diff --git a/docs/plan-local-llm-router.md b/docs/plan-local-llm-router.md
new file mode 100644
index 0000000..487d2b5
--- /dev/null
+++ b/docs/plan-local-llm-router.md
@@ -0,0 +1,92 @@
+# Plan B — Lokaler LLM-Router (Gamebox) neben Claude
+
+**Ziel:** „Gemini-Feeling" für den Alltag, ohne die Claude-Max-Subscription
+aufzugeben. Ein schnelles lokales LLM beantwortet die einfachen ~80 % der Turns
+in <1 s; nur die schweren 20 % (Tiefe, Code, Tools, Pentest, langer Kontext)
+gehen an Claude. Claude bleibt das Tiefen-Hirn.
+
+## Warum das der einzige realistische Weg zu „live" ist
+
+Gemessen (10.07.2026): CLI-Round-trip über den Claude-Max-Proxy hat einen
+**harten Boden von ~3,5 s** (Subprozess-Start pro Turn). Streaming-API würde das
+brechen, kostet aber API-Geld → verliert die Max-Subscription. Ein lokales
+LLM für die einfachen Turns umgeht den 3,5-s-Boden komplett und ist **gratis**
+(läuft auf vorhandener Gamebox-GPU). Echtes Speech-to-Speech-Duplex (Gemini
+Live nativ) ist mit einem Text-Modell als Hirn prinzipiell nicht drin.
+
+## Modell & Serving (entschieden)
+
+- **Modell:** Qwen3 8B, GGUF **Q4_K_M** (~6 GB). Bestes Tool-Calling der 7/8B-
+  Klasse, solides Deutsch, Apache-2.0. Alt.: Mistral Small 3 7B (schneller,
+  weniger Tool-Calling).
+- **Serving:** **llama.cpp `llama-server`** im Docker-Container auf der Gamebox
+  (kein Ollama nötig — nativer OpenAI-kompatibler `/v1/chat/completions`).
+- **VRAM-Budget:** 12-GB-Karte, Whisper-small (~1–2 GB) + F5-TTS (~1–2 GB) →
+  ~8–9 GB frei → passt. (FLUX ist auf 12 GB eh raus.)
+
+## Anbindung: über den RVS, wie TTS/STT (kein IP-Pflegen)
+
+Die Gamebox ist ein anderer Host als das Brain. Statt direktem HTTP (IP/Port/
+Firewall) läuft das LLM **über den RVS-Token-Room**, exakt wie Whisper/F5-TTS:
+
+- llama.cpp hört nur auf localhost der Gamebox.
+- Ein **dünner RVS-Adapter** daneben (Vorbild: whisper-/xtts-Bridge) verbindet
+  sich mit dem RVS-Token, lauscht auf `llm_request`, ruft lokal llama-server,
+  schickt `llm_response` (korreliert per requestId) zurück.
+- `rvs/server.js` `ALLOWED_TYPES` um `llm_request`, `llm_response` und (Phase 2)
+  `llm_partial` erweitern.
+- Das Brain bekommt einen zweiten „Proxy" — nur über RVS statt direktem HTTP.
+
+## Router-Logik im Brain
+
+Reihenfolge pro Turn (früh raus = schnell):
+
+- **Tier 0 — Fast-Path (existiert):** reine Steuerbefehle (Spotify, Licht) →
+  Skill direkt, **kein LLM**. <1 s.
+- **Tier 1 — Lokal (Qwen3):** einfache Konversation, kurze Fakten, Smalltalk,
+  Bestätigungen. Ziel <1 s.
+- **Tier 2 — Claude:** tief/technisch, Code, Tool-Use nötig, Pentest-Projekt,
+  langer/komplexer Kontext.
+
+**Routing-Signal (heuristisch zuerst, deterministisch & schnell):**
+Nachrichtenlänge, Schlüsselwörter, ob ein Tool nötig scheint, Projekt-Kontext
+(Pentest-Projekt → immer Claude), Konversationstiefe.
+
+**Escalation statt perfekter Vorab-Klassifikation:** Das lokale Modell bekommt
+die Anweisung, bei Unsicherheit oder Tool-Bedarf **NICHT zu raten**, sondern zu
+eskalieren (z.B. Antwort `<<ESCALATE>>`). Das Brain routet den Turn dann an
+Claude. So sind Fehlklassifikationen billig — lieber einmal lokal→Claude als
+eine falsche lokale Antwort.
+
+## Persona auf BEIDEN Modellen
+
+Das lokale Modell braucht ARIAs Identität, sonst bricht es aus der Rolle
+(gelernt aus dem `--system-prompt`-Debakel). Aber **schlanker**:
+- IDENTITY_SEED + Kern-Persona: ja.
+- Volles Memory / alle Skill-Schemas / Tool-Block: **nein** (Tier 1 macht keine
+  Tools). Hält den lokalen Prompt klein → schnell.
+- Persona kommt lokal auch als echter System-Prompt (llama.cpp `system`-Rolle).
+
+## Phasen
+
+- **B0 — Infra:** llama.cpp-Container + RVS-Adapter auf der Gamebox,
+  `ALLOWED_TYPES`, `local_llm_chat()` im Brain. Isoliert testen („sag hallo").
+- **B1 — Router:** Heuristik Tier-1/2 + Escalation, schlanke Persona lokal.
+  Einfache Turns → lokal. Messen: Trefferquote & Latenz.
+- **B2 — Streaming/Voice:** `llm_partial` → TTS beginnt beim ersten Satz →
+  der „live"-Sprung. **Hier den Gong-/Ohr-Re-Arm-Bug mit-fixen** (Barge-In,
+  sauberes Re-Listen).
+- **B3 (optional):** dem lokalen Modell ein paar schnelle, sichere Tools geben.
+
+## Offene Entscheidungen (für Stefan)
+
+1. **Modell:** Qwen3 8B (Tool-Calling) — oder doch Mistral Small 3 7B (Speed)?
+2. **Routing v1:** rein heuristisch + Escalation (empfohlen) — oder gleich ein
+   Mini-Classifier?
+3. **Tools lokal:** in v1 bewusst KEINE (alles Tool-artige → Claude) — ok?
+
+## Nicht-Ziele
+
+- Kein echter Gemini-Live-Duplex-Klon (Text-Modell als Hirn).
+- FLUX bleibt optional/später (dickere GPU). Bild-Generierung separat als
+  pluggbarer Provider (ChatGPT/DALL·E-Alternative) — eigenes Feature, nicht Teil B.