feat(brain): Listen-API-Pagination strukturell loesen + seed-rule

Stefan-Reproduktion vom 31.05.2026: bei 'Such Playlist Prodigy raus'
hat ARIA die Spotify-Pagination drei Mal hintereinander laufen lassen,
jedes Mal eine andere Playlist-ID gefunden, am Ende falsche abgespielt.
Spotify sortiert /v1/me/playlists nach recently-played — die Reihen-
folge aendert sich zwischen Calls wenn parallel was laeuft, also
liefern aufeinanderfolgende paginierte Runs inkonsistente Snapshots.

Loesungen:

1. **spotify-Skill _all=true** (via skill_update angewendet, lebt nur
   in /data/skills/spotify/ im Container, nicht in git): Skill prueft
   _all=true im URL-Query, paginiert dann intern ueber Spotifys
   next-Field bis MAX_PAGES (20) oder fertig. Liefert konsolidiertes
   JSON {items, total, fetched_count, fetched_pages}. EIN Tool-Call,
   konsistenter Snapshot.

2. **skills.py: Stdout-Truncation entkoppeln**. Vorher: 8000-char-Cap
   sowohl fuer Disk-Log als auch fuer Return-Value an Agent.
   Konsequenz: _all=true Output (50 KB JSON) wurde fuer ARIA auf 8 KB
   gekuerzt, sie sah nur die ersten ~20 Playlists. Jetzt:
     - Disk-Log: weiterhin 8 KB pro stdout (Disk-Schoner)
     - Return-Value: ungekuerzt, agent.py macht 50 KB downstream-Cap
   Skills.py:687 — record-Dict aufgesplittet in log_record + record.

3. **seed_rule list-api-pagination-snapshot**: dokumentiert das
   Pattern fuer ARIA — bei Pagination-Resultaten IMMER vollstaendig
   laden bevor Entscheidung; _all=true bevorzugen wo verfuegbar;
   bei inkonsistenten Match-Resultaten ehrlich nachfragen statt
   raten. Mit konkreter Antipattern-Sammlung aus Stefans Test.

Deployment: brain restart noetig damit (2) und (3) greifen. Skill-
Code (1) ist schon via PATCH /skills/spotify aktiv.

aria-brain/seed_rules.py

@@ -602,6 +602,61 @@ SEED_RULES: List[dict] = [
             "'API Key' im Auth-Kapitel). Nicht raten."
         ),
     },
+    {
+        "migration_key": "seed/skill-rule/list-api-pagination-snapshot",
+        "type": "rule",
+        "title": "Listen-API: einmal vollstaendig laden, DANN entscheiden",
+        "category": "verhalten",
+        "content": (
+            "Wenn ein Tool-Resultat ein Pagination-Schema hat (limit/offset/"
+            "next oder total > limit): ALLE Seiten in EINEM Tool-Call holen, "
+            "in EINEM Snapshot durchsuchen, ERST DANN handeln.\n"
+            "\n"
+            "Antipattern (31.05.2026, Stefan reproduziert mit 'Playlist Prodigy "
+            "raussuchen'):\n"
+            "  - run_spotify path=/v1/me/playlists?limit=50\n"
+            "    → 'nicht dabei'\n"
+            "  - run_spotify path=/v1/me/playlists?limit=50&offset=50\n"
+            "    → 'gefunden, ID=X' (46 Tracks)\n"
+            "  - run_spotify path=/v1/me/player/play body={context_uri: ...:X}\n"
+            "    → spielt aber FALSCHE Playlist\n"
+            "  - Neue Suche, wieder paginiert → drittes Match ID=Y (15 Tracks)\n"
+            "  - Insgesamt drei verschiedene IDs fuer dieselbe gesuchte Playlist\n"
+            "    generiert, am Ende die falsche gespielt.\n"
+            "\n"
+            "Wurzel: Spotify sortiert /v1/me/playlists nach recently-played. "
+            "Zwischen aufeinanderfolgenden paginierten Calls AENDERT SICH die "
+            "Reihenfolge wenn parallel was abgespielt wird. Teilresultate aus "
+            "verschiedenen Calls vergleichen → inkonsistent.\n"
+            "\n"
+            "Richtig fuer Spotify (seit 31.05.2026 unterstuetzt):\n"
+            "  run_spotify path=/v1/me/playlists?limit=50&_all=true\n"
+            "  → Skill paginiert intern, liefert {items, total, fetched_count}.\n"
+            "  → In items[] suchen, EINE ID waehlen, sofort handeln.\n"
+            "  → Match-Logik: bevorzugt exakter Name (case-insensitive). "
+            "Wenn mehrere Substring-Matches: explizit nachfragen statt raten.\n"
+            "\n"
+            "Wann _all=true sinnvoll:\n"
+            "  - /v1/me/playlists (alle eigenen Playlists)\n"
+            "  - /v1/playlists/{id}/tracks (alle Tracks einer Playlist)\n"
+            "  - /v1/me/tracks (Liked Songs)\n"
+            "  - /v1/search?type=playlist&q=... (Such-Ergebnisse mit next)\n"
+            "  - Andere Endpunkte mit items+next-Schema.\n"
+            "\n"
+            "Wann NICHT _all=true:\n"
+            "  - /v1/me/player/currently-playing (kein Listen-Endpunkt)\n"
+            "  - /v1/me/player/devices (kurze Liste, kein next)\n"
+            "  - Wenn Du explizit nur 'die ersten 10' willst.\n"
+            "\n"
+            "Fuer andere Skills (yt-dlp, andere APIs) die noch kein _all "
+            "unterstuetzen: manuell paginieren bis total erreicht, ALLES in "
+            "EINEM mentalen Snapshot mergen, NIEMALS auf Teilresultaten "
+            "Entscheidungen treffen. Wenn zwei Pagination-Runs unterschiedliche "
+            "Matches liefern: ehrlich melden ('zwei verschiedene Playlists "
+            "namens X gefunden — welche meinst Du?') statt sich auf eine "
+            "festzulegen."
+        ),
+    },
 ]
 
 

aria-brain/skills.py

@@ -683,8 +683,13 @@ def run_skill(name: str, args: Optional[dict] = None, timeout_sec: int = 300) ->
         timed_out = True
     duration = time.time() - t0
 
-    # Log schreiben (gekuerzt damit es nicht explodiert)
-    record = {
+    # Log auf der Disk wird gekuerzt (8000 chars) — sonst sammeln sich
+    # logs/*.json mit MBs an grossen Skill-Outputs an. Der Return-Value
+    # an den Caller (Agent) bekommt aber den vollen Output, dort wird
+    # nochmal in agent.py auf 50000 gecappt. Stefan-Fall: spotify-Skill
+    # mit _all=true liefert 50+ KB JSON, das hier wurde vorher auf 8 KB
+    # gekappt → ARIA sah immer nur den Anfang der Liste.
+    log_record = {
         "ts": _now(),
         "args": args or {},
         "exit_code": exit_code,
@@ -694,7 +699,7 @@ def run_skill(name: str, args: Optional[dict] = None, timeout_sec: int = 300) ->
         "timed_out": timed_out,
     }
     try:
-        log_path.write_text(json.dumps(record, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+        log_path.write_text(json.dumps(log_record, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
     except Exception:
         pass
 
@@ -703,8 +708,19 @@ def run_skill(name: str, args: Optional[dict] = None, timeout_sec: int = 300) ->
     manifest["use_count"] = int(manifest.get("use_count", 0)) + 1
     write_manifest(name, manifest)
 
-    record["ok"] = exit_code == 0
-    record["log_path"] = str(log_path)
+    # Return-Value: nicht kuerzen (Agent kuerzt downstream selbst). Nur
+    # die Disk-Log-Variante war beschnitten.
+    record = {
+        "ts": log_record["ts"],
+        "args": log_record["args"],
+        "exit_code": exit_code,
+        "duration_sec": log_record["duration_sec"],
+        "stdout": out_text or "",
+        "stderr": err_text or "",
+        "timed_out": timed_out,
+        "ok": exit_code == 0,
+        "log_path": str(log_path),
+    }
     return record