docs: v4 als umgesetzt markiert (alle 4 Schritte live)

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

ROADMAP.md

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-## v4 — „Der Lotse" (GEPLANT, Stand 2026-06-21)
+## v4 — „Der Lotse" (✅ UMGESETZT & live, Stand 2026-06-21)
 
-Sprung vom Modell-*Manager* zum geführten *Berater*. Roter Faden: Das System kennt bereits Hardware
-(`system.py`), Modell-Meta (`models.py`) und Fit-Mathe (`hw_math.py`) — v4 nutzt das, um den Nutzer
-**aktiv zu beraten**. Alles **automatisch aus Modellen + Hardware** abgeleitet. KISS/SoC bleibt:
-je Bereich ein `routers/<x>.py` + `js/panels/<x>.js` + Nav-Eintrag, keine DB, keine schwere Lib.
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-**Reihenfolge: 1 → 2 → 3 → 4** (Fundament zuerst).
+Sprung vom Modell-*Manager* zum geführten *Berater*. Alles **automatisch aus Modellen + Hardware**.
+KISS/SoC blieb: je Bereich ein `routers/<x>.py` + `js/panels/<x>.js` + Nav-Eintrag, keine DB, keine
+schwere Lib. **Alle 4 Schritte sind live** — Checklisten unten erledigt.
 
 ### 1. Optimale Kontextfenster (Fundament)
-- [ ] `hw_math`: `max_ctx_for(params_b, quant, ram_gb)` — Umkehrfrage „welcher ctx passt noch?"
+- [x] `hw_math`: `max_ctx_for(params_b, quant, ram_gb)` — Umkehrfrage „welcher ctx passt noch?"
       (KV-Cache-Bedarf vs. freier Speicher).
-- [ ] Pro Modell empfohlener ctx + Klartext-Begründung; Ein-Klick „optimal setzen" (nutzt `update_model`).
-- [ ] Speist Cookbook (2.) + Modelle-Tab.
+- [x] Pro Modell empfohlener ctx + Klartext-Begründung; Ein-Klick „optimal setzen" (nutzt `update_model`).
+- [x] Speist Cookbook (2.) + Modelle-Tab.
 
 ### 2. Cookbook 2.0 — Use-Case-getrieben
-- [ ] Einstieg „Wofür?": Coding · Bilder verstehen · Allrounder/Chat · Lange Dokumente · Agenten/Tool-Use · Schnell & sparsam.
-- [ ] Pro Use-Case ein kuratiertes **Setup/Stack** (mehrere Modelle/Rollen) statt Einzelmodell, mit
+- [x] Einstieg „Wofür?": Coding · Bilder verstehen · Allrounder/Chat · Lange Dokumente · Agenten/Tool-Use · Schnell & sparsam.
+- [x] Pro Use-Case ein kuratiertes **Setup/Stack** (mehrere Modelle/Rollen) statt Einzelmodell, mit
       Hardware-**Ampel pro Setup** (via `hw_math`) + vorgeschlagenem ctx. Rezepte als Daten (`recipes.py`).
-- [ ] „Komplettes Setup installieren" — download + register aller Modelle in einem Rutsch.
-- [ ] Roh-Suche bleibt als „Profi-Modus".
+- [x] „Komplettes Setup installieren" — download + register aller Modelle in einem Rutsch.
+- [x] Roh-Suche bleibt als „Profi-Modus".
 
 ### 3. Verbinden / Orchestrierung (neuer Tab, erweitert Guides)
-- [ ] Geführter Assistent je Tool (OpenCode/Cline/Cursor/OpenWebUI) mit exakter Config.
-- [ ] **„Verbindung testen"** — `routers/integration.py` `/api/integration/test` ruft llama-swap
+- [x] Geführter Assistent je Tool (OpenCode/Cline/Cursor/OpenWebUI) mit exakter Config.
+- [x] **„Verbindung testen"** — `routers/integration.py` `/api/integration/test` ruft llama-swap
       `/v1/models` (LAN-URL) und meldet Erfolg + Modell-Liste zurück.
-- [ ] Bild-Eingaben für Fehleranalyse: erkennt Vision-Modell (sonst Hinweis „Vision installieren") +
+- [x] Bild-Eingaben für Fehleranalyse: erkennt Vision-Modell (sonst Hinweis „Vision installieren") +
       Copy-Snippet im OpenAI-Vision-Format. Auto-Swapping erklären.
 
 ### 4. News-Board (neuer Tab)
-- [ ] `routers/news.py`: kuratierte RSS/Atom-Feeds (HuggingFace-Blog, r/LocalLLaMA, llama.cpp-Releases,
+- [x] `routers/news.py`: kuratierte RSS/Atom-Feeds (HuggingFace-Blog, r/LocalLLaMA, llama.cpp-Releases,
       Ollama) via `httpx` + stdlib-`xml.etree` (kein neuer Dep), In-memory-Cache (~30 min TTL).
-- [ ] `panels/news.js`: Karten (Titel/Quelle/Datum/Link), sanitisiert, LAN-only; Hardware-relevante
+- [x] `panels/news.js`: Karten (Titel/Quelle/Datum/Link), sanitisiert, LAN-only; Hardware-relevante
       Releases (gfx1151/ROCm) hervorheben.
 
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