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Die häufigsten Aufgaben — ein Klick.
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Modelle laden automatisch, sobald eine Anfrage kommt — du musst nichts manuell starten.
',1);function Ed(e,n){aa(n,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr (längere Dateien/Chats), braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",i="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.",r=[{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=I(()=>{var z;return((z=_i.value)==null?void 0:z.models)||[]});function d(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}let c=O(""),u=O(""),v=O(""),g=O(!1);const E=I(()=>t(o).filter(z=>!z.incomplete));async function f(){var N;const z=t(c)||((N=t(E)[0])==null?void 0:N.name);if(!(!z||!t(u).trim())){h(g,!0),h(v,"(wecke Modell, kann beim Laden kurz dauern…)");try{const Me=await we("/api/chat",{method:"POST",body:JSON.stringify({model:z,message:t(u)})});h(v,Me.reply,!0)}catch(Me){h(v,"Fehler: "+Me.message)}h(g,!1),d()}}const y=300;let T=O(!1),D=O(null),S=O(8192),$=O(!1);function Ce(z){var N;h(D,t(o).find(Me=>Me.name===z),!0),t(D)&&(h(S,((N=t(D).meta)==null?void 0:N.ctx)||8192,!0),h($,(t(D).ttl??y)>=99999),h(T,!0))}async function oe(){const z=t($)?99999:y;try{await we("/api/update_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:t(D).name,ctx:t(S),ttl:z})}),se("Gespeichert — aktiv beim nächsten Modell-Start."),h(T,!1),d()}catch(N){se(N.message,!0)}}let ae=O(!1),xe=O(""),V=O(""),Q=O("");function fe(z){const N=t(o).find(Me=>Me.name===z);h(xe,z,!0),h(Q,(N==null?void 0:N.role)||"",!0),h(V,""),h(ae,!0)}async function be(z){try{await we("/api/set_role",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:t(xe),role:z})}),se(z?`Rolle gesetzt: ${z}`:"Rolle entfernt."),h(ae,!1),d()}catch(N){se(N.message,!0)}}async function Se(z){if(await yn({title:`„${z}" entladen?`,body:"Das Modell wird aus dem Grafikspeicher geworfen und lädt beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Entladen"}))try{await we("/api/unload?model="+encodeURIComponent(z),{method:"POST"}),se("Entladen: "+z),setTimeout(d,600)}catch(N){se(N.message,!0)}}async function Ne(z){if(await yn({title:`„${z}" wirklich löschen?`,body:"Das Modell wird aus der Konfiguration ausgetragen und seine Dateien werden von der Festplatte gelöscht, um Speicher freizugeben. Das lässt sich nicht rückgängig machen — später brauchst du dafür einen neuen Download.",confirmLabel:"Endgültig löschen",danger:!0}))try{const N=await we("/api/delete_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:z})});se(N.note||"Gelöscht: "+z),setTimeout(d,600)}catch(N){se(N.message,!0)}}function bt(z){return z!=null&&z.length?z.map(N=>N==="Code"?'Code':N==="Bild"?'Bild':'Text').join(" "):"–"}function C(z){if(!z)return"–";const N=z.quant||"?",Me=z.ctx?Math.round(z.ctx/1024)+"K":"?",ut=z.size_bytes?(z.size_bytes/1024**3).toFixed(1)+" GB":"?";return`${N} · ${Me} · ${ut}`}function Y(z){var N;(N=navigator.clipboard)==null||N.writeText(z),se("Kopiert: "+z)}var ue=Md(),Ue=s(We(ue),2),te=s(l(Ue),6);st(te,21,()=>t(E),rt,(z,N)=>{var Me=vd(),ut=l(Me),G={};P(()=>{b(ut,t(N).name),G!==(G=t(N).name)&&(Me.value=(Me.__value=t(N).name)??"")}),m(z,Me)});var Te=s(te,4),ie=s(Te,2),lt=l(ie),je=s(ie,2);{var B=z=>{var N=pd(),Me=l(N);P(()=>b(Me,t(v))),m(z,N)};K(je,z=>{t(v)&&z(B)})}var U=s(Ue,2),ce=l(U),Oe=s(l(ce)),he=l(Oe),St=s(ce,4);{var ht=z=>{var N=fd();m(z,N)},Mt=z=>{var N=kd(),Me=s(l(N));st(Me,21,()=>t(o),rt,(ut,G)=>{var ze=di(),He=We(ze);{var Pt=vt=>{var _t=hd(),j=l(_t),ee=l(j),W=s(j,5),J=l(W),x=s(J,2);P(()=>b(ee,t(G).name)),A("click",J,()=>{var L;se("Lade im Cookbook ein Modell und setze den Alias auf: "+t(G).name),(L=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null||L.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),A("click",x,()=>Ne(t(G).name)),m(vt,_t)},$t=vt=>{var _t=_d(),j=l(_t),ee=l(j),W=l(ee),J=s(W);{var x=ke=>{var Ee=gd(),Pe=l(Ee);P(()=>b(Pe,t(G).role)),m(ke,Ee)};K(J,ke=>{t(G).role&&ke(x)})}var L=s(ee,2);{var R=ke=>{var Ee=md(),Pe=l(Ee);P(()=>b(Pe,t(G).meta.filename)),m(ke,Ee)};K(L,ke=>{var Ee;(Ee=t(G).meta)!=null&&Ee.filename&&ke(R)})}var ne=s(L,2),Z=s(l(ne),2);st(Z,17,()=>{var ke;return(ke=t(G).api_ids)!=null&&ke.length?t(G).api_ids:[t(G).name]},rt,(ke,Ee)=>{var Pe=bd(),Ft=l(Pe);P(()=>b(Ft,t(Ee))),A("click",Pe,()=>Y(t(Ee))),m(ke,Pe)});var Je=s(j);Ae(Je,()=>{var ke;return bt((ke=t(G).meta)==null?void 0:ke.caps)},!0);var Qe=s(Je);Ae(Qe,()=>C(t(G).meta),!0);var et=s(Qe);Ae(et,()=>Vo(t(G).state,t(G).download_progress),!0);var M=s(et),H=l(M),De=s(M),le=l(De),Le=s(le,2),Ze=s(Le,2),tt=s(Ze,2);P(()=>{b(W,`${t(G).name??""} `),b(H,t(G).port??"auto")}),A("click",le,()=>fe(t(G).name)),A("click",Le,()=>Ce(t(G).name)),A("click",Ze,()=>Se(t(G).name)),A("click",tt,()=>Ne(t(G).name)),m(vt,_t)};K(He,vt=>{t(G).incomplete?vt(Pt):vt($t,-1)})}m(ut,ze)}),m(z,N)};K(St,z=>{t(o).length?z(Mt,-1):z(ht)})}var Et=s(U,2);{var At=z=>{var N=yd(),Me=l(N),ut=l(Me),G=s(ut,4),ze=l(G),He=s(G,2),Pt=s(l(He));Ae(Pt,()=>gr(a));var $t=s(He,2),vt=s($t,2);{var _t=R=>{var ne=wd(),Z=l(ne),Je=s(l(Z),2),Qe=l(Je),et=s(Qe,2),M=s(Z,2);P((H,De)=>{b(Qe,`Optimal ~${H??""}k → ~${t(D).meta.peak_ram_optimal_gb??""} GB Spitzenbedarf.`),b(et,` Aktuell ~${De??""}k → ~${t(D).meta.peak_ram_gb??""} GB.`)},[()=>Math.round(t(D).meta.optimal_ctx/1024),()=>Math.round((t(D).meta.ctx||0)/1024)]),A("click",M,()=>h(S,t(D).meta.optimal_ctx,!0)),m(R,ne)};K(vt,R=>{var ne;(ne=t(D).meta)!=null&&ne.optimal_ctx&&R(_t)})}var j=s(vt,4),ee=s(l(j),2),W=l(ee),J=s(W,2),x=l(J),L=s(j,2);P(()=>{b(ze,t(D).name),fn(J,`color:${t($)?"var(--accent)":"var(--mut)"}`),b(x,t($)?"An (TTL = ∞)":"Aus (TTL = 5 min)")}),A("click",N,R=>{R.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(T,!1)}),A("click",ut,()=>h(T,!1)),Cn($t,()=>t(S),R=>h(S,R)),Oo(W,()=>t($),R=>h($,R)),A("click",L,oe),m(z,N)};K(Et,z=>{t(T)&&t(D)&&z(At)})}var It=s(Et,2);{var qt=z=>{var N=Sd(),Me=l(N),ut=l(Me),G=s(ut,2),ze=s(l(G));Ae(ze,()=>gr(i));var He=s(G,2),Pt=l(He),$t=s(He,4);st($t,21,()=>r,rt,(W,J)=>{var x=xd(),L=l(x);P(()=>{kt(x,1,t(Q)===t(J).id?"primary":"ghost"),Ni(x,"title",t(J).desc),b(L,t(J).label)}),A("click",x,()=>be(t(J).id)),m(W,x)});var vt=s($t,4),_t=s(vt,2),j=l(_t),ee=s(j,2);P(()=>b(Pt,t(xe))),A("click",N,W=>{W.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(ae,!1)}),A("click",ut,()=>h(ae,!1)),Cn(vt,()=>t(V),W=>h(V,W)),A("click",j,()=>be("")),A("click",ee,()=>be(t(V).trim().toLowerCase())),m(z,N)};K(It,z=>{t(ae)&&z(qt)})}P(()=>{ie.disabled=t(g),b(lt,t(g)?"…":"Senden"),b(he,t(o).length?t(o).length+" konfiguriert":"")}),ri(te,()=>t(c),z=>h(c,z)),Cn(Te,()=>t(u),z=>h(u,z)),A("click",ie,f),m(e,ue),ia()}xa(["click"]);var Ad=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),Cd=w(''),Td=w('
Gerade nichts los.
Alles ruhig — keine laufenden Aufgaben.
'),zd=w(' '),Dd=w(''),Pd=w(''),$d=w('
'),Ld=w('
'),Id=w('
'),Bd=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 Rd(e,n){aa(n,!0);const a=I(()=>ca.value),i=I(()=>ca.tracked),r=I(()=>Dr.value);let o=Ht({cpu:[],ram:[],gpu:[]});Ar(()=>{var ue;if(!t(r))return;const C=t(r).gpu,Y=C&&C.vram.total+C.gtt.total>0?(C.vram.used+C.gtt.used)/(C.vram.total+C.gtt.total)*100:0;o.cpu=[...o.cpu,((ue=t(r).cpu)==null?void 0:ue.percent)??0].slice(-60),o.ram=[...o.ram,t(r).ram.percent].slice(-60),o.gpu=[...o.gpu,Y].slice(-60)});const d=I(()=>()=>{var Y;const C=(Y=t(r))==null?void 0:Y.gpu;return C&&C.vram.total+C.gtt.total>0?(C.vram.used+C.gtt.used)/(C.vram.total+C.gtt.total)*100:0}),c=I(()=>t(a).filter(C=>C.state!=="running"&&C.state!=="queued").length),u=I(()=>t(a).filter(C=>C.state==="failed").length);function v(C){if(C.state!=="running")return null;if(typeof C.progress=="number")return Math.min(100,C.progress);const ue=((C.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return ue?Math.min(100,parseFloat(ue[1])):null}function g(C){return C==null||C<0?"":C>=90?`noch ~${Math.round(C/60)} min`:`noch ~${Math.max(1,Math.round(C))} s`}function E(C){return C==="done"?'fertig':C==="failed"?'fehler':C==="canceled"?'abgebrochen':'läuft…'}function f(C){return C==="done"?"on":C==="failed"||C==="canceled"?"":"load"}async function y(C){try{await we(`/api/jobs/${C}/cancel`,{method:"POST"}),se("Abbruch angefordert…")}catch(Y){se(Y.message,!0)}}async function T(C){try{await we(`/api/jobs/${C}`,{method:"DELETE"})}catch(Y){se(Y.message,!0)}}async function D(){try{const C=await we("/api/jobs/clear",{method:"POST"});se(`${C.removed} Einträge entfernt.`)}catch(C){se(C.message,!0)}}function S(C,Y){return C.map(ue=>`
`).join("")}var $=Bd(),Ce=s(We($),2);{var oe=C=>{const Y=I(()=>t(d)());var ue=Ad(),Ue=We(ue),te=l(Ue),Te=s(l(te),2),ie=l(Te),lt=s(Te,2),je=l(lt),B=s(te,2),U=s(l(B),2),ce=l(U),Oe=s(U,2),he=l(Oe),St=s(B,2),ht=s(l(St),2),Mt=l(ht),Et=s(ht,2),At=l(Et),It=s(Ue,2),qt=s(l(It),4),z=l(qt),N=s(l(z)),Me=l(N),ut=s(z,2),G=s(l(ut),2),ze=l(G),He=s(ut,2),Pt=s(l(He)),$t=l(Pt),vt=s(He,2),_t=s(l(vt),2),j=l(_t),ee=s(qt,2),W=l(ee),J=s(l(W));Ae(J,()=>S(o.cpu,"--accent"),!0);var x=s(W,2),L=s(l(x));Ae(L,()=>S(o.ram,"--purple"),!0);var R=s(x,2),ne=s(l(R));Ae(ne,()=>S(o.gpu,"--on"),!0),P((Z,Je,Qe,et,M,H,De,le,Le,Ze,tt,ke,Ee)=>{b(ie,Z),b(je,Je),b(ce,Qe),b(he,`${et??""} / ${M??""}`),b(Mt,H),b(At,De),b(Me,`${le??""} / ${Le??""}`),b(ze,Ze),b($t,`${tt??""} % belegt`),b(j,`${ke??""} / ${Ee??""}`)},[()=>{var Z;return Math.round(((Z=t(r).cpu)==null?void 0:Z.percent)??0)},()=>{var Z;return((Z=t(r).cpu)==null?void 0:Z.temp)!=null?`${Math.round(t(r).cpu.temp)}° CPU-Temp`:"Auslastung"},()=>Math.round(t(r).ram.percent),()=>sa(t(r).ram.used),()=>sa(t(r).ram.total),()=>Math.round(t(Y)),()=>t(r).gpu_temp!=null?`${Math.round(t(r).gpu_temp)}° GPU-Temp`:"VRAM + GTT",()=>sa(t(r).ram.used),()=>sa(t(r).ram.total),()=>t(r).gpu?`${sa(t(r).gpu.vram.used+t(r).gpu.gtt.used)} / ${sa(t(r).gpu.vram.total+t(r).gpu.gtt.total)}`:"–",()=>{var Z;return Math.round(((Z=t(r).disk)==null?void 0:Z.percent)??0)},()=>t(r).gpu_temp!=null?Math.round(t(r).gpu_temp)+"°":"–",()=>{var Z;return((Z=t(r).cpu)==null?void 0:Z.temp)!=null?Math.round(t(r).cpu.temp)+"°":"–"}]),m(C,ue)};K(Ce,C=>{t(r)&&C(oe)})}var ae=s(Ce,2),xe=l(ae),V=s(l(xe),2),Q=l(V),fe=s(V,2);{var be=C=>{var Y=Cd();A("click",Y,D),m(C,Y)};K(fe,C=>{t(c)&&C(be)})}var Se=s(xe,4);{var Ne=C=>{var Y=Td();m(C,Y)},bt=C=>{var Y=di(),ue=We(Y);st(ue,17,()=>t(a),rt,(Ue,te)=>{const Te=I(()=>v(t(te))),ie=I(()=>t(te).state==="running"?g(t(te).eta_s):""),lt=I(()=>t(te).state==="running"&&t(te).rate_bps?sa(t(te).rate_bps)+"/s":""),je=I(()=>[t(ie),t(lt)].filter(Boolean).join(" · ")),B=I(()=>t(i).includes(t(te).id));var U=Id(),ce=l(U),Oe=l(ce),he=s(Oe,2),St=l(he),ht=s(he,2);{var Mt=G=>{var ze=zd(),He=l(ze);P(Pt=>b(He,`${Pt??""} %${t(je)?` · ${t(je)}`:""}`),[()=>Math.round(t(Te))]),m(G,ze)};K(ht,G=>{t(Te)!=null&&G(Mt)})}var Et=s(ht,2);{var At=G=>{var ze=Dd();P(()=>fn(ze,`${t(Te)==null?"margin-left:auto;":""}margin-right:2px;padding:2px 9px;font-size:12px`)),A("click",ze,He=>{He.stopPropagation(),y(t(te).id)}),m(G,ze)},It=G=>{var ze=Pd();A("click",ze,He=>{He.stopPropagation(),T(t(te).id)}),m(G,ze)};K(Et,G=>{t(te).state==="running"?G(At):G(It,-1)})}var qt=s(Et,2);Ae(qt,()=>E(t(te).state));var z=s(ce,2);{var N=G=>{var ze=$d(),He=l(ze);P(()=>fn(He,`width:${t(Te)??""}%`)),m(G,ze)};K(z,G=>{t(Te)!=null&&t(te).state==="running"&&G(N)})}var Me=s(z,2);{var ut=G=>{var ze=Ld(),He=l(ze);P(Pt=>b(He,Pt),[()=>(t(te).log||[]).join(` `)]),m(G,ze)};K(Me,G=>{t(B)&&G(ut)})}P(G=>{kt(Oe,1,`li-dot ${G??""}`),b(St,t(te).label)},[()=>f(t(te).state)]),A("click",ce,()=>ca.toggle(t(te).id)),A("keydown",ce,G=>G.key==="Enter"&&ca.toggle(t(te).id)),m(Ue,U)}),m(C,Y)};K(Se,C=>{t(a).length?C(bt,-1):C(Ne)})}P(()=>b(Q,t(a).length?t(u)?t(u)+" Fehler":t(a).length+" gesamt":"")),m(e,$),ia()}xa(["click","keydown"]);var Od=w(' '),Fd=w(''),qd=w('✓ fertig'),Nd=w('✗ fehlgeschlagen'),Kd=w('abgebrochen'),Gd=w('läuft…'),Wd=w('
'),Vd=w('

Aktueller Vorgang

'),Ud=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 jd(e,n){aa(n,!0);const a=I(()=>_i.value),i=I(()=>ca.value);let r=null,o=O(`Verbinde… `),d=O("llama-swap"),c,u=O(null),v=O("");const g=new Set,E=I(()=>t(u)?t(i).find(x=>x.id===t(u)):null);Ar(()=>{if(!t(E))return;const x=t(E),L=x.state==="done",R=x.state==="failed",ne=x.state==="canceled";(L||R||ne)&&!g.has(x.id)&&(g.add(x.id),se(L?`✓ ${t(v)} abgeschlossen.`:ne?`${t(v)} abgebrochen.`:`✗ ${t(v)} fehlgeschlagen.`,R),L&&setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),800))});function f(x,L){h(u,x,!0),h(v,L,!0),ca.track(x)}bi(()=>{y()}),qo(()=>{r==null||r.close()});function y(){r==null||r.close();const x=t(d);h(o,`Verbinde mit ${x}… `);const L=location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:";r=new WebSocket(`${L}//${location.host}/api/logs/${x}?token=${encodeURIComponent(tl())}`),r.onmessage=R=>{h(o,t(o)+R.data),c&&(c.scrollTop=c.scrollHeight)},r.onclose=()=>{h(o,t(o)+` — Verbindung getrennt —`)},r.onerror=()=>r==null?void 0:r.close()}async function T(x,L,R){if(await yn({title:L,body:R,confirmLabel:"Neustarten"}))try{await we(`/api/service/${x}/restart`,{method:"POST"}),se("Neustart ausgelöst: "+x),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),2e3)}catch(ne){se(ne.message,!0)}}async function D(){if(await yn({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 x=await we("/api/self-update",{method:"POST"});se("Update läuft — Dashboard startet gleich neu."),f(x.job_id,"Mission Control Update")}catch(x){se(x.message,!0)}}async function S(){if(await yn({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 x=await we("/api/update",{method:"POST"});se("LLM-Engine-Update läuft."),f(x.job_id,"LLM-Engine-Update")}catch(x){se(x.message,!0)}}async function $(){if(await yn({title:"Grafikspeicher leeren?",body:"Alle geladenen Modelle werden entladen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu — es geht nichts verloren.",confirmLabel:"Leeren"}))try{await we("/api/unload",{method:"POST"}),se("Grafikspeicher geleert."),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),600)}catch(x){se(x.message,!0)}}async function Ce(){if(!await yn({title:"OS-Updates installieren?",body:"Führt apt update & upgrade aus. Das kann ein paar Minuten dauern; der Fortschritt erscheint in der Aktivität."}))return;const x=await jr({title:"sudo-Passwort",body:"Für die System-Updates wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Installieren"});if(x)try{const L=await we("/api/os-update",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:x})});se("OS-Update gestartet."),f(L.job_id,"OS-Update")}catch(L){se(L.message,!0)}}async function oe(){if(!await yn({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 x=await jr({title:"sudo-Passwort",body:"Für den Reboot wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Jetzt neustarten",danger:!0});if(x)try{await we("/api/reboot",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:x})}),se("Reboot ausgelöst — bis gleich.")}catch(L){se(L.message,!0)}}async function ae(){h(xe,"prüfe…");try{const x=await we("/api/integration/test");h(xe,x.ok?`✓ Engine antwortet — ${x.models.length} Modell(e): ${x.models.join(", ")}`:`✗ keine Verbindung: ${x.error}`,!0),h(V,x.ok,!0)}catch(x){h(xe,"✗ "+x.message),h(V,!1)}}let xe=O(""),V=O(!1);const Q=I(()=>{var x;return((x=t(a))==null?void 0:x.models)||[]}),fe=["running","ready","loading","starting"],be=I(()=>t(Q).find(x=>fe.includes(x.state)));function Se(x){if(!x||x.state!=="running")return null;if(typeof x.progress=="number")return Math.min(100,x.progress);const R=((x.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return R?Math.min(100,parseFloat(R[1])):null}var Ne=Ud(),bt=s(We(Ne),2),C=l(bt),Y=s(l(C),2),ue=l(Y),Ue=s(C,4),te=l(Ue),Te=s(l(te)),ie=l(Te),lt=s(te,2),je=s(l(lt),2),B=l(je),U=s(lt,2),ce=s(l(U),2),Oe=l(ce),he=s(Ue,2),St=l(he),ht=s(St,2);{var Mt=x=>{var L=Od(),R=l(L);P(()=>{fn(L,`color:${t(V)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),b(R,t(xe))}),m(x,L)};K(ht,x=>{t(xe)&&x(Mt)})}var Et=s(bt,2),At=s(l(Et),4),It=s(At,2),qt=s(It,2),z=s(qt,2),N=s(z,2),Me=s(Et,2),ut=s(l(Me),4),G=s(ut,2),ze=s(Me,2);{var He=x=>{const L=I(()=>t(E)),R=I(()=>t(L).state==="done"),ne=I(()=>t(L).state==="failed"),Z=I(()=>t(L).state==="canceled"),Je=I(()=>t(R)||t(ne)||t(Z)),Qe=I(()=>Se(t(L)));var et=Vd(),M=l(et),H=s(l(M),2);{var De=Fe=>{var gt=Fd();A("click",gt,async()=>{await yn({title:t(v)+" abbrechen?",body:"Der laufende Vorgang wird gestoppt.",confirmLabel:"Abbrechen",danger:!0})&&we(`/api/jobs/${t(L).id}/cancel`,{method:"POST"})}),m(Fe,gt)};K(H,Fe=>{t(Je)||Fe(De)})}var le=s(H,2),Le=l(le);{var Ze=Fe=>{var gt=qd();m(Fe,gt)},tt=Fe=>{var gt=Nd();m(Fe,gt)},ke=Fe=>{var gt=Kd();m(Fe,gt)},Ee=Fe=>{var gt=Gd();m(Fe,gt)};K(Le,Fe=>{t(R)?Fe(Ze):t(ne)?Fe(tt,1):t(Z)?Fe(ke,2):Fe(Ee,-1)})}var Pe=s(M,2),Ft=l(Pe),Nt=s(Pe,2);{var Jt=Fe=>{var gt=Wd(),Bn=l(gt);P(()=>fn(Bn,`width:${t(Qe)??""}%`)),m(Fe,gt)};K(Nt,Fe=>{t(Qe)!=null&&!t(Je)&&Fe(Jt)})}var an=s(Nt,2),bn=l(an);P(Fe=>{b(Ft,`${t(v)??""}${t(Je)?t(R)?" — erfolgreich.":t(Z)?" — abgebrochen.":" — fehlgeschlagen.":" läuft…"}`),b(bn,Fe)},[()=>(t(L).log||[]).join(` `)]),m(x,et)};K(ze,x=>{t(E)&&x(He)})}var Pt=s(ze,2),$t=l(Pt),vt=s(l($t),2),_t=l(vt);_t.value=_t.__value="llama-swap";var j=s(_t);j.value=j.__value="mission-control";var ee=s(j);ee.value=ee.__value="system";var W=s($t,4),J=l(W);Fo(W,x=>c=x,()=>c),P(x=>{var L,R,ne;fn(Y,`margin-left:auto;${(L=t(a))!=null&&L.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(ue,(R=t(a))!=null&&R.swap_ok?"● erreichbar":"● offline"),b(ie,(((ne=t(a))==null?void 0:ne.swap_url)||"—")+"/v1"),b(B,t(be)?t(be).name+` (${t(be).state})`:"nichts geladen — lädt bei der nächsten Anfrage"),b(Oe,x),b(J,t(o))},[()=>t(Q).filter(x=>!x.incomplete).length||"keine"]),A("click",St,ae),A("click",At,()=>T("llama-swap","LLM-Engine neustarten?","Die Engine startet neu. Geladene Modelle werden kurz entladen (~5 Sekunden), laden danach automatisch wieder.")),A("click",It,()=>T("mission-control","Dashboard neustarten?","Diese Oberfläche trennt sich kurz und verbindet automatisch wieder.")),A("click",qt,D),A("click",z,S),A("click",N,$),A("click",ut,Ce),A("click",G,oe),A("change",vt,y),ri(vt,()=>t(d),x=>h(d,x)),m(e,Ne),ia()}xa(["click","change"]);var Hd=w('
Lade Setups…
'),Jd=w(' ×',1),Xi=w('
★ Beste Wahl für dein System
'),Qd=w('
Dein Setup
'),Zd=w(''),Yd=w('
'),Xd=w('· ⚠ Cache veraltet'),ec=w(" ",1),tc=w('
Frage Quellen ab…
'),nc=w('
'),ac=w('✓ installiert'),ic=w(''),rc=w('

'),sc=w('

'),lc=w(''),oc=w('

'),dc=w('
'),cc=w('
'),uc=w('
'),vc=w(" "),pc=w('
'),fc=w('
Größter Spitzenbedarf: . Es läuft immer nur ein Modell gleichzeitig — das größte bestimmt, ob das Setup passt.
'),hc=w('Alternative: — passt auf dein System.',1),gc=w('
⚠ Dieses Setup übersteigt deinen verfügbaren Speicher.
'),mc=w(''),bc=w('
Lade Dateien von HuggingFace…
'),Yr=w(""),_c=w('
Empfohlener Kontext für deine Hardware: übernehmen
'),kc=w('
Ressourcen-Check
'),wc=w('
⚠ Diese Datei ist zu groß für deinen Speicher. Kleinere Alternative: — einfach auswählen.
'),yc=w('
⚠ Alle Varianten dieses Modells sind zu groß für deinen Speicher. Ein kleineres Modell aus den Empfehlungen wäre die bessere Wahl.
'),xc=w('
',1),Sc=w('
Keine GGUF-Dateien im Repo gefunden.
'),Mc=w(''),Ec=w('
'),Ac=w(''),Cc=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 Tc(e,n){aa(n,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr, braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",i="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.",r={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(k){const _=(k||"").toLowerCase();for(const q of d)if(q.kw.some(F=>_.includes(F)))return q.label;return"Allrounder"}function u(k=""){const _=k.toLowerCase();return/\d+x\d+(\.\d+)?b/.test(_)||new RegExp("(?{he(),St()});async function he(){h(D,!0);try{const k=await we("/api/cookbook/recipes");h(y,k.recipes||[],!0),h(T,k.recommended_id||null,!0)}catch(k){se(k.message,!0)}h(D,!1)}async function St(k=!1){h($,!0);try{const _=await we("/api/cookbook/discover"+(k?"?force=true":""));h(S,_,!0),h(Ce,_.stale,!0)}catch(_){se("Empfehlungen nicht ladbar: "+_.message,!0)}h($,!1)}function ht(k){k=k.trim();const _=k.match(/huggingface\.co\/([^\s/]+\/[^\s/?#]+)/i);return _?_[1]:/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(k)?k:null}async function Mt(){const k=t(oe).trim(),_=ht(k);let q=k;if(t(V)&&!_&&(q=q?q+" "+t(V):t(V)),!q&&!_){h(ae,[],!0);return}h(xe,!0),h(fe,[],!0),h(be,-1);try{if(_)h(ae,[{id:_,author:_.split("/")[0],downloads:0}],!0);else{const F=`https://huggingface.co/api/models?search=${encodeURIComponent(q)}&filter=gguf&sort=${encodeURIComponent(t(Q))}&direction=-1&limit=40`,de=await fetch(F);h(ae,await de.json(),!0)}t(ae).forEach((F,de)=>Et(de,F.id))}catch(F){se(F.message,!0),h(ae,[],!0)}h(xe,!1)}async function Et(k,_){var q;try{const F=await we("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:_,ctx:8192})});if(!((q=F.files)!=null&&q.length)){t(fe)[k]=null,At();return}const de=F.files.find(nt=>{var ot;return(ot=nt.quant)==null?void 0:ot.includes("Q4_K_M")})||F.files[0];t(fe)[k]=de.fit.level,At()}catch{t(fe)[k]=null,At()}}function At(){let k=-1,_=99;t(fe).forEach((q,F)=>{if(q==null)return;const de=r[q]??99;de<_&&(_=de,k=F)}),h(be,k>=0&&_<=1?k:-1,!0)}function It(k){h(Se,t(y).find(_=>_.id===k),!0)}async function qt(k){const _=document.getElementById("cb-r-install-btn");_&&(_.disabled=!0,_.textContent="Starte…");try{const q=await we("/api/cookbook/install-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({recipe_id:k,hf_token:li()})});se(`${q.count} Download${q.count!==1?"s":""} läuft — Modelle erscheinen danach automatisch im Modelle-Tab.`),h(Se,null),Oe("activity")}catch(q){se(q.message,!0),_&&(_.disabled=!1,_.textContent="Installieren")}}async function z(k,_){var q,F;h(Ne,!0),h(bt,_,!0),h(C,k,!0),h(Ue,""),h(te,8192),h(Y,null),h(ie,null),h(ue,""),h(Te,!0);try{if(h(Y,await we("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:k,ctx:8192})}),!0),(F=(q=t(Y))==null?void 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ut(k,_,q,F){F.disabled=!0,F.textContent="Starte…";try{await we("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:k,role:_,params_b:q,quant:"Q4_K_M",hf_token:li()})}),se("Download läuft — Modell erscheint danach automatisch im Modelle-Tab."),Oe("activity")}catch(de){se(de.message,!0),F.disabled=!1,F.textContent="Installieren"}}function G(){h(ce,null),h(je,""),h(B,""),h(U,[{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0),h(lt,!0)}function ze(k){const _=t(y).find(q=>q.id===k);_&&(h(ce,k,!0),h(je,_.title,!0),h(B,_.desc||"",!0),h(U,_.models.map(q=>({repo:q.repo,role:q.role,quant:q.quant||"Q4_K_M"})),!0),h(lt,!0))}async function He(){if(!t(je).trim())return se("Bitte einen Titel angeben.",!0);const k=t(U).filter(_=>_.repo.trim());if(!k.length)return se("Mindestens ein Modell (Repo) angeben.",!0);try{t(ce)?(await we("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(t(ce)),{method:"PUT",body:JSON.stringify({title:t(je),desc:t(B),models:k})}),se("Setup aktualisiert.")):(await we("/api/cookbook/user-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({title:t(je),desc:t(B),models:k})}),se("Setup gespeichert.")),h(lt,!1),he()}catch(_){se(_.message,!0)}}async function Pt(k){const _=t(y).find(q=>q.id===k);if(await yn({title:`„${(_==null?void 0:_.title)||k}" löschen?`,body:"Dein eigenes Setup wird aus dem Cookbook entfernt. Bereits installierte Modelle bleiben unangetastet.",confirmLabel:"Löschen",danger:!0}))try{await we("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(k),{method:"DELETE"}),se("Setup gelöscht."),he()}catch(q){se(q.message,!0)}}function $t(k){if(!u(k))return"";const _=v(k);return`MoE${_?` · ~${_}B aktiv`:""}`}function vt(k){return k?`${$n(k)}`:""}var _t=Cc(),j=s(We(_t),2),ee=l(j),W=s(l(ee),2),J=s(ee,4);{var x=k=>{var _=Hd();m(k,_)},L=k=>{var _=Yd();st(_,21,()=>t(y),rt,(q,F)=>{const de=I(()=>t(F).id===t(T));var nt=Zd(),ot=l(nt);{var re=ge=>{var Ye=Jd(),Gt=We(Ye),zt=s(Gt,2);A("click",Gt,wt=>{wt.stopPropagation(),ze(t(F).id)}),A("keydown",Gt,wt=>{wt.key==="Enter"&&(wt.stopPropagation(),ze(t(F).id))}),A("click",zt,wt=>{wt.stopPropagation(),Pt(t(F).id)}),A("keydown",zt,wt=>{wt.key==="Enter"&&(wt.stopPropagation(),Pt(t(F).id))}),m(ge,Ye)};K(ot,ge=>{t(F).user&&ge(re)})}var me=s(ot,2);{var $e=ge=>{var Ye=Xi();m(ge,Ye)},pt=ge=>{var Ye=Qd();m(ge,Ye)};K(me,ge=>{t(de)?ge($e):t(F).user&&ge(pt,1)})}var Ie=s(me,2),qe=l(Ie),dt=l(qe),Ct=l(dt),Yt=s(qe,2),ft=l(Yt),Be=s(Ie,2),Tt=l(Be),Kt=s(Be,2),mt=l(Kt);P((ge,Ye)=>{kt(nt,1,`card-btn${t(de)?" cb-best":""}`),b(Ct,t(F).title),kt(Yt,1,`fit-badge ${ge??""}`),b(ft,Ye),b(Tt,t(F).desc),b(mt,`${t(F).models.length??""} Modell${t(F).models.length>1?"e":""} im Setup`)},[()=>g(t(F).fit_level),()=>E(t(F).fit_level)]),A("click",nt,()=>It(t(F).id)),m(q,nt)}),m(k,_)};K(J,k=>{t(D)?k(x):k(L,-1)})}var R=s(j,2),ne=l(R),Z=s(l(ne),2),Je=l(Z);{var Qe=k=>{const _=I(()=>Math.round((Date.now()/1e3-t(S).updated)/60));var q=ec(),F=We(q);{var de=$e=>{var pt=ii();P(()=>b(pt,`Quellen befragt vor ${t(_)??""} min`)),m($e,pt)},nt=$e=>{var pt=ii();P(Ie=>b(pt,`Quellen befragt vor ${Ie??""} h`),[()=>Math.round(t(_)/60)]),m($e,pt)},ot=$e=>{var pt=ii();P(Ie=>b(pt,`Quellen befragt vor ${Ie??""} Tg.`),[()=>Math.round(t(_)/1440)]),m($e,pt)};K(F,$e=>{t(_)<60?$e(de):t(_)<1440?$e(nt,1):$e(ot,-1)})}var re=s(F,2);{var me=$e=>{var 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_=dc();st(_,21,()=>t(ae),rt,(q,F,de)=>{var nt=oc(),ot=l(nt);{var re=zt=>{var wt=Xi();m(zt,wt)};K(ot,zt=>{de===t(be)&&zt(re)})}var me=s(ot,2),$e=l(me),pt=l($e),Ie=l(pt),qe=s(pt,2),dt=l(qe),Ct=s($e,2),Yt=l(Ct),ft=s(me,2),Be=l(ft);Ae(Be,()=>vt(c(t(F).id)));var Tt=s(Be,2);Ae(Tt,()=>$t(t(F).id));var Kt=s(ft,4),mt=l(Kt),ge=l(mt),Ye=s(mt,2),Gt=l(Ye);P((zt,wt,Rn,Un,En)=>{kt(nt,1,`card${de===t(be)?" res-best":""}`),b(Ie,zt),b(dt,t(F).author||""),kt(Ct,1,`fit-badge ${wt??""}`),b(Yt,Rn),b(ge,Un),b(Gt,`⬇ ${En??""}`)},[()=>t(F).id.split("/").pop(),()=>t(fe)[de]?g(t(fe)[de]):"warn",()=>t(fe)[de]?E(t(fe)[de]):"prüfe…",()=>t(fe)[de]?f({req_gb:0,tps:0}):"Hardware-Fit…",()=>(t(F).downloads||0).toLocaleString()]),A("click",nt,()=>z(t(F).id,t(F).id.split("/").pop())),m(q,nt)}),m(k,_)};K(bn,k=>{t(ae).length&&k(Fe)})}var gt=s(Le,2);{var Bn=k=>{const _=I(()=>t(Se));var q=mc(),F=l(q),de=l(F),nt=s(de,2),ot=l(nt),re=s(nt,2),me=l(re),$e=s(re,2);st($e,21,()=>t(_).models,rt,(ft,Be)=>{var Tt=pc(),Kt=l(Tt),mt=l(Kt),ge=l(mt),Ye=l(ge),Gt=s(ge,2),zt=l(Gt),wt=s(Gt,2);Ae(wt,()=>$t(t(Be).repo));var Rn=s(mt,2);{var Un=at=>{var yt=cc(),Xe=l(yt);P(()=>b(Xe,t(Be).why)),m(at,yt)};K(Rn,at=>{t(Be).why&&at(Un)})}var En=s(Rn,2);{var Sa=at=>{var yt=uc(),Xe=l(yt);P((it,Lt,An)=>b(Xe,`~${it??""} GB · ~${Lt??""} Tok/s · optimal ~${An??""}k Kontext`),[()=>(t(Be).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(t(Be).fit.tps??0),()=>Math.round((t(Be).optimal_ctx||8192)/1024)]),m(at,yt)};K(En,at=>{t(Be).fit&&at(Sa)})}var ct=s(Kt,2);{var Ke=at=>{var yt=vc(),Xe=l(yt);P(it=>{kt(yt,1,`fit-badge ${it??""}`),b(Xe,t(Be).fit.text)},[()=>g(t(Be).fit.level)]),m(at,yt)};K(ct,at=>{t(Be).fit&&at(Ke)})}P(()=>{b(Ye,t(Be).name),b(zt,t(Be).role)}),m(ft,Tt)});var pt=s($e,2);{var Ie=ft=>{const Be=I(()=>Math.max(...t(_).models.map(ge=>{var Ye;return((Ye=ge.fit)==null?void 0:Ye.req_gb)??0})));var Tt=fc(),Kt=s(l(Tt)),mt=l(Kt);P(ge=>b(mt,`~${ge??""} GB`),[()=>t(Be).toFixed(1)]),m(ft,Tt)};K(pt,ft=>{t(_).models.length&&t(_).models[0].fit&&ft(Ie)})}var qe=s(pt,2);{var dt=ft=>{const Be=I(()=>t(y).find(ge=>!ge.user&&ge.fit_level!=="too_tight"&&ge.id!==t(_).id));var Tt=gc(),Kt=s(l(Tt));{var mt=ge=>{var Ye=hc(),Gt=s(We(Ye)),zt=l(Gt);P(()=>b(zt,`„${t(Be).title??""}" ansehen`)),A("click",Gt,wt=>{wt.preventDefault(),h(Se,null),setTimeout(()=>It(t(Be).id),50)}),m(ge,Ye)};K(Kt,ge=>{t(Be)&&ge(mt)})}m(ft,Tt)};K(qe,ft=>{t(_).fit_level==="too_tight"&&ft(dt)})}var Ct=s(qe,2),Yt=l(Ct);P(()=>{b(ot,t(_).title),b(me,t(_).desc),kt(Ct,1,`primary${t(_).fit_level==="too_tight"?" warn":""}`),b(Yt,t(_).fit_level==="too_tight"?"Trotzdem installieren (nicht empfohlen)":"Komplettes Setup installieren")}),A("click",q,ft=>{ft.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(Se,null)}),A("click",de,()=>h(Se,null)),A("click",Ct,()=>qt(t(_).id)),m(k,q)};K(gt,k=>{t(Se)&&k(Bn)})}var Wn=s(gt,2);{var ra=k=>{var _=Mc(),q=l(_),F=l(q),de=s(F,2),nt=l(de),ot=s(de,2),re=l(ot),me=s(ot,2);{var $e=qe=>{var dt=bc();m(qe,dt)},pt=qe=>{var dt=xc(),Ct=s(We(dt),2);st(Ct,21,()=>t(Y).files,rt,(ct,Ke)=>{const at=I(()=>t(Ke).fit.level==="perfect"?"●":t(Ke).fit.level==="marginal"?"◐":"○");var yt=Yr(),Xe=l(yt),it={};P(()=>{b(Xe,`${t(at)??""} ${t(Ke).filename??""}`),it!==(it=t(Ke).filename)&&(yt.value=(yt.__value=t(Ke).filename)??"")}),m(ct,yt)});var Yt=s(Ct,2),ft=l(Yt),Be=s(l(ft),2),Tt=s(ft,2),Kt=l(Tt),mt=s(l(Kt));Ae(mt,()=>gr(a));var ge=s(Kt,2),Ye=s(Yt,2);{var Gt=ct=>{var Ke=_c(),at=s(l(Ke)),yt=l(at),Xe=s(at,2);P(it=>b(yt,`~${it??""}k`),[()=>Math.round(t(ie).optimal_ctx/1024)]),A("click",Xe,it=>{it.preventDefault(),h(te,t(ie).optimal_ctx,!0)}),m(ct,Ke)};K(Ye,ct=>{var Ke;(Ke=t(ie))!=null&&Ke.optimal_ctx&&ct(Gt)})}var zt=s(Ye,2);{var wt=ct=>{var Ke=kc(),at=l(Ke),yt=s(l(at),2),Xe=l(yt),it=s(at,2),Lt=l(it);P((An,ki,Wi)=>{b(Xe,`~${An??""} GB · ~${ki??""} Tok/s · ${(t(ie).quant||"GGUF")??""}`),kt(it,1,`fit-badge ${Wi??""}`),b(Lt,t(ie).fit.text)},[()=>(t(ie).fit.req_gb??0).toFixed(1),()=>Math.round(t(ie).fit.tps??0),()=>g(t(ie).fit.level)]),m(ct,Ke)};K(zt,ct=>{t(ie)&&ct(wt)})}var Rn=s(zt,2);{var Un=ct=>{const Ke=I(()=>t(Y).files.find(Lt=>Lt.fit.level!=="too_tight"&&Lt.filename!==t(ue)));var at=di(),yt=We(at);{var Xe=Lt=>{var An=wc(),ki=s(l(An)),Wi=l(ki);P(Vi=>b(Wi,`${t(Ke).filename??""} (${Vi??""})`),[()=>E(t(Ke).fit.level)]),A("click",ki,Vi=>{Vi.preventDefault(),h(ue,t(Ke).filename,!0),N()}),m(Lt,An)},it=Lt=>{var An=yc();m(Lt,An)};K(yt,Lt=>{t(Ke)?Lt(Xe):Lt(it,-1)})}m(ct,at)};K(Rn,ct=>{var Ke,at;((Ke=t(ie))==null?void 0:Ke.fit.level)==="too_tight"&&((at=t(Y))!=null&&at.files)&&ct(Un)})}var En=s(Rn,2),Sa=l(En);P(()=>{var ct,Ke;kt(En,1,`primary${((ct=t(ie))==null?void 0:ct.fit.level)==="too_tight"?" warn":""}`),En.disabled=t(Te),b(Sa,t(Te)?"Starte…":((Ke=t(ie))==null?void 0:Ke.fit.level)==="too_tight"?"Trotzdem holen (zu groß — nicht empfohlen)":"Herunterladen & Einpflegen")}),A("change",Ct,N),ri(Ct,()=>t(ue),ct=>h(ue,ct)),Cn(Be,()=>t(Ue),ct=>h(Ue,ct)),Cn(ge,()=>t(te),ct=>h(te,ct)),A("click",En,Me),m(qe,dt)},Ie=qe=>{var dt=Sc();m(qe,dt)};K(me,qe=>{var dt,Ct;t(Te)&&!t(Y)?qe($e):(Ct=(dt=t(Y))==null?void 0:dt.files)!=null&&Ct.length?qe(pt,1):t(Te)||qe(Ie,2)})}P(()=>{b(nt,t(bt)),b(re,t(C))}),A("click",_,qe=>{qe.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(Ne,!1)}),A("click",F,()=>h(Ne,!1)),m(k,_)};K(Wn,k=>{t(Ne)&&k(ra)})}var Vn=s(Wn,2);{var ja=k=>{var _=Ac(),q=l(_),F=l(q),de=s(F,2),nt=l(de),ot=s(de,6),re=s(ot,4),me=s(re,4);st(me,17,()=>t(U),rt,(qe,dt,Ct)=>{var Yt=Ec(),ft=l(Yt),Be=s(ft,2),Tt=s(Be,2);st(Tt,20,()=>["Q4_K_M","Q5_K_M","Q6_K","Q8_0","Q3_K_M"],rt,(mt,ge)=>{var Ye=Yr(),Gt=l(Ye),zt={};P(()=>{b(Gt,ge),zt!==(zt=ge)&&(Ye.__value=ge)}),m(mt,Ye)});var Kt=s(Tt,2);Cn(ft,()=>t(dt).repo,mt=>t(dt).repo=mt),Cn(Be,()=>t(dt).role,mt=>t(dt).role=mt),ri(Tt,()=>t(dt).quant,mt=>t(dt).quant=mt),A("click",Kt,()=>h(U,t(U).filter((mt,ge)=>ge!==Ct),!0)),m(qe,Yt)});var $e=s(me,2),pt=s($e,4),Ie=l(pt);P(()=>{b(nt,t(ce)?"Setup bearbeiten":"Eigenes Setup erstellen"),b(Ie,t(ce)?"Änderungen speichern":"Setup speichern")}),A("click",_,qe=>{qe.target.classList.contains("modal-overlay")&&h(lt,!1)}),A("click",F,()=>h(lt,!1)),Cn(ot,()=>t(je),qe=>h(je,qe)),Cn(re,()=>t(B),qe=>h(B,qe)),A("click",$e,()=>h(U,[...t(U),{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0)),A("click",pt,He),m(k,_)};K(Vn,k=>{t(lt)&&k(ja)})}P(()=>{et.disabled=t($),b(M,t($)?"Suche…":"Aktualisieren"),Nt.disabled=t(xe),b(Jt,t(xe)?"Lade…":"Suchen")}),A("click",W,G),A("click",et,()=>St(!0)),A("keydown",tt,k=>k.key==="Enter"&&Mt()),Cn(tt,()=>t(oe),k=>h(oe,k)),ri(ke,()=>t(Q),k=>h(Q,k)),A("click",Nt,Mt),m(e,_t),ia()}xa(["click","keydown","change"]);var zc=w(`
Du öffnest Mission Control über einen Proxy/Namen. Die Engine läuft auf Port 8080 ohne HTTPS direkt am Bosgame. Trag in deinen Tools die LAN-IP ein: http://192.168.178.151:8080/v1 — nicht den Proxy-Namen.
`),Dc=w(' '),Pc=w('
'),$c=w(' '),Lc=w(''),Xr=w(''),Ic=w('

Jan AI ist eine Desktop-App — kein Browser, kein Server, kein Admin-Panel. Einfach installieren und loslegen.

Jan AI öffnen → linke Leiste → Remote-Modelle+ Modell hinzufügen:

API-Key: ein beliebiger Wert (z.B. local). Jan AI fragt danach beim Einrichten.
Jan AI herunterladen: jan.ai — kostenlos, open source, Windows/macOS/Linux.
',1),Bc=w('

Datei anlegen oder öffnen: ~/.continue/config.json

Falls bereits eine config.json vorhanden: nur den "models"-Eintrag ergänzen, nicht die ganze Datei ersetzen.

Danach Continue in VS Code neu starten → im Chat-Panel das Modell wählen.

Continue: continue.dev — kostenlose VS Code / JetBrains Extension. Hinweis: 2026 von Cursor akquiriert — aktuell weiter aktiv und kostenlos.
',1),Rc=w('

Antigravity (Googles agentic IDE, VS Code-basiert) unterstützt OpenAI-kompatible Endpoints direkt:

Settings → Models → Custom Endpoint+ hinzufügen:

API-Key: ein beliebiger Wert (z.B. local). Danach das Modell in der Model-Liste auswählen.
Antigravity herunterladen: antigravityide.net — kostenlose Einzelperson-Tier, VS Code-basiert.
',1),Oc=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),Fc=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),qc=w('

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

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

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

',1),Kc=w('

Bilder einbinden (Vision)

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

2 · Modelle auswählen

Wähle, welche Modelle im Config-Snippet erscheinen sollen.

3 · Tool wählen

Für welches Werkzeug brauchst du die Konfiguration?
Chat
Coding-Assistenten

4 · Config-Snippet

',1),Wc=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.
'),Vc=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 Uc(e,n){aa(n,!0);const a=I(()=>_i.value),i=I(()=>{var B;return(((B=t(a))==null?void 0:B.models)||[]).filter(U=>!U.incomplete)}),r=I(v);let o=O("zed"),d=O(Ht([])),c=O(""),u=O(!1);function v(){return`http://${location.hostname}:8080/v1`}function g(B){return/^\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}$/.test(B)}function E(){return location.protocol==="https:"||!g(location.hostname)}const f=I(()=>t(d).length?t(d):t(i).map(B=>B.name)),y=I(()=>t(f)[0]||"coder"),T=I(()=>{var B;return(B=t(i).find(U=>{var ce,Oe;return(Oe=(ce=U.meta)==null?void 0:ce.caps)==null?void 0:Oe.includes("Bild")}))==null?void 0:B.name});function D(B,U){const Oe=(U.length?t(i).filter(he=>U.includes(he.name)):t(i).length?t(i):[{name:"coder",meta:{}}]).map(he=>{var Mt,Et;const St=(((Mt=he.meta)==null?void 0:Mt.caps)||[]).some(At=>/Bild|Vision/i.test(At)),ht=((Et=he.meta)==null?void 0:Et.ctx)||131072;return` { "name": "${he.name}", "display_name": "${he.name}", "max_tokens": ${ht}${St?', "capabilities": { "tools": true, "images": true }':""} }`}).join(`, `);return`"language_models": { "openai_compatible": { "bosgame": { "api_url": "${B}", "available_models": [ ${Oe} ] } } }`}function S(B,U){const Oe=(U.length?t(i).filter(he=>U.includes(he.name)):t(i).length?t(i):[{name:"coder",meta:{}}]).map(he=>{var ht;const St=((ht=he.meta)==null?void 0:ht.ctx)||131072;return` "${he.name}": { "name": "${he.name}", "contextWindowSize": ${St} }`}).join(`, `);return`"provider": { "llama-swap": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Bosgame (llama-swap)", "options": { "baseURL": "${B}", "apiKey": "local" }, "models": { ${Oe} } } }`}function $(B,U){return`{ "models": [ ${(U.length?t(i).filter(he=>U.includes(he.name)):t(i).length?t(i):[{name:"coder",meta:{}}]).map(he=>` { "title": "llama-swap / ${he.name}", "provider": "openai", "model": "${he.name}", "apiBase": "${B}", "apiKey": "local" }`).join(`, `)} ] }`}async function Ce(){h(c,"Teste…");try{const B=await we("/api/integration/test");h(u,B.ok,!0),h(c,B.ok?`✓ Verbunden — ${B.models.length} Modell(e): ${B.models.join(", ")}`:`✗ Keine Verbindung: ${B.error}`,!0)}catch(B){h(u,!1),h(c,"✗ "+B.message)}}function oe(B){var ce;const U=B.querySelector("code");U&&((ce=navigator.clipboard)==null||ce.writeText(U.textContent||""))}function ae(B){var U;(U=navigator.clipboard)==null||U.writeText(B.value)}var xe=Vc(),V=s(We(xe),2),Q=s(l(V),6),fe=l(Q),be=s(fe,2),Se=s(Q,2);{var Ne=B=>{var U=zc();m(B,U)},bt=I(()=>E());K(Se,B=>{t(bt)&&B(Ne)})}var C=s(Se,2),Y=l(C),ue=s(Y,2);{var Ue=B=>{var U=Dc(),ce=l(U);P(()=>{fn(U,`color:${t(u)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),b(ce,t(c))}),m(B,U)};K(ue,B=>{t(c)&&B(Ue)})}var te=s(V,2),Te=s(l(te),2);st(Te,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."]],rt,(B,U)=>{var ce=I(()=>Ca(U,3));let Oe=()=>t(ce)[0],he=()=>t(ce)[1],St=()=>t(ce)[2];var ht=Pc(),Mt=l(ht),Et=l(Mt),At=s(Mt,2),It=l(At),qt=l(It),z=s(It,2),N=l(z);P(()=>{b(Et,Oe()),b(qt,he()),b(N,St())}),m(B,ht)});var ie=s(te,2);{var lt=B=>{var U=Gc(),ce=We(U),Oe=l(ce),he=s(l(Oe),2),St=l(he),ht=s(Oe,4);st(ht,21,()=>t(i),rt,(j,ee)=>{const W=I(()=>t(d).includes(t(ee).name));var J=$c(),x=l(J);P(()=>{fn(J,`cursor:pointer;${t(W)?"background:rgba(45,212,191,.2);border-color:var(--accent);color:var(--accent)":""}`),b(x,t(ee).name)}),A("click",J,()=>h(d,t(W)?t(d).filter(L=>L!==t(ee).name):[...t(d),t(ee).name],!0)),A("keydown",J,L=>L.key==="Enter"&&h(d,t(W)?t(d).filter(R=>R!==t(ee).name):[...t(d),t(ee).name],!0)),m(j,J)});var Mt=s(ht,2);{var Et=j=>{var ee=Lc(),W=l(ee);A("click",W,J=>{J.preventDefault(),h(d,[],!0)}),m(j,ee)};K(Mt,j=>{t(d).length&&j(Et)})}var At=s(ce,2),It=s(l(At),6);st(It,20,()=>[["janai","Jan AI","Einfachstes Chat-Interface — Desktop-App, kein Setup"],["openwebui","OpenWebUI","Browser-Chat für Teams — mehr Features, mehr Setup"]],rt,(j,ee)=>{var W=I(()=>Ca(ee,3));let J=()=>t(W)[0],x=()=>t(W)[1],L=()=>t(W)[2];var R=Xr(),ne=l(R),Z=l(ne),Je=s(ne,2),Qe=l(Je);P(()=>{kt(R,1,`card-btn${t(o)===J()?" cb-best":""}`),b(Z,x()),b(Qe,L())}),A("click",R,()=>h(o,J(),!0)),m(j,R)});var qt=s(It,4);st(qt,20,()=>[["continue","Continue","VS Code/JetBrains — Hilfe ohne Agent-Overhead"],["cline","Cline","VS Code/JetBrains/Zed — voller Coding-Agent"],["antigravity","Antigravity","Googles agentic IDE — VS Code-basiert"],["opencode","OpenCode","Terminal-Agent — autonom, mächtig"],["zed","Zed","Schneller nativer Editor mit KI-Panel"]],rt,(j,ee)=>{var W=I(()=>Ca(ee,3));let J=()=>t(W)[0],x=()=>t(W)[1],L=()=>t(W)[2];var R=Xr(),ne=l(R),Z=l(ne),Je=s(ne,2),Qe=l(Je);P(()=>{kt(R,1,`card-btn${t(o)===J()?" cb-best":""}`),b(Z,x()),b(Qe,L())}),A("click",R,()=>h(o,J(),!0)),m(j,R)});var z=s(At,2),N=s(l(z),2);{var Me=j=>{var ee=Ic(),W=s(We(ee),6),J=l(W),x=s(J,2),L=s(W,4),R=l(L),ne=s(R,2);P(()=>{Hn(J,t(r)),Hn(R,t(y))}),A("click",x,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",ne,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),m(j,ee)},ut=j=>{const ee=I(()=>$(t(r),t(f)));var W=Bc(),J=s(We(W),4),x=l(J),L=s(x,2),R=l(L),ne=l(R),Z=s(J,2),Je=s(l(Z)),Qe=l(Je);P(()=>{b(ne,t(ee)),b(Qe,`llama-swap / ${t(y)??""}`)}),A("click",x,et=>oe(et.currentTarget.parentElement)),m(j,W)},G=j=>{var ee=Rc(),W=s(We(ee),6),J=l(W),x=s(J,2),L=s(W,4),R=l(L),ne=s(R,2),Z=s(L,2),Je=s(l(Z),3),Qe=l(Je);P(()=>{Hn(J,t(r)),Hn(R,t(y)),b(Qe,t(y))}),A("click",x,et=>ae(et.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",ne,et=>ae(et.currentTarget.previousElementSibling)),m(j,ee)},ze=j=>{const ee=I(()=>D(t(r),t(f)));var W=Oc(),J=s(We(W),4),x=l(J),L=s(x,2),R=l(L),ne=l(R),Z=s(J,4),Je=s(l(Z)),Qe=l(Je);P(()=>{b(ne,t(ee)),b(Qe,`bosgame / ${t(y)??""}`)}),A("click",x,et=>oe(et.currentTarget.parentElement)),m(j,W)},He=j=>{const ee=I(()=>S(t(r),t(f)));var W=Fc(),J=s(We(W),6),x=l(J),L=s(x,2),R=l(L),ne=l(R),Z=s(J,2),Je=s(l(Z),3),Qe=l(Je);P(()=>{b(ne,t(ee)),b(Qe,`llama-swap/${t(y)??""}`)}),A("click",x,et=>oe(et.currentTarget.parentElement)),m(j,W)},Pt=j=>{var ee=qc(),W=s(We(ee),4),J=l(W),x=s(J,2),L=s(W,4),R=l(L),ne=s(R,2);P(()=>{Hn(J,t(r)),Hn(R,t(y))}),A("click",x,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",ne,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),m(j,ee)},$t=j=>{var ee=Nc(),W=s(We(ee),4),J=l(W),x=s(J,2),L=s(W,4),R=l(L),ne=s(R,2);P(()=>Hn(J,t(r))),A("click",x,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),A("click",ne,Z=>ae(Z.currentTarget.previousElementSibling)),m(j,ee)};K(N,j=>{t(o)==="janai"?j(Me):t(o)==="continue"?j(ut,1):t(o)==="antigravity"?j(G,2):t(o)==="zed"?j(ze,3):t(o)==="opencode"?j(He,4):t(o)==="cline"?j(Pt,5):t(o)==="openwebui"&&j($t,6)})}var vt=s(z,2);{var _t=j=>{const ee=I(()=>`curl ${t(r)}/chat/completions \\ -H "Content-Type: application/json" \\ -d '{ "model": "${t(T)}", "messages": [{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Was ist auf dem Bild falsch?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/png;base64,"}}]}] }'`);var W=Kc(),J=l(W),x=s(l(J),2),L=l(x);Ae(L,()=>Bt("check"));var R=s(L),ne=s(J,4),Z=l(ne),Je=s(Z,2),Qe=l(Je),et=l(Qe);P(()=>{b(R,` „${t(T)??""}" bereit`),b(et,t(ee))}),A("click",Z,M=>oe(M.currentTarget.parentElement)),m(j,W)};K(vt,j=>{t(T)&&j(_t)})}P(()=>b(St,t(d).length?`${t(d).length} von ${t(i).length} ausgewählt`:"alle werden eingeschlossen")),m(B,U)},je=B=>{var U=Wc(),ce=s(l(U),2),Oe=s(l(ce),4);A("click",Oe,()=>{var he;return(he=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null?void 0:he.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),m(B,U)};K(ie,B=>{t(i).length?B(lt):B(je,-1)})}P(()=>Hn(fe,t(r))),A("click",be,B=>{const U=B.currentTarget.previousElementSibling;ae(U)}),A("click",Y,Ce),m(e,xe),ia()}xa(["click","keydown"]);var jc=w('
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',1);function nu(e,n){aa(n,!0);let a=O(Ht([])),i=O(Ht([])),r=O(!0),o=O("");const d=V=>V==="perfect"?"ok":V==="marginal"?"warn":"bad";function c(V){const Q=Math.max(0,Date.now()/1e3-V);return Q<60?Q+"s":Q<3600?Math.floor(Q/60)+"m":Q<86400?Math.floor(Q/3600)+"h":Math.floor(Q/86400)+"d"}async function u(){h(r,!0),h(o,"");try{h(a,(await we("/api/news")).items||[],!0)}catch(V){h(o,V.message||"Fehler beim Laden",!0)}finally{h(r,!1)}}async function v(){try{h(i,(await we("/api/cookbook/upgrades")).upgrades||[],!0)}catch{h(i,[],!0)}}async function g(V,Q){var fe;Q.disabled=!0,Q.textContent="Starte…";try{await we("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:V.repo,role:V.role,params_b:V.params_b,quant:V.quant,hf_token:li()})}),(fe=document.querySelector(".nav-item[data-view='activity']"))==null||fe.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}catch(be){Q.disabled=!1,Q.textContent="Installieren",alert("Fehler: "+be.message)}}function E(){u(),v()}bi(()=>{u(),v()});var f=tu(),y=We(f),T=s(l(y),2),D=s(y,2);{var S=V=>{var Q=Hc(),fe=l(Q),be=s(l(fe),2),Se=l(be),Ne=s(fe,4);st(Ne,21,()=>t(i),rt,(bt,C)=>{var Y=jc(),ue=l(Y),Ue=l(ue),te=l(Ue),Te=l(te),ie=s(te,2),lt=l(ie),je=s(Ue,2),B=l(je),U=s(ue,2);P(ce=>{b(Te,t(C).name),kt(ie,1,`fit-badge ${ce??""}`),b(lt,t(C).fit.text),b(B,`Ersetzt dein „${t(C).old??""}". ${t(C).why??""}`)},[()=>d(t(C).fit.level)]),A("click",U,ce=>g(t(C),ce.currentTarget)),m(bt,Y)}),P(()=>b(Se,t(i).length)),m(V,Q)};K(D,V=>{t(i).length&&V(S)})}var $=s(D,2);{var Ce=V=>{var Q=Jc();m(V,Q)},oe=V=>{var Q=Qc(),fe=l(Q);P(()=>b(fe,t(o))),m(V,Q)},ae=V=>{var Q=Zc();m(V,Q)},xe=V=>{var Q=eu();st(Q,21,()=>t(a),rt,(fe,be,Se)=>{var Ne=Xc();kt(Ne,1,`news-card${Se===0?" featured":""}`);var bt=l(Ne),C=l(bt),Y=l(C),ue=s(C,2);{var Ue=je=>{var B=Yc();m(je,B)};K(ue,je=>{t(be).relevant&&je(Ue)})}var te=s(ue,2),Te=l(te),ie=s(bt,2),lt=l(ie);P(je=>{Ni(Ne,"href",t(be).link),b(Y,t(be).source),b(Te,je),b(lt,t(be).title)},[()=>t(be).ts?c(t(be).ts):""]),m(fe,Ne)}),m(V,Q)};K($,V=>{t(r)?V(Ce):t(o)?V(oe,1):t(a).length?V(xe,-1):V(ae,2)})}A("click",T,E),m(e,f),ia()}xa(["click"]);const au=[{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. Verbinden: Tab Verbinden → Tool wählen → Config-Snippet kopieren und einfügen. Verbindung testen bestätigt, dass alles klappt.
  3. Arbeiten: Im Tool das gewünschte Modell auswählen und loslegen. Das Modell wird automatisch geladen — du musst nichts manuell starten.

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. Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir bisher erreicht haben" — dann diesen Stand in den neuen Chat einfügen.
  3. Kontext vergrößern: Tab ModelleKonfigurieren → Empfehlung für deine Hardware übernehmen.

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?",`

Chat — ich will einfach reden, schreiben, fragen:

Einfachster Einstieg
Jan AI — Desktop-App, Doppelklick-Installer, sofort loslegen. Vertraut wie ChatGPT, läuft komplett lokal. Kein Admin-Panel, kein Docker.
Teams / Power-User
OpenWebUI — viele Features (RAG, Bilder, Plugins, Mehrbenutzer). Mehr Setup-Aufwand, aber der mächtigste Chat-Client.

Coding — ich will KI beim Programmieren:

Simpler Einstieg in VS Code
Continue — Chat + Autocomplete direkt im Editor, kein Agent-Overhead. Macht keinen Schritt ohne dich.
Voller Coding-Agent im Editor
Cline — liest Dateien, schreibt Code, fragt vor jeder Änderung. VS Code, JetBrains, Zed u.a.
Agent-IDE mit VS Code-Feeling
Antigravity — Googles agentic IDE (VS Code-Fork), kostenlos. Multi-Agent, planen + coden + testen in einem.
Autonomer Terminal-Agent
OpenCode — mächtigster lokaler Agent, lebt im Terminal. Ideal für „bau mir Feature X komplett fertig".
Schneller Editor, minimalistisch
Zed — nativer Editor (Rust), eingebautes KI-Panel. Für Leute die Performance über Features stellen.

Faustregel: Fang mit Jan AI zum Chatten an. Für Coding: Continue als sanfter Einstieg oder gleich Cline/Antigravity wenn du bereit bist, dem Agenten mehr Kontrolle zu geben.

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

OpenCode ist installiert? Dann in vier Schritten verbinden:

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

Die wichtigsten Slash-Commands:

/model
Modell wechseln — z.B. mitten im Gespräch auf scout für kurze Fragen
/compact · /summarize
Kontext komprimieren wenn er voll wird — fasst die Session zusammen und setzt fort
/clear · /new
Neue Session starten — komplett leerer Kontext

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

Terminal oder Desktop-App? Die Anleitung gilt für beide — der Config-Snippet landet in derselben Datei (~/.config/opencode/opencode.json), und alle Slash-Commands funktionieren in beiden Versionen gleich. Unterschied: Im Terminal startest du mit cd ~/mein-projekt && opencode; in der Desktop-App öffnest du einfach die App und wählst den Projektordner über die GUI.

Multi-Agenten (2026): Du kannst in OpenCode mehrere spezialisierte Agenten definieren — z.B. einen review-Agent und einen coder-Agent. Mit Tab wechselst du zwischen primären Agenten; mit @review rufst du einen Subagenten direkt im Chat auf. Agenten werden als Markdown-Dateien angelegt: eine Datei review.md im ~/.config/opencode/-Ordner erstellt automatisch den Agenten review.

Weitere Infos: opencode.ai/docs · Agenten-Docs

`],["Cline verbinden und nutzen",`

Cline (v3.81, Stand Juni 2026) läuft in: VS Code, JetBrains, Cursor, Windsurf, Zed, Neovim und als CLI auf macOS/Linux. Verbinden funktioniert überall gleich:

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

Plan-Modus vs. Act-Modus:

Plan
Cline liest und denkt nach — erklärt den Plan bevor es handelt. Billiger (weniger Tokens) und ideal für Anfänger.
Act
Cline handelt sofort, fragt aber vor jeder Dateiänderung um Erlaubnis. Schneller für klare Aufgaben.

Memory Bank (empfohlen): Lege eine Datei projectbrief.md im Projektordner an — Cline liest sie zu Beginn jeder Aufgabe automatisch. Sie ist das Fundament: Projektziel, Tech-Stack, wichtigste Regeln. Ergänzend: activeContext.md für den aktuellen Fokus, progress.md für den Stand.

.clinerules: Für größere Projekte kannst du statt einer einzelnen Datei ein ganzes Verzeichnis .clinerules/ anlegen — jede Datei darin gilt als separate Regel. Achtung: Jedes Zeichen in .clinerules verbraucht Kontext — kurze, präzise Regeln schlagen lange Listen.

Ausgaben-Limit (seit April 2026): In Settings → Spending Limits kannst du ein Tages- oder Monats-Budget setzen — verhindert dass ein laufender Agent unbemerkt viel Token verbraucht.

Weitere Infos: cline.bot · Memory Bank Docs

`],["Jan AI — einfachstes Chat-Interface",`

Jan AI ist die einfachste Art, lokal mit KI zu chatten — Desktop-App, kein Terminal, kein Docker, kein Admin-Panel.

  1. Jan AI installieren: jan.ai → Download → Doppelklick-Installer (Windows/macOS/Linux).
  2. Remote-Modell hinzufügen: In der linken Leiste auf das Hub-Icon → oben rechts + Remote-Modell.
  3. Verbindung eintragen: Tab VerbindenJan AI auswählen → Basis-URL und Modell-ID kopieren und in Jan einfügen.
  4. API-Key: irgendeinen Text (z.B. local). Speichern.

Danach erscheint das Modell in der Modell-Liste — auswählen und loslegen.

Gut für: Chatten, Texte schreiben, übersetzen, Fragen stellen — genauso wie ChatGPT, aber 100% lokal und privat. Bilder mitschicken klappt auch sobald ein Vision-Modell eingetragen ist.

Download & Docs: jan.ai · jan.ai/docs

`],["Continue — Coding-Hilfe in VS Code ohne Agent-Overhead",`

Continue ist die einfachste Coding-Erweiterung für VS Code und JetBrains — kein autonomer Agent, sondern ein KI-Assistent der nur auf Anfrage handelt.

  1. Extension installieren: VS Code → Extensions → „Continue" suchen → Installieren.
    Oder: continue.dev
  2. Config holen: Tab VerbindenContinue auswählen → Snippet kopieren und in ~/.continue/config.json einfügen.
  3. Continue in VS Code neu starten → im Chat-Panel Modell wählen → loslegen.

Was Continue kann:

  • Chat: Frage direkt im Editor — markiere Code und drücke Strg+L
  • Autocomplete: Ergänzt Code während du tippst (wie Copilot)
  • Inline-Edit: Markieren → Strg+I → „Refactore das zu TypeScript"

Unterschied zu Cline: Continue macht nichts von alleine — du steuerst jeden Schritt. Ideal als erster Einstieg bevor man mit vollen Agenten arbeitet.

Weitere Infos: continue.dev — Hinweis: 2026 von Cursor akquiriert, weiterhin kostenlos & open source.

`],["Antigravity — Googles agentic IDE",`

Antigravity ist Googles agent-first IDE — ein Fork von VS Code, der Planung, Coding, Testing und Deployment in einem Workflow zusammenführt. Kostenlos für Einzelpersonen.

  1. Antigravity installieren: antigravityide.net → Download → läuft wie VS Code.
  2. Eigenen Endpoint einrichten: Settings → Models → Custom Endpoint → + hinzufügen.
  3. Verbindung eintragen: Tab VerbindenAntigravity auswählen → Basis-URL und Modell-ID kopieren und eintragen.
  4. API-Key: beliebiger Text (z.B. local). Danach das Modell aus der Liste wählen.

Was Antigravity besonders macht:

  • Agent-First: Statt Code-Completion steht der Agent im Mittelpunkt — du beschreibst, er plant und setzt um
  • Multi-Agent: Mehrere Agenten arbeiten parallel an verschiedenen Teilen
  • Manager-Oberfläche: Übersicht über alle laufenden Agenten-Sessions
  • VS Code-kompatibel: Extensions und Keybindings funktionieren wie gewohnt

Wann Antigravity statt OpenCode? Wenn du lieber eine grafische IDE als ein Terminal magst und trotzdem volle Agenten-Kontrolle willst. OpenCode ist mächtiger im Terminal-Flow; Antigravity ist komfortabler für Umsteiger aus VS Code.

Weitere Infos: antigravityide.net · Google Dev Blog

`],["OpenWebUI — für Teams und Power-User",`

OpenWebUI ist der mächtigste lokale Chat-Client — aber auch der komplexeste. Empfohlen wenn du mehr als ein einfaches Chat-Interface brauchst.

Was OpenWebUI besonders kann (gegenüber Jan AI):

  • RAG: eigene Dokumente hochladen, KI liest und beantwortet Fragen dazu
  • Mehrbenutzer: eigene Accounts für verschiedene Personen im Heimnetz
  • Plugins und Agenten: erweiterbar mit Tools und Custom-Pipelines
  • Bilder generieren (mit Stable Diffusion), Sprachausgabe, Web-Suche

Verbinden (braucht Docker oder eine lokale Installation):

  1. OpenWebUI im Browser öffnen → Admin PanelConnections.
  2. + OpenAI-Verbindung → Tab VerbindenOpenWebUI → Basis-URL kopieren.
  3. API-Key: dummy-key. Speichern.

Danach Modell auswählen und loslegen. Für einfaches Chatten: Jan AI ist einfacher. OpenWebUI lohnt sich ab dem Moment, wo du mehr als nur Chat willst.

Weitere Infos: openwebui.com

`]]},{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)
  • Parallele Teilaufgaben an Subagenten delegieren (OpenCode 2026)

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. WAS: Was ist das genaue Problem oder Ziel
  3. WIE: Welches Ergebnis erwartest du

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 2026 — nach Anwendungsfall:

Web-Suche
brave-search oder tavily — recherchieren, aktuelle Infos holen
GitHub
github — meistinstallierter MCP überhaupt. Issues, PRs, Commits, Repos direkt im Chat verwalten
Lokale Dateien
filesystem — meistgenutzter MCP überhaupt. Sichere Dateizugriffe auf beliebige Ordner
Browser
playwright — Browser-Automatisierung und UI-Tests. Agent öffnet Seiten, klickt, prüft
Gedächtnis
memory / mem0 — persistentes Gedächtnis über Sessions hinweg. Agent erinnert sich an deine Präferenzen und Projekt-Kontext auch in neuen Chats

Über 36.000 MCPs sind mittlerweile verfügbar (Stand Juni 2026). Fang mit filesystem + github an — die decken 80% der täglichen Arbeit ab.

Wo MCPs finden: mcp.run · smithery.ai · modelcontextprotocol.io/servers — oder fragen: „Welche MCPs gibt es für [dein Werkzeug]?"

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:

Von Vercel gestartet (Jan 2026) — das npm für Agent-Skills. Funktioniert mit Claude Code, OpenCode, Cursor u.v.m. One-Command-Installer. Hinweis: Community-Inhalte ohne formale Prüfung — Skill vor dem Einsatz kurz lesen.
KI-bewertete Skills (S/A/B-Ranking nach Qualität, Klarheit, Wirkung). Kleinerer Katalog, höhere Signal-Qualität.
Vorgefertigte Rules für React, Vue, Python, Go etc. — direkt als .clinerules oder AGENTS.md nutzbar.

Sicherheitshinweis: Ein Snyk-Audit (2026) fand in 13,4% der Community-Skills kritische Probleme (Prompt Injection, exponierte Secrets). Regel: Skill-Datei kurz lesen bevor du sie einsetzt.

Oder einfach fragen: „Schreib mir eine AGENTS.md für ein React + TypeScript Projekt mit Tailwind."

`],["Die Persona — Rolle, Beziehung & Onboarding",`

Eine Persona hat zwei Dimensionen — beide sind wichtig:

Was der Agent tut
Fokus, Fachgebiet, Grenzen — die klassische Rollenbeschreibung.
Wie er mit dir umgeht
Ton, Proaktivität, Feedback-Stil — antwortet er kurz oder ausführlich? Hakt er nach oder liefert er einfach? Spricht er Fehler direkt an oder verpackt er sie?

Ein Agent der technisch gleich konfiguriert ist, verhält sich komplett anders wenn er weiß: Du willst kurze Antworten ohne Erklärung. Oder: Du lernst noch — ermutige mich und erkläre immer warum.

Das vollständige Persona-Template:

Du bist [Name], [Rolle].

Fokus: [Was du hauptsächlich tust]
Wie du kommunizierst: [Stil — direkt/erklärend/ermutigend, kurze oder ausführliche Antworten]
Wie du mit mir umgehst: [Proaktivität, Rückfragen, Feedback-Stil, Fehlerkultur]
Sprache: Immer auf Deutsch. Code-Kommentare auf Englisch.
Grenzen: [Was du nicht tust, was du nachfragst statt zu raten]

Beispiel 1 — Coding-Assistent (direkt, erfahren):

Du bist Alex, ein erfahrener Senior-Entwickler spezialisiert auf TypeScript und React.

Fokus: Code schreiben, reviewen, erklären — immer mit konkreten Beispielen.
Wie du kommunizierst: direkt, pragmatisch. Keine Erklärung wenn der Code für sich spricht.
Wie du mit mir umgehst: Du fragst nach bevor du loslegst wenn die Aufgabe unklar ist.
  Fehler sprichst du klar an — aber ohne Schuldzuweisungen. Du machst Gegenvorschläge
  wenn du eine bessere Lösung siehst, aber respektierst meine Entscheidung.
Sprache: Deutsch. Code-Kommentare auf Englisch.
Grenzen: Kein Code ohne Datei-Kontext. Keine neuen Dependencies ohne Rückfrage.

Beispiel 2 — Lernbegleiter (geduldig, ermutigend):

Du bist Sam, eine geduldige Lernbegleiterin für Programmier-Anfänger.

Fokus: Konzepte erklären, Fehler korrigieren, Schritt für Schritt führen.
Wie du kommunizierst: freundlich, mit Analogien aus dem Alltag. Fachbegriffe sofort erklären.
Wie du mit mir umgehst: Du lobst Fortschritte, auch kleine. Fehler sind Lernchancen —
  du zeigst was falsch war und warum, ohne zu urteilen. Du fragst ob ich es verstanden
  habe bevor du weitermachst.
Sprache: Immer auf Deutsch. Niemals Englisch ohne Übersetzung.

Der schnellste Weg: Onboarding-Interview

Statt die Persona selbst auszufüllen — lass den Agenten dich befragen. Starte einen frischen Chat und gib ihm diesen Prompt:

Ich möchte dich in mein Projekt und meinen Arbeitsstil einarbeiten.
Führe mit mir ein kurzes Interview durch — stelle mir 6–8 Fragen,
eine nach der anderen — um zu verstehen:

1. Wer ich bin und wie ich am liebsten kommuniziere
2. Was unser Projekt ist und welches Ziel es hat
3. Was ich gut kann und wobei ich Unterstützung brauche
4. Meine Arbeitsgewohnheiten und Präferenzen
5. Was mir wichtig ist und was mich stört

Wenn du alle Antworten hast, erstelle daraus:
- Eine vollständige AGENTS.md als dauerhaftes Fundament
- Einen Satz der zusammenfasst wer ich für dich bin

Das Ergebnis: eine maßgeschneiderte Persona die wirklich zu dir passt — weil du sie nicht selbst formulieren musstest, sondern im Gespräch entstanden ist.

Wo eintragen:

Für ein Projekt
Erste Zeilen der AGENTS.md im Projektordner.
Global (überall)
~/.config/opencode/AGENTS.md (OpenCode) · Settings → System Prompt (OpenWebUI)
Nur dieser Chat
„Ab jetzt bist du …" direkt eintippen.

Fertige Personas: skills.sh · cursor.directory

`],["AGENTS.MD & SAVEPOINT.MD — Gedächtnis für den Agenten",`

Jedes Mal wenn du einen neuen Chat startest, weiß der Agent nichts über dein Projekt. Diese zwei Dateien lösen das Problem.

AGENTS.md ist 2026 der plattformübergreifende Standard — nativ gelesen von: OpenCode, Claude Code, Codex CLI, Cursor, Aider, Devin, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Amazon Q. Eine Datei, alle Tools.

AGENTS.md
Was das Projekt ist — Tech-Stack, Konventionen, Struktur. Wird vor jeder Aufgabe gelesen. Einmal schreiben, immer wirksam.
SAVEPOINT.md
Wo wir gerade stehen — aktueller Stand, offene Punkte, nächste Schritte. Wird am Ende einer Session aktualisiert und zu Beginn der nächsten gelesen.

AGENTS.MD — Vorlage:

# Projekt: [Name]

## Persona
Du bist [Name], [Rolle]. [Stil, Sprache, Grenzen]

## Tech-Stack
- Frontend: [z.B. React 18, TypeScript, Tailwind CSS]
- Backend:  [z.B. FastAPI, Python 3.12]
- Datenbank:[z.B. PostgreSQL via Prisma]

## Konventionen
- Variablen:  camelCase (JS) / snake_case (Python)
- Kommentare: auf Deutsch
- Commits:    konventionell (feat/fix/chore/docs)
- Tests:      immer mit describe/it-Blöcken

## Projektstruktur
src/
  components/  → UI-Komponenten (eine Datei = eine Komponente)
  pages/       → Seiten / Routes
  api/         → Backend-Calls und Typen

## Regeln
- Vor jeder Dateiänderung kurz erklären was geplant ist
- Keine neuen Dependencies ohne Rückfrage hinzufügen
- Bei Unklarheiten fragen, nicht raten

Größe: 200–500 Zeilen sind der empfohlene Sweet Spot (Stand 2026). AGENTS.md wird in jeden Kontext geladen — je kürzer, desto mehr Platz bleibt für Code und Gespräch.

SAVEPOINT.MD — Vorlage:

# Savepoint — [Datum / Uhrzeit]

## Aktueller Stand
[1–2 Sätze: wo steht das Projekt gerade?]

## Zuletzt erledigt
- [Aufgabe] ✓
- [Aufgabe] ✓

## In Arbeit / halbfertig
- [Was noch offen ist — welche Datei, welcher Schritt fehlt noch]

## Als nächstes
1. [Konkrete nächste Aufgabe]
2. [Übernächste Aufgabe]

## Wichtige Entscheidungen
- [Was entschieden wurde]: [Warum]

## Bekannte Probleme
- [Problem]: [Was bekannt ist, noch nicht gelöst]

Workflow:

  1. Session starten: „Lies AGENTS.md und SAVEPOINT.md und mach weiter."
  2. Session beenden: „Aktualisiere SAVEPOINT.md mit dem aktuellen Stand."

Tipp: Lass den Agenten die SAVEPOINT.md selbst schreiben — er sieht was er getan hat. Du prüfst nur ob der Stand stimmt und ergänzt bei Bedarf.

Vorlagen & Inspiration: skills.sh · opencode.ai/docs

`]]},{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 VerbindenVerbindung 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.
`]]}],iu=[["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. Für Coding/Reasoning: Q8_0 (nahezu verlustfrei). Wenn Q4_K_M 1 GB zu groß ist: IQ4_XS als Alternative (ähnliche Qualität, etwas kleiner)."],["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. Seit 2026 plattformübergreifender Standard: AGENTS.md wird von über 10 Tools nativ gelesen."],["Memory Bank","Clines Konzept für dauerhaften Projekt-Kontext: projectbrief.md (Ziel & Scope), activeContext.md (aktueller Fokus), progress.md (Stand). Wird zu Beginn jeder Aufgabe automatisch gelesen — ähnlich wie AGENTS.md, aber aufgeteilt nach Zweck."],["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 ru=w('
'),su=w('
'),lu=w('

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Guide

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

Begriffe kurz erklärt

',1);function du(e){var n=ou(),a=s(We(n),2);st(a,17,()=>au,rt,(r,o,d)=>{var c=su(),u=l(c),v=l(u),g=s(u,2);st(g,17,()=>t(o).tutorials,rt,(E,f,y)=>{var T=I(()=>Ca(t(f),2));let D=()=>t(T)[0],S=()=>t(T)[1];var $=ru();$.open=d===0&&y===0;var Ce=l($),oe=l(Ce),ae=s(Ce,2);Ae(ae,S,!0),P(()=>b(oe,D())),m(E,$)}),P(()=>b(v,t(o).label)),m(r,c)});var i=s(a,4);st(i,21,()=>iu,rt,(r,o)=>{var d=I(()=>Ca(t(o),2));let c=()=>t(d)[0],u=()=>t(d)[1];var v=lu(),g=l(v),E=l(g),f=s(g,2),y=l(f);P(()=>{b(E,c()),b(y,u())}),m(r,v)}),m(e,n)}let es={};function cu(){const e=document.getElementById("top-active-text");e&&(e.classList.add("swap-flash"),setTimeout(()=>e.classList.remove("swap-flash"),900))}function ts(e){var r;const n=document.getElementById("swdot"),a=document.getElementById("swlabel"),i=document.getElementById("top-active-text");if(!e)n&&(n.className="dot off"),a&&(a.textContent="Backend nicht erreichbar"),i&&(i.textContent="Backend offline"),ns("Backend nicht erreichbar – läuft uvicorn?",!1);else{const o=(e.swap_url||"").replace(/^https?:\/\//,"");n&&(n.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(i)if(c){const v=(r=c.meta)!=null&&r.ctx?` · ${Math.round(c.meta.ctx/1024)}k ctx`:"",g=c.state==="loading"||c.state==="starting"?' lädt…':"";i.innerHTML=`${c.name}${v}${g}`}else i.innerHTML='Kein Modell im VRAM';e.swap_ok?fu():ns(`LLM-Engine nicht erreichbar unter ${o} – läuft der llama-swap Dienst?`,!0);const u={};for(const v of e.models||[])u[v.name]=v.state;for(const[v,g]of Object.entries(u)){const E=es[v];if(E&&E!==g&&(g==="running"||g==="loading")){cu();break}}es=u}uu(e),_i.set(e)}function uu(e){const n=document.getElementById("sec-chip"),a=document.getElementById("sec-chip-tx");!n||!a||(n.classList.toggle("ok",!!(e!=null&&e.secured)),a.textContent=e!=null&&e.secured?"Geschützt · Heimnetz":"Nur im Heimnetz (offen)")}function vu(e){ca.set(e||[])}function pu(e){Dr.set(e)}function ns(e,n){const a=document.getElementById("alert");a.className="alert"+(n?" warn":""),a.innerHTML=`${e}`,a.style.display="flex"}function fu(){const e=document.getElementById("alert");e&&(e.style.display="none")}const hu=e=>{var n;return(n=document.querySelector(`.nav-item[data-view="${e}"]`))==null?void 0:n.click()};function er(e,n,a,i){const r=document.createElement("span");return r.className="upd-badge"+(n?" "+n:""),r.textContent=e,i&&(r.title=i),r.onclick=()=>hu(a),r}async function nl(){try{const e=await we("/api/updates"),n=document.getElementById("update-badges");if(!n)return;const a=e.apt_cache_age_h,i=a!=null&&a>24,r=a!=null?` · apt-Cache: vor ${a}h`:"";n.innerHTML="",n.appendChild(er(e.os>0?`OS: ${e.os} Updates`:i?"OS: ?":"OS: aktuell",e.os>0||i?"warn":"ok","server",e.os>0?`${e.os} Pakete${r}`:i?`apt-Cache veraltet (${a}h)`:`Keine Updates${r}`)),n.appendChild(er(e.engine>0?"Engine: Update":"Engine: aktuell",e.engine>0?"warn":"ok","server")),n.appendChild(er(e.models>0?`Modelle: ${e.models}`:"Modelle: aktuell",e.models>0?"warn":"ok","news"))}catch{}}async function Gi(){try{ts(await we("/api/status"))}catch{ts(null)}}async function al(){try{vu(await we("/api/jobs"))}catch{}}function il(){const e=window.location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:",n=new WebSocket(`${e}//${window.location.host}/api/system/stream`);n.onmessage=a=>{try{pu(JSON.parse(a.data))}catch{}},n.onclose=()=>{setTimeout(il,3e3)},n.onerror=()=>n.close()}var os;((os=document.getElementById("logo"))==null?void 0:os.innerHTML)!==void 0&&(document.getElementById("logo").innerHTML=Ki.logo);document.querySelectorAll("[data-ic]").forEach(e=>{e.innerHTML=Ki[e.dataset.ic||""]||""});const gu=[["overview",ud],["models",Ed],["activity",Rd],["server",jd],["cookbook",Tc],["connect",Uc],["news",nu],["guides",du]];for(const[e,n]of gu){const a=document.querySelector(`.view[data-view="${e}"]`);a&&So(n,{target:a})}Uo("overview");const tr=document.getElementById("token");tr&&(tr.value=tl(),tr.addEventListener("change",e=>{No(e.target.value),Gi()}));const nr=document.getElementById("hf-token");nr&&(nr.value=li(),nr.addEventListener("change",e=>Go(e.target.value)));const as=document.getElementById("nav-settings"),ar=document.getElementById("settings-modal"),is=document.getElementById("sm-close");as&&ar&&is&&(as.addEventListener("click",()=>ar.style.display="flex"),is.addEventListener("click",()=>ar.style.display="none"));function mu(){const e=document.getElementById("clock");e&&(e.textContent=new Date().toTimeString().slice(0,5))}document.addEventListener("mc:refresh",Gi);Gi();al();il();setInterval(mu,1e3);setInterval(Gi,3e3);setInterval(al,1500);nl();setInterval(nl,6e4);