diff --git a/frontend/src/panels/GuidesPanel.svelte b/frontend/src/panels/GuidesPanel.svelte index bc37d30..872437d 100644 --- a/frontend/src/panels/GuidesPanel.svelte +++ b/frontend/src/panels/GuidesPanel.svelte @@ -1,25 +1,27 @@
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Guide für Einsteiger

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Praktische Workflows + die Local-LLM-Welt in Klartext — ohne Vorwissen.
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Guide

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Schritt für Schritt erklärt — von der ersten Einrichtung bis zu echten Agenten-Workflows.
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Tutorials & Workflows

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- {#each TUTORIALS as [title, body], i} -
- {title} -
{@html body}
-
- {/each} -
+{#each GUIDE_GROUPS as group, gi} +
+
{group.label}
+ {#each group.tutorials as [title, body], i} +
+ {title} +
{@html body}
+
+ {/each} +
+{/each} -

Konzepte kurz erklärt

+

Begriffe kurz erklärt

{#each CONCEPTS as [term, text]}
@@ -28,3 +30,72 @@
{/each}
+ + diff --git a/frontend/src/panels/guides-data.ts b/frontend/src/panels/guides-data.ts index db38287..84d7749 100644 --- a/frontend/src/panels/guides-data.ts +++ b/frontend/src/panels/guides-data.ts @@ -1,86 +1,324 @@ -export const TUTORIALS: [string, string][] = [ - ["Dein erster Workflow — in 3 Schritten", ` -
    -
  1. Modell holen: Tab Cookbook → wähle deinen Anwendungsfall (z.B. „Coden") → - Komplettes Setup installieren. Der Download läuft im Tab Aktivität.
    2. -
  2. Verbinden: Tab Verbinden → Basis-URL kopieren → in deinem Tool (z.B. OpenCode) - als „OpenAI-kompatibel" einfügen. Verbindung testen bestätigt, dass es läuft.
    3. -
  3. Arbeiten: Im Tool das Modell (z.B. coder) wählen und loslegen. Das passende - Modell wird automatisch geladen — du musst nichts starten.
    4. -
`], - ["Wie leere ich den Kontext? Machen die Tools das selbst?", ` -

Kurz: meistens ja, automatisch. Der Kontext (das „Gedächtnis") gilt pro Unterhaltung. - Startest du im Tool einen neuen Chat / eine neue Session, ist der Kontext wieder leer — - das Tool verwaltet das Fenster für dich.

-

Du musst nur selten eingreifen: wird ein Gespräch sehr lang, fang einen neuen an. Wichtig: - „Grafikspeicher leeren" (Tab Server) ist etwas anderes — das wirft das Modell aus dem Speicher, - nicht den Gesprächsverlauf.

`], - ["Was passiert, wenn der Kontext volläuft?", ` -

Ist das Kontextfenster voll, passiert je nach Tool eins von dreien: das Modell vergisst den - Anfang (älteste Nachrichten fallen raus), das Tool kürzt automatisch, oder du bekommst - einen Fehler wie „context length exceeded".

-

So gehst du vor:

-
    -
  1. Neuen Chat starten — der einfachste Reset, Kontext ist wieder leer.
    2. -
  2. Zusammenfassen lassen: „Fasse unseren Stand kurz zusammen", dann im neuen Chat einfügen.
    3. -
  3. Kontext vergrößern: Tab Modelle → Konfigurieren → wir zeigen das Optimum - für deine Hardware (mehr Kontext = mehr Speicherbedarf).
    4. -
`], - ["Was ist ein Agent — und wann brauche ich einen?", ` -

Ein nacktes Modell schreibt nur Text zurück. Ein Agent ist ein Programm drumherum, - das das Modell handeln lässt: Dateien lesen und ändern, Befehle ausführen, im Web suchen — - Schritt für Schritt in einer Schleife, bis die Aufgabe erledigt ist.

-

Wann lohnt sich was?

- -

Gut zu wissen: Diese Agenten laufen lokal auf deinem PC — du brauchst - keinen Cloud-Dienst.

`], - ["Was sind Skills — und wie installiere ich sie?", ` -

Ein Skill ist verpacktes Können: eine kurze Anleitung, die dem Agenten beibringt, - eine wiederkehrende Aufgabe jedes Mal so zu erledigen, wie du es willst.

-

Skill vs. MCP: MCP gibt dem Agenten neue Werkzeuge. Skills geben - ihm Know-how. Kurz: Werkzeuge = MCP, Anleitungen = Skills.

-

Installieren: meist nur eine Datei ablegen — kein Build, kein Neustart:

-
    -
  1. Pro Projekt: in den Projektordner (z.B. AGENTS.md, .clinerules/).
    2. -
  2. Global: in den Konfig-Ordner des Tools — gilt überall.
    3. -
`], - ["MCP — deinem Agenten echte Werkzeuge geben", ` -

MCP (Model Context Protocol) ist ein einheitlicher „Stecker", über den ein Agent zusätzliche - Werkzeuge bekommt: das Web durchsuchen, Dateien lesen, eine Datenbank abfragen.

-

Du fügst in deinem Agenten einen „MCP-Server" hinzu (eine Zeile in der Konfiguration je Werkzeug). - Danach entscheidet der Agent selbst, wann er das Werkzeug einsetzt.

- `], - ["Auto-Swap — wie das Laden funktioniert", ` -

llama-swap lädt automatisch das Modell, das gerade angefragt wird, und entlädt es nach einer - Leerlaufzeit wieder. Es läuft immer nur eines gleichzeitig.

-

Du richtest beliebig viele Modelle ein und wählst im Tool das passende — - das Laden/Entladen passiert im Hintergrund, ohne dass du etwas tun musst.

`], - ["Die empfohlenen Tools optimal nutzen", ` - -

Tipp: starkes Modell (coder) für schwere Aufgaben, schnelles - (scout) für einfache — du wählst es einfach im Tool aus.

`], +export type GuideGroup = { + label: string + tutorials: [string, string][] +} + +export const GUIDE_GROUPS: GuideGroup[] = [ + { + label: 'Einstieg', + tutorials: [ + ["Dein erster Workflow — in 3 Schritten", ` +
    +
  1. Modell holen: Tab Cookbook → Anwendungsfall wählen (z.B. „Coden & Programmieren") → + Komplettes Setup installieren. Der Download läuft im Tab Aktivität — einfach warten bis der Job grün wird.
    2. +
  2. Verbinden: Tab Verbinden → Tool wählen → Config-Snippet kopieren und einfügen. + Verbindung testen bestätigt, dass alles klappt.
    3. +
  3. Arbeiten: Im Tool das gewünschte Modell auswählen und loslegen. + Das Modell wird automatisch geladen — du musst nichts manuell starten.
    4. +
+

Nicht sicher welches Tool du nehmen sollst? + Lies den Abschnitt „Welches Tool ist das richtige für mich?" weiter unten.

`], + + ["Kontext — das Kurzzeitgedächtnis des Modells", ` +

Der Kontext ist wie ein Blatt Papier: alles was du mit dem Modell besprochen hast, + steht darauf. Wird es voll, fallen die ältesten Nachrichten raus.

+

Was du meist nicht tun musst: Tools wie OpenCode, Cline und OpenWebUI + verwalten das Kontextfenster automatisch. Ein neuer Chat = leeres Blatt.

+

Wenn der Kontext volläuft (Fehler „context length exceeded" oder das Modell vergisst den Anfang):

+
    +
  1. Neuen Chat starten — der einfachste Reset.
    2. +
  2. Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir bisher erreicht haben" — dann diesen Stand in den neuen Chat einfügen.
    3. +
  3. Kontext vergrößern: Tab Modelle → Konfigurieren → Empfehlung für deine Hardware übernehmen.
    4. +
+

Wichtig: „Grafikspeicher leeren" (Tab Server) ist etwas anderes — + das wirft das Modell aus dem Speicher, nicht den Gesprächsverlauf.

`], + + ["Auto-Swap — Modelle laden sich von selbst", ` +

llama-swap lädt automatisch das Modell, das gerade angefragt wird — + und entlädt es nach einer Leerlaufzeit wieder. Es läuft immer nur eines gleichzeitig.

+

Du richtest beliebig viele Modelle ein und wählst im Tool das passende. + Das Laden und Entladen passiert unsichtbar im Hintergrund.

+

Warum dauert die erste Antwort manchmal 5–15 Sekunden?
+ Das Modell wird gerade geladen — danach geht es normal weiter. + Die Topbar zeigt „[Modellname] lädt…" während das passiert.

+

Scout immer sofort verfügbar halten: Tab Modelle → Konfigurieren → + Immer aktiv halten aktivieren (TTL = ∞). Das Modell bleibt dann dauerhaft im RAM + und antwortet ohne Wartezeit — ideal für den kleinen, schnellen Allrounder.

`], + ], + }, + + { + label: 'Tools einrichten', + tutorials: [ + ["Welches Tool ist das richtige für mich?", ` +

Die Antwort hängt davon ab, was du hauptsächlich tun willst:

+
+
+
Ich will einfach chatten, Texte schreiben, Fragen stellen
+
→ OpenWebUI — klassische Chat-Oberfläche im Browser. + Kein Programmieren, kein Setup. Ideal als Einstieg.
+
+
+
Ich programmiere und will KI in VS Code
+
→ Cline — KI-Assistent direkt im Editor. + Zeigt dir jeden Schritt und fragt vor Änderungen.
+
+
+
Ich will, dass die KI eigenständig ganze Features baut
+
→ OpenCode — autonomer Coding-Agent im Terminal oder als Desktop-App. + Liest Dateien, schreibt Code, führt Befehle aus.
+
+
+
Ich will einen schnellen Editor mit eingebautem KI-Panel
+
→ Zed — nativer Editor mit direktem Modell-Zugriff. + Schnell, minimalistisch, für Leute die Gewicht auf Performance legen.
+
+
+

Faustregel: Fang mit OpenWebUI an. Wenn du merkst dass + du dieselben Aufgaben immer wieder beschreibst und dann manuell umsetzt — wechsle zu + OpenCode oder Cline.

`], + + ["OpenCode verbinden und die ersten Schritte", ` +

OpenCode ist installiert? Dann in vier Schritten verbinden:

+
    +
  1. Config-Snippet holen: Tab Verbinden → OpenCode auswählen → + Snippet kopieren und in ~/.config/opencode/opencode.json einfügen.
    2. +
  2. OpenCode starten: Terminal öffnen, opencode eintippen — + immer im Projektordner starten, damit der Agent deine Dateien sieht.
    3. +
  3. Modell wählen: /models eintippen → llama-swap/coder auswählen.
    4. +
  4. Erste Aufgabe geben — z.B.: + „Lies die Datei README.md und erkläre mir kurz was dieses Projekt macht."
    5. +
+

Nützliche Befehle während der Arbeit:

+ +

Bevor OpenCode eine Datei ändert, fragt es nach — mit y bestätigen oder n ablehnen.

`], + + ["Cline in VS Code verbinden und nutzen", ` +

Cline ist installiert (VS Code Extension)? So richtest du es ein:

+
    +
  1. Das Cline-Panel in VS Code öffnen (Roboter-Icon in der linken Leiste).
    2. +
  2. Provider „OpenAI Compatible" wählen.
    3. +
  3. Tab Verbinden → Cline / Cursor → Basis-URL und Modell-ID kopieren und eintragen.
    4. +
  4. API-Key: irgendeinen beliebigen Text eingeben (z.B. local) — wird nicht geprüft.
    5. +
+

Plan-Modus vs. Act-Modus:

+ +

Unterschied zu OpenCode: Cline arbeitet direkt in VS Code — du siehst Änderungen sofort im Editor. + OpenCode ist besser für große, autonome Aufgaben; Cline für Aufgaben die du Schritt für Schritt begleiten willst.

`], + + ["OpenWebUI — chatten ohne Vorkenntnisse", ` +

OpenWebUI ist installiert? Verbinden in 3 Schritten:

+
    +
  1. OpenWebUI im Browser öffnen → Admin Panel → Connections.
    2. +
  2. + OpenAI-Verbindung hinzufügen → Basis-URL aus Tab Verbinden (Abschnitt OpenWebUI) kopieren.
    3. +
  3. API-Key: dummy-key (egal was hier steht). Speichern.
    4. +
+

Danach oben das Modell wählen (coder, scout oder vision) und loslegen + — genau wie bei ChatGPT, nur lokal und privat.

+

Bilder analysieren: Mit einem Vision-Modell (z.B. qwen3-vl) einfach ein Bild + per Drag & Drop ins Chat-Fenster ziehen — das Modell beschreibt und analysiert es.

+

Gut für: Texte schreiben, übersetzen, zusammenfassen, erklären lassen, Brainstorming — + alles ohne Programmierkenntnisse.

`], + ], + }, + + { + label: 'Agenten meistern', + tutorials: [ + ["Was ein Agent tut — und was er nicht kann", ` +

Ein nacktes Modell antwortet auf Text — das war's. + Ein Agent ist das Programm drumherum, das das Modell in eine Handlungsschleife bringt:

+

+ Planen → Werkzeug nutzen → Ergebnis prüfen → nächsten Schritt planen → … +

+

Konkret: Datei lesen → Code verstehen → Änderung schreiben → Test ausführen → Fehler beheben — + ohne dass du jeden Schritt anstoßen musst.

+

Was Agenten gut können:

+ +

Was Agenten schlecht können:

+ +

Faustregel: Je klarer die Aufgabe, desto besser das Ergebnis. Unklarer Auftrag → unklares Ergebnis.

`], + + ["Einen Agenten richtig briefen", ` +

Der Unterschied zwischen „es passiert nichts Sinnvolles" und „es funktioniert auf Anhieb" + ist meistens die Qualität des Auftrags.

+

Schlecht → Gut:

+
+
+
„Mach meine App besser."
+
→ „Die Login-Seite in src/pages/Login.tsx zeigt + bei falschem Passwort gar keinen Fehler an. Füge unter dem Passwortfeld eine rote Fehlermeldung + ein wenn die API 401 zurückgibt."
+
+
+
„Erkläre mir Python."
+
→ „Ich bin Anfänger. Erkläre mir in 5 Schritten wie ich eine CSV-Datei + in Python einlese und die Summe einer Spalte berechne — mit echtem Code-Beispiel."
+
+
+
„Mach das schneller."
+
→ „Die Funktion loadUsers() in src/api/users.ts + braucht 3 Sekunden. Die Daten kommen vom Backend. Prüfe ob Caching helfen würde und schlage eine + konkrete Lösung vor."
+
+
+

Die 3 Zutaten für einen guten Auftrag:

+
    +
  1. WO: Welche Datei / welcher Ordner / welches Feature
    2. +
  2. WAS: Was ist das genaue Problem oder Ziel
    3. +
  3. WIE: Welches Ergebnis erwartest du
    4. +
+

Trick: Wenn du nicht sicher bist ob der Auftrag klar genug ist, frag den Agenten: + „Hast du alles was du brauchst, oder fehlt dir etwas?"

`], + + ["MCP — deinem Agenten echte Werkzeuge geben", ` +

MCP (Model Context Protocol) ist ein einheitlicher „Stecker", über den ein Agent + zusätzliche Werkzeuge bekommt. Ohne MCP kann er nur Text lesen und schreiben. + Mit MCP kann er z.B.:

+ +

Wie MCPs eingebunden werden (Beispiel für OpenCode):

+

In der Konfigurationsdatei (~/.config/opencode/opencode.json) einen + "mcp"-Block hinzufügen:

+ 
{
+  "mcp": {
+    "brave-search": {
+      "command": "npx",
+      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
+      "env": { "BRAVE_API_KEY": "dein-key" }
+    }
+  }
+}
+

Danach OpenCode neu starten — der Agent nutzt das Werkzeug automatisch wenn er es braucht.

+

Empfohlene MCPs für den Einstieg:

+ +

Wo MCPs finden? → mcp.run, + smithery.ai, + oder direkt: „Welche MCPs gibt es für [dein Werkzeug]?" im Chat fragen.

+

Merksatz: Fehlt dem Agenten eine Fähigkeit → MCP. + Soll er etwas nur besser machen → Skill (nächster Abschnitt).

`], + + ["Skills & Rules — Agenten Gewohnheiten beibringen", ` +

Skills (auch Rules, AGENTS.md oder Instructions genannt) + sind kurze Texte, die dem Agenten beibringen wie er in deinem Projekt arbeiten soll — + immer, ohne dass du es jedes Mal neu sagen musst.

+

Beispiel — eine einfache AGENTS.md:

+ 
Schreib alle Variablen in camelCase.
+Kommentare immer auf Deutsch.
+Tests immer mit describe/it-Blöcken (Jest).
+Importiere nichts was nicht schon in package.json steht.
+Bevor du Dateien änderst: erkläre kurz was du vorhast.
+

Der Agent liest das vor jeder Aufgabe und hält sich daran.

+

Wo die Datei ablegen:

+
+
+
OpenCode
+
AGENTS.md im Projektordner (pro Projekt)
+ ~/.config/opencode/AGENTS.md (global, gilt überall)
+
+
+
Cline
+
.clinerules im Projektordner
+ ~/.clinerules (global)
+
+
+
Zed
+
Zed Settings → Assistant → System Prompt
+
+
+

Fertige Skills finden:

+ `], + ], + }, + + { + label: 'Wenn etwas nicht klappt', + tutorials: [ + ["Häufige Probleme & Lösungen", ` +
+
+
🔴 Engine offline, rotes Licht in der Topbar
+
Tab Server → LLM-Engine-Karte → Neustart. + Warte 10–15 Sekunden — danach sollte die Verbindung wieder grün sein.
+
+
+
⏳ Modell lädt länger als 5 Minuten
+
Tab Aktivität prüfen: läuft ein Download-Job? + Der muss erst abgeschlossen sein bevor das Modell ladbar ist. + Bei Fehler → Job-Zeile aufklappen, Log lesen.
+
+
+
💬 „context length exceeded" Fehler im Tool
+
Neuen Chat starten. Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir + erreicht haben" eingeben und diesen Text in den neuen Chat mitnehmen.
+
+
+
🌐 Modell antwortet immer auf Englisch
+
Am Anfang der Unterhaltung schreiben: „Antworte immer auf Deutsch." + Für dauerhaft: eine AGENTS.md / .clinerules mit dieser Anweisung anlegen + (siehe Abschnitt Skills & Rules).
+
+
+
🔌 Tool findet keine Modelle / Verbindung schlägt fehl
+
Tab Verbinden → Verbindung testen. Wenn Fehler: + läuft llama-swap? (Tab Server). URL korrekt? Muss http:// (nicht https) sein, + Port 8080. Über Proxy? → LAN-IP direkt nutzen: http://192.168.178.151:8080/v1
+
+
+
⬇ Download schlägt fehl / bricht ab
+
Tab Aktivität → Job-Zeile aufklappen → Log lesen. + Häufigste Ursache: HuggingFace braucht einen Token für dieses Modell (gated model). + → Einstellungen (Zahnrad-Icon oben) → HuggingFace-Token eintragen.
+
+
+
🔄 Seite lädt / Dashboard hängt komplett
+
Strg+Shift+R (Hard Reload). Wenn das nicht hilft: + Tab Server → Mission Control → Neu starten.
+
+
`], + ], + }, ] export const CONCEPTS: [string, string][] = [ - ["LLM / Modell", "Die KI selbst — versteht und schreibt Text (wie ChatGPT, nur lokal auf deinem PC). Ein Modell ist eine konkrete Datei davon, oft auf etwas spezialisiert (Code, Bilder, Chat)."], - ["GGUF", "Das lokal lauffähige Dateiformat. Unsere Engine lädt nur GGUF — Repos ohne GGUF kann sie nicht nutzen."], - ["Quantisierung (Q4_K_M)", "Verkleinert ein Modell (16-Bit → 4-Bit), damit es in den Speicher passt — bei kaum Qualitätsverlust. Q4_K_M ist der beliebte Sweetspot."], - ["Kontextfenster", "Das Kurzzeitgedächtnis: wie viel Text sich das Modell gleichzeitig merkt. Größer = mehr Überblick, mehr Speicher, etwas langsamer."], + ["LLM / Modell", "Die KI selbst — versteht und schreibt Text (wie ChatGPT, nur lokal auf deinem PC). Ein Modell ist eine konkrete Datei, oft auf etwas spezialisiert (Code, Bilder, Chat)."], + ["GGUF", "Das lokal lauffähige Dateiformat. llama-swap lädt nur GGUF — Repos ohne GGUF kann die Engine nicht nutzen."], + ["Quantisierung (Q4_K_M)", "Verkleinert ein Modell (16-Bit → 4-Bit), damit es in den Speicher passt — bei kaum Qualitätsverlust. Q4_K_M ist der bewährte Sweetspot aus Qualität und Geschwindigkeit."], + ["Kontextfenster", "Das Kurzzeitgedächtnis: wie viel Text sich das Modell gleichzeitig merken kann. Größer = mehr Überblick, mehr Speicher, etwas langsamer."], + ["Token", "Die kleinste Einheit die ein Modell verarbeitet — meist 3–4 Zeichen oder ein kurzes Wort. 1 000 Tokens ≈ 750 Wörter. Kontextfenster, Geschwindigkeit und Kosten werden in Tokens gemessen."], ["Auto-Swap", "llama-swap lädt/entlädt Modelle automatisch — immer nur eins gleichzeitig. Du managst nichts."], - ["Agent", "Ein Programm (OpenCode, Cline, Continue), das das Modell handeln lässt — Dateien lesen/ändern, Befehle ausführen, planen, im Loop bis die Aufgabe erledigt ist."], - ["MCP", "Model Context Protocol — der Anschluss, über den ein Agent zusätzliche Werkzeuge bekommt (Web, Dateien, Datenbank). MCP = Werkzeuge."], - ["Skills", "Verpackte Anleitung für wiederkehrende Aufgaben — der Agent liest sie und macht es jedes Mal wie du willst. Skills = Anleitungen."], - ["Rules / Commands", "Die konkrete Form von Skills je Tool: AGENTS.md (OpenCode), .clinerules (Cline), Rules/Prompts (Continue)."], + ["TTL (Time to Live)", "Wie lange ein Modell nach der letzten Anfrage im RAM bleibt bevor es entladen wird. Standard: 5 Minuten. ∞ = bleibt dauerhaft geladen (sinnvoll für den Scout)."], + ["Agent", "Ein Programm (OpenCode, Cline, Continue), das das Modell in einer Handlungsschleife laufen lässt — Dateien lesen/ändern, Befehle ausführen, planen, bis die Aufgabe erledigt ist."], + ["MCP", "Model Context Protocol — der Stecker, über den ein Agent zusätzliche Werkzeuge bekommt (Web, Datenbank, GitHub …). MCP = neue Fähigkeiten."], + ["Skills / Rules", "Kurze Textdatei (AGENTS.md, .clinerules …) mit Anweisungen wie der Agent in deinem Projekt arbeiten soll — einmal geschrieben, immer befolgt."], + ["System-Prompt", "Eine unsichtbare Anweisung die vor deiner Nachricht steht und das Verhalten des Modells grundlegend prägt (Sprache, Ton, Rolle). Skills nutzen oft den System-Prompt."], + ["Vision", "Modelle mit Vision-Fähigkeit können Bilder verstehen — Screenshots, Diagramme, Fehlerfotos. Erkennbar am mmproj-Projektor der mitgeladen wird."], ] diff --git a/static/dist/main.css b/static/dist/main.css new file mode 100644 index 0000000..87ff706 --- /dev/null +++ b/static/dist/main.css @@ -0,0 +1 @@ +.guide-card.svelte-112sh7i{padding:0;overflow:hidden;margin-bottom:8px}.guide-group-hd.svelte-112sh7i{padding:9px 18px 7px;font-size:10.5px;font-weight:700;letter-spacing:.09em;text-transform:uppercase;color:var(--accent);background:#2dd4bf0f;border-bottom:1px solid var(--line)}.tut-table{display:flex;flex-direction:column;border:1px solid var(--line);border-radius:6px;overflow:hidden;margin-top:8px;font-size:12.5px}.tut-row{display:grid;grid-template-columns:1fr 2fr;border-bottom:1px solid var(--line)}.tut-row:last-child{border-bottom:none}.tut-cell-hd{padding:10px 14px;font-weight:500;border-right:1px solid var(--line);background:#ffffff06;line-height:1.5}.tut-cell-hd.bad{color:var(--mut);text-decoration:line-through;font-style:italic}.tut-cell-bd{padding:10px 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Freier Speicher
GB
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Temperatur
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Freier Speicher
–
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Warte auf Messwerte…
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Noch kein Modell eingerichtet — starte hier:
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Die häufigsten Aufgaben — ein Klick.
',1),ed=w('Bild'),td=w('Code'),ad=w('Text'),nd=w('∞ aktiv'),rd=w(''),id=w('
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Noch keine Modelle
Hol dir unter „Cookbook" ein Modell, das auf deine Hardware passt.
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',1);function cd(e,t){tn(t,!0);const n=q(()=>mr.value),r=q(()=>Li.value),i=q(()=>{var M;return((M=a(n))==null?void 0:M.models)||[]}),o=q(()=>{var M;return((M=a(n))==null?void 0:M.swap_ok)??!1}),d=["running","ready","loading","starting"],c=q(()=>a(i).find(M=>d.includes(M.state))),v=q(()=>a(i).filter(M=>!M.incomplete)),u=q(()=>a(n)?a(o)?a(r)&&a(r).ram.percent>=90?"Achtung: Speicher wird knapp.":"Alles läuft rund.":"LLM-Engine offline":"Verbinde…"),h=q(()=>a(n)?a(o)?a(r)&&a(r).ram.percent>=90?`Arbeitsspeicher bei ${Math.round(a(r).ram.percent)} % — eventuell Speicher freigeben.`:`${a(v).length} ${a(v).length===1?"Modell":"Modelle"} konfiguriert · ${a(c)?`„${a(c).name}" geladen`:"keines geladen"} · keine Warnungen.`:"Der llama-swap-Dienst antwortet gerade nicht.":""),E=q(()=>()=>{var G;const M=(G=a(r))==null?void 0:G.gpu;return M&&M.vram.total+M.gtt.total>0?(M.vram.used+M.gtt.used)/(M.vram.total+M.gtt.total)*100:0});let p=O(Ht([])),x=O(null);_r(async()=>{try{g(p,((await Me("/api/news")).items||[]).slice(0,4),!0)}catch{}});async function $(){await wa({title:"Speicher freigeben?",body:"Alle aktuell geladenen Modelle werden aus dem Grafikspeicher geworfen. 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Empfohlen für deine Hardware

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Modelle

Deine konfigurierten Modelle — testen, Kontext anpassen oder aus dem Speicher werfen.

Schnelltest

Schreib eine Nachricht — das gewählte Modell wird automatisch geweckt.

Modelle & Ports

Modelle laden automatisch, sobald eine Anfrage kommt — du musst nichts manuell starten.
',1);function Sd(e,t){tn(t,!0);const n="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr (längere Dateien/Chats), braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",r="Die Rolle ist ein zusätzlicher, sprechender Name (z.B. coder). Du kannst in deinen Tools entweder den echten Modellnamen ODER die Rolle angeben — beides führt zum selben Modell.",i=[{id:"coder",label:"Coder",desc:"Programmieren & Code"},{id:"vision",label:"Vision",desc:"Bilder verstehen"},{id:"scout",label:"Scout",desc:"Schneller Allrounder"},{id:"reviewer",label:"Reviewer",desc:"Code/Texte prüfen"},{id:"manager",label:"Manager",desc:"Planen & koordinieren"}],o=q(()=>{var C;return((C=mr.value)==null?void 0:C.models)||[]});function d(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}let c=O(""),v=O(""),u=O(""),h=O(!1);const E=q(()=>a(o).filter(C=>!C.incomplete));async function p(){var F;const C=a(c)||((F=a(E)[0])==null?void 0:F.name);if(!(!C||!a(v).trim())){g(h,!0),g(u,"(wecke Modell, kann beim Laden kurz dauern…)");try{const $e=await Me("/api/chat",{method:"POST",body:JSON.stringify({model:C,message:a(v)})});g(u,$e.reply,!0)}catch($e){g(u,"Fehler: "+$e.message)}g(h,!1),d()}}const x=300;let $=O(!1),L=O(null),k=O(8192),D=O(!1);function Pe(C){var F;g(L,a(o).find($e=>$e.name===C),!0),a(L)&&(g(k,((F=a(L).meta)==null?void 0:F.ctx)||8192,!0),g(D,(a(L).ttl??x)>=99999),g($,!0))}async function ne(){const C=a(D)?99999:x;try{await Me("/api/update_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:a(L).name,ctx:a(k),ttl:C})}),ee("Gespeichert — aktiv beim nächsten Modell-Start."),g($,!1),d()}catch(F){ee(F.message,!0)}}let pe=O(!1),Ee=O(""),K=O(""),U=O("");function ue(C){const F=a(o).find($e=>$e.name===C);g(Ee,C,!0),g(U,(F==null?void 0:F.role)||"",!0),g(K,""),g(pe,!0)}async function he(C){try{await Me("/api/set_role",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:a(Ee),role:C})}),ee(C?`Rolle gesetzt: ${C}`:"Rolle entfernt."),g(pe,!1),d()}catch(F){ee(F.message,!0)}}async function Le(C){if(await wa({title:`„${C}" entladen?`,body:"Das Modell wird aus dem Grafikspeicher geworfen und lädt beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Entladen"}))try{await Me("/api/unload?model="+encodeURIComponent(C),{method:"POST"}),ee("Entladen: "+C),setTimeout(d,600)}catch(F){ee(F.message,!0)}}async function Ue(C){if(await wa({title:`„${C}" wirklich löschen?`,body:"Das Modell wird aus der Konfiguration ausgetragen und seine Dateien werden von der Festplatte gelöscht, um Speicher freizugeben. Das lässt sich nicht rückgängig machen — später brauchst du dafür einen neuen Download.",confirmLabel:"Endgültig löschen",danger:!0}))try{const F=await Me("/api/delete_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:C})});ee(F.note||"Gelöscht: "+C),setTimeout(d,600)}catch(F){ee(F.message,!0)}}function _t(C){return C!=null&&C.length?C.map(F=>F==="Code"?'Code':F==="Bild"?'Bild':'Text').join(" "):"–"}function T(C){if(!C)return"–";const F=C.quant||"?",$e=C.ctx?Math.round(C.ctx/1024)+"K":"?",dt=C.size_bytes?(C.size_bytes/1024**3).toFixed(1)+" GB":"?";return`${F} · ${$e} · ${dt}`}function W(C){var F;(F=navigator.clipboard)==null||F.writeText(C),ee("Kopiert: "+C)}var re=Md(),He=s(ot(re),2),J=s(l(He),6);ft(J,21,()=>a(E),ut,(C,F)=>{var $e=vd(),dt=l($e),N={};z(()=>{m(dt,a(F).name),N!==(N=a(F).name)&&($e.value=($e.__value=a(F).name)??"")}),_(C,$e)});var ze=s(J,4),Z=s(ze,2),rt=l(Z),P=s(Z,2);{var H=C=>{var F=ud(),$e=l(F);z(()=>m($e,a(u))),_(C,F)};I(P,C=>{a(u)&&C(H)})}var ie=s(He,2),ge=l(ie),Te=s(l(ge)),mt=l(Te),pt=s(ge,4);{var kt=C=>{var F=fd();_(C,F)},At=C=>{var F=bd(),$e=s(l(F));ft($e,21,()=>a(o),ut,(dt,N)=>{var De=or(),Q=ot(De);{var de=Y=>{var me=pd(),ve=l(me),we=l(ve),xe=s(ve,5),be=l(xe),S=s(be,2);z(()=>m(we,a(N).name)),A("click",be,()=>{var V;ee("Lade im Cookbook ein Modell und setze den Alias auf: "+a(N).name),(V=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null||V.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),A("click",S,()=>Ue(a(N).name)),_(Y,me)},se=Y=>{var me=md(),ve=l(me),we=l(ve),xe=l(we),be=s(xe);{var S=ke=>{var Ae=hd(),Oe=l(Ae);z(()=>m(Oe,a(N).role)),_(ke,Ae)};I(be,ke=>{a(N).role&&ke(S)})}var V=s(we,2);{var le=ke=>{var Ae=gd(),Oe=l(Ae);z(()=>m(Oe,a(N).meta.filename)),_(ke,Ae)};I(V,ke=>{var Ae;(Ae=a(N).meta)!=null&&Ae.filename&&ke(le)})}var Qe=s(V,2),Je=s(l(Qe),2);ft(Je,17,()=>{var ke;return(ke=a(N).api_ids)!=null&&ke.length?a(N).api_ids:[a(N).name]},ut,(ke,Ae)=>{var Oe=_d(),Ot=l(Oe);z(()=>m(Ot,a(Ae))),A("click",Oe,()=>W(a(Ae))),_(ke,Oe)});var Jt=s(ve);Ce(Jt,()=>{var ke;return _t((ke=a(N).meta)==null?void 0:ke.caps)},!0);var Yt=s(Jt);Ce(Yt,()=>T(a(N).meta),!0);var Vt=s(Yt);Ce(Vt,()=>Uo(a(N).state,a(N).download_progress),!0);var M=s(Vt),G=l(M),qe=s(M),te=l(qe),Be=s(te,2),Ye=s(Be,2),et=s(Ye,2);z(()=>{m(xe,`${a(N).name??""} `),m(G,a(N).port??"auto")}),A("click",te,()=>ue(a(N).name)),A("click",Be,()=>Pe(a(N).name)),A("click",Ye,()=>Le(a(N).name)),A("click",et,()=>Ue(a(N).name)),_(Y,me)};I(Q,Y=>{a(N).incomplete?Y(de):Y(se,-1)})}_(dt,De)}),_(C,F)};I(pt,C=>{a(o).length?C(At,-1):C(kt)})}var Mt=s(ie,2);{var Lt=C=>{var F=wd(),$e=l(F),dt=l($e),N=s(dt,4),De=l(N),Q=s(N,2),de=s(l(Q));Ce(de,()=>gi(n));var se=s(Q,2),Y=s(se,2);{var me=le=>{var Qe=yd(),Je=l(Qe),Jt=s(l(Je),2),Yt=l(Jt),Vt=s(Yt,2),M=s(Je,2);z((G,qe)=>{m(Yt,`Optimal ~${G??""}k → ~${a(L).meta.peak_ram_optimal_gb??""} GB Spitzenbedarf.`),m(Vt,` Aktuell ~${qe??""}k → ~${a(L).meta.peak_ram_gb??""} GB.`)},[()=>Math.round(a(L).meta.optimal_ctx/1024),()=>Math.round((a(L).meta.ctx||0)/1024)]),A("click",M,()=>g(k,a(L).meta.optimal_ctx,!0)),_(le,Qe)};I(Y,le=>{var Qe;(Qe=a(L).meta)!=null&&Qe.optimal_ctx&&le(me)})}var ve=s(Y,4),we=s(l(ve),2),xe=l(we),be=s(xe,2),S=l(be),V=s(ve,2);z(()=>{m(De,a(L).name),fa(be,`color:${a(D)?"var(--accent)":"var(--mut)"}`),m(S,a(D)?"An (TTL = ∞)":"Aus (TTL = 5 min)")}),A("click",F,le=>{le.target.classList.contains("modal-overlay")&&g($,!1)}),A("click",dt,()=>g($,!1)),Ta(se,()=>a(k),le=>g(k,le)),Ro(xe,()=>a(D),le=>g(D,le)),A("click",V,ne),_(C,F)};I(Mt,C=>{a($)&&a(L)&&C(Lt)})}var qt=s(Mt,2);{var Rt=C=>{var F=kd(),$e=l(F),dt=l($e),N=s(dt,2),De=s(l(N));Ce(De,()=>gi(r));var Q=s(N,2),de=l(Q),se=s(Q,4);ft(se,21,()=>i,ut,(xe,be)=>{var S=xd(),V=l(S);z(()=>{wt(S,1,a(U)===a(be).id?"primary":"ghost"),Fr(S,"title",a(be).desc),m(V,a(be).label)}),A("click",S,()=>he(a(be).id)),_(xe,S)});var Y=s(se,4),me=s(Y,2),ve=l(me),we=s(ve,2);z(()=>m(de,a(Ee))),A("click",F,xe=>{xe.target.classList.contains("modal-overlay")&&g(pe,!1)}),A("click",dt,()=>g(pe,!1)),Ta(Y,()=>a(K),xe=>g(K,xe)),A("click",ve,()=>he("")),A("click",we,()=>he(a(K).trim().toLowerCase())),_(C,F)};I(qt,C=>{a(pe)&&C(Rt)})}z(()=>{Z.disabled=a(h),m(rt,a(h)?"…":"Senden"),m(mt,a(o).length?a(o).length+" konfiguriert":"")}),nr(J,()=>a(c),C=>g(c,C)),Ta(ze,()=>a(v),C=>g(v,C)),A("click",Z,p),_(e,re),an()}xn(["click"]);var Ed=w('
Prozessor (CPU)
%
Arbeitsspeicher
%
Grafikspeicher
%

System-Metriken (Bosgame)

Live-Auslastung deines Mini-PCs, alle 0,5 Sekunden.
Arbeitsspeicher (RAM)
Grafikspeicher (VRAM + GTT)
Speicherplatz (Disk)
Temperatur (GPU / CPU)
CPU-Verlauf
RAM-Verlauf
VRAM-Verlauf
',1),Td=w(''),$d=w('
Gerade nichts los.
Alles ruhig — keine laufenden Aufgaben.
'),Ad=w(' '),Cd=w(''),Ld=w(''),zd=w('
'),Dd=w('
'),Pd=w('
'),qd=w('

Aktivität

Live-Auslastung und laufende Aufgaben (Downloads, Updates) mit Protokoll.

Hintergrund-Aufgaben

Downloads & Updates erscheinen hier mit Live-Protokoll — zum Aufklappen klicken.
',1);function Od(e,t){tn(t,!0);const n=q(()=>dn.value),r=q(()=>dn.tracked),i=q(()=>Li.value);let o=Ht({cpu:[],ram:[],gpu:[]});Ti(()=>{var re;if(!a(i))return;const T=a(i).gpu,W=T&&T.vram.total+T.gtt.total>0?(T.vram.used+T.gtt.used)/(T.vram.total+T.gtt.total)*100:0;o.cpu=[...o.cpu,((re=a(i).cpu)==null?void 0:re.percent)??0].slice(-60),o.ram=[...o.ram,a(i).ram.percent].slice(-60),o.gpu=[...o.gpu,W].slice(-60)});const d=q(()=>()=>{var W;const T=(W=a(i))==null?void 0:W.gpu;return T&&T.vram.total+T.gtt.total>0?(T.vram.used+T.gtt.used)/(T.vram.total+T.gtt.total)*100:0}),c=q(()=>a(n).filter(T=>T.state!=="running"&&T.state!=="queued").length),v=q(()=>a(n).filter(T=>T.state==="failed").length);function u(T){if(T.state!=="running")return null;if(typeof T.progress=="number")return Math.min(100,T.progress);const re=((T.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return re?Math.min(100,parseFloat(re[1])):null}function h(T){return T==null||T<0?"":T>=90?`noch ~${Math.round(T/60)} min`:`noch ~${Math.max(1,Math.round(T))} s`}function E(T){return T==="done"?'fertig':T==="failed"?'fehler':T==="canceled"?'abgebrochen':'läuft…'}function p(T){return T==="done"?"on":T==="failed"||T==="canceled"?"":"load"}async function x(T){try{await Me(`/api/jobs/${T}/cancel`,{method:"POST"}),ee("Abbruch angefordert…")}catch(W){ee(W.message,!0)}}async function $(T){try{await Me(`/api/jobs/${T}`,{method:"DELETE"})}catch(W){ee(W.message,!0)}}async function L(){try{const T=await Me("/api/jobs/clear",{method:"POST"});ee(`${T.removed} Einträge entfernt.`)}catch(T){ee(T.message,!0)}}function k(T,W){return T.map(re=>`
`).join("")}var D=qd(),Pe=s(ot(D),2);{var ne=T=>{const W=q(()=>a(d)());var re=Ed(),He=ot(re),J=l(He),ze=s(l(J),2),Z=l(ze),rt=s(ze,2),P=l(rt),H=s(J,2),ie=s(l(H),2),ge=l(ie),Te=s(ie,2),mt=l(Te),pt=s(H,2),kt=s(l(pt),2),At=l(kt),Mt=s(kt,2),Lt=l(Mt),qt=s(He,2),Rt=s(l(qt),4),C=l(Rt),F=s(l(C)),$e=l(F),dt=s(C,2),N=s(l(dt),2),De=l(N),Q=s(dt,2),de=s(l(Q)),se=l(de),Y=s(Q,2),me=s(l(Y),2),ve=l(me),we=s(Rt,2),xe=l(we),be=s(l(xe));Ce(be,()=>k(o.cpu,"--accent"),!0);var S=s(xe,2),V=s(l(S));Ce(V,()=>k(o.ram,"--purple"),!0);var le=s(S,2),Qe=s(l(le));Ce(Qe,()=>k(o.gpu,"--on"),!0),z((Je,Jt,Yt,Vt,M,G,qe,te,Be,Ye,et,ke,Ae)=>{m(Z,Je),m(P,Jt),m(ge,Yt),m(mt,`${Vt??""} / ${M??""}`),m(At,G),m(Lt,qe),m($e,`${te??""} / ${Be??""}`),m(De,Ye),m(se,`${et??""} % belegt`),m(ve,`${ke??""} / ${Ae??""}`)},[()=>{var Je;return Math.round(((Je=a(i).cpu)==null?void 0:Je.percent)??0)},()=>{var Je;return((Je=a(i).cpu)==null?void 0:Je.temp)!=null?`${Math.round(a(i).cpu.temp)}° CPU-Temp`:"Auslastung"},()=>Math.round(a(i).ram.percent),()=>rn(a(i).ram.used),()=>rn(a(i).ram.total),()=>Math.round(a(W)),()=>a(i).gpu_temp!=null?`${Math.round(a(i).gpu_temp)}° GPU-Temp`:"VRAM + GTT",()=>rn(a(i).ram.used),()=>rn(a(i).ram.total),()=>a(i).gpu?`${rn(a(i).gpu.vram.used+a(i).gpu.gtt.used)} / ${rn(a(i).gpu.vram.total+a(i).gpu.gtt.total)}`:"–",()=>{var Je;return Math.round(((Je=a(i).disk)==null?void 0:Je.percent)??0)},()=>a(i).gpu_temp!=null?Math.round(a(i).gpu_temp)+"°":"–",()=>{var Je;return((Je=a(i).cpu)==null?void 0:Je.temp)!=null?Math.round(a(i).cpu.temp)+"°":"–"}]),_(T,re)};I(Pe,T=>{a(i)&&T(ne)})}var pe=s(Pe,2),Ee=l(pe),K=s(l(Ee),2),U=l(K),ue=s(K,2);{var he=T=>{var W=Td();A("click",W,L),_(T,W)};I(ue,T=>{a(c)&&T(he)})}var Le=s(Ee,4);{var Ue=T=>{var W=$d();_(T,W)},_t=T=>{var W=or(),re=ot(W);ft(re,17,()=>a(n),ut,(He,J)=>{const ze=q(()=>u(a(J))),Z=q(()=>a(J).state==="running"?h(a(J).eta_s):""),rt=q(()=>a(J).state==="running"&&a(J).rate_bps?rn(a(J).rate_bps)+"/s":""),P=q(()=>[a(Z),a(rt)].filter(Boolean).join(" · ")),H=q(()=>a(r).includes(a(J).id));var ie=Pd(),ge=l(ie),Te=l(ge),mt=s(Te,2),pt=l(mt),kt=s(mt,2);{var At=N=>{var De=Ad(),Q=l(De);z(de=>m(Q,`${de??""} %${a(P)?` · ${a(P)}`:""}`),[()=>Math.round(a(ze))]),_(N,De)};I(kt,N=>{a(ze)!=null&&N(At)})}var Mt=s(kt,2);{var Lt=N=>{var De=Cd();z(()=>fa(De,`${a(ze)==null?"margin-left:auto;":""}margin-right:2px;padding:2px 9px;font-size:12px`)),A("click",De,Q=>{Q.stopPropagation(),x(a(J).id)}),_(N,De)},qt=N=>{var De=Ld();A("click",De,Q=>{Q.stopPropagation(),$(a(J).id)}),_(N,De)};I(Mt,N=>{a(J).state==="running"?N(Lt):N(qt,-1)})}var Rt=s(Mt,2);Ce(Rt,()=>E(a(J).state));var C=s(ge,2);{var F=N=>{var De=zd(),Q=l(De);z(()=>fa(Q,`width:${a(ze)??""}%`)),_(N,De)};I(C,N=>{a(ze)!=null&&a(J).state==="running"&&N(F)})}var $e=s(C,2);{var dt=N=>{var De=Dd(),Q=l(De);z(de=>m(Q,de),[()=>(a(J).log||[]).join(` -`)]),_(N,De)};I($e,N=>{a(H)&&N(dt)})}z(N=>{wt(Te,1,`li-dot ${N??""}`),m(pt,a(J).label)},[()=>p(a(J).state)]),A("click",ge,()=>dn.toggle(a(J).id)),A("keydown",ge,N=>N.key==="Enter"&&dn.toggle(a(J).id)),_(He,ie)}),_(T,W)};I(Le,T=>{a(n).length?T(_t,-1):T(Ue)})}z(()=>m(U,a(n).length?a(v)?a(v)+" Fehler":a(n).length+" gesamt":"")),_(e,D),an()}xn(["click","keydown"]);var Rd=w(' '),Bd=w(''),Id=w('✓ fertig'),Nd=w('✗ fehlgeschlagen'),Fd=w('abgebrochen'),Kd=w('läuft…'),Gd=w('
'),Ud=w('

Aktueller Vorgang

'),Hd=w('

Server & Wartung

Dienste steuern, Updates einspielen und live mitlesen — ganz ohne SSH oder Terminal.

LLM-Engine (llama-swap)

Das Herzstück: lädt bei jeder Anfrage automatisch das passende Modell.
Adresse (für deine Tools)
Aktuell geladen
Konfigurierte Modelle

Dienste & Applikation

Diese Aktionen sind harmlos und passwortlos — es geht nichts dabei verloren.

Betriebssystem (Bosgame)

Tiefe Eingriffe — das Dashboard fragt einmalig nach deinem sudo-Passwort.

Live-Konsole

Live mitlesen, was der Dienst gerade tut.
',1);function Vd(e,t){tn(t,!0);const n=q(()=>mr.value),r=q(()=>dn.value);let i=null,o=O(`Verbinde… -`),d=O("llama-swap"),c,v=O(null),u=O("");const h=new Set,E=q(()=>a(v)?a(r).find(S=>S.id===a(v)):null);Ti(()=>{if(!a(E))return;const S=a(E),V=S.state==="done",le=S.state==="failed",Qe=S.state==="canceled";(V||le||Qe)&&!h.has(S.id)&&(h.add(S.id),ee(V?`✓ ${a(u)} abgeschlossen.`:Qe?`${a(u)} abgebrochen.`:`✗ ${a(u)} fehlgeschlagen.`,le),V&&setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),800))});function p(S,V){g(v,S,!0),g(u,V,!0),dn.track(S)}_r(()=>{x()}),Io(()=>{i==null||i.close()});function x(){i==null||i.close();const S=a(d);g(o,`Verbinde mit ${S}… -`);const V=location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:";i=new WebSocket(`${V}//${location.host}/api/logs/${S}?token=${encodeURIComponent(el())}`),i.onmessage=le=>{g(o,a(o)+le.data),c&&(c.scrollTop=c.scrollHeight)},i.onclose=()=>{g(o,a(o)+` -— Verbindung getrennt —`)},i.onerror=()=>i==null?void 0:i.close()}async function $(S,V,le){if(await wa({title:V,body:le,confirmLabel:"Neustarten"}))try{await Me(`/api/service/${S}/restart`,{method:"POST"}),ee("Neustart ausgelöst: "+S),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),2e3)}catch(Qe){ee(Qe.message,!0)}}async function L(){if(await wa({title:"Mission Control aktualisieren?",body:"Holt die neueste Dashboard-Version aus Gitea und startet automatisch neu. Die Seite trennt kurz und verbindet von selbst wieder (~10 Sek)."}))try{const S=await Me("/api/self-update",{method:"POST"});ee("Update läuft — Dashboard startet gleich neu."),p(S.job_id,"Mission Control Update")}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function k(){if(await wa({title:"LLM-Engine aktualisieren?",body:"Lädt die neueste llama.cpp-ROCm-Version und installiert sie. Die Engine ist während des Updates kurz nicht erreichbar."}))try{const S=await Me("/api/update",{method:"POST"});ee("LLM-Engine-Update läuft."),p(S.job_id,"LLM-Engine-Update")}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function D(){if(await wa({title:"Grafikspeicher leeren?",body:"Alle geladenen Modelle werden entladen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu — es geht nichts verloren.",confirmLabel:"Leeren"}))try{await Me("/api/unload",{method:"POST"}),ee("Grafikspeicher geleert."),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),600)}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function Pe(){if(!await wa({title:"OS-Updates installieren?",body:"Führt apt update & upgrade aus. Das kann ein paar Minuten dauern; der Fortschritt erscheint in der Aktivität."}))return;const S=await Wi({title:"sudo-Passwort",body:"Für die System-Updates wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Installieren"});if(S)try{const V=await Me("/api/os-update",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:S})});ee("OS-Update gestartet."),p(V.job_id,"OS-Update")}catch(V){ee(V.message,!0)}}async function ne(){if(!await wa({title:"Server wirklich neu starten?",body:"Der ganze Bosgame startet physisch neu. Alles ist für ~1 Minute offline — auch dieses Dashboard.",confirmLabel:"Reboot",danger:!0}))return;const S=await Wi({title:"sudo-Passwort",body:"Für den Reboot wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Jetzt neustarten",danger:!0});if(S)try{await Me("/api/reboot",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:S})}),ee("Reboot ausgelöst — bis gleich.")}catch(V){ee(V.message,!0)}}async function pe(){g(Ee,"prüfe…");try{const S=await Me("/api/integration/test");g(Ee,S.ok?`✓ Engine antwortet — ${S.models.length} Modell(e): ${S.models.join(", ")}`:`✗ keine Verbindung: ${S.error}`,!0),g(K,S.ok,!0)}catch(S){g(Ee,"✗ "+S.message),g(K,!1)}}let Ee=O(""),K=O(!1);const U=q(()=>{var S;return((S=a(n))==null?void 0:S.models)||[]}),ue=["running","ready","loading","starting"],he=q(()=>a(U).find(S=>ue.includes(S.state)));function Le(S){if(!S||S.state!=="running")return null;if(typeof S.progress=="number")return Math.min(100,S.progress);const le=((S.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return le?Math.min(100,parseFloat(le[1])):null}var Ue=Hd(),_t=s(ot(Ue),2),T=l(_t),W=s(l(T),2),re=l(W),He=s(T,4),J=l(He),ze=s(l(J)),Z=l(ze),rt=s(J,2),P=s(l(rt),2),H=l(P),ie=s(rt,2),ge=s(l(ie),2),Te=l(ge),mt=s(He,2),pt=l(mt),kt=s(pt,2);{var At=S=>{var V=Rd(),le=l(V);z(()=>{fa(V,`color:${a(K)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),m(le,a(Ee))}),_(S,V)};I(kt,S=>{a(Ee)&&S(At)})}var Mt=s(_t,2),Lt=s(l(Mt),4),qt=s(Lt,2),Rt=s(qt,2),C=s(Rt,2),F=s(C,2),$e=s(Mt,2),dt=s(l($e),4),N=s(dt,2),De=s($e,2);{var Q=S=>{const V=q(()=>a(E)),le=q(()=>a(V).state==="done"),Qe=q(()=>a(V).state==="failed"),Je=q(()=>a(V).state==="canceled"),Jt=q(()=>a(le)||a(Qe)||a(Je)),Yt=q(()=>Le(a(V)));var Vt=Ud(),M=l(Vt),G=s(l(M),2);{var qe=Ke=>{var ht=Bd();A("click",ht,async()=>{await wa({title:a(u)+" abbrechen?",body:"Der laufende Vorgang wird gestoppt.",confirmLabel:"Abbrechen",danger:!0})&&Me(`/api/jobs/${a(V).id}/cancel`,{method:"POST"})}),_(Ke,ht)};I(G,Ke=>{a(Jt)||Ke(qe)})}var te=s(G,2),Be=l(te);{var Ye=Ke=>{var ht=Id();_(Ke,ht)},et=Ke=>{var ht=Nd();_(Ke,ht)},ke=Ke=>{var ht=Fd();_(Ke,ht)},Ae=Ke=>{var ht=Kd();_(Ke,ht)};I(Be,Ke=>{a(le)?Ke(Ye):a(Qe)?Ke(et,1):a(Je)?Ke(ke,2):Ke(Ae,-1)})}var Oe=s(M,2),Ot=l(Oe),Bt=s(Oe,2);{var Wt=Ke=>{var ht=Gd(),qa=l(ht);z(()=>fa(qa,`width:${a(Yt)??""}%`)),_(Ke,ht)};I(Bt,Ke=>{a(Yt)!=null&&!a(Jt)&&Ke(Wt)})}var na=s(Bt,2),_a=l(na);z(Ke=>{m(Ot,`${a(u)??""}${a(Jt)?a(le)?" — erfolgreich.":a(Je)?" — abgebrochen.":" — fehlgeschlagen.":" läuft…"}`),m(_a,Ke)},[()=>(a(V).log||[]).join(` -`)]),_(S,Vt)};I(De,S=>{a(E)&&S(Q)})}var de=s(De,2),se=l(de),Y=s(l(se),2),me=l(Y);me.value=me.__value="llama-swap";var ve=s(me);ve.value=ve.__value="mission-control";var we=s(ve);we.value=we.__value="system";var xe=s(se,4),be=l(xe);Bo(xe,S=>c=S,()=>c),z(S=>{var V,le,Qe;fa(W,`margin-left:auto;${(V=a(n))!=null&&V.swap_ok?"background:rgba(63,185,80,.12);border-color:rgba(63,185,80,.25);color:#7ee29a":"background:rgba(248,81,73,.12);border-color:rgba(248,81,73,.3);color:#ff9b95"}`),m(re,(le=a(n))!=null&&le.swap_ok?"● erreichbar":"● offline"),m(Z,(((Qe=a(n))==null?void 0:Qe.swap_url)||"—")+"/v1"),m(H,a(he)?a(he).name+` (${a(he).state})`:"nichts geladen — lädt bei der nächsten Anfrage"),m(Te,S),m(be,a(o))},[()=>a(U).filter(S=>!S.incomplete).length||"keine"]),A("click",pt,pe),A("click",Lt,()=>$("llama-swap","LLM-Engine neustarten?","Die Engine startet neu. Geladene Modelle werden kurz entladen (~5 Sekunden), laden danach automatisch wieder.")),A("click",qt,()=>$("mission-control","Dashboard neustarten?","Diese Oberfläche trennt sich kurz und verbindet automatisch wieder.")),A("click",Rt,L),A("click",C,k),A("click",F,D),A("click",dt,Pe),A("click",N,ne),A("change",Y,x),nr(Y,()=>a(d),S=>g(d,S)),_(e,Ue),an()}xn(["click","change"]);var Wd=w('
Lade Setups…
'),jd=w('✎ ×',1),Xr=w('
★ Beste Wahl für dein System
'),Qd=w('
Dein Setup
'),Jd=w(''),Yd=w('
'),Zd=w('· ⚠ Cache veraltet'),Xd=w(" ",1),ec=w('
Frage Quellen ab…
'),tc=w('
'),ac=w('✓ installiert'),nc=w(''),rc=w('

'),ic=w('

'),sc=w(''),lc=w('

'),oc=w('
'),dc=w('
'),cc=w('
'),vc=w(" "),uc=w('
'),fc=w('
Größter Spitzenbedarf: . Es läuft immer nur ein Modell gleichzeitig — das größte bestimmt, ob das Setup passt.
'),pc=w('Alternative: — passt auf dein System.',1),hc=w('
⚠ Dieses Setup übersteigt deinen verfügbaren Speicher.
'),gc=w(''),_c=w('
Lade Dateien von HuggingFace…
'),Zi=w(""),mc=w('
Empfohlener Kontext für deine Hardware: — übernehmen
'),bc=w('
Ressourcen-Check
'),yc=w('
⚠ Diese Datei ist zu groß für deinen Speicher. Kleinere Alternative: — einfach auswählen.
'),wc=w('
⚠ Alle Varianten dieses Modells sind zu groß für deinen Speicher. Ein kleineres Modell aus den Empfehlungen wäre die bessere Wahl.
'),xc=w('
',1),kc=w('
Keine GGUF-Dateien im Repo gefunden.
'),Mc=w(''),Sc=w('
'),Ec=w(''),Tc=w('

Cookbook

Modelle finden, installieren und eigene Setups zusammenstellen.

1 · Anwendungsfall wählen & installieren

Hier starten: Fertige Modell-Bundles für deinen Anwendungsfall — ein Klick installiert alles. Die Hardware-Ampel zeigt vorab, ob das Setup auf deinen PC passt.

Aktuell die besten Modelle für dein System

Top-Modelle je Kategorie von HuggingFace — Hardware-Fit wird live für dein System berechnet.

Profi-Suche (HuggingFace)

Direkt HuggingFace durchsuchen — oder eine Modell-URL einfügen für den direkten Sprung.
',1);function $c(e,t){tn(t,!0);const n="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr, braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",r="MoE (Mixture of Experts): viele Parameter fürs Wissen, aber pro Wort ist nur ein kleiner Teil aktiv → fast große-Modell-Qualität bei hohem Tempo. Ideal für deine APU.",i={perfect:0,marginal:1,too_tight:2},o={vision:"Bilder",coder:"Coden",reasoning:"Logik",agent:"Agenten & Tools",scout:"Allrounder",reviewer:"Review",manager:"Manager"},d=[{label:"Bilder",kw:["-vl-","-vl","vision","llava","multimodal","-mm-","pixtral"]},{label:"Coden",kw:["coder","-code-","code-","codestral","starcoder"]},{label:"Logik",kw:["-r1","deepseek-r1","reasoning","qwq","magistral","-think","thinking","-o1"]},{label:"Agenten & Tools",kw:["hermes","-tool","command-r","watt","-fc-","function"]}];function c(y){const b=(y||"").toLowerCase();for(const B of d)if(B.kw.some(R=>b.includes(R)))return B.label;return"Allrounder"}function v(y=""){const b=y.toLowerCase();return/\d+x\d+(\.\d+)?b/.test(b)||new RegExp("(?{mt(),pt()});async function mt(){g(L,!0);try{const y=await Me("/api/cookbook/recipes");g(x,y.recipes||[],!0),g($,y.recommended_id||null,!0)}catch(y){ee(y.message,!0)}g(L,!1)}async function pt(y=!1){g(D,!0);try{const b=await Me("/api/cookbook/discover"+(y?"?force=true":""));g(k,b,!0),g(Pe,b.stale,!0)}catch(b){ee("Empfehlungen nicht ladbar: "+b.message,!0)}g(D,!1)}function kt(y){y=y.trim();const b=y.match(/huggingface\.co\/([^\s/]+\/[^\s/?#]+)/i);return b?b[1]:/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(y)?y:null}async function At(){const y=a(ne).trim(),b=kt(y);let B=y;if(a(K)&&!b&&(B=B?B+" "+a(K):a(K)),!B&&!b){g(pe,[],!0);return}g(Ee,!0),g(ue,[],!0),g(he,-1);try{if(b)g(pe,[{id:b,author:b.split("/")[0],downloads:0}],!0);else{const R=`https://huggingface.co/api/models?search=${encodeURIComponent(B)}&filter=gguf&sort=${encodeURIComponent(a(U))}&direction=-1&limit=40`,ae=await fetch(R);g(pe,await ae.json(),!0)}a(pe).forEach((R,ae)=>Mt(ae,R.id))}catch(R){ee(R.message,!0),g(pe,[],!0)}g(Ee,!1)}async function Mt(y,b){var B;try{const R=await Me("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:b,ctx:8192})});if(!((B=R.files)!=null&&B.length)){a(ue)[y]=null,Lt();return}const ae=R.files.find(tt=>{var it;return(it=tt.quant)==null?void 0:it.includes("Q4_K_M")})||R.files[0];a(ue)[y]=ae.fit.level,Lt()}catch{a(ue)[y]=null,Lt()}}function Lt(){let y=-1,b=99;a(ue).forEach((B,R)=>{if(B==null)return;const ae=i[B]??99;ae=0&&b<=1?y:-1,!0)}function qt(y){g(Le,a(x).find(b=>b.id===y),!0)}async function Rt(y){const b=document.getElementById("cb-r-install-btn");b&&(b.disabled=!0,b.textContent="Starte…");try{const B=await Me("/api/cookbook/install-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({recipe_id:y,hf_token:ir()})});ee(`${B.count} Download${B.count!==1?"s":""} läuft — Modelle erscheinen danach automatisch im Modelle-Tab.`),g(Le,null),Te("activity")}catch(B){ee(B.message,!0),b&&(b.disabled=!1,b.textContent="Installieren")}}async function C(y,b){var B,R;g(Ue,!0),g(_t,b,!0),g(T,y,!0),g(He,""),g(J,8192),g(W,null),g(Z,null),g(re,""),g(ze,!0);try{if(g(W,await Me("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:y,ctx:8192})}),!0),(R=(B=a(W))==null?void 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dt(y,b,B,R){R.disabled=!0,R.textContent="Starte…";try{await Me("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:y,role:b,params_b:B,quant:"Q4_K_M",hf_token:ir()})}),ee("Download läuft — Modell erscheint danach automatisch im Modelle-Tab."),Te("activity")}catch(ae){ee(ae.message,!0),R.disabled=!1,R.textContent="Installieren"}}function N(){g(ge,null),g(P,""),g(H,""),g(ie,[{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0),g(rt,!0)}function De(y){const b=a(x).find(B=>B.id===y);b&&(g(ge,y,!0),g(P,b.title,!0),g(H,b.desc||"",!0),g(ie,b.models.map(B=>({repo:B.repo,role:B.role,quant:B.quant||"Q4_K_M"})),!0),g(rt,!0))}async function Q(){if(!a(P).trim())return ee("Bitte einen Titel angeben.",!0);const y=a(ie).filter(b=>b.repo.trim());if(!y.length)return ee("Mindestens ein Modell (Repo) angeben.",!0);try{a(ge)?(await Me("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(a(ge)),{method:"PUT",body:JSON.stringify({title:a(P),desc:a(H),models:y})}),ee("Setup aktualisiert.")):(await Me("/api/cookbook/user-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({title:a(P),desc:a(H),models:y})}),ee("Setup gespeichert.")),g(rt,!1),mt()}catch(b){ee(b.message,!0)}}async function de(y){const b=a(x).find(B=>B.id===y);if(await wa({title:`„${(b==null?void 0:b.title)||y}" löschen?`,body:"Dein eigenes Setup wird aus dem Cookbook entfernt. Bereits installierte Modelle bleiben unangetastet.",confirmLabel:"Löschen",danger:!0}))try{await Me("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(y),{method:"DELETE"}),ee("Setup gelöscht."),mt()}catch(B){ee(B.message,!0)}}function se(y){if(!v(y))return"";const b=u(y);return`MoE${b?` · ~${b}B aktiv`:""}`}function Y(y){return y?`${za(y)}`:""}var me=Tc(),ve=s(ot(me),2),we=l(ve),xe=s(l(we),2),be=s(we,4);{var S=y=>{var b=Wd();_(y,b)},V=y=>{var b=Yd();ft(b,21,()=>a(x),ut,(B,R)=>{const ae=q(()=>a(R).id===a($));var tt=Jd(),it=l(tt);{var X=fe=>{var Ze=jd(),Nt=ot(Ze),Tt=s(Nt,2);A("click",Nt,bt=>{bt.stopPropagation(),De(a(R).id)}),A("keydown",Nt,bt=>{bt.key==="Enter"&&(bt.stopPropagation(),De(a(R).id))}),A("click",Tt,bt=>{bt.stopPropagation(),de(a(R).id)}),A("keydown",Tt,bt=>{bt.key==="Enter"&&(bt.stopPropagation(),de(a(R).id))}),_(fe,Ze)};I(it,fe=>{a(R).user&&fe(X)})}var _e=s(it,2);{var Re=fe=>{var Ze=Xr();_(fe,Ze)},ct=fe=>{var Ze=Qd();_(fe,Ze)};I(_e,fe=>{a(ae)?fe(Re):a(R).user&&fe(ct,1)})}var Ie=s(_e,2),Ge=l(Ie),st=l(Ge),St=l(st),Zt=s(Ge,2),vt=l(Zt),Ne=s(Ie,2),Et=l(Ne),It=s(Ne,2),gt=l(It);z((fe,Ze)=>{wt(tt,1,`card-btn${a(ae)?" cb-best":""}`),m(St,a(R).title),wt(Zt,1,`fit-badge ${fe??""}`),m(vt,Ze),m(Et,a(R).desc),m(gt,`${a(R).models.length??""} Modell${a(R).models.length>1?"e":""} im Setup`)},[()=>h(a(R).fit_level),()=>E(a(R).fit_level)]),A("click",tt,()=>qt(a(R).id)),_(B,tt)}),_(y,b)};I(be,y=>{a(L)?y(S):y(V,-1)})}var le=s(ve,2),Qe=l(le),Je=s(l(Qe),2),Jt=l(Je);{var Yt=y=>{const b=q(()=>Math.round((Date.now()/1e3-a(k).updated)/60));var B=Xd(),R=ot(B);{var ae=Re=>{var ct=ar();z(()=>m(ct,`Quellen befragt vor ${a(b)??""} min`)),_(Re,ct)},tt=Re=>{var ct=ar();z(Ie=>m(ct,`Quellen befragt vor ${Ie??""} h`),[()=>Math.round(a(b)/60)]),_(Re,ct)},it=Re=>{var ct=ar();z(Ie=>m(ct,`Quellen befragt vor ${Ie??""} Tg.`),[()=>Math.round(a(b)/1440)]),_(Re,ct)};I(R,Re=>{a(b)<60?Re(ae):a(b)<1440?Re(tt,1):Re(it,-1)})}var X=s(R,2);{var _e=Re=>{var 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nt=nc();A("click",nt,Ct=>dt(a(Ie).repo,a(Ie).role,a(Ie).params_b,Ct.currentTarget)),_(Xe,nt)};I(Ve,Xe=>{a(Ie).installed?Xe(at):Xe(yt,-1)})}z((Xe,nt,Ct)=>{wt(st,1,`card${a(Ge)?" res-best":""}`),m(It,a(Ie).name),m(fe,`${a(Ie).author??""} · ${a(Ie).params_b??""}B`),wt(Ze,1,`fit-badge ${Xe??""}`),m(Nt,a(Ie).fit.text),m(Sa,`${nt??""} · ⬇ ${Ct??""}`)},[()=>h(a(Ie).fit.level),()=>p(a(Ie).fit),()=>(a(Ie).downloads||0).toLocaleString()]),_(ct,st)}),z(()=>m(_e,a(ae).title)),_(R,tt)}),_(y,b)};I(G,y=>{var b;a(D)&&!a(k)?y(qe):(b=a(k))!=null&&b.categories&&y(te,1)})}var Be=s(le,2),Ye=s(l(Be),4),et=l(Ye),ke=s(et,2),Ae=l(ke);Ae.value=Ae.__value="downloads";var Oe=s(Ae);Oe.value=Oe.__value="trending";var Ot=s(Oe);Ot.value=Ot.__value="created_at";var Bt=s(ke,2),Wt=l(Bt),na=s(Ye,2);ft(na,20,()=>["","coder","vision","reasoning","chat","agent"],ut,(y,b)=>{var B=sc(),R=l(B);z(()=>{wt(B,1,a(K)===b?"primary":"ghost"),m(R,b||"Alle")}),A("click",B,()=>{g(K,b,!0),At()}),_(y,B)});var _a=s(na,2);{var Ke=y=>{var b=oc();ft(b,21,()=>a(pe),ut,(B,R,ae)=>{var tt=lc(),it=l(tt);{var X=Tt=>{var bt=Xr();_(Tt,bt)};I(it,Tt=>{ae===a(he)&&Tt(X)})}var _e=s(it,2),Re=l(_e),ct=l(Re),Ie=l(ct),Ge=s(ct,2),st=l(Ge),St=s(Re,2),Zt=l(St),vt=s(_e,2),Ne=l(vt);Ce(Ne,()=>Y(c(a(R).id)));var Et=s(Ne,2);Ce(Et,()=>se(a(R).id));var It=s(vt,4),gt=l(It),fe=l(gt),Ze=s(gt,2),Nt=l(Ze);z((Tt,bt,Oa,Ha,Sa)=>{wt(tt,1,`card${ae===a(he)?" res-best":""}`),m(Ie,Tt),m(st,a(R).author||""),wt(St,1,`fit-badge ${bt??""}`),m(Zt,Oa),m(fe,Ha),m(Nt,`⬇ ${Sa??""}`)},[()=>a(R).id.split("/").pop(),()=>a(ue)[ae]?h(a(ue)[ae]):"warn",()=>a(ue)[ae]?E(a(ue)[ae]):"prüfe…",()=>a(ue)[ae]?p({req_gb:0,tps:0}):"Hardware-Fit…",()=>(a(R).downloads||0).toLocaleString()]),A("click",tt,()=>C(a(R).id,a(R).id.split("/").pop())),_(B,tt)}),_(y,b)};I(_a,y=>{a(pe).length&&y(Ke)})}var ht=s(Be,2);{var qa=y=>{const b=q(()=>a(Le));var B=gc(),R=l(B),ae=l(R),tt=s(ae,2),it=l(tt),X=s(tt,2),_e=l(X),Re=s(X,2);ft(Re,21,()=>a(b).models,ut,(vt,Ne)=>{var Et=uc(),It=l(Et),gt=l(It),fe=l(gt),Ze=l(fe),Nt=s(fe,2),Tt=l(Nt),bt=s(Nt,2);Ce(bt,()=>se(a(Ne).repo));var Oa=s(gt,2);{var Ha=at=>{var yt=dc(),Xe=l(yt);z(()=>m(Xe,a(Ne).why)),_(at,yt)};I(Oa,at=>{a(Ne).why&&at(Ha)})}var Sa=s(Oa,2);{var kn=at=>{var yt=cc(),Xe=l(yt);z((nt,Ct,Ea)=>m(Xe,`~${nt??""} GB · ~${Ct??""} Tok/s · optimal ~${Ea??""}k Kontext`),[()=>(a(Ne).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(a(Ne).fit.tps??0),()=>Math.round((a(Ne).optimal_ctx||8192)/1024)]),_(at,yt)};I(Sa,at=>{a(Ne).fit&&at(kn)})}var lt=s(It,2);{var Ve=at=>{var yt=vc(),Xe=l(yt);z(nt=>{wt(yt,1,`fit-badge ${nt??""}`),m(Xe,a(Ne).fit.text)},[()=>h(a(Ne).fit.level)]),_(at,yt)};I(lt,at=>{a(Ne).fit&&at(Ve)})}z(()=>{m(Ze,a(Ne).name),m(Tt,a(Ne).role)}),_(vt,Et)});var ct=s(Re,2);{var Ie=vt=>{const Ne=q(()=>Math.max(...a(b).models.map(fe=>{var Ze;return((Ze=fe.fit)==null?void 0:Ze.req_gb)??0})));var Et=fc(),It=s(l(Et)),gt=l(It);z(fe=>m(gt,`~${fe??""} GB`),[()=>a(Ne).toFixed(1)]),_(vt,Et)};I(ct,vt=>{a(b).models.length&&a(b).models[0].fit&&vt(Ie)})}var Ge=s(ct,2);{var st=vt=>{const Ne=q(()=>a(x).find(fe=>!fe.user&&fe.fit_level!=="too_tight"&&fe.id!==a(b).id));var Et=hc(),It=s(l(Et));{var gt=fe=>{var Ze=pc(),Nt=s(ot(Ze)),Tt=l(Nt);z(()=>m(Tt,`„${a(Ne).title??""}" ansehen`)),A("click",Nt,bt=>{bt.preventDefault(),g(Le,null),setTimeout(()=>qt(a(Ne).id),50)}),_(fe,Ze)};I(It,fe=>{a(Ne)&&fe(gt)})}_(vt,Et)};I(Ge,vt=>{a(b).fit_level==="too_tight"&&vt(st)})}var St=s(Ge,2),Zt=l(St);z(()=>{m(it,a(b).title),m(_e,a(b).desc),wt(St,1,`primary${a(b).fit_level==="too_tight"?" warn":""}`),m(Zt,a(b).fit_level==="too_tight"?"Trotzdem installieren (nicht empfohlen)":"Komplettes Setup installieren")}),A("click",B,vt=>{vt.target.classList.contains("modal-overlay")&&g(Le,null)}),A("click",ae,()=>g(Le,null)),A("click",St,()=>Rt(a(b).id)),_(y,B)};I(ht,y=>{a(Le)&&y(qa)})}var Ga=s(ht,2);{var nn=y=>{var b=Mc(),B=l(b),R=l(B),ae=s(R,2),tt=l(ae),it=s(ae,2),X=l(it),_e=s(it,2);{var Re=Ge=>{var st=_c();_(Ge,st)},ct=Ge=>{var st=xc(),St=s(ot(st),2);ft(St,21,()=>a(W).files,ut,(lt,Ve)=>{const at=q(()=>a(Ve).fit.level==="perfect"?"●":a(Ve).fit.level==="marginal"?"◐":"○");var yt=Zi(),Xe=l(yt),nt={};z(()=>{m(Xe,`${a(at)??""} ${a(Ve).filename??""}`),nt!==(nt=a(Ve).filename)&&(yt.value=(yt.__value=a(Ve).filename)??"")}),_(lt,yt)});var Zt=s(St,2),vt=l(Zt),Ne=s(l(vt),2),Et=s(vt,2),It=l(Et),gt=s(l(It));Ce(gt,()=>gi(n));var fe=s(It,2),Ze=s(Zt,2);{var Nt=lt=>{var Ve=mc(),at=s(l(Ve)),yt=l(at),Xe=s(at,2);z(nt=>m(yt,`~${nt??""}k`),[()=>Math.round(a(Z).optimal_ctx/1024)]),A("click",Xe,nt=>{nt.preventDefault(),g(J,a(Z).optimal_ctx,!0)}),_(lt,Ve)};I(Ze,lt=>{var Ve;(Ve=a(Z))!=null&&Ve.optimal_ctx&<(Nt)})}var Tt=s(Ze,2);{var bt=lt=>{var Ve=bc(),at=l(Ve),yt=s(l(at),2),Xe=l(yt),nt=s(at,2),Ct=l(nt);z((Ea,br,Ur)=>{m(Xe,`~${Ea??""} GB · ~${br??""} Tok/s · ${(a(Z).quant||"GGUF")??""}`),wt(nt,1,`fit-badge ${Ur??""}`),m(Ct,a(Z).fit.text)},[()=>(a(Z).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(a(Z).fit.tps??0),()=>h(a(Z).fit.level)]),_(lt,Ve)};I(Tt,lt=>{a(Z)&<(bt)})}var Oa=s(Tt,2);{var Ha=lt=>{const Ve=q(()=>a(W).files.find(Ct=>Ct.fit.level!=="too_tight"&&Ct.filename!==a(re)));var at=or(),yt=ot(at);{var Xe=Ct=>{var Ea=yc(),br=s(l(Ea)),Ur=l(br);z(Hr=>m(Ur,`${a(Ve).filename??""} (${Hr??""})`),[()=>E(a(Ve).fit.level)]),A("click",br,Hr=>{Hr.preventDefault(),g(re,a(Ve).filename,!0),F()}),_(Ct,Ea)},nt=Ct=>{var Ea=wc();_(Ct,Ea)};I(yt,Ct=>{a(Ve)?Ct(Xe):Ct(nt,-1)})}_(lt,at)};I(Oa,lt=>{var Ve,at;((Ve=a(Z))==null?void 0:Ve.fit.level)==="too_tight"&&((at=a(W))!=null&&at.files)&<(Ha)})}var Sa=s(Oa,2),kn=l(Sa);z(()=>{var lt,Ve;wt(Sa,1,`primary${((lt=a(Z))==null?void 0:lt.fit.level)==="too_tight"?" warn":""}`),Sa.disabled=a(ze),m(kn,a(ze)?"Starte…":((Ve=a(Z))==null?void 0:Ve.fit.level)==="too_tight"?"Trotzdem holen (zu groß — nicht empfohlen)":"Herunterladen & Einpflegen")}),A("change",St,F),nr(St,()=>a(re),lt=>g(re,lt)),Ta(Ne,()=>a(He),lt=>g(He,lt)),Ta(fe,()=>a(J),lt=>g(J,lt)),A("click",Sa,$e),_(Ge,st)},Ie=Ge=>{var st=kc();_(Ge,st)};I(_e,Ge=>{var st,St;a(ze)&&!a(W)?Ge(Re):(St=(st=a(W))==null?void 0:st.files)!=null&&St.length?Ge(ct,1):a(ze)||Ge(Ie,2)})}z(()=>{m(tt,a(_t)),m(X,a(T))}),A("click",b,Ge=>{Ge.target.classList.contains("modal-overlay")&&g(Ue,!1)}),A("click",R,()=>g(Ue,!1)),_(y,b)};I(Ga,y=>{a(Ue)&&y(nn)})}var Ua=s(Ga,2);{var Hn=y=>{var b=Ec(),B=l(b),R=l(B),ae=s(R,2),tt=l(ae),it=s(ae,6),X=s(it,4),_e=s(X,4);ft(_e,17,()=>a(ie),ut,(Ge,st,St)=>{var Zt=Sc(),vt=l(Zt),Ne=s(vt,2),Et=s(Ne,2);ft(Et,20,()=>["Q4_K_M","Q5_K_M","Q6_K","Q8_0","Q3_K_M"],ut,(gt,fe)=>{var Ze=Zi(),Nt=l(Ze),Tt={};z(()=>{m(Nt,fe),Tt!==(Tt=fe)&&(Ze.__value=fe)}),_(gt,Ze)});var It=s(Et,2);Ta(vt,()=>a(st).repo,gt=>a(st).repo=gt),Ta(Ne,()=>a(st).role,gt=>a(st).role=gt),nr(Et,()=>a(st).quant,gt=>a(st).quant=gt),A("click",It,()=>g(ie,a(ie).filter((gt,fe)=>fe!==St),!0)),_(Ge,Zt)});var Re=s(_e,2),ct=s(Re,4),Ie=l(ct);z(()=>{m(tt,a(ge)?"Setup bearbeiten":"Eigenes Setup erstellen"),m(Ie,a(ge)?"Änderungen speichern":"Setup speichern")}),A("click",b,Ge=>{Ge.target.classList.contains("modal-overlay")&&g(rt,!1)}),A("click",R,()=>g(rt,!1)),Ta(it,()=>a(P),Ge=>g(P,Ge)),Ta(X,()=>a(H),Ge=>g(H,Ge)),A("click",Re,()=>g(ie,[...a(ie),{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0)),A("click",ct,Q),_(y,b)};I(Ua,y=>{a(rt)&&y(Hn)})}z(()=>{Vt.disabled=a(D),m(M,a(D)?"Suche…":"Aktualisieren"),Bt.disabled=a(Ee),m(Wt,a(Ee)?"Lade…":"Suchen")}),A("click",xe,N),A("click",Vt,()=>pt(!0)),A("keydown",et,y=>y.key==="Enter"&&At()),Ta(et,()=>a(ne),y=>g(ne,y)),nr(ke,()=>a(U),y=>g(U,y)),A("click",Bt,At),_(e,me),an()}xn(["click","keydown","change"]);var Ac=w(`
Du öffnest Mission Control über einen Proxy/Namen. Die Engine läuft auf Port 8080 ohne HTTPS direkt am Bosgame. - Trag in deinen Tools die LAN-IP ein: http://192.168.178.151:8080/v1 — nicht den Proxy-Namen.
`),Cc=w(' '),Lc=w('
'),zc=w(' '),Dc=w(''),Pc=w(''),qc=w('

Öffne die Zed-Settings mit Cmd/Strg + , und füge diesen Block in deine bestehende settings.json ein. Falls bereits ein "bosgame"-Eintrag existiert: vorher löschen.

Nur diesen Block einfügen, nicht die ganze Datei ersetzen — sonst gehen andere Einstellungen verloren.

API-Key: Öffne den Agent-Panel → Anbieter bosgame → trag irgendeinen Wert ein (z.B. local).

Danach im Agent-Panel das Modell auswählen.
',1),Oc=w('

Datei anlegen oder öffnen:

Windows: %USERPROFILE%\\.config\\opencode\\opencode.json

Nur den "provider"-Block einfügen. Falls bereits ein "llama-swap"-Eintrag vorhanden: vorher löschen, sonst erscheinen Modelle doppelt.

Danach in OpenCode /models → wählen.

',1),Rc=w('

In Cline/Cursor den Provider „OpenAI Compatible" wählen:

API-Key: ein beliebiger Wert (z.B. local).
',1),Bc=w('

Settings → Admin Panel → Connections → neue OpenAI-Verbindung:

',1),Ic=w('

Bilder einbinden (Vision)

Mit Vision-Modellen kannst du Screenshots oder Fehlerbilder direkt mitschicken.
'),Nc=w('

2 · Modelle auswählen

Wähle, welche Modelle im Config-Snippet erscheinen sollen.

3 · Tool wählen

Für welches Werkzeug brauchst du die Konfiguration?

4 · Config-Snippet

',1),Fc=w('

2 · Erst ein Modell installieren

Noch kein Modell eingerichtet
Bevor du ein Tool verbinden kannst, braucht die Engine mindestens ein Modell. Das Config-Snippet wird dann automatisch mit deinen echten Modellnamen befüllt.
'),Kc=w('

Verbinden

Schritt für Schritt: KI-Modelle in deine Tools einbinden — getestet, erklärt, mit Copy-Paste-Config.

1 · Verbindung prüfen

Stelle sicher, dass die LLM-Engine erreichbar ist, bevor du Tools konfigurierst.

Wie funktioniert das Auto-Swap?

',1);function Gc(e,t){tn(t,!0);const n=q(()=>mr.value),r=q(()=>{var P;return(((P=a(n))==null?void 0:P.models)||[]).filter(H=>!H.incomplete)}),i=q(u);let o=O("zed"),d=O(Ht([])),c=O(""),v=O(!1);function u(){return`http://${location.hostname}:8080/v1`}function h(P){return/^\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}$/.test(P)}function E(){return location.protocol==="https:"||!h(location.hostname)}const p=q(()=>a(d).length?a(d):a(r).map(P=>P.name)),x=q(()=>a(p)[0]||"coder"),$=q(()=>{var P;return(P=a(r).find(H=>{var ie,ge;return(ge=(ie=H.meta)==null?void 0:ie.caps)==null?void 0:ge.includes("Bild")}))==null?void 0:P.name});function L(P,H){const ge=(H.length?a(r).filter(Te=>H.includes(Te.name)):a(r).length?a(r):[{name:"coder",meta:{}}]).map(Te=>{var kt,At;const mt=(((kt=Te.meta)==null?void 0:kt.caps)||[]).some(Mt=>/Bild|Vision/i.test(Mt)),pt=((At=Te.meta)==null?void 0:At.ctx)||131072;return` { "name": "${Te.name}", "display_name": "${Te.name}", "max_tokens": ${pt}${mt?', "capabilities": { "tools": true, "images": true }':""} }`}).join(`, + + `;const u=c.querySelector("input"),v=g=>{c.remove(),d(g)};c.addEventListener("click",g=>{if(g.target===c)return v(null);const E=g.target.closest("[data-x]");E&&v(E.getAttribute("data-x")==="1"?u.value||"":null)}),u.addEventListener("keydown",g=>{g.key==="Enter"&&v(u.value||""),g.key==="Escape"&&v(null)}),document.body.appendChild(c),u.focus()})}function Uo(e="overview"){const t=Ui(".nav-item[data-view]:not(.disabled)"),a=Ui(".view[data-view]"),r=new Set(a.map(o=>o.dataset.view));function i(o){r.has(o)||(o=e),a.forEach(d=>d.hidden=d.dataset.view!==o),t.forEach(d=>d.classList.toggle("active",d.dataset.view===o)),location.hash!=="#/"+o&&(location.hash="#/"+o)}return t.forEach(o=>o.addEventListener("click",d=>{d.preventDefault(),i(o.dataset.view)})),window.addEventListener("hashchange",()=>i(location.hash.replace("#/",""))),i(location.hash.replace("#/","")||e),{show:i}}let ji=R(null);const br={get value(){return n(ji)},set(e){h(ji,e,!0)}};let Ji=R(Ut([])),jn=R(Ut([]));const da={get value(){return n(Ji)},set(e){h(Ji,e||[],!0)},get tracked(){return n(jn)},track(e){n(jn).includes(e)||h(jn,[...n(jn),e],!0)},toggle(e){h(jn,n(jn).includes(e)?n(jn).filter(t=>t!==e):[...n(jn),e],!0)}};let Qi=R(null);const Li={get value(){return n(Qi)},set(e){h(Qi,e,!0)}},Ho="5";var ss;typeof window<"u"&&((ss=window.__svelte??(window.__svelte={})).v??(ss.v=new Set)).add(Ho);var Wo=y('— bereit für Anfragen'),jo=y('
Temperatur (GPU)
Freier Speicher
GB
',1),Jo=y('
Temperatur
–
messe…
Freier Speicher
–
messe…
',1),Qo=y('
'),Zo=y('
Warte auf Messwerte…
'),Yo=y('
Noch kein Modell eingerichtet — starte hier:
',1),Xo=y('
Die häufigsten Aufgaben — ein Klick.
',1),ed=y('Bild'),td=y('Code'),nd=y('Text'),ad=y('∞ aktiv'),rd=y(''),id=y('
'),Zi=y('
'),sd=y('
Noch keine Modelle
Hol dir unter „Cookbook" ein Modell, das auf deine Hardware passt.
'),ld=y('
'),od=y('
News gerade nicht ladbar.
'),dd=y('

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',1);function cd(e,t){na(t,!0);const a=O(()=>br.value),r=O(()=>Li.value),i=O(()=>{var M;return((M=n(a))==null?void 0:M.models)||[]}),o=O(()=>{var M;return((M=n(a))==null?void 0:M.swap_ok)??!1}),d=["running","ready","loading","starting"],c=O(()=>n(i).find(M=>d.includes(M.state))),u=O(()=>n(i).filter(M=>!M.incomplete)),v=O(()=>n(a)?n(o)?n(r)&&n(r).ram.percent>=90?"Achtung: Speicher wird knapp.":"Alles läuft rund.":"LLM-Engine offline":"Verbinde…"),g=O(()=>n(a)?n(o)?n(r)&&n(r).ram.percent>=90?`Arbeitsspeicher bei ${Math.round(n(r).ram.percent)} % — eventuell Speicher freigeben.`:`${n(u).length} ${n(u).length===1?"Modell":"Modelle"} konfiguriert · ${n(c)?`„${n(c).name}" geladen`:"keines geladen"} · keine Warnungen.`:"Der llama-swap-Dienst antwortet gerade nicht.":""),E=O(()=>()=>{var G;const M=(G=n(r))==null?void 0:G.gpu;return M&&M.vram.total+M.gtt.total>0?(M.vram.used+M.gtt.used)/(M.vram.total+M.gtt.total)*100:0});let p=R(Ut([])),x=R(null);mr(async()=>{try{h(p,((await Se("/api/news")).items||[]).slice(0,4),!0)}catch{}});async function A(){await xn({title:"Speicher freigeben?",body:"Alle aktuell geladenen Modelle werden aus dem Grafikspeicher geworfen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Speicher freigeben"})&&(await Se("/api/unload",{method:"POST"}),k())}async function L(M){h(x,M,!0);try{await Se("/api/preload?model="+encodeURIComponent(M),{method:"POST"})}catch(G){ee("Laden fehlgeschlagen: "+(G.message||"Engine nicht erreichbar?"),!0)}h(x,null),k()}function k(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}function P(M){var G;(G=document.querySelector(`.nav-item[data-view="${M}"]`))==null||G.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}function ye(M){return M>=90?"red":M>=75?"":"green"}function te(M){return M==null?"":M>=75?"red":M>=55?"":"green"}function ue(M){return M>=90?"red":M>=70?"":"green"}var Te=dd(),K=ct(Te),V=l(K),fe=l(V),he=l(fe),Pe=s(he);{var Ve=M=>{var G=Wo();m(M,G)};I(Pe,M=>{n(o)&&!n(c)&&M(Ve)})}var mt=s(fe,2),T=l(mt),W=s(K,2),re=l(W),Ue=l(re),Q=s(l(Ue),2);Le(Q,()=>Pt("server"),!0);var ze=s(Ue,2),Y=l(ze),rt=s(ze,2),D=l(rt),U=s(re,2),ie=l(U),ge=s(l(ie),2);Le(ge,()=>Pt("cpu"),!0);var Ae=s(ie,2),bt=l(Ae),pt=s(Ae,2),kt=l(pt);{var Ct=M=>{var G=nr();z(Oe=>b(G,`${Oe??""} · ${n(c).state??""}`),[()=>{var Oe;return(Oe=n(c).meta)!=null&&Oe.ctx?Math.round(n(c).meta.ctx/1024)+"k ctx":""}]),m(M,G)},Mt=M=>{var G=nr("lädt bei erster Anfrage");m(M,G)};I(kt,M=>{n(c)?M(Ct):M(Mt,-1)})}var Lt=s(U,2);{var Ot=M=>{const G=O(()=>{var Un;return n(r).gpu_temp??((Un=n(r).cpu)==null?void 0:Un.temp)??null}),Oe=O(()=>te(n(G))),ne=O(()=>n(r).ram.total-n(r).ram.used),Be=O(()=>100-n(r).ram.percent);var Ze=jo(),et=ct(Ze),Me=l(et),$e=s(l(Me));Le($e,()=>Pt("thermo"),!0);var Re=s(Me,2),Rt=l(Re),Bt=s(Re,2),Wt=l(Bt),an=s(et,2),bn=l(an),Ke=s(l(bn));Le(Ke,()=>Pt("database"),!0);var ht=s(bn,2),Rn=l(ht),Vn=s(ht,2),ra=l(Vn);z((Un,Ua,w,_)=>{yt(et,1,`kpi ${n(Oe)??""}`),b(Rt,Un),b(Wt,n(G)==null?"messe…":n(G)<55?"kühl":n(G)<75?"normal":"⚠ heiß"),yt(an,1,`kpi ${n(Be)<15?"red":n(Be)<30?"":"green"}`),b(Rn,Ua),b(ra,`von ${w??""} GB · ${_??""} % frei`)},[()=>n(G)!=null?`${Math.round(n(G))}°C`:"–",()=>Math.round(n(ne)/1073741824),()=>Math.round(n(r).ram.total/1073741824),()=>Math.round(n(Be))]),m(M,Ze)},qt=M=>{var G=Jo();m(M,G)};I(Lt,M=>{n(r)?M(Ot):M(qt,-1)})}var $=s(W,2),N=l($),Ce=s(l(N),4);{var ut=M=>{const G=O(()=>n(E)());var Oe=or(),ne=ct(Oe);dt(ne,17,()=>{var Be;return[["Prozessor (CPU)",((Be=n(r).cpu)==null?void 0:Be.percent)??0,""],["Arbeitsspeicher (RAM)",n(r).ram.percent,ye(n(r).ram.percent)],["Grafikspeicher (VRAM)",n(G),ue(n(G))]]},ot,(Be,Ze)=>{var et=O(()=>sr(n(Ze),3));let Me=()=>n(et)[0],$e=()=>n(et)[1];const Re=O(()=>Math.max(0,Math.min(100,$e()||0)));var Rt=Qo(),Bt=l(Rt),Wt=l(Bt),an=l(Wt),bn=s(Wt),Ke=l(bn),ht=s(Bt,2),Rn=l(ht);z((Vn,ra)=>{b(an,Me()),b(Ke,`${Vn??""} %`),yt(ht,1,`bar ${n(Re)>=90?"bad":n(Re)>=75?"warn":""}`),pn(Rn,`width:${ra??""}%`)},[()=>Math.round(n(Re)),()=>Math.max(2,n(Re))]),m(Be,Rt)}),m(M,Oe)},F=M=>{var G=Zo();m(M,G)};I(Ce,M=>{n(r)?M(ut):M(F,-1)})}var De=s(N,2),J=s(l(De),2);{var de=M=>{var G=Yo(),Oe=s(ct(G),2),ne=l(Oe);Le(ne,()=>Pt("search"),!0);var Be=s(ne,4);Le(Be,()=>Pt("chevron"),!0);var Ze=s(Oe,2),et=l(Ze);Le(et,()=>Pt("swap"),!0);var Me=s(et,4);Le(Me,()=>Pt("chevron"),!0);var $e=s(Ze,2),Re=l($e);Le(Re,()=>Pt("file"),!0);var Rt=s(Re,4);Le(Rt,()=>Pt("chevron"),!0),C("click",Oe,()=>P("cookbook")),C("click",Ze,()=>P("connect")),C("click",$e,()=>P("guides")),m(M,G)},se=M=>{var G=Xo(),Oe=s(ct(G),2),ne=l(Oe);Le(ne,()=>Pt("search"),!0);var Be=s(ne,4);Le(Be,()=>Pt("chevron"),!0);var Ze=s(Oe,2),et=l(Ze);Le(et,()=>Pt("refresh"),!0);var Me=s(et,4);Le(Me,()=>Pt("chevron"),!0);var $e=s(Ze,2),Re=l($e);Le(Re,()=>Pt("file"),!0);var Rt=s(Re,4);Le(Rt,()=>Pt("chevron"),!0);var Bt=s($e,2),Wt=l(Bt);Le(Wt,()=>Pt("swap"),!0);var an=s(Wt,4);Le(an,()=>Pt("chevron"),!0),C("click",Oe,()=>P("cookbook")),C("click",Ze,A),C("click",$e,()=>P("server")),C("click",Bt,()=>P("connect")),m(M,G)};I(J,M=>{n(u).length?M(se,-1):M(de)})}var Z=s($,2),be=l(Z),ve=l(be),xe=s(l(ve),2),ke=l(xe),_e=s(ve,2);{var 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'),fd=y('
Noch keine Modelle konfiguriert
Hol dir unter „Cookbook" ein passendes Modell.
'),pd=y('
kein Modell hinterlegt
—leere Rolleleer— '),hd=y(' '),gd=y('
'),md=y(' '),bd=y('
API-Name:
'),_d=y('
ModellKannDetailsStatusPortAktionen
'),wd=y('
Empfohlen für deine Hardware

'),yd=y(''),xd=y(''),kd=y(''),Md=y('

Modelle

Deine konfigurierten Modelle — testen, Kontext anpassen oder aus dem Speicher werfen.

Schnelltest

Schreib eine Nachricht — das gewählte Modell wird automatisch geweckt.

Modelle & Ports

Modelle laden automatisch, sobald eine Anfrage kommt — du musst nichts manuell starten.
',1);function Sd(e,t){na(t,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr (längere Dateien/Chats), braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",r="Die Rolle ist ein zusätzlicher, sprechender Name (z.B. coder). Du kannst in deinen Tools entweder den echten Modellnamen ODER die Rolle angeben — beides führt zum selben Modell.",i=[{id:"coder",label:"Coder",desc:"Programmieren & Code"},{id:"vision",label:"Vision",desc:"Bilder verstehen"},{id:"scout",label:"Scout",desc:"Schneller Allrounder"},{id:"reviewer",label:"Reviewer",desc:"Code/Texte prüfen"},{id:"manager",label:"Manager",desc:"Planen & koordinieren"}],o=O(()=>{var $;return(($=br.value)==null?void 0:$.models)||[]});function d(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}let c=R(""),u=R(""),v=R(""),g=R(!1);const E=O(()=>n(o).filter($=>!$.incomplete));async function p(){var N;const $=n(c)||((N=n(E)[0])==null?void 0:N.name);if(!(!$||!n(u).trim())){h(g,!0),h(v,"(wecke Modell, kann beim Laden kurz dauern…)");try{const Ce=await Se("/api/chat",{method:"POST",body:JSON.stringify({model:$,message:n(u)})});h(v,Ce.reply,!0)}catch(Ce){h(v,"Fehler: "+Ce.message)}h(g,!1),d()}}const x=300;let A=R(!1),L=R(null),k=R(8192),P=R(!1);function ye($){var N;h(L,n(o).find(Ce=>Ce.name===$),!0),n(L)&&(h(k,((N=n(L).meta)==null?void 0:N.ctx)||8192,!0),h(P,(n(L).ttl??x)>=99999),h(A,!0))}async function te(){const $=n(P)?99999:x;try{await Se("/api/update_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:n(L).name,ctx:n(k),ttl:$})}),ee("Gespeichert — aktiv beim nächsten Modell-Start."),h(A,!1),d()}catch(N){ee(N.message,!0)}}let ue=R(!1),Te=R(""),K=R(""),V=R("");function fe($){const N=n(o).find(Ce=>Ce.name===$);h(Te,$,!0),h(V,(N==null?void 0:N.role)||"",!0),h(K,""),h(ue,!0)}async function he($){try{await Se("/api/set_role",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:n(Te),role:$})}),ee($?`Rolle gesetzt: ${$}`:"Rolle entfernt."),h(ue,!1),d()}catch(N){ee(N.message,!0)}}async function Pe($){if(await xn({title:`„${$}" entladen?`,body:"Das Modell wird aus dem Grafikspeicher geworfen und lädt beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Entladen"}))try{await Se("/api/unload?model="+encodeURIComponent($),{method:"POST"}),ee("Entladen: "+$),setTimeout(d,600)}catch(N){ee(N.message,!0)}}async function Ve($){if(await xn({title:`„${$}" wirklich löschen?`,body:"Das Modell wird aus der Konfiguration ausgetragen und seine Dateien werden von der Festplatte gelöscht, um Speicher freizugeben. Das lässt sich nicht rückgängig machen — später brauchst du dafür einen neuen Download.",confirmLabel:"Endgültig löschen",danger:!0}))try{const N=await Se("/api/delete_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:$})});ee(N.note||"Gelöscht: "+$),setTimeout(d,600)}catch(N){ee(N.message,!0)}}function mt($){return $!=null&&$.length?$.map(N=>N==="Code"?'Code':N==="Bild"?'Bild':'Text').join(" "):"–"}function T($){if(!$)return"–";const N=$.quant||"?",Ce=$.ctx?Math.round($.ctx/1024)+"K":"?",ut=$.size_bytes?($.size_bytes/1024**3).toFixed(1)+" GB":"?";return`${N} · ${Ce} · ${ut}`}function W($){var N;(N=navigator.clipboard)==null||N.writeText($),ee("Kopiert: "+$)}var re=Md(),Ue=s(ct(re),2),Q=s(l(Ue),6);dt(Q,21,()=>n(E),ot,($,N)=>{var Ce=ud(),ut=l(Ce),F={};z(()=>{b(ut,n(N).name),F!==(F=n(N).name)&&(Ce.value=(Ce.__value=n(N).name)??"")}),m($,Ce)});var ze=s(Q,4),Y=s(ze,2),rt=l(Y),D=s(Y,2);{var U=$=>{var N=vd(),Ce=l(N);z(()=>b(Ce,n(v))),m($,N)};I(D,$=>{n(v)&&$(U)})}var ie=s(Ue,2),ge=l(ie),Ae=s(l(ge)),bt=l(Ae),pt=s(ge,4);{var kt=$=>{var N=fd();m($,N)},Ct=$=>{var N=_d(),Ce=s(l(N));dt(Ce,21,()=>n(o),ot,(ut,F)=>{var De=or(),J=ct(De);{var de=Z=>{var be=pd(),ve=l(be),xe=l(ve),ke=s(ve,5),_e=l(ke),S=s(_e,2);z(()=>b(xe,n(F).name)),C("click",_e,()=>{var H;ee("Lade im Cookbook ein Modell und setze den Alias auf: "+n(F).name),(H=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null||H.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),C("click",S,()=>Ve(n(F).name)),m(Z,be)},se=Z=>{var be=bd(),ve=l(be),xe=l(ve),ke=l(xe),_e=s(ke);{var S=Me=>{var $e=hd(),Re=l($e);z(()=>b(Re,n(F).role)),m(Me,$e)};I(_e,Me=>{n(F).role&&Me(S)})}var H=s(xe,2);{var le=Me=>{var $e=gd(),Re=l($e);z(()=>b(Re,n(F).meta.filename)),m(Me,$e)};I(H,Me=>{var $e;($e=n(F).meta)!=null&&$e.filename&&Me(le)})}var Je=s(H,2),Qe=s(l(Je),2);dt(Qe,17,()=>{var Me;return(Me=n(F).api_ids)!=null&&Me.length?n(F).api_ids:[n(F).name]},ot,(Me,$e)=>{var Re=md(),Rt=l(Re);z(()=>b(Rt,n($e))),C("click",Re,()=>W(n($e))),m(Me,Re)});var Qt=s(ve);Le(Qt,()=>{var Me;return mt((Me=n(F).meta)==null?void 0:Me.caps)},!0);var Zt=s(Qt);Le(Zt,()=>T(n(F).meta),!0);var Ht=s(Zt);Le(Ht,()=>Vo(n(F).state,n(F).download_progress),!0);var M=s(Ht),G=l(M),Oe=s(M),ne=l(Oe),Be=s(ne,2),Ze=s(Be,2),et=s(Ze,2);z(()=>{b(ke,`${n(F).name??""} `),b(G,n(F).port??"auto")}),C("click",ne,()=>fe(n(F).name)),C("click",Be,()=>ye(n(F).name)),C("click",Ze,()=>Pe(n(F).name)),C("click",et,()=>Ve(n(F).name)),m(Z,be)};I(J,Z=>{n(F).incomplete?Z(de):Z(se,-1)})}m(ut,De)}),m($,N)};I(pt,$=>{n(o).length?$(Ct,-1):$(kt)})}var Mt=s(ie,2);{var Lt=$=>{var N=yd(),Ce=l(N),ut=l(Ce),F=s(ut,4),De=l(F),J=s(F,2),de=s(l(J));Le(de,()=>gi(a));var se=s(J,2),Z=s(se,2);{var be=le=>{var Je=wd(),Qe=l(Je),Qt=s(l(Qe),2),Zt=l(Qt),Ht=s(Zt,2),M=s(Qe,2);z((G,Oe)=>{b(Zt,`Optimal ~${G??""}k → ~${n(L).meta.peak_ram_optimal_gb??""} GB Spitzenbedarf.`),b(Ht,` Aktuell ~${Oe??""}k → ~${n(L).meta.peak_ram_gb??""} GB.`)},[()=>Math.round(n(L).meta.optimal_ctx/1024),()=>Math.round((n(L).meta.ctx||0)/1024)]),C("click",M,()=>h(k,n(L).meta.optimal_ctx,!0)),m(le,Je)};I(Z,le=>{var Je;(Je=n(L).meta)!=null&&Je.optimal_ctx&&le(be)})}var ve=s(Z,4),xe=s(l(ve),2),ke=l(xe),_e=s(ke,2),S=l(_e),H=s(ve,2);z(()=>{b(De,n(L).name),pn(_e,`color:${n(P)?"var(--accent)":"var(--mut)"}`),b(S,n(P)?"An (TTL = ∞)":"Aus (TTL = 5 min)")}),C("click",N,le=>{le.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(A,!1)}),C("click",ut,()=>h(A,!1)),An(se,()=>n(k),le=>h(k,le)),qo(ke,()=>n(P),le=>h(P,le)),C("click",H,te),m($,N)};I(Mt,$=>{n(A)&&n(L)&&$(Lt)})}var Ot=s(Mt,2);{var qt=$=>{var N=kd(),Ce=l(N),ut=l(Ce),F=s(ut,2),De=s(l(F));Le(De,()=>gi(r));var J=s(F,2),de=l(J),se=s(J,4);dt(se,21,()=>i,ot,(ke,_e)=>{var S=xd(),H=l(S);z(()=>{yt(S,1,n(V)===n(_e).id?"primary":"ghost"),Nr(S,"title",n(_e).desc),b(H,n(_e).label)}),C("click",S,()=>he(n(_e).id)),m(ke,S)});var Z=s(se,4),be=s(Z,2),ve=l(be),xe=s(ve,2);z(()=>b(de,n(Te))),C("click",N,ke=>{ke.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(ue,!1)}),C("click",ut,()=>h(ue,!1)),An(Z,()=>n(K),ke=>h(K,ke)),C("click",ve,()=>he("")),C("click",xe,()=>he(n(K).trim().toLowerCase())),m($,N)};I(Ot,$=>{n(ue)&&$(qt)})}z(()=>{Y.disabled=n(g),b(rt,n(g)?"…":"Senden"),b(bt,n(o).length?n(o).length+" konfiguriert":"")}),ar(Q,()=>n(c),$=>h(c,$)),An(ze,()=>n(u),$=>h(u,$)),C("click",Y,p),m(e,re),aa()}xa(["click"]);var Ed=y('
Prozessor (CPU)
%
Arbeitsspeicher
%
Grafikspeicher
%

System-Metriken (Bosgame)

Live-Auslastung deines Mini-PCs, alle 0,5 Sekunden.
Arbeitsspeicher (RAM)
Grafikspeicher (VRAM + GTT)
Speicherplatz (Disk)
Temperatur (GPU / CPU)
CPU-Verlauf
RAM-Verlauf
VRAM-Verlauf
',1),Td=y(''),Ad=y('
Gerade nichts los.
Alles ruhig — keine laufenden Aufgaben.
'),Cd=y(' '),$d=y(''),Ld=y(''),Pd=y('
'),zd=y('
'),Dd=y('
'),Od=y('

Aktivität

Live-Auslastung und laufende Aufgaben (Downloads, Updates) mit Protokoll.

Hintergrund-Aufgaben

Downloads & Updates erscheinen hier mit Live-Protokoll — zum Aufklappen klicken.
',1);function Rd(e,t){na(t,!0);const a=O(()=>da.value),r=O(()=>da.tracked),i=O(()=>Li.value);let o=Ut({cpu:[],ram:[],gpu:[]});Ti(()=>{var re;if(!n(i))return;const T=n(i).gpu,W=T&&T.vram.total+T.gtt.total>0?(T.vram.used+T.gtt.used)/(T.vram.total+T.gtt.total)*100:0;o.cpu=[...o.cpu,((re=n(i).cpu)==null?void 0:re.percent)??0].slice(-60),o.ram=[...o.ram,n(i).ram.percent].slice(-60),o.gpu=[...o.gpu,W].slice(-60)});const d=O(()=>()=>{var W;const T=(W=n(i))==null?void 0:W.gpu;return T&&T.vram.total+T.gtt.total>0?(T.vram.used+T.gtt.used)/(T.vram.total+T.gtt.total)*100:0}),c=O(()=>n(a).filter(T=>T.state!=="running"&&T.state!=="queued").length),u=O(()=>n(a).filter(T=>T.state==="failed").length);function v(T){if(T.state!=="running")return null;if(typeof T.progress=="number")return Math.min(100,T.progress);const re=((T.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return re?Math.min(100,parseFloat(re[1])):null}function g(T){return T==null||T<0?"":T>=90?`noch ~${Math.round(T/60)} min`:`noch ~${Math.max(1,Math.round(T))} s`}function E(T){return T==="done"?'fertig':T==="failed"?'fehler':T==="canceled"?'abgebrochen':'läuft…'}function p(T){return T==="done"?"on":T==="failed"||T==="canceled"?"":"load"}async function x(T){try{await Se(`/api/jobs/${T}/cancel`,{method:"POST"}),ee("Abbruch angefordert…")}catch(W){ee(W.message,!0)}}async function A(T){try{await Se(`/api/jobs/${T}`,{method:"DELETE"})}catch(W){ee(W.message,!0)}}async function L(){try{const T=await Se("/api/jobs/clear",{method:"POST"});ee(`${T.removed} Einträge entfernt.`)}catch(T){ee(T.message,!0)}}function k(T,W){return T.map(re=>`
`).join("")}var P=Od(),ye=s(ct(P),2);{var te=T=>{const W=O(()=>n(d)());var re=Ed(),Ue=ct(re),Q=l(Ue),ze=s(l(Q),2),Y=l(ze),rt=s(ze,2),D=l(rt),U=s(Q,2),ie=s(l(U),2),ge=l(ie),Ae=s(ie,2),bt=l(Ae),pt=s(U,2),kt=s(l(pt),2),Ct=l(kt),Mt=s(kt,2),Lt=l(Mt),Ot=s(Ue,2),qt=s(l(Ot),4),$=l(qt),N=s(l($)),Ce=l(N),ut=s($,2),F=s(l(ut),2),De=l(F),J=s(ut,2),de=s(l(J)),se=l(de),Z=s(J,2),be=s(l(Z),2),ve=l(be),xe=s(qt,2),ke=l(xe),_e=s(l(ke));Le(_e,()=>k(o.cpu,"--accent"),!0);var S=s(ke,2),H=s(l(S));Le(H,()=>k(o.ram,"--purple"),!0);var le=s(S,2),Je=s(l(le));Le(Je,()=>k(o.gpu,"--on"),!0),z((Qe,Qt,Zt,Ht,M,G,Oe,ne,Be,Ze,et,Me,$e)=>{b(Y,Qe),b(D,Qt),b(ge,Zt),b(bt,`${Ht??""} / ${M??""}`),b(Ct,G),b(Lt,Oe),b(Ce,`${ne??""} / ${Be??""}`),b(De,Ze),b(se,`${et??""} % belegt`),b(ve,`${Me??""} / ${$e??""}`)},[()=>{var Qe;return Math.round(((Qe=n(i).cpu)==null?void 0:Qe.percent)??0)},()=>{var Qe;return((Qe=n(i).cpu)==null?void 0:Qe.temp)!=null?`${Math.round(n(i).cpu.temp)}° CPU-Temp`:"Auslastung"},()=>Math.round(n(i).ram.percent),()=>ia(n(i).ram.used),()=>ia(n(i).ram.total),()=>Math.round(n(W)),()=>n(i).gpu_temp!=null?`${Math.round(n(i).gpu_temp)}° GPU-Temp`:"VRAM + GTT",()=>ia(n(i).ram.used),()=>ia(n(i).ram.total),()=>n(i).gpu?`${ia(n(i).gpu.vram.used+n(i).gpu.gtt.used)} / ${ia(n(i).gpu.vram.total+n(i).gpu.gtt.total)}`:"–",()=>{var Qe;return Math.round(((Qe=n(i).disk)==null?void 0:Qe.percent)??0)},()=>n(i).gpu_temp!=null?Math.round(n(i).gpu_temp)+"°":"–",()=>{var Qe;return((Qe=n(i).cpu)==null?void 0:Qe.temp)!=null?Math.round(n(i).cpu.temp)+"°":"–"}]),m(T,re)};I(ye,T=>{n(i)&&T(te)})}var ue=s(ye,2),Te=l(ue),K=s(l(Te),2),V=l(K),fe=s(K,2);{var he=T=>{var W=Td();C("click",W,L),m(T,W)};I(fe,T=>{n(c)&&T(he)})}var Pe=s(Te,4);{var Ve=T=>{var W=Ad();m(T,W)},mt=T=>{var W=or(),re=ct(W);dt(re,17,()=>n(a),ot,(Ue,Q)=>{const ze=O(()=>v(n(Q))),Y=O(()=>n(Q).state==="running"?g(n(Q).eta_s):""),rt=O(()=>n(Q).state==="running"&&n(Q).rate_bps?ia(n(Q).rate_bps)+"/s":""),D=O(()=>[n(Y),n(rt)].filter(Boolean).join(" · ")),U=O(()=>n(r).includes(n(Q).id));var ie=Dd(),ge=l(ie),Ae=l(ge),bt=s(Ae,2),pt=l(bt),kt=s(bt,2);{var Ct=F=>{var De=Cd(),J=l(De);z(de=>b(J,`${de??""} %${n(D)?` · ${n(D)}`:""}`),[()=>Math.round(n(ze))]),m(F,De)};I(kt,F=>{n(ze)!=null&&F(Ct)})}var Mt=s(kt,2);{var Lt=F=>{var De=$d();z(()=>pn(De,`${n(ze)==null?"margin-left:auto;":""}margin-right:2px;padding:2px 9px;font-size:12px`)),C("click",De,J=>{J.stopPropagation(),x(n(Q).id)}),m(F,De)},Ot=F=>{var De=Ld();C("click",De,J=>{J.stopPropagation(),A(n(Q).id)}),m(F,De)};I(Mt,F=>{n(Q).state==="running"?F(Lt):F(Ot,-1)})}var qt=s(Mt,2);Le(qt,()=>E(n(Q).state));var $=s(ge,2);{var N=F=>{var De=Pd(),J=l(De);z(()=>pn(J,`width:${n(ze)??""}%`)),m(F,De)};I($,F=>{n(ze)!=null&&n(Q).state==="running"&&F(N)})}var Ce=s($,2);{var ut=F=>{var De=zd(),J=l(De);z(de=>b(J,de),[()=>(n(Q).log||[]).join(` +`)]),m(F,De)};I(Ce,F=>{n(U)&&F(ut)})}z(F=>{yt(Ae,1,`li-dot ${F??""}`),b(pt,n(Q).label)},[()=>p(n(Q).state)]),C("click",ge,()=>da.toggle(n(Q).id)),C("keydown",ge,F=>F.key==="Enter"&&da.toggle(n(Q).id)),m(Ue,ie)}),m(T,W)};I(Pe,T=>{n(a).length?T(mt,-1):T(Ve)})}z(()=>b(V,n(a).length?n(u)?n(u)+" Fehler":n(a).length+" gesamt":"")),m(e,P),aa()}xa(["click","keydown"]);var qd=y(' '),Bd=y(''),Id=y('✓ fertig'),Fd=y('✗ fehlgeschlagen'),Nd=y('abgebrochen'),Kd=y('läuft…'),Gd=y('
'),Vd=y('

Aktueller Vorgang

'),Ud=y('

Server & Wartung

Dienste steuern, Updates einspielen und live mitlesen — ganz ohne SSH oder Terminal.

LLM-Engine (llama-swap)

Das Herzstück: lädt bei jeder Anfrage automatisch das passende Modell.
Adresse (für deine Tools)
Aktuell geladen
Konfigurierte Modelle

Dienste & Applikation

Diese Aktionen sind harmlos und passwortlos — es geht nichts dabei verloren.

Betriebssystem (Bosgame)

Tiefe Eingriffe — das Dashboard fragt einmalig nach deinem sudo-Passwort.

Live-Konsole

Live mitlesen, was der Dienst gerade tut.
',1);function Hd(e,t){na(t,!0);const a=O(()=>br.value),r=O(()=>da.value);let i=null,o=R(`Verbinde… +`),d=R("llama-swap"),c,u=R(null),v=R("");const g=new Set,E=O(()=>n(u)?n(r).find(S=>S.id===n(u)):null);Ti(()=>{if(!n(E))return;const S=n(E),H=S.state==="done",le=S.state==="failed",Je=S.state==="canceled";(H||le||Je)&&!g.has(S.id)&&(g.add(S.id),ee(H?`✓ ${n(v)} abgeschlossen.`:Je?`${n(v)} abgebrochen.`:`✗ ${n(v)} fehlgeschlagen.`,le),H&&setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),800))});function p(S,H){h(u,S,!0),h(v,H,!0),da.track(S)}mr(()=>{x()}),Io(()=>{i==null||i.close()});function x(){i==null||i.close();const S=n(d);h(o,`Verbinde mit ${S}… +`);const H=location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:";i=new WebSocket(`${H}//${location.host}/api/logs/${S}?token=${encodeURIComponent(el())}`),i.onmessage=le=>{h(o,n(o)+le.data),c&&(c.scrollTop=c.scrollHeight)},i.onclose=()=>{h(o,n(o)+` +— Verbindung getrennt —`)},i.onerror=()=>i==null?void 0:i.close()}async function A(S,H,le){if(await xn({title:H,body:le,confirmLabel:"Neustarten"}))try{await Se(`/api/service/${S}/restart`,{method:"POST"}),ee("Neustart ausgelöst: "+S),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),2e3)}catch(Je){ee(Je.message,!0)}}async function L(){if(await xn({title:"Mission Control aktualisieren?",body:"Holt die neueste Dashboard-Version aus Gitea und startet automatisch neu. Die Seite trennt kurz und verbindet von selbst wieder (~10 Sek)."}))try{const S=await Se("/api/self-update",{method:"POST"});ee("Update läuft — Dashboard startet gleich neu."),p(S.job_id,"Mission Control Update")}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function k(){if(await xn({title:"LLM-Engine aktualisieren?",body:"Lädt die neueste llama.cpp-ROCm-Version und installiert sie. Die Engine ist während des Updates kurz nicht erreichbar."}))try{const S=await Se("/api/update",{method:"POST"});ee("LLM-Engine-Update läuft."),p(S.job_id,"LLM-Engine-Update")}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function P(){if(await xn({title:"Grafikspeicher leeren?",body:"Alle geladenen Modelle werden entladen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu — es geht nichts verloren.",confirmLabel:"Leeren"}))try{await Se("/api/unload",{method:"POST"}),ee("Grafikspeicher geleert."),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),600)}catch(S){ee(S.message,!0)}}async function ye(){if(!await xn({title:"OS-Updates installieren?",body:"Führt apt update & upgrade aus. Das kann ein paar Minuten dauern; der Fortschritt erscheint in der Aktivität."}))return;const S=await Wi({title:"sudo-Passwort",body:"Für die System-Updates wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Installieren"});if(S)try{const H=await Se("/api/os-update",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:S})});ee("OS-Update gestartet."),p(H.job_id,"OS-Update")}catch(H){ee(H.message,!0)}}async function te(){if(!await xn({title:"Server wirklich neu starten?",body:"Der ganze Bosgame startet physisch neu. Alles ist für ~1 Minute offline — auch dieses Dashboard.",confirmLabel:"Reboot",danger:!0}))return;const S=await Wi({title:"sudo-Passwort",body:"Für den Reboot wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Jetzt neustarten",danger:!0});if(S)try{await Se("/api/reboot",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:S})}),ee("Reboot ausgelöst — bis gleich.")}catch(H){ee(H.message,!0)}}async function ue(){h(Te,"prüfe…");try{const S=await Se("/api/integration/test");h(Te,S.ok?`✓ Engine antwortet — ${S.models.length} Modell(e): ${S.models.join(", ")}`:`✗ keine Verbindung: ${S.error}`,!0),h(K,S.ok,!0)}catch(S){h(Te,"✗ "+S.message),h(K,!1)}}let Te=R(""),K=R(!1);const V=O(()=>{var S;return((S=n(a))==null?void 0:S.models)||[]}),fe=["running","ready","loading","starting"],he=O(()=>n(V).find(S=>fe.includes(S.state)));function Pe(S){if(!S||S.state!=="running")return null;if(typeof S.progress=="number")return Math.min(100,S.progress);const le=((S.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return le?Math.min(100,parseFloat(le[1])):null}var Ve=Ud(),mt=s(ct(Ve),2),T=l(mt),W=s(l(T),2),re=l(W),Ue=s(T,4),Q=l(Ue),ze=s(l(Q)),Y=l(ze),rt=s(Q,2),D=s(l(rt),2),U=l(D),ie=s(rt,2),ge=s(l(ie),2),Ae=l(ge),bt=s(Ue,2),pt=l(bt),kt=s(pt,2);{var Ct=S=>{var H=qd(),le=l(H);z(()=>{pn(H,`color:${n(K)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),b(le,n(Te))}),m(S,H)};I(kt,S=>{n(Te)&&S(Ct)})}var Mt=s(mt,2),Lt=s(l(Mt),4),Ot=s(Lt,2),qt=s(Ot,2),$=s(qt,2),N=s($,2),Ce=s(Mt,2),ut=s(l(Ce),4),F=s(ut,2),De=s(Ce,2);{var J=S=>{const H=O(()=>n(E)),le=O(()=>n(H).state==="done"),Je=O(()=>n(H).state==="failed"),Qe=O(()=>n(H).state==="canceled"),Qt=O(()=>n(le)||n(Je)||n(Qe)),Zt=O(()=>Pe(n(H)));var Ht=Vd(),M=l(Ht),G=s(l(M),2);{var Oe=Ke=>{var ht=Bd();C("click",ht,async()=>{await xn({title:n(v)+" abbrechen?",body:"Der laufende Vorgang wird gestoppt.",confirmLabel:"Abbrechen",danger:!0})&&Se(`/api/jobs/${n(H).id}/cancel`,{method:"POST"})}),m(Ke,ht)};I(G,Ke=>{n(Qt)||Ke(Oe)})}var ne=s(G,2),Be=l(ne);{var Ze=Ke=>{var ht=Id();m(Ke,ht)},et=Ke=>{var ht=Fd();m(Ke,ht)},Me=Ke=>{var ht=Nd();m(Ke,ht)},$e=Ke=>{var ht=Kd();m(Ke,ht)};I(Be,Ke=>{n(le)?Ke(Ze):n(Je)?Ke(et,1):n(Qe)?Ke(Me,2):Ke($e,-1)})}var Re=s(M,2),Rt=l(Re),Bt=s(Re,2);{var Wt=Ke=>{var ht=Gd(),Rn=l(ht);z(()=>pn(Rn,`width:${n(Zt)??""}%`)),m(Ke,ht)};I(Bt,Ke=>{n(Zt)!=null&&!n(Qt)&&Ke(Wt)})}var an=s(Bt,2),bn=l(an);z(Ke=>{b(Rt,`${n(v)??""}${n(Qt)?n(le)?" — erfolgreich.":n(Qe)?" — abgebrochen.":" — fehlgeschlagen.":" läuft…"}`),b(bn,Ke)},[()=>(n(H).log||[]).join(` +`)]),m(S,Ht)};I(De,S=>{n(E)&&S(J)})}var de=s(De,2),se=l(de),Z=s(l(se),2),be=l(Z);be.value=be.__value="llama-swap";var ve=s(be);ve.value=ve.__value="mission-control";var xe=s(ve);xe.value=xe.__value="system";var ke=s(se,4),_e=l(ke);Bo(ke,S=>c=S,()=>c),z(S=>{var H,le,Je;pn(W,`margin-left:auto;${(H=n(a))!=null&&H.swap_ok?"background:rgba(63,185,80,.12);border-color:rgba(63,185,80,.25);color:#7ee29a":"background:rgba(248,81,73,.12);border-color:rgba(248,81,73,.3);color:#ff9b95"}`),b(re,(le=n(a))!=null&&le.swap_ok?"● erreichbar":"● offline"),b(Y,(((Je=n(a))==null?void 0:Je.swap_url)||"—")+"/v1"),b(U,n(he)?n(he).name+` (${n(he).state})`:"nichts geladen — lädt bei der nächsten Anfrage"),b(Ae,S),b(_e,n(o))},[()=>n(V).filter(S=>!S.incomplete).length||"keine"]),C("click",pt,ue),C("click",Lt,()=>A("llama-swap","LLM-Engine neustarten?","Die Engine startet neu. Geladene Modelle werden kurz entladen (~5 Sekunden), laden danach automatisch wieder.")),C("click",Ot,()=>A("mission-control","Dashboard neustarten?","Diese Oberfläche trennt sich kurz und verbindet automatisch wieder.")),C("click",qt,L),C("click",$,k),C("click",N,P),C("click",ut,ye),C("click",F,te),C("change",Z,x),ar(Z,()=>n(d),S=>h(d,S)),m(e,Ve),aa()}xa(["click","change"]);var Wd=y('
Lade Setups…
'),jd=y('✎ ×',1),Xr=y('
★ Beste Wahl für dein System
'),Jd=y('
Dein Setup
'),Qd=y(''),Zd=y('
'),Yd=y('· ⚠ Cache veraltet'),Xd=y(" ",1),ec=y('
Frage Quellen ab…
'),tc=y('
'),nc=y('✓ installiert'),ac=y(''),rc=y('

'),ic=y('

'),sc=y(''),lc=y('

'),oc=y('
'),dc=y('
'),cc=y('
'),uc=y(" "),vc=y('
'),fc=y('
Größter Spitzenbedarf: . Es läuft immer nur ein Modell gleichzeitig — das größte bestimmt, ob das Setup passt.
'),pc=y('Alternative: — passt auf dein System.',1),hc=y('
⚠ Dieses Setup übersteigt deinen verfügbaren Speicher.
'),gc=y(''),mc=y('
Lade Dateien von HuggingFace…
'),Yi=y(""),bc=y('
Empfohlener Kontext für deine Hardware: — übernehmen
'),_c=y('
Ressourcen-Check
'),wc=y('
⚠ Diese Datei ist zu groß für deinen Speicher. Kleinere Alternative: — einfach auswählen.
'),yc=y('
⚠ Alle Varianten dieses Modells sind zu groß für deinen Speicher. Ein kleineres Modell aus den Empfehlungen wäre die bessere Wahl.
'),xc=y('
',1),kc=y('
Keine GGUF-Dateien im Repo gefunden.
'),Mc=y(''),Sc=y('
'),Ec=y(''),Tc=y('

Cookbook

Modelle finden, installieren und eigene Setups zusammenstellen.

1 · Anwendungsfall wählen & installieren

Hier starten: Fertige Modell-Bundles für deinen Anwendungsfall — ein Klick installiert alles. Die Hardware-Ampel zeigt vorab, ob das Setup auf deinen PC passt.

Aktuell die besten Modelle für dein System

Top-Modelle je Kategorie von HuggingFace — Hardware-Fit wird live für dein System berechnet.

Profi-Suche (HuggingFace)

Direkt HuggingFace durchsuchen — oder eine Modell-URL einfügen für den direkten Sprung.
',1);function Ac(e,t){na(t,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr, braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",r="MoE (Mixture of Experts): viele Parameter fürs Wissen, aber pro Wort ist nur ein kleiner Teil aktiv → fast große-Modell-Qualität bei hohem Tempo. Ideal für deine APU.",i={perfect:0,marginal:1,too_tight:2},o={vision:"Bilder",coder:"Coden",reasoning:"Logik",agent:"Agenten & Tools",scout:"Allrounder",reviewer:"Review",manager:"Manager"},d=[{label:"Bilder",kw:["-vl-","-vl","vision","llava","multimodal","-mm-","pixtral"]},{label:"Coden",kw:["coder","-code-","code-","codestral","starcoder"]},{label:"Logik",kw:["-r1","deepseek-r1","reasoning","qwq","magistral","-think","thinking","-o1"]},{label:"Agenten & Tools",kw:["hermes","-tool","command-r","watt","-fc-","function"]}];function c(w){const _=(w||"").toLowerCase();for(const B of d)if(B.kw.some(q=>_.includes(q)))return B.label;return"Allrounder"}function u(w=""){const _=w.toLowerCase();return/\d+x\d+(\.\d+)?b/.test(_)||new RegExp("(?{bt(),pt()});async function bt(){h(L,!0);try{const w=await Se("/api/cookbook/recipes");h(x,w.recipes||[],!0),h(A,w.recommended_id||null,!0)}catch(w){ee(w.message,!0)}h(L,!1)}async function pt(w=!1){h(P,!0);try{const _=await Se("/api/cookbook/discover"+(w?"?force=true":""));h(k,_,!0),h(ye,_.stale,!0)}catch(_){ee("Empfehlungen nicht ladbar: "+_.message,!0)}h(P,!1)}function kt(w){w=w.trim();const _=w.match(/huggingface\.co\/([^\s/]+\/[^\s/?#]+)/i);return _?_[1]:/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(w)?w:null}async function Ct(){const w=n(te).trim(),_=kt(w);let B=w;if(n(K)&&!_&&(B=B?B+" "+n(K):n(K)),!B&&!_){h(ue,[],!0);return}h(Te,!0),h(fe,[],!0),h(he,-1);try{if(_)h(ue,[{id:_,author:_.split("/")[0],downloads:0}],!0);else{const q=`https://huggingface.co/api/models?search=${encodeURIComponent(B)}&filter=gguf&sort=${encodeURIComponent(n(V))}&direction=-1&limit=40`,ae=await fetch(q);h(ue,await ae.json(),!0)}n(ue).forEach((q,ae)=>Mt(ae,q.id))}catch(q){ee(q.message,!0),h(ue,[],!0)}h(Te,!1)}async function Mt(w,_){var B;try{const q=await Se("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:_,ctx:8192})});if(!((B=q.files)!=null&&B.length)){n(fe)[w]=null,Lt();return}const ae=q.files.find(tt=>{var it;return(it=tt.quant)==null?void 0:it.includes("Q4_K_M")})||q.files[0];n(fe)[w]=ae.fit.level,Lt()}catch{n(fe)[w]=null,Lt()}}function Lt(){let w=-1,_=99;n(fe).forEach((B,q)=>{if(B==null)return;const ae=i[B]??99;ae<_&&(_=ae,w=q)}),h(he,w>=0&&_<=1?w:-1,!0)}function Ot(w){h(Pe,n(x).find(_=>_.id===w),!0)}async function qt(w){const _=document.getElementById("cb-r-install-btn");_&&(_.disabled=!0,_.textContent="Starte…");try{const B=await Se("/api/cookbook/install-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({recipe_id:w,hf_token:ir()})});ee(`${B.count} Download${B.count!==1?"s":""} läuft — Modelle erscheinen danach automatisch im Modelle-Tab.`),h(Pe,null),Ae("activity")}catch(B){ee(B.message,!0),_&&(_.disabled=!1,_.textContent="Installieren")}}async function $(w,_){var B,q;h(Ve,!0),h(mt,_,!0),h(T,w,!0),h(Ue,""),h(Q,8192),h(W,null),h(Y,null),h(re,""),h(ze,!0);try{if(h(W,await Se("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:w,ctx:8192})}),!0),(q=(B=n(W))==null?void 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ut(w,_,B,q){q.disabled=!0,q.textContent="Starte…";try{await Se("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:w,role:_,params_b:B,quant:"Q4_K_M",hf_token:ir()})}),ee("Download läuft — Modell erscheint danach automatisch im Modelle-Tab."),Ae("activity")}catch(ae){ee(ae.message,!0),q.disabled=!1,q.textContent="Installieren"}}function F(){h(ge,null),h(D,""),h(U,""),h(ie,[{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0),h(rt,!0)}function De(w){const _=n(x).find(B=>B.id===w);_&&(h(ge,w,!0),h(D,_.title,!0),h(U,_.desc||"",!0),h(ie,_.models.map(B=>({repo:B.repo,role:B.role,quant:B.quant||"Q4_K_M"})),!0),h(rt,!0))}async function J(){if(!n(D).trim())return ee("Bitte einen Titel angeben.",!0);const w=n(ie).filter(_=>_.repo.trim());if(!w.length)return ee("Mindestens ein Modell (Repo) angeben.",!0);try{n(ge)?(await Se("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(n(ge)),{method:"PUT",body:JSON.stringify({title:n(D),desc:n(U),models:w})}),ee("Setup aktualisiert.")):(await Se("/api/cookbook/user-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({title:n(D),desc:n(U),models:w})}),ee("Setup gespeichert.")),h(rt,!1),bt()}catch(_){ee(_.message,!0)}}async function de(w){const _=n(x).find(B=>B.id===w);if(await xn({title:`„${(_==null?void 0:_.title)||w}" löschen?`,body:"Dein eigenes Setup wird aus dem Cookbook entfernt. Bereits installierte Modelle bleiben unangetastet.",confirmLabel:"Löschen",danger:!0}))try{await Se("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(w),{method:"DELETE"}),ee("Setup gelöscht."),bt()}catch(B){ee(B.message,!0)}}function se(w){if(!u(w))return"";const _=v(w);return`MoE${_?` · ~${_}B aktiv`:""}`}function Z(w){return w?`${zn(w)}`:""}var be=Tc(),ve=s(ct(be),2),xe=l(ve),ke=s(l(xe),2),_e=s(xe,4);{var S=w=>{var _=Wd();m(w,_)},H=w=>{var _=Zd();dt(_,21,()=>n(x),ot,(B,q)=>{const ae=O(()=>n(q).id===n(A));var tt=Qd(),it=l(tt);{var X=pe=>{var Ye=jd(),Ft=ct(Ye),Tt=s(Ft,2);C("click",Ft,_t=>{_t.stopPropagation(),De(n(q).id)}),C("keydown",Ft,_t=>{_t.key==="Enter"&&(_t.stopPropagation(),De(n(q).id))}),C("click",Tt,_t=>{_t.stopPropagation(),de(n(q).id)}),C("keydown",Tt,_t=>{_t.key==="Enter"&&(_t.stopPropagation(),de(n(q).id))}),m(pe,Ye)};I(it,pe=>{n(q).user&&pe(X)})}var me=s(it,2);{var qe=pe=>{var Ye=Xr();m(pe,Ye)},vt=pe=>{var Ye=Jd();m(pe,Ye)};I(me,pe=>{n(ae)?pe(qe):n(q).user&&pe(vt,1)})}var Ie=s(me,2),Ge=l(Ie),st=l(Ge),St=l(st),Yt=s(Ge,2),ft=l(Yt),Fe=s(Ie,2),Et=l(Fe),It=s(Fe,2),gt=l(It);z((pe,Ye)=>{yt(tt,1,`card-btn${n(ae)?" cb-best":""}`),b(St,n(q).title),yt(Yt,1,`fit-badge ${pe??""}`),b(ft,Ye),b(Et,n(q).desc),b(gt,`${n(q).models.length??""} Modell${n(q).models.length>1?"e":""} im Setup`)},[()=>g(n(q).fit_level),()=>E(n(q).fit_level)]),C("click",tt,()=>Ot(n(q).id)),m(B,tt)}),m(w,_)};I(_e,w=>{n(L)?w(S):w(H,-1)})}var le=s(ve,2),Je=l(le),Qe=s(l(Je),2),Qt=l(Qe);{var Zt=w=>{const _=O(()=>Math.round((Date.now()/1e3-n(k).updated)/60));var B=Xd(),q=ct(B);{var ae=qe=>{var vt=nr();z(()=>b(vt,`Quellen befragt vor ${n(_)??""} min`)),m(qe,vt)},tt=qe=>{var vt=nr();z(Ie=>b(vt,`Quellen befragt vor ${Ie??""} h`),[()=>Math.round(n(_)/60)]),m(qe,vt)},it=qe=>{var vt=nr();z(Ie=>b(vt,`Quellen befragt vor ${Ie??""} Tg.`),[()=>Math.round(n(_)/1440)]),m(qe,vt)};I(q,qe=>{n(_)<60?qe(ae):n(_)<1440?qe(tt,1):qe(it,-1)})}var X=s(q,2);{var me=qe=>{var vt=Yd();m(qe,vt)};I(X,qe=>{n(ye)&&qe(me)})}m(w,B)};I(Qt,w=>{var _;(_=n(k))!=null&&_.updated&&w(Zt)})}var Ht=s(Qe,2),M=l(Ht),G=s(Je,4);{var Oe=w=>{var _=ec();m(w,_)},ne=w=>{var _=or(),B=ct(_);dt(B,17,()=>n(k).categories,ot,(q,ae)=>{var tt=ic(),it=l(tt),X=l(it),me=l(X),qe=s(it,2);dt(qe,21,()=>n(ae).models,ot,(vt,Ie)=>{const Ge=O(()=>n(ae).recommended&&n(Ie).repo===n(ae).recommended);var st=rc(),St=l(st);{var Yt=Xe=>{var at=Xr();m(Xe,at)};I(St,Xe=>{n(Ge)&&Xe(Yt)})}var ft=s(St,2),Fe=l(ft),Et=l(Fe),It=l(Et),gt=s(Et,2),pe=l(gt),Ye=s(Fe,2),Ft=l(Ye),Tt=s(ft,2),_t=l(Tt);Le(_t,()=>Z(o[n(Ie).role]||c(n(Ie).repo)));var qn=s(_t,2);Le(qn,()=>se(n(Ie).repo));var Hn=s(Tt,2),En=l(Hn),ka=s(Hn,2);dt(ka,17,()=>n(Ie).requirements||[],ot,(Xe,at)=>{var $t=tc(),Tn=l($t);z(()=>b(Tn,`⚠ ${n(at)??""}`)),m(Xe,$t)});var lt=s(ka,4),He=l(lt);{var nt=Xe=>{var at=nc();z(()=>Nr(at,"title",`bereits eingerichtet als ${n(Ie).installed??""}`)),m(Xe,at)},wt=Xe=>{var at=ac();C("click",at,$t=>ut(n(Ie).repo,n(Ie).role,n(Ie).params_b,$t.currentTarget)),m(Xe,at)};I(He,Xe=>{n(Ie).installed?Xe(nt):Xe(wt,-1)})}z((Xe,at,$t)=>{yt(st,1,`card${n(Ge)?" res-best":""}`),b(It,n(Ie).name),b(pe,`${n(Ie).author??""} · ${n(Ie).params_b??""}B`),yt(Ye,1,`fit-badge ${Xe??""}`),b(Ft,n(Ie).fit.text),b(En,`${at??""} · ⬇ ${$t??""}`)},[()=>g(n(Ie).fit.level),()=>p(n(Ie).fit),()=>(n(Ie).downloads||0).toLocaleString()]),m(vt,st)}),z(()=>b(me,n(ae).title)),m(q,tt)}),m(w,_)};I(G,w=>{var _;n(P)&&!n(k)?w(Oe):(_=n(k))!=null&&_.categories&&w(ne,1)})}var Be=s(le,2),Ze=s(l(Be),4),et=l(Ze),Me=s(et,2),$e=l(Me);$e.value=$e.__value="downloads";var Re=s($e);Re.value=Re.__value="trending";var Rt=s(Re);Rt.value=Rt.__value="created_at";var Bt=s(Me,2),Wt=l(Bt),an=s(Ze,2);dt(an,20,()=>["","coder","vision","reasoning","chat","agent"],ot,(w,_)=>{var B=sc(),q=l(B);z(()=>{yt(B,1,n(K)===_?"primary":"ghost"),b(q,_||"Alle")}),C("click",B,()=>{h(K,_,!0),Ct()}),m(w,B)});var bn=s(an,2);{var Ke=w=>{var _=oc();dt(_,21,()=>n(ue),ot,(B,q,ae)=>{var tt=lc(),it=l(tt);{var X=Tt=>{var _t=Xr();m(Tt,_t)};I(it,Tt=>{ae===n(he)&&Tt(X)})}var me=s(it,2),qe=l(me),vt=l(qe),Ie=l(vt),Ge=s(vt,2),st=l(Ge),St=s(qe,2),Yt=l(St),ft=s(me,2),Fe=l(ft);Le(Fe,()=>Z(c(n(q).id)));var Et=s(Fe,2);Le(Et,()=>se(n(q).id));var It=s(ft,4),gt=l(It),pe=l(gt),Ye=s(gt,2),Ft=l(Ye);z((Tt,_t,qn,Hn,En)=>{yt(tt,1,`card${ae===n(he)?" res-best":""}`),b(Ie,Tt),b(st,n(q).author||""),yt(St,1,`fit-badge ${_t??""}`),b(Yt,qn),b(pe,Hn),b(Ft,`⬇ ${En??""}`)},[()=>n(q).id.split("/").pop(),()=>n(fe)[ae]?g(n(fe)[ae]):"warn",()=>n(fe)[ae]?E(n(fe)[ae]):"prüfe…",()=>n(fe)[ae]?p({req_gb:0,tps:0}):"Hardware-Fit…",()=>(n(q).downloads||0).toLocaleString()]),C("click",tt,()=>$(n(q).id,n(q).id.split("/").pop())),m(B,tt)}),m(w,_)};I(bn,w=>{n(ue).length&&w(Ke)})}var ht=s(Be,2);{var Rn=w=>{const _=O(()=>n(Pe));var B=gc(),q=l(B),ae=l(q),tt=s(ae,2),it=l(tt),X=s(tt,2),me=l(X),qe=s(X,2);dt(qe,21,()=>n(_).models,ot,(ft,Fe)=>{var Et=vc(),It=l(Et),gt=l(It),pe=l(gt),Ye=l(pe),Ft=s(pe,2),Tt=l(Ft),_t=s(Ft,2);Le(_t,()=>se(n(Fe).repo));var qn=s(gt,2);{var Hn=nt=>{var wt=dc(),Xe=l(wt);z(()=>b(Xe,n(Fe).why)),m(nt,wt)};I(qn,nt=>{n(Fe).why&&nt(Hn)})}var En=s(qn,2);{var ka=nt=>{var wt=cc(),Xe=l(wt);z((at,$t,Tn)=>b(Xe,`~${at??""} GB · ~${$t??""} Tok/s · optimal ~${Tn??""}k Kontext`),[()=>(n(Fe).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(n(Fe).fit.tps??0),()=>Math.round((n(Fe).optimal_ctx||8192)/1024)]),m(nt,wt)};I(En,nt=>{n(Fe).fit&&nt(ka)})}var lt=s(It,2);{var He=nt=>{var wt=uc(),Xe=l(wt);z(at=>{yt(wt,1,`fit-badge ${at??""}`),b(Xe,n(Fe).fit.text)},[()=>g(n(Fe).fit.level)]),m(nt,wt)};I(lt,nt=>{n(Fe).fit&&nt(He)})}z(()=>{b(Ye,n(Fe).name),b(Tt,n(Fe).role)}),m(ft,Et)});var vt=s(qe,2);{var Ie=ft=>{const Fe=O(()=>Math.max(...n(_).models.map(pe=>{var Ye;return((Ye=pe.fit)==null?void 0:Ye.req_gb)??0})));var Et=fc(),It=s(l(Et)),gt=l(It);z(pe=>b(gt,`~${pe??""} GB`),[()=>n(Fe).toFixed(1)]),m(ft,Et)};I(vt,ft=>{n(_).models.length&&n(_).models[0].fit&&ft(Ie)})}var Ge=s(vt,2);{var st=ft=>{const Fe=O(()=>n(x).find(pe=>!pe.user&&pe.fit_level!=="too_tight"&&pe.id!==n(_).id));var Et=hc(),It=s(l(Et));{var gt=pe=>{var Ye=pc(),Ft=s(ct(Ye)),Tt=l(Ft);z(()=>b(Tt,`„${n(Fe).title??""}" ansehen`)),C("click",Ft,_t=>{_t.preventDefault(),h(Pe,null),setTimeout(()=>Ot(n(Fe).id),50)}),m(pe,Ye)};I(It,pe=>{n(Fe)&&pe(gt)})}m(ft,Et)};I(Ge,ft=>{n(_).fit_level==="too_tight"&&ft(st)})}var St=s(Ge,2),Yt=l(St);z(()=>{b(it,n(_).title),b(me,n(_).desc),yt(St,1,`primary${n(_).fit_level==="too_tight"?" warn":""}`),b(Yt,n(_).fit_level==="too_tight"?"Trotzdem installieren (nicht empfohlen)":"Komplettes Setup installieren")}),C("click",B,ft=>{ft.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(Pe,null)}),C("click",ae,()=>h(Pe,null)),C("click",St,()=>qt(n(_).id)),m(w,B)};I(ht,w=>{n(Pe)&&w(Rn)})}var Vn=s(ht,2);{var ra=w=>{var _=Mc(),B=l(_),q=l(B),ae=s(q,2),tt=l(ae),it=s(ae,2),X=l(it),me=s(it,2);{var qe=Ge=>{var st=mc();m(Ge,st)},vt=Ge=>{var st=xc(),St=s(ct(st),2);dt(St,21,()=>n(W).files,ot,(lt,He)=>{const nt=O(()=>n(He).fit.level==="perfect"?"●":n(He).fit.level==="marginal"?"◐":"○");var wt=Yi(),Xe=l(wt),at={};z(()=>{b(Xe,`${n(nt)??""} ${n(He).filename??""}`),at!==(at=n(He).filename)&&(wt.value=(wt.__value=n(He).filename)??"")}),m(lt,wt)});var Yt=s(St,2),ft=l(Yt),Fe=s(l(ft),2),Et=s(ft,2),It=l(Et),gt=s(l(It));Le(gt,()=>gi(a));var pe=s(It,2),Ye=s(Yt,2);{var Ft=lt=>{var He=bc(),nt=s(l(He)),wt=l(nt),Xe=s(nt,2);z(at=>b(wt,`~${at??""}k`),[()=>Math.round(n(Y).optimal_ctx/1024)]),C("click",Xe,at=>{at.preventDefault(),h(Q,n(Y).optimal_ctx,!0)}),m(lt,He)};I(Ye,lt=>{var He;(He=n(Y))!=null&&He.optimal_ctx&<(Ft)})}var Tt=s(Ye,2);{var _t=lt=>{var He=_c(),nt=l(He),wt=s(l(nt),2),Xe=l(wt),at=s(nt,2),$t=l(at);z((Tn,_r,Vr)=>{b(Xe,`~${Tn??""} GB · ~${_r??""} Tok/s · ${(n(Y).quant||"GGUF")??""}`),yt(at,1,`fit-badge ${Vr??""}`),b($t,n(Y).fit.text)},[()=>(n(Y).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(n(Y).fit.tps??0),()=>g(n(Y).fit.level)]),m(lt,He)};I(Tt,lt=>{n(Y)&<(_t)})}var qn=s(Tt,2);{var Hn=lt=>{const He=O(()=>n(W).files.find($t=>$t.fit.level!=="too_tight"&&$t.filename!==n(re)));var nt=or(),wt=ct(nt);{var Xe=$t=>{var Tn=wc(),_r=s(l(Tn)),Vr=l(_r);z(Ur=>b(Vr,`${n(He).filename??""} (${Ur??""})`),[()=>E(n(He).fit.level)]),C("click",_r,Ur=>{Ur.preventDefault(),h(re,n(He).filename,!0),N()}),m($t,Tn)},at=$t=>{var Tn=yc();m($t,Tn)};I(wt,$t=>{n(He)?$t(Xe):$t(at,-1)})}m(lt,nt)};I(qn,lt=>{var He,nt;((He=n(Y))==null?void 0:He.fit.level)==="too_tight"&&((nt=n(W))!=null&&nt.files)&<(Hn)})}var En=s(qn,2),ka=l(En);z(()=>{var lt,He;yt(En,1,`primary${((lt=n(Y))==null?void 0:lt.fit.level)==="too_tight"?" warn":""}`),En.disabled=n(ze),b(ka,n(ze)?"Starte…":((He=n(Y))==null?void 0:He.fit.level)==="too_tight"?"Trotzdem holen (zu groß — nicht empfohlen)":"Herunterladen & Einpflegen")}),C("change",St,N),ar(St,()=>n(re),lt=>h(re,lt)),An(Fe,()=>n(Ue),lt=>h(Ue,lt)),An(pe,()=>n(Q),lt=>h(Q,lt)),C("click",En,Ce),m(Ge,st)},Ie=Ge=>{var st=kc();m(Ge,st)};I(me,Ge=>{var st,St;n(ze)&&!n(W)?Ge(qe):(St=(st=n(W))==null?void 0:st.files)!=null&&St.length?Ge(vt,1):n(ze)||Ge(Ie,2)})}z(()=>{b(tt,n(mt)),b(X,n(T))}),C("click",_,Ge=>{Ge.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(Ve,!1)}),C("click",q,()=>h(Ve,!1)),m(w,_)};I(Vn,w=>{n(Ve)&&w(ra)})}var Un=s(Vn,2);{var Ua=w=>{var _=Ec(),B=l(_),q=l(B),ae=s(q,2),tt=l(ae),it=s(ae,6),X=s(it,4),me=s(X,4);dt(me,17,()=>n(ie),ot,(Ge,st,St)=>{var Yt=Sc(),ft=l(Yt),Fe=s(ft,2),Et=s(Fe,2);dt(Et,20,()=>["Q4_K_M","Q5_K_M","Q6_K","Q8_0","Q3_K_M"],ot,(gt,pe)=>{var Ye=Yi(),Ft=l(Ye),Tt={};z(()=>{b(Ft,pe),Tt!==(Tt=pe)&&(Ye.__value=pe)}),m(gt,Ye)});var It=s(Et,2);An(ft,()=>n(st).repo,gt=>n(st).repo=gt),An(Fe,()=>n(st).role,gt=>n(st).role=gt),ar(Et,()=>n(st).quant,gt=>n(st).quant=gt),C("click",It,()=>h(ie,n(ie).filter((gt,pe)=>pe!==St),!0)),m(Ge,Yt)});var qe=s(me,2),vt=s(qe,4),Ie=l(vt);z(()=>{b(tt,n(ge)?"Setup bearbeiten":"Eigenes Setup erstellen"),b(Ie,n(ge)?"Änderungen speichern":"Setup speichern")}),C("click",_,Ge=>{Ge.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(rt,!1)}),C("click",q,()=>h(rt,!1)),An(it,()=>n(D),Ge=>h(D,Ge)),An(X,()=>n(U),Ge=>h(U,Ge)),C("click",qe,()=>h(ie,[...n(ie),{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0)),C("click",vt,J),m(w,_)};I(Un,w=>{n(rt)&&w(Ua)})}z(()=>{Ht.disabled=n(P),b(M,n(P)?"Suche…":"Aktualisieren"),Bt.disabled=n(Te),b(Wt,n(Te)?"Lade…":"Suchen")}),C("click",ke,F),C("click",Ht,()=>pt(!0)),C("keydown",et,w=>w.key==="Enter"&&Ct()),An(et,()=>n(te),w=>h(te,w)),ar(Me,()=>n(V),w=>h(V,w)),C("click",Bt,Ct),m(e,be),aa()}xa(["click","keydown","change"]);var Cc=y(`
Du öffnest Mission Control über einen Proxy/Namen. Die Engine läuft auf Port 8080 ohne HTTPS direkt am Bosgame. + Trag in deinen Tools die LAN-IP ein: http://192.168.178.151:8080/v1 — nicht den Proxy-Namen.
`),$c=y(' '),Lc=y('
'),Pc=y(' '),zc=y(''),Dc=y(''),Oc=y('

Öffne die Zed-Settings mit Cmd/Strg + , und füge diesen Block in deine bestehende settings.json ein. Falls bereits ein "bosgame"-Eintrag existiert: vorher löschen.

Nur diesen Block einfügen, nicht die ganze Datei ersetzen — sonst gehen andere Einstellungen verloren.

API-Key: Öffne den Agent-Panel → Anbieter bosgame → trag irgendeinen Wert ein (z.B. local).

Danach im Agent-Panel das Modell auswählen.
',1),Rc=y('

Datei anlegen oder öffnen:

Windows: %USERPROFILE%\\.config\\opencode\\opencode.json

Nur den "provider"-Block einfügen. Falls bereits ein "llama-swap"-Eintrag vorhanden: vorher löschen, sonst erscheinen Modelle doppelt.

Danach in OpenCode /models → wählen.

',1),qc=y('

In Cline/Cursor den Provider „OpenAI Compatible" wählen:

API-Key: ein beliebiger Wert (z.B. local).
',1),Bc=y('

Settings → Admin Panel → Connections → neue OpenAI-Verbindung:

',1),Ic=y('

Bilder einbinden (Vision)

Mit Vision-Modellen kannst du Screenshots oder Fehlerbilder direkt mitschicken.
'),Fc=y('

2 · Modelle auswählen

Wähle, welche Modelle im Config-Snippet erscheinen sollen.

3 · Tool wählen

Für welches Werkzeug brauchst du die Konfiguration?

4 · Config-Snippet

',1),Nc=y('

2 · Erst ein Modell installieren

Noch kein Modell eingerichtet
Bevor du ein Tool verbinden kannst, braucht die Engine mindestens ein Modell. Das Config-Snippet wird dann automatisch mit deinen echten Modellnamen befüllt.
'),Kc=y('

Verbinden

Schritt für Schritt: KI-Modelle in deine Tools einbinden — getestet, erklärt, mit Copy-Paste-Config.

1 · Verbindung prüfen

Stelle sicher, dass die LLM-Engine erreichbar ist, bevor du Tools konfigurierst.

Wie funktioniert das Auto-Swap?

',1);function Gc(e,t){na(t,!0);const a=O(()=>br.value),r=O(()=>{var D;return(((D=n(a))==null?void 0:D.models)||[]).filter(U=>!U.incomplete)}),i=O(v);let o=R("zed"),d=R(Ut([])),c=R(""),u=R(!1);function v(){return`http://${location.hostname}:8080/v1`}function g(D){return/^\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}$/.test(D)}function E(){return location.protocol==="https:"||!g(location.hostname)}const p=O(()=>n(d).length?n(d):n(r).map(D=>D.name)),x=O(()=>n(p)[0]||"coder"),A=O(()=>{var D;return(D=n(r).find(U=>{var ie,ge;return(ge=(ie=U.meta)==null?void 0:ie.caps)==null?void 0:ge.includes("Bild")}))==null?void 0:D.name});function L(D,U){const ge=(U.length?n(r).filter(Ae=>U.includes(Ae.name)):n(r).length?n(r):[{name:"coder",meta:{}}]).map(Ae=>{var kt,Ct;const bt=(((kt=Ae.meta)==null?void 0:kt.caps)||[]).some(Mt=>/Bild|Vision/i.test(Mt)),pt=((Ct=Ae.meta)==null?void 0:Ct.ctx)||131072;return` { "name": "${Ae.name}", "display_name": "${Ae.name}", "max_tokens": ${pt}${bt?', "capabilities": { "tools": true, "images": true }':""} }`}).join(`, `);return`"language_models": { "openai_compatible": { "bosgame": { - "api_url": "${P}", + "api_url": "${D}", "available_models": [ ${ge} ] } } -}`}function k(P,H){const ge=(H.length?a(r).filter(Te=>H.includes(Te.name)):a(r).length?a(r):[{name:"coder",meta:{}}]).map(Te=>{var pt;const mt=((pt=Te.meta)==null?void 0:pt.ctx)||131072;return` "${Te.name}": { "name": "${Te.name}", "contextWindowSize": ${mt} }`}).join(`, +}`}function k(D,U){const ge=(U.length?n(r).filter(Ae=>U.includes(Ae.name)):n(r).length?n(r):[{name:"coder",meta:{}}]).map(Ae=>{var pt;const bt=((pt=Ae.meta)==null?void 0:pt.ctx)||131072;return` "${Ae.name}": { "name": "${Ae.name}", "contextWindowSize": ${bt} }`}).join(`, `);return`"provider": { "llama-swap": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Bosgame (llama-swap)", "options": { - "baseURL": "${P}", + "baseURL": "${D}", "apiKey": "local" }, "models": { ${ge} } } -}`}async function D(){g(c,"Teste…");try{const P=await Me("/api/integration/test");g(v,P.ok,!0),g(c,P.ok?`✓ Verbunden — ${P.models.length} Modell(e): ${P.models.join(", ")}`:`✗ Keine Verbindung: ${P.error}`,!0)}catch(P){g(v,!1),g(c,"✗ "+P.message)}}function Pe(P){var ie;const H=P.querySelector("code");H&&((ie=navigator.clipboard)==null||ie.writeText(H.textContent||""))}function ne(P){var H;(H=navigator.clipboard)==null||H.writeText(P.value)}var pe=Kc(),Ee=s(ot(pe),2),K=s(l(Ee),6),U=l(K),ue=s(U,2),he=s(K,2);{var Le=P=>{var H=Ac();_(P,H)},Ue=q(()=>E());I(he,P=>{a(Ue)&&P(Le)})}var _t=s(he,2),T=l(_t),W=s(T,2);{var re=P=>{var H=Cc(),ie=l(H);z(()=>{fa(H,`color:${a(v)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),m(ie,a(c))}),_(P,H)};I(W,P=>{a(c)&&P(re)})}var He=s(Ee,2),J=s(l(He),2);ft(J,20,()=>[["⚡","Kein manuelles Starten nötig",'Wenn du in Zed oder OpenCode „coder" auswählst und eine Anfrage sendest, lädt llama-swap das Modell automatisch — in ca. 2–5 Sekunden.'],["🔄","Modelle wechseln sich automatisch ab","Rufst du ein anderes Modell auf, entlädt llama-swap das aktuelle (nach TTL-Ablauf) und lädt das neue. Es läuft immer nur eines gleichzeitig."],["🧠","Zwei Modelle gleichzeitig aktiv halten","Du hast 124 GB RAM — genug für z.B. Scout 8B (~5 GB) dauerhaft geladen + ein größeres Modell das swappt. Dafür beim Scout im Modelle-Tab → Konfigurieren die TTL auf 99999 setzen."]],ut,(P,H)=>{var ie=q(()=>sr(H,3));let ge=()=>a(ie)[0],Te=()=>a(ie)[1],mt=()=>a(ie)[2];var pt=Lc(),kt=l(pt),At=l(kt),Mt=s(kt,2),Lt=l(Mt),qt=l(Lt),Rt=s(Lt,2),C=l(Rt);z(()=>{m(At,ge()),m(qt,Te()),m(C,mt())}),_(P,pt)});var ze=s(He,2);{var Z=P=>{var H=Nc(),ie=ot(H),ge=l(ie),Te=s(l(ge),2),mt=l(Te),pt=s(ge,4);ft(pt,21,()=>a(r),ut,(Q,de)=>{const se=q(()=>a(d).includes(a(de).name));var Y=zc(),me=l(Y);z(()=>{fa(Y,`cursor:pointer;${a(se)?"background:rgba(45,212,191,.2);border-color:var(--accent);color:var(--accent)":""}`),m(me,a(de).name)}),A("click",Y,()=>g(d,a(se)?a(d).filter(ve=>ve!==a(de).name):[...a(d),a(de).name],!0)),A("keydown",Y,ve=>ve.key==="Enter"&&g(d,a(se)?a(d).filter(we=>we!==a(de).name):[...a(d),a(de).name],!0)),_(Q,Y)});var kt=s(pt,2);{var At=Q=>{var de=Dc(),se=l(de);A("click",se,Y=>{Y.preventDefault(),g(d,[],!0)}),_(Q,de)};I(kt,Q=>{a(d).length&&Q(At)})}var Mt=s(ie,2),Lt=s(l(Mt),4);ft(Lt,20,()=>[["zed","Zed","Schneller nativer Editor — Empfohlen"],["opencode","OpenCode","Open-Source Coding-Agent (Terminal/Desktop)"],["cline","Cline / Cursor","VS Code Extension, Bring-Your-Own-Key"],["openwebui","OpenWebUI","Browser-Chat-Interface"]],ut,(Q,de)=>{var se=q(()=>sr(de,3));let Y=()=>a(se)[0],me=()=>a(se)[1],ve=()=>a(se)[2];var we=Pc(),xe=l(we),be=l(xe),S=s(xe,2),V=l(S);z(()=>{wt(we,1,`card-btn${a(o)===Y()?" cb-best":""}`),m(be,me()),m(V,ve())}),A("click",we,()=>g(o,Y(),!0)),_(Q,we)});var qt=s(Mt,2),Rt=s(l(qt),2);{var C=Q=>{const de=q(()=>L(a(i),a(p)));var se=qc(),Y=s(ot(se),4),me=l(Y),ve=s(me,2),we=l(ve),xe=l(we),be=s(Y,4),S=s(l(be)),V=l(S);z(()=>{m(xe,a(de)),m(V,`bosgame / ${a(x)??""}`)}),A("click",me,le=>Pe(le.currentTarget.parentElement)),_(Q,se)},F=Q=>{const de=q(()=>k(a(i),a(p)));var se=Oc(),Y=s(ot(se),6),me=l(Y),ve=s(me,2),we=l(ve),xe=l(we),be=s(Y,2),S=s(l(be),3),V=l(S);z(()=>{m(xe,a(de)),m(V,`llama-swap/${a(x)??""}`)}),A("click",me,le=>Pe(le.currentTarget.parentElement)),_(Q,se)},$e=Q=>{var de=Rc(),se=s(ot(de),4),Y=l(se),me=s(Y,2),ve=s(se,4),we=l(ve),xe=s(we,2);z(()=>{wr(Y,a(i)),wr(we,a(x))}),A("click",me,be=>ne(be.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",xe,be=>ne(be.currentTarget.previousElementSibling)),_(Q,de)},dt=Q=>{var de=Bc(),se=s(ot(de),4),Y=l(se),me=s(Y,2),ve=s(se,4),we=l(ve),xe=s(we,2);z(()=>wr(Y,a(i))),A("click",me,be=>ne(be.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",xe,be=>ne(be.currentTarget.previousElementSibling)),_(Q,de)};I(Rt,Q=>{a(o)==="zed"?Q(C):a(o)==="opencode"?Q(F,1):a(o)==="cline"?Q($e,2):a(o)==="openwebui"&&Q(dt,3)})}var N=s(qt,2);{var De=Q=>{const de=q(()=>`curl ${a(i)}/chat/completions \\ +}`}async function P(){h(c,"Teste…");try{const D=await Se("/api/integration/test");h(u,D.ok,!0),h(c,D.ok?`✓ Verbunden — ${D.models.length} Modell(e): ${D.models.join(", ")}`:`✗ Keine Verbindung: ${D.error}`,!0)}catch(D){h(u,!1),h(c,"✗ "+D.message)}}function ye(D){var ie;const U=D.querySelector("code");U&&((ie=navigator.clipboard)==null||ie.writeText(U.textContent||""))}function te(D){var U;(U=navigator.clipboard)==null||U.writeText(D.value)}var ue=Kc(),Te=s(ct(ue),2),K=s(l(Te),6),V=l(K),fe=s(V,2),he=s(K,2);{var Pe=D=>{var U=Cc();m(D,U)},Ve=O(()=>E());I(he,D=>{n(Ve)&&D(Pe)})}var mt=s(he,2),T=l(mt),W=s(T,2);{var re=D=>{var U=$c(),ie=l(U);z(()=>{pn(U,`color:${n(u)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),b(ie,n(c))}),m(D,U)};I(W,D=>{n(c)&&D(re)})}var Ue=s(Te,2),Q=s(l(Ue),2);dt(Q,20,()=>[["⚡","Kein manuelles Starten nötig",'Wenn du in Zed oder OpenCode „coder" auswählst und eine Anfrage sendest, lädt llama-swap das Modell automatisch — in ca. 2–5 Sekunden.'],["🔄","Modelle wechseln sich automatisch ab","Rufst du ein anderes Modell auf, entlädt llama-swap das aktuelle (nach TTL-Ablauf) und lädt das neue. 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'),Hc=w('

Für dich: Upgrades

Neuere Modelle, die ein installiertes ersetzen können.
'),Vc=w('
Lade News… (erstes Laden kann kurz dauern)
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Die Quellen sind gerade nicht erreichbar — später nochmal probieren.
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News

Aktuelles aus der Local-LLM-Welt — aus kuratierten Quellen.
',1);function Xc(e,t){tn(t,!0);let n=O(Ht([])),r=O(Ht([])),i=O(!0),o=O("");const d=K=>K==="perfect"?"ok":K==="marginal"?"warn":"bad";function c(K){const U=Math.max(0,Date.now()/1e3-K);return U<60?U+"s":U<3600?Math.floor(U/60)+"m":U<86400?Math.floor(U/3600)+"h":Math.floor(U/86400)+"d"}async function v(){g(i,!0),g(o,"");try{g(n,(await Me("/api/news")).items||[],!0)}catch(K){g(o,K.message||"Fehler beim Laden",!0)}finally{g(i,!1)}}async function u(){try{g(r,(await Me("/api/cookbook/upgrades")).upgrades||[],!0)}catch{g(r,[],!0)}}async function h(K,U){var ue;U.disabled=!0,U.textContent="Starte…";try{await Me("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:K.repo,role:K.role,params_b:K.params_b,quant:K.quant,hf_token:ir()})}),(ue=document.querySelector(".nav-item[data-view='activity']"))==null||ue.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}catch(he){U.disabled=!1,U.textContent="Installieren",alert("Fehler: "+he.message)}}function E(){v(),u()}_r(()=>{v(),u()});var p=Zc(),x=ot(p),$=s(l(x),2),L=s(x,2);{var k=K=>{var U=Hc(),ue=l(U),he=s(l(ue),2),Le=l(he),Ue=s(ue,4);ft(Ue,21,()=>a(r),ut,(_t,T)=>{var W=Uc(),re=l(W),He=l(re),J=l(He),ze=l(J),Z=s(J,2),rt=l(Z),P=s(He,2),H=l(P),ie=s(re,2);z(ge=>{m(ze,a(T).name),wt(Z,1,`fit-badge ${ge??""}`),m(rt,a(T).fit.text),m(H,`Ersetzt dein „${a(T).old??""}". ${a(T).why??""}`)},[()=>d(a(T).fit.level)]),A("click",ie,ge=>h(a(T),ge.currentTarget)),_(_t,W)}),z(()=>m(Le,a(r).length)),_(K,U)};I(L,K=>{a(r).length&&K(k)})}var D=s(L,2);{var Pe=K=>{var U=Vc();_(K,U)},ne=K=>{var U=Wc(),ue=l(U);z(()=>m(ue,a(o))),_(K,U)},pe=K=>{var U=jc();_(K,U)},Ee=K=>{var U=Yc();ft(U,21,()=>a(n),ut,(ue,he,Le)=>{var Ue=Jc();wt(Ue,1,`news-card${Le===0?" featured":""}`);var _t=l(Ue),T=l(_t),W=l(T),re=s(T,2);{var He=P=>{var H=Qc();_(P,H)};I(re,P=>{a(he).relevant&&P(He)})}var J=s(re,2),ze=l(J),Z=s(_t,2),rt=l(Z);z(P=>{Fr(Ue,"href",a(he).link),m(W,a(he).source),m(ze,P),m(rt,a(he).title)},[()=>a(he).ts?c(a(he).ts):""]),_(ue,Ue)}),_(K,U)};I(D,K=>{a(i)?K(Pe):a(o)?K(ne,1):a(n).length?K(Ee,-1):K(pe,2)})}A("click",$,E),_(e,p),an()}xn(["click"]);const ev=[["Dein erster Workflow — in 3 Schritten",` -
    -
  1. Modell holen: Tab Cookbook → wähle deinen Anwendungsfall (z.B. „Coden") → - Komplettes Setup installieren. Der Download läuft im Tab Aktivität.
    2. -
  2. Verbinden: Tab Verbinden → Basis-URL kopieren → in deinem Tool (z.B. OpenCode) - als „OpenAI-kompatibel" einfügen. Verbindung testen bestätigt, dass es läuft.
    3. -
  3. Arbeiten: Im Tool das Modell (z.B. coder) wählen und loslegen. Das passende - Modell wird automatisch geladen — du musst nichts starten.
    4. -
`],["Wie leere ich den Kontext? Machen die Tools das selbst?",` -

Kurz: meistens ja, automatisch. Der Kontext (das „Gedächtnis") gilt pro Unterhaltung. - Startest du im Tool einen neuen Chat / eine neue Session, ist der Kontext wieder leer — - das Tool verwaltet das Fenster für dich.

-

Du musst nur selten eingreifen: wird ein Gespräch sehr lang, fang einen neuen an. Wichtig: - „Grafikspeicher leeren" (Tab Server) ist etwas anderes — das wirft das Modell aus dem Speicher, - nicht den Gesprächsverlauf.

`],["Was passiert, wenn der Kontext volläuft?",` -

Ist das Kontextfenster voll, passiert je nach Tool eins von dreien: das Modell vergisst den - Anfang (älteste Nachrichten fallen raus), das Tool kürzt automatisch, oder du bekommst - einen Fehler wie „context length exceeded".

-

So gehst du vor:

-
    -
  1. Neuen Chat starten — der einfachste Reset, Kontext ist wieder leer.
    2. -
  2. Zusammenfassen lassen: „Fasse unseren Stand kurz zusammen", dann im neuen Chat einfügen.
    3. -
  3. Kontext vergrößern: Tab Modelle → Konfigurieren → wir zeigen das Optimum - für deine Hardware (mehr Kontext = mehr Speicherbedarf).
    4. -
`],["Was ist ein Agent — und wann brauche ich einen?",` -

Ein nacktes Modell schreibt nur Text zurück. Ein Agent ist ein Programm drumherum, - das das Modell handeln lässt: Dateien lesen und ändern, Befehle ausführen, im Web suchen — - Schritt für Schritt in einer Schleife, bis die Aufgabe erledigt ist.

-

Wann lohnt sich was?

-
    -
  • Fragen, Texte, Erklärungen, Brainstorming → kein Agent nötig, eine Chat-Oberfläche - wie OpenWebUI reicht völlig.
    • -
  • Coden über mehrere Dateien, Befehle ausführen, recherchieren + umsetzen - → Agent (OpenCode, Cline, Continue).
    • -
-

Gut zu wissen: Diese Agenten laufen lokal auf deinem PC — du brauchst - keinen Cloud-Dienst.

`],["Was sind Skills — und wie installiere ich sie?",` -

Ein Skill ist verpacktes Können: eine kurze Anleitung, die dem Agenten beibringt, - eine wiederkehrende Aufgabe jedes Mal so zu erledigen, wie du es willst.

-

Skill vs. MCP: MCP gibt dem Agenten neue Werkzeuge. Skills geben - ihm Know-how. Kurz: Werkzeuge = MCP, Anleitungen = Skills.

-

Installieren: meist nur eine Datei ablegen — kein Build, kein Neustart:

-
    -
  1. Pro Projekt: in den Projektordner (z.B. AGENTS.md, .clinerules/).
    2. -
  2. Global: in den Konfig-Ordner des Tools — gilt überall.
    3. -
`],["MCP — deinem Agenten echte Werkzeuge geben",` -

MCP (Model Context Protocol) ist ein einheitlicher „Stecker", über den ein Agent zusätzliche - Werkzeuge bekommt: das Web durchsuchen, Dateien lesen, eine Datenbank abfragen.

-

Du fügst in deinem Agenten einen „MCP-Server" hinzu (eine Zeile in der Konfiguration je Werkzeug). - Danach entscheidet der Agent selbst, wann er das Werkzeug einsetzt.

-
    -
  • Faustregel: Fehlt dem Agenten eine Fähigkeit → MCP. Soll er etwas nur - besser machen → Skill.
    • -
`],["Auto-Swap — wie das Laden funktioniert",` -

llama-swap lädt automatisch das Modell, das gerade angefragt wird, und entlädt es nach einer - Leerlaufzeit wieder. Es läuft immer nur eines gleichzeitig.

-

Du richtest beliebig viele Modelle ein und wählst im Tool das passende — - das Laden/Entladen passiert im Hintergrund, ohne dass du etwas tun musst.

`],["Die empfohlenen Tools optimal nutzen",` -
    -
  • OpenCode: Autonomes Coden im Terminal/Editor — ideal für „bau mir Feature X".
    • -
  • Cline: Dasselbe als VS-Code-Erweiterung, mit Bestätigung vor jeder Aktion.
    • -
  • OpenWebUI: Klassische Chat-Oberfläche für Fragen/Texte.
    • -
-

Tipp: starkes Modell (coder) für schwere Aufgaben, schnelles - (scout) für einfache — du wählst es einfach im Tool aus.

`]],tv=[["LLM / Modell","Die KI selbst — versteht und schreibt Text (wie ChatGPT, nur lokal auf deinem PC). Ein Modell ist eine konkrete Datei davon, oft auf etwas spezialisiert (Code, Bilder, Chat)."],["GGUF","Das lokal lauffähige Dateiformat. Unsere Engine lädt nur GGUF — Repos ohne GGUF kann sie nicht nutzen."],["Quantisierung (Q4_K_M)","Verkleinert ein Modell (16-Bit → 4-Bit), damit es in den Speicher passt — bei kaum Qualitätsverlust. Q4_K_M ist der beliebte Sweetspot."],["Kontextfenster","Das Kurzzeitgedächtnis: wie viel Text sich das Modell gleichzeitig merkt. Größer = mehr Überblick, mehr Speicher, etwas langsamer."],["Auto-Swap","llama-swap lädt/entlädt Modelle automatisch — immer nur eins gleichzeitig. Du managst nichts."],["Agent","Ein Programm (OpenCode, Cline, Continue), das das Modell handeln lässt — Dateien lesen/ändern, Befehle ausführen, planen, im Loop bis die Aufgabe erledigt ist."],["MCP","Model Context Protocol — der Anschluss, über den ein Agent zusätzliche Werkzeuge bekommt (Web, Dateien, Datenbank). MCP = Werkzeuge."],["Skills","Verpackte Anleitung für wiederkehrende Aufgaben — der Agent liest sie und macht es jedes Mal wie du willst. Skills = Anleitungen."],["Rules / Commands","Die konkrete Form von Skills je Tool: AGENTS.md (OpenCode), .clinerules (Cline), Rules/Prompts (Continue)."]];var av=w('
'),nv=w('

'),rv=w('

Guide für Einsteiger

Praktische Workflows + die Local-LLM-Welt in Klartext — ohne Vorwissen.

Tutorials & Workflows

Konzepte kurz erklärt

',1);function iv(e){var t=rv(),n=s(ot(t),4);ft(n,21,()=>ev,ut,(i,o,d)=>{var c=q(()=>sr(a(o),2));let v=()=>a(c)[0],u=()=>a(c)[1];var h=av();h.open=d===0;var E=l(h),p=l(E),x=s(E,2);Ce(x,u,!0),z(()=>m(p,v())),_(i,h)});var r=s(n,4);ft(r,21,()=>tv,ut,(i,o)=>{var d=q(()=>sr(a(o),2));let c=()=>a(d)[0],v=()=>a(d)[1];var u=nv(),h=l(u),E=l(h),p=s(h,2),x=l(p);z(()=>{m(E,c()),m(x,v())}),_(i,u)}),_(e,t)}let Xi={};function sv(){const e=document.getElementById("top-active-text");e&&(e.classList.add("swap-flash"),setTimeout(()=>e.classList.remove("swap-flash"),900))}function es(e){var i;const t=document.getElementById("swdot"),n=document.getElementById("swlabel"),r=document.getElementById("top-active-text");if(!e)t&&(t.className="dot off"),n&&(n.textContent="Backend nicht erreichbar"),r&&(r.textContent="Backend offline"),ts("Backend nicht erreichbar – läuft uvicorn?",!1);else{const o=(e.swap_url||"").replace(/^https?:\/\//,"");t&&(t.className="dot "+(e.swap_ok?"on":"off")),n&&(n.textContent=(e.swap_ok?"LLM-Engine: Online – ":"LLM-Engine: Offline – ")+o);const d=["running","ready","loading","starting"],c=(e.models||[]).find(u=>d.includes(u.state));if(r)if(c){const u=(i=c.meta)!=null&&i.ctx?` · ${Math.round(c.meta.ctx/1024)}k ctx`:"",h=c.state==="loading"||c.state==="starting"?' lädt…':"";r.innerHTML=`${c.name}${u}${h}`}else r.innerHTML='Kein Modell im VRAM';e.swap_ok?cv():ts(`LLM-Engine nicht erreichbar unter ${o} – läuft der llama-swap Dienst?`,!0);const v={};for(const u of e.models||[])v[u.name]=u.state;for(const[u,h]of Object.entries(v)){const E=Xi[u];if(E&&E!==h&&(h==="running"||h==="loading")){sv();break}}Xi=v}lv(e),mr.set(e)}function lv(e){const t=document.getElementById("sec-chip"),n=document.getElementById("sec-chip-tx");!t||!n||(t.classList.toggle("ok",!!(e!=null&&e.secured)),n.textContent=e!=null&&e.secured?"Geschützt · Heimnetz":"Nur im Heimnetz (offen)")}function ov(e){dn.set(e||[])}function dv(e){Li.set(e)}function ts(e,t){const n=document.getElementById("alert");n.className="alert"+(t?" warn":""),n.innerHTML=`${e}`,n.style.display="flex"}function cv(){const e=document.getElementById("alert");e&&(e.style.display="none")}const vv=e=>{var t;return(t=document.querySelector(`.nav-item[data-view="${e}"]`))==null?void 0:t.click()};function ei(e,t,n,r){const i=document.createElement("span");return i.className="upd-badge"+(t?" "+t:""),i.textContent=e,r&&(i.title=r),i.onclick=()=>vv(n),i}async function tl(){try{const e=await Me("/api/updates"),t=document.getElementById("update-badges");if(!t)return;const n=e.apt_cache_age_h,r=n!=null&&n>24,i=n!=null?` · apt-Cache: vor ${n}h`:"";t.innerHTML="",t.appendChild(ei(e.os>0?`OS: ${e.os} Updates`:r?"OS: ?":"OS: aktuell",e.os>0||r?"warn":"ok","server",e.os>0?`${e.os} Pakete${i}`:r?`apt-Cache veraltet (${n}h)`:`Keine Updates${i}`)),t.appendChild(ei(e.engine>0?"Engine: Update":"Engine: aktuell",e.engine>0?"warn":"ok","server")),t.appendChild(ei(e.models>0?`Modelle: ${e.models}`:"Modelle: aktuell",e.models>0?"warn":"ok","news"))}catch{}}async function Gr(){try{es(await Me("/api/status"))}catch{es(null)}}async function al(){try{ov(await Me("/api/jobs"))}catch{}}function nl(){const e=window.location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:",t=new WebSocket(`${e}//${window.location.host}/api/system/stream`);t.onmessage=n=>{try{dv(JSON.parse(n.data))}catch{}},t.onclose=()=>{setTimeout(nl,3e3)},t.onerror=()=>t.close()}var ls;((ls=document.getElementById("logo"))==null?void 0:ls.innerHTML)!==void 0&&(document.getElementById("logo").innerHTML=Kr.logo);document.querySelectorAll("[data-ic]").forEach(e=>{e.innerHTML=Kr[e.dataset.ic||""]||""});const uv=[["overview",cd],["models",Sd],["activity",Od],["server",Vd],["cookbook",$c],["connect",Gc],["news",Xc],["guides",iv]];for(const[e,t]of uv){const n=document.querySelector(`.view[data-view="${e}"]`);n&&ko(t,{target:n})}Ho("overview");const ti=document.getElementById("token");ti&&(ti.value=el(),ti.addEventListener("change",e=>{No(e.target.value),Gr()}));const ai=document.getElementById("hf-token");ai&&(ai.value=ir(),ai.addEventListener("change",e=>Ko(e.target.value)));const as=document.getElementById("nav-settings"),ni=document.getElementById("settings-modal"),ns=document.getElementById("sm-close");as&&ni&&ns&&(as.addEventListener("click",()=>ni.style.display="flex"),ns.addEventListener("click",()=>ni.style.display="none"));function fv(){const e=document.getElementById("clock");e&&(e.textContent=new Date().toTimeString().slice(0,5))}document.addEventListener("mc:refresh",Gr);Gr();al();nl();setInterval(fv,1e3);setInterval(Gr,3e3);setInterval(al,1500);tl();setInterval(tl,6e4); +}'`);var se=Ic(),Z=l(se),be=s(l(Z),2),ve=l(be);Le(ve,()=>Pt("check"));var xe=s(ve),ke=s(Z,4),_e=l(ke),S=s(_e,2),H=l(S),le=l(H);z(()=>{b(xe,` „${n(A)??""}" bereit`),b(le,n(de))}),C("click",_e,Je=>ye(Je.currentTarget.parentElement)),m(J,se)};I(F,J=>{n(A)&&J(De)})}z(()=>b(bt,n(d).length?`${n(d).length} von ${n(r).length} ausgewählt`:"alle werden eingeschlossen")),m(D,U)},rt=D=>{var U=Nc(),ie=s(l(U),2),ge=s(l(ie),4);C("click",ge,()=>{var Ae;return(Ae=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null?void 0:Ae.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),m(D,U)};I(ze,D=>{n(r).length?D(Y):D(rt,-1)})}z(()=>yr(V,n(i))),C("click",fe,D=>{const U=D.currentTarget.previousElementSibling;te(U)}),C("click",T,P),m(e,ue),aa()}xa(["click","keydown"]);var Vc=y('
'),Uc=y('

Für dich: Upgrades

Neuere Modelle, die ein installiertes ersetzen können.
'),Hc=y('
Lade News… (erstes Laden kann kurz dauern)
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Keine News geladen
Die Quellen sind gerade nicht erreichbar — später nochmal probieren.
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News

Aktuelles aus der Local-LLM-Welt — aus kuratierten Quellen.
',1);function Xc(e,t){na(t,!0);let a=R(Ut([])),r=R(Ut([])),i=R(!0),o=R("");const d=K=>K==="perfect"?"ok":K==="marginal"?"warn":"bad";function c(K){const V=Math.max(0,Date.now()/1e3-K);return V<60?V+"s":V<3600?Math.floor(V/60)+"m":V<86400?Math.floor(V/3600)+"h":Math.floor(V/86400)+"d"}async function u(){h(i,!0),h(o,"");try{h(a,(await Se("/api/news")).items||[],!0)}catch(K){h(o,K.message||"Fehler beim Laden",!0)}finally{h(i,!1)}}async function v(){try{h(r,(await Se("/api/cookbook/upgrades")).upgrades||[],!0)}catch{h(r,[],!0)}}async function g(K,V){var fe;V.disabled=!0,V.textContent="Starte…";try{await Se("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:K.repo,role:K.role,params_b:K.params_b,quant:K.quant,hf_token:ir()})}),(fe=document.querySelector(".nav-item[data-view='activity']"))==null||fe.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}catch(he){V.disabled=!1,V.textContent="Installieren",alert("Fehler: "+he.message)}}function E(){u(),v()}mr(()=>{u(),v()});var p=Yc(),x=ct(p),A=s(l(x),2),L=s(x,2);{var k=K=>{var V=Uc(),fe=l(V),he=s(l(fe),2),Pe=l(he),Ve=s(fe,4);dt(Ve,21,()=>n(r),ot,(mt,T)=>{var W=Vc(),re=l(W),Ue=l(re),Q=l(Ue),ze=l(Q),Y=s(Q,2),rt=l(Y),D=s(Ue,2),U=l(D),ie=s(re,2);z(ge=>{b(ze,n(T).name),yt(Y,1,`fit-badge ${ge??""}`),b(rt,n(T).fit.text),b(U,`Ersetzt dein „${n(T).old??""}". ${n(T).why??""}`)},[()=>d(n(T).fit.level)]),C("click",ie,ge=>g(n(T),ge.currentTarget)),m(mt,W)}),z(()=>b(Pe,n(r).length)),m(K,V)};I(L,K=>{n(r).length&&K(k)})}var P=s(L,2);{var ye=K=>{var V=Hc();m(K,V)},te=K=>{var V=Wc(),fe=l(V);z(()=>b(fe,n(o))),m(K,V)},ue=K=>{var V=jc();m(K,V)},Te=K=>{var V=Zc();dt(V,21,()=>n(a),ot,(fe,he,Pe)=>{var Ve=Qc();yt(Ve,1,`news-card${Pe===0?" featured":""}`);var mt=l(Ve),T=l(mt),W=l(T),re=s(T,2);{var Ue=D=>{var U=Jc();m(D,U)};I(re,D=>{n(he).relevant&&D(Ue)})}var Q=s(re,2),ze=l(Q),Y=s(mt,2),rt=l(Y);z(D=>{Nr(Ve,"href",n(he).link),b(W,n(he).source),b(ze,D),b(rt,n(he).title)},[()=>n(he).ts?c(n(he).ts):""]),m(fe,Ve)}),m(K,V)};I(P,K=>{n(i)?K(ye):n(o)?K(te,1):n(a).length?K(Te,-1):K(ue,2)})}C("click",A,E),m(e,p),aa()}xa(["click"]);const eu=[{label:"Einstieg",tutorials:[["Dein erster Workflow — in 3 Schritten",` +
    +
  1. Modell holen: Tab Cookbook → Anwendungsfall wählen (z.B. „Coden & Programmieren") → + Komplettes Setup installieren. Der Download läuft im Tab Aktivität — einfach warten bis der Job grün wird.
    2. +
  2. Verbinden: Tab Verbinden → Tool wählen → Config-Snippet kopieren und einfügen. + Verbindung testen bestätigt, dass alles klappt.
    3. +
  3. Arbeiten: Im Tool das gewünschte Modell auswählen und loslegen. + Das Modell wird automatisch geladen — du musst nichts manuell starten.
    4. +
+

Nicht sicher welches Tool du nehmen sollst? + Lies den Abschnitt „Welches Tool ist das richtige für mich?" weiter unten.

`],["Kontext — das Kurzzeitgedächtnis des Modells",` +

Der Kontext ist wie ein Blatt Papier: alles was du mit dem Modell besprochen hast, + steht darauf. Wird es voll, fallen die ältesten Nachrichten raus.

+

Was du meist nicht tun musst: Tools wie OpenCode, Cline und OpenWebUI + verwalten das Kontextfenster automatisch. Ein neuer Chat = leeres Blatt.

+

Wenn der Kontext volläuft (Fehler „context length exceeded" oder das Modell vergisst den Anfang):

+
    +
  1. Neuen Chat starten — der einfachste Reset.
    2. +
  2. Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir bisher erreicht haben" — dann diesen Stand in den neuen Chat einfügen.
    3. +
  3. Kontext vergrößern: Tab Modelle → Konfigurieren → Empfehlung für deine Hardware übernehmen.
    4. +
+

Wichtig: „Grafikspeicher leeren" (Tab Server) ist etwas anderes — + das wirft das Modell aus dem Speicher, nicht den Gesprächsverlauf.

`],["Auto-Swap — Modelle laden sich von selbst",` +

llama-swap lädt automatisch das Modell, das gerade angefragt wird — + und entlädt es nach einer Leerlaufzeit wieder. Es läuft immer nur eines gleichzeitig.

+

Du richtest beliebig viele Modelle ein und wählst im Tool das passende. + Das Laden und Entladen passiert unsichtbar im Hintergrund.

+

Warum dauert die erste Antwort manchmal 5–15 Sekunden?
+ Das Modell wird gerade geladen — danach geht es normal weiter. + Die Topbar zeigt „[Modellname] lädt…" während das passiert.

+

Scout immer sofort verfügbar halten: Tab Modelle → Konfigurieren → + Immer aktiv halten aktivieren (TTL = ∞). Das Modell bleibt dann dauerhaft im RAM + und antwortet ohne Wartezeit — ideal für den kleinen, schnellen Allrounder.

`]]},{label:"Tools einrichten",tutorials:[["Welches Tool ist das richtige für mich?",` +

Die Antwort hängt davon ab, was du hauptsächlich tun willst:

+
+
+
Ich will einfach chatten, Texte schreiben, Fragen stellen
+
→ OpenWebUI — klassische Chat-Oberfläche im Browser. + Kein Programmieren, kein Setup. Ideal als Einstieg.
+
+
+
Ich programmiere und will KI in VS Code
+
→ Cline — KI-Assistent direkt im Editor. + Zeigt dir jeden Schritt und fragt vor Änderungen.
+
+
+
Ich will, dass die KI eigenständig ganze Features baut
+
→ OpenCode — autonomer Coding-Agent im Terminal oder als Desktop-App. + Liest Dateien, schreibt Code, führt Befehle aus.
+
+
+
Ich will einen schnellen Editor mit eingebautem KI-Panel
+
→ Zed — nativer Editor mit direktem Modell-Zugriff. + Schnell, minimalistisch, für Leute die Gewicht auf Performance legen.
+
+
+

Faustregel: Fang mit OpenWebUI an. Wenn du merkst dass + du dieselben Aufgaben immer wieder beschreibst und dann manuell umsetzt — wechsle zu + OpenCode oder Cline.

`],["OpenCode verbinden und die ersten Schritte",` +

OpenCode ist installiert? Dann in vier Schritten verbinden:

+
    +
  1. Config-Snippet holen: Tab Verbinden → OpenCode auswählen → + Snippet kopieren und in ~/.config/opencode/opencode.json einfügen.
    2. +
  2. OpenCode starten: Terminal öffnen, opencode eintippen — + immer im Projektordner starten, damit der Agent deine Dateien sieht.
    3. +
  3. Modell wählen: /models eintippen → llama-swap/coder auswählen.
    4. +
  4. Erste Aufgabe geben — z.B.: + „Lies die Datei README.md und erkläre mir kurz was dieses Projekt macht."
    5. +
+

Nützliche Befehle während der Arbeit:

+
    +
  • /model — Modell mitten im Gespräch wechseln (z.B. auf scout für kurze Fragen)
    • +
  • /compact — Kontext komprimieren wenn er voll wird
    • +
  • /clear — frischer Start, leerer Kontext
    • +
+

Bevor OpenCode eine Datei ändert, fragt es nach — mit y bestätigen oder n ablehnen.

`],["Cline in VS Code verbinden und nutzen",` +

Cline ist installiert (VS Code Extension)? So richtest du es ein:

+
    +
  1. Das Cline-Panel in VS Code öffnen (Roboter-Icon in der linken Leiste).
    2. +
  2. Provider „OpenAI Compatible" wählen.
    3. +
  3. Tab Verbinden → Cline / Cursor → Basis-URL und Modell-ID kopieren und eintragen.
    4. +
  4. API-Key: irgendeinen beliebigen Text eingeben (z.B. local) — wird nicht geprüft.
    5. +
+

Plan-Modus vs. Act-Modus:

+
    +
  • Plan: Cline erklärt erst seinen Plan — du kannst ihn korrigieren bevor er handelt. Ideal für Anfänger.
    • +
  • Act: Cline handelt sofort, fragt aber vor jeder Dateiänderung um Erlaubnis. Schneller.
    • +
+

Unterschied zu OpenCode: Cline arbeitet direkt in VS Code — du siehst Änderungen sofort im Editor. + OpenCode ist besser für große, autonome Aufgaben; Cline für Aufgaben die du Schritt für Schritt begleiten willst.

`],["OpenWebUI — chatten ohne Vorkenntnisse",` +

OpenWebUI ist installiert? Verbinden in 3 Schritten:

+
    +
  1. OpenWebUI im Browser öffnen → Admin Panel → Connections.
    2. +
  2. + OpenAI-Verbindung hinzufügen → Basis-URL aus Tab Verbinden (Abschnitt OpenWebUI) kopieren.
    3. +
  3. API-Key: dummy-key (egal was hier steht). Speichern.
    4. +
+

Danach oben das Modell wählen (coder, scout oder vision) und loslegen + — genau wie bei ChatGPT, nur lokal und privat.

+

Bilder analysieren: Mit einem Vision-Modell (z.B. qwen3-vl) einfach ein Bild + per Drag & Drop ins Chat-Fenster ziehen — das Modell beschreibt und analysiert es.

+

Gut für: Texte schreiben, übersetzen, zusammenfassen, erklären lassen, Brainstorming — + alles ohne Programmierkenntnisse.

`]]},{label:"Agenten meistern",tutorials:[["Was ein Agent tut — und was er nicht kann",` +

Ein nacktes Modell antwortet auf Text — das war's. + Ein Agent ist das Programm drumherum, das das Modell in eine Handlungsschleife bringt:

+

+ Planen → Werkzeug nutzen → Ergebnis prüfen → nächsten Schritt planen → … +

+

Konkret: Datei lesen → Code verstehen → Änderung schreiben → Test ausführen → Fehler beheben — + ohne dass du jeden Schritt anstoßen musst.

+

Was Agenten gut können:

+
    +
  • Features über mehrere Dateien implementieren
    • +
  • Bugs finden und in ihrem Kontext beheben
    • +
  • Code refactoren, Dokumentation schreiben, Tests ergänzen
    • +
  • Recherchieren und das Ergebnis direkt umsetzen (mit MCP)
    • +
+

Was Agenten schlecht können:

+
    +
  • Kreative Richtungsentscheidungen ohne klare Vorgabe treffen
    • +
  • Sehr komplexe, undokumentierte Systeme ohne Kontext verstehen
    • +
  • Fehler in externer Hardware oder fremden APIs beheben
    • +
+

Faustregel: Je klarer die Aufgabe, desto besser das Ergebnis. Unklarer Auftrag → unklares Ergebnis.

`],["Einen Agenten richtig briefen",` +

Der Unterschied zwischen „es passiert nichts Sinnvolles" und „es funktioniert auf Anhieb" + ist meistens die Qualität des Auftrags.

+

Schlecht → Gut:

+
+
+
„Mach meine App besser."
+
→ „Die Login-Seite in src/pages/Login.tsx zeigt + bei falschem Passwort gar keinen Fehler an. Füge unter dem Passwortfeld eine rote Fehlermeldung + ein wenn die API 401 zurückgibt."
+
+
+
„Erkläre mir Python."
+
→ „Ich bin Anfänger. Erkläre mir in 5 Schritten wie ich eine CSV-Datei + in Python einlese und die Summe einer Spalte berechne — mit echtem Code-Beispiel."
+
+
+
„Mach das schneller."
+
→ „Die Funktion loadUsers() in src/api/users.ts + braucht 3 Sekunden. Die Daten kommen vom Backend. Prüfe ob Caching helfen würde und schlage eine + konkrete Lösung vor."
+
+
+

Die 3 Zutaten für einen guten Auftrag:

+
    +
  1. WO: Welche Datei / welcher Ordner / welches Feature
    2. +
  2. WAS: Was ist das genaue Problem oder Ziel
    3. +
  3. WIE: Welches Ergebnis erwartest du
    4. +
+

Trick: Wenn du nicht sicher bist ob der Auftrag klar genug ist, frag den Agenten: + „Hast du alles was du brauchst, oder fehlt dir etwas?"

`],["MCP — deinem Agenten echte Werkzeuge geben",` +

MCP (Model Context Protocol) ist ein einheitlicher „Stecker", über den ein Agent + zusätzliche Werkzeuge bekommt. Ohne MCP kann er nur Text lesen und schreiben. + Mit MCP kann er z.B.:

+
    +
  • Im Web suchen (Brave Search, Tavily)
    • +
  • GitHub Issues lesen und kommentieren
    • +
  • Deine Datenbank abfragen
    • +
  • Screenshots machen, E-Mails lesen, Kalender verwalten
    • +
+

Wie MCPs eingebunden werden (Beispiel für OpenCode):

+

In der Konfigurationsdatei (~/.config/opencode/opencode.json) einen + "mcp"-Block hinzufügen:

+ 
{
+  "mcp": {
+    "brave-search": {
+      "command": "npx",
+      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
+      "env": { "BRAVE_API_KEY": "dein-key" }
+    }
+  }
+}
+

Danach OpenCode neu starten — der Agent nutzt das Werkzeug automatisch wenn er es braucht.

+

Empfohlene MCPs für den Einstieg:

+
    +
  • brave-search / tavily — im Web suchen und recherchieren
    • +
  • github — Repos, Issues und Pull Requests lesen
    • +
  • filesystem — sichere Dateizugriffe außerhalb des Projektordners
    • +
+

Wo MCPs finden? → mcp.run, + smithery.ai, + oder direkt: „Welche MCPs gibt es für [dein Werkzeug]?" im Chat fragen.

+

Merksatz: Fehlt dem Agenten eine Fähigkeit → MCP. + Soll er etwas nur besser machen → Skill (nächster Abschnitt).

`],["Skills & Rules — Agenten Gewohnheiten beibringen",` +

Skills (auch Rules, AGENTS.md oder Instructions genannt) + sind kurze Texte, die dem Agenten beibringen wie er in deinem Projekt arbeiten soll — + immer, ohne dass du es jedes Mal neu sagen musst.

+

Beispiel — eine einfache AGENTS.md:

+ 
Schreib alle Variablen in camelCase.
+Kommentare immer auf Deutsch.
+Tests immer mit describe/it-Blöcken (Jest).
+Importiere nichts was nicht schon in package.json steht.
+Bevor du Dateien änderst: erkläre kurz was du vorhast.
+

Der Agent liest das vor jeder Aufgabe und hält sich daran.

+

Wo die Datei ablegen:

+
+
+
OpenCode
+
AGENTS.md im Projektordner (pro Projekt)
+ ~/.config/opencode/AGENTS.md (global, gilt überall)
+
+
+
Cline
+
.clinerules im Projektordner
+ ~/.clinerules (global)
+
+
+
Zed
+
Zed Settings → Assistant → System Prompt
+
+
+

Fertige Skills finden:

+
    +
  • cursor.directory + — vorgefertigte Rules für React, Vue, Python, etc.
    • +
  • Einfach fragen: „Schreib mir eine AGENTS.md für ein React + TypeScript Projekt mit Tailwind."
    • +
`]]},{label:"Wenn etwas nicht klappt",tutorials:[["Häufige Probleme & Lösungen",` +
+
+
🔴 Engine offline, rotes Licht in der Topbar
+
Tab Server → LLM-Engine-Karte → Neustart. + Warte 10–15 Sekunden — danach sollte die Verbindung wieder grün sein.
+
+
+
⏳ Modell lädt länger als 5 Minuten
+
Tab Aktivität prüfen: läuft ein Download-Job? + Der muss erst abgeschlossen sein bevor das Modell ladbar ist. + Bei Fehler → Job-Zeile aufklappen, Log lesen.
+
+
+
💬 „context length exceeded" Fehler im Tool
+
Neuen Chat starten. Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir + erreicht haben" eingeben und diesen Text in den neuen Chat mitnehmen.
+
+
+
🌐 Modell antwortet immer auf Englisch
+
Am Anfang der Unterhaltung schreiben: „Antworte immer auf Deutsch." + Für dauerhaft: eine AGENTS.md / .clinerules mit dieser Anweisung anlegen + (siehe Abschnitt Skills & Rules).
+
+
+
🔌 Tool findet keine Modelle / Verbindung schlägt fehl
+
Tab Verbinden → Verbindung testen. Wenn Fehler: + läuft llama-swap? (Tab Server). URL korrekt? Muss http:// (nicht https) sein, + Port 8080. Über Proxy? → LAN-IP direkt nutzen: http://192.168.178.151:8080/v1
+
+
+
⬇ Download schlägt fehl / bricht ab
+
Tab Aktivität → Job-Zeile aufklappen → Log lesen. + Häufigste Ursache: HuggingFace braucht einen Token für dieses Modell (gated model). + → Einstellungen (Zahnrad-Icon oben) → HuggingFace-Token eintragen.
+
+
+
🔄 Seite lädt / Dashboard hängt komplett
+
Strg+Shift+R (Hard Reload). Wenn das nicht hilft: + Tab Server → Mission Control → Neu starten.
+
+
`]]}],tu=[["LLM / Modell","Die KI selbst — versteht und schreibt Text (wie ChatGPT, nur lokal auf deinem PC). Ein Modell ist eine konkrete Datei, oft auf etwas spezialisiert (Code, Bilder, Chat)."],["GGUF","Das lokal lauffähige Dateiformat. llama-swap lädt nur GGUF — Repos ohne GGUF kann die Engine nicht nutzen."],["Quantisierung (Q4_K_M)","Verkleinert ein Modell (16-Bit → 4-Bit), damit es in den Speicher passt — bei kaum Qualitätsverlust. Q4_K_M ist der bewährte Sweetspot aus Qualität und Geschwindigkeit."],["Kontextfenster","Das Kurzzeitgedächtnis: wie viel Text sich das Modell gleichzeitig merken kann. Größer = mehr Überblick, mehr Speicher, etwas langsamer."],["Token","Die kleinste Einheit die ein Modell verarbeitet — meist 3–4 Zeichen oder ein kurzes Wort. 1 000 Tokens ≈ 750 Wörter. Kontextfenster, Geschwindigkeit und Kosten werden in Tokens gemessen."],["Auto-Swap","llama-swap lädt/entlädt Modelle automatisch — immer nur eins gleichzeitig. Du managst nichts."],["TTL (Time to Live)","Wie lange ein Modell nach der letzten Anfrage im RAM bleibt bevor es entladen wird. Standard: 5 Minuten. ∞ = bleibt dauerhaft geladen (sinnvoll für den Scout)."],["Agent","Ein Programm (OpenCode, Cline, Continue), das das Modell in einer Handlungsschleife laufen lässt — Dateien lesen/ändern, Befehle ausführen, planen, bis die Aufgabe erledigt ist."],["MCP","Model Context Protocol — der Stecker, über den ein Agent zusätzliche Werkzeuge bekommt (Web, Datenbank, GitHub …). MCP = neue Fähigkeiten."],["Skills / Rules","Kurze Textdatei (AGENTS.md, .clinerules …) mit Anweisungen wie der Agent in deinem Projekt arbeiten soll — einmal geschrieben, immer befolgt."],["System-Prompt","Eine unsichtbare Anweisung die vor deiner Nachricht steht und das Verhalten des Modells grundlegend prägt (Sprache, Ton, Rolle). Skills nutzen oft den System-Prompt."],["Vision","Modelle mit Vision-Fähigkeit können Bilder verstehen — Screenshots, Diagramme, Fehlerfotos. Erkennbar am mmproj-Projektor der mitgeladen wird."]];var nu=y('
'),au=y('
'),ru=y('

'),iu=y('

Guide

Schritt für Schritt erklärt — von der ersten Einrichtung bis zu echten Agenten-Workflows.

Begriffe kurz erklärt

',1);function su(e){var t=iu(),a=s(ct(t),2);dt(a,17,()=>eu,ot,(i,o,d)=>{var c=au(),u=l(c),v=l(u),g=s(u,2);dt(g,17,()=>n(o).tutorials,ot,(E,p,x)=>{var A=O(()=>sr(n(p),2));let L=()=>n(A)[0],k=()=>n(A)[1];var P=nu();P.open=d===0&&x===0;var ye=l(P),te=l(ye),ue=s(ye,2);Le(ue,k,!0),z(()=>b(te,L())),m(E,P)}),z(()=>b(v,n(o).label)),m(i,c)});var r=s(a,4);dt(r,21,()=>tu,ot,(i,o)=>{var d=O(()=>sr(n(o),2));let c=()=>n(d)[0],u=()=>n(d)[1];var v=ru(),g=l(v),E=l(g),p=s(g,2),x=l(p);z(()=>{b(E,c()),b(x,u())}),m(i,v)}),m(e,t)}let Xi={};function lu(){const e=document.getElementById("top-active-text");e&&(e.classList.add("swap-flash"),setTimeout(()=>e.classList.remove("swap-flash"),900))}function es(e){var i;const t=document.getElementById("swdot"),a=document.getElementById("swlabel"),r=document.getElementById("top-active-text");if(!e)t&&(t.className="dot off"),a&&(a.textContent="Backend nicht erreichbar"),r&&(r.textContent="Backend offline"),ts("Backend nicht erreichbar – läuft uvicorn?",!1);else{const o=(e.swap_url||"").replace(/^https?:\/\//,"");t&&(t.className="dot "+(e.swap_ok?"on":"off")),a&&(a.textContent=(e.swap_ok?"LLM-Engine: Online – ":"LLM-Engine: Offline – ")+o);const d=["running","ready","loading","starting"],c=(e.models||[]).find(v=>d.includes(v.state));if(r)if(c){const v=(i=c.meta)!=null&&i.ctx?` · ${Math.round(c.meta.ctx/1024)}k ctx`:"",g=c.state==="loading"||c.state==="starting"?' lädt…':"";r.innerHTML=`${c.name}${v}${g}`}else r.innerHTML='Kein Modell im VRAM';e.swap_ok?uu():ts(`LLM-Engine nicht erreichbar unter ${o} – läuft der llama-swap Dienst?`,!0);const u={};for(const v of e.models||[])u[v.name]=v.state;for(const[v,g]of Object.entries(u)){const E=Xi[v];if(E&&E!==g&&(g==="running"||g==="loading")){lu();break}}Xi=u}ou(e),br.set(e)}function ou(e){const t=document.getElementById("sec-chip"),a=document.getElementById("sec-chip-tx");!t||!a||(t.classList.toggle("ok",!!(e!=null&&e.secured)),a.textContent=e!=null&&e.secured?"Geschützt · Heimnetz":"Nur im Heimnetz (offen)")}function du(e){da.set(e||[])}function cu(e){Li.set(e)}function ts(e,t){const a=document.getElementById("alert");a.className="alert"+(t?" warn":""),a.innerHTML=`${e}`,a.style.display="flex"}function uu(){const e=document.getElementById("alert");e&&(e.style.display="none")}const vu=e=>{var t;return(t=document.querySelector(`.nav-item[data-view="${e}"]`))==null?void 0:t.click()};function ei(e,t,a,r){const i=document.createElement("span");return i.className="upd-badge"+(t?" "+t:""),i.textContent=e,r&&(i.title=r),i.onclick=()=>vu(a),i}async function tl(){try{const e=await Se("/api/updates"),t=document.getElementById("update-badges");if(!t)return;const a=e.apt_cache_age_h,r=a!=null&&a>24,i=a!=null?` · apt-Cache: vor ${a}h`:"";t.innerHTML="",t.appendChild(ei(e.os>0?`OS: ${e.os} Updates`:r?"OS: ?":"OS: aktuell",e.os>0||r?"warn":"ok","server",e.os>0?`${e.os} Pakete${i}`:r?`apt-Cache veraltet (${a}h)`:`Keine Updates${i}`)),t.appendChild(ei(e.engine>0?"Engine: Update":"Engine: aktuell",e.engine>0?"warn":"ok","server")),t.appendChild(ei(e.models>0?`Modelle: ${e.models}`:"Modelle: aktuell",e.models>0?"warn":"ok","news"))}catch{}}async function Gr(){try{es(await Se("/api/status"))}catch{es(null)}}async function nl(){try{du(await Se("/api/jobs"))}catch{}}function al(){const e=window.location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:",t=new WebSocket(`${e}//${window.location.host}/api/system/stream`);t.onmessage=a=>{try{cu(JSON.parse(a.data))}catch{}},t.onclose=()=>{setTimeout(al,3e3)},t.onerror=()=>t.close()}var ls;((ls=document.getElementById("logo"))==null?void 0:ls.innerHTML)!==void 0&&(document.getElementById("logo").innerHTML=Kr.logo);document.querySelectorAll("[data-ic]").forEach(e=>{e.innerHTML=Kr[e.dataset.ic||""]||""});const fu=[["overview",cd],["models",Sd],["activity",Rd],["server",Hd],["cookbook",Ac],["connect",Gc],["news",Xc],["guides",su]];for(const[e,t]of fu){const a=document.querySelector(`.view[data-view="${e}"]`);a&&ko(t,{target:a})}Uo("overview");const ti=document.getElementById("token");ti&&(ti.value=el(),ti.addEventListener("change",e=>{Fo(e.target.value),Gr()}));const ni=document.getElementById("hf-token");ni&&(ni.value=ir(),ni.addEventListener("change",e=>Ko(e.target.value)));const ns=document.getElementById("nav-settings"),ai=document.getElementById("settings-modal"),as=document.getElementById("sm-close");ns&&ai&&as&&(ns.addEventListener("click",()=>ai.style.display="flex"),as.addEventListener("click",()=>ai.style.display="none"));function pu(){const e=document.getElementById("clock");e&&(e.textContent=new Date().toTimeString().slice(0,5))}document.addEventListener("mc:refresh",Gr);Gr();nl();al();setInterval(pu,1e3);setInterval(Gr,3e3);setInterval(nl,1500);tl();setInterval(tl,6e4); diff --git a/static/index.html b/static/index.html index a09b333..85dd77b 100644 --- a/static/index.html +++ b/static/index.html @@ -70,6 +70,7 @@
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