Hinweis ergänzt: CLI und Desktop-App nutzen dieselbe config.json,
alle Slash-Commands funktionieren in beiden Versionen gleich.
Unterschied nur beim Start: Terminal (cd + opencode) vs. GUI (Ordner wählen).
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Verbinden-Tab neu strukturiert:
- Tool-Picker in 2 Sektionen unterteilt: Chat + Coding-Assistenten
- Jan AI: einfachstes Chat-Interface (Desktop-App, kein Docker)
Config: Basis-URL + Modell-ID Copy-Fields wie Cline
- Continue: VS Code/JetBrains Coding-Hilfe ohne Agent-Overhead
Config: fertiger config.json-Block mit allen konfigurierten Modellen
- Antigravity: Googles agentic IDE (VS Code-Fork, kostenlos)
Config: Basis-URL + Modell-ID Copy-Fields
- continueBlock() Funktion für dynamisches config.json-Snippet
Guide neu strukturiert (17 Tutorials, war 14):
- "Welches Tool" Entscheidungsmatrix komplett neu: Chat vs. Coding,
Jan AI als Einstieg statt OpenWebUI, Antigravity und Continue ergänzt
- Neu: "Jan AI — einfachstes Chat-Interface" (Schritt-für-Schritt)
- Neu: "Continue — Coding-Hilfe ohne Agent-Overhead" (Chat/Autocomplete/Inline-Edit)
- Neu: "Antigravity — Googles agentic IDE" (Multi-Agent, Manager-View)
- OpenWebUI repositioniert: "für Teams und Power-User" mit klarer Begründung
wann OpenWebUI mehr Sinn macht als Jan AI
Recherche-Grundlage: jan.ai/docs, continue.dev, antigravityide.net,
Google Dev Blog (Antigravity), promptquorum.com (Frontend-Vergleich 2026)
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Quellen/Links:
- OpenCode → opencode.ai/docs
- Cline → cline.bot
- OpenWebUI → openwebui.com
- MCP → mcp.run, smithery.ai, modelcontextprotocol.io/servers
- Skills & Rules → skills.sh (neu), cursor.directory
- Persona → skills.sh, cursor.directory
- AGENTS.MD → skills.sh, opencode.ai/docs
Neue .tut-sources CSS-Klasse: dezente Trennlinie, Teal-Links.
Persona-Tutorial grundlegend erweitert:
- Zwei Dimensionen erklärt (WAS der Agent tut vs. WIE er mit dir umgeht)
- Template um Beziehungs-/Interaktionszeile erweitert
- Beispiele zeigen jetzt auch Feedback-Stil, Proaktivität, Fehlerkultur
- Neues Onboarding-Interview-Template: Agent befragt den Nutzer selbst
(6-8 Fragen, eine nach der anderen) und schreibt daraus eine
maßgeschneiderte AGENTS.md — der schnellste Weg zu einer echten Persona.
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Zwei neue Tutorials in der Gruppe „Agenten meistern":
1. Die Persona — deinem Agenten eine Rolle geben
Erklärt was eine Persona ist, warum sie den Unterschied macht,
+ Copy-paste-ready Template + 2 konkrete Beispiele (Coding-Assistent,
Lernbegleiter) + Tabelle wo man sie einträgt (pro Projekt vs. global).
2. AGENTS.MD & SAVEPOINT.MD — Gedächtnis für den Agenten
Erklärt den Unterschied (was das Projekt ist vs. wo wir stehen),
+ vollständige Vorlagen für beide Dateien die direkt nutzbar sind,
+ 2-Schritt-Workflow (Session starten / beenden).
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Behebung der drei kritischsten UX-Schwachstellen aus dem Produkt-Audit:
1. ConnectPanel: Steps 2-4 (Modellauswahl, Tool-Picker, Config-Snippet,
Vision) werden blockiert wenn noch kein Modell installiert ist.
Stattdessen klarer Hinweis "Erst im Cookbook ein Modell holen" mit
direktem CTA. Verhindert dass Anfänger ein Snippet mit Fake-"coder"
kopieren, bevor ein echtes Modell existiert.
2. OverviewPanel: preload() schluckte Fehler still (catch {}). Zeigt
jetzt einen verständlichen Toast wenn die Engine nicht erreichbar ist.
Schnellstart ist kontextsensitiv: ohne Modelle zeigt er Onboarding-
Schritte (Modell holen → Verbinden → Guide lesen) statt sinnloser
Aktionen wie "Speicher freigeben".
3. CookbookPanel Profi-Suche: doDownload() nutzte zwei sequenzielle
API-Calls (download + register) — wenn der zweite scheiterte, blieb
das System in einem inkonsistenten Halbzustand. Jetzt ein einziger
atomarer Aufruf an /api/cookbook/install-model (wie Recipe/Discover).
Backend-Erweiterung: InstallModelReq akzeptiert jetzt 'file' und
'ctx' um Nutzer-Auswahl direkt zu übergeben.
4. Cookbook Section 1 als "Hier starten" markiert ("1 · Anwendungsfall
wählen & installieren" mit erklärendem Sub-Text).
5. Post-Download-Toasts: Alle drei Install-Pfade sagen nun einheitlich
"Modell erscheint danach automatisch im Modelle-Tab" statt nur
"siehe Aktivität".
6. too_tight-Alternative: Bei Modellen/Setups die den Speicher übersteigen
wird jetzt eine konkrete Alternative (kleinere Datei / passendes Rezept)
verlinkt statt nur "Trotzdem installieren".
7. Duplikat extract_params_b aus cookbook.py entfernt — importiert jetzt
aus hw_math (Single Source of Truth).
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Bugs behoben:
- Topbar + Server-Panel: 'Kein Modell im VRAM' obwohl geladen → alle
States (running/ready/loading/starting) werden jetzt erkannt
- Topbar zeigt bei geladenem Modell: Name + ctx-Größe + State mit Farbe
Dashboard-Redesign (OverviewPanel):
- KPI-Kacheln mit Farbe: .kpi.green/.red/.blue/.muted statt .tile
(farbige Randlinien + farbige Werte wie im Referenz-Design)
- Icons pro Kachel (server, cpu, thermo, database)
- Stack-Liste: zeigt ctx/quant/GB, 'Laden'-Button wenn Modell bereit
aber nicht geladen, ∞-Chip für immer-aktive Modelle
- 4. Schnellstart-Button: 'Tools verbinden'
Feature: Modell Vorwärmen (Pre-load):
- POST /api/preload?model=<name> — sendet Mini-Request an llama-swap
damit es das Modell vorab lädt (max_tokens=1, kein Output)
- 'Laden'-Button je Modell in der Stack-Liste
Topbar CSS:
- Aktives Modell: teal-hinterlegter Pill wenn Modell geladen
- Kontext-Größe direkt neben Modellname angezeigt
Cookbook:
- Discover: genaue Zeitanzeige wann Quellen zuletzt befragt wurden
('vor X min / h / Tg.') statt nur 'aktuell'
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openCodeBlock() baut jetzt Modell-Objekte statt nur ID-Strings, damit
m.meta.ctx ausgelesen werden kann. contextWindowSize wird korrekt auf
den konfigurierten Kontext gesetzt (Standard: 131072 = 128k).
Vorher: { "name": "coder" } (kein Kontexthinweis → AI-SDK-Default)
Nachher: { "name": "coder", "contextWindowSize": 131072 }
Identisches Problem wie bei Zed max_tokens (war 32768 hardcoded).
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Hitonabi