Variante C: ARIA hat selbst mit Heuristik-Block + 11 seed_rules den
expliziten skill_scaffold-Befehl ignoriert (32x Spotify-Bash-Calls in
24h, kein einziger scaffold-Aufruf). Verhaltens-Traegheit ist staerker
als jeder Prompt-Hint.
Loesung: Brain wartet nicht mehr. Bei jedem chat()-Aufruf wird die
Heuristik berechnet. Findet sie einen Host mit bekannter Suggestion
(Spotify, GitHub, OpenAI, OpenWeather, Telegram, Microsoft, Discord,
Notion, Reddit) der noch keinen Skill hat → Brain ruft selbst
`scaffold_skill(name, template, params)` mit author='aria-auto'.
Der frische Skill ist sofort im Prompt sichtbar (Skill-Liste wird nach
Scaffold refreshed, Heuristik-Cache invalidiert, Hints neu gerechnet).
Side-Channel-Event 'skill_created' mit Flag 'auto_scaffolded' geht an
die UI — Stefan sieht im Chat dass Brain einen Skill angelegt hat.
ARIA findet beim Tool-Use-Loop einen passenden `run_<name>`-Skill vor
und nutzt ihn idealerweise statt wieder Bash. Macht sie's nicht und
curlt trotzdem weiter, ist der Counter beim naechsten Mal wieder hoch
und Brain scaffolded weiter — aber dann ist der Skill ja schon da, also
nur ein Pfad.
Toggle: BRAIN_AUTO_SCAFFOLD=false zum Abschalten.
scaffold-reflex Regel angepasst: ARIA wird informiert dass Brain
manchmal selbst scaffolded (author=aria-auto) und sie den Skill via
run_<name> nutzen soll statt zu curlen. Bei Hinweisen OHNE Suggestion
(unbekannter Host) soll sie selbst skill_scaffold rufen.
Stefan-Zitat aus der Diskussion ("ARIA lernt es so nicht"): stimmt
inhaltlich, aber pragmatisch wichtiger ist dass Stefans Wartezeit von
20s auf 3s sinkt. Lernen kann sie spaeter — der Skill ist da, sie sieht
den Pfad jedes Mal beim Tool-Listing.
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Variante B: scaffold-reflex Regel allein reicht nicht weil jede Chat-
Anfrage eine eigene claude-CLI-Session ist. ARIA sieht in der aktuellen
Session nicht dass sie gestern auch schon 10x dieselbe API gecurled hat.
Beobachtung: 5+ Spotify-Bash-Calls hintereinander, kein Skill angelegt.
Loesung: Brain trackt server-side aus dem persistierten agent_stream.jsonl.
Bei jedem chat() wird der Log gescanned (cache 5min), Bash-curl-Calls
nach Hostname aggregiert. Hosts mit >=3 Calls in 24h ohne passenden
Skill landen als '## API-Heuristik'-Block im System-Prompt mit konkretem
skill_scaffold-Vorschlag.
Neue Module:
- aria-brain/api_heuristic.py:
- compute_hints(existing_skills, force): Aggregiert + filtert
- build_section(hints): formatiert als kompakten Markdown-Block
- Smart suggestions mapping (api.spotify.com → oauth-api template etc.)
- Ignoriert interne Hosts (aria-brain, localhost, docker-bridge)
- 5-min Cache damit nicht jeder Turn die JSONL parst
- aria-brain/prompts.py: build_system_prompt nimmt api_heuristic_section
als optionalen Block direkt nach Skills-Section.
- aria-brain/agent.py: vor build_system_prompt Heuristik berechnen mit
aktueller Skill-Liste, Block durchreichen.
- 11. seed_rule scaffold-reflex umgeschrieben: kein 'in einer Session'
mehr (das ergab keinen Sinn — jeder Turn neue Session). Stattdessen:
'## API-Heuristik'-Block ist Dein Cross-Session-Gedaechtnis. Wenn da
was steht: scaffolden BEVOR Du Bash machst.
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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.
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Beobachtung beim "ueberspringe Lied"-Test (29.05.2026): 47 Sekunden mit
12 fehlgeschlagenen Bash-Versuchen weil ARIA glaubte sie sei im
aria-brain Container. Sie hat probiert:
- python3/python/jq (Alpine — alle nicht installiert)
- cd /data/skills/spotify-control (existiert nur im Brain)
- curl localhost:8080/oauth/... (localhost = aria-proxy, nicht Brain)
- 8s Timeout auf localhost (kein TCP Reset)
Erst nach 9 Versuchen brain:8080 erraten und dann den Token-Wert
hardcoded in den naechsten curl gepackt.
Die neue Regel beschreibt die echte Topologie explizit:
- Du bist die claude-CLI als Subprocess IM aria-proxy (node:22-alpine)
- KEIN python3/python/jq verfuegbar
- /data/skills/ existiert NUR im aria-brain
- localhost in Deinem Bash heisst aria-proxy; Brain ist aria-brain:8080
- BRAIN_INTERNAL_URL ist NUR in laufenden Skills gesetzt
- Brain-Resources via Brain-Tools (oauth_get_token, memory_search,
run_<skill_name>), NICHT via Bash
- SSH zur VM-Host: `ssh aria@host` (ed25519-Key liegt im Proxy)
- Externe APIs direkt per curl mit Token aus oauth_get_token
Plus das Anti-Pattern dokumentiert ("47 Sekunden Stefan-Lebenszeit") —
ARIA soll bei jedem Bash-Reflex gegen "lokale" Brain-Resources erst
denken oder die Brain-Tool-Ebene nehmen.
README in Skills-Architektur-Sektion entsprechend ergaenzt (10 Regeln).
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Befund aus chat_backup.jsonl-Analyse heute: ARIA ist 3x auf oauth_authorize
gefallen statt oauth_get_token (Stefan musste manuell einloggen), und beim
PDF-Skill ist sie nach Stefans "Variante bitte" zu Ad-hoc-Bash-Befehlen
auf der VM gedriftet ("ich lass den Code direkt laufen") — Skill wurde
unbrauchbar. Beides genau die Antipattern die wir mit den seed_rules
abdecken wollten, nur waren die zu schwach formuliert.
seed_rules (jetzt 9 statt 7):
- oauth-reauth-reflex: bei 401 ZUERST oauth_get_token, NUR bei dessen
Fehler oauth_authorize. Stefan zu Re-Login schicken ist das aergerlichste
Antipattern (er sitzt im Auto, muss Handy rauskramen).
- no-skill-drift: kaputter Skill -> skill_logs + skill_update, NIEMALS
zu Ad-hoc-Bash wechseln (Skill wird Karteileiche). Plus: "ich baue
dir einen Skill" SAGEN ohne skill_create zu rufen ist verboten —
Stefan checkt die Liste und verliert das Vertrauen.
agent_stream-Persistenz:
- diagnostic/server.js schreibt jeden agent_stream-Event parallel zum
Broadcast in /shared/logs/agent_stream.jsonl (soft-cap 50 MB mit
half-truncate beim Ueberlauf).
- Live-View laedt beim Page-Load + Sub-Tab-Switch die letzten 200
Eintraege via /api/agent-stream. Browser-Reload / Standby verliert
damit den Verlauf nicht mehr.
Debug-API ohne SSH:
- GET /api/chat-backup?lines=N (Default 200, Max 5000) — geparstes JSON
der letzten N Zeilen aus chat_backup.jsonl
- GET /api/agent-stream?lines=N — gleiches fuer den persistierten Stream
README:
- Neuer Abschnitt "## Skills — Architektur" mit Skill-Layout,
Drei-Stufen-Daten-Modell (OAuth / config_schema / Brain-Daten),
Versionierung, Anti-Friedhof, seed_rules (alle 9 aufgelistet).
- Diagnostic-Sektion um agent_stream-Persistenz + neue Debug-Endpoints
ergaenzt.
- Roadmap: Phase B "Skill-Architektur P0-P4" abgehakt.
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ARIA wusste bisher nichts von BRAIN_INTERNAL_URL — sie hatte den Endpoint
zwar, aber keinen Grund ihn zu nutzen. Zwei neue rule-Memories:
- "BRAIN_INTERNAL_URL ist deine Brain-Schnittstelle" — listet die
wichtigsten Endpoints (oauth/<service>/token, memory/search,
memory/pinned, skills/list) und macht klar dass auch Daten wie
Stefans Standort, Memories oder andere Skills aus dem Skill heraus
abrufbar sind.
- "Auth-Strategie fuer externe APIs" — zwingt ARIA bei jedem API-Skill
in eine Checkliste: erst OAuth2 pruefen (Spotify, Google, GitHub,
Reddit, …), sonst statischer Key per config_schema, NIEMALS hardcoden.
Damit kommt sie eigenstaendig auf "Spotify = OAuth2 = Brain-Endpoint"
ohne dass Stefan das jedes Mal sagen muss. Insgesamt jetzt 7 seed_rules
statt 5.
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Stefans Skill-Friedhof (9 Spotify-Skills, hardcoded Credentials) hatte
keine systemische Ursache im Code, sondern im fehlenden Leitplanken-
Memory. Lösung: System-Seed-Regeln als pinned Hot Memory, mit jedem
Deploy ausgerollt.
- aria-brain/seed_rules.py: 5 rule-type Memories (skill_list-vor-create,
no-version-suffix, update-not-recreate, no-hardcoded-credentials,
config-schema-for-settings), source="seed", pinned=true
- Lifespan ruft seed_rules.apply() beim Brain-Start — idempotent via
migration_key (alte Versionen werden vor dem Schreiben gelöscht)
- skill_create Tool-Description um PFLICHT-VORHER-Block ergänzt:
skill_list-check, kein Versionssuffix, oauth_get_token bei OAuth,
config_schema statt hardcoded Werte
Editieren = SEED_RULES-Liste anpassen, Brain neu starten. Im Gegensatz
zu brain-import/ (User-Saatgut, gitignored, manueller Diagnostic-Klick)
gehört das hier zum Brain-Code und rollt mit jedem Deploy aus.
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duffyduck