Temperatur (GPU)

Freier Speicher

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Temperatur

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messe…

Freier Speicher

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messe…

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Warte auf Messwerte…

'),rd=g('

Noch kein Modell eingerichtet — starte hier:

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Die häufigsten Aufgaben — ein Klick.

',1),ld=g('Bild'),od=g('Code'),dd=g('Text'),cd=g('∞ aktiv'),vd=g(''),ud=g('

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Noch keine Modelle

Hol dir unter „Cookbook" ein Modell, das auf deine Hardware passt.

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News gerade nicht ladbar.

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',1);function md(e,n){kn(n,!0);const a=U(()=>ui.value),s=U(()=>Lr.value),l=U(()=>{var w;return((w=t(a))==null?void 0:w.models)||[]}),o=U(()=>{var w;return((w=t(a))==null?void 0:w.swap_ok)??!1}),d=["running","ready","loading","starting"],v=U(()=>t(l).find(w=>d.includes(w.state))),c=U(()=>t(l).filter(w=>!w.incomplete)),f=U(()=>t(a)?t(o)?t(s)&&t(s).ram.percent>=90?"Achtung: Speicher wird knapp.":"Alles läuft rund.":"LLM-Engine offline":"Verbinde…"),_=U(()=>t(a)?t(o)?t(s)&&t(s).ram.percent>=90?`Arbeitsspeicher bei ${Math.round(t(s).ram.percent)} % — eventuell Speicher freigeben.`:`${t(c).length} ${t(c).length===1?"Modell":"Modelle"} konfiguriert · ${t(v)?`„${t(v).name}" geladen`:"keines geladen"} · keine Warnungen.`:"Der llama-swap-Dienst antwortet gerade nicht.":""),T=U(()=>()=>{var ee;const w=(ee=t(s))==null?void 0:ee.gpu;return w&&w.vram.total+w.gtt.total>0?(w.vram.used+w.gtt.used)/(w.vram.total+w.gtt.total)*100:0});let y=F(Lt([])),k=F(null);vi(async()=>{try{u(y,((await Se("/api/news")).items||[]).slice(0,4),!0)}catch{}});async function I(){await rn({title:"Speicher freigeben?",body:"Alle aktuell geladenen Modelle werden aus dem Grafikspeicher geworfen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Speicher freigeben"})&&(await Se("/api/unload",{method:"POST"}),C())}async function K(w){u(k,w,!0);try{await Se("/api/preload?model="+encodeURIComponent(w),{method:"POST"})}catch(ee){he("Laden fehlgeschlagen: "+(ee.message||"Engine nicht erreichbar?"),!0)}u(k,null),C()}function C(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}function V(w){var ee;(ee=document.querySelector(`.nav-item[data-view="${w}"]`))==null||ee.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}function Ae(w){return w>=90?"red":w>=75?"":"green"}function Ce(w){return w==null?"":w>=75?"red":w>=55?"":"green"}function Be(w){return w>=90?"red":w>=70?"":"green"}var De=gd(),se=Ye(De),le=r(se),$e=r(le),Te=r($e),We=i(Te);{var rt=w=>{var ee=ed();p(w,ee)};O(We,w=>{t(o)&&!t(v)&&w(rt)})}var Je=i($e,2),R=r(Je),_e=i(se,2),Re=r(_e),at=r(Re),Q=i(r(at),2);lt(Q,()=>Bt("server"),!0);var de=i(at,2),xe=r(de),et=i(de,2),Ve=r(et),tt=i(Re,2),Ke=r(tt),it=i(r(Ke),2);lt(it,()=>Bt("cpu"),!0);var dt=i(Ke,2),ht=r(dt),ct=i(dt,2),_t=r(ct);{var At=w=>{var ee=Ya();$(ge=>h(ee,`${ge??""} · ${t(v).state??""}`),[()=>{var ge;return(ge=t(v).meta)!=null&&ge.ctx?Math.round(t(v).meta.ctx/1024)+"k ctx":""}]),p(w,ee)},xt=w=>{var ee=Ya("lädt bei erster Anfrage");p(w,ee)};O(_t,w=>{t(v)?w(At):w(xt,-1)})}var Pt=i(tt,2);{var Ct=w=>{const ee=U(()=>{var Ne;return t(s).gpu_temp??((Ne=t(s).cpu)==null?void 0:Ne.temp)??null}),ge=U(()=>Ce(t(ee))),m=U(()=>t(s).ram.total-t(s).ram.used),x=U(()=>100-t(s).ram.percent);var A=td(),q=Ye(A),H=r(q),G=i(r(H));lt(G,()=>Bt("thermo"),!0);var P=i(H,2),W=r(P),L=i(P,2),X=r(L),ae=i(q,2),ue=r(ae),j=i(r(ue));lt(j,()=>Bt("database"),!0);var te=i(ue,2),Le=r(te),Qe=i(te,2),Oe=r(Qe);$((Ne,yt,Mt,wt)=>{bt(q,1,`kpi ${t(ge)??""}`),h(W,Ne),h(X,t(ee)==null?"messe…":t(ee)<55?"kühl":t(ee)<75?"normal":"⚠ heiß"),bt(ae,1,`kpi ${t(x)<15?"red":t(x)<30?"":"green"}`),h(Le,yt),h(Oe,`von ${Mt??""} GB · ${wt??""} % frei`)},[()=>t(ee)!=null?`${Math.round(t(ee))}°C`:"–",()=>Math.round(t(m)/1073741824),()=>Math.round(t(s).ram.total/1073741824),()=>Math.round(t(x))]),p(w,A)},kt=w=>{var ee=nd();p(w,ee)};O(Pt,w=>{t(s)?w(Ct):w(kt,-1)})}var B=i(_e,2),Z=r(B),D=i(r(Z),4);{var J=w=>{const ee=U(()=>t(T)());var ge=ua(),m=Ye(ge);Ze(m,17,()=>{var x;return[["Prozessor (CPU)",((x=t(s).cpu)==null?void 0:x.percent)??0,""],["Arbeitsspeicher (RAM)",t(s).ram.percent,Ae(t(s).ram.percent)],["Grafikspeicher (VRAM)",t(ee),Be(t(ee))]]},nt,(x,A)=>{var q=U(()=>En(t(A),3));let H=()=>t(q)[0],G=()=>t(q)[1];const P=U(()=>Math.max(0,Math.min(100,G()||0)));var W=ad(),L=r(W),X=r(L),ae=r(X),ue=i(X),j=r(ue),te=i(L,2),Le=r(te);$((Qe,Oe)=>{h(ae,H()),h(j,`${Qe??""} %`),bt(te,1,`bar ${t(P)>=90?"bad":t(P)>=75?"warn":""}`),St(Le,`width:${Oe??""}%`)},[()=>Math.round(t(P)),()=>Math.max(2,t(P))]),p(x,W)}),p(w,ge)},M=w=>{var ee=id();p(w,ee)};O(D,w=>{t(s)?w(J):w(M,-1)})}var ie=i(Z,2),ke=i(r(ie),2);{var Ie=w=>{var 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ee=es();Ze(ee,21,()=>t(c),nt,(ge,m)=>{const x=U(()=>d.includes(t(m).state)),A=U(()=>t(m).state==="downloading"),q=U(()=>t(m).state==="loading"||t(m).state==="starting"||t(A)?"load":t(x)?"on":""),H=U(()=>t(A)?`↓ ${t(m).download_progress!=null?Math.round(t(m).download_progress)+"%":"..."}`:t(m).state==="loading"||t(m).state==="starting"?"lädt…":t(x)?"geladen ✓":"bereit");var G=ud(),P=r(G),W=i(P,2),L=r(W),X=r(L),ae=r(X),ue=i(X,2);{var j=qe=>{var ut=ld();p(qe,ut)},te=U(()=>{var qe,ut;return(ut=(qe=t(m).meta)==null?void 0:qe.caps)==null?void 0:ut.includes("Bild")}),Le=qe=>{var ut=od();p(qe,ut)},Qe=U(()=>{var qe,ut;return(ut=(qe=t(m).meta)==null?void 0:qe.caps)==null?void 0:ut.includes("Code")}),Oe=qe=>{var ut=dd();p(qe,ut)};O(ue,qe=>{t(te)?qe(j):t(Qe)?qe(Le,1):qe(Oe,-1)})}var Ne=i(ue,2);{var yt=qe=>{var ut=cd();p(qe,ut)};O(Ne,qe=>{t(m).ttl>=99999&&qe(yt)})}var Mt=i(L,2),wt=r(Mt),vt=i(W,2),Et=r(vt),Wt=r(Et),Vt=i(Et,2);{var fn=qe=>{var ut=vd(),me=r(ut);$(()=>{St(ut,`padding:3px 9px;font-size:12px;opacity:${t(k)===t(m).name?".5":"1"}`),ut.disabled=t(k)===t(m).name,h(me,t(k)===t(m).name?"…":"Laden")}),S("click",ut,()=>K(t(m).name)),p(qe,ut)};O(Vt,qe=>{!t(x)&&!t(A)&&t(o)&&qe(fn)})}$((qe,ut)=>{var me;bt(P,1,`li-dot ${t(q)??""}`),St(X,t(x)?"color:var(--accent)":""),h(ae,t(m).name),h(wt,`${qe??""} ${(me=t(m).meta)!=null&&me.quant?" · "+t(m).meta.quant:""} ${ut??""}`),St(Et,`white-space:nowrap;color:${t(x)?"var(--on)":"var(--mut)"}`),h(Wt,t(H))},[()=>{var qe;return(qe=t(m).meta)!=null&&qe.ctx?Math.round(t(m).meta.ctx/1024)+"k ctx":""},()=>{var qe;return(qe=t(m).meta)!=null&&qe.size_bytes?" · "+(t(m).meta.size_bytes/1073741824).toFixed(1)+" GB":""}]),p(ge,G)}),p(w,ee)},Y=w=>{var ee=pd(),ge=i(r(ee),4);S("click",ge,()=>V("cookbook")),p(w,ee)};O(pe,w=>{t(c).length?w(E):w(Y,-1)})}var fe=i(ve,2),Me=r(fe),ne=i(r(Me),2),ce=i(Me,2);{var ze=w=>{var ee=es();Ze(ee,21,()=>t(y),nt,(ge,m)=>{var x=fd(),A=r(x),q=r(A),H=r(q),G=i(q,2),P=r(G);$(()=>{ga(x,"href",t(m).link),h(H,t(m).title),h(P,`${t(m).source??""}${t(m).relevant?" · für dich":""}`)}),p(ge,x)}),p(w,ee)},Pe=w=>{var ee=hd();p(w,ee)};O(ce,w=>{t(y).length?w(ze):w(Pe,-1)})}$(w=>{h(Te,`${t(f)??""} `),h(R,t(_)),bt(Re,1,`kpi ${t(o)?"green":"red"}`),h(xe,t(o)?"Online":"Offline"),h(Ve,w),bt(tt,1,`kpi ${t(v)?"blue":"muted"}`),h(ht,t(v)?t(v).name:"Keins"),h(we,t(c).length?t(c).length+" konfiguriert":"")},[()=>{var w,ee;return((ee=(w=t(a))==null?void 0:w.swap_url)==null?void 0:ee.replace(/^https?:\/\//,""))??"—"}]),S("click",ne,()=>V("news")),S("keydown",ne,w=>w.key==="Enter"&&V("news")),p(e,De),wn()}$n(["click","keydown"]);var bd=g(""),_d=g('

'),yd=g('

Noch keine Modelle konfiguriert

Hol dir unter „Cookbook" ein passendes Modell.

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kein Modell hinterlegt

—leere Rolleleer— '),kd=g(' '),wd=g('

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API-Name:

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Modell	Kann	Details	Status	Port	Aktionen

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Modelle

Deine konfigurierten Modelle — testen, Kontext anpassen oder aus dem Speicher werfen.

Schnelltest

Schreib eine Nachricht — das gewählte Modell wird automatisch geweckt.

Modell Nachricht

Modelle & Ports

Modelle laden automatisch, sobald eine Anfrage kommt — du musst nichts manuell starten.

',1);function Pd(e,n){kn(n,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr (längere Dateien/Chats), braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",s="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.",l=[{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=U(()=>{var B;return((B=ui.value)==null?void 0:B.models)||[]});function d(){document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh"))}let v=F(""),c=F(""),f=F(""),_=F(!1);const T=U(()=>t(o).filter(B=>!B.incomplete));async function y(){var Z;const B=t(v)||((Z=t(T)[0])==null?void 0:Z.name);if(!(!B||!t(c).trim())){u(_,!0),u(f,"(wecke Modell, kann beim Laden kurz dauern…)");try{const D=await Se("/api/chat",{method:"POST",body:JSON.stringify({model:B,message:t(c)})});u(f,D.reply,!0)}catch(D){u(f,"Fehler: "+D.message)}u(_,!1),d()}}const k=300;let I=F(!1),K=F(null),C=F(8192),V=F(!1);function Ae(B){var Z;u(K,t(o).find(D=>D.name===B),!0),t(K)&&(u(C,((Z=t(K).meta)==null?void 0:Z.ctx)||8192,!0),u(V,(t(K).ttl??k)>=99999),u(I,!0))}async function Ce(){const B=t(V)?99999:k;try{await Se("/api/update_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:t(K).name,ctx:t(C),ttl:B})}),he("Gespeichert — aktiv beim nächsten Modell-Start."),u(I,!1),d()}catch(Z){he(Z.message,!0)}}let Be=F(!1),De=F(""),se=F(""),le=F("");function $e(B){const Z=t(o).find(D=>D.name===B);u(De,B,!0),u(le,(Z==null?void 0:Z.role)||"",!0),u(se,""),u(Be,!0)}async function Te(B){try{await Se("/api/set_role",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:t(De),role:B})}),he(B?`Rolle gesetzt: ${B}`:"Rolle entfernt."),u(Be,!1),d()}catch(Z){he(Z.message,!0)}}async function We(B){if(await rn({title:`„${B}" entladen?`,body:"Das Modell wird aus dem Grafikspeicher geworfen und lädt beim nächsten Aufruf automatisch neu.",confirmLabel:"Entladen"}))try{await Se("/api/unload?model="+encodeURIComponent(B),{method:"POST"}),he("Entladen: "+B),setTimeout(d,600)}catch(Z){he(Z.message,!0)}}async function rt(B){if(await rn({title:`„${B}" wirklich löschen?`,body:"Das Modell wird aus der Konfiguration ausgetragen und seine Dateien werden von der Festplatte gelöscht, um Speicher freizugeben. Das lässt sich nicht rückgängig machen — später brauchst du dafür einen neuen Download.",confirmLabel:"Endgültig löschen",danger:!0}))try{const Z=await Se("/api/delete_model",{method:"POST",body:JSON.stringify({alias:B})});he(Z.note||"Gelöscht: "+B),setTimeout(d,600)}catch(Z){he(Z.message,!0)}}function Je(B){if(!B)return"–";const Z=[];return B.coder&&Z.push('Code'),B.vision&&Z.push('Bild'),B.reasoning&&Z.push('🧠 Reason'),B.moe&&Z.push(`🧩 MoE${B.active_b?" ·"+B.active_b+"B":""}`),B.tools==="yes"?Z.push('🛠 Tools'):B.tools==="likely"&&Z.push('🛠 Tools?'),B.embedding&&Z.push('🔢 Embed'),!B.coder&&!B.vision&&!B.embedding&&Z.unshift('Text'),Z.length?Z.join(" "):"–"}function R(B){if(!B)return"–";const Z=B.quant||"?",D=B.ctx?Math.round(B.ctx/1024)+"K":"?",J=B.size_bytes?(B.size_bytes/1024**3).toFixed(1)+" GB":"?";return`${Z} · ${D} · ${J}`}function _e(B){var Z;(Z=navigator.clipboard)==null||Z.writeText(B),he("Kopiert: "+B)}var Re=$d(),at=i(Ye(Re),2),Q=i(r(at),6);Ze(Q,21,()=>t(T),nt,(B,Z)=>{var D=bd(),J=r(D),M={};$(()=>{h(J,t(Z).name),M!==(M=t(Z).name)&&(D.value=(D.__value=t(Z).name)??"")}),p(B,D)});var de=i(Q,4),xe=i(de,2),et=r(xe),Ve=i(xe,2);{var tt=B=>{var Z=_d(),D=r(Z);$(()=>h(D,t(f))),p(B,Z)};O(Ve,B=>{t(f)&&B(tt)})}var Ke=i(at,2),it=r(Ke),dt=i(r(it)),ht=r(dt),ct=i(it,4);{var _t=B=>{var Z=yd();p(B,Z)},At=B=>{var Z=Ed(),D=i(r(Z));Ze(D,21,()=>t(o),nt,(J,M)=>{var ie=ua(),ke=Ye(ie);{var Ie=N=>{var ve=xd(),oe=r(ve),re=r(oe),we=i(oe,5),pe=r(we),E=i(pe,2);$(()=>h(re,t(M).name)),S("click",pe,()=>{var Y;he("Lade im Cookbook ein Modell und setze den Alias auf: "+t(M).name),(Y=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null||Y.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),S("click",E,()=>rt(t(M).name)),p(N,ve)},z=N=>{var ve=Md(),oe=r(ve),re=r(oe),we=r(re),pe=i(we);{var E=H=>{var G=kd(),P=r(G);$(()=>h(P,t(M).role)),p(H,G)};O(pe,H=>{t(M).role&&H(E)})}var Y=i(re,2);{var fe=H=>{var G=wd(),P=r(G);$(()=>h(P,t(M).meta.filename)),p(H,G)};O(Y,H=>{var G;(G=t(M).meta)!=null&&G.filename&&H(fe)})}var Me=i(Y,2),ne=i(r(Me),2);Ze(ne,17,()=>{var H;return(H=t(M).api_ids)!=null&&H.length?t(M).api_ids:[t(M).name]},nt,(H,G)=>{var P=Sd(),W=r(P);$(()=>h(W,t(G))),S("click",P,()=>_e(t(G))),p(H,P)});var ce=i(oe);lt(ce,()=>{var H;return Je((H=t(M).meta)==null?void 0:H.capabilities)},!0);var ze=i(ce);lt(ze,()=>R(t(M).meta),!0);var Pe=i(ze);lt(Pe,()=>Zo(t(M).state,t(M).download_progress),!0);var w=i(Pe),ee=r(w),ge=i(w),m=r(ge),x=i(m,2),A=i(x,2),q=i(A,2);$(()=>{h(we,`${t(M).name??""} `),h(ee,t(M).port??"auto")}),S("click",m,()=>$e(t(M).name)),S("click",x,()=>Ae(t(M).name)),S("click",A,()=>We(t(M).name)),S("click",q,()=>rt(t(M).name)),p(N,ve)};O(ke,N=>{t(M).incomplete?N(Ie):N(z,-1)})}p(J,ie)}),p(B,Z)};O(ct,B=>{t(o).length?B(At,-1):B(_t)})}var xt=i(Ke,2);{var Pt=B=>{var Z=Cd(),D=r(Z),J=r(D),M=i(J,4),ie=r(M),ke=i(M,2),Ie=i(r(ke));lt(Ie,()=>xr(a));var z=i(ke,2),N=i(z,2);{var ve=fe=>{var Me=Ad(),ne=r(Me),ce=i(r(ne),2),ze=r(ce),Pe=i(ze,2),w=i(ne,2);$((ee,ge)=>{h(ze,`Optimal ~${ee??""}k → ~${t(K).meta.peak_ram_optimal_gb??""} GB Spitzenbedarf.`),h(Pe,` Aktuell ~${ge??""}k → ~${t(K).meta.peak_ram_gb??""} GB.`)},[()=>Math.round(t(K).meta.optimal_ctx/1024),()=>Math.round((t(K).meta.ctx||0)/1024)]),S("click",w,()=>u(C,t(K).meta.optimal_ctx,!0)),p(fe,Me)};O(N,fe=>{var Me;(Me=t(K).meta)!=null&&Me.optimal_ctx&&fe(ve)})}var oe=i(N,4),re=i(r(oe),2),we=r(re),pe=i(we,2),E=r(pe),Y=i(oe,2);$(()=>{h(ie,t(K).name),St(pe,`color:${t(V)?"var(--accent)":"var(--mut)"}`),h(E,t(V)?"An (TTL = ∞)":"Aus (TTL = 5 min)")}),S("click",Z,fe=>{fe.target.classList.contains("modal-overlay")&&u(I,!1)}),S("click",J,()=>u(I,!1)),Yt(z,()=>t(C),fe=>u(C,fe)),Vo(we,()=>t(V),fe=>u(V,fe)),S("click",Y,Ce),p(B,Z)};O(xt,B=>{t(I)&&t(K)&&B(Pt)})}var Ct=i(xt,2);{var kt=B=>{var Z=zd(),D=r(Z),J=r(D),M=i(J,2),ie=i(r(M));lt(ie,()=>xr(s));var ke=i(M,2),Ie=r(ke),z=i(ke,4);Ze(z,21,()=>l,nt,(we,pe)=>{var E=Td(),Y=r(E);$(()=>{bt(E,1,t(le)===t(pe).id?"primary":"ghost"),ga(E,"title",t(pe).desc),h(Y,t(pe).label)}),S("click",E,()=>Te(t(pe).id)),p(we,E)});var N=i(z,4),ve=i(N,2),oe=r(ve),re=i(oe,2);$(()=>h(Ie,t(De))),S("click",Z,we=>{we.target.classList.contains("modal-overlay")&&u(Be,!1)}),S("click",J,()=>u(Be,!1)),Yt(N,()=>t(se),we=>u(se,we)),S("click",oe,()=>Te("")),S("click",re,()=>Te(t(se).trim().toLowerCase())),p(B,Z)};O(Ct,B=>{t(Be)&&B(kt)})}$(()=>{xe.disabled=t(_),h(et,t(_)?"…":"Senden"),h(ht,t(o).length?t(o).length+" konfiguriert":"")}),On(Q,()=>t(v),B=>u(v,B)),Yt(de,()=>t(c),B=>u(c,B)),S("click",xe,y),p(e,Re),wn()}$n(["click"]);var Dd=g('

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),Id=g(''),Ld=g('

Gerade nichts los.

Alles ruhig — keine laufenden Aufgaben.

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'),Kd=g('

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'),qd=g('

Aktivität

Live-Auslastung und laufende Aufgaben (Downloads, Updates) mit Protokoll.

Hintergrund-Aufgaben

Downloads & Updates erscheinen hier mit Live-Protokoll — zum Aufklappen klicken.

',1);function Gd(e,n){kn(n,!0);const a=U(()=>na.value),s=U(()=>na.tracked),l=U(()=>Lr.value);let o=Lt({cpu:[],ram:[],gpu:[]});di(()=>{var Re;if(!t(l))return;const R=t(l).gpu,_e=R&&R.vram.total+R.gtt.total>0?(R.vram.used+R.gtt.used)/(R.vram.total+R.gtt.total)*100:0;o.cpu=[...o.cpu,((Re=t(l).cpu)==null?void 0:Re.percent)??0].slice(-60),o.ram=[...o.ram,t(l).ram.percent].slice(-60),o.gpu=[...o.gpu,_e].slice(-60)});const d=U(()=>()=>{var _e;const R=(_e=t(l))==null?void 0:_e.gpu;return R&&R.vram.total+R.gtt.total>0?(R.vram.used+R.gtt.used)/(R.vram.total+R.gtt.total)*100:0}),v=U(()=>t(a).filter(R=>R.state!=="running"&&R.state!=="queued").length),c=U(()=>t(a).filter(R=>R.state==="failed").length);function f(R){if(R.state!=="running")return null;if(typeof R.progress=="number")return Math.min(100,R.progress);const Re=((R.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return Re?Math.min(100,parseFloat(Re[1])):null}function _(R){return R==null||R<0?"":R>=90?`noch ~${Math.round(R/60)} min`:`noch ~${Math.max(1,Math.round(R))} s`}function T(R){return R==="done"?'fertig':R==="failed"?'fehler':R==="canceled"?'abgebrochen':'läuft…'}function y(R){return R==="done"?"on":R==="failed"||R==="canceled"?"":"load"}async function k(R){try{await Se(`/api/jobs/${R}/cancel`,{method:"POST"}),he("Abbruch angefordert…")}catch(_e){he(_e.message,!0)}}async function I(R){try{await Se(`/api/jobs/${R}`,{method:"DELETE"})}catch(_e){he(_e.message,!0)}}async function K(){try{const R=await Se("/api/jobs/clear",{method:"POST"});he(`${R.removed} Einträge entfernt.`)}catch(R){he(R.message,!0)}}function C(R,_e){return R.map(Re=>`

`).join("")}var V=qd(),Ae=i(Ye(V),2);{var Ce=R=>{const _e=U(()=>t(d)());var Re=Dd(),at=Ye(Re),Q=r(at),de=i(r(Q),2),xe=r(de),et=i(de,2),Ve=r(et),tt=i(Q,2),Ke=i(r(tt),2),it=r(Ke),dt=i(Ke,2),ht=r(dt),ct=i(tt,2),_t=i(r(ct),2),At=r(_t),xt=i(_t,2),Pt=r(xt),Ct=i(at,2),kt=i(r(Ct),4),B=r(kt),Z=i(r(B)),D=r(Z),J=i(B,2),M=i(r(J),2),ie=r(M),ke=i(J,2),Ie=i(r(ke)),z=r(Ie),N=i(ke,2),ve=i(r(N),2),oe=r(ve),re=i(kt,2),we=r(re),pe=i(r(we));lt(pe,()=>C(o.cpu,"--accent"),!0);var E=i(we,2),Y=i(r(E));lt(Y,()=>C(o.ram,"--purple"),!0);var fe=i(E,2),Me=i(r(fe));lt(Me,()=>C(o.gpu,"--on"),!0),$((ne,ce,ze,Pe,w,ee,ge,m,x,A,q,H,G)=>{h(xe,ne),h(Ve,ce),h(it,ze),h(ht,`${Pe??""} / ${w??""}`),h(At,ee),h(Pt,ge),h(D,`${m??""} / ${x??""}`),h(ie,A),h(z,`${q??""} % belegt`),h(oe,`${H??""} / ${G??""}`)},[()=>{var ne;return Math.round(((ne=t(l).cpu)==null?void 0:ne.percent)??0)},()=>{var ne;return((ne=t(l).cpu)==null?void 0:ne.temp)!=null?`${Math.round(t(l).cpu.temp)}° CPU-Temp`:"Auslastung"},()=>Math.round(t(l).ram.percent),()=>Yn(t(l).ram.used),()=>Yn(t(l).ram.total),()=>Math.round(t(_e)),()=>t(l).gpu_temp!=null?`${Math.round(t(l).gpu_temp)}° GPU-Temp`:"VRAM + GTT",()=>Yn(t(l).ram.used),()=>Yn(t(l).ram.total),()=>t(l).gpu?`${Yn(t(l).gpu.vram.used+t(l).gpu.gtt.used)} / ${Yn(t(l).gpu.vram.total+t(l).gpu.gtt.total)}`:"–",()=>{var ne;return Math.round(((ne=t(l).disk)==null?void 0:ne.percent)??0)},()=>t(l).gpu_temp!=null?Math.round(t(l).gpu_temp)+"°":"–",()=>{var ne;return((ne=t(l).cpu)==null?void 0:ne.temp)!=null?Math.round(t(l).cpu.temp)+"°":"–"}]),p(R,Re)};O(Ae,R=>{t(l)&&R(Ce)})}var Be=i(Ae,2),De=r(Be),se=i(r(De),2),le=r(se),$e=i(se,2);{var Te=R=>{var _e=Id();S("click",_e,K),p(R,_e)};O($e,R=>{t(v)&&R(Te)})}var We=i(De,4);{var rt=R=>{var _e=Ld();p(R,_e)},Je=R=>{var _e=ua(),Re=Ye(_e);Ze(Re,17,()=>t(a),nt,(at,Q)=>{const de=U(()=>f(t(Q))),xe=U(()=>t(Q).state==="running"?_(t(Q).eta_s):""),et=U(()=>t(Q).state==="running"&&t(Q).rate_bps?Yn(t(Q).rate_bps)+"/s":""),Ve=U(()=>[t(xe),t(et)].filter(Boolean).join(" · ")),tt=U(()=>t(s).includes(t(Q).id));var Ke=Nd(),it=r(Ke),dt=r(it),ht=i(dt,2),ct=r(ht),_t=i(ht,2);{var At=M=>{var ie=Od(),ke=r(ie);$(Ie=>h(ke,`${Ie??""} %${t(Ve)?` · ${t(Ve)}`:""}`),[()=>Math.round(t(de))]),p(M,ie)};O(_t,M=>{t(de)!=null&&M(At)})}var xt=i(_t,2);{var Pt=M=>{var ie=Bd();$(()=>St(ie,`${t(de)==null?"margin-left:auto;":""}margin-right:2px;padding:2px 9px;font-size:12px`)),S("click",ie,ke=>{ke.stopPropagation(),k(t(Q).id)}),p(M,ie)},Ct=M=>{var ie=Rd();S("click",ie,ke=>{ke.stopPropagation(),I(t(Q).id)}),p(M,ie)};O(xt,M=>{t(Q).state==="running"?M(Pt):M(Ct,-1)})}var kt=i(xt,2);lt(kt,()=>T(t(Q).state));var B=i(it,2);{var Z=M=>{var ie=Fd(),ke=r(ie);$(()=>St(ke,`width:${t(de)??""}%`)),p(M,ie)};O(B,M=>{t(de)!=null&&t(Q).state==="running"&&M(Z)})}var D=i(B,2);{var J=M=>{var ie=Kd(),ke=r(ie);$(Ie=>h(ke,Ie),[()=>(t(Q).log||[]).join(` `)]),p(M,ie)};O(D,M=>{t(tt)&&M(J)})}$(M=>{bt(dt,1,`li-dot ${M??""}`),h(ct,t(Q).label)},[()=>y(t(Q).state)]),S("click",it,()=>na.toggle(t(Q).id)),S("keydown",it,M=>M.key==="Enter"&&na.toggle(t(Q).id)),p(at,Ke)}),p(R,_e)};O(We,R=>{t(a).length?R(Je,-1):R(rt)})}$(()=>h(le,t(a).length?t(c)?t(c)+" Fehler":t(a).length+" gesamt":"")),p(e,V),wn()}$n(["click","keydown"]);var Vd=g(' '),Wd=g(''),jd=g('✓ fertig'),Ud=g('✗ fehlgeschlagen'),Hd=g('abgebrochen'),Jd=g('läuft…'),Qd=g('

'),Zd=g('

Aktueller Vorgang

'),Yd=g('

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 Xd(e,n){kn(n,!0);const a=U(()=>ui.value),s=U(()=>na.value);let l=null,o=F(`Verbinde… `),d=F("llama-swap"),v,c=F(null),f=F("");const _=new Set,T=U(()=>t(c)?t(s).find(E=>E.id===t(c)):null);di(()=>{if(!t(T))return;const E=t(T),Y=E.state==="done",fe=E.state==="failed",Me=E.state==="canceled";(Y||fe||Me)&&!_.has(E.id)&&(_.add(E.id),he(Y?`✓ ${t(f)} abgeschlossen.`:Me?`${t(f)} abgebrochen.`:`✗ ${t(f)} fehlgeschlagen.`,fe),Y&&setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),800))});function y(E,Y){u(c,E,!0),u(f,Y,!0),na.track(E)}vi(()=>{k()}),jo(()=>{l==null||l.close()});function k(){l==null||l.close();const E=t(d);u(o,`Verbinde mit ${E}… `);const Y=location.protocol==="https:"?"wss:":"ws:";l=new WebSocket(`${Y}//${location.host}/api/logs/${E}?token=${encodeURIComponent(sl())}`),l.onmessage=fe=>{u(o,t(o)+fe.data),v&&(v.scrollTop=v.scrollHeight)},l.onclose=()=>{u(o,t(o)+` — Verbindung getrennt —`)},l.onerror=()=>l==null?void 0:l.close()}async function I(E,Y,fe){if(await rn({title:Y,body:fe,confirmLabel:"Neustarten"}))try{await Se(`/api/service/${E}/restart`,{method:"POST"}),he("Neustart ausgelöst: "+E),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),2e3)}catch(Me){he(Me.message,!0)}}async function K(){if(await rn({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 E=await Se("/api/self-update",{method:"POST"});he("Update läuft — Dashboard startet gleich neu."),y(E.job_id,"Mission Control Update")}catch(E){he(E.message,!0)}}async function C(){if(!await rn({title:"LLM-Engine aktualisieren?",body:"Lädt die neueste llama.cpp-ROCm-Version und installiert sie. Die Engine ist während des Updates kurz nicht erreichbar."}))return;const E=await ar({title:"sudo-Passwort",body:"Für das Engine-Update wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht (für den Update-Befehl).",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Update starten"});if(E!==null)try{const Y=await Se("/api/update",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:E})});he("LLM-Engine-Update läuft."),y(Y.job_id,"LLM-Engine-Update")}catch(Y){he(Y.message,!0)}}async function V(){if(await rn({title:"Grafikspeicher leeren?",body:"Alle geladenen Modelle werden entladen. Sie laden beim nächsten Aufruf automatisch neu — es geht nichts verloren.",confirmLabel:"Leeren"}))try{await Se("/api/unload",{method:"POST"}),he("Grafikspeicher geleert."),setTimeout(()=>document.dispatchEvent(new Event("mc:refresh")),600)}catch(E){he(E.message,!0)}}async function Ae(){if(!await rn({title:"OS-Updates installieren?",body:"Führt apt update & upgrade aus. Das kann ein paar Minuten dauern; der Fortschritt erscheint in der Aktivität."}))return;const E=await ar({title:"sudo-Passwort",body:"Für die System-Updates wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Installieren"});if(E)try{const Y=await Se("/api/os-update",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:E})});he("OS-Update gestartet."),y(Y.job_id,"OS-Update")}catch(Y){he(Y.message,!0)}}async function Ce(){if(!await rn({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 E=await ar({title:"sudo-Passwort",body:"Für den Reboot wird einmalig dein sudo-Passwort gebraucht.",placeholder:"sudo-Passwort",password:!0,confirmLabel:"Jetzt neustarten",danger:!0});if(E)try{await Se("/api/reboot",{method:"POST",body:JSON.stringify({password:E})}),he("Reboot ausgelöst — bis gleich.")}catch(Y){he(Y.message,!0)}}async function Be(){u(De,"prüfe…");try{const E=await Se("/api/integration/test");u(De,E.ok?`✓ Engine antwortet — ${E.models.length} Modell(e): ${E.models.join(", ")}`:`✗ keine Verbindung: ${E.error}`,!0),u(se,E.ok,!0)}catch(E){u(De,"✗ "+E.message),u(se,!1)}}let De=F(""),se=F(!1);const le=U(()=>{var E;return((E=t(a))==null?void 0:E.models)||[]}),$e=["running","ready","loading","starting"],Te=U(()=>t(le).find(E=>$e.includes(E.state)));function We(E){if(!E||E.state!=="running")return null;if(typeof E.progress=="number")return Math.min(100,E.progress);const fe=((E.log||[]).at(-1)||"").match(/(\d+(?:\.\d+)?)\s*%/);return fe?Math.min(100,parseFloat(fe[1])):null}var rt=Yd(),Je=i(Ye(rt),2),R=r(Je),_e=i(r(R),2),Re=r(_e),at=i(R,4),Q=r(at),de=i(r(Q)),xe=r(de),et=i(Q,2),Ve=i(r(et),2),tt=r(Ve),Ke=i(et,2),it=i(r(Ke),2),dt=r(it),ht=i(at,2),ct=r(ht),_t=i(ct,2);{var At=E=>{var Y=Vd(),fe=r(Y);$(()=>{St(Y,`color:${t(se)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),h(fe,t(De))}),p(E,Y)};O(_t,E=>{t(De)&&E(At)})}var xt=i(Je,2),Pt=i(r(xt),4),Ct=i(Pt,2),kt=i(Ct,2),B=i(kt,2),Z=i(B,2),D=i(xt,2),J=i(r(D),4),M=i(J,2),ie=i(D,2);{var ke=E=>{const Y=U(()=>t(T)),fe=U(()=>t(Y).state==="done"),Me=U(()=>t(Y).state==="failed"),ne=U(()=>t(Y).state==="canceled"),ce=U(()=>t(fe)||t(Me)||t(ne)),ze=U(()=>We(t(Y)));var Pe=Zd(),w=r(Pe),ee=i(r(w),2);{var ge=j=>{var te=Wd();S("click",te,async()=>{await rn({title:t(f)+" abbrechen?",body:"Der laufende Vorgang wird gestoppt.",confirmLabel:"Abbrechen",danger:!0})&&Se(`/api/jobs/${t(Y).id}/cancel`,{method:"POST"})}),p(j,te)};O(ee,j=>{t(ce)||j(ge)})}var m=i(ee,2),x=r(m);{var A=j=>{var te=jd();p(j,te)},q=j=>{var te=Ud();p(j,te)},H=j=>{var te=Hd();p(j,te)},G=j=>{var te=Jd();p(j,te)};O(x,j=>{t(fe)?j(A):t(Me)?j(q,1):t(ne)?j(H,2):j(G,-1)})}var P=i(w,2),W=r(P),L=i(P,2);{var X=j=>{var te=Qd(),Le=r(te);$(()=>St(Le,`width:${t(ze)??""}%`)),p(j,te)};O(L,j=>{t(ze)!=null&&!t(ce)&&j(X)})}var ae=i(L,2),ue=r(ae);$(j=>{h(W,`${t(f)??""}${t(ce)?t(fe)?" — erfolgreich.":t(ne)?" — abgebrochen.":" — fehlgeschlagen.":" läuft…"}`),h(ue,j)},[()=>(t(Y).log||[]).join(` `)]),p(E,Pe)};O(ie,E=>{t(T)&&E(ke)})}var Ie=i(ie,2),z=r(Ie),N=i(r(z),2),ve=r(N);ve.value=ve.__value="llama-swap";var oe=i(ve);oe.value=oe.__value="mission-control";var re=i(oe);re.value=re.__value="system";var we=i(z,4),pe=r(we);Wo(we,E=>v=E,()=>v),$(E=>{var Y,fe,Me;St(_e,`margin-left:auto;${(Y=t(a))!=null&&Y.swap_ok?"background:rgba(63,185,80,.12);border-color:rgba(63,185,80,.25);color:#7ee29a":"background:rgba(248,81,73,.12);border-color:rgba(248,81,73,.3);color:#ff9b95"}`),h(Re,(fe=t(a))!=null&&fe.swap_ok?"● erreichbar":"● offline"),h(xe,(((Me=t(a))==null?void 0:Me.swap_url)||"—")+"/v1"),h(tt,t(Te)?t(Te).name+` (${t(Te).state})`:"nichts geladen — lädt bei der nächsten Anfrage"),h(dt,E),h(pe,t(o))},[()=>t(le).filter(E=>!E.incomplete).length||"keine"]),S("click",ct,Be),S("click",Pt,()=>I("llama-swap","LLM-Engine neustarten?","Die Engine startet neu. Geladene Modelle werden kurz entladen (~5 Sekunden), laden danach automatisch wieder.")),S("click",Ct,()=>I("mission-control","Dashboard neustarten?","Diese Oberfläche trennt sich kurz und verbindet automatisch wieder.")),S("click",kt,K),S("click",B,C),S("click",Z,V),S("click",J,Ae),S("click",M,Ce),S("change",N,k),On(N,()=>t(d),E=>u(d,E)),p(e,rt),wn()}$n(["click","change"]);var ec=g('

Lade Setups…

'),tc=g('✎ ×',1),ir=g('

★ Beste Wahl für dein System

'),nc=g('

Dein Setup

'),ac=g(''),ic=g('

'),rc=g('

Fertige Setups — automatisch aktuell für deine Hardware

Hier starten: Fertige Modell-Bundles für deinen Anwendungsfall — ein Klick installiert alles. Die Hardware-Ampel zeigt vorab, ob das Setup auf deinen PC passt.

'),sc=g('· ⚠ Cache veraltet'),lc=g(" ",1),oc=g('

Frage Quellen ab…

'),dc=g('

'),cc=g('✓ installiert'),vc=g(''),uc=g('

'),pc=g('

'),fc=g(''),hc=g(''),gc=g('

'),mc=g('

'),bc=g('

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.

Filter:

',1),_c=g('

'),yc=g('

'),xc=g(" "),kc=g('

'),wc=g('

Größter Spitzenbedarf: . Es läuft immer nur ein Modell gleichzeitig — das größte bestimmt, ob das Setup passt.

'),Sc=g('Alternative: — passt auf dein System.',1),Mc=g('

⚠ Dieses Setup übersteigt deinen verfügbaren Speicher.

'),Ec=g(''),Ac=g('

Lade Dateien von HuggingFace…

'),ts=g(""),Cc=g('

Empfohlener Kontext für deine Hardware: — übernehmen

'),Tc=g('

Ressourcen-Check

'),zc=g('

⚠ Diese Datei ist zu groß für deinen Speicher. Kleinere Alternative: — einfach auswählen.

'),$c=g('

⚠ Alle Varianten dieses Modells sind zu groß für deinen Speicher. Ein kleineres Modell aus den Empfehlungen wäre die bessere Wahl.

'),Pc=g('Quantisierung (GGUF-Datei) wählen

Rolle (optional)

Kontext-Größe

',1),Dc=g('

Keine GGUF-Dateien im Repo gefunden.

'),Ic=g(''),Lc=g('

'),Oc=g(''),Bc=g('

Cookbook

Modelle finden, installieren und eigene Setups zusammenstellen.

',1);function Rc(e,n){kn(n,!0);const a="Kontext = das Kurzzeitgedächtnis des Modells. Größer = merkt sich mehr, braucht aber mehr Speicher und wird etwas langsamer.",s="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.",l={perfect:0,marginal:1,too_tight:2},o=["qwen2.5","qwen3","qwen2","hermes","mistral","mixtral","devstral","command-r","command_r","llama-3.1","llama3.1","llama-3.3","llama-4","llama4","functionary","watt","firefunction","granite","glm-4","ministral","gemma-3","gemma3"],d=["-r1","deepseek-r1","qwq","magistral","-think","thinking","-o1","gpt-oss","reasoning","exaone-deep","phi-4-reasoning"];function v(m,x=[]){const A=(m||"").toLowerCase(),q=(x||[]).map(P=>String(P).toLowerCase()),H=q.some(P=>P.includes("function-calling")||P.includes("tool-use")||P.includes("tools")),G=o.some(P=>A.includes(P));return{moe:y(A),active_b:k(A),vision:["-vl","vision","llava","pixtral","multimodal","-mm-"].some(P=>A.includes(P))||q.includes("image-text-to-text"),coder:["coder","-code","code-","codestral","starcoder"].some(P=>A.includes(P)),reasoning:d.some(P=>A.includes(P))||q.includes("reasoning"),tools:H?"yes":G?"likely":"no"}}let c=F(Lt({tools:!1,moe:!1,reasoning:!1,vision:!1,coder:!1}));const f=[["tools","🛠 Tools"],["moe","🧩 MoE"],["reasoning","🧠 Logik"],["vision","👁 Bild"],["coder","💻 Code"]];function _(m,x=[]){const A=Object.keys(t(c)).filter(H=>t(c)[H]);if(!A.length)return!0;const q=v(m,x);return A.every(H=>H==="tools"?q.tools!=="no":q[H])}function T(m,x=[]){const A=v(m,x),q=[];return A.coder&&q.push('💻 Code'),A.vision&&q.push('👁 Bild'),A.reasoning&&q.push('🧠 Logik'),A.moe&&q.push(`🧩 MoE${A.active_b?` · ~${A.active_b}B`:""}`),A.tools==="yes"?q.push('🛠 Tools'):A.tools==="likely"&&q.push('🛠 Tools?'),!A.coder&&!A.vision&&q.unshift('💬 Chat'),q.join(" ")}function y(m=""){const x=m.toLowerCase();return/\d+x\d+(\.\d+)?b/.test(x)||new RegExp("(?{xt(),Pt()});async function xt(){u(Be,!0);try{const m=await Se("/api/cookbook/recipes");u(Ae,m.recipes||[],!0),u(Ce,m.recommended_id||null,!0)}catch(m){he(m.message,!0)}u(Be,!1)}async function Pt(m=!1){u(se,!0);try{const x=await Se("/api/cookbook/discover"+(m?"?force=true":""));u(De,x,!0),u(le,x.stale,!0)}catch(x){he("Empfehlungen nicht ladbar: "+x.message,!0)}u(se,!1)}function Ct(m){m=m.trim();const x=m.match(/huggingface\.co\/([^\s/]+\/[^\s/?#]+)/i);return x?x[1]:/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(m)?m:null}async function kt(){const m=t($e).trim(),x=Ct(m),A=m;if(!A&&!x){u(Te,[],!0);return}u(We,!0),u(Je,[],!0),u(R,-1);try{if(x)u(Te,[{id:x,author:x.split("/")[0],downloads:0}],!0);else{const q=`https://huggingface.co/api/models?search=${encodeURIComponent(A)}&filter=gguf&full=true&sort=${encodeURIComponent(t(rt))}&direction=-1&limit=40`,H=await fetch(q);u(Te,await H.json(),!0)}t(Te).forEach((q,H)=>B(H,q.id))}catch(q){he(q.message,!0),u(Te,[],!0)}u(We,!1)}async function B(m,x){var A;try{const q=await Se("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:x,ctx:8192})});if(!((A=q.files)!=null&&A.length)){t(Je)[m]=null,Z();return}const H=q.files.find(G=>{var P;return(P=G.quant)==null?void 0:P.includes("Q4_K_M")})||q.files[0];t(Je)[m]=H.fit.level,Z()}catch{t(Je)[m]=null,Z()}}function Z(){let m=-1,x=99;t(Je).forEach((A,q)=>{if(A==null)return;const H=l[A]??99;H=0&&x<=1?m:-1,!0)}function D(m){u(_e,t(Ae).find(x=>x.id===m),!0)}async function J(m){const x=document.getElementById("cb-r-install-btn");x&&(x.disabled=!0,x.textContent="Starte…");try{const A=await Se("/api/cookbook/install-recipe",{method:"POST",body:JSON.stringify({recipe_id:m,hf_token:ei()})});he(`${A.count} Download${A.count!==1?"s":""} läuft — Modelle erscheinen danach automatisch im Modelle-Tab.`),u(_e,null),At("activity")}catch(A){he(A.message,!0),x&&(x.disabled=!1,x.textContent="Installieren")}}async function M(m,x){var A,q;u(Re,!0),u(at,x,!0),u(Q,m,!0),u(et,""),u(Ve,8192),u(de,null),u(Ke,null),u(xe,""),u(tt,!0);try{if(u(de,await Se("/api/cookbook/analyze",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo_id:m,ctx:8192})}),!0),(q=(A=t(de))==null?void 0:A.files)!=null&&q.length){const H=t(de).files.find(G=>{var 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Se("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:m,role:x,params_b:A,quant:"Q4_K_M",hf_token:ei()})}),he("Download läuft — Modell erscheint danach automatisch im Modelle-Tab."),At("activity")}catch(H){he(H.message,!0),q.disabled=!1,q.textContent="Installieren"}}function z(){u(_t,null),u(dt,""),u(ht,""),u(ct,[{repo:"",role:"",quant:"Q4_K_M"}],!0),u(it,!0)}function N(m){const x=t(Ae).find(A=>A.id===m);x&&(u(_t,m,!0),u(dt,x.title,!0),u(ht,x.desc||"",!0),u(ct,x.models.map(A=>({repo:A.repo,role:A.role,quant:A.quant||"Q4_K_M"})),!0),u(it,!0))}async function ve(){if(!t(dt).trim())return he("Bitte einen Titel angeben.",!0);const m=t(ct).filter(x=>x.repo.trim());if(!m.length)return he("Mindestens ein Modell (Repo) angeben.",!0);try{t(_t)?(await Se("/api/cookbook/user-recipe/"+encodeURIComponent(t(_t)),{method:"PUT",body:JSON.stringify({title:t(dt),desc:t(ht),models:m})}),he("Setup aktualisiert.")):(await 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Tg.`),[()=>Math.round(t(Ue)/1440)]),p(gt,zt)};O(Ee,gt=>{t(Ue)<60?gt(ye):t(Ue)<1440?gt(st,1):gt(Tt,-1)})}var Dt=i(Ee,2);{var Ot=gt=>{var zt=sc();p(gt,zt)};O(Dt,gt=>{t(le)&>(Ot)})}p(me,je)};O(G,me=>{var Ue;(Ue=t(De))!=null&&Ue.updated&&me(P)})}var W=i(H,2),L=r(W),X=i(q,4);{var ae=me=>{var Ue=oc();p(me,Ue)},ue=me=>{var Ue=ua(),je=Ye(Ue);Ze(je,17,()=>t(De).categories,nt,(Ee,ye)=>{var st=pc(),Tt=r(st),Dt=r(Tt),Ot=r(Dt),gt=i(Tt,2);Ze(gt,21,()=>t(ye).models,nt,(zt,mt)=>{const Kn=U(()=>t(ye).recommended&&t(mt).repo===t(ye).recommended);var ma=uc(),Ka=r(ma);{var pi=Ht=>{var hn=ir();p(Ht,hn)};O(Ka,Ht=>{t(Kn)&&Ht(pi)})}var fi=i(Ka,2),hi=r(fi),gi=r(hi),mi=r(gi),Wi=i(gi,2),bi=r(Wi),_i=i(hi,2),yi=r(_i),xi=i(fi,2);lt(xi,()=>T(t(mt).repo,t(mt).tags),!0);var ki=i(xi,2),ji=r(ki),Nn=i(ki,2);Ze(Nn,17,()=>t(mt).requirements||[],nt,(Ht,hn)=>{var ba=dc(),cl=r(ba);$(()=>h(cl,`⚠ ${t(hn)??""}`)),p(Ht,ba)});var Na=i(Nn,4),Ui=r(Na);{var Hi=Ht=>{var hn=cc();$(()=>ga(hn,"title",`bereits eingerichtet als 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${Ji??""}`)},[()=>t(Ee).id.split("/").pop(),()=>t(Je)[ye]?I(t(Je)[ye]):"warn",()=>t(Je)[ye]?K(t(Je)[ye]):"prüfe…",()=>t(Je)[ye]?C({req_gb:0,tps:0}):"Hardware-Fit…",()=>(t(Ee).downloads||0).toLocaleString()]),S("click",zt,()=>M(t(Ee).id,t(Ee).id.split("/").pop())),p(gt,zt)},Ot=U(()=>_(t(Ee).id,t(Ee).tags));O(Tt,gt=>{t(Ot)&>(Dt)})}p(je,st)}),p(me,Ue)};O(qe,me=>{t(Te).length&&me(ut)})}$(()=>{W.disabled=t(se),h(L,t(se)?"Suche…":"Aktualisieren"),Mt.disabled=t(We),h(wt,t(We)?"Lade…":"Suchen")}),S("click",W,()=>Pt(!0)),S("keydown",Le,me=>me.key==="Enter"&&kt()),Yt(Le,()=>t($e),me=>u($e,me)),On(Qe,()=>t(rt),me=>u(rt,me)),S("click",Mt,kt),p(m,x)};O(Me,m=>{t(V)==="find"&&m(ne)})}var ce=i(Me,2);{var ze=m=>{const x=U(()=>t(_e));var A=Ec(),q=r(A),H=r(q),G=i(H,2),P=r(G),W=i(G,2),L=r(W),X=i(W,2);Ze(X,21,()=>t(x).models,nt,(Oe,Ne)=>{var yt=kc(),Mt=r(yt),wt=r(Mt),vt=r(wt),Et=r(vt),Wt=i(vt,2),Vt=r(Wt),fn=i(Wt,2);lt(fn,()=>T(t(Ne).repo,t(Ne).tags));var qe=i(wt,2);{var ut=ye=>{var 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ut=je=>{const Ee=U(()=>t(de).files.find(Ot=>Ot.fit.level!=="too_tight"&&Ot.filename!==t(xe)));var ye=ua(),st=Ye(ye);{var Tt=Ot=>{var gt=zc(),zt=i(r(gt)),mt=r(zt);$(Kn=>h(mt,`${t(Ee).filename??""} (${Kn??""})`),[()=>K(t(Ee).fit.level)]),S("click",zt,Kn=>{Kn.preventDefault(),u(xe,t(Ee).filename,!0),ie()}),p(Ot,gt)},Dt=Ot=>{var gt=$c();p(Ot,gt)};O(st,Ot=>{t(Ee)?Ot(Tt):Ot(Dt,-1)})}p(je,ye)};O(qe,je=>{var Ee,ye;((Ee=t(Ke))==null?void 0:Ee.fit.level)==="too_tight"&&((ye=t(de))!=null&&ye.files)&&je(ut)})}var me=i(qe,2),Ue=r(me);$(()=>{var je,Ee;bt(me,1,`primary${((je=t(Ke))==null?void 0:je.fit.level)==="too_tight"?" warn":""}`),me.disabled=t(tt),h(Ue,t(tt)?"Starte…":((Ee=t(Ke))==null?void 0:Ee.fit.level)==="too_tight"?"Trotzdem holen (zu groß — nicht empfohlen)":"Herunterladen & Einpflegen")}),S("change",Le,ie),On(Le,()=>t(xe),je=>u(xe,je)),Yt(Ne,()=>t(et),je=>u(et,je)),Yt(vt,()=>t(Ve),je=>u(Ve,je)),S("click",me,ke),p(j,te)},ue=j=>{var te=Dc();p(j,te)};O(L,j=>{var 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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.

`),Kc=g(' '),Nc=g('

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Auswahl aufheben (alle)

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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:

Basis-URL (kopieren und in Jan AI einfügen)

Modell-ID (in Jan AI als „Model name" eintragen)

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),Wc=g('

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),jc=g('

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

Settings → Models → Custom Endpoint → + hinzufügen:

Basis-URL

Modell-ID

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),Uc=g('

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.

Zed herunterladen: zed.dev — kostenlos, native Performance, Windows/macOS/Linux.

',1),Hc=g('

Datei anlegen oder öffnen (OpenCode Desktop nutzt .jsonc — JSON mit Kommentaren):

Windows: %USERPROFILE%\\.config\\opencode\\opencode.jsonc

Den "providers"-Block in die bestehende opencode.jsonc einfügen (nicht die ganze Datei ersetzen). Falls bereits ein "llama-swap"-Eintrag existiert: vorher löschen.

Danach in OpenCode /models → wählen.

OpenCode Desktop: opencode.ai

',1),Jc=g('

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

Basis-URL

Modell-ID

API-Key: ein beliebiger Wert (z.B. local).

Cline für VS Code: VS Code Marketplace · für JetBrains: JetBrains Marketplace

',1),Qc=g('

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

Basis-URL

API-Key

',1),Zc=g('

Bilder einbinden (Vision)

Mit Vision-Modellen kannst du Screenshots oder Fehlerbilder direkt mitschicken.

'),Yc=g('

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),Xc=g('

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.

'),ev=g(''),tv=g('

In Cline: MCP-Einstellungen öffnen (Stecker-Icon in der Cline-Sidebar) → „Add MCP Server" → diesen Block einfügen.

In Claude Code: Block in ~/.claude/settings.json unter "mcpServers" einfügen.

Einmalig auf dem Windows-PC: pip install mcp httpx ausführen — danach mcp_memory.py aus dem Repo-Ordner erreichbar machen (Pfad im Snippet anpassen).

',1),nv=g('

Block in ~/.config/opencode/opencode.json unter "mcpServers" einfügen.

Einmalig: pip install mcp httpx — und Pfad zu mcp_memory.py im Snippet anpassen.

',1),av=g('

Block in die MCP-Config des jeweiligen Tools einfügen. Der Bosgame-Pfad /opt/mission-control/mcp_memory.py ist bereits korrekt — kein weiteres Setup nötig.

'),iv=g(`

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.

Engine-Adresse (für alle Tools)

Wie funktioniert das Auto-Swap?

Gedächtnis-MCP

Neu in v7

Damit Cline, OpenCode und Claude Code sich Projektfakten, Entscheidungen und Präferenzen über Sessions hinweg merken — geteilt über alle Tools, verwaltet im Gedächtnis-Tab.

`,1);function rv(e,n){kn(n,!0);const a=U(()=>ui.value),s=U(()=>{var z;return(((z=t(a))==null?void 0:z.models)||[]).filter(N=>!N.incomplete)});let l=F("zed"),o=F(Lt([])),d=F(""),v=F(!1),c=F("cline"),f=F(Lt(localStorage.getItem("mc_ip_override")||""));function _(z){return/^\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}$/.test(z)}function T(){return location.protocol==="https:"||!_(location.hostname)}function y(){return`http://${t(f).trim()||location.hostname}:8080/v1`}const k=U(y);function I(){const z=t(f).trim();z?localStorage.setItem("mc_ip_override",z):localStorage.removeItem("mc_ip_override")}const K=U(()=>Te(t(c))),C=U(()=>t(o).length?t(o):t(s).map(z=>z.name)),V=U(()=>t(C)[0]||"coder"),Ae=U(()=>{var z;return(z=t(s).find(N=>{var ve,oe;return(oe=(ve=N.meta)==null?void 0:ve.caps)==null?void 0:oe.includes("Bild")}))==null?void 0:z.name});function Ce(z,N){const oe=(N.length?t(s).filter(re=>N.includes(re.name)):t(s).length?t(s):[{name:"coder",meta:{}}]).map(re=>{var E,Y;const we=(((E=re.meta)==null?void 0:E.caps)||[]).some(fe=>/Bild|Vision/i.test(fe)),pe=((Y=re.meta)==null?void 0:Y.ctx)||131072;return` { "name": "${re.name}", "display_name": "${re.name}", "max_tokens": ${pe}${we?', "capabilities": { "tools": true, "images": true }':""} }`}).join(`, `);return`"language_models": { "openai_compatible": { "bosgame": { "api_url": "${z}", "available_models": [ ${oe} ] } } }`}function Be(z,N){const oe=(N.length?t(s).filter(re=>N.includes(re.name)):t(s).length?t(s):[{name:"coder",meta:{}}]).map(re=>{var pe;const we=((pe=re.meta)==null?void 0:pe.ctx)||131072;return` "${re.name}": { "name": "${re.name}", "contextWindowSize": ${we} }`}).join(`, `);return`"providers": { "llama-swap": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Bosgame (llama-swap)", "options": { "baseURL": "${z}", "apiKey": "local" }, "models": { ${oe} } } }`}function De(z,N){return`{ "models": [ ${(N.length?t(s).filter(re=>N.includes(re.name)):t(s).length?t(s):[{name:"coder",meta:{}}]).map(re=>` { "title": "llama-swap / ${re.name}", "provider": "openai", "model": "${re.name}", "apiBase": "${z}", "apiKey": "local" }`).join(`, `)} ] }`}async function se(){u(d,"Teste…");try{const z=await Se("/api/integration/test");u(v,z.ok,!0),u(d,z.ok?`✓ Verbunden — ${z.models.length} Modell(e): ${z.models.join(", ")}`:`✗ Keine Verbindung: ${z.error}`,!0)}catch(z){u(v,!1),u(d,"✗ "+z.message)}}function le(z){var ve;const N=z.querySelector("code");N&&((ve=navigator.clipboard)==null||ve.writeText(N.textContent||""))}function $e(z){var N;(N=navigator.clipboard)==null||N.writeText(z.value)}function Te(z){return`{ "mcpServers": { "mission-control-memory": { "command": "${z==="bosgame"?"/opt/mission-control/.venv/bin/python":"python"}", "args": ["${z==="bosgame"?"/opt/mission-control/mcp_memory.py":"C:\\\\Users\\\\\\\\mission-control\\\\mcp_memory.py"}"], "env": { "MC_URL": "http://192.168.178.151:9000" } } } }`}var We=iv(),rt=i(Ye(We),2),Je=i(r(rt),6),R=r(Je),_e=i(R,2),Re=i(Je,2),at=r(Re),Q=i(Re,2);{var de=z=>{var N=Fc();p(z,N)},xe=U(()=>T());O(Q,z=>{t(xe)&&z(de)})}var et=i(Q,2),Ve=r(et),tt=i(Ve,2);{var Ke=z=>{var N=Kc(),ve=r(N);$(()=>{St(N,`color:${t(v)?"#7ee29a":"#ff9b95"}`),h(ve,t(d))}),p(z,N)};O(tt,z=>{t(d)&&z(Ke)})}var it=i(rt,2),dt=i(r(it),2);Ze(dt,20,()=>[["⚡","Kein manuelles Starten nötig",'Wenn du in Zed oder OpenCode „coder" auswählst und eine Anfrage sendest, lädt llama-swap das Modell automatisch — in ca. 2–5 Sekunden.'],["🔄","Modelle wechseln sich automatisch ab","Rufst du ein anderes Modell auf, entlädt llama-swap das aktuelle (nach TTL-Ablauf) und lädt das neue. Es läuft immer nur eines gleichzeitig."],["🧠","Zwei Modelle gleichzeitig aktiv halten","Du hast 124 GB RAM — genug für z.B. Scout 8B (~5 GB) dauerhaft geladen + ein größeres Modell das swappt. Dafür beim Scout im Modelle-Tab → Konfigurieren die TTL auf 99999 setzen."]],nt,(z,N)=>{var ve=U(()=>En(N,3));let oe=()=>t(ve)[0],re=()=>t(ve)[1],we=()=>t(ve)[2];var pe=Nc(),E=r(pe),Y=r(E),fe=i(E,2),Me=r(fe),ne=r(Me),ce=i(Me,2),ze=r(ce);$(()=>{h(Y,oe()),h(ne,re()),h(ze,we())}),p(z,pe)});var ht=i(it,2);{var ct=z=>{var N=Yc(),ve=Ye(N),oe=r(ve),re=i(r(oe),2),we=r(re),pe=i(oe,4);Ze(pe,21,()=>t(s),nt,(G,P)=>{const W=U(()=>t(o).includes(t(P).name));var L=qc(),X=r(L);$(()=>{St(L,`cursor:pointer;${t(W)?"background:rgba(45,212,191,.2);border-color:var(--accent);color:var(--accent)":""}`),h(X,t(P).name)}),S("click",L,()=>u(o,t(W)?t(o).filter(ae=>ae!==t(P).name):[...t(o),t(P).name],!0)),S("keydown",L,ae=>ae.key==="Enter"&&u(o,t(W)?t(o).filter(ue=>ue!==t(P).name):[...t(o),t(P).name],!0)),p(G,L)});var E=i(pe,2);{var Y=G=>{var P=Gc(),W=r(P);S("click",W,L=>{L.preventDefault(),u(o,[],!0)}),p(G,P)};O(E,G=>{t(o).length&&G(Y)})}var fe=i(ve,2),Me=i(r(fe),6);Ze(Me,20,()=>[["janai","Jan AI","Einfachstes Chat-Interface — Desktop-App, kein Setup"],["openwebui","OpenWebUI","Browser-Chat für Teams — mehr Features, mehr Setup"]],nt,(G,P)=>{var W=U(()=>En(P,3));let L=()=>t(W)[0],X=()=>t(W)[1],ae=()=>t(W)[2];var ue=ns(),j=r(ue),te=r(j),Le=i(j,2),Qe=r(Le);$(()=>{bt(ue,1,`card-btn${t(l)===L()?" cb-best":""}`),h(te,X()),h(Qe,ae())}),S("click",ue,()=>u(l,L(),!0)),p(G,ue)});var ne=i(Me,4);Ze(ne,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"]],nt,(G,P)=>{var W=U(()=>En(P,3));let L=()=>t(W)[0],X=()=>t(W)[1],ae=()=>t(W)[2];var ue=ns(),j=r(ue),te=r(j),Le=i(j,2),Qe=r(Le);$(()=>{bt(ue,1,`card-btn${t(l)===L()?" cb-best":""}`),h(te,X()),h(Qe,ae())}),S("click",ue,()=>u(l,L(),!0)),p(G,ue)});var ce=i(fe,2),ze=i(r(ce),2);{var Pe=G=>{var P=Vc(),W=i(Ye(P),6),L=r(W),X=i(L,2),ae=i(W,4),ue=r(ae),j=i(ue,2);$(()=>{Gn(L,t(k)),Gn(ue,t(V))}),S("click",X,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),S("click",j,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),p(G,P)},w=G=>{const P=U(()=>De(t(k),t(C)));var W=Wc(),L=i(Ye(W),4),X=r(L),ae=i(X,2),ue=r(ae),j=r(ue),te=i(L,2),Le=i(r(te)),Qe=r(Le);$(()=>{h(j,t(P)),h(Qe,`llama-swap / ${t(V)??""}`)}),S("click",X,Oe=>le(Oe.currentTarget.parentElement)),p(G,W)},ee=G=>{var P=jc(),W=i(Ye(P),6),L=r(W),X=i(L,2),ae=i(W,4),ue=r(ae),j=i(ue,2),te=i(ae,2),Le=i(r(te),3),Qe=r(Le);$(()=>{Gn(L,t(k)),Gn(ue,t(V)),h(Qe,t(V))}),S("click",X,Oe=>$e(Oe.currentTarget.previousElementSibling)),S("click",j,Oe=>$e(Oe.currentTarget.previousElementSibling)),p(G,P)},ge=G=>{const P=U(()=>Ce(t(k),t(C)));var W=Uc(),L=i(Ye(W),4),X=r(L),ae=i(X,2),ue=r(ae),j=r(ue),te=i(L,4),Le=i(r(te)),Qe=r(Le);$(()=>{h(j,t(P)),h(Qe,`bosgame / ${t(V)??""}`)}),S("click",X,Oe=>le(Oe.currentTarget.parentElement)),p(G,W)},m=G=>{const P=U(()=>Be(t(k),t(C)));var W=Hc(),L=i(Ye(W),6),X=r(L),ae=i(X,2),ue=r(ae),j=r(ue),te=i(L,2),Le=i(r(te),3),Qe=r(Le);$(()=>{h(j,t(P)),h(Qe,`llama-swap/${t(V)??""}`)}),S("click",X,Oe=>le(Oe.currentTarget.parentElement)),p(G,W)},x=G=>{var P=Jc(),W=i(Ye(P),4),L=r(W),X=i(L,2),ae=i(W,4),ue=r(ae),j=i(ue,2);$(()=>{Gn(L,t(k)),Gn(ue,t(V))}),S("click",X,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),S("click",j,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),p(G,P)},A=G=>{var P=Qc(),W=i(Ye(P),4),L=r(W),X=i(L,2),ae=i(W,4),ue=r(ae),j=i(ue,2);$(()=>Gn(L,t(k))),S("click",X,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),S("click",j,te=>$e(te.currentTarget.previousElementSibling)),p(G,P)};O(ze,G=>{t(l)==="janai"?G(Pe):t(l)==="continue"?G(w,1):t(l)==="antigravity"?G(ee,2):t(l)==="zed"?G(ge,3):t(l)==="opencode"?G(m,4):t(l)==="cline"?G(x,5):t(l)==="openwebui"&&G(A,6)})}var q=i(ce,2);{var H=G=>{const P=U(()=>`curl ${t(k)}/chat/completions \\ -H "Content-Type: application/json" \\ -d '{ "model": "${t(Ae)}", "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=Zc(),L=r(W),X=i(r(L),2),ae=r(X);lt(ae,()=>Bt("check"));var ue=i(ae),j=i(L,4),te=r(j),Le=i(te,2),Qe=r(Le),Oe=r(Qe);$(()=>{h(ue,` „${t(Ae)??""}" bereit`),h(Oe,t(P))}),S("click",te,Ne=>le(Ne.currentTarget.parentElement)),p(G,W)};O(q,G=>{t(Ae)&&G(H)})}$(()=>h(we,t(o).length?`${t(o).length} von ${t(s).length} ausgewählt`:"alle werden eingeschlossen")),p(z,N)},_t=z=>{var N=Xc(),ve=i(r(N),2),oe=i(r(ve),4);S("click",oe,()=>{var re;return(re=document.querySelector(".nav-item[data-view='cookbook']"))==null?void 0:re.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}),p(z,N)};O(ht,z=>{t(s).length?z(ct):z(_t,-1)})}var At=i(ht,2),xt=i(r(At),2),Pt=i(r(xt)),Ct=i(xt,2);Ze(Ct,20,()=>[["cline","Cline / Claude Code","Windows — Tools auf dem Entwicklungs-PC"],["opencode","OpenCode","Windows — Terminal-Agent"],["bosgame","Direkt am Bosgame","Wenn das Tool am Server läuft"]],nt,(z,N)=>{var ve=U(()=>En(N,3));let oe=()=>t(ve)[0],re=()=>t(ve)[1],we=()=>t(ve)[2];var pe=ev(),E=r(pe),Y=r(E),fe=i(E,2),Me=r(fe);$(()=>{bt(pe,1,`card-btn${t(c)===oe()?" cb-best":""}`),h(Y,re()),h(Me,we())}),S("click",pe,()=>u(c,oe(),!0)),p(z,pe)});var kt=i(Ct,2),B=r(kt),Z=i(B,2),D=r(Z),J=r(D),M=i(kt,2);{var ie=z=>{var N=tv();p(z,N)},ke=z=>{var N=nv();p(z,N)},Ie=z=>{var N=av();p(z,N)};O(M,z=>{t(c)==="cline"?z(ie):t(c)==="opencode"?z(ke,1):z(Ie,-1)})}$(()=>{Gn(R,t(k)),h(J,t(K))}),S("click",_e,z=>{const N=z.currentTarget.previousElementSibling;$e(N)}),S("input",at,I),Yt(at,()=>t(f),z=>u(f,z)),S("click",Ve,se),S("click",Pt,z=>{var N;z.preventDefault(),(N=document.querySelector(".nav-item[data-view='memory']"))==null||N.click()}),S("click",B,z=>le(z.currentTarget.parentElement)),p(e,We),wn()}$n(["click","input","keydown"]);var sv=g('

'),lv=g('

Für dich: Upgrades

Neuere Modelle, die ein installiertes ersetzen können.

'),ov=g('

Lade News… (erstes Laden kann kurz dauern)

'),dv=g('

'),cv=g('

Keine News geladen

Die Quellen sind gerade nicht erreichbar — später nochmal probieren.

'),vv=g('für dich'),uv=g('

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News

Aktuelles aus der Local-LLM-Welt — aus kuratierten Quellen.

',1);function hv(e,n){kn(n,!0);let a=F(Lt([])),s=F(Lt([])),l=F(!0),o=F("");const d=se=>se==="perfect"?"ok":se==="marginal"?"warn":"bad";function v(se){const le=Math.max(0,Date.now()/1e3-se);return le<60?le+"s":le<3600?Math.floor(le/60)+"m":le<86400?Math.floor(le/3600)+"h":Math.floor(le/86400)+"d"}async function c(){u(l,!0),u(o,"");try{u(a,(await Se("/api/news")).items||[],!0)}catch(se){u(o,se.message||"Fehler beim Laden",!0)}finally{u(l,!1)}}async function f(){try{u(s,(await Se("/api/cookbook/upgrades")).upgrades||[],!0)}catch{u(s,[],!0)}}async function _(se,le){var $e;le.disabled=!0,le.textContent="Starte…";try{await Se("/api/cookbook/install-model",{method:"POST",body:JSON.stringify({repo:se.repo,role:se.role,params_b:se.params_b,quant:se.quant,hf_token:ei()})}),($e=document.querySelector(".nav-item[data-view='activity']"))==null||$e.dispatchEvent(new MouseEvent("click"))}catch(Te){le.disabled=!1,le.textContent="Installieren",alert("Fehler: "+Te.message)}}function T(){c(),f()}vi(()=>{c(),f()});var y=fv(),k=Ye(y),I=i(r(k),2),K=i(k,2);{var C=se=>{var le=lv(),$e=r(le),Te=i(r($e),2),We=r(Te),rt=i($e,4);Ze(rt,21,()=>t(s),nt,(Je,R)=>{var _e=sv(),Re=r(_e),at=r(Re),Q=r(at),de=r(Q),xe=i(Q,2),et=r(xe),Ve=i(at,2),tt=r(Ve),Ke=i(Re,2);$(it=>{h(de,t(R).name),bt(xe,1,`fit-badge ${it??""}`),h(et,t(R).fit.text),h(tt,`Ersetzt dein „${t(R).old??""}". ${t(R).why??""}`)},[()=>d(t(R).fit.level)]),S("click",Ke,it=>_(t(R),it.currentTarget)),p(Je,_e)}),$(()=>h(We,t(s).length)),p(se,le)};O(K,se=>{t(s).length&&se(C)})}var V=i(K,2);{var Ae=se=>{var le=ov();p(se,le)},Ce=se=>{var le=dv(),$e=r(le);$(()=>h($e,t(o))),p(se,le)},Be=se=>{var le=cv();p(se,le)},De=se=>{var le=pv();Ze(le,21,()=>t(a),nt,($e,Te,We)=>{var rt=uv();bt(rt,1,`news-card${We===0?" featured":""}`);var Je=r(rt),R=r(Je),_e=r(R),Re=i(R,2);{var at=Ve=>{var tt=vv();p(Ve,tt)};O(Re,Ve=>{t(Te).relevant&&Ve(at)})}var Q=i(Re,2),de=r(Q),xe=i(Je,2),et=r(xe);$(Ve=>{ga(rt,"href",t(Te).link),h(_e,t(Te).source),h(de,Ve),h(et,t(Te).title)},[()=>t(Te).ts?v(t(Te).ts):""]),p($e,rt)}),p(se,le)};O(V,se=>{t(l)?se(Ae):t(o)?se(Ce,1):t(a).length?se(De,-1):se(Be,2)})}S("click",I,T),p(e,y),wn()}$n(["click"]);const as=[{label:"Einstieg",tutorials:[["Dein erster Workflow — in 3 Schritten",`

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.
Verbinden: Tab Verbinden → Tool wählen → Config-Snippet kopieren und einfügen. Verbindung testen bestätigt, dass alles klappt.
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):

Neuen Chat starten — der einfachste Reset.
Vorher: „Fasse kurz zusammen was wir bisher erreicht haben" — dann diesen Stand in den neuen Chat einfügen.
Kontext vergrößern: Tab Modelle → Konfigurieren → 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:

Config-Snippet holen: Tab Verbinden → OpenCode auswählen → Snippet kopieren und in ~/.config/opencode/opencode.json einfügen.
OpenCode starten: Terminal öffnen, opencode eintippen — immer im Projektordner starten, damit der Agent deine Dateien sieht.
Modell wählen: /models eintippen → llama-swap/coder auswählen.
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:

Das Cline-Panel öffnen (Roboter-Icon in der Seitenleiste).
Provider „OpenAI Compatible" wählen.
Tab Verbinden → Cline / Cursor → Basis-URL und Modell-ID kopieren und eintragen.
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.

Jan AI installieren: jan.ai → Download → Doppelklick-Installer (Windows/macOS/Linux).
Remote-Modell hinzufügen: In der linken Leiste auf das Hub-Icon → oben rechts + Remote-Modell.
Verbindung eintragen: Tab Verbinden → Jan AI auswählen → Basis-URL und Modell-ID kopieren und in Jan einfügen.
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.

Extension installieren: VS Code → Extensions → „Continue" suchen → Installieren.
Oder: continue.dev
Config holen: Tab Verbinden → Continue auswählen → Snippet kopieren und in ~/.continue/config.json einfügen.
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.

Antigravity installieren: antigravityide.net → Download → läuft wie VS Code.
Eigenen Endpoint einrichten: Settings → Models → Custom Endpoint → + hinzufügen.
Verbindung eintragen: Tab Verbinden → Antigravity auswählen → Basis-URL und Modell-ID kopieren und eintragen.
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):

OpenWebUI im Browser öffnen → Admin Panel → Connections.
+ OpenAI-Verbindung → Tab Verbinden → OpenWebUI → Basis-URL kopieren.
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:

WO: Welche Datei / welcher Ordner / welches Feature
WAS: Was ist das genaue Problem oder Ziel
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:

skills.sh

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.

SkillHub

KI-bewertete Skills (S/A/B-Ranking nach Qualität, Klarheit, Wirkung). Kleinerer Katalog, höhere Signal-Qualität.

cursor.directory

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:

Session starten: „Lies AGENTS.md und SAVEPOINT.md und mach weiter."
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 Verbinden → Verbindung 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.

`]]}],gv=[["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 mv=g('

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Guide

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

Begriffe kurz erklärt

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Import aus Claude / Gemini / ChatGPT

Füge Erkenntnisse aus anderen KI-Sessions ein — jede Zeile wird ein eigener Eintrag.

Einträge (eine Zeile = ein Eintrag)

Kategorie für alle Einträge

Quelle

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Neuer Eintrag

Inhalt Kategorie

Strg+Enter zum Speichern

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Gedächtnis

Fakten, Entscheidungen und Kontext — geteilt von allen KI-Tools via MCP.

Filter:

Wie KI-Tools dieses Gedächtnis nutzen

Cline, OpenCode und Claude Code greifen über den Memory MCP-Server auf diese Einträge zu. Beim Start einer Session lädt der Agent automatisch alle Einträge — er kennt dann deinen Stack, deine Präferenzen und frühere Entscheidungen. Den Setup-Guide findest du unter Verbinden → Gedächtnis-MCP.

Über mich = wer du bist, Präferenzen · Verhalten = Regeln für alle KI-Tools · Stabil = Projektfakten · Versioniert = Tech-Versionen · Temporär = 7 Tage, dann weg

`,1);function Lv(e,n){kn(n,!0);let a=F(Lt([])),s=F(!0),l=F("all"),o=F(!1),d=F(""),v=F("stable"),c=F(null),f=F(""),_=F("stable"),T=F(!1),y=F(""),k=F("stable"),I=F("import"),K=F(!1);const C=U(()=>t(y).split(` `).map(D=>D.trim()).filter(D=>D.length>0)),V=U(()=>t(l)==="all"?t(a):t(a).filter(D=>D.category===t(l))),Ae={user:{label:"Über mich",color:"#a78bfa"},instruction:{label:"Verhalten",color:"#fb923c"},stable:{label:"Stabil",color:"var(--accent)"},versioned:{label:"Versioniert",color:"#f59e0b"},ephemeral:{label:"Temporär",color:"var(--mut)"}};function Ce(D){const J=Math.floor((Date.now()-new Date(D).getTime())/1e3);return J<60?"gerade eben":J<3600?`vor ${Math.floor(J/60)} Min`:J<86400?`vor ${Math.floor(J/3600)} Std`:`vor ${Math.floor(J/86400)} Tagen`}function Be(D){return t(a).filter(J=>J.category===D).length}async function De(){try{u(a,await Se("/api/memory"),!0)}catch(D){he("Laden fehlgeschlagen: "+D.message,!0)}finally{u(s,!1)}}async function se(){if(t(d).trim())try{const D=await Se("/api/memory",{method:"POST",body:JSON.stringify({content:t(d).trim(),category:t(v),source:"manual"})});u(a,[D,...t(a)],!0),u(d,""),u(v,"stable"),u(o,!1),he("Gespeichert")}catch(D){he("Fehler: "+D.message,!0)}}async function le(D){try{const J=await Se(`/api/memory/${D.id}`,{method:"PUT",body:JSON.stringify({content:t(f),category:t(_)})});u(a,t(a).map(M=>M.id===D.id?J:M),!0),u(c,null),he("Aktualisiert")}catch(J){he("Fehler: "+J.message,!0)}}async function $e(D){if(await rn({title:"Eintrag löschen?",body:`„${D.content.length>80?D.content.slice(0,80)+"…":D.content}" wird dauerhaft entfernt.`,danger:!0}))try{await Se(`/api/memory/${D.id}`,{method:"DELETE"}),u(a,t(a).filter(M=>M.id!==D.id),!0),he("Gelöscht")}catch(M){he("Fehler: "+M.message,!0)}}function Te(D){u(c,D.id,!0),u(f,D.content,!0),u(_,D.category,!0)}let We=F(!1);async function rt(){u(We,!0);try{const D=await Se("/api/memory/dedupe",{method:"POST",body:JSON.stringify({apply:!1})});if(D.duplicate_count===0){he("Keine Dubletten gefunden 🎉");return}if(!await rn({title:`${D.duplicate_count} Dubletten entfernen?`,body:`${D.duplicate_count} doppelte Einträge werden gelöscht; die ${D.groups.length} vollständigeren bleiben erhalten. Nur exakte/enthaltene/sehr ähnliche Einträge derselben Kategorie.`,danger:!0}))return;const M=await Se("/api/memory/dedupe",{method:"POST",body:JSON.stringify({apply:!0})});he(`${M.removed} Dubletten entfernt`),await De()}catch(D){he("Fehler: "+D.message,!0)}finally{u(We,!1)}}async function Je(){if(t(C).length===0)return;u(K,!0);let D=0;for(const J of t(C))try{const M=await Se("/api/memory",{method:"POST",body:JSON.stringify({content:J,category:t(k),source:t(I)})});u(a,[M,...t(a)],!0),D++}catch{}u(K,!1),u(T,!1),u(y,""),he(`${D} von ${t(C).length} Einträgen importiert`)}di(()=>{De()});var R=Iv(),_e=Ye(R),Re=i(r(_e),2),at=r(Re),Q=r(at),de=i(at,2),xe=r(de),et=i(de,2),Ve=r(et),tt=i(_e,2);{var Ke=D=>{var J=Sv(),M=i(r(J),6);ga(M,"placeholder",`Tobi arbeitet am liebsten abends. Projektsprache: Deutsch. Bosgame M5 läuft mit Ubuntu 26.04. ...`);var ie=i(M,2),ke=r(ie),Ie=i(r(ke),2),z=r(Ie);z.value=z.__value="user";var N=i(z);N.value=N.__value="instruction";var ve=i(N);ve.value=ve.__value="stable";var oe=i(ve);oe.value=oe.__value="versioned";var re=i(oe);re.value=re.__value="ephemeral";var we=i(ke,2),pe=i(r(we),2),E=r(pe);E.value=E.__value="import";var Y=i(E);Y.value=Y.__value="claude";var fe=i(Y);fe.value=fe.__value="gemini";var Me=i(fe);Me.value=Me.__value="chatgpt";var ne=i(Me);ne.value=ne.__value="manual";var ce=i(ie,2);{var ze=m=>{var x=wv(),A=r(x);$(()=>h(A,`${t(C).length??""} Eintrag/Einträge erkannt`)),p(m,x)};O(ce,m=>{t(C).length>0&&m(ze)})}var Pe=i(ce,2),w=r(Pe),ee=r(w),ge=i(w,2);$(()=>{w.disabled=t(C).length===0||t(K),h(ee,t(K)?"Importiere…":`${t(C).length} Einträge speichern`)}),Yt(M,()=>t(y),m=>u(y,m)),On(Ie,()=>t(k),m=>u(k,m)),On(pe,()=>t(I),m=>u(I,m)),S("click",w,Je),S("click",ge,()=>{u(T,!1),u(y,"")}),p(D,J)};O(tt,D=>{t(T)&&D(Ke)})}var it=i(tt,2);{var dt=D=>{var J=Mv(),M=i(r(J),4),ie=i(M,4),ke=r(ie);ke.value=ke.__value="user";var Ie=i(ke);Ie.value=Ie.__value="instruction";var z=i(Ie);z.value=z.__value="stable";var N=i(z);N.value=N.__value="versioned";var ve=i(N);ve.value=ve.__value="ephemeral";var oe=i(ie,2),re=r(oe),we=i(re,2);$(pe=>re.disabled=pe,[()=>!t(d).trim()]),S("keydown",M,pe=>{pe.key==="Enter"&&(pe.ctrlKey||pe.metaKey)&&se()}),Yt(M,()=>t(d),pe=>u(d,pe)),On(ie,()=>t(v),pe=>u(v,pe)),S("click",re,se),S("click",we,()=>{u(o,!1),u(d,"")}),p(D,J)};O(it,D=>{t(o)&&D(dt)})}var ht=i(it,2),ct=r(ht),_t=i(r(ct),2);Ze(_t,17,()=>[["all","Alle","",t(a).length],["user","Über mich","#a78bfa",Be("user")],["instruction","Verhalten","#fb923c",Be("instruction")],["stable","Stabil","var(--accent)",Be("stable")],["versioned","Versioniert","#f59e0b",Be("versioned")],["ephemeral","Temporär","var(--mut)",Be("ephemeral")]],nt,(D,J)=>{var M=U(()=>En(t(J),4));let ie=()=>t(M)[0],ke=()=>t(M)[1],Ie=()=>t(M)[2],z=()=>t(M)[3];var N=Ev(),ve=r(N),oe=i(ve),re=r(oe);$(()=>{St(N,`cursor:pointer;${t(l)===ie()?`background:rgba(45,212,191,.12);border-color:${Ie()||"var(--accent)"};color:${Ie()||"var(--accent)"}`:""}`),h(ve,`${ke()??""} `),h(re,z())}),S("click",N,()=>u(l,ie(),!0)),S("keydown",N,we=>we.key==="Enter"&&u(l,ie(),!0)),p(D,N)});var At=i(ht,2);{var xt=D=>{var J=Av();p(D,J)},Pt=D=>{var J=Tv(),M=r(J),ie=r(M),ke=r(ie),Ie=i(ie,2),z=r(Ie),N=i(Ie,2);{var ve=oe=>{var re=Cv();S("click",re,()=>u(o,!0)),p(oe,re)};O(N,oe=>{t(a).length===0&&oe(ve)})}$(()=>{h(ke,t(a).length===0?"Noch keine Einträge":"Keine Treffer"),h(z,t(a).length===0?'Klicke „+ Eintrag" um manuell etwas zu speichern, oder verbinde ein KI-Tool via MCP.':"Andere Kategorie wählen oder Eintrag anlegen.")}),p(D,J)},Ct=D=>{var J=Dv();Ze(J,23,()=>t(V),M=>M.id,(M,ie,ke)=>{var Ie=Pv(),z=r(Ie);{var N=oe=>{var re=zv(),we=Ye(re),pe=i(we,2),E=r(pe);E.value=E.__value="user";var Y=i(E);Y.value=Y.__value="instruction";var fe=i(Y);fe.value=fe.__value="stable";var Me=i(fe);Me.value=Me.__value="versioned";var ne=i(Me);ne.value=ne.__value="ephemeral";var ce=i(pe,2),ze=r(ce),Pe=i(ze,2);Yt(we,()=>t(f),w=>u(f,w)),On(pe,()=>t(_),w=>u(_,w)),S("click",ze,()=>le(t(ie))),S("click",Pe,()=>u(c,null)),p(oe,re)},ve=oe=>{var re=$v(),we=r(re),pe=r(we),E=r(pe),Y=i(pe,2),fe=r(Y),Me=r(fe),ne=i(fe,2),ce=r(ne),ze=i(ne,2),Pe=r(ze),w=i(we,2),ee=r(w),ge=i(ee,2);$(m=>{var x,A,q;h(E,t(ie).content),St(fe,`border-color:${(((x=Ae[t(ie).category])==null?void 0:x.color)||"var(--mut)")??""};color:${(((A=Ae[t(ie).category])==null?void 0:A.color)||"var(--mut)")??""}`),h(Me,((q=Ae[t(ie).category])==null?void 0:q.label)||t(ie).category),h(ce,t(ie).source),h(Pe,m)},[()=>Ce(t(ie).updated_at)]),S("click",ee,()=>Te(t(ie))),S("click",ge,()=>$e(t(ie))),p(oe,re)};O(z,oe=>{t(c)===t(ie).id?oe(N):oe(ve,-1)})}$(()=>St(Ie,`padding:14px 16px;${t(ke){t(s)?D(xt):t(V).length===0?D(Pt,1):D(Ct,-1)})}var kt=i(At,2),B=i(r(kt),2),Z=i(r(B),3);$(()=>{at.disabled=t(We),h(Q,t(We)?"…":"🧹 Aufräumen"),h(xe,t(T)?"Abbrechen":"⇩ Import"),h(Ve,t(o)?"Abbrechen":"+ Eintrag")}),S("click",at,rt),S("click",de,()=>{u(T,!t(T)),u(o,!1),u(y,"")}),S("click",et,()=>{u(o,!t(o)),u(T,!1),u(d,"")}),S("click",Z,D=>{var J;D.preventDefault(),(J=document.querySelector(".nav-item[data-view='connect']"))==null||J.click()}),p(e,R),wn()}$n(["click","keydown"]);var is=g(' '),Ov=g(' Sessions'),Bv=g(' Nachrichten'),Rv=g(' Tool-Calls'),Fv=g(' Tokens'),Kv=g(' aktiv'),Nv=g('

'),qv=g('

Meistgenutzte Tools

',1),Gv=g('

Aktivität (letzte 30 Tage)

'),Vv=g('

'),Wv=g('

'),jv=g('

'),Uv=g('

Was Hermes über dich gelernt hat (automatisches Profil)

'),Hv=g(`

Keine geplanten Jobs. Hermes kann selbst welche anlegen — sag ihm z. B. „Erinnere mich jeden Morgen um 9 Uhr an die offenen Modell-Upgrades".

`),Jv=g(' '),Qv=g(`

`),Zv=g('

'),Yv=g('

Keine Skills geladen (oder Agent offline).

'),Xv=g(' '),eu=g(' '),tu=g('

'),nu=g('

'),au=g('

Agent-Cockpit

Status

Hermes-Gateway-Dienst (:8642) auf dem Bosgame

Geplante Aufgaben

Skills

'),iu=g('

pip install faster-whisper

'),ru=g('

'),su=g('

4. Bosgame-Key eintragen (in Windows PowerShell):

'),lu=g('

SSH-Key nicht gefunden — bitte auf dem Bosgame generieren: ssh-keygen -t ed25519 -C "hermes-agent@bosgame" -f ~/.ssh/id_ed25519_hermes_agent -N ""

'),ou=g('

Einrichtung (einmalig, ~3 Minuten):

1. PowerShell als Admin — OpenSSH Server installieren:

Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0

2. Dienst starten und dauerhaft aktivieren:

3. SSH-Ordner erstellen:

5. Windows-IP in Mission Control Env-Var setzen:

HERMES_WINDOWS_HOST=192.168.178.XXX

'),du=g('

Hermes Setup-Wizard

Whisper (Sprache → Text)

faster-whisper muss auf dem Bosgame installiert sein

Piper TTS (Text → Sprache)

Piper-Binary + deutsche Stimme

Windows SSH-Verbindung

Damit Hermes Dateien auf deinem Windows-PC ändern kann

'),cu=g(''),vu=g(`

Hermes-Agent offline

Der Hermes-Gateway (:8642) bzw. das Dashboard (:9119) ist nicht erreichbar. Status im Cockpit prüfen oder den Dienst neu starten.

`),uu=g('

Hermes

',1);function pu(e,n){kn(n,!0);let a=F(null),s=F(!1),l=F(!1),o=F(!1),d=F(null),v=F(Lt([])),c=F(Lt([])),f=F(null),_=F(null),T=F("");async function y(){try{u(a,await Se("/api/hermes/status"),!0)}catch{u(a,null)}}async function k(){try{const Q=await Se("/api/hermes/pubkey");u(T,Q.pubkey,!0)}catch{u(T,"")}}async function I(){u(o,!0);try{const[Q,de,xe,et,Ve]=await Promise.all([Se("/api/hermes/agent"),Se("/api/hermes/cron"),Se("/api/hermes/skills"),Se("/api/hermes/learned"),Se("/api/hermes/insights")]);u(d,Q,!0),u(v,de.jobs||[],!0),u(c,xe.skills||[],!0),u(f,et,!0),u(_,Ve,!0)}catch{u(d,null)}u(o,!1)}let K=U(()=>[...t(c)].sort((Q,de)=>(de.use_count||0)-(Q.use_count||0)||(Q.name||"").localeCompare(de.name||""))),C=U(()=>t(c).filter(Q=>(Q.status||"").includes("enabled")).length);function V(){var Q;(Q=navigator.clipboard)==null||Q.writeText(t(T)),he("SSH-Key kopiert")}di(()=>{y()});var Ae=uu(),Ce=Ye(Ae),Be=i(r(Ce),2),De=r(Be),se=r(De),le=i(De,2),$e=i(le,2),Te=i(Ce,2);{var We=Q=>{var de=au(),xe=r(de),et=i(r(xe),2),Ve=r(et),tt=i(xe,2),Ke=r(tt),it=i(r(Ke),2),dt=r(it),ht=r(dt),ct=i(dt,2),_t=r(ct),At=i(ct,2);{var xt=ne=>{var ce=is(),ze=r(ce);$(()=>h(ze,`Ticker vor ${t(d).heartbeat_age_s??""}s`)),p(ne,ce)};O(At,ne=>{var ce;((ce=t(d))==null?void 0:ce.heartbeat_age_s)!=null&&ne(xt)})}var Pt=i(At,2);{var Ct=ne=>{var ce=is(),ze=r(ce);$(Pe=>{ga(ce,"title",t(d).version),h(ze,Pe)},[()=>t(d).version.split(" · ")[0]]),p(ne,ce)};O(Pt,ne=>{var ce;(ce=t(d))!=null&&ce.version&&ne(Ct)})}var kt=i(tt,2);{var B=ne=>{var ce=Gv(),ze=i(r(ce),2),Pe=r(ze);{var w=L=>{var X=Ov(),ae=r(X),ue=r(ae);$(()=>h(ue,t(_).sessions)),p(L,X)};O(Pe,L=>{t(_).sessions&&L(w)})}var ee=i(Pe,2);{var ge=L=>{var X=Bv(),ae=r(X),ue=r(ae);$(()=>h(ue,t(_).messages)),p(L,X)};O(ee,L=>{t(_).messages&&L(ge)})}var m=i(ee,2);{var x=L=>{var X=Rv(),ae=r(X),ue=r(ae);$(()=>h(ue,t(_).tool_calls)),p(L,X)};O(m,L=>{t(_).tool_calls&&L(x)})}var A=i(m,2);{var q=L=>{var X=Fv(),ae=r(X),ue=r(ae);$(()=>h(ue,t(_).total_tokens)),p(L,X)};O(A,L=>{t(_).total_tokens&&L(q)})}var H=i(A,2);{var G=L=>{var X=Kv(),ae=r(X),ue=r(ae);$(()=>h(ue,t(_).active_time)),p(L,X)};O(H,L=>{t(_).active_time&&L(G)})}var P=i(ze,2);{var W=L=>{var X=qv(),ae=i(Ye(X),2);Ze(ae,21,()=>t(_).top_tools.slice(0,6),nt,(ue,j)=>{var te=Nv(),Le=r(te),Qe=r(Le),Oe=i(Le,2),Ne=r(Oe),yt=i(Oe,2),Mt=r(yt);$(()=>{h(Qe,t(j).name),St(Ne,`display:block;height:100%;width:${t(j).pct??""}%;background:var(--accent)`),h(Mt,`${t(j).calls??""}× · ${t(j).pct??""}%`)}),p(ue,te)}),p(L,X)};O(P,L=>{var X;(X=t(_).top_tools)!=null&&X.length&&L(W)})}p(ne,ce)};O(kt,ne=>{t(_)&&(t(_).sessions||t(_).total_tokens)&&ne(B)})}var Z=i(kt,2);{var D=ne=>{var ce=Uv(),ze=i(r(ce),2);{var Pe=ge=>{var m=Wv();Ze(m,21,()=>t(f).user_facts,nt,(x,A)=>{var q=Vv(),H=r(q);$(()=>h(H,t(A))),p(x,q)}),p(ge,m)};O(ze,ge=>{var m;(m=t(f).user_facts)!=null&&m.length&&ge(Pe)})}var w=i(ze,2);{var ee=ge=>{var m=jv(),x=r(m);$(()=>h(x,t(f).memory)),p(ge,m)};O(w,ge=>{t(f).memory&&ge(ee)})}p(ne,ce)};O(Z,ne=>{var ce,ze,Pe;((ze=(ce=t(f))==null?void 0:ce.user_facts)!=null&&ze.length||(Pe=t(f))!=null&&Pe.memory)&&ne(D)})}var J=i(Z,2),M=r(J),ie=r(M),ke=i(r(ie)),Ie=r(ke),z=i(M,2);{var N=ne=>{var ce=Hv();p(ne,ce)},ve=ne=>{var ce=Zv();Ze(ce,21,()=>t(v),nt,(ze,Pe)=>{var w=Qv();Ze(w,21,()=>Object.entries(t(Pe)),nt,(ee,ge)=>{var m=U(()=>En(t(ge),2));let x=()=>t(m)[0],A=()=>t(m)[1];var q=ua(),H=Ye(q);{var G=P=>{var W=Jv(),L=r(W),X=r(L),ae=i(L);$(()=>{h(X,`${x()??""}:`),h(ae,` ${A()??""}`)}),p(P,W)};O(H,P=>{A()&&P(G)})}p(ee,q)}),p(ze,w)}),p(ne,ce)};O(z,ne=>{t(v).length===0?ne(N):ne(ve,-1)})}var oe=i(J,2),re=r(oe),we=r(re),pe=i(r(we)),E=r(pe),Y=i(re,2);{var fe=ne=>{var ce=Yv();p(ne,ce)},Me=ne=>{var ce=nu();Ze(ce,21,()=>t(K),nt,(ze,Pe)=>{var w=tu(),ee=r(w),ge=i(ee,2),m=r(ge),x=i(ge,2);{var A=W=>{var L=Xv(),X=r(L);$(()=>h(X,t(Pe).category)),p(W,L)};O(x,W=>{t(Pe).category&&W(A)})}var q=i(x,4);{var H=W=>{var L=eu(),X=r(L);$(()=>h(X,`${t(Pe).use_count??""}× genutzt`)),p(W,L)};O(q,W=>{t(Pe).use_count>0&&W(H)})}var G=i(q,2),P=r(G);$((W,L)=>{St(w,`display:flex;align-items:center;gap:8px;font-size:12.5px;padding:4px 8px; 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Piper Binary (Linux x86_64)","mkdir -p /opt/mission-control/piper/voices","cd /tmp && wget -q https://github.com/rhasspy/piper/releases/download/2023.11.14-2/piper_linux_x86_64.tar.gz","tar -xzf piper_linux_x86_64.tar.gz -C /opt/mission-control/piper/ --strip-components=1","","# 2. 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