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aufgefrischt. ℹ: Zeile Beliebtheit mit Einordnung.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

android/android/app/build.gradle

@@ -79,8 +79,8 @@ android {
         applicationId "com.ariacockpit"
         minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion
         targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion
-        versionCode 20601
-        versionName "0.2.6.1"
+        versionCode 20602
+        versionName "0.2.6.2"
         // Fallback fuer Libraries mit Product Flavors
         missingDimensionStrategy 'react-native-camera', 'general'
     }

android/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "aria-cockpit",
-  "version": "0.2.6.1",
+  "version": "0.2.6.2",
   "private": true,
   "scripts": {
     "android": "react-native run-android",

android/src/components/VoiceButton.tsx

@@ -35,6 +35,8 @@ interface VoiceButtonProps {
   onTapStart: () => Promise<boolean>;
   /** User hat nochmal getippt — ChatScreen soll stopStreamingRecording rufen. */
   onTapStop: () => Promise<void>;
+  /** Muelleimer waehrend der Aufnahme — verwerfen, NICHTS an ARIA senden. */
+  onTapCancel?: () => Promise<void>;
   /** Button deaktivieren */
   disabled?: boolean;
   /** Wake-Word-Modus aktiv (zeigt gruenen Indikator-Dot) */
@@ -46,6 +48,7 @@ interface VoiceButtonProps {
 const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
   onTapStart,
   onTapStop,
+  onTapCancel,
   disabled = false,
   wakeWordActive = false,
 }) => {
@@ -136,6 +139,16 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
     }
   }, [disabled, onTapStart, onTapStop]);
 
+  const handleCancel = useCallback(async () => {
+    if (!onTapCancel || tapBusy.current) return;
+    tapBusy.current = true;
+    try {
+      if (audioService.getRecordingState() === 'recording') await onTapCancel();
+    } finally {
+      tapBusy.current = false;
+    }
+  }, [onTapCancel]);
+
   const formatDuration = (ms: number): string => {
     const seconds = Math.floor(ms / 1000);
     const tenths = Math.floor((ms % 1000) / 100);
@@ -154,6 +167,16 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
       {wakeWordActive && !isRecording && (
         <View style={styles.wakeWordDot} />
       )}
+      {isRecording && onTapCancel && (
+        <TouchableOpacity
+          onPress={handleCancel}
+          accessibilityLabel="Aufnahme verwerfen"
+          hitSlop={{ top: 8, bottom: 8, left: 8, right: 8 }}
+          style={styles.cancelButton}
+        >
+          <Text style={styles.cancelIcon}>🗑</Text>
+        </TouchableOpacity>
+      )}
       <Animated.View
         style={[
           styles.buttonOuter,
@@ -197,6 +220,22 @@ const styles = StyleSheet.create({
     backgroundColor: '#34C759',
     zIndex: 10,
   },
+  // Muelleimer links neben dem Aufnahmeknopf — nur waehrend der Aufnahme
+  cancelButton: {
+    position: 'absolute',
+    left: -46,
+    top: 14,
+    width: 36,
+    height: 36,
+    borderRadius: 18,
+    backgroundColor: 'rgba(60, 60, 70, 0.9)',
+    alignItems: 'center',
+    justifyContent: 'center',
+    zIndex: 10,
+  },
+  cancelIcon: {
+    fontSize: 18,
+  },
   buttonOuter: {
     width: 64,
     height: 64,

android/src/screens/ChatScreen.tsx

@@ -2624,6 +2624,15 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
     }
   }, []);
 
+  // Muelleimer waehrend der Aufnahme: verwerfen. cancelStreamingRecording
+  // schickt stt_stream_end mit reason "cancel:*" — die STT-Bridge transkribiert
+  // dann nicht, die aria-bridge wirft einen spaeten Text weg, und das leere
+  // Endpoint raeumt die Sprechblase ab. Danach zurueck aufs Wake-Word.
+  const handleVoiceButtonCancel = useCallback(async (): Promise<void> => {
+    console.log('[Chat] Aufnahme verworfen (Muelleimer)');
+    await ariaStopRecording('user-discard');
+  }, [ariaStopRecording]);
+
   // Datei auswaehlen → zur Pending-Liste hinzufuegen
   const handleFileSelected = useCallback(async (file: FileData) => {
     setShowFileUpload(false);
@@ -3796,6 +3805,7 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         <VoiceButton
           onTapStart={handleVoiceButtonStart}
           onTapStop={handleVoiceButtonStop}
+          onTapCancel={handleVoiceButtonCancel}
           disabled={connectionState !== 'connected'}
           wakeWordActive={wakeWordActive}
         />

aria-brain/agent.py

@@ -48,6 +48,11 @@ BRIDGE_URL = os.environ.get("BRIDGE_URL", "http://aria-bridge:8090")
 # Modell-Info fuer Antworten, an denen kein Claude-Modell beteiligt war
 # (Fast-Path, Wake-Befehle, lokales LLM). Leer statt geraten.
 _NO_MODEL = {"model": "", "requested": "", "reason": ""}
+
+# Lokale Modelle bewusst waehlen: pro Chat ("local:<modell>" im Modell-Override)
+# oder fuer eine Frage ("@lokal …" / "@lokal:<modell> …").
+LOCAL_MODEL_PREFIX = "local:"
+_AT_LOCAL_RE = re.compile(r"^\s*@lokal(?::([\w.\-]+))?(?=[\s:,]|$)[\s:,]*(.*)$", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
 # SearXNG (self-hosted Meta-Suche) — Backend fuers web_search-Tool (B1b).
 SEARXNG_URL = os.environ.get("SEARXNG_URL", "http://searxng:8080").rstrip("/")
 # FLUX-Render kann bis ~90s dauern, beim ersten Render nach Container-Start
@@ -2512,6 +2517,61 @@ class Agent:
             converse = flags["converse"]
         return speak, converse
 
+    def _local_area_route(self, user_message: str, project_id: str):
+        """(modell, frage, begruendung) wenn dieser Turn bewusst lokal laufen
+        soll, sonst None. modell "" = das gerade geladene lokale Modell."""
+        msg = router_mod._strip_leading_hint_blocks(user_message)
+        m = _AT_LOCAL_RE.match(msg)
+        if m:
+            return (m.group(1) or "").strip(), (m.group(2) or "").strip() or msg, "einmalig"
+        ov = context_model.get(project_id)
+        if ov.startswith(LOCAL_MODEL_PREFIX):
+            return ov[len(LOCAL_MODEL_PREFIX):], msg, context_model.REASON_PER_CHAT
+        return None
+
+    def _local_area_turn(self, question: str, project_id: str, model: str) -> tuple:
+        """Ein ganzer Turn auf dem lokalen Modell — ohne Werkzeuge, ohne Claude.
+        Gibt (antwort, benutztes_modell). Fehler werden NICHT als ARIAs Antwort
+        in den Verlauf geschrieben (nur angezeigt)."""
+        sys_prompt = "\n".join([
+            IDENTITY_ANCHOR.strip(), "",
+            "## LOKALES MODELL",
+            "Du laeufst gerade als lokales Modell auf Stefans eigener Hardware — er hat "
+            "dieses Modell fuer diese Frage bzw. diesen Chat bewusst gewaehlt. Antworte "
+            "vollstaendig und sachlich auf Deutsch, als ARIA. Du hast hier KEINE "
+            "Werkzeuge (kein Internet, kein Gedaechtnis, keine Aktionen): behaupte nie, "
+            "etwas nachgesehen oder ausgefuehrt zu haben. Weisst du etwas nicht sicher, "
+            "sag das. Normaler Text, kein <voice>, kein [FILE:], keine Tool-Aufrufe.",
+        ])
+        notes = local_compact.summary_block(project_id)
+        if notes:
+            sys_prompt += "\n\n" + notes
+        all_turns = self.conversation.window(project_id=project_id)
+        ctx = local_compact.model_ctx(model) if model else local_compact.DEFAULT_CTX * 4
+        budget = int(ctx * 0.6) - 2500 - local_compact.est_tokens(sys_prompt)
+        window = local_compact.fit_window(all_turns, max(budget, 512))
+        messages = [{"role": "system", "content": sys_prompt}]
+        messages += [{"role": t.role, "content": t.content} for t in window]
+        if question and len(messages) > 1 and messages[-1]["role"] == "user":
+            messages[-1]["content"] = question          # ohne "@lokal" davor
+        res = local_llm_chat(messages, max_tokens=2000, temperature=0.6,
+                             model=model or None, timeout=600)
+        used = res.get("model") or model or "lokales Modell"
+        if not res.get("ok"):
+            logger.warning("[lokal] %s nicht erreichbar: %s", model or "(geladenes)", res.get("error"))
+            return (f"⚠ Das lokale Modell {model or ''} hat nicht geantwortet: "
+                    f"{res.get('error', 'unbekannt')}. Liegt es auf einer Karte? "
+                    "(Diagnostic → LLM-Karten)").replace("  ", " "), used
+        try:
+            metrics.log_local_call(used, messages, res.get("content") or "", res.get("usage"))
+        except Exception:
+            pass
+        reply = re.sub(r"<think>[\s\S]*?</think>", "", res.get("content") or "")
+        reply = re.sub(r"</?voice>", "", reply).strip() or "[Das lokale Modell lieferte keine Antwort.]"
+        self.conversation.add("assistant", reply, project_id=project_id)
+        logger.info("[lokal] %s beantwortet (%s)", used, project_id or "Hauptchat")
+        return reply, used
+
     def _try_local_fast_lane(self, user_message: str,
                              active_project_id: str) -> Optional[str]:
         cfg = router_mod.load_config()
@@ -2809,6 +2869,19 @@ class Agent:
         if active_project_id:
             projects_mod.touch_project(active_project_id)
 
+        # Lokales Modell bewusst gewaehlt — Claude ist fuer diesen Turn raus:
+        #   * "@lokal …" / "@lokal:<modell> …" nur fuer diese eine Frage
+        #   * Chat steht (🧠, pro Chat) auf "local:<modell>"
+        # Stefan entscheidet das selbst (z.B. ein Pentest-Projekt auf einem
+        # unzensierten Modell); nichts wird automatisch umgeleitet.
+        area = self._local_area_route(user_message, active_project_id)
+        if area is not None:
+            model, question, why = area
+            reply, used = self._local_area_turn(question, active_project_id, model)
+            converse = not _wants_end
+            return reply, "local", True, converse, False, {
+                "model": used, "requested": model or "lokal", "reason": why}
+
         # Fast-Lane: lokales schnelles LLM (Plan B, B1a). Gated ueber
         # /shared/config/local_llm.json (Default aus → alles laeuft wie bisher
         # ueber Claude). Erledigt es den Turn: fertige Antwort zurueck, der
@@ -2881,6 +2954,14 @@ class Agent:
                                             oauth_callback_host=oauth_host,
                                             oauth_callback_port=oauth_port,
                                             oauth_callback_tls=oauth_tls)
+        # Bei einer Ablehnung: Stefan kann es bewusst an ein lokales Modell geben.
+        system_prompt += (
+            "\n\n## LOKALE MODELLE ALS AUSWEG\n"
+            "Lehnst du eine Anfrage ab (Richtlinien), sag Stefan kurz, dass er sie selbst "
+            "an ein lokales Modell auf seiner eigenen Hardware geben kann: mit "
+            "`@lokal <Frage>` fuer diese eine Frage, oder indem er den Chat oben (🧠) "
+            "auf ein Modell unter „Lokal“ stellt. Leite NICHT selbst weiter und gib "
+            "den Inhalt nicht selbst an ein Werkzeug — die Entscheidung trifft er.")
         # Rueckfrage-Signal: ARIA haengt [[AWAIT]] an, wenn ihre Antwort eine
         # echte, blockierende Rueckfrage ist. Die App pausiert dann die Projekt-
         # Queue und leitet Stefans naechste Eingabe als ANTWORT darauf weiter
@@ -3268,6 +3349,11 @@ class Agent:
             if not sat or not action:
                 return "FEHLER: satellite und action sind Pflicht."
             params = arguments.get("params") if isinstance(arguments.get("params"), dict) else {}
+            # Kennwoerter im Klartext gehen nie ans Sprachmodell — die zeigt nur
+            # das Diagnostic (👁) in Stefans Browser.
+            if action in ("fritzbox.backup_password",):
+                return ("FEHLER: Kennwoerter zeige ich nicht an — Stefan sieht es im Diagnostic "
+                        "(Satelliten → Geraet → 💾 → 👁 bei der Sicherung).")
             # Langlaeufer brauchen mehr als den Bridge-Default (20s): eine APK ueber
             # WLAN zu installieren dauert 30-60s. Ohne das meldet ARIA "Timeout",
             # obwohl die Installation noch laeuft.

aria-brain/main.py

@@ -1343,11 +1343,25 @@ def _context_model_rows() -> dict:
             "reason": reason,
             "blocked": sorted(blocked),
         })
-    choices = _model_choices()
+    choices = _model_choices() + _local_model_choices()
     names = {c["id"]: c["name"] for c in choices}
     return {"default": default, "rows": rows, "choices": choices, "names": names}
 
 
+def _local_model_choices() -> list:
+    """Lokale Modelle, die gerade auf einer Karte liegen (ARIA-Cluster ueber
+    die Bridge) — als "local:<modell>" waehlbar pro Chat. Fail-soft: []."""
+    try:
+        import httpx as _httpx
+        base = os.environ.get("BRIDGE_URL", "http://aria-bridge:8090").rstrip("/")
+        data = _httpx.get(f"{base}/internal/llm-models", timeout=4).json()
+        return [{"id": "local:" + m["model"], "name": "🖥 lokal: " + m["model"], "section": "local"}
+                for m in (data.get("models") or []) if m.get("model")]
+    except Exception as exc:
+        logger.info("[context-model] lokale Modelle nicht abrufbar: %s", exc)
+        return []
+
+
 @app.get("/context-model/list")
 def context_model_list():
     return _context_model_rows()

bridge/aria_bridge.py

@@ -3449,6 +3449,16 @@ class ARIABridge:
             # stt_endpoint-Handler popt selbst; hier nur ein verzoegerter Cleanup
             # als Leak-Schutz, falls gar kein Endpoint mehr kommt.
             req_id = payload.get("requestId", "") or ""
+            # Verworfen (Muelleimer in der App)? Dann darf ein trotzdem noch
+            # kommender Text NICHT an ARIA — auch wenn eine alte STT-Bridge ihn
+            # noch transkribiert.
+            if req_id and str(payload.get("reason", "")).startswith("cancel"):
+                if not hasattr(self, "_stt_cancelled"):
+                    self._stt_cancelled = {}
+                self._stt_cancelled[req_id] = time.time()
+                for rid, t in list(self._stt_cancelled.items()):
+                    if time.time() - t > 120:
+                        self._stt_cancelled.pop(rid, None)
             if req_id:
                 try:
                     loop = asyncio.get_event_loop()
@@ -3473,6 +3483,9 @@ class ARIABridge:
                 logger.info("[rvs] stt_endpoint mit leerem Text — ignoriert (reason=%s)",
                             payload.get("reason", ""))
                 return
+            if (payload.get("requestId") or "") in getattr(self, "_stt_cancelled", {}):
+                logger.info("[rvs] stt_endpoint einer verworfenen Aufnahme — ignoriert")
+                return
             audio_request_id = payload.get("audioRequestId", "") or ""
             voice = payload.get("voice", "") or ""
             speed_raw = payload.get("speed")

diagnostic/index.html

@@ -960,6 +960,14 @@
           den Fortschritt. Danach ist es im Modell-Dropdown oben waehlbar.
           <span style="color:#FFD60A;">Achte auf den VRAM der Box (Spalte VRAM).</span>
         </p>
+        <div style="display:flex;gap:6px;flex-wrap:wrap;margin:0 0 8px;">
+          <input id="llm-catalog-add" type="text" placeholder="HuggingFace-Link oder org/name hinzufügen …" onkeydown="if(event.key==='Enter')addCatalogByLink()"
+                 style="flex:1;min-width:240px;background:#1E1E2E;border:1px solid #333;border-radius:4px;padding:6px 8px;color:#E0E0F0;font-size:12px;">
+          <button class="btn secondary" onclick="addCatalogByLink()" style="padding:4px 10px;font-size:11px;">Hinzufügen</button>
+        </div>
+        <div id="llm-catalog-add-result" style="font-size:12px;margin:0 0 8px;"></div>
+        <label style="display:inline-flex;gap:5px;align-items:center;font-size:11px;color:#9a9ab5;margin:0 0 6px;cursor:pointer;" title="Modelle ohne Werkzeug-Format ausblenden (z.B. für Übersetzen/Zusammenfassen reichen auch die)">
+          <input type="checkbox" id="llm-catalog-tools" checked onchange="filterLlmCatalog()"> nur Modelle mit Werkzeugen 🔧</label>
         <input id="llm-catalog-search" type="search" placeholder="🔍 Modell suchen … (z.B. coder, qwen3, 30b)" oninput="filterLlmCatalog()"
                style="display:none;width:100%;max-width:360px;box-sizing:border-box;margin:0 0 8px;background:#1E1E2E;border:1px solid #333;border-radius:4px;padding:6px 8px;color:#E0E0F0;font-size:12px;">
         <div id="llm-catalog-list" style="font-size:12px;color:#8888AA;overflow-x:auto;">(lade Katalog…)</div>
@@ -3599,7 +3607,8 @@
       const row = ctxModelRow(focusedContextId);
       if (!row) { bar.innerHTML = ''; return; }
       const def = prettyModel(diagCtxModels.default) || diagCtxModels.default || '?';
-      const groups = { tier: 'Automatisch (neueste Version)', main: 'Aktuelle Versionen', overflow: 'Ältere Versionen' };
+      const groups = { tier: 'Automatisch (neueste Version)', main: 'Aktuelle Versionen', overflow: 'Ältere Versionen',
+                       local: 'Lokal (eigene Hardware, ohne Claude)' };
       let opts = `<option value="">Einstellung (${escapeHtml(def)})</option>`;
       for (const [sec, label] of Object.entries(groups)) {
         const inSec = (diagCtxModels.choices || []).filter(c => (c.section || 'tier') === sec);
@@ -6349,7 +6358,7 @@
       m.innerHTML = `<div style="background:#12121E;border:1px solid #444466;border-radius:8px;padding:16px 18px;max-width:760px;width:100%;max-height:88vh;overflow-y:auto;color:#E0E0F0;font-size:13px;">${html}</div>`;
       return m;
     }
-    function closeFbBackups() { const m = document.getElementById('fb-backups-modal'); if (m) m.remove(); fbB = null; }
+    function closeFbBackups() { const m = document.getElementById('fb-backups-modal'); if (m) m.remove(); fbB = null; }   // vergisst auch angezeigte Kennwoerter
     const _fbFmtDate = iso => { try { return new Date(iso).toLocaleString('de-DE', { dateStyle: 'medium', timeStyle: 'short' }); } catch (_) { return iso; } };
     const _fbPwSrc = { backupPass: 'Sicherungs-Kennwort', login: 'FritzBox-Kennwort', angegeben: 'eigenes Kennwort' };
     async function openFbBackups(sat, ip, name) {
@@ -6368,12 +6377,19 @@
           <td style="padding:6px;">${escapeHtml(_fbFmtDate(b.erstellt) || b.datei)}</td>
           <td style="padding:6px;color:#9a9ab5;">${escapeHtml(b.modell || '')}${b.firmware ? ' · FW ' + escapeHtml(b.firmware) : ''}</td>
           <td style="padding:6px;color:#9a9ab5;">${_fmtBytes(b.bytes)}</td>
-          <td style="padding:6px;color:#9a9ab5;" title="Verschlüsselt mit diesem Kennwort — zum Wiederherstellen nötig. „Wiederherstellen“ nimmt es automatisch; beim Einspielen von Hand in der FritzBox-Oberfläche musst du genau dieses eingeben.">🔒 ${escapeHtml(_fbPwSrc[b.kennwort] || b.kennwort || '')}</td>
+          <td style="padding:6px;color:#9a9ab5;" title="Verschlüsselt mit diesem Kennwort — zum Wiederherstellen nötig. „Wiederherstellen“ nimmt es automatisch; beim Einspielen von Hand in der FritzBox-Oberfläche musst du genau dieses eingeben.">🔒 ${escapeHtml(_fbPwSrc[b.kennwort] || b.kennwort || '')}
+            <button class="btn secondary" onclick="fbShowPw(${i})" title="Kennwort dieser Sicherung anzeigen" style="padding:1px 6px;font-size:11px;margin-left:4px;">👁</button></td>
           <td style="padding:6px;white-space:nowrap;">
             <button class="btn secondary" onclick="fbViewBackup(${i})" title="Inhalt ansehen" style="padding:2px 8px;font-size:11px;">ℹ</button>
             <button class="btn secondary" onclick="fbDownloadBackup(${i})" title="Herunterladen (.export, verschlüsselt mit dem Sicherungs-Kennwort)" style="padding:2px 8px;font-size:11px;">⬇</button>
             <button class="btn secondary" onclick="fbRestoreBackup(${i})" title="Diese Sicherung einspielen" style="padding:2px 8px;font-size:11px;">Wiederherstellen</button>
-            <button class="btn secondary" onclick="fbDeleteBackup(${i})" title="Löschen" style="padding:2px 8px;font-size:11px;color:#FF6E6E;">🗑</button></td></tr>`).join('');
+            <button class="btn secondary" onclick="fbDeleteBackup(${i})" title="Löschen" style="padding:2px 8px;font-size:11px;color:#FF6E6E;">🗑</button></td></tr>`
+          + (fbB.pw && fbB.pw[b.datei] ? `<tr><td colspan="5" style="padding:4px 6px 10px;">
+              <div style="display:flex;gap:8px;align-items:center;flex-wrap:wrap;">
+                <span style="color:#8888AA;font-size:11px;">Kennwort dieser Sicherung:</span>
+                <code style="background:#000;border:1px solid #333;border-radius:4px;padding:3px 8px;font-size:13px;color:#E0E0F0;user-select:all;">${escapeHtml(fbB.pw[b.datei].kennwort)}</code>
+                <button class="btn secondary" onclick="fbCopyPw('${escapeHtmlAttr(b.datei)}', this)" style="padding:2px 8px;font-size:11px;">Kopieren</button></div>
+              ${fbB.pw[b.datei].hinweis ? `<div style="color:#FF9F0A;font-size:11px;margin-top:4px;">${escapeHtml(fbB.pw[b.datei].hinweis)}</div>` : ''}</td></tr>` : '')).join('');
       _fbModal(`<div style="display:flex;justify-content:space-between;align-items:center;gap:10px;margin-bottom:8px;">
           <h3 style="margin:0;">💾 Sicherungen: ${escapeHtml(fbB.name)} <span style="color:#8888AA;font-size:12px;">(${escapeHtml(fbB.ip)})</span></h3>
           <button onclick="closeFbBackups()" style="background:none;border:none;color:#8888AA;font-size:22px;cursor:pointer;">&times;</button></div>
@@ -6472,6 +6488,41 @@
       const r = await _fbRun('Wiederherstellen läuft', 'fritzbox.restore', { file: b.datei, confirmed: true });
       if (fbB) _fbShowResult(r, 'Sicherung eingespielt');
     }
+    // Kopieren auch ohne https: navigator.clipboard gibt es nur in "sicheren
+    // Kontexten" — sonst ueber ein unsichtbares Textfeld + execCommand('copy').
+    function copyText(t) {
+      const fallback = () => {
+        const ta = document.createElement('textarea');
+        ta.value = t; ta.setAttribute('readonly', '');
+        ta.style.cssText = 'position:fixed;top:-1000px;left:0;opacity:0;';
+        document.body.appendChild(ta); ta.select();
+        let ok = false;
+        try { ok = document.execCommand('copy'); } catch (_) {}
+        ta.remove();
+        return ok;
+      };
+      if (navigator.clipboard && window.isSecureContext) return navigator.clipboard.writeText(t).then(() => true, fallback);
+      return Promise.resolve(fallback());
+    }
+    async function fbShowPw(i) {
+      const b = fbB.list[i];
+      if (!b) return;
+      fbB.pw = fbB.pw || {};
+      if (fbB.pw[b.datei]) { delete fbB.pw[b.datei]; _fbRender(''); return; }     // zweiter Klick: verbergen
+      _fbRender('Hole Kennwort …');
+      const r = await fbCmd('fritzbox.backup_password', { file: b.datei });
+      if (!fbB) return;
+      if (!r.ok) { _fbRender('⚠ ' + (r.error || 'Kennwort nicht abrufbar')); return; }
+      fbB.pw[b.datei] = { kennwort: r.result.kennwort, hinweis: r.result.hinweis || '' };
+      _fbRender('');
+    }
+    async function fbCopyPw(datei, btn) {
+      const e = fbB && fbB.pw && fbB.pw[datei];
+      if (!e) return;
+      const ok = await copyText(e.kennwort);
+      btn.textContent = ok ? '✓ kopiert' : 'Kopieren ging nicht — markieren + Strg+C';
+      setTimeout(() => { if (btn.isConnected) btn.textContent = 'Kopieren'; }, 2500);
+    }
     async function fbDownloadBackup(i) {
       const b = fbB.list[i];
       if (!b) return;
@@ -9658,7 +9709,7 @@
         const j = await r.json();
         _llmCatalog = (j && j.models) || _llmCatalog;
         renderLlmCatalog();
-        if (st) { st.textContent = j.ok ? `✓ ${j.added || 0} neue Modelle von HuggingFace` : `✗ ${j.error || 'Fehler'}`; st.style.color = j.ok ? '#3FFF3F' : '#FF6B6B'; }
+        if (st) { st.textContent = j.ok ? `✓ ${j.added || 0} neue Modelle von HuggingFace` + (j.removed ? `, ${j.removed} alte aufgeräumt` : '') + ' (läuft auch von selbst einmal am Tag)' : `✗ ${j.error || 'Fehler'}`; st.style.color = j.ok ? '#3FFF3F' : '#FF6B6B'; }
       } catch (e) { if (st) { st.textContent = '✗ ' + e.message; st.style.color = '#FF6B6B'; } }
     }
     // online LLM-Boxen (fuer die Ziel-Auswahl + Verfuegbarkeit)
@@ -9688,7 +9739,11 @@
       const q = (document.getElementById('llm-catalog-search') || {}).value || '';
       const rows = document.querySelectorAll('#llm-catalog-list tbody tr[data-search]');
       let shown = 0;
-      rows.forEach(tr => { const ok = _llmMatches(tr.dataset.search, q); tr.style.display = ok ? '' : 'none'; if (ok) shown++; });
+      const onlyTools = (document.getElementById('llm-catalog-tools') || {}).checked;
+      rows.forEach(tr => {
+        const ok = _llmMatches(tr.dataset.search, q) && !(onlyTools && tr.dataset.tools === 'nein');
+        tr.style.display = ok ? '' : 'none'; if (ok) shown++;
+      });
       const none = document.getElementById('llm-catalog-none');
       if (none) none.style.display = rows.length && !shown ? '' : 'none';
     }
@@ -9773,8 +9828,20 @@
           ? targets.map(t => `<option value="${escapeHtml(t.value)}"${t.value === pre ? ' selected' : ''}>${escapeHtml(t.label)}</option>`).join('')
           : '<option value="">(keine Box online)</option>';
         const searchText = [m.id, m.description, m.hfRepo, m.quant].filter(Boolean).join(' ');
-        return '<tr data-search="' + escapeHtml(searchText) + '" style="border-bottom:1px solid #1E1E2E;">' +
-          '<td ' + td + 'white-space:nowrap;"><b>' + escapeHtml(m.id) + '</b></td>' +
+        return '<tr data-search="' + escapeHtml(searchText) + '" data-tools="' + (m.tools === false ? 'nein' : 'ja') + '" style="border-bottom:1px solid #1E1E2E;">' +
+          '<td ' + td + 'white-space:nowrap;"><b>' + escapeHtml(m.id) + '</b>'
+            + (m.safety && m.safety.flagged && m.safety.flagged.length ? ' <span title="HuggingFace meldet Befunde bei Dateien in diesem Repo — siehe ℹ" style="font-size:10px;color:#FF453A;border:1px solid #FF453A;border-radius:8px;padding:0 5px;">⚠ Befund</span>'
+               : m.safety && m.safety.risky && m.safety.risky.length ? ' <span title="Im Repo liegen Skripte/ausführbare Dateien neben dem Modell — wir laden sie nicht, aber Vorsicht beim Anbieter (siehe ℹ)" style="font-size:10px;color:#FF9F0A;border:1px solid #FF9F0A;border-radius:8px;padding:0 5px;">⚠ Skripte</span>' : '')
+            + (m.safety && m.safety.known ? ' <span title="Bekannter Anbieter (Hersteller oder bekannter GGUF-Umwandler)" style="font-size:10px;color:#8888AA;">✓</span>' : '')
+            + (m.tools ? ' <span title="Kann Werkzeuge aufrufen (laut Chat-Vorlage) — z.B. Websuche, wenn ARIA es lokal nutzt" style="font-size:10px;color:#34C759;border:1px solid #34C759;border-radius:8px;padding:0 5px;">🔧</span>' : '')
+            + (m.uncensored ? ' <span title="Unzensierte Fassung — lehnt kaum etwas ab" style="font-size:10px;color:#FFB020;border:1px solid #FFB020;border-radius:8px;padding:0 5px;">unzensiert</span>' : '')
+            + (m.added_at && (Date.now() - new Date(m.added_at).getTime()) < 7 * 864e5 ? ' <span title="In den letzten 7 Tagen in den Katalog gekommen" style="font-size:10px;color:#4DB8FF;border:1px solid #4DB8FF;border-radius:8px;padding:0 5px;">neu</span>' : '')
+            + (m.popularity ? '<div title="HuggingFace: Downloads der letzten 30 Tage (insgesamt) und Likes. Sagt „viel benutzt“, nicht „gut“ — viele Downloads sind Automatik." style="font-size:10px;color:#6a6a88;font-weight:normal;">↓ '
+                + Number(m.popularity.downloads).toLocaleString('de') + '/Monat'
+                + (m.popularity.downloadsAll ? ' (' + Number(m.popularity.downloadsAll).toLocaleString('de') + ' ges.)' : '')
+                + ' · ♥ ' + Number(m.popularity.likes).toLocaleString('de') + '</div>' : '')
+            + (m.hfRepo ? ' <button class="btn secondary" onclick="openModelInfo(' + i + ')" title="Was kann das Modell? Zensiert oder nicht?" style="padding:0 6px;font-size:11px;margin-left:4px;">ℹ</button>' : '')
+            + '</td>' +
           '<td ' + td + 'color:#9a9ab5;min-width:220px;">' + escapeHtml(m.description || m.hfRepo || '')
             + (m.quant ? ' <span style="color:#555570;" title="Quantisierung, die geladen wird' + (m.quants ? ' — vorhanden: ' + escapeHtml(m.quants.join(', ')) : '') + '">· ' + escapeHtml(m.quant) + '</span>' : '')
             + (m.unusable ? ' <span style="color:#FF6B6B;" title="Im Repo liegt keine ladbare GGUF-Modelldatei mehr">· nicht ladbar</span>' : '')
@@ -10164,6 +10231,110 @@
             '<td style="' + td + 'text-align:right;white-space:nowrap;">' + act + '</td></tr>';
         }).join('') + '</table></div>';
     }
+    // Modell per Link/Repo in den Katalog. Ohne GGUF: GGUF-Fassungen vorschlagen.
+    async function addCatalogByLink(repo) {
+      const inp = document.getElementById('llm-catalog-add');
+      const out = document.getElementById('llm-catalog-add-result');
+      const val = repo || (inp.value || '').trim();
+      if (!val) return;
+      out.innerHTML = '<span style="color:#8888AA;">Prüfe ' + escapeHtml(val) + ' auf HuggingFace …</span>';
+      try {
+        const j = await (await fetch('/api/llm-catalog/add', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+                                                           body: JSON.stringify({ hfRepo: val, manual: true }) })).json();
+        if (j.ok) {
+          _llmCatalog = j.models || _llmCatalog;
+          renderLlmCatalog();
+          inp.value = '';
+          out.innerHTML = '<span style="color:#34C759;">✓ ' + escapeHtml(j.id) + (j.existed ? ' war schon im Katalog' : ' ist jetzt im Katalog') + ' — unten Ziel-Karte wählen und laden.</span>';
+          const s = document.getElementById('llm-catalog-search');
+          if (s) { s.value = j.id; filterLlmCatalog(); }
+          return;
+        }
+        const alts = j.alternatives || [];
+        out.innerHTML = '<span style="color:#FF9F0A;">⚠ ' + escapeHtml(j.error || 'Fehler') + '</span>'
+          + (alts.length ? '<div style="color:#9a9ab5;margin-top:4px;">GGUF-Fassungen desselben Modells:</div>' + alts.map(a =>
+              `<div style="display:flex;gap:8px;align-items:center;margin-top:3px;">
+                 <a href="https://huggingface.co/${escapeHtml(a.repo)}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color:#E0E0F0;">${escapeHtml(a.repo)}</a>
+                 <span style="color:#555570;">↓ ${Number(a.downloads).toLocaleString('de')}</span>
+                 <button class="btn secondary" onclick="addCatalogByLink('${escapeHtmlAttr(a.repo)}')" style="padding:1px 8px;font-size:11px;">Diese nehmen</button></div>`).join('')
+             : '');
+      } catch (e) { out.innerHTML = '<span style="color:#FF6B6B;">✗ ' + escapeHtml(e.message) + '</span>'; }
+    }
+    // ℹ: Kurzbeschreibung, zensiert/unzensiert, Fakten von HuggingFace
+    async function openModelInfo(i) {
+      const m = _llmCatalog[i];
+      if (!m || !m.hfRepo) return;
+      const box = _modelInfoModal('<div style="color:#8888AA;">Frage HuggingFace nach ' + escapeHtml(m.hfRepo) + ' …</div>');
+      let j;
+      try { j = await (await fetch('/api/llm-model-info?repo=' + encodeURIComponent(m.hfRepo))).json(); }
+      catch (e) { j = { ok: false, error: e.message }; }
+      if (!document.body.contains(box)) return;
+      if (!j.ok) { _modelInfoModal('<div style="color:#FF6B6B;">✗ ' + escapeHtml(j.error || 'Fehler') + '</div>'); return; }
+      const fam = (j.families || []).map(f => `<div style="margin-bottom:8px;"><b>${escapeHtml(f.name)}</b><div style="color:#C8C8DA;margin-top:2px;">${escapeHtml(f.text)}</div></div>`).join('')
+        || '<div style="color:#8888AA;">Für diese Modellfamilie habe ich keine Kurzbeschreibung — siehe Modellkarte unten.</div>';
+      const cens = j.uncensored
+        ? `<span style="background:#3A2410;color:#FFB020;border:1px solid #FFB020;border-radius:10px;padding:1px 8px;">unzensiert</span> <span style="color:#8888AA;font-size:11px;">${escapeHtml(j.uncensoredWhy)} — lehnt kaum etwas ab; du bist selbst verantwortlich, was du damit machst.</span>`
+        : `<span style="background:#103A20;color:#34C759;border:1px solid #34C759;border-radius:10px;padding:1px 8px;">mit Schutzfiltern</span> <span style="color:#8888AA;font-size:11px;">Standard des Herstellers — lehnt heikle Anfragen ab (keine Hinweise auf „uncensored“ o.ä.).</span>`;
+      _loadModelSummary(m.hfRepo);
+      const row = (k, v) => v ? `<tr><td style="color:#8888AA;padding:2px 10px 2px 0;white-space:nowrap;">${k}</td><td>${v}</td></tr>` : '';
+      const date = x => x ? new Date(x).toLocaleDateString('de-DE') : '';
+      _modelInfoModal(`
+        <h3 style="margin:0 0 4px;">ℹ ${escapeHtml(m.id)}</h3>
+        <a href="https://huggingface.co/${escapeHtml(m.hfRepo)}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" style="color:#4DB8FF;font-size:12px;">${escapeHtml(m.hfRepo)}</a>
+        <div style="margin:12px 0;">${cens}</div>
+        <h4 style="margin:10px 0 6px;">Was kann es?</h4>
+        <div id="model-info-summary" style="margin-bottom:10px;color:#8888AA;">Kurzbeschreibung wird vom lokalen Modell aus der Modellkarte erstellt …</div>
+        ${fam}
+        <table style="font-size:12px;margin-top:8px;">
+          ${row('Sicherheit', _modelSafetyHtml(j.safety))}
+          ${row('Werkzeuge', j.tools === true ? '🔧 ja — die Chat-Vorlage kennt Werkzeug-Aufrufe' : j.tools === false ? 'nein — eher für Übersetzen, Zusammenfassen, Erklären' : 'unbekannt (keine Chat-Vorlage)')}
+          ${row('Größe', m.sizeGB ? '~' + m.sizeGB + ' GB · ' + escapeHtml(m.quant || '') : '')}
+          ${row('Grundmodell', j.base ? escapeHtml(j.base) : '')}
+          ${row('Von', escapeHtml(j.author))}
+          ${row('Lizenz', escapeHtml(j.license))}
+          ${row('Beliebtheit', '↓ ' + Number(j.downloads).toLocaleString('de') + ' Downloads (30 Tage) · ♥ ' + j.likes + ' Likes <span style="color:#6a6a88;font-size:11px;">— sagt „viel benutzt“, nicht „gut“; HuggingFace hat keine Sterne</span>')}
+          ${row('Stand', date(j.updated))}
+          ${row('Schlagworte', (j.tags || []).map(t => '<span style="color:#9a9ab5;">' + escapeHtml(t) + '</span>').join(', '))}
+        </table>
+        ${j.intro ? `<details style="margin-top:10px;"><summary style="cursor:pointer;color:#8888AA;">Aus der Modellkarte (${escapeHtml(j.introFrom)}, englisch)</summary><div style="white-space:pre-wrap;color:#C8C8DA;font-size:12px;margin-top:6px;">${escapeHtml(j.intro)}</div></details>` : ''}`);
+    }
+    function _modelSafetyHtml(sf) {
+      if (!sf) return 'unbekannt';
+      const parts = [sf.known ? '✓ bekannter Anbieter' : '<span style="color:#FF9F0A;">unbekannter Anbieter — eher vorsichtig</span>'];
+      parts.push(sf.flagged.length
+        ? `<span style="color:#FF453A;">⚠ HuggingFace meldet Befunde: ${sf.flagged.map(f => escapeHtml(f.path) + ' (' + escapeHtml(f.status) + ')').join(', ')}</span>`
+        : `HuggingFace-Scan: ${sf.scanned} Datei(en) geprüft, keine Befunde`);
+      if (sf.risky.length) parts.push(`<span style="color:#FF9F0A;">Im Repo liegen Skripte/ausführbare Dateien: ${sf.risky.map(escapeHtml).join(', ')}.</span> <span style="color:#8888AA;">Die Box lädt nur die GGUF-Datei — diese Dateien kommen nie auf die Box. Aber: Warnsignal für den Anbieter.</span>`);
+      return parts.join('<br>');
+    }
+    // Deutsche Kurzbeschreibung: einmal vom lokalen Modell erzeugt, danach aus dem Katalog
+    async function _loadModelSummary(repo) {
+      let j;
+      try { j = await (await fetch('/api/llm-model-summary?repo=' + encodeURIComponent(repo))).json(); }
+      catch (e) { j = { ok: false, error: e.message }; }
+      const el = document.getElementById('model-info-summary');
+      if (!el) return;
+      if (j.ok) {
+        el.style.color = '#E0E0F0';
+        el.innerHTML = escapeHtml(j.summary) + `<div style="color:#555570;font-size:11px;margin-top:4px;">Zusammengefasst aus der Modellkarte von ${escapeHtml(j.by || 'dem lokalen Modell')} — kann Fehler enthalten.</div>`;
+      } else {
+        el.innerHTML = '<span style="color:#8888AA;">Keine Kurzbeschreibung: ' + escapeHtml(j.error || 'unbekannt') + ' (läuft ein lokales Modell?)</span>';
+      }
+    }
+    function _modelInfoModal(html) {
+      let m = document.getElementById('model-info-modal');
+      if (!m) {
+        m = document.createElement('div');
+        m.id = 'model-info-modal';
+        m.style.cssText = 'position:fixed;inset:0;z-index:9000;background:rgba(0,0,0,.6);display:flex;align-items:center;justify-content:center;padding:16px;';
+        m.addEventListener('click', e => { if (e.target === m) m.remove(); });
+        document.addEventListener('keydown', function esc(e) { if (e.key === 'Escape') { m.remove(); document.removeEventListener('keydown', esc); } });
+        document.body.appendChild(m);
+      }
+      m.innerHTML = `<div style="position:relative;background:#12121E;border:1px solid #444466;border-radius:8px;padding:16px 18px;max-width:640px;width:100%;max-height:86vh;overflow-y:auto;color:#E0E0F0;font-size:13px;line-height:1.5;">
+          <button onclick="document.getElementById('model-info-modal').remove()" style="position:absolute;top:8px;right:10px;background:none;border:none;color:#8888AA;font-size:22px;cursor:pointer;">&times;</button>${html}</div>`;
+      return m;
+    }
     async function addTrendingToCatalog(btn, repo) {
       btn.disabled = true; btn.textContent = '…';
       try {
@@ -10397,9 +10568,10 @@
     }
 
     // Nur auf die Platte der Box (der aus der Ziel-Karten-Auswahl) — in keine Karte
-    function downloadModelOnly(i) {
+    async function downloadModelOnly(i) {
       const m = _llmCatalog[i];
       if (!m) return;
+      if (!await _safetyGate(m)) return;
       const sel = document.getElementById('llm-cat-box-' + i);
       const target = String((sel && sel.value) || '').split('|')[0];
       if (!target) return;
@@ -10414,9 +10586,16 @@
       openLlmDownloads();
     }
 
+    async function _safetyGate(m) {
+      const sf = m && m.safety;
+      if (!sf || !sf.flagged || !sf.flagged.length) return true;
+      return await uiConfirm(`Vorsicht bei ${m.id}\n\nHuggingFace meldet bei Dateien in diesem Repo Befunde (${sf.flagged.map(f => f.path).join(', ')}). `
+        + 'Die Box lädt zwar nur die GGUF-Datei, aber wer Verdächtiges hochlädt, dem ist auch das Modell nicht zu trauen. Trotzdem laden?');
+    }
     async function provisionModel(i) {
       const m = _llmCatalog[i];
       if (!m) return;
+      if (!await _safetyGate(m)) return;
       const sel = document.getElementById('llm-cat-box-' + i);
       const [target, gpu] = String((sel && sel.value) || '').split('|');
       if (!target) return;

diagnostic/server.js

@@ -517,22 +517,46 @@ async function hfRepoQuant(repo, wanted = "Q4_K_M") {
 // Katalog (kuratierte Eintraege + Beschreibungen bleiben erhalten). Fuer jedes
 // HF-Repo wird die TATSAECHLICH vorhandene Quantisierung und Groesse
 // eingetragen — auch bei schon vorhandenen HF-Eintraegen.
+// "Von HuggingFace aktualisieren": mehrere Blickwinkel statt nur der
+// meistgeladenen aller Zeiten (da gewinnen alte Modelle). Neu dazu:
+// was gerade im Trend ist, Coder-Modelle und unzensierte Fassungen.
+// Nur was eine Box laden kann (GGUF) und hoechstens LLM_CATALOG_MAX_GB.
+const LLM_CATALOG_MAX_GB = Number(process.env.LLM_CATALOG_MAX_GB || 30);
+const NON_LLM_RE = /image|audio|tts|speech|music|yue|whisper|diffusion|flux|sdxl|wan2|video|embed|rerank|ocr/i;
+const HF_REFRESH_QUERIES = [
+  ["beliebt", "search=GGUF&sort=downloads&direction=-1&limit=30"],
+  ["im Trend", "filter=gguf&sort=trendingScore&direction=-1&limit=30"],
+  ["Code", "search=coder&filter=gguf&sort=trendingScore&direction=-1&limit=12"],
+  ["unzensiert", "search=uncensored&filter=gguf&sort=trendingScore&direction=-1&limit=12"],
+  ["unzensiert", "search=heretic&filter=gguf&sort=trendingScore&direction=-1&limit=12"],
+  ["unzensiert", "search=abliterated&filter=gguf&sort=trendingScore&direction=-1&limit=12"],
+];
 async function refreshLlmCatalogFromHF() {
-  const url = "https://huggingface.co/api/models?search=GGUF&sort=downloads&direction=-1&limit=40";
-  const r = await fetch(url, { headers: { "User-Agent": "aria-diagnostic" } });
-  if (!r.ok) throw new Error(`HF API ${r.status}`);
-  const list = await r.json();
   const existing = loadLlmCatalog();
   const byId = new Map(existing.map(m => [m.id, m]));
-  let added = 0;
-  for (const m of (Array.isArray(list) ? list : [])) {
-    const repo = m.id || m.modelId;
-    if (!repo || !/gguf/i.test(repo)) continue;
+  const fresh = new Map();                       // repo → {cat, downloads}
+  for (const [cat, q] of HF_REFRESH_QUERIES) {
+    const list = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models?${q}`);
+    for (const m of Array.isArray(list) ? list : []) {
+      const repo = m.id || m.modelId;
+      if (!repo || fresh.has(repo)) continue;
+      // Nur Sprachmodelle: Bild-, Audio-, Musik- und Sprach-Modelle kann die
+      // LLM-Box nicht als Chat-Modell laden.
+      const pt = String(m.pipeline_tag || "");
+      if (pt && !["text-generation", "image-text-to-text", "conversational"].includes(pt)) continue;
+      if (NON_LLM_RE.test(repo)) continue;
+      fresh.set(repo, { cat, downloads: m.downloads || 0 });
+    }
+  }
+  if (!fresh.size) throw new Error("HuggingFace hat nichts geliefert (erreichbar?)");
+  const known = new Set(existing.map(m => m.hfRepo));
+  for (const [repo, f] of fresh) {
+    if (known.has(repo)) continue;
     const id = slugModelId(repo);
-    if (byId.has(id)) continue;   // kuratierte/vorhandene nicht ueberschreiben
-    const entry = { id, hfRepo: repo, quant: "Q4_K_M", ctx: 8192, sizeGB: 0,
-      description: `HuggingFace · ${(m.downloads || 0).toLocaleString("de")} Downloads`, source: "hf", _new: true };
-    byId.set(id, entry);
+    if (byId.has(id)) continue;                  // kuratierte/vorhandene nicht ueberschreiben
+    byId.set(id, { id, hfRepo: repo, quant: "Q4_K_M", ctx: 8192, sizeGB: 0,
+      description: `HuggingFace · ${f.cat} · ${(f.downloads).toLocaleString("de")} Downloads`, source: "hf",
+      uncensored: UNCENSORED_RE.test(repo), added_at: new Date().toISOString().slice(0, 10), _new: true });
   }
   // Quantisierung + Groesse pruefen: alle HF-Eintraege (kuratierte haben
   // gepflegte Werte). Je 6 gleichzeitig, damit HF nicht drosselt.
@@ -540,18 +564,58 @@ async function refreshLlmCatalogFromHF() {
   for (let i = 0; i < toCheck.length; i += 6) {
     await Promise.all(toCheck.slice(i, i + 6).map(async e => {
       const q = await hfRepoQuant(e.hfRepo, e.quant || "Q4_K_M");
-      if (!q) {
-        // Kein ladbares Modell im Repo: neue nicht aufnehmen, alte markieren.
-        if (e._new) byId.delete(e.id); else e.unusable = true;
+      if (!q || (e._new && q.sizeGB > LLM_CATALOG_MAX_GB)) {
+        // Nicht ladbar oder fuer unsere Karten viel zu gross: neue nicht
+        // aufnehmen, alte markieren.
+        if (e._new) byId.delete(e.id); else if (!q) e.unusable = true;
         return;
       }
       e.quant = q.quant; e.sizeGB = q.sizeGB; e.quants = q.quants; delete e.unusable;
     }));
   }
+  // Werkzeug-Faehigkeit + Sicherheits-Scan nachtragen (wo noch keine Angabe),
+  // Beliebtheit bei jedem Abgleich frisch (aendert sich taeglich)
+  const today = new Date().toISOString().slice(0, 10);
+  const toEnrich = [...byId.values()].filter(e => e.hfRepo && (e.tools === undefined || e.safety === undefined
+    || !e.popularity || e.popularity.at !== today));
+  for (let i = 0; i < toEnrich.length; i += 6) {
+    await Promise.all(toEnrich.slice(i, i + 6).map(async e => {
+      if (e.tools === undefined) e.tools = await hfToolSupport(e.hfRepo);
+      if (e.safety === undefined) e.safety = await hfRepoSafety(e.hfRepo);
+      if (!e.popularity || e.popularity.at !== today) e.popularity = await hfPopularity(e.hfRepo) || e.popularity;
+    }));
+  }
+  let added = 0;
   for (const e of byId.values()) { if (e._new) { added++; delete e._new; } }
+  // Aufraeumen: von HF uebernommen, vor > LLM_CATALOG_KEEP_DAYS Tagen, auf
+  // keiner Box (Platte/Karte), heute nicht mehr gelistet → raus. Kuratierte
+  // und von Hand hinzugefuegte bleiben immer.
+  const keepDays = Number(process.env.LLM_CATALOG_KEEP_DAYS || 30);
+  const onBox = new Set();
+  for (const w of workers.values()) {
+    for (const d of ((w.disk && w.disk.models) || [])) onBox.add(d.repo);
+    for (const sl of (w.slots || [])) if (sl.model) onBox.add(sl.model);
+  }
+  let removed = 0;
+  for (const [id, e] of [...byId]) {
+    const age = e.added_at ? (Date.now() - new Date(e.added_at).getTime()) / 864e5 : 0;
+    if (e.source === "hf" && !/Hand/.test(e.description || "") && age > keepDays
+        && !fresh.has(e.hfRepo) && !onBox.has(e.hfRepo) && !onBox.has(e.id)) {
+      byId.delete(id); removed++;
+    }
+  }
   const merged = Array.from(byId.values());
   saveLlmCatalog(merged);
-  return { models: merged, added };
+  return { models: merged, added, removed };
+}
+// Einmal am Tag von selbst (LLM_CATALOG_REFRESH_HOURS, 0 = aus)
+const LLM_CATALOG_REFRESH_HOURS = Number(process.env.LLM_CATALOG_REFRESH_HOURS ?? 24);
+if (LLM_CATALOG_REFRESH_HOURS > 0) {
+  setInterval(() => {
+    refreshLlmCatalogFromHF()
+      .then(r => log("info", "llm", `LLM-Katalog automatisch aktualisiert: +${r.added}, -${r.removed}`))
+      .catch(err => log("warn", "llm", `LLM-Katalog automatisch: ${err.message}`));
+  }, LLM_CATALOG_REFRESH_HOURS * 3600 * 1000);
 }
 
 // ── Belege: Werkzeug-Aufrufe zu einer ARIA-Antwort ─────────────────
@@ -640,17 +704,212 @@ async function discoverGguf(cat, trusted) {
 }
 
 // Ein HF-Repo in den Katalog uebernehmen (danach dort wie gewohnt "Laden")
-async function addHfRepoToCatalog(repo) {
-  if (!/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(String(repo || ""))) throw new Error("ungueltiges Repo");
+// Link oder "org/name" → "org/name" (huggingface.co/org/name/tree/main … geht auch)
+function hfRepoFromInput(input) {
+  const t = String(input || "").trim().replace(/^https?:\/\/(www\.)?huggingface\.co\//i, "").replace(/[?#].*$/, "");
+  const m = t.match(/^([\w.-]+)\/([\w.-]+)/);
+  return m ? `${m[1]}/${m[2]}` : "";
+}
+// Repo ohne GGUF (z.B. nur safetensors): GGUF-Fassungen desselben Modells
+// auf HuggingFace suchen — meist von mradermacher, bartowski, unsloth & Co.
+async function hfGgufAlternatives(repo) {
+  const name = String(repo).split("/")[1] || "";
+  if (!name) return [];
+  try {
+    const r = await fetch(`https://huggingface.co/api/models?search=${encodeURIComponent(name)}&filter=gguf&sort=downloads&direction=-1&limit=12`,
+                          { headers: { "User-Agent": "aria-diagnostic" } });
+    if (!r.ok) return [];
+    return (await r.json()).filter(m => m.id && m.id !== repo)
+      .map(m => ({ repo: m.id, downloads: m.downloads || 0, likes: m.likes || 0 })).slice(0, 8);
+  } catch { return []; }
+}
+
+// ── ℹ im Modell-Katalog: was kann das Modell, ist es zensiert? ──────
+// HuggingFace liefert Grundmodell, Lizenz und Schlagworte, aber keine
+// verstaendliche Beschreibung. Darum: kurze deutsche Texte je Modellfamilie
+// (erkannt am Namen) + die Fakten von HF + Anfang der Modellkarte.
+const MODEL_FAMILIES = [
+  ["qwen3-coder", "Qwen3-Coder (Alibaba)", "Aufs Programmieren spezialisiert: Code schreiben, verstehen, umbauen, mit Werkzeugen arbeiten (Agenten). Die 30B-A3B-Fassung ist ein MoE-Modell: pro Wort rechnen nur ~3 Mrd. Parameter — schnell für seine Größe."],
+  ["foundation-sec", "Foundation-Sec (Cisco Foundation AI)", "Auf IT-Sicherheit trainiert: Schwachstellen, Angriffstechniken (MITRE ATT&CK), Logs und Warnmeldungen auswerten. Die reine „Foundation-Sec-8B“ ist ein Basismodell (setzt nur Text fort) — zum Chatten die Instruct- oder Reasoning-Fassung nehmen."],
+  ["vulnllm", "VulnLLM-R", "Sucht Sicherheitslücken in Quellcode und begründet Schritt für Schritt (Reasoning), warum eine Stelle verwundbar ist."],
+  ["dolphin", "Dolphin (Cognitive Computations)", "Bewusst ohne Ablehnungen trainiert: macht, was man verlangt, und lässt sich stark über den Systemprompt steuern. Gut für Aufgaben, die große Anbieter verweigern — man ist aber selbst verantwortlich, was man damit tut."],
+  ["hermes", "Hermes (Nous Research)", "Sehr gutes Befolgen von Anweisungen, Rollenspiel und Werkzeug-Aufrufe (Function Calling), wenige Ablehnungen. Hermes 4 kann zusätzlich „denken“ (Reasoning)."],
+  ["lexi", "Lexi (Orenguteng)", "Unzensierter Llama-Ableger für allgemeinen Chat, beantwortet auch Fragen, die das Original ablehnt."],
+  ["gemma", "Gemma (Google)", "Allround-Modell mit gutem Deutsch; neuere Fassungen verstehen auch Bilder. Eher vorsichtig, lehnt heikle Themen ab."],
+  ["qwen", "Qwen (Alibaba)", "Starke Allround-Familie: Wissen, Logik, Mathe, Code, viele Sprachen inkl. Deutsch; neuere Fassungen mit Denkmodus. Standard-Fassungen haben Schutzfilter."],
+  ["llama", "Llama (Meta)", "Bewährtes Allround-Modell und Basis für sehr viele Ableger; ordentliches Deutsch, solide Werkzeug-Aufrufe."],
+  ["mistral", "Mistral (Mistral AI, Frankreich)", "Gut in europäischen Sprachen, effizient; Mistral Small 24B ist für seine Größe sehr stark."],
+  ["deepseek", "DeepSeek", "Stark in Logik, Mathe und Code, oft mit ausführlichem Denkweg (Reasoning)."],
+  ["phi", "Phi (Microsoft)", "Klein und schnell, erstaunlich gut in Logik für die Größe; eher Englisch."],
+];
+const UNCENSORED_RE = /uncensor|abliterat|heretic|obliterat|dolphin|lexi|unfiltered|nsfw|no.?refus/i;
+async function hfJson(url) {
+  try {
+    const r = await fetch(url, { headers: { "User-Agent": "aria-diagnostic" } });
+    return r.ok ? await r.json() : null;
+  } catch { return null; }
+}
+async function hfReadmeIntro(repo) {
+  try {
+    const r = await fetch(`https://huggingface.co/${repo}/raw/main/README.md`, { headers: { "User-Agent": "aria-diagnostic" } });
+    if (!r.ok) return "";
+    let t = await r.text();
+    t = t.replace(/^---[\s\S]*?\n---\n/, "");                    // YAML-Kopf
+    const paras = t.split(/\n\s*\n/).map(p => p.trim())
+      .filter(p => p && !/^(#|!\[|<|\||```|\[!\[|>|-{3,})/.test(p) && p.replace(/[^A-Za-z]/g, "").length > 60)
+      // Absaetze, die fast nur Links sind (Website:, Twitter: …), ueberspringen
+      .filter(p => p.replace(/https?:\/\/\S+/g, "").replace(/[^A-Za-z]/g, "").length > 80);
+    return paras.slice(0, 2).join("\n\n").replace(/\[([^\]]+)\]\([^)]+\)/g, "$1").slice(0, 900);
+  } catch { return ""; }
+}
+// Ganze Modellkarte als Text (ohne YAML/Bilder/HTML), fuer die Zusammenfassung
+async function hfReadmeText(repo, max = 7000) {
+  try {
+    const r = await fetch(`https://huggingface.co/${repo}/raw/main/README.md`, { headers: { "User-Agent": "aria-diagnostic" } });
+    if (!r.ok) return "";
+    return (await r.text()).replace(/^---[\s\S]*?\n---\n/, "").replace(/!\[[^\]]*\]\([^)]*\)/g, "")
+      .replace(/<[^>]+>/g, "").replace(/\n{3,}/g, "\n\n").slice(0, max);
+  } catch { return ""; }
+}
+// Deutsche Kurzbeschreibung vom LOKALEN Modell aus der Modellkarte — einmal
+// erzeugt, dann im Katalog gespeichert (summary_de). So hat jedes neue Modell
+// eine, ohne dass jemand Texte pflegt.
+async function llmModelSummary(repo) {
+  repo = hfRepoFromInput(repo);
+  const cat = loadLlmCatalog();
+  const entry = cat.find(m => m.hfRepo === repo);
+  if (entry && entry.summary_de) return { summary: entry.summary_de, by: entry.summary_by || "", cached: true };
+  const meta = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${repo}`) || {};
+  let base = (meta.cardData || {}).base_model;
+  base = Array.isArray(base) ? base[0] : base || "";
+  const card = [await hfReadmeText(base) , await hfReadmeText(repo, 3000)].filter(Boolean).join("\n\n---\n\n");
+  if (!card.trim()) return { summary: "", error: "Keine Modellkarte auf HuggingFace." };
+  const tags = (meta.tags || []).filter(t => !/^(base_model|license|region|endpoints)/.test(t)).slice(0, 25).join(", ");
+  const res = await rvsRequest("llm_request", {
+    requestId: "modelinfo_" + Date.now(),
+    messages: [
+      { role: "system", content: "Du fasst Modellkarten von KI-Sprachmodellen fuer einen Laien auf Deutsch zusammen. "
+        + "Nur was in der Karte steht, nichts erfinden. 3 bis 5 kurze Saetze: wofuer das Modell gedacht ist, worin es "
+        + "besonders gut ist, ob es Ablehnungen/Schutzfilter entfernt hat (uncensored/abliterated), und Besonderheiten "
+        + "(Denkmodus, Werkzeuge, Sprachen, Groesse). Keine Ueberschrift, kein Markdown." },
+      { role: "user", content: `Modell: ${repo}\nGrundmodell: ${base || "-"}\nSchlagworte: ${tags}\n\nModellkarte:\n${card}` },
+    ],
+    max_tokens: 400, temperature: 0.2, model: "", targetInstance: "",
+  }, "llm_response", 180000);
+  const text = String(res.content || res.text || "").replace(/<think>[\s\S]*?<\/think>/g, "").trim();
+  if (!res.ok || !text) return { summary: "", error: res.error || "Das lokale Modell hat nicht geantwortet." };
+  const by = res.model || "lokales Modell";
+  if (entry) {
+    entry.summary_de = text; entry.summary_by = by; entry.summary_at = new Date().toISOString();
+    saveLlmCatalog(cat);
+  }
+  return { summary: text, by, cached: false };
+}
+
+async function llmModelInfo(repo) {
+  repo = hfRepoFromInput(repo);
+  if (!repo) throw new Error("ungueltiges Repo");
+  const meta = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${repo}`) || {};
+  const card = meta.cardData || {};
+  let base = card.base_model;
+  base = Array.isArray(base) ? base[0] : base || "";
+  const baseMeta = base ? (await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${base}`) || {}) : {};
+  const tags = [...new Set([...(meta.tags || []), ...((card.tags) || [])])]
+    .filter(t => !/^(base_model|license|region|endpoints|autotrain|text-generation-inference|safetensors|transformers|gguf|conversational|imatrix)/.test(t));
+  const hay = [repo, base, ...tags].join(" ").toLowerCase();
+  const fams = [];
+  for (const [key, name, text] of MODEL_FAMILIES) {
+    // Ganzes Wort am Anfang ("phi" nicht in "dolphin" finden)
+    const re = new RegExp("(^|[^a-z0-9])" + key.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, "\\$&"));
+    if (name && re.test(hay) && !fams.some(f => f.name === name)) fams.push({ name, text });
+  }
+  // Allgemeine Familien (Qwen/Llama …) nur, wenn keine speziellere passt
+  const special = fams.filter(f => !/^(Qwen|Llama|Mistral|Gemma) \(/.test(f.name));
+  const families = special.length ? [...special, ...fams.filter(f => !special.includes(f)).slice(0, 1)] : fams.slice(0, 1);
+  const unc = UNCENSORED_RE.exec(hay);
+  return {
+    repo, base, author: meta.author || repo.split("/")[0], license: card.license || "",
+    downloads: meta.downloads || 0, likes: meta.likes || 0,
+    created: meta.createdAt || "", updated: meta.lastModified || "",
+    tags: tags.slice(0, 20), families,
+    uncensored: !!unc,
+    tools: await hfToolSupport(repo),
+    safety: await hfRepoSafety(repo),
+    uncensoredWhy: unc ? `erkannt an „${unc[0]}“ in Name/Schlagworten` : "",
+    intro: await hfReadmeIntro(base || repo) || await hfReadmeIntro(repo),
+    introFrom: base || repo,
+  };
+}
+
+// Kann das Modell Werkzeuge? Kennzeichen: die Chat-Vorlage im GGUF (HF liefert
+// sie unter expand[]=gguf) kennt ein Werkzeug-Format, oder Schlagworte wie
+// function-calling/tool-use. Zeigt nur, OB das Format da ist, nicht wie gut.
+const TOOLS_TEMPLATE_RE = /\btools\b|tool_call|<tool|function_call/;
+const TOOLS_TAG_RE = /function.?call|tool.?use|tool.?calling|agent/i;
+async function hfToolSupport(repo) {
+  const d = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${repo}?expand[]=gguf&expand[]=tags`);
+  if (!d) return null;
+  const tpl = String(((d.gguf || {}).chat_template) || "");
+  if (TOOLS_TEMPLATE_RE.test(tpl)) return true;
+  if ((d.tags || []).some(t => TOOLS_TAG_RE.test(t))) return true;
+  return tpl ? false : null;                    // keine Vorlage = unbekannt
+}
+
+// ── Sicherheit eines Repos ─────────────────────────────────────────
+// Die Box laedt NUR die GGUF-Datei (llama.cpp -hf / paralleler Download per
+// sha256) — Skripte, Pickle o.ae. daneben werden nie geholt oder ausgefuehrt.
+// Liegen sie trotzdem im Repo, ist das ein Warnsignal fuer den Anbieter.
+// HuggingFace scannt jede Datei (securityFileStatus) — das Ergebnis zeigen wir.
+const EXTRA_KNOWN_GGUF_AUTHORS = new Set(["mradermacher", "thebloke", "maziyarpanahi", "nousresearch",
+  "dphn", "cognitivecomputations", "fdtn-ai", "quantfactory", "lmstudio-ai"]);
+function knownGgufAuthor(a) {         // Funktion: TRUSTED_GGUF_AUTHORS steht weiter unten in der Datei
+  return TRUSTED_GGUF_AUTHORS.has(a) || EXTRA_KNOWN_GGUF_AUTHORS.has(a);
+}
+const RISKY_FILE_RE = /\.(py|sh|bash|bat|cmd|ps1|exe|dll|so|dylib|pkl|pickle|pt|pth|ckpt|joblib|npy|zip|tar|gz|7z|jar|js|vbs)$|(^|\/)pytorch_model[^/]*\.bin$/i;
+// Beliebtheit: HF hat keine Sterne — nur Downloads (30 Tage / gesamt) und Likes.
+async function hfPopularity(repo) {
+  const d = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${repo}?expand[]=downloads&expand[]=likes&expand[]=downloadsAllTime`);
+  if (!d) return null;
+  return { downloads: d.downloads || 0, downloadsAll: d.downloadsAllTime || 0, likes: d.likes || 0,
+           at: new Date().toISOString().slice(0, 10) };
+}
+
+async function hfRepoSafety(repo) {
+  const author = String(repo).split("/")[0].toLowerCase();
+  const out = { known: knownGgufAuthor(author), flagged: [], risky: [], scanned: 0 };
+  const tree = await hfJson(`https://huggingface.co/api/models/${repo}/tree/main?recursive=1&expand=true`);
+  for (const f of Array.isArray(tree) ? tree : []) {
+    if (f.type !== "file") continue;
+    const st = f.securityFileStatus || {};
+    const subs = Object.values(st).filter(v => v && typeof v === "object").map(v => String(v.status || ""));
+    const all = [String(st.status || ""), ...subs].map(x => x.toLowerCase());
+    if (all.some(x => /unsafe|suspicious|malicious|caution|infected/.test(x))) out.flagged.push({ path: f.path, status: all.filter(Boolean).join(", ") });
+    else if (all.includes("safe")) out.scanned++;
+    if (RISKY_FILE_RE.test(f.path)) out.risky.push(f.path);
+  }
+  out.risky = out.risky.slice(0, 20);
+  return out;
+}
+
+async function addHfRepoToCatalog(repo, description = "") {
+  repo = hfRepoFromInput(repo);
+  if (!/^[\w.-]+\/[\w.-]+$/.test(String(repo || ""))) throw new Error("ungueltiges Repo — Link oder org/name");
   const q = await hfRepoQuant(repo, "Q4_K_M");
-  if (!q) throw new Error("kein ladbares GGUF-Modell in diesem Repo");
+  if (!q) {
+    const err = new Error("In diesem Repo gibt es kein GGUF — das braucht die Box (llama.cpp).");
+    err.alternatives = await hfGgufAlternatives(repo);
+    throw err;
+  }
   const cat = loadLlmCatalog();
   let id = slugModelId(repo);
   const same = cat.find(m => m.hfRepo === repo);
   if (same) return { models: cat, id: same.id, existed: true };
   while (cat.some(m => m.id === id)) id += "-2";
   cat.push({ id, hfRepo: repo, quant: q.quant, ctx: 8192, sizeGB: q.sizeGB, quants: q.quants,
-             description: "Aus den HuggingFace-Trends übernommen", source: "hf" });
+             description: description || "Aus den HuggingFace-Trends übernommen", source: "hf",
+             tools: await hfToolSupport(repo), uncensored: UNCENSORED_RE.test(repo),
+             safety: await hfRepoSafety(repo), popularity: await hfPopularity(repo),
+             added_at: new Date().toISOString().slice(0, 10) });
   saveLlmCatalog(cat);
   return { models: cat, id, existed: false };
 }
@@ -1415,7 +1674,15 @@ function connectRVS(forcePlain) {
         broadcast({ type: "llm_openai_config_result", payload: msg.payload || {} });
       } else if (msg.type === "sat_result") {
         // Ergebnis einer Satelliten-Aktion → an den Browser (z.B. APK-Rollout).
-        broadcast({ type: "sat_result", payload: msg.payload || {} });
+        // Klartext-Kennwoerter (fritzbox.backup_password) nur an den Fragenden.
+        const p = msg.payload || {};
+        const asker = credsRevealWaiters.get(p.requestId);
+        if (asker) {
+          credsRevealWaiters.delete(p.requestId);
+          if (asker.readyState === WebSocket.OPEN) asker.send(JSON.stringify({ type: "sat_result", payload: p }));
+        } else if (!(p.result && typeof p.result === "object" && "kennwort" in p.result)) {   // Kennwort ohne Fragenden: verwerfen
+          broadcast({ type: "sat_result", payload: p });
+        }
       } else if (msg.type === "agent_history" || msg.type === "agent_history_list") {
         // Live-Event (agent_history) bzw. Abfrage-Antwort (agent_history_list)
         // der Bridge → an den Browser (Agent-Historie).
@@ -1656,6 +1923,26 @@ function sendToRVS_withResponse(sendType, sendPayload, expectType, clientWs, tim
   freshWs.on("error", () => {});
 }
 
+// Wie sendToRVS_withResponse, aber als Promise fuer den Server selbst:
+// eigene Verbindung, wartet auf expectType mit passender requestId.
+function rvsRequest(sendType, sendPayload, expectType, timeoutMs = 60000) {
+  return new Promise((resolve) => {
+    if (!RVS_HOST || !RVS_TOKEN) return resolve({ ok: false, error: "RVS nicht konfiguriert" });
+    const proto = RVS_TLS === "true" ? "wss" : "ws";
+    const ws2 = new WebSocket(`${proto}://${RVS_HOST}:${RVS_PORT}?token=${RVS_TOKEN}`);
+    const done = (v) => { clearTimeout(t); try { ws2.close(); } catch (_) {} resolve(v); };
+    const t = setTimeout(() => done({ ok: false, error: "Zeitüberschreitung" }), timeoutMs);
+    ws2.on("open", () => ws2.send(JSON.stringify({ type: sendType, payload: sendPayload, timestamp: Date.now() })));
+    ws2.on("message", (raw) => {
+      try {
+        const r = JSON.parse(raw.toString());
+        if (r.type === expectType && (r.payload || {}).requestId === sendPayload.requestId) done(r.payload || {});
+      } catch {}
+    });
+    ws2.on("error", (e) => done({ ok: false, error: e.message }));
+  });
+}
+
 function sendToRVS_raw(msgObj) {
   if (!RVS_HOST || !RVS_TOKEN) return;
   const payload = JSON.stringify(msgObj);
@@ -2441,7 +2728,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
     refreshLlmCatalogFromHF()
       .then(r => {
         res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
-        res.end(JSON.stringify({ ok: true, models: r.models, added: r.added }));
+        res.end(JSON.stringify({ ok: true, models: r.models, added: r.added, removed: r.removed }));
         log("info", "llm", `LLM-Katalog von HuggingFace aktualisiert: +${r.added} Modelle`);
       })
       .catch(err => {
@@ -2471,13 +2758,23 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
         res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
         res.end(JSON.stringify({ ok: false, error: err.message, items: [] }));
       });
+  } else if (req.url.startsWith("/api/llm-model-info") && req.method === "GET") {
+    const repo = new URL(req.url, "http://x").searchParams.get("repo") || "";
+    llmModelInfo(repo)
+      .then(info => { res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" }); res.end(JSON.stringify({ ok: true, ...info })); })
+      .catch(err => { res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" }); res.end(JSON.stringify({ ok: false, error: err.message })); });
+  } else if (req.url.startsWith("/api/llm-model-summary") && req.method === "GET") {
+    const repo = new URL(req.url, "http://x").searchParams.get("repo") || "";
+    llmModelSummary(repo)
+      .then(r => { res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" }); res.end(JSON.stringify({ ok: !!r.summary, ...r })); })
+      .catch(err => { res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" }); res.end(JSON.stringify({ ok: false, error: err.message })); });
   } else if (req.url === "/api/llm-catalog/add" && req.method === "POST") {
     let body = "";
     req.on("data", c => { body += c; if (body.length > 10000) req.destroy(); });
     req.on("end", () => {
-      let repo = "";
-      try { repo = JSON.parse(body || "{}").hfRepo; } catch {}
-      addHfRepoToCatalog(repo)
+      let repo = "", manual = false;
+      try { const b = JSON.parse(body || "{}"); repo = b.hfRepo; manual = !!b.manual; } catch {}
+      addHfRepoToCatalog(repo, manual ? "Von Hand hinzugefügt" : "")
         .then(r => {
           res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
           res.end(JSON.stringify({ ok: true, ...r }));
@@ -2485,7 +2782,7 @@ const server = http.createServer((req, res) => {
         })
         .catch(err => {
           res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
-          res.end(JSON.stringify({ ok: false, error: err.message }));
+          res.end(JSON.stringify({ ok: false, error: err.message, alternatives: err.alternatives || [] }));
         });
     });
   } else if (req.url === "/api/local-llm-config" && req.method === "GET") {
@@ -3370,6 +3667,10 @@ wss.on("connection", (ws) => {
           params.rvs_tls = RVS_TLS === "true";
           params.rvs_token = RVS_TOKEN;
         }
+        if (String(msg.cmd || "") === "fritzbox.backup_password" && msg.requestId) {
+          credsRevealWaiters.set(String(msg.requestId), ws);
+          setTimeout(() => credsRevealWaiters.delete(String(msg.requestId)), 60000);
+        }
         sendToRVS_raw({
           type: "sat_command",
           payload: {

satellite/satellite.py

@@ -1524,7 +1524,11 @@ def _fb_backup(ip: str, user: str, pw: str, params: dict) -> dict:
             "bytes": len(d.content), "model": fi.get("NewModelName", ""), "firmware": fi.get("NewSoftwareVersion", ""),
             "serial": fi.get("NewSerialNumber", ""),
             # nur die QUELLE des Kennworts — zum Wiederherstellen noetig, nie der Wert
-            "kennwort": "angegeben" if params.get("password") else ("backupPass" if stored else "login")}
+            "kennwort": "angegeben" if params.get("password") else ("backupPass" if stored else "login"),
+            # Das benutzte Kennwort selbst, verschluesselt wie der Zugangsdaten-
+            # Speicher: passt auch noch, wenn das Sicherungs-Kennwort spaeter
+            # geaendert wird (Wiederherstellen + 👁 im Diagnostic).
+            "kennwort_enc": _creds_cipher().encrypt(export_pw.encode()).decode()}
     with open(path[:-len(".export")] + ".json", "w", encoding="utf-8") as fh:
         json.dump(meta, fh, ensure_ascii=False, indent=1)
     keep = _fb_backup_keep(ip)
@@ -1545,7 +1549,7 @@ def _fb_backup(ip: str, user: str, pw: str, params: dict) -> dict:
     return {"ok": True, "result": {
         "ip": ip, "datei": path, "bytes": len(d.content), "auf": "Satellit",
         **({"file_b64": file_b64, "filename": fname} if file_b64 else {}),
-        "kennwort": ("das angegebene Kennwort" if params.get("password")
+        "verschluesselt_mit": ("das angegebene Kennwort" if params.get("password")
                      else "das im Satelliten hinterlegte Sicherungs-Kennwort" if stored
                      else "das FritzBox-Login-Kennwort"),
         "hinweis": f"Liegt auf dem Satelliten, die letzten {keep} je Box bleiben. "
@@ -1591,12 +1595,44 @@ def _fb_backup_path(name: str) -> str:
     return path if os.path.isfile(path) else ""
 
 
-def _fb_backup_meta(path: str) -> dict:
+def _fb_backup_meta(path: str, with_secret: bool = False) -> dict:
     try:
         with open(path[:-len(".export")] + ".json", encoding="utf-8") as fh:
-            return json.load(fh)
+            m = json.load(fh)
     except Exception:
         return {}
+    if not with_secret:
+        m.pop("kennwort_enc", None)
+    return m
+
+
+def _fb_backup_password(ip: str, path: str) -> tuple:
+    """(kennwort, hinweis) fuer genau diese Sicherung. Aeltere Sicherungen ohne
+    gespeichertes Kennwort: das AKTUELL hinterlegte der Quelle (mit Hinweis)."""
+    meta = _fb_backup_meta(path, with_secret=True)
+    if meta.get("kennwort_enc"):
+        try:
+            return _creds_cipher().decrypt(meta["kennwort_enc"].encode()).decode(), ""
+        except Exception:
+            pass
+    fb = _creds_for(ip).get("fritzbox", {})
+    src = meta.get("kennwort", "")
+    if src == "backupPass" and fb.get("backupPass"):
+        return fb["backupPass"], ("Aeltere Sicherung: das ist das AKTUELL hinterlegte Sicherungs-Kennwort — "
+                                  "wurde es seitdem geaendert, passt es nicht.")
+    if src == "login" and fb.get("pass"):
+        return fb["pass"], "Aeltere Sicherung: das ist das aktuelle FritzBox-Kennwort."
+    return "", "Fuer diese Sicherung ist kein Kennwort bekannt (eigens genanntes Kennwort)."
+
+
+def _fb_backup_pw_action(ip: str, params: dict) -> dict:
+    path = _fb_backup_path(params.get("file") or params.get("datei") or "")
+    if not path:
+        return {"ok": False, "error": "Sicherung nicht gefunden."}
+    pw, hint = _fb_backup_password(ip, path)
+    if not pw:
+        return {"ok": False, "error": hint}
+    return {"ok": True, "result": {"datei": os.path.basename(path), "kennwort": pw, "hinweis": hint}}
 
 
 def _fb_backups(ip: str, params: dict) -> dict:
@@ -1724,8 +1760,11 @@ def _fb_restore(ip: str, user: str, pw: str, params: dict) -> dict:
             "Stefan fragen; nur nach seinem ausdruecklichen Ja erneut mit confirmed=true.")}
     src = meta.get("kennwort", "")
     stored = _creds_for(ip).get("fritzbox", {}).get("backupPass")
+    saved_pw, _hint = _fb_backup_password(ip, path)
     if params.get("password"):
         export_pw = str(params["password"])
+    elif saved_pw and _fb_backup_meta(path, with_secret=True).get("kennwort_enc"):
+        export_pw = saved_pw                      # genau das Kennwort dieser Sicherung
     elif src == "angegeben":
         return {"ok": False, "error": "Diese Sicherung wurde mit einem eigens genannten Kennwort erstellt — "
                                       "Stefan muss es fuer das Wiederherstellen angeben (password)."}
@@ -1878,6 +1917,8 @@ def _do_fritzbox(action: str, params: dict) -> dict:
         return _fb_backup_delete(params)
     if action == "fritzbox.backup_get":
         return _fb_backup_get(params)
+    if action == "fritzbox.backup_password":     # nur fuers Diagnostic (Brain sperrt es)
+        return _fb_backup_pw_action(ip, params)
     fb = _creds_for(ip).get("fritzbox", {})
     user = str(params.get("user") or fb.get("user") or "")
     pw = str(params.get("pass") or params.get("password") or fb.get("pass") or "")

xtts/voxtral/bridge.py

@@ -327,6 +327,7 @@ class StreamSession:
     last_speech_check_at: float = 0.0  # Drossel fuer den Silero-Speech-Endpoint
     noise_floor: float = 0.0
     closed: bool = False
+    discard: bool = False      # stream_end mit reason "cancel:*" → NICHT transkribieren
     endpoint_sent: bool = False
     # Einmaliges "Sprache erkannt"-Signal an die App gesendet? Voxtral schickt
     # keine Live-Partials, aber der App-No-Speech-Watchdog wartet auf ein
@@ -396,10 +397,12 @@ class SessionManager:
         sess.last_chunk_at = time.time()
         return True
 
-    def end_session(self, request_id: str) -> None:
+    def end_session(self, request_id: str, reason: str = "") -> None:
         sess = self._sessions.get(request_id)
         if sess is not None:
             sess.closed = True
+            if str(reason).startswith("cancel"):
+                sess.discard = True        # Muelleimer in der App: verwerfen
 
     def drop(self, request_id: str) -> None:
         self._sessions.pop(request_id, None)
@@ -620,6 +623,9 @@ class SessionManager:
         # Schwelle (voiced==0 = gar keine Stimme), damit ein kurzes bewusstes Wort
         # ('ja', 'stopp') am Aufnahme-Button noch durchgeht, echte Stille aber nicht.
         _min_voiced = STREAM_MIN_VOICED_FRAMES if reason != "stream_end" else 1
+        if sess.discard:
+            reason = "cancelled"
+            _min_voiced = 10 ** 9           # verworfen: nie transkribieren, leerer Text
         if sess.voiced_frames < _min_voiced:
             logger.info("Stream %s: no-speech (voiced_frames=%d<%d, reason=%s) — leeres Endpoint",
                         sess.request_id[:8], sess.voiced_frames, _min_voiced, reason)
@@ -810,7 +816,7 @@ async def run_loop(sessions: SessionManager) -> None:
                     elif mtype == "stt_audio_chunk":
                         sessions.feed_chunk(payload)
                     elif mtype == "stt_stream_end":
-                        sessions.end_session(payload.get("requestId", ""))
+                        sessions.end_session(payload.get("requestId", ""), payload.get("reason", ""))
                     elif mtype == "stt_transcribe_blob":
                         # One-Shot-Transkription eines PCM-Schnipsels (kein Live-
                         # Stream) — fuer die Wake-Wort-Bestaetigung: die App schickt

xtts/whisper/bridge.py

@@ -390,6 +390,7 @@ class StreamSession:
     voice_rms_min: float = STREAM_VOICE_RMS_MIN
     voice_rms_max: float = STREAM_VOICE_RMS_MAX
     closed: bool = False       # nach stream_end gesetzt
+    discard: bool = False      # stream_end mit reason "cancel:*" → NICHT transkribieren
     endpoint_sent: bool = False  # Endpoint nur einmal feuern
     # Speaker-ID Gating: bei aktiviertem Fingerprint pruefen wir die ersten
     # ~1.5s der Aufnahme. Bei mismatch wird die Session sofort beendet mit
@@ -483,13 +484,16 @@ class SessionManager:
         session.last_chunk_at = time.time()
         return True
 
-    def end_session(self, request_id: str) -> Optional[StreamSession]:
+    def end_session(self, request_id: str, reason: str = "") -> Optional[StreamSession]:
         """Markiert Session als geschlossen. Der Endpointer-Loop macht das
-        Final-Transcribe + Cleanup."""
+        Final-Transcribe + Cleanup. reason "cancel:*" (z.B. Muelleimer in der
+        App) = verwerfen: kein Transcribe, leerer Text — nichts geht an ARIA."""
         session = self._sessions.get(request_id)
         if session is None:
             return None
         session.closed = True
+        if str(reason).startswith("cancel"):
+            session.discard = True
         return session
 
     def drop(self, request_id: str) -> None:
@@ -807,6 +811,10 @@ class SessionManager:
         if sess.partial_task is not None and not sess.partial_task.done():
             sess.partial_task.cancel()
         audio = pcm_s16le_to_float32(bytes(sess.pcm_buffer))
+        if sess.discard:
+            logger.info("Stream %s: verworfen (cancel) — kein Transcribe", sess.request_id[:8])
+            audio = audio[:0]
+            reason = "cancelled"
         if audio.size == 0:
             logger.info("Stream %s: leere Audio-Daten — final text leer", sess.request_id[:8])
             final_text = ""
@@ -1080,7 +1088,7 @@ async def run_loop(runner: WhisperRunner, sessions: SessionManager) -> None:
                                     req_id[:8], payload.get("reason", ""))
                         await _debug_log(ws, "stream.end",
                             f"received id={req_id[:12]} reason={payload.get('reason', '')}")
-                        sessions.end_session(req_id)
+                        sessions.end_session(req_id, payload.get("reason", ""))
 
                     elif mtype == "voice_id_status_request":
                         req_id = payload.get("requestId", "")