feat(tts): System-Flag speak (ja/nein) pro Antwort statt <voice>-Tag-Hack

Stefans Idee: die QUELLE entscheidet ueber Vorlesen, nicht der Reply-Inhalt.
Fast-Path (reiner Steuerbefehl) = speak=False (stumm); ARIA-Antworten
(local/claude) = speak=True (vorlesen ok — eine Ansage ist sogar nett).

- agent.chat() gibt jetzt (reply, answered_by, speak) zurueck; main.py
  ChatOut.speak; background.py-Aufrufer angepasst.
- bridge: liest speak aus /chat, reicht es an _process_core_response; bei
  speak=False wird TTS uebersprungen — VOR jeder <voice>-Logik.

Robust: unabhaengig davon, ob die Skill-fast_pattern-Reply ein <voice></voice>
enthaelt (das verlor ARIA beim semantischen Skill-Rebuild — genau der Bug).
App braucht keinen Change: kein xtts_request -> kein Audio -> stumm.

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

aria-brain/agent.py

@@ -1299,7 +1299,9 @@ class Agent:
             self.conversation.add("assistant", fast_reply, project_id=active_project_id)
             if active_project_id:
                 projects_mod.touch_project(active_project_id)
-            return fast_reply, "fast-path"
+            # Fast-Path = reiner Steuerbefehl → NICHT vorlesen (speak=False).
+            # System-Flag statt <voice>-Tag: robust, unabhaengig vom Skill-Inhalt.
+            return fast_reply, "fast-path", False
 
         # 1. User-Turn an die Konversation
         self.conversation.add("user", user_message, source=source,
@@ -1313,7 +1315,7 @@ class Agent:
         # teure Claude-Aufbau + Tool-Loop wird uebersprungen. Sonst None → Claude.
         local_reply = self._try_local_fast_lane(user_message, active_project_id)
         if local_reply is not None:
-            return local_reply, "local"
+            return local_reply, "local", True  # ARIA-Antwort → vorlesen ok
 
         # 2. Hot Memory (alle pinned Punkte)
         hot = self.store.list_pinned()
@@ -1514,7 +1516,7 @@ class Agent:
         # 7. Assistant-Turn (final reply) in die Conversation
         self.conversation.add("assistant", final_reply,
                               project_id=active_project_id)
-        return final_reply, "claude"
+        return final_reply, "claude", True  # ARIA-Antwort → vorlesen ok
 
     # ── Tool-Dispatcher ───────────────────────────────────────
 

aria-brain/background.py

@@ -150,7 +150,7 @@ async def _fire(trigger: dict, agent_factory) -> None:
 
     try:
         agent = agent_factory()
-        reply, _ = agent.chat(prompt, source="trigger")
+        reply, _, _ = agent.chat(prompt, source="trigger")
         events = agent.pop_events()
         logger.info("[trigger] %s gefeuert → ARIA-Reply: %s", name, reply[:80])
         triggers_mod.append_log(name, {"event": "reply", "text": reply[:500]})

aria-brain/main.py

@@ -633,6 +633,9 @@ class ChatOut(BaseModel):
     # Welcher Backend die Antwort erzeugt hat: "local" (Qwen), "claude",
     # "fast-path" (Skill/Regex). Fuer den Quell-Badge in Diagnostic.
     answered_by: str = "claude"
+    # Soll die Antwort vorgelesen werden? Fast-Path (reiner Steuerbefehl) = False;
+    # ARIA-Antworten (local/claude) = True. System-Flag statt <voice>-Tag.
+    speak: bool = True
     # Echo der project_id die dieser Turn hatte. Bridge nutzt sie damit die
     # ausgehende Chat-Bubble sauber getaggt in der richtigen Thread-Bahn der
     # UI landet.
@@ -716,7 +719,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
                 # Sync-Aufruf im Executor damit wir den Event-Loop nicht blocken —
                 # chat() macht HTTP-Calls (Proxy) die 30-60s dauern koennen.
                 loop = asyncio.get_running_loop()
-                reply, answered_by = await loop.run_in_executor(
+                reply, answered_by, speak = await loop.run_in_executor(
                     None,
                     lambda: a.chat(
                         body.message, source=body.source, project_id=pid,
@@ -739,6 +742,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
                 events=a.pop_events(),
                 project_id=pid,
                 answered_by=answered_by,
+                speak=speak,
             )
     finally:
         _project_pending[pid] = [

bridge/aria_bridge.py

@@ -1313,6 +1313,13 @@ class ARIABridge:
             "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
         })
 
+        # System-Flag vom Brain: reine Steuerbefehle (Fast-Path) NICHT vorlesen.
+        # Robust und unabhaengig von <voice>-Tags im Text (die ARIA beim
+        # Skill-Rebuild verlieren kann) — die Quelle entscheidet, nicht der Inhalt.
+        if isinstance(payload, dict) and payload.get("speak") is False:
+            logger.info("[core] TTS uebersprungen (speak=False — Fast-Path-Steuerbefehl)")
+            return
+
         # TTS ueber XTTS (XTTS-Bridge auf Gaming-PC)
         if not (getattr(self, 'tts_enabled', True) and should_speak(self.current_mode, is_critical)):
             logger.info("[core] TTS unterdrueckt (Modus: %s)", self.current_mode.config.name)
@@ -1640,6 +1647,9 @@ class ARIABridge:
         # Welcher Backend geantwortet hat (local/claude/fast-path) — fuer den
         # Quell-Badge in Diagnostic.
         answered_by = (data.get("answered_by") or "claude").strip()
+        # Soll vorgelesen werden? Fast-Path (Steuerbefehl) = False. System-Flag
+        # vom Brain — robust, unabhaengig von <voice>-Tags im Reply-Text.
+        speak = data.get("speak", True)
 
         # Side-Channel-Events VOR der Chat-Bubble broadcasten (z.B. skill_created)
         # damit sie in der UI vor der Reply auftauchen
@@ -1707,7 +1717,8 @@ class ARIABridge:
         # metadata mitschickt).
         try:
             await self._process_core_response(reply, {"projectId": turn_project_id,
-                                                       "answeredBy": answered_by})
+                                                       "answeredBy": answered_by,
+                                                       "speak": speak})
         except Exception:
             logger.exception("[brain] _process_core_response Fehler")
             await self._emit_activity("idle", "", project_id=project_id)