fix(brain): Cessna-Beispiel aus System-Prompt raus — keine Phantom-Wissens-Hinweise

ARIA hatte beim 'weisst du ob ich ein Flugzeug habe?'-Test richtig
geantwortet ('nein'), aber transparent erklaert dass sie das Wort
'Cessna' aus dem memory_save Tool-Description kennt — wo es als
Beispiel fuer den fact-Type stand. Ein Beispiel-Text der jedes
Chat-Turn im System-Prompt landet ist suboptimal, auch wenn ARIA
ihn korrekt einordnet.

Fix: das konkrete Beispiel durch eine generische Aufzaehlung
ersetzt (Vorlieben/Besitz/Orte/Termine/Personen). Ohne Stefan-
spezifisches Phantom-Wissen. Selber Spirit in der search-text
Docstring im main.py (geht zwar nicht in den Prompt, aber lieber
konsistent).

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

aria-brain/agent.py

@@ -221,8 +221,9 @@ META_TOOLS = [
                 "- preference: Stefans Vorlieben/Arbeitsweise (PINNED)\n"
                 "- tool: Tool-Freigaben / Infrastruktur     (PINNED)\n"
                 "- skill: Faehigkeit / Workflow-Anleitung   (PINNED)\n"
-                "- fact: Wissen ueber Stefan/Welt/Sachen — z.B. 'Stefan hat eine Cessna'. "
+                "- fact: Wissen ueber Stefan/Welt/Sachen (Vorlieben, Besitz, Orte, "
-                "Cold Memory, kommt nur via Semantic Search rein. **Default fuer 'merk-dir-das'-Anfragen.**\n"
+                "Termine, Personen). Cold Memory, kommt nur via Semantic Search "
+                "rein. **Default fuer 'merk-dir-das'-Anfragen.**\n"
                 "- reminder: Termin/Aufgabe. Fuer ARIA-soll-ausloesen lieber trigger_timer.\n\n"
                 "Wenn unsicher: type=fact, pinned=false."
             ),

aria-brain/main.py

@@ -189,7 +189,7 @@ def memory_search_text(
     include_pinned: bool = True,
 ):
     """Volltext-Substring-Suche (case-insensitive) ueber Title + Content +
-    Category + Tags. Findet exakte Begriffe — z.B. 'cessna' matched 'Cessna 172'.
+    Category + Tags. Findet exakte Begriffe — z.B. 'auto' matched 'Stefans Auto'.
     Im Gegensatz zu /memory/search (semantic) keine 'klingt aehnlich'-Treffer."""
     points = store().search_text(
         q, k=k, type_filter=type,