A1: 32768-Kontext-Cap entfernt (install-recipe, install-model, register) →
max_ctx_for() liefert nun bis zu 128k auf Strix Halo; behebt "context
size exceeded" bei externen Tools.
A2: Download-State jetzt im Status-Endpoint sichtbar: Modelle zeigen
"↓ Download X%" statt "bereit" während Job läuft (Backend + Frontend).
A3: PUT /api/cookbook/user-recipe/{id} + Edit-Button (✎) für eigene Setups.
Download-Modal setzt Kontext-Input automatisch auf optimal.
A4: /api/updates liefert apt_cache_age_h; Badge zeigt Tooltip + ⚠ wenn >24h.
A5: Swap-Flash: Topbar-Text pulst kurz teal wenn Modell den State wechselt.
A6: LLM-Engine-Update fragt jetzt per confirmModal nach (Konsistenz).
A7: Event-Delegation statt per-render addEventListener in models.js.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Elite-Lineup-Rezept (5 Rollen: coder/manager/reviewer/vision/scout), MoE-orientiert -> wird automatisch 'Beste Wahl' (meiste Modelle, passt).
- MoE-Erkennung clientseitig aus Repo-Name (8xNB / -A3B / mixtral/moe); Chip 'MoE - ~XB aktiv' in Discover-/Such-Karten + Rezept-Detail.
- Faehigkeits-Chip (Bilder/Coden/Logik/Agenten/Allrounder) je Modell.
- Discover hebt je Kategorie das beste lauffaehige Modell hervor (recommended pro Kategorie: bester Fit, dann Downloads).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Modelle erscheinen jetzt mit ihrem ECHTEN Namen (= API-Name, den man in Zed/
OpenCode angibt) statt unter "coder"/"vision". Die Rolle wird ein zusaetzlicher,
sprechender Name (llama-swap-`aliases`) -> in der API funktionieren BEIDE.
- llamaswap.py: model_id_from_path (Repo-Ordner ohne -GGUF) + set_role_alias
(Rolle als eindeutiger Alias, beim Setzen bei anderen Modellen entfernt) +
ROLE_IDS (vision/coder/scout/reviewer/manager).
- models.py: register schreibt Key=Modellname, Rolle als Alias; /status liefert
role + aliases + api_ids; neuer POST /set_role. Rueckwaertskompatibel: Legacy-
Eintraege (coder/vision ohne Alias) behalten ihren Key als Rolle.
- cookbook.py: install-recipe/-model nutzen dasselbe Schema (Name + Rollen-Alias).
- models.js: Zeile zeigt echten Namen + Rollen-Tag + API-Name (klick=kopieren);
neuer "Rolle"-Dialog mit 5 Schnellwahl-Rollen + freier Eingabe.
- cookbook.js: Profi-Download-Feld ist jetzt optionale Rolle (Name kommt vom
Modell), Pflichtfeld-Pruefung entsprechend gelockert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
"Aktuell beste Modelle fuer dein System": fragt vertrauenswuerdige HF-Orgs
(unsloth/bartowski/ggml-org/lmstudio-community) LIVE ab, kategorisiert die
Treffer (vision/coder/reasoning/agent/scout), filtert per hw_math auf das,
was auf die Hardware passt, und cached das Ergebnis (TTL 12 h, lazy + Knopf
"Aktualisieren"). Damit bleibt das Cookbook von selbst aktuell, ohne dass
Modelle hartkodiert werden.
- sources.py: TRUSTED_AUTHORS + CATEGORIES + SKIP_TOKENS (reine Daten).
- config.py: DISCOVER_CACHE_PATH (persistent neben den Modellen, uebersteht
Deploys) + DISCOVER_TTL.
- cookbook.py: /api/cookbook/discover (force-Param), refresh_discover,
Bestandsabgleich (_model_installed -> "schon installiert als X") und
ehrliche Voraussetzungen je Modell (Vision->mmproj/jinja, unquantisiert,
zu gross/knapp).
- cookbook.js: Sektion mit Kategorien, Fit-Ampel, Downloads, Hinweisen,
1-Klick-Installieren bzw. "installiert"-Markierung; "Aktualisieren"-Knopf.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Nutzer koennen im Cookbook eigene Use-Case-Setups anlegen (Titel, Beschreibung,
beliebige Modelle: Repo + Rolle + Quant). Groesse wird aus dem Repo-Namen
abgeleitet; Fit-Ampel + optimaler Kontext kommen wie bei kuratierten Setups
zur Laufzeit aus hw_math.
- Persistenz: JSON-Datei (MC_USER_RECIPES, Default /srv/models/...) -> ueberlebt
Deploys (liegt bewusst NICHT im rsync-Ziel).
- /api/cookbook/recipes merged eingebaute + eigene Setups; install-recipe findet
beide. Neue Endpunkte POST/DELETE /api/cookbook/user-recipe.
- UI: "+ Eigenes Setup", Modal mit dynamischen Modell-Zeilen; eigene Karten mit
"Dein Setup"-Tag + Loeschen. "Beste Wahl" bleibt auf kuratierte beschraenkt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Backend:
- hf_bin() + HF_DOWNLOAD_ENV zentral in config.py; install-recipe und
install-model in cookbook.py nutzten weiter das fehlende `hf` + falsches
XET-Env -> Haupt-Installationsweg war ebenso kaputt, jetzt konsistent gefixt
Frontend:
- Server: laufende Updates (LLM-Engine/OS) live auf der Server-Seite mitlesbar,
inkl. klarer Fertig-/Fehlgeschlagen-Meldung (onJobs + Aktueller-Vorgang-Karte)
- Cookbook/Profi-Modus: meistgeladenes, passendes Modell wird als
"★ Beste Wahl für dein System" hervorgehoben (analog zu den Templates)
- Verbinden: OpenCode korrekt per opencode.json (@ai-sdk/openai-compatible)
statt irrefuehrender Felder; erklaert "Connect to API"-Fehler (LAN-IP statt
localhost)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Swapping-Klartext + Spitzenbedarf (peak_ram) pro Modell: Modelle-Konfig + Cookbook-Setup-Modal
zeigen 'nur ein Modell gleichzeitig, groesstes zaehlt'. models.py: peak_ram_gb/_optimal in Meta.
- Kontextfenster: infoDot(ⓘ)-Helfer in ui.js + Tooltips an ctx-Feldern.
- Guides-Tab komplett neu = echter Anfaenger-Guide (LLM/GGUF/Quant/Kontext/Swapping/MCP/Skills/Agenten).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hitonabi