feat(brain): Auto-Scaffold — Brain legt Skills selbst an wenn ARIA driftet

Variante C: ARIA hat selbst mit Heuristik-Block + 11 seed_rules den
expliziten skill_scaffold-Befehl ignoriert (32x Spotify-Bash-Calls in
24h, kein einziger scaffold-Aufruf). Verhaltens-Traegheit ist staerker
als jeder Prompt-Hint.

Loesung: Brain wartet nicht mehr. Bei jedem chat()-Aufruf wird die
Heuristik berechnet. Findet sie einen Host mit bekannter Suggestion
(Spotify, GitHub, OpenAI, OpenWeather, Telegram, Microsoft, Discord,
Notion, Reddit) der noch keinen Skill hat → Brain ruft selbst
`scaffold_skill(name, template, params)` mit author='aria-auto'.

Der frische Skill ist sofort im Prompt sichtbar (Skill-Liste wird nach
Scaffold refreshed, Heuristik-Cache invalidiert, Hints neu gerechnet).
Side-Channel-Event 'skill_created' mit Flag 'auto_scaffolded' geht an
die UI — Stefan sieht im Chat dass Brain einen Skill angelegt hat.

ARIA findet beim Tool-Use-Loop einen passenden `run_<name>`-Skill vor
und nutzt ihn idealerweise statt wieder Bash. Macht sie's nicht und
curlt trotzdem weiter, ist der Counter beim naechsten Mal wieder hoch
und Brain scaffolded weiter — aber dann ist der Skill ja schon da, also
nur ein Pfad.

Toggle: BRAIN_AUTO_SCAFFOLD=false zum Abschalten.

scaffold-reflex Regel angepasst: ARIA wird informiert dass Brain
manchmal selbst scaffolded (author=aria-auto) und sie den Skill via
run_<name> nutzen soll statt zu curlen. Bei Hinweisen OHNE Suggestion
(unbekannter Host) soll sie selbst skill_scaffold rufen.

Stefan-Zitat aus der Diskussion ("ARIA lernt es so nicht"): stimmt
inhaltlich, aber pragmatisch wichtiger ist dass Stefans Wartezeit von
20s auf 3s sinkt. Lernen kann sie spaeter — der Skill ist da, sie sieht
den Pfad jedes Mal beim Tool-Listing.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

aria-brain/agent.py

@@ -887,6 +887,54 @@ class Agent:
         try:
             import api_heuristic as _ah
             hints = _ah.compute_hints(existing_skills=all_skills)
+
+            # AUTO-SCAFFOLD (Variante C): wenn ein Hinweis ein konkretes
+            # (name, template, params) hat UND der Skill noch nicht existiert,
+            # legt Brain ihn JETZT an — bevor ARIA wieder Bash-curl macht.
+            # ARIA findet den Skill in den naechsten Tool-Listen vor und
+            # nutzt ihn direkt via `run_<name>`. Toggle via ENV.
+            auto_scaffold = os.environ.get("BRAIN_AUTO_SCAFFOLD", "true").strip().lower() != "false"
+            if auto_scaffold and hints:
+                existing_names = {s.get("name") for s in all_skills}
+                scaffolded_any = False
+                for hint in hints:
+                    sug = hint.get("suggestion")
+                    if not sug:
+                        continue
+                    sname, stpl, sparams = sug
+                    if sname in existing_names:
+                        continue
+                    try:
+                        new_manifest = skills_mod.scaffold_skill(
+                            name=sname, template=stpl, params=sparams, author="aria-auto",
+                        )
+                        logger.info("auto_scaffold: '%s' aus '%s' angelegt (trigger: %s mit %d Calls)",
+                                    sname, stpl, hint["host"], hint["count"])
+                        self._pending_events.append({
+                            "type": "skill_created",
+                            "skill": {
+                                "name": new_manifest["name"],
+                                "description": new_manifest.get("description", ""),
+                                "execution": new_manifest.get("execution", ""),
+                                "active": new_manifest.get("active", True),
+                                "setup_error": new_manifest.get("setup_error"),
+                                "auto_scaffolded": True,
+                                "from_template": stpl,
+                                "trigger_host": hint["host"],
+                                "trigger_count": hint["count"],
+                            },
+                        })
+                        scaffolded_any = True
+                    except Exception as exc:
+                        logger.warning("auto_scaffold '%s' fehlgeschlagen: %s", sname, exc)
+                if scaffolded_any:
+                    # Skills-Liste refresh damit der frische Skill im Prompt sichtbar ist
+                    all_skills = skills_mod.list_skills(active_only=False)
+                    active_skills = [s for s in all_skills if s.get("active", True)]
+                    _ah.invalidate_cache()
+                    # Heuristik neu rechnen — die scaffold-targets sind jetzt weg
+                    hints = _ah.compute_hints(existing_skills=all_skills, force=True)
+
             api_heuristic_section = _ah.build_section(hints)
         except Exception as exc:
             logger.warning("api_heuristic fehlgeschlagen: %s", exc)