Zwei Fehler, die zusammen wie "der Timer hat nicht gefeuert" aussahen.
1) Trigger hatten KEIN Projekt. Beim Feuern ging die Antwort ohne projectId
durch _process_core_response — also immer in den Hauptchat, auch wenn der
Timer mitten in einem Projekt-Thread gestellt wurde. Im Projekt blieb es
still, und es sah aus wie "nicht gefeuert". Jetzt wird das Projekt des
Requests mit angelegt, der getriggerte Turn laeuft darin, und die Antwort
kommt dort zurueck.
2) trigger_list zeigte nur "aktiv" / "DEAKTIVIERT" und verschwieg fire_count
und last_fired_at. Ein One-Shot-Timer wird NACH dem Feuern automatisch
deaktiviert — "hat sauber gefeuert" und "war nie an" sahen damit identisch
aus. ARIA hat genau das falsch gelesen und berichtet, sie habe vergessen den
Timer zu aktivieren, obwohl er puenktlich gefeuert hatte. Die Ausgabe nennt
jetzt ausdruecklich "SCHON GEFEUERT (Nx, zuletzt <Zeit>)" plus den Kontext,
in dem die Antwort landet.
Nachgewiesen am Fall flugwetter-whv-freitag-0900: gefeuert 07:00:05 UTC
(= 09:00 lokal), Antwort 46s spaeter, fire_count=1 — aber active=false im
Manifest und die Antwort im Hauptchat statt im Projekt-Thread.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
_fire() rief agent.chat() (synchroner, bis zu 24h blockierender Proxy-
Call) DIREKT im asyncio-Loop auf → ein feuernder Timer/Watcher fror den
GESAMTEN Brain ein (kein /health, kein weiterer Request, Self-Deadlock
wenn der Turn via brain_request auf den Brain zurueckgreift). Jetzt wie
der /chat-Pfad in run_in_executor ausgelagert; Event-Loop bleibt frei.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Zweite Nachricht waehrend ARIA arbeitet wird jetzt ANGESTELLT statt den
laufenden Task abzubrechen. Stellt ARIA eine blockierende Rueckfrage, pausiert
die Queue und die naechste Eingabe beantwortet sie — bis eine finale Antwort
kommt, dann laeuft der naechste Queue-Eintrag (pro Projekt unabhaengig).
- Brain: ARIA deklariert Rueckfragen per unsichtbarem [[AWAIT]]-Marker
(wie speak/converse; kein '?'-Raten). _extract_await_marker strippt ihn,
chat() gibt 5-Tupel (+awaiting_reply), System-Prompt erklaert den Marker.
- Bridge: awaiting_reply aus Brain-Response in die chat-Broadcast-Payload.
- App: app-lokale Queue + Zustandsautomat (idle/running/awaiting_reply) pro
Projekt; Send-Flow von Abbruch auf Anstellen; Stop-Button (cancelRequest)
schaltet die Queue weiter; sichtbare pending_queue-Bubbles (tippen loescht);
Rueckfrage-/Queue-Banner ueber dem Eingabefeld. Voice bricht nicht mehr ab
(haltet nur TTS, serialisiert im Brain-Lock); Text-Send erkennt Brain-busy
als Fallback. Pro-Projekt-Textfeld-Entwuerfe (Draft-Map + AsyncStorage).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Verallgemeinert die Ausgabesteuerung, dynamisch statt hardcoded:
- Zwei Flags: speak (vorlesen?) + converse (danach 30s weiterlauschen?).
Getrennt, weil 'vorlesen' und 'Dialog offen halten' verschiedene Dinge sind
('was laeuft gerade' → vorlesen JA, aber keine 30s).
- Statischer Manifest-Default (speak/converse) PLUS: der Skill kann beide im
JSON-Output PRO AUFRUF setzen und den Default ueberschreiben — so kann EIN
Skill gemischt sein (Spotify: 'next' stumm/stop, 'was laeuft' vorlesen/stop).
- chat() gibt jetzt (reply, answered_by, speak, converse) zurueck; gilt fuer
Fast-Path (converse immer False), local UND Claude (run_*-Skill setzt beide).
- Brain: _last_skill_flags aus Skill-stdout-JSON, _skill_response_flags mergt
Output > Manifest > False. main.py ChatOut.converse, background.py angepasst.
- Bridge: converse aus /chat gelesen + in Chat-Payload + _process_core_response.
- App: converseRef aus der Payload; onPlaybackFinished endet mit skipPassive
wenn converse=false (vorlesen ohne 30s).
- Skill-Bau-Anleitung (skill_create/update-Schema): speak+converse dokumentiert
MIT dem WARUM, damit ARIA sie beim Bauen sinnvoll setzt (nicht nur mechanisch).
- Prompt-Hardcode fuer Spotify-Faehigkeiten raus → Skills beschreiben sich selbst.
Bestehende Skills ohne Flags = false/false = stumm/stop (kein Verhaltenswechsel).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefans Idee: die QUELLE entscheidet ueber Vorlesen, nicht der Reply-Inhalt.
Fast-Path (reiner Steuerbefehl) = speak=False (stumm); ARIA-Antworten
(local/claude) = speak=True (vorlesen ok — eine Ansage ist sogar nett).
- agent.chat() gibt jetzt (reply, answered_by, speak) zurueck; main.py
ChatOut.speak; background.py-Aufrufer angepasst.
- bridge: liest speak aus /chat, reicht es an _process_core_response; bei
speak=False wird TTS uebersprungen — VOR jeder <voice>-Logik.
Robust: unabhaengig davon, ob die Skill-fast_pattern-Reply ein <voice></voice>
enthaelt (das verlor ARIA beim semantischen Skill-Rebuild — genau der Bug).
App braucht keinen Change: kein xtts_request -> kein Audio -> stumm.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Zeigt pro Antwort, welcher Backend sie erzeugt hat — farbcodiert (lokal=gruen,
Claude=blau, Fast-Path=lila). Nur in Diagnostic (App bleibt Mama-tauglich).
- agent.chat() gibt jetzt (reply, answered_by) zurueck; an jedem Return-Punkt
gesetzt (fast-path/local/claude). Beide Aufrufer (main.py, background.py)
angepasst. main.py: ChatOut.answered_by.
- bridge: liest answered_by aus /chat, reicht es an _process_core_response,
broadcastet es im chat-Payload UND persistiert es in chat_backup (answeredBy)
→ bleibt nach Reload.
- diagnostic: srcBadgeHtml() rendert den Badge in Live-Chat + History;
server.js liefert answeredBy in der chat_history.
Erweiterbar: spaeter kann ein Bild-Backend (FLUX/Modellname) denselben Kanal
nutzen. Modellwechsel-fuer-Antworten (groessere Modelle bei mehr GPUs) bleibt
B0.5/Skalierungs-Thema im Plan.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefan: bei aktuellen near()-Watcher gibt's nur "solange drin". Reale
Szenarien wollen aber differenzieren:
- VORWARNUNG vor Ziel (Blitzer-Warner 2 km vorher) → entered_near mit grossem r
- ANKUNFT exakt am Ziel → entered_near mit kleinem r
- VERLASSEN (Parkplatz, hast du was vergessen) → left_near
- KONTINUIERLICH-DRIN (bin noch in der Naehe?) → near (Default, throttled)
Zwei neue Funktionen in der Condition-Whitelist:
- entered_near(lat, lon, r): True NUR im Moment des Uebergangs
draussen → innen. Fires einmal pro Eintritt.
- left_near(lat, lon, r): True NUR im Moment des Uebergangs innen →
draussen. Fires einmal pro Austritt.
State-Tracking:
- pro Trigger pro near-Aufruf wird der letzte Auswertungs-Wert (true/
false) im Watcher-Manifest gespeichert (Field "near_states", Key
"lat.6,lon.6,radius"). Background-Loop liest's vor dem Eval, gibt's
per collect_variables(prev_near_states=...) in die Closure, schreibt
nach dem Eval die neuen Werte zurueck — UNABHAENGIG ob gefeuert
wurde, sonst greift die Uebergangs-Erkennung nicht.
Background _tick:
- Aufteilung in Watcher-Pass (mit prev_near_states pro Trigger) und
Timer-Pass (ohne State, gemeinsame vars). Bisher war collect_variables
einmal pro Tick — jetzt einmal pro Watcher. Disk-Stats sind teuer
aber unter 30 Watchern unkritisch; bei mehr koennen wir cachen.
ARIA-Tool-Description erweitert (trigger_watcher): erklaert die drei
Modi mit Use-Cases und empfohlenen Throttle-Werten (kurz fuer entered/
left, lang fuer near).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Stefan ist mehrmals an einem 300m-near()-Watcher (DRK Kreyenbrueck)
vorbeigefahren, kein Fire. Ursache: Background-Loop tickte alle 30s,
Auto-Durchfahrt durch 600m-Durchmesser-Radius dauert bei 50-120 km/h
nur 18-43 Sekunden — der Tick konnte komplett dazwischen liegen.
Drei Fixes (A + B aus Stefans Vorschlag):
A1. Background-Loop-Frequenz: TICK_SEC 30 → 8.
Garantiert mind. 2 Checks auch bei 120 km/h durch 300m. Loop ist
billig (paar Dateilesungen + AST-Eval), Brain merkt das nicht.
A2. near() bekommt Age-Schutz (watcher.py NEAR_MAX_AGE_SEC=300):
Wenn location_age_sec > 5 min, gilt die Position als unbekannt
und near() liefert False. Verhindert Phantom-Fires wenn Tracking
aus ist oder Mobilfunk weg war — vorher haette der letzte
bekannte Wert weiter ausgewertet werden koennen.
B. Event-getriebener Tick:
- background.py: tick_now()-Funktion + Module-Slot fuer
agent_factory damit man von ausserhalb des Lifespan-Pfads
einen Tick triggern kann
- main.py: POST /triggers/check-now Endpoint ruft tick_now()
- bridge: _persist_location feuert nach jedem Save ein fire-and-
forget POST /triggers/check-now (run_in_executor, timeout 8s,
blockt nichts wenn Brain stockt)
Damit fires near() sofort wenn die App ein location_update schickt —
Polling ist nur noch der Fallback fuer Watcher OHNE GPS-Bezug
(disk_free, hour_of_day etc.) und als Sicherheits-Tick falls
location_update mal ausfaellt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: Wenn der Brain-Background-Loop einen Timer/Watcher feuert, ruft
er agent.chat() direkt im eigenen Prozess. Die Antwort wurde nur ins
Trigger-Log geschrieben — kein RVS-Broadcast, kein TTS, nichts in
App/Diagnostic sichtbar.
Fix: Bridge ↔ Brain bekommen einen internen HTTP-Push-Kanal.
Bridge (Port 8090, nicht exposed, nur aria-net intern):
asyncio.start_server-basierter HTTP-Listener.
POST /internal/trigger-fired
body: {reply, trigger_name, type, events}
→ _handle_trigger_fired feuert Side-Channel-Events
(trigger_created/skill_created/location_tracking) erst,
dann _process_core_response(reply) — exakt der gleiche Pfad
wie normale Chat-Antworten (Chat-Bubble + TTS + chat_backup).
Brain background.py:
Nach agent.chat() in _fire wird agent.pop_events() ausgelesen
und zusammen mit dem Reply via urllib an aria-bridge:8090
gepostet (run_in_executor damit es den asyncio-Loop nicht
blockiert). Failures werden geloggt, der Trigger selbst bleibt
trotzdem als 'fired' markiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ARIA hatte bisher nur ein "User fragt → Brain antwortet"-Modell. Neu:
Trigger laufen passiv im Hintergrund (kein LLM-Call) und wecken ARIA
nur dann auf wenn ein Event tatsaechlich passiert.
Drei Typen, zwei aktuell implementiert:
timer — einmalig zu festem ISO-Timestamp ("erinner mich in 10min")
watcher — Polling alle N Sek einer Condition, feuert bei True mit Throttle
(z.B. "disk_free_gb < 5", max 1x/h)
cron — Platzhalter fuer spaeter
aria-brain/triggers.py
CRUD auf /data/triggers/<name>.json + /data/triggers/logs/<name>.jsonl.
create_timer, create_watcher, mark_fired, list_logs, etc.
aria-brain/watcher.py
Built-in Condition-Variablen: disk_free_gb, disk_free_pct, uptime_sec,
hour_of_day, day_of_week, rvs_connected, memory_count.
Sicherer Condition-Parser via ast — Whitelist auf Vergleich + BoolOp +
Name + Const. Kein eval, kein exec, keine Builtins.
aria-brain/background.py
Async Loop laeuft alle 30s, sammelt einmalig Variables, geht durch
Trigger-Liste, _should_fire-Check (Timer: fires_at vergangen / Watcher:
check_interval + throttle respektiert + condition true). Fire ruft
agent.chat(prompt, source="trigger") — ARIA bekommt das wie eine
Push-Nachricht und antwortet via Bridge → RVS → App.
aria-brain/main.py
/triggers/list, /{name}, /{name}/logs, /timer, /watcher, PATCH, DELETE,
/triggers/conditions (Variablen + aktuelle Werte). Lifespan-Handler
startet den Background-Loop beim Container-Start, stoppt beim Shutdown.
aria-brain/agent.py
Meta-Tools fuer ARIA: trigger_timer, trigger_watcher, trigger_cancel,
trigger_list. ARIA legt Trigger via Tool-Call selbst an wenn Stefan das
wuenscht. Side-Channel-Event 'trigger_created' wird in chat-Response
mitgeschickt damit App + Diagnostic eine Bubble zeigen.
aria-brain/prompts.py
Neue System-Prompt-Section: Liste aktiver Triggers + verfuegbare
Condition-Variablen mit aktuellen Werten + Operatoren-Erklaerung.
ARIA weiss damit immer was es schon gibt und welche Vars sie nutzen kann.
bridge/aria_bridge.py + rvs/server.js
trigger_created als neuer RVS-Message-Type, Bridge forwarded das aus
data.events analog zu skill_created.
diagnostic/index.html
Neuer Top-Tab "Trigger". Liste mit Type-Badges (⏱ TIMER / 👁 WATCHER),
Status, Fire-Count, last_fired. Aktivieren/Deaktivieren + Löschen pro
Trigger. "+ Neu"-Modal mit Type-Dropdown, Timer-Minuten oder
Watcher-Condition + Vars-Anzeige + Throttle. Info-Modal-Eintrag mit
Erklaerung. Live-Bubble im Chat wenn ARIA selbst einen anlegt.
android/src/screens/ChatScreen.tsx
trigger_created RVS-Handler → eigene Bubble (gelber Border, "⏰ ARIA
hat einen Trigger angelegt", Type/Detail/Message/Zeit). ChatMessage
bekam triggerCreated-Feld. Lokal-only-Schutz beim Server-Sync analog
zu skill_created.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
duffyduckandClaude Opus 5