Geraet (Android 12) meldete beim Projizieren:
'Media projections require a foreground service ...
FOREGROUND_SERVICE_TYPE_MEDIA_PROJECTION'. Der Dienst lief als reiner dataSync.
Fix: foregroundServiceType=dataSync|mediaProjection + Permissions
FOREGROUND_SERVICE_MEDIA_PROJECTION/-DATA_SYNC; beim Projektions-Start
startForeground(..., MEDIA_PROJECTION|DATA_SYNC) VOR getMediaProjection().
Normale Starts nutzen explizit nur dataSync (Android-14-konform). Version 0.0.0.5.
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Timeout hiess: kein host_result kam zurueck. Ursachen adressiert:
1) handle() umschliesst JEDE Aktion mit try/catch(Throwable) -> auch OOM/Exception
liefert jetzt ein host_result mit Fehlertext statt Stille (kein Timeout mehr).
2) ScreenCapturer nimmt direkt in gekappter Aufloesung auf (max 1280 lange Seite,
MediaProjection skaliert) statt Vollbild-Bitmap + Nachskalieren -> viel weniger
Speicher/Zeit (kein 10-MB-ARGB-Bitmap -> kein OOM), Frame-Warten bis ~3s.
lastError fliesst in die Screenshot-Fehlermeldung. Version 0.0.0.4/code 4.
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Jeder Build signierte bisher mit einem zufaelligen Auto-Debug-Key -> neue APK =
andere Signatur -> Android verweigert Update ('Konflikt mit bestehendem Paket').
Fester signingConfig (rootProject/aria-agent.keystore) fuer debug+release, per
Datei-Existenz-Guard. Keystore liegt nur lokal (gitignored, NICHT im public Repo
— Backup!). Verifiziert: Signer-DN CN=ARIA Host-Agent. Version 0.0.0.3/code 3.
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Der Projection-Consent kommt per startForegroundService, obwohl der Dienst schon
laeuft. Android verlangt danach binnen ~5s ein startForeground() -> fehlte im
Projection-Zweig -> ForegroundServiceDidNotStartInTimeException -> Prozess-Crash
(Diagnostic zeigt den Host bis zum Ping-Timeout noch gruen). Fix: onStartCommand
ruft IMMER zuerst startForeground(). Zusaetzlich ScreenCapturer.start in try/catch
mit lastError, das in der Screenshot-Fehlermeldung und der Notification erscheint.
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Dockerfile.win (tobix/pywine): baut die Windows-.exe via Wine+PyInstaller und
per NSIS ein setup.exe, das den Agent via nssm als Autostart-Windows-Dienst
einrichtet und die .env aus %ProgramData%\ARIA-Host-Agent liest (AppDirectory).
build-win.sh als Einstieg; release_agent.sh baut Windows jetzt mit (SKIP_WINDOWS=1
ueberspringt). _load_dotenv haertet: sucht .env auch neben sys.executable (onefile-
.exe-Ort), nicht nur __file__/CWD. README: Windows-Build + Dienst + Release.
macOS bleibt self-build (nicht aus Docker moeglich).
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release_agent.sh <version> (wie die App-release.sh): setzt Version
(host_agent.py AGENT_VERSION + Android versionName/Code), baut Linux-Binary +
Android-APK per Docker, taggt agent-v<version> (eigener Namespace, keine
Kollision mit App-Tags v<version>), legt Gitea-Release an und laedt Assets hoch.
mac/win optional falls in dist/ vorgebaut. Agent meldet AGENT_VERSION jetzt in
host_hello + info. README-Release-Sektion aktualisiert.
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Das slim-bullseye-Image bringt kein objdump mit -> PyInstaller bricht mit
'On Linux, objdump is required' ab. binutils per apt nachinstalliert.
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Screenshot via MediaProjection (ScreenCapturer, gleicher {format,bytes,base64}-
Vertrag wie der Desktop-Agent -> host_screenshot, inkl. Vision). UI-Baum via
AriaAccessibilityService (nur lesend) -> neues Brain-Tool host_ui_dump. Freigabe
einmalig in der App: 'Bildschirm-Zugriff erlauben' + 'Bedienungshilfe oeffnen'.
caps = [info, screenshot, ui_dump]. targetSdk 33 -> keine mediaProjection-FGS-
Typpflicht.
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Nativer Kotlin-Agent (host-agent/android/): Gradle-Projekt, AndroidManifest,
RVS-WebSocket-Client (OkHttp) mit host_hello/host_ping/host_command->host_result,
Foreground-Service (Weg A, Auto-Reconnect, BootReceiver), Connect-UI (QR-Scan via
ZXing ODER manuell: host/port/token/name/TLS/Steuerung-Schalter). QR-Format =
{host,port,token,tls} wie die ARIA-App -> derselbe QR nutzbar.
M1-Aktion: info (Modell/Android/Akku). screenshot/ui_* liefern 'kommt in M2/M3'.
Gate: CONTROL_ENABLED-Schalter in der App. Build: Docker (Android-SDK+Gradle) ->
dist/aria-android-agent.apk (Debug, auto-signiert). Kein Google.
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Klargestellt: FCM (Google) ist NUR eine Option, keine Pflicht. Akkuschonender
Push geht self-hosted via UnifiedPush + ntfy auf dem ARIA-Server (laeuft auch auf
Custom-ROMs ohne Play Services). Fuer ein dediziertes Ziel-Handy ist der eigene
RVS-Socket (Weg A) oft die einfachste Dauerloesung. Empfehlung entsprechend
angepasst: A -> Push-Hybrid mit ntfy, FCM nur optional.
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Akku-optimal wie WhatsApp: idle nur FCM-Push, bei Befehl kurz Socket + Wakelock
fuer die Interaktion, danach wieder schlafen. Requirements (Firebase/Play Services/
Server-Push-Trigger) + Latenz dokumentiert. Empfehlung: erst Foreground-Service
(M1-3, sofort lauffaehig), dann Push-Hybrid als Akku-Ausbau.
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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).
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Raum-Monitor (haette uns die Nacht erspart): der RVS-Log kuerzt Tokens auf 8
Zeichen -> zwei verschiedene Tokens mit gleichem Prefix ergeben zwei Raeume,
die im Log IDENTISCH aussehen (Prefix-Kollision). Jetzt zeigt die Diagnostic
(Satelliten-Tab, Panel 'RVS-Raeume 🚪') alle Raeume mit token8 + laengerem
Fingerprint (sha256) + Token-Laenge + Client-Zahl, ★ = eigener Raum. >1 Raum =
Warnung 'Token-Mismatch'. Keine vollen Tokens (nur Fingerprint).
- rvs: rooms_query -> direkt rooms_info antworten (wie update_check); Typen in
ALLOWED_TYPES; sha256-Fingerprint via crypto.
- diagnostic: rooms_query durchreichen, rooms_info an Browser; Panel + Tabelle.
Dazu: Compute-Flotte-Ueberschrift bekommt statt 🖥️ ein Inline-SVG (Server mit
GPU-Karte, currentColor -> theme-aware).
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Host-Agent und Satellit hatten keinen TLS-Fallback (nur die vier Compute-Bridges).
Jetzt konsistent: bei TLS-Fehlschlag einmal auf ws:// zurueckfallen, danach wieder
mit RVS_TLS starten (kein Sticky-Fallback, wie bei den Bridges). uri_host/proto
werden pro Versuch aus use_tls berechnet, damit der RVS_SNI-Pfad nur bei wss gilt.
Hilft nur wo der RVS plaintext erreichbar ist; gegen Caddy-TLS bleibt wss. RVS_TLS_
FALLBACK in beiden .env.example dokumentiert.
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Symptom mit RVS_SNI: 'server rejected WebSocket connection: HTTP 200'. Ursache:
die IP stand in der URI -> HTTP-Host-Header = IP -> Caddy findet keinen RVS-Site-
Block (routet nach Host) und liefert eine Default-200-Seite statt WS-Upgrade. Der
vorige Fix korrigierte nur SNI/Cert (server_hostname), nicht den Host-Header.
Zudem: host=/port= als websockets.connect-kwargs kollidieren in der Legacy-API
mit dem aus der URI abgeleiteten Host (TypeError).
Loesung (host-agent, satellite, f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter): die URI nutzt
den HOSTNAMEN (RVS_SNI) -> Host-Header + SNI + Cert stimmen; ein In-Process-
getaddrinfo-Override mappt RVS_SNI -> RVS_HOST (IP) fuer den TCP-Connect.
Versionsunabhaengig, nicht-blockierend, nur aktiv wenn RVS_SNI gesetzt.
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Nennt keine realen Kunden-Produktions-/Staging-Domains mehr; die Sicherheits-
regel (nie gegen Produktion testen) bleibt vollstaendig wirksam.
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Enthaelt echte Server-IPs fuer den Dev-Zugriff -> gehoert nicht ins oeffentliche
Repo. In .gitignore aufgenommen; lokale Datei bleibt (mit echter IP) erhalten.
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install-service.sh: installiert Binary (/usr/local/bin) + .env (/etc/aria-host-
agent/.env, 0600) + systemd-Unit und macht enable --now. .env-Pfad als Argument
ODER ohne Argument ein ncurses-Dateidialog (dialog --fselect, bietet Installation
von dialog an). Findet die Binary unter dist/ bzw. ./ oder als 2. Argument.
Doku aktualisiert (RVS_SNI fuer RZ-interne Clients + Installer):
- host-agent/README: Installer-Abschnitt + TLS/SNI-Abschnitt.
- README (zentral): Installer + SNI im Host-Agent-Abschnitt (Verweis auf
Satellit/Compute-Nodes).
- satellite/README + xtts/README: RVS_SNI-Hinweis fuer Boxen/Satelliten im
RVS-Netz.
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Damit eine AI-Box (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter) auch im selben Netz wie
der RVS direkt auf dessen interne IP verbinden kann (kein NAT-Hairpin ueber den
externen Hostnamen), ohne am SNI/Cert zu scheitern: RVS_HOST=<ip> + RVS_SNI=<name>.
server_hostname im ssl-Context, gated auf use_tls (respektiert den TLS-Fallback).
Leer = Verhalten wie bisher. Szenario: zweite Box im RZ + eine zuhause.
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Gleiche Faehigkeit wie beim host-agent: ein Satellit im selben Netz wie der RVS
kann direkt auf die interne IP verbinden und trotzdem den Cert-Namen im TLS-SNI
praesentieren (Caddy findet sonst kein Zertifikat -> tlsv1 alert internal error).
Nuetzlich z.B. fuer einen RZ-internen Satelliten, nur um Credentials zu hinterlegen.
RVS_HOST=<ip> + RVS_SNI=<name>; leer = Verhalten wie bisher.
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Fuer Agenten im selben Netz wie der RVS: direkt auf die interne IP verbinden
(kein NAT-Hairpin ueber den externen Hostnamen), aber im TLS-Handshake den
Namen praesentieren, fuer den das Caddy-Zertifikat gilt. Ohne das schickt der
Client die IP als SNI -> Caddy findet kein Cert -> 'tlsv1 alert internal error'.
RVS_HOST=<interne-ip> + RVS_SNI=<zert-name>. server_hostname im ssl-Context.
Leeres RVS_SNI = Verhalten wie bisher. Robuster als /etc/hosts (ueberlebt
Reboots, wichtig auf Live-ISOs).
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Docker-Build scheitert auf Live-ISOs (overlayfs-Root -> overlay2 kann kein
Overlay-auf-Overlay stapeln: 'failed to mount ... invalid argument'). Ergaenzt:
- build-native.sh: PyInstaller in einem venv, ohne Docker (Warnung: linkt gegen
lokales glibc).
- README: Live-ISO-Ursache erklaert + zwei Auswege (Binary woanders bauen und
kopieren [empfohlen, portabel] oder nativ bauen).
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"Claude Vision direkt (ohne Dateipfad-Umweg)" abgehakt und umformuliert:
Bildanalyse funktioniert bereits (App-Uploads + Screenshots via Read-Tool,
/shared/uploads im Proxy-Container gemountet). Die "direkte" Variante waere
reine Politur (ein Read weniger) und ist bewusst nicht geplant — vermeidet,
dass jemand den heiklen Proxy-Umbau spaeter grundlos wieder aufmacht.
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Der Host-Agent stand nur in host-agent/README.md, nicht in der zentralen Doku.
Ergaenzt: Zeile in der Deploy-Tabelle + Abschnitt "Host-Agenten" (build.sh ->
Binary, Install, sudo-Faelle inkl. Live-ISO, Sicherheit, Vision via Read-Tool).
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Der Proxy reduziert Multimodal-Content zu Text (openai-to-cli), ARIA laeuft auf
der Claude-Code-CLI. Aber: der Proxy-Container hat /shared gemountet und ARIA
laeuft mit vollen Tools (--dangerously-skip-permissions) -> sie kann die unter
/shared/uploads/ gespeicherte Screenshot-PNG mit ihrem eigenen Read-Tool
oeffnen, das Claude Code nativ als Bild rendert. Damit SIEHT sie den Bildschirm
und kann 'was ist auf meinem Bildschirm' beantworten — ganz ohne Proxy-/Vision-
Umbau. host_screenshot-Result + Tool-Beschreibung weisen sie an, den Pfad zu
Read'en (sehen) UND als [FILE:]-Marker zu setzen (im Chat zeigen).
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Statt den Screenshot nur nach /shared/host-screenshots zu legen und den Pfad
zu nennen, speichert host_screenshot das PNG jetzt nach /shared/uploads/ und
liefert ARIA die Anweisung, den Pfad als [FILE: ...]-Marker in die Antwort zu
schreiben — exakt das flux_generate-Muster. Die Bridge erkennt den Marker,
broadcastet file_from_aria, und App/Diagnostic zeigen das Bild inline im Chat.
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Diagnostic-Server trackt host_hello/host_ping (hosts-Map), broadcastet
host_update und beantwortet die host_list-Action. UI: neues Panel
"Host-Agenten" im Satelliten-Tab — zeigt Name/OS/Caps/online + ob
CONTROL_ENABLED. Reine Sichtbarkeit; Steuerung laeuft ueber ARIA.
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Damit kann ARIA Host-Agenten tatsaechlich nutzen (Ende-zu-Ende):
- RVS: host_hello/host_ping/host_command/host_result in ALLOWED_TYPES.
- Bridge: _hosts-Registry (host_hello/host_ping/host_result), _host_list,
_host_request (requestId->Future wie Satelliten), HTTP-Endpoints
/internal/host-list und /internal/host (op via action).
- Brain: Tools host_list/host_exec/host_read/host_write/host_info/
host_screenshot + _dispatch_host (ruft /internal/host*). host_screenshot
speichert das PNG unter /shared/host-screenshots. host_exec kann sudo=true.
Naechste (optionale) Phase E: Host-Agenten in der Diagnostic-Flotte anzeigen.
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Schlanker Agent, der DIREKT auf einem Linux-Rechner laeuft und sich ausgehend
zum RVS verbindet -> ARIA steuert den Rechner auch hinter NAT/Firewall, wo er
sonst nicht erreichbar ist. Anders als der Satellit (LAN-Gateway) steuert der
Agent den Rechner, auf dem er laeuft.
Faehigkeiten (host_command -> host_result): exec (opt. sudo), read, write,
info (CPU/RAM/Disk/Uptime via psutil), screenshot (grim/scrot/maim/import).
sudo-Logik: root -> direkt; SUDO_PASSWORD -> sudo -S; SUDO_NOPASSWD (Live-ISO)
-> sudo -n; sonst klare Fehlermeldung. Gate: CONTROL_ENABLED + RVS-Token.
stdout wird wie beim Satelliten gefenstert (contains/offset/max_chars).
Als portable Onefile-Binary verteilbar (PyInstaller im bullseye-Container fuer
breite glibc-Kompatibilitaet): build.sh + Dockerfile.build. Plus .env.example,
systemd-Unit und README.
Naechste Phasen: RVS ALLOWED_TYPES (host_*), Bridge-Registry + /internal/host*,
Brain-Tools host_list/exec/read/write/info/screenshot.
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Neuer Credential-Typ 'ssh' (Benutzer + Passwort ODER privater Key, Port) und
Aktion ssh.exec (params: ip, cmd). paramiko-Client; grosse Ausgaben werden wie
bei http.get gefenstert (contains/offset/max_chars gemeinsam via _window_text),
Antwort mit exit_code + stdout + stderr. Auth kommt aus dem Credential-Store,
ARIA muss keine Passwoerter mitgeben.
- satellite: _do_ssh + _ssh_load_key (RSA/Ed25519/ECDSA/DSS aus String),
ssh.exec in _control + Allowlist, 'ssh' in beide Cred-Typ-Listen; paramiko
in requirements; .env.example ergaenzt.
- diagnostic: SSH-Sektion im Credentials-Modal (User/Port/Passwort/Key) +
Save-Logik (User + Passwort|Key).
- brain: satellite_command-Tool um ssh.exec erweitert.
Laeuft ueber den bestehenden sat_command/sat_result-Pfad — keine RVS-Aenderung.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Der DocumentPicker war auf images/pdf/docx/plainText beschraenkt -> vom
Smartphone liessen sich nur Bilder/Dokumente hochladen. Auf allFiles
umgestellt; die Komponente verarbeitet beliebige Typen ohnehin (Base64 +
octet-stream-Fallback), und die Server-Seite hat kein MIME-Gate.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Wie bei der FritzBox: manche Geraete nutzen HTTP-Basic-Auth nur mit Passwort.
Modal speichert HTTP-Creds jetzt bei User ODER Passwort; _do_http wendet die
Auth auch bei leerem Benutzer an. SNMP v1/v2c hat ohnehin nur die Community
(kein User); v3 braucht den securityName zwingend und bleibt Pflicht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Das Credentials-Modal speicherte FritzBox-Zugangsdaten nur, wenn das Benutzer-
Feld ausgefuellt war (if fu) — Username war damit faktisch Pflicht. FritzBoxen
ohne benannten Benutzer haben aber nur ein Passwort. Jetzt: gespeichert sobald
User ODER Passwort gesetzt ist; Placeholder kennzeichnet den User als optional.
Backend (_do_fritzbox) verlangte ohnehin nur das Passwort.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Der Credential-Store nutzt pathlib.Path, das Modul importierte es aber nicht
-> NameError in _creds_load(), Satellit crashte in Endlosschleife beim Start.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Baut SNMP zur generellen Geraete-Auskunft aus und macht Zugangsdaten pro Geraet
hinterlegbar, damit der Satellit tiefer lesen kann.
Satellit:
- Verschluesselter Credential-Store (Fernet) pro IP im Bind-Volume ./data:
SNMP (community/v2c oder v3 user/auth/priv), HTTP-Basic, FritzBox-Login.
Neue Messages sat_creds_set/list/delete + *_result; Secrets werden NIE
zurueckgeliefert (list gibt nur Typen). snmp.*/http/fritzbox nutzen die
Creds automatisch (params haben Vorrang).
- snmp.ports: ifTable -> aktive/freie Ports, Linkspeed ('sind noch Ports frei').
- snmp.info: sysName/Descr + Entity-MIB Modell/Serial/Firmware (installierte
Version; Update-Check ist Hersteller-Sache, kein SNMP).
- fritzbox.info/hosts: TR-064 (SOAP+Digest) — Verbindung/Datenrate/externe IP
bzw. verbundene Geraete. Bewusst als Reader, weil TR-064 fuer on-the-fly
http.post zu fummelig ist.
- CONTROL_ALLOWLIST-Default + .env.example erweitert; data/ ge-gitignore-t.
RVS: sat_creds_* in ALLOWED_TYPES (sonst verworfen).
Diagnostic: pro entdecktem Geraet ein Schluessel-Button -> Modal (SNMP v2c/v3,
HTTP-Basic, FritzBox); Speichern/Loeschen via RVS an den Satelliten; gesetzte
Typen werden pro Geraet angezeigt (🔑 ✓). Server relayed die Cred-Messages.
Brain: satellite_command-Tool um snmp.ports/info + fritzbox.* erweitert; ARIA
muss keine Passwoerter mitgeben (Satellit nutzt den Store).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
SNMP soll nicht nur Drucker abfragen: jedes beim Scan entdeckte Geraet mit IP
wird jetzt kurz nach seiner SNMP-System-Group (RFC 1213) gefragt. Antwortet es,
haengt der Satellit ein 'snmp'-Feld an (sysName/sysDescr/sysContact/sysLocation/
sysUpTime) und leitet einen praeziseren 'type' aus sysDescr ab (switch/router/
access-point/nas/printer/ups). Aus einer nackten ARP-IP wird so ein benanntes,
klassifiziertes Geraet im Inventar, das ARIA via satellite_devices sieht.
- parallel (Semaphore, Default 16) mit kurzem Timeout (-t1 -r0, 2s) -> Nicht-
SNMP-Hosts fallen sofort raus, der Scan bleibt flott.
- SNMP_DISCOVERY (Default true) schaltet es ab; Concurrency/Timeout per env.
- satellite_devices-Tool: ARIA weiss jetzt vom snmp-Feld + genaueren type.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- diagnostic/server.js: die beiden Debug-Logs der ai-box-Fehlersuche entfernt
(roher RX-Dump jeder worker_*/sat_hello-Nachricht + 'worker_hello empfangen'
bei jedem 30s-Resend). Die Flotte laeuft, der Firehose kann weg.
- bridge/aria_bridge.py: /shared/logs/app.log (JSONL, wuchs unbegrenzt bei
jeder App-Log-Zeile) rotiert jetzt bei >5 MB auf die letzten 2000 Zeilen
(Muster wie metrics._maybe_rotate).
RVS selbst loggt nur Lifecycle (Connect/Disconnect) — kein Message-Firehose,
unveraendert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
ARIA erreichte den Drucker per Satellit, bekam aber nur die ersten 2000
Zeichen (r.text[:2000]) — die Tintenbalken stehen weiter unten und fielen
weg; ein Offset-Versuch wurde ignoriert (nicht unterstuetzt). Zudem lief vor
JEDEM sat_command ein voller LAN-Scan, auch fuer http.get, das die URL direkt
nutzt -> sehr lange Antwortzeiten.
_do_http:
- Body-Limit env-konfigurierbar (HTTP_MAX_CHARS Default 20000, harter Deckel
HTTP_MAX_CHARS_HARD 200000) statt fixer 2000.
- params.offset + params.max_chars zum Paginieren.
- params.contains (String/Liste): nur Zeilen mit einem der Begriffe -> zieht
aus einer grossen Statusseite gezielt die Tintenwerte, ohne Paging.
- Antwort meldet total_chars/returned_chars/offset/truncated/filtered.
- HTTP_TIMEOUT_SEC (Default 10s) statt fixer 6s.
sat_command: LAN-Scan nur noch bei dial.launch oder wenn ein device-Ref
mitkommt; http.get/http.post/wol nutzen die gecachte Liste -> deutlich schneller.
agent.py + seed_rules.py: satellite_command-Tool + Drucker-Beispiel um
contains/offset/max_chars ergaenzt, damit ARIA den Filter nutzt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Klarer lesbar in der Compute-Flotte: der idle-Zustand eines Workers heisst
jetzt ausgeschrieben. beschaeftigt/offline unveraendert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Unter der LLM-Boxen-Liste in Modelle & KI jetzt ein Link "Auslastung &
Details in der Compute-Flotte", der zum Satelliten-Tab wechselt und zur
Compute-Flotte scrollt — dort sitzt der Auslastung-Button pro Node (Live
nvidia-smi + GPU-/Token-Graphen). Anker #compute-fleet + gotoComputeFleet().
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
qwen3-8b antwortete in ~13s (unter 15s) und kam durch; qwen3-4b lief in
"Timeout", obwohl kleiner. Ursache ist nicht die Modellgroesse, sondern der
KALTE Modell-Swap: beim ersten Wechsel entlaedt llama-swap das alte Modell
und laedt das neue GGUF frisch in den VRAM (+ erste Inferenz) — das dauert
laenger als die 15s, die sendToRVS_withResponse hart als Timeout hatte.
sendToRVS_withResponse nimmt jetzt ein optionales timeoutMs (Default 15s
unveraendert fuer Voice-List etc.); llm_test uebergibt 120s. Der Adapter
selbst deckt den Swap mit LLM_TIMEOUT_SEC=60 ab und meldet waehrenddessen
llm_status "loading".
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Symptom: Frage nach dem Patronenstand des Heim-Druckers -> ARIA antwortet
"da komm ich nicht ran", obwohl im Heimnetz ein Satellit online ist, der den
Drucker findet UND http.get kann. Sie zieht Drucker-Fakten aus dem Gedaechtnis
und gibt auf, ohne den Satelliten zu nutzen.
Ursachen + Fixes:
- Claude-Pfad: die Seed-Regel triggerte nur auf Formulierungen wie "im Buero"/
"im Netz X". Eine schlichte Geraetefrage (Patronenstand) griff sie nicht.
-> Regel umformuliert: IMMER wenn ein Geraet/Host in einem Netz liegt, auf
dem ARIA nicht direkt sitzt (Zuhause/Buero/private IP), ZUERST satellite_list
pruefen; NIEMALS "erreiche ich nicht" sagen, bevor satellite_list lief.
Drucker-http.get-Beispiel ergaenzt.
- satellite_list-Tool-Beschreibung als dauerhaften Anker verstaerkt (gilt auch,
wenn ein Seed mal driftet).
- Lokales Tier hatte gar keine Satelliten-Tools (_LOCAL_TOOL_NAMES) -> konnte
strukturell kein Geraet im fremden Netz erreichen und fabulierte. satellite_
list/devices/command ergaenzt, damit auch das lokale Qwen Satelliten nutzt.
Greift beim naechsten Brain-Neustart (seed_rules.apply im Lifespan, idempotent
per migration_key).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Der RVS filtert eingehende Nachrichten gegen die Allow-List ALLOWED_TYPES
und verwirft jeden nicht gelisteten Typ still (server.js ~Z. 312), bevor
er relayed wird. Die neuen Worker-/Auslastungs-Typen der Compute-Flotte
standen nicht drin -> worker_hello & Co. wurden lautlos weggeworfen, die
ai-box blieb in der Diagnostic-Flotte unsichtbar, obwohl sie sauberer
alle 30s sendete. sat_hello war gelistet -> Satellit sichtbar, Worker nicht.
Ergaenzt: worker_hello, worker_ping, worker_update, worker_list,
node_stats, node_stats_stream_start/stop, node_stats_history_request,
node_stats_history, node_stats_reset, node_stats_reset_done.
Das war die eigentliche Ursache der langen Fehlersuche; Token/IP/Port/RVS-
Topologie waren korrekt und nie das Problem (kein Infra-/Caddy-Bug).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Root Cause der unsichtbaren Box: die WS-Verbindung wird ueber die Zeit halb-tot
— Caddy (TLS-Terminator vor dem RVS) haelt sie offen und pongt die WS-Pings
selbst, waehrend der rvs-Backend sie laengst fallen liess (rooms:1 = Box nicht
mehr Raum-Mitglied). Die Box sendet worker_hello ins Leere; der WS-Ping erkennt
den toten Backend nie. (Token/URL/Port/IP/RVS-Instanz alle bewiesen identisch.)
Fix: recv() mit Timeout (RX_STALE_S=60s) statt `async for`. In einem echten Raum
kommt staendig Broadcast-Traffic rein (sat_hello alle 25s, Brain-Polling) →
Timer wird laufend resettet. Bleibt der Traffic aus, ist die Verbindung tot →
ConnectionError → Reconnect ueber die bestehende run_loop-Backoff-Logik.
Betrifft alle vier Worker (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
DIE Ursache, warum die Box nie in der Compute-Flotte auftauchte: die vier
xtts-Worker verbanden zu wss://host:PORT/ws?token=… — ALLE anderen Komponenten
(Bridge, App, Satellit, Diagnostic) verbinden ohne /ws (…:PORT?token=…). Das RVS
selbst ignoriert den Pfad, aber der TLS-Terminator vor :444 routet nach Pfad →
/ws landete in einem anderen Endpunkt/Raum. Folge: worker_hello/ping erreichten
den ARIA-Raum nie (rooms:1 = nur ARIA), das Diagnostic sah die Worker nicht (und
das erklaert auch das RVS-Flappen, das NUR die Worker hatten).
Fix: /ws aus der URL aller vier Worker entfernt → gleicher Pfad wie alle anderen
→ gleicher Raum. Danach: Box neu bauen, Worker erscheinen in der Flotte.
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Worker sendeten worker_hello nur EINMAL beim Connect. Startet das Diagnostic
oder die Bridge NACH der Box neu, verpassen sie das hello (RVS spielt es nicht
nach) und sehen nur noch worker_ping → die Box taucht nicht in der Compute-
Flotte auf. Der Satellit ist genau deshalb zuverlaessig sichtbar: er wiederholt
sat_hello periodisch.
- alle vier Worker (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter): worker_hello wird jetzt
zusaetzlich alle ~30s (jeder 3. Ping-Zyklus) wiederholt → ein neu gestartetes
Diagnostic/Bridge lernt die Box innerhalb von 30s, ohne Box-Neustart.
- diagnostic/server.js: Voice-Reconcile (f5tts) laeuft nur beim ERSTEN/erneuten
Auftauchen der Box, nicht bei jedem 30s-hello-Resend (sonst Push/Pull-Dauerlauf).
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Der ganze Stack (Bridge/Diagnostic/Satellit/App) nutzt Port 443, nur
xtts/.env.example stand auf 444. Das RVS gruppiert pro Server+Token in einen
Raum — bei abweichendem Port landet die Box in einem ANDEREN Raum: sie taucht
nicht in der Compute-Flotte auf und STT/TTS/LLM erreichen ARIA nicht (Satellit
auf 443 blieb sichtbar → typisches Symptom). Kommentar verschaerft: Host+Port
+Token muessen EXAKT zum ARIA-Stack passen.
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- Katalog jetzt echte Tabelle: Spalten Modell | Kann gut/Beschreibung | VRAM |
Status | Ziel-Box | Laden. VRAM aus sizeGB (>=12 GB gelb markiert).
- "Von HuggingFace aktualisieren" sitzt jetzt direkt neben der Ueberschrift
(statt space-between ans rechte Ende); Card breiter (720→1100px), Tabelle
horizontal scrollbar.
- loadLlmCatalog() zieht die Worker-Flotte aktiv nach (requestWorkers) — falls
ein worker_update-Push waehrend RVS-Flappens verpasst wurde, erscheint die
Box beim Oeffnen trotzdem.
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Das Host-Bootstrap bereitet genau den xtts-Stack vor (legt xtts/.env an, startet
xtts-Compose) und gilt fuer alle Dienste (f5tts/whisper/voxtral/llm). Nach dem
Klonen sucht man das in xtts/ — dort war bisher kein README.
- git mv ai-box/bootstrap.sh xtts/bootstrap.sh; ai-box/README.md → xtts/README.md
- interne Verweise cd ARIA-AGENT/ai-box → cd ARIA-AGENT/xtts (Pfad-Logik
SCRIPT_DIR/../xtts funktioniert unveraendert, da xtts jetzt das Script-Dir ist)
- README neu betitelt: "xtts — AI-Box (Compute-Node) Setup & Bootstrap" +
Kontext (Profile/GPU im Haupt-README)
- leeres ai-box/ entfernt
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Pro Box ein "Auslastung"-Button in der Compute-Flotte → Modal mit live
nvidia-smi (1s), Graphen (GPU-Auslastung + Tokens/Intervall) und Besen-Reset.
Historie liegt auf der Box, Diagnostic holt sie via RVS.
- node_stats.py (identisch in allen 4 Worker-Build-Contexts): Sampler alle 15s
(nvidia-smi + Token-Delta → Ringpuffer ~500 Punkte, persistent als JSON auf
der Box), Live-Stream (node_stats, 1s, Auto-Stop 300s), History-Request,
Reset. nvidia-smi via async subprocess, fail-safe ohne GPU.
- Worker-Wiring (f5tts/whisper/voxtral/llm-adapter): Import, Sampler-Task,
_stats.handle() nach dem targetInstance-Filter. llm-adapter zaehlt Tokens
(usage.total_tokens) → Token-Graph nur bei LLM-Boxen. Dockerfiles kopieren
node_stats.py.
- compose: llm-adapter bekommt runtime:nvidia + NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all +
DRIVER_CAPABILITIES=utility (nur nvidia-smi, KEIN VRAM/Compute).
- diagnostic/server.js: relay node_stats_* (Browser→Box) + forward (Box→Browser).
- diagnostic/index.html: Auslastung-Button pro Node (Ziel bevorzugt llm-Instanz),
Modal mit live nvidia-smi + Inline-SVG-Sparklines, Besen-Reset.
Reporter-Wahl bevorzugt die llm-Instanz (sieht alle GPUs + Tokens); GPU-Worker
sehen ihre gepinnte Karte. Gitignored Historie stoert git-Baum der Box nicht.
Deploy: diagnostic + GPU-Boxen neu bauen.
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ARIA nutzt lokale LLMs auf mehreren ai-boxen; jede Box (llama-swap) kann
mehrere Modelle fahren. Auswahl nach MODELL, Box wird automatisch gewaehlt.
- xtts/llm-adapter/adapter.py: fragt beim Connect llama-swap GET /v1/models ab
und meldet die Modell-Liste in worker_hello (models:[...]), Fallback [LLM_MODEL].
- bridge/aria_bridge.py: Worker-Registry speichert models[]; _pick_worker(service,
model=) beruecksichtigt nur Boxen, die das Modell fahren koennen (nachsichtig:
keine → None → Broadcast/Claude-Fallback); Round-Robin je service+model
verteilt mehrere Projekte auf mehrere Boxen; _local_llm reicht das Modell durch;
_worker_list traegt models[].
- diagnostic/server.js: workers-Map + workerList um models[] erweitert.
- diagnostic/index.html: Compute-Flotte zeigt bei llm die Modell-Liste; das
"Lokales Modell"-Dropdown wird LIVE aus den angemeldeten Boxen gebaut
(Vereinigung + kuratierte Namen aus local_models.json, "· N Box(en)"/"offline"),
darunter eine kompakte LLM-Box-Liste (Node→Modelle→Health). Speisung aus dem
vorhandenen worker_update-Broadcast.
Kein Brain-/App-Eingriff. Routing greift nur bei aktivem Lokal-Schalter.
Deploy: diagnostic + bridge + llm-Boxen neu bauen.
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Stimmen lagen bisher nur pro Box (xtts/voices/). Jetzt haelt der Diagnostic-
Server sie zentral als /shared/voices/{name}.tar.gz und versorgt jede f5tts-Box
automatisch.
- diagnostic/server.js (Bibliothekar):
* zentraler Store + Helfer (list/read/write/delete tar.gz)
* reconcileVoices() beim worker_hello einer f5tts-Box: push fehlende zentrale
Stimmen (xtts_import_voice, targetInstance) + pull box-eigene, zentral
fehlende (xtts_export_voice) → seedet den Store aus der ersten Box
* autonome RVS-Listener: xtts_voice_saved → zentraler Ingest (auch App-Uploads);
xtts_voice_exported (nur eigene requestId) → in Store schreiben;
xtts_delete_voice → zentrale Kopie mitloeschen
* Delete-Action loescht zentrale Kopie direkt mit
- xtts/f5tts/bridge.py: worker_hello traegt jetzt voices:[names] (ohne
default_ref) fuer den Abgleich; handle_export_voice echot requestId zurueck
(Korrelation zentral vs. browser-initiiert)
Wiederverwendet den vorhandenen export/import-tar.gz-Transport + Stage-3-
targetInstance-Filter. Playback (preview_voice) und Lastrouting (freieste Box)
existierten bereits. Keine App-/aria-bridge-Aenderung.
Deploy: diagnostic + f5tts-Boxen neu bauen.
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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.
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Der Settings-Tab war auf 13 Sektionen untereinander gewachsen (unuebersichtlich).
Jetzt drei Sub-Tabs im #tab-settings:
- Modelle & KI: Sprachmodell (Brain), Lokales LLM, Externe Anbieter (OpenRouter
& Co — Platzhalter), Sprachausgabe/F5-TTS, Spracherkennung (STT: Voxtral/
Whisper), Voice-ID
- Integrationen: OAuth-Apps, FLUX Bildgenerierung
- System & Wartung: Reparatur/Restart, Komplett-Reset, Betriebsmodus,
Runtime-Konfiguration, App-Onboarding-QR
Nur Re-Parenting: jede Sektion wird byte-identisch in ihr Panel verschoben,
alle Panels bleiben immer im DOM (nur CSS zeigt/versteckt), Parent bleibt
#tab-settings → alle Loader (get_voice_config, loadRuntimeConfig, …) und
Save/Load-Handler laufen unveraendert. Verifiziert: 46 Element-ids vorher =
46 nachher, keine verloren/doppelt; JS-Block node --check sauber.
Neu: settings-subnav + switchSettingsTab() (merkt den zuletzt gewaehlten
Sub-Tab in localStorage), STT-Section-Hinweis dass die Engine pro Compute-Node
via COMPOSE_PROFILES gewaehlt wird, Platzhalter-Section fuer externe Anbieter
(kein Backend, nur reservierter Platz). App unveraendert.
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.env.example + README: eigene Beispiel-Zeile "kleine Karte" —
COMPOSE_PROFILES=whisper,f5tts (Whisper statt Voxtral, beide auf EINER GPU),
Default der Vorlage auf whisper,f5tts gesetzt (Voxtral-3B braucht ~9 GB).
GPU-Defaults angepasst (WHISPER_GPU=0 neben F5TTS_GPU=0) + Klarstellung:
pro Node genau EIN STT (Voxtral ODER Whisper).
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Mehrere Instanzen pro Dienst nutzbar: Anfragen werden gezielt an eine freie
Instanz adressiert statt an alle gebroadcastet. Mehrere f5tts → naechstes
freies; mehrere LLM → parallele Turns (Multitasking); STT-Redundanz ueber
mehrere Apps via Lease.
- Worker (alle vier): filtern am Loop-Eingang — targetInstance gesetzt und
!= eigener INSTANCE_ID → Nachricht ignorieren. Feld fehlt → wie bisher.
- bridge (TTS/LLM, emittiert die Bridge selbst): _pick_worker() waehlt eine
online+freie Instanz (Round-Robin), stempelt targetInstance auf
xtts_request / llm_request. Keine Instanz bekannt → Broadcast.
- bridge (STT-Lease, emittiert die App): neuer stt_lease_request-Handler →
_pick_stt_worker() (voxtral vor whisper) → stt_lease {instanceId}.
- app (audio.ts): requestSttLease() vor dem Stream, stempelt targetInstance
auf stt_stream_start / stt_audio_chunk / stt_stream_end (+cancel). Kurzer
Timeout → '' (Broadcast), Aufnahme haengt nie.
Voll rueckwaertskompatibel: Routing aktiviert sich erst, wenn Worker sich per
worker_hello (Stage 2) registriert haben — sonst bleibt alles Broadcast.
Braucht APK-Rebuild fuer die STT-Lease-Seite.
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Die feste "Gamebox" wird zu beliebig vielen Compute-Nodes. Jeder Node startet
ueber COMPOSE_PROFILES nur die Dienste, die er anbieten soll, und pinnt sie per
*_GPU auf bestimmte Grafikkarten.
- xtts/docker-compose.yml: jeder GPU-Dienst hinter einem Profil
(voxtral/whisper/f5tts/llm); deploy.devices-Block ersetzt durch
runtime: nvidia + NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=${SVC_GPU} (erlaubt auch "0,1");
NODE_NAME an alle RVS-Dienste.
- xtts/.env.example: COMPOSE_PROFILES, NODE_NAME, VOXTRAL/WHISPER/F5TTS/LLM_GPU
mit Beschreibungen; Beispiele STT-Box / TTS-Box / LLM-Box / All-in-One.
- README: "Gamebox-Stack" → "Compute-Nodes"; Diagramm, Deploy-Tabelle und
Setup-Abschnitt auf Multi-Node umgeschrieben.
Stage 1 von 3 (Aufteilung+Config+Docs). Reine Config/Docs, kein Verhaltens-
Risiko: Single-Node mit COMPOSE_PROFILES=voxtral,f5tts,llm laeuft wie bisher.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Datei-Uploads (Copy-Paste UND Datei-Picker) trugen im Diagnostic-Portal
den projectId des fokussierten Projekts nicht mit — anders als Text und
Zwischenrufe. Die Bridge las payload.projectId, bekam nichts und routete
die Datei-Bubble in den Hauptchat.
- index.html: sendDiagAttachments schickt projectId: focusedContextId
- server.js: send_file-Relay reicht projectId in die RVS-Payload weiter
Beide Upload-Wege laufen ueber handleDiagFileSelect → ein Fix deckt beide.
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Regression aus dem Schlaf-Idiom-Commit (70fbc16): 'gute nacht' im wake-off-Regex
matchte jeden Verabschiedungs-Gruss ('Ich wünsche dir eine gute Nacht') → Ohr
ging aus, Stefan hing in einer 'Ohr aus'-Schleife fest. 'gute nacht'/'schlaf
gut' sind Gruesse, kein Ohr-Aus-Befehl → raus aus dem Regex. Nur klare Imperative
an ARIA bleiben ('geh/leg dich schlafen', 'leg dich aufs Ohr/hin'); mehrdeutige
Faelle faengt ARIA per ear_control aus dem Kontext ab.
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Statt jede Schlaf-/Aus-Formulierung per Regex aufzuzählen: ein Tool ear_control
(action off|on), das ARIA aufruft, wenn Stefan sinngemäß "hör auf/wieder zu
zuhören" sagt — egal wie ("leg dich schlafen", "ich geh ins Bett, du kannst
aus", "mach Pause vom Zuhören"). Tools ruft ARIA zuverlässig (im Gegensatz zu
den [[..]]-Markern, die sie oft ignoriert).
Nutzt die komplette bestehende Plumbing: der Tool-Call setzt _ear_control →
answered_by wird "wake-off"/"wake-on" → main.py setzt wake_off/wake_on → Bridge
→ App stoppt/startet Listener. Reiner Steuerbefehl (still, kein Weiterlauschen).
Der deterministische Regex-Detektor bleibt als schnelles Netz für die
Standard-Sätze (instant, kein Claude-Call). Prompt-Hinweis in der Voice-Flow-
Sektion ergänzt. Brain-only — kein neues APK nötig.
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Problem (Stefan): laeuft Musik, endet eine Aufnahme nie von selbst — die Energie
bleibt oben, der RMS-Stille-Endpoint feuert nicht (last_voice_at immer frisch).
Erst Stop druecken oder Musik leiser (dann echte Stille) beendet.
Fix: waehrend lauter Phasen (rms ueber Schwelle) periodisch (~700ms, gedrosselt)
mit Silero pruefen, ob im letzten endpoint_ms-Fenster ueberhaupt Sprache ist.
Nur Musik/Stille → Turn beenden (finalize endpoint). Real gesprochene Turns
haben Sprache im Fenster → laufen normal weiter; eine kurze Denk-Pause auch,
solange innerhalb der Toleranz noch Sprache im Fenster liegt.
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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.
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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>
Der Muster-Filter fängt nur spezifische Artefakte; generische Silence-Phantome
("Ich bin ein guter Mann", "Die Serie wurde in 13 Episoden gedreht") kann ein
Text-Regex prinzipiell nicht vorhersehen. Lösung an der Wurzel: Silero VAD
(neuronal, ~2MB) entscheidet am AUDIO, ob überhaupt echte Sprache drin ist.
Im _finalize vor dem Transkribieren: kein Speech-Segment → no-speech, gar nicht
erst transkribieren → kein Phantom. Trennt zuverlässig Sprache von Stille /
Rauschen / MUSIK (löst damit auch den Musik-False-Positive). Bei Speech wird auf
die Sprach-Spanne getrimmt (Stille-Ränder weg → weniger Edge-Halluzination).
FAIL-OPEN: Import/Load/Inferenz-Fehler → normal transkribieren (die STT darf nie
komplett sterben — Speaker-ID-Lektion). Alles env-tunebar: SILERO_VAD_ENABLED,
_THRESHOLD (0.5), _MIN_SPEECH_MS (150), _PAD_MS (200). Modell im pip-Paket
gebündelt, kein Runtime-Download.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefans Repro: eine echte Nachricht endete mit "...vergiss das, das ist nur..."
und Voxtral hat den Satz ~15x geloopt, bis zur Brain durch. Klassische
Repetition-Halluzination bei Stille/Rauschen am Ende.
Zwei Ebenen: (1) Generation bekommt no_repeat_ngram_size=4 + repetition_penalty
=1.15 → erste echte Nennung bleibt, exakte 4-Gramm-Wiederholung verboten, Loop
bricht an der Quelle ab. (2) Post-Detektor _collapse_repetitions kassiert einen
durchgerutschten Loop auf eine Kopie ein. Gegen den echten Loop + legitime
Doppelungen ('ja ja ja', 'sehr sehr') verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stefans Repro: "die Stille-Ende wird nie erreicht, stop ich selbst ist es weg,
und geht automatisch auf lausche Computer". Ursache: der Endpoint feuert nur
wenn schon Stimme da war (last_voice_at>0). Bei totaler Stille bleibt
last_voice_at==0 → Endpoint feuert NIE → Fenster offen bis Hardcap/manuellem
Stop (→ stream_end → Phantom).
Fix: No-Speech-Timeout im _tick — wenn nach endpoint_ms (Stille-Toleranz) ab
Start noch KEINE Stimme kam, schließt der Bridge das Fenster selbst als
no-speech (leer, lautlos, zurück aufs Wake-Word). voiced_frames==0 →
_finalize verwirft ohne Transkript, also kein Phantom. Logik gegen totale
Stille / Sprache-dann-still / Dauer-Sprache verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Aus dem ai-box-Log gelernt: die realen Silence-Phantome ('Die Stadt hat eine
Fläche von 1,5 km²') kommen ALLE mit reason=stream_end — Passiv-/Wake-Fenster
enden auch per stream_end, wenn sie auf Stille zumachen. stream_end ist also
NICHT gleich 'manueller Stop mit bewusster Sprache'. Meine vorige Fassung nahm
stream_end aus → Phantome liefen durch.
Jetzt: (1) Pre-Guard greift auch bei stream_end, aber mit Schwelle voiced==0
(kurze bewusste Wörter am Button gehen durch, echte Stille nicht). (2) Phrase-
Filter gilt für ALLE reasons; das borderline-Band (wenig voiced_frames) schützt
echte, klar gesprochene Geo-Fragen. Gegen alle 3 Log-Fälle + reale Eingaben
verifiziert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Punkt 3: 2. Netz nach der Transkription. Im borderline-Band (wenig echte
Stimme) werden leere/Artefakt-Transkripte verworfen statt als Phantom ans
Brain zu gehen ('Die Stadt hat eine Fläche von 1,5 km²' aus Fast-Stille).
Bekannte Voxtral-Silence-Artefakte (Untertitel-Credits, Geo-/Städte-Fakten)
per Regex, gegated auf voiced_frames — echte Geo-FRAGEN (normale Energie)
gehen durch.
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>
Punkt 4B: jeder System-Prompt bekommt einen kompakten Titel-Index der bewusst
gespeicherten Nachschlage-Memories (Zugangsdaten, Infra, Projekte) — ARIA
sieht WAS sie hat und holt es via memory_search, statt Stefan nach etwas zu
fragen, das schon da ist (Git-Credentials-Vorfall). Auto-distillierte Fakten
+ Conversation-Logs sind ausgefiltert → billig.
Punkt 1: _CONV_END_VERB erkennt jetzt auch 'beendet' (beend\w*) und 'stoppe'
(stop\w*) — 'Konversation beendet' schloss vorher das Mikro nicht.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Neues Feld scope=system|personal auf jedem Memory-Punkt. Bootstrap-Export
getrennt: System-Regeln (generisch, teilbar) vs. Persönliches (Name,
Zugangsdaten, Projekte). Import ist scope-sicher — ein System-Import löscht
NICHT die persönlichen pinned Memories. seed_rules + AGENT.md/TOOLING.md →
system, USER.md-Präferenzen → personal. Backfill für Bestand (57 system /
617 personal). Diagnostic: zwei Export-Buttons, scope-Badge (SYS/PRIV) +
Umschalter pro Memory.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Log-Analyse (alter Build): eine lange gesprochene Antwort wurde vom 30s-Passiv-
Timer mitten im Wort gekappt (exit reason=timeout, dann stt_endpoint reason=
stream_end mit abgeschnittenem Text). Genau das Fenster ist raus — ABER mein
Ersatz-Backstop (15s) hätte sogar früher abgeschnitten.
Der Backstop ist eine reine HANG-Notbremse und darf aktives Reden NIE kappen →
jetzt 10min (länger als der ~5min-Hardcap der Aufnahme). Das echte Ende regelt
immer die Aufnahme selbst (Stille-Toleranz / No-Speech / Hardcap). Lange
zusammenhängende Antworten laufen jetzt durch, bis du ≥ Stille-Toleranz pausierst.
Hinweis: der geloggte Fehler ist der ALTE Build — die Fixes sind noch nicht
ausgerollt. Dieser Commit korrigiert den noch-nicht-deployten Stand.
Deploy: neue APK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
duffyduckandClaude Opus 4.8