Bisher hiess "Stopp" immer "senden"; wer es sich anders ueberlegt hatte,
konnte die Aufnahme nicht zuruecknehmen.
- App: waehrend der Aufnahme 🗑 links neben dem roten Knopf. Verwirft ueber
ariaStopRecording('user-discard') → cancelStreamingRecording; das leere
Endpoint raeumt die Sprechblase ab, zurueck aufs Wake-Word.
- Fund dabei: "cancel" schickte der STT-Bridge nur stt_stream_end — die
transkribierte trotzdem und der Text ging an ARIA (fiel nur nicht auf,
weil cancel bisher bei Stille kam). Jetzt:
- Whisper- und Voxtral-Bridge: stream_end mit reason "cancel:*" →
discard, kein Transcribe, leerer Text (reason "cancelled").
- aria-bridge merkt sich verworfene requestIds (2 min) und wirft einen
trotzdem ankommenden Text weg — Schutz auch bei alter STT-Bridge.
Getestet: Whisper-Bridge mit nachgebautem Runner (Stopp → Text, Muelleimer
→ kein Transcribe, leer). App: TypeScript ohne Fehler; auf dem Handy noch
nicht ausprobiert.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Keine neue Version: Meldung mit installierter Version, neuester Version auf
dem Server und ob Update-Server und Download-Weg erreichbar sind (HEAD auf
/update/latest.apk). Keine Verbindung: Meldung mit Server-Adresse, Zustand
und letztem Verbindungsfehler. Keine Antwort in 10 s: Hinweis auf alten RVS.
Neue Version: wie bisher der Update-Dialog (nur einmal, nicht doppelt ueber
den ChatScreen-Listener).
RVS antwortet auf update_check jetzt auch ohne neue Version (update_none
mit latest/current).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Neben dem Zahnrad zeigt ein Schloss, wie sicher die Verbindung zu ARIA ist:
Schloss = verschluesselt und in Ordnung, Schloss mit ! = Zertifikat-Problem
(abgelaufen oder abgelehnt), durchgestrichen = unverschluesselt (TLS-Fallback
oder so eingestellt). Antippen erklaert es in einfachen Worten; einmal pro
App-Start kommt ein Hinweis, wenn das Zertifikat abgelaufen ist.
Einstellungen → Verbindung: "Abgelaufenes Zertifikat akzeptieren". Toleriert
GENAU das Ablaufdatum: die Kette wird zum Zeitpunkt kurz vor dem Ablauf gegen
die System-CAs geprueft, der Hostname weiter von OkHttp. Selbstsignierte oder
fremde Zertifikate kommen auch mit Schalter nicht durch (gegen das echte,
abgelaufene RVS-Zertifikat und badssl.com getestet). Gilt fuer WebSocket und
fetch (z.B. App-Update vom RVS).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Nach einem Sicherheitsfilter-Treffer fuhr ein Projekt still auf dem
Ausweich-Modell weiter, und nirgends war zu sehen, auf welchem. Zurueck ging
nur ueber "Liste leeren" im Filter-Panel, und das gleich fuer alle Chats.
Jetzt drei Ebenen (aria-brain/context_model.py):
Einstellung (brainModel) < pro Chat < Ausweich (Sicherheitsfilter)
- Pro Chat: Hauptchat und jedes Projekt koennen ein eigenes Modell haben, in
/shared/config/context_models.json. Bewusst kein Feld im Projekt-Manifest —
der Hauptchat ist kein Projekt und waere sonst aussen vor.
- "↩ zurueck" pro Chat: loescht nur die Filter-Vermerke DIESES Chats. Blockt
der Filter erneut, weicht das Brain eben wieder aus.
- Angezeigt wird, was wirklich laeuft: chat() gibt das Modell aus modelUsage
der CLI zurueck (aufgeloeste Version statt Alias) samt Grund; Brain → Bridge
→ chat_backup + Live-Payload → App und Diagnostic. Als Grundeinstellung
zaehlt das Modell, mit dem das Brain laeuft, nicht der Dateiwert — so faellt
ein ausstehender Neustart nach brainModel-Aenderung auf.
Diagnostic: 🧠-Auswahl neben "+ Projekt" fuer den fokussierten Chat, Modell im
Untertitel jeder Kontext-Karte, Modell statt "Claude" am Bubble-Badge (orange
mit ↪ bei Ausweich).
App: hinter der Quell-Anzeige (Einstellungen, Default aus — Kopfzeile bleibt
fuer Mama unveraendert) ein Modell-Chip in der Kopfzeile; Tippen oeffnet die
Auswahl fuer diesen Chat inkl. "Zurueck". Laeuft ueber den vorhandenen
brain_request-Kanal, also keine neuen RVS-Typen.
Tests: 47/47 (12 neue fuer die Aufloesungsreihenfolge gegen agent.chat()),
tsc ohne Fehler.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Bisher war die Eingabeleiste ein Entweder-oder: sobald Text im Feld stand oder
ein Anhang dranhing, verschwand das Mikro. Damit ging genau das nicht, was man
eigentlich will — ein Bild anhaengen und den Auftrag dazu SPRECHEN. Und ein
Zwischenruf ging nur getippt.
Das Mikro ist jetzt immer da; Senden-Pfeil und Mund-/Ohr-Knoepfe weichen je
nach Lage, damit die Zeile nicht ueberlaeuft.
Anhang + Sprachnachricht:
- Mikro antippen mit wartenden Anhaengen laedt sie SOFORT hoch (parallel zum
Reden) und markiert sie mit awaitVoice + clientMsgId.
- Die Bridge schickt solche Anhaenge nicht nach 0.8s alleine ans Brain, sondern
wartet auf den stt_endpoint und fuehrt Anhang + gesprochenen Satz zu EINEM
Turn zusammen. Ohne das sah ARIA ein Bild ohne Auftrag und danach einen Satz
ohne Bild.
- Der Merge ist strikt an die clientMsgId gebunden (require_match): eine
Sprachnachricht, die zufaellig waehrend eines fremden Uploads fertig wird,
reisst dessen Anhaenge nicht an sich. Der Text-Pfad behaelt seinen Fallback.
- Bild und gesprochener Text landen in EINER Bubble (gemeinsame audioRequestId).
- Klappt das Mikro nicht, bleibt die Bubble mit den Bildern stehen statt zu
verschwinden — die Dateien sind ja schon auf dem Server.
- Das Notfall-Fenster (420s) liegt ueber dem Aufnahme-Hard-Cap von 5 Minuten,
sonst waeren die Anhaenge bei einer langen Aufnahme vorher alleine raus.
Zwischenruf per Sprache:
- Der 📣-Knopf erscheint jetzt immer, wenn ARIA im Kontext arbeitet. Mit Text
schickt er sofort (wie bisher), ohne Text schaltet er die naechste Aufnahme
scharf (sichtbar hervorgehoben, gilt fuer genau eine Aufnahme).
- Eine so markierte Aufnahme geht per stt_stream_start als interject raus; die
Bridge schiebt sie in den laufenden Turn statt sie anzustellen.
- Dabei wird der laufende Turn NICHT abgebrochen (das war der Sinn) — nur die
Wiedergabe stoppt, damit ARIA nicht ins offene Mikro redet.
- Die Bubble zeigt 📣 Zwischenruf statt 🎤, damit man nicht auf eine eigene
Antwort wartet.
Merge-Logik gegen den echten Bridge-Code getestet (6 Faelle), tsc sauber.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Die Absturzschleife (alle ~70s, stundenlang) war selbsttragend:
App startet → Auto-Re-Download fordert 2s spaeter ALLE fehlenden Anhaenge an,
ohne Groessen-Grenze → Bridge schickt das 150-MB-Video als ~200 MB base64 in
EINER WebSocket-Nachricht → die App muss das puffern und durch JSON.parse
schicken → nativer OOM (kein JS-Fehler, darum nie ein Stacktrace) → Android
startet den Vordergrund-Dienst neu → App startet → von vorn.
Dieselbe Nachricht hat parallel whisper/f5tts/voxtral mit Code 1009 umgebracht
— darum lag der Absturz immer direkt hinter dem Audio-Abbau, und darum kam
jede gerade laufende Sprachaufnahme nie an.
Drei Bremsen:
- Auto-Re-Download ueberspringt alles ueber 25 MB. Bleibt als "150 MB —
tippen zum Laden" stehen; der User entscheidet.
- Ausdrueckliches Antippen bremst bei 64 MB mit einer ehrlichen Meldung samt
Server-Pfad, statt die App zu killen.
- Der Brotkrumen wird von der Crash-Meldung nicht mehr ueberschrieben. Bisher
merkte sich der zweite Absturz nur noch "letzte Aktivitaet: Crash-Meldung" —
in einer Schleife war nach dem ersten Durchlauf jede Spur weg.
Diagnose kam aus /shared/logs/app.log (app_log via RVS), kein ADB noetig.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
'Teilen -> ARIA' aus WhatsApp, Galerie, Browser & Co. Ablauf wie gewuenscht:
sehen WAS geteilt wurde -> WOHIN (Projekt oder Hauptchat) -> optional Text dazu.
Ohne Text geht genauso.
- Manifest: intent-filter fuer ACTION_SEND (text/image/video/audio/application)
und ACTION_SEND_MULTIPLE. launchMode=singleTask war bereits gesetzt.
- ShareIntentModule (Kotlin): liest den Intent und kopiert die Inhalte SOFORT in
den App-Cache — die Leseerlaubnis fuer content://-URIs gilt nur fuer diesen
Intent und waere nach der Projektauswahl womoeglich erloschen. Liefert echte
Dateipfade, dadurch laeuft Teilen durch exakt dieselbe Upload-Strecke wie die
Bueroklammer (RNFS -> Base64 -> Anhang im Chat).
- MainActivity.onNewIntent: setIntent + Event an JS (best effort). Zweitweg in
JS ueber AppState 'active' -> getSharedData(), falls das Event je nach
RN-Architektur nicht durchkommt; getSharedData markiert den Intent als
verbraucht, also kein doppeltes Aufpoppen.
- ShareModal: Vorschau der geteilten Inhalte, Projektliste (inkl. Hauptchat),
optionales Textfeld. Senden erst nach Zielwahl moeglich.
- sendPendingAttachments nimmt die Anhaenge jetzt optional als Parameter — beim
Teilen waere der State zum Aufrufzeitpunkt noch leer.
tsc --noEmit: 0 Fehler.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefan: 'die antwort kam auf der app, aber meine frage ist nicht in der app'.
Die App zeigt Diagnostic-Nachrichten durchaus an (sender=diagnostic -> als
User-Bubble), legte sie aber OHNE projectId ab. Die Chat-Ansicht filtert nach
Projekt (ChatScreen.tsx:2078) — damit war die Nachricht nur im Hauptchat
sichtbar und in jedem Projekt unsichtbar. ARIAs Antwort trug die projectId und
erschien korrekt; nur die eigene Frage fehlte. Jetzt wird die mitgeschickte
projectId uebernommen. tsc: 0 Fehler.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Beweis aus den Logs: die Whisper-Bridge startete MITTEN in der ersten Aufnahme
neu (stream.start 16:35:43 -> boot 16:36:02), damit war die Sitzung weg. Die App
fiel in den 3s-Fallback (reason=...no-response) und entfernte die Bubble
kommentarlos — fuer den Nutzer sah es aus, als waere nie etwas gesendet worden.
Jetzt wird bei 'no-response' die Platzhalter-Bubble durch einen Hinweis ersetzt
('Aufnahme ging verloren — Spracherkennung war nicht erreichbar'). Der stille
no-speech-Fall (Du hast wirklich nichts gesagt) bleibt wie bisher. tsc: 0 Fehler.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Symptom: ARIA laeuft ins Tool-Loop-Limit (host_agent-Exploration), postet die
Meldung, aber die App zeigt eine LEERE Bubble.
Ursache: stripSystemHints (App) entfernt fuehrende [..]-Bloecke (fuer Hinweise
wie '[Kontext:..] Hallo'). Die Tool-Loop-/Fehler-Meldung ist KOMPLETT ein
[..]-Block -> restlos gestrippt -> leer.
Fixes:
- App (ChatScreen): stripSystemHints zeigt das Original, wenn nach dem Strippen
nichts uebrig bleibt -> Fehler-/Meta-Meldungen (auch '[Fehler: ...]') sind
wieder sichtbar statt leer.
- Brain: MAX_TOOL_ITERATIONS 8 -> 20 (env-tunebar) — 8 war zu knapp fuer echte
agentische Arbeit (Host-Exploration); ARIA brach mittendrin ab.
- Brain: Loop-Limit-Meldung ARIA-stimmig + handlungsleitend statt technischer
Marker (liest sich natuerlich in der Bubble).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Rein terminologisch: die feste "Gamebox" ist konzeptuell zu beliebig vielen
AI-Boxen geworden (Multi-Node-Compute-Fleet). Wort-Sweep ueber Code-Kommentare,
Strings, README, docs, .env.example, CHANGELOG — keine Identifier/Keys betroffen
(Gamebox kam nirgends in Variablennamen vor). Casing erhalten: Gamebox→AI-Box,
gamebox→ai-box. NODE_NAME-Default gamebox→ai-box, Instanz-IDs f5tts@ai-box.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
openWakeWord triggert oft auf Musik (Pet Shop Boys "West End Girls" & Co.). Neu:
nach dem Trigger prüft Voxtral den Vor-Trigger-Audio ("war das wirklich das
Wake-Wort oder nur Musik?") — erst bei Bestätigung Gong + Mikro, sonst still
verworfen + re-arm. Kostet ~0,5-1s vor dem Gong.
- Native (OpenWakeWordModule.kt): 2s Roh-PCM-Ringpuffer; bei Erkennung wird der
1,5s-Vor-Trigger-Schnipsel base64 (s16le 16kHz) ans WakeWordDetected-Event
gehängt (preTriggerPcm).
- Bridge (voxtral): neuer One-Shot-Handler stt_transcribe_blob → Silero + Voxtral
→ stt_transcribe_result. Musik/Rauschen → leerer Text.
- App: audio.transcribeBlob() schickt den Schnipsel, wakeword.confirmWake() prüft
ob das distinktive Keyword (>=4 Zeichen) im Transkript steht. Gate sitzt in
onWakeDetected VOR Gong/Dialog. Setting "Wake-Wort per Voxtral bestätigen"
(default aus, opt-in).
FAIL-OPEN durchgängig: kein preTriggerPcm (altes APK) / Timeout / Fehler / VAD
weg → Wake läuft normal durch. Nie schlechter als heute. NATIVER TEIL UNGETESTET
(kein Gerät hier) — braucht Build + Test auf dem Handy.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Wechselwirkung entdeckt: im Passiv-Lausch-Fenster (Weiterreden nach ARIAs
Antwort) nimmt das Mikro Umgebungsmusik auf → Silero verwirft sie korrekt als
vad_no_speech → leerer Endpoint. Die App wertete JEDEN leeren Endpoint als
"nichts gesagt" → sofort zurueck aufs Wake-Word. Bei laufender Musik in einer
Sprechpause endete so das Gespraech, obwohl die Stille-Toleranz noch lief.
Fix: bei leerem Endpoint im Passiv-Fenster wird — solange die Stille-Toleranz ab
Fenster-Oeffnung noch laeuft (Budget) und < 15 Runden — nochmal gelauscht statt
zu beenden. Musik wird verworfen, das Fenster bleibt bis zur Toleranz offen, du
kannst innerhalb reden. Erst wenn die Toleranz wirklich um ist → aufs Wake-Word.
Sprichst du (Text-Endpoint), geht es sofort normal weiter.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Diagnose aus dem App-State-Trail (Bridge-Log): nach jeder gesprochenen Antwort
rief die App endConversation(bg || !converse) — der bg-Term (AppState != active)
erzwang "zurueck aufs Wake-Word", sobald die App im Hintergrund war. Das war vor
dem Background-Wake-Feature Absicht (kein Multi-Turn im Hintergrund). Jetzt, mit
aktivem Background-Wake, killt genau das den Konversationsmodus im Hintergrund —
im Vordergrund lief er weiter (daher "kommt beim Vorholen wieder"). converse kam
korrekt als true vom Brain (keine Marker, Default true); die App warf es im
Hintergrund weg.
Fix: bg erzwingt "armed" nur noch, wenn Background-Wake AUS ist
(isBgWakeEnabled()). Bei aktivem Background-Wake bleibt der Konversationsmodus
auch im Hintergrund offen — der User hat das Zuhoeren ja bewusst eingeschaltet.
Vordergrund-Verhalten unveraendert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
"Wake-Word an" / "mach das Ohr an" / "hör wieder zu" / "wach auf" → App startet
den Listener wieder. Geht per Text-Nachricht ODER manuellem Aufnahme-Button —
beide laufen unabhängig vom Wake-Word-Listener, also funktioniert das Wieder-An
auch wenn das Ohr gerade taub ist (nur nicht per "Computer", das hört ja nicht).
Symmetrisch zu wake_off: Detektor _user_wants_wake_on → wake_on durch ChatOut →
Bridge → App löst wakeWordService.start() + setWakeWordActive(true) aus. An/Aus
kollidieren nicht (12 Fälle getestet). Damit: Ohr per Befehl ein UND aus, plus
weiterhin der Ohr-Button.
Fix nebenbei: gerades " in den Reply-Strings (hätte den Brain-Start gecrasht) →
einfache Anführungszeichen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
"Computer, Wake-Word aus" / "mach das Ohr aus" / "hör auf zuzuhören" / "geh
schlafen" → die App stoppt den Wake-Word-Listener KOMPLETT (Mikro frei, echte
Ruhe). Wieder-An nur über den Ohr-Button (bewusst, weil dann taub — Voice-
Wieder-An ist physikalisch unmöglich, wenn nichts mehr hört).
Deterministischer Detektor _user_wants_wake_off im Brain (kein LLM-Call nötig,
still). Signal fließt als wake_off durch ChatOut → Bridge → App-Payload; die App
löst denselben Pfad wie toggleWakeWord-off aus (cancelRecording +
wakeWordService.stop() + setWakeWordActive(false)). Detektor gegen 13 Positiv-
+ 9 Negativ-Fällen verifiziert (fängt nicht 'Licht aus' / 'Konversation Ende').
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Punkt 2: das Wake-Wort triggerte nur im Vordergrund — eine bewusste JS-Zeile
verwarf jede Hintergrund-Erkennung (native Erkennung + Foreground-Service
liefen längst durch). Jetzt hinter Einstellung 'Auch bei gesperrtem Bildschirm
zuhören' (default aus, mehr Fehltrigger möglich). Greift live via
setBgWakeEnabled.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Nachdem die Stille-Toleranz jetzt überall der einzige Wert ist, sind die alten
Settings obsolet — raus damit:
- audio.ts: CONV_WINDOW_* Konstanten + loadConvWindowMs() entfernt.
- wakeword.ts: PASSIVE_LISTEN_* + load/savePassiveListenMs() entfernt; der Passiv-
Master-Timer nutzt jetzt einen festen internen Backstop (PASSIVE_BACKSTOP_MS,
15s) statt eines Nutzer-Werts — das echte Ende regelt die Stille-Toleranz.
- SettingsScreen: "Konversations-Fenster"- und "Weiterreden-Fenster"-Slider raus;
Letzterer durch eine kurze Erklärung ersetzt (verweist auf Stille-Toleranz).
- ChatScreen: tote Imports weg.
Kein Verhaltensänderung ggü. d294895 — nur Aufräumen. tsc grün.
Deploy: neue APK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefans Modell: es braucht keinen separaten 30s-Wert. Nach ARIAs Antwort geht das
Mikro auf; fängst du nicht innerhalb der Stille-Toleranz (z.B. 5s) an zu reden, ist
Schluss → zurück aufs Wake-Word. Derselbe Wert wie die Pause-Toleranz beim Reden.
Ein Befehl ohne "fortführen" = Ende; nach einer normalen Antwort = ein Stille-
Fenster zum Weiterreden.
- Alle Aufnahme-Pfade (wake/barge/passiv): noSpeechTimeoutMs = endpointMs =
loadSttEndpointMs() statt loadConvWindowMs()/loadPassiveListenMs(). Ein Wert.
- Passiv-Hardcap: loadMaxRecordingMs() statt fix 35s (schnitt langes Reden ab).
- Leeres Endpoint im listening-State: KEIN Re-Arm mehr → exitPassiveListening
(ein 5s-Fenster, dann Ende). Der 30s-Master-Timer in wakeword.ts wird dadurch
nie mehr scharf (harmloser Backstop).
Redest du weiter → Antwort → wieder ein Stille-Fenster (Multi-Turn bleibt, nur ohne
30s-Leerlauf). Die Settings "Konversations-Fenster"/"Passiv-Lauschen" sind damit
obsolet (UI-Cleanup später).
Deploy: neue APK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Voice-First: ARIA deklariert die Phase aus dem Text per Inline-Marker — dasselbe
Muster wie [[AWAIT]], die Marker werden vor Anzeige/TTS/History entfernt. Loest:
- Claude-Pfad las Steuerbefehle vor, obwohl das Skill lief (Manifest-speak-Flag
kennt den Unterschied Befehl/Frage nicht — dasselbe Skill ist mal Aktion, mal
Auskunft). Jetzt entscheidet ARIA aus dem Kontext.
- Befehlsketten (VNC oeffnen, Menue klicken, ...): Mikro soll offen bleiben und
stumm gearbeitet werden, bis Stefan die Kette beendet.
Marker (ARIA haengt sie ans Antwort-Ende):
[[STUMM]] -> Steuerbefehl, nicht vorlesen. Allein = Einzelbefehl -> danach Stop.
[[WEITER]] -> Konversation/Kette laeuft weiter -> Mikro offen halten.
[[ENDE]] -> Konversation/Kette beenden -> zurueck aufs Wake-Word.
Brain:
- _extract_flow_markers() zieht [[STUMM]]/[[WEITER]]/[[ENDE]] aus dem Claude-Reply
und ueberschreibt speak/converse (Marker ist autoritativ ueber Skill-Flag).
[[STUMM]] allein impliziert converse=false; [[ENDE]] schlaegt [[WEITER]].
- prompts.py: neue Sektion build_voice_flow_section() bringt ARIA Marker +
Befehl/Frage-Klassifikation + Ketten-/Ende-Erkennung bei.
App (ChatScreen): stiller Antwort-Zweig verzweigt jetzt auf converse —
converse=true (Kette) -> endConversation(false), Mikro bleibt offen fuer den
naechsten Kettenbefehl; converse=false -> ariaStopRecording (Stop wie gehabt).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Steuerbefehle laufen stumm (speak=false in Fast-Path/Local/Claude-Pfad) — ohne
TTS feuert aber onPlaybackFinished nie, und daran hing bisher das Aufraeumen der
Aufnahme. Folge: nach "spotify play" blieb das Mikro-/Konversations-Fenster offen
(30s Leerlauf), obwohl der Befehl laengst ausgefuehrt war.
Neu: ariaStopRecording() — das programmatische Gegenstueck zum Stop-Button. Nach
einer stillen Antwort (speak=false) schliesst ARIA jede offene Aufnahme selbst und
geht zurueck aufs Wake-Word, egal in welchem Zustand: passives Lauschen sauber
beenden, offene Streaming-Aufnahme (aktiv/Barge) verwerfen, sonst endConversation.
Vorher nur der conversing-Fall abgedeckt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stop finalisierte die Aufnahme, aber die danach kommende onPlaybackFinished oeffnete via converseRef erneut das 30s-Passiv-Fenster. Jetzt setzt handleVoiceButtonStop converse=false → nach manuellem Stop kein Passiv-Lauschen mehr.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
converse defaultete true → jeder Befehl mit gesprochener Bestaetigung ('Spiele Spotify') ging ins 30s-Passiv-Fenster. Jetzt nur bei explizitem converse:true vom Brain; einzelne Befehle enden sofort → zurueck aufs Wake-Word, Spotify resumed gleich.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Behebt den Konversations-Mischmasch: (1) Barge-in-Einstellung (Default AUS = Halb-Duplex) gated das Mikro-Lauschen waehrend TTS -> ARIA spricht ungestoert zu Ende. (2) interruptAriaIfBusy bricht die Brain-Antwort WIRKLICH ab (cancel_request) statt nur TTS zu muten -> sie antwortet nicht mehr weiter waehrend man redet. (3) Stop-Button stoppt vorhersehbar alles (TTS + Brain-Cancel). Musik: nativer Focus ist schon GAIN_TRANSIENT (pausiert) -> der saubere Flow behebt das Focus-Geflacker.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Der sichtbare 'Stille-Toleranz'-Regler verstellte den toten Legacy-dB-VAD-Pfad; jetzt steuert er STT_ENDPOINT_MS (die echte Streaming-Pausen-Toleranz, 1-4s). Der obsolete 'Stille-Pegel (dB)'-Regler ist entfernt — der aktive STT nutzt adaptiven Rausch-Boden, Rauschen-als-Wort verhindert der no_speech_prob-Filter des Modells.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Wake-Word/Barge-In waren hart auf 60s gecappt (schnitt lange Diktate bei 1 min ab). Jetzt lesen sie loadMaxRecordingMs() — der bestehende, aber vom Streaming-Pfad abgeklemmte 'Maximale Aufnahmedauer'-Regler (1-30 min) steuert nun wirklich. Voice-Bubbles zeigen die Aufnahmedauer (durationS aus stt_endpoint) als 'M:SS'.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Zwei Kopplungs-Bugs behoben:
- set_project_kind nutzte den globalen active_project statt des Request-Projekts
→ markierte das falsche Projekt (belegt: global aktiv war mac_os_update_fehler,
das kind=code bekam, obwohl die App in basic_os war). _dispatch_tool bekommt
jetzt die project_id des Requests durchgereicht; set_project_kind wirkt darauf.
- Die App erzwang bei project_changed-Broadcasts (ARIA-Tool/Diagnostic/andere
App-Instanz) einen Fokuswechsel → alle Geraete wurden mitgezogen. Fokus ist
jetzt rein geraetelokal; Broadcasts aktualisieren nur Namen/Typ. Wechseln nur
noch lokal ueber den Drawer.
py-compile + tsc clean.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Progressive Reveal: ChatScreen spiegelt bei project_changed den Projekt-Typ
sofort in projectFocus (kind_changed nach set_project_kind) → Editor/Desktop-
Kacheln erscheinen live, nicht erst beim Reconnect.
- useWorkspaceLayout: merkt pro Projekt die zuletzt fokussierte Kachel
(AsyncStorage aria_workspace_layout) und stellt sie beim Zurueckkehren in ein
Code-Projekt wieder her.
tsc clean.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Verdrahtet die neuen Kanaele "dunkel" (noch ohne UI):
- rvs/server.js: ALLOWED_TYPES um code_file/code_file_edit, check_desktop/
desktop_status und vnc_open/close/data/input erweitert (Base64-in-JSON-Relay
wie audio_pcm, kein Binaer-Handling noetig).
- brainApi.ts: Project.kind ('code'|'chat') + desktop_url; ChatScreen publiziert
die Kinds in den projectFocus-Spiegel.
- services/codeFile.ts: Live-Spiegel der Code-Dateien (content + Deltas) mit
Ruckkanal code_file_edit fuer eigene Edits.
- services/desktop.ts: Desktop-Status + VNC-RFB-Tunnel (vnc_open/close/input/
data) durch RVS, Session = Projekt-ID.
tsc clean, rvs/server.js syntaktisch OK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Neues Singleton services/projectFocus.ts (Publish/Subscribe wie rvs.ts): haelt
focusedProjectId, Projekt-Namen und Projekt-Kind. ChatScreen publiziert Focus +
Namen EINWEG hinein (rein additive Effekte), damit der kommende Workspace-Canvas
den aktiven Kontext und den Code-Projekt-Status kennt, ohne dass ChatScreen den
Workspace kennt oder umgebaut wird. Verhaltensneutral, tsc clean.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Zwei Ursachen:
- pending_queue-Bubbles haben (noch) keine clientMsgId → der Reconnect-
History-Sync erkannte sie nicht als lokal-only und verwarf sie, waehrend
projectQueues den Eintrag behielt → 'N in Warteschlange' fror ein ohne
sichtbare Nachricht. Jetzt bleiben pending_queue-Bubbles beim Sync erhalten.
- Watchdog: haengt ein Kontext >15s auf 'running', obwohl der Brain ihn NICHT
als busy meldet (Antwort beim Abbruch verloren), schaltet die Queue jetzt
selbst weiter (dequeue oder idle) statt fuer immer zu blockieren.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Bisher war die serialisierte Sprachausgabe zweier fast gleichzeitig fertiger
Antworten Timing-Glueck: PcmStreamPlayer.start() ruft stopInternal() (flush+
release), eine neue Antwort haette die laufende also abgeschnitten, sobald ihr
Audio waehrend der Wiedergabe der ersten ankam.
Jetzt echte Abspiel-Queue im audioService: kommt eine neue HOERBARE Antwort
waehrend eine andere noch hoerbar spielt (pcmAudiblePlaying bis
PcmPlaybackFinished, nicht nur bis Stream-Ende), werden ihre PCM-Chunks
gepuffert und erst nach dem Drain der laufenden nachgespielt. Bei wartender
Antwort meldet PcmPlaybackFinished NICHT 'fertig' (kein Wake-Word-Re-Arm).
Harter Stop/Barge-In/Mute verwirft die Queue. Race gegen gleichzeitige Chunks
einer dritten Antwort geschlossen (Flags vor await gesetzt). onPcmCached meldet
den WAV-Pfad nachgespielter Antworten fuer Mund-Button-Replay.
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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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sendTextMessage stand vor interruptAriaIfBusy und sendPendingAttachments,
hatte beide aber im deps-Array → Temporal Dead Zone (TS2448/2454). Lief nur,
weil Babel const→var hebt (deps auf erstem Render undefined, Body laeuft erst
bei Interaktion). Deklaration hinter beide verschoben — Abhaengigkeit ist
einseitig, sendTextMessage wird nur in der JSX genutzt. tsc-clean.
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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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Ohne Ohr (manuelle Aufnahme) + Stop-Button: das echte STT-Endpoint (mit Text)
fuellt die Bubble, aber danach klappt ein zweites, LEERES stream_end-Endpoint
nach (Audio schon transkribiert). Der Empty-Handler loeschte die Bubble
bedingungslos per audioRequestId — auch die schon mit Text gefuellte.
Ergebnis: Bubble weg, obwohl ARIA an der Antwort arbeitet; erst nach
App-Neustart (aus chat_backup) wieder da.
Fix: leeres Endpoint entfernt nur noch den NOCH UNAUFGELOESTEN Platzhalter
(Text enthaelt 'Spracheingabe wird verarbeitet'), nicht eine bereits
aufgeloeste Bubble.
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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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- router.py: die run_spotify-Faehigkeiten NICHT mehr im Prompt aufzaehlen
(war selbst Hardcoding). Generisch: "run_*-Skills — was sie koennen steht in
IHRER Tool-Beschreibung, lies + nutze sie fuer alles Passende". Skills
beschreiben sich selbst (dynamisch, ARIA-authored). Anti-Halluzination bleibt.
- App: Stop-Button waehrend passivem 30s-Lauschen ('listening') beendet jetzt
sauber (exitPassiveListening) statt via leerem Endpoint den Passiv-Stream neu
zu starten — die 30s liefen sonst von vorne los.
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Verallgemeinert das "run_* → stumm"-Heuristik: jeder Skill deklariert im
Manifest ein speak-Flag.
- speak=false (Default) = Steuerbefehl (Spotify, Licht) → kein TTS, App
beendet direkt (STOP), wie bisher.
- speak=true = Antwort-Skill (Info/Ergebnis) → Antwort wird vorgelesen +
Gespraechs-Fenster bleibt offen.
Gilt für BEIDE Pfade: Fast-Path (_fast_path_speak aus skill.speak) und
lokale Skill-Ausführung (_local_turn_speak = _skill_speak_flag(run_*)).
Info-Tools (web_search/memory_search/trigger_timer) bleiben gesprochen.
- skills.py: speak in create_skill + update_skill-allowed.
- agent.py: skill_create/skill_update Tool-Schema dokumentiert speak (damit
ARIA es beim Skill-Bau setzen kann), Dispatch reicht es durch.
- App: _isSilent nur noch speak===false (kein answeredBy=fast-path-Fallback
mehr, sonst waere ein speak=true-Fast-Path faelschlich stumm).
Bestehende Skills ohne Feld = false = stumm (kein Verhaltenswechsel).
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Fehlauslösung im Auto: Spotify läuft über die Lautsprecher, das Mikro hört
mit, openWakeWord halluziniert "computer" rein (Log: wake.detect state=armed
→ leerer Transkript). Der Echo-Canceler kann nur ARIAs eigenes TTS
rausrechnen, nicht Spotify (fremde App, kein Referenzsignal).
- Wake-Word-Threshold jetzt konfigurierbar (loadWakeThreshold), Default von
0.5 auf 0.6 hoch (strenger → weniger Fehlauslösung). Slider im Wake-Word-
Settings-Bereich (0.30–0.90, greift beim "Speichern + Aktivieren").
- Weiterreden-Fenster (passives Lauschen) als Slider, Default 30s (10–60s).
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Nach dem Re-Arm-Fix rief die App resume() → das spielte einen zweiten Gong
und oeffnete ein neues Aufnahme-Fenster, obwohl Stefan nur einen Steuerbefehl
gab. Sein gewuenschtes Verhalten:
- Klarer Befehl (Fast-Path, speak=false, z.B. Liedersteuerung) = KEINE
Konversation → STOP: direkt zurueck aufs Wake-Word (kein Gong, keine
Aufnahme, kein 30s-Fenster).
- Gespraech (gesprochene Antwort) = kein neuer Gong, direkt 30s passives
Lauschen (weiterreden wie mit einem Menschen), 30s still → Wake-Word.
endConversation(skipPassive) neu: true springt direkt zu armed statt in
passives Lauschen. onPlaybackFinished (Gespraech) → passiv (Vordergrund) bzw.
direkt armed (Hintergrund); stille Fast-Path-Antwort → skipPassive; manueller
Stop-Button → skipPassive. resume() bleibt nur noch Mic-Fail-Retry.
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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).
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#2 Vorzeitiges Absenden: endpointMs war hart 1500ms — im Auto (Sprechpausen)
schnitt das mitten im Satz ab (die 11.8s-Frage wurde bei "…ohne dass ein"
gekappt). Jetzt konfigurierbar (aria_stt_endpoint_ms, Default 2400, 1000-4000).
#3 Ohr bleibt ausgegraut: beim Re-Arm rief der Wake-Word-Service
OpenWakeWord.start(), waehrend die passive Streaming-Aufnahme noch das Mikro
hielt → start() schlug fehl → state=off. Neuer micReleaseHook cancelt die
Aufnahme VOR start() (endConversation / exitPassiveListening /
discardIfFreshlyTriggered). ChatScreen registriert den Hook.
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>
Zeigt wie in Diagnostic, ob eine Antwort vom lokalen Modell / Claude / Fast-Path
kam — aber in der App als Opt-in, damit die App "Mama-tauglich" bleibt.
- ChatScreen: ChatMessage.answeredBy; aus dem chat-Payload UND der History-Sync
eingefangen; kleiner farbiger Badge im statusRow der ARIA-Bubble, nur wenn
showSource an. State aus AsyncStorage aria_show_source (default false, per
2s-Reload synchron mit den Settings).
- SettingsScreen: Toggle "Antwort-Quelle anzeigen" in der Chat-Bubbles-Card,
schreibt aria_show_source (pro Geraet — Stefan an, Mama aus).
- Bridge liefert answeredBy schon in chat_backup/History mit (kein Change noetig).
Server-Teil in b85a6b0. APK-Rebuild noetig.
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: waehrend ARIA in einem Projekt arbeitet, im Hauptchat eine Frage stellen →
sie wurde angezeigt aber nicht verarbeitet (erst wenn das Projekt fertig war).
Proxy kann nachweislich parallel (2 claude-Subprozesse) — der Flaschenhals war
die App: interruptAriaIfBusy wertete den GLOBALEN agentActivity aus und feuerte
bei jedem Senden-waehrend-irgendein-Kontext-arbeitet einen kontext-uebergreifenden
cancel_request.
Fix: Busy-Status kontextgenau aus queueStatus (/projects/queue-status) statt
global. Barge-In (Brain-Cancel) nur noch wenn GENAU der fokussierte Kontext
arbeitet; TTS wird weiterhin immer gestoppt wenn ARIA spricht. cancel_request
traegt jetzt die projectId (fuer spaeteres kontext-scoped Cancel in der Bridge).
Damit laufen Hauptchat und Projekt(e) in der App parallel — passend zum
Multi-Threading im Brain.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
