fix(phase-a): Kontext-Cap, Download-State, Recipe-Edit, OS-Badge, Swap-Flash

A1: 32768-Kontext-Cap entfernt (install-recipe, install-model, register) →
    max_ctx_for() liefert nun bis zu 128k auf Strix Halo; behebt "context
    size exceeded" bei externen Tools.
A2: Download-State jetzt im Status-Endpoint sichtbar: Modelle zeigen
    "↓ Download X%" statt "bereit" während Job läuft (Backend + Frontend).
A3: PUT /api/cookbook/user-recipe/{id} + Edit-Button (✎) für eigene Setups.
    Download-Modal setzt Kontext-Input automatisch auf optimal.
A4: /api/updates liefert apt_cache_age_h; Badge zeigt Tooltip + ⚠ wenn >24h.
A5: Swap-Flash: Topbar-Text pulst kurz teal wenn Modell den State wechselt.
A6: LLM-Engine-Update fragt jetzt per confirmModal nach (Konsistenz).
A7: Event-Delegation statt per-render addEventListener in models.js.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

routers/models.py

@@ -42,7 +42,7 @@ class RegisterReq(BaseModel):
     alias: str = ""          # rueckwaertskompatibel: wird als Rolle interpretiert, wenn 'role' fehlt
     role: str | None = None  # Rollen-Tag (vision/coder/scout/reviewer/manager o.ae.)
     model_path: str
-    ctx: int = 8192
+    ctx: int | None = None   # None → optimal fuer die Hardware (max_ctx_for)
     ttl: int | None = None
 
 
@@ -138,6 +138,20 @@ def status():
                 "peak_ram_optimal_gb": (round(estimate_memory_gb(_pb, quant or "Q4_K_M", _oc), 1) if _oc else None),
             }
         }
+    # Laufende Download-Jobs erkennnen: Modell bekommt state "downloading" + Fortschritt.
+    for j in JOBS.values():
+        if j.get("state") not in ("running", "queued"):
+            continue
+        rp = j.get("result_path", "")
+        if not rp:
+            continue
+        for mconf in configured.values():
+            m_p = re.search(r'-(?:m|-model)\s+(\S+)', mconf.get("cmd", ""))
+            if m_p and m_p.group(1).strip("'\"") == rp:
+                mconf["state"] = "downloading"
+                mconf["download_progress"] = j.get("progress")
+                break
+
     swap_ok = True
     try:
         running = _swap_get("/running")
@@ -200,7 +214,12 @@ def register(req: RegisterReq):
     # Bewusst KEIN exists()-Check: beim frischen Download läuft der hf-Job noch, die Datei kommt
     # erst gleich. Eintrag jetzt schon schreiben → llama-swap (-watch-config) lädt, sobald sie da ist.
     cfg = read_config()
-    cmd = CMD_TEMPLATE.replace("{model}", req.model_path).replace("{ctx}", str(req.ctx))
+    ctx = req.ctx
+    if ctx is None:
+        params_b = extract_params_b(req.model_path)
+        ram_gb = psutil.virtual_memory().total / (1024 ** 3)
+        ctx = max_ctx_for(params_b, "Q4_K_M", ram_gb)
+    cmd = CMD_TEMPLATE.replace("{model}", req.model_path).replace("{ctx}", str(ctx))
     cmd = _augment_vision(cmd, req.model_path)
     # Neues Schema: Schluessel = sprechender Modellname (steht so in der Modell-Liste und ist
     # der API-Name), die Rolle kommt als llama-swap-Alias obendrauf (beide Namen funktionieren).