ARIA kann jetzt GPS-Watcher mit near() effektiv nutzen: die App liefert
kontinuierliche Position, Brain wertet sie in den Background-Triggers aus.
rvs/server.js
ALLOWED_TYPES: location_update (App→Bridge) + location_tracking (Brain→App).
bridge/aria_bridge.py
location_update Handler: persistiert {lat, lon} via _persist_location in
/shared/state/location.json — selber Pfad wie chat/audio-events, aber als
eigenes Event ohne Chat-Overhead.
aria-brain/agent.py
Neues Meta-Tool request_location_tracking(on, reason). Dispatcher fuegt
{type: "location_tracking", on, reason} zu _pending_events hinzu →
Bridge forwarded als RVS-Message zur App.
aria-brain/prompts.py
Trigger-Section bekam neuen Block "GPS-Watcher mit near()": ARIA wird
angewiesen request_location_tracking(on=true) zu rufen wenn sie einen
near()-Watcher anlegt, und wieder false beim Loeschen des letzten.
android/src/services/gpsTracking.ts (NEU)
Singleton-Service. start(reason) → Geolocation.watchPosition mit
distanceFilter 30m + interval 15s, sendet location_update an RVS.
stop(reason) → clearWatch. Persistiert Status in 'aria_gps_tracking',
restoreFromStorage() beim Settings-Mount. Permission-Request fuer
ACCESS_FINE_LOCATION + Toast-Benachrichtigung bei An/Aus.
android/src/screens/SettingsScreen.tsx
Neuer Switch im "Standort"-Block: "GPS-Tracking (kontinuierlich)" mit
Hinweis-Text. Subscribe auf gpsTrackingService.onChange damit Toggle
reflektiert wenn ARIA das per Tool umschaltet.
RVS-Handler: location_tracking → gpsTrackingService.start/stop mit
Reason aus Brain-Tool.
Ablauf Stefan→ARIA→Blitzer:
1. Stefan: "Warn mich vor Blitzern auf Route nach Rhauderfehn"
2. ARIA: skill_create("blitzer-warner") falls noch nicht da
3. ARIA: run_blitzer-warner → Liste {lat,lon,name}
4. ARIA: pro Eintrag trigger_watcher mit near(lat,lon,500)
5. ARIA: request_location_tracking(on=true, reason="Blitzer-Warner aktiv")
6. App: GPS-Tracking startet, sendet alle 15s location_update
7. Bridge: /shared/state/location.json wird aktuell gehalten
8. Brain-Background-Loop: alle 30s near()-Check pro Trigger
9. Bei Erfolg: ARIA spricht "Blitzer A31 km 12 in 500m"
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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.
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Diagnostic + App bekommen Mehrfach-Auswahl im Datei-Manager. Mehr als eine
Datei ausgewaehlt → Download als ZIP. Genau eine ausgewaehlt → einzeln.
Bulk-Delete loescht alle markierten in einem Rutsch.
diagnostic/Dockerfile
zip via apk add — fuer das ZIP-Streaming im /api/files-download-zip.
diagnostic/server.js
POST /api/files-download-zip Body: {paths:[...]} → spawnt 'zip -j -q -',
Pipes stdout in Response. Whitelist auf
/shared/uploads/.
POST /api/files-delete-batch Body: {paths:[...]} → loescht alle, broadcastet
file_deleted pro Pfad an Browser + RVS.
diagnostic/index.html
filesSelected Set + Checkbox-UI pro Datei + "Alle markieren". Wenn 2+
ausgewaehlt: POST an /api/files-download-zip, Browser saugt das als
Blob runter. Bei 1: normaler Single-Download.
bridge/aria_bridge.py
file_delete_batch_request → ruft Diagnostic /api/files-delete-batch,
antwortet mit file_delete_batch_response.
file_zip_request {paths,reqId} → ruft Diagnostic /api/files-download-zip,
base64-kodiert, capped auf 30 MB,
sendet file_zip_response.
rvs/server.js
ALLOWED_TYPES: file_delete_batch_request/response, file_zip_request/response.
android/src/screens/SettingsScreen.tsx
fileManagerSelected Set + Checkbox-UI pro Datei + "Alle markieren"-Zeile
oben. Bulk-Bar oben mit count, "⬇ ZIP" / "⬇ Download" (je nach Anzahl),
und "🗑 Löschen". ZIP-Response landet base64 → RNFS in Downloads-Folder
(aria-files-<timestamp>.zip), Toast mit Pfad.
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Zwei zusammenhaengende Bugs:
1. App aktualisierte nicht wenn die Diagnostic "Konversation komplett
zuruecksetzen" gedrueckt hat — die App hatte den lokalen Stand weiter
2. Nachrichten die kamen waehrend die App offline/geschlossen war,
wurden nicht nachgeladen
Loesung: chat_backup.jsonl wird wieder geschrieben (Bridge statt Diagnostic,
weil OpenClaw-Code-Pfad tot ist) und dient als Server-Truth fuer App+Diagnostic.
bridge/aria_bridge.py
_append_chat_backup() schreibt jeden Turn (User + ARIA) als JSONL-Zeile
in /shared/config/chat_backup.jsonl. Trigger: send_to_core (User) +
_process_core_response (Assistant, inkl. file-Attachments).
_read_chat_backup_since(since_ms, limit) liest die Datei, filtert auf
ts > since_ms, gibt max limit neueste zurueck. Honoriert file_deleted-Marker.
Neuer RVS-Handler chat_history_request {since, limit?} → antwortet mit
chat_history_response {messages: [...], since}.
diagnostic/server.js
/api/chat-history-clear broadcastet jetzt zusaetzlich chat_cleared via
RVS (sendToRVS_raw), damit App ihre lokale Liste auch leert. Vorher nur
Browser-Clients via broadcast() — App war aussen vor.
rvs/server.js
ALLOWED_TYPES um chat_history_request, chat_history_response, chat_cleared.
android/src/screens/ChatScreen.tsx
- Bei (re)connect: AsyncStorage 'aria_chat_last_sync' lesen → send
chat_history_request {since}
- Handler chat_history_response: incoming → ChatMessage[] mappen,
Attachments aus 'files'-Array rekonstruieren, mergen (Dedup via timestamp),
lastSync hochziehen
- Handler chat_cleared: setMessages([]) + AsyncStorage 'chat_messages' +
'last_sync' weg
- Bei jeder eingehenden chat-Message: 'aria_chat_last_sync' updaten damit
Reconnect nicht doppelt nachzieht
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E2BIG (Argument list too long) tritt auf wenn aria-core's Subprocess-
Spawn das Linux argv-Limit (~128KB-2MB) sprengt. Bei >140 Messages
samt Memory + System-Prompt + Tools laeuft das voll, ARIA antwortet
nur noch leer auf jede Anfrage.
Bridge zaehlt jetzt User-Nachrichten in send_to_core; bei COMPACT_AFTER_MESSAGES
(env, default 140) wird automatisch:
- Sessions geleert (rm sessions/*.jsonl + sessions.json = {})
- aria-core neu gestartet
- User informiert "Konversation komprimiert, letzte Nachricht nochmal"
Plus manueller "🧹 Konversation komprimieren"-Button in App-Settings
und 🧹 Compact-Button in Diagnostic-Thinking-Indicator.
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Zweiter Eskalations-Button neben dem Reparieren-Button — fuer Faelle
wo doctor --fix nicht reicht (Run alive aber haengt im Tool-Call).
Mit Confirmation-Dialog damit's nicht versehentlich gedrueckt wird.
Wege:
- App-Settings: Reparatur-Sektion, zwei Buttons (Reparieren + Hart neu)
- App-Thinking-Bubble: 🔧 + 🚨 + Abbrechen
- Diagnostic-Thinking-Indicator: 🔧 + 🚨 + Abbrechen
- Diagnostic-Server: POST /api/aria-restart → child_process exec
`docker restart aria-core`
- Bridge: rvs aria_restart → HTTP zu Diagnostic
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Bei stuck OpenClaw-Runs (ARIA antwortet nicht mehr / "Antwort ohne Text"
auf jede Anfrage) kann der User jetzt selbst openclaw doctor --fix
anstossen — ohne SSH/docker exec.
Pfad:
- App-Button → rvs.send('doctor_fix') → Bridge → HTTP POST an
Diagnostic /api/doctor-fix → dockerExec aria-core
- Diagnostic-Button → direkt HTTP POST /api/doctor-fix
Zwei Plaetze in der App: oben in der Thinking-Bubble (wenn ARIA denkt
aber haengt) und in Settings → Reparatur (immer erreichbar). In
Diagnostic neben dem Abbrechen-Button im Thinking-Indicator.
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ARIA setzt im Antworttext einen Marker `[FILE: /shared/uploads/aria_xxx.ext]`.
Bridge extrahiert ihn (Marker wird aus dem TTS-Text entfernt) und sendet
ein neues file_from_aria-Event ueber RVS an App + Diagnostic.
Diagnostic:
- Eigene Bubble mit Datei-Icon + Klick-Handler
- PDF/Bild → neuer Browser-Tab via /shared/* HTTP-Route
- Andere → Download via download-Attribut
App:
- Neues FileOpenerModule (Kotlin) — Intent.ACTION_VIEW mit FileProvider,
Android-Picker waehlt App nach MIME-Type
- file_paths.xml erweitert (cache + files + external)
- file_response liefert jetzt mimeType mit
- Klick auf ARIA-Anhang: lokal vorhanden → direkt oeffnen, sonst
file_request mit autoOpen-Flag → bei Empfang persistAttachment + open
Stefan muss noch im aria-core/OpenClaw System-Prompt einen Hinweis
einbauen: "Wenn du dem User eine Datei erstellt hast (Pfad in
/shared/uploads/), haenge am Ende deiner Antwort einmalig
[FILE: /shared/uploads/aria_<name>.<ext>] an. Der Marker wird aus dem
sichtbaren Text entfernt und als Anhang in App und Diagnostic angezeigt."
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Vier Bugs in einem Aufwasch:
1. HF-Cache als Bind-Mount zurueck
xtts/hf-cache:/root/.cache/huggingface fuer beide Bridges. War vorher
raus, dadurch jedes Container-Restart = ~3GB Whisper-Download +
~1GB F5-TTS-Download. User dachte 5min ist einmalig — ist aber bei
jedem Restart. Jetzt: einmal pro Maschine geladen, fertig.
2. Banner zeigte stale "ready"
whisper-bridge sendete beim Connect nur dann Status wenn Modell schon
geladen war. Sonst blieb der App/Diagnostic Banner auf dem alten
"ready" State von vor dem Restart haengen — User sah "bereit" obwohl
gerade gar nichts geladen war. Jetzt wird IMMER ein Status broadcast:
ready oder loading.
3. config_request Pattern
aria-bridge wusste nicht wann Gamebox-Bridges sich (re)connecten.
Wenn die nach aria-bridge kamen, verpassten sie den Config-Broadcast
und blieben mit Hard-Defaults stehen.
Jetzt: whisper- und f5tts-bridge senden beim Connect ein
config_request, aria-bridge antwortet mit der persistierten Config
(whisperModel, xttsVoice, f5tts*-Felder).
4. RVS ALLOWED_TYPES um config_request erweitert.
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Symptom: aria-whisper-bridge bekam beim ersten internen stt_request
(via voice_upload mit WAV als base64, ~2.4MB) den Frame zu Gesicht,
default ws-max ist 1MB → mit Close-Code 1009 abgewiesen → Verbindung
tot → naechster stt_request lief in Timeout → lokales Fallback.
Fixes:
- whisper-bridge: max_size=50*1024*1024 in websockets.connect()
(gleicher Wert wie f5tts-bridge schon hat)
- RVS-Server: maxPayload=50*1024*1024 in WebSocketServer-Optionen,
damit der Server die Frames nicht selbst auf 1MB cappt bevor er
sie an die Bridge weiterleitet.
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Stefan akzeptiert die ~5min Modell-Download-Zeit nach jedem Container-
Start, dafuer keine 50GB Cache-Bloat mehr und kein Bind-Mount-Verzeichnis
zu pflegen.
- xtts/docker-compose.yml: hf-cache Bind-Mount entfernt fuer beide
Bridges. Modelle werden im writable Container-Layer abgelegt und mit
jedem `docker compose down` automatisch weggeraeumt.
- xtts/.gitignore: hf-cache/ Eintrag raus
- RVS ALLOWED_TYPES: service_status hinzu
Bridges broadcasten Lade-Status:
- f5tts-bridge: bei Connect 'loading' -> ensure_loaded -> 'ready'.
Auch bei config-getriggertem Modell-Wechsel: erst 'loading' Broadcast,
dann reload, dann 'ready'.
- whisper-bridge: gleiches Pattern. Modell wird jetzt erst nach
RVS-Connect geladen damit der loading-Broadcast tatsaechlich rausgeht.
Diagnostic:
- server.js: service_status wird an Browser durchgereicht
- index.html: neues Banner unten rechts (fixed position) zeigt Status
fuer beide Services. Aggregiert: Icon ist Lupe waehrend Loading,
Check wenn alles ready, X bei Error.
- Wenn alles ready: X-Button erscheint (manuell schliessen) +
nach 8s automatisches Fade-Out.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Neuer Container aria-whisper-bridge auf der Gamebox — faster-whisper
CUDA mit float16. Der Container verbindet sich per WebSocket an den RVS,
nimmt stt_request entgegen, laeuft ffmpeg+Whisper, antwortet mit
stt_response. Hoert zusaetzlich auf config-Broadcasts und lädt das
Modell hot-swap bei Diagnostic-Wechsel.
aria-bridge ruft jetzt primaer die Gamebox an; nur wenn die nicht binnen
45s antwortet, faellt auf lokales Whisper (CPU) zurueck. Das lokale
Modell wird lazy geladen, spart RAM auf der VM.
RVS: stt_request/stt_response zur ALLOWED_TYPES-Liste.
Diagnostic-Voice-Config (whisperModel-Feld) bleibt unveraendert —
die Auswahl wird an die Gamebox durchgereicht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
XTTS-Bridge:
- empfaengt neuen voice_preload Type, rendert stumm "ja." fuer die Stimme
via TTS-Queue (damit kein Konflikt mit echtem TTS)
- horcht zusaetzlich auf config-Broadcasts: wenn Diagnostic global die
Stimme wechselt, wird auto-preloaded
- broadcastet voice_ready mit Dauer (loadMs) oder error
RVS: voice_preload + voice_ready zur ALLOWED_TYPES-Liste.
App (SettingsScreen): beim Wechsel senden wir voice_preload, zeigen einen
Spinner in der Voice-Row und einen Toast mit "Stimme X bereit (Ns)".
App (ChatScreen): Toast auch hier — falls User gerade nicht in Settings ist.
Diagnostic (server+UI): voice_ready wird an Browser durchgereicht, ein
Status-Text unter dem Voice-Dropdown zeigt "wird geladen" → "bereit".
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug-Fix: Voice-Auswahl verschwand nach Page-Load
- xtts_voices_list Handler rebuildet das Dropdown — vorheriger select.value
ging dabei verloren. Jetzt wird der Wert gemerkt und nach Rebuild
wiederhergestellt (falls die Stimme noch existiert).
Feature: Stimmen loeschen (Diagnostic)
- XTTS-Bridge: neuer handleDeleteVoice — entfernt /voices/<name>.wav
und schickt aktualisierte Liste per xtts_voices_list
- RVS: xtts_delete_voice in ALLOWED_TYPES
- Diagnostic Server: Action xtts_delete_voice forwarded via RVS
- Diagnostic UI: renderVoiceList zeigt alle Custom-Voices mit X-Button
Bei Loeschen der gerade aktiven Stimme: auf Default zuruecksetzen
Feature: Voice-per-Request in Bridge
- App kann mit jedem Chat ein voice-Feld mitschicken
- Bridge merkt sich _next_voice_override, nutzt es fuer die NAECHSTE
ARIA-Antwort (einmalig, dann reset)
- tts_request (Play-Button) akzeptiert voice im Payload als Override
- Fallback: globale xtts_voice aus voice_config.json
- So kann jedes Geraet seine eigene Stimme haben ohne den globalen
Default zu aendern
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Pipeline: XTTS-Server → xtts-bridge → aria-bridge → RVS → App AudioTrack
XTTS-Bridge (Gaming-PC):
- streamXTTSAsPCM(): liest /tts_to_audio/ Response inkrementell,
parst WAV-Header (samplerate/channels), teilt PCM in 8KB-Chunks
(~170ms bei 24kHz s16 mono) und sendet jeden als audio_pcm.
- Finaler Chunk mit final=true nach letztem Text-Chunk
aria-bridge:
- audio_pcm Handler leitet payload 1:1 weiter, filled messageId aus
requestId → messageId Map falls XTTS-Bridge messageId nicht hatte
- Alter xtts_response Pfad bleibt als Legacy-Fallback (WAV)
RVS: audio_pcm in ALLOWED_TYPES
Android Native:
- PcmStreamPlayerModule (Kotlin): AudioTrack MODE_STREAM mit
Writer-Thread und BlockingQueue. start(rate, ch) / writeChunk(b64)
/ end() / stop()
- 8x MinBufferSize grosszuegig dimensioniert, glatt auch bei
Netz-Aussetzern
- Registered im MainApplication via PcmStreamPlayerPackage
App JS:
- audioService.handlePcmChunk(): erkennt neue Session (messageId-Wechsel),
started nativen Stream, cached PCM-Bytes pro Message. Bei final=true
Stream sauber schliessen + _savePcmBufferAsWav → WAV-File im
tts_cache/<messageId>.wav
- _savePcmBufferAsWav: baut 44-byte WAV-Header (PCM s16le, korrekte
samplerate/channels), haengt alle gesammelten base64-PCM-Chunks an
- stopPlayback beendet auch aktiven PCM-Stream
- ChatScreen routet type=audio_pcm an handlePcmChunk, bei final
setzt audioPath in der Message
Play-Button: falls messageId einen audioPath hat → WAV aus Cache
(Sound-basiert), egal ob Original-TTS Piper oder XTTS war.
Audio-Focus:
- requestDuck() beim Stream-Start, release() bei Stream-Ende
- Andere Apps (Spotify etc.) werden leiser waehrend ARIA spricht
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Bridge: _emit_activity() spiegelt OpenClaw agent events als agent_activity
an RVS, dedupliziert State-Wechsel. chat:final/error senden idle.
- Bridge: Neuer cancel_request-Handler ruft Diagnostic /api/cancel per HTTP.
- Diagnostic: Neuer POST /api/cancel Endpoint (gleiche Logik wie WS-Cancel).
- RVS: agent_activity + cancel_request in ALLOWED_TYPES.
- App: Gelber Indicator ueber der Input-Bar mit Text je nach Activity,
roter Abbrechen-Button. Cancel sendet cancel_request via RVS.
- issue.md: Erledigte Bugfixes + Features konsolidiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
duffyduck