feat(flux): Modell-Wahl per Diagnostic + raw/switch-Keywords + Download-Hinweis

Diagnostic-Einstellungen fuer FLUX:
- Default-Modell (dev | schnell) — wird via RVS gepusht, flux-bridge
  hot-swappt die Pipeline aus dem HF-Cache (~15-30s)
- Raw-Keyword (Default 'flux') — Pipe-Modus, Brain leitet Stefans Text
  1:1 als prompt durch, kein Rewriting/Beautify
- Switch-Keyword (Default 'fix') — zwingt das ANDERE Modell als Default

Brain-Tool flux_generate um model + raw erweitert, System-Prompt-Block
mit den aktuellen Diagnostic-Settings + Whisper-Toleranz-Hinweis.

Kein eager Bootstrap-Load: flux-bridge wartet auf config oder ersten
Request. Bei erstem HF-Download zeigt Banner "laedt erstmalig runter"
mit Pfeil-Icon, Toast in der App wenn fertig.

FLUX_MODEL aus der .env entfernt (Steuerung jetzt komplett ueber
Diagnostic). HF_TOKEN-Kommentar erklaert warum trotz lokaler Inference
noetig (HF Gate-Mechanismus fuer FLUX.1-dev).

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

aria-brain/prompts.py

@@ -240,6 +240,37 @@ def build_triggers_section(
     return "\n".join(lines)
 
 
+def build_flux_section(flux_config: dict) -> str:
+    """Block fuer den System-Prompt: aktuelle Diagnostic-Settings fuer
+    Bildgenerierung (Default-Modell + User-konfigurierbare Keywords).
+
+    flux_config kommt aus /shared/config/voice_config.json:
+        fluxDefaultModel: "dev" | "schnell"  (Default "dev")
+        fluxKeywordRaw:   z.B. "flux"        (Pipe-Modus, kein Rewriting)
+        fluxKeywordSwitch:z.B. "fix"         (anderes Modell als Default)
+    """
+    default_model = (flux_config or {}).get("fluxDefaultModel", "dev")
+    kw_raw = (flux_config or {}).get("fluxKeywordRaw", "flux")
+    kw_switch = (flux_config or {}).get("fluxKeywordSwitch", "fix")
+    other_model = "schnell" if default_model == "dev" else "dev"
+    lines = [
+        "## FLUX Bildgenerierung",
+        f"- Default-Modell: `{default_model}` (alternativ: `{other_model}`).",
+        f"- Raw-Keyword: `{kw_raw}` — wenn Stefans Nachricht damit beginnt "
+        f"oder das Wort als ersten echten Wortteil enthaelt, ruf "
+        f"`flux_generate(..., raw=true)` und leite seinen Text 1:1 als prompt "
+        f"durch. KEIN Uebersetzen, KEIN Beautify, KEINE Stil-Adds.",
+        f"- Switch-Keyword: `{kw_switch}` — taucht's in der Nachricht auf, "
+        f"setze `model=\"{other_model}\"` (das ANDERE Modell als das Default).",
+        "- Natuerliche Sprache funktioniert auch: 'mal eben fix' / 'schnell' → schnell, "
+        "'in hoher Qualitaet' / 'detailliert' → dev.",
+        "- Whisper-Erkennung des Raw-Keywords ist nicht perfekt — wenn Stefans "
+        "Sprachnachricht z.B. mit 'fluks', 'flocks', 'fluxx' anfaengt, behandle "
+        "das auch als Raw-Keyword.",
+    ]
+    return "\n".join(lines)
+
+
 def build_system_prompt(
     pinned: List[MemoryPoint],
     cold: List[MemoryPoint] | None = None,
@@ -247,8 +278,9 @@ def build_system_prompt(
     triggers: List[dict] | None = None,
     condition_vars: List[dict] | None = None,
     condition_funcs: List[dict] | None = None,
+    flux_config: dict | None = None,
 ) -> str:
-    """Kompletter System-Prompt: Hot + Cold + Skills + Triggers."""
+    """Kompletter System-Prompt: Hot + Cold + Skills + Triggers + FLUX."""
     parts = [build_hot_memory_section(pinned), "", build_time_section()]
     if skills:
         parts.append("")
@@ -256,6 +288,9 @@ def build_system_prompt(
     if condition_vars:
         parts.append("")
         parts.append(build_triggers_section(triggers or [], condition_vars, condition_funcs))
+    if flux_config is not None:
+        parts.append("")
+        parts.append(build_flux_section(flux_config))
     if cold:
         parts.append("")
         parts.append(build_cold_memory_section(cold))