refactor(local-llm): generische Tool-Fehler-Eskalation statt per-Skill-Router-Code

Stefan-Punkt: der 'auf <Geraet>'-Router-Patch war ein per-Fall-Band-Aid, das
nicht skaliert (naechster Skill mit komplexer API → wieder patchen). Besser:
das LLM merkt es selbst.

- Router-Hardcoding zurueckgenommen (kein 'auf Geraet'→Claude mehr).
- GENERAL: im lokalen Tool-Loop → scheitert ein Tool-Call (Ergebnis beginnt mit
  'FEHLER'), uebernimmt Claude. Gilt fuer JEDEN Skill, kein per-Fall-Wissen im
  Router. Lokal probiert, bei Fehler eskaliert.
- skill_create-Anleitung: SEMANTISCH bauen — Skills bieten klare Operationen als
  args (action/device_name), NICHT rohe {path,method,body}-Durchreichung. Das
  args-Schema ist die 'Bedienungsanleitung', die das LLM sieht (die haben wir
  also schon — sie muss nur semantisch sein). Was das LLM sonst raten muesste
  (Endpunkte/IDs/Payload) gehoert INS Skill.

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

aria-brain/agent.py

@@ -150,6 +150,17 @@ META_TOOLS = [
                 "Stefan sich alle 60min manuell neu einloggen.\n"
                 "  - Bei konfigurierbaren Werten (User-IDs, Endpoints, Defaults): "
                 "ueber `config_schema` deklarieren, NICHT hardcoden.\n\n"
+                "SEMANTISCH BAUEN (wichtig fuer Zuverlaessigkeit!): Ein Skill soll "
+                "KLARE Operationen als args anbieten, NICHT die rohe API "
+                "durchreichen. Schlecht: args = {path, method, body} — dann muss das "
+                "aufrufende LLM die ganze fremde API selbst kennen und baut bei "
+                "komplexen Faellen (z.B. Geraete-Transfer) falsche Calls. Gut: args "
+                "= {action: 'play'|'pause'|'next'|'play_on_device', device_name?: str} "
+                "— der Skill-Code loest intern auf (Geraet-Name → ID, richtiger "
+                "Endpoint) und kapselt die API. Faustregel: Was das LLM sonst RATEN "
+                "muesste (Endpunkte, IDs, Payload-Struktur), gehoert INS Skill. Das "
+                "`args`-Schema ist die Bedienungsanleitung, die das LLM sieht — mach "
+                "sie semantisch und selbsterklaerend.\n\n"
                 "HARTE REGEL — IMMER Skill anlegen wenn: die Loesung erfordert eine "
                 "pip-Library. Sonst muesste der Install bei jedem Container-Restart "
                 "neu laufen (Brain hat keinen persistenten State ausser /data/skills/).\n\n"
@@ -1186,6 +1197,7 @@ class Agent:
                 messages.append({"role": "assistant",
                                  "content": res.get("content") or "",
                                  "tool_calls": tcs})
+                had_error = False
                 for tc in tcs:
                     fn = tc.get("function") or {}
                     tname = fn.get("name") or ""
@@ -1196,10 +1208,20 @@ class Agent:
                     logger.info("[router] lokal Tool-Call: %s(%s)", tname,
                                 ", ".join(targs.keys()))
                     tresult = self._dispatch_tool(tname, targs)
+                    if (tresult or "").strip().startswith("FEHLER"):
+                        had_error = True
                     messages.append({"role": "tool",
                                      "tool_call_id": tc.get("id") or "",
                                      "name": tname,
                                      "content": (tresult or "")[:6000]})
+                # GENERAL (kein per-Skill-Code): scheitert ein Tool-Call, macht
+                # das grosse Modell weiter — es baut komplexe/rohe API-Calls
+                # zuverlaessiger und behandelt Fehler besser. So muss der Router
+                # NICHT wissen, welche Skill-Aufrufe "schwer" sind; das lokale
+                # Tier probiert, und bei Fehler uebernimmt Claude.
+                if had_error and not local_only:
+                    logger.info("[router] lokaler Tool-Fehler → Claude uebernimmt")
+                    return None
                 continue  # naechste Runde mit Tool-Ergebnissen
             final = (res.get("content") or "").strip()
             break

aria-brain/router.py

@@ -67,11 +67,7 @@ _TOOL_HINTS = re.compile(
     r"skill|projekt|oauth|"
     r"licht|lampe|steckdose|rollade|heizung|"
     r"kalender|termin|"
-    r"maild?|e-?mail|nachricht schreiben)\b|"
-    # Geraete-gezieltes Spotify-Abspielen = komplexer Transfer-Flow (Geraete
-    # abfragen -> Name->ID -> richtiger Endpoint). Das 8B fummelt das -> Claude.
-    r"(abspiel|spielen|play|weiter|wechsel|übertrag|transfer).{0,15}\bauf\b|"
-    r"\bauf\s+(android|handy|smartphone|desktop|duffy|firetv|tv|dem\s+\w+|mein)",
+    r"maild?|e-?mail|nachricht schreiben)\b",
     re.IGNORECASE,
 )