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

fix(deploy): Mem0-Logik aus Backup/Restore/Postchecks/Venv-Audit/Hooks entfernt, mem0_service/ gelöscht
fix(backend): Mem0-Reste aus Steward, Voice-Metrics und Backup entfernt
2026-08-23 21:28:41 +02:00 · 2026-08-23 21:27:32 +02:00 · 2026-08-23 21:27:32 +02:00 · 2026-08-22 15:33:55 +02:00 · 2026-08-22 14:47:50 +02:00 · 2026-08-22 13:07:03 +02:00
55 changed files with 249 additions and 2240 deletions
@@ -1,57 +1,176 @@
-# Savepoint — Mission Control 2.0 (MC2)
+# Savepoint — Mem0-Ausbau (Referenzaufgabe)
-_Stand: 2026-08-20, nach der Aufräum-Runde. Alle Zahlen hier sind **auf der Box gemessen**, nicht
+**Stand:** 2026-08-22, Worktree `referenz/mem0-ausbau` in `F:\Coding Stuff\mc2-referenz`.
-aus Doku übernommen._
+Branch wurde aus `d508a84` (A2's gesicherter Stand) erstellt und enthält dessen 5 bearbeitete Dateien.
-## Was das ist (in einem Satz)
+## Auftrag
-MC2 ist die **Web-Admin-Konsole** einer 100 % lokalen KI-Appliance („die Box", Bosgame M5 / AMD
+`docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md`: Mem0-Reste vollständig entfernen, ohne MC2/Frontend/Deployment zu brechen.
-Strix Halo, 128 GB Unified RAM, llama.cpp-Vulkan). Sie verwaltet Engine, Modelle, Gedächtnis,
+- Messlatte: `ruff` clean, Backend `import app` sauber, `grep -ril mem0 backend/ mcp/ deploy/ --include='*.py' --include='*.sh'` = 0 Dateien, `mem0_service/` entfernt, Box-Smoke/Health so weit wie möglich grün.
-Agenten-Status, Updates & Wartung — und dient als Steuerpult für die autonome KI („Lucy").
+- **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/)
+## Wichtig: A2-Vorgang (Commit d508a84 — bereits auf diesem Branch)
- **Backend** `backend/` — FastAPI, `:9001` als systemd-**User-Dienst** (reboot-fest, sudo-frei).
+Diese 5 Dateien wurden vom abgebrochenen Lauf A2 bereits bearbeitet und im Commit `d508a84` gesichert:
- **Frontend** `frontend/` — React/Vite/Tailwind/shadcn. **`frontend/dist` ist ABSICHT im git**
+1. `backend/config.py` — `MEMORY_DB` und `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt, `MEM0_SERVICE_URL`-Kommentar bereinigt
-  (Box hat kein Node; Backend liefert die gebauten Assets direkt aus).
+2. `backend/routers/system.py` — `_mem0_reachable()` entfernt, `mem0_reachable` aus Systeminfo
- **MC2-Gateway** `:9010` (`/v1`-Datenpfad, model:auto Routing + native Bildweiche).
+3. `backend/routers/voice.py` — `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
- **Modell-Router** `:8080` (llama-swap v250, Vulkan/RADV Engine b10502).
+4. `backend/routers/zeitmaschine.py` — `Mem0` in Docstrings/Kommentaren → `Gedächtnis`
- **Hermes Agent** `:8642` (`hermes-gateway`, v0.20.4) + `hermes dashboard` auf `:9119` (nur Loopback).
+5. `backend/services/sentry.py` — `MC_MEM0_DASHBOARD_URL` in Docstring entfernt
 - **Sidecars:** `voice_service/` (:8650, faster-whisper STT + Piper TTS), `mcp/` (4 MCP-Server),
  `client/hermes-pc` (PC-Executor :7777).
  ‼️ `mem0_service/` liegt noch im Baum, ist aber **stillgelegt** — `:8765` antwortet nicht.
-## Modelle live (gemessen 20.08.2026)
+`git status` war nach d508a84 clean.
 | Rolle (Alias) | Modell | Tempo | Zustand |
 |---|---|---|---|
 | `hermes` / `fast` | Qwen3.6-35B-A3B (MoE, DFlash) | **95,7 t/s** · Prompt 221 t/s | immer warm |
 | `coder` | Qwen3.8-27B (dicht, Vision) | **12,6 t/s** · Prompt 144 t/s | ttl 5400, ~29 s Kaltstart |
 | `debugger` | Muse-Glimmer-30B (DFlash) | — | ttl 600 |
 | `heavy` | gpt-oss-120b | — | on-demand |
 | `vision` | Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | — | on-demand |
 | `embed` / `reranker` | Qwen3-Embedding-0.6B / Qwen3-Reranker-0.6B | — | immer warm |
-Warm-Gruppe `brains` = embed + reranker + Qwen3.6-35B-A3B. Warm-Wächter weckt nur `fast`.
+## 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
-**Hintergrund zum Tempo:** Strix Halo liefert ~215 GB/s Speicherbandbreite. Ein *dichtes* Modell
+## Erledigt in dieser Sitzung
 muss pro Token seine vollen Gewichte lesen → 17 GB ÷ 215 GB/s ≈ 12,6 t/s ist das **Hardware-Limit**,
 kein Konfigurationsfehler. MoE-Modelle lesen pro Token nur einen Bruchteil und sind darum ~8× schneller.
-## Aufgeräumt am 20.08.2026
+### 1. `backend/steward.py`
- CI-Ampel wieder **grün** (Lauf #77) — zwei ungenutzte `MEM0_SERVICE_URL`-Importe entfernt.
+- Toter Import `from services import memory as memory_svc` entfernt
- Kaputter systemd-Timer `mc2-morgen-digest` abgeschaltet (der Hermes-Cron macht die Arbeit).
+- Toter `memory_svc.AUTO_DEDUPE_ENABLED`-Block entfernt
- `mcp-stderr.log` (27 MB, 238k Ping-Zeilen) geleert.
+- Docstring: `Mem0-Auto-Dedupe` → `Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry)`
- Config-Drift aufgelöst: Repo == `/etc/llama-swap/config.yaml`. Warm-Set-Idee geparkt auf
+- Docstring: `memory.auto_dedupe_loop — Gedächtnis-Dubletten` entfernt
-  Branch `parked/warm-set-5d93822`.
+- Docstring: `MC_MEM_DEDUPE_ENABLED` entfernt
- Entfernt: Governor-Reste, OpenCode-/aider-Reste (853 MB), 61 alte Backup-Dateien,
+- Verifiziert: `memory.py` wurde in Kahlschlag gelöscht, `steward.py` hatte toten Import
  verwaiste Modelle Devstral-Small-2 + GLM-4.6V-Flash + mem0 (21,5 GB) → `/srv/models` 209 → 189 GB.
 - **Fähigkeiten repariert:** `orchestrator`- und `wartung`-Skill sowie `fremdblick.sh` zeigten auf
  gelöschte Modelle (`Qwen3-Coder-Next`, `GLM-4.6V-Flash`, `GLM-4.7-Flash`) → der Kritiker-Gate war
  stumm kaputt. Jetzt auf **Rollen-Aliase** umgestellt, damit Modellwechsel sie nicht mehr brechen.
 - Alles Gelöschte liegt gesichert in `~/archiv-aufraeumen-20260820/` (11 MB).
-## Offen
+### 2. `backend/services/voice_metrics.py` (alle 9 Treffer bereinigt)
- `mem0_service/` + `_mem0_reachable()` in `backend/routers/system.py` ausbauen (toter Port).
+- **Docstring (3x):** `Mem0-Retrieve` → `Gedächtnis-Retrieve`
- `~/.hermes/scripts/fremdblick.sh` ist **unversioniert** — gehört ins Repo.
+- **Line 10:** `Mem0-Retrieve` im Best-effort-Kommentar → `Gedächtnis-Retrieve`
- MCP-Log dauerhaft deckeln (Hermes' `max_size_mb` greift für gekapertes stderr nicht).
+- **Line 39:** `Mem0-Retrieve` im docstring → `Gedächtnis-Retrieve`
- Verschwundene Wächter: Ampel-Wächter, Prüfstand, Stack-Rundumschlag.
+- **Line 56:** `Geparkten Mem0-Retrieve` → `Geparkten Gedächtnis-Retrieve`
- Coder-Tempo: Entwurfsmodelle für spekulatives Dekodieren liegen ungenutzt unter
+- **Line 106:** `Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn...` → `Unter-Detail: memory (Teil VON hirn...`
-  `/srv/models/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF/`.
+- **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`)
@@ -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
@@ -10,7 +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
@@ -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()
@@ -33,7 +33,7 @@ def list_snapshots() -> dict:
@router.get("/zeitmaschine/inhalt")
 def snapshot_contents(file: str) -> dict:
-    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (mem0, hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
+    """Top-Level-Komponenten eines Snapshots (hermes, llama-swap, MANIFEST …)."""
    if not _FILE_RX.match(file):
        raise HTTPException(400, "Ungültiger Snapshot-Name.")
    p = backup_svc.BACKUP_DIR / file
@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-Voll-Zustands-Backup (mem0 + Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
+Voll-Zustands-Backup (Hermes-Configs/Secrets + llama-swap config).
 Delegiert an deploy/backup.sh (eine Quelle der Wahrheit, identisch zum systemd-Timer);
 Restore läuft bewusst nur per CLI (deploy/restore.sh) — siehe docs/BACKUP.md.
 """
@@ -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).
@@ -11,11 +11,12 @@ Zwei Sichten auf dieselben Messungen:
 **Was MC2 messen kann — und was nicht:** MC2 proxyt den Chat nur an Hermes (:8642). Die Stufen STT,
 Vision, Hirn-TTFT (Zeit bis zum ersten Inhalts-Token) und Generierung sind hier direkt messbar. Der
-**Mem0-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s `/api/memory` per HTTP zurück → messbar und als
+**Gedächtnis-Retrieve** läuft zwar in Hermes, ruft aber MC2s Memory-Endpoint per HTTP zurück → messbar
-Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden** dagegen laufen
+und als Unter-Detail INNERHALB der Hirn-Zeit ausgewiesen (kein Doppelzählen). Die **Tool-Runden**
-im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im „Generierung"-Bucket.
+dagegen laufen im Hermes-LLM-Loop ohne Callback an MC2 → für MC2 unsichtbar, sie stecken im
 „Generierung"-Bucket.
-STT (davor) und Mem0-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
+STT (davor) und Gedächtnis-Retrieve (währenddessen) sind separate HTTP-Requests ohne Turn-ID. Auf einem
 EIN-Nutzer-Gerät genügt eine schlanke Best-Effort-Korrelation: die zuletzt gemessene STT-Dauer bzw. der
 letzte Retrieve werden global „geparkt" und vom nächsten Chat-Turn eingesammelt (mit Frist-/Reihenfolge-
 Check). Kein Turn-ID-Durchreichen durch den Lucy-Client nötig.
@@ -36,7 +37,7 @@ _TURNS: deque = deque(maxlen=60)  # letzte N vollständige Chat-Turns (Per-Turn-
 # Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
 STAGES = ("stt", "vision", "memory_retrieve", "chat_ttfb", "chat_first_content", "tts")
-# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Mem0-Retrieve, je
+# Best-effort-Korrelation (Ein-Nutzer-Gerät): zuletzt gemessene STT-Dauer / Gedächtnis-Retrieve, je
 # (ms, perf_counter-Zeitstempel). Der nächste passende Chat-Turn sammelt sie ein und leert sie.
 _PARKED: dict[str, tuple[float, float] | None] = {"stt": None, "retrieve": None}
@@ -53,7 +54,7 @@ def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
 def park(kind: str, ms: float) -> None:
-    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Mem0-Retrieve als
+    """Eine Messung, die NICHT im Chat-Request selbst passiert (STT davor, Gedächtnis-Retrieve als
    Rückruf während), global parken, damit der nächste Chat-Turn sie einsammeln kann."""
    if ms is None or ms < 0 or kind not in _PARKED:
        return
@@ -72,7 +73,7 @@ def _take_stt(max_age: float = 20.0) -> float | None:
 def _take_retrieve(since_perf: float, max_age: float = 90.0) -> float | None:
-    """Geparkten Mem0-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
+    """Geparkten Gedächtnis-Retrieve einsammeln, wenn er NACH dem Turn-Start kam (Rückruf während des
    Turns) und frisch ist."""
    with _LOCK:
        v = _PARKED.get("retrieve")
@@ -103,7 +104,7 @@ class TurnTrace:
    gehalten; `commit()` schreibt den Datensatz in den Ringpuffer UND speist die rollenden Stats.
    Balken-Stufen (zeitlich DISJUNKT, ergeben zusammen den Turn): stt · vision · hirn · gen.
-    Unter-Detail: mem0 (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
+    Unter-Detail: memory (Teil VON hirn, wird separat ausgewiesen, aber NICHT zum Balken addiert)."""
    def __init__(self, session_id: str = "", kind: str = "voice") -> None:
        self.id = uuid.uuid4().hex[:8]
@@ -113,7 +114,7 @@ class TurnTrace:
        self.session_id = (session_id or "")[:24]
        self.kind = kind
        self.vision_ms: float | None = None      # Bildschirm-Beschreibung (falls Bilder)
-        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Mem0 + TTFT)
+        self.hirn_ms: float | None = None        # Zeit bis zum ersten Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + TTFT)
        self.had_images = False
        self.error: str | None = None
@@ -130,7 +131,7 @@ class TurnTrace:
        record_stage("chat_ttfb", (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0)  # SSE-Start (~5 ms), nur rollend
    def note_first_content(self) -> None:
-        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Mem0 + LLM-TTFT)."""
+        """Erster Inhalts-Delta = echte Hirn-Latenz (Agent-Overhead + Gedächtnis + LLM-TTFT)."""
        ms = (time.perf_counter() - self._brain0) * 1000.0
        self.hirn_ms = round(ms, 1)
        record_stage("chat_first_content", ms)
@@ -138,7 +139,7 @@ class TurnTrace:
    def commit(self) -> dict:
        total = (time.perf_counter() - self.perf0) * 1000.0
        stt = _take_stt()  # rollend bereits in /voice/stt erfasst
-        mem0 = _take_retrieve(self.perf0)  # rollend bereits in /api/memory erfasst
+        memory = _take_retrieve(self.perf0)  # Gedächtnis-Retrieve (HTTP-Rückruf), best-effort
        # Generierung = alles nach dem ersten Inhalts-Token bis Stream-Ende.
        gen = round(total - self.hirn_ms, 1) if self.hirn_ms is not None else None
        rec = {
@@ -151,7 +152,7 @@ class TurnTrace:
            "vision_ms": self.vision_ms,
            "hirn_ms": self.hirn_ms,
            "gen_ms": gen if (gen is None or gen >= 0) else 0.0,
-            "mem0_ms": mem0,
+            "memory_ms": memory,
            "total_ms": round(total, 1),
            "error": self.error,
        }
@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 MC2-Steward — die Wächter-Loops als EIGENER Prozess (UMBAU v3, P2).
-Bisher hingen Re-Warm-Wächter, Health-Wächter (sentry) und Mem0-Auto-Dedupe am
+Bisher hingen Re-Warm-Wächter und Health-Wächter (sentry) am
 Lebenszyklus des Steuerpult-Webservers (app.py-Lifespan): jeder MC2-Neustart riss
 den Wächtern Timing und Flanken-Gedächtnis weg — und ein TOTES Steuerpult konnte
 sich prinzipbedingt nicht selbst melden. Hier laufen DIESELBEN Loops (unveränderte
@@ -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
@@ -28,7 +28,7 @@ hint=""
 # Stabile Anti-Flail-Orientierung: WER bin ich, WO laufen die Modelle, WAS ist tabu.
 ctx="$(cat <<EOF
 [BOX-ORIENTIERUNG — du bist ein Hintergrund-Worker auf der lokalen AI-Box (Linux, Zeit UTC / lokal Europe/Berlin, locale de_DE), NICHT Lucy und kein Dev-Laptop. Du arbeitest EINE Kanban-Aufgabe ab.]
-Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642, mem0-Gedaechtnis :8765. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
+Die Modelle / das "Hirn" laufen ausschliesslich ueber den Router llama-swap auf 127.0.0.1:8080 (startet je Modell einen llama-server) bzw. das OpenAI-kompatible Gateway von MC2 auf 127.0.0.1:9001/v1 — es gibt KEINEN anderen Modell-Server, also nicht danach suchen. Weitere Dienste: hermes-gateway :8642. Der MC2-Live-Checkout ~/mission-control-v2 ist nur zum LESEN da (Schreiben/committen TABU — Code-Arbeit immer im frischen Klon deines Task-Workspaces). Grenzen (was gehoert wohin): MC2 = Steuerpult (verwalten/klicken/zusehen, KEIN Chat-UI), Lucy = Chat & Stimme (eigenes Repo), Hermes-Quelle ist TABU (Agenten-Verhalten nur ueber Config/SOUL/Skill/Hook/MCP aendern). Feste Entscheide/Verbote + volle Grenzen-Landkarte: ~/mission-control-v2/docs/wissen/ (GRENZEN/VERDIKTE/FALLEN/STACK) + ~/wissens-vault/eigenbau-landkarte.md.${hint}
 TRIAGE (19.07. — Drei-Bahnen-Regel): Ordne deine Karte ZUERST einer Bahn zu und bleib darin: Denken (Konzept/Plan), Bauen (Code schreiben/aendern), Betrieb (SSH/Deploy/Dienste). Fuer Betrieb-Arbeit lade IMMER zuerst den Skill betrieb-playbook (Diagnose-Checklisten; max 3 Anlaeufe pro Hindernis, dann kanban_block mit exaktem Fehlertext — die No-Progress-Bremse erzwingt das mechanisch).
 PROTOKOLL-PFLICHT (15.07.): Beende deine Aufgabe IMMER mit dem Tool-Aufruf kanban_complete (fertig) oder kanban_block (Frage/Sackgasse). Eine Text-Zusammenfassung OHNE diesen Aufruf zaehlt als Absturz (Protokollverstoss) und blockiert die Karte — genau so ging am 14.07. eine fertige Arbeit verloren.
 REPO-WEGWEISER mission-control-v2 (NICHT raten/suchen — so liegt es): backend/app.py = Einstieg + Router-Mounting · backend/routers/*.py = REST-Endpunkte · backend/services/*.py = Logik · backend/gateway_app.py = /v1-Gateway-Prozess (:9010) · frontend/src/views/*.tsx = Ansichten · frontend/src/lib/api.ts = Typen+Fetch · frontend/src/lib/queries.ts = TanStack-Query-Hooks (Polling) · frontend/src/nav.ts = Sidebar · deploy/ = Skripte/Units/Hooks/Skills · Projekt-Regeln: AGENTS.md (Wurzel) + docs/wissen/.
@@ -123,7 +123,7 @@ check_hermes(){
  done
  if [ "$state" = "done" ]; then
    SUMMARY+=("$name: $behind Commits eingespielt, Gehirn-Check grün.")
-    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Mem0, Tools, Voice) grün — alles läuft."
+    notify "Hermes-Agent aktualisiert ($behind Commits). Gehirn-Check (Gedächtnis, Tools, Voice) grün — alles läuft."
    return
  fi
  # Rot/Timeout: ERST Selbstreparatur versuchen (Config-Bruch selbst ziehen, neue Version behalten) —
@@ -3,8 +3,8 @@
 # zurückkommt. Erzeugt EIN Tarball mc2-state-<ts>.tar.gz, behält die letzten N.
 # Läuft per systemd-Timer (täglich), manuell, oder über den UI-Snapshot-Button.
 #
-# Inhalt:  mem0 (Chroma + history.db) · ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) ·
+# Inhalt:  ~/.hermes (config.yaml, .env, plugins/) · /etc/llama-swap/config.yaml ·
-#          /etc/llama-swap/config.yaml · known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
+#          known-good/ (Versions-Manifest, s. u.)
 # NICHT enthalten (bewusst): GGUF-Modelle (riesig, neu ladbar), MC2-Code (Git), venvs.
 #
 # ACHTUNG: das Tarball enthält ~/.hermes/.env (Secrets) → chmod 600, nicht in Git.
@@ -20,16 +20,14 @@ RETAIN="${MC_BACKUP_RETAIN:-14}"
 # Off-Box-Ziel (leer = deaktiviert). Default: Proxmox-Host, eigener Key mit minimalem Recht.
 OFFSITE="${MC_BACKUP_OFFSITE:-root@192.168.178.108:/var/lib/vz/mc2-backups}"
 OFFSITE_KEY="${MC_BACKUP_OFFSITE_KEY:-$HOME/.ssh/mc2_offsite}"
 MEM0_DIR="${MC_MEM0_DIR:-/srv/models/mem0}"
 LSWAP="${MC_CONFIG_PATH:-/etc/llama-swap/config.yaml}"
 HERMES="${HERMES_HOME:-$HOME/.hermes}"
 TS="$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
 STAGE="$(mktemp -d)"
 trap 'rm -rf "$STAGE"' EXIT
-mkdir -p "$STAGE/mem0" "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
+mkdir -p "$STAGE/hermes" "$STAGE/llama-swap"
 [ -d "$MEM0_DIR" ]            && cp -a "$MEM0_DIR/." "$STAGE/mem0/"          || true
 [ -f "$HERMES/config.yaml" ] && cp -a "$HERMES/config.yaml" "$STAGE/hermes/" || true
 [ -f "$HERMES/.env" ]        && cp -a "$HERMES/.env" "$STAGE/hermes/"        || true
 [ -d "$HERMES/plugins" ]     && cp -a "$HERMES/plugins" "$STAGE/hermes/plugins" || true
@@ -60,7 +58,7 @@ SRC="${MC2_SRC:-$HOME/mission-control-v2}"
 HERMES_AGENT="${HERMES_AGENT_DIR:-$HOME/.hermes/hermes-agent}"
 UV="$(command -v uv || echo "$HOME/.local/bin/uv")"
-# pip freeze je venv; mem0-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
+# pip freeze je venv; voice-venv ist uv-managed (kein pip-Modul) → uv als Fallback.
 freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
  if [ ! -x "$1" ]; then echo "venv fehlt: $1" > "$2"; return 0; fi
  "$1" -m pip freeze > "$2" 2>/dev/null \
@@ -68,7 +66,6 @@ freeze_venv() { # $1 = python-Pfad, $2 = Zieldatei
    || echo "pip freeze fehlgeschlagen: $1" > "$2"
 }
 freeze_venv "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$KG/pip-backend.txt"
 freeze_venv "$HOME/.mem0/venv/bin/python"   "$KG/pip-mem0.txt"
 freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
 {
@@ -79,7 +76,7 @@ freeze_venv "$HOME/.voice/venv/bin/python"  "$KG/pip-voice.txt"
  echo "llama.cpp    : $(LD_LIBRARY_PATH=/opt/llamacpp-vulkan /usr/local/bin/llama-server --version 2>&1 | grep -m1 -o 'version: .*' || echo '?')"
  echo "llama-swap   : $(/usr/local/bin/llama-swap --version 2>/dev/null | head -1 || echo '?')"
  echo "python-venvs :"
-  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.mem0/venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
+  for P in "$SRC/backend/.venv/bin/python" "$HOME/.voice/venv/bin/python"; do
    echo "  $P → $("$P" --version 2>&1 || echo 'fehlt')"
  done
 } > "$KG/versions.txt" || true
@@ -92,7 +89,7 @@ cat > "$STAGE/MANIFEST.txt" <<EOF
 mc2-state backup
 created : $TS
 host    : $(hostname)
-inhalt  : mem0 (chroma + history.db), hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
+inhalt  : hermes (config.yaml, .env, plugins/), llama-swap (config.yaml), known-good/ (Versions-Manifest: pip freeze, Engine, Modelle)
 restore : bash ~/mission-control-v2/deploy/restore.sh mc2-state-$TS.tar.gz
 EOF
@@ -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"
@@ -1,199 +0,0 @@
 # Die drei Jobs (KISS-Umbau, 21.08.2026)
 Vorher: **4 Hermes-Crons + 6 systemd-Timer**, verteilt auf zwei Mechanismen.
 Deshalb fiel am 20.08. tagelang niemandem auf, dass ein Waechter fehlte —
 niemand schaut an zwei Orten nach.
 Jetzt: **drei Jobs, ein Ort.** `hermes cron list` zeigt die gesamte Automatik.
 | Job | Wann | Art | Skript |
 |---|---|---|---|
 | **Daily News Report** | taeglich 07:00 | Agent + Websuche | — |
 | **KI und Stack Radar** | samstags 08:00 | `--no-agent` | `stack-radar.sh` → `stack-ist.sh` |
 | **Updates am Sonntag** | sonntags 04:30 | `--no-agent` | `sonntags-update.sh` → `autoupdate.sh` |
 Daneben laufen als stille Rohrleitung weiter: `mc2-backup` (03:33) und
 `projekte-sync` (stuendlich). Die melden sich nie, die sichern und synchronisieren nur.
 ## Der Entwurfsgrundsatz
 > **Fakten sammelt ein Skript, Prosa schreibt das Modell.**
 Der alte Selbsttest war am 20.08. gruen, waehrend vier Dinge kaputt waren: das
 Kritiker-Gate zeigte seit einem Tag auf ein umbenanntes Modell (404), Lucys
 `SOUL.md` war blockiert, das Dashboard stand ohne Passwort offen, die CI war rot.
 Er hatte geprueft, ob Dienste **antworten** — nicht, ob sie **stimmen**.
 `stack-ist.sh` prueft deshalb Ergebnisse: loesen die Rollen-Aliase noch auf? Ist
 der letzte Timer-Lauf gutgegangen? Ist eine Sicherung juenger als zwei Tage?
 Liefert die oeffentliche Adresse Daten ohne Anmeldung? Beim ersten Lauf hat es
 sofort zwei echte Befunde gefunden.
 ## Kugelsicher heisst konkret
 - **Das Modell steht nicht im kritischen Pfad.** Antwortet es nicht, gehen die
  Rohbefunde trotzdem raus. Nur die Prosa faellt weg, nie die Meldung.
 - **Es meldet immer.** „Alles gruen" ist ein Ergebnis, kein Grund zu schweigen.
 - **Kein `set -e`.** Ein einzelner fehlschlagender Test darf den Bericht nicht
  abschneiden.
 - **Ein Melderweg:** `deploy/notify.sh` erreicht Telegram **und** Lucys
  Briefkasten (aus dem sie spricht) in einem Aufruf. Die Jobs laufen mit
  `--deliver local`, damit Hermes nicht ein zweites Mal sendet.
 - **Kein Fuellmaterial.** Die Prompts verbieten ausgedachte Vorschlaege
  ausdruecklich — ein Bericht mit Fuellmaterial wird nicht gelesen, und dann
  auch der echte Befund nicht.
 ## Ausbringen
 Die Skripte muessen unter `~/.hermes/scripts/` liegen (Vorgabe von `hermes cron --script`).
 Quelle ist dieses Verzeichnis:
 ```bash
 scp deploy/jobs/*.sh hitonabi@192.168.178.151:/home/hitonabi/.hermes/scripts/
 ssh hitonabi@192.168.178.151 'cd ~/.hermes/scripts && sed -i "s/\r$//" *.sh && chmod +x *.sh'
 ```
 ‼️ Das `sed` ist Pflicht: vom Windows-PC kopierte Dateien haben CRLF, und bash
 scheitert daran mit unverstaendlichen Meldungen.
 ## Abgeschaltet am 21.08.
 | Weg | Warum |
 |---|---|
 | Cron `morgen-digest` | geht im Daily News Report auf |
 | Cron `tech-radar` | geht im Stack Radar auf |
 | Cron `nacht-wartung` | pruefte Lebenszeichen, nicht Ergebnisse |
 | Cron `wissens-sync` | **war nie gelaufen** — kein `last_run_at` |
 | Timer `mc2-bagatell` | **15 Naechte hintereinander „0 eingespielt"** |
 | Timer `mc2-selfsmoke` | geht in `stack-ist.sh` auf |
 | Timer `pbs-backup` | doppelt zu `mc2-backup` und seit 21.08. rot (`/srv/models/mem0` gibt es nicht mehr) |
 | Timer `mc2-autoupdate` | wird jetzt vom Cron „Updates am Sonntag" gestartet |
 Die Unit-Dateien liegen noch da, nur `disable`d — Rueckbau ist ein Befehl.
 ---
 ## Nachtrag 21.08.: Persona, Quellen-Links und Stimme
 **Fehler, den ich gemacht hatte:** Mein erster Prompt fuer den Daily News Report
 schrieb woertlich *„keine Emojis, keine Aufzaehlungspunkte, keine
 Ueberschriften-Deko"* — und hat damit genau das wegoptimiert, was den Bericht
 vorher gut machte.
 ★★ **Die Formatierung kam nie aus dem Job-Prompt.** Die alten Prompts waren
 kurz (*„eine praegnante 3-Punkte-Zusammenfassung an den Commander"*). Emojis,
 Ton und die Anrede stehen in **`~/.hermes/SOUL.md`** — Lucys Persona:
 > Du sprichst den Nutzer IMMER mit **Commander** an.
 > Locker, herzlich, schlagfertig, charmant, selbstbewusst.
 **Lehre: den Job-Prompt kurz halten und die Persona arbeiten lassen.** Wer im
 Prompt Stil verbietet, ueberstimmt die Persona — und merkt es erst, wenn die
 Nachricht seelenlos ankommt.
 ### Stimme in Telegram
 `hermes send` kann **`MEDIA:<pfad>`**. Damit geht eine fertige Audiodatei als
 Anhang nach Telegram. `deploy/jobs/news-melden.sh` macht daraus einen Aufruf:
 ```
 Agent schreibt zwei Dateien
  /tmp/news-text.md    (Emojis, Links, Formatierung)  -> notify.sh -> Telegram + Briefkasten
  /tmp/news-sprich.txt (3-4 Saetze, nichts Vorlesbares fehlt) -> :8650/tts -> WAV -> hermes send MEDIA:
 ```
 ‼️ **Nicht Hermes' eingebautes TTS nehmen.** Das steht auf `tts.provider: edge`
 mit `en-US-AriaNeural` — englisch. Lucys echte Stimme ist MC2s `voice-service`
 auf `:8650` (Piper `de_DE-thorsten-medium`). Deshalb ruft das Skript den
 Sidecar direkt per curl.
 ‼️ **Kein ffmpeg noetig.** Telegram nimmt die WAV direkt an. Fuer eine echte
 Sprachnachricht mit Wellenform braeuchte es OGG/Opus und damit ffmpeg — bewusst
 nicht installiert, eine Abhaengigkeit weniger.
 Der Agent ruft **einen** Befehl auf, alles danach ist deterministisch. Faellt
 die Stimme aus, geht der Text trotzdem raus.
 ### ‼️ Folgefehler der Werkzeug-Abschaltung — gefunden und behoben
 Nach dem Abschalten von `kanban` und `delegation` standen in `SOUL.md` noch
 zwei Anweisungen, die ins Leere zeigten: *„rufst du sofort dein Werkzeug
 delegate_task auf"* und *„Ideen traegst du sofort im Kanban-Auftragsbuch ein"*.
 Genau die Klasse stiller Defekt, die am 19.08. das Kritiker-Gate zerlegt hat.
 Beide Abschnitte ersetzt (Sicherung: `~/.hermes/SOUL.md.bak-20260821`).
 **Merke: wer einen Werkzeugsatz abschaltet, muss `SOUL.md` mitlesen.**
 ### Kugelsicher-Regeln, die dazugekommen sind
 - `hermes cron edit <id> "text"` **speichert nichts** — der Prompt muss ueber
  **`--prompt`** kommen. Ohne Flag gibt der Befehl den Text nur aus und die
  alte Fassung bleibt stehen. Nach jeder Aenderung in `jobs.json` nachsehen.
 - Alte Job-Fassungen liegen im Zustands-Backup:
  `tar -xzf /srv/models/mc2-backups/mc2-state-*.tar.gz ./hermes/cron/jobs.json`
 - Tagesaktualitaet muss man erzwingen: Datum per `date` feststellen lassen,
  mehrere Suchen verlangen, und Meldungen ohne belegbares Datum verwerfen.
 ---
 ## Nachtrag 3 (21.08.): Lucys ECHTE Stimme, echte Sprachnachricht
 ### Der Fehler: :8650 ist nicht Lucy
 Ich hatte `/tts` auf MC2s `voice-service` (`:8650`) ohne Angabe von Engine und
 Stimme aufgerufen. Dessen `/health` sagt:
 ```
 "engines":["elevenlabs","edge"]
 ```
 Piper und Chatterbox sind dort **gar nicht geladen** — die Vorgabe fiel auf die
 erste verfuegbare: ElevenLabs *„Artoria DE · Saber · Hermes-Stimme"*. Das ist
 **Hermes' Stimme**, nicht Lucys. Deutsch und weiblich, deshalb faellt es nicht
 sofort auf. Beide verfuegbaren Engines sind ausserdem **Cloud** — gegen die
 100-%-lokal-Praemisse.
 ### Lucys Stimme: `lucy-stimme.service` auf `:8021`
 | | |
 |---|---|
 | Engine | **Kyutai pocket-tts 2.1.0** (neueste, seit 04.05. unveraendert) |
 | Modell | **`german_24l`** — die volle Fassung, nicht die destillierte |
 | Stimme | geklont aus `ref.mp3`, gecacht in `lucy_voice.safetensors` (44 MB) |
 | Laeuft | `~/.lucy-stimme/`, systemd-**user**-Dienst, `enable`d, CPU |
 | Start | ~48 s Ladezeit, danach ~5 s fuer 3,7 s Audio |
 Mitgezogen wurde die **ganze Abstimmung**, nicht nur das Modell: `text_norm.py`
 (Symbole/Pfade/URLs → Zahlen → Akronyme), Emotions-Voreinstellungen mit
 Anlaufwoertern, Umlaut-Wortliste, Hochpass auf der Referenz, kalibrierter Pegel.
 Ohne die klingt pocket nicht wie Lucy.
 ‼️ Der Sweep im TTS-Plan (*„seriell schlaegt parallel"*) wurde auf einem **9700X**
 gemessen. Die Box ist ein Ryzen AI MAX+ 395 — das Ergebnis ist **nicht
 uebertragen**, nur uebernommen. Wer Tempo braucht, misst neu.
 ### Recherche 21.08.: pocket bleibt
 Nichts seit Mai schlaegt es auf dieser Achse. Die Alternativen sind 5–17× groesser:
 Qwen3-TTS 0,6–1,7 Mrd. (Apache 2.0, Deutsch, 3-Sekunden-Klon), NeuTTS Air 0,5 Mrd.
 (GGUF), CosyVoice2 0,5 Mrd. — gegen pockets **100 Mio.** Fuer einen taeglichen
 Sprachnachrichten-Job auf CPU ist das der falsche Handel.
 **Ihr wart bereits auf dem neuesten Stand** — nichts zu aktualisieren.
 ### Echte Sprachnachricht braucht OGG/Opus
 Eine WAV kommt in Telegram als **Dateianhang** an. Fuer das runde Sprachmemo mit
 Wellenform braucht es OGG/Opus — dafuer wurde **ffmpeg installiert** (8.0.1):
 ```bash
 ffmpeg -y -i ton.wav -c:a libopus -b:a 32k -ar 48000 -ac 1 ton.ogg
 hermes send --to telegram "MEDIA:ton.ogg"
 ```
 Ganze Kette (Text + Stimme + Versand) gemessen: **10 Sekunden**.
 ### Altlast am Rande
 `F:\Coding Stuff\lucy\lucy-tts\Lucy-Startklar.bat` zeigt auf
 `mission-control-2\client\lucy-tts` — den Ordner gibt es seit der Repo-Trennung
 nicht mehr.
@@ -1,69 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # news-melden.sh — schickt den fertigen Nachrichtenbericht als TEXT und als
 # SPRACHE an den Commander (21.08.2026).
 #
 # Warum ein Skript statt zwei Anweisungen im Prompt: der Agent soll genau EINEN
 # Befehl aufrufen. Alles danach ist deterministisch — Zustellung darf nicht davon
 # abhaengen, ob ein Modell die Reihenfolge einhaelt.
 #
 # Erwartet zwei Dateien, die der Agent vorher geschrieben hat:
 #   $1  Textfassung   (mit Emojis, Links, Formatierung — geht nach Telegram)
 #   $2  Sprechfassung (kurz, ohne Links/Emojis — wird vorgelesen)
 #
 # ‼️ STIMME: :8021, nicht :8650.
 #   :8021 = lucy-stimme.service — Kyutai pocket-tts 2.1.0, Modell `german_24l`,
 #           Stimme geklont aus ref.mp3. DAS ist Lucy. Laeuft lokal auf der CPU.
 #   :8650 = MC2s voice-service. Dort sind nur `elevenlabs` und `edge` geladen —
 #           beides CLOUD, und die Vorgabe ist die ElevenLabs-Stimme
 #           "Artoria/Saber", also HERMES' Stimme, nicht Lucys. Am 21.08. genau
 #           damit reingefallen: klang deutsch und weiblich, war aber die falsche.
 #   Hermes' eingebautes TTS waere `edge`/`en-US-AriaNeural` — englisch.
 set -uo pipefail
 TEXTDATEI="${1:-/tmp/news-text.md}"
 SPRECHDATEI="${2:-/tmp/news-sprich.txt}"
 NOTIFY="${NOTIFY:-$HOME/mission-control-v2/deploy/notify.sh}"
 VOICE="${VOICE_URL:-http://127.0.0.1:8021}"
 HERMES="${HERMES_BIN:-$HOME/.local/bin/hermes}"
 TON="/tmp/news-stimme.wav"
 TON_OGG="/tmp/news-stimme.ogg"
 if [ ! -s "$TEXTDATEI" ]; then
  bash "$NOTIFY" -s "[News]" "Der Nachrichtenbericht ist leer geblieben ($TEXTDATEI). Da lief etwas schief."
  exit 1
 fi
 # ------------------------------------------------------------------ Text ----
 # notify.sh erreicht Telegram UND Lucys Briefkasten in einem Aufruf.
 bash "$NOTIFY" -s "" "$(cat "$TEXTDATEI")"
 TEXT_OK=$?
 # ---------------------------------------------------------------- Stimme ----
 # Ab hier ist alles Kuer: klappt die Stimme nicht, ist der Text trotzdem raus.
 if [ ! -s "$SPRECHDATEI" ]; then
  echo "[news-melden] keine Sprechfassung — nur Text verschickt" >&2
  exit $TEXT_OK
 fi
 CODE=$(curl -s -m 180 -X POST "$VOICE/tts" \
        -H 'Content-Type: application/json' \
        --data "$(python3 -c 'import json,sys; print(json.dumps({"text": open(sys.argv[1], encoding="utf-8").read()[:1500]}))' "$SPRECHDATEI")" \
        -o "$TON" -w '%{http_code}' 2>/dev/null)
 if [ "$CODE" != "200" ] || [ ! -s "$TON" ]; then
  echo "[news-melden] TTS antwortete mit '$CODE' — Text ist raus, Stimme nicht" >&2
  exit $TEXT_OK
 fi
 # Telegram zeigt eine ECHTE Sprachnachricht (runde Blase, Wellenform) nur bei
 # OGG/Opus. Eine WAV kaeme als Dateianhang an — abspielbar, aber eben kein
 # Sprachmemo. Deshalb ffmpeg. Mono/48k ist das Format, das Telegram erwartet.
 if ! ffmpeg -y -loglevel error -i "$TON" -c:a libopus -b:a 32k -ar 48000 -ac 1 "$TON_OGG" 2>/dev/null; then
  echo "[news-melden] ffmpeg-Wandlung fehlgeschlagen — schicke die WAV als Anhang" >&2
  TON_OGG="$TON"
 fi
 "$HERMES" send --to telegram "MEDIA:$TON_OGG" >/dev/null 2>&1 \
  || echo "[news-melden] Sprachdatei liess sich nicht senden — Text ist raus" >&2
 exit $TEXT_OK
@@ -1,43 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # sonntags-update.sh — Job 2: "Updates am Sonntag" (21.08.2026).
 #
 # Duenner Aufsatz auf deploy/autoupdate.sh. Bewusst KEIN Neubau: autoupdate.sh
 # macht seit Juli genau das Richtige — Router -> Engine -> Hermes, jede Ebene
 # mit Update-Pruefung, Postcheck, und bei Rot automatischem Rueckbau plus
 # Selbst-Pinnung. Es meldet auch schon selbst ueber notify.sh, also Telegram
 # UND Lucys Stimme.
 #
 # Dieser Aufsatz existiert nur, damit der Job unter `hermes cron list` steht
 # statt in einem separaten systemd-Timer. Ein Ort fuer alle Automatik — genau
 # deshalb ist am 20.08. tagelang niemandem aufgefallen, dass ein Waechter fehlte.
 #
 # Aufruf ueber Hermes-Cron:
 #   hermes cron create '30 4 * * 0' --name 'Updates am Sonntag' \
 #       --no-agent --script sonntags-update.sh --deliver local
 set -uo pipefail
 AUTOUPDATE="${AUTOUPDATE:-$HOME/mission-control-v2/deploy/autoupdate.sh}"
 NOTIFY="${NOTIFY:-$HOME/mission-control-v2/deploy/notify.sh}"
 melde() { bash "$NOTIFY" -s "[Box-Update]" "$1" 2>/dev/null || echo "$1" >&2; }
 if [ ! -f "$AUTOUPDATE" ]; then
  melde "Sonntags-Update ausgefallen: $AUTOUPDATE gibt es nicht. Nichts wurde aktualisiert."
  exit 1
 fi
 # autoupdate.sh meldet waehrend des Laufs selbst (inkl. der KRITISCH-Faelle, in
 # denen ein Bericht am Ende zu spaet kaeme). Wir fangen hier nur den Fall ab,
 # dass es gar nicht erst durchlaeuft — sonst waere das Schweigen zweideutig.
 AUSGABE="$(bash "$AUTOUPDATE" 2>&1)"
 CODE=$?
 if [ "$CODE" -ne 0 ]; then
  melde "Sonntags-Update mit Fehler beendet (exit $CODE). Letzte Zeilen:
 $(printf '%s\n' "$AUSGABE" | tail -15)"
 fi
 # Erfolgsfall: autoupdate.sh hat bereits gemeldet. Leere Ausgabe -> Hermes
 # schweigt, also genau eine Nachricht statt zwei.
 exit 0
@@ -1,177 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # stack-ist.sh — der IST-Zustand der Box, in Fakten (21.08.2026).
 #
 # Wird von Hermes-Cron "stack-radar" ueber --script eingespeist: die Ausgabe hier
 # landet im Prompt des Agenten, der daraus den Bericht schreibt.
 #
 # GRUNDSATZ: Dieses Skript prueft ERGEBNISSE, nicht Lebenszeichen.
 #   Der alte Selbsttest war am 20.08. gruen, waehrend vier Dinge kaputt waren:
 #   das Kritiker-Gate zeigte auf ein umbenanntes Modell (404), Lucys SOUL.md war
 #   blockiert, das Dashboard stand ohne Passwort offen, die CI war rot.
 #   "Dienst antwortet" haette das nie gefunden. Deshalb wird hier nachgesehen,
 #   ob Dinge STIMMEN — nicht ob sie laufen.
 #
 # Nie mit set -e: ein einzelner fehlschlagender Test darf den Bericht nicht
 # abschneiden. Fehler werden gemeldet, nicht verschwiegen.
 set -uo pipefail
 MC2="${MC2_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
 SWAP="${SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
 GITEA="${GITEA_URL:-http://192.168.178.153:3000}"
 OEFFENTLICH="${OEFFENTLICH_URL:-https://mc.tobisniceshomelab.ddnsfree.com}"
 ok()   { printf '  OK    %s\n' "$*"; }
 warn() { printf '  ACHTUNG %s\n' "$*"; }
 bad()  { printf '  ROT   %s\n' "$*"; }
 echo "IST-ZUSTAND DER BOX — $(date '+%d.%m.%Y %H:%M')"
 echo
 # ---------------------------------------------------------------- Dienste ---
 echo "DIENSTE"
 # systemd stellt gescheiterten Units ein "●" voran — das muss weg, sonst meldet
 # der Bericht lauter Aufzaehlungspunkte als kaputte Dienste.
 # EGAL: Units, die dauerhaft scheitern und niemanden stoeren. Ein Bericht, der
 # jeden Tag denselben harmlosen Fehler zeigt, erzieht zum Wegsehen.
 EGAL="at-spi-dbus-bus.service"
 fehl=$(systemctl --user list-units --type=service --state=failed --no-legend --no-pager 2>/dev/null \
       | sed 's/^[^a-zA-Z]*//' | awk '{print $1}')
 gefunden=0
 for d in $fehl; do
  case " $EGAL " in *" $d "*) continue ;; esac
  bad "Dienst gescheitert: $d"; gefunden=1
 done
 [ "$gefunden" = "0" ] && ok "kein Dienst im Fehlerzustand"
 for d in mc2-gateway mission-control-2 hermes-gateway voice-service; do
  systemctl --user is-active --quiet "$d.service" 2>/dev/null \
    && ok "$d laeuft" || bad "$d laeuft NICHT"
 done
 systemctl is-active --quiet llama-swap.service 2>/dev/null \
  && ok "llama-swap laeuft" || bad "llama-swap laeuft NICHT"
 echo
 # ------------------------------------------------------------------ Timer ---
 # Nicht "ist der Timer aktiv", sondern "ist der letzte Lauf gutgegangen".
 echo "TIMER — letzter Lauf"
 for t in $(systemctl --user list-timers --no-legend --no-pager 2>/dev/null | awk '{print $NF}'); do
  dienst="${t%.service}.service"
  case "$dienst" in launchpadlib-*) continue ;; esac   # Ubuntu-Eigenes, nicht unseres
  code=$(systemctl --user show -p ExecMainStatus --value "$dienst" 2>/dev/null)
  wann=$(systemctl --user show -p ExecMainExitTimestamp --value "$dienst" 2>/dev/null | cut -d' ' -f2,3)
  if [ -z "$wann" ]; then warn "$dienst ist eingerichtet, aber NIE gelaufen"
  elif [ "${code:-0}" = "0" ]; then ok "$dienst zuletzt $wann"
  else bad "$dienst zuletzt GESCHEITERT (exit $code) am $wann"; fi
 done
 echo
 # --------------------------------------------------------- Modell-Aliase ---
 # Der Fund vom 19./20.08.: Skripte und Configs nennen Modelle beim Eigennamen,
 # das Modell wird umbenannt, und alles laeuft still in 404. Hier wird geprueft,
 # ob jeder Alias, den irgendwer benutzt, heute noch antwortet.
 echo "MODELL-ALIASE (Rollen muessen aufloesen)"
 liste=$(curl -s -m 10 "$MC2/v1/models" 2>/dev/null \
        | python3 -c 'import sys,json; print(" ".join(m["id"] for m in json.load(sys.stdin)["data"]))' 2>/dev/null)
 if [ -z "$liste" ]; then bad "Modell-Liste nicht abrufbar ueber $MC2/v1"
 else
  ok "verfuegbar: $liste"
  for rolle in hermes fast heavy; do
    case " $liste " in
      *" $rolle "*) ok "Rolle '$rolle' loest auf" ;;
      *)            bad "Rolle '$rolle' FEHLT — Skripte, die sie nennen, laufen in 404" ;;
    esac
  done
 fi
 echo
 # ------------------------------------------------------------- Erreichbar ---
 echo "ERREICHBARKEIT"
 for paar in "MC2:$MC2/api/health" "llama-swap:$SWAP/v1/models" "Gitea:$GITEA/api/v1/version"; do
  name="${paar%%:*}"; url="${paar#*:}"
  code=$(curl -s -m 10 -o /dev/null -w '%{http_code}' "$url" 2>/dev/null)
  [ "$code" = "200" ] && ok "$name antwortet (200)" || bad "$name antwortet mit '$code'"
 done
 echo
 # ------------------------------------------------ Offen im Internet? --------
 # Der Fund vom 21.08.: MC2 hing ueber den Nginx Proxy Manager ungeschuetzt im
 # Netz. ufw sah nichts davon, weil der Proxy im LAN steht. Also von aussen
 # nachsehen — und zwar auf einem Endpunkt, der ECHTE Daten liefert.
 echo "OEFFENTLICHE ERREICHBARKEIT"
 code=$(curl -s -m 15 -o /tmp/.ist-oeff -w '%{http_code}' "$OEFFENTLICH/api/system/status" 2>/dev/null)
 if [ "$code" = "200" ] && head -c1 /tmp/.ist-oeff 2>/dev/null | grep -q '{'; then
  bad "MC2 liefert Systemdaten OHNE Anmeldung ins Internet ($OEFFENTLICH)"
 elif [ "$code" = "401" ] || [ "$code" = "403" ]; then
  ok "oeffentlicher Zugang verlangt Anmeldung ($code)"
 elif [ "$code" = "000" ]; then
  ok "von aussen nicht erreichbar"
 else
  warn "oeffentlicher Zugang antwortet mit '$code' — nachsehen"
 fi
 rm -f /tmp/.ist-oeff
 echo
 # ----------------------------------------------------------------- Ports ---
 echo "OFFENE PORTS (ufw)"
 sudo -n ufw status 2>/dev/null | grep ALLOW | sed 's/^/  /' || warn "ufw-Status nicht lesbar"
 echo
 # --------------------------------------------------------------- CI-Ampel ---
 echo "CI-AMPEL (Gitea)"
 T=$(tr -d '[:space:]' < "$HOME/.config/gitea/create-token" 2>/dev/null)
 if [ -z "$T" ]; then warn "kein Gitea-Token — CI nicht pruefbar"
 else
  curl -s -m 20 -H "Authorization: token $T" "$GITEA/api/v1/user/repos?limit=100" 2>/dev/null \
  | python3 -c '
 import sys, json
 try:
    repos = json.load(sys.stdin)
 except Exception as e:
    print("  ACHTUNG Repo-Liste nicht lesbar:", e); sys.exit(0)
 print(f"  OK    {len(repos)} Repos in Gitea")
 ' 2>/dev/null || warn "Repo-Liste nicht lesbar"
 fi
 echo
 # ------------------------------------------------------------- Sicherung ---
 echo "SICHERUNGEN"
 # Pfad aus backup.sh: DEST_DIR="$MODELS_DIR/mc2-backups"
 SICHER="${MC_BACKUP_DIR:-/srv/models/mc2-backups}"
 neuestes=$(find "$SICHER" -maxdepth 2 -type f -newermt '-2 days' 2>/dev/null | head -1)
 anzahl=$(find "$SICHER" -maxdepth 2 -type f 2>/dev/null | wc -l)
 if [ -n "$neuestes" ]; then
  ok "Sicherung juenger als 2 Tage vorhanden ($anzahl Staende in $SICHER)"
 elif [ "$anzahl" -gt 0 ]; then
  bad "juengste Sicherung ist AELTER als 2 Tage ($anzahl Staende in $SICHER)"
 else
  bad "gar keine Sicherung in $SICHER"
 fi
 echo
 # ------------------------------------------------------------------ Platz ---
 echo "PLATZ UND LAST"
 # Nur eindeutige Dateisysteme: / und /srv liegen hier auf demselben Geraet,
 # doppelt gemeldet las sich das wie ein Befund.
 df -h --output=source,size,used,avail,pcent,target / /srv 2>/dev/null \
  | awk '!gesehen[$1]++ {printf "  %s\n", $0}'
 echo "  RAM: $(free -h | awk '/^Mem:/{print $3" von "$2" belegt"}')"
 echo
 # ------------------------------------------------------------- Warm/Kalt ---
 echo "MODELLE IM SPEICHER"
 curl -s -m 10 "$SWAP/running" 2>/dev/null \
 | python3 -c '
 import sys, json
 try:
    d = json.load(sys.stdin)
 except Exception:
    print("  ACHTUNG llama-swap-Status nicht lesbar"); sys.exit(0)
 lauf = d.get("running", [])
 if not lauf:
    print("  OK    kein Modell geladen (alles kalt)")
 for m in lauf:
    print("  OK    " + str(m.get("model")) + " - " + str(m.get("state")))
 '
 echo
 echo "ENDE IST-ZUSTAND"
@@ -1,106 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # stack-radar.sh — Job 3: "KI & Stack Radar" (21.08.2026).
 #
 # Ablauf:  IST-Zustand holen (Fakten)  ->  Modell bewerten lassen (Prosa)
 #          ->  ueber notify.sh melden (Telegram + Lucys Stimme)
 #
 # KUGELSICHER heisst hier konkret:
 #   * Die Fakten kommen aus stack-ist.sh, nicht aus dem Modell. Faellt das Modell
 #     aus, werden die ROTEN Zeilen trotzdem gemeldet — roh statt gar nicht.
 #   * Es meldet IMMER. "Alles gruen" ist ein Ergebnis, kein Grund zu schweigen.
 #   * Kein set -e: ein einzelner Fehlschlag darf den Bericht nicht abschneiden.
 #
 # Aufruf ueber Hermes-Cron:
 #   hermes cron create '0 8 * * 6' --name 'KI & Stack Radar' \
 #       --no-agent --script stack-radar.sh --deliver local
 # (--no-agent, weil dieses Skript selbst meldet. Leere Ausgabe = Hermes schweigt.)
 set -uo pipefail
 HIER="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
 IST_SKRIPT="${IST_SKRIPT:-$HOME/.hermes/scripts/stack-ist.sh}"
 NOTIFY="${NOTIFY:-$HOME/mission-control-v2/deploy/notify.sh}"
 GATEWAY="${GATEWAY_URL:-http://127.0.0.1:9010/v1}"
 MODELL="${RADAR_MODELL:-fast}"   # bewusst NICHT heavy: das laedt 68 GB und der
                                 # Radar meldet danach seinen eigenen Speicherverbrauch als Befund
 [ -x "$IST_SKRIPT" ] || IST_SKRIPT="$HIER/stack-ist.sh"
 melde() {
  if [ -x "$NOTIFY" ] || [ -f "$NOTIFY" ]; then
    bash "$NOTIFY" -s "[Stack-Radar]" "$1"
  else
    # Letzte Rueckfallebene: wenigstens ins Log, damit nichts still verschwindet.
    echo "[stack-radar] MELDEWEG FEHLT — Bericht folgt roh:" >&2
    echo "$1" >&2
  fi
 }
 # ------------------------------------------------------------- 1. Fakten ---
 IST="$(bash "$IST_SKRIPT" 2>&1)"
 if [ -z "$IST" ]; then
  melde "Radar konnte den IST-Zustand nicht erheben — $IST_SKRIPT lieferte nichts. Das ist selbst ein Befund: bitte nachsehen."
  exit 1
 fi
 ROT="$(printf '%s\n' "$IST" | grep -E '^\s+(ROT|ACHTUNG)' || true)"
 ANZ_ROT="$(printf '%s\n' "$ROT" | grep -c 'ROT' || true)"
 # ------------------------------------------------------- 2. Bewertung ------
 # Das Modell bekommt NUR die Fakten und darf nichts dazuerfinden. Es soll
 # einordnen, nicht ermitteln.
 PROMPT="Du bist der Stack-Radar einer selbstgehosteten KI-Box. Unten steht der
 gemessene IST-Zustand. Schreibe einen kurzen Bericht auf Deutsch, per Du.
 Regeln:
 - Erfinde NICHTS. Nur was unten steht.
 - Beginne mit einer Zeile Gesamturteil.
 - Dann: was ist ROT oder ACHTUNG, und was waere jeweils der naechste Schritt.
 - Verbesserungsvorschlaege NUR, wenn sich aus den Zahlen unten wirklich etwas
  Konkretes ergibt. Gibt es nichts, lass den Abschnitt ersatzlos weg. Schreibe
  lieber gar keinen Vorschlag als einen ausgedachten - ein Bericht mit
  Fuellmaterial wird nicht gelesen.
 - Was du an den Messwerten selbst merkwuerdig findest, gehoert unter ACHTUNG,
  nicht unter Verbesserungen.
 - Wenn alles gruen ist, sag das in einem Satz und hoere auf.
 - Keine Ueberschriften-Deko, keine Emojis, hoechstens 200 Woerter.
 IST-ZUSTAND:
 $IST"
 ANTWORT=""
 if NUTZLAST="$(python3 -c '
 import json, sys
 print(json.dumps({
    "model": sys.argv[1],
    "messages": [{"role": "user", "content": sys.argv[2]}],
    "max_tokens": 900,
    "temperature": 0.3,
 }))' "$MODELL" "$PROMPT" 2>/dev/null)"; then
  ANTWORT="$(curl -s -m 300 -X POST "$GATEWAY/chat/completions" \
      -H 'Content-Type: application/json' -d "$NUTZLAST" 2>/dev/null \
    | python3 -c '
 import json, sys
 try:
    print(json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]["content"].strip())
 except Exception:
    pass' 2>/dev/null)"
 fi
 # ------------------------------------------------------------- 3. Melden ---
 if [ -n "$ANTWORT" ]; then
  melde "$ANTWORT"
 else
  # Modell stumm oder kaputt -> die Fakten gehen TROTZDEM raus. Genau dafuer
  # steht das Modell nicht im kritischen Pfad.
  if [ -n "$ROT" ]; then
    melde "Radar: Bewertung durch das Modell hat nicht geklappt — hier die Rohbefunde:
 $ROT"
  else
    melde "Radar: alles gruen (Bewertung durch das Modell hat nicht geklappt, die Messung schon)."
  fi
 fi
 # Hermes bekommt eine LEERE Ausgabe -> keine zweite Nachricht. Gemeldet wurde
 # bereits ueber notify.sh, und das erreicht Telegram UND Lucys Stimme.
 exit 0
@@ -1,78 +0,0 @@
 # OpenCode-Plugin: MC2-Governor
 **Hier liegt die Quelle. Der Einsatzort ist eine Kopie.**
 ```
 deploy/opencode-plugin/mc2-governor.ts        <- versioniert, hier aendern
  |  kopieren
  v
 %USERPROFILE%\.config\opencode\plugin\        <- wird von OpenCode automatisch geladen
 ```
 Bis zum 21.08.2026 existierte diese Datei **nur** im Konfigordner des PCs — 11 KB
 verhaltensbestimmender Code ohne Sicherung und ohne Historie. Deshalb liegt sie jetzt hier.
 ## Ausbringen
 ```powershell
 Copy-Item "deploy\opencode-plugin\mc2-governor.ts" "$env:USERPROFILE\.config\opencode\plugin\" -Force
 ```
 Wirkt sofort in der naechsten OpenCode-Sitzung; OpenChamber muss dafuer nicht neu starten,
 eine neue Sitzung reicht.
 ## Was es tut
 1. **Werkzeug-Zaun** (`tool.execute.before`) — blockt Handgriffe, die ein Agent nie
   unbeaufsichtigt tun darf. Leitplanke gegen Entgleisen, **keine** Sandbox.
 2. **Pruef-Tor + Reparaturschleife** (`session.idle`) — sagt der Agent „fertig", laeuft der
   Verify-Befehl aus der Datei `VERIFY` im Repo-Wurzelverzeichnis. ROT geht als naechster
   Auftrag zurueck an den Agenten, bis zu `MC2_LOOP_MAX_ROUNDS` mal.
   ‼️ **Schlaeft derzeit:** es gibt in keinem Projekt eine `VERIFY`-Datei. Ohne sie tut
   diese Funktion nichts — schadet aber auch nicht.
 3. **Savepoint statt Zusammenfassen** (`session.compacted`) — beim Komprimieren fallen
   still die Regeln aus dem Kontext; stattdessen wird `SAVEPOINT.md` geschrieben.
 4. **Stimme** — Ereignisse gehen an MC2 `/api/voice/announce`, Lucy spricht sie.
 Der zugehoerige **Governor-Proxy auf `:8100`** (Token-Zaehler mit Hart-Deckel, Juli 2026)
 **existiert nicht mehr** — kein Port, kein Ordner, keine Unit. Nachgemessen am 21.08.2026.
 Dieses Plugin haengt nicht an ihm.
 ## Schalter (Umgebungsvariablen)
 | Variable | Default | Wirkung |
 |---|---|---|
 | `MC2_BOX_URL` | `http://192.168.178.151:9001` | MC2-Basis fuer Meldungen |
 | `MC2_FENCE_OFF` | — | `1` schaltet den **ganzen** Zaun ab (alles oder nichts) |
 | `MC2_LOOP_AUTOFIX` | an | `0` schaltet die Reparaturschleife ab |
 | `MC2_LOOP_MAX_ROUNDS` | `3` | Runden der Reparaturschleife |
 | `MC2_LOOP_ANNOUNCE` | an | `0` macht Lucy stumm |
 | `MC2_LOOP_SILENT` | — | `1` = Meldungen ohne Ton |
 ## Aenderung 21.08.2026: `git push` ist frei
 Der Zaun blockte urspruenglich **jedes** `git push` („Veroeffentlichen ist Sache des
 Menschen"). Das passt nicht mehr: die Bahn ist jetzt PC → Gitea → Box, und jede Aenderung
 soll auch im git landen. Ein Agent, der committen, aber nicht pushen darf, laesst Arbeit
 auf einem einzelnen Rechner liegen.
 **Erzwungenes Pushen bleibt verboten** — `--force`, `--mirror`, `--delete`. Das
 ueberschreibt fremde Arbeit auf dem Server und ist genau die Klasse Unfall, gegen die der
 Zaun existiert. `--force-with-lease` ist bewusst ausgenommen.
 Beides gemessen: `git push --dry-run origin main` laeuft durch,
 `git push --force --dry-run origin main` wird mit `[MC2-ZAUN]` abgewiesen.
 ## ‼️ Falle: das `bash`-Werkzeug ist auf Windows kein bash
 Es laeuft in **PowerShell**. `tail`, `head`, `grep` und Freunde gibt es dort nicht, und
 Pipes verhalten sich anders. Wer dem Agenten Befehle vorgibt, muss das beruecksichtigen.
 ## ‼️ Falle: Gitea-Anmeldung ist flatterhaft
 Der Git Credential Manager haelt fuer die DDNS-Domain ein **OAuth-Token mit einer Stunde
 Laufzeit**. Laeuft es ab, scheitert der Push des Agenten mit
 `remote: Failed to authenticate user` — ein Push aus PowerShell erneuert es, danach geht es
 wieder. Dauerhafte Loesung waere ein langlebiges Gitea-Token auf die **interne** Adresse
 `http://192.168.178.153:3000` (die DDNS-Domain ist nachts durch die Zwangstrennung ohnehin
 zeitweise tot).
@@ -1,255 +0,0 @@
 /**
 * MC2-Governor — der "Fahrlehrer" im OpenCode-Agenten.
 *
 * Der Governor-Proxy (:8100) ist die Tankuhr: er sieht nur Tokens und zieht die
 * Notbremse. Dieses Plugin sitzt IM Agenten und sieht alles andere — jeden
 * Werkzeuggriff, jede Datei, jedes Sitzungsende. Es macht vier Dinge:
 *
 *   1. WERKZEUG-ZAUN  (tool.execute.before)
 *      Blockt Handgriffe, die ein Agent nie unbeaufsichtigt tun darf: push,
 *      Historie umschreiben, rekursiv loeschen, sudo, Fremd-Hosts. Genau dieser
 *      Zustandsautomat-Zaun hob lokale Modelle in Messungen von 2/10 auf 10/10 —
 *      nicht weil sie schlauer werden, sondern weil sie nicht mehr entgleisen.
 *
 *   2. PRUEF-TOR + SCHLEIFE  (session.idle)
 *      Sagt der Agent "fertig", laeuft der Verify-Befehl des Projekts (Datei
 *      `VERIFY` im Repo-Wurzelverzeichnis). GRUEN -> Meldung. ROT -> der Fehler
 *      geht als naechster Auftrag automatisch zurueck an den Agenten, bis zu
 *      MC2_LOOP_MAX_ROUNDS mal. Das ist die "Ralph-Schleife", nur mit Bremse.
 *
 *   3. SAVEPOINT STATT ZUSAMMENFASSEN  (session.compacted)
 *      Beim Komprimieren fallen still die Regeln aus dem Kontext (Paper
 *      "Governance Decay"). Wir schieben stattdessen den Auftrag nach, SAVEPOINT.md
 *      zu schreiben — Wissen lebt in Datei + git, nicht im schrumpfenden Chat.
 *
 *   4. STIMME  (MC2 /api/voice/announce)
 *      Jedes Ereignis geht mit eigenem Absender `loop` in MC2s Melde-Briefkasten.
 *      Lucy pollt ihn ohnehin und spricht ihn — ohne eine Zeile Lucy-Code.
 *
 * Schalter (Umgebungsvariablen):
 *   MC2_BOX_URL          MC2-Basis            (Default http://192.168.178.151:9001)
 *   MC2_LOOP_AUTOFIX     Selbstreparatur      (1 = an, Default an)
 *   MC2_LOOP_MAX_ROUNDS  max. Reparaturrunden (Default 3)
 *   MC2_LOOP_SILENT      1 = Lucy schweigt (Nachtlauf; Meldungen kommen trotzdem an)
 *   MC2_LOOP_ANNOUNCE    0 = gar keine Meldungen
 *   MC2_FENCE_OFF        1 = Werkzeug-Zaun aus (nur fuer Notfaelle)
 *
 * Liegt global unter ~/.config/opencode/plugin/ und wirkt damit in JEDEM Projekt —
 * am Tag in Zed, nachts im Cron. Ein Regelwerk, zwei Ausloeser.
 */
 const BOX_URL = process.env.MC2_BOX_URL || "http://192.168.178.151:9001"
 const AUTOFIX = process.env.MC2_LOOP_AUTOFIX !== "0"
 const MAX_ROUNDS = parseInt(process.env.MC2_LOOP_MAX_ROUNDS || "3", 10)
 const SILENT = process.env.MC2_LOOP_SILENT === "1"
 const ANNOUNCE_ON = process.env.MC2_LOOP_ANNOUNCE !== "0"
 const FENCE_OFF = process.env.MC2_FENCE_OFF === "1"
 /**
 * Verbotene Shell-Handgriffe. Bewusst als Muster auf der ROHEN Kommandozeile —
 * ein Agent, der `git push` in ein `bash -c` verpackt, wird trotzdem erwischt.
 * Kein Anspruch auf Sandbox-Sicherheit: das ist ein Leitplanken-Zaun gegen
 * Entgleisen, keine Abwehr gegen einen boesartigen Akteur.
 */
 const FENCE: Array<{ rx: RegExp; why: string }> = [
  // 21.08.2026: normales `git push` ist FREI. Der Weg ist jetzt PC -> Gitea -> Box, und
  // jede Aenderung soll auch im git landen — ein Agent, der committen, aber nicht pushen
  // darf, laesst Arbeit auf einem einzelnen Rechner liegen. Was schlecht ist, faengt
  // hinterher die CI-Ampel; dieser Zaun muss es nicht vorher verhindern.
  // Erzwungenes Pushen bleibt verboten: das ueberschreibt fremde Arbeit auf dem Server
  // und ist genau die Klasse Unfall, gegen die der Zaun ueberhaupt existiert.
  { rx: /\bgit\s+push\b[^\n]*(--force(?!-with-lease)|\s-f\b|--mirror\b|--delete\b)/,
    why: "git push --force/--mirror/--delete — ueberschreibt fremde Arbeit auf dem Server. Normales `git push` ist erlaubt; muss wirklich erzwungen werden, sag es dem Menschen." },
  { rx: /\bgit\s+reset\s+--hard\b/,             why: "git reset --hard — verwirft Arbeit unwiederbringlich." },
  { rx: /\bgit\s+clean\s+-[a-z]*f/,             why: "git clean -f — loescht ungetrackte Dateien unwiederbringlich." },
  { rx: /\bgit\s+(rebase|filter-branch|reflog\s+expire)\b/, why: "Historie umschreiben ist tabu." },
  { rx: /\brm\s+-[a-zA-Z]*r[a-zA-Z]*f?\s+\/(?:\s|$)/, why: "rm -rf / — nein." },
  { rx: /\brm\s+-[a-zA-Z]*[rf]/,                why: "rekursives/erzwungenes Loeschen — bitte gezielt loeschen statt pauschal." },
  { rx: /\bsudo\b/,                             why: "sudo — Rechteausweitung gehoert nicht in einen Agentenlauf." },
  { rx: /\b(shutdown|reboot|mkfs|dd\s+if=)/,    why: "System-/Datentraeger-Eingriff." },
  { rx: /\b(curl|wget)\b[^|]*\|\s*(ba)?sh\b/,   why: "Aus dem Netz laden und direkt ausfuehren — klassischer Fussschuss." },
  { rx: /\bssh\s+(?!arcane@192\.168\.178\.162|-o\s+StrictHostKeyChecking=no\s+arcane@)/, why: "ssh nur zur freigegebenen Arcane-VM." },
  { rx: /\bnpm\s+publish\b|\btwine\s+upload\b/, why: "Veroeffentlichen von Paketen ist Sache des Menschen." },
 ]
 /** Zaehler je Sitzung: wie viele Selbstreparatur-Runden liefen schon? */
 const rounds = new Map<string, number>()
 /** Doppel-Feuern verhindern: session.idle kann mehrfach kommen. */
 const busy = new Set<string>()
 async function announce(subject: string, text: string, priority: "normal" | "silent" = "normal") {
  if (!ANNOUNCE_ON) return
  try {
    await fetch(`${BOX_URL}/api/voice/announce`, {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        subject,
        text,
        source: "loop",
        priority: SILENT ? "silent" : priority,
      }),
      signal: AbortSignal.timeout(4000),
    })
  } catch {
    /* best effort — eine stumme Lucy darf den Bau nie aufhalten */
  }
 }
 export const MC2Governor = async ({ client, $, directory, worktree }: any) => {
  const root: string = worktree || directory || process.cwd()
  /**
   * Verify-Befehl des Projekts lesen. Fehlt die Datei, ist das Pruef-Tor AUS.
   * Bewusst ueber fs statt `cat`: das Plugin laeuft am Tag auf Windows (Zed) und
   * nachts auf der Box — `cat` gibt es auf Windows nicht zuverlaessig.
   */
  async function readVerify(): Promise<string | null> {
    try {
      const { readFile } = await import("node:fs/promises")
      const { join } = await import("node:path")
      const raw = await readFile(join(root, "VERIFY"), "utf8")
      const cmd = raw
        .split("\n")
        .map((l: string) => l.trim())
        .filter((l: string) => l && !l.startsWith("#"))
        .join(" && ")
      return cmd || null
    } catch {
      return null
    }
  }
  /**
   * Verify ausfuehren. Rueckgabe: {ok, output} — Ausgabe auf das Wesentliche gekuerzt.
   * `{ raw: cmd }` schiebt den Befehl UNESCAPED in Buns Shell; ein normales
   * `${cmd}` wuerde die ganze Zeile als EIN Argument uebergeben und nie laufen.
   * Buns Shell ist plattformunabhaengig — kein `bash -lc`, das auf Windows fehlt.
   */
  async function runVerify(cmd: string): Promise<{ ok: boolean; out: string }> {
    try {
      const res = await $`${{ raw: cmd }}`.cwd(root).nothrow().quiet()
      const out = `${res.stdout?.toString() ?? ""}${res.stderr?.toString() ?? ""}`
      return { ok: res.exitCode === 0, out: out.slice(-4000) }
    } catch (e: any) {
      return { ok: false, out: String(e?.message ?? e).slice(-4000) }
    }
  }
  /** Dem laufenden Agenten einen neuen Auftrag schicken (Selbstreparatur-Schleife). */
  async function sendPrompt(sessionID: string, text: string): Promise<boolean> {
    try {
      await client.session.prompt({
        path: { id: sessionID },
        body: { parts: [{ type: "text", text }] },
      })
      return true
    } catch {
      return false
    }
  }
  return {
    // ── 1. Werkzeug-Zaun ───────────────────────────────────────────────────
    "tool.execute.before": async (input: any, output: any) => {
      if (FENCE_OFF) return
      if (input?.tool !== "bash") return
      const cmd: string = output?.args?.command ?? ""
      if (!cmd) return
      for (const rule of FENCE) {
        if (rule.rx.test(cmd)) {
          await announce(
            "[Zaun]",
            `Ich habe einen Befehl geblockt: ${rule.why}`,
            "silent",
          )
          // Werfen = OpenCode bricht genau diesen Werkzeugaufruf ab und gibt dem
          // Modell den Grund zurueck. Der Agent arbeitet weiter, nur anders.
          throw new Error(
            `[MC2-ZAUN] Blockiert: ${rule.why}\n` +
            `Befehl war: ${cmd}\n` +
            `Waehle einen anderen Weg. Wenn das wirklich noetig ist, sag es dem Menschen — ` +
            `er macht es selbst.`,
          )
        }
      }
    },
    // ── 2.-4. Ereignisse ───────────────────────────────────────────────────
    event: async ({ event }: any) => {
      const type: string = event?.type ?? ""
      const props: any = event?.properties ?? event ?? {}
      const sessionID: string = props.sessionID || props.sessionId || props.id || ""
      // ── Savepoint statt Zusammenfassen ──────────────────────────────────
      if (type === "session.compacted" || type === "experimental.session.compacting") {
        await announce(
          "[Sitzung]",
          "Die Sitzung wurde komprimiert — ich lasse den Stand in SAVEPOINT.md sichern.",
          "silent",
        )
        if (sessionID) {
          await sendPrompt(
            sessionID,
            "[MC2-GOVERNOR] Der Kontext wurde gerade komprimiert — dabei gehen still " +
            "Regeln und Details verloren. Aktualisiere JETZT SAVEPOINT.md: was wirklich " +
            "erledigt ist (nur was im Code steht), der genaue naechste Schritt, offene " +
            "Fragen, Stolpersteine. Committe die Datei. Danach arbeite normal weiter.",
          )
        }
        return
      }
      // ── Pruef-Tor + Selbstreparatur ─────────────────────────────────────
      if (type !== "session.idle" || !sessionID) return
      if (busy.has(sessionID)) return
      const cmd = await readVerify()
      if (!cmd) return // Kein VERIFY im Projekt -> Pruef-Tor bewusst aus.
      busy.add(sessionID)
      try {
        const { ok, out } = await runVerify(cmd)
        const round = rounds.get(sessionID) ?? 0
        if (ok) {
          rounds.delete(sessionID)
          await announce("[Pruefung]", "Etappe fertig und die Tests sind gruen.", "normal")
          return
        }
        if (!AUTOFIX || round >= MAX_ROUNDS) {
          rounds.delete(sessionID)
          await announce(
            "[Pruefung]",
            `Die Tests sind rot und ich habe ${round} Reparaturversuche verbraucht. ` +
            `Hier komme ich allein nicht weiter, Commander.`,
            "normal",
          )
          return
        }
        rounds.set(sessionID, round + 1)
        await announce(
          "[Pruefung]",
          `Tests rot — ich repariere selbst weiter, Runde ${round + 1} von ${MAX_ROUNDS}.`,
          "silent",
        )
        await sendPrompt(
          sessionID,
          `[MC2-PRUEFTOR] Deine Etappe gilt noch NICHT als fertig: der Verify-Befehl des ` +
          `Projekts ist fehlgeschlagen.\n\n` +
          `Befehl: ${cmd}\n\n` +
          `Ausgabe (Ende):\n\`\`\`\n${out}\n\`\`\`\n\n` +
          `Behebe die Ursache — nicht das Symptom, und schalte keinen Test ab. ` +
          `Wenn du fertig bist, melde dich normal; ich pruefe dann erneut. ` +
          `(Reparaturrunde ${round + 1} von ${MAX_ROUNDS}.)`,
        )
      } finally {
        busy.delete(sessionID)
      }
    },
  }
 }
 export default MC2Governor
@@ -1,82 +0,0 @@
 <#
  push-und-sync.ps1 — der Handschlag zwischen PC und AI-Box (21.08.2026).
  Bahn:  PC (Quelle der Wahrheit)  ->  Gitea  ->  Box ~/projekte
  Warum ueberhaupt ein Skript: `projekte-sync` laeuft auf der Box stuendlich. Wer
  gerade gepusht hat, will aber nicht bis zu 60 Minuten warten. Das hier stoesst
  denselben Dienst sofort an — kein zweiter Mechanismus, nur ein Ausloeser.
  Warum PowerShell und nicht Git-Bash: Push zum Gitea geht vom PC nur ueber den
  Git Credential Manager, und den gibt es hier (Lehre vom 24.07.).
  Aufruf (im Projektordner):
      .\deploy\push-und-sync.ps1
      .\deploy\push-und-sync.ps1 -NurSync        # nicht pushen, nur Box nachziehen
      .\deploy\push-und-sync.ps1 -Pfad "F:\Coding Stuff\rippy"
 #>
 [CmdletBinding()]
 param(
  [string] $Pfad     = (Get-Location).Path,
  [switch] $NurSync,
  [string] $BoxHost  = "hitonabi@192.168.178.151"
 )
 $ErrorActionPreference = "Stop"
 function Schritt($text) { Write-Host "`n== $text" -ForegroundColor Cyan }
 function Gut($text)     { Write-Host "   $text"   -ForegroundColor Green }
 function Warn($text)    { Write-Host "   $text"   -ForegroundColor Yellow }
 Set-Location $Pfad
 # --- 1. Ist das ueberhaupt ein Repo, und was steht an? ---------------------
 $null = git rev-parse --is-inside-work-tree 2>$null
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "Kein Git-Repository: $Pfad" }
 $zweig = (git branch --show-current).Trim()
 # Repo-Name aus der Remote-URL, NICHT aus dem Ordnernamen: der lokale Ordner heisst
 # z. B. "mission-control-2", das Gitea-Repo aber "mission-control-v2". Der Ordnername
 # haette die Box-Abfrage still ins Leere laufen lassen.
 $remote = (git remote get-url origin).Trim()
 $repo   = [System.IO.Path]::GetFileNameWithoutExtension(($remote -split '/')[-1])
 Schritt "Repo '$repo', Zweig '$zweig'"
 $offen = git status --porcelain
 if ($offen) {
  Warn "Es liegen unversionierte/ungespeicherte Aenderungen:"
  $offen | Select-Object -First 10 | ForEach-Object { Warn "     $_" }
  Warn "Diese werden NICHT mitgeschickt. Erst committen, dann erneut aufrufen."
 }
 # --- 2. Pushen ------------------------------------------------------------
 if (-not $NurSync) {
  $ausstehend = git log --oneline "origin/$zweig..HEAD" 2>$null
  if (-not $ausstehend) {
    Gut "Nichts zu pushen — Gitea ist bereits auf Stand."
  } else {
    Schritt "Push nach Gitea ($(($ausstehend | Measure-Object).Count) Commit(s))"
    $ausstehend | ForEach-Object { Write-Host "     $_" }
    git push origin $zweig
    if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "Push fehlgeschlagen. Haengt die DDNS-Domain? Interne Adresse ist http://192.168.178.153:3000" }
    Gut "gepusht"
  }
 }
 # --- 3. Box nachziehen lassen --------------------------------------------
 Schritt "Box zieht nach (projekte-sync)"
 ssh $BoxHost "systemctl --user start projekte-sync.service"
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "Sync-Dienst liess sich nicht starten." }
 $stand = ssh $BoxHost "cd ~/projekte/$repo 2>/dev/null && git log --oneline -1 || echo 'NICHT-IN-PROJEKTE'"
 if ($stand -eq "NICHT-IN-PROJEKTE") {
  Warn "'$repo' liegt nicht unter ~/projekte."
  Warn "Bei mission-control-v2 ist das ABSICHT: das Live-Deployment liegt in ~/mission-control-v2"
  Warn "und wird bewusst nicht automatisch gezogen — es braucht seinen eigenen Deploy-Schritt."
 } else {
  Gut "Box steht jetzt auf: $stand"
 }
 Write-Host ""
@@ -15,11 +15,10 @@ set -euo pipefail
 MODELS_DIR="${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/." "$HERMES/plugins/"; }
@@ -3,15 +3,14 @@
 # dass der komplette Inferenz-Stack noch FUNKTIONIERT — nicht nur "Befehl lief durch".
 # Exit 0 = alles ok, sonst 1 → der jobengine-Job wird im UI ROT (state=failed).
 #
-# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn/Mem0); dieser prüft Router+Engine+MC2
+# Pendant zu hermes-postcheck.sh (prüft das Gehirn); dieser prüft Router+Engine+MC2
 # inkl. einer ECHTEN 1-Token-Inferenz (beweist, dass ein Modell wirklich lädt & generiert).
 set -uo pipefail
 SWAP_URL="${MC_LLAMA_SWAP_URL:-http://127.0.0.1:8080}"
 MC_URL="${MC_URL:-http://127.0.0.1:9001}"
 MEM0_URL="${MEM0_SERVICE_URL:-http://127.0.0.1:8765}"
 BRAIN="${MC_WARMUP_MODELS:-fast}"; BRAIN="${BRAIN%% *}"   # erstes Modell, falls Liste
-EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Mem0/Gedächtnis)
+EMBED="${MC_WARMUP_EMBED:-embed}"; EMBED="${EMBED%% *}"   # Embedding-Modell (Gedächtnis)
 fail=0
 echo "=== Stack Post-Update: Funktionsprüfung ==="
@@ -48,14 +47,14 @@ else
  echo "FAIL · Inferenz auf '$BRAIN' fehlgeschlagen (Modell lädt/generiert nicht)"; fail=1
 fi
-# 3b. Embedding-Modell (für Mem0/Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
+# 3b. Embedding-Modell (für Gedächtnis) lädt und liefert einen Vektor?
 eresp="$(curl -s -m 120 -X POST "$SWAP_URL/v1/embeddings" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{\"model\":\"$EMBED\",\"input\":\"ping\"}" 2>/dev/null)"
 if printf '%s' "$eresp" | grep -q '"embedding"'; then
  echo "PASS · Embedding-Modell '$EMBED' liefert Vektoren"
 else
-  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Mem0/Gedächtnis betroffen)"; fail=1
+  echo "FAIL · Embedding-Modell '$EMBED' lädt/antwortet nicht (Gedächtnis betroffen)"; fail=1
 fi
 # 4. MC2 selbst gesund (Engine + Gateway erreichbar)?
@@ -85,13 +84,6 @@ if systemctl --user is-enabled --quiet mc2-steward 2>/dev/null; then
  fi
 fi
 # 5. Mem0-Sidecar (Gedächtnis) erreichbar?
 if curl -sf -m 5 "$MEM0_URL/health" >/dev/null 2>&1; then
  echo "PASS · Mem0-Sidecar erreichbar"
 else
  echo "FAIL · Mem0-Sidecar NICHT erreichbar"; fail=1
 fi
 if [ "$fail" -eq 0 ]; then
  echo "=== STACK OK ✓ ==="
 else
@@ -1,5 +1,5 @@
 #!/usr/bin/env bash
-# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Mem0, Voice) altern
+# Venv-Audit (monatlich, 17.07.2026): die Python-Nebendienste (Voice) altern
 # eingefroren — kein Auto-Update-Kanal deckt sie ab. Dieser Audit MELDET nur
 # (bewusst kein Auto-Update: Python-Deps brechen gern):
 #   je venv: veraltete Pakete zählen (pip list --outdated) + bekannte
@@ -9,7 +9,7 @@
 # idempotent je Monat). Läuft als Hermes-Cron --no-agent (stdout = Telegram).
 set -uo pipefail
-VENVS=("$HOME/.mem0/venv:mem0" "$HOME/.voice/venv:voice")
+VENVS=("$HOME/.voice/venv:voice")
 AUDIT_VENV="$HOME/.venv-audit"
 HERMES="$HOME/.local/bin/hermes"
 MONAT="$(date '+%Y-%m')"
@@ -4,7 +4,7 @@
 # Eingehängt als  ExecStartPost=-/usr/local/bin/llama-swap-warmup.sh  in llama-swap.
 #
 # `fast` = das Agent-Hirn (Qwen3.6-35B-A3B), `embed` = das Embedding-Modell
-# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Mem0/Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
+# (Qwen3-Embedding-0.6B, für Gedächtnis). Die Augen (vision/VL-30B) sind seit 07.07.
 # ON-DEMAND (User-Entscheid) und gehören NICHT mehr ins Warm-Set — die Lucy-App wärmt sie
 # beim Start selbst an. Modelle werden NICHT automatisch zusammen geladen — jedes einzeln
 # anstoßen, sonst bleibt es kalt.
@@ -1,335 +0,0 @@
 # Umbau: OpenChamber als Coding-Bahn, Lucy bleibt SysAdmin
 _Entschieden 21.08.2026. Rückbau der Hermes-Coding-Bahn ist **erledigt**, der Aufbau von
 OpenChamber steht aus. Diese Datei ist die Übergabe an die nächste Sitzung._
 ## Die Entscheidung
 **Zwei getrennte Bahnen** — der Weg, der bei diesem Stack schon einmal funktioniert hat:
 | Bahn | Werkzeug | Zweck |
 |---|---|---|
 | **Betrieb** | Hermes-Runtime (Lucy) | SysAdmin, Telegram, Crons, Gedächtnis, Skills, Stimme, PC-Steuerung |
 | **Coding** | **OpenChamber** über OpenCode | Nur programmieren. Getrennt von Lucy. |
 | **Motor** | llama-swap `:8080` / MC2-Gateway `:9010` | beide Bahnen teilen sich die Modelle |
 | **Steuerpult** | MC2 `:9001` | unverändert |
 **Warum getrennt:** Der Versuch, beides in Hermes Desktop zu vereinen, ist an zwei Dingen
 gescheitert — die Gateway-Registry akzeptiert kein Benutzer/Passwort (nur Session-Token oder
 OAuth, beides für eine selbstgehostete Box ungeeignet), und der Sessions-Reiter fiel dadurch
 immer auf „This device" zurück. Details in der Gedächtnisnotiz vom 20./21.08.
 ## Was bereits erledigt ist (21.08.)
 **PC:**
 - Hermes Desktop + CLI deinstalliert (`hermes uninstall --full`), Reste von Hand entfernt
 - `AppData\Local\hermes`, `AppData\Roaming\Hermes`, `~\.hermes` — alle weg
 - Startmenü- und Desktop-Verknüpfungen entfernt
 - Env-Variablen bereinigt; **`HERMES_PC_TOKEN` bleibt bewusst** (Lucys PC-Executor auf `:7777`)
 - Node v24.19.0 in `Program Files` ist unabhängig → bleibt, erfüllt OpenChambers Anforderung (≥22)
 **Box:**
 - Bot-Profile `coder` + `debugger` entfernt (gesichert in `~/archiv-aufraeumen-20260820/`)
 - `~/.hermes/desktop-ssh/` entfernt, `desktop-auth.env` entfernt
 - ufw: Port **9119 wieder zu** — nur noch `22 · 9001 · 8080 · 7681`
 - Dashboard bleibt auf `0.0.0.0:9119` gebunden **mit Anmeldung**, damit MC2s `/hermes-ui`-Proxy
  nicht mehr passwortlos aus dem LAN erreichbar ist (das war ein offenes Scheunentor).
  Zugang: `~/.hermes/dashboard-login.txt` (0600), Benutzer `commander`.
  ‼️ Zugangsdaten stehen **nur** in `config.yaml` — die frühere `EnvironmentFile` hat sie still
  überstimmt und kostete eine Fehlersuche. Eine Quelle, eine Wahrheit.
 **Verifiziert nach dem Rückbau:** 5 Dienste aktiv · 4 MCP-Server · 4 Crons · Telegram `connected`
 · PC-Executor HTTP 200. Lucy ist vollständig funktionsfähig.
 ## Was aufzubauen ist
 ### 1. OpenCode auf der Box
 Wurde beim Juli-Rückbau entfernt (`command -v opencode` → leer). Muss neu.
 ```bash
 # Installation (Box)
 curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
 # Provider auf den lokalen Motor zeigen lassen: ~/.config/opencode/opencode.json
 #   base_url  http://127.0.0.1:9010/v1   (MC2-Gateway, kann model:auto)
 #   oder      http://127.0.0.1:8080/v1   (llama-swap direkt)
 #   api_key   local
 ```
 Als systemd-**User**-Dienst (wie alle anderen — reboot-fest, sudo-frei):
 ```
 opencode serve --hostname 0.0.0.0 --port 4096
 ```
 Danach `ufw allow from 192.168.178.0/24 to any port 4096 proto tcp`.
 ### 2. OpenChamber auf dem PC
 Desktop-Version von den GitHub-Releases (`openchamber/openchamber`, MIT, ~9,1k ★).
 **Wichtig:** Die Desktop-Variante bringt eine eigene OpenCode-CLI mit — für den Remote-Betrieb
 muss sie ausgeschaltet werden:
 ```
 OPENCODE_HOST       = http://192.168.178.151:4096     ← volle Adresse MIT Port, OHNE Pfad
 OPENCODE_SKIP_START = true
 ```
 > Fehlt der Port oder hängt ein Pfad dran, **ignoriert OpenChamber die Variable und startet
 > stillschweigend seinen eigenen Server.** Genau diese Klasse Fehler hat uns bei Hermes einen
 > halben Tag gekostet.
 Modelle, Provider und Schlüssel liegen in **OpenCode**, nicht in OpenChamber.
 ### 3. Modellwahl — nicht wieder den dichten Coder
 ★★ **`fast` (Qwen3.6-35B-A3B) nehmen, nicht `coder` (Qwen3.8-27B).** Gemessen:
 | | Ausgabe | Eingabe | SWE-bench Verified |
 |---|---|---|---|
 | `fast` Qwen3.6-35B-A3B (MoE) | **95,7 t/s** | 221 t/s | **73,4** |
 | `coder` Qwen3.8-27B (dicht) | 12,6 t/s | 144 t/s | keine agentische Messung |
 Das dichte Modell ist bandbreitenlimitiert (17 GB ÷ 215 GB/s ≈ 12,6 t/s = Hardware-Limit).
 Der MoE ist **schneller und besser**.
 ### 4. Die Arbeitsanweisung mitnehmen — der wichtigste Fund überhaupt
 Der Agent las in Lauf A eine ganze Nacht lang und schrieb **null Dateien**. Mit dieser Zeile
 im Auftrag schrieb er in 24 Minuten fünf:
 > **„Arbeite Datei für Datei. Lies HÖCHSTENS zwei Dateien, bevor du die erste änderst.
 > Kein Gesamtplan, keine Vollinventur. Eine halbfertige Änderung ist wertvoller als eine
 > vollständige Analyse ohne Änderung."**
 Gehört in OpenChambers System-Prompt bzw. `AGENTS.md` der Projekte.
 ## Bekannte Fallen (aus dem Juli-Audit + heute)
 - **Bus-Faktor 1** bei OpenChamber: ~70–80 % der Commits von einer Person. Version **pinnen**,
  nicht blind auto-updaten.
 - **Windows-Installer unsigniert** → SmartScreen-Warnung ist erwartbar, kein Alarm.
 - Nie ohne `--ui-password` über localhost hinaus binden.
 - `opencode web` (nicht OpenChamber!) hat einen kaputten Projekt-Finder für `$HOME` — falls
  irgendwo ein leerer Projektbaum auftaucht, ist das der Grund.
 - Git-Push zum Gitea geht vom PC **nur über PowerShell/GCM**, nicht aus der Git-Bash.
 ## Erster Test nach dem Aufbau
 Die Referenzaufgabe liegt bereit und ist halb erledigt — ideal zum Vergleich:
 ```
 Worktree:  ~/projekte/mc2-referenz   (Zweig referenz/mem0-ausbau)
 Aufgabe:   docs/aufgaben/referenzaufgabe-mem0-ausbau.md
 Prüfung:   bash docs/aufgaben/referenz-check.sh
 Stand:     5 von 17 Dateien erledigt (Hermes-Lauf A2, abgebrochen durch SSH-Fehler)
 ```
 Damit lässt sich direkt vergleichen: **Wie lange braucht OpenChamber + `fast` für dieselben
 17 Dateien?** Hermes + dichter Coder brauchte hochgerechnet ~80 Minuten; die Rechnung für
 `fast` sagt ~30.
 ---
 ## Stand nach dem Aufbau (21.08.2026)
 **Beide Bahnen stehen. Der Aufbau ist erledigt, der Referenzlauf steht aus.**
 ### Box (`192.168.178.151`)
 | Sache | Wert |
 |---|---|
 | OpenCode | **1.18.20**, `~/.opencode/bin/opencode` (eigenständiges Binary, kein Node nötig) |
 | Dienst | `opencode-server.service` (systemd **user**, `enable`d, Linger=yes → reboot-fest) |
 | Lauscht | `0.0.0.0:4096`, Arbeitsverzeichnis `~/projekte` |
 | ufw | Regel 5: `4096/tcp ALLOW IN 192.168.178.0/24` |
 | Provider | `box` → `http://127.0.0.1:9010/v1` (MC2-Gateway), `apiKey: local` |
 | Modelle | `box/fast` (Standard) · `box/heavy` · `box/hermes` (small_model) · `box/coder` (nur Vergleich) |
 | Autoupdate | `false` in `opencode.json` |
 Konfiguration: `~/.config/opencode/opencode.json`.
 **Nur Rollen-Aliase**, keine Modell-Eigennamen — die Konsolidierung wirft Eigennamen sonst raus (Regel vom 20.08.).
 ### Arbeitsanweisung — global verdrahtet
 Liegt als `~/.config/opencode/ARBEITSANWEISUNG.md` und ist über `instructions` in
 `opencode.json` in **jeder** Sitzung aktiv, nicht nur in Projekten mit `AGENTS.md`.
 Gegengeprüft: „Wie viele Dateien höchstens?" → `2`. `~` wird von OpenCode expandiert.
 ### PC
 | Sache | Wert |
 |---|---|
 | OpenChamber | **v1.19.0** (18.08.), `%LOCALAPPDATA%\Programs\@openchamberelectron` |
 | Signatur | `NotSigned` — erwartet, kein Alarm |
 | `OPENCODE_HOST` | `http://192.168.178.151:4096` (User-Env, mit Port, ohne Pfad) |
 | `OPENCODE_SKIP_START` | `true` (User-Env) |
 **Verifiziert:** OpenChamber hält 8 offene TCP-Verbindungen zur Box auf `:4096`,
 startet **keinen** eigenen OpenCode (kein lokaler Prozess, kein lokaler Port).
 Damit ist genau der Punkt genommen, an dem Hermes Desktop gescheitert ist.
 **Auto-Update:** kein Riegel nötig. Im Bundle steht `autoUpdater.autoDownload = false` und
 `autoInstallOnAppQuit = false` — OpenChamber lädt nie von selbst, es meldet nur und wartet
 auf einen Klick. Die Version ist damit faktisch gepinnt.
 ### ‼️ Offene Sicherheitsentscheidung — bewusst so gewählt
 Der Server läuft **ohne Anmeldung** im LAN. Beim Start meldet er selbst:
 ```
 Warning: OPENCODE_SERVER_PASSWORD is not set; server is unsecured.
 ```
 Praktisch heißt das: jedes Gerät im `192.168.178.0/24` kann über die API beliebige
 Befehle als `hitonabi` auf der Box ausführen — dieselbe Klasse Loch wie das passwortlose
 Dashboard auf `:9119`, das am 20.08. zugemacht wurde.
 ★★ **Ein Riegel wäre da und kostet nichts:** OpenChamber schickt HTTP-Basic-Auth mit, wenn
 `OPENCODE_SERVER_PASSWORD` gesetzt ist (Benutzer aus `OPENCODE_SERVER_USERNAME`,
 Standard `opencode`). Server-Variable in der systemd-Unit, gleiche Variable als User-Env
 auf dem PC — **kein Tunnel, keine Umstellung, der Port bleibt offen im LAN.**
 Der User hat am 21.08. **bewusst dagegen entschieden** („so lassen"). Nicht neu aufrollen,
 aber hier notiert, damit es kein stiller Defekt bleibt.
 ### Nächster Schritt: der Referenzlauf
 Alles steht bereit, nichts wurde am Prüfstand angefasst:
 ```
 Worktree:  ~/projekte/mc2-referenz   (Zweig referenz/mem0-ausbau)
 Stand:     5 von 17 Dateien erledigt, referenz-check.sh sagt ROT
 Prüfung:   bash docs/aufgaben/referenz-check.sh
 ```
 Die Arbeitsanweisung wirkt dort über die **globale** Instruktion — `AGENTS.md` im Worktree
 wurde absichtlich **nicht** angefasst, damit der Vergleich zu Lauf A/A2 sauber bleibt.
 Zu messen: **Wie lange braucht OpenChamber + `fast` für dieselben 17 Dateien?**
 Hermes + dichter `coder` brauchte hochgerechnet ~80 Minuten; die Rechnung für `fast` sagt ~30.
 ### ‼️ Falle: der Ordner-Knopf reicht Windows-Pfade an die Box durch
 **Beim ersten Lauf sofort hineingetappt (21.08., ~1 h verloren).** Die Sitzung stand auf:
 ```
 /home/hitonabi/projekte/F:\Coding Stuff\mission-control-2
 ```
 OpenChamber hatte den **Windows-Pfad des PCs** an den Box-Server durchgereicht, der ihn hinten
 an sein `WorkingDirectory` klebte. Das Verzeichnis existiert auf der Box nicht → der Agent hat
 kein Arbeitsverzeichnis, es geht **keine einzige Anfrage** an den Motor raus. In der Oberfläche
 sieht das aus wie „hängt": Nachricht steht da, eine Zusammenfassung erscheint, danach nichts.
 `tokens: 0/0`.
 **Ursache, im Bundle nachgesehen:** OpenChamber öffnet Ordner über Electrons natives
 `showOpenDialog` — den **lokalen** Windows-Dateibrowser. Einen Fern-Auswähler gibt es nicht.
 Im Fernbetrieb liefert dieser Knopf also *immer* einen unbrauchbaren Pfad.
 **Der richtige Weg:** Seitenleiste → **„Projekt hinzufügen"**. Das ist ein eigener Dialog
 (`directoryExplorerDialog`) mit Baum **und** Eingabefeld („Enter path or select from tree…"),
 und der geht über den Server — also über die Box.
 **Diagnose in einem Befehl** — wenn wieder „nichts passiert", zeigt das den Grund sofort:
 ```bash
 ssh hitonabi@192.168.178.151 "curl -s http://127.0.0.1:4096/session | python3 -c \"import json,sys; s=json.load(sys.stdin); s.sort(key=lambda x: x['time']['updated'], reverse=True); x=s[0]; print(x['directory'], x.get('model'), x.get('tokens'))\""
 ```
 Steht dort ein Pfad mit `F:\` oder `tokens 0/0`, ist es diese Falle.
 **Merke:** Ein Projekt taucht in der Server-Liste erst auf, wenn dort einmal eine Sitzung lief.
 `mc2-referenz` wurde am 21.08. mit einem harmlosen Lauf angemeldet (`box/hermes`, „Antworte nur
 mit OK") — Worktree danach nachgemessen unverändert: 5 geänderte Dateien, HEAD `e04ace2`.
 ---
 ## ▶▶ Kurswechsel 21.08. (nachmittags): Quelle ist der PC, nicht die Box
 Der Fernbetrieb oben war **falsch herum gedacht**. Der User arbeitet so — und so ist es
 jetzt gebaut:
 ```
 F:\Coding Stuff\…            ← Quelle der Wahrheit, liegt IMMER lokal
   │  OpenChamber startet seine EIGENE OpenCode-CLI und arbeitet an lokalen Dateien
   │  git push (PowerShell/GCM)
   ▼
 Gitea  192.168.178.153:3000
   │  projekte-sync (stuendlich, --ff-only) — oder sofort per Skript
   ▼
 AI-Box ~/projekte/…          ← Spiegel fuer Deploy / CI / Lucy
   ▲
   └─ von der Box kommt NUR noch das Modell (Inferenz ueber HTTP)
 ```
 **Damit faellt die Windows-Pfad-Falle ersatzlos weg** — es gibt keine Fernpfade mehr.
 ### ★★ Kein Box-Umbau noetig: MC2 `:9001/v1` ist der Modellweg
 Erst war geplant, den Gateway `:9010` ins LAN zu binden. Ueberfluessig — die Gateway-Unit
 sagt es selbst: *„LAN-Clients kommen weiter ueber MC2 `:9001/v1`, das roh hierher
 durchreicht."* Der Port ist seit jeher offen.
 Vom PC aus gemessen: `:9001/v1/models` liefert **die Rollen-Aliase** (`fast`, `heavy`,
 `hermes`, `coder`), `fast` antwortet in **0,7 s**. Kein neuer Port, keine Neubindung,
 keine ufw-Regel — und **keine Modell-Eigennamen** in der PC-Konfiguration (die Regel vom
 20.08. bleibt gewahrt). llama-swap `:8080` waere die Alternative gewesen, liefert aber nur
 Eigennamen (`Qwen3.6-35B-A3B`) → genau der stille 404 vom 19.08.
 ### Was auf dem PC steht
 `C:\Users\TobisPC\.config\opencode\opencode.json` — Provider `aibox` →
 `http://192.168.178.151:9001/v1`, Standard `aibox/fast`, `small_model` `aibox/hermes`.
 Die Juli-Struktur ist erhalten: Agenten `plan`(heavy) · `build`(fast) · `explore`(hermes) ·
 `review`(heavy), inklusive **IDE-Zaun** (`ssh`/`scp`/`sftp` deny, gezielte Arcane-Ausnahme;
 Catch-all `*: allow` steht ZUERST, weil OpenCode `findLast` auswertet).
 Arbeitsanweisung als `ARBEITSANWEISUNG.md` daneben, ueber `instructions` global geladen.
 Das Plugin `plugin/mc2-governor.ts` wird automatisch mitgeladen: Werkzeug-Zaun,
 Pruef-Tor-Schleife, Savepoint statt Zusammenfassen, Meldungen an Lucys Stimme.
 ‼️ Es blockt **`git push`** absichtlich — *„Veroeffentlichen ist Sache des Menschen."*
 Der Agent codet, gepusht wird von Hand (siehe Skript unten).
 **Gebuendelte CLI:** OpenCode **1.18.18** in OpenChambers `resources\opencode-cli`.
 Im lokalen Betrieb vergibt OpenChamber dem Server automatisch ein Passwort
 (`OPENCODE_SERVER_PASSWORD`, lifecycle-owned) — `/config` antwortet von aussen mit `401`.
 Der Schutz, den der Box-Server nicht hatte, ist hier also gratis dabei.
 **Env-Variablen `OPENCODE_HOST` und `OPENCODE_SKIP_START` sind wieder ENTFERNT.**
 Sie erzwingen den Fernbetrieb; mit ihnen startet OpenChamber keine eigene CLI.
 ### Box zurueckgebaut
 `opencode-server.service` ist **gestoppt, deaktiviert und geloescht**, die ufw-Regel fuer
 `4096` wieder entfernt. Damit erledigt sich die offene Sicherheitsfrage von heute Mittag
 von selbst: der ungeschuetzte Dienst existiert nicht mehr. ufw steht wieder auf
 `22 · 9001 · 8080 · 7681`.
 ### `deploy/push-und-sync.ps1` — der Handschlag
 ```powershell
 .\deploy\push-und-sync.ps1              # committen -> pushen -> Box zieht sofort nach
 .\deploy\push-und-sync.ps1 -NurSync     # nur nachziehen
 .\deploy\push-und-sync.ps1 -Pfad "F:\Coding Stuff\rippy"
 ```
 Stoesst `projekte-sync` sofort an, statt bis zu 60 Minuten auf den Timer zu warten —
 **kein zweiter Mechanismus, nur ein Ausloeser.** Meldet danach, auf welchem Commit die Box steht.
 ‼️ **Falle beim Bauen gefunden:** Der Repo-Name darf **nicht** aus dem Ordnernamen kommen —
 lokal heisst es `mission-control-2`, in Gitea `mission-control-v2`. Das Skript liest ihn
 aus der Remote-URL. Getestet gegen beide Faelle: MC2 (Live-Deployment, liegt als
 Verknuepfung unter `~/projekte`) und `rippy` (normales Projekt, `a14449e`).
 ### Offener Punkt: PC-Remote haengt an der DDNS-Domain
 Der PC pusht nach `https://git.tobisniceshomelab.ddnsfree.com/…`, die Box nutzt intern
 `http://192.168.178.153:3000`. Die Domain ist nachts durch die Zwangstrennung zeitweise
 tot (Lehre vom 24.07.). Umstellen mit:
 ```bash
 git remote set-url origin http://192.168.178.153:3000/Hitonabi/mission-control-v2.git
 ```
 Noch **nicht** gemacht — aendert Git-Konfiguration in den Repos des Users.
@@ -1,93 +0,0 @@
 # Hermes: Werkzeuge nach Bedarf (21.08.2026)
 ## Die Frage war: kann Hermes Werkzeuge je nach Aufgabe an- und abschalten?
 **Ja — auf drei Ebenen, und die wichtigste lief schon.**
 ### 1. Automatisch zur Laufzeit — `tool_search` (war bereits an)
 ```
 tools:
  tool_search:
    enabled: true
    threshold_pct: 10
    listing: auto
    listing_max_tokens: 4000
 ```
 Im Log nachweisbar:
 ```
 tool_search activated (tier 1): 47 core/visible tools kept,
 59 deferred (~5636 tokens), listing full (budget ~4000 tokens)
 ```
 Hermes haelt einen Kern sichtbar und schiebt den Rest hinter eine Suche; der Agent
 zieht nach, was er braucht. **Hier war nichts einzurichten.**
 Aber: das Aufschieben allein sparte nur 1.100–5.600 Tokens, waehrend `kanban` mit
 22,7 KB im sichtbaren Kern blieb. Der Hebel lag woanders.
 ### 2. Global abschalten — `agent.disabled_toolsets`
 ```bash
 hermes config set agent.disabled_toolsets "[computer_use, image_gen, video, video_gen, kanban, delegation]"
 hermes tools disable session_search
 ```
 Abgeschaltet **anhand von 9 Tagen echter Nutzung**, nicht nach Gefuehl:
 | Werkzeugsatz | Groesse | Nutzung 13.–21.08. |
 |---|---|---|
 | `kanban` (14 Werkzeuge) | 22,7 KB | 35× lesen, **1× schreiben** |
 | `session_search` | 6,8 KB | **1×** |
 | `delegation` | 5,6 KB | Fan-out, seit OpenChamber tot |
 ‼️ `kanban` kennt `hermes tools disable` **nicht** — es haengt an `toolsets` /
 `platform_toolsets` und muss ueber `agent.disabled_toolsets` weg.
 ### 3. Pro Zugangsweg — `platform_toolsets.<platform>`
 ★★ **Der groesste Fund.** Es gibt einen eigenen Zugangsweg `cron` (17 Sitzungen im
 Log), fuer den **kein** Eintrag existierte — Cron-Jobs bekamen also die volle
 Werkzeugkiste. Von den drei Jobs braucht nur der Nachrichtenbericht ueberhaupt
 Werkzeuge, und der braucht zwei:
 ```bash
 hermes config set platform_toolsets.cron "[web, terminal]"
 ```
 `web` fuer die Suche, `terminal` um `notify.sh` aufzurufen. Mehr nicht.
 Ausserdem moeglich, hier nicht gebraucht: `hermes -t TOOLSETS` setzt den
 Werkzeugsatz fuer einen einzelnen Aufruf.
 ## Gemessen mit `hermes prompt-size`
 Vorlast **je Anfrage**, Systemprompt plus Werkzeug-Schemata:
 | Zugangsweg | vorher | nachher | |
 |---|---|---|---|
 | `cli` | 99,4 KB | **56,5 KB** | −43 % |
 | `cron` | 63,1 KB | **16,4 KB** | **−74 %** |
 Rund 11.000 Tokens weniger bei jedem interaktiven Zug, rund 12.000 bei jedem
 Cron-Lauf. Das ist Kontext, der vorher fuer Werkzeugbeschreibungen draufging,
 die nie aufgerufen wurden.
 ## Nachgeprueft, nicht angenommen
 - Lucy interaktiv: Terminal, Dateien, Websuche, Gedaechtnis — alle vier da.
 - Daily News Report mit nur `[web, terminal]` durchgelaufen und zugestellt.
  Der Bericht war sogar besser als der Lauf davor.
 - Sicherung der Konfiguration liegt unter `~/.hermes/config.yaml.bak-kiss-20260821`.
 ## Noch drin, wenn es noch schlanker soll
 - `api_server` traegt 44,8 KB (19 Werkzeuge) — mehr als `cli`. Dort haengt noch
  `hermes-pc-control`, das in 9 Tagen **null Mal** aufgerufen wurde und an dem
  eine geplante Aufgabe auf dem PC plus ein eigenes Token haengen.
 - MCP `hermes-web-fetch` (1 Aufruf) doppelt das eingebaute `web_extract`.
 - MCP `mission-control-voice` (1 Aufruf) doppelt das eingebaute `text_to_speech`.
 - Die alten Eintraege `kanban` / `delegation` stehen noch in `platform_toolsets`;
  `agent.disabled_toolsets` sticht sie, aber aufgeraeumt ist es nicht.
@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as A,I as P,f as M,k as B,u as D,r as z,j as e,J as T,b as a,K as g,M as b,N as W,t as f,W as j,O as G,X as I,C as N,n as y,q as i}from"./index-CCbyojll.js";/**
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 *
 * This source code is licensed under the ISC license.
@@ -1,4 +1,4 @@
-import{c as W,a1 as H,a2 as F,u as G,k as T,r as b,j as e,R as _,b as y,L as m,C as E,_ as O,D as P,a0 as z,a3 as R,a4 as V,X as D,T as C,F as K,n as $,a5 as q,q as U}from"./index-CCbyojll.js";import{S,H as Q}from"./SectionLabel-BfFwUeZU.js";import{C as M}from"./chevron-down-SPeGIim5.js";/**
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@@ -1,4 +1,4 @@
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@@ -1,4 +1,4 @@
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@@ -7,7 +7,7 @@
    <link rel="manifest" href="/manifest.webmanifest" />
    <link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/favicon.svg" />
    <title>Mission Control 2.0</title>
-    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-CCbyojll.js"></script>
+    <script type="module" crossorigin src="/assets/index-0Xcu6PnS.js"></script>
    <link rel="stylesheet" crossorigin href="/assets/index-Dv1-nhwH.css">
  </head>
  <body>
@@ -2,7 +2,7 @@ import { Gauge } from "lucide-react"
 import { useVoiceTrace } from "@/lib/queries"
 import type { VoiceTurn } from "@/lib/api"
-// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Mem0 ist ein Unter-Detail
+// Balken-Stufen in kanonischer Reihenfolge (zeitlich disjunkt). Gedächtnis ist ein Unter-Detail
 // INNERHALB von „Hirn" und wird NICHT als eigenes Segment addiert (sonst Doppelzählung).
 const SEGMENTS = [
  { key: "stt_ms", label: "STT", color: "#f59e0b" },
@@ -39,7 +39,7 @@ function culprit(t: VoiceTurn): { label: string; color: string; ms: number } | n
 function TurnRow({ t, scale }: { t: VoiceTurn; scale: number }) {
  const title = SEGMENTS.map((s) => `${s.label} ${fmt(t[s.key] as number | null)}`).join(" · ")
-    + (t.mem0_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.mem0_ms)})` : "")
+    + (t.memory_ms != null ? ` (davon Gedächtnis ${fmt(t.memory_ms)})` : "")
  return (
    <div className="flex items-center gap-2.5">
      <span className="w-14 shrink-0 text-right font-mono text-[10px] text-muted-foreground/60">{ago(t.ts)}</span>
@@ -103,7 +103,7 @@ export function LatencyCard() {
          {latest && !latest.error && (
            <div className="mt-0.5 font-mono text-[11px] text-muted-foreground/70">
              {SEGMENTS.filter((s) => (latest[s.key] as number | null) != null).map((s) => `${s.label} ${fmt(latest[s.key] as number)}`).join(" · ")}
-              {latest.mem0_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.mem0_ms)}</span>}
+              {latest.memory_ms != null && <span className="text-muted-foreground/50"> · davon Gedächtnis {fmt(latest.memory_ms)}</span>}
            </div>
          )}
        </div>
@@ -128,7 +128,7 @@ export function LatencyCard() {
      )}
      <div className="mt-3 border-t border-border/30 pt-2 text-[10px] leading-relaxed text-muted-foreground/70">
-        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Mem0-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
+        „Hirn" = Zeit bis zum ersten Wort (Agent + Gedächtnis-Suche + Modell); Tool-Runden stecken in „Antwort". Reine
        Telegram-Turns laufen an MC2 vorbei und erscheinen hier nicht.
      </div>
    </div>
@@ -443,7 +443,7 @@ export interface TokenStats {
 }
 // Per-Turn-Latenz-Trace (GET /api/voice/trace). Balken-Stufen (zeitlich disjunkt):
-// stt · vision · hirn · gen. mem0 = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
+// stt · vision · hirn · gen. memory = Unter-Detail INNERHALB von hirn (nicht zum Balken addieren).
 export interface VoiceTurn {
  id: string
  ts: number          // Epoch-Sekunden
@@ -452,9 +452,9 @@ export interface VoiceTurn {
  had_images: boolean
  stt_ms: number | null
  vision_ms: number | null
-  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Mem0 + LLM-TTFT)
+  hirn_ms: number | null   // Zeit bis erstes Inhalts-Token (Agent + Gedächtnis + LLM-TTFT)
  gen_ms: number | null    // Generierung nach dem ersten Token bis Stream-Ende
-  mem0_ms: number | null   // Teil VON hirn (Mem0-Retrieve), best-effort
+  memory_ms: number | null   // Teil VON hirn (Gedächtnis-Retrieve), best-effort
  total_ms: number
  error: string | null
 }
@@ -345,11 +345,8 @@ description: Treibt Entwicklung mit strikter TDD-Praxis
            </div>
          </div>
          <Stack>
-            Dein Gedächtnis (Tab <strong>Gedächtnis</strong>) ist <strong>Mem0</strong>-basiert: auto-lernend &amp;
+            Dein Gedächtnis ist auto-lernend &amp; semantisch: Der Agent lernt im Hintergrund nach jedem Turn —
-            semantisch, <strong>graph-first</strong> dargestellt, mit 4-Typen-Taxonomie
+            egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
            (<Pill>Identität</Pill> · <Pill>Wissen</Pill> · <Pill>Regeln</Pill> · <Pill>Ereignisse</Pill>). Der Agent
            lernt im Hintergrund nach jedem Turn — egal ob du per Desktop, Konsole, Telegram oder Lucy mit ihm sprichst.
            <br /><strong>Gotcha:</strong> ein gelöschter Fakt kann wieder auftauchen, solange die Original-Nachricht noch im Verlauf steht (additive Extraktion).
          </Stack>
        </Card>
@@ -216,7 +216,7 @@ def system_status() -> str:
@mcp.tool()
 def list_services() -> str:
-    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Mem0, Voice)."""
+    """Erreichbarkeit aller Stack-Dienste (Engine, Gateway, Hermes, Voice)."""
    data = _get("/api/system/services")
    return "\n".join(
        f"{'✅' if s['ok'] else '❌'} {s['name']} ({s['url']})"
@@ -227,7 +227,7 @@ def list_services() -> str:
@mcp.tool()
 def restart_service(service: str) -> str:
    """Startet einen erlaubten Dienst neu. Erlaubt: llama-swap (Engine) | mission-control-2 |
-    hermes-gateway | hermes-terminal | mem0-service | voice-service. Der Engine-Neustart
+    hermes-gateway | hermes-builtin-ui | voice-service. Der Engine-Neustart
    (llama-swap = System-Dienst) kann das Box-Passwort verlangen, wenn kein NOPASSWD gesetzt ist."""
    res = _post("/api/system/restart", {"service": service})
    return f"Restart {service}: {'ok' if res.get('ok') else 'Fehler — ' + res.get('err', '')}"
@@ -235,7 +235,7 @@ def restart_service(service: str) -> str:
@mcp.tool()
 def backup_now() -> str:
-    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (mem0 + Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
+    """Erstellt SOFORT ein Voll-Backup (Configs + Secrets). Nutze dies vor riskanten
    Änderungen oder wenn der Nutzer ein Backup will."""
    r = _post("/api/system/backup")
    return f"Backup erstellt: {json.dumps(r, ensure_ascii=False)}"
@@ -1,483 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Mem0-Sidecar für Mission Control 2.0 — das auto-lernende, semantische Gedächtnis.
 WARUM ein eigener Dienst? Mem0 + chromadb laufen nur unter Python 3.12 (`~/.mem0/venv`),
 das MC2-Backend aber unter Python 3.14 (kann mem0 nicht importieren). Darum kapselt dieser
 schlanke FastAPI-Dienst die Mem0-Memory-Instanz und exponiert sie auf localhost. MC2
 (`backend/services/memory.py`) spricht ihn per HTTP an — die `/api/memory`-API-Form bleibt
 nach außen unverändert (UI + MCP-Server kompatibel).
 Aufbau:
 - Vektor-Store : Chroma embedded (kein Docker auf der Box) — Pfad MEM0_CHROMA_PATH.
 - Embeddings   : llama.cpp `embed`-Rolle über llama-swap (/v1/embeddings, 1024 Dim).
 - LLM-Extraktion: lokales `fast`-Hirn (Qwen3.6) über llama-swap (/v1/chat/completions).
                  Thinking wird abgeschaltet (NoThinkLLM), sonst bricht die JSON-Extraktion ab.
 Läuft als systemd-User-Dienst (deploy/mem0-service.service) im `~/.mem0/venv`.
 Bind: 127.0.0.1 (nur lokal; MC2 proxyt nach außen).
 """
 import logging
 import os
 import re
 from contextlib import asynccontextmanager
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from mem0 import Memory
 from mem0.configs.llms.openai import OpenAIConfig
 from mem0.llms.openai import OpenAILLM
 from pydantic import BaseModel
 log = logging.getLogger("mem0_service")
 # --- Konfiguration (alles über Env überschreibbar; Defaults = Box-Stand) ----------
 USER_ID = os.environ.get("MEM0_USER_ID", "mission-control")  # ein geteiltes Gehirn
 EMBED_URL = os.environ.get("MEM0_EMBED_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
 LLM_URL = os.environ.get("MEM0_LLM_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1")
 EMBED_MODEL = os.environ.get("MEM0_EMBED_MODEL", "embed")
 LLM_MODEL = os.environ.get("MEM0_LLM_MODEL", "fast")
 EMBED_DIMS = int(os.environ.get("MEM0_EMBED_DIMS", "1024"))
 CHROMA_PATH = os.environ.get("MEM0_CHROMA_PATH", "/srv/models/mem0/chroma")
 HISTORY_DB = os.environ.get("MEM0_HISTORY_DB", "/srv/models/mem0/history.db")
 COLLECTION = os.environ.get("MEM0_COLLECTION", "mc2")
 API_KEY = os.environ.get("MEM0_API_KEY", "sk-local")  # llama.cpp ignoriert den Key
 LLM_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("MEM0_LLM_MAX_TOKENS", "2048"))
 SEARCH_TOP_K = int(os.environ.get("MEM0_SEARCH_TOP_K", "50"))
 # --- Rerank-Zweitstufe (07.07.2026): Die Vektor-Suche findet ÄHNLICHES, der Reranker ordnet
 # nach ECHTER Relevanz (Qwen3-Reranker via llama-swap /v1/rerank). Es ändert sich NUR die
 # Reihenfolge: `score` bleibt der Vektor-Score (RECALL_MIN_SCORE im Hermes-Plugin bleibt
 # kalibriert), Konsumenten, die vorne abschneiden (RECALL_LIMIT), bekommen automatisch die
 # relevantesten Fakten. Jeder Fehler → lautlos Vektor-Reihenfolge (Gedächtnis bricht NIE).
 RERANK_ENABLED = os.environ.get("MC_RERANK_ENABLED", "1") != "0"
 RERANK_URL = os.environ.get("MC_RERANK_URL", "http://127.0.0.1:8080/v1/rerank")
 RERANK_MODEL = os.environ.get("MC_RERANK_MODEL", "Qwen3-Reranker-0.6B")
 RERANK_TIMEOUT = float(os.environ.get("MC_RERANK_TIMEOUT", "8"))
 RERANK_CANDIDATES = int(os.environ.get("MC_RERANK_CANDIDATES", "20"))  # nur die Top-N neu ordnen (Latenz)
 # Kategorien = fundierte Memory-Taxonomie (semantisch/prozedural/episodisch), bewusst knapp (4).
 # Mem0-OSS kann nicht nativ klassifizieren (Cloud-Feature) → wir lassen das Hirn beim Lernen
 # einordnen (classify_facts). Die Beschreibungen steuern die Treffsicherheit der Auto-Zuordnung.
 CATEGORIES = ("identity", "knowledge", "rules", "events")
 DEFAULT_CATEGORY = "knowledge"
 CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
    "identity": "Identität & Vorlieben des Nutzers: wer er ist (Name, Rolle), wie er angesprochen werden "
                "will, persönliche Vorlieben und seine Arbeitsweise.",
    "knowledge": "Wissen & Fakten: stabile Fakten über Stack, Projekte, Tools, Infrastruktur und Umgebung.",
    "rules": "Regeln & Konventionen: verbindliche Anweisungen und Workflows — wie etwas gemacht werden "
             "soll, Do's und Don'ts.",
    "events": "Ereignisse & Entscheidungen: was passiert ist, getroffene Entscheidungen, zeitgebundene Vorgänge.",
 }
 class NoThinkLLM(OpenAILLM):
    """`fast` (Qwen3.6) ist ein Thinking-Modell. Unter response_format=json_object
    verbrennt das Reasoning Tokens und schneidet die JSON-Fakten ab (leeres Ergebnis).
    `enable_thinking=false` (chat_template_kwargs) → deterministische, schnelle Extraktion."""
    def generate_response(self, messages, response_format=None, tools=None,
                          tool_choice="auto", **kwargs):
        eb = dict(kwargs.pop("extra_body", {}) or {})
        eb.setdefault("chat_template_kwargs", {"enable_thinking": False})
        return super().generate_response(
            messages, response_format=response_format, tools=tools,
            tool_choice=tool_choice, extra_body=eb, **kwargs,
        )
 def build_memory() -> Memory:
    os.environ.setdefault("OPENAI_API_KEY", API_KEY)
    os.environ.setdefault("TOKENIZERS_PARALLELISM", "false")
    os.makedirs(CHROMA_PATH, exist_ok=True)
    os.makedirs(os.path.dirname(HISTORY_DB), exist_ok=True)
    cfg = {
        "vector_store": {"provider": "chroma", "config": {
            "collection_name": COLLECTION, "path": CHROMA_PATH}},
        "embedder": {"provider": "openai", "config": {
            "model": EMBED_MODEL, "embedding_dims": EMBED_DIMS,
            "openai_base_url": EMBED_URL, "api_key": API_KEY}},
        "llm": {"provider": "openai", "config": {
            "model": LLM_MODEL, "openai_base_url": LLM_URL, "api_key": API_KEY,
            "temperature": 0.1, "max_tokens": LLM_MAX_TOKENS}},
        "history_db_path": HISTORY_DB,
        # Sprache zwingend Deutsch erzwingen — mem0s englischer Extraktions-Prompt zieht sonst
        # Richtung Englisch. Eigennamen/Fachbegriffe bleiben unangetastet.
        "custom_instructions": (
            "RELEVANZ (ZWINGEND, WICHTIGSTE REGEL): Extrahiere NUR dauerhaft nützliche Fakten ÜBER DEN "
            "NUTZER (Identität, Vorlieben, Arbeitsweise), seine Projekte/Entscheidungen/Stände, stabile "
            "Fakten über Stack/Tools/Infrastruktur sowie verbindliche Regeln und Workflows. "
            "NIEMALS FAKTEN ÜBER DEN ASSISTENTEN SELBST (ZWINGEND): Extrahiere KEINE Aussagen über den "
            "Assistenten/die KI (Hermes, Lucy), seine Fähigkeiten, seinen Zustand, seine Tools/MCP-Server, "
            "seine Cronjobs, Commit-/Versionsstände oder welche Modelle er nutzt. Das Subjekt eines Fakts "
            "ist IMMER der Nutzer oder sein Projekt — niemals 'der Assistent', 'Hermes' oder 'Lucy'. "
            "KEINE ZEITGEBUNDENEN ZUSTÄNDE: Ignoriere transiente Momentaufnahmen (Fehler-/Job-Läufe, "
            "Commit-Rückstand, Versions-Updates, 'gerade dabei'-/'hochgefahren'-/'aufgewärmt'-Status, "
            "Test- und Onboarding-Fragen). IGNORIERE VOLLSTÄNDIG und gib KEINE Fakten zurück bei: "
            "Tagesnachrichten und Welt-/Politik-/Börsen-/Promi-Ereignissen, Wetter, allgemeinem Weltwissen "
            "ohne Bezug zum Nutzer, vom Assistenten erzeugten Zusammenfassungen oder Recherche-Ergebnissen, "
            "Smalltalk, sowie Meta-Aussagen über den Gesprächsverlauf (z.B. 'der Nutzer fragt nach X', "
            "'der Nutzer möchte Y prüfen', 'der Assistent tat Z'). Speichere nur, was in Wochen noch "
            "nützlich ist; im Zweifel NICHT speichern. "
            "SPRACHE (ZWINGEND): Formuliere ALLE Fakten auf DEUTSCH — unabhängig von der "
            "Eingabesprache, niemals auf Englisch übersetzen. Eigennamen, Befehle, Pfade, Modell- und "
            "Produktnamen sowie etablierte Fachbegriffe (z.B. PowerShell-Push, Deploy, Qwen3.6, Neovim, "
            "Vulkan) bleiben unverändert. Schreibe jeden Fakt knapp und atomar — genau eine Aussage."
        ),
    }
    m = Memory.from_config(cfg)
    # LLM gegen die Thinking-freie Variante tauschen (gleiche Verbindung).
    m.llm = NoThinkLLM(OpenAIConfig(
        model=LLM_MODEL, openai_base_url=LLM_URL, api_key=API_KEY,
        temperature=0.1, max_tokens=LLM_MAX_TOKENS,
    ))
    return m
 _mem: Memory | None = None
 def mem() -> Memory:
    global _mem
    if _mem is None:
        _mem = build_memory()
    return _mem
@asynccontextmanager
 async def lifespan(_app: FastAPI):
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    try:
        mem()  # Memory beim Start aufbauen (Chroma öffnen, Modelle anpingen)
        log.info("Mem0 bereit (chroma=%s, embed=%s, llm=%s)", CHROMA_PATH, EMBED_MODEL, LLM_MODEL)
    except Exception:
        log.exception("Mem0-Init fehlgeschlagen (Dienst läuft, /health meldet down)")
    yield
 app = FastAPI(title="MC2 Mem0 Sidecar", lifespan=lifespan)
 # --- Mapping Mem0 <-> MC2-API-Form -----------------------------------------------
 def _to_item(r: dict, score=None) -> dict:
    meta = r.get("metadata") or {}
    out = {
        "id": r.get("id"),
        "content": r.get("memory", ""),
        "category": meta.get("category") or "stable",
        "bereich": meta.get("bereich") or "",
        "source": meta.get("source") or "auto",
        "created_at": r.get("created_at") or "",
        "updated_at": r.get("updated_at") or r.get("created_at") or "",
    }
    if score is not None:
        try:
            out["score"] = round(float(score), 4)
        except (TypeError, ValueError):
            pass
    return out
 class MemIn(BaseModel):
    content: str
    category: str = DEFAULT_CATEGORY
    source: str = "manual"
 class MemUp(BaseModel):
    content: str | None = None
    category: str | None = None
 class LearnIn(BaseModel):
    text: str | None = None
    messages: list[dict] | None = None
    source: str = "auto"
    category: str = DEFAULT_CATEGORY
    classify: bool = True   # Hirn ordnet die gelernten Fakten automatisch ein
@app.get("/health")
 def health() -> dict:
    try:
        mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1)
        return {"ok": True}
    except Exception as exc:
        raise HTTPException(503, f"mem0 nicht bereit: {exc}")
 def _rerank(query: str, items: list[dict]) -> list[dict]:
    """Suchtreffer nach echter Relevanz umordnen; bei jedem Fehler unverändert zurück."""
    if not (RERANK_ENABLED and len(items) > 1):
        return items
    try:
        import httpx
        r = httpx.post(RERANK_URL, json={
            "model": RERANK_MODEL,
            "query": query,
            "documents": [i.get("content", "") for i in items],
            "top_n": len(items),
        }, timeout=RERANK_TIMEOUT)
        r.raise_for_status()
        results = r.json().get("results") or []
        ranked = []
        for s in sorted(results, key=lambda x: x.get("relevance_score", 0.0), reverse=True):
            idx = s.get("index")
            if isinstance(idx, int) and 0 <= idx < len(items):
                item = dict(items[idx])
                item["rerank_score"] = round(float(s.get("relevance_score", 0.0)), 4)
                ranked.append(item)
        # Nur übernehmen, wenn der Reranker ALLE Kandidaten bewertet hat (sonst Verlustgefahr).
        return ranked if len(ranked) == len(items) else items
    except Exception as exc:
        log.debug("rerank übersprungen: %s", exc)
        return items
@app.get("/memory")
 def list_memory(q: str = "", category: str = "", bereich: str = "") -> list[dict]:
    """q gesetzt → semantische Suche (mit Relevanz-Score). Sonst → alle Fakten.
    bereich='alltag'|'projekt' filtert (Fakten OHNE Bereichs-Feld laufen immer mit,
    damit Alt-Bestand nie verschwindet)."""
    if q:
        res = mem().search(q, filters={"user_id": USER_ID}, top_k=SEARCH_TOP_K)
        items = [_to_item(r, r.get("score")) for r in res.get("results", [])]
        # Zweitstufe: die vorderen Kandidaten nach echter Relevanz ordnen (Rest bleibt hinten dran).
        items = _rerank(q, items[:RERANK_CANDIDATES]) + items[RERANK_CANDIDATES:]
    else:
        res = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=1000)
        items = [_to_item(r) for r in res.get("results", [])]
        items.sort(key=lambda i: i.get("created_at", ""), reverse=True)
    if category:
        items = [i for i in items if i["category"] == category]
    if bereich in ("alltag", "projekt"):
        items = [i for i in items if i.get("bereich") in (bereich, "")]
    return items
@app.post("/memory", status_code=201)
 def add_memory(body: MemIn) -> dict:
    """Manueller/agentischer Einzel-Fakt → VERBATIM speichern (infer=False, keine
    LLM-Umformung). Auto-Lernen aus Gesprächen läuft über /learn (infer=True)."""
    content = body.content.strip()
    if not content:
        raise HTTPException(400, "content leer")
    res = mem().add(
        [{"role": "user", "content": content}],
        user_id=USER_ID, infer=False,
        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
    )
    results = res.get("results", [])
    if not results:
        raise HTTPException(500, "Mem0 hat nichts gespeichert")
    new_id = results[0]["id"]
    full = mem().get(new_id) or {}
    return _to_item(full) if full else _to_item({"id": new_id, "memory": content,
            "metadata": {"category": body.category, "source": body.source}})
@app.put("/memory/{mid}")
 def update_memory(mid: str, body: MemUp) -> dict:
    existing = mem().get(mid)
    if not existing:
        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
    cur = _to_item(existing)
    new_content = body.content.strip() if body.content is not None else cur["content"]
    new_cat = body.category if body.category is not None else cur["category"]
    mem().update(mid, data=new_content,
                 metadata={"category": new_cat, "source": cur["source"]})
    full = mem().get(mid) or {}
    return _to_item(full)
@app.delete("/memory/{mid}")
 def delete_memory(mid: str) -> dict:
    if not mem().get(mid):
        raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
    mem().delete(mid)
    return {"ok": True}
@app.get("/graph")
 def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
    """Fakten als Graph: Knoten = Fakten, Kanten = semantische Ähnlichkeit (Kosinus
    der gespeicherten Embeddings, je Knoten die top_k Nachbarn ≥ min_score). Für die
    Obsidian-artige Gedächtnis-Visualisierung im UI."""
    items = mem().get_all(filters={"user_id": USER_ID}, top_k=2000).get("results", [])
    nodes = [_to_item(r) for r in items]
    node_ids = [n["id"] for n in nodes]
    idx = {nid: i for i, nid in enumerate(node_ids)}
    # Embeddings direkt aus der Chroma-Collection ziehen (kein Re-Embedding).
    col = mem().vector_store.collection
    raw = col.get(include=["embeddings"])
    raw_ids = raw.get("ids") or []
    raw_embs = raw.get("embeddings")
    edges: list[dict] = []
    vecs = [None] * len(node_ids)
    have = 0
    if raw_embs is not None:
        for rid, emb in zip(raw_ids, raw_embs):
            if rid in idx and emb is not None:
                vecs[idx[rid]] = emb
                have += 1
    if have >= 2:
        import numpy as np
        present = [i for i, v in enumerate(vecs) if v is not None]
        M = np.array([vecs[i] for i in present], dtype=float)
        norms = np.linalg.norm(M, axis=1, keepdims=True)
        norms[norms == 0] = 1.0
        Mn = M / norms
        sim = Mn @ Mn.T
        seen: set[tuple[int, int]] = set()
        for a in range(len(present)):
            order = np.argsort(-sim[a])
            cnt = 0
            for b in order:
                if b == a:
                    continue
                s = float(sim[a][b])
                if s < min_score:
                    break
                i, j = present[a], present[b]
                key = (min(i, j), max(i, j))
                if key not in seen:
                    seen.add(key)
                    edges.append({"source": node_ids[i], "target": node_ids[j],
                                  "weight": round(s, 3)})
                cnt += 1
                if cnt >= top_k:
                    break
    return {"nodes": nodes, "edges": edges}
 def classify_facts(facts: list[tuple[str, str]]) -> dict:
    """Ordnet jeden Fakt per LLM einer Kategorie UND einem Bereich zu →
    {id: {"category": <slug>, "bereich": "alltag"|"projekt"}}.
    Bereich (19.07.2026, Trennung der Welten): "alltag" = der Nutzer als Person
    (Vorlieben, Leben, Arbeitsweise, Entscheidungen), "projekt" = Technik-/Code-/
    Infrastruktur-Stände. Grundlage für einen späteren Recall-Filter, damit
    Projekt-Schutt nicht in Alltags-Gespräche streut — OHNE zweites Gedächtnis.
    Nutzt dasselbe (Thinking-freie) Hirn wie die Extraktion. Fehler = leeres Mapping."""
    if not facts:
        return {}
    import json as _json
    import re as _re
    cat_lines = "\n".join(f"- {k}: {v}" for k, v in CATEGORY_DESCRIPTIONS.items())
    system = (
        "Du bist ein präziser Klassifikator für ein Langzeitgedächtnis. Ordne jeden Fakt GENAU EINER "
        "Kategorie zu. Verfügbare Kategorien (nur diese Slugs verwenden):\n" + cat_lines +
        "\nOrdne zusätzlich jeden Fakt GENAU EINEM Bereich zu: 'alltag' (der Nutzer als Person: "
        "Vorlieben, Leben, Anrede, Arbeitsweise, grundsätzliche Entscheidungen) oder 'projekt' "
        "(Technik: Code, Modelle, Server, Infrastruktur, Projekt- und Fehlerstände). "
        "Antworte NUR als JSON-Objekt der Form "
        "{\"<id>\": {\"kategorie\": \"<slug>\", \"bereich\": \"alltag|projekt\"}, …}."
    )
    body = "\n".join(f"{fid}: {txt}" for fid, txt in facts)
    try:
        resp = mem().llm.generate_response(
            messages=[{"role": "system", "content": system},
                      {"role": "user", "content": "Fakten:\n" + body}],
            response_format={"type": "json_object"},
        )
        m = _re.search(r"\{.*\}", resp or "", _re.DOTALL)
        data = _json.loads(m.group(0)) if m else {}
        out: dict = {}
        for k, v in data.items():
            if isinstance(v, str):  # Alt-Form {"id": "slug"} weiter akzeptieren
                if v in CATEGORIES:
                    out[str(k)] = {"category": v, "bereich": ""}
            elif isinstance(v, dict):
                cat = v.get("kategorie") or v.get("category") or ""
                ber = v.get("bereich") or ""
                if cat in CATEGORIES or ber in ("alltag", "projekt"):
                    out[str(k)] = {"category": cat if cat in CATEGORIES else DEFAULT_CATEGORY,
                                   "bereich": ber if ber in ("alltag", "projekt") else ""}
        return out
    except Exception:
        log.exception("Auto-Klassifikation fehlgeschlagen")
        return {}
 # Deterministischer Guard: mem0-OSS extrahiert trotz custom_instructions hartnäckig Fakten ÜBER
 # den Assistenten selbst (Hermes/Lucy) und transiente Zustände (Commit-Rückstand, Cronjob-Läufe,
 # Onboarding-/Test-Fragen). Diese Muster werden nach der Extraktion verworfen (der Fakt wird wieder
 # gelöscht) — reine Sicherungsschicht, unabhängig vom Extraktions-LLM.
 _JUNK_FACT_PATTERNS = [
    r"^\s*(?:der|die|das)\s+assistent",          # "Der Assistent ..." (Selbstbeschreibung)
    r"\bassistent(?:in)?\s+(?:hermes|lucy)\b",   # "... Assistent Hermes/Lucy ..."
    r"\bhermes[- ]agent\b",
    r"commits?\s+hinter",                        # Versions-Rückstand (transient)
    r"\bcronjob\b",
    r"beim\s+letzten\s+(?:lauf|mal)",
    r"onboarding[-\s]?frage|\btest-?frage\b",
    r"hat\s+den\s+assistenten\s+gebeten",
    r"auf\s+betriebstemperatur|hochgefahren",
    r"aktualisiert\s+sein\s+ged(?:ä|ae)chtnis",  # Selbst-Meta über das Gedächtnis
 ]
 _JUNK_FACT_RE = re.compile("|".join(_JUNK_FACT_PATTERNS), re.IGNORECASE)
 def _is_junk_fact(text: str) -> bool:
    """True, wenn der extrahierte Fakt Assistenten-Meta oder ein transienter Zustand ist."""
    return bool(_JUNK_FACT_RE.search(text or ""))
@app.post("/learn")
 def learn(body: LearnIn) -> dict:
    """Auto-Lernen: Gesprächs-Turns/Text durchreichen → Mem0 EXTRAHIERT Fakten selbst
    (infer=True). Anschließend ordnet das Hirn jeden neuen Fakt automatisch einer Kategorie zu."""
    msgs = body.messages
    if not msgs and body.text:
        msgs = [{"role": "user", "content": body.text}]
    if not msgs:
        raise HTTPException(400, "text oder messages erforderlich")
    res = mem().add(
        msgs, user_id=USER_ID, infer=True,
        metadata={"category": body.category, "source": body.source},
    )
    results = res.get("results", [])
    # Guard: frisch extrahierte Assistenten-Meta/transiente Fakten sofort wieder verwerfen.
    kept = []
    for r in results:
        if r.get("event") in ("ADD", "UPDATE") and _is_junk_fact(r.get("memory", "")):
            try:
                mem().delete(r["id"])
            except Exception:
                log.debug("Junk-Fakt-Löschung fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
            log.info("mem0 guard: Junk-Fakt verworfen: %s", (r.get("memory") or "")[:80])
            continue
        kept.append(r)
    results = kept
    cats: dict = {}
    if body.classify:
        to_classify = [(r["id"], r.get("memory", "")) for r in results
                       if r.get("id") and r.get("memory") and r.get("event") in ("ADD", "UPDATE")]
        cats = classify_facts(to_classify)
        for r in results:
            info = cats.get(r.get("id"))
            if info:
                meta = {"category": info["category"], "source": body.source}
                if info.get("bereich"):
                    meta["bereich"] = info["bereich"]
                try:
                    mem().update(r["id"], data=r.get("memory", ""), metadata=meta)
                except Exception:
                    log.debug("Kategorie-Update fehlgeschlagen für %s", r.get("id"))
    return {"results": [
        {"id": r.get("id"), "content": r.get("memory"), "event": r.get("event"),
         "category": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("category", body.category),
         "bereich": (cats.get(r.get("id")) or {}).get("bereich", "")}
        for r in results
    ]}
 if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=int(os.environ.get("MEM0_PORT", "8765")))
@@ -1,62 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Einmalige Migration: alte SQLite-Fakten (`memories`-Tabelle aus dem v1/v2-Memory)
 → Mem0. Läuft im ~/.mem0/venv. Idempotent über eine Marker-Datei.
 Jeder Alt-Eintrag wird VERBATIM übernommen (infer=False), Kategorie/Source als
 Metadaten. Beim aktuellen Box-Stand ist die DB leer → No-Op, aber für
 Reproduzierbarkeit/künftige Migrationen vorhanden.
 Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python migrate.py [pfad/zur/mc2-memory.db]
 """
 import os
 import sqlite3
 import sys
 from app import USER_ID, mem  # nutzt dieselbe Mem0-Instanz/Config
 DEFAULT_DB = os.environ.get("MC_MEMORY_DB", "/srv/models/mc2-memory.db")
 MARKER = os.environ.get("MEM0_MIGRATION_MARKER", "/srv/models/mem0/.migrated_sqlite")
 def main() -> int:
    db_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else DEFAULT_DB
    if os.path.exists(MARKER):
        print(f"Migration bereits erledigt (Marker {MARKER}).")
        return 0
    if not os.path.exists(db_path):
        print(f"Keine Alt-DB unter {db_path} — nichts zu migrieren.")
        os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
        open(MARKER, "w").close()
        return 0
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    try:
        rows = conn.execute(
            "SELECT content, category, source FROM memories ORDER BY created_at"
        ).fetchall()
    except sqlite3.OperationalError:
        rows = []
    conn.close()
    m = mem()
    n = 0
    for r in rows:
        content = (r["content"] or "").strip()
        if not content:
            continue
        m.add([{"role": "user", "content": content}], user_id=USER_ID, infer=False,
               metadata={"category": r["category"] or "stable",
                         "source": r["source"] or "migrated"})
        n += 1
    os.makedirs(os.path.dirname(MARKER), exist_ok=True)
    open(MARKER, "w").close()
    print(f"Migriert: {n} Einträge aus {db_path} → Mem0.")
    return 0
 if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())
@@ -1,9 +0,0 @@
 # Mem0-Sidecar-Deps im ~/.mem0/venv (Python 3.12). BEWUSST GEPINNT — Upgrades nur
 # absichtlich, weil der Sidecar mem0-INTERNA nutzt (NoThink-LLM-Swap, Roh-Zugriff auf die
 # Chroma-Collection für den Graphen, Annahmen übers Result-Format). Ein unkontrolliertes
 # mem0/chromadb-Upgrade kann das still brechen.
 # Upgrade-Prozedur (Backup → Pin anheben → smoke_test.py): siehe docs/UPGRADE.md.
 mem0ai==2.0.8
 chromadb==1.5.9
 fastapi==0.138.1
 uvicorn[standard]==0.49.0
@@ -1,71 +0,0 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
 Smoke-Test für den Mem0-Sidecar — VOR und NACH jedem mem0/chromadb-Upgrade laufen lassen.
 Prüft genau die Pfade, die mem0-INTERNA nutzen (LLM-Extraktion/NoThink, Auto-Einordnung,
 Embeddings/Suche, Roh-Chroma-Graph). Nutzt eine WEGWERF-Collection unter /tmp — das echte
 Gedächtnis (/srv/models/mem0) wird NICHT angefasst.
 Aufruf:  ~/.mem0/venv/bin/python ~/mission-control-v2/mem0_service/smoke_test.py
 Exit 0 = alles grün, sonst 1.
 """
 import os
 import shutil
 import sys
 import tempfile
 import time
 # WICHTIG: Env vor dem Import von app setzen (app liest die Pfade beim Modul-Load).
 _TMP = tempfile.mkdtemp(prefix="mem0_smoke_")
 os.environ["MEM0_CHROMA_PATH"] = os.path.join(_TMP, "chroma")
 os.environ["MEM0_HISTORY_DB"] = os.path.join(_TMP, "history.db")
 os.environ["MEM0_COLLECTION"] = f"smoke_{int(time.time())}"
 sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 import app
 _fails: list[str] = []
 def check(name: str, cond: bool, detail: str = "") -> None:
    print(("PASS" if cond else "FAIL"), "—", name, ("" if cond else f":: {detail}"))
    if not cond:
        _fails.append(name)
 def main() -> int:
    app.mem()  # Memory bauen (öffnet Chroma, pingt Modelle)
    # 1) Verbatim add + Rücklesen
    r = app.add_memory(app.MemIn(content="Smoke: der Himmel ist blau.", category="knowledge", source="smoke"))
    check("verbatim add + get", bool(r.get("id")) and "blau" in r.get("content", ""), str(r)[:160])
    # 2) Embeddings / semantische Suche (Bedeutung, nicht Wort)
    res = app.list_memory(q="Welche Farbe hat der Himmel?")
    check("semantische Suche", any("blau" in i.get("content", "") for i in res), str(res)[:160])
    # 3) Auto-Lernen: LLM-Extraktion (NoThink) + Deutsch erzwungen
    lr = app.learn(app.LearnIn(text="Ich heiße Max und programmiere am liebsten in Go.", source="smoke"))
    items = lr.get("results", [])
    check("Auto-Lernen extrahiert Fakten", len(items) > 0, str(lr)[:160])
    joined = " ".join((i.get("content") or "") for i in items).lower()
    check("Extraktion auf Deutsch", any(w in joined for w in ("heißt", "programmiert", "mag", "bevorzugt", "name", "nutzt")), joined[:160])
    # 4) Auto-Einordnung in die 4 gültigen Kategorien
    cats = {i.get("category") for i in items if i.get("category")}
    check("Auto-Einordnung gültige Kategorie", bool(cats) and cats <= set(app.CATEGORIES), str(cats))
    # 5) Graph aus den Roh-Embeddings (Chroma-Interna)
    g = app.graph()
    check("Graph liefert Knoten", len(g.get("nodes", [])) >= 1, str({k: len(v) for k, v in g.items()}))
    print("\n" + ("ALLE TESTS GRÜN ✓" if not _fails else f"FEHLGESCHLAGEN: {_fails}"))
    return 0 if not _fails else 1
 if __name__ == "__main__":
    try:
        code = main()
    finally:
        shutil.rmtree(_TMP, ignore_errors=True)
    sys.exit(code)
Author	SHA1	Message	Date
Hitonabi	0b639870ff	fix(frontend): mem0_ms nach memory_ms umbenannt, Mem0-Texte zu Gedächtnis, dist neu gebaut Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details	2026-08-23 21:28:41 +02:00
Hitonabi	084dd73f71	fix(deploy): Mem0-Logik aus Backup/Restore/Postchecks/Venv-Audit/Hooks entfernt, mem0_service/ gelöscht	2026-08-23 21:27:32 +02:00
Hitonabi	84b4643f1a	fix(backend): Mem0-Reste aus Steward, Voice-Metrics und Backup entfernt	2026-08-23 21:27:32 +02:00
Hitonabi	41f2566b29	feat(mcp): Mem0-Reste in mcp_mc.py entfernt (3 Docstrings: Dienste, Services, Backup)	2026-08-22 15:33:55 +02:00
Hitonabi	30ab2c013a	savepoint: mem0-ausbau Stand dokumentiert (7/17 Dateien + frontend)	2026-08-22 14:47:50 +02:00
Box	d508a848f5	wip(referenz): Stand des abgebrochenen Laufs A2 gesichert (5 von 17 Dateien) Ampel / ampel (push) Successful in 21s Details	2026-08-22 13:07:03 +02:00
		`@@ -1 +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-CCbyojll.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};				import{u,ah as m,k as x,j as s,y as n,ai as b,b as p,n as f,q as h}from"./index-0Xcu6PnS.js";function y(){const d=u(),{data:t=[]}=m(),{showAlert:l,dialogElement:o}=x();async function i(e){try{await f(`/api/jobs/${e}/cancel`,{method:"POST"}),d.invalidateQueries({queryKey:h.jobs})}catch(c){l("Fehler",c.message)}}const a=t.filter(e=>e.state==="running"\|\|e.state==="queued"),r=t.filter(e=>e.state!=="running"&&e.state!=="queued").slice(-3);return a.length===0&&r.length===0?null:s.jsxs("div",{className:"space-y-3 mc-card p-4",children:[s.jsx("div",{className:"text-[11px] font-semibold text-muted-foreground uppercase tracking-wider",children:"Aktive Downloads"}),a.map(e=>s.jsxs("div",{className:"space-y-1.5 p-3 rounded-xl bg-background/20 border border-border/40",children:[s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs",children:[s.jsx("span",{className:"font-semibold truncate max-w-[250px]",children:e.label}),s.jsxs("div",{className:"flex items-center gap-3",children:[s.jsxs("span",{className:"text-muted-foreground font-mono",children:[e.progress??0,"% • ",n(e.done_bytes),"/",n(e.total_bytes),e.eta_s?` • ETA ${b(e.eta_s)}`:""]}),s.jsx("button",{onClick:()=>i(e.id),className:"text-[10px] text-red-400 hover:text-red-300 font-semibold border border-red-500/25 bg-red-500/5 px-2 py-0.5 rounded transition-all cursor-pointer",children:"Abbrechen"})]})]}),s.jsx("div",{className:"h-1.5 overflow-hidden rounded-full bg-muted",children:s.jsx("div",{className:"h-full rounded-full bg-primary transition-all duration-500",style:{width:`${e.progress??0}%`}})})]},e.id)),r.map(e=>s.jsxs("div",{className:"flex justify-between items-center text-xs text-muted-foreground px-1",children:[s.jsx("span",{className:"truncate",children:e.label}),s.jsx("span",{className:p("font-semibold text-[10px] px-1.5 py-0.5 rounded uppercase font-mono",e.state==="done"?"bg-emerald-500/10 text-emerald-400":"bg-amber-500/10 text-amber-400"),children:e.state})]},e.id)),o]})}export{y as J};
		`@@ -1 +1 @@`
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