Neben Senden ein 'Zwischenruf' (App: oranger Button, nur wenn ARIA im
aktiven Kontext arbeitet; Diagnostic: Buttons neben beiden Senden). Geht
NICHT in die Queue und bricht NICHT ab — die Nachricht wird in den
laufenden claude-Subprozess geschoben; er greift sie an der naechsten
Tool-Grenze auf.
Technik:
- proxy-patches/manager.js: claude laeuft jetzt im --input-format
stream-json-Modus, initialer Prompt als stream-json User-Message,
stdin bleibt OFFEN; sendMessage() schiebt weitere User-Messages nach;
bei 'result' wird stdin geschlossen (Turn endet sauber). Ersetzt die
bisherigen sed-Patches (jetzt volle Datei via cp, docker-compose.yml).
- proxy-patches/routes.js: Side-Channel POST /interject {projectId,text}
→ subprocess.sendMessage der Kontext-Subprozesse.
- rvs: 'interject' erlaubt. bridge: RVS interject → Proxy /interject.
- App/Diagnostic: Zwischenruf-Buttons + lokale '📣 Zwischenruf'-Bubble.
Empirisch verifiziert: mid-turn injizierte Message wird an der naechsten
Tool-Grenze aufgegriffen (nicht mitten in einem blockierenden Befehl).
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Die App schickt Datei (fire-and-forget) und Text (ACK-getrackt, bei Queue
verzoegert) als getrennte RVS-Nachrichten; die Datei trug keine clientMsgId.
Die Bridge mergte gepufferte Files rein per Timing an den naechsten Text →
bei mehreren schnellen Nachrichten landeten Bilder beim falschen Text.
App: file-Send traegt jetzt dieselbe clientMsgId wie der Text.
Bridge: puffert Files mit cmid und merged beim Text-Flush NUR die Files mit
passender cmid; Rest bleibt fuer seine eigene Nachricht gepuffert. Fallback
(Legacy/kein Treffer) = altes Verhalten, damit nie ein Bild verloren geht.
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Kern des "Verbinde..."-Hangs: host.docker.internal loeste zu 172.17.0.1 (docker0)
auf, QEMUs VNC ist aber ans aria-net-Gateway 192.168.64.1 gebunden (dorthin
bindet der Brain) → Connection refused. Die Bridge ermittelt den VNC-Host jetzt
selbst per _docker_gateway() (/proc/net/route) = dasselbe Gateway wie der Brain.
ARIA_VNC_HOST-Env hat weiter Vorrang.
Live belegt: Bridge->192.168.64.1:5901 liefert RFB-Handshake, ->host.docker.
internal:5901 (172.17.0.1) = refused.
py_compile clean. Deploy: bridge rebuild.
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Der Voice-Projektwechsel ist zurueck, aber nur fuer das ausloesende Geraet:
- App merkt sich die IDs eigener Anfragen (Text-clientMsgId via dispatchWithAck +
Voice-audioRequestId an allen 4 Aufnahme-Stellen) in myRequestIdsRef.
- Bridge haengt an project_changed die ausloesende clientMsgId an — in beiden
Voice-Pfaden: send_to_core (ARIAs project_enter/exit) und _process_endpoint_text
(Voice-Router back_to_main / project_prefix).
- App folgt einem project_changed-Wechsel nur, wenn die clientMsgId eine eigene
ist → andere App-Instanzen + Diagnostic bleiben unberuehrt.
Nur Bridge + App betroffen. py-compile + tsc clean.
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QEMU-VNC erscheint live in der App-Desktop-Kachel, komplett ueber RVS:
- Bridge: TCP↔RVS-VNC-Bruecke. vnc_open oeffnet asyncio-Verbindung zu
host.docker.internal:5901, Reader-Loop streamt RFB-Bytes als vnc_data;
vnc_input schreibt zurueck; vnc_close raeumt auf. check_desktop probt den
Port und meldet desktop_status. Base64-in-JSON, kein websockify/noVNC auf
dem Host noetig.
- App: novncHtml.ts laedt noVNC (CDN) und ersetzt window.WebSocket durch einen
Shim, der RFB-Bytes per postMessage ueber RVS brueckt (server-speaks-first →
timing-robust). VncTile mountet die WebView nur im Fokus, oeffnet bei 'ready'
den Tunnel (desktop.openVnc), speist Server-Bytes ein und schickt Eingaben
als vnc_input; beim Verlassen wird der Tunnel geschlossen (VM laeuft weiter).
tsc/py clean.
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Durchgaengiger Live-Editor fuer Code-Projekte:
- App: selbstenthaltener Highlight-Editor in einer WebView (editorHtml.ts,
Textarea + Regex-Highlight-Layer, voll offline). CodeEditorTile mit Datei-Tabs,
verdrahtet mit dem codeFile-Spiegel; Bridge-Protokoll setContent/applyPatch/
setReadOnly ↔ onEditFromUser.
- Proxy-Hook (routes.js): faengt ARIAs Write/Edit/MultiEdit unter
/shared/projects/<pid>/ ab und postet den Volltext bei Erfolg an
/internal/code-file. tool_use_id→file_path-Korrelation, liest die Datei aus
dem gemounteten /shared.
- Bridge: /internal/code-file relayt als RVS code_file an die App; eingehende
code_file_edit schreiben den Volltext pfad-sicher nach /shared/projects/<pid>/
(_write_project_file, kein Ausbruch via ..).
Arbeitsverzeichnis fuer Code-Projekte = /shared/projects/<projectId>/ (in proxy/
bridge/brain gemountet, kein SSH noetig). tsc/py/js clean.
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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).
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Die Live-chat-Payload trug keine files — Anhaenge kamen nur als separates
file_from_aria-Event (eigene, teils unsichtbare Bubble). An der Text-Nachricht
tauchte die Datei erst nach einem Seitenwechsel auf (Reload aus chat_backup,
das die files kennt).
- Bridge: files jetzt direkt in der chat-Payload (selbe Struktur wie Backup).
- App: chat-Handler haengt payload.files an die Text-Bubble (wie der Reload-Pfad)
und entfernt die redundante Solo-file_from_aria-Bubble mit passendem serverPath.
- App: file_from_aria legt keine Doppel-Bubble an, wenn die Datei schon an einer
Nachricht haengt (Event-Reihenfolge-unabhaengig).
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Claude haengt manchmal reflexartig ein leeres <voice></voice> an (v.a. bei
Spotify-Antworten). clean_text_for_tts nahm dann group(1)='' → text='' → gar
keine Sprachausgabe. Das erklaerte, warum Playlist-Wechsel 'Fliegen' vorgelesen
wurde (Claude schrieb Inhalt ins Tag), 'Prodigy' aber stumm blieb (leeres Tag)
— reiner Claude-Output-Zufall, nicht Skill/Playlist-Name.
Fix: leeres/whitespace <voice> ignorieren und den normalen Anzeigetext lesen.
Deterministisch, unabhaengig von Claudes Tag-Reflex.
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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).
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Der Reverse-Geocode lief nur async im Hintergrund — die ERSTE Nachricht an
einem Ort (v.a. direkt nach Bridge-Neustart, Cache leer) wurde gebaut BEVOR
der Name fertig war → Präfix ohne Ort → local suchte Wetter mit rohen
Koordinaten und fand nichts.
Neu: _ensure_place_name() awaitet den (laufenden oder frisch gestarteten)
Geocode kurz mit Timeout, bevor der Standort-Präfix gebaut wird. Gecacht →
nur die erste Nachricht an einem neuen Ort zahlt ~0,5s, danach instant.
Timeout/Fehler → Fallback auf reine Koordinaten (kein Hänger).
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Neben "nordwestwaerts" jetzt auch die genaue Bearing-Gradzahl (0-359) —
"unterwegs nordwestwaerts (304 Grad)". Die KI nutzt, was die Frage braucht
(Pannenhilfe → Ort/km, Luftfahrt/Navigation → exakte Peilung).
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Aus dem permanenten GPS wird die Bewegungsrichtung berechnet: Bearing zwischen
einem Anker-Punkt und der aktuellen Position, gemappt auf 8-Wind-Adverb
(nordwestwaerts …). Der Anker rueckt erst bei echter Bewegung (>25 m) nach,
sonst zaehlt GPS-Jitter im Stand nicht — Stehenbleiben behaelt die letzte
Richtung, Umdrehen liefert automatisch die neue.
Praefix jetzt z.B.:
[Stefans aktueller Standort: A 28 bei km 55,6, Oldenburg, Niedersachsen
(GPS 53.12, 8.22), unterwegs nordwestwaerts. ...]
Reiner Bridge-Fix (Haversine + Bearing lokal, kein Dienst noetig).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Erweitert den Reverse-Geocode: Nominatim zoom=18 → Straße + Hausnummer, PLZ,
Stadt, Bundesland ("Am Wunderburgpark 6, 26135 Oldenburg, Niedersachsen").
Bei Autobahn/Bundes-/Kreisstraße wird die Ref (A 28 / B 75 / K …, aus
extratags) vorangestellt + best-effort Kilometer via Overpass-Milestone
(highway=milestone, distance-Tag, naechster im Umkreis) → z.B.
"A 28 bei km 55,6, Oldenburg, Niedersachsen". Für Pannenhilfe & Co.
Cache-Raster von ~1km auf ~110m verfeinert (Straßen-Genauigkeit). Overpass
nur wenn's nach Straße/Autobahn aussieht (ref/Autobahn im Namen). Alles
best-effort mit stiller Fallback-Kette (Fehler → gröberer Ort → nur GPS).
NOMINATIM_URL + OVERPASS_URL env → self-hostbar.
Richtung ("Richtung Leer") bewusst weggelassen — nicht zuverlaessig aus
einem Punkt ableitbar (braucht Fahrtrichtung/Routing).
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Das lokale 8B kann Koordinaten nicht zuverlässig in eine Stadt uebersetzen
(riet "Berlin" fuer Oldenburg). Claude kann's, aber das kostet Tokens.
Loesung: die Bridge loest lat/lon EINMAL via Nominatim (OpenStreetMap, gratis,
keyless) auf und schreibt den Namen in den Praefix:
[Stefans aktueller Standort: Oldenburg, Niedersachsen (GPS 53.12, 8.22). ...]
So muss KEIN Modell mehr raten — local UND Claude lesen den Ort direkt ab,
Token-Ersparnis bleibt voll erhalten.
- _persist_location merkt sich den letzten Ort + triggert den Geocode async
(im Hintergrund, gecacht pro ~1km-Raster, nur bei Bewegung → Nominatim-
Rate-Limit locker eingehalten).
- _build_core_text nutzt frische ODER letzte bekannte Position (Praefix faellt
beim passiven Weiterreden ohne frisches GPS nicht mehr weg) + den Ortsnamen.
- NOMINATIM_URL env (Default oeffentlicher Dienst) → spaeter self-hostbar.
Reiner Bridge-Fix, kein APK/Brain.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Fast-Path-Antworten sind speak=False → kein TTS → onPlaybackFinished feuert
nie. Das Wake-Word-Re-Arm haengt aber genau daran → nach "nächster Titel"
blieb das Ohr grau in 'conversing' stecken (Stefan im Auto, 2 Min gewartet,
kein Re-Arm). Log bestaetigt: nach stream.final kam kein wake.end/wake.start.
- Bridge: chat-Payload traegt jetzt 'speak' (war nur answeredBy).
- App: bei stiller Antwort (speak=false ODER answeredBy=fast-path) und
laufender Konversation dieselbe Re-Arm-Logik wie bei TTS-Ende anstossen
(aktiv → resume/Konversationsfenster, sonst → endConversation).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Im Auto cancelt der App-seitige No-Speech-Watchdog den conversing-Stream
vorzeitig (Whisper-Partials kommen bei Fahrgeraeusch verspaetet) und startet
passives Lauschen, waehrend die Bridge dieselbe Aeusserung parallel noch
finalisiert. Ergebnis: derselbe Befehl ("nächstes lied") wird zweimal
ausgefuehrt — aus zwei verschiedenen audioRequestIds, darum griff die
bestehende ID-Idempotenz nicht.
Text-Fenster-Dedup: identischer normalisierter Endpoint-Text innerhalb 5s
wird verworfen. Serverseitig, kein APK noetig.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Zwei Ursachen, beide adressiert:
- App raeumte den (kontext-scoped) Thinking-Indikator nur ueber das
agent_activity 'idle' der Bridge. Kam das nicht an (dedup/mismatch),
blieb "ARIA denkt" + Abbrechen stehen. Jetzt raeumt die App den
Indikator beim Eintreffen der Antwort selbst (definitiver Turn-Ende-Beweis).
- Bridge sendete 'thinking' mit der REQUEST-projectId, 'idle' aber mit der
TURN-projectId (Brain kann umrouten, z.B. Voice-Sticky). Bei Abweichung
bekam der Request-Kontext nie sein idle → zusaetzliches idle fuer die
Request-projectId am Turn-Ende.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Regression seit das lokale LLM leichte Turns (Wetter, Spotify) beantwortet:
es nutzt bewusst KEINE <voice>-Tags, an denen frueher die Zahl-Aussprache hing.
clean_text_for_tts schrieb nur Uhrzeiten/Dezimalzahlen/Zahl+Einheit aus, nie
freistehende Ganzzahlen ('23°C', '100%', '7 Nachrichten').
Neuer vollstaendiger Konverter _int_to_words_de (0..999999) + generischer
Durchlauf am Ende von clean_text_for_tts, der alle uebrigen Ganzzahlen zu
Woertern macht. Tag-unabhaengig -> gilt fuer local UND claude. Lange
Ziffernfolgen (IDs/Codes, >6 Stellen) bleiben Ziffern; an .,:/ klebende
Zahlen (IPs, Versionen) werden uebersprungen. Nebenbei: fehlendes Leerzeichen
bei '23°C' -> 'dreiundzwanzig Grad Celsius' gefixt.
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>
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).
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>
Brain → HTTP /internal/local-llm → Bridge → RVS → llm-adapter → llama.cpp,
1:1 nach dem FLUX-Roundtrip-Muster gebaut:
- Bridge: _pending_llm (requestId→Future), llm_response-Handler (setzt Future),
_local_llm() (sendet llm_request, wartet mit 30s-Timeout), HTTP-Route
POST /internal/local-llm ({messages, max_tokens?, temperature?, stop?}).
- Brain: local_llm.py mit local_llm_chat() — POSTet an die Bridge, gibt
{ok, content, model?, elapsedMs?} zurueck, wirft nie (Aufrufer eskaliert
bei ok=false auf Claude).
Provider-Kette bereits verifiziert (718ms). Als naechstes: Test brain→bridge→
gamebox end-to-end, dann B1 (Router-Heuristik + Escalation) und der
Diagnostic-Testchat/Status (B0.5).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher: tts_text = tts_text_preview or text — ein leeres <voice></voice> fiel
auf den vollen Text zurueck und wurde doch gesprochen. Jetzt: ein vorhandener
<voice>-Tag ist die EXPLIZITE TTS-Vorgabe (auch leer). Leeres <voice></voice>
= Bubble sichtbar, aber KEIN TTS. Nur ohne Tag Rueckfall auf vollen Text.
Motivation: Spotify-Steuerbefehle (next/pause/…) laufen jetzt ueber den
Fast-Path (<1s), aber die gesprochene Quittung klaute auf dem Handy den
Audio-Fokus -> Spotify duckte/pausierte und spielte (bei kurzem Text) nicht
weiter. Steuer-Skills koennen ihre Reply nun mit <voice></voice> stummschalten.
Generell nutzbar: ARIA kann jede Antwort bewusst stumm halten.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Beide Restpunkte teilen eine Verkabelung: die projectId fliesst jetzt bis zum
Proxy und zurueck in die agent_activity-Events.
Restpunkt 1 — per-Kontext Activity-Indikator:
- Brain: proxy_client.chat_full(project_id) → payload.aria_project_id;
agent.py gibt active_project_id mit.
- Proxy routes.js: liest aria_project_id, taggt Tool-/Stream-Hooks damit,
trackt Subprozesse pro Kontext.
- Bridge: _emit_activity(project_id) + payload.projectId; /internal/agent-activity
reicht projectId durch; send_to_core/_process_core_response taggen thinking/idle
mit dem Turn-Kontext.
- App: agentActivityByCtx-Map; „ARIA denkt"-Indikator zeigt nur den
fokussierten Kontext statt global zu flackern.
Restpunkt 2 — kontext-scoped Cancel (Barge-In):
- Proxy: neuer /cancel {projectId} killt NUR die Subprozesse eines Kontexts
(_cancelByProject); /cancel-all bleibt fuers NOT-AUS.
- Bridge: soft cancel_request → _cancel_proxy_for_project(projectId) statt des
toten Diagnostic /api/cancel. Hard bleibt /cancel-all.
- App: cancel_request + Abbrechen-Button tragen die fokussierte projectId.
Damit laufen Kontexte in der App echt parallel: Arbeit in Projekt A wird durch
Senden/Abbrechen in Hauptchat oder Projekt B nicht mehr abgewuergt, und der
Indikator gehoert zum sichtbaren Chat.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: Bild/Datei ins Textfeld + Frage → beides landete im Hauptchat, egal
welches Projekt fokussiert war. Der Anhang-Pfad reichte die projectId nirgends
durch (im Gegensatz zum reinen Text-Pfad).
App (sendPendingAttachments):
- lokale Anhang-Bubble bekommt projectId (App-Focus)
- file-Upload (rvs.send('file')) schickt projectId mit
- Merge-Trigger chat-Nachricht schickt projectId mit
Bridge:
- file-Handler liest payload.projectId, merkt sie (_pending_files_project_id)
und taggt die Datei per _tag_file_to_project ins richtige Projekt
- _flush_pending_files_with_text(user_text, project_id): reicht die projectId
aus dem chat-Payload an send_to_core (Fallback: gemerkter Upload-Kontext)
- _flush_pending_files_after (Files-only): nutzt den gemerkten Upload-Kontext
- merged-Aufruf im chat-Handler gibt payload.projectId mit
Damit tragen User-Bubble, Datei-Manifest, Brain-Turn und ARIA-Antwort alle
denselben Projekt-Tag.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: bei manuellem Stop landete die Sprachnachricht (und ARIAs Antwort) im
Hauptchat statt im fokussierten Projekt — mal so, mal so, je nachdem ob der
Endpoint natuerlich kam oder man den Stop-Button drueckte.
Ursache: stt_stream_end popte die Focus-projectId-Registry SOFORT. Nach einem
manuellen Stop folgt aber noch der finale stt_endpoint (Whisper-Final-
Transcribe), der die projectId aus genau dieser Registry braucht. War sie schon
weg → focused_pid="" → Voice-Router faellt auf Hauptchat zurueck. Die
User-Bubble (lokal getaggt) blieb im Projekt, ARIAs Antwort kam aber mit
project_id="" → nur in EINEM Kontext sichtbar.
Fix: stt_stream_end raeumt die Registry nicht mehr sofort auf, sondern per
verzoegertem call_later(20s) als Leak-Schutz. Der stt_endpoint-Handler popt
selbst wenn er zuerst kommt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Regression aus dem chat_history-projectId-Fix: nach dem History-Reload laeuft
jetzt updateChatVisibilityByFocus(). addAriaFile() setzte aber kein
dataset.projectId → Datei-/Bild-Bubbles galten als Hauptchat und wurden
ausgeblendet, sobald der (aus localStorage wiederhergestellte) Focus auf einem
Projekt lag. In der App trat das nicht auf (datengetriebener Filter mit
korrektem projectId).
- addAriaFile(): setzt dataset.projectId aus p.projectId und respektiert beim
Live-Anhaengen den aktuellen Focus (wie addChat via hiddenByFocus).
- chat_history-Renderer: reicht m.projectId an addAriaFile weiter.
- Bridge _process_core_response: haengt turn_pid als f["projectId"] an die
file_from_aria-Payload, damit der Live-Pfad die Zuordnung kennt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Zwei Bugs aus dem ersten Live-Test des Multi-Threading-Designs.
Bug 1 — Voice ignorierte App-Focus:
Stefan hat in Projekt X reingeguckt und was reingesagt — Message landete
im Hauptchat statt in X. Der Voice-Router auf der Bridge kannte den
sichtbaren Kontext der App nicht.
Fix:
- audio.ts.startStreamingRecording nimmt neuen opts.projectId und
schickt es im stt_stream_start-Payload mit.
- ChatScreen.tsx: alle 4 startStreamingRecording-Callsites (wake,
barge-in, passive, manuell) uebergeben focusedProjectIdRef.current.
Neuer useRef-Spiegel damit die Focus-ID auch in useCallbacks/
useEffects mit alten Closures aktuell bleibt.
- aria_bridge.py: neuer Handler fuer stt_stream_start speichert die
projectId in self._stt_stream_projects[requestId], stt_stream_end
loescht wieder. Beim stt_endpoint wird sie an _process_endpoint_text
weitergereicht und dort als default_project_id in den Voice-Router.
- _apply_voice_router bekommt neuen Prio-Rank 4: „App-Focus als
Default" — greift wenn kein Meta, kein Prefix und kein aktiver Sticky.
So folgt Voice ohne extra Marker dem sichtbaren Kontext.
Bug 2 — Back-to-Main-Regex zu eng:
„zurück ins hauptmenü" wurde nicht als Meta erkannt (Regex matchte nur
„zurück zum hauptchat") und landete deshalb im aktiven Sticky-Projekt.
Fix: Regex akzeptiert jetzt auch hauptmenü, menü, haupt, main mit
Praepositionen „zum/zur/ins/in den".
Bonus — Burger-Button heller:
Stefan konnte den ☰-Toggle im Header kaum sehen. Farbe von Default
(dunkelgrau) auf #E0E0F0 (hell) mit fontWeight 700 gesetzt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Phase 4 vom Multi-Threading-Redesign — der Voice-Layer routet STT-Text
per-Projekt und lässt Meta-Kommandos gar nicht erst ans Brain.
Voice-Router in _process_endpoint_text():
- „zurueck zum hauptchat" / „hauptchat bitte" / „aria hauptchat"
→ Sticky reset, project_changed(exited) broadcasten, KEIN Brain-Call.
- „fuer <name>: <text>" (Fuzzy-Match auf Projekt-Namen ≥ 0.6 Score)
→ Sticky auf gefundene project_id + Rest des Texts geht ans Brain
im Projekt-Kontext. project_changed(entered) broadcasten damit
App/Diagnostic den Focus mit umschalten.
- Sticky-Timeout 30s: eine Voice-Message ohne Prefix innerhalb des
Fensters bleibt im Sticky-Projekt, refresht das Timeout. Nach Ablauf
→ Default Hauptchat.
- Meta-Kommandos aendern KEINEN Brain-State — ARIAs Arbeit in laufenden
Projekten wird nicht abgebrochen.
send_to_core wird jetzt mit dem gerouteten project_id gerufen; das Brain
bekommt den Text im richtigen Queue-Kontext.
Broadcast-Chain: Voice-Router setzt Sticky → project_changed geht via RVS
an App+Diagnostic → Focus-Header/Kontext-Strip wechseln automatisch.
Damit ist der komplette Multi-Threading-Redesign abgeschlossen:
- Brain: per-Request project_id + per-Projekt Queue + Queue-Aware Prompt
- Bridge: Chat-Routing + Voice-Router
- App: Focus-One + Drawer + Status-Dots
- Diagnostic: Kontext-Strip + Focus-Filter
- Voice: Sticky + Meta-Interception
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Erster Schritt zum echten Multi-Threading fuer ARIA-Projekte. Kein globaler
active_project-State mehr — jeder /chat-Request sagt selbst welche Buehne
(project_id im Body). Verschiedene Projekte laufen parallel, gleiches
Projekt queued via asyncio.Lock.
Backend:
- ChatIn.project_id: Client bestimmt pro Request wohin. Bridge routet.
- /chat: async, holt per-Projekt asyncio.Lock. Requests fuers gleiche
Projekt reihen sich in _project_pending ein, warten am Lock. Requests
fuer verschiedene Projekte laufen echt parallel.
- Neuer /projects/queue-status endpoint: pro Kontext (inkl. Hauptchat
unter __main__): busy True/False + queue_size. Fuers UI-Status-Dots.
- Agent.chat() nimmt project_id + pending_queue Params. Kein
projects_mod.get_active() mehr im Hot-Path.
Queue-Aware Prompting:
- Wenn nach dem aktuellen Turn weitere Nachrichten in der Queue liegen,
wird der System-Prompt um ein QUEUE-Segment erweitert mit Instruktion:
„Bevor Du den aktuellen Task loesst, pruef die Queue — widerspricht/
annuliert eine spaetere Nachricht? Dann Skip-Antwort statt Doppelarbeit."
- Beispiel: Task 'titelleiste rot' + Queue-Tail 'doch nicht, blau'
→ ARIA skipt rot, blau kommt als naechste Anfrage sauber durch.
- Kein extra LLM-Call — reine Prompt-Injection.
Project-Tools:
- project_enter/exit sind jetzt UI-Signale (App wechselt Ansicht via
project_changed event), aendern KEINEN Brain-State mehr. Der aktuelle
Turn bleibt in seinem Chat-Kontext.
- project_list zeigt keinen "AKTIV"-Marker mehr (nicht mehr sinnvoll).
- projects_mod.set_active/get_active bleiben als Legacy-Helpers (kein
Aufruf mehr aus dem Hot-Path).
Bridge:
- send_to_core packt project_id in den /chat-Body.
- User-Backup-Eintrag tag't project_id sauber, keine Brain-Query mehr.
Naechste Schritte (kommende Commits):
- App: Focus-One-View mit Drawer + Status-Dots + OS-Push
- Diagnostic: Dashboard-Stack mit Karten
- Voice-Router: 30s-Sticky + Meta-Command-Interception im wakeword.ts
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Zwei Stefan-Reports nach dem ersten Live-Test:
1. App-Reload verlor die Projekt-Bloecke
- chat_backup.jsonl hatte keine project_id-Felder, also kamen die
Bubbles als Hauptchat zurueck wenn die App ueber chat_history_response
ihre History neu lud.
- Fix: aria_bridge schreibt jetzt project_id in jeden Backup-Eintrag.
Assistant-Reply via turn_pid (aus ChatOut.project_id); User-Message
via payload.projectId (oder Brain-Status-Query als Fallback fuer
Trigger-Replies / Diagnostic-Sends).
- App: chat_history_response-Mapper liest m.project_id → ChatMessage.projectId.
2. Raus + rein in ein Projekt erzeugte einen zweiten Block am Ende
- Vorher: Gruppierung bei aufeinanderfolgenden gleich-getaggten Bubbles.
Hauptchat dazwischen hat den Block "unterbrochen", neuer Block.
- Fix: neue reorderedMessages-Stufe sortiert Messages so um, dass alle
eines Projekts contiguous werden, verankert am LATEST-Activity-
Timestamp des Projekts. Genau EIN Block pro projectId — bei
Re-Enter wandert der existierende Block ans Zeitende der Liste,
die neue Bubble haengt unten in der Gruppe.
- Hauptchat-Bubbles bleiben chronologisch zwischen den Projekt-Blöcken.
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Bisher haben nur App-Uploads (msg_type == "file") ein Projekt-Tag bekommen.
Dateien die ARIA waehrend des Turns selbst schreibt (via [FILE: /shared/
uploads/aria_xyz.pdf]-Marker) sind dem Hauptchat zugefallen, auch wenn
Stefan in einem Projekt war.
Fix: Beim Verarbeiten der ARIA-Antwort in _process_core_response wird die
turn_project_id aus payload.projectId (ChatOut.project_id vom Brain) ge-
nutzt um jede gefundene ARIA-Datei sofort zu taggen, bevor sie als
file_from_aria broadcast wird.
Helper-Split:
- _tag_file_to_project(path, pid): pure Write, pid schon bekannt
- _tag_file_to_active_project(path): Convenience-Wrapper, fragt Brain
nach active project (genutzt vom App-Upload-Handler, der noch nichts
vom Projekt-Kontext weiss)
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Drei Stefan-Bugs aus dem ersten Deploy-Test plus die fehlenden Polish-
Features fuer die Projekt-Funktion.
Fixes:
- ProjectsBrowser-Spinner-Hang: useRef-Pattern statt useCallback([onActive
Changed]) — Parent uebergibt inline-arrow-Callbacks, neue Identitaet
jedes Render → useCallback recomputes → useEffect refeuert → infinite
Spinner. Fix: Ref-Bridge fuer Callbacks, useCallback mit empty deps.
- ChatScreen Banner: zusaetzlicher × Hauptchat-Button rechts (sichtbar
nur wenn Projekt aktiv) — ein Tap und zurueck zum Hauptthread, ohne
Modal-Umweg.
Features:
- Brain ChatOut.project_id: aktive Projekt-ID NACH dem Turn (kann
durch project_enter/exit-Tools waehrend Turn gewechselt sein). Bridge
liest sie aus dem /chat-Response und haengt sie an jeden ARIA-Chat-
Broadcast als payload.projectId.
- App: ChatMessage.projectId-Feld. User-Bubbles werden mit aktiver
Projekt-ID getaggt vor dem Senden (auch im RVS-Payload). ARIA-Bubbles
kriegen die ID vom Bridge.
- App: Chat-Verlauf rendert aufeinanderfolgende Project-Messages als
einklappbaren Block mit Header (▶/▼ + Projekt-Name + Count). Auto-
Collapse beim Projekt-Wechsel (altes ein, neues aus), Default beim
ersten Render: alle inaktiven Projekte eingeklappt.
- File-Manager Project-Tagging:
- diagnostic/server.js: Manifest /shared/config/file_projects.json
+ /api/files-list returnt projectId pro Datei + neuer Endpoint
/api/files-set-project.
- bridge/aria_bridge.py: nach App-Upload Auto-Tag mit aktivem Projekt
(Brain-Status-Query, best-effort fail-silent).
- App SettingsScreen: scrollbare Projekt-Pill-Reihe als Filter, default
auf aktives Projekt wenn vorhanden, sonst "Alle Projekte".
- Diagnostic: zweites Dropdown im Files-Tab, baut Projekt-Optionen
dynamisch aus /api/brain/projects/list.
Bewusst nicht drin (Folgeschritt):
- Per-File "Projekt zuweisen"-Action (Long-Press / Right-Click)
- Filter-Sync zwischen ChatScreen-Banner und SettingsScreen-Filter
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Projekte sind benannte Thema-Bündel die voice-gesteuert via Brain-Tools
geöffnet/verlassen werden. Default-Mode bleibt der Hauptthread — Projekte
sind eine optionale Bühne. Anchored-not-replaced: App-Open landet immer
im Hauptchat, Projekte sind nur sichtbar wenn aktiv betreten.
Brain:
- projects.py: CRUD + Fuzzy-Find + Active-State-Pointer
(/shared/config/projects.json + active_project.txt).
- conversation.py: Turn.project_id-Feld + window(project_id) Filter.
- agent.py: 6 Meta-Tools — project_create / _enter / _exit / _list /
_summary / _end. chat() liest aktive Projekt-ID, taggt User+Assistant-
Turns damit, filtert das LLM-Window auf Projekt-Kontext und ergaenzt
den System-Prompt um den aktiven Projekt-Hinweis. touch_project pflegt
last_activity_at + turn_count.
- main.py: REST-Endpoints /projects/{status,list,create,switch,
{id}/end,{id}/archive, PATCH /{id}}.
Bridge + RVS:
- aria_bridge.py: project_changed Event-Propagation Brain → RVS-Broadcast
damit App + Diagnostic ihre Banner refreshen.
- rvs/server.js: project_changed in ALLOWED_TYPES.
App:
- brainApi.ts: Project-Type + 6 API-Methoden.
- ProjectsBrowser.tsx (neue Komponente, ~340 Zeilen): Status-Header,
Hauptchat als Erster-Eintrag, Projekt-Liste mit Aktiv-Marker, Long-Press
zum Editieren, Modals fuer Neu/Edit/End/Archiv.
- ChatScreen.tsx: Banner unterhalb des Status-Bars zeigt aktives Projekt
oder „Hauptchat" — Tap öffnet ProjectsBrowser als Modal. Aktive Projekt-
Info wird bei Mount + bei project_changed-Events refreshed.
- SettingsScreen.tsx: Neue Section 📁 „Projekte" zeigt ProjectsBrowser inline.
Diagnostic:
- Neue Sektion im Brain-Tab mit Liste, Aktiv-Marker, Beenden/Archivieren
pro Zeile, Modal fuer Neu. Lädt automatisch bei Brain-Tab + bei
project_changed-Event-Broadcast.
Was bewusst NICHT drin ist (Folgeschritte):
- Per-Message Filter im Chat-Verlauf (zeigt aktuell alle Bubbles, Banner
zeigt Kontext) — App müsste Chat-History per project_id filtern.
- Files-by-Project Tagging.
- Inline-Collapse-Bloecke im Chat-Verlauf.
- Sub-Projekte (Stefan-Entscheidung: weglassen, „Mama-tauglich").
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- WakeWord Doppel-Trigger: detectionInProgress-Guard gegen Native-Event-
Race + setBackground/setForeground statt setResumeCooldown im AppState.
- Media-Pause beim App-Oeffnen: 1.5s Startup-Suppression im Kotlin
emitDetected() — Mikro-Spin-up-Spike triggert kein false-positive mehr.
- Spotify Fast-Path im Brain: einfache Media-Commands (naechster Track,
pause, play, lauter, ...) matchen via Regex und gehen direkt aufs
spotify-Skill statt durch Claude. ~1.5s statt 5-10s pro Befehl.
- File-Limit auf 1 GB hochgezogen (war 70 MB). RVS maxPayload +
Bridge max_size auf 1500 MB; Node-Heap im RVS-Container auf 4 GB.
- TriggerBrowser / Datei-Manager Connection-Refused: brainApi._send
fast-failt bei disconnected RVS statt 30s zu timeouten, und beide
UIs reloaden automatisch beim Reconnect-Event.
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Step 3 vom File-Versioning-Feature (Step 1+2 lief schon in Diagnostic).
App kann jetzt:
- pro Datei via 🕒-Button die Versions-Liste anzeigen
- alte Versionen als '<name>@<short-hash>.<ext>' nach Downloads schreiben
- per ⟲ eine alte Version als neue aktive setzen (non-destructive,
macht im Backend einen 'restore:'-Commit, die bisherige Version
bleibt in der Historie)
Drei neue RVS-Message-Type-Paare:
file_version_list_request / _response
file_version_download_request / _response (base64)
file_version_restore_request / _response
rvs/server.js: alle sechs Typen in die ALLOWED_TYPES-Whitelist.
bridge/aria_bridge.py: handler proxen die Anfragen an diagnostic
(http://localhost:3001/api/files-versions / -version-content / -restore).
Diagnostic ist eh schon der Owner der git-Repository-Logik. Bridge
wrappt die Binary-Antwort als base64 fuer den RVS-Transport.
android/src/screens/SettingsScreen.tsx:
- State versionsOpen/versionsList/-Loading/-Error
- Drei rvs.onMessage-Branches fuer die neuen *_response Types
- 🕒-Button in jeder Datei-Zeile (zwischen Auswahl-Checkbox und Mülltonne)
- Neues Modal mit Versions-Liste (AKTIV-Badge, short-hash, subject,
formatiertes Datum, ⬇ Download + ⟲ Restore-Button pro Eintrag)
- Restore-Button hat Confirm-Alert
- Bei file_version_restore_response: list refresh + file-list refresh
Stefan-Beobachtung: Wetterbericht klang scheisse, weil 'kt'/'°C'/Komma-
Zahlen literal vorgelesen wurden. Der clean_text_for_tts-Regex kennt nur
Markdown + ein paar Uhrzeit-Patterns — Einheiten ausschreiben war never
on the table mit Regex (waechst sonst zur Mammut-Tabelle).
Loesung: hybrid. ARIA selbst macht die semantisch korrekte TTS-Variante,
Regex bleibt als Safety-Net.
bridge/aria_bridge.py:
- neue Helper strip_voice_tag_for_display(text)
- chat-broadcast (1188) und chat_backup-Persist (1157) strippen den Tag
BEVOR Output. ARIA's `<voice>...</voice>` lebt nur transient in `text`
bis clean_text_for_tts ihn fuer TTS extrahiert.
- clean_text_for_tts unveraendert (kennt den Tag schon seit Phase 1).
aria-brain/seed_rules.py:
- neue seed-rule voice/tts-voice-tag mit klarer Trigger-Liste
(Einheiten, Komma-Zahlen, Uhrzeiten, Statusberichte, lange IDs/Codes)
- klare Anti-Trigger (kurze 'OK'/'mache ich'-Antworten — kein doppelter
Text fuer Trivia)
- drei konkrete Beispiele (Wetter, Uhrzeit, Server-Status, Music-Now-Playing)
Output-Format: ARIA schreibt erst Chat-Display-Variante (mit Markdown OK),
haengt dann an EINER neuen Zeile den <voice>-Block an. Tag wird automatisch
gestrippt fuer App-Anzeige + Chat-Backup. f5tts kriegt nur den voice-Inhalt.
Beide Welten happy: Stefan sieht hervorgehobenes Markdown in der Bubble,
hoert sprechbar formulierten Text aus dem Lautsprecher. Keine wachsende
Regex-Tabelle mehr.
Deploy: brain rebuild + restart, bridge restart.
Stefan's Gamebox ist Windows (kein SSH-Zugriff), und in Zukunft
koennten whisper/f5tts auf separaten Hosts laufen. Wir brauchen
deshalb einen Logging-Pfad ueber RVS — gleicher Mechanismus wie
fuer die App (reportAppDebug).
Beide Bridges senden jetzt app_log-Messages mit platform="whisper"
bzw. "f5tts". aria-bridge schreibt sie in /shared/logs/app.log
(unverändert), Live-Logs-Tab + Diagnostic /api/app-log lesen mit.
Toggle via aria-bridge config:
whisperDebugLog: bool — default OFF (aktuell aber ON in
whisper-bridge weil wir Phase-1/2-
Pipeline einfahren)
f5ttsDebugLog: bool — default OFF
Beide werden in voice_config.json persistiert + nach RVS-Connect
rebroadcastet, damit Toggle Container-Restart ueberlebt.
Whisper-Bridge logt aktuell:
boot → Streaming-Mode-Marker (sehen wir damit ob
neue Version aktiv ist)
stream.start → stt_stream_start angekommen
stream.chunk → alle 25 Chunks (=5s Audio) einer
stream.chunk.reject → Chunk fuer unbekannte Session
stream.partial → Whisper hat neuen Text erkannt
stream.final → Endpoint detected, finaler Text raus
stream.end → stt_stream_end angekommen
config → Toggle umgeschaltet
F5TTS-Helper ist da (gleicher Pattern), Logging-Punkte kommen
spaeter wenn wir ein konkretes TTS-Problem zu debuggen haben.
Empfaengt das stt_endpoint-Event der Streaming-Whisper-Bridge und
uebernimmt den Pfad den sonst _process_app_audio NACH dem STT-Schritt
hat: broadcastet chat(sender=stt) fuer die App-UI-Bubble, baut den
Core-Text und ruft send_to_core(). Damit faellt der Audio-Roundtrip
App→aria→whisper→aria komplett weg — die App schickt nur noch
PCM-Chunks direkt an whisper-bridge, whisper meldet Endpoint, aria
forwarded sofort an Brain.
Echos voice/speed/interrupted/location aus dem App-Payload werden
respektiert wie beim Legacy 'audio'-Event. clean_text_for_tts +
ttsText-Embedding bleiben unveraendert da der TTS-Pfad ueber das
bestehende send_to_core laeuft.
Idempotenz via audioRequestId als client_msg_id — falls die App den
Stream durch einen Reconnect-Race nochmal triggern sollte.
source-Tag fuer den Brain-Log: "app-voice-stream" statt "app-voice"
damit man im Brain-Log sehen kann ob via Legacy- oder Stream-Pfad.
Bei kurzem TLS-Fehler beim ersten Connect (z.B. Caddy noch im ACME-
Setup) wechselte die Bridge auf den ws://-Fallback und blieb dort
permanent kleben. Jeder spaetere Reconnect-Versuch landete dann auf
plain ws:// gegen den TLS-only Caddy-Endpoint → HTTP 400 → erneut
Connection lost → endlos.
Fix: Bei jeder ConnectionClosed/Refused/InvalidMessage-Exception wird
using_fallback=False und current_url=self.rvs_url (= primary wss://)
zurueckgesetzt. Bridge probiert bei jedem Reconnect zuerst primary,
faellt nur einmal pro Connect-Cycle auf ws:// zurueck. Sobald TLS
verfuegbar ist, ist sie auf wss:// stabil.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
App-Bugs:
- Trigger-Liste war leer: brainApi.listTriggers() cast'te {triggers: [...]}
direkt als Array, t.sort() warf — TriggerBrowser blieb leer. Fix: unwrap.
- GPS-Tracking startete erst bei SettingsScreen-Mount, nicht beim App-Boot.
Wenn Stefan direkt in den Chat ging, blieb GPS aus. Fix: restoreFromStorage()
in App.tsx useEffect.
- Text in Chat-Bubbles nicht markierbar / kein Copy-Mechanismus: Bubble jetzt
Pressable mit onLongPress + neues ⎘-Icon in Status-Row → openBubbleActions().
Alert-Menu mit "Ganzen Text teilen" + pro extrahierte URL/Mail/Tel eine
eigene Option. Share.share() — keine neuen Native-Deps noetig.
Brain — Skill-Mgmt:
- ARIA legte beim Skill-Umbau neue Versionen mit Suffix an (Skill-Friedhof),
weil sie kein Update/Delete-Tool kannte. Zwei neue META_TOOLS in agent.py:
skill_update (kann entry_code, readme, pip_packages, args, description,
active patchen — venv wird bei pip_packages-Aenderung rebuilt) + skill_delete.
- skills.py update_skill um entry_code/readme/pip_packages erweitert,
venv-Rebuild bei pip-Aenderung.
Bridge — Voice-Speed persistent:
- _next_speed_override war pro-Request-Override ohne Persistenz. Bei
Diagnostic-Chats / Trigger-Replies ohne vorherigen App-Chat fiel der Speed
auf 1.0 zurueck, ebenso nach Bridge-Restart. Jetzt: _persistent_xtts_speed
aus voice_config.json (xttsSpeed), wird nach jedem App-chat mit speed
autopersistiert. TTS-Generation faellt zurueck: per-Request > persistent > 1.0.
App — Feature 6:
- SkillBrowser.tsx: Liste aller Skills, Toggle aktiv/inaktiv, Detail-Modal
mit Args-Inputs, Ausfuehren mit Live-stdout/stderr, Logs der letzten 20
Runs, Loeschen. Settings-Sektion "Skills" (🛠️) zwischen Trigger und
Protokoll. brainApi.listSkills/getSkill/runSkill/updateSkill/deleteSkill/
getSkillLogs ergaenzt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bridge hat seit 5+h still gehangen — Container Up, asyncio idle im
selectors.select(), TCP-Verbindung zum RVS ESTABLISHED, aber keine
Events mehr verarbeitet. Klassischer Fall: NAT-Tabelle/Firewall hat
die TCP-Verbindung still gekillt (kein RST), Linux-Kernel mit Default-
Keepalive (2h idle) hat's nicht gemerkt, und der ws.ping()-Future hat
im Limbo gehangen ohne Exception zu werfen.
Schicht 1 — TCP-Keepalive aufm Socket:
SO_KEEPALIVE=1, TCP_KEEPIDLE=30s, TCP_KEEPINTVL=10s, TCP_KEEPCNT=3.
Halb-tote Verbindungen werden in ~1 min mit ECONNRESET sichtbar statt
nach 2h. Loest 80% der Faelle direkt.
Schicht 2 — Asyncio-Watchdog (_rvs_heartbeat_watchdog):
Separate Coroutine parallel zu _rvs_heartbeat. Letzterer markiert
_last_heartbeat_ok nach jedem erfolgreichen pong. Watchdog checkt
alle 20s: > 60s stale → ws.close() + transport.close() als Notausgang.
Schuetzt gegen ws.ping()-Limbo.
Schicht 3 — File-Based Liveness Thread:
Separater OS-Thread (NICHT asyncio) — immun gegen asyncio-Hangs.
Schreibt /shared/health/bridge_alive periodisch. Wenn
_last_heartbeat_ok > 180s stale: os._exit(1), Docker restart_policy
uebernimmt. Last-Resort wenn Schichten 1+2 versagen.
Plus: chat_history-Render nach Reload bezog nur #chat-box, nicht
#chat-box-fs (Vollbild). Wer im FS-Modus reloaded hat sah eine leere
Box statt der History. Jetzt rendert der Handler in beide Boxen
(gleicher Pattern wie addChat / addAriaFile).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bisher musste Stefan bei OAuth-Flows manuell den Auth-Code aus der
Browser-URL kopieren (redirect_uri war localhost). Jetzt: RVS hat einen
HTTP-Listener auf demselben Port wie der WebSocket, Provider redirecten
nach Auth zu https://{RVS_HOST}/oauth/callback/{service}, RVS broadcastet,
aria-bridge forwarded, Brain matched state + tauscht code gegen Token.
Token-Refresh laeuft automatisch.
- rvs/server.js: hybrid http.createServer + WebSocketServer{noServer}.
Route GET /oauth/callback/{service}, broadcast oauth_callback an alle
Raeume, schoene Dark-Mode-HTML-Antwort an den Browser (Auto-Close 4s).
- bridge/aria_bridge.py: empfaengt oauth_callback, POSTet an Brain
/internal/oauth-callback.
- aria-brain/oauth.py: neuer Manager. Pending-Store mit state+TTL,
Token-Exchange (Basic-Auth oder Body je nach Provider), persistente
Speicherung in /shared/config/oauth_tokens.json (mode 0600),
Token-Refresh wenn <60s Restzeit. Vordefinierte Configs fuer Spotify,
Google, GitHub, Strava, Microsoft.
- aria-brain/agent.py: META-Tools oauth_authorize / oauth_get_token /
oauth_revoke.
- aria-brain/prompts.py: System-Prompt-Block zeigt ARIA die feste
Callback-URL als Quelle der Wahrheit + aktuelle Service-States.
- aria-brain/main.py: HTTP-Endpoints /oauth/services, /oauth/apps,
/oauth/authorize, /oauth/{service}/revoke, /internal/oauth-callback.
- diagnostic: neue Section "OAuth-Apps". Pro Service Karte mit Status,
client_id + client_secret (Passwort-Toggle), Speichern + Autorisieren-
Buttons. Authorize oeffnet Provider-Auth in neuem Tab.
- docker-compose.yml: brain-env um RVS_HOST + RVS_PORT_PUBLIC + RVS_TLS
ergaenzt (Brain braucht die Werte zum Bau der Callback-URL).
- .env.example: RVS_PORT_PUBLIC + Brain-Timeout-Vars (PROXY_TIMEOUT_SEC
+ Connect/Write/Pool) dokumentiert.
- README.md: OAuth-Pipeline + ARIA-Live-Mirror in Diagnostic-Section,
OAuth-Apps in Einstellungen-Tab erwaehnt.
- issue.md: OAuth-Pipeline + Brain-Timeout-Fix als erledigt dokumentiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Passwort-Feld in der FLUX-Section, mit Show/Hide-Toggle und kurzem
Hinweis-Link zu den HuggingFace-Schritten (Lizenz-Agree + Token-Erzeugung).
Wert wird in voice_config.json persistiert und per config-Broadcast an
die flux-bridge gepusht; dort vor jedem from_pretrained als HF_TOKEN +
HUGGING_FACE_HUB_TOKEN env gesetzt.
HF_TOKEN aus .env.example + docker-compose.yml entfernt. Auch FLUX_MODEL
aus compose raus — Default-Modell kommt jetzt komplett aus Diagnostic.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Diagnostic-Einstellungen fuer FLUX:
- Default-Modell (dev | schnell) — wird via RVS gepusht, flux-bridge
hot-swappt die Pipeline aus dem HF-Cache (~15-30s)
- Raw-Keyword (Default 'flux') — Pipe-Modus, Brain leitet Stefans Text
1:1 als prompt durch, kein Rewriting/Beautify
- Switch-Keyword (Default 'fix') — zwingt das ANDERE Modell als Default
Brain-Tool flux_generate um model + raw erweitert, System-Prompt-Block
mit den aktuellen Diagnostic-Settings + Whisper-Toleranz-Hinweis.
Kein eager Bootstrap-Load: flux-bridge wartet auf config oder ersten
Request. Bei erstem HF-Download zeigt Banner "laedt erstmalig runter"
mit Pfeil-Icon, Toast in der App wenn fertig.
FLUX_MODEL aus der .env entfernt (Steuerung jetzt komplett ueber
Diagnostic). HF_TOKEN-Kommentar erklaert warum trotz lokaler Inference
noetig (HF Gate-Mechanismus fuer FLUX.1-dev).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Eigener Compose-Stack im /flux Verzeichnis (kann auf separater Maschine
laufen). aria-bridge routet flux_request via RVS, ARIA referenziert das
fertige PNG im Reply mit [FILE: ...]-Marker. Brain-Tool flux_generate
mit Caps fuer steps/dimension.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
