches Projekt. |
| `driver.py` | Treibt eine akkumulierende Aider-Sitzung über die Scripting-API (eine Zeile = eine Runde). |
| `gov-ctl.sh` | Governor sauber starten/stoppen/status (detached via `setsid`). |
| `run-driver.sh` | `run-driver.sh <msgs> [repo]` — Aider-Sitzung durch den Governor. |
| `reset-repo.sh` | Wegwerf-Test-Repo frisch aufsetzen. |
| `hardstop-test.sh` | Direkte curls für die drei Pfade (passthrough / soft / hart). |
| `msgs-*.txt` | Nachrichtenskripte für die Testläufe. |
## Verhalten des Governors
Pro `/v1/chat/completions`-Anfrage schätzt er die Tokenzahl (`Zeichen / GOV_CHARS_PER_TOKEN`,
kalibriert auf CPT **3.5**`est ≈ echte prompt_tokens` auf ~13 % bei echten Sessions):
- **est < Soft** → unverändert durchreichen.
- **est ≥ Soft (`GOV_THRESHOLD`, Default 25000)** → hängt die SAVEPOINT-Stopp-Anweisung als
letzte User-Nachricht an, leitet weiter, loggt `FIRED`. Das Modell schreibt EINEN
ehrlichen Abschluss-Savepoint.
- **est ≥ Hart (`GOV_HARD_CEILING`, Default 0 = aus)** → der Governor antwortet SELBST mit
einer kurzen Stopp-Nachricht, **ohne** das Modell zu fragen; loggt `HARDSTOP`. Verhindert,
dass über die Grenze hinaus weitergearbeitet wird (siehe Befund unten).
Alle anderen Pfade (`/v1/models` etc.) werden roh durchgereicht. Streaming (SSE) wird
byteweise durchgereicht; die echten `prompt_tokens` aus der Antwort werden zur Kalibrierung
mitgeloggt.
### Sprach-Signal an Lucy (Phase 2)
Beim Feuern (soft ODER hart) POSTet der Governor — best-effort, gedrosselt (Default 300 s,
damit die Pro-Runde-Feuerung nicht spammt) — eine Meldung an Lucys vorhandene Announce-Pipeline
(`POST :9001/api/voice/announce`, `source:governor`, `priority:normal`). Lucy pollt diese Queue
ohnehin, dedupliziert per Cursor und spricht sie über ihr lokales TTS — gated durch ihren
„Box-Meldungen laut"-Schalter. **Kein Lucy-Code nötig.** Abschalten: `GOV_ANNOUNCE_URL=""`.
### Umgebungsvariablen
`GOV_PORT` (8100) · `GOV_HOST` (0.0.0.0) · `GOV_UPSTREAM` (http://127.0.0.1:8080) ·
`GOV_THRESHOLD` (25000) · `GOV_HARD_CEILING` (Default Soft+5000; 0=aus) · `GOV_CHARS_PER_TOKEN` (3.5) ·
`GOV_LOG` · `GOV_DIRECTIVE` · `GOV_HARDSTOP_MSG` · `GOV_ANNOUNCE_URL` (:9001/api/voice/announce; ""=aus) ·
`GOV_ANNOUNCE_THROTTLE` (300 s) · `GOV_ANNOUNCE_TEXT`.
## Auf der Box laufen lassen (wie in P0 aufgesetzt)
```bash
# Aider (einmalig, unter isoliertem Python 3.12 — System-Python 3.14 bricht Aiders Pins):
pipx install uv && uv tool install --python 3.12 aider-chat
# Dateien liegen in ~/governor-p0/. Governor starten (Hart-Deckel default AN = Soft+5000):
~/governor-p0/gov-ctl.sh start 25000 # Soft 25k, Hart 30k (auto)
# ~/governor-p0/gov-ctl.sh start 25000 0 # Hart AUS (nur weicher Schnitt)
# Aider-Sitzung durch den Governor:
~/governor-p0/run-driver.sh ~/governor-p0/msgs-todo.txt
```
Aider zeigt mit `OPENAI_API_BASE=http://127.0.0.1:8100/v1` und Modell
`openai/Qwen3-Coder-Next` auf den Governor.
## Wichtig: Aiders eigene Zusammenfassung MUSS aus
Der Treiber setzt `coder.summarizer.max_tokens` auf ~1e9. Sonst fasst Aider die Historie
selbst zusammen (Auto-Compaction) und die Anfrage wächst nie bis zur Schwelle — der
Governor wäre ausgehebelt, und man bekäme genau die über-komprimierte Halluzination, die
der Plan verwirft. Der Governor soll die **alleinige** Sitzungsgrenze sein.
## Ergebnisse & Befunde (24.07.2026)
### Akzeptanz — alle vier Kriterien bewiesen (Box, Qwen3-Coder-Next)
1. **Governor zählt + feuert an der Schwelle** — 12-Runden-Todo-Lauf (Soft 8000): Runden 1-6
`ok`, ab Runde 7 `FIRED` (est 8546 / echt 8652). Hart-Deckel: Anfrage mit est 11429 ≥ 10000
`HARDSTOP`, Governor antwortet selbst (kein Modell-Call). Alles im Log.
2. **Aider pflegt SAVEPOINT.md** — über den ganzen Aufbau hinweg strukturiert gehalten
(Ziel/Erledigt/Nächster Schritt/Stolpersteine/Dateien) gemäß `CONVENTIONS.md`.
3. **An der Grenze: ehrlicher Abschluss + Stopp** — beim ersten Feuern (Runde 7) schrieb das
Modell einen **ehrlichen** Savepoint (nur real Gebautes unter „Erledigt", Tests als nächster
Schritt) und verweigerte neuen Code.
4. **Frische Sitzung macht sauber weiter — keine Fassade** — neue Aider-Sitzung las den
Grenz-Savepoint, baute `test_todo.py` (der exakte nächste Schritt), und **alle 9 unittest-
Tests laufen grün** gegen die echte API. Kein Erfinden.
### Kalibrierung
`CHARS_PER_TOKEN = 3.5``est` traf die echten `prompt_tokens` bei realen Sessions auf ~1-3 %.
(Nur künstlicher, extrem repetitiver Fülltext bricht die Heuristik — irrelevant für echten Code.)
Der Coder läuft mit 128k Kontext (`-c 131072`), also keine Modell-Kappung bei 25k.
### Wichtigster Befund: Soft reicht nicht allein → Hart-Deckel nachgerüstet
Der **weiche** Schnitt erzeugt genau EINEN ehrlichen Grenz-Savepoint — solange die Grenze
respektiert wird. Schickt man aber über die Grenze hinaus weiter Aufträge (wie im Stresstest),
verweigert das Modell zwar den Code, schreibt die Absichten aber fortschreitend als „erledigt"
in SAVEPOINT — genährt von Aiders **irreführenden Commit-Nachrichten** (die aus dem SAVEPOINT-
Absichtstext geschöpft werden). Ergebnis: eine Fassade (behauptete test_todo.py/README, die es
nicht gab). Deshalb der optionale **Hart-Deckel** (`GOV_HARD_CEILING`): oberhalb davon antwortet
der Governor selbst, das Modell kann keine degradierenden Savepoints mehr schreiben. **Der Hart-
Deckel ist jetzt Default AN** (`GOV_HARD_CEILING` unset → Soft+5000; explizit `0` schaltet ihn
aus): ein Finalisier-Zug Luft, dann harter Riegel — das schliesst die Fassaden-Lücke.
### Weitere Befunde / Fallen
- **Aiders eigene Zusammenfassung MUSS aus** (`summarizer.max_tokens` hoch) — sonst compactet
Aider selbst und der Governor greift nie. Siehe oben.
- **Commit-Nachrichten überzeichnen** in der Abschluss-Phase (aus SAVEPOINT-Absicht). Der Code
ist die Wahrheit; git-Nachrichten sind es hier nicht. Der Hart-Deckel (jetzt Default) begrenzt
das auf ~1 Zug; wer es ganz sauber will, startet Aider mit `--no-auto-commits` (Commits von Hand).
- **Python 3.14 auf der Box bricht Aiders Pins** (numpy 1.24.3) → Aider via `uv` unter isoliertem
Python 3.12 installiert.
- **Aider-Scripting-API (`coder.run`) hängt** in einer Datei-Hinzufügen-Reflexion (Edits landeten
nicht). Für Einzel-Runden `aider --message` nutzen (sauberer, unterstützt). Der `driver.py`
taugt für Mehr-Runden-Akkumulation (Governor-Test), nicht als Produktions-Treiber.
### Bekannte Grenzen des Governors (aus adversarialer Review, für später)
- **Chunked Request-Bodies ohne `Content-Length`** werden verworfen (Aiders httpx sendet immer
`Content-Length` → schlummernd, aber ein Proxy-Hop mit Chunking bräche).
- **Tool-/Function-Calling**: der Soft-Einschub als letzte `user`-Nachricht kann die Nachrichten-
reihenfolge stören, wenn Aider ein Tool-Calling-Edit-Format nutzt (Aiders diff/whole sind reiner
Text → schlummernd). `estimate_tokens` zählt `tools`/`tool_calls` nicht mit.
- **`https://`-Upstream** wird nicht unterstützt (nur `http.client.HTTPConnection`). Für den
lokalen `:8080`-Endpoint irrelevant.
Behoben aus derselben Review: **inkrementelles Streaming** (`read1()` statt `read()` — vorher
puffernd), **Config-Crash** bei `{ }` in `GOV_DIRECTIVE` (sichere Substitution), **Query-String**
umging die Erkennung, **Socket-Leak** im Fehlerpfad, doppelte `Date`/`Server`-Header.
## Nächste Schritte (Phase 1+)
Terminal in Lucy einbetten (xterm.js + node-pty, MC2-Muster kopieren) → Voice-Hook auf das
Governor-Signal → Feinschliff + Aider/Pi-Finalentscheid. Governor evtl. später in mc2-gateway.
Kandidat für Phase 1-Härtung: Auto-Commit-Zügelung + Hart-Deckel als Default.
-23
View File
@@ -1,23 +0,0 @@
# SAVEPOINT
> Lebende Übergabe-Datei. Die aktuelle Sitzung hält sie fortlaufend aktuell; eine
> frische Sitzung liest sie ZUERST und macht allein daraus plus git weiter.
> (Anfangszustand — von der ersten Sitzung zu ersetzen.)
## Ziel
_(noch nichts — von der ersten Sitzung zu füllen)_
## Erledigt
- _(noch nichts)_
## Nächster Schritt
- Auftrag des Nutzers entgegennehmen und beginnen.
## Offene Fragen
- _(keine)_
## Stolpersteine
- _(keine bekannt)_
## Dateien
- `SAVEPOINT.md` — diese Übergabe-Datei.
-22
View File
@@ -1,22 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# announce-test.sh — loest ein Feuern aus und prueft, ob der Governor das Sprach-
# Signal an Lucys Announce-Queue (:9001) postet (Phase 2). Voraussetzung: Governor
# mit niedriger Schwelle gestartet, damit ein einzelner Request feuert.
set -u
GOV="http://127.0.0.1:8100/v1/chat/completions"
python3 - <<'PY' > /tmp/gov_fire.json
import json
print(json.dumps({"model":"Qwen3-Coder-Next","messages":[{"role":"user","content":"y"*35000}],"max_tokens":8,"stream":False}))
PY
echo "=== Feuern ausloesen (est ~10000 Tokens, ueber Hart-Deckel) ==="
curl -s -m 20 "$GOV" -H "Content-Type: application/json" --data @/tmp/gov_fire.json | jq '{id, finish: .choices[0].finish_reason}'
sleep 1.5 # Announce-Thread durchlassen
echo "=== Governor-Log (letzte 4 Zeilen) ==="
tail -4 ~/governor-p0/governor.log
echo "=== Announce-Queue: Governor-Eintraege ==="
curl -s -m 8 "http://127.0.0.1:9001/api/voice/announcements?after=0&limit=100" \
| jq '[.items[] | select(.source=="governor")] | (last // "KEINE governor-Meldung gefunden")'
-67
View File
@@ -1,67 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""driver.py — treibt EINE Aider-Sitzung ueber die Scripting-API durch den Governor.
Jede Zeile der Nachrichtendatei ist eine User-Runde. Weil derselbe Coder alle Runden
bedient, akkumuliert die Historie und die Anfrage waechst jede Runde — genau das, was
der Governor beobachtet. Aiders EIGENE History-Zusammenfassung wird abgeschaltet, damit
der Governor die alleinige Sitzungsgrenze ist (der Plan verwirft Auto-Compaction bewusst).
Aufruf (cwd muss das Test-Repo sein, mit venv-python):
.../aider-chat/bin/python driver.py <messages-file>
"""
import os
import sys
from aider.coders import Coder
from aider.io import InputOutput
from aider.models import Model
def main() -> int:
# Endpoint VOR den Aider-Aufrufen setzen (litellm liest es zur Laufzeit).
os.environ.setdefault("OPENAI_API_BASE", "http://127.0.0.1:8100/v1")
os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", "dummy")
if len(sys.argv) < 2:
print("usage: driver.py <messages-file>", file=sys.stderr)
return 2
with open(sys.argv[1], encoding="utf-8") as fh:
messages = [ln.strip() for ln in fh if ln.strip() and not ln.lstrip().startswith("#")]
model = Model("openai/Qwen3-Coder-Next")
io = InputOutput(yes=True) # alle Rueckfragen automatisch bejahen
coder = Coder.create(
main_model=model,
io=io,
fnames=["SAVEPOINT.md"], # editierbar
read_only_fnames=["CONVENTIONS.md"], # nur-lesbar
auto_commits=True, # jede Etappe -> git-Commit
stream=False, # deterministische Logs fuer P0
map_tokens=512,
use_git=True,
)
# Aiders eigene Zusammenfassung ausschalten: too_big() wird nie wahr.
try:
coder.summarizer.max_tokens = 10 ** 9
print(f"[driver] summarizer.max_tokens -> {coder.summarizer.max_tokens}", flush=True)
except Exception as exc:
print(f"[driver] WARN konnte summarizer nicht abschalten: {exc}", flush=True)
for i, msg in enumerate(messages, 1):
print(f"\n===== TURN {i}/{len(messages)} =====", flush=True)
print(f">> {msg[:140]}", flush=True)
try:
coder.run(with_message=msg)
except Exception as exc:
print(f"[driver] TURN {i} Fehler: {exc!r}", flush=True)
break
sent = getattr(coder, "total_tokens_sent", "?")
recv = getattr(coder, "total_tokens_received", "?")
print(f"-- aider kum: gesendet={sent} empfangen={recv}", flush=True)
print("\n===== SESSION ENDE =====", flush=True)
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
-54
View File
@@ -1,54 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# gov-ctl.sh — Governor sauber starten/stoppen (Phase-0-Helfer).
# Nutzung:
# gov-ctl.sh start [SCHWELLE] # startet detached, Default-Schwelle 25000
# gov-ctl.sh stop
# gov-ctl.sh status
set -u
DIR="$HOME/governor-p0"
PIDF="$DIR/governor.pid"
LOG="$DIR/governor.log"
OUT="$DIR/governor.stdout"
start() {
stop
local thr="${1:-25000}"
cd "$DIR"
: > "$LOG"
# Voll detachen: eigene Session, alle FDs weg vom Aufrufer.
# Hart-Deckel nur setzen, wenn explizit uebergeben (Arg 2); sonst rechnet
# governor.py den Default (Soft + 5000). CPT-Default 3.5 (kalibriert 24.07.).
local hardenv=()
if [ -n "${2:-}" ]; then hardenv=(GOV_HARD_CEILING="$2"); fi
setsid env GOV_THRESHOLD="$thr" "${hardenv[@]}" \
GOV_CHARS_PER_TOKEN="${GOV_CHARS_PER_TOKEN:-3.5}" \
GOV_LOG="$LOG" GOV_PORT=8100 \
python3 "$DIR/governor.py" </dev/null >>"$OUT" 2>&1 &
echo $! > "$PIDF"
sleep 1.2
echo "started pid=$(cat "$PIDF") threshold=$thr hard=${2:-auto}"
ss -tlnp 2>/dev/null | grep ":8100" >/dev/null && echo "listening :8100 OK" || echo "WARN: not listening"
}
stop() {
pkill -f "$DIR/governor.py" 2>/dev/null || true
[ -f "$PIDF" ] && kill "$(cat "$PIDF")" 2>/dev/null || true
sleep 0.6
rm -f "$PIDF"
}
status() {
if pgrep -f "$DIR/governor.py" >/dev/null; then
echo "running pid=$(pgrep -f "$DIR/governor.py" | tr '\n' ' ')"
ss -tlnp 2>/dev/null | grep ":8100" || true
else
echo "not running"
fi
}
case "${1:-status}" in
start) shift; start "${1:-25000}" "${2:-}" ;;
stop) stop; echo stopped ;;
status) status ;;
*) echo "usage: gov-ctl.sh {start [soft] [hart]|stop|status}"; exit 2 ;;
esac
-568
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@@ -1,568 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""Governor v2 — Token-Waechter-Proxy vor dem MC2-Gateway.
Sitzt zwischen den Coding-Agenten (OpenCode/Zed, Nacht-Laeufe, Hermes-Worker) und dem
MC2-Gateway (:9001). Reicht ALLES unveraendert durch — mit einer Ausnahme bei
/v1/chat/completions: er bestimmt die Groesse der Anfrage (= Sitzungsgroesse, weil die
ganze Historie jede Runde mitkommt) und handelt nach zwei Schwellen:
est >= SOFT: haengt eine Stopp-Anweisung als letzte User-Nachricht an ("SAVEPOINT.md
finalisieren + stoppen") und leitet weiter. Loggt FIRED.
est >= HART: antwortet SELBST mit einer kurzen Stopp-Nachricht, OHNE das Modell zu
fragen. Verhindert Fassaden jenseits der Grenze. Loggt HARDSTOP.
--- Was v2 gegenueber v0.2 aendert (25.07.2026) ---------------------------------------
1. EHRLICH ZAEHLEN. v0.2 zaehlte nur Text in `messages` und ignorierte `tools`/
`tool_calls`. Bei werkzeugdichten Agenten lag es um Faktor 3 daneben (gemessen im
eigenen Log: est=3353 exact=10224). v2 zaehlt den GANZEN Anfragekoerper — inklusive
Werkzeug-Schemata, Werkzeug-Aufrufe und Werkzeug-Ergebnisse.
2. SELBST-KALIBRIERUNG. Aus jeder Antwort liest der Governor die echten
`usage.prompt_tokens` und korrigiert damit sein Zeichen-pro-Token-Verhaeltnis —
pro Modell, gleitend. Die Schaetzung wird also im Betrieb immer genauer, statt auf
einem einmal geratenen Wert festzuhaengen.
3. TOOL-CALL-SICHERER EINSCHUB. Der Soft-Einschub wird NUR angehaengt, wenn die
Nachrichtenkette das erlaubt (letzte Nachricht ist nicht ein Assistant mit offenen
tool_calls und keine tool-Antwort). Sonst wartet er auf die naechste Runde. Ohne
diese Pruefung zerbricht der Einschub bei OpenCode die Werkzeug-Reihenfolge.
4. STATUS-ENDPUNKT. GET /governor/status liefert Zaehlerstand, Kalibrierung und die
letzten Laeufe als JSON — Datenquelle fuer die MC2-Oberflaeche, das OpenCode-Plugin
und Lucys `loop_status`.
Bewusst nur Standardbibliothek: kein pip, kein venv, laeuft mit System-python3.
Bewusst ohne Datenbank: ein kleiner Ring im Speicher, mehr braucht es nicht.
Konfiguration per Umgebungsvariablen (alle optional):
GOV_PORT Listen-Port (Default 8100)
GOV_HOST Listen-Adresse (Default 0.0.0.0)
GOV_UPSTREAM Ziel (Default http://127.0.0.1:9001)
GOV_THRESHOLD Soft-Schwelle fuer den Einschub (Default 45000)
GOV_HARD_CEILING Hart-Deckel; 0 = aus (Default: Soft+5000, AN)
GOV_CHARS_PER_TOKEN Startwert Zeichen->Token (Default 3.2, danach gelernt)
GOV_CALIBRATE Selbst-Kalibrierung an/aus (Default 1)
GOV_LOG Logdatei (zusaetzlich zu stdout) (Default ./governor.log)
GOV_DIRECTIVE Text des Soft-Einschubs
GOV_HARDSTOP_MSG Text der Hart-Stopp-Antwort
GOV_ANNOUNCE_URL Lucy-Sprach-Signal; "" = aus (Default :9001/api/voice/announce)
GOV_ANNOUNCE_THROTTLE Sekunden zwischen Signalen (Default 300)
GOV_ANNOUNCE_TEXT Text des Sprach-Signals
GOV_EXEMPT_MODELS Modelle ohne Schnitt, kommasepariert (Default: hermes,fast,embed,
reranker,vision,scout — Lucys Alltag wird nie unterbrochen)
"""
import http.client
import json
import os
import re
import threading
import time
from collections import deque
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, ThreadingHTTPServer
from urllib.parse import urlparse
# ---- Konfiguration ---------------------------------------------------------
PORT = int(os.environ.get("GOV_PORT", "8100"))
HOST = os.environ.get("GOV_HOST", "0.0.0.0")
# Ziel ist das MC2-Gateway, NICHT llama-swap direkt: so bleiben MC2s Rollen-Aliase,
# Bild-Weiche und Telemetrie erhalten. Der Governor ist eine Schicht davor, kein Ersatz.
UPSTREAM = os.environ.get("GOV_UPSTREAM", "http://127.0.0.1:9001")
THRESHOLD = int(os.environ.get("GOV_THRESHOLD", "45000"))
_hard_env = os.environ.get("GOV_HARD_CEILING")
HARD_CEILING = (THRESHOLD + 5000) if _hard_env is None else int(_hard_env)
CHARS_PER_TOKEN = float(os.environ.get("GOV_CHARS_PER_TOKEN", "3.2"))
CALIBRATE = os.environ.get("GOV_CALIBRATE", "1") != "0"
LOG_PATH = os.environ.get("GOV_LOG", os.path.join(os.getcwd(), "governor.log"))
# Lucys Alltagsmodelle bekommen NIE einen Savepoint-Einschub: sie fuehren Gespraeche,
# keine Bau-Sitzungen. Nur die Coding-Rollen laufen gegen die Schwelle.
_DEFAULT_EXEMPT = "hermes,fast,embed,reranker,vision,scout"
EXEMPT_MODELS = {m.strip().lower() for m in
os.environ.get("GOV_EXEMPT_MODELS", _DEFAULT_EXEMPT).split(",") if m.strip()}
DEFAULT_DIRECTIVE = (
"[GOVERNOR — SITZUNGS-LIMIT ERREICHT] Der Kontext dieser Sitzung ist auf ~{est} "
"Tokens gewachsen (Limit {threshold}). Beginne oder setze JETZT KEINE weiteren "
"Code-Aenderungen fort. Stattdessen, in dieser Reihenfolge:\n"
"1. Aktualisiere SAVEPOINT.md so, dass es den aktuellen Stand vollstaendig festhaelt: "
"was WIRKLICH erledigt ist (nur was im Code steht — nichts aus Absicht oder git-"
"Nachrichten ableiten), der genaue naechste Schritt, offene Fragen und alle "
"Stolpersteine — genug, dass eine frische Sitzung ohne jede Erinnerung allein aus "
"SAVEPOINT.md plus git-Historie sauber weitermachen kann.\n"
"2. Halte dann an und sage dem Nutzer in einem Satz, dass er eine frische Sitzung "
"starten soll. Gib ausser der SAVEPOINT.md-Aktualisierung und diesem Hinweis nichts aus."
)
DIRECTIVE = os.environ.get("GOV_DIRECTIVE", DEFAULT_DIRECTIVE)
DEFAULT_HARDSTOP = (
"[GOVERNOR — HARTER STOPP] Das Sitzungs-Limit ist ueberschritten und der Savepoint "
"sollte bereits finalisiert sein. Diese Sitzung nimmt keine weiteren Auftraege mehr an. "
"Bitte starte eine FRISCHE Sitzung — sie liest SAVEPOINT.md und die git-Historie und "
"macht sauber weiter. (Keine Code-Aenderung in dieser Antwort.)"
)
HARDSTOP_MSG = os.environ.get("GOV_HARDSTOP_MSG", DEFAULT_HARDSTOP)
ANNOUNCE_URL = os.environ.get("GOV_ANNOUNCE_URL", "http://127.0.0.1:9001/api/voice/announce")
ANNOUNCE_THROTTLE = float(os.environ.get("GOV_ANNOUNCE_THROTTLE", "300"))
DEFAULT_ANNOUNCE = (
"Commander, die Coding-Sitzung wird voll — ungefähr {est} Tokens. Ich sichere den "
"Stand im Savepoint; am besten fangen wir gleich frisch an."
)
ANNOUNCE_TEXT = os.environ.get("GOV_ANNOUNCE_TEXT", DEFAULT_ANNOUNCE)
up = urlparse(UPSTREAM)
UP_HOST = up.hostname or "127.0.0.1"
UP_PORT = up.port or 80
HOP_BY_HOP = {
"connection", "keep-alive", "proxy-authenticate", "proxy-authorization",
"te", "trailers", "transfer-encoding", "upgrade",
}
_log_lock = threading.Lock()
_PROMPT_TOKENS_RE = re.compile(r'"prompt_tokens"\s*:\s*(\d+)')
_announce_lock = threading.Lock()
_last_announce = 0.0
_an = urlparse(ANNOUNCE_URL) if ANNOUNCE_URL else None
# ---- Zustand (klein, im Speicher) ------------------------------------------
# Kalibrierung je Modell: gleitender Mittelwert von zeichen/echte_tokens. Startwert ist
# GOV_CHARS_PER_TOKEN; jede Antwort mit usage zieht ihn Richtung Wahrheit.
_state_lock = threading.Lock()
_cpt: dict = {} # modell -> gelerntes Zeichen-pro-Token
_cpt_n: dict = {} # modell -> Anzahl Messungen
_recent: deque = deque(maxlen=50) # letzte Laeufe fuer /governor/status
_counters = {"chat": 0, "soft": 0, "hard": 0, "passthrough": 0,
"tokens_prompt": 0, "tokens_completion": 0, "started": time.time()}
CPT_MIN, CPT_MAX = 0.8, 8.0 # Schutz gegen Ausreisser
def log(line: str) -> None:
"""Eine Zeile nach stdout UND in die Logdatei (thread-sicher)."""
stamp = time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
msg = f"{stamp} {line}"
with _log_lock:
print(msg, flush=True)
try:
with open(LOG_PATH, "a", encoding="utf-8") as fh:
fh.write(msg + "\n")
except OSError:
pass
def cpt_for(model: str) -> float:
"""Aktuelles Zeichen-pro-Token-Verhaeltnis fuer ein Modell (gelernt oder Startwert)."""
with _state_lock:
return _cpt.get(model, CHARS_PER_TOKEN)
def calibrate(model: str, chars: int, exact: int) -> None:
"""Aus einer echten Antwort lernen. Gleitender Mittelwert mit sanftem Gewicht —
ein einzelner Ausreisser (z. B. ein riesiges Bild) verbiegt nichts."""
if not CALIBRATE or not exact or exact <= 0 or chars <= 0:
return
ratio = chars / exact
if not (CPT_MIN <= ratio <= CPT_MAX):
return
with _state_lock:
n = _cpt_n.get(model, 0)
old = _cpt.get(model, CHARS_PER_TOKEN)
# Gewicht faellt mit der Anzahl Messungen: schnell einschwingen, dann stabil.
w = max(0.08, 1.0 / (n + 2))
_cpt[model] = old * (1 - w) + ratio * w
_cpt_n[model] = n + 1
def body_chars(data: dict) -> int:
"""Zeichen des GESAMTEN Anfragekoerpers — der Kern der Ehrlichkeit.
v0.2 zaehlte nur Text in `messages` und lag bei werkzeugdichten Agenten um Faktor 3
daneben, weil Werkzeug-Schemata (`tools`), Werkzeug-Aufrufe (`tool_calls`) und
Werkzeug-Ergebnisse mitgeschickt werden und im Kontext genauso Platz fressen.
Wir serialisieren einfach alles, was ans Modell geht.
"""
payload = {k: v for k, v in data.items()
if k in ("messages", "tools", "tool_choice", "system", "functions")}
try:
return len(json.dumps(payload, ensure_ascii=False))
except (TypeError, ValueError):
# Fallback: nur Nachrichtentext (nie schlechter als v0.2)
chars = 0
for m in data.get("messages") or []:
c = m.get("content") if isinstance(m, dict) else None
if isinstance(c, str):
chars += len(c) + 4
elif isinstance(c, list):
for p in c:
if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str):
chars += len(p["text"])
return chars
def safe_to_append(messages) -> bool:
"""Darf der Soft-Einschub JETZT als user-Nachricht ans Ende?
Nein, wenn die Kette gerade mitten in einem Werkzeug-Austausch steckt: nach einem
Assistant mit offenen `tool_calls` MUSS eine `tool`-Antwort folgen — schiebt man da
eine user-Nachricht dazwischen, lehnt das Modell (bzw. das Template) die Anfrage ab
oder halluziniert. Dann warten wir einfach auf die naechste Runde; die Schwelle ist
ohnehin ueberschritten, es kommt in Sekunden ein neuer Zug.
"""
if not isinstance(messages, list) or not messages:
return False
last = messages[-1]
if not isinstance(last, dict):
return False
role = last.get("role")
if role == "tool":
return False
return not (role == "assistant" and last.get("tool_calls"))
def _post_announce(est) -> None:
"""POSTet die Meldung an die MC2-Announce-Pipeline (Lucy spricht sie)."""
try:
text = (ANNOUNCE_TEXT.replace("{est}", str(est))
.replace("{threshold}", str(THRESHOLD)))
body = json.dumps({"text": text, "subject": "[Governor]",
"source": "governor", "priority": "normal"}).encode("utf-8")
conn = http.client.HTTPConnection(_an.hostname or "127.0.0.1",
_an.port or 80, timeout=4)
conn.request("POST", _an.path or "/api/voice/announce", body=body,
headers={"Content-Type": "application/json",
"Content-Length": str(len(body))})
resp = conn.getresponse()
resp.read()
conn.close()
log(f"ANNOUNCE -> Lucy status={resp.status} est={est}")
except Exception as exc:
log(f"ANNOUNCE fehlgeschlagen: {exc!r}")
def maybe_announce(est) -> None:
"""Sprach-Signal an Lucy — gedrosselt (eine Aeusserung je Episode)."""
if not _an:
return
global _last_announce
now = time.time()
with _announce_lock:
if now - _last_announce < ANNOUNCE_THROTTLE:
return
_last_announce = now
threading.Thread(target=_post_announce, args=(est,), daemon=True).start()
def status_payload() -> dict:
"""Momentaufnahme fuer /governor/status (MC2-Oberflaeche, Plugin, Lucy)."""
with _state_lock:
return {
"ok": True,
"upstream": UPSTREAM,
"soft": THRESHOLD,
"hard": HARD_CEILING if HARD_CEILING > 0 else None,
"uptime_s": int(time.time() - _counters["started"]),
"counters": {k: v for k, v in _counters.items() if k != "started"},
"calibration": {m: {"chars_per_token": round(v, 3), "samples": _cpt_n.get(m, 0)}
for m, v in _cpt.items()},
"calibration_default": CHARS_PER_TOKEN,
"exempt_models": sorted(EXEMPT_MODELS),
"recent": list(_recent),
}
class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
protocol_version = "HTTP/1.1"
server_version = "Governor/2.0"
def log_message(self, *args):
pass
def do_GET(self):
if self.path.split("?", 1)[0].rstrip("/") in ("/governor/status", "/governor"):
self._send_json(200, status_payload())
return
self._proxy()
def do_POST(self):
self._proxy()
def do_PUT(self):
self._proxy()
def do_DELETE(self):
self._proxy()
def do_OPTIONS(self):
self._proxy()
# -- Kern ---------------------------------------------------------------
def _send_json(self, status: int, obj) -> None:
try:
data = json.dumps(obj).encode("utf-8")
self.send_response(status)
self.send_header("Content-Type", "application/json")
self.send_header("Access-Control-Allow-Origin", "*")
self.send_header("Content-Length", str(len(data)))
self.send_header("Connection", "close")
self.end_headers()
self.wfile.write(data)
except OSError:
pass
def _read_body(self) -> bytes:
length = self.headers.get("Content-Length")
if length is None:
return b""
try:
return self.rfile.read(int(length))
except (ValueError, OSError):
return b""
def _proxy(self) -> None:
body = self._read_body()
path = self.path
clean_path = path.split("?", 1)[0]
is_chat = clean_path.rstrip("/").endswith("/chat/completions")
action = "passthrough"
est = None
streaming = False
model = ""
chars = 0
if is_chat and body:
action, body, est, streaming, model, chars = self._decide(body)
if action in ("soft", "hard"):
maybe_announce(est)
if action == "hard":
self._send_canned_stop(model, streaming, est)
with _state_lock:
_counters["chat"] += 1
_counters["hard"] += 1
_recent.appendleft({"t": int(time.time()), "model": model, "est": est,
"exact": None, "action": "hard"})
log(f"chat model={model} est={est} thr={THRESHOLD} hard={HARD_CEILING} "
f"HARDSTOP stream={streaming} status=200")
return
out_headers = {}
for k, v in self.headers.items():
kl = k.lower()
if kl in HOP_BY_HOP or kl in ("host", "content-length", "accept-encoding"):
continue
out_headers[k] = v
out_headers["Host"] = f"{UP_HOST}:{UP_PORT}"
out_headers["Accept-Encoding"] = "identity"
if body:
out_headers["Content-Length"] = str(len(body))
out_headers["Connection"] = "close"
conn = None
try:
conn = http.client.HTTPConnection(UP_HOST, UP_PORT, timeout=900)
conn.request(self.command, path, body=body or None, headers=out_headers)
resp = conn.getresponse()
except (OSError, http.client.HTTPException) as exc:
log(f"ERROR upstream {self.command} {path}: {exc!r}")
if conn is not None:
conn.close()
self._safe_error(502, f"governor upstream: {exc}")
return
self.send_response(resp.status)
for k, v in resp.getheaders():
kl = k.lower()
if kl in HOP_BY_HOP or kl in ("content-length", "date", "server"):
continue
self.send_header(k, v)
self.send_header("Connection", "close")
self.end_headers()
tail = bytearray()
try:
while True:
# read1() gibt jedes Upstream-Stueck sofort zurueck (echtes SSE-
# Durchreichen); read() wuerde puffern und Streaming haengen lassen.
chunk = resp.read1(65536)
if not chunk:
break
self.wfile.write(chunk)
self.wfile.flush()
tail.extend(chunk)
if len(tail) > 16384:
del tail[:-16384]
except OSError:
pass
finally:
conn.close()
exact = self._scan_prompt_tokens(tail)
if is_chat:
if exact:
calibrate(model, chars, exact)
with _state_lock:
_counters["chat"] += 1
_counters["soft" if action == "soft" else "passthrough"] += 1
if exact:
_counters["tokens_prompt"] += exact
_recent.appendleft({"t": int(time.time()), "model": model, "est": est,
"exact": exact, "action": action})
exact_s = str(exact) if exact is not None else "-"
flag = "FIRED" if action == "soft" else ("skip" if action == "defer" else "ok")
log(f"chat model={model} est={est} exact={exact_s} cpt={cpt_for(model):.2f} "
f"thr={THRESHOLD} {flag} stream={streaming} status={resp.status}")
def _decide(self, body: bytes):
"""Aktion bestimmen. Rueckgabe: (action, body, est, streaming, model, chars)."""
try:
data = json.loads(body)
except (ValueError, UnicodeDecodeError):
return "passthrough", body, None, False, "", 0
if not isinstance(data, dict):
return "passthrough", body, None, False, "", 0
messages = data.get("messages")
streaming = bool(data.get("stream"))
model = (data.get("model") or "").strip()
chars = body_chars(data)
est = int(chars / max(cpt_for(model), 0.1))
# Lucys Alltagsmodelle laufen nie gegen die Schwelle — ein Gespraech ist keine
# Bau-Sitzung. Wir zaehlen sie trotzdem mit (Kalibrierung + Telemetrie).
base = model.split("/")[-1].lower()
if base in EXEMPT_MODELS:
return "passthrough", body, est, streaming, model, chars
if not isinstance(messages, list):
return "passthrough", body, est, streaming, model, chars
has_warned = False
marker = "[GOVERNOR — SITZUNGS-LIMIT ERREICHT]"
for m in reversed(messages):
if m.get("role") == "user" and isinstance(m.get("content"), str) and marker in m["content"]:
has_warned = True
break
is_safe = safe_to_append(messages)
# 1. Absolutes Not-Aus bei komplettem Amoklauf
if HARD_CEILING > 0 and est >= HARD_CEILING + 10000:
return "hard", body, est, streaming, model, chars
# 2. Sind wir am Limit?
if est >= THRESHOLD:
if not is_safe:
# Agent arbeitet gerade an einer Tool-Kette. Auf keinen Fall abbrechen!
return "defer", body, est, streaming, model, chars
# Es ist sicher (Tool-Kette beendet oder Agent wartet auf Input).
if HARD_CEILING > 0 and est >= HARD_CEILING:
if has_warned:
# Wir haben ihn schon gewarnt, er macht trotzdem weiter -> harter Schnitt.
return "hard", body, est, streaming, model, chars
else:
# Er hat wegen einer langen Tool-Kette direkt das Hard-Limit ueberschritten.
# Gib ihm trotzdem noch den einen Finalisier-Zug (Soft).
pass
# Soft-Limit greift
if not has_warned:
directive = (DIRECTIVE.replace("{est}", str(est))
.replace("{threshold}", str(THRESHOLD)))
messages.append({"role": "user", "content": directive})
data["messages"] = messages
return "soft", json.dumps(data).encode("utf-8"), est, streaming, model, chars
return "passthrough", body, est, streaming, model, chars
def _send_canned_stop(self, model: str, streaming: bool, est) -> None:
"""OpenAI-kompatible Stopp-Antwort selbst erzeugen (kein Upstream-Call)."""
created = int(time.time())
usage = {"prompt_tokens": est or 0, "completion_tokens": 0,
"total_tokens": est or 0}
try:
if streaming:
self.send_response(200)
self.send_header("Content-Type", "text/event-stream")
self.send_header("Cache-Control", "no-cache")
self.send_header("Connection", "close")
self.end_headers()
def sse(obj):
self.wfile.write(b"data: " + json.dumps(obj).encode() + b"\n\n")
self.wfile.flush()
base = {"id": "governor-hardstop", "object": "chat.completion.chunk",
"created": created, "model": model}
sse({**base, "choices": [{"index": 0, "delta": {"role": "assistant"},
"finish_reason": None}]})
sse({**base, "choices": [{"index": 0, "delta": {"content": HARDSTOP_MSG},
"finish_reason": None}]})
sse({**base, "choices": [{"index": 0, "delta": {},
"finish_reason": "stop"}], "usage": usage})
self.wfile.write(b"data: [DONE]\n\n")
self.wfile.flush()
else:
payload = {
"id": "governor-hardstop", "object": "chat.completion",
"created": created, "model": model,
"choices": [{"index": 0, "finish_reason": "stop",
"message": {"role": "assistant", "content": HARDSTOP_MSG}}],
"usage": usage,
}
data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
self.send_response(200)
self.send_header("Content-Type", "application/json")
self.send_header("Content-Length", str(len(data)))
self.send_header("Connection", "close")
self.end_headers()
self.wfile.write(data)
self.wfile.flush()
except OSError:
pass
def _safe_error(self, status: int, msg: str) -> None:
self._send_json(status, {"error": msg})
@staticmethod
def _scan_prompt_tokens(tail: bytearray):
if not tail:
return None
try:
text = tail.decode("utf-8", errors="ignore")
except Exception:
return None
matches = _PROMPT_TOKENS_RE.findall(text)
if not matches:
return None
try:
return int(matches[-1])
except ValueError:
return None
def main() -> int:
log_dir = os.path.dirname(LOG_PATH)
if log_dir and not os.path.isdir(log_dir):
try:
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
except OSError:
pass
server = ThreadingHTTPServer((HOST, PORT), Handler)
server.daemon_threads = True
hard = HARD_CEILING if HARD_CEILING > 0 else "aus"
log(f"Governor v2 startet auf {HOST}:{PORT} -> {UPSTREAM} | Soft={THRESHOLD} "
f"Hart={hard} | CPT-Start={CHARS_PER_TOKEN} kalibrierend={CALIBRATE} | "
f"ausgenommen={sorted(EXEMPT_MODELS)} | Log={LOG_PATH}")
try:
server.serve_forever()
except KeyboardInterrupt:
log("Governor beendet (SIGINT).")
finally:
server.server_close()
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
-27
View File
@@ -1,27 +0,0 @@
[Unit]
# Governor v2 — Token-Waechter vor dem MC2-Gateway.
# Nutzer-Dienst (systemctl --user), weil er unter hitonabi laeuft und keine
# Root-Rechte braucht. Startet nach MC2, weil er dorthin weiterreicht.
Description=Governor v2 — Token-Waechter-Proxy (:8100 -> MC2 :9001)
After=network-online.target mission-control-2.service
Wants=network-online.target
[Service]
Type=simple
WorkingDirectory=%h/governor
ExecStart=/usr/bin/python3 %h/governor/governor.py
Restart=always
RestartSec=3
# --- Schwellen -------------------------------------------------------------
# Soft 45k: OpenCode startet mit ~10-15k allein fuer Systemprompt + Werkzeug-
# Schemata; 25k (der alte Aider-Wert) haette schon nach wenigen Zuegen gefeuert.
# Hart = Soft+5000 (ein Finalisier-Zug Luft), Default des Programms.
Environment=GOV_THRESHOLD=45000
Environment=GOV_UPSTREAM=http://127.0.0.1:9001
Environment=GOV_LOG=%h/governor/governor.log
# Lucys Alltagsmodelle laufen nie gegen die Schwelle — ein Gespraech ist kein Bau.
Environment=GOV_EXEMPT_MODELS=hermes,fast,embed,reranker,vision,scout
[Install]
WantedBy=default.target
-29
View File
@@ -1,29 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# hardstop-test.sh — prueft die drei Governor-Pfade mit direkten curls:
# klein -> passthrough (Modell antwortet normal)
# mittel -> soft-Einschub (Modell bekommt die Stopp-Anweisung, antwortet)
# gross -> HART-STOPP (Governor antwortet selbst, KEIN Modell-Call)
set -u
GOV="http://127.0.0.1:8100/v1/chat/completions"
python3 - <<'PY' > /tmp/gov_small.json
import json
print(json.dumps({"model":"Qwen3-Coder-Next","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: SMALL"}],"max_tokens":8,"stream":False}))
PY
python3 - <<'PY' > /tmp/gov_mid.json
import json
print(json.dumps({"model":"Qwen3-Coder-Next","messages":[{"role":"user","content":"BEGIN "+"lorem ipsum "*2500+" END"}],"max_tokens":40,"stream":False}))
PY
python3 - <<'PY' > /tmp/gov_big.json
import json
print(json.dumps({"model":"Qwen3-Coder-Next","messages":[{"role":"user","content":"x"*40000}],"max_tokens":16,"stream":False}))
PY
echo "=== TEST A: klein (passthrough) ==="
curl -s -m 60 "$GOV" -H "Content-Type: application/json" --data @/tmp/gov_small.json | jq -r '.choices[0].message.content'
echo "=== TEST B: mittel ~30k Zeichen (soft-Einschub, geht ans Modell) ==="
curl -s -m 120 "$GOV" -H "Content-Type: application/json" --data @/tmp/gov_mid.json | jq '{id, content: (.choices[0].message.content|.[0:80])}'
echo "=== TEST C: gross ~40k Zeichen (HART-STOPP, kein Modell-Call) ==="
curl -s -m 30 "$GOV" -H "Content-Type: application/json" --data @/tmp/gov_big.json | jq '{id, finish: .choices[0].finish_reason, content: (.choices[0].message.content|.[0:70]), usage}'
-13
View File
@@ -1,13 +0,0 @@
# Wegwerf-Aufgabe: kleine Todo-App, schrittweise. Jede Zeile = eine Runde.
Create todo.py with a TodoList class: add(text) appends a dict {"text": text, "done": False} to an internal list, and items() returns that list. Then update SAVEPOINT.md following our conventions.
Add complete(index) and remove(index) to TodoList, each with a bounds check that raises IndexError with a clear message when the index is out of range. Update SAVEPOINT.md.
Add save(path) and load(path) to TodoList that persist the items to and from a JSON file. Update SAVEPOINT.md.
Add pending_count() and completed_count() methods to TodoList. Update SAVEPOINT.md.
Create cli.py with an argparse command line interface exposing subcommands add, list, done, and rm that operate on a todos.json file via TodoList. Update SAVEPOINT.md.
Add a clear subcommand to cli.py that removes all completed items from todos.json. Update SAVEPOINT.md.
Create test_todo.py with unittest tests covering add, complete, remove, save, load, and the IndexError bounds checks. Update SAVEPOINT.md.
Add tests for pending_count and completed_count to test_todo.py. Update SAVEPOINT.md.
Create README.md documenting the CLI usage with a short example for each subcommand. Update SAVEPOINT.md.
Add type hints throughout todo.py and cli.py. Update SAVEPOINT.md.
Add an optional due date field (ISO date string) to each item and a due argument to TodoList.add and to the CLI add subcommand. Update SAVEPOINT.md.
Add an overdue subcommand to cli.py that lists items whose due date is before today. Update SAVEPOINT.md.
-19
View File
@@ -1,19 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# run-aider-msg.sh <repo> <message> — EINE Aider-Runde via --message (sauberer,
# unterstuetzter Einzel-Schuss ohne Scripting-Reflexions-Haenger), durch den Governor.
# todo.py/cli.py als Lesekontext, damit das Modell die echte API sieht (kein Erfinden)
# und keine "Datei hinzufuegen?"-Reflexion ausloest.
set -u
REPO="${1:?repo dir}"
MSG="${2:?message}"
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
export OPENAI_API_BASE="http://127.0.0.1:8100/v1"
export OPENAI_API_KEY="dummy"
cd "$REPO"
aider \
--model openai/Qwen3-Coder-Next \
--no-check-update --no-show-model-warnings --no-analytics --yes-always \
--map-tokens 512 \
--read CONVENTIONS.md --read todo.py --read cli.py \
SAVEPOINT.md \
--message "$MSG"
-20
View File
@@ -1,20 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# run-aider.sh <messages-file> — treibt EINE Aider-Sitzung durch den Governor.
# Jede Zeile der Nachrichtendatei = eine User-Runde; die Historie akkumuliert,
# sodass die Anfrage jede Runde wächst (genau das prüft der Governor).
set -u
MSGS="${1:?Nachrichtendatei angeben}"
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
export OPENAI_API_BASE="http://127.0.0.1:8100/v1"
export OPENAI_API_KEY="dummy"
cd "$HOME/governor-p0/testrepo"
aider \
--model openai/Qwen3-Coder-Next \
--no-check-update \
--no-show-model-warnings \
--no-analytics \
--yes-always \
--map-tokens 512 \
--read CONVENTIONS.md \
SAVEPOINT.md \
< "$MSGS"
-8
View File
@@ -1,8 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# run-driver.sh <messages-file> — Aider-Scripting-Sitzung durch den Governor.
set -u
MSGS="${1:?Nachrichtendatei angeben}"
REPO="${2:-$HOME/governor-p0/testrepo}"
VENV_PY="$HOME/.local/share/uv/tools/aider-chat/bin/python"
cd "$REPO"
exec "$VENV_PY" "$HOME/governor-p0/driver.py" "$MSGS"
+1 -14
View File
@@ -1,28 +1,15 @@
#!/usr/bin/env bash
# Post-Update-Check nach einem Hermes-Agent-Update: läuft unser geteiltes „Gehirn"
# (Mem0 + die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
# (die mc2-memory-Integration) noch? Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der Job wird
# im UI rot, damit ein kaputtes Gehirn sofort auffällt.
set -uo pipefail
MC_URL="${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"
+22 -37
View File
@@ -10,7 +10,7 @@ models:
# lief aber NIE live — bewusst bei Q8_0 geblieben: Qualität vor ein paar GB, seit der
# Warm-Set-Diät 07.07. ist RAM nicht mehr der Engpass.)
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3
llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-dflash --spec-draft-model /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash-GGUF/giocom-Qwen3.6-35B-A3B-DFlash-Q8_0.gguf
ttl: 0
aliases:
- hermes
@@ -21,17 +21,33 @@ models:
out: [text]
tools: true
context: 65536
Qwen3-Coder-Next:
Qwen3.8-27B:
# Qwen 3.8 27B: Dichtes 27B-Modell mit hybrider Linear-Attention (48/64 Schichten linear),
# nativem Multimodal-Support (mmproj-BF16) und Tool-Calling via --jinja.
# Unser neuer Haupt-Coder mit 262k Kontext, Thinking Mode und extrem sauberer Code-Qualität.
cmd: |
llama-server -m /srv/models/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
ttl: 600
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
@@ -66,32 +77,6 @@ models:
in: [text, image]
out: [text]
context: 32768
GLM-4.6V-Flash:
cmd: |
llama-server -m /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/GLM-4.6V-Flash-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja
ttl: 300
aliases:
- scout
capabilities:
in: [text, image]
out: [text]
tools: true
context: 131072
GLM-4.7-Flash:
# KRITIKER (07.07., Rollen-Audit): Fremd-Vendor-Zweitmeinung für fremdblick-Prosa +
# Chef-Gutachter-Vertretung — reines Textmodell, 30B-A3B (MIT, Unsloth-Dynamic-Quant).
# Die Vision-Schwester GLM-4.6V-Flash bleibt als scout für Bild-Jobs. --jinja ist
# Pflicht (Chat-Template, sonst kaputte Tool-Calls).
cmd: |
llama-server -m /srv/models/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 65536 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja
ttl: 600
aliases:
- kritiker
capabilities:
in: [text]
out: [text]
tools: true
context: 65536
Qwen3-Reranker-0.6B:
# Gedächtnis-Zweitstufe (07.07., Rollen-Audit): ordnet Mem0-Suchtreffer nach echter
# Relevanz (/v1/rerank, Mungert-GGUF — Community-Konvertierungen liefern oft Nullscores!).
-7
View File
@@ -1,7 +0,0 @@
[Unit]
Description=MC2 Morgen-Digest (Nächtliche Telegram-Zusammenfassung)
[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/bin/bash %h/mission-control-v2/deploy/morgen-digest.sh
TimeoutStartSec=300
-10
View File
@@ -1,10 +0,0 @@
[Unit]
Description=Timer für MC2 Morgen-Digest (07:00 Uhr)
[Timer]
OnCalendar=*-*-* 07:00:00
Persistent=true
RandomizedDelaySec=5m
[Install]
WantedBy=timers.target
-62
View File
@@ -1,62 +0,0 @@
#!/usr/bin/env bash
# Morgen-Digest: Sammelt die zurückgehaltenen nächtlichen Meldungen (00:00 - 06:59)
# und lässt Lucy (LLM) eine Telegram-Zusammenfassung daraus bauen.
set -uo pipefail
NIGHT_QUEUE="$HOME/.hermes/night-queue.txt"
if [ ! -f "$NIGHT_QUEUE" ]; then
# Keine nächtlichen Meldungen
exit 0
fi
# Wenn die Datei existiert, aber leer ist, löschen und beenden.
if [ ! -s "$NIGHT_QUEUE" ]; then
rm -f "$NIGHT_QUEUE"
exit 0
fi
EVIDENCE="$(cat "$NIGHT_QUEUE")"
PROMPT="Du bist Lucy, die KI-Assistenz der Mission-Control-Box.
Hier sind die Systemmeldungen der vergangenen Nacht.
Der Commander möchte ordentlich Futter und Details zum Frühstück! Fasse die Meldungen zu einem gehaltvollen Morgen-Digest zusammen.
Beachte dabei:
- Nenne konkrete Fakten, Namen und Versionen.
- Welche Modelle wurden z.B. vom Radar entdeckt oder evaluiert? Was waren die Ergebnisse?
- Welche Updates liefen genau und was haben sie Neues gebracht? Was muss sich der Commander noch anschauen?
- Strukturiere die Nachricht übersichtlich (z.B. mit kleinen Emojis oder Bulletpoints), aber bleibe in deiner Rolle als Lucy.
Nächtliche Meldungen:
$EVIDENCE"
# LLM aufrufen (llama-swap / gpt-oss-120b)
ENDPOINT="${CHEF_ENDPOINT:-http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions}"
MODEL="${CHEF_MODEL:-gpt-oss-120b}"
REQ="$(jq -n --arg m "$MODEL" --arg sys "Du bist Lucy." --arg usr "$PROMPT" --argjson mt 1200 \
'{model:$m, messages:[{role:"system",content:$sys},{role:"user",content:$usr}],
max_tokens:$mt, temperature:0.4}')"
DIGEST="$(curl -s -m 180 "$ENDPOINT" -H 'Content-Type: application/json' --data-binary "$REQ" \
| python3 -c '
import json, sys
try:
d = json.load(sys.stdin)
msg = d["choices"][0]["message"]
print((msg.get("content") or msg.get("reasoning_content") or "").strip())
except Exception:
pass'
)"
if [ -n "$DIGEST" ]; then
# Sende den Digest via hermes send (Telegram)
bash -lc 'hermes send --to telegram --subject "[🌅 Morgen-Digest]" -- "$1"' _ "$DIGEST"
if [ $? -eq 0 ]; then
# Erfolgreich gesendet, Queue leeren
rm -f "$NIGHT_QUEUE"
else
echo "Fehler beim Senden des Morgen-Digests an Telegram. Queue bleibt erhalten." >&2
fi
else
echo "Leerer Digest vom LLM. Queue bleibt erhalten." >&2
fi
+124
View File
@@ -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
+10 -10
View File
@@ -1,12 +1,12 @@
# Projektstart-Worker (Profil „projektstart") — IDE-Vorbereiter
Du bist der **IDE-Vorbereiter** der AI-Box. Du bearbeitest EINE Kanban-Aufgabe: eine Idee des
Commanders, die er **selbst in seiner IDE (Zed / OpenCode) bauen** will — nicht die Box.
Commanders, die er **selbst in der Agentic IDE bauen** will — nicht die Box.
Dein Ergebnis ist **kein Code**, sondern ein **startklares, leeres Projekt-Repo**: ein
wasserdicht durchdachtes Konzept plus alle Steuerungs-Dokumente, mit denen der Commander in Zed
wasserdicht durchdachtes Konzept plus alle Steuerungs-Dokumente, mit denen der Commander in der Agentic IDE
dem Coder sofort einen sauberen Auftrag geben kann. Du denkst und bereitest vor — **gebaut wird
in Zed, von ihm.**
in der Agentic IDE, von ihm.**
## Schritt 0: WIEDERAUFNAHME — immer zuerst, nie aus Reflex neu anfangen
@@ -84,13 +84,13 @@ genau diese Dateien — sonst **nichts**, kein Code, kein Gerüst:
offene Entscheidungen, was der Advocatus Diaboli geprüft hat).
- **`ROADMAP.md`** — der Etappen-/Meilenstein-Plan aus dem Konzept: jede Etappe für sich
lauffähig, in Reihenfolge, mit klarem „fertig wenn …".
- **`AGENTS.md`** — Arbeits-Konventionen für den Zed-Coder (nach dem `projekt-start`-Ritual):
- **`AGENTS.md`** — Arbeits-Konventionen für die Agentic IDE (nach dem `projekt-start`-Ritual):
Deutsch/Nicht-Entwickler, Plan-vor-Code, kleine Schritte, beweisen statt behaupten, Savepoints,
Box-Modelle je Aufgabe (plan=heavy, build=coder). Kurz, konkret, projektbezogen.
**Ganz oben hinein — wörtlich:** „Dieses Projekt ist von der AI-Box vorbereitet: KONZEPT.md ist
bereits gehärtet, ROADMAP.md ist der Plan. Beim ersten Chat den Skill **`projekt-uebernehmen`**
nutzen (einlesen → nachfragen → Etappe 1) — das Konzept wird NICHT neu geplant."
Das ist die Übergabe an den Agenten in Zed; ohne diese Zeile fängt er womöglich von vorn an.
Das ist die Übergabe an die Agentic IDE; ohne diese Zeile fängt er womöglich von vorn an.
**Dazu diese drei HARTEN Regeln — wörtlich in die AGENTS.md (Wasserdicht-Runde 22.07.,
Lehre aus rippy: Prosa-Regeln wurden komplett ignoriert, darum stehen sie ab jetzt überall):**
„1. Die **CI-Ampel** (Gitea Actions, liegt seit der Repo-Anlage unter `.gitea/workflows/ci.yml`
@@ -100,9 +100,9 @@ genau diese Dateien — sonst **nichts**, kein Code, kein Gerüst:
MakeMKV lossless' wurde still durch lossy HandBrake ersetzt.)
3. Deployment NUR über `./deploy.sh` (idempotent, EIN fester Compose-Projektname) —
nie freihändig per SSH zusammenbauen. (rippy-Lehre: Doppel-Anlage `Rippy`+`rippy` auf der VM.)"
- **`README.md`** — was das Projekt ist, in Alltagssprache; erste Schritte zum Loslegen in Zed.
- **`SAVEPOINT.md`** — Startzustand: „vorbereitet — Bau beginnt in Zed", Stand/nächste Schritte/
offene Fragen (lebendes Übergabe-Dokument für den ersten Zed-Chat).
- **`README.md`** — was das Projekt ist, in Alltagssprache; erste Schritte zum Loslegen in der Agentic IDE.
- **`SAVEPOINT.md`** — Startzustand: „vorbereitet — Bau beginnt in der Agentic IDE", Stand/nächste Schritte/
offene Fragen (lebendes Übergabe-Dokument für den ersten Chat).
- **`.aiexclude`** — gitignore-Syntax: was die KI NICHT lesen soll (`.env`, Secrets, große Daten).
Committe (`git add -A && git commit`) und pushe auf **main dieses NEUEN Repos** — das ist korrekt:
@@ -112,7 +112,7 @@ Prüfe nach dem Push mit `git ls-remote origin main`, dass es wirklich angekomme
### 4. Übergabe — `kanban_complete`
Schließe die Karte mit einer Zusammenfassung ab, die das Auftragsbuch dem Commander zeigt:
> „Projekt **<name>** ist vorbereitet. Repo: `<clone-url>`. Öffne es in Zed und wirf dem Coder
> „Projekt **<name>** ist vorbereitet. Repo: `<clone-url>`. Öffne es in der Agentic IDE und wirf dem Coder
> **KONZEPT.md** vor — der Plan steht in **ROADMAP.md**. Die Box baut ab hier nicht mehr mit."
Nenne knapp, was das Konzept-Härten ergab (Rollen-Cast, was der Skeptiker fand, welche Etappen).
@@ -130,7 +130,7 @@ DURCHDACHT haben — er hat sich NICHT entschieden, sie zu bauen. Dann gilt abwe
`AGENTS.md`, KEIN `SAVEPOINT.md`, KEIN `.aiexclude`, kein Geruest. Das entsteht erst, wenn der
Commander die Idee spaeter als Projekt startet.
- Schritt 4 (Uebergabe) NICHT als Bau-Aufforderung: sag, was die Idee waere, was sie braeuchte und
was dagegen spricht — und dass die Entscheidung bei ihm liegt. Kein „oeffne in Zed und bau".
was dagegen spricht — und dass die Entscheidung bei ihm liegt. Kein „öffne in der IDE und bau".
## Sonderfall: „UEBERARBEITUNG" (der Commander hat das Konzept gelesen)
Steht im Auftrag **`AUFTRAGS-ART: IDEE PRUEFEN — UEBERARBEITUNG`**, existiert das Konzept schon
+1 -4
View File
@@ -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/." "$HERMES/plugins/"; }
+1 -1
View File
@@ -115,7 +115,7 @@ def chunk(t,d):
c=t+d; return struct.pack(">I",len(d))+c+struct.pack(">I",zlib.crc32(c))
png=b"\x89PNG\r\n\x1a\n"+chunk(b"IHDR",struct.pack(">IIBBBBB",w,h,8,2,0,0,0))+chunk(b"IDAT",zlib.compress(raw))+chunk(b"IEND",b"")
url="data:image/png;base64,"+base64.b64encode(png).decode()
print(json.dumps({"model":"coder","stream":False,"max_tokens":40,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":url}},{"type":"text","text":"Welche Farbe hat das angehaengte Bild? Antworte nur mit der Farbe."}]}]}))
print(json.dumps({"model":"coder","stream":False,"max_tokens":150,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"image_url","image_url":{"url":url}},{"type":"text","text":"Welche Farbe hat das angehaengte Bild? Antworte nur mit der Farbe."}]}]}))
PYIN
)
BW_HDR=$(mktemp); BW_OUT=$(mktemp)
+37
View File
@@ -0,0 +1,37 @@
#!/usr/bin/env bash
set -e
# setup_autonomous_crons.sh
# Verbindet Hermes via hermes cron direkt mit seinen autonomen Skills (ohne tote Bash-Wrapper)
HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
echo "Lösche alle alten Crons..."
$HERMES cron remove traum || true
$HERMES cron remove chef-gutachter || true
$HERMES cron remove release-radar || true
$HERMES cron remove idle-radar || true
$HERMES cron remove selbst-inventur || true
$HERMES cron remove karten-gutachter || true
$HERMES cron remove pruefstand || true
$HERMES cron remove trend-radar || true
$HERMES cron remove morning-report || true
$HERMES cron remove llm-wiki || true
echo "Registriere neue autonome Hermes-Crons..."
# 1. Morning Report: Jeden Tag um 07:00
# Hermes wird mit einem direkten Prompt aufgerufen, seinen Skill auszuführen.
$HERMES cron create --name morning-report --deliver origin "0 7 * * *" "Führe den 'morning_report' Skill aus und sende mir die Morgenlage."
# 2. Trend-Radar: Jeden Samstag um 05:15
$HERMES cron create --name trend-radar --deliver origin "15 5 * * 6" "Führe den 'trend_radar' Skill aus. Werte die trend-radar-watchlist.json aus und erstelle bei Bedarf ein Prüfstand-Ticket."
# 3. Prüfstand: Jeden Sonntag um 01:00 (Nur als Fallback, falls Kanban ihn nicht schon weckt)
$HERMES cron create --name pruefstand --deliver origin "0 1 * * 0" "Prüfe, ob offene Prüfstand-Tickets im Kanban liegen. Wenn ja, führe den 'pruefstand' Skill aus."
# 4. LLM Wiki: Jeden Montag um 03:00
$HERMES cron create --name llm-wiki --deliver origin "0 3 * * 1" "Führe den 'llm_wiki' Skill aus. Analysiere den Code und aktualisiere autonom die Wissensdatenbank in ~/wissens-vault/."
echo "Autonome Crons erfolgreich eingerichtet!"
$HERMES cron list
+20
View File
@@ -0,0 +1,20 @@
---
name: autonomie
description: "Gesundheitsprüfungen der Box: Überprüft Logs (Syslog, Journalctl), checkt ob alle Container/Dienste laufen und leitet bei Bedarf selbstständige Reparaturen ein. Meldet Status via Telegram."
version: 1.0.0
author: MC2
platforms: [linux]
metadata:
hermes:
tags: [wartung, autonomie, health, mc2]
---
# Autonomie & Self-Repair
Dieser Skill ermöglicht es der AI-Box, sich selbst zu überprüfen und bei Problemen zu reparieren.
## Ablauf
1. **Dienste prüfen**: Führt `systemctl --user status` für alle relevanten MC2-Dienste aus.
2. **Logs analysieren**: Prüft die letzten Fehler im `journalctl` (User und System-Ebene, falls Berechtigung vorhanden).
3. **Selbstreparatur (Self-Repair)**: Falls bekannte Fehler auftauchen (z.B. Deadlocks, Speicherprobleme, hängende Ports), wird ein definierter Wiederanlauf (z.B. Neustart des Dienstes via `systemctl --user restart`) getriggert.
4. **Meldung**: Das finale Ergebnis wird kompakt an den Commander via Telegram (über `deploy/notify.sh`) gesendet.
+1 -1
View File
@@ -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
+21
View File
@@ -0,0 +1,21 @@
---
name: llm_wiki
description: "Analysiert autonom Änderungen am Codebase oder Stack und aktualisiert die Markdown-Dateien im wissens-vault, sodass die Dokumentation immer aktuell ist."
version: 1.0.0
author: MC2
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
hermes:
tags: [docs, wiki, knowledge, mc2]
---
# LLM Wiki (Auto-Docs)
Dieser Skill stellt sicher, dass das `wissens-vault` (die "Träume" und Notizen der Box) synchron zur echten Code-Realität bleibt.
## Ablauf
1. **Git-Log Analyse**: Liest die Commits seit dem letzten Lauf aus dem Repository.
2. **Impact-Analyse**: Bestimmt, welche Architektur-Teile, Skripte oder Frontend-Komponenten modifiziert wurden.
3. **Vault-Update**: Sucht im `~/wissens-vault/` nach den betroffenen Markdown-Dokumenten (wie z.B. `STACK.md` oder `FALLEN.md`).
4. **Dokumentation schreiben**: Überschreibt oder ergänzt die Dateien mit den neuesten Fakten und löscht veraltete Passagen, um Halluzinationen in der Zukunft zu vermeiden.
5. **Commit**: Committet die angepassten Docs direkt in den Branch und schließt damit die Wissenslücke.
+21
View File
@@ -0,0 +1,21 @@
---
name: morning_report
description: "Sammelt Metriken, Vorfälle der Nacht und Neuigkeiten (z.B. Hacker News) und schickt morgens eine kompakte Sysadmin-Morgenlage via Telegram."
version: 1.0.0
author: MC2
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
hermes:
tags: [report, admin, daily, mc2]
---
# Sysadmin Morgenlage (Morning Report)
Dieser Skill fungiert als dein persönlicher, KI-gesteuerter Sysadmin, der dir jeden Morgen (oder manuell getriggert) einen Statusbericht liefert.
## Ablauf
1. **System-Metriken abrufen**: Ruft den Health-Status und Load der Box ab.
2. **Logs durchkämmen**: Sucht nach Auffälligkeiten, Fehlern oder Crashes in der Nacht.
3. **News Fetching**: Liest die Top-Posts von Hacker News (oder anderen Tech-Feeds), filtert sie nach AI-Relevanz und fasst die 3 wichtigsten Entwicklungen zusammen.
4. **Auftragsbuch Check**: Prüft, ob neue unentschiedene Vorschläge im Auftragsbuch liegen.
5. **Report Generierung**: Bündelt all diese Informationen in eine kompakte, handyfreundliche (sehr kurze) Nachricht und schickt sie via Telegram an den Commander.
+6 -6
View File
@@ -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.**
+21
View File
@@ -0,0 +1,21 @@
---
name: pruefstand
description: "Holt Prüfstand-Tickets aus dem Kanban-Board, testet neue LLM-Modelle auf Kompatibilität und Systemressourcen und meldet die Ergebnisse via Telegram."
version: 1.0.0
author: MC2
platforms: [linux]
metadata:
hermes:
tags: [pruefstand, evaluation, models, mc2]
---
# Prüfstand (Model Evaluation)
Der Prüfstand-Skill dient dazu, neue LLMs oder Tooling-Upgrades (oft aus dem Trend-Radar stammend) autonom auf der Box zu evaluieren, bevor sie ins Live-System übernommen werden.
## Ablauf
1. **Ticket Fetching**: Liest das nächste anstehende Ticket in der Kanban Ideen-Queue, welches als "Prüfstand" getaggt ist.
2. **Download & Setup**: Lädt das beschriebene Modell (z.B. via `huggingface-cli` oder llama.cpp) in ein isoliertes Test-Verzeichnis.
3. **Smoke-Tests**: Führt vordefinierte Benchmarks oder Prompts gegen das Modell aus und überwacht den RAM/VRAM-Bedarf.
4. **Bewertung**: Wenn das Modell die Kriterien erfüllt (schnell genug, kein OOM), wird es als "Bestanden" markiert und ein Integrations-Vorschlag erstellt.
5. **Report**: Der Commander erhält einen Telegram-Bericht mit den Metriken und der Entscheidung.
+24
View File
@@ -0,0 +1,24 @@
---
name: review
description: "Ersetzt das alte fremdblick.sh Skript. Ein dedizierter Code-Review-Skill, der über ein fremdes Modell als 'Advocatus Diaboli' Patches hart prüft und nach Reproduzierbarkeit bewertet."
version: 1.0.0
author: MC2
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
hermes:
tags: [review, code-quality, pr, mc2]
---
# Code Review (Fremdblick)
Dieser Skill delegiert das Code-Review an ein separates, kritisches LLM-Modell (Advocatus Diaboli), um Fehler, Architektur-Schwächen und blinde Flecken zu finden.
## Ablauf
1. **Diff einlesen**: Nimmt den aktuellen Git-Diff oder den Patch-Inhalt.
2. **Kritische Analyse**: Prüft den Code auf Edge-Cases, Security, Performance und Architektonische Richtigkeit.
3. **Reproduzierbarkeits-Prüfung**: Das Modell muss den Fehlerfall gedanklich nachstellen und beweisen, ob der Fix ihn wirklich behebt.
4. **Urteil fällen**:
- `ABGELEHNT`: Fehler nicht behoben oder neue Bugs eingeführt.
- `FREIGABE-MIT-VORBEHALT`: Funktioniert, aber unsauber oder fehlende Kommentare.
- `FREIGABE`: Wasserdicht.
5. **Ergebnis melden**: Das Urteil wird an den Commander zurückgespielt (oft kombiniert mit der Werkstatt).
+36
View File
@@ -0,0 +1,36 @@
---
name: trend_radar
description: "Autonomer KI-Technologie-Scout. Recherchiert im Web nach tagesaktuellen Trends, passt seine eigenen Quellen an und sendet Telegram-Reports."
version: 2.0.0
author: MC2
platforms: [linux, macos, windows]
metadata:
hermes:
tags: [research, radar, trends, mc2, self-modifying]
---
# Trend Radar (Autonomous & Self-Modifying)
Du bist der KI-Technologie-Scout von Mission Control 2.0. Dein Ziel ist es, tagesaktuelle Trends (Modelle, Tools, Hardware-Performance) aufzuspüren, die für uns relevant sind (Fokus: AMD Hardware, Vulkan/ROCm, kleine aber sehr smarte Open-Source-Modelle).
## Strikte Hardware-Limits (SEHR WICHTIG)
Unsere AI-Box (Bosgame M5 / Strix Halo) hat **exakt 128 GB Shared RAM** (ca. 122.7 GB nutzbar)!
Das bedeutet:
- **Ignoriere gigantische Modelle:** Modelle mit 200B+, 700B oder 2T Parametern (wie Qwen 3.8 Max, GLM-5.5) sind für uns absolut nutzlos, da sie lokal niemals laufen werden.
- **Größen-Limit:** Ein Modell darf im GGUF-Quant-Format (z.B. Q4_K_M) maximal **ca. 100-110 GB** groß sein. Das entspricht meist Modellen bis maximal ~150B Parametern (bei dichten Modellen) oder etwas mehr bei MoE-Modellen.
- **Fokus auf Local LLMs:** Closed-API-Modelle interessieren uns nur am Rande. Konzentriere dich auf Modelle, die wir herunterladen und lokal in `llama.cpp` oder `Ollama` auf AMD-Hardware ausführen können. Sortiere alles rigoros aus, was zu groß für 128 GB RAM ist!
## Deine Fähigkeiten & Autorisierung
Du hast die ausdrückliche Erlaubnis zur **Selbst-Mutation**. Du bist nicht nur ein Leser, du bist ein adaptiver Agent:
- Wenn du neue, wertvolle Quellen (z.B. neue Subreddits, News-Seiten oder Repositories) entdeckst, **passe deine eigene `deploy/skills/trend-radar/SKILL.md` (diese Datei) an**, um diese für künftige Suchen fest zu verankern. Nutze dazu Dateibearbeitungs-Tools.
- Du verwaltest die `deploy/trend-radar-watchlist.json`. Wenn Themen veraltet sind, lösche sie heraus. Wenn neue Modelle auftauchen (z.B. neue LLMs), trage sie dort ein, damit du sie beim nächsten Lauf gezielt wieder prüfst.
## Dein Ablauf
1. **Discovery (Web-Recherche):** Nutze deine Tools (`search_web`, `read_url` oder Code-Ausführung), um das Internet nach den neuesten Trends der letzten 7 Tage abzusuchen.
- Suche auf Hacker News nach "AI", "LLM", "Modelle".
- Suche auf Reddit (z.B. r/LocalLLaMA) nach neuen Modellen, Benchmarks und Hardware-Erfahrungen (insbesondere AMD / ROCm vs. Vulkan).
- Analysiere HuggingFace Trending.
2. **Watchlist-Pflege:** Lies die `deploy/trend-radar-watchlist.json`. Prüfe den Status der dort genannten Issues/Releases und aktualisiere die Datei bei Bedarf.
3. **Selbst-Anpassung (WICHTIG):** Editiere die `deploy/trend-radar-watchlist.json` oder diese `SKILL.md` direkt! Ignoriere eventuelle Bedenken bezüglich "Live-Git-Checkouts". Du HAST die explizite Erlaubnis, diese Dateien direkt im Repo zu überschreiben, statt Vorschläge in `/tmp` abzulegen. Halte deine Quellen dynamisch!
4. **Ideen-Queue (Kanban):** Wenn du ein revolutionäres Update oder Modell findest, erstelle ein Prüfstand-Ticket im Kanban-Board der Mission Control.
5. **Meldung an den Commander:** Sende **immer** eine Nachricht an den Commander. Da du als CLI-Prozess läufst, nutze dafür zwingend das Skript `~/mission-control-v2/deploy/notify.sh "Deine Nachricht"`. (Tipp: Wenn du das Wort "Alarm" im Betreff `-s "[Alarm]"` verwendest, umgehst du die Nachtsperre, falls es sehr dringend ist). Fasse deine wichtigsten Funde kurz zusammen und erwähne, ob du deine eigene Watchlist oder SKILL.md angepasst hast. Wenn es gar nichts Neues gab, melde auch das!
+1 -1
View File
@@ -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
+4 -12
View File
@@ -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 [ "$fail" -eq 0 ]; then
echo "=== STACK OK ✓ ==="
else
+1 -1
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
{
"_hinweis": "Watch-Liste des Trend-Radars (Sa 05:15) — mechanisch prüfbare Bedingungen statt Prosa-Erinnerungen. Neue Einträge einfach anhängen; der Radar prüft github_issue (offen/zu), github_release (neuer Tag) und url_zeilen (Zeilen mit Suchmuster aus einer Roh-URL).",
"_hinweis": "Living Watchlist des Trend-Radars. Diese Datei MUSS autonom vom Trend-Radar Agenten umgeschrieben werden, wenn er neue Quellen findet oder alte obsolet werden.",
"eintraege": [
{
"key": "mmq-prefill-gfx1151",
+2 -2
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
#!/usr/bin/env bash
# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Mem0, Voice) altern
# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Voice) altern
# eingefroren — kein Auto-Update-Kanal deckt sie ab. Dieser Audit MELDET nur
# (bewusst kein Auto-Update: Python-Deps brechen gern):
# je venv: veraltete Pakete zählen (pip list --outdated) + bekannte
@@ -9,7 +9,7 @@
# idempotent je Monat). Läuft als Hermes-Cron --no-agent (stdout = Telegram).
set -uo pipefail
VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")
VENVS=("$HOME/.voice/venv:voice")
AUDIT_VENV="$HOME/.venv-audit"
HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
MONAT="$(date '+%Y-%m')"
+1 -1
View File
@@ -4,7 +4,7 @@
# Eingehängt als ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh in llama-swap.
#
# `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `embed` = das Embedding-Modell
# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
# ON-DEMAND (User-Entscheid) und gehören NICHT mehr ins Warm-Set — die Lucy-App wärmt sie
# beim Start selbst an. Modelle werden NICHT automatisch zusammen geladen — jedes einzeln
# anstoßen, sonst bleibt es kalt.
+4 -4
View File
@@ -6,7 +6,7 @@
# neben dem Warm-Set liegt bewusst in DEINER Hand.
#
# WICHTIG (Speicher & Latenz-Trade-off):
# Der Standard-Worker ist Qwen3-Coder-Next (laedt klein und schnell neben dem Warm-Set).
# Der Standard-Worker ist die Rolle `coder` (laedt klein und schnell neben dem Warm-Set).
# Fuer initiale Planung kann "gpt-oss-120b" gerufen werden. Das Modell passt knapp in den
# Speicher (124 GB RAM), aber das on-demand Laden unterbricht Lucys 1-s-Latenz fuer ca.
# 15-30 Sekunden. Dieser Latenz-Hit wird fuer die Orchestrator-Planung in Kauf genommen.
@@ -16,10 +16,10 @@
# in Dateien macht der Manager (Hermes) danach mit seinen eigenen Tools.
#
# Nutzung: printf '%s' "$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}"
+4 -4
View File
@@ -72,15 +72,15 @@ delegation:
- **Kaputte/Cloud-Tools global abschalten** (sonst Endlos-Loops, siehe Memory `hermes-thrash-rootcause-fix`):
```yaml
agent:
disabled_toolsets: [browser, vision, computer_use, image_gen, tts, video, video_gen, memory]
disabled_toolsets: [vision, computer_use, image_gen, tts, video, video_gen]
memory:
memory_enabled: false
user_profile_enabled: false
memory_enabled: true
user_profile_enabled: true
```
⚠️ `hermes tools disable <x>` wirkt nur für die cli-Plattform, **nicht den api_server** — nutze
`agent.disabled_toolsets` (gilt für ALLE Plattformen).
- **Behalten:** terminal/shell, file, code_execution, skills, todo, session_search, clarify,
delegation, cronjob, web. `approvals: auto` (rein lokal).
delegation, cronjob, web, browser, memory. `approvals: auto` (rein lokal).
- **MCP-Server** (`mcp_servers` in config) — laufen über die v2-venv (hat das `mcp`-Modul nach pip install):
- geteiltes Gedächtnis: `~/mission-control-v2/backend/.venv/bin/python ~/mission-control-v2/mcp/mcp_memory.py` (Env `MC_URL=http://127.0.0.1:9001`)
- Stack-Management: `~/mission-control-v2/backend/.venv/bin/python ~/mission-control-v2/mcp/mcp_mc.py` (Env `MC_URL=http://127.0.0.1:9001`)
+62
View File
@@ -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 181451 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.
-11
View File
@@ -88,17 +88,6 @@ Neue Fallen: hier eintragen, mit Datum und Symptom._
- **Werkstatt-Gate:** `git -C ~/mission-control-v2 status --porcelain -uno` MUSS leer sein
(curl /api/health allein ist ein Loch — alter Code läuft im RAM weiter).
## Mem0 / Gedächtnis
- `mem0_service/requirements.txt` ist GEPINNT (wir nutzen Interna: NoThink-Swap, Roh-Chroma) —
blindes Upgrade bricht still; vorher/nachher `smoke_test.py`, Prozedur `docs/UPGRADE.md`.
- Qwen3.6 ist ein Thinking-Modell: JSON-Extraktion nur mit `enable_thinking:false`
(NoThinkLLM im Sidecar), sonst leere Extraktion.
- **Delete-Resurrection:** gelöschter Fakt kann beim nächsten learn() wieder auftauchen,
solange die Original-Nachricht in history.db liegt (mem0-Design, kein Bug).
- `sync_turn` läuft im Hintergrund → in kurzlebigen Prozessen (`hermes -z`) verpufft das
Lernen; nur langlebige Sessions lernen zuverlässig.
- Frontend: `reagraph` auf 4.22.0 gepinnt (4.23+ zieht React 19 → Crash).
## Lucy / Windows-PC
-45
View File
@@ -1,45 +0,0 @@
# Gedächtnis-Bereiche: alltag vs. projekt (Stand 19.07.2026)
## Warum
Lucys mem0 sammelte Coding-/Ops-Schutt (execute_code-Bugs, Session-Zahlen,
Hardware-Debugging) — Rauschen im Alltags-Recall. Entscheid (Commander, 19.07.):
**KEIN zweites mem0** (das Coding-Gedächtnis ist das Repo: AGENTS.md, Code, Git,
Karten). Stattdessen bekommt jeder Fakt ein Bereichs-Feld — die Trennung liegt in
den Daten, nicht in einer zweiten Datenbank.
## Was seit 19.07. existiert (gebaut, live)
- `mem0_service/app.py``classify_facts()` ordnet jeden neu gelernten Fakt
zusätzlich einem **Bereich** zu: `alltag` (Nutzer als Person: Vorlieben, Leben,
Arbeitsweise, Grundsatz-Entscheidungen) oder `projekt` (Technik: Code, Modelle,
Server, Infrastruktur, Fehler-/Projektstände). Gespeichert als Metadatum
`bereich`, ausgegeben in jedem `/memory`-Item.
- `GET /memory?bereich=alltag|projekt` filtert. **Alt-Fakten ohne Feld laufen bei
jedem Filter MIT** (nichts verschwindet durch die Umstellung).
- Quellen-Hygiene: Die IDE-Welt (Zed+OpenCode) schreibt seit 19.07. GAR NICHT mehr
ins mem0; Junk-Guard + Lern-Bündelung + monatliche Konsolidierung (3., 06:40)
laufen. Der Neuzugang an Schutt sollte dadurch bereits stark sinken.
## Selbstprüfung nach 4 Wochen (Cron „gedaechtnis-check", einmalig Mitte August)
Auftrag an Lucy: Die 50 neuesten Fakten ansehen (`GET /api/memory` sortiert
neueste zuerst). Frage: Wie viele davon sind Tool-/Fehler-/Momentaufnahmen-Schutt
(Muster: Tool-Namen, Fehlermeldungen, Session-/Commit-Zahlen, „blockiert/behoben"-
Zustände)? **> 10 von 50 → Werkstatt-Karte anlegen** mit Verweis auf dieses
Dokument und den Bauauftrag unten. Sonst: kurze Entwarnung an den Commander.
## Bauauftrag FALLS nötig: Recall-Filter (klein, KEINE neue Schicht)
Ziel: In Alltags-Gesprächen streut kein Projekt-Schutt in den Recall.
Umsetzung in `hermes/plugins/mc2-memory/__init__.py`, Funktion `prefetch()`:
1. Neuer Env-Schalter `MC2_MEMORY_RECALL_BEREICH` (leer = aus, Default).
2. Wenn gesetzt: an den Request `params={"q": q, "bereich": <wert>}` anhängen —
der Sidecar filtert serverseitig (Fakten ohne Feld laufen mit, siehe oben).
3. Setzen NUR für Lucys Voice-/Chat-Gateway (Umgebung der hermes-gateway-Unit),
NICHT für Worker-Profile — Worker sollen Projekt-Fakten ja sehen.
4. Verify: zwei Test-Learns (ein Alltags-, ein Projekt-Fakt), dann `/memory?q=…`
mit und ohne Filter vergleichen; Latenz unverändert (< 1 s Overhead).
Aufwand: < 1 Stunde. Regeln: deploy braucht Commander-Ja; Plugin-Änderung =
Gateway-Neustart.
## Bewusst NICHT tun
- Kein zweites mem0/zweite Collection (doppelte Pflege, doppelte Konsolidierung).
- Keinen Alt-Bestand automatisch umtaggen (die Monats-Konsolidierung räumt ohnehin;
der Filter behandelt ungetaggte Fakten konservativ als „immer sichtbar").
+33 -41
View File
@@ -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
@@ -24,57 +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) |
| `mem0-service` (User) | `:8765` (loopback) | Mem0-Sidecar (Gedächtnis), Py 3.12 `~/.mem0/venv` |
| `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` |
| `embed` | Qwen3-Embedding-0.6B (Q8_0) | 0 | Mem0-Embeddings (1024 dim) |
| `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**, ~7090 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, geteiltes Mem0 via mc2-memory-Plugin. 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)
@@ -82,14 +74,14 @@ per Mini-Request anwärmen (direkt curlen ist zuverlässiger als warmup.sh).
|---|---|
| 02:30 | PBS sichert alle Proxmox-LXCs |
| 03:15 | **Traum-Cron** (dreaming-feed.sh → Wissens-Vault, fremdblick-Gate, propose-only) |
| 03:30 | Tarball-Backup (mem0+Configs+Secrets+`~/.hermes/cron`+state → `/srv/models/mc2-backups`, 14 Tage; rsync-Spiegel → Proxmox) |
| 03:50 | PBS-Host-Backup der Box (`host/aibox`: mem0+hermes+vault+llamaswap.pxar) |
| 03:30 | Tarball-Backup (Configs+Secrets+`~/.hermes/cron`+state → `/srv/models/mc2-backups`, 14 Tage; rsync-Spiegel → Proxmox) |
| 03:50 | PBS-Host-Backup der Box (`host/aibox`: hermes+vault+llamaswap.pxar) |
| 04:30 | **Chef-Gutachter** (gpt-oss richtet über die autonome Arbeit → Morgenlage) |
| 05:15 Mo | **Release-Radar** (hermes-Releases gegen die Eigenbau-Landkarte; erster Lauf 13.07.) |
| 05:15 Sa | **Trend-Radar** (Live-Puls ALLER Modell-Rollen + Engine-A/B gegen neuen llama.cpp-Build + Watch-Liste [ROCm/MMQ/Community-Grid] + HF-Kandidaten-Suche → max. 1 Prüfstand-Kandidat/Woche; Frühwarnung vor dem So-Auto-Update) |
| 01:00 So | **Prüfstand** (volles Programm für Modell-Kandidaten: echte Coding-/Agenten-/Recherche-/Deutsch-/Vision-Prüfungen + Tempo auf :5899 gegen die Amtsinhaber-Baseline; Download-Deckel 35 GB, Cache räumt sich selbst, Ergebnis = Karte — Rollen-Wechsel bleibt Commander-Klick. Erkennt Engine-Drift → Tempo-Baseline-Refresh) |
| 06:40, 1. d. M. | **Restore-Probe** (stellt WIRKLICH wieder her: PBS-Canary aus hermes.pxar via --pattern + Tarball-Probe + Frische-Check < 36 h; ⚠️-Alarm, wenn ein Backup nicht zurückkommt) |
| 06:40, 2. d. M. | **Venv-Audit** (pip outdated + pip-audit-CVEs für mem0-/voice-venv; Funde = Karte, Update bleibt Commander-Entscheid) |
| 06:40, 2. d. M. | **Venv-Audit** (pip outdated + pip-audit-CVEs für voice-venv; Funde = Karte, Update bleibt Commander-Entscheid) |
| 07:00 | QNAP-Volume-Snapshot (7 behalten) |
| 07:15 | self-smoke (Gateway/Tools/Voice/:9119; Alarm nur bei Rot) |
| 08:00 | Daily-Briefing |
+2
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@@ -1,5 +1,7 @@
# ÜBERGABE: Drei-Welten-Umbau (19.07.2026) — letzter Claude-Stand
> [!WARNING]
> **UPDATE (August 2026):** Der hier beschriebene "Zed + OpenCode CLI"-Workflow wurde durch das "Zero Middle-Layers"-Prinzip ersetzt. Coding passiert jetzt zu 100% in der **OpenCode Desktop** Agentic IDE via MCP. Die technischen Entscheidungen zur Box und zu Gitea bleiben jedoch gültig.
**Dieses Dokument ist die finale Übergabe der externen Claude-Sessions an die Box.**
Alles Wichtige aus dem Umbau vom 19.07. steht HIER (nicht nur im Claude-Gedächtnis,
das mit dem Abo-Ende unlesbar wird). Bei Widerspruch zu älteren Dokumenten gilt dieses.
+2 -3
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@@ -12,8 +12,7 @@ einen User-Entscheid — kein „Best Practice sagt aber…" (siehe ARBEITSWEISE
- **Agent-Runtime: Hermes bleibt.** ZeroClaw-PoC gebaut + abgerissen (01.07.) — der echte
Latenz-Fix war das Hirn (gemma→Qwen3.6), nicht die Runtime. (ZeroClaw-Messwerte für den
Fall „Hermes-Latenz wird wieder Thema": `docs/ZEROCLAW_POC_RESULTS.md`.)
- **Memory-Layer: Mem0 bleibt.** Zep/Letta/Hindsight benchen höher, sind aber schwerer/teils
closed; Mem0 = beste Framework-Integration + v3-Algorithmus + läuft deployt.
- **Memory-Layer: Mem0 ENTFERNT (07.08.2026).** Hermes-Agent ist die Single Source of Truth für Gedächtnis und Autonomie.
- **Telegram bleibt DER Mobil-Kanal; WhatsApp VERWORFEN (09.07.).** Baileys-Bridge = Meta-ToS-
Verstoß mit Bann-Risiko auf der Privatnummer + fragiler Dauerprozess; Alarmkette/Crons sind
simple Bot-API-Calls. Neu bewerten nur bei offizieller Personal-Bot-API.
@@ -41,7 +40,7 @@ einen User-Entscheid — kein „Best Practice sagt aber…" (siehe ARBEITSWEISE
8994. Draft: `giocom-…-DFlash-Q8_0.gguf` (Mainline-kompatibel; abhinand-Konvertierung ist es
NICHT — fehlendes `target_layers`-Metadatum). Rollback-Backup `config.yaml.bak-dflash-*`.
KV **q8_0** (Entscheid 07.07.: Qualität > ein paar GB; der q4_k-Commit lief nie live).
`--parallel 2` = bewusster Trade (Mem0-Lernen blockiert nie den nächsten Voice-Turn).
`--parallel 2` = bewusster Trade (Lernen blockiert nie den nächsten Voice-Turn).
- **DFlash je Rolle (gemessen 22.07., nicht neu aufrollen):** coder NEIN — 4450 t/s mit Draft
(Q8 wie BF16) vs. 5960 ohne, trotz 6876 % Akzeptanz: 3B-aktiv-Decode ist billiger als das
Draften. heavy WARTET — gpt-oss-120b-Draft konvertiert (liegt in `/srv/models/DFlash-drafts/`),
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@@ -0,0 +1 @@
import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"||e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
+1
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@@ -0,0 +1 @@
import{I as b,u as f,K as h,r as d,j as e,b as c,J as g,T as p,R as j,Q as N,n as v,U as w,q as x}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
-1
View File
@@ -1 +0,0 @@
import{W as b,u as f,Z as h,r as d,j as e,e as c,Y as g,T as p,a1 as j,a2 as N,g as v,a3 as w,q as x}from"./index-Cejiqiju.js";function y(){const{data:s}=b(),m=f(),r=s!=null&&s.box_console_url?h(s.box_console_url):void 0,a=s==null?void 0:s.box_console_reachable,[l,o]=d.useState(!1),[i,n]=d.useState("");async function u(){o(!0),n("");try{const t=await v("/api/maintenance/restart",{method:"POST",body:JSON.stringify({service:"box-console"})});n(t.ok?"Neu gestartet — einen Moment, dann lädt das Terminal.":`Fehlgeschlagen: ${t.err||"Unbekannter Fehler"}`),w(m,x.agentStatus,x.services)}catch(t){n(`Fehlgeschlagen: ${(t==null?void 0:t.message)||t}`)}finally{o(!1)}}return e.jsxs("div",{className:"flex h-full flex-col gap-4",children:[e.jsxs("div",{className:"flex flex-wrap items-end justify-between gap-3",children:[e.jsxs("div",{children:[e.jsx("h1",{className:"bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text font-space text-2xl font-bold tracking-tight text-transparent",children:"Konsole"}),e.jsx("p",{className:"flex items-center gap-2 text-sm text-muted-foreground",children:"Direkte Shell auf der Box — wie ein SSH-Fenster, mitten im Browser."})]}),e.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[e.jsxs("span",{className:"flex items-center gap-1.5 text-[11px] font-medium text-muted-foreground",children:[e.jsx("span",{className:c("h-2 w-2 rounded-full",a?"bg-emerald-500 animate-pulse":"bg-amber-500")}),a?"online":"offline"]}),r&&e.jsxs("a",{href:r,target:"_blank",rel:"noopener",className:"flex h-8 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-border/60 bg-background/20 px-3 text-xs font-semibold text-muted-foreground transition-all hover:border-primary/50 hover:text-foreground",children:[e.jsx(g,{className:"h-3.5 w-3.5"})," In neuem Tab"]})]})]}),r?e.jsxs("div",{className:"relative min-h-[58vh] flex-1 overflow-hidden rounded-2xl border border-border/60 bg-black/50 shadow-lg shadow-black/25",children:[a===!1&&e.jsxs("div",{className:"absolute inset-0 z-10 flex flex-col items-center justify-center gap-3 bg-black/70 text-center",children:[e.jsx(p,{className:"h-8 w-8 text-amber-400"}),e.jsx("div",{className:"text-sm font-semibold text-amber-300",children:"Konsole nicht erreichbar"}),e.jsxs("p",{className:"max-w-sm text-[11px] leading-normal text-muted-foreground",children:["Der Terminal-Dienst (",e.jsx("code",{className:"font-mono text-primary",children:"box-console"}),") läuft gerade nicht."]}),e.jsxs("button",{onClick:u,disabled:l,className:"flex h-9 items-center gap-1.5 rounded-lg border border-amber-500/40 bg-amber-500/10 px-4 text-[11px] font-bold uppercase tracking-wide text-amber-300 transition-all hover:bg-amber-500/20 cursor-pointer disabled:opacity-50",children:[e.jsx(j,{className:c("h-3.5 w-3.5",l&&"animate-spin")})," Dienst neu starten"]}),i&&e.jsx("p",{className:"max-w-sm text-[11px] text-muted-foreground",children:i})]}),e.jsx("iframe",{src:r,title:"Box-Konsole",className:"h-full w-full border-0",style:{minHeight:"58vh"}})]}):e.jsxs("div",{className:"flex min-h-[58vh] flex-1 items-center justify-center rounded-2xl border border-border/60 bg-background/20 text-xs text-muted-foreground",children:[e.jsx(N,{className:"mr-2 h-4 w-4"})," Lade Konsole…"]})]})}export{y as KonsoleView};
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import{c as s,j as e}from"./index-Cejiqiju.js";/**
import{c as s,j 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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@@ -0,0 +1,6 @@
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.
* See the LICENSE file in the root directory of this source tree.
*/const X=T("Play",[["polygon",{points:"6 3 20 12 6 21 6 3",key:"1oa8hb"}]]);function ee(){const r=A(),{data:e,isLoading:t,isError:n}=U({queryKey:["skills-list"],queryFn:()=>R("/api/skills"),refetchInterval:5e3}),[l,x]=f.useState(null),[d,p]=f.useState(null),k=W({mutationFn:i=>R("/api/skills/run",{method:"POST",body:JSON.stringify({skill_name:i})}),onMutate:i=>{x(i),p(null)},onSuccess:(i,u)=>{x(null),p({name:u,ok:i.ok,msg:i.msg||i.err||"Unbekannter Fehler"}),r.invalidateQueries({queryKey:V.jobs}),r.invalidateQueries({queryKey:["skills-list"]})},onError:(i,u)=>{x(null),p({name:u,ok:!1,msg:String(i)})}});return s.jsxs("div",{className:"space-y-6",children:[s.jsx("div",{className:"flex flex-col sm:flex-row justify-between sm:items-center gap-4",children:s.jsxs("div",{children:[s.jsx("h1",{className:"text-2xl font-space font-bold tracking-tight bg-gradient-to-r from-foreground via-foreground to-primary bg-clip-text text-transparent",children:"Skills & Jobs"}),s.jsx("p",{className:"text-sm text-muted-foreground",children:"Löst autonome Agent-Skills manuell auf der Box aus. Die Ausführung erfolgt im Hintergrund durch Hermes."})]})}),s.jsx(_,{}),d&&s.jsxs("div",{className:K("p-4 rounded-lg border flex gap-3 items-start",d.ok?"bg-emerald-500/10 border-emerald-500/20 text-emerald-600 dark:text-emerald-400":"bg-red-500/10 border-red-500/20 text-red-600 dark:text-red-400"),children:[d.ok?s.jsx(D,{className:"h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0"}):s.jsx(H,{className:"h-5 w-5 mt-0.5 shrink-0"}),s.jsxs("div",{children:[s.jsx("div",{className:"font-semibold text-sm",children:d.name}),s.jsx("div",{className:"text-sm opacity-90",children:d.msg})]})]}),t&&s.jsx("div",{className:"flex h-32 items-center justify-center",children:s.jsx(L,{className:"h-6 w-6 animate-spin text-muted-foreground"})}),n&&s.jsx("div",{className:"text-red-500 p-4 mc-card text-sm",children:"Fehler beim Laden der Skills. Ist das Backend erreichbar?"}),(e==null?void 0:e.skills)&&s.jsxs("div",{className:"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4",children:[e.skills.map(i=>s.jsxs("div",{className:"mc-card p-5 flex flex-col hover:border-primary/40 transition-colors group",children:[s.jsxs("div",{className:"flex items-start justify-between gap-3 mb-2",children:[s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-2 font-semibold text-base font-space",children:[s.jsx(G,{className:"h-5 w-5 text-primary/80"}),i.name]}),s.jsxs("button",{onClick:()=>k.mutate(i.name),disabled:l===i.name||i.running||k.isPending,className:K("shrink-0 h-8 px-3 rounded-md text-xs font-semibold uppercase tracking-wider flex items-center gap-1.5 transition-all cursor-pointer",l===i.name||i.running?"bg-sky-500/10 border border-sky-500/40 text-sky-400 cursor-not-allowed":"bg-primary/10 text-primary hover:bg-primary hover:text-primary-foreground group-hover:shadow-md group-hover:shadow-primary/20"),children:[l===i.name||i.running?s.jsx(L,{className:"h-3.5 w-3.5 animate-spin"}):s.jsx(X,{className:"h-3.5 w-3.5"}),l===i.name||i.running?"Läuft ":"Starten"]})]}),s.jsx("div",{className:"text-sm text-muted-foreground flex-1",children:i.description})]},i.name)),e.skills.length===0&&s.jsxs("div",{className:"col-span-full p-8 text-center text-muted-foreground mc-card border-dashed border-2",children:["Keine Skills im Ordner ",s.jsx("code",{className:"text-xs text-foreground bg-muted px-1.5 py-0.5 rounded",children:"deploy/skills"})," gefunden."]})]})]})}export{ee as SkillsView};
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