HitonabiandClaude Opus 5 33032f8fb0
Ampel / ampel (push) Failing after 25s
feat(chronik): P6 — Dichteleiste zeigt, WANN die Box aktiv war (§4.5)
Der Zugewinn gegenueber einer reinen Liste: Ein stiller Tag und eine durchgearbeitete
Nacht sehen in einer Liste gleich aus — man muss scrollen, um es zu merken. Die
Dichteleiste macht das Muster sichtbar, bevor man den ersten Eintrag liest.

48 Stufen ueber den gezeigten Zeitraum, Achsenbeschriftung an beiden Enden, und beim
Filtern zeigt sie nur die Treffer (dann in kraeftigerem Ton).

Bewusst eigenes SVG-freies Markup statt einer Diagramm-Bibliothek: Es sind Rechtecke
ueber einer Zeitachse. Recharts dafuer zu laden waere 95 kB fuer etwas, das in 30
Zeilen passt — genau der Reflex, der in P0 das Startbuendel aufgeblaeht hatte.

Eine Kleinigkeit mit Absicht: Ein einzelner Eintrag bekommt 12 % Mindesthoehe. Ohne
sie saehe ein ruhiger Tag aus wie gar keine Aktivitaet — genau die Verwechslung, die
die Leiste verhindern soll. Dafuer gibt es einen eigenen Test.

Verifiziert gegen die echte Box:
  150 Eintraege vom 02.08. bis 28.08., 25 von 48 Stufen belegt, Hoehen gestaffelt
  Filter "update" -> 30 von 150, Leiste zeigt nur noch die Treffer und wird
    hervorgehoben, Adresse /chronik?q=update

59 Tests gruen (5 neue) · ESLint 0 Fehler · Einstieg 133 400 B gzip / Budget 140 000.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 10:02:07 +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: 27.08.2026, Vulkan b10653):

Rolle Modell Tempo Aufgabe
coder Qwen3.8-27B (dicht, 27B) 12,7 t/s Plant und baut — der Haupt-Coder. 131k Kontext (ganzer Slot), multimodal
hermes / fast Qwen3.6-35B-A3B 69,690 t/s Lucys Hirn und Sucher-Subagent. Immer warm, 65k/Slot
debugger Muse-Glimmer-30B 4050 t/s (DFlash) Runtime-Debugger & Fehler-Diagnostiker (multimodal)
vision Qwen3-VL-30B-A3B auf Abruf Lucys Augen (On-Demand)
heavy gpt-oss-120b nur nachts Chef-Gutachter (4:30 Uhr). Nie tagsüber — verdrängt das warme Set
embed · reranker Qwen3 0.6B immer warm Vektorsuche + Feinsortierung

Sieben Rollen, mehr nicht. Frühere Fassungen listeten hier auch kritiker, scout und dense-planer — die Modell-Konsolidierung vom 19.08. hat sie entfernt (ein Coder, ein Agent-Hirn). Der dichte 27B ist seither nicht mehr „Planer" neben dem Coder, sondern ist der Coder. Details: docs/wissen/STACK.md.

‼️ Dichte Modelle sind auf dieser Box bandbreitengebunden. Der Prefill bricht mit wachsendem Kontext ein — beim früheren Kritiker (Devstral, dicht) waren bei 32k gemessene 63 t/s ≈ 9 Minuten nur zum Lesen, weshalb er hart auf 16k gedeckelt war. Das gilt weiter für jedes dichte Modell: coder (Qwen3.8-27B) liefert ~12,7 t/s gegen ~90 t/s des MoE-Hirns — kein Konfigfehler, sondern das 215-GB/s-Limit der Plattform. Der Kritiker selbst ist seit dem 19.08. nicht mehr im Stack.

‼️ Speicher-Regel: Warm-Set + größtes On-Demand-Modell ≤ ~115 GB. Die ko-residente Gruppe (groups.brains) steht auf persistent: true (Verdrängungsschutz; live gegengeprüft 27.08.2026). Wichtig ist nicht der Schalter, sondern: alles, was gleichzeitig warm sein muss, gehört in DIESELBE Gruppe — zwei Gruppen verdrängen sich gegenseitig, und persistent schützt nicht davor (gemessen 25.07.). 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
Description
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Readme
104 MiB
Languages
TypeScript 45.1%
Python 40.7%
Shell 12.8%
CSS 0.7%
JavaScript 0.3%
Other 0.3%