Variante C: niedrigere Huerde zum Skill-Bau. Statt einen kompletten
Python-Skill via skill_create zu generieren (~100 Zeilen Code, teuer in
Tokens und fehleranfaellig), waehlt ARIA ein Template + minimale params,
Brain expandiert das Skelett in ~1s zu fertigem Skill.
Beobachtung: ARIA driftet bei Spotify, PDF etc. zu Bash-curl statt
einen Skill zu bauen, weil die Skill-Bau-Huerde zu hoch ist (Code,
README, args, pip_packages, config_schema). Mit Templates ist die
Huerde minimal.
Neue Module:
- aria-brain/skill_templates.py: drei mitgelieferte Templates
- oauth-api: OAuth2-API (Spotify, GitHub, Reddit, Google, Discord, ...).
Token via BRAIN_INTERNAL_URL/oauth/<s>/token mit Auto-Refresh.
Args: method/path/body/base_url
- apikey-api: API mit statischem Key (OpenWeather, OpenAI, Twilio).
Key liegt im config_schema -> CFG_<NAME> ENV, KEIN hardcoden.
Konfigurierbar: auth_header (Authorization|X-Api-Key), auth_prefix.
- file-process: Skelett fuer File-In/File-Out (PDF, Bild, JSON).
process()-Funktion ist Stub, ARIA fuellt sie via skill_update.
Templates nutzen Token-Replacement statt f-Strings (sonst Konflikt
mit dem skill-internen Python-Code).
- aria-brain/skills.py: scaffold_skill(name, template, params, author)
wrappt create_skill mit den expandierten Feldern.
- aria-brain/agent.py: neues Brain-Tool skill_scaffold mit detaillierter
Description (Template-Liste + params-Schema). Dispatcher-Handler
schickt skill_created Side-Channel-Event analog zu skill_create.
- aria-brain/main.py: POST /skills/scaffold + GET /skills/templates
(letzteres listet alle Templates fuer UI/Diagnostic).
- 11. seed_rule scaffold-reflex: bei 2x derselben API per Bash-curl
SOFORT skill_scaffold rufen. Belohnung explizit benannt
("welches lied" von 20s auf 3s).
README mit Skills-Scaffold-Tabelle ergaenzt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
