HitonabiandClaude Opus 5 464b0d20b8 feat(frontend): v3-Umbau P2 — echtes Routing, Unterzustand in der URL
Dritte Etappe. Die Ansicht lag bisher im URL-Hash (`#models`), gespeist aus einem
useState in App.tsx. Das war fuer Reload und Lesezeichen brauchbar — aber nur auf
View-Ebene; fuer den Zustand DARUNTER war kein Platz.

## Was jetzt in der Adresse steht (Befund B-05)

  /modelle?reiter=routing     der Reiter war lokaler State, nicht teilbar
  /ideen?offen=<id>           die aufgeklappte Karte; wer waehrend eines
                              laufenden Workers neu lud, verlor seinen Platz
  /wissen?datei=<pfad>        jede Vault-Notiz verlinkbar
  <ueberall>?system=wartung|logs   die System-Schublade inkl. Reiter

Alle Suchparameter werden validiert (app/router.tsx) — ein Link mit Unsinn darin
faellt auf den Normalfall zurueck, statt die Ansicht in einen halben Zustand zu
bringen.

## Alte Lesezeichen brechen nicht

lib/hashUmleitung.ts biegt `#models` per replaceState auf `/modelle`, EINMAL vor
dem Router-Mount. Fuenf Tests decken das ab (jeder NAV-Eintrag, die Schreibweise
`#/models`, erhaltene Suchparameter, unbekannter Hash, kein Hash) — die Bruecke
sieht sonst wie toter Code aus und waere ein naheliegender Kandidat zum Wegraeumen.

Das Backend brauchte KEINE Zeile: der SPA-Catch-all in app.py:148-168 beantwortet
jede unbekannte Route schon immer mit index.html. Vorher geprueft, nicht gehofft.

## Fehlergrenze pro Route (Befund B-13)

Vorher hing eine einzige Grenze in main.tsx um alles — ein Renderfehler im
Modell-Manager nahm Cockpit, Konsole und Chronik mit. Jetzt faengt jede Route fuer
sich (components/RouteFehler.tsx: was passiert ist, was man tun kann, technische
Einzelheiten aufklappbar). AppErrorBoundary bleibt als letztes Netz fuer Fehler
ausserhalb jeder Route. Dazu eine 404-Seite, die Schiene und Kopfzeile stehen
laesst — im Browser geprueft.

## Budget: der Router kostete 29 kB, sie sind wieder drin

TanStack Router hob den Start-Chunk von 111 auf 141 kB gzip und riss damit das in
P0 gesetzte Ampel-Budget (125 kB). Statt das Budget hochzusetzen — was es als
Signal entwertet haette — den Platz zurueckgeholt: SystemDrawer und CommandPalette
sind beim Start UNSICHTBAR und liegen jetzt hinter lazy(). Die Palette laedt beim
ersten Strg+K und bleibt dann gemountet.

  Start-Chunk gzip  111 411 -> 114 978 B   (Budget 125 000, weiter scharf)
  dist gesamt                  1 565 521 B (Budget 3 145 728)

## Nebenbei

  · Befund B-09 erledigt: Der "Suchen"-Knopf baute ein GEFAELSCHTES KeyboardEvent
    (`new KeyboardEvent("keydown", { metaKey: true })`) und feuerte es aufs
    Dokument. Jetzt ein eigener Kanal; in P3 loest der Store auch den ab.
  · Der Schliessen-Knopf der System-Schublade hatte kein aria-label — ein reiner
    Icon-Knopf ohne Namen. Nachgeholt (beim Pruefen aufgefallen).
  · nav.ts fuehrt jetzt den Pfad je Eintrag + navFuerPfad() mit Laengen-Sortierung,
    damit /ideen/<id> die Sidebar bei "Ideen" markiert. Mit Tests.

## Verifiziert im Browser (lokales Backend, echtes Produktions-Buendel)

  /                        -> /cockpit, Sidebar markiert
  /#models                 -> /modelle, Sidebar markiert
  /modelle?reiter=routing  -> Reiter "Routing & Warm-Set" aktiv
  /cockpit?system=logs     -> Schublade offen, Reiter "System-Logs" aktiv;
                              Schliessen entfernt den Parameter wieder
  /gibtsnicht              -> 404-Seite, Schiene + Kopfzeile intakt
  Zurueck-Taste            -> voriger Pfad

26/26 Tests gruen · ESLint 0 Fehler · tsc sauber.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-28 08:55:58 +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
No description provided
Readme
104 MiB
Languages
TypeScript 45.1%
Python 40.7%
Shell 12.8%
CSS 0.7%
JavaScript 0.3%
Other 0.3%