Local erfand Live-Auskuenfte (aktueller Song, Restzeit, Skip-Titel) ohne
run_spotify zu rufen. Neuer Detektor _claims_live_media_state() + Guard
eskaliert solche Behauptungen ohne echten Skill-Call an Claude. Local-Prompt
gehaertet: nie Titel/Interpret/Restzeit ohne Tool-Ergebnis nennen.
Router: _FORCE_CLAUDE respektiert 'nimm Claude/Clodi' → nie lokal.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- router.py: die run_spotify-Faehigkeiten NICHT mehr im Prompt aufzaehlen
(war selbst Hardcoding). Generisch: "run_*-Skills — was sie koennen steht in
IHRER Tool-Beschreibung, lies + nutze sie fuer alles Passende". Skills
beschreiben sich selbst (dynamisch, ARIA-authored). Anti-Halluzination bleibt.
- App: Stop-Button waehrend passivem 30s-Lauschen ('listening') beendet jetzt
sauber (exitPassiveListening) statt via leerem Endpoint den Passiv-Stream neu
zu starten — die 30s liefen sonst von vorne los.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Local hat "Spotify: überspringe 3 Titel" / "Playlist X abspielen" geantwortet
OHNE run_spotify je zu rufen (Skill-Logs: kein Aufruf) — reine Fabrikation,
real passierte nichts. Zwei Ursachen behoben:
- Prompt: run_spotify-Beschreibung von "next/pause/weiter" auf JEDE
Musiksteuerung erweitert (Playlist, Gerät, überspringen mehrerer, Lautstärke)
+ harte Anti-Halluzinations-Regel (nie eine Aktion behaupten ohne Tool-Call).
- Guard: sagt local eine Steuerbefehl-Quittung ('Spotify: …', 'Playlist …
abspielen', 'überspringe … Titel') aber hat KEINEN run_*-Skill gerufen
(_local_ran_skill=False) → eskalieren, Claude ruft das Tool zuverlässig.
_looks_like_skill_action bewusst eng (Doppelpunkt-Praefix / spezifische Verben),
trifft normale Musik-Konversation nicht.
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Test 'Wer ist Melanie?': das lokale Qwen klammte zu + verwechselte den Frager
('frag Stefan direkt' — Stefan IST der User), weil der schlanke Lokal-Prompt kein
Memory hat. Claude dagegen antwortete diskret + korrekt (und haengte sogar selbst
<voice></voice> an → stumm, 'jemand koennte mithoeren').
Fix: Local-Prompt weist an, bei Fragen zu Stefans Leben/Personen/Beziehungen/
Vergangenheit/gespeichertem Wissen NICHT aus dem Nichts zu antworten, sondern
zu eskalieren (<<ESCALATE>> → Claude mit vollem Gedaechtnis). Die Diskretions-
Regel selbst bleibt (funktioniert auf Claude einwandfrei).
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EOF
)
Mehrere lokale Modelle, on-demand geladen/geswappt, in Diagnostic waehlbar.
Design: das Brain schickt den Modellnamen (aus local_llm.json) im llm_request
mit -> Adapter -> llama-swap laedt/swappt. Keine separate Gamebox-Config noetig.
- xtts: `llama`-Container -> `llama-swap` (unified-cuda), config.yaml mit
qwen3-8b (Standard) + qwen3-4b; Auto-Download via -hf, Cache /models geteilt
(qwen3-8b schon da). Adapter -> llama-swap:8080, Timeout 600s (Erst-Download).
- adapter: `model` aus dem Request an llama-swap durchreichen (Fallback env).
- brain: router.load_config liest localLlmModel; local_llm_chat(model=...);
agent gibt cfg-Modell mit; bridge reicht model durch (_local_llm + Route).
- diagnostic: /api/local-models-list (aus /shared/config/local_models.json,
seeded), local-llm-config um localLlmModel erweitert; Dropdown "Lokales
Modell" im Settings-Block + Erst-Download-Hinweis.
BLIND gebaut (Gamebox nicht testbar hier): llama-swap CLI/Config-Pfad beim
ersten Start via `docker logs aria-llama-swap` pruefen. Live-Lade-Status
(Adapter->Diagnostic) ist B0.5-2 (Folgeschritt).
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Stefan-Punkt: der 'auf <Geraet>'-Router-Patch war ein per-Fall-Band-Aid, das
nicht skaliert (naechster Skill mit komplexer API → wieder patchen). Besser:
das LLM merkt es selbst.
- Router-Hardcoding zurueckgenommen (kein 'auf Geraet'→Claude mehr).
- GENERAL: im lokalen Tool-Loop → scheitert ein Tool-Call (Ergebnis beginnt mit
'FEHLER'), uebernimmt Claude. Gilt fuer JEDEN Skill, kein per-Fall-Wissen im
Router. Lokal probiert, bei Fehler eskaliert.
- skill_create-Anleitung: SEMANTISCH bauen — Skills bieten klare Operationen als
args (action/device_name), NICHT rohe {path,method,body}-Durchreichung. Das
args-Schema ist die 'Bedienungsanleitung', die das LLM sieht (die haben wir
also schon — sie muss nur semantisch sein). Was das LLM sonst raten muesste
(Endpunkte/IDs/Payload) gehoert INS Skill.
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Log-Beweis: Qwen baute fuer 'auf android abspielen' einen erfundenen Endpoint
(/v1/me/player/start) mit Platzhalter-Device-ID -> 404. Device-Transfer ist ein
komplexer Mehrschritt-Flow (Geraete abfragen -> Name->echte ID -> richtiger
Endpoint); das 8B ist da unzuverlaessig. Router schliesst 'auf <Geraet>'-
Formulierungen jetzt aus dem lokalen Pfad aus -> Claude. Simple Steuerung
(pause/next/play, 'was laeuft') + 'auf deutsch' bleiben lokal (verifiziert).
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Qwen imitierte aus dem Kontext den <voice>-TTS-Block, packte aber die GANZE
Antwort hinein -> Display strippt <voice> -> leere Bubble (nur TTS klang richtig).
Fix: (1) Local-Prompt verbietet <voice>/[FILE:]/<tool_call>/Markup explizit —
nur Plain-Text (wird angezeigt UND vorgelesen). (2) Sicherheitsnetz: Voice-Tags
aus lokalen Antworten strippen, falls das 8B es doch tut.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
duffyduckandClaude Opus 4.8