feat(v9): Phase 8 — Cockpit zeigt Lernen & Aktivität

- hermes_control.py: learned_profile() liest USER.md (Curator-Nutzerprofil,
  § -getrennt) + MEMORY.md; insights() zieht Sessions/Tokens/Tool-Calls +
  Top-Tools aus `hermes insights` (Regex, best effort).
- routers/hermes.py: GET /api/hermes/{learned,insights}.
- HermesPanel-Cockpit: Kachel "Aktivität" (Kennzahlen + Top-Tool-Balken) und
  "Was Hermes über dich gelernt hat" (USER.md-Fakten) — beantwortet sichtbar,
  dass der Agent automatisch mitlernt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

hermes_control.py

@@ -149,3 +149,58 @@ def skills() -> list[dict]:
         return rows
 
     return _cached("skills", _load)  # type: ignore[return-value]
+
+
+def learned_profile() -> dict:
+    """Was Hermes ueber den Nutzer gelernt hat (Phase 8).
+
+    `~/.hermes/memories/USER.md` ist das vom Curator destillierte Nutzerprofil
+    (Eintraege mit `§` getrennt), `MEMORY.md` allgemeine gelernte Fakten. Direkter
+    Beleg, dass der Agent automatisch mitlernt.
+    """
+    def _read(name: str) -> str:
+        try:
+            return (HERMES_HOME / "memories" / name).read_text(errors="replace").strip()
+        except Exception:
+            return ""
+
+    def _load() -> dict:
+        user_raw = _read("USER.md")
+        facts = [s.strip() for s in user_raw.split("§") if s.strip()]
+        return {"user_facts": facts, "memory": _read("MEMORY.md")}
+
+    return _cached("learned", _load)  # type: ignore[return-value]
+
+
+def insights() -> dict:
+    """Aktivitaets-Kennzahlen via `hermes insights` (Phase 8).
+
+    Die CLI rendert ein Box-Art-Layout (kein --json) -> Headline-Zahlen + Top-Tools
+    per Regex herausziehen (best effort; faellt leer aus, wenn sich das Format aendert).
+    """
+    def _num(pat: str, text: str):
+        m = re.search(pat, text)
+        return m.group(1).strip() if m else None
+
+    def _load() -> dict:
+        txt = _run_cli(["insights", "--days", "30"])
+        out: dict = {
+            "sessions":     _num(r"Sessions:\s+([\d,]+)", txt),
+            "messages":     _num(r"Messages:\s+([\d,]+)", txt),
+            "tool_calls":   _num(r"Tool calls:\s+([\d,]+)", txt),
+            "total_tokens": _num(r"Total tokens:\s+([\d,]+)", txt),
+            "active_time":  _num(r"Active time:\s+(~?[\dhm ]+?)\s{2,}", txt),
+            "top_tools":    [],
+        }
+        # "Top Tools"-Sektion: Zeilen  <name>   <calls>   <pct>%
+        sec = txt.split("Top Tools", 1)
+        if len(sec) == 2:
+            for ln in sec[1].splitlines():
+                m = re.match(r"\s*(\S.*?)\s+(\d+)\s+([\d.]+)%\s*$", ln)
+                if m:
+                    out["top_tools"].append(
+                        {"name": m.group(1), "calls": int(m.group(2)), "pct": float(m.group(3))}
+                    )
+        return out
+
+    return _cached("insights", _load)  # type: ignore[return-value]