Bug: bei kleiner DB (31 Eintraege) lieferte die Suche fuer JEDES Wort
fast alles als Treffer zurueck — k=20 Top-N ohne Threshold sorgte
dafuer dass auch "banane" zehn vermeintliche Treffer mit Scores
0.09-0.22 (= Rauschen) zurueckgab.
Fix:
- vector_store.search() bekommt optional score_threshold (an Qdrant
durchgereicht, das nimmt's nativ)
- /memory/search endpoint hat score_threshold-Query-Param (default 0.30)
- Diagnostic schickt k=10 + score_threshold=0.30 statt k=20 ohne Threshold
- "Keine Treffer"-Info-Box wenn alle Treffer < Threshold
MiniLM-multilingual liefert typischerweise:
>0.50 → starker Treffer
0.30-0.50 → relevant
0.20-0.30 → grenzwertig
<0.20 → Rauschen
Mit score_threshold=0 (oder None) bleibt die alte Top-N-Semantik
fuer Aufrufer die Rauschen explizit wollen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ARIA kann jetzt GPS-basierte Watcher-Trigger anlegen (Blitzer-Warner-Use-Case),
plus erweiterte Time-, System- und Activity-Variablen.
bridge/aria_bridge.py
_persist_state() schreibt atomar nach /shared/state/<key>.json.
Bei jedem chat- und audio-Event:
- location → /shared/state/location.json {lat, lon, ts_unix}
- last_user_ts → /shared/state/activity.json
Brain-Watcher lesen das fuer die GPS- und Activity-Variablen.
aria-brain/watcher.py — komplett ueberarbeitet
Neue Variablen-Sets:
GPS: current_lat, current_lon, location_age_sec (-1 = nie gesehen)
Zeit (+): minute_of_hour, day_of_month, month, year, is_weekend, unix_timestamp
System: ram_free_mb (MemAvailable), cpu_load_1min (loadavg)
Activity: last_user_message_ago_sec
Memory: pinned_count (zusaetzlich zu memory_count)
Neue Funktion fuer Conditions:
near(lat, lon, radius_m) Haversine-Distanz von current_lat/lon
zum Punkt. False wenn keine Position bekannt.
Parser-Erweiterung:
ast.Call jetzt erlaubt, ABER nur fuer direkte Funktionsnamen aus der
Whitelist (_ALLOWED_FUNCTIONS = {"near"}). Keine Attribute-Access,
keine Keywords, Args nur Constants/Names/UnaryOp.
Selbsttest blockt korrekt:
__import__("os")... → "Funktionsaufruf nur ueber direkten Namen"
memory_count.__class__ → "Verbotener Ausdruck: Attribute"
(lambda: 1)() → "Funktionsaufruf nur ueber direkten Namen"
aria-brain/main.py
/triggers/conditions liefert jetzt zusaetzlich {functions:[...]} mit
Signaturen + Beschreibungen. current-Snapshot filtert callable() raus
damit JSON serialisierbar bleibt.
aria-brain/prompts.py + agent.py
build_triggers_section bekommt condition_funcs als 4tes Argument und
listet die im System-Prompt unter "Verfuegbare Funktionen". Operatoren-
Hinweis ergaenzt mit Beispielen + Regeln (keine Variablen in Funktions-
Args, keine Schachtelung).
diagnostic/index.html
Trigger-Create-Modal: Variablen-Info-Block zeigt jetzt sowohl Variablen
(mit aktuellen Werten) als auch Funktionen (Signatur + Beschreibung).
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ARIA hatte bisher nur ein "User fragt → Brain antwortet"-Modell. Neu:
Trigger laufen passiv im Hintergrund (kein LLM-Call) und wecken ARIA
nur dann auf wenn ein Event tatsaechlich passiert.
Drei Typen, zwei aktuell implementiert:
timer — einmalig zu festem ISO-Timestamp ("erinner mich in 10min")
watcher — Polling alle N Sek einer Condition, feuert bei True mit Throttle
(z.B. "disk_free_gb < 5", max 1x/h)
cron — Platzhalter fuer spaeter
aria-brain/triggers.py
CRUD auf /data/triggers/<name>.json + /data/triggers/logs/<name>.jsonl.
create_timer, create_watcher, mark_fired, list_logs, etc.
aria-brain/watcher.py
Built-in Condition-Variablen: disk_free_gb, disk_free_pct, uptime_sec,
hour_of_day, day_of_week, rvs_connected, memory_count.
Sicherer Condition-Parser via ast — Whitelist auf Vergleich + BoolOp +
Name + Const. Kein eval, kein exec, keine Builtins.
aria-brain/background.py
Async Loop laeuft alle 30s, sammelt einmalig Variables, geht durch
Trigger-Liste, _should_fire-Check (Timer: fires_at vergangen / Watcher:
check_interval + throttle respektiert + condition true). Fire ruft
agent.chat(prompt, source="trigger") — ARIA bekommt das wie eine
Push-Nachricht und antwortet via Bridge → RVS → App.
aria-brain/main.py
/triggers/list, /{name}, /{name}/logs, /timer, /watcher, PATCH, DELETE,
/triggers/conditions (Variablen + aktuelle Werte). Lifespan-Handler
startet den Background-Loop beim Container-Start, stoppt beim Shutdown.
aria-brain/agent.py
Meta-Tools fuer ARIA: trigger_timer, trigger_watcher, trigger_cancel,
trigger_list. ARIA legt Trigger via Tool-Call selbst an wenn Stefan das
wuenscht. Side-Channel-Event 'trigger_created' wird in chat-Response
mitgeschickt damit App + Diagnostic eine Bubble zeigen.
aria-brain/prompts.py
Neue System-Prompt-Section: Liste aktiver Triggers + verfuegbare
Condition-Variablen mit aktuellen Werten + Operatoren-Erklaerung.
ARIA weiss damit immer was es schon gibt und welche Vars sie nutzen kann.
bridge/aria_bridge.py + rvs/server.js
trigger_created als neuer RVS-Message-Type, Bridge forwarded das aus
data.events analog zu skill_created.
diagnostic/index.html
Neuer Top-Tab "Trigger". Liste mit Type-Badges (⏱ TIMER / 👁 WATCHER),
Status, Fire-Count, last_fired. Aktivieren/Deaktivieren + Löschen pro
Trigger. "+ Neu"-Modal mit Type-Dropdown, Timer-Minuten oder
Watcher-Condition + Vars-Anzeige + Throttle. Info-Modal-Eintrag mit
Erklaerung. Live-Bubble im Chat wenn ARIA selbst einen anlegt.
android/src/screens/ChatScreen.tsx
trigger_created RVS-Handler → eigene Bubble (gelber Border, "⏰ ARIA
hat einen Trigger angelegt", Type/Detail/Message/Zeit). ChatMessage
bekam triggerCreated-Feld. Lokal-only-Schutz beim Server-Sync analog
zu skill_created.
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Stefan hat den Max 5x Plan (~\$90-100/Monat), ungefaehres Limit 225 Calls pro
5h-Fenster fuer Sonnet. Damit nicht in eine Tool-Loop-Schleife laufen ohne
es zu merken: kleine Metrics-Pipeline, sichtbar in der Diagnostic.
aria-brain/metrics.py
Append-only JSONL Logger unter /data/metrics.jsonl. Pro Claude-Call eine
Zeile {ts, model, in, out} mit Token-Schaetzung (chars/4, Anthropic-
Heuristik). aggregate(window) zaehlt die letzten N Sekunden.
Auto-Rotate bei 50k Zeilen → 25k behalten (~70 KB/Monat bei 1k Calls/Tag,
Cap also weit oben).
aria-brain/proxy_client.py
chat_full() ruft am Ende metrics.log_call(model, messages_in, reply).
Failed/exception-Pfade loggen nicht (sonst false positives).
aria-brain/main.py
GET /metrics/calls → {h1, h5, h24, d30}, jedes Window mit calls,
tokens_in, tokens_out, by_model.
diagnostic/index.html
Neue Card "Token / Calls" im Gehirn-Tab. Plan-Dropdown
(Pro / Max 5x / Max 20x / Custom), localStorage-persistiert. 4 Metric-
Zellen fuer 1h/5h/24h/30d mit Calls + Tokens. Progress-Bar oben zeigt
5h-Counter gegen Plan-Limit. Warn-Klassen: gelb bei 80%, rot bei 90%.
Auto-Refresh alle 30s wenn Gehirn-Tab offen, plus bei Tab-Wechsel.
Info-Modal erklaert die Limits + dass HTTP-Call != User-Frage (Tool-Use
kann pro Frage bis zu 8 Calls verursachen).
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duffyduck