HitonabiandClaude Opus 5 2935752613
Ampel / ampel (push) Successful in 21s
feat(autoupdate): Box startet woechentlich neu, wenn das OS es verlangt
Kernel- und libc-Updates werden erst nach einem Neustart wirksam. Das faellt
niemandem auf: am 27.08.2026 lief die Box seit 7 Wochen auf Kernel 7.0.0-27,
waehrend -28, -29 und -30 ungenutzt installiert dalagen.

Der Neustart haengt am BESTEHENDEN Sonntagslauf (Hermes-Cron 30 4 * * 0 ->
sonntags-update.sh -> autoupdate.sh), nicht an einem neuen Timer - ein Ort fuer
alle Automatik, genau die Lehre vom 20.08. Ausgeloest wird er nur, wenn Ubuntu
ihn selbst anfordert (/var/run/reboot-required).

Drei Sicherungen, alle im Trockenlauf geprueft:
  1. linger MUSS aktiv sein. Ohne linger startet systemd die User-Dienste nach
     einem Neustart nicht - die Box kaeme ohne Steuerpult, Gateway und Waechter
     hoch und waere aus der Ferne nicht mehr erreichbar. Das ist die wichtigste
     Zeile der Funktion.
  2. Kein laufender Job wird abgewuergt (Zaehlung ueber /api/jobs).
  3. mission-control-2, mc2-gateway und mc2-steward muessen enabled sein.
Greift eine Sicherung, meldet die Funktion den Grund per Telegram und Stimme
und startet NICHT neu.

Der Aufruf steht bewusst NACH der Abschlussmeldung - davor haette der Neustart
den Wochenbericht verschluckt. Abschaltbar mit MC_AUTOUPDATE_REBOOT=0.

Im Trockenlauf gefunden und mitbehoben: die Funktion las $USER, das in systemd-
und Cron-Umgebungen nicht gesetzt ist. Mit dem set -u des Skripts haette das den
GANZEN Update-Lauf abgebrochen, nicht nur den Neustart. Jetzt id -un.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-27 16:07:49 +02:00

Mission Control 2.0

Steuerzentrale des lokalen KI-Stacks auf dem Bosgame M5 (AMD Ryzen AI MAX+ 395 „Strix Halo", 122 GB Unified Memory, keine dedizierte GPU — llama.cpp über Vulkan/RADV). Läuft live als sudo-freier systemd-User-Dienst und ist auf Autonomie ausgelegt: Die Box wartet sich selbst, prüft sich selbst und meldet sich, wenn etwas nicht stimmt.

100 % lokal. Kein Cloud-Modell, kein externer Dienst im Datenpfad.

Die drei Bahnen

Bahn Was sie tut Wo
Steuerzentrale Modelle, Routing, Wartung, Gedächtnis, Ideen-Queue, Auftragsbuch MC2 :9001
Coding Agentic IDE (z.B. OpenCode Desktop) auf Dev-PC via lokaler API + MCP 100% lokal
Lucy Sprach-Companion mit 3D-Avatar, Augen und Ohren eigenes Repo Hitonabi/lucy

Lucy holt ihr Hirn direkt über das MC2-Gateway (:9010/v1) mit nativer Bildweiche und Voice-Streaming.

Ports & Dienste

Port Dienst Erreichbar
9001 MC2 (FastAPI + React) — Cockpit, API, Konsole LAN
8080 llama-swap — Modell-Router LAN
9010 mc2-gateway/v1-Datenpfad (model: auto, Bild-Weiche) loopback
8642 · 9119 Hermes-Gateway · Hermes-Web-UI loopback
8765 · 8650 Mem0-Sidecar · Voice-Sidecar (STT/TTS) loopback
7682 ttyd — Box-Konsole, same-origin unter /console/ loopback

Units in deploy/: mission-control-2 · mc2-gateway · mc2-steward · mem0-service · voice-service · box-console · hermes-builtin-ui + Timer für Backup, Auto-Update, Self-Smoke und Bagatell-Annahme. llama-swap läuft als System-Unit.

Die Bau-Pipeline

Idee in MC2  →  Gitea-Repo (mit CI-Ampel + VERIFY)  →  in Agentic IDE bauen  →  Ampel  →  main
     └── autonomes Vibe Coding via OpenCode Desktop + MCP

Jedes neue Repo wird von deploy/gitea-repo-create.sh mit beiden Wächtern geboren:

  • .gitea/workflows/ci.yml — die Außen-Prüfung nach dem Push (Gitea Actions)
  • VERIFY — die Innen-Prüfung: eine Zeile, wie man das Projekt testet. Die Agentic IDE führt sie im Mix-Ansatz vor jedem Push aus, um Code-Fehler ("Quality Gap") abzufangen. Keine VERIFY-Datei = Prüf-Tor aus.

Modelle & Rollen

Gemessen auf der Box (Stand: August 2026, Vulkan b10502):

Rolle Modell Tempo Aufgabe
coder Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) 51,5 t/s · Prefill 754 t/s Plant und baut — Kopf der Coding-Mannschaft (131k Kontext)
hermes / fast Qwen3.6-35B-A3B 69,690 t/s Lucys Hirn und Sucher-Subagent. Immer warm
debugger / doctor Muse-Glimmer-30B 4050 t/s (DFlash) Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker (Multimodal)
kritiker Devstral-Small-2-24B 15,0 t/s · Prefill 265318 t/s Liest gegen — bewusst fremde Modellfamilie (Mistral statt Qwen, 16k Deckel)
vision Qwen3-VL-30B-A3B auf Abruf Lucys Augen (On-Demand)
scout GLM-4.6V-Flash auf Abruf Schneller Vision- und Tool-Allrounder
heavy gpt-oss-120b nur nachts Chef-Gutachter (4:30 Uhr). Nie tagsüber — verdrängt das warme Set
dense-planer Qwen3.8-27B 12,7 t/s (On-Demand) Dichtes 27B-Modell für tiefes Reasoning & 262k Kontext
embed · reranker Qwen3 0.6B immer warm Gedächtnis + Feinsortierung

‼️ Der Kritiker ist bewusst auf 16k Kontext gedeckelt. Devstral ist ein dichtes Modell — auf dieser bandbreitenbegrenzten Box bricht sein Prefill mit wachsendem Kontext ein (bei 32k gemessene 63 t/s ≈ 9 Minuten nur zum Lesen). Mit dem 16k-Deckel bleibt der schlimmste Fall je Review unter einer Minute. Deshalb ist er der Gegenleser für Etappen, nicht der Coder — als Coder ist er auf dieser Box disqualifiziert (siehe VERDIKTE).

‼️ Speicher-Regel: Warm-Set + größtes On-Demand-Modell ≤ ~115 GB. Die ko-residente Gruppe (groups.brains in der llama-swap-Config) muss persistent: false sein — sonst räumt llama-swap vor einem großen Modell nicht ab und der Kernel schießt Prozesse ab. Details und Messwerte: docs/wissen/VERDIKTE.md.

Qualitäts-Tore

  1. Prüf-TorVERIFY nach jeder Etappe; rot → der Agent (OpenCode Desktop) repariert lokal nach.
  2. CI-Ampel — Lint (ruff) · Import/Syntax (compileall) · Frontend-Build. Läuft in Gitea.

Gemeinsame Lehre dahinter: Wissen lebt in Datei + git, nicht im schrumpfenden Chat-Kontext. Kontext-Komprimierung löscht still die Regeln mit.

Selbsterhaltung

  • Health-Wächter (sentry) + Warm-Set-Wächter (warmer, per Env abschaltbar)
  • Updates mit Fangnetz — Backup → Update → Postcheck → bei Fehler Auto-Rollback + Pin
  • Melde-Briefkasten (/api/voice/announce) — alles, was die Box von sich aus sagen will; Lucy pollt ihn und spricht es. Absender loop = Coding-Ereignisse
  • Gedächtnis — Mem0-Sidecar, auto-lernend, semantisch, mit Auto-Dedupe
  • Tägliche Self-Smokes, Zeitmaschine (Snapshot + Ein-Klick-Restore), Chronik der autonomen Taten

API (Auswahl)

health · models/* · discover · fit · groups · routing/* · system/* · maintenance/* · connect · memory/* · agent/* · ideen/* · auftragsbuch/* · chronik · eigenleben · wissen · zeitmaschine/* · reminders/* · voice/* · events (SSE) OpenAI-kompatibel: /v1/chat/completions, /v1/completions. MCP-Server: mcp/.

Entwickeln

# Backend
cd backend
python -m venv .venv && .venv/Scripts/python -m pip install -r requirements.txt   # Windows
.venv/Scripts/python -m uvicorn app:app --port 9000

# Frontend (Dev, proxyt /api → :9000)
cd frontend && npm install && npm run dev        # http://localhost:5173

# Frontend (Build → wird vom Backend ausgeliefert)
cd frontend && npm run build                     # → frontend/dist

frontend/dist wird mitcommittet — die Box hat kein Node; Deploy ist ein git pull plus Dienst-Neustart. Vor jedem Commit lohnt der Ampel-Vorlauf: ruff check . und npm run build.

Env-Vars (Auswahl)

Variable Default Zweck
MC_PORT 9000 MC-Backend-Port (die Unit auf der Box setzt 9001)
MC_LLAMA_SWAP_URL http://127.0.0.1:8080 Engine/Router
MC_CONFIG_PATH /etc/llama-swap/config.yaml llama-swap-Config
MC_V1_UPSTREAM gesetzt → /v1 geht an mc2-gateway (:9010) statt in-process

| MC_ENGINE_PATH | /opt/llamacpp-vulkan | aktive Engine (Vulkan-Build) | | MC_REWARM_ENABLED | 1 | Warm-Set-Wächter (auf der Box bewusst 0) | | MC_DRAFTS_DIR · MC_SPEC_TYPE | $MODELS/drafts · draft-simple | Spekulatives Dekodieren |

Weiterlesen

Dokument Inhalt
docs/BEDIENUNG.md Wie man MC2 benutzt
docs/RUNBOOK.md · docs/DISASTER_RECOVERY.md Betrieb, Störungen, Wiederherstellung
docs/HERMES_SETUP.md Hermes-Agent, Profile, Crons
docs/AUFTRAGSBUCH.md Vorschlags-Inbox und das Ein-Klick-Gate
docs/wissen/VERDIKTE.md Finale Technik-Entscheide — nicht neu aufrollen
docs/wissen/FALLEN.md · docs/wissen/OFFENE-FAEDEN.md Stolpersteine · offene Punkte

| AGENTS.md | Arbeitsregeln für Agenten in diesem Repo |

S
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