feat(brain): Compacting fuer ARIAs lokalen Modus + Erklaerung in der Info-Box

Lokal bekam ARIA starr die letzten 8 Nachrichten — alles davor war fuer das
lokale Modell weg. Neu (local_compact.py):
- Fenster nach Tokens: so viele der letzten Nachrichten, wie in ~75 % des
  Kontextfensters der Karte passen (Systemprompt + Antwort abgezogen), max.
  LOCAL_MAX_TURNS (12). Kontextfenster vom Cluster (Bridge /internal/llm-models).
- Was herausfaellt, fasst das lokale Modell im Hintergrund zum laufenden
  Notizzettel zusammen (pro Projekt, /data/local_summaries.json); er geht als
  "Bisheriger Verlauf" in den lokalen Systemprompt. Destillat ins Gedaechtnis
  laeuft unveraendert weiter. Reset des Gespraechs loescht auch den Zettel.
- Bridge/local_llm: optionale laengere Frist fuer Hintergrund-Aufrufe
  (Compacting 180 s statt der 30 s fuer schnelle Antworten).

Diagnostic: Info-Box zum Kontext erklaert Kuerzen / Compacting / Gedaechtnis
und was ARIA davon nutzt.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

aria-brain/local_llm.py

@@ -30,7 +30,7 @@ LOCAL_LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC = float(os.environ.get("LOCAL_LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC",
 
 def local_llm_chat(messages: list, *, max_tokens: int = 512,
                    temperature: float = 0.7, stop=None, tools=None,
-                   model=None) -> dict:
+                   model=None, timeout=None) -> dict:
     """Ein Chat-Call ans lokale LLM. messages = [{role, content}, ...].
     model (B0.5): welches Modell llama-swap laden soll. tools (B1b): optionale
     OpenAI-Tool-Defs; das Ergebnis kann dann result['tool_calls'] enthalten.
@@ -44,13 +44,15 @@ def local_llm_chat(messages: list, *, max_tokens: int = 512,
         req["tools"] = tools
     if model:
         req["model"] = model
+    if timeout:
+        req["timeout"] = timeout       # Bridge-seitige Frist (sonst 30 s)
     try:
         body = json.dumps(req).encode("utf-8")
         http_req = urllib.request.Request(
             f"{BRIDGE_URL}/internal/local-llm", data=body, method="POST",
             headers={"Content-Type": "application/json"},
         )
-        with urllib.request.urlopen(http_req, timeout=LOCAL_LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC) as resp:
+        with urllib.request.urlopen(http_req, timeout=(timeout + 5) if timeout else LOCAL_LLM_HTTP_TIMEOUT_SEC) as resp:
             result = json.loads(resp.read().decode("utf-8", "ignore"))
     except urllib.error.HTTPError as exc:
         try: