Variante C: niedrigere Huerde zum Skill-Bau. Statt einen kompletten
Python-Skill via skill_create zu generieren (~100 Zeilen Code, teuer in
Tokens und fehleranfaellig), waehlt ARIA ein Template + minimale params,
Brain expandiert das Skelett in ~1s zu fertigem Skill.
Beobachtung: ARIA driftet bei Spotify, PDF etc. zu Bash-curl statt
einen Skill zu bauen, weil die Skill-Bau-Huerde zu hoch ist (Code,
README, args, pip_packages, config_schema). Mit Templates ist die
Huerde minimal.
Neue Module:
- aria-brain/skill_templates.py: drei mitgelieferte Templates
- oauth-api: OAuth2-API (Spotify, GitHub, Reddit, Google, Discord, ...).
Token via BRAIN_INTERNAL_URL/oauth/<s>/token mit Auto-Refresh.
Args: method/path/body/base_url
- apikey-api: API mit statischem Key (OpenWeather, OpenAI, Twilio).
Key liegt im config_schema -> CFG_<NAME> ENV, KEIN hardcoden.
Konfigurierbar: auth_header (Authorization|X-Api-Key), auth_prefix.
- file-process: Skelett fuer File-In/File-Out (PDF, Bild, JSON).
process()-Funktion ist Stub, ARIA fuellt sie via skill_update.
Templates nutzen Token-Replacement statt f-Strings (sonst Konflikt
mit dem skill-internen Python-Code).
- aria-brain/skills.py: scaffold_skill(name, template, params, author)
wrappt create_skill mit den expandierten Feldern.
- aria-brain/agent.py: neues Brain-Tool skill_scaffold mit detaillierter
Description (Template-Liste + params-Schema). Dispatcher-Handler
schickt skill_created Side-Channel-Event analog zu skill_create.
- aria-brain/main.py: POST /skills/scaffold + GET /skills/templates
(letzteres listet alle Templates fuer UI/Diagnostic).
- 11. seed_rule scaffold-reflex: bei 2x derselben API per Bash-curl
SOFORT skill_scaffold rufen. Belohnung explizit benannt
("welches lied" von 20s auf 3s).
README mit Skills-Scaffold-Tabelle ergaenzt.
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P1+P2-Infrastruktur:
- Neuer Endpoint GET /oauth/{service}/token liefert aktuelles access_token
mit Auto-Refresh (< 60s Restzeit). Skills rufen das ueber
BRAIN_INTERNAL_URL ab statt client_secret hardzucoden.
- run_skill setzt BRAIN_INTERNAL_URL als ENV (Default http://localhost:8080,
override via Brain-Env). Skills laufen im Brain-Container, localhost passt.
- skills.create_skill: _check_anti_graveyard rejected Versions-Suffixe
(-v2, _v3, -new, -fixed, -old, -alt, -copy, -final, -clean) und
Prefix-Kollisionen (z.B. spotify-aria wenn spotify schon existiert) — die
zwei Patterns hinter dem alten Skill-Friedhof.
Tool-Description fuer skill_create um PFLICHT-VORHER-Block ergaenzt
(skill_list, kein Versionssuffix, oauth_get_token, config_schema) damit
ARIA die Regeln direkt im Schema sieht.
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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.
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duffyduck