Stefan kann jetzt einzelne Chat-Bubbles loeschen (mit Rueckfrage).
Die Bubble verschwindet aus chat_backup.jsonl (Bridge), Brain-
Conversation (rolling window + jsonl) und allen Clients (App +
Diagnostic). Genauso wichtig fuer ARIA: der gloeschte Turn ist im
naechsten Chat-Prompt nicht mehr im Window.
Pipeline:
UI 🗑 + confirm
→ RVS delete_message_request {ts}
→ Bridge._delete_chat_message:
- chat_backup.jsonl Zeile mit ts entfernen (atomar via tmp+rename)
- Brain POST /conversation/delete-turn (role+content match)
- RVS broadcast chat_message_deleted {ts}
→ App + Diagnostic entfernen Bubble lokal per ts-Match
Backend-Aenderungen:
- aria-brain/conversation.py: remove_by_match(role, content, ts_hint)
+ _rewrite_file (atomar). Match nahester Turn bei mehrfach gleichem
content.
- aria-brain/main.py: POST /conversation/delete-turn (POST statt DELETE
weil FastAPI keine Bodys auf DELETE erlaubt)
- bridge/aria_bridge.py: HTTP-Listener /internal/delete-chat-message
+ RVS-Handler delete_message_request. _append_chat_backup gibt jetzt
ts zurueck, _process_core_response packt backupTs ins chat-Event.
- rvs/server.js: ALLOWED_TYPES um delete_message_request +
chat_message_deleted erweitert.
- diagnostic/server.js: delete_chat_message-Action + chat_message_deleted
Relay zum Browser.
Frontend-Aenderungen:
- diagnostic/index.html: 🗑 erscheint on-hover in Bubbles mit data-ts,
confirm()-Dialog, addChat + chat_history setzen data-ts. WS-Listener
fuer chat_message_deleted entfernt Bubble per data-ts.
- android/ChatScreen.tsx: backupTs in ChatMessage, Muelltonne-Button
unten rechts in jeder Bubble, Alert-confirm, RVS-Listener fuer
chat_message_deleted entfernt aus messages-State.
Live-User-Bubbles (sofort gerendert vom eigenen Send) haben noch
keinen backupTs bis der Bridge-Roundtrip durch ist — die Muelltonne
erscheint dort erst nach kurzer Verzoegerung / Reload. Folgekommit
kann das polieren wenn noetig.
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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.
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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 kann jetzt GPS-basierte Watcher-Trigger anlegen (Blitzer-Warner-Use-Case),
plus erweiterte Time-, System- und Activity-Variablen.
bridge/aria_bridge.py
_persist_state() schreibt atomar nach /shared/state/<key>.json.
Bei jedem chat- und audio-Event:
- location → /shared/state/location.json {lat, lon, ts_unix}
- last_user_ts → /shared/state/activity.json
Brain-Watcher lesen das fuer die GPS- und Activity-Variablen.
aria-brain/watcher.py — komplett ueberarbeitet
Neue Variablen-Sets:
GPS: current_lat, current_lon, location_age_sec (-1 = nie gesehen)
Zeit (+): minute_of_hour, day_of_month, month, year, is_weekend, unix_timestamp
System: ram_free_mb (MemAvailable), cpu_load_1min (loadavg)
Activity: last_user_message_ago_sec
Memory: pinned_count (zusaetzlich zu memory_count)
Neue Funktion fuer Conditions:
near(lat, lon, radius_m) Haversine-Distanz von current_lat/lon
zum Punkt. False wenn keine Position bekannt.
Parser-Erweiterung:
ast.Call jetzt erlaubt, ABER nur fuer direkte Funktionsnamen aus der
Whitelist (_ALLOWED_FUNCTIONS = {"near"}). Keine Attribute-Access,
keine Keywords, Args nur Constants/Names/UnaryOp.
Selbsttest blockt korrekt:
__import__("os")... → "Funktionsaufruf nur ueber direkten Namen"
memory_count.__class__ → "Verbotener Ausdruck: Attribute"
(lambda: 1)() → "Funktionsaufruf nur ueber direkten Namen"
aria-brain/main.py
/triggers/conditions liefert jetzt zusaetzlich {functions:[...]} mit
Signaturen + Beschreibungen. current-Snapshot filtert callable() raus
damit JSON serialisierbar bleibt.
aria-brain/prompts.py + agent.py
build_triggers_section bekommt condition_funcs als 4tes Argument und
listet die im System-Prompt unter "Verfuegbare Funktionen". Operatoren-
Hinweis ergaenzt mit Beispielen + Regeln (keine Variablen in Funktions-
Args, keine Schachtelung).
diagnostic/index.html
Trigger-Create-Modal: Variablen-Info-Block zeigt jetzt sowohl Variablen
(mit aktuellen Werten) als auch Funktionen (Signatur + Beschreibung).
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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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Bug 1: "ARIA denkt..." in der App bleibt stehen
_process_core_response setzte am Ende kein idle — die alten Aufrufe waren
in der OpenClaw-WS-Loop, in der Brain-HTTP-Variante fehlten sie. Plus
send_to_core schickte agent_activity direkt via _send_to_rvs ohne den
_last_activity_state-Cache zu pflegen → _emit_activity("idle") wurde
spaeter dedupliziert.
Fix:
- _emit_activity statt direktem _send_to_rvs fuer thinking
- _emit_activity("idle") am Ende von _process_core_response
- _last_chat_final_at bewusst NICHT setzen — die 3s-Cooldown war fuer
trailing OpenClaw-Events, wuerde bei Voice die naechste thinking-Welle
unterdruecken
Bug 2: App Chat-Suche scrollt nicht zur Stelle
scrollToIndex wurde zu fruh aufgerufen (Layout noch nicht fertig) und
viewPosition: 0.4 in inverted-FlatList war ungenau.
Fix:
- requestAnimationFrame um den Scroll-Aufruf
- viewPosition: 0.5 (mittig)
- onScrollToIndexFailed: erst grob scrollen via averageItemLength,
dann nach 250ms praeziser nachfassen
Bug 3: Voice-Bubble bekommt STT-Text erst mit ARIA-Antwort
_process_app_audio rief erst send_to_core (blockt synchron auf Brain,
kann 300s dauern), DANN STT-Broadcast. App sah den eigenen Text erst
wenn ARIA fertig war.
Fix: Reihenfolge getauscht — STT-Broadcast zuerst, dann send_to_core.
Voice-Bubble bekommt jetzt den erkannten Text sofort.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Vorbereitung fuer Bridge-als-Agent (OpenClaw raus). Phase-A-Cleanup:
- aria-data/brain-import/ angelegt — System-Prompt-Files BOOTSTRAP.md
+ AGENT.md + USER.md.example + TOOLING.md.example dort archiviert.
Werden vom neuen Agent-Framework spaeter importiert.
- aria-data/config/aria.env + .example geloescht (alle Eintraege waren
tot oder via runtime.json/Hardcode-Default abgedeckt)
- aria-data/config/openclaw.env + openclaw-auth.json geloescht
(Provider-Config landet im Bridge-Code)
- docker-compose: AGENT/BOOTSTRAP/USER/openclaw.env-Mounts aus aria-core
raus; aria.env-Mount aus bridge raus; COMPACT_AFTER_MESSAGES env raus
(kommt jetzt aus runtime.json)
- bridge: CONFIG_PATH-Lesen aus /config/aria.env entfernt, load_config
nutzt nur noch runtime.json; _compact_after liest compactAfterMessages
aus runtime.json (Default 140)
- diagnostic: Eingabefeld "Compact nach Messages" in Runtime-Config-UI;
load/save schreiben/lesen compactAfterMessages
- init.sh: nur noch .env-Bootstrap (Rest landet eh in runtime.json/DB)
ARIA antwortet im Phase-A-Status ohne ihre Persoenlichkeit
(System-Prompt nicht mehr gemountet, "raw Claude" durch Proxy) —
das ist Absicht und Uebergang bis das neue Gehirn live ist.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bridge-Logs zeigten: ARIA setzt zwei Marker (aria_rave2.mid und .mp3),
hat die .mid aber nie wirklich erstellt. Bridge filterte sie silent →
Stefan sah nur eine Bubble und dachte das Marker-System ist kaputt.
Jetzt: _extract_file_markers gibt auch eine Liste der "missing"-Pfade
zurueck, und im Antworttext steht ein Hinweis-Block fuer den User
welche Files versprochen aber nicht erstellt wurden.
Plus System-Prompt geschaerft: ARIA soll vor dem Marker pruefen ob
das File wirklich existiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
Claude-Vision-API hat ~5MB Base64-Limit. Stefan's 4MB Foto via
Buroklammer (DocumentPicker) sprengte das, Claude lieferte leere
Antwort zurueck. Galerie-Pfad ging weil react-native-image-picker
schon clientseitig komprimiert.
Bridge resized jetzt JPEG/PNG/WebP/GIF >2MB auf max 1568px lange
Seite (Anthropic-Empfehlung), JPEG q=85. SVG, PDF, ZIP, Office-Docs
bleiben unangetastet — die laufen ueber Tools, nicht Vision.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Wenn Claude-Vision das Bild silent ablehnt (z.B. zu gross), kommt
phase=end ohne Crash, aber chat:final ohne text. Bridge ignorierte das
nur mit Warning — App wartete ewig auf Antwort. Jetzt kommt eine
Hinweis-Bubble damit der User weiss dass was schief lief.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
OpenClaw legt bei state=error den Text in errorMessage statt error.
Bridge ignorierte das und meldete generisches "[Fehler] Unbekannt" an
App + Diagnostic — der echte Text ("Process exited with code 1" etc)
ging nur in die Container-Logs.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Python websockets Default-Limit ist nur 1 MiB. Stefan's 4MB JPEG (5.8MB als
Base64) sprengte das, Bridge-Verbindung wurde silent gedroppt. App sah
nichts, Diagnostic kriegte kein file_saved, ARIA reagierte nicht — Kamera-
Bilder waren klein genug (<1MB) und gingen darum durch.
f5tts/whisper-bridges hatten max_size=50MB schon drin, nur aria_bridge
hatte's an beiden websockets.connect-Stellen vergessen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Die App sendet location einmal im audio-Payload. Die Bridge kannte sie
zwar (ging in aria-core's Kontext rein), reichte sie aber nicht im STT-
broadcast an die Diagnostic durch. Diagnostic zeigte darum bei Sprach-
eingaben nie den GPS-Block.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Highlight-Trigger:
- diagnostic/index.html: Settings-Sektion + Trigger-Liste-Handler raus
- diagnostic/server.js: get_triggers / save_triggers Action-Handler +
TRIGGERS_FILE Konstante + handleGetTriggers/handleSaveTriggers Funktionen weg
- README.md: highlight_triggers.json aus dem Datenverzeichnis-Diagram entfernt
Die Auswertung war seit Piper-Removal eh tot — die Datei wurde nur noch
geschrieben aber nirgends gelesen.
Piper-Reste:
- bridge/aria_bridge.py: Modul-Docstring auf F5-TTS aktualisiert,
Ramona/Thorsten-Erwaehnungen raus, Inline-Kommentar zu "Komponenten
TTS" gefixt
- aria-data/config/AGENT.md: Stimmen-Tabelle (Ramona/Thorsten) durch
Hinweis auf F5-TTS Voice-Cloning ersetzt
- aria-data/config/BOOTSTRAP.md: gleiche Tabelle weg, Bridge-Beschreibung
auf "orchestriert STT/TTS via Gamebox-Bridges" geaendert
Erledigt-Eintraege in issue.md + README markiert (historisch erhalten).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
App: GPS-Toggle in Settings → Allgemein → Standort wird jetzt korrekt
in AsyncStorage persistiert (key: aria_gps_enabled). ChatScreen pollt
den Wert mit den anderen Settings im 2s-Intervall.
Bridge: chat/audio-Handler nutzen jetzt einen gemeinsamen _build_core_text
Helper, der je nach Kontext einen Hint vorschaltet:
- Barge-In ("[Hinweis: Stefan hat dich unterbrochen ...]")
- GPS ("[Stefans aktuelle GPS-Position: lat, lon. Nutze die nur wenn
die Frage sich auf seinen Standort bezieht. Erwaehne sie nicht
von dir aus, ausser er fragt explizit danach.]")
ARIA weiss bei "wo bin ich?" / "Wetter hier?" automatisch was zu tun ist
— bei normalen Fragen kommt die Position aber nicht ungefragt vor. Der
User sieht im Chat-Verlauf nichts von der GPS-Info, nur ARIAs Antwort
kann darauf eingehen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: Bei zwei Sprachnachrichten kurz hintereinander wurde der STT-Text
der zweiten in die Bubble der ersten geschrieben. Ursache: findIndex
matchte ueber Substring "Spracheingabe wird verarbeitet" → bei zwei
offenen Placeholders nahm er immer die ERSTE, egal welches STT-Result
gerade kam.
Fix: jede Aufnahme bekommt eine eindeutige audioRequestId, App pusht
sie in die Placeholder-Bubble + ans audio-Event. Bridge gibt sie
unveraendert ans STT-Result zurueck. App matcht primaer per ID, fallback
auf Substring (Kompatibilitaet zu alten Bridge-Versionen).
Bonus: Toast "Wake-Word erkannt" entfernt, dafuer "🎤 Mikro offen —
sprich jetzt" erst wenn audioService.startRecording wirklich erfolgreich
war. So weiss der User exakt ab wann er reden darf — vorher war der Toast
schon ~400ms vorher da.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Max-Aufnahme:
Default rauf von 2 auf 5 Minuten, in den App-Settings konfigurierbar
zwischen 1 und 30 Minuten (loadMaxRecordingMs aus AsyncStorage,
Storage-Key aria_max_recording_sec). Notbremse-Verhalten bleibt:
nach Ablauf wird die Aufnahme automatisch beendet und gesendet.
Barge-In Kontext:
Wenn der User waehrend ARIA noch redet/arbeitet eine neue Sprach-
oder Text-Nachricht sendet, geht jetzt ein 'interrupted: true' Flag
mit. Bridge praefixed den Text fuer aria-core dann mit:
"[Hinweis: Stefan hat dich gerade unterbrochen waehrend du noch
gesprochen oder gearbeitet hast. Folgendes ist eine Korrektur,
Ergaenzung oder ein Themenwechsel zu deiner letzten Antwort.]"
So weiss ARIA dass die neue Message KEINE eigenstaendige Folgefrage
ist sondern auf den abgebrochenen Run bezogen. Der User sieht in
seinem Chat nur den reinen Text — der Hint geht nur an aria-core.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Da kein adb-Zugriff: visuelle Debug-Pfade direkt in der App + im
Diagnostic-Bridge-Tab.
App: zwei Toasts beim Empfang eines stt-events
- "STT empfangen: ..." sobald das chat-event mit sender=stt reinkommt
- "Bubble #X ersetzt" oder "keine Placeholder → neue Bubble"
Bridge: explizites Info-Log "STT-Text an RVS broadcastet (sender=stt)"
nach erfolgreichem _send_to_rvs, "NICHT broadcastet" wenn die Methode
False lieferte (Ping fehlgeschlagen / Verbindung tot).
Naechster Test:
- Sprachnachricht aufnehmen
- Toast erscheint? → STT-Event kommt in App an, Bug ist im findIndex
- Toast erscheint nicht? → Diagnostic Bridge-Tab pruefen ob das Log
"STT-Text an RVS broadcastet" steht
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug 2: STT-Result schreibt jetzt eine neue User-Bubble wenn keine
Placeholder im State gefunden wird (statt das Update zu verwerfen).
Schuetzt vor Race-Conditions zwischen audio-send und State-Updates,
damit der gesprochene Text immer im Chat erscheint.
Bug 3: Bild + Text wurden als zwei getrennte Events ('file' + 'chat')
gesendet, jeder triggerte einen eigenen send_to_core. ARIA antwortete
zweimal — einmal "warte auf Anweisung" beim Bild, dann nochmal auf
den Text. Bridge buffert jetzt eingehende file-Events 800ms; kommt in
dem Fenster ein chat, werden alle Files + Text zu einer einzigen
aria-core-Nachricht gemerged. Kein chat → Files alleine wie bisher.
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Bug: Voice-Override wurde nach der ersten ARIA-Antwort konsumiert.
Eine ARIA-Antwort triggert aber oft mehrere TTS-Calls (Tool-Use →
Zwischenmeldung → finale Antwort). Der erste nutzte die neue Stimme,
alle folgenden fielen auf self.xtts_voice (= alte Voice aus
voice_config.json) zurueck. Die App schickt nie ein config-Update,
daher blieb voice_config.json fuer immer auf der alten Stimme.
Neue Semantik:
- chat-/audio-Event mit voice="X" → Override="X", gilt fuer alle
folgenden TTS-Calls bis zum naechsten chat-Event
- chat-Event mit voice="" → Override geloescht, fallback auf
Default-Voice (voice_config.json / Diagnostic)
- chat-Event ohne voice-Field → Override unveraendert
Audio-Send in ChatScreen.tsx (Push-to-Talk-Pfad) gab voice/speed
gar nicht mit; jetzt konsistent mit dem Tap-to-Talk-Pfad.
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Bug 2: STT-Result ueberschrieb beide noch unaufgeloeste Audio-Bubbles
mit gleichem Text. Fix: nur die ERSTE matchende Bubble aktualisieren
(findIndex + index-Update statt map). Reihenfolge ist FIFO weil Whisper
sequenziell verarbeitet.
Bug 3: Speed-Param wird nun in jedem Hop geloggt:
- ChatScreen: "[Chat] sende mit voice=X speed=Y"
- aria-bridge: "XTTS-Request gesendet (voice=X, speed=Y.YYx)"
- f5tts-bridge: "F5-TTS: N Satz(e), voice=X, speed=Y.YYx"
Damit kann man im logcat/docker-logs eindeutig sehen wo speed evtl.
verloren geht oder ob die Stimme einfach von Natur aus schnell ist.
Bug 4: VAD-Trigger-Reason mit Schwelle: "VAD NNN ms Stille (Schwelle=NNN ms)".
Plus startRecording loggt jetzt VAD-Stille + MAX-Recording.
Bug 1 (Porcupine): mehr Debug + Toast-Meldungen.
- init failure: err.name/code/stack ins Log
- start() ohne Porcupine: Toast "Access Key in Settings setzen"
- start() Fehler: Toast mit Fehlermeldung
- configure(): Toast wenn init scheitert
- Erfolgreiches arming: Toast "Lausche auf X"
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TTS_SPEED_MIN 0.5 → 0.1, TTS_SPEED_MAX 2.0 → 5.0.
Bridge-seitige Validierungen (aria_bridge.py + f5tts/bridge.py) mit-
gezogen auf den gleichen Bereich.
Hinweis: Extremwerte (unter 0.5 oder ueber 2.0) koennen bei F5-TTS
verzerrte Ausgaben produzieren — Stefan bekommt die Freiheit zum
Experimentieren.
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Bugs:
- App Mute-/Auto-Playback: onMessage-Closure hielt stale ttsDeviceEnabled/
ttsMuted → Mute wurde ignoriert + AsyncStorage-Load kam nicht durch.
Fix via ttsCanPlayRef (live gespiegelt) statt Closure-Variablen.
- App Zombie-Recording: toggleWakeWord hat die laufende Aufnahme nicht
gestoppt → audioService.recordingState blieb 'recording' → normaler
Aufnahme-Button wirkungslos. Fix: await stopRecording() vor stop().
- Porcupine robuster: BuiltInKeywords-Enum Mapping mit String-Fallback,
errorCallback fuer Runtime-Crashes (state zurueck auf off statt
App-Crash), mehr Logging damit man beim naechsten Issue debuggen kann.
App-Features:
- MessageText Komponente: Text ist durchgehend selektierbar, erkennt
URLs (http/https), E-Mails, Telefonnummern und macht sie anklickbar
(oeffnet Browser / Mail-App / Android-Dialer via Linking).
- TTS-Wiedergabegeschwindigkeit pro Geraet einstellbar (Settings ->
"Sprechgeschwindigkeit", 0.5-2.0 in 0.1-Schritten, Default 1.0).
Wird als speed-Param an die F5-TTS-Bridge durchgereicht.
Bridge-Durchreichen:
- ChatScreen: speed aus AsyncStorage via ttsSpeedRef, an chat/audio/
tts_request mitgeschickt
- aria-bridge: _next_speed_override wie voice_override, an xtts_request
weitergereicht
- f5tts-bridge: speed-Param an F5TTS.infer() durchgereicht
Diagnostic-Feature:
- Voice-Preview-Button (Play-Icon) vor dem Delete-X in der Stimmen-Liste
- Modal mit Textfeld (Default-Beispieltext wird bei jedem Oeffnen neu
gesetzt) und Play-Button
- Server sammelt audio_pcm Frames der Preview-Anfrage, baut WAV,
schickt base64 zurueck, Browser spielt im <audio>-Tag ab
- 60s Timeout-Safety-Net
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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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
aria-bridge horcht jetzt auf service_status fuer den Service 'whisper'.
Solange whisper-bridge im 'loading' steckt (Erst-Download large-v3 kann
1-2 Min dauern), gilt fuer stt_request ein Timeout von 300s statt 45s.
Sobald 'ready', zurueck auf 45s — reicht selbst fuer lange Audios.
Symptom vorher: Beim ersten Sprechen nach Container-Restart hat aria-
bridge nach 45s aufgegeben und lokal gefallback waehrend whisper-bridge
noch fleissig den Download laufen hatte. Damit wurde der Sinn der
Auslagerung kaputt gemacht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Folgt der "keine neuen Settings in .env" Regel.
f5tts/bridge.py:
- F5TTS_MODEL/CKPT_FILE/VOCAB_FILE/CFG_STRENGTH/NFE_STEP ENV-Vars raus
- Hard-coded Defaults im Code (DEFAULT_F5TTS_*)
- F5Runner besitzt Live-Settings als Instance-Vars + update_config()
- config-Broadcast triggert Modell-Reload nur wenn Modell-relevantes
sich aendert (cfg_strength/nfe_step ohne Reload)
- F5TTS_DEVICE bleibt ENV (Hardware-Bootstrap)
xtts/docker-compose.yml: F5TTS_* ENV-Vars rausgenommen, Kommentar
verweist auf Diagnostic-Config.
aria-bridge: nimmt f5tts*-Felder im config-Handler entgegen, persistiert
sie in voice_config.json. Beim RVS-Connect broadcastet die Bridge die
persistierte Config einmalig — damit die f5tts-bridge nach Container-
Restart automatisch die zuletzt gewaehlten Settings bekommt, ohne dass
der User in Diagnostic was klicken muss.
Diagnostic UI:
- Neuer aufklappbarer "F5-TTS Modell-Tuning (advanced)" Bereich
- Felder: Modell-ID, Custom-Checkpoint, Vocab, cfg_strength, nfe_step
- voice_config beim Laden: Felder werden zurueck in die UI gesetzt
- sendVoiceConfig schickt die neuen Felder mit
- Server: send_voice_config persistiert die Felder, leere Strings
werden geloescht damit die Hard-Defaults greifen
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>
Nach der expliziten _UNIT_WORDS-Liste greift eine Fallback-Regel:
alle verbleibenden 2-5-Zeichen-Grossbuchstaben-Woerter werden
buchstabiert. XTTS → X T T S, USB → U S B, DNS → D N S, JSON → J S O N.
Spezielle Faelle (WLAN, NATO — als Wort gesprochen) koennen bei
Bedarf in _UNIT_WORDS explizit ueberschrieben werden.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- aria_bridge clean_text_for_tts: "0.1" / "0,5" / "1,25" wird jetzt als
"null komma eins" / "null komma fuenf" / "eins komma zwei fuenf"
ausgeschrieben. Lookahead verhindert Match auf IP-artige Strings.
- PcmStreamPlayer: 200ms Stille am Stream-Anfang, damit AudioTrack
sauber anfaehrt und die ersten Worte nicht verschluckt werden.
(XTTS-Warmup + play()-Startup-Latenz)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Zwei Probleme gefunden:
1) DOPPELTES AUDIO (Kern-Ursache der Artefakte)
aria-bridge hat audio_pcm von XTTS-Bridge empfangen und per
_send_to_rvs rebroadcastet. RVS broadcast geht an ALLE Clients
ausser Sender — die App bekam jeden Chunk also zwei mal:
XTTS-Bridge → RVS → App + aria-bridge
aria-bridge → RVS → App (nochmal!) + XTTS-Bridge
Zwei ueberlagerte PCM-Streams klingen wie Doubled/Artefakte.
Fix: aria-bridge ignoriert audio_pcm jetzt. messageId schickt
XTTS-Bridge selbst im Payload (via xtts_request -> messageId).
2) GAPS ZWISCHEN SAETZEN (abgehackt)
xtts/bridge.js teilte Text in ~150-char Chunks und rief pro Chunk
einen eigenen /tts_to_audio/ Request. Zwischen Chunks lag die
XTTS-Render-Zeit (1-3s) → hoerbare Pausen.
Fix: cleanText geht JETZT in einem Request komplett an XTTS.
Ein zusammenhaengender Stream → keine Satz-Gaps mehr.
Kompromiss: Erste Samples kommen spaeter (ganze Text-Render dauert
laenger als der erste Satz alleine), aber dann kontinuierlich
ohne Unterbrechung.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Vorher: Diagnostic's setMode sendete einen faked chat mit der
Aktivierungsphrase ('ARIA, Hangar-Modus') — das wurde erst in
_process_core_response auf dem ARIA-Antwort-Text detected, war
unzuverlaessig und nutzte nicht den sauberen mode-Message-Path.
Nachher: sauberer set_mode-Pfad mit Live-Sync.
diagnostic/server.js:
- Neue action 'set_mode' → sendet type=mode an RVS direkt
- RVS-Message-Handler: type=mode Broadcast von Bridge wird an
Browser-Clients durchgereicht
diagnostic/index.html:
- setMode() nutzt jetzt action=set_mode (keine Phrase mehr)
- updateModeUI separat — wird bei Broadcast auch aufgerufen
- Mode-Broadcast vom Server syncs UI live (andere Diagnostic/App
hat gewechselt → unser UI aktualisiert sofort)
- Button data-mode + MODE_LABELS auf kanonische IDs umgestellt
(nicht_stoeren, fluester statt dnd, whisper)
bridge/modes.py:
- canonical_id() liefert die IDs die App + Diagnostic kennen
(nicht_stoeren, fluester, ...) — damit Broadcast-ID zur UI-ID passt
bridge/aria_bridge.py:
- _broadcast_current_mode nutzt canonical_id statt enum.name.lower()
Flow jetzt:
Diagnostic wechselt Mode → set_mode → Bridge → persist + broadcast
→ alle Apps + alle Diagnostic-Browser-Tabs aktualisieren sofort
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Vorher:
- Modus war nur in-memory in der Bridge, Restart = zurueck auf NORMAL
- App-Wechsel wurde zwar empfangen, aber nicht an andere Geraete
gebroadcastet (nur Bestaetigung an den Sender)
- Neue App-Verbindung wusste nicht welcher Modus gerade aktiv ist
Jetzt:
- Persistiert in /shared/config/mode.json beim Wechsel
- Beim Bridge-Start: _load_persisted_mode() holt letzten aktiven Modus
- _broadcast_current_mode() sendet an ALLE Clients (Broadcast) —
jedes verbundene Geraet bekommt live den Wechsel mit
- Bei RVS-Reconnect: sofortiger Broadcast damit neu verbundene Apps/
Diagnostic ihre UI syncen koennen
- Loop-Schutz: payload.sender=="bridge" wird im mode-Handler ignoriert
(sonst echo → Broadcast-Storm bei verbundenem RVS)
Beispiel-Flow:
Geraet A aktiviert 'Hangar'
→ Bridge empfaengt mode-msg
→ persist in mode.json
→ broadcast an alle Clients (mit sender="bridge")
→ Geraet B/C/Diagnostic empfangen → UI updated sofort
→ Bridge-Restart spaeter: HANGAR wird wieder geladen
Anmerkung zu echten OS-Push bei geschlossener App:
Das braucht FCM/Firebase + BackgroundService — deutlich mehr Arbeit,
ist separat als Feature fuer spaeter zu sehen. Live-Sync bei geoeffneter
App (WebSocket verbunden) funktioniert jetzt zuverlaessig.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Bug: App ModeSelector sendet rvs.send('mode', { mode: 'normal' })
mit ID, Bridge's detect_mode_switch() sucht aber nach Aktivierungs-
phrasen wie 'aria, normal-modus' → kein Match → Modus-Wechsel
wurde ignoriert, TTS-Verhalten blieb auf NORMAL haengen.
Fix:
- modes.py: mode_from_id() mappt IDs zu Mode-Enum
('normal', 'dnd', 'nicht_stoeren', 'fluester', 'whisper',
'hangar', 'gaming' — flexibel)
- aria_bridge.py: mode-Handler versucht erst ID-Mapping, dann
Phrasen-Erkennung als Fallback
- Unbekannte Modi werden geloggt
- Bestaetigung wird an alle Clients zurueckgesendet damit App-UI
synchron bleibt
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
App Settings: Voice-Sektion (nur wenn TTS an)
- Liste aller XTTS-Server-Stimmen mit Auswahl-Radio + X zum Loeschen
- 'Standard' fuer Diagnostic-Default-Voice (keine lokale Ueberschreibung)
- 'Aktualisieren' Button laedt Liste neu (xtts_list_voices via RVS)
- 'Eigene Stimme aufnehmen' oeffnet VoiceCloneModal
VoiceCloneModal: 30s Aufnahme + Upload
- Vorlese-Text (>30s Lesedauer, thematisch passend)
- Rot-pulsierender Stop-Button, live Timer + Progressbar
- Auto-Stop bei 30s, Hinweise ab 15s ('genug fuer gute Clonung')
- Nach Stop: Namenseingabe (a-Z, 0-9, _, -), Upload via voice_upload
- Nach Upload: Modal schliesst, Settings bekommt xtts_voice_saved
und setzt automatisch die neue Stimme als gewaehlt
Voice-Flow App → Bridge → XTTS (geraetelokal):
- Jeder chat/audio/tts_request schickt aria_xtts_voice (AsyncStorage)
mit der Message mit
- Bridge speichert _next_voice_override bei chat/audio Empfang,
nutzt es fuer die naechste ARIA-Antwort und resettet dann
- Fallback: globale xtts_voice aus voice_config.json (Diagnostic)
Ergebnis:
- Gerat A hat 'stefan' geclont → ARIA antwortet Geraet A mit stefan
- Gerat B hat nichts gewaehlt → ARIA antwortet Geraet B mit Default
- Diagnostic-Einstellung wirkt als fallback-default fuer neue Geraete
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>
Breaking Change: wenn XTTS-Bridge (Gaming-PC) offline ist, bleibt ARIA
stumm. Chat-Antworten kommen weiter an, aber kein Audio. Das ist
bewusst akzeptiert — XTTS klingt einfach grauenhaft viel besser.
Bridge (aria_bridge.py):
- from piper import ... raus
- VoiceEngine-Klasse komplett entfernt (synthesize, speak, select_voice)
- EPIC_TRIGGERS + load_epic_triggers raus (Highlight-Voice-Feature
ohne Piper sinnlos)
- self.voice_engine, voice_name, requested_voice Aufrufe weg
- _process_core_response: immer XTTS, kein Fallback
- tts_request Handler: immer XTTS
- config Handler: nur ttsEnabled + xttsVoice + whisperModel
- import wave raus
bridge/requirements.txt: piper-tts raus
bridge/Dockerfile: Kommentar aktualisiert
docker-compose.yml: ./aria-data/voices Mount raus
aria-data/config/aria.env.example: PIPER_RAMONA/PIPER_THORSTEN raus
get-voices.sh: komplett geloescht (war nur Piper-Downloader)
Diagnostic UI (index.html):
- Piper Panel (Standard-Stimme / Highlight-Stimme / Speed-Sliders) weg
- TTS Engine Dropdown weg (immer XTTS)
- TTS Diagnose Tab zeigt nur noch XTTS-Status + Test-Button
- sendVoiceConfig sendet nur noch ttsEnabled/xttsVoice/whisperModel
- toggleXTTSPanel als no-op Legacy-Stub (JS-Calls bleiben safe)
Diagnostic Server (server.js):
- handleSendVoiceConfig: nur noch ttsEnabled + xttsVoice + whisperModel
- handleTestTTS: via xtts_request (nicht mehr Piper subprocess)
- handleCheckTTS: via xtts_list_voices ueber RVS
- handleGetVoiceConfig/Defaults bereinigt
- Highlight-Trigger UI bleibt, wird aber von Bridge nicht mehr
ausgewertet (dead-code im UI, spaeter ggf. fuer XTTS-Voice-Switch)
README + issue.md aktualisiert.
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>
TTS-Cleanup erweitert:
- Zeitbereiche: '8:00-9:00 Uhr' / '8-9 Uhr' → 'acht bis neun Uhr'
- Uhrzeiten: '8:30 Uhr' → 'acht Uhr dreissig', '15 Uhr' → 'fuenfzehn Uhr'
- Kleine Zahlen-Bereiche: '5-6' → 'fuenf bis sechs' (nur ≤24)
- Zahlen 0-59 als deutsche Woerter (inkl. 'einundzwanzig', 'fuenfundvierzig')
Diagnostic: TTS-Debug Einblenden
- Checkbox 'TTS-Text einblenden' in der Chat-Test Kopfzeile
- Unter ARIA-Nachrichten erscheint die aufbereitete Variante
(blauer Border + Label 'TTS:')
- Nur in Diagnostic, nicht in der App
- LocalStorage persistiert den Toggle-Zustand
- Minimaler JS-Port von clean_text_for_tts als Fallback
Play-Button respektiert Engine:
- Bridge: tts_request nutzt jetzt die aktive TTS-Engine (Piper/XTTS),
Text wird durch clean_text_for_tts aufbereitet
- messageId wird vom Play-Button mitgeschickt → Bridge verknuepft
generiertes Audio mit der urspruenglichen Message
- XTTS-Chunks: requestId → messageId Map (LRU 100 Eintraege),
beim xtts_response wird die Basis-UUID extrahiert und die
messageId dem audio-Frame angehaengt
- App cached auch XTTS-Audio jetzt (letzter Satz pro Message —
echte Chunk-Konkatenation bleibt TODO)
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Framework fuer zentrale Runtime-Konfiguration:
- /api/runtime-config (GET/POST) persistiert in /shared/config/runtime.json
- Werte haben Vorrang ueber die ENV-Variablen aus aria.env
- Feldliste: RVS_HOST/PORT/TLS/TOKEN, ARIA_AUTH_TOKEN, WHISPER_MODEL/LANGUAGE
- Atomic write (tmp + rename) fuer Konsistenz
Bridge:
- load_config() liest nach aria.env noch runtime.json und ueberschreibt
die Werte. Aenderungen werden beim Neustart der Bridge uebernommen.
Diagnostic UI:
- Neue Sektion "Runtime-Konfiguration" in Einstellungen
- Formular fuer RVS-Credentials + Aria-Auth-Token
- "Speichern" persistiert, triggert auch QR-Code-Regenerierung
- Hinweis: Diagnostic-Container selbst bleibt auf ENV (erstmal)
issue.md konsolidiert — 6 groessere Tasks dieser Session als erledigt.
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QR-Code Onboarding
- Diagnostic: GET /api/onboarding gibt RVS-Credentials zurueck
- Einstellungen-UI: neue Sektion mit QR-Code (qrcode-generator via CDN)
- Format kompatibel mit bestehendem QRScanner.parseQRData (host/port/tls/token)
- App-SettingsScreen hatte QR-Scanner bereits — funktioniert out of the box
- Warnhinweis zu Token im Klartext
TTS-Audio-Cache
- Bridge: jede ARIA-Chat-Nachricht bekommt eine messageId (UUID)
Audio-Payload wird mit messageId verknuepft (Piper-Pfade)
- ChatScreen: messageId + audioPath in ChatMessage Interface
- audioService.cacheAudio(): speichert Base64 in DocumentDirectory/tts_cache/<id>.wav
- audioService.playFromPath(): spielt aus Cache ohne Regenerierung
- Play-Button: wenn audioPath gesetzt → aus Cache, sonst tts_request
- cleanupOldTTSCache(): alte unreferenzierte WAVs (>30 Tage) weg
- Persistiert via AsyncStorage — ueberlebt App-Restart
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1) NO_REPLY Token wird in Bridge und Diagnostic erkannt und still
verworfen. Toleranz fuer Variationen (Whitespace, Punkt, Quotes).
Kein Chat-Eintrag, kein TTS.
2) AudioFocusModule (Kotlin) mit requestDuck / requestExclusive /
release. AudioService ruft:
- requestExclusive() bei Aufnahme-Start → andere Apps pausieren
- requestDuck() bei TTS-Playback-Start → andere Apps leiser
- release() bei Stop/Queue-Ende
MainApplication registriert AudioFocusPackage.
3) clean_text_for_tts() in Bridge — zentrale Aufbereitung:
- <voice>...</voice> Tag wird bevorzugt (falls ARIA es schreibt)
- Code-Bloecke (``` und `) komplett raus
- Markdown (Fett/Kursiv/Links/Headings/Listen) geschleift
- Einheiten ausgeschrieben: 22GB → 22 Gigabyte, 85% → 85 Prozent
- Abkuerzungen buchstabiert: CPU → C P U, API → A P I
- URLs durch "ein Link" ersetzt
Genutzt in VoiceEngine.synthesize und im XTTS-Request — Chat-Text
an die App bleibt unveraendert (original Markdown), nur TTS kriegt
die aufbereitete Version.
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duffyduck