release: bump version to 0.1.2.6

README: Trigger-Tab in Diagnostic-Tabs-Listen, App-Feature
"GPS-Tracking (kontinuierlich)". issue.md: neuer Block
"Triggers-System (Phase B Punkt 5)" + 8 frische Bug-Fixes
oben (agent_activity-Haenger, Such-Scroll, STT-Bubble-Timing,
Diagnostic Brain-Antworten, Brain-Card-Live-Status, App-Chat-Sync,
Konversation-Reset-Doppelschlag, OpenClaw-Ghost-IDs).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -9,15 +9,19 @@
 .env.*
 !.env.example
 !.env.*.example
-aria-data/config/*.env
-!aria-data/config/*.env.example
-!aria-data/config/openclaw.env
 
-# ── ARIAs Gedächtnis (nur per tar gesichert) ────
+# Privater User-Profile-Snippet (Tool-Stack, interne URLs) —
-aria-data/brain/
+# liegt jetzt in brain-import/ (frueher aria-data/config/USER.md).
+# USER.md.example ist Repo-Inhalt, USER.md lokal selbst anlegen.
+aria-data/brain-import/USER.md
 
-# ── Stimmen (große Binärdateien) ─────────────────
+# ── ARIAs Gedächtnis (Vector-DB, Skills, Models) ──
-aria-data/voices/
+# Backup via Diagnostic → Gehirn-Export (tar.gz), nicht via Git.
+aria-data/brain/data/
+aria-data/brain/qdrant/
+
+# Diagnostic-State (aktive Session etc.)
+aria-data/config/diag-state/
 
 # ── Node / npm ──────────────────────────────────
 node_modules/
@@ -46,7 +50,6 @@ desktop/dist/
 __pycache__/
 *.pyc
 *.pyo
-bridge/__pycache__/
 
 # ── macOS ────────────────────────────────────────
 .DS_Store

README.md

@@ -57,38 +57,44 @@ ARIA hat zwei Rollen:
 │  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
 │  │  [proxy]    claude-max-api-proxy Container        │    │
 │  │             Claude Max Sub → lokale API           │    │
-│  │             Port 3456, mit sed-Patches fuer       │    │
-│  │             Tool-Permissions + Host-Binding       │    │
 │  │                                                   │    │
-│  │  [aria]     OpenClaw Container (aria-core)        │    │
+│  │  [qdrant]   Vector-DB fuer ARIAs Gedaechtnis     │    │
-│  │             Gateway, Sessions, Memory, Skills     │    │
+│  │             Bind-Mount: aria-data/brain/qdrant/  │    │
-│  │             Liest BOOTSTRAP.md + AGENT.md         │    │
+│  │                                                   │    │
+│  │  [brain]    ARIA Agent + Memory Container         │    │
+│  │             FastAPI auf Port 8080                 │    │
+│  │             Eigener Agent-Loop, Skills,           │    │
+│  │             Vector-Memory, SSH-Zugriff zur VM     │    │
+│  │             Bind-Mount: aria-data/brain/data/    │    │
 │  │                                                   │    │
 │  │  [bridge]   ARIA Voice Bridge Container           │    │
-│  │             Wake-Word (lokales Mikro auf VM)       │    │
+│  │             Wake-Word, STT, TTS-Forwarding        │    │
-│  │             STT primaer remote (Gamebox-Whisper)   │    │
+│  │             Spricht mit Brain via HTTP/8080       │    │
-│  │             Fallback: lokales faster-whisper (CPU) │    │
-│  │             TTS via F5-TTS auf Gamebox             │    │
-│  │             Bruecke: App <> RVS <> Bridge <> ARIA │    │
 │  │                                                   │    │
 │  │  [diagnostic] Selbstcheck-UI + Einstellungen      │    │
-│  │               Gateway + RVS + Proxy Status        │    │
+│  │               Port 3001 (im Netzwerk der Bridge)  │    │
-│  │               Chat, Sessions, Login, Logs         │    │
+│  │               Chat, Gehirn, Dateien, Logs         │    │
 │  └──────────────────┬──────────────────────────────┘    │
 │                     │ Volume Mount                       │
 │                     ▼                                    │
 │  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
-│  │  ./aria-data/  — Ein tar = vollstaendiges Backup  │    │
+│  │  ./aria-data/  — Konfiguration + SSH-Keys         │    │
+│  │  ./aria-data/brain/ — Vector-DB + Skills (gitignored)│
+│  │  Backup via Diagnostic → "Gehirn-Export" (tar.gz) │    │
 │  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
 └─────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
+> OpenClaw (frueher `aria-core`) ist abgerissen — ARIA laeuft jetzt mit eigenem Agent-Framework im
+> `aria-brain` Container. Eigene Tools, Skills, Vector-Memory statt Sessions. Letzter OpenClaw-Stand
+> ist als Git-Tag `v0.1.2.0` archiviert.
+
 **Vier separate Deployments:**
 
 | Was | Wo | Wie |
 |-----|----|-----|
 | RVS | Rechenzentrum | `cd rvs && docker compose up -d` |
-| ARIA Core | Debian 13 VM | `docker compose up -d && ./aria-setup.sh` |
+| ARIA Brain/Bridge/Diagnostic | Debian 13 VM | `./init.sh && ./aria-setup.sh && docker compose up -d` |
 | Gamebox-Stack (F5-TTS + Whisper) | Gamebox (GPU) | `cd xtts && docker compose up -d` |
 | Android App | Stefans Handy | APK installieren (Auto-Update via RVS) |
 
@@ -114,12 +120,12 @@ apt install -y docker.io docker-compose-plugin git curl jq
 git clone git@gitea.hackersoft.de:aria/aria.git ~/ARIA-AGENT
 cd ~/ARIA-AGENT
 cp .env.example .env
+bash init.sh    # legt USER.md aus Vorlage an (idempotent, schadet nicht)
 ```
 
 `.env` Datei editieren (Details siehe `.env.example`):
 ```bash
-# Gateway-Auth: Alle Services die mit aria-core reden brauchen diesen Token
+# Auth-Token: Alle ARIA-Services nutzen ihn fuer interne Auth
-# Diagnostic, Bridge, App nutzen ihn fuer den WebSocket-Handshake
 ARIA_AUTH_TOKEN=        # openssl rand -hex 32
 
 # RVS-Verbindung: Hostname + Port deines Rendezvous-Servers
@@ -128,17 +134,18 @@ RVS_PORT=443
 RVS_TLS=true
 RVS_TLS_FALLBACK=true
 
-# Pairing-Token: Verbindet App, Bridge, Diagnostic und XTTS im gleichen RVS-Room
+# Pairing-Token: Verbindet App, Bridge, Diagnostic und Gamebox im gleichen RVS-Room
 # MUSS auf allen Geraeten identisch sein (ARIA-VM, Gaming-PC, App)
-# Wird von generate-token.sh automatisch generiert und eingetragen
 RVS_TOKEN=              # ./generate-token.sh
-
-# Optional: SSH-Host des RVS-Servers fuer Auto-Update (z.B. root@aria-rvs)
-RVS_UPDATE_HOST=
 ```
 
+Alle anderen Einstellungen (Stimmen, Modi, Wake-Word, F5-TTS-Tuning) leben in
+`/shared/config/runtime.json` und werden ueber die Diagnostic-UI gepflegt — nicht
+in der `.env`. Komplett-Reset jederzeit moeglich via "🗑 ALLES löschen" im
+Diagnostic-Einstellungen-Tab.
+
 **Zwei Tokens, zwei Zwecke:**
-- **ARIA_AUTH_TOKEN**: Authentifizierung am OpenClaw Gateway (aria-core). Wer diesen Token hat, kann ARIA Befehle geben.
+- **ARIA_AUTH_TOKEN**: Interner Auth-Token zwischen ARIAs Containern.
 - **RVS_TOKEN**: Pairing-Token fuer den Rendezvous-Server. Alle Geraete mit dem gleichen Token landen im gleichen "Room" und koennen kommunizieren. Die App bekommt diesen Token per QR-Code.
 
 ### 2. Claude CLI einloggen (Proxy-Auth)
@@ -156,48 +163,24 @@ claude login
 **Wichtig:** Der Ordner `~/.claude/` (nicht `~/.config/claude/`!) wird als Volume
 in den Proxy gemountet. Die Credentials ueberleben Container-Restarts.
 
-### 3. Voice Bridge konfigurieren
+### 3. SSH-Key fuer aria-wohnung generieren + RVS-Token + Container
 
 ```bash
-cp aria-data/config/aria.env.example aria-data/config/aria.env
+# SSH-Key fuer den Zugriff von ARIA auf die VM (aria-wohnung)
-# Bei Bedarf anpassen (Whisper-Modell als Fallback, Sprache, Wake-Word)
+./aria-setup.sh
-```
 
-STT laeuft primaer auf der Gamebox (faster-whisper auf GPU), TTS ausschliesslich
+# RVS-Token generieren — schreibt RVS_TOKEN in .env, zeigt QR-Code
-ueber F5-TTS auf der Gamebox — siehe Abschnitt "Gamebox-Stack — F5-TTS + Whisper"
-weiter unten.
-
-### 5. RVS-Token generieren & Container starten
-
-```bash
-# Token generieren — schreibt RVS_TOKEN in .env, zeigt QR-Code
 ./generate-token.sh
 
 # Alle Container starten
 docker compose up -d
 ```
 
-### 6. ARIA Setup ausfuehren (einmalig!)
+`aria-setup.sh` generiert den ed25519-Key in `aria-data/ssh/` und traegt den
+Public-Key in `/root/.ssh/authorized_keys` ein (Script laeuft als root auf der VM
+aria-wohnung). Brain + Proxy nutzen den gleichen Key.
 
-```bash
+### 4. App verbinden
-./aria-setup.sh
-```
-
-Dieses Script ist **essentiell** — es macht:
-1. Wartet bis aria-core laeuft
-2. Fixt Volume-Permissions (Docker → node User)
-3. Schreibt `openclaw.json` (Proxy-Provider, Model-Config, Timeout 900s)
-4. Setzt exec-approvals Wildcard (Tool-Ausfuehrung im headless-Modus)
-5. Generiert SSH-Key fuer VM-Zugriff (`aria-data/ssh/`)
-6. Fixt SSH-Permissions im Container
-7. Startet aria-core neu
-
-**SSH-Key auf der VM eintragen** (wird vom Script angezeigt):
-```bash
-cat ~/ARIA-AGENT/aria-data/ssh/id_ed25519.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
-```
-
-### 7. App verbinden
 
 App oeffnen → QR-Code scannen → "ARIA, hoerst du mich?"
 
@@ -205,20 +188,21 @@ Der QR-Code enthaelt: Host, Port, Token, TLS-Flag — einmal scannen, nie wieder
 
 Bestehendes Token nochmal als QR anzeigen: `./generate-token.sh show`
 
-### 8. Diagnostic pruefen
+### 5. Diagnostic pruefen
 
 ```bash
 # Im Browser:
 http://<VM-IP>:3001
 ```
 
-Die Diagnostic-UI zeigt:
+Die Diagnostic-UI hat sechs Top-Tabs:
-- Gateway-Verbindung (gruener Punkt = OK)
+
-- RVS-Verbindung
+- **Main** — Live-Chat-Test, Status (Brain / RVS / Proxy), End-to-End-Trace
-- Proxy-Status + Claude Login
+- **Gehirn** — Memory-Verwaltung (Vector-DB), Token/Call-Metrics (Subscription-Quota), Bootstrap & Migration, Komplett-Gehirn Export/Import
-- Chat-Test (direkt an ARIA schreiben)
+- **Skills** — Liste mit Logs, Run, Activate/Deactivate, Export/Import als tar.gz
-- Session-Verwaltung
+- **Trigger** — Timer + Watcher anlegen/anzeigen/loeschen, Live-Variablen-Anzeige (disk_free, current_lat, hour_of_day, …), near(lat, lon, m) als Condition-Funktion
-- Container-Logs
+- **Dateien** — alle Dateien aus `/shared/uploads/` mit Multi-Select, Bulk-Download (ZIP) + Bulk-Delete
+- **Einstellungen** — Reparatur (Container-Restart), Wipe, Sprachausgabe, Whisper, Sprachmodell, Runtime-Config, App-Onboarding (QR), Komplett-Reset
 
 ---
 
@@ -226,7 +210,7 @@ Die Diagnostic-UI zeigt:
 
 Der Proxy ist das Herzsttueck: Er macht aus der Claude Max Subscription eine lokale API.
 
-**Ablauf:** `OpenClaw (aria-core) → HTTP → claude-max-api-proxy → Claude Code CLI (--print) → Anthropic API`
+**Ablauf:** `aria-brain → HTTP → claude-max-api-proxy → Claude Code CLI (--print) → Anthropic API`
 
 Der Proxy-Container (`node:22-alpine`) installiert bei jedem Start:
 - `@anthropic-ai/claude-code` — Claude Code CLI
@@ -247,52 +231,34 @@ Danach werden per `sed` vier Patches angewendet:
 
 ## Konfigurationsdateien
 
-### aria-data/config/
+### aria-data/
 
-| Datei | Zweck | Gemountet als |
+| Pfad | Zweck |
-|-------|-------|---------------|
+|------|-------|
-| `BOOTSTRAP.md` | ARIAs System-Prompt: Identitaet, Sicherheitsregeln, Tool-Freigaben, Infrastruktur | `BOOTSTRAP.md` + `CLAUDE.md` im Workspace |
+| `.env` | Tokens (ARIA_AUTH_TOKEN, RVS_TOKEN, RVS_HOST) — minimal, alles andere lebt in der DB |
-| `AGENT.md` | ARIAs Persoenlichkeit, Tool-Freigaben, Arbeitsprinzipien | `AGENT.md` im Workspace |
+| `aria-data/ssh/` | SSH-Key fuer den Zugriff auf aria-wohnung (Brain + Proxy teilen den Key) |
-| `USER.md` | Stefans Praeferenzen, Kommunikationsstil | `USER.md` im Workspace |
+| `aria-data/brain/qdrant/` | Vector-DB-Storage (Bind-Mount, gitignored) |
-| `openclaw.env` | OpenClaw Container-Environment | `.env` im Workspace |
+| `aria-data/brain/data/` | Skills, Embedding-Modell-Cache (Bind-Mount, gitignored) |
-| `aria.env` | Voice Bridge Konfiguration (Whisper, Stimmen) | `/config/aria.env` in Bridge |
+| `aria-data/brain-import/` | `AGENT.md`, `USER.md.example`, `TOOLING.md.example` — Quelle fuer den initialen Memory-Import in die Vector-DB |
+| `aria-data/config/diag-state/` | Diagnostic State (z.B. zuletzt aktive Session) |
 
-**BOOTSTRAP.md** ist die wichtigste Datei — sie definiert:
+### /shared/config/ (im aria-shared Volume)
-- Wer ARIA ist (Name, Rolle, Persoenlichkeit)
-- Sicherheitsregeln (kein ClawHub, Prompt Injection abwehren)
-- Tool-Freigaben (alle Claude Code Tools: WebFetch, Bash, etc.)
-- SSH-Zugriff auf aria-wohnung (VM)
-- Gedaechtnis-System
 
-### openclaw.json (via aria-setup.sh)
+| Datei | Zweck |
+|-------|-------|
+| `voice_config.json` | TTS-Engine, geclonte Stimme, Whisper-Modell, F5-TTS-Tuning |
+| `runtime.json` | Token + RVS-Override + Whisper-Sprache (durch Diagnostic gepflegt) |
+| `highlight_triggers.json` | Highlight-Trigger-Woerter |
+| `chat_backup.jsonl` | Append-only Chat-Log (Quelle fuer die Chat-History in Diagnostic) |
 
-Wird von `aria-setup.sh` in den Container geschrieben:
+`voice_config.json` + `highlight_triggers.json` lassen sich via Diagnostic →
-```json
+"Sprachausgabe" als Bundle exportieren/importieren.
-{
-  "agents": {
-    "defaults": {
-      "model": { "primary": "proxy/claude-sonnet-4" },
-      "timeoutSeconds": 900,
-      "maxConcurrent": 4
-    }
-  },
-  "models": {
-    "providers": {
-      "proxy": {
-        "api": "openai-completions",
-        "baseUrl": "http://proxy:3456/v1",
-        "apiKey": "not-needed"
-      }
-    }
-  },
-  "tools": { "profile": "full" },
-  "messages": { "ackReactionScope": "all" }
-}
-```
 
-**timeoutSeconds: 900** (15 Min) — notwendig weil jede Anfrage einen neuen
+### Backup / Reset
-`claude --print` Prozess spawnt (Cold Start). Bei Tool-Nutzung (WebFetch, Bash)
+
-braucht ARIA mehrere API-Roundtrips.
+- **Gehirn-Backup**: Diagnostic → Gehirn → "⬇ Export herunterladen" — komplettes Brain (Memories + Skills + Qdrant-DB) als `.tar.gz`
+- **Stimmen-Backup**: pro Stimme ein `.tar.gz` (Diagnostic → Sprachausgabe → ⬇ pro Stimme); Import via Upload-Button
+- **Komplett-Reset**: Diagnostic → Einstellungen → "🗑 ALLES löschen" — Memory + Stimmen + Settings weg; `.env` + SSH-Keys bleiben
 
 ---
 
@@ -303,14 +269,14 @@ auf der Gamebox.
 
 **Nachrichtenfluss:**
 ```
-Text:   App → RVS → Bridge → chat.send → aria-core
+Text:   App → RVS → Bridge → aria-brain (HTTP)
 Audio:  App → RVS → Bridge → stt_request (RVS) → whisper-bridge (Gamebox)
-                          → stt_response → Bridge → chat.send → aria-core
+                          → stt_response → Bridge → aria-brain
         Fallback bei Timeout: lokales faster-whisper (CPU)
-Datei:  App → RVS → Bridge → /shared/uploads/ → chat.send (mit Pfad) → aria-core
+Datei:  App → RVS → Bridge → /shared/uploads/ → aria-brain (mit Pfad)
 
-aria-core → Antwort → Gateway → Diagnostic → RVS → App
+aria-brain → Antwort → Bridge → RVS → App
-                              → Bridge → xtts_request (RVS) → f5tts-bridge
+                              → xtts_request (RVS) → f5tts-bridge
                               → audio_pcm Stream → RVS → App AudioTrack
 ```
 
@@ -342,34 +308,26 @@ aria-core → Antwort → Gateway → Diagnostic → RVS → App
 
 ## Diagnostic — Selbstcheck-UI und Einstellungen
 
-Erreichbar unter `http://<VM-IP>:3001`. Teilt das Netzwerk mit aria-core.
+Erreichbar unter `http://<VM-IP>:3001`. Teilt das Netzwerk mit der Bridge.
 
-### Features
+### Tabs
 
-- **Status-Karten**: Gateway (Handshake), RVS (TLS-Fallback), Proxy (Auth)
+- **Main**: Brain/RVS/Proxy-Status, Chat-Test, "ARIA denkt..."-Indikator, End-to-End-Trace, Container-Logs
-- **Disk-Voll Banner**: Rotes Overlay wenn die VM-Disk knapp wird, mit copy-baren Cleanup-Befehlen (safe + aggressiv)
+- **Gehirn**: Memory-Browser (Vector-DB), Suche + Filter, Edit/Add/Delete, Konversation-Status mit Destillat-Trigger, **Token/Call-Metrics mit Subscription-Quota-Tracking**, Bootstrap & Migration (3 Wiederherstellungs-Wege), Gehirn-Export/Import (tar.gz). Info-Buttons (ℹ) ueberall mit Modal-Erklaerung.
-- **Chat-Test**: Nachrichten direkt an ARIA senden (Gateway oder via RVS), Vollbild-Modus
+- **Skills**: Liste aller Skills mit Logs pro Run, Activate/Deactivate, Export/Import als tar.gz, "von ARIA"-Badge fuer selbst gebaute
-- **"ARIA denkt..." Indikator**: Zeigt live was ARIA gerade tut (Denken, Tool, Schreiben)
+- **Trigger**: passive Aufweck-Quellen. **Timer** (einmalig, ISO-Timestamp) + **Watcher** (recurring, mit Condition + Throttle). Liste aktiver Trigger + Logs pro Feuer-Event. Modal mit Type-Dropdown, Live-Anzeige aller verfuegbaren Condition-Variablen (`disk_free_gb`, `hour_of_day`, `current_lat/lon`, `last_user_message_ago_sec`, …) und Condition-Funktionen (`near(lat, lon, m)` fuer GPS-Geofencing). Sicherer Condition-Parser via Python `ast` (Whitelist, kein `eval`).
-- **Abbrechen-Button**: Stoppt laufende Anfragen + doctor --fix
+- **Dateien**: Browser fuer `/shared/uploads/` mit Multi-Select + "Alle markieren" + Bulk-Download (ZIP bei 2+) + Bulk-Delete. Live-Update der Chat-Bubbles beim Delete.
-- **Session-Verwaltung**: Sessions auflisten, wechseln, erstellen, loeschen, als Markdown exportieren (⬇ Button)
+- **Einstellungen**: Reparatur (Container-Restart fuer Brain/Bridge/Qdrant), Komplett-Reset, Betriebsmodi, Sprachausgabe + Voice-Cloning + F5-TTS-Tuning + Voice Export/Import, Whisper, Sprachmodell (brainModel), Onboarding-QR, App-Cleanup
-- **Chat-History**: Wird beim Laden und Session-Wechsel angezeigt (read-only aus JSONL)
+
-- **TTS-Diagnose Tab**: Stimmen testen, Status pruefen, Fehler anzeigen
+### Was zusaetzlich noch drin steckt
-- **Einstellungen**: TTS aktiv-Toggle, F5-TTS-Voice (gecloned), Betriebsmodi, Whisper-Modell (tiny…large-v3, Hot-Reload auf der Gamebox)
+
-- **Voice-Status**: Beim Wechsel der globalen Stimme zeigt ein Status-Text "Lade…" → "bereit (X.Ys)" — getriggert ueber `voice_preload`/`voice_ready`
+- **Disk-Voll Banner** mit copy-baren Cleanup-Befehlen (safe + aggressiv)
-- **Voice Cloning**: Audio-Samples hochladen, Referenz-Text wird automatisch via Whisper transkribiert
+- **Token/Call-Metrics**: pro Claude-Call ein Eintrag in `/data/metrics.jsonl` mit ts + Token-Schaetzung. Gehirn-Tab zeigt 1h/5h/24h/30d-Aggregat plus Progress-Bar gegen Plan-Limit (Pro / Max 5x / Max 20x / Custom). Warn-Schwelle 80%, kritisch 90%.
+- **Voice Cloning**: Audio-Samples hochladen, Whisper transkribiert den Ref-Text automatisch
+- **Voice Export/Import**: einzelne Stimmen als `.tar.gz` zwischen Gameboxen mitnehmen
+- **Settings Export/Import**: `voice_config.json` + `highlight_triggers.json` als JSON-Bundle
 - **Claude Login**: Browser-Terminal zum Einloggen in den Proxy
-- **Core Terminal**: Shell in aria-core (openclaw CLI)
+- **SSH Terminal**: direkter SSH-Zugang zu aria-wohnung
-- **Container-Logs**: Echtzeit-Logs aller Container (gefiltert nach Tab + Pipeline)
-- **SSH Terminal**: Direkter SSH-Zugang zu aria-wohnung
-- **Watchdog**: Erkennt stuck Runs (2min Warnung → 5min doctor --fix → 8min Container-Restart)
-
-### Session-Verwaltung
-
-Die in der Diagnostic gewaehlte Session gilt **global** — Bridge und App nutzen
-dieselbe Session. Die aktive Session wird unter `/data/active-session` persistiert
-und ueberlebt Container-Restarts.
-
-API-Endpoint fuer andere Services: `GET http://localhost:3001/api/session`
 
 ---
 
@@ -378,10 +336,13 @@ API-Endpoint fuer andere Services: `GET http://localhost:3001/api/session`
 ### Features
 
 - Text-Chat mit ARIA
-- **Sprachaufnahme**: Push-to-Talk (halten) oder Tap-to-Talk (tippen, Auto-Stop bei Stille)
+- **Sprachaufnahme**: Tap-to-Talk (tippen startet, tippen stoppt, Auto-Stop bei Stille via VAD)
 - **Gespraechsmodus** (Ohr-Button): Nach jeder ARIA-Antwort startet automatisch die Aufnahme — wie ein natuerliches Gespraech hin und her
 - **Wake-Word** (on-device, openWakeWord ONNX): "Hey Jarvis", "Alexa", "Hey Mycroft", "Hey Rhasspy" — Mikrofon hoert passiv mit, Konversation startet beim Schluesselwort. Komplett on-device via ONNX Runtime, kein API-Key, kein Cloud-Roundtrip, Audio verlaesst das Geraet nicht.
-- **VAD (Voice Activity Detection)**: Konfigurierbare Stille-Toleranz (1.0–8.0s, Default 2.8s) bevor Auto-Stop greift. Max-Aufnahme 120s.
+- **VAD (Voice Activity Detection)**: Adaptive Schwelle (Baseline aus ersten 500ms Mic-Pegel + 6dB Offset). Konfigurierbare Stille-Toleranz (1.0–8.0s, Default 2.8s) bevor Auto-Stop greift. Max-Aufnahme einstellbar (1–30 min, Default 5 min)
+- **Barge-In**: Wenn du waehrend ARIAs Antwort eine neue Sprach-/Text-Nachricht reinschickst, wird sie unterbrochen + bekommt den Hint "das ist eine Korrektur"
+- **Wake-Word waehrend TTS**: Du kannst "Computer" sagen waehrend ARIA noch redet — AcousticEchoCanceler verhindert dass ARIAs eigene Stimme das Wake-Word triggert
+- **Anruf-Pause + Auto-Resume**: TTS verstummt bei klassischem Anruf oder VoIP-Call (WhatsApp/Signal/Discord). Nach dem Auflegen geht ARIA von der **genauen Stelle** weiter wo sie unterbrochen wurde — die App misst die Position vom Wiedergabe-Anfang und nutzt den WAV-Cache der Antwort
 - **Speech Gate**: Aufnahme wird verworfen wenn keine Sprache erkannt
 - **STT (Speech-to-Text)**: 16kHz mono → Bridge → Gamebox-Whisper (CUDA) → Text im Chat. Fast in Echtzeit.
 - **"ARIA denkt..." Indicator**: Zeigt live den Status vom Core (Denken, Tool, Schreiben) + Abbrechen-Button
@@ -394,10 +355,15 @@ API-Endpoint fuer andere Services: `GET http://localhost:3001/api/session`
 - **Mehrere Anhaenge**: Bilder + Dateien sammeln, Text hinzufuegen, dann zusammen senden
 - **Paste-Support**: Bilder aus Zwischenablage einfuegen (Diagnostic)
 - **Anhaenge**: Bridge speichert in Shared Volume, ARIA kann darauf zugreifen, Re-Download ueber RVS
-- **Einstellungen**: TTS-aktiv, F5-TTS-Voice, Pre-Roll-Buffer, Stille-Toleranz, Speicherort, Auto-Download, GPS
+- **Einstellungen**: TTS-aktiv, F5-TTS-Voice, Pre-Roll-Buffer, Stille-Toleranz, Speicherort, Auto-Download, GPS, Verbose-Logging
 - **Auto-Update**: Prueft beim Start + per Button auf neue Version, Download + Installation ueber RVS (FileProvider)
-- GPS-Position (optional)
+- GPS-Position (optional, mit Runtime-Permission-Request) — wird in jeden Chat/Audio-Payload mitgegeben und ist in Diagnostic als Debug-Block einblendbar
+- **GPS-Tracking (kontinuierlich)**: Toggle in Settings → Standort. Wenn aktiv, pushed die App alle ~15s bzw. ab 30m Bewegung ein `location_update` an die Bridge — Voraussetzung damit Watcher mit `near(lat, lon, m)` (z.B. Blitzer-Warner, Ankunft-Erinnerungen) ueberhaupt feuern koennen. ARIA selbst kann das Tracking via `request_location_tracking`-Tool an-/ausschalten und tut das automatisch wenn sie einen GPS-Watcher anlegt
 - QR-Code Scanner fuer Token-Pairing
+- **ARIA-Dateien empfangen**: Wenn ARIA eine PDF/Bild/Markdown/ZIP fuer dich erstellt (Marker `[FILE: /shared/uploads/aria_*]` in der Antwort), erscheint sie als eigene Anhang-Bubble. Tippen → wird via RVS geladen + mit Android-Intent-Picker geoeffnet (PDF-Viewer, Bildbetrachter, Standard-App). Inline-Bilder aus Markdown-`![alt](url)`-Syntax werden direkt unter dem Text gerendert (PNG/JPG via Image, SVG via react-native-svg)
+- **Vollbild mit Pinch-Zoom**: Bilder im Vollbild-Modal sind pinch-zoombar (1x..5x), 1-Finger-Pan wenn gezoomt, Doppel-Tap toggelt 1x↔2.5x — alles ohne externe Lib
+- **Container-Restart-Buttons** (Settings → Reparatur): aria-bridge / aria-brain / aria-qdrant gezielt neu starten (jeweils ~5s Downtime). Geht ueber RVS → Bridge → Diagnostic → Docker-Socket-API.
+- **Cache-Cleanup**: Beim App-Start werden orphane TTS-WAVs aus dem Cache geraeumt. Plus Settings-Buttons "TTS-Cache leeren", "Update-Cache leeren", "Anhang-Cache leeren"
 
 ### Wake-Word (openWakeWord, on-device)
 
@@ -415,7 +381,7 @@ Community-Modelle stammen aus [fwartner/home-assistant-wakewords-collection](htt
 **Bedienung:**
 - App → **Einstellungen** → **Wake-Word** → gewuenschtes Keyword waehlen → **Speichern + Aktivieren**
 - **Ohr-Button (👂)** in der Statusleiste tippen → Wake-Word ist scharf, App hoert passiv mit
-- Wake-Word sagen → Symbol wechselt auf 🎙️, Konversation laeuft
+- Wake-Word sagen → Symbol wechselt auf 🎙️, **Bereit-Sound** (Ding-Dong, optional in Settings) + Toast "🎤 sprich jetzt" sobald das Mikro wirklich offen ist
 - Nach jeder ARIA-Antwort oeffnet sich das Mikro nochmal — Stille → zurueck zu 👂
 - Erneut tippen → Ohr aus (🔇)
 
@@ -505,18 +471,44 @@ Der Update-Flow:
 
 ```
 App (Mikrofon) → AAC/MP4 Aufnahme → Base64 → RVS → Bridge
-Bridge: FFmpeg (16kHz PCM) → Whisper STT → Text → aria-core
+Bridge: FFmpeg (16kHz PCM) → Whisper STT → Text → aria-brain
 Bridge: STT-Ergebnis → RVS → App (Placeholder wird durch transkribierten Text ersetzt)
-aria-core → Antwort → Bridge → XTTS (Gaming-PC) → PCM-Stream → RVS → App
+aria-brain → Antwort → Bridge → F5-TTS (Gaming-PC) → PCM-Stream → RVS → App
 App: AudioTrack MODE_STREAM (nahtlos), Cache als WAV pro Message
 ```
 
+### Audio-Verhalten in der App
+
+| Phase                        | Andere App (Spotify) | ARIA-Mikro              |
+|------------------------------|----------------------|-------------------------|
+| Idle / Ohr aus               | spielt frei          | aus                     |
+| Wake-Word lauscht (armed)    | spielt frei          | passiv (openWakeWord)   |
+| User-Aufnahme laeuft         | pausiert (EXCLUSIVE) | Recording               |
+| Aufnahme zu Ende             | resumed              | aus                     |
+| ARIA denkt/schreibt (~20s)   | spielt frei          | aus                     |
+| TTS startet                  | pausiert (DUCK)      | aus (oder barge)        |
+| TTS spielt (auch GPU-Pausen) | bleibt pausiert      | barge wenn Wake-Word    |
+| TTS zu Ende                  | nach 800ms resumed   | (Conversation-Window)   |
+| Eingehender Anruf (auch VoIP)| —                    | Mikro pausiert          |
+| Anruf vorbei (Auto-Resume)   | pausiert wieder       | aus                     |
+| Neue Frage waehrend Anruf    | —                    | (Resume verworfen)      |
+
+Mechanismen: Underrun-Schutz im PcmStreamPlayer (Stille-Fill in Render-
+Pausen), Conversation-Focus bei Wake-Word, Foreground-Service mit
+mediaPlayback|microphone, Anruf-Erkennung ueber TelephonyManager +
+AudioFocus-Loss-Listener mit Polling-Fallback (VoIP). Bei Anruf wird
+die Wiedergabe-Position gemerkt — nach dem Auflegen spielt ARIA ab
+der genauen Stelle weiter (oder verwirft das wenn der User waehrend
+des Telefonats per Text eine neue Frage gestellt hat). PcmPlayback-
+Finished-Event vom Native sorgt dafuer dass Spotify erst pausiert
+bleibt bis ARIA wirklich verstummt ist.
+
 ### Datei-Pipeline (Bilder & Anhaenge)
 
 ```
 App (Kamera/Dateimanager) → Base64 → RVS → Bridge
-Bridge: Speichert in /shared/uploads/ (Shared Volume, fuer aria-core sichtbar)
+Bridge: Speichert in /shared/uploads/ (Shared Volume, fuer aria-brain sichtbar)
-Bridge: chat.send → "Stefan hat ein Bild geschickt: foto.jpg — liegt unter /shared/uploads/..."
+Bridge: aria-brain → "Stefan hat ein Bild geschickt: foto.jpg — liegt unter /shared/uploads/..."
 ARIA: Kann Datei per Bash/Read-Tool oeffnen und analysieren
 ```
 
@@ -546,35 +538,34 @@ ist in den App-Einstellungen konfigurierbar.
 
 ## Datenverzeichnis — aria-data/
 
-Alles was ARIA weiss, kann und ist — liegt hier. Ein `tar` = vollstaendiges Backup.
-
 ```
 aria-data/
-├── brain/                          ← ARIAs Gedaechtnis (OpenClaw Memory)
+├── brain/                          ← ARIAs Gehirn — Bind-Mount, GITIGNORED
-│   ├── MEMORY.md                   ← Langzeitgedaechtnis
+│   ├── qdrant/                     ← Vector-DB Storage (Memories, Skills-Embeddings)
-│   └── memory/                     ← Tageslogbuecher
+│   └── data/                       ← Skills, Embedding-Modell-Cache
+│       └── skills/<name>/          ← Pro Skill ein Ordner mit Manifest, Code, venv
 │
-├── skills/                         ← ARIAs Faehigkeiten (selbst geschrieben!)
+├── brain-import/                   ← Quell-Dateien fuer den initialen Import in die DB
+│   ├── AGENT.md                    ← Persoenlichkeit (wird Memory-Punkte vom Typ identity/rule)
+│   ├── BOOTSTRAP.md
+│   ├── TOOLING.md.example
+│   └── USER.md.example
 │
 ├── config/
-│   ├── BOOTSTRAP.md                ← System-Prompt (Identitaet, Regeln, Tools)
-│   ├── AGENT.md                    ← Persoenlichkeit & Arbeitsprinzipien
-│   ├── USER.md                     ← Stefans Praeferenzen
-│   ├── openclaw.env                ← OpenClaw Environment
-│   ├── aria.env                    ← Voice Bridge Config
 │   └── diag-state/                 ← Diagnostic persistenter State
 │
-│   (im Shared Volume /shared/config/):
+└── ssh/                            ← SSH Keys (Brain + Proxy teilen sich)
-│   ├── voice_config.json           ← TTS-Einstellungen (Stimme, Speed, Engine)
+    ├── id_ed25519
-│   ├── highlight_triggers.json     ← Highlight-Trigger Woerter
+    ├── id_ed25519.pub
-│   └── chat_backup.jsonl           ← Nachrichten-Backup (on-the-fly)
+    └── config                      ← Host aria-wohnung
-│
-└── ssh/                            ← SSH Keys fuer VM-Zugriff
-    ├── id_ed25519                  ← Private Key (generiert von aria-setup.sh)
-    ├── id_ed25519.pub              ← Public Key (muss in VM authorized_keys!)
-    └── config                      ← SSH Config (Host aria-wohnung)
 ```
 
+`aria-data/brain/` (Vector-DB + Skills) ist gitignored — Backup laeuft ueber
+den Gehirn-Export-Button in der Diagnostic, nicht ueber Git.
+
+Settings im Shared Volume (`/shared/config/`): `voice_config.json`,
+`highlight_triggers.json`, `runtime.json`, `chat_backup.jsonl`.
+
 **Backup:**
 ```bash
 tar -czf aria-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz aria-data/
@@ -721,16 +712,15 @@ dem Cache wiederverwendet.
 
 ## Docker Volumes
 
-| Volume | Pfad im Container | Zweck |
+| Volume / Bind | Pfad im Container | Zweck |
-|--------|-------------------|-------|
+|---------------|-------------------|-------|
-| `openclaw-config` | `/home/node/.openclaw` | OpenClaw Config, Sessions, Auth |
+| `~/.claude` (bind) | `/root/.claude` (proxy) | Claude CLI Credentials |
-| `claude-config` | `/home/node/.claude` | Claude Code Settings, Permissions |
+| `./aria-data/ssh` (bind) | `/root/.ssh` (proxy, brain) | SSH-Keys fuer aria-wohnung |
-| `~/.claude` (bind) | `/root/.claude` (Proxy) | Claude CLI Credentials |
+| `./aria-data/brain/qdrant` (bind) | `/qdrant/storage` (qdrant) | Vector-DB Storage |
-| `./aria-data/ssh` (bind) | `/root/.ssh`, `/home/node/.ssh` | SSH Keys |
+| `./aria-data/brain/data` (bind) | `/data` (brain) | Skills + Embedding-Modell-Cache |
-| `./aria-data/brain` (bind) | `/home/node/.openclaw/workspace/memory` | Gedaechtnis |
+| `./aria-data/brain` (bind) | `/brain` (diagnostic) | Brain-Export/Import-Endpoints |
-| `./aria-data/skills` (bind) | `/home/node/.openclaw/workspace/skills` | Skills |
+| `aria-shared` | `/shared` (brain, bridge, proxy, diagnostic) | Datei-Austausch, Config, Uploads |
-| `aria-shared` | `/shared` (Core + Bridge + Proxy + Diag) | Datei-Austausch, Config, Uploads |
+| `./aria-data/config/diag-state` (bind) | `/data` (diagnostic) | Diagnostic persistenter State |
-| `./aria-data/config/diag-state` (bind) | `/data` (Diagnostic) | Persistenter State (aktive Session) |
 
 ---
 
@@ -759,22 +749,21 @@ docker compose down
 
 # Einzelnen Container neu bauen
 docker compose up -d --build diagnostic
-docker compose up -d --build bridge
+docker compose up -d --build bridge brain
 
 # Logs
 docker compose logs -f               # alle
-docker compose logs -f aria          # nur aria-core
+docker compose logs -f brain         # nur Agent + Memory
-docker compose logs -f proxy         # nur proxy
+docker compose logs -f qdrant        # nur Vector-DB
+docker compose logs -f bridge        # nur Voice-Bridge
+docker compose logs -f proxy         # nur Claude-Proxy
 
-# Setup wiederholen (nach Config-Aenderungen)
+# SSH-Test (Brain zu aria-wohnung)
-./aria-setup.sh
+docker exec aria-brain ssh aria-wohnung hostname
 
-# SSH-Test
+# Brain-API direkt testen
-docker exec aria-core ssh aria-wohnung hostname
+docker exec aria-brain curl localhost:8080/health
-
+docker exec aria-brain curl localhost:8080/memory/stats
-# Tool-Test
-# Neue Session in Diagnostic anlegen, dann:
-# "Wie wird das Wetter in Bremen?"
 ```
 
 ---
@@ -813,7 +802,7 @@ docker exec aria-core ssh aria-wohnung hostname
 - [x] SSH-Zugriff auf VM (aria-wohnung)
 - [x] Diagnostic Web-UI + Einstellungen
 - [x] Session-Verwaltung + Chat-History
-- [x] Stimmen-Einstellungen (Ramona/Thorsten, Speed, Highlight-Trigger) — durch XTTS v2 Voice Cloning ersetzt
+- [x] Stimmen-Einstellungen (frueher Piper Ramona/Thorsten, Highlight-Trigger) — durch XTTS, dann F5-TTS Voice Cloning ersetzt
 - [x] Piper komplett entfernt — nur noch XTTS v2 als TTS (Gaming-PC)
 - [x] Streaming TTS: PCM-Chunks direkt in AudioTrack, nahtlose Wiedergabe
 - [x] TTS satzweise fuer lange Texte
@@ -840,18 +829,53 @@ docker exec aria-core ssh aria-wohnung hostname
 - [x] Whisper STT auf die Gamebox ausgelagert (CUDA float16, fast Echtzeit)
 - [x] **F5-TTS ersetzt XTTS** — bessere Voice-Cloning-Qualitaet, Whisper-auto-transkribierter Referenz-Text
 - [x] Audio-Pause statt Ducking (TRANSIENT statt MAY_DUCK) + release-Timing fix
-- [x] VAD-Stille-Toleranz und Max-Aufnahme einstellbar (1-8s, 120s)
+- [x] VAD-Stille-Toleranz einstellbar (1-8s) + adaptive Mikro-Baseline + Max-Aufnahme einstellbar (1-30 min)
+- [x] Barge-In: User kann ARIA waehrend Antwort unterbrechen, aria-core bekommt Kontext-Hint
+- [x] Anruf-Pause + Auto-Resume: TTS verstummt bei Anruf, faehrt nach Auflegen ab der gemerkten Position fort (Date.now()-Tracking + WAV-Cache der Antwort)
+- [x] PcmPlaybackFinished-Event: AudioFocus wird erst released wenn AudioTrack wirklich durch ist — kein Spotify-mid-TTS mehr
+- [x] Edge-Case: neue Frage waehrend Telefonat verwirft pending Auto-Resume, neueste Antwort gewinnt
+- [x] Settings-Sub-Screens: 8 Kategorien statt langer Liste
+- [x] APK ABI-Split arm64-v8a: 35 MB statt 136 MB
+- [x] Sprachnachrichten-Bubble: audioRequestId statt Substring-Match — keine vertauschten Bubbles mehr bei parallelen Aufnahmen
+- [x] Bereit-Sound (Airplane Ding-Dong) wenn Mikro nach Wake-Word offen ist — akustische Bestaetigung, in Settings abschaltbar
+- [x] Wake-Word parallel zu TTS mit AcousticEchoCanceler — "Computer" sagen waehrend ARIA spricht stoppt sie und oeffnet Mikro
+- [x] GPS-Position mit Nachrichten mitsenden (Toggle in Settings) — ARIA nutzt sie nur bei standortbezogenen Fragen, im Chat sichtbar nur in ihrer Antwort
+- [x] Sprachnachrichten ohne STT-Result werden nach Timeout automatisch entfernt (skaliert mit Aufnahmedauer)
+- [x] Background Audio Service: TTS, Wake-Word-Lauschen + Aufnahme laufen auch bei minimierter App weiter (Foreground-Service mit mediaPlayback|microphone, dynamische Notification)
 - [x] Disk-Voll Banner in Diagnostic mit copy-baren Cleanup-Befehlen
 - [x] Wake-Word on-device via openWakeWord (ONNX Runtime, kein API-Key) + State-Icon
 
+### Phase A — Refactor: OpenClaw raus, eigenes Brain rein
+
+- [x] aria-brain Container-Skeleton (FastAPI, Qdrant, sentence-transformers)
+- [x] aria-core (OpenClaw) komplett abgerissen — Tag `v0.1.2.0` als Archiv
+- [x] Diagnostic: Gehirn-Tab (Memory Search/Filter, Add/Edit/Delete)
+- [x] Diagnostic: Gehirn-Export/Import als tar.gz
+- [x] Diagnostic: Datei-Manager (Liste, Suche, Download, Delete, Multi-Select + ZIP + Bulk-Delete)
+- [x] Diagnostic: Komplett-Reset (Wipe All)
+- [x] Diagnostic: Info-Buttons mit Modal-Erklaerungen (Status, Konversation, Memories, Bootstrap)
+- [x] App: Datei-Manager als Modal in den Einstellungen (mit Multi-Select + ZIP-Download)
+- [x] Voice Export/Import (einzelne Stimmen + F5/Whisper-Settings als Bundle)
+
+### Phase B — Brain mit Memory + Loop + Skills
+
+- [x] **Phase B Punkt 2:** Migration aus `aria-data/brain-import/` → atomare Memory-Punkte (Identity / Rule / Preference / Tool / Skill, idempotent ueber migration_key) + Bootstrap-Snapshot Export/Import (nur pinned)
+- [x] **Phase B Punkt 3:** Brain Conversation-Loop (Single-Chat UI, Rolling Window 50 Turns, Schwelle 60 → automatisches Destillat, manueller Trigger)
+- [x] **Phase B Punkt 4:** Skills-System (Python-only via local-venv, skill_create als Tool, dynamische run_<skill> Tools, Diagnostic Skills-Tab mit Logs/Toggle/Export/Import, skill_created Live-Notification in App+Diagnostic, harte Schwelle "pip → Skill")
+- [x] **Phase B Punkt 5:** Triggers-System (passive Aufweck-Quellen — Timer + Watcher mit safe Condition-Parser, GPS-near(), Diagnostic Trigger-Tab, kontinuierliches GPS-Tracking in der App fuer Use-Cases wie Blitzer-Warner)
+- [x] Sprachmodell-Setting wieder funktional (brainModel in runtime.json statt aria-core)
+- [x] App-Chat-Sync: kompletter Server-Sync bei Reconnect (Server = Source of Truth) + chat_cleared Live-Update. Lokal-only Bubbles (Skill-Notifications, laufende Voice ohne STT) bleiben erhalten.
+- [x] App: Chat-Suche mit Next/Prev Navigation statt Filter
+- [x] Token/Call-Metrics + Subscription-Quota-Tracking (Pro / Max 5x / Max 20x / Custom)
+- [x] Datei-Manager Multi-Select: Bulk-Download als ZIP + Bulk-Delete (Diagnostic + App)
+
 ### Phase 2 — ARIA wird produktiv
 
-- [ ] Skills bauen (Bildgenerierung, etc.)
+- [ ] Erste Skills bauen lassen (yt-dlp, pdf-extract, etc. — durch normale Anfragen)
 - [ ] Gitea-Integration
 - [ ] VM einrichten (Desktop, Browser, Tools)
 - [ ] Heartbeat (periodische Selbst-Checks)
 - [ ] Lokales LLM als Waechter (Triage vor Claude-Call)
-- [ ] Auto-Compacting / Memory-Verwaltung
 
 ### Phase 3 — Erweiterungen
 

android/App.tsx

@@ -13,6 +13,7 @@ import { createBottomTabNavigator } from '@react-navigation/bottom-tabs';
 import ChatScreen from './src/screens/ChatScreen';
 import SettingsScreen from './src/screens/SettingsScreen';
 import rvs from './src/services/rvs';
+import { initLogger } from './src/services/logger';
 
 // --- Navigation ---
 
@@ -44,6 +45,10 @@ const TAB_ICONS: Record<string, { active: string; inactive: string }> = {
 const App: React.FC = () => {
   // Beim Start: gespeicherte RVS-Konfiguration laden und verbinden
   useEffect(() => {
+    // Verbose-Logging-Setting laden BEVOR andere Module loslegen.
+    // initLogger ist async aber blockt nichts — solange er noch laueft,
+    // loggen wir normal (Default an), danach respektiert console.log das Setting.
+    initLogger().catch(() => {});
     const initConnection = async () => {
       const config = await rvs.loadConfig();
       if (config) {

android/android/app/build.gradle

@@ -79,8 +79,8 @@ android {
         applicationId "com.ariacockpit"
         minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion
         targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion
-        versionCode 702
+        versionCode 10206
-        versionName "0.0.7.2"
+        versionName "0.1.2.6"
         // Fallback fuer Libraries mit Product Flavors
         missingDimensionStrategy 'react-native-camera', 'general'
     }

android/android/app/src/main/AndroidManifest.xml

@@ -6,6 +6,17 @@
     <uses-permission android:name="android.permission.REQUEST_INSTALL_PACKAGES" />
     <!-- Anruf-State lesen damit TTS bei klingelndem Telefon pausiert -->
     <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" />
+    <!-- Optional: GPS-Position der Frage anhaengen (nur wenn User in Settings aktiviert) -->
+    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION" />
+    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
+    <!-- Foreground-Service damit TTS auch bei minimierter App weiterlaeuft.
+         FOREGROUND_SERVICE_MICROPHONE ist Pflicht ab Android 14 wenn der
+         Service waehrend des Backgrounds aufs Mikro zugreift (Wake-Word,
+         Aufnahme im Gespraechsmodus). -->
+    <uses-permission android:name="android.permission.FOREGROUND_SERVICE" />
+    <uses-permission android:name="android.permission.FOREGROUND_SERVICE_MEDIA_PLAYBACK" />
+    <uses-permission android:name="android.permission.FOREGROUND_SERVICE_MICROPHONE" />
+    <uses-permission android:name="android.permission.POST_NOTIFICATIONS" />
 
     <application
       android:name=".MainApplication"
@@ -37,5 +48,10 @@
           android:name="android.support.FILE_PROVIDER_PATHS"
           android:resource="@xml/file_paths" />
       </provider>
+
+      <service
+        android:name=".AriaPlaybackService"
+        android:exported="false"
+        android:foregroundServiceType="mediaPlayback|microphone" />
     </application>
 </manifest>

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/ApkInstallerPackage.kt

@@ -7,7 +7,7 @@ import com.facebook.react.uimanager.ViewManager
 
 class ApkInstallerPackage : ReactPackage {
     override fun createNativeModules(reactContext: ReactApplicationContext): List<NativeModule> {
-        return listOf(ApkInstallerModule(reactContext))
+        return listOf(ApkInstallerModule(reactContext), FileOpenerModule(reactContext))
     }
 
     override fun createViewManagers(reactContext: ReactApplicationContext): List<ViewManager<*, *>> {

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/AriaPlaybackService.kt

@@ -0,0 +1,108 @@
+package com.ariacockpit
+
+import android.app.Notification
+import android.app.NotificationChannel
+import android.app.NotificationManager
+import android.app.PendingIntent
+import android.app.Service
+import android.content.Intent
+import android.os.Build
+import android.os.IBinder
+import android.util.Log
+import androidx.core.app.NotificationCompat
+
+/**
+ * Foreground-Service der den App-Prozess waehrend TTS-Wiedergabe am Leben
+ * haelt — Android killt sonst den Prozess sobald die App im Hintergrund ist
+ * und ARIA verstummt mitten im Satz.
+ *
+ * Notification ist persistent (ongoing) waehrend der Service laeuft.
+ * Tap auf die Notification bringt MainActivity zurueck nach vorne.
+ *
+ * foregroundServiceType="mediaPlayback" ist Pflicht ab Android 14, sonst
+ * wirft startForeground() eine SecurityException.
+ */
+class AriaPlaybackService : Service() {
+    companion object {
+        private const val TAG = "AriaPlaybackService"
+        private const val CHANNEL_ID = "aria_playback"
+        private const val NOTIFICATION_ID = 1042
+        const val EXTRA_REASON = "reason"  // "tts" | "wake" | "rec" | ""
+    }
+
+    private var currentReason: String = ""
+
+    override fun onCreate() {
+        super.onCreate()
+        ensureNotificationChannel()
+    }
+
+    override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int {
+        val reason = intent?.getStringExtra(EXTRA_REASON) ?: ""
+        currentReason = reason
+        Log.i(TAG, "Foreground-Service start/update (reason=$reason)")
+        try {
+            startForeground(NOTIFICATION_ID, buildNotification(reason))
+        } catch (e: Exception) {
+            Log.e(TAG, "startForeground fehlgeschlagen", e)
+            stopSelf()
+        }
+        // START_NOT_STICKY: wenn Android den Service killt, NICHT automatisch
+        // wieder starten — die App entscheidet wann der Service noetig ist.
+        return START_NOT_STICKY
+    }
+
+    override fun onDestroy() {
+        Log.i(TAG, "Foreground-Service gestoppt")
+        super.onDestroy()
+    }
+
+    override fun onBind(intent: Intent?): IBinder? = null
+
+    private fun ensureNotificationChannel() {
+        if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) {
+            val nm = getSystemService(NotificationManager::class.java) ?: return
+            if (nm.getNotificationChannel(CHANNEL_ID) == null) {
+                val channel = NotificationChannel(
+                    CHANNEL_ID,
+                    "ARIA Audio-Wiedergabe",
+                    NotificationManager.IMPORTANCE_LOW,
+                ).apply {
+                    description = "Notification waehrend ARIA spricht (haelt die App im Hintergrund am Leben)"
+                    setShowBadge(false)
+                }
+                nm.createNotificationChannel(channel)
+            }
+        }
+    }
+
+    private fun buildNotification(reason: String): Notification {
+        val launchIntent = Intent(this, MainActivity::class.java).apply {
+            flags = Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK or Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP
+        }
+        val pendingFlags = if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M)
+            PendingIntent.FLAG_IMMUTABLE or PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT
+        else
+            PendingIntent.FLAG_UPDATE_CURRENT
+        val pendingIntent = PendingIntent.getActivity(this, 0, launchIntent, pendingFlags)
+
+        val (title, body) = when (reason) {
+            "tts"  -> "ARIA spricht" to "Antwort wird abgespielt — antippen oeffnet die App"
+            "rec"  -> "ARIA hoert zu" to "Sprachaufnahme laeuft — antippen oeffnet die App"
+            "wake" -> "ARIA bereit"   to "Wake-Word lauscht passiv — antippen oeffnet die App"
+            else   -> "ARIA aktiv"    to "Hintergrund-Modus — antippen oeffnet die App"
+        }
+
+        return NotificationCompat.Builder(this, CHANNEL_ID)
+            .setContentTitle(title)
+            .setContentText(body)
+            .setSmallIcon(R.mipmap.ic_launcher)
+            .setContentIntent(pendingIntent)
+            .setOngoing(true)
+            .setShowWhen(false)
+            .setPriority(NotificationCompat.PRIORITY_LOW)
+            .setCategory(NotificationCompat.CATEGORY_SERVICE)
+            .setVisibility(NotificationCompat.VISIBILITY_PUBLIC)
+            .build()
+    }
+}

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/AudioFocusModule.kt

@@ -5,26 +5,71 @@ import android.media.AudioAttributes
 import android.media.AudioFocusRequest
 import android.media.AudioManager
 import android.os.Build
+import android.util.Log
+import com.facebook.react.bridge.Arguments
 import com.facebook.react.bridge.Promise
 import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext
 import com.facebook.react.bridge.ReactContextBaseJavaModule
 import com.facebook.react.bridge.ReactMethod
+import com.facebook.react.modules.core.DeviceEventManagerModule
 
 /**
- * Steuert Audio-Focus fuer Ducking/Muten anderer Apps.
+ * Steuert Audio-Focus fuer Ducking/Muten anderer Apps + emittiert Loss-Events
+ * an JS damit ARIA bei VoIP-Anrufen (WhatsApp/Signal/Discord/...) aufhoert
+ * zu sprechen — diese Anrufe gehen nicht ueber TelephonyManager, sondern
+ * requestn AudioFocus_GAIN_TRANSIENT_EXCLUSIVE was wir hier mitbekommen.
  *
  * - requestDuck()      → andere Apps werden leiser (ARIA spricht TTS)
  * - requestExclusive() → andere Apps werden pausiert (Mikrofon-Aufnahme)
  * - release()          → Focus abgeben, andere Apps duerfen wieder
+ *
+ * Events:
+ * - "AudioFocusChanged" mit type:
+ *     "loss"           — endgueltiger Verlust (Anruf, andere App permanent)
+ *     "loss_transient" — vorruebergehender Verlust (kurze Unterbrechung)
+ *     "gain"           — Fokus zurueck
  */
 class AudioFocusModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBaseJavaModule(reactContext) {
     override fun getName() = "AudioFocus"
 
+    companion object { private const val TAG = "AudioFocus" }
+
     private var currentRequest: AudioFocusRequest? = null
 
     private fun audioManager(): AudioManager? =
         reactApplicationContext.getSystemService(Context.AUDIO_SERVICE) as? AudioManager
 
+    private fun emitFocusChange(type: String) {
+        try {
+            val params = Arguments.createMap().apply { putString("type", type) }
+            reactApplicationContext.getJSModule(DeviceEventManagerModule.RCTDeviceEventEmitter::class.java)
+                .emit("AudioFocusChanged", params)
+        } catch (e: Exception) {
+            Log.w(TAG, "emit failed: ${e.message}")
+        }
+    }
+
+    private val focusListener = AudioManager.OnAudioFocusChangeListener { focusChange ->
+        when (focusChange) {
+            AudioManager.AUDIOFOCUS_LOSS -> {
+                Log.i(TAG, "AUDIOFOCUS_LOSS (z.B. Anruf, anderer Player permanent)")
+                emitFocusChange("loss")
+            }
+            AudioManager.AUDIOFOCUS_LOSS_TRANSIENT -> {
+                Log.i(TAG, "AUDIOFOCUS_LOSS_TRANSIENT (kurze Unterbrechung)")
+                emitFocusChange("loss_transient")
+            }
+            AudioManager.AUDIOFOCUS_LOSS_TRANSIENT_CAN_DUCK -> {
+                // Notification-Sound o.ae. — wir ignorieren das, ARIA macht weiter
+                Log.d(TAG, "AUDIOFOCUS_LOSS_CAN_DUCK ignoriert")
+            }
+            AudioManager.AUDIOFOCUS_GAIN -> {
+                Log.i(TAG, "AUDIOFOCUS_GAIN")
+                emitFocusChange("gain")
+            }
+        }
+    }
+
     private fun requestFocus(durationHint: Int, usage: Int, promise: Promise) {
         val am = audioManager()
         if (am == null) {
@@ -41,13 +86,13 @@ class AudioFocusModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBase
                 .build()
             val req = AudioFocusRequest.Builder(durationHint)
                 .setAudioAttributes(attrs)
-                .setOnAudioFocusChangeListener { /* kein Callback noetig */ }
+                .setOnAudioFocusChangeListener(focusListener)
                 .build()
             currentRequest = req
             am.requestAudioFocus(req)
         } else {
             @Suppress("DEPRECATION")
-            am.requestAudioFocus(null, AudioManager.STREAM_MUSIC, durationHint)
+            am.requestAudioFocus(focusListener, AudioManager.STREAM_MUSIC, durationHint)
         }
 
         promise.resolve(result == AudioManager.AUDIOFOCUS_REQUEST_GRANTED)
@@ -86,14 +131,82 @@ class AudioFocusModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBase
         promise.resolve(true)
     }
 
+    /** Den USAGE_MEDIA-Focus-Stack im System aufmischen, damit Spotify/YouTube
+     *  resumen wenn ein anderer Player (z.B. react-native-sound) seinen Focus
+     *  nicht ordnungsgemaess released hat. Strategie: kurz selbst USAGE_MEDIA
+     *  GAIN beanspruchen — das System invalidiert dabei den haengenden Stack-
+     *  Eintrag des anderen Players — und sofort wieder abandonen. Spotify
+     *  bekommt den Focus-Gain und resumed.
+     *
+     *  Workaround fuer das react-native-sound-Bug: Sound.stop()/release()
+     *  laesst den AudioFocusRequest haengen.
+     */
+    @ReactMethod
+    fun kickReleaseMedia(promise: Promise) {
+        val am = audioManager()
+        if (am == null) {
+            promise.resolve(false)
+            return
+        }
+        // Async laufen lassen — wir wollen einen request, Pause, dann abandon.
+        // Ohne Pause merkt das System (und damit Spotify) die kurze Owner-
+        // Wechsel oft gar nicht. 250ms reicht erfahrungsgemaess fuer den
+        // Focus-Stack-Refresh.
+        Thread {
+            try {
+                if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) {
+                    val attrs = AudioAttributes.Builder()
+                        .setUsage(AudioAttributes.USAGE_MEDIA)
+                        .setContentType(AudioAttributes.CONTENT_TYPE_MUSIC)
+                        .build()
+                    val kickListener = AudioManager.OnAudioFocusChangeListener { /* ignorieren */ }
+                    val kickReq = AudioFocusRequest.Builder(AudioManager.AUDIOFOCUS_GAIN)
+                        .setAudioAttributes(attrs)
+                        .setOnAudioFocusChangeListener(kickListener)
+                        .build()
+                    am.requestAudioFocus(kickReq)
+                    Thread.sleep(250)
+                    am.abandonAudioFocusRequest(kickReq)
+                } else {
+                    val kickListener = AudioManager.OnAudioFocusChangeListener { /* ignorieren */ }
+                    @Suppress("DEPRECATION")
+                    am.requestAudioFocus(kickListener, AudioManager.STREAM_MUSIC, AudioManager.AUDIOFOCUS_GAIN)
+                    Thread.sleep(250)
+                    @Suppress("DEPRECATION")
+                    am.abandonAudioFocus(kickListener)
+                }
+                Log.i(TAG, "kickReleaseMedia: USAGE_MEDIA-Stack aufgemischt (250ms Pause)")
+            } catch (e: Exception) {
+                Log.w(TAG, "kickReleaseMedia failed: ${e.message}")
+            }
+        }.start()
+        promise.resolve(true)
+    }
+
     private fun release() {
         val am = audioManager() ?: return
         if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) {
             currentRequest?.let { am.abandonAudioFocusRequest(it) }
         } else {
             @Suppress("DEPRECATION")
-            am.abandonAudioFocus(null)
+            am.abandonAudioFocus(focusListener)
         }
         currentRequest = null
     }
+
+    /** Aktueller Audio-Mode: NORMAL=0, IN_CALL=2, IN_COMMUNICATION=3, CALL_SCREENING=4.
+     *  IN_COMMUNICATION ist der typische VoIP-Anruf-Mode (WhatsApp, Signal, etc.) —
+     *  kann gepollt werden um zu erkennen wann der Anruf vorbei ist (zurueck NORMAL). */
+    @ReactMethod
+    fun getMode(promise: Promise) {
+        val am = audioManager()
+        if (am == null) {
+            promise.resolve(0)
+            return
+        }
+        promise.resolve(am.mode)
+    }
+
+    @ReactMethod fun addListener(eventName: String) {}
+    @ReactMethod fun removeListeners(count: Int) {}
 }

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/BackgroundAudioModule.kt

@@ -0,0 +1,59 @@
+package com.ariacockpit
+
+import android.content.Intent
+import android.os.Build
+import android.util.Log
+import com.facebook.react.bridge.Promise
+import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext
+import com.facebook.react.bridge.ReactContextBaseJavaModule
+import com.facebook.react.bridge.ReactMethod
+
+/**
+ * RN-Bridge fuer den AriaPlaybackService.
+ *
+ * Wird vom JS waehrend einer TTS-Wiedergabe gestartet damit Android den
+ * App-Prozess nicht killt wenn die App im Hintergrund ist (= ARIA spricht
+ * weiter, auch wenn Stefan die App minimiert hat).
+ *
+ * Service stoppt entweder explizit per stop() oder wird von Android
+ * mitgekillt wenn der Prozess weg ist (was bei Foreground-Service nur
+ * passiert wenn der User die App force-stopped).
+ */
+class BackgroundAudioModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBaseJavaModule(reactContext) {
+    override fun getName() = "BackgroundAudio"
+
+    companion object { private const val TAG = "BackgroundAudio" }
+
+    @ReactMethod
+    fun start(reason: String, promise: Promise) {
+        try {
+            val ctx = reactApplicationContext
+            val intent = Intent(ctx, AriaPlaybackService::class.java)
+            intent.putExtra(AriaPlaybackService.EXTRA_REASON, reason ?: "")
+            if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) {
+                ctx.startForegroundService(intent)
+            } else {
+                ctx.startService(intent)
+            }
+            promise.resolve(true)
+        } catch (e: Exception) {
+            Log.w(TAG, "start fehlgeschlagen: ${e.message}")
+            promise.reject("START_FAILED", e.message ?: "Unbekannter Fehler", e)
+        }
+    }
+
+    @ReactMethod
+    fun stop(promise: Promise) {
+        try {
+            val ctx = reactApplicationContext
+            ctx.stopService(Intent(ctx, AriaPlaybackService::class.java))
+            promise.resolve(true)
+        } catch (e: Exception) {
+            Log.w(TAG, "stop fehlgeschlagen: ${e.message}")
+            promise.reject("STOP_FAILED", e.message ?: "Unbekannter Fehler", e)
+        }
+    }
+
+    @ReactMethod fun addListener(eventName: String) {}
+    @ReactMethod fun removeListeners(count: Int) {}
+}

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/BackgroundAudioPackage.kt

@@ -0,0 +1,16 @@
+package com.ariacockpit
+
+import com.facebook.react.ReactPackage
+import com.facebook.react.bridge.NativeModule
+import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext
+import com.facebook.react.uimanager.ViewManager
+
+class BackgroundAudioPackage : ReactPackage {
+    override fun createNativeModules(reactContext: ReactApplicationContext): List<NativeModule> {
+        return listOf(BackgroundAudioModule(reactContext))
+    }
+
+    override fun createViewManagers(reactContext: ReactApplicationContext): List<ViewManager<*, *>> {
+        return emptyList()
+    }
+}

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/FileOpenerModule.kt

@@ -0,0 +1,55 @@
+package com.ariacockpit
+
+import android.content.Intent
+import android.net.Uri
+import android.os.Build
+import androidx.core.content.FileProvider
+import com.facebook.react.bridge.Promise
+import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext
+import com.facebook.react.bridge.ReactContextBaseJavaModule
+import com.facebook.react.bridge.ReactMethod
+import java.io.File
+
+/**
+ * Oeffnet eine beliebige Datei (PDF, Bild, Office-Doc, ...) mit der vom User
+ * gewaehlten App via Android-Intent-Picker. Nutzt FileProvider damit auch
+ * Android 7+ (content:// statt file://) das URI lesen darf.
+ *
+ * MIME-Type wird vom Caller bestimmt — App-Auswahl ist davon abhaengig (PDF
+ * geht an PDF-Viewer, image/jpeg an Galerie, etc.).
+ */
+class FileOpenerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBaseJavaModule(reactContext) {
+    override fun getName() = "FileOpener"
+
+    @ReactMethod
+    fun open(filePath: String, mimeType: String, promise: Promise) {
+        try {
+            val cleanPath = filePath.removePrefix("file://")
+            val file = File(cleanPath)
+            if (!file.exists()) {
+                promise.reject("FILE_NOT_FOUND", "Datei nicht gefunden: $cleanPath")
+                return
+            }
+            val context = reactApplicationContext
+            val uri: Uri = if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.N) {
+                FileProvider.getUriForFile(context, "${context.packageName}.fileprovider", file)
+            } else {
+                Uri.fromFile(file)
+            }
+            val safeMime = if (mimeType.isBlank()) "application/octet-stream" else mimeType
+            val intent = Intent(Intent.ACTION_VIEW).apply {
+                setDataAndType(uri, safeMime)
+                addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK)
+                addFlags(Intent.FLAG_GRANT_READ_URI_PERMISSION)
+            }
+            // Chooser zeigt Android-Auswahl falls mehrere Apps das MIME oeffnen koennen.
+            val chooser = Intent.createChooser(intent, "Oeffnen mit").apply {
+                addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK)
+            }
+            context.startActivity(chooser)
+            promise.resolve(true)
+        } catch (e: Exception) {
+            promise.reject("OPEN_ERROR", e.message, e)
+        }
+    }
+}

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/MainApplication.kt

@@ -23,6 +23,7 @@ class MainApplication : Application(), ReactApplication {
               add(PcmStreamPlayerPackage())
               add(OpenWakeWordPackage())
               add(PhoneCallPackage())
+              add(BackgroundAudioPackage())
             }
 
         override fun getJSMainModuleName(): String = "index"

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/OpenWakeWordModule.kt

@@ -8,6 +8,9 @@ import android.content.pm.PackageManager
 import android.media.AudioFormat
 import android.media.AudioRecord
 import android.media.MediaRecorder
+import android.media.audiofx.AcousticEchoCanceler
+import android.media.audiofx.AutomaticGainControl
+import android.media.audiofx.NoiseSuppressor
 import android.util.Log
 import androidx.core.content.ContextCompat
 import com.facebook.react.bridge.Promise
@@ -70,6 +73,13 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
     private val running = AtomicBoolean(false)
     private var captureThread: Thread? = null
 
+    // Audio-Effects: Echo-Cancellation (gegen ARIAs eigene TTS-Stimme die sonst
+    // das Wake-Word triggern wuerde) + Noise-Suppression. Per VOICE_COMMUNICATION
+    // Audio-Source schon vorhanden, aber explizites Aktivieren ist robuster.
+    private var aec: AcousticEchoCanceler? = null
+    private var ns: NoiseSuppressor? = null
+    private var agc: AutomaticGainControl? = null
+
     // Inferenz-State
     private val melBuffer: ArrayList<FloatArray> = ArrayList(256)   // Liste von 32-dim Frames
     private var melProcessedIdx: Int = 0
@@ -146,8 +156,12 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
                 AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,
             ).coerceAtLeast(CHUNK_SAMPLES * 2 * 4)
 
+            // VOICE_COMMUNICATION-Source: aktiviert auf den meisten Android-Geraeten
+            // automatisch Echo-Cancellation + Noise-Suppression. Wichtig damit
+            // ARIAs eigene Stimme nicht das Wake-Word triggert wenn parallel
+            // zur TTS-Wiedergabe gelauscht wird.
             val record = AudioRecord(
-                MediaRecorder.AudioSource.MIC,
+                MediaRecorder.AudioSource.VOICE_COMMUNICATION,
                 SAMPLE_RATE,
                 AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
                 AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,
@@ -159,6 +173,27 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
                 return
             }
             audioRecord = record
+
+            // Audio-Effects ZUSAETZLICH explizit aktivieren — manche Geraete
+            // benoetigen das, obwohl VOICE_COMMUNICATION es eigentlich schon
+            // mitbringt. Failure ist nicht kritisch (continue ohne Effects).
+            try {
+                if (AcousticEchoCanceler.isAvailable()) {
+                    aec = AcousticEchoCanceler.create(record.audioSessionId)?.apply { enabled = true }
+                    Log.i(TAG, "AEC aktiviert (enabled=${aec?.enabled})")
+                }
+            } catch (e: Exception) { Log.w(TAG, "AEC failed: ${e.message}") }
+            try {
+                if (NoiseSuppressor.isAvailable()) {
+                    ns = NoiseSuppressor.create(record.audioSessionId)?.apply { enabled = true }
+                }
+            } catch (e: Exception) { Log.w(TAG, "NS failed: ${e.message}") }
+            try {
+                if (AutomaticGainControl.isAvailable()) {
+                    agc = AutomaticGainControl.create(record.audioSessionId)?.apply { enabled = true }
+                }
+            } catch (e: Exception) { Log.w(TAG, "AGC failed: ${e.message}") }
+
             resetInferenceState()
             running.set(true)
             record.startRecording()
@@ -179,6 +214,13 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
         }
     }
 
+    private fun releaseAudioEffects() {
+        try { aec?.release() } catch (_: Exception) {}
+        try { ns?.release() } catch (_: Exception) {}
+        try { agc?.release() } catch (_: Exception) {}
+        aec = null; ns = null; agc = null
+    }
+
     @ReactMethod
     fun stop(promise: Promise) {
         running.set(false)
@@ -189,6 +231,7 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
         try { audioRecord?.stop() } catch (_: Exception) {}
         try { audioRecord?.release() } catch (_: Exception) {}
         audioRecord = null
+        releaseAudioEffects()
         Log.i(TAG, "Lauschen gestoppt")
         promise.resolve(true)
     }
@@ -201,6 +244,7 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
         try { audioRecord?.stop() } catch (_: Exception) {}
         try { audioRecord?.release() } catch (_: Exception) {}
         audioRecord = null
+        releaseAudioEffects()
         disposeSessions()
         promise.resolve(true)
     }

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/PcmStreamPlayerModule.kt

@@ -4,12 +4,15 @@ import android.media.AudioAttributes
 import android.media.AudioFormat
 import android.media.AudioManager
 import android.media.AudioTrack
+import android.os.Build
 import android.util.Base64
 import android.util.Log
+import com.facebook.react.bridge.Arguments
 import com.facebook.react.bridge.Promise
 import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext
 import com.facebook.react.bridge.ReactContextBaseJavaModule
 import com.facebook.react.bridge.ReactMethod
+import com.facebook.react.modules.core.DeviceEventManagerModule
 import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue
 
 /**
@@ -76,9 +79,12 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
             val encoding = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT
             val minBuf = AudioTrack.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, encoding)
             val bytesPerSecond = sampleRate * channels * 2 // 16-bit = 2 bytes
-            // Buffer muss mindestens PREROLL + etwas Spielraum fassen.
             val prerollTarget = (bytesPerSecond * prerollSec).toInt()
-            val bufferSize = (minBuf * 32).coerceAtLeast(prerollTarget * 2)
+            // Buffer entkoppelt von Preroll — fester ~4s-Buffer. OnePlus A12
+            // mit USAGE_ASSISTANT laeuft AudioTrack erst ab ~3s gepufferter
+            // Daten an. Wir padden Kurztexte vor play() auf 3s (siehe Block
+            // nach mainLoop), Buffer braucht ~1s Headroom weil write() blockt.
+            val bufferSize = (bytesPerSecond * 4).coerceAtLeast(minBuf * 8)
             prerollBytes = prerollTarget
             bytesBuffered = 0
             playbackStarted = false
@@ -102,7 +108,20 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                 .setTransferMode(AudioTrack.MODE_STREAM)
                 .build()
 
-            // AudioTrack erstellen — play() wird erst aufgerufen wenn Pre-Roll erreicht.
+            // Start-Threshold runterdrehen: Default ist bufferSize/2 (= 2s bei 4s
+            // Buffer). AudioTrack startet sonst nicht bevor 2s im Puffer sind —
+            // bei kurzen TTS-Antworten (3 Worte ~ 1.4s) bleibt pos auf 0 stehen.
+            // 0.1s reicht damit AudioTrack sofort mit dem ersten Chunk anlaeuft.
+            if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.S) {
+                try {
+                    val startFrames = (sampleRate / 10).coerceAtLeast(1)  // 100ms
+                    newTrack.setStartThresholdInFrames(startFrames)
+                    Log.i(TAG, "Start-Threshold gesetzt: ${startFrames} frames (~100ms)")
+                } catch (e: Exception) {
+                    Log.w(TAG, "setStartThresholdInFrames failed: ${e.message}")
+                }
+            }
+
             track = newTrack
             queue.clear()
             writerShouldStop = false
@@ -137,10 +156,12 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                             Log.w(TAG, "play() sofort failed: ${e.message}")
                         }
                     }
-                    // Idle-Cutoff: wenn endRequested NICHT kam aber 30s nichts mehr
+                    // Idle-Cutoff: wenn endRequested NICHT kam aber lange nichts mehr
                     // reinkommt, brechen wir ab (Bridge-Crash, verlorener final).
+                    // 120s damit lange F5-TTS-Render-Pausen zwischen Saetzen (z.B. bei
+                    // Modell-Wechsel oder kalter GPU) nicht den Stream abreissen.
                     var idleMs = 0L
-                    val maxIdleMs = 30_000L
+                    val maxIdleMs = 120_000L
                     // Zielpufferfuellung — unter diesem Wasserstand fuettern wir
                     // Stille rein damit AudioTrack nicht underrunt waehrend die
                     // Bridge den naechsten Satz rendert. Spotify/YouTube reagieren
@@ -152,15 +173,11 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                         val data = queue.poll(50, java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS)
                         if (data == null) {
                             if (endRequested) {
-                                // Falls wir vor Pre-Roll enden (kurzer Text): trotzdem abspielen
+                                // Falls play() noch gar nicht lief (Stream ohne data
+                                // ueberhaupt — sehr seltene Edge-Case): jetzt anstossen
+                                // damit das finally{}-Wait nicht endlos blockt.
                                 if (!playbackStarted) {
-                                    try {
+                                    try { t.play(); playbackStarted = true } catch (_: Exception) {}
-                                        t.play()
-                                        playbackStarted = true
-                                        Log.i(TAG, "Playback gestartet VOR Pre-Roll (kurzer Text, ${bytesBuffered}B gepuffert)")
-                                    } catch (e: Exception) {
-                                        Log.w(TAG, "play() fallback failed: ${e.message}")
-                                    }
                                 }
                                 break@mainLoop
                             }
@@ -192,12 +209,16 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                         }
                         idleMs = 0L
 
-                        // Pre-Roll Check: play() erst wenn genug gepuffert
+                        // play() beim ALLERERSTEN data-chunk aufrufen — egal wie wenig
-                        if (!playbackStarted && bytesBuffered + data.size >= prerollBytes) {
+                        // Daten da sind. Sonst stallt AudioTrack auf OnePlus A12 wenn
+                        // play() erst gerufen wird nachdem der Buffer komplett gefuellt
+                        // ist. Pre-Roll als "Vorrat aufbauen" passiert dann waehrend
+                        // der Track schon spielt — Underrun-Schutz fuettert ggf. Stille.
+                        if (!playbackStarted) {
                             try {
                                 t.play()
                                 playbackStarted = true
-                                Log.i(TAG, "Playback gestartet nach Pre-Roll ${bytesBuffered + data.size} Bytes")
+                                Log.i(TAG, "Playback gestartet beim 1. Chunk (${bytesBuffered}B leading + ${data.size}B data)")
                             } catch (e: Exception) {
                                 Log.w(TAG, "play() failed: ${e.message}")
                             }
@@ -233,12 +254,21 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                         val totalFrames = (bytesBuffered / streamBytesPerFrame).toInt()
                         var lastPos = -1
                         var stalledCount = 0
+                        var retried = false
                         while (!writerShouldStop) {
                             val pos = t.playbackHeadPosition
                             if (pos >= totalFrames) break
-                            // Safety: wenn Position 2s nicht mehr vorwaerts → AudioTrack hing
                             if (pos == lastPos) {
                                 stalledCount++
+                                // Nach 500ms Stillstand: AudioTrack-Quirk auf manchen
+                                // Geraeten (OnePlus A12) — play() nochmal anstossen.
+                                if (stalledCount == 10 && pos == 0 && !retried) {
+                                    retried = true
+                                    Log.w(TAG, "playback nicht angefahren — retry play()")
+                                    try { t.play() } catch (e: Exception) {
+                                        Log.w(TAG, "retry play() failed: ${e.message}")
+                                    }
+                                }
                                 if (stalledCount > 40) {
                                     Log.w(TAG, "playback stalled at $pos/$totalFrames — give up")
                                     break
@@ -253,6 +283,17 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
                     } catch (_: Exception) {}
                     try { t.stop() } catch (_: Exception) {}
                     try { t.release() } catch (_: Exception) {}
+                    // RN-Event: AudioTrack ist wirklich durch (alle Samples gespielt).
+                    // JS released erst JETZT den AudioFocus — sonst spielt Spotify
+                    // beim end()-Cap waehrend ARIA noch redet (15s+ je nach Buffer).
+                    try {
+                        val params = Arguments.createMap()
+                        reactApplicationContext
+                            .getJSModule(DeviceEventManagerModule.RCTDeviceEventEmitter::class.java)
+                            .emit("PcmPlaybackFinished", params)
+                    } catch (e: Exception) {
+                        Log.w(TAG, "PlaybackFinished emit failed: ${e.message}")
+                    }
                 }
             }, "PcmStreamWriter").apply { start() }
 
@@ -309,6 +350,9 @@ class PcmStreamPlayerModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContex
         promise.resolve(true)
     }
 
+    @ReactMethod fun addListener(eventName: String) {}
+    @ReactMethod fun removeListeners(count: Int) {}
+
     private fun stopInternal() {
         writerShouldStop = true
         endRequested = true

android/android/app/src/main/res/xml/file_paths.xml

@@ -1,4 +1,8 @@
 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
 <paths>
     <cache-path name="cache" path="." />
+    <files-path name="files" path="." />
+    <external-path name="external" path="." />
+    <external-files-path name="external_files" path="." />
+    <external-cache-path name="external_cache" path="." />
 </paths>

android/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "aria-cockpit",
-  "version": "0.0.7.2",
+  "version": "0.1.2.6",
   "private": true,
   "scripts": {
     "android": "react-native run-android",
@@ -10,31 +10,32 @@
     "build:apk": "cd android && ./gradlew assembleRelease"
   },
   "dependencies": {
+    "@react-native-async-storage/async-storage": "^1.21.0",
+    "@react-native-community/geolocation": "^3.2.1",
+    "@react-navigation/bottom-tabs": "^6.5.11",
+    "@react-navigation/native": "^6.1.9",
     "react": "18.2.0",
     "react-native": "0.73.4",
-    "@react-navigation/native": "^6.1.9",
+    "react-native-audio-recorder-player": "^3.6.7",
-    "@react-navigation/bottom-tabs": "^6.5.11",
+    "react-native-camera-kit": "^13.0.0",
-    "react-native-screens": "3.27.0",
-    "react-native-safe-area-context": "^4.8.2",
     "react-native-document-picker": "^9.1.1",
-    "react-native-sound": "^0.11.2",
+    "react-native-fs": "^2.20.0",
-    "@react-native-community/geolocation": "^3.2.1",
     "react-native-image-picker": "^7.1.0",
     "react-native-permissions": "^4.1.4",
-    "react-native-camera-kit": "^13.0.0",
+    "react-native-safe-area-context": "^4.8.2",
-    "@react-native-async-storage/async-storage": "^1.21.0",
+    "react-native-screens": "3.27.0",
-    "react-native-fs": "^2.20.0",
+    "react-native-sound": "^0.11.2",
-    "react-native-audio-recorder-player": "^3.6.7"
+    "react-native-svg": "^14.1.0"
   },
   "devDependencies": {
-    "typescript": "^5.3.3",
+    "@react-native/eslint-config": "^0.73.2",
+    "@react-native/metro-config": "^0.73.5",
+    "@react-native/typescript-config": "^0.73.1",
+    "@types/jest": "^29.5.11",
     "@types/react": "^18.2.48",
     "@types/react-native": "^0.73.0",
-    "@react-native/eslint-config": "^0.73.2",
-    "@react-native/typescript-config": "^0.73.1",
-    "@react-native/metro-config": "^0.73.5",
-    "metro-react-native-babel-preset": "^0.77.0",
     "jest": "^29.7.0",
-    "@types/jest": "^29.5.11"
+    "metro-react-native-babel-preset": "^0.77.0",
+    "typescript": "^5.3.3"
   }
 }

android/src/components/MessageText.tsx

@@ -1,104 +1,87 @@
 /**
- * MessageText — rendert Chat-Text mit Auto-Linkifizierung:
+ * MessageText — selektierbarer Chat-Text mit Android-Auto-Linkifizierung,
- *   - http(s)://... → tippbar, oeffnet im Browser
+ * plus Inline-Image-Rendering wenn der Text Bild-URLs enthaelt.
- *   - mailto: oder plain E-Mail → tippbar, oeffnet Mail-App
- *   - Telefonnummern → tippbar, oeffnet Android-Dialer
  *
- * Text ist durchgaengig markierbar/kopierbar (selectable).
+ * - Markdown-Syntax `![alt](url)` und plain `https://...image.png` werden
+ *   erkannt — die URL bleibt im Text sichtbar (klickbar via Linkify),
+ *   zusaetzlich wird das Bild als <Image> oder <SvgUri> drunter gerendert.
+ * - Wir nutzen Androids dataDetectorType="all" (System macht Phone/URL/Email
+ *   automatisch klickbar) und ein einzelnes <Text selectable> ohne nested
+ *   <Text> mit eigenem onPress — Nested Text mit onPress fing die Long-Press-
+ *   Geste ab, damit war Markieren+Kopieren defekt.
  */
 
-import React from 'react';
+import React, { useEffect, useState } from 'react';
-import { Text, Linking, TextStyle, StyleProp } from 'react-native';
+import { View, Text, Image, TextStyle, StyleProp } from 'react-native';
-
+import { SvgUri } from 'react-native-svg';
-// Regex kombiniert URL | Email | Telefonnummer.
-// Gruppenreihenfolge ist wichtig fuer die Erkennung unten.
-//
-// URL: http://... oder https://... bis zum ersten Whitespace / Anfuehrungszeichen.
-// Email: simpler Standard-Match (kein RFC-kompatibel aber gut genug).
-// Telefon: internationale Form (+49..., 0049..., 0176...), darf Leerzeichen
-//         / Bindestriche / Schraegstriche / Klammern enthalten, mindestens 7
-//         Ziffern insgesamt. Vermeidet banale Zahlen (Uhrzeiten, Datum).
-const LINK_REGEX = new RegExp(
-  '(https?:\\/\\/[^\\s<>"]+)' +                                // 1: URL
-  '|([A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\\.[A-Za-z]{2,})' +        // 2: Email
-  '|((?:\\+|00)\\d[\\d\\s()\\-\\/]{6,}\\d|0\\d{2,4}[\\s\\/\\-]?[\\d\\s\\-\\/]{5,}\\d)', // 3: Telefon
-  'g',
-);
-
-const LINK_STYLE = { color: '#0096FF', textDecorationLine: 'underline' } as TextStyle;
-
-interface Segment {
-  text: string;
-  kind: 'text' | 'url' | 'email' | 'phone';
-}
-
-function tokenize(raw: string): Segment[] {
-  const out: Segment[] = [];
-  let lastEnd = 0;
-  LINK_REGEX.lastIndex = 0;
-  let m: RegExpExecArray | null;
-  while ((m = LINK_REGEX.exec(raw)) !== null) {
-    if (m.index > lastEnd) {
-      out.push({ text: raw.slice(lastEnd, m.index), kind: 'text' });
-    }
-    if (m[1]) out.push({ text: m[1], kind: 'url' });
-    else if (m[2]) out.push({ text: m[2], kind: 'email' });
-    else if (m[3]) out.push({ text: m[3], kind: 'phone' });
-    lastEnd = LINK_REGEX.lastIndex;
-  }
-  if (lastEnd < raw.length) out.push({ text: raw.slice(lastEnd), kind: 'text' });
-  return out;
-}
-
-function onPress(seg: Segment) {
-  try {
-    if (seg.kind === 'url') {
-      Linking.openURL(seg.text);
-    } else if (seg.kind === 'email') {
-      Linking.openURL(`mailto:${seg.text}`);
-    } else if (seg.kind === 'phone') {
-      // Android-Dialer erwartet tel:-Schema ohne Leerzeichen/Bindestriche
-      const clean = seg.text.replace(/[\s\-\/()]/g, '');
-      Linking.openURL(`tel:${clean}`);
-    }
-  } catch {}
-}
 
 interface Props {
   text: string;
   style?: StyleProp<TextStyle>;
 }
 
-const MessageText: React.FC<Props> = ({ text, style }) => {
+// Bild-URL-Pattern: http(s)://... endend auf gaengige Bild-Endungen.
-  const segments = React.useMemo(() => tokenize(text), [text]);
+const IMG_URL_RE = /https?:\/\/[^\s)<"']+\.(?:jpe?g|png|gif|webp|bmp|ico|svg)(?:\?[^\s)<"']*)?/gi;
+
+function extractImageUrls(text: string): string[] {
+  const urls = new Set<string>();
+  const matches = text.match(IMG_URL_RE);
+  if (matches) matches.forEach(u => urls.add(u));
+  return Array.from(urls);
+}
+
+const SVG_RE = /\.svg(?:\?|$)/i;
+
+/** Image mit dynamischer Aspect-Ratio aus echten Bilddimensionen.
+ *  SVGs werden ueber react-native-svg gerendert (kein Image.getSize). */
+const InlineImage: React.FC<{ uri: string }> = ({ uri }) => {
+  const isSvg = SVG_RE.test(uri);
+  const [aspectRatio, setAspectRatio] = useState<number>(1);
+  const [failed, setFailed] = useState(false);
+  useEffect(() => {
+    if (isSvg) return; // Image.getSize geht fuer SVG nicht
+    let cancelled = false;
+    Image.getSize(
+      uri,
+      (w, h) => { if (!cancelled && w > 0 && h > 0) setAspectRatio(Math.max(0.5, Math.min(2.5, w / h))); },
+      () => { if (!cancelled) setFailed(true); },
+    );
+    return () => { cancelled = true; };
+  }, [uri, isSvg]);
+  if (failed) return null;
+  if (isSvg) {
     return (
-    <Text
+      <View style={{ marginTop: 8, width: 260, height: 260, backgroundColor: '#0D0D1A', borderRadius: 8, alignItems: 'center', justifyContent: 'center' }}>
-      style={style}
+        <SvgUri uri={uri} width="100%" height="100%" onError={() => setFailed(true)} />
-      selectable
+      </View>
-      // dataDetectorType ist Android-only und macht Phone/URL/Email zusaetzlich
+    );
-      // ueber System-Detection klickbar — als Fallback falls unsere Regex-
-      // Tokens nicht passen.
-      dataDetectorType="all"
-    >
-      {segments.map((seg, i) => {
-        if (seg.kind === 'text') {
-          return <Text key={i} selectable>{seg.text}</Text>;
   }
   return (
-          <Text
+    <Image
-            key={i}
+      source={{ uri }}
-            selectable
+      style={{ width: 260, aspectRatio, borderRadius: 8, marginTop: 8, backgroundColor: '#0D0D1A' }}
-            style={LINK_STYLE}
+      resizeMode="cover"
-            onPress={() => onPress(seg)}
+      onError={() => setFailed(true)}
-            // Long-Press soll an den Parent durch fuer Selection
+    />
-            onLongPress={undefined}
+  );
-            suppressHighlighting={false}
+};
-          >
+
-            {seg.text}
+const MessageText: React.FC<Props> = ({ text, style }) => {
+  const imageUrls = extractImageUrls(text || '');
+  if (imageUrls.length === 0) {
+    return (
+      <Text style={style} selectable dataDetectorType="all">
+        {text}
       </Text>
     );
-      })}
+  }
+  return (
+    <View>
+      <Text style={style} selectable dataDetectorType="all">
+        {text}
       </Text>
+      {imageUrls.map(u => <InlineImage key={u} uri={u} />)}
+    </View>
   );
 };
 

android/src/components/VoiceButton.tsx

@@ -44,7 +44,6 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
   const [meterDb, setMeterDb] = useState(-160);
   const pulseAnim = useRef(new Animated.Value(1)).current;
   const durationTimer = useRef<ReturnType<typeof setInterval> | null>(null);
-  const isLongPress = useRef(false);
 
   // Puls-Animation starten/stoppen
   useEffect(() => {
@@ -117,31 +116,10 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
     if (disabled || isRecording) return;
     const started = await audioService.startRecording(true); // autoStop = true
     if (started) {
-      isLongPress.current = false;
       setIsRecording(true);
     }
   }, [disabled, isRecording]);
 
-  // Push-to-Talk: Lang druecken
-  const handlePressIn = async () => {
-    if (disabled || isRecording) return;
-    isLongPress.current = true;
-    const started = await audioService.startRecording(false); // kein autoStop
-    if (started) {
-      setIsRecording(true);
-    }
-  };
-
-  const handlePressOut = async () => {
-    if (!isRecording || !isLongPress.current) return;
-    isLongPress.current = false;
-    setIsRecording(false);
-    const result = await audioService.stopRecording();
-    if (result && result.durationMs > 300) {
-      onRecordingComplete(result);
-    }
-  };
-
   // Tap-to-Talk: Einmal tippen startet mit Auto-Stop.
   // Guard gegen Doppel-Tap während asyncer Start/Stop.
   const tapBusy = useRef(false);
@@ -162,7 +140,6 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
         // Aufnahme mit Auto-Stop starten
         const started = await audioService.startRecording(true);
         if (started) {
-          isLongPress.current = false;
           setIsRecording(true);
         }
       }
@@ -201,10 +178,6 @@ const VoiceButton: React.FC<VoiceButtonProps> = ({
           isRecording && styles.buttonOuterRecording,
           { transform: [{ scale: pulseAnim }] },
         ]}
-        onStartShouldSetResponder={() => true}
-        onResponderGrant={handlePressIn}
-        onResponderRelease={handlePressOut}
-        onResponderTerminate={handlePressOut}
       >
         <TouchableOpacity
           activeOpacity={0.8}

android/src/components/ZoomableImage.tsx

@@ -0,0 +1,224 @@
+/**
+ * ZoomableImage — Pinch-to-Zoom + Pan fuers Vollbild-Modal.
+ *
+ * Reine RN-Implementation, ohne react-native-gesture-handler.
+ *
+ *  - 2 Finger: Pinch (Zoom 1x..5x) + simultaner Pan via Focal-Punkt
+ *  - 1 Finger: Pan wenn schon gezoomt (>1.02x)
+ *  - Doppel-Tap (<300ms zw. zwei Single-Taps): Toggle 1x ↔ 2.5x
+ *
+ * Implementierungs-Hinweise zur alten Version (warum's nicht ging):
+ *  - `gestureState.numberActiveTouches` ist nicht zuverlaessig direkt
+ *    nach onPanResponderGrant. Wir lesen Finger-Anzahl jetzt
+ *    ausschliesslich aus `e.nativeEvent.touches.length`.
+ *  - Beim Wechsel von 2 → 1 Fingern bleib die Pinch-Referenz haengen.
+ *    Jetzt: bei jedem Finger-Wechsel re-snapshotten wir die Geste.
+ *  - Animated.Image bekommt jetzt pointerEvents="none" damit der View
+ *    GARANTIERT die Touches abbekommt.
+ *  - useNativeDriver ist bewusst AUS — sonst koennen wir setValue()
+ *    nicht synchron mit dem Pan-Responder zusammen nutzen.
+ */
+
+import React, { useMemo, useRef } from 'react';
+import {
+  Animated,
+  PanResponder,
+  GestureResponderEvent,
+  ImageStyle,
+  StyleProp,
+  StyleSheet,
+  View,
+} from 'react-native';
+
+interface Props {
+  uri: string;
+  containerWidth: number;
+  containerHeight: number;
+  style?: StyleProp<ImageStyle>;
+}
+
+const MIN_SCALE = 1;
+const MAX_SCALE = 5;
+const DOUBLE_TAP_MS = 300;
+const DOUBLE_TAP_DIST = 30;     // Bewegung max. damit ein Tap als Tap gilt
+const PAN_SLOP_AT_SCALE_1 = 4;  // Mikro-Movement nicht als Pan werten
+
+const ZoomableImage: React.FC<Props> = ({ uri, containerWidth, containerHeight, style }) => {
+  // Animated-Werte fuer die Render-Transformation
+  const scale = useRef(new Animated.Value(1)).current;
+  const tx = useRef(new Animated.Value(0)).current;
+  const ty = useRef(new Animated.Value(0)).current;
+
+  // Logische Zustaende — wir lesen Animated.Value nicht zurueck (waere async)
+  const view = useRef({ scale: 1, x: 0, y: 0 }).current;
+
+  // Geste-Snapshot: was war zu Beginn dieser Geste-Phase
+  const gesture = useRef({
+    fingers: 0,                // aktuelle Finger-Anzahl
+    startScale: 1,
+    startX: 0,
+    startY: 0,
+    startDist: 0,              // Pinch-Referenz-Distanz
+    startFocalX: 0,
+    startFocalY: 0,
+    movedSinceTouch: 0,        // fuer Tap-Erkennung
+    touchStartedAt: 0,
+    touchStartX: 0,
+    touchStartY: 0,
+  }).current;
+
+  // Doppel-Tap
+  const lastTap = useRef({ at: 0, x: 0, y: 0 });
+
+  const clamp = (v: number, lo: number, hi: number) => Math.max(lo, Math.min(hi, v));
+
+  const applyClamped = (s: number, x: number, y: number) => {
+    const ns = clamp(s, MIN_SCALE, MAX_SCALE);
+    // Translation auf das verfuegbare Volumen begrenzen
+    const maxX = Math.max(0, (containerWidth * ns - containerWidth) / 2);
+    const maxY = Math.max(0, (containerHeight * ns - containerHeight) / 2);
+    const nx = clamp(x, -maxX, maxX);
+    const ny = clamp(y, -maxY, maxY);
+    view.scale = ns;
+    view.x = nx;
+    view.y = ny;
+    scale.setValue(ns);
+    tx.setValue(nx);
+    ty.setValue(ny);
+  };
+
+  const distance = (touches: any[]) =>
+    Math.hypot(touches[0].pageX - touches[1].pageX, touches[0].pageY - touches[1].pageY);
+
+  const focal = (touches: any[]) => ({
+    x: (touches[0].pageX + touches[1].pageX) / 2,
+    y: (touches[0].pageY + touches[1].pageY) / 2,
+  });
+
+  // Snapshot vor jedem Phasenwechsel (1↔2 Finger) — verhindert Spruenge
+  const snapshot = (touches: any[]) => {
+    gesture.startScale = view.scale;
+    gesture.startX = view.x;
+    gesture.startY = view.y;
+    if (touches.length >= 2) {
+      gesture.startDist = distance(touches);
+      const f = focal(touches);
+      gesture.startFocalX = f.x;
+      gesture.startFocalY = f.y;
+    } else if (touches.length === 1) {
+      gesture.startDist = 0;
+      gesture.startFocalX = touches[0].pageX;
+      gesture.startFocalY = touches[0].pageY;
+    }
+  };
+
+  const responder = useMemo(
+    () =>
+      PanResponder.create({
+        onStartShouldSetPanResponder: () => true,
+        onStartShouldSetPanResponderCapture: () => true,
+        onMoveShouldSetPanResponder: () => true,
+        onMoveShouldSetPanResponderCapture: () => true,
+
+        onPanResponderGrant: (e: GestureResponderEvent) => {
+          const touches = e.nativeEvent.touches as any[];
+          gesture.fingers = touches.length;
+          gesture.movedSinceTouch = 0;
+          gesture.touchStartedAt = Date.now();
+          gesture.touchStartX = touches[0]?.pageX ?? 0;
+          gesture.touchStartY = touches[0]?.pageY ?? 0;
+          snapshot(touches);
+        },
+
+        onPanResponderMove: (e: GestureResponderEvent, _gs) => {
+          const touches = e.nativeEvent.touches as any[];
+
+          // Phasenwechsel? → Re-Snapshot, damit nicht gesprungen wird
+          if (touches.length !== gesture.fingers) {
+            gesture.fingers = touches.length;
+            snapshot(touches);
+            return;
+          }
+
+          gesture.movedSinceTouch += 1;
+
+          if (touches.length >= 2) {
+            // Pinch + Pan via Focal
+            const d = distance(touches);
+            if (gesture.startDist === 0) {
+              // Sicherheitsnetz falls Snapshot gemissed wurde
+              snapshot(touches);
+              return;
+            }
+            const factor = d / gesture.startDist;
+            const f = focal(touches);
+            const newScale = clamp(gesture.startScale * factor, MIN_SCALE, MAX_SCALE);
+            // Focal-basierter Pan: zoomt um den Mittelpunkt der zwei Finger
+            const newX = gesture.startX + (f.x - gesture.startFocalX);
+            const newY = gesture.startY + (f.y - gesture.startFocalY);
+            applyClamped(newScale, newX, newY);
+          } else if (touches.length === 1 && view.scale > 1.02) {
+            const dx = touches[0].pageX - gesture.startFocalX;
+            const dy = touches[0].pageY - gesture.startFocalY;
+            if (Math.abs(dx) < PAN_SLOP_AT_SCALE_1 && Math.abs(dy) < PAN_SLOP_AT_SCALE_1) return;
+            applyClamped(view.scale, gesture.startX + dx, gesture.startY + dy);
+          }
+        },
+
+        onPanResponderRelease: (e: GestureResponderEvent) => {
+          const elapsed = Date.now() - gesture.touchStartedAt;
+          const dx = (e.nativeEvent.changedTouches?.[0]?.pageX ?? gesture.touchStartX) - gesture.touchStartX;
+          const dy = (e.nativeEvent.changedTouches?.[0]?.pageY ?? gesture.touchStartY) - gesture.touchStartY;
+          const wasTap =
+            elapsed < 280 &&
+            Math.abs(dx) < DOUBLE_TAP_DIST &&
+            Math.abs(dy) < DOUBLE_TAP_DIST;
+          if (wasTap) {
+            const now = Date.now();
+            if (now - lastTap.current.at < DOUBLE_TAP_MS) {
+              // Doppel-Tap → Zoom-Toggle
+              if (view.scale > 1.1) {
+                applyClamped(1, 0, 0);
+              } else {
+                applyClamped(2.5, 0, 0);
+              }
+              lastTap.current = { at: 0, x: 0, y: 0 };
+            } else {
+              lastTap.current = { at: now, x: gesture.touchStartX, y: gesture.touchStartY };
+            }
+          }
+          gesture.fingers = 0;
+          gesture.startDist = 0;
+        },
+
+        onPanResponderTerminate: () => {
+          gesture.fingers = 0;
+          gesture.startDist = 0;
+        },
+      }),
+    [],
+  );
+
+  return (
+    <View
+      style={StyleSheet.absoluteFill}
+      collapsable={false}
+      {...responder.panHandlers}
+    >
+      <Animated.View pointerEvents="none" style={StyleSheet.absoluteFill}>
+        <Animated.Image
+          source={{ uri }}
+          style={[
+            style,
+            {
+              transform: [{ translateX: tx }, { translateY: ty }, { scale }],
+            },
+          ]}
+          resizeMode="contain"
+        />
+      </Animated.View>
+    </View>
+  );
+};
+
+export default ZoomableImage;

android/src/services/audio.ts

@@ -6,10 +6,11 @@
  * Nutzt react-native-audio-recorder-player fuer Aufnahme.
  */
 
-import { Platform, PermissionsAndroid, NativeModules } from 'react-native';
+import { Platform, PermissionsAndroid, NativeModules, ToastAndroid, NativeEventEmitter } from 'react-native';
 import Sound from 'react-native-sound';
 import RNFS from 'react-native-fs';
 import AsyncStorage from '@react-native-async-storage/async-storage';
+import { acquireBackgroundAudio, releaseBackgroundAudio, stopBackgroundAudio } from './backgroundAudio';
 import AudioRecorderPlayer, {
   AudioEncoderAndroidType,
   AudioSourceAndroidType,
@@ -40,6 +41,8 @@ const { AudioFocus, PcmStreamPlayer } = NativeModules as {
     requestDuck: () => Promise<boolean>;
     requestExclusive: () => Promise<boolean>;
     release: () => Promise<boolean>;
+    kickReleaseMedia: () => Promise<boolean>;
+    getMode?: () => Promise<number>;
   };
   PcmStreamPlayer?: {
     start: (sampleRate: number, channels: number, prerollSeconds: number) => Promise<boolean>;
@@ -72,11 +75,41 @@ const AUDIO_SAMPLE_RATE = 16000;
 const AUDIO_CHANNELS = 1;
 const AUDIO_ENCODING = 'audio/wav';
 
-// VAD (Voice Activity Detection) — Stille-Erkennung
+// VAD (Voice Activity Detection) — Stille-Erkennung.
-const VAD_SILENCE_THRESHOLD_DB = -45;  // dB unter dem als "Stille" gilt
+// Fallback-Werte falls die adaptive Baseline-Messung fehlschlaegt (z.B. weil
-const VAD_SPEECH_THRESHOLD_DB = -28;   // dB ueber dem als "Sprache" gilt (Sprach-Gate) — hoeher = weniger Umgebungsgeraeusche
+// das Mikro keine metering-Updates liefert). Adaptive Werte werden zur
+// Laufzeit aus den ersten BASELINE_SAMPLES gemessen und auf baseline+offset
+// gesetzt — funktioniert in lauten wie leisen Umgebungen.
+const VAD_SILENCE_FALLBACK_DB = -38;   // Fallback Stille-Schwelle
+const VAD_SPEECH_FALLBACK_DB = -22;    // Fallback Sprach-Schwelle
+const VAD_SILENCE_OFFSET_DB = 6;       // Sprache = Baseline + 6dB
+const VAD_SPEECH_OFFSET_DB = 12;       // sicheres Speech = Baseline + 12dB
+const VAD_BASELINE_SAMPLES = 5;        // 5 × 100ms = 500ms Baseline
 const VAD_SPEECH_MIN_MS = 500;         // ms Sprache bevor Aufnahme zaehlt — laenger = keine Huestler/Klopfer mehr
 
+// Override fuer die Stille-Schwelle — wenn gesetzt, wird die adaptive Baseline
+// ignoriert. Nuetzlich wenn die adaptive Logik in spezifischen Umgebungen
+// nicht zuverlaessig greift. Range -55..-15 dB. Speech-Schwelle wird auf
+// override+10 dB gesetzt (Speech muss klar lauter als Stille sein).
+export const VAD_SILENCE_DB_DEFAULT = -38;  // wenn User Manuell-Modus waehlt
+export const VAD_SILENCE_DB_MIN = -85;      // extrem empfindlich, praktisch alles gilt als Sprache
+export const VAD_SILENCE_DB_MAX = -15;      // sehr unempfindlich, nur lautes Reden gilt
+export const VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY = 'aria_vad_silence_db_override';
+
+/** Liefert den manuellen Override-Wert oder null wenn "automatisch". */
+export async function loadVadSilenceDbOverride(): Promise<number | null> {
+  try {
+    const raw = await AsyncStorage.getItem(VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY);
+    if (raw == null || raw === '') return null;
+    const n = parseFloat(raw);
+    if (!isFinite(n)) return null;
+    if (n < VAD_SILENCE_DB_MIN || n > VAD_SILENCE_DB_MAX) return null;
+    return n;
+  } catch {
+    return null;
+  }
+}
+
 // VAD-Stille (in Sekunden) — wie lange Sprechpause toleriert wird, bevor
 // die Aufnahme automatisch beendet wird. Einstellbar in den App-Settings.
 export const VAD_SILENCE_DEFAULT_SEC = 2.8;
@@ -138,7 +171,24 @@ async function loadVadSilenceMs(): Promise<number> {
 
 // Max-Dauer einer Aufnahme (Notbremse gegen Runaway-Loops). Auf 2 Minuten
 // hochgezogen damit auch laengere Erklaerungen durchgehen.
-const MAX_RECORDING_MS = 120000;
+// Default 5 Minuten — konfigurierbar in den App-Settings (1-30 Minuten).
+export const MAX_RECORDING_DEFAULT_SEC = 300;
+export const MAX_RECORDING_MIN_SEC = 60;
+export const MAX_RECORDING_MAX_SEC = 1800;
+export const MAX_RECORDING_STORAGE_KEY = 'aria_max_recording_sec';
+
+export async function loadMaxRecordingMs(): Promise<number> {
+  try {
+    const raw = await AsyncStorage.getItem(MAX_RECORDING_STORAGE_KEY);
+    if (raw != null) {
+      const n = parseFloat(raw);
+      if (isFinite(n) && n >= MAX_RECORDING_MIN_SEC && n <= MAX_RECORDING_MAX_SEC) {
+        return Math.round(n * 1000);
+      }
+    }
+  } catch {}
+  return MAX_RECORDING_DEFAULT_SEC * 1000;
+}
 
 // Pre-Roll: Wie lange Audio im AudioTrack-Buffer liegt bevor play() startet.
 // Einstellbar via Diagnostic/Settings (Key: aria_tts_preroll_sec).
@@ -212,10 +262,53 @@ class AudioService {
   // Latch damit der Silence-Callback pro Aufnahme genau einmal feuert
   private silenceFired: boolean = false;
   private noSpeechTimer: ReturnType<typeof setTimeout> | null = null;
+  // Adaptive Schwellen — werden in den ersten 500ms aus dem Mikro-Pegel
+  // gemessen. baseline = avg dB der ersten 5 Samples, dann:
+  //   silence  = baseline + VAD_SILENCE_OFFSET_DB  (6dB ueber ambient)
+  //   speech   = baseline + VAD_SPEECH_OFFSET_DB   (12dB ueber ambient = klares Reden)
+  // Funktioniert sowohl im stillen Buero als auch im lauten Cafe.
+  private vadBaselineSamples: number[] = [];
+  private vadAdaptiveSilenceDb: number = VAD_SILENCE_FALLBACK_DB;
+  private vadAdaptiveSpeechDb: number = VAD_SPEECH_FALLBACK_DB;
+
+  // Interruption-Tracking fuer Auto-Resume nach Anruf:
+  // - playbackStartTime: ms-Timestamp wenn AudioTrack tatsaechlich anfing
+  //   abzuspielen (= _firePlaybackStarted)
+  // - currentPlaybackMsgId: welche Antwort lief gerade
+  // - pausedPosition / pausedMessageId: bei captureInterruption gemerkt
+  private playbackStartTime: number = 0;
+  private currentPlaybackMsgId: string = '';
+  private pausedPosition: number = 0;       // Sekunden in der Audio-Datei
+  private pausedMessageId: string = '';
+  private resumeSound: Sound | null = null;  // halten damit GC nicht zuschlaegt
+  // Leading-Silence wird im Native vor den Chunks geschrieben — beim
+  // Position-Berechnen vom playbackStarted abziehen
+  private readonly LEADING_SILENCE_SEC = 0.3;
 
   constructor() {
     this.recorder = new AudioRecorderPlayer();
     this.recorder.setSubscriptionDuration(0.1); // 100ms Metering-Updates
+    // Native Event: AudioTrack hat alle Samples wirklich durchgespielt (nach
+    // dem finally{}-Block im Writer-Thread). ERST jetzt darf AudioFocus
+    // freigegeben werden — sonst spielt Spotify schon waehrend ARIA noch
+    // redet (PcmStreamPlayer.end() returnt mit 15s-Cap viel zu frueh).
+    if (PcmStreamPlayer) {
+      try {
+        const emitter = new NativeEventEmitter(NativeModules.PcmStreamPlayer as any);
+        emitter.addListener('PcmPlaybackFinished', () => {
+          console.log('[Audio] PcmPlaybackFinished — Focus jetzt freigeben');
+          this._releaseFocusDeferred();
+        });
+      } catch (err) {
+        console.warn('[Audio] PcmPlaybackFinished-Subscription fehlgeschlagen:', err);
+      }
+    }
+    // App-Start: orphaned aria_tts_*.wav / aria_recording_*.mp4 aus dem Cache
+    // wegraeumen. Sammeln sich an wenn Sound mid-playback gestoppt wird (Anruf,
+    // Mute, Barge-In) — der completion-callback feuert dann nicht und die Datei
+    // bleibt liegen. 5min-Threshold damit gerade aktiv geschriebene Files sicher
+    // sind. cleanupOnStartup ist async, blockt den Constructor nicht.
+    this._cleanupStaleCacheFiles(5 * 60 * 1000).catch(() => {});
   }
 
   /** AudioFocus mit kleiner Verzoegerung freigeben — Spotify/YouTube
@@ -225,13 +318,19 @@ class AudioService {
    *  unterdrueckt — der Focus bleibt fuer die ganze Konversation gehalten. */
   private _releaseFocusDeferred(): void {
     if (this._conversationFocusActive) {
+      console.log('[Audio] _releaseFocusDeferred: Conversation aktiv → kein Release');
       this._cancelDeferredFocusRelease();
       return;
     }
     this._cancelDeferredFocusRelease();
+    console.log('[Audio] _releaseFocusDeferred: in %dms', this.FOCUS_RELEASE_DELAY_MS);
     this.focusReleaseTimer = setTimeout(() => {
       this.focusReleaseTimer = null;
-      if (this._conversationFocusActive) return;
+      if (this._conversationFocusActive) {
+        console.log('[Audio] Focus-Release abgebrochen (Conversation jetzt aktiv)');
+        return;
+      }
+      console.log('[Audio] AudioFocus jetzt released');
       AudioFocus?.release().catch(() => {});
     }, this.FOCUS_RELEASE_DELAY_MS);
   }
@@ -262,14 +361,163 @@ class AudioService {
     this._releaseFocusDeferred();
   }
 
-  /** TTS-Wiedergabe haart stoppen — z.B. wenn ein Anruf reinkommt.
+  /** TTS-Wiedergabe haart stoppen — z.B. fuer Barge-In. Buffer wird geleert,
-   *  Released auch sofort den AudioFocus damit der Anruf-Klingelton hoerbar ist. */
+   *  kein Auto-Resume. Released auch sofort den AudioFocus. */
   haltAllPlayback(reason: string = ''): void {
     console.log('[Audio] haltAllPlayback: %s', reason || '(no reason)');
     this._conversationFocusActive = false;
     this.stopPlayback();
   }
 
+  /** Speziell fuer Anrufe: AudioTrack stoppen + Focus releasen, ABER pcm-
+   *  Buffer + messageId behalten damit weitere Chunks der unterbrochenen
+   *  Antwort weiter gesammelt werden. isFinal schreibt dann die WAV trotz
+   *  Anruf — und resumeFromInterruption findet sie. */
+  pauseForCall(reason: string = ''): void {
+    console.log('[Audio] pauseForCall: %s', reason || '(no reason)');
+    this._conversationFocusActive = false;
+    this._pausedForCall = true;
+    // Queue + isPlaying ruecksetzen — sonst klemmt der naechste Play-Button
+    // (playAudio sieht isPlaying=true und ruft _playNext nicht mehr auf).
+    this.audioQueue = [];
+    this.isPlaying = false;
+    // Foreground-Service stoppen — Notification waere sonst irrefuehrend
+    stopBackgroundAudio().catch(() => {});
+    // SoundPool/RNSound (Resume-Sound, Play-Button) stoppen — nicht relevant fuer Auto-Resume
+    if (this.currentSound) {
+      try { this.currentSound.stop(); this.currentSound.release(); } catch {}
+      this.currentSound = null;
+    }
+    if (this.resumeSound) {
+      try { this.resumeSound.stop(); this.resumeSound.release(); } catch {}
+      this.resumeSound = null;
+    }
+    // AudioTrack hart stoppen damit nichts mehr aus dem Lautsprecher kommt.
+    // pcmStreamActive bleibt true, pcmBuffer/pcmMessageId BLEIBEN — damit
+    // weitere Chunks gesammelt werden und isFinal die WAV schreiben kann.
+    PcmStreamPlayer?.stop().catch(() => {});
+    this._cancelDeferredFocusRelease();
+    AudioFocus?.release().catch(() => {});
+  }
+
+  /** Anruf vorbei → weitere Chunks duerfen wieder abgespielt werden.
+   *  resumeFromInterruption uebernimmt die Wiedergabe ab gemerkter Position. */
+  endCallPause(): void {
+    if (!this._pausedForCall) return;
+    this._pausedForCall = false;
+    console.log('[Audio] endCallPause');
+  }
+
+  /** Bei Anruf: aktuelle Wiedergabe-Position merken damit wir nach dem
+   *  Auflegen von dort weitermachen koennen. Returnt Position in Sekunden
+   *  oder 0 wenn nichts spielte.
+   *
+   *  Idempotent: bei mehrfachem Aufruf (ringing → offhook) wird die Position
+   *  vom ersten Mal NICHT ueberschrieben. playbackStartTime laeuft stumpf
+   *  weiter obwohl das Audio gestoppt ist — der erste Halt ist der echte. */
+  captureInterruption(): number {
+    if (this.pausedMessageId) {
+      console.log('[Audio] captureInterruption: bereits erfasst (msgId=%s pos=%ss) — skip',
+                  this.pausedMessageId, this.pausedPosition.toFixed(2));
+      return this.pausedPosition;
+    }
+    if (!this.playbackStartTime || !this.currentPlaybackMsgId) {
+      console.log('[Audio] captureInterruption: nichts spielte (startTime=%s, msgId=%s)',
+                  this.playbackStartTime, this.currentPlaybackMsgId || '(leer)');
+      this.pausedPosition = 0;
+      this.pausedMessageId = '';
+      return 0;
+    }
+    const elapsedMs = Date.now() - this.playbackStartTime;
+    const positionSec = Math.max(0, elapsedMs / 1000 - this.LEADING_SILENCE_SEC);
+    this.pausedPosition = positionSec;
+    this.pausedMessageId = this.currentPlaybackMsgId;
+    console.log('[Audio] captureInterruption: msgId=%s pos=%ss',
+                this.pausedMessageId, positionSec.toFixed(2));
+    return positionSec;
+  }
+
+  /** Nach Anruf-Ende: ab gemerkter Position weiterspielen. Wenn Cache noch
+   *  nicht geschrieben (final kam waehrend Anruf vielleicht doch nicht),
+   *  warten bis maxWaitMs und dann probieren. Returnt true wenn gestartet. */
+  async resumeFromInterruption(maxWaitMs: number = 30000): Promise<boolean> {
+    const msgId = this.pausedMessageId;
+    const position = this.pausedPosition;
+    if (!msgId) {
+      console.log('[Audio] resumeFromInterruption: kein gemerkter Stand — skip');
+      return false;
+    }
+    console.log('[Audio] resumeFromInterruption: starte fuer msgId=%s pos=%ss',
+                msgId, position.toFixed(2));
+    this.pausedMessageId = '';  // konsumieren
+    const cachePath = `${RNFS.DocumentDirectoryPath}/tts_cache/${msgId}.wav`;
+    const startTime = Date.now();
+    while (Date.now() - startTime < maxWaitMs) {
+      try {
+        if (await RNFS.exists(cachePath)) {
+          return await this._playFromPathAtPosition(cachePath, position);
+        }
+      } catch {}
+      await new Promise(r => setTimeout(r, 500));
+    }
+    console.warn('[Audio] resumeFromInterruption: WAV %s nicht binnen %dms verfuegbar',
+                  msgId, maxWaitMs);
+    return false;
+  }
+
+  private async _playFromPathAtPosition(path: string, positionSec: number): Promise<boolean> {
+    try {
+      // Bestehende laufende Wiedergabe abbrechen damit wir sauber starten
+      if (this.resumeSound) {
+        try { this.resumeSound.stop(); this.resumeSound.release(); } catch {}
+        this.resumeSound = null;
+      }
+      const sound = await new Promise<Sound>((resolve, reject) => {
+        const s = new Sound(path.replace(/^file:\/\//, ''), '', (err) =>
+          err ? reject(err) : resolve(s));
+      });
+      // Audio-Focus anfordern damit Spotify pausiert
+      this._cancelDeferredFocusRelease();
+      AudioFocus?.requestDuck().catch(() => {});
+      this._firePlaybackStarted();
+      this.isPlaying = true;
+      this.resumeSound = sound;
+      // Tracking auch fuer den Resume-Sound aktualisieren — sonst kann
+      // captureInterruption bei einem zweiten Anruf die Position nicht
+      // mehr ermitteln (playbackStartTime waere von der ersten Wiedergabe).
+      const msgIdMatch = path.match(/([^/\\]+)\.wav$/i);
+      if (msgIdMatch) this.currentPlaybackMsgId = msgIdMatch[1];
+      // Virtuelle Start-Zeit so setzen, dass captureInterruption (das den
+      // Leading-Silence-Offset wieder abzieht) die korrekte Position liefert.
+      this.playbackStartTime = Date.now() - (positionSec + this.LEADING_SILENCE_SEC) * 1000;
+      console.log('[Audio] Resume von Position %ss aus %s',
+                  positionSec.toFixed(2), path);
+      sound.setCurrentTime(Math.max(0, positionSec));
+      sound.play((success) => {
+        if (!success) console.warn('[Audio] Resume-Wiedergabe fehlgeschlagen');
+        try { sound.release(); } catch {}
+        if (this.resumeSound === sound) this.resumeSound = null;
+        this.isPlaying = false;
+        this.playbackFinishedListeners.forEach(cb => {
+          try { cb(); } catch (e) { console.warn('[Audio] cb err:', e); }
+        });
+        this._releaseFocusDeferred();
+      });
+      return true;
+    } catch (err: any) {
+      console.warn('[Audio] _playFromPathAtPosition fehlgeschlagen:', err?.message || err);
+      return false;
+    }
+  }
+
+  /** True wenn ARIA gerade was abspielt — egal ob WAV-Queue oder PCM-Stream.
+   *  Nuetzlich fuer "Barge-In": wenn der User spricht waehrend ARIA spricht,
+   *  soll die ARIA-Wiedergabe abgebrochen + die neue User-Message verarbeitet
+   *  werden ("ach vergiss es, mach lieber X"). */
+  isPlayingAudio(): boolean {
+    return this.isPlaying || this.pcmStreamActive;
+  }
+
   // --- Berechtigungen ---
 
   async requestMicrophonePermission(): Promise<boolean> {
@@ -327,6 +575,12 @@ class AudioService {
 
       this.recordingPath = `${RNFS.CachesDirectoryPath}/aria_recording_${Date.now()}.mp4`;
 
+      // Foreground-Service VOR dem AudioRecord starten — sonst blockt Android
+      // den Background-Mic-Zugriff (foregroundServiceType=microphone muss zum
+      // Zeitpunkt des startRecorder() schon aktiv sein, sonst greifen die
+      // Background-Mic-Restrictions ab Android 11+).
+      await acquireBackgroundAudio('rec');
+
       // Aufnahme mit Metering starten
       await this.recorder.startRecorder(this.recordingPath, {
         AudioEncoderAndroid: AudioEncoderAndroidType.AAC,
@@ -341,8 +595,36 @@ class AudioService {
         const db = e.currentMetering ?? -160;
         this.meterListeners.forEach(cb => cb(db));
 
+        // Adaptive Baseline: erste 5 Samples (~500ms) sammeln, dann Schwellen
+        // anpassen. -160 (kein Metering) ignorieren — sonst wird die Baseline
+        // sinnlos niedrig.
+        if (this.vadBaselineSamples.length < VAD_BASELINE_SAMPLES) {
+          if (db > -100) {
+            this.vadBaselineSamples.push(db);
+            if (this.vadBaselineSamples.length === VAD_BASELINE_SAMPLES) {
+              // Minimum statt Mittelwert: robust gegen Spike-Samples (z.B. wenn
+              // der User direkt nach Wake-Word sofort spricht oder das Wake-Word-
+              // Echo noch im Mikro ist). Min ist der ruhigste Moment.
+              const lowest = Math.min(...this.vadBaselineSamples);
+              const rawSilence = lowest + VAD_SILENCE_OFFSET_DB;
+              const rawSpeech = lowest + VAD_SPEECH_OFFSET_DB;
+              // Cap auf einen vernuenftigen Bereich:
+              // - Silence-Schwelle nicht ueber -28dB (sonst zaehlt Hintergrund-
+              //   geraeusch dauerhaft als "Sprache" → VAD feuert nie)
+              // - Silence-Schwelle nicht unter -50dB (sonst zu strikt)
+              this.vadAdaptiveSilenceDb = Math.max(-50, Math.min(rawSilence, -28));
+              this.vadAdaptiveSpeechDb = Math.max(-40, Math.min(rawSpeech, -18));
+              const msg = `VAD: ambient=${lowest.toFixed(0)}dB stille>${this.vadAdaptiveSilenceDb.toFixed(0)}dB`;
+              console.log('[Audio] %s speech>%s (raw silence=%s speech=%s)',
+                          msg, this.vadAdaptiveSpeechDb.toFixed(1),
+                          rawSilence.toFixed(1), rawSpeech.toFixed(1));
+              try { ToastAndroid.show(msg, ToastAndroid.SHORT); } catch {}
+            }
+          }
+        }
+
         // Sprach-Gate: Erkennen ob tatsaechlich gesprochen wird
-        if (db > VAD_SPEECH_THRESHOLD_DB) {
+        if (db > this.vadAdaptiveSpeechDb) {
           if (!this.speechDetected && this.speechStartTime === 0) {
             this.speechStartTime = Date.now();
           }
@@ -357,7 +639,7 @@ class AudioService {
 
         // VAD: Stille erkennen (nur wenn Sprache erkannt wurde)
         if (this.vadEnabled) {
-          if (db > VAD_SILENCE_THRESHOLD_DB) {
+          if (db > this.vadAdaptiveSilenceDb) {
             this.lastSpeechTime = Date.now();
           }
         }
@@ -367,6 +649,23 @@ class AudioService {
       this.lastSpeechTime = Date.now();
       this.speechDetected = false;
       this.speechStartTime = 0;
+      // VAD-Adaptive zurueckgesetzt: Baseline wird in den ersten 500ms neu
+      // gemessen. Bis dahin gelten die Fallback-Schwellen.
+      this.vadBaselineSamples = [];
+      this.vadAdaptiveSilenceDb = VAD_SILENCE_FALLBACK_DB;
+      this.vadAdaptiveSpeechDb = VAD_SPEECH_FALLBACK_DB;
+
+      // Manueller Override aus Settings — wenn gesetzt, wird die adaptive
+      // Baseline-Messung uebersteuert. User-Wahl gewinnt vor Auto-Magic.
+      const dbOverride = await loadVadSilenceDbOverride();
+      if (dbOverride != null) {
+        this.vadAdaptiveSilenceDb = dbOverride;
+        this.vadAdaptiveSpeechDb = dbOverride + 10;  // Speech klar ueber Stille
+        this.vadBaselineSamples = new Array(VAD_BASELINE_SAMPLES).fill(0);  // Baseline-Sammeln deaktivieren
+        const msg = `VAD: manuell stille>${dbOverride}dB`;
+        console.log('[Audio] %s', msg);
+        try { ToastAndroid.show(msg, ToastAndroid.SHORT); } catch {}
+      }
       this.setState('recording');
 
       // Andere Apps waehrend der Aufnahme pausieren (Musik, Videos etc.)
@@ -394,18 +693,19 @@ class AudioService {
       };
       if (autoStop) {
         const vadSilenceMs = await loadVadSilenceMs();
+        const maxRecordingMs = await loadMaxRecordingMs();
         console.log('[Audio] startRecording: autoStop=true, VAD-Stille=%dms, MAX=%dms',
-                    vadSilenceMs, MAX_RECORDING_MS);
+                    vadSilenceMs, maxRecordingMs);
         this.vadTimer = setInterval(() => {
           const silenceDuration = Date.now() - this.lastSpeechTime;
           if (silenceDuration >= vadSilenceMs) {
             fireSilenceOnce(`VAD ${silenceDuration}ms Stille (Schwelle=${vadSilenceMs}ms)`);
           }
         }, 200);
-        // Notbremse: Nach MAX_RECORDING_MS zwangsweise stoppen
+        // Notbremse: Nach maxRecordingMs zwangsweise stoppen
         this.maxDurationTimer = setTimeout(() => {
-          fireSilenceOnce(`Max-Dauer ${MAX_RECORDING_MS}ms`);
+          fireSilenceOnce(`Max-Dauer ${maxRecordingMs}ms`);
-        }, MAX_RECORDING_MS);
+        }, maxRecordingMs);
       }
 
       // Conversation-Window: Wenn der User innerhalb noSpeechTimeoutMs nicht
@@ -494,8 +794,15 @@ class AudioService {
   /** Base64-kodiertes Audio in die Queue stellen und abspielen */
   async playAudio(base64Data: string): Promise<void> {
     if (!base64Data) return;
-
+    // Mute-Flag respektieren — robust gegen Race-Conditions zwischen User-
+    // Klick auf Mute und einem TTS-Chunk der im selben Tick eintrifft.
+    if (this._muted) {
+      console.log('[Audio] playAudio: muted=true → skip');
+      return;
+    }
     this.audioQueue.push(base64Data);
+    console.log('[Audio] playAudio: queued (queue=%d isPlaying=%s pausedForCall=%s)',
+                this.audioQueue.length, this.isPlaying, this._pausedForCall);
     if (!this.isPlaying) {
       this._playNext();
     }
@@ -561,7 +868,16 @@ class AudioService {
     final?: boolean;
     silent?: boolean;
   }): Promise<string> {
-    const silent = !!payload.silent;
+    // _stoppedMessageId: User hat diese Antwort mid-Wiedergabe gestoppt
+    // (Mute geklickt). Auch wenn Mute jetzt wieder aus ist, soll diese
+    // Antwort nicht weiterspielen. Erst eine neue messageId resetted das.
+    const incomingMsgId = payload.messageId || '';
+    const stoppedByUser = !!this._stoppedMessageId && incomingMsgId === this._stoppedMessageId;
+    // Globaler Mute-Flag uebersteuert das per-Call silent — verhindert
+    // Race-Conditions wenn der User zwischen Chunks den Mute-Knopf drueckt.
+    // _pausedForCall: AudioTrack ist gestoppt waehrend Anruf — Chunks weiter
+    // sammeln (fuer WAV-Cache), aber NICHT in den Player schicken.
+    const silent = !!payload.silent || this._muted || this._pausedForCall || stoppedByUser;
     if (!silent && !PcmStreamPlayer) {
       console.warn('[Audio] PcmStreamPlayer Native Module nicht verfuegbar');
       return '';
@@ -587,6 +903,28 @@ class AudioService {
         this.pcmBuffer = [];
         this.pcmBytesCollected = 0;
       }
+      // Resume-Sound stoppen falls noch aktiv (User hat nach Anruf eine
+      // neue Frage gestellt — die alte interruptierte Antwort ist obsolet).
+      if (this.resumeSound) {
+        try { this.resumeSound.stop(); this.resumeSound.release(); } catch {}
+        this.resumeSound = null;
+      }
+      // Pending Auto-Resume verwerfen wenn die neue Antwort eine andere
+      // messageId hat. Sonst spielt nach 30s-Wartezeit der Resume die
+      // ueberholte Antwort ab.
+      if (this.pausedMessageId && this.pausedMessageId !== messageId) {
+        console.log('[Audio] Neue TTS-Antwort (msgId=%s) — Auto-Resume fuer %s verworfen',
+                    messageId, this.pausedMessageId);
+        this.pausedMessageId = '';
+        this.pausedPosition = 0;
+      }
+      // Stop-Marker zuruecksetzen wenn neue messageId — neue Antwort darf
+      // wieder normal abspielen, egal ob Mute zwischendurch aktiv war.
+      if (this._stoppedMessageId && this._stoppedMessageId !== messageId) {
+        console.log('[Audio] Neue Antwort (msgId=%s) — Stop-Marker fuer %s zurueckgesetzt',
+                    messageId, this._stoppedMessageId);
+        this._stoppedMessageId = '';
+      }
       this.pcmStreamActive = true;
       this.pcmMessageId = messageId;
       this.pcmSampleRate = sampleRate;
@@ -604,6 +942,7 @@ class AudioService {
         }
         this._cancelDeferredFocusRelease();
         AudioFocus?.requestDuck().catch(() => {});
+        this._firePlaybackStarted();
       }
     }
 
@@ -620,13 +959,16 @@ class AudioService {
 
     if (isFinal) {
       if (!silent) {
-        // end() resolved jetzt erst wenn der native Writer-Thread fertig
+        // end() signalisiert dem Writer "keine weiteren Chunks". Aber WIR
-        // ist (alle Samples ausgespielt) — danach AudioFocus verzoegert
+        // releasen den AudioFocus NICHT hier — der writer braucht u.U. noch
-        // freigeben, damit Spotify/YouTube nicht im Mikro-Gap zwischen zwei
+        // 30+ Sekunden bis der Buffer wirklich abgespielt ist. Den release
-        // ARIA-Antworten wieder hochdrehen. Wenn ein neuer Stream innerhalb
+        // triggert das native Event "PcmPlaybackFinished" wenn AudioTrack
-        // FOCUS_RELEASE_DELAY_MS startet, wird das Release abgebrochen.
+        // wirklich am Ende ist (siehe ensurePlaybackFinishedListener).
         try { await PcmStreamPlayer!.end(); } catch {}
-        this._releaseFocusDeferred();
+        // playbackFinished-Listener informieren (UI-Logik)
+        this.playbackFinishedListeners.forEach(cb => {
+          try { cb(); } catch (e) { console.warn('[Audio] playbackFinished cb err:', e); }
+        });
       }
       this.pcmStreamActive = false;
 
@@ -700,7 +1042,10 @@ class AudioService {
     }
   }
 
-  /** Audio aus lokaler Datei (file:// Pfad) in die Queue und abspielen. */
+  /** Audio aus lokaler Datei (file:// Pfad) in die Queue und abspielen.
+   *  Setzt zusaetzlich playbackStartTime + currentPlaybackMsgId damit ein
+   *  Anruf waehrend dieses Playbacks korrekt erfasst wird (ohne dieses
+   *  Tracking liefert captureInterruption nichts → kein Auto-Resume). */
   async playFromPath(filePath: string): Promise<void> {
     if (!filePath) return;
     try {
@@ -709,6 +1054,14 @@ class AudioService {
         console.warn('[Audio] Cache-Datei existiert nicht mehr:', cleanPath);
         return;
       }
+      // Dateiname ohne .wav als messageId nehmen (egal ob UUID oder andere ID)
+      const fileMatch = cleanPath.match(/([^/\\]+)\.wav$/i);
+      const msgId = fileMatch ? fileMatch[1] : '';
+      console.log('[Audio] playFromPath: cleanPath=%s → msgId=%s', cleanPath, msgId || '(leer)');
+      if (msgId) {
+        this.currentPlaybackMsgId = msgId;
+        this.playbackStartTime = Date.now() - this.LEADING_SILENCE_SEC * 1000;
+      }
       const b64 = await RNFS.readFile(cleanPath, 'base64');
       this.playAudio(b64);
     } catch (err) {
@@ -718,6 +1071,7 @@ class AudioService {
 
   // Callback wenn alle Audio-Teile abgespielt sind
   private playbackFinishedListeners: (() => void)[] = [];
+  private playbackStartedListeners: (() => void)[] = [];
 
   onPlaybackFinished(callback: () => void): () => void {
     this.playbackFinishedListeners.push(callback);
@@ -726,6 +1080,30 @@ class AudioService {
     };
   }
 
+  /** Callback wenn ARIAs TTS-Wiedergabe startet — fuer Wake-Word-parallel-
+   *  Listening waehrend ARIA spricht (Barge-In via "Computer" sagen). */
+  onPlaybackStarted(callback: () => void): () => void {
+    this.playbackStartedListeners.push(callback);
+    return () => {
+      this.playbackStartedListeners = this.playbackStartedListeners.filter(cb => cb !== callback);
+    };
+  }
+
+  private _firePlaybackStarted(): void {
+    // Tracking fuer Auto-Resume nach Anruf-Pause: NUR setzen wenn ein
+    // PCM-Stream laeuft (Live-TTS). Bei Play-Button / Resume-Sound hat der
+    // Caller (playFromPath / _playFromPathAtPosition) das Tracking schon
+    // korrekt mit der msgId aus dem Pfad gesetzt — sonst wuerden wir hier
+    // mit leerem pcmMessageId ueberschreiben.
+    if (this.pcmMessageId) {
+      this.playbackStartTime = Date.now();
+      this.currentPlaybackMsgId = this.pcmMessageId;
+    }
+    this.playbackStartedListeners.forEach(cb => {
+      try { cb(); } catch (e) { console.warn('[Audio] playbackStarted listener err:', e); }
+    });
+  }
+
   /** Naechstes Audio aus der Queue abspielen */
   private async _playNext(): Promise<void> {
     if (this.audioQueue.length === 0) {
@@ -738,10 +1116,11 @@ class AudioService {
       return;
     }
 
-    // Beim ersten Playback-Start: andere Apps ducken
+    // Beim ersten Playback-Start: andere Apps ducken + Listener informieren
     if (!this.isPlaying) {
       this._cancelDeferredFocusRelease();
       AudioFocus?.requestDuck().catch(() => {});
+      this._firePlaybackStarted();
     }
     this.isPlaying = true;
 
@@ -772,11 +1151,13 @@ class AudioService {
     }
 
     this.currentSound = sound;
+    console.log('[Audio] Sound.play startet (path=%s)', soundPath);
 
     // Naechstes Audio schon vorbereiten waehrend dieses abspielt
     this._preloadNext();
 
     sound.play((success) => {
+      console.log('[Audio] Sound.play callback: success=%s queue=%d', success, this.audioQueue.length);
       if (!success) console.warn('[Audio] Wiedergabe fehlgeschlagen');
       sound.release();
       this.currentSound = null;
@@ -803,8 +1184,51 @@ class AudioService {
     }
   }
 
+  /** Mute: alle eingehenden TTS-Chunks/WAVs werden ignoriert bis wieder
+   *  unmuted. Robuster als ein React-Ref weil hier kein Re-Render-Race ist
+   *  — die Bridge kann einen Chunk im selben JS-Tick liefern in dem der
+   *  User Mute geklickt hat. */
+  private _muted: boolean = false;
+  /** Anruf laeuft → Chunks werden nur in den Cache-Buffer gepusht, nicht
+   *  abgespielt. Wird in pauseForCall gesetzt, in endCallPause/resumeFrom-
+   *  Interruption zurueckgenommen. */
+  private _pausedForCall: boolean = false;
+  /** Wenn der User mid-Wiedergabe Mute drueckt: messageId der ABGEBROCHENEN
+   *  Antwort merken. Folge-Chunks dieser msgId werden silent ignoriert, auch
+   *  wenn der User Mute wieder ausschaltet — kein "Resume mid-Antwort". Eine
+   *  NEUE messageId resetted das, dann spielt's wieder normal. */
+  private _stoppedMessageId: string = '';
+  setMuted(muted: boolean): void {
+    console.log('[Audio] setMuted: %s (currentSound=%s pcmStreamActive=%s)',
+                muted, this.currentSound ? 'aktiv' : 'null', this.pcmStreamActive);
+    this._muted = muted;
+    if (muted) {
+      // Aktuell laufende Antwort als "verworfen" markieren — nachfolgende
+      // chunks dieser msgId werden silent gehalten auch wenn der User Mute
+      // gleich wieder ausschaltet. Erst eine NEUE Antwort darf wieder reden.
+      const activeMsgId = this.pcmMessageId || this.currentPlaybackMsgId;
+      if (activeMsgId) {
+        this._stoppedMessageId = activeMsgId;
+        console.log('[Audio] Antwort %s als gestoppt markiert', activeMsgId);
+      }
+      this.stopPlayback();
+    }
+  }
+  isMuted(): boolean { return this._muted; }
+
   /** Laufende Wiedergabe stoppen + Queue leeren */
   stopPlayback(): void {
+    // Idempotent: wenn nichts mehr aktiv ist, NICHT noch einen Focus-Release/
+    // Kick-Cycle anstossen — Re-Renders triggern setMuted oft mehrfach hinter-
+    // einander, und jeder weitere Kick lässt Spotify nochmal kurz pausieren.
+    const hasAnything = !!(this.currentSound || this.resumeSound || this.preloadedSound
+                           || this.pcmStreamActive || this.audioQueue.length || this.isPlaying);
+    if (!hasAnything) return;
+    console.log('[Audio] stopPlayback: currentSound=%s queue=%d pcm=%s',
+                this.currentSound ? 'aktiv' : 'null', this.audioQueue.length, this.pcmStreamActive);
+    // Foreground-Service auch stoppen — sonst bleibt die Notification haengen
+    // wenn Wiedergabe abgebrochen wird (Anruf, Cancel, Barge-In).
+    stopBackgroundAudio().catch(() => {});
     this.audioQueue = [];
     this.isPlaying = false;
     if (this.currentSound) {
@@ -812,21 +1236,31 @@ class AudioService {
       this.currentSound.release();
       this.currentSound = null;
     }
+    if (this.resumeSound) {
+      this.resumeSound.stop();
+      this.resumeSound.release();
+      this.resumeSound = null;
+    }
     if (this.preloadedSound) {
       this.preloadedSound.release();
       this.preloadedSound = null;
       if (this.preloadedPath) RNFS.unlink(this.preloadedPath).catch(() => {});
       this.preloadedPath = '';
     }
-    // PCM-Stream ebenfalls hart stoppen (Cancel/Abbruch)
+    // PCM-Stream ebenfalls hart stoppen (Cancel/Abbruch).
-    if (this.pcmStreamActive) {
+    // pcmStreamActive wird beim isFinal-Chunk schon false gesetzt — der
+    // AudioTrack spielt aber noch sekundenlang aus seinem Buffer ab. Daher
+    // IMMER stop() aufrufen, ohne den Flag zu pruefen (ist idempotent).
     PcmStreamPlayer?.stop().catch(() => {});
     this.pcmStreamActive = false;
     this.pcmBuffer = [];
     this.pcmBytesCollected = 0;
     this.pcmMessageId = '';
-    }
+    // Audio-Focus sofort freigeben — User hat explizit abgebrochen.
-    // Audio-Focus sofort freigeben — User hat explizit abgebrochen
+    // Unser Focus war TRANSIENT, Spotify resumed darum automatisch beim
+    // Abandon. Den frueheren kickReleaseMedia haben wir entfernt: er
+    // requestete USAGE_MEDIA mit GAIN (permanent), was Spotify als
+    // "user-action stopp" interpretierte und Auto-Resume verhinderte.
     this._cancelDeferredFocusRelease();
     AudioFocus?.release().catch(() => {});
   }
@@ -868,19 +1302,29 @@ class AudioService {
     }
   }
 
-  /** Alte Aufnahme- und TTS-Files aus dem Cache loeschen (>30s alt). */
+  /** Alte Aufnahme- und TTS-Files aus dem Cache loeschen.
-  private async _cleanupStaleCacheFiles(): Promise<void> {
+   *  Default 30s — verwendet beim Mikro-Start (kurze Lebensdauer reicht).
+   *  App-Start nutzt 5min damit gerade aktive Files nicht erwischt werden. */
+  private async _cleanupStaleCacheFiles(maxAgeMs: number = 30000): Promise<void> {
     try {
       const files = await RNFS.readDir(RNFS.CachesDirectoryPath);
       const now = Date.now();
+      let removed = 0;
+      let freedBytes = 0;
       for (const f of files) {
         if (!f.isFile()) continue;
         if (!f.name.startsWith('aria_recording_') && !f.name.startsWith('aria_tts_')) continue;
         const age = now - (f.mtime ? f.mtime.getTime() : 0);
-        if (age > 30000) {
+        if (age > maxAgeMs) {
+          freedBytes += parseInt(f.size as any, 10) || 0;
           await RNFS.unlink(f.path).catch(() => {});
+          removed += 1;
         }
       }
+      if (removed > 0) {
+        console.log('[Audio] Cache-Cleanup: %d Files entfernt, %.1fMB freigegeben',
+                    removed, freedBytes / 1024 / 1024);
+      }
     } catch {
       // silent — cleanup ist best-effort
     }
@@ -907,6 +1351,43 @@ class AudioService {
       // silent
     }
   }
+
+  /** Aktuelle Groesse des TTS-Caches. */
+  async getTtsCacheSize(): Promise<{ count: number; totalMB: number }> {
+    let count = 0;
+    let total = 0;
+    try {
+      const dir = `${RNFS.DocumentDirectoryPath}/tts_cache`;
+      if (await RNFS.exists(dir)) {
+        const files = await RNFS.readDir(dir);
+        for (const f of files) {
+          if (!f.isFile() || !f.name.endsWith('.wav')) continue;
+          count += 1;
+          total += parseInt(f.size as any, 10) || 0;
+        }
+      }
+    } catch {}
+    return { count, totalMB: total / 1024 / 1024 };
+  }
+
+  /** TTS-Cache komplett leeren (Settings-Button). */
+  async clearTtsCache(): Promise<{ removed: number; freedMB: number }> {
+    let removed = 0;
+    let freed = 0;
+    try {
+      const dir = `${RNFS.DocumentDirectoryPath}/tts_cache`;
+      if (!(await RNFS.exists(dir))) return { removed: 0, freedMB: 0 };
+      const files = await RNFS.readDir(dir);
+      for (const f of files) {
+        if (!f.isFile() || !f.name.endsWith('.wav')) continue;
+        const size = parseInt(f.size as any, 10) || 0;
+        await RNFS.unlink(f.path).catch(() => {});
+        removed += 1;
+        freed += size;
+      }
+    } catch {}
+    return { removed, freedMB: freed / 1024 / 1024 };
+  }
 }
 
 // Singleton

android/src/services/backgroundAudio.ts

@@ -0,0 +1,76 @@
+/**
+ * Background-Audio: ARIAs TTS, Mic-Aufnahme und Wake-Word-Lauschen sollen
+ * auch bei minimierter App weiterlaufen. Wir starten dafuer einen Foreground-
+ * Service mit foregroundServiceType=mediaPlayback|microphone, der eine
+ * persistente Notification zeigt waehrend irgendein Audio-Slot aktiv ist.
+ *
+ * Mehrere Komponenten koennen den Service unabhaengig "halten":
+ *   - 'tts'  : ARIA spricht
+ *   - 'rec'  : Aufnahme laeuft
+ *   - 'wake' : Wake-Word lauscht passiv (Ohr aktiv)
+ *
+ * Solange mindestens ein Slot aktiv ist, laeuft der Service. Wenn alle
+ * Slots leer sind, wird er gestoppt. Der Notification-Text passt sich an
+ * den hoechstprioren Slot an (tts > rec > wake).
+ */
+
+import { NativeModules } from 'react-native';
+
+interface BackgroundAudioNative {
+  start(reason: string): Promise<boolean>;
+  stop(): Promise<boolean>;
+}
+
+const { BackgroundAudio } = NativeModules as { BackgroundAudio?: BackgroundAudioNative };
+
+type Slot = 'tts' | 'rec' | 'wake';
+
+const slots = new Set<Slot>();
+
+// Prioritaet fuer den Notification-Text — hoechste zuerst.
+const PRIORITY: Slot[] = ['tts', 'rec', 'wake'];
+
+function topReason(): string {
+  for (const s of PRIORITY) {
+    if (slots.has(s)) return s;
+  }
+  return '';
+}
+
+async function applyState(): Promise<void> {
+  if (!BackgroundAudio) return;
+  if (slots.size === 0) {
+    try { await BackgroundAudio.stop(); } catch {}
+    console.log('[BackgroundAudio] Service gestoppt (keine Slots)');
+    return;
+  }
+  const reason = topReason();
+  try {
+    await BackgroundAudio.start(reason);
+    console.log('[BackgroundAudio] Service aktiv (slot=%s, slots=%s)',
+                reason, [...slots].join('+'));
+  } catch (err: any) {
+    console.warn('[BackgroundAudio] start fehlgeschlagen:', err?.message || err);
+  }
+}
+
+export async function acquireBackgroundAudio(slot: Slot): Promise<void> {
+  if (slots.has(slot)) return;
+  slots.add(slot);
+  await applyState();
+}
+
+export async function releaseBackgroundAudio(slot: Slot): Promise<void> {
+  if (!slots.has(slot)) return;
+  slots.delete(slot);
+  await applyState();
+}
+
+export function backgroundAudioActive(): boolean {
+  return slots.size > 0;
+}
+
+// --- Legacy API (nur tts-Slot) — fuer Aufruf-Sites die noch nichts vom Slot-
+// system wissen. Mappt auf den 'tts'-Slot. ---
+export const startBackgroundAudio = () => acquireBackgroundAudio('tts');
+export const stopBackgroundAudio = () => releaseBackgroundAudio('tts');

android/src/services/gpsTracking.ts

@@ -0,0 +1,138 @@
+/**
+ * GPS-Tracking-Service.
+ *
+ * Wenn aktiv: pushed alle paar Sekunden die aktuelle Position als
+ * `location_update {lat, lon}` an den RVS-Server, damit Brain-Watcher
+ * mit `near()`-Conditions etwas zum Vergleichen haben.
+ *
+ * Default: AUS. Wird entweder vom User manuell in Settings angeschaltet
+ * oder von ARIA via location_tracking-RVS-Message (Brain-Tool
+ * `request_location_tracking`).
+ *
+ * Energie-Schutz: distanceFilter 30m, interval 15s. Echte Fahrt-Updates
+ * (Geschwindigkeit) kommen sauber durch, stationaer wird kaum gesendet.
+ */
+
+import AsyncStorage from '@react-native-async-storage/async-storage';
+import { PermissionsAndroid, Platform, ToastAndroid } from 'react-native';
+import Geolocation from '@react-native-community/geolocation';
+import rvs from './rvs';
+
+type Listener = (active: boolean) => void;
+
+class GpsTrackingService {
+  private watchId: number | null = null;
+  private active = false;
+  private listeners: Set<Listener> = new Set();
+  // Defensive: nicht zu schnell oeffentlich togglen
+  private lastChangeAt = 0;
+
+  isActive(): boolean {
+    return this.active;
+  }
+
+  onChange(cb: Listener): () => void {
+    this.listeners.add(cb);
+    return () => { this.listeners.delete(cb); };
+  }
+
+  private notify() {
+    for (const cb of this.listeners) {
+      try { cb(this.active); } catch {}
+    }
+  }
+
+  /** Beim App-Start: gespeicherten Zustand wiederherstellen (Default off). */
+  async restoreFromStorage(): Promise<void> {
+    try {
+      const v = await AsyncStorage.getItem('aria_gps_tracking');
+      if (v === 'true') {
+        console.log('[gps-track] Restore: war an, starte wieder');
+        this.start('Beim Start wiederhergestellt');
+      }
+    } catch {}
+  }
+
+  private async ensurePermission(): Promise<boolean> {
+    if (Platform.OS !== 'android') return true;
+    try {
+      const granted = await PermissionsAndroid.request(
+        PermissionsAndroid.PERMISSIONS.ACCESS_FINE_LOCATION,
+        {
+          title: 'GPS-Tracking',
+          message: 'ARIA braucht laufende Standort-Updates damit GPS-Watcher (Blitzer-Warner, near()) funktionieren.',
+          buttonPositive: 'Erlauben',
+          buttonNegative: 'Abbrechen',
+        },
+      );
+      return granted === PermissionsAndroid.RESULTS.GRANTED;
+    } catch (e) {
+      console.warn('[gps-track] Permission-Fehler:', e);
+      return false;
+    }
+  }
+
+  async start(reason: string = ''): Promise<boolean> {
+    if (this.active) return true;
+    const ok = await this.ensurePermission();
+    if (!ok) {
+      ToastAndroid.show('GPS-Tracking: Berechtigung abgelehnt', ToastAndroid.LONG);
+      return false;
+    }
+    try {
+      this.watchId = Geolocation.watchPosition(
+        (pos) => {
+          const lat = pos.coords.latitude;
+          const lon = pos.coords.longitude;
+          rvs.send('location_update' as any, { lat, lon });
+        },
+        (err) => {
+          console.warn('[gps-track] watchPosition error:', err?.code, err?.message);
+        },
+        {
+          enableHighAccuracy: true,
+          distanceFilter: 30,     // erst senden wenn 30m gewandert
+          interval: 15000,        // (Android) gewuenschte Frequenz
+          fastestInterval: 10000, // (Android) max Frequenz
+        } as any,
+      );
+      this.active = true;
+      this.lastChangeAt = Date.now();
+      this.notify();
+      AsyncStorage.setItem('aria_gps_tracking', 'true').catch(() => {});
+      ToastAndroid.show(
+        reason ? `GPS-Tracking aktiv (${reason})` : 'GPS-Tracking aktiv',
+        ToastAndroid.SHORT,
+      );
+      console.log('[gps-track] gestartet', reason ? `(${reason})` : '');
+      return true;
+    } catch (e: any) {
+      console.warn('[gps-track] start fehlgeschlagen:', e?.message);
+      return false;
+    }
+  }
+
+  stop(reason: string = ''): void {
+    if (!this.active) return;
+    if (this.watchId !== null) {
+      try { Geolocation.clearWatch(this.watchId); } catch {}
+      this.watchId = null;
+    }
+    this.active = false;
+    this.lastChangeAt = Date.now();
+    this.notify();
+    AsyncStorage.setItem('aria_gps_tracking', 'false').catch(() => {});
+    ToastAndroid.show(
+      reason ? `GPS-Tracking aus (${reason})` : 'GPS-Tracking aus',
+      ToastAndroid.SHORT,
+    );
+    console.log('[gps-track] gestoppt', reason ? `(${reason})` : '');
+  }
+
+  async toggle(reason: string = ''): Promise<void> {
+    if (this.active) this.stop(reason);
+    else await this.start(reason);
+  }
+}
+
+export default new GpsTrackingService();

android/src/services/logger.ts

@@ -0,0 +1,41 @@
+/**
+ * Verbose-Logging-Toggle: console.log laesst sich global stummschalten.
+ * console.warn/console.error bleiben immer an — Fehler will man immer sehen.
+ *
+ * Default: an (true). Toggle ueber Settings → Protokoll → Verbose Logging.
+ * Beim Start wird der gespeicherte Wert geladen, vorher loggen wir normal.
+ */
+
+import AsyncStorage from '@react-native-async-storage/async-storage';
+
+export const VERBOSE_LOGGING_KEY = 'aria_verbose_logging';
+
+// Original-console.log retten, damit wir die Wrapper jederzeit wieder
+// "scharf" stellen koennen (sonst waere ein Toggle-an nach -aus tot).
+const originalLog = console.log.bind(console);
+const noop = () => {};
+
+let _verbose = true;
+
+function applyState(): void {
+  console.log = _verbose ? originalLog : noop;
+}
+
+/** Wert aus AsyncStorage laden und anwenden. Beim App-Start aufrufen. */
+export async function initLogger(): Promise<void> {
+  try {
+    const v = await AsyncStorage.getItem(VERBOSE_LOGGING_KEY);
+    _verbose = v !== 'false'; // default: true
+  } catch {}
+  applyState();
+}
+
+export function isVerboseLogging(): boolean {
+  return _verbose;
+}
+
+export function setVerboseLogging(verbose: boolean): void {
+  _verbose = verbose;
+  applyState();
+  AsyncStorage.setItem(VERBOSE_LOGGING_KEY, String(verbose)).catch(() => {});
+}

android/src/services/phoneCall.ts

@@ -1,14 +1,19 @@
 /**
- * PhoneCall-Service — pausiert die TTS-Wiedergabe wenn das Telefon klingelt
+ * PhoneCall-Service — pausiert ARIA bei Telefonaten:
- * oder ein Anruf laeuft. Native-Bindung an PhoneCallModule.kt.
  *
- * Bei "ringing" oder "offhook" wird audioService.haltAllPlayback() gerufen —
+ * 1. Klassischer Mobilfunk-Anruf via TelephonyManager (PhoneCallModule.kt)
- * ARIA verstummt sofort. Nach dem Auflegen passiert nichts automatisch
+ *    Status: idle / ringing / offhook
- * (Audio kommt nicht zurueck), der User muesste die Antwort manuell
- * nochmal anfordern (Play-Button auf der Nachricht).
  *
- * Permission READ_PHONE_STATE muss vom Nutzer einmalig erteilt werden —
+ * 2. VoIP-Anrufe (WhatsApp, Signal, Discord, Telegram, Teams, ...) via
- * wenn nicht, failed start() leise und der Rest funktioniert wie bisher.
+ *    AudioFocus-Loss-Event (AudioFocusModule.kt). Diese Apps requestn
+ *    AUDIOFOCUS_GAIN_TRANSIENT_EXCLUSIVE wenn ein Anruf reinkommt — wir
+ *    bekommen ein "loss" Event und reagieren genauso wie auf RINGING.
+ *
+ * In beiden Faellen wird audioService.haltAllPlayback() + wakeWordService.
+ * pauseForCall() gerufen. Bei call-end (idle / focus-gain) → resumeFromCall.
+ *
+ * Permission READ_PHONE_STATE ist nur fuer Pfad 1 noetig — Pfad 2 braucht
+ * keine extra Berechtigung weil unser eigener AudioFocus-Listener feuert.
  */
 
 import {
@@ -19,6 +24,7 @@ import {
   ToastAndroid,
 } from 'react-native';
 import audioService from './audio';
+import wakeWordService from './wakeword';
 
 interface PhoneCallNative {
   start(): Promise<boolean>;
@@ -32,13 +38,30 @@ type PhoneState = 'idle' | 'ringing' | 'offhook';
 class PhoneCallService {
   private started: boolean = false;
   private subscription: { remove: () => void } | null = null;
+  private focusSubscription: { remove: () => void } | null = null;
   private lastState: PhoneState = 'idle';
+  /** Damit Resume nach VoIP-Loss nicht doppelt feuert wenn auch
+   *  TelephonyManager-IDLE-Event kommt. */
+  private interruptedByFocus: boolean = false;
 
   async start(): Promise<boolean> {
-    if (this.started || !PhoneCall) return false;
+    if (this.started || Platform.OS !== 'android') return false;
-    if (Platform.OS !== 'android') return false;
 
-    // Runtime-Permission holen (nur einmal noetig)
+    // 1. AudioFocus-Listener IMMER registrieren — fangs VoIP-Calls (WhatsApp,
+    //    Signal, Discord etc.) abdecken, brauchen keine Permission.
+    try {
+      const focusEmitter = new NativeEventEmitter(NativeModules.AudioFocus as any);
+      this.focusSubscription = focusEmitter.addListener(
+        'AudioFocusChanged',
+        (e: { type: 'loss' | 'loss_transient' | 'gain' }) => this._onFocusChanged(e.type),
+      );
+      console.log('[PhoneCall] AudioFocus-Listener aktiv (fuer VoIP-Calls)');
+    } catch (err: any) {
+      console.warn('[PhoneCall] AudioFocus-Subscription gescheitert', err?.message || err);
+    }
+
+    // 2. TelephonyManager-Listener — fuer klassische Mobilfunk-Anrufe
+    if (PhoneCall) {
       try {
         const granted = await PermissionsAndroid.request(
           PermissionsAndroid.PERMISSIONS.READ_PHONE_STATE,
@@ -51,56 +74,147 @@ class PhoneCallService {
             buttonNegative: 'Spaeter',
           },
         );
-      if (granted !== PermissionsAndroid.RESULTS.GRANTED) {
+        if (granted === PermissionsAndroid.RESULTS.GRANTED) {
-        console.warn('[PhoneCall] READ_PHONE_STATE Permission abgelehnt');
+          const ok = await PhoneCall.start();
-        return false;
+          if (ok) {
+            const emitter = new NativeEventEmitter(NativeModules.PhoneCall as any);
+            this.subscription = emitter.addListener(
+              'PhoneCallStateChanged',
+              (e: { state: PhoneState }) => this._onStateChanged(e.state),
+            );
+            console.log('[PhoneCall] TelephonyManager-Listener aktiv');
+          }
+        } else {
+          console.warn('[PhoneCall] READ_PHONE_STATE abgelehnt — VoIP-Calls werden trotzdem ueber AudioFocus erkannt');
+        }
+      } catch (err: any) {
+        console.warn('[PhoneCall] TelephonyManager-Setup gescheitert:', err?.message || err);
       }
-    } catch (err) {
-      console.warn('[PhoneCall] Permission-Anfrage gescheitert', err);
     }
 
-    try {
-      const ok = await PhoneCall.start();
-      if (!ok) {
-        console.warn('[PhoneCall] Native start() lieferte false (Permission?)');
-        return false;
-      }
-      const emitter = new NativeEventEmitter(NativeModules.PhoneCall as any);
-      this.subscription = emitter.addListener('PhoneCallStateChanged', (e: { state: PhoneState }) => {
-        this._onStateChanged(e.state);
-      });
     this.started = true;
-      console.log('[PhoneCall] Listener aktiv');
     return true;
-    } catch (err: any) {
-      console.warn('[PhoneCall] start gescheitert:', err?.message || err);
-      return false;
-    }
   }
 
   async stop(): Promise<void> {
-    if (!this.started || !PhoneCall) return;
+    if (!this.started) return;
-    try {
+    try { this.subscription?.remove(); } catch {}
-      this.subscription?.remove();
+    try { this.focusSubscription?.remove(); } catch {}
     this.subscription = null;
-      await PhoneCall.stop();
+    this.focusSubscription = null;
-    } catch {}
+    if (PhoneCall) {
+      try { await PhoneCall.stop(); } catch {}
+    }
     this.started = false;
     this.lastState = 'idle';
+    this.interruptedByFocus = false;
   }
 
   private _onStateChanged(state: PhoneState): void {
     if (state === this.lastState) return;
-    console.log('[PhoneCall] State: %s → %s', this.lastState, state);
+    const prev = this.lastState;
+    console.log('[PhoneCall] State: %s → %s', prev, state);
     this.lastState = state;
     if (state === 'ringing' || state === 'offhook') {
-      audioService.haltAllPlayback(`Telefon-State: ${state}`);
+      this._haltForCall(state === 'ringing' ? 'Anruf — ARIA pausiert' : 'Im Gespraech — ARIA pausiert');
-      ToastAndroid.show(
+    } else if (state === 'idle' && prev !== 'idle') {
-        state === 'ringing' ? 'Anruf — ARIA pausiert' : 'Im Gespraech — ARIA pausiert',
+      // Wenn schon durch AudioFocus-Loss pausiert wurde, NICHT doppelt resumen.
-        ToastAndroid.SHORT,
+      // Der Focus-Gain-Event triggert das Resume.
-      );
+      if (!this.interruptedByFocus) {
+        this._resumeAfterCall('Anruf beendet — ARIA wieder aktiv');
       }
-    // idle: nichts automatisch — User soll nichts unbeabsichtigt re-triggern
+    }
+  }
+
+  /** AudioFocus-Loss = irgendeine andere App hat den Focus uebernommen.
+   *  Das passiert bei VoIP-Anrufen (was wir wollen) ABER auch bei normalen
+   *  Audio-Playern (anderer Player startet, Notification-Sound, sogar
+   *  unsere eigenen Sound-Calls beim Play-Button). Daher checken wir den
+   *  AudioMode — nur IN_CALL (2) oder IN_COMMUNICATION (3) zaehlt als Anruf. */
+  private async _onFocusChanged(type: 'loss' | 'loss_transient' | 'gain'): Promise<void> {
+    if (type === 'loss' || type === 'loss_transient') {
+      // Schon durch klassischen TelephonyManager pausiert? Dann nichts doppeln.
+      if (this.lastState === 'ringing' || this.lastState === 'offhook') return;
+      // Mode pruefen — nur echte Anrufe behandeln.
+      let mode = -1;
+      try { mode = await (NativeModules.AudioFocus as any)?.getMode?.(); } catch {}
+      if (mode !== 2 && mode !== 3) {
+        // NORMAL-Mode → kein Anruf (Stefan hat z.B. Play-Button gedrueckt
+        // oder Spotify hat sich neu reingedraengelt). Keine Toasts.
+        console.log('[PhoneCall] FOCUS_LOSS ignoriert (AudioMode=%d, kein Call)', mode);
+        return;
+      }
+      this.interruptedByFocus = true;
+      this._haltForCall('Anruf erkannt (VoIP) — ARIA pausiert');
+      // Pollen, weil GAIN nicht zuverlaessig kommt (wir releasen den Focus
+      // selbst beim halt → kein automatischer GAIN). AudioMode != IN_COMMUNICATION
+      // = Call vorbei.
+      this._startVoipResumePoll();
+    } else if (type === 'gain') {
+      if (this.interruptedByFocus) {
+        this.interruptedByFocus = false;
+        this._stopVoipResumePoll();
+        this._resumeAfterCall('Audio frei — ARIA wieder aktiv');
+      }
+    }
+  }
+
+  /** Polling-Fallback: alle 3s checken ob AudioMode wieder NORMAL ist. */
+  private voipPollTimer: ReturnType<typeof setInterval> | null = null;
+  private _startVoipResumePoll(): void {
+    if (this.voipPollTimer) return;
+    this.voipPollTimer = setInterval(async () => {
+      if (!this.interruptedByFocus) {
+        this._stopVoipResumePoll();
+        return;
+      }
+      try {
+        const mode = await (NativeModules.AudioFocus as any)?.getMode?.();
+        // 0 = MODE_NORMAL — Call ist vorbei
+        if (typeof mode === 'number' && mode === 0) {
+          this.interruptedByFocus = false;
+          this._stopVoipResumePoll();
+          this._resumeAfterCall('Anruf beendet — ARIA wieder aktiv');
+        }
+      } catch {}
+    }, 3000);
+  }
+  private _stopVoipResumePoll(): void {
+    if (this.voipPollTimer) {
+      clearInterval(this.voipPollTimer);
+      this.voipPollTimer = null;
+    }
+  }
+
+  private _haltForCall(toast: string): void {
+    // Position merken bevor wir den Stream killen — fuer Auto-Resume.
+    audioService.captureInterruption();
+    // pauseForCall (statt haltAllPlayback): pcmBuffer + messageId bleiben,
+    // weitere Chunks werden weiter gesammelt damit isFinal die WAV schreibt.
+    audioService.pauseForCall(toast);
+    wakeWordService.pauseForCall().catch(() => {});
+    ToastAndroid.show(toast, ToastAndroid.SHORT);
+  }
+
+  private _resumeAfterCall(toast: string): void {
+    // Anruf-Pause aufheben — neue Chunks duerfen wieder direkt abgespielt
+    // werden (falls die Bridge mid-Anruf isFinal noch nicht geschickt hat).
+    audioService.endCallPause();
+    wakeWordService.resumeFromCall().catch(() => {});
+    ToastAndroid.show(toast, ToastAndroid.SHORT);
+    // 800ms warten bevor Auto-Resume — sonst kollidiert ARIA's neuer Focus-
+    // Request mit Spotify's Auto-Resume nach Anruf-Ende. System haengt nach
+    // dem Auflegen noch im IN_CALL-Mode-Uebergang, Spotify schaut auf Focus-
+    // Gain und wuerde sofort wieder LOSS sehen → bleibt pausiert.
+    // Mit Delay: Spotify resumed kurz, dann pausiert ARIA wieder ordnungs-
+    // gemaess. Wenn ARIA nichts pending hat, bleibt Spotify einfach an.
+    setTimeout(() => {
+      audioService.resumeFromInterruption(30000).then(ok => {
+        if (ok) {
+          console.log('[PhoneCall] Auto-Resume von gemerkter Position gestartet');
+        }
+      }).catch(() => {});
+    }, 800);
   }
 }
 

android/src/services/updater.ts

@@ -50,29 +50,70 @@ class UpdateService {
     });
   }
 
-  /** Raeumt alte heruntergeladene APK-Dateien aus dem Cache auf. */
+  /** Sucht ueberall wo .apk-Dateien herumliegen koennten. */
-  private async cleanupOldApks(): Promise<void> {
+  private async _apkSearchDirs(): Promise<string[]> {
-    try {
+    const dirs = [RNFS.CachesDirectoryPath, RNFS.DocumentDirectoryPath];
-      const files = await RNFS.readDir(RNFS.CachesDirectoryPath);
+    if ((RNFS as any).ExternalCachesDirectoryPath) {
-      const apks = files.filter(f => /\.apk$/i.test(f.name));
+      dirs.push((RNFS as any).ExternalCachesDirectoryPath);
+    }
+    if (RNFS.ExternalDirectoryPath) {
+      dirs.push(RNFS.ExternalDirectoryPath);
+    }
+    return dirs;
+  }
+
+  /** Raeumt alte heruntergeladene APK-Dateien aus den App-Verzeichnissen auf.
+   *  Public damit Settings den Button "Update-Cache leeren" benutzen kann. */
+  async cleanupOldApks(keepCurrentName?: string): Promise<{ removed: number; freedMB: number }> {
+    const dirs = await this._apkSearchDirs();
+    let removed = 0;
     let freed = 0;
+    for (const dir of dirs) {
+      try {
+        if (!(await RNFS.exists(dir))) continue;
+        const files = await RNFS.readDir(dir);
+        const apks = files.filter(f => /\.apk$/i.test(f.name));
         for (const f of apks) {
+          if (keepCurrentName && f.name === keepCurrentName) continue;
           try {
             const size = parseInt(f.size as any, 10) || 0;
             await RNFS.unlink(f.path);
+            removed += 1;
             freed += size;
-          console.log(`[Update] Alte APK geloescht: ${f.name} (${(size / 1024 / 1024).toFixed(1)}MB)`);
+            console.log(`[Update] APK geloescht: ${f.path} (${(size / 1024 / 1024).toFixed(1)}MB)`);
           } catch (err: any) {
-          console.warn(`[Update] APK-Loeschen fehlgeschlagen: ${f.name} (${err?.message || err})`);
+            console.warn(`[Update] APK-Loeschen fehlgeschlagen: ${f.path} (${err?.message || err})`);
           }
         }
-      if (apks.length > 0) {
-        console.log(`[Update] Cleanup fertig: ${apks.length} APKs entfernt, ${(freed / 1024 / 1024).toFixed(1)}MB freigegeben`);
-      }
       } catch (err: any) {
-      console.warn(`[Update] Cleanup-Fehler: ${err?.message || err}`);
+        console.warn(`[Update] Cleanup-Fehler in ${dir}: ${err?.message || err}`);
       }
     }
+    const freedMB = freed / 1024 / 1024;
+    if (removed > 0) {
+      console.log(`[Update] Cleanup fertig: ${removed} APK${removed === 1 ? '' : 's'} entfernt, ${freedMB.toFixed(1)}MB freigegeben`);
+    }
+    return { removed, freedMB };
+  }
+
+  /** Aktuelle Groesse aller APK-Dateien in den App-Verzeichnissen (in MB). */
+  async getApkCacheSize(): Promise<{ count: number; totalMB: number }> {
+    const dirs = await this._apkSearchDirs();
+    let count = 0;
+    let total = 0;
+    for (const dir of dirs) {
+      try {
+        if (!(await RNFS.exists(dir))) continue;
+        const files = await RNFS.readDir(dir);
+        for (const f of files) {
+          if (!f.isFile() || !/\.apk$/i.test(f.name)) continue;
+          count += 1;
+          total += parseInt(f.size as any, 10) || 0;
+        }
+      } catch {}
+    }
+    return { count, totalMB: total / 1024 / 1024 };
+  }
 
   /** Bei App-Start Update pruefen */
   checkForUpdate(): void {

android/src/services/wakeReadySound.ts

@@ -0,0 +1,71 @@
+/**
+ * Spielt einen kurzen "Bereit"-Sound (Airplane Ding-Dong) wenn das Mikrofon
+ * nach Wake-Word-Erkennung wirklich offen ist. Datei liegt in
+ * android/app/src/main/res/raw/wake_ready_sound.mp3 — wird ueber Android's
+ * Resource-System per react-native-sound abgespielt.
+ *
+ * Toggle: AsyncStorage-Key 'aria_wake_ready_sound_enabled' (default true).
+ */
+
+import Sound from 'react-native-sound';
+import AsyncStorage from '@react-native-async-storage/async-storage';
+
+export const WAKE_READY_SOUND_STORAGE_KEY = 'aria_wake_ready_sound_enabled';
+
+Sound.setCategory('Playback', false);
+
+let cachedSound: Sound | null = null;
+let cachedFailed = false;
+
+function getSound(): Promise<Sound | null> {
+  if (cachedFailed) return Promise.resolve(null);
+  if (cachedSound) return Promise.resolve(cachedSound);
+  return new Promise(resolve => {
+    const s = new Sound('wake_ready_sound', Sound.MAIN_BUNDLE, (err) => {
+      if (err) {
+        console.warn('[WakeReadySound] Konnte nicht geladen werden:', err);
+        cachedFailed = true;
+        resolve(null);
+        return;
+      }
+      cachedSound = s;
+      resolve(s);
+    });
+  });
+}
+
+/** True wenn der User den "Bereit"-Sound aktiviert hat. Default: true. */
+export async function isWakeReadySoundEnabled(): Promise<boolean> {
+  try {
+    const raw = await AsyncStorage.getItem(WAKE_READY_SOUND_STORAGE_KEY);
+    if (raw === null) return true;  // Default an
+    return raw === 'true';
+  } catch {
+    return true;
+  }
+}
+
+export async function setWakeReadySoundEnabled(enabled: boolean): Promise<void> {
+  try {
+    await AsyncStorage.setItem(WAKE_READY_SOUND_STORAGE_KEY, String(enabled));
+  } catch {}
+}
+
+/** Spielt den Bereit-Sound einmal ab — non-blocking. Wenn der User ihn
+ *  in den Settings deaktiviert hat oder die Datei nicht ladbar ist,
+ *  passiert einfach nichts. */
+export async function playWakeReadySound(): Promise<void> {
+  if (!(await isWakeReadySoundEnabled())) return;
+  const s = await getSound();
+  if (!s) return;
+  try {
+    s.stop(() => {
+      s.setCurrentTime(0);
+      s.play((success) => {
+        if (!success) console.warn('[WakeReadySound] Wiedergabe fehlgeschlagen');
+      });
+    });
+  } catch (e) {
+    console.warn('[WakeReadySound] play() Exception:', e);
+  }
+}

android/src/services/wakeword.ts

@@ -22,6 +22,7 @@
 
 import { NativeEventEmitter, NativeModules, ToastAndroid } from 'react-native';
 import AsyncStorage from '@react-native-async-storage/async-storage';
+import { acquireBackgroundAudio } from './backgroundAudio';
 
 type WakeWordCallback = () => void;
 type StateCallback = (state: WakeWordState) => void;
@@ -72,6 +73,19 @@ class WakeWordService {
   private state: WakeWordState = 'off';
   private wakeCallbacks: WakeWordCallback[] = [];
   private stateCallbacks: StateCallback[] = [];
+  /** Barge-In-Callbacks: feuern wenn Wake-Word WAEHREND ARIA spricht erkannt
+   *  wird. ChatScreen reagiert mit TTS-stop + neuer Aufnahme. */
+  private bargeCallbacks: WakeWordCallback[] = [];
+  /** True solange Wake-Word parallel zu TTS aktiv ist. */
+  private bargeListening: boolean = false;
+  /** Anruf-Pause: state wird gemerkt damit nach Auflegen wiederhergestellt wird. */
+  private callPaused: boolean = false;
+  private preCallState: WakeWordState = 'off';
+  /** Cooldown nach App-Resume: kurze Phase in der Wake-Word-Detections
+   *  ignoriert werden. Beim Wechsel von Background nach Vordergrund gibt's
+   *  oft einen Audio-Pegel-Spike (AudioFocus-Switch, AudioTrack re-route),
+   *  der openWakeWord faelschlich triggern kann. */
+  private cooldownUntilMs: number = 0;
 
   private keyword: WakeKeyword = DEFAULT_KEYWORD;
   private nativeReady: boolean = false;
@@ -152,6 +166,10 @@ class WakeWordService {
   /** Ohr-Button gedrueckt — startet passives Lauschen oder direkt Konversation. */
   async start(): Promise<boolean> {
     if (this.state !== 'off') return true;
+    // Foreground-Service VOR dem Mic-Zugriff hochziehen damit Background-
+    // Lauschen funktioniert (Android braucht foregroundServiceType=microphone
+    // aktiv zum Zeitpunkt des AudioRecord.startRecording).
+    await acquireBackgroundAudio('wake');
     if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
       try {
         await OpenWakeWord.start();
@@ -191,16 +209,42 @@ class WakeWordService {
     if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
       try { await OpenWakeWord.stop(); } catch {}
     }
+    this.bargeListening = false;
     this.setState('off');
   }
 
+  /** Cooldown setzen — alle Wake-Word-Detections in den naechsten ms ignorieren.
+   *  Wird beim App-Resume gerufen weil AppState-Wechsel Audio-Spikes erzeugen
+   *  die openWakeWord faelschlich als Trigger interpretiert. */
+  setResumeCooldown(ms: number = 1500): void {
+    this.cooldownUntilMs = Date.now() + ms;
+    console.log('[WakeWord] Cooldown aktiv fuer %dms', ms);
+  }
+
   /** Wake-Word getriggert: Native-Modul pausieren, Konversation starten. */
   private async onWakeDetected(): Promise<void> {
-    console.log('[WakeWord] Wake-Word "%s" erkannt!', this.keyword);
+    const now = Date.now();
-    ToastAndroid.show(`Wake-Word "${KEYWORD_LABELS[this.keyword]}" erkannt — sprich jetzt`, ToastAndroid.SHORT);
+    if (now < this.cooldownUntilMs) {
+      const left = this.cooldownUntilMs - now;
+      console.log('[WakeWord] Trigger ignoriert (Cooldown noch %dms aktiv — wahrscheinlich App-Resume-Spike)', left);
+      return;
+    }
+    console.log('[WakeWord] Wake-Word "%s" erkannt! (state=%s, barge=%s)',
+                this.keyword, this.state, this.bargeListening);
     if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
       try { await OpenWakeWord.stop(); } catch {}
     }
+    this.bargeListening = false;
+    // Wenn wir bereits in 'conversing' sind und der Trigger waehrend ARIAs TTS
+    // kam (Barge-In via Wake-Word), feuern wir einen separaten Callback damit
+    // ChatScreen das TTS abbrechen + neue Aufnahme starten kann. Sonst normal.
+    if (this.state === 'conversing') {
+      this.bargeCallbacks.forEach(cb => {
+        try { cb(); } catch (e) { console.warn('[WakeWord] barge cb err:', e); }
+      });
+      // Kein erneutes setState — wir bleiben in 'conversing'.
+      return;
+    }
     this.setState('conversing');
     setTimeout(() => {
       if (this.state === 'conversing') {
@@ -209,6 +253,72 @@ class WakeWordService {
     }, 200);
   }
 
+  /** Wake-Word PARALLEL zur TTS-Wiedergabe lauschen lassen — User kann
+   *  "Computer" sagen waehrend ARIA noch redet, AcousticEchoCanceler im
+   *  Native-Modul verhindert dass ARIAs eigene Stimme triggert.
+   *  Voraussetzung: AudioRecorder muss frei sein (Recording aus). Wenn der
+   *  AudioRecorder gerade laeuft, hat der Vorrang — Wake-Word geht nicht. */
+  async startBargeListening(): Promise<void> {
+    if (!this.nativeReady || !OpenWakeWord) return;
+    if (this.state !== 'conversing') return;
+    if (this.bargeListening) return;
+    try {
+      await OpenWakeWord.start();
+      this.bargeListening = true;
+      console.log('[WakeWord] Barge-Listening aktiv (parallel zu TTS)');
+    } catch (err) {
+      console.warn('[WakeWord] Barge-Listening start fehlgeschlagen:', err);
+    }
+  }
+
+  /** Barge-Listening wieder aus — z.B. wenn der AudioRecorder fuer die
+   *  naechste Aufnahme das Mikro braucht. */
+  async stopBargeListening(): Promise<void> {
+    if (!this.bargeListening) return;
+    if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
+      try { await OpenWakeWord.stop(); } catch {}
+    }
+    this.bargeListening = false;
+    console.log('[WakeWord] Barge-Listening aus');
+  }
+
+  /** Bei eingehendem Anruf: Wake-Word + Aufnahme stoppen, Pre-Call-State
+   *  merken. Telefonie-App belegt das Mikro waehrend des Anrufs, plus ARIA
+   *  soll nicht in laufende Telefonate reinhoeren. */
+  async pauseForCall(): Promise<void> {
+    if (this.callPaused) return;
+    this.preCallState = this.state;
+    if (this.state === 'off') {
+      this.callPaused = true;  // merken dass wir pausiert wurden
+      return;
+    }
+    this.callPaused = true;
+    if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
+      try { await OpenWakeWord.stop(); } catch {}
+    }
+    this.bargeListening = false;
+    console.log('[WakeWord] Anruf — Wake-Word pausiert (war: %s)', this.preCallState);
+  }
+
+  /** Nach Auflegen: Pre-Call-State wiederherstellen. Aktive Konversation
+   *  geht zu armed zurueck (User soll nicht in einen halben Dialog springen). */
+  async resumeFromCall(): Promise<void> {
+    if (!this.callPaused) return;
+    const restoreTo = this.preCallState;
+    this.callPaused = false;
+    this.preCallState = 'off';
+    console.log('[WakeWord] Anruf zu Ende — restore state=%s', restoreTo);
+    if (restoreTo === 'off') return;
+    // Aktive Konversation war wahrscheinlich durch haltAllPlayback eh abgebrochen,
+    // sicher zu armed degraden.
+    if (restoreTo === 'conversing') this.setState('armed');
+    if (this.nativeReady && OpenWakeWord) {
+      try { await OpenWakeWord.start(); } catch (err) {
+        console.warn('[WakeWord] Restore-Start fehlgeschlagen:', err);
+      }
+    }
+  }
+
   /** Konversation beenden — User hat im Window nichts gesagt.
    *  Mit Wake-Word: zurueck zu 'armed' (Listener wieder an).
    *  Ohne: zurueck zu 'off'.
@@ -268,6 +378,19 @@ class WakeWordService {
     };
   }
 
+  /** Subscribe auf Barge-In-Events: Wake-Word erkannt waehrend ARIA noch
+   *  spricht. ChatScreen sollte dann TTS abbrechen + neue Aufnahme starten. */
+  onBargeIn(callback: WakeWordCallback): () => void {
+    this.bargeCallbacks.push(callback);
+    return () => {
+      this.bargeCallbacks = this.bargeCallbacks.filter(cb => cb !== callback);
+    };
+  }
+
+  isBargeListening(): boolean {
+    return this.bargeListening;
+  }
+
   onStateChange(callback: StateCallback): () => void {
     this.stateCallbacks.push(callback);
     return () => {

aria-brain/Dockerfile

@@ -0,0 +1,35 @@
+# ════════════════════════════════════════════════════════════
+#  ARIA Brain — Agent + Memory Container
+#
+#  FastAPI-Server mit Vector-DB-Memory (Qdrant).
+#  Spricht via HTTP/WebSocket mit Bridge und Diagnostic.
+#  LLM-Calls gehen ueber den Proxy (claude-max-api-proxy).
+# ════════════════════════════════════════════════════════════
+
+FROM python:3.12-slim
+
+# System-Tools die Skills brauchen koennten (curl, jq, git, ssh-client,
+# Build-Basics fuer venv-Compiles). Bewusst sparsam — alles weitere
+# bringt der Skill selbst mit (siehe execution=local-bin).
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    curl \
+    jq \
+    git \
+    openssh-client \
+    ca-certificates \
+ && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+# Embedding-Model-Cache und Skills landen unter /data (Volume)
+ENV SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME=/data/_models
+ENV ARIA_DATA_DIR=/data
+
+EXPOSE 8080
+
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

aria-brain/agent.py

@@ -0,0 +1,557 @@
+"""
+Conversation-Loop. Eine Anfrage von Stefan, eine Antwort von ARIA.
+
+Pro Turn:
+  1. user-Turn an die laufende Conversation appenden
+  2. Hot Memory holen (alle pinned Punkte)
+  3. Cold Memory holen (Top-K semantisch zur user-Nachricht)
+  4. System-Prompt aus Hot+Cold bauen
+  5. Messages = [system, *window, user]
+  6. Claude via Proxy aufrufen
+  7. Assistant-Reply in Conversation appenden + zurueckgeben
+
+Memory-Destillat laeuft asynchron NACH dem Reply, gesteuert vom
+/chat-Endpoint ueber BackgroundTasks.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+from typing import Optional
+
+from conversation import Conversation, Turn
+from memory import Embedder, VectorStore, MemoryPoint
+from prompts import build_system_prompt
+from proxy_client import ProxyClient, Message as ProxyMessage
+import skills as skills_mod
+import triggers as triggers_mod
+import watcher as watcher_mod
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+# Meta-Tool: ARIA kann selbst neue Skills bauen
+META_TOOLS = [
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "skill_create",
+            "description": (
+                "Erstelle einen neuen Skill (wiederverwendbare Faehigkeit). "
+                "Skills sind IMMER Python — jeder Skill bekommt seine eigene venv "
+                "mit den pip_packages die er braucht.\n\n"
+                "HARTE REGEL — IMMER Skill anlegen wenn: die Loesung erfordert eine "
+                "pip-Library. Sonst muesste der Install bei jedem Container-Restart "
+                "neu laufen (Brain hat keinen persistenten State ausser /data/skills/).\n\n"
+                "Sonst NUR wenn ALLE Kriterien erfuellt sind:\n"
+                "  1) wiederkehrend (Aufgabe kommt realistisch nochmal),\n"
+                "  2) nicht-trivial (mehrere Schritte),\n"
+                "  3) parametrisierbar (nimmt Eingaben, gibt Ergebnis),\n"
+                "  4) wiederverwendbar als ganzes Paket.\n"
+                "NICHT fuer einzelne Shell-Befehle (date, hostname, ls etc.) und "
+                "nicht fuer Einmal-Faelle. Stefan kann Skill-Erstellung explizit "
+                "triggern (\"bau daraus einen Skill\").\n\n"
+                "Wenn etwas nur via apt-Paket geht — Stefan fragen ob es ins "
+                "Brain-Dockerfile soll, NICHT als Skill bauen."
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "name": {"type": "string", "description": "kurz, kebab-case, a-z 0-9 - _"},
+                    "description": {"type": "string", "description": "Was kann der Skill? 1 Satz."},
+                    "entry_code": {
+                        "type": "string",
+                        "description": (
+                            "Python-Code. Args lesen via os.environ['ARG_NAME']. "
+                            "Resultat per print() (stdout) zurueck. Bei Fehler: "
+                            "non-zero exit (sys.exit(1) o.ae.)."
+                        ),
+                    },
+                    "readme": {"type": "string", "description": "Markdown — was macht der Skill, Beispiel-Aufrufe"},
+                    "pip_packages": {
+                        "type": "array",
+                        "items": {"type": "string"},
+                        "description": "pip-Pakete die in der venv installiert werden (z.B. requests, yt-dlp, pypdf)",
+                    },
+                    "args": {
+                        "type": "array",
+                        "items": {"type": "object"},
+                        "description": "Argumente-Schema [{name, type, required, description}]",
+                    },
+                },
+                "required": ["name", "description", "entry_code"],
+            },
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "skill_list",
+            "description": "Zeigt alle Skills (inkl. deaktivierte). Sollte selten noetig sein — die Liste steht eh im System-Prompt.",
+            "parameters": {"type": "object", "properties": {}},
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "trigger_timer",
+            "description": (
+                "Lege einen Timer-Trigger an — feuert EINMALIG zum angegebenen Zeitpunkt "
+                "und ruft dich selbst auf (Push-Nachricht an Stefan). "
+                "Use-Case: 'erinnere mich in 10min', 'sag mir um 14:30 Bescheid'."
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "name": {"type": "string", "description": "kurzer kebab-case-Name, a-z 0-9 - _"},
+                    "fires_at": {
+                        "type": "string",
+                        "description": (
+                            "Absoluter ISO-Timestamp UTC, z.B. '2026-05-12T14:30:00Z'. "
+                            "Berechne aus relativer Angabe ('in 10min') selbst — die "
+                            "aktuelle Zeit findest du im System-Prompt nicht, also nutze "
+                            "Bash: `date -u -d '+10 minutes' --iso-8601=seconds`."
+                        ),
+                    },
+                    "message": {"type": "string", "description": "Was soll bei der Erinnerung gesagt werden"},
+                },
+                "required": ["name", "fires_at", "message"],
+            },
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "trigger_watcher",
+            "description": (
+                "Lege einen Watcher-Trigger an — pollt alle paar Minuten eine Condition, "
+                "feuert wenn sie wahr wird (mit Throttle damit's nicht spammt). "
+                "Use-Case: 'sag bescheid wenn Disk unter 5GB', 'pingt mich wenn um 8 Uhr'. "
+                "Welche Variablen verfuegbar sind und ihre Bedeutung steht im System-Prompt."
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "name": {"type": "string", "description": "kurzer Name"},
+                    "condition": {
+                        "type": "string",
+                        "description": (
+                            "Boolescher Ausdruck mit den erlaubten Variablen, z.B. "
+                            "'disk_free_gb < 5', 'hour_of_day == 8 and day_of_week == \"mon\"'. "
+                            "Operatoren: < > <= >= == != and or not"
+                        ),
+                    },
+                    "message": {"type": "string", "description": "Was soll bei Erfuellung gesagt werden"},
+                    "check_interval_sec": {
+                        "type": "integer",
+                        "description": "Wie oft Condition pruefen (Default 300 = alle 5min, min 30)",
+                    },
+                    "throttle_sec": {
+                        "type": "integer",
+                        "description": "Mindestabstand zwischen 2 Feuerungen (Default 3600 = max 1x/h)",
+                    },
+                },
+                "required": ["name", "condition", "message"],
+            },
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "trigger_cancel",
+            "description": "Loescht einen Trigger (Timer abbrechen oder Watcher entfernen).",
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {"name": {"type": "string"}},
+                "required": ["name"],
+            },
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "trigger_list",
+            "description": "Zeigt alle Trigger (active + inaktiv). Selten noetig — Stefan sieht sie im Diagnostic.",
+            "parameters": {"type": "object", "properties": {}},
+        },
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "request_location_tracking",
+            "description": (
+                "Bittet die App, das kontinuierliche GPS-Tracking zu aktivieren oder zu "
+                "deaktivieren. Default ist AUS (Akku-Schutz). Nutze das wenn du einen "
+                "GPS-basierten Watcher anlegst (z.B. `near(...)`), sonst hat die App "
+                "veraltete Position und der Watcher feuert nie. Auch wieder ausschalten "
+                "wenn der letzte GPS-Watcher geloescht wurde."
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "on": {"type": "boolean", "description": "true = Tracking an, false = aus"},
+                    "reason": {"type": "string", "description": "Kurzer Grund (wird in App-Notification angezeigt)"},
+                },
+                "required": ["on"],
+            },
+        },
+    },
+]
+
+
+def _skill_to_tool(s: dict) -> dict:
+    """Mappt einen Skill auf ein OpenAI-Function-Tool."""
+    args = s.get("args") or []
+    props = {}
+    required = []
+    for a in args:
+        if not isinstance(a, dict):
+            continue
+        name = a.get("name") or ""
+        if not name:
+            continue
+        props[name] = {
+            "type": a.get("type", "string"),
+            "description": a.get("description", ""),
+        }
+        if a.get("required"):
+            required.append(name)
+    return {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": f"run_{s['name']}",
+            "description": s.get("description", "(ohne Beschreibung)"),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": props,
+                "required": required,
+            },
+        },
+    }
+
+
+class Agent:
+    def __init__(self, store: VectorStore, embedder: Embedder,
+                 conversation: Conversation, proxy: ProxyClient,
+                 cold_k: int = 5):
+        self.store = store
+        self.embedder = embedder
+        self.conversation = conversation
+        self.proxy = proxy
+        self.cold_k = cold_k
+        # Side-Channel-Events die im Turn entstehen (z.B. skill_create).
+        # Werden vom /chat-Endpoint in der Response mitgeschickt, damit
+        # Stefan in der App und Diagnostic eine sichtbare Bubble bekommt.
+        self._pending_events: list[dict] = []
+
+    def pop_events(self) -> list[dict]:
+        """Holt die Events des letzten chat()-Calls und leert die Liste."""
+        events = self._pending_events
+        self._pending_events = []
+        return events
+
+    # ── Hauptpfad: ein User-Turn → Tool-Loop → finaler Reply ──
+
+    MAX_TOOL_ITERATIONS = 8  # Schutz vor Endlos-Loops
+
+    def chat(self, user_message: str, source: str = "") -> str:
+        user_message = (user_message or "").strip()
+        if not user_message:
+            raise ValueError("Leere Nachricht")
+
+        # Events vom letzten Turn weglassen
+        self._pending_events = []
+
+        # 1. User-Turn an die Konversation
+        self.conversation.add("user", user_message, source=source)
+
+        # 2. Hot Memory (alle pinned Punkte)
+        hot = self.store.list_pinned()
+
+        # 3. Cold Memory (Top-K semantic)
+        try:
+            qvec = self.embedder.embed(user_message)
+            cold = self.store.search(qvec, k=self.cold_k, exclude_pinned=True)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Cold-Search fehlgeschlagen: %s", exc)
+            cold = []
+
+        # 4. Aktive Skills holen + Tool-Liste bauen
+        all_skills = skills_mod.list_skills(active_only=False)
+        active_skills = [s for s in all_skills if s.get("active", True)]
+        tools = list(META_TOOLS) + [_skill_to_tool(s) for s in active_skills]
+
+        # Trigger-Liste + Variablen-Info fuer den System-Prompt
+        all_triggers = triggers_mod.list_triggers(active_only=False)
+        condition_vars = watcher_mod.describe_variables()
+        condition_funcs = watcher_mod.describe_functions()
+
+        # 5. System-Prompt + Window-Messages
+        system_prompt = build_system_prompt(hot, cold, skills=all_skills,
+                                            triggers=all_triggers,
+                                            condition_vars=condition_vars,
+                                            condition_funcs=condition_funcs)
+        messages = [ProxyMessage(role="system", content=system_prompt)]
+        for t in self.conversation.window():
+            messages.append(ProxyMessage(role=t.role, content=t.content))
+
+        logger.info("chat: pinned=%d cold=%d skills=%d/%d window=%d prompt_chars=%d",
+                    len(hot), len(cold), len(active_skills), len(all_skills),
+                    len(self.conversation.window()), len(system_prompt))
+
+        # 6. Tool-Use-Loop
+        final_reply = ""
+        for iteration in range(self.MAX_TOOL_ITERATIONS):
+            result = self.proxy.chat_full(messages, tools=tools)
+            if result.tool_calls:
+                # Assistant-Turn mit tool_calls in messages anhaengen (nicht in Conversation!)
+                messages.append(ProxyMessage(
+                    role="assistant",
+                    content=result.content or None,
+                    tool_calls=[{
+                        "id": tc["id"], "type": "function",
+                        "function": {"name": tc["name"], "arguments": json.dumps(tc["arguments"])},
+                    } for tc in result.tool_calls],
+                ))
+                # Tools ausfuehren + Ergebnis als role=tool zurueck
+                for tc in result.tool_calls:
+                    tool_result = self._dispatch_tool(tc["name"], tc["arguments"])
+                    messages.append(ProxyMessage(
+                        role="tool",
+                        tool_call_id=tc["id"],
+                        name=tc["name"],
+                        content=tool_result[:8000],
+                    ))
+                continue  # next iteration mit Tool-Results
+            # Kein Tool-Call mehr → final reply
+            final_reply = (result.content or "").strip()
+            break
+        else:
+            # Loop-Limit erreicht
+            final_reply = "[Tool-Loop-Limit erreicht — ARIA hat zu viele Tool-Calls gemacht ohne fertig zu werden]"
+            logger.warning("Tool-Loop hit MAX_TOOL_ITERATIONS=%d", self.MAX_TOOL_ITERATIONS)
+
+        if not final_reply:
+            raise RuntimeError("Leerer Reply vom Proxy")
+
+        # 7. Assistant-Turn (final reply) in die Conversation
+        self.conversation.add("assistant", final_reply)
+        return final_reply
+
+    # ── Tool-Dispatcher ───────────────────────────────────────
+
+    def _dispatch_tool(self, name: str, arguments: dict) -> str:
+        """Fuehrt einen Tool-Call aus und gibt ein kurzes Text-Resultat zurueck.
+        Niemals werfen — Fehler werden als Text-Resultat reportet damit Claude
+        weitermachen kann."""
+        try:
+            if name == "skill_create":
+                # ARIA-Skills sind immer Python — execution ist nicht mehr im Schema
+                manifest = skills_mod.create_skill(
+                    name=arguments["name"],
+                    description=arguments["description"],
+                    execution="local-venv",
+                    entry_code=arguments["entry_code"],
+                    readme=arguments.get("readme", ""),
+                    args=arguments.get("args", []),
+                    pip_packages=arguments.get("pip_packages", []),
+                    author="aria",
+                )
+                # Side-Channel-Event: Stefan soll sehen wenn ARIA was anlegt
+                self._pending_events.append({
+                    "type": "skill_created",
+                    "skill": {
+                        "name": manifest["name"],
+                        "description": manifest.get("description", ""),
+                        "execution": manifest.get("execution", ""),
+                        "active": manifest.get("active", True),
+                        "setup_error": manifest.get("setup_error"),
+                    },
+                })
+                return f"OK — Skill '{manifest['name']}' erstellt (active={manifest['active']})."
+            if name == "skill_list":
+                items = skills_mod.list_skills(active_only=False)
+                if not items:
+                    return "(keine Skills vorhanden)"
+                return "\n".join(
+                    f"- {s['name']} ({s['execution']}) {'aktiv' if s.get('active', True) else 'DEAKTIVIERT'}: {s.get('description', '')}"
+                    for s in items
+                )
+            if name.startswith("run_"):
+                skill_name = name[len("run_"):]
+                res = skills_mod.run_skill(skill_name, args=arguments)
+                snippet = (res.get("stdout") or "")[:2000] or "(kein stdout)"
+                err = (res.get("stderr") or "")[:500]
+                marker = "OK" if res["ok"] else f"FEHLER (exit={res['exit_code']})"
+                out = f"{marker} · {res['duration_sec']}s\nstdout:\n{snippet}"
+                if err:
+                    out += f"\nstderr:\n{err}"
+                return out
+            if name == "trigger_timer":
+                t = triggers_mod.create_timer(
+                    name=arguments["name"],
+                    fires_at_iso=arguments["fires_at"],
+                    message=arguments["message"],
+                    author="aria",
+                )
+                self._pending_events.append({
+                    "type": "trigger_created",
+                    "trigger": {"name": t["name"], "type": "timer",
+                                "fires_at": t["fires_at"], "message": t["message"]},
+                })
+                return f"OK — Timer '{t['name']}' angelegt, feuert um {t['fires_at']}."
+            if name == "trigger_watcher":
+                t = triggers_mod.create_watcher(
+                    name=arguments["name"],
+                    condition=arguments["condition"],
+                    message=arguments["message"],
+                    check_interval_sec=int(arguments.get("check_interval_sec", 300)),
+                    throttle_sec=int(arguments.get("throttle_sec", 3600)),
+                    author="aria",
+                )
+                self._pending_events.append({
+                    "type": "trigger_created",
+                    "trigger": {"name": t["name"], "type": "watcher",
+                                "condition": t["condition"], "message": t["message"]},
+                })
+                return f"OK — Watcher '{t['name']}' angelegt: feuert wenn '{t['condition']}'."
+            if name == "trigger_cancel":
+                try:
+                    triggers_mod.delete(arguments["name"])
+                    return f"OK — Trigger '{arguments['name']}' geloescht."
+                except ValueError as e:
+                    return f"FEHLER: {e}"
+            if name == "request_location_tracking":
+                on = bool(arguments.get("on", False))
+                reason = (arguments.get("reason") or "").strip()
+                self._pending_events.append({
+                    "type": "location_tracking",
+                    "on": on,
+                    "reason": reason,
+                })
+                return f"OK — Tracking-Request gesendet (on={on}). App wird in Kuerze umschalten."
+            if name == "trigger_list":
+                items = triggers_mod.list_triggers(active_only=False)
+                if not items:
+                    return "(keine Trigger vorhanden)"
+                lines = []
+                for t in items:
+                    state = "aktiv" if t.get("active", True) else "DEAKTIVIERT"
+                    if t["type"] == "timer":
+                        lines.append(f"- {t['name']} (timer, {state}): feuert {t.get('fires_at')} — \"{t.get('message','')[:50]}\"")
+                    elif t["type"] == "watcher":
+                        lines.append(f"- {t['name']} (watcher, {state}): cond=\"{t.get('condition')}\", throttle={t.get('throttle_sec')}s")
+                    else:
+                        lines.append(f"- {t['name']} ({t['type']}, {state})")
+                return "\n".join(lines)
+            return f"Unbekanntes Tool: {name}"
+        except Exception as exc:
+            logger.exception("Tool '%s' fehlgeschlagen", name)
+            return f"FEHLER: {exc}"
+
+    # ── Memory-Destillat (laeuft im Hintergrund) ──────────────
+
+    def distill_old_turns(self) -> dict:
+        """Nimmt die N aeltesten Turns und destilliert sie zu fact-Memories.
+
+        Pattern: separater Claude-Call, lieferte 3-7 JSON-Facts, die als
+        type=fact, source=distilled gespeichert werden. Erfolgreiches
+        Schreiben → Turns aus dem Window entfernen.
+        """
+        if not self.conversation.needs_distill():
+            return {"distilled": 0, "reason": "kein Bedarf"}
+
+        old_turns = self.conversation.take_oldest_for_distill()
+        if not old_turns:
+            return {"distilled": 0, "reason": "keine alten Turns"}
+
+        # Konversation als Klartext bauen
+        transcript = "\n".join(
+            f"[{t.role.upper()}] {t.content}" for t in old_turns
+        )[:30000]  # Cap auf 30k Zeichen damit der Prompt nicht explodiert
+
+        system = (
+            "Du extrahierst aus einer Konversation zwischen Stefan und ARIA die "
+            "wichtigsten dauerhaft relevanten Fakten — keine Smalltalk-Details, "
+            "keine flüchtigen Zustände. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit gültigem JSON "
+            "im Format: {\"facts\": [{\"title\": \"kurz, max 80 Zeichen\", "
+            "\"content\": \"1-3 Sätze, konkret und nützlich\"}]}. "
+            "Mindestens 0, höchstens 7 Facts. Wenn nichts wichtig genug ist: leeres Array."
+        )
+        user = (
+            "Hier ist der Konversations-Abschnitt:\n\n"
+            f"{transcript}\n\n"
+            "Extrahiere die wichtigsten Fakten als JSON."
+        )
+
+        try:
+            raw = self.proxy.chat([
+                ProxyMessage(role="system", content=system),
+                ProxyMessage(role="user", content=user),
+            ])
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Destillat-Call fehlgeschlagen: %s — Turns bleiben", exc)
+            return {"distilled": 0, "error": str(exc)}
+
+        facts = self._parse_facts(raw)
+        if facts is None:
+            logger.warning("Destillat lieferte unparsbares JSON: %r", raw[:200])
+            return {"distilled": 0, "error": "JSON parse failed", "raw": raw[:200]}
+
+        # Facts in die DB schreiben
+        created = 0
+        for f in facts:
+            content = (f.get("content") or "").strip()
+            if not content:
+                continue
+            title = (f.get("title") or "").strip()[:120] or "Fakt"
+            point = MemoryPoint(
+                id="",
+                type="fact",
+                title=title,
+                content=content,
+                pinned=False,
+                category="konversation",
+                source="distilled",
+                tags=[],
+            )
+            try:
+                vec = self.embedder.embed(content)
+                self.store.upsert(point, vec)
+                created += 1
+            except Exception as exc:
+                logger.warning("Fakt schreiben fehlgeschlagen: %s", exc)
+
+        # Erst nach erfolgreichem Schreiben aus dem Window entfernen
+        last_ts = old_turns[-1].ts
+        self.conversation.commit_distill(last_ts)
+        logger.info("Destillat: %d Facts geschrieben, %d Turns aus Window entfernt",
+                    created, len(old_turns))
+        return {"distilled": created, "removed_turns": len(old_turns)}
+
+    @staticmethod
+    def _parse_facts(raw: str) -> Optional[list]:
+        if not raw:
+            return None
+        # JSON robust extrahieren — Claude kann Code-Fences setzen
+        cleaned = raw.strip()
+        if cleaned.startswith("```"):
+            # ```json oder ``` rauswerfen
+            cleaned = cleaned.split("\n", 1)[1] if "\n" in cleaned else cleaned[3:]
+            if cleaned.endswith("```"):
+                cleaned = cleaned[: -3]
+            cleaned = cleaned.strip()
+        # Erstes { bis letztes }
+        start = cleaned.find("{")
+        end = cleaned.rfind("}")
+        if start == -1 or end == -1 or end < start:
+            return None
+        try:
+            obj = json.loads(cleaned[start: end + 1])
+        except Exception:
+            return None
+        facts = obj.get("facts") if isinstance(obj, dict) else None
+        if not isinstance(facts, list):
+            return None
+        return facts

aria-brain/background.py

@@ -0,0 +1,169 @@
+"""
+Background-Loop fuer Triggers.
+
+Laeuft alle TICK_SEC Sekunden in einem asyncio Task, geht ueber alle
+active Triggers und entscheidet ob sie feuern muessen.
+
+Feuern bedeutet:
+  1. Trigger-Manifest update (fire_count++, last_fired_at, ggf. deaktivieren)
+  2. Log-Eintrag schreiben
+  3. agent.chat() mit einem system-Praefix aufrufen (NICHT als 'user'!)
+     → ARIA bekommt das wie eine Push-Nachricht und kann antworten
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+import logging
+from datetime import datetime, timezone
+from typing import Optional
+
+import triggers as triggers_mod
+import watcher as watcher_mod
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+TICK_SEC = 30
+
+
+def _now_iso() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+
+def _parse_iso(s: str) -> Optional[datetime]:
+    if not s:
+        return None
+    try:
+        return datetime.fromisoformat(s.replace("Z", "+00:00"))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def _should_fire(trigger: dict, vars_: dict, now: datetime) -> bool:
+    if not trigger.get("active", True):
+        return False
+    t = trigger.get("type", "")
+
+    if t == "timer":
+        fires_at = _parse_iso(trigger.get("fires_at", ""))
+        if not fires_at:
+            return False
+        if fires_at.tzinfo is None:
+            fires_at = fires_at.replace(tzinfo=timezone.utc)
+        return now >= fires_at
+
+    if t == "watcher":
+        # Check-Interval respektieren (sonst pollen wir zu hektisch)
+        check_interval = int(trigger.get("check_interval_sec", 300))
+        last_checked = _parse_iso(trigger.get("last_checked_at", ""))
+        if last_checked:
+            if last_checked.tzinfo is None:
+                last_checked = last_checked.replace(tzinfo=timezone.utc)
+            if (now - last_checked).total_seconds() < check_interval:
+                return False
+        # Throttle: erst feuern wenn last_fired lange genug her ist
+        last_fired = _parse_iso(trigger.get("last_fired_at", ""))
+        throttle = int(trigger.get("throttle_sec", 3600))
+        if last_fired:
+            if last_fired.tzinfo is None:
+                last_fired = last_fired.replace(tzinfo=timezone.utc)
+            if (now - last_fired).total_seconds() < throttle:
+                return False
+        # Condition pruefen
+        cond = (trigger.get("condition") or "").strip()
+        if not cond:
+            return False
+        try:
+            return watcher_mod.evaluate(cond, vars_)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Trigger %s: Condition '%s' fehlerhaft: %s",
+                           trigger.get("name"), cond, e)
+            return False
+
+    if t == "cron":
+        # TODO: später, wenn jemand Bock auf Cron-Parser hat
+        return False
+
+    return False
+
+
+async def _fire(trigger: dict, agent_factory) -> None:
+    """Ruft ARIA mit einer System-Praefix-Nachricht auf."""
+    name = trigger.get("name", "?")
+    message = trigger.get("message") or "(ohne Nachricht)"
+    ttype = trigger.get("type", "?")
+
+    # Manifest updaten
+    try:
+        triggers_mod.mark_fired(name)
+    except Exception as e:
+        logger.warning("mark_fired %s: %s", name, e)
+
+    # Log
+    triggers_mod.append_log(name, {"event": "fired", "type": ttype, "message": message})
+
+    # System-Nachricht an ARIA: nicht als User, sondern als Hinweis
+    prompt = (
+        f"[Trigger ausgelöst: '{name}', Typ: {ttype}] "
+        f"Geplante Nachricht: \"{message}\". "
+        f"Sage Stefan jetzt diese Information, in deinem Stil. "
+        f"Wenn der Trigger ein Watcher war (Bedingung wurde erfuellt), "
+        f"erwaehne kurz worum es geht. Antworte direkt, keine Rueckfrage."
+    )
+
+    try:
+        agent = agent_factory()
+        reply = agent.chat(prompt, source="trigger")
+        logger.info("[trigger] %s gefeuert → ARIA-Reply: %s", name, reply[:80])
+        triggers_mod.append_log(name, {"event": "reply", "text": reply[:500]})
+    except Exception as e:
+        logger.exception("Trigger %s feuern fehlgeschlagen: %s", name, e)
+        triggers_mod.append_log(name, {"event": "error", "error": str(e)[:300]})
+
+
+async def _tick(agent_factory) -> None:
+    """Ein Pruefdurchlauf. Geht ueber alle Triggers, feuert was zu feuern ist."""
+    try:
+        all_triggers = triggers_mod.list_triggers(active_only=True)
+    except Exception as e:
+        logger.warning("triggers.list: %s", e)
+        return
+    if not all_triggers:
+        return
+    now = datetime.now(timezone.utc)
+    # Variablen einmal pro Tick sammeln (nicht pro Trigger — Disk-Stat ist teuer)
+    try:
+        vars_ = watcher_mod.collect_variables()
+    except Exception as e:
+        logger.warning("collect_variables: %s", e)
+        vars_ = {}
+
+    # Watcher: last_checked_at jetzt updaten (auch wenn nicht gefeuert wird,
+    # damit der Check-Interval respektiert wird)
+    for t in all_triggers:
+        if t.get("type") == "watcher":
+            try:
+                t["last_checked_at"] = _now_iso()
+                triggers_mod.write(t["name"], t)
+            except Exception:
+                pass
+
+    for trigger in all_triggers:
+        try:
+            if _should_fire(trigger, vars_, now):
+                # Feuern als eigener Task — wenn ARIA langsam antwortet,
+                # darf der naechste Tick nicht blockieren
+                asyncio.create_task(_fire(trigger, agent_factory))
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Trigger-Check %s: %s", trigger.get("name"), e)
+
+
+async def run_loop(agent_factory) -> None:
+    """Endlosschleife — wird vom main lifespan gestartet + gestoppt."""
+    logger.info("Trigger-Loop gestartet (TICK_SEC=%d)", TICK_SEC)
+    while True:
+        try:
+            await _tick(agent_factory)
+        except Exception as e:
+            logger.exception("Tick-Fehler: %s", e)
+        await asyncio.sleep(TICK_SEC)

aria-brain/conversation.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+"""
+Conversation-State — ein einziger Rolling-Window-State fuer ARIAs
+laufendes Gespraech mit Stefan.
+
+Stefan-Entscheidung: KEINE Sessions, KEIN Multi-Thread. EIN Strang,
+intern rollend. Was rausfaellt, wird ggf. destilliert und landet
+als type=fact Memory in der Vector-DB.
+
+Persistenz: append-only JSONL unter /data/conversation.jsonl.
+Bei Restart wird die letzte N gelesen (komplett vermeidet Memory-
+Overhead bei sehr langen Verlaeufen).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import os
+from dataclasses import dataclass, field, asdict
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from typing import List, Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+CONVERSATION_FILE = Path(os.environ.get("CONVERSATION_FILE", "/data/conversation.jsonl"))
+
+
+@dataclass
+class Turn:
+    role: str         # "user" | "assistant"
+    content: str
+    ts: str = field(default_factory=lambda: datetime.now(timezone.utc).isoformat())
+    source: str = ""  # "app" / "diagnostic" / "stt" — optional
+
+
+class Conversation:
+    """In-Memory Rolling Window, mit JSONL-Persistenz."""
+
+    def __init__(self, max_window: int = 50, distill_threshold: int = 60,
+                 distill_count: int = 30):
+        self.max_window = max_window
+        self.distill_threshold = distill_threshold
+        self.distill_count = distill_count
+        self.turns: List[Turn] = []
+        self._load()
+
+    def _load(self):
+        if not CONVERSATION_FILE.exists():
+            return
+        try:
+            lines = CONVERSATION_FILE.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Konversation laden fehlgeschlagen: %s", exc)
+            return
+        loaded: List[Turn] = []
+        for line in lines:
+            line = line.strip()
+            if not line:
+                continue
+            try:
+                obj = json.loads(line)
+            except Exception:
+                continue
+            if obj.get("op") == "distill":
+                # Marker: bis hierhin wurde alles destilliert
+                drop_until_ts = obj.get("ts", "")
+                if drop_until_ts:
+                    loaded = [t for t in loaded if t.ts > drop_until_ts]
+                continue
+            role = obj.get("role")
+            content = obj.get("content")
+            if role in ("user", "assistant") and isinstance(content, str):
+                loaded.append(Turn(role=role, content=content,
+                                   ts=obj.get("ts", ""),
+                                   source=obj.get("source", "")))
+        self.turns = loaded
+        logger.info("Konversation geladen: %d Turns aus %s", len(self.turns), CONVERSATION_FILE)
+
+    def _append_to_file(self, record: dict):
+        try:
+            CONVERSATION_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            with CONVERSATION_FILE.open("a", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Konversation persist fehlgeschlagen: %s", exc)
+
+    def add(self, role: str, content: str, source: str = "") -> Turn:
+        t = Turn(role=role, content=content, source=source)
+        self.turns.append(t)
+        self._append_to_file({
+            "ts": t.ts, "role": t.role, "content": t.content, "source": t.source,
+        })
+        return t
+
+    def window(self) -> List[Turn]:
+        """Die letzten max_window Turns — gehen in den LLM-Prompt."""
+        return self.turns[-self.max_window:]
+
+    def needs_distill(self) -> bool:
+        return len(self.turns) > self.distill_threshold
+
+    def take_oldest_for_distill(self) -> List[Turn]:
+        """Gibt die N aeltesten Turns zurueck — fuer den Destillat-Call.
+        Entfernt sie NICHT — das macht commit_distill nach erfolgreichem Call."""
+        return self.turns[: self.distill_count]
+
+    def commit_distill(self, last_distilled_ts: str):
+        """Schreibt einen Distill-Marker, entfernt aus dem In-Memory-Window."""
+        self._append_to_file({"op": "distill", "ts": last_distilled_ts})
+        self.turns = [t for t in self.turns if t.ts > last_distilled_ts]
+        logger.info("Distill commit bei ts=%s — Window jetzt %d Turns", last_distilled_ts, len(self.turns))
+
+    def reset(self):
+        """Hardes Reset — verwende vorsichtig (Diagnostic-Button)."""
+        try:
+            if CONVERSATION_FILE.exists():
+                CONVERSATION_FILE.unlink()
+        except Exception:
+            pass
+        self.turns = []
+        logger.warning("Konversation komplett zurueckgesetzt")
+
+    def stats(self) -> dict:
+        return {
+            "turns": len(self.turns),
+            "max_window": self.max_window,
+            "distill_threshold": self.distill_threshold,
+            "needs_distill": self.needs_distill(),
+        }

aria-brain/main.py

@@ -0,0 +1,652 @@
+"""
+ARIA Brain — FastAPI-Einstieg.
+
+Phase B Punkt 1: nur Skeleton.
+- /health                        → Liveness
+- /memory/list                   → alle Punkte (gefiltert)
+- /memory/pinned                 → Hot Memory
+- /memory/search?q=...&k=5       → semantische Suche
+- /memory/save                   → neuen Punkt anlegen
+- /memory/update/{id}            → Punkt aendern (re-embed wenn content geaendert)
+- /memory/delete/{id}            → Punkt loeschen
+- /memory/stats                  → Anzahl Punkte pro Type
+
+/chat (Conversation-Loop) und /skills/* kommen in spaeteren Phasen.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import os
+from typing import List, Optional
+
+import asyncio
+from contextlib import asynccontextmanager
+
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks, Request
+from fastapi.responses import Response
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+from memory import Embedder, VectorStore, MemoryPoint
+from conversation import Conversation
+from proxy_client import ProxyClient
+from agent import Agent
+import skills as skills_mod
+import metrics as metrics_mod
+import triggers as triggers_mod
+import watcher as watcher_mod
+import background as background_mod
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s")
+logger = logging.getLogger("aria-brain")
+
+QDRANT_HOST = os.environ.get("QDRANT_HOST", "aria-qdrant")
+QDRANT_PORT = int(os.environ.get("QDRANT_PORT", "6333"))
+
+@asynccontextmanager
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    """Beim Brain-Start: Trigger-Background-Loop anwerfen. Beim Shutdown: stoppen."""
+    task = asyncio.create_task(background_mod.run_loop(agent))
+    logger.info("Lifespan: Trigger-Loop gestartet")
+    try:
+        yield
+    finally:
+        task.cancel()
+        try:
+            await task
+        except asyncio.CancelledError:
+            pass
+        logger.info("Lifespan: Trigger-Loop gestoppt")
+
+
+app = FastAPI(title="ARIA Brain", version="0.1.0", lifespan=lifespan)
+
+_embedder: Optional[Embedder] = None
+_store: Optional[VectorStore] = None
+_conversation: Optional[Conversation] = None
+_proxy: Optional[ProxyClient] = None
+_agent: Optional[Agent] = None
+
+
+def embedder() -> Embedder:
+    global _embedder
+    if _embedder is None:
+        _embedder = Embedder()
+    return _embedder
+
+
+def store() -> VectorStore:
+    global _store
+    if _store is None:
+        _store = VectorStore(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)
+    return _store
+
+
+def conversation() -> Conversation:
+    global _conversation
+    if _conversation is None:
+        _conversation = Conversation()
+    return _conversation
+
+
+def proxy_client() -> ProxyClient:
+    global _proxy
+    if _proxy is None:
+        _proxy = ProxyClient()
+    return _proxy
+
+
+def agent() -> Agent:
+    global _agent
+    if _agent is None:
+        _agent = Agent(store(), embedder(), conversation(), proxy_client())
+    return _agent
+
+
+# ─── Pydantic-Schemas ─────────────────────────────────────────────────
+
+class MemoryIn(BaseModel):
+    type: str = Field(..., description="identity|rule|preference|tool|skill|fact|conversation|reminder")
+    title: str
+    content: str
+    pinned: bool = False
+    category: str = ""
+    source: str = "manual"
+    tags: List[str] = Field(default_factory=list)
+    conversation_id: Optional[str] = None
+
+
+class MemoryUpdate(BaseModel):
+    title: Optional[str] = None
+    content: Optional[str] = None
+    pinned: Optional[bool] = None
+    category: Optional[str] = None
+    tags: Optional[List[str]] = None
+
+
+class MemoryOut(BaseModel):
+    id: str
+    type: str
+    title: str
+    content: str
+    pinned: bool
+    category: str
+    source: str
+    tags: List[str]
+    created_at: str
+    updated_at: str
+    conversation_id: Optional[str] = None
+    score: Optional[float] = None
+
+    @classmethod
+    def from_point(cls, p: MemoryPoint) -> "MemoryOut":
+        return cls(**p.__dict__)
+
+
+# ─── Health ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    try:
+        n = store().count()
+        return {"status": "ok", "memory_count": n, "qdrant": f"{QDRANT_HOST}:{QDRANT_PORT}"}
+    except Exception as exc:
+        return {"status": "degraded", "error": str(exc), "qdrant": f"{QDRANT_HOST}:{QDRANT_PORT}"}
+
+
+# ─── Memory-Endpoints ─────────────────────────────────────────────────
+
+@app.get("/memory/stats")
+def memory_stats():
+    s = store()
+    points = s.list_all()
+    by_type = {}
+    pinned = 0
+    for p in points:
+        by_type[p.type] = by_type.get(p.type, 0) + 1
+        if p.pinned:
+            pinned += 1
+    return {"total": len(points), "pinned": pinned, "by_type": by_type}
+
+
+@app.get("/memory/list", response_model=List[MemoryOut])
+def memory_list(type: Optional[str] = None, limit: int = 200):
+    s = store()
+    points = s.list_by_type(type, limit=limit) if type else s.list_all(limit=limit)
+    return [MemoryOut.from_point(p) for p in points]
+
+
+@app.get("/memory/pinned", response_model=List[MemoryOut])
+def memory_pinned():
+    return [MemoryOut.from_point(p) for p in store().list_pinned()]
+
+
+@app.get("/memory/search", response_model=List[MemoryOut])
+def memory_search(q: str, k: int = 5, type: Optional[str] = None, include_pinned: bool = False):
+    vec = embedder().embed(q)
+    points = store().search(vec, k=k, type_filter=type, exclude_pinned=not include_pinned)
+    return [MemoryOut.from_point(p) for p in points]
+
+
+@app.post("/memory/save", response_model=MemoryOut)
+def memory_save(body: MemoryIn):
+    s = store()
+    vec = embedder().embed(body.content)
+    point = MemoryPoint(
+        id="",
+        type=body.type,
+        title=body.title,
+        content=body.content,
+        pinned=body.pinned,
+        category=body.category,
+        source=body.source,
+        tags=body.tags,
+        conversation_id=body.conversation_id,
+    )
+    pid = s.upsert(point, vec)
+    saved = s.get(pid)
+    return MemoryOut.from_point(saved)
+
+
+@app.patch("/memory/update/{point_id}", response_model=MemoryOut)
+def memory_update(point_id: str, body: MemoryUpdate):
+    s = store()
+    existing = s.get(point_id)
+    if not existing:
+        raise HTTPException(404, f"Memory {point_id} nicht gefunden")
+
+    content_changed = body.content is not None and body.content != existing.content
+    if body.title is not None:
+        existing.title = body.title
+    if body.content is not None:
+        existing.content = body.content
+    if body.pinned is not None:
+        existing.pinned = body.pinned
+    if body.category is not None:
+        existing.category = body.category
+    if body.tags is not None:
+        existing.tags = body.tags
+
+    vec = embedder().embed(existing.content) if content_changed else None
+    if vec is None:
+        # Vektor unveraendert lassen — nur Payload neu schreiben
+        from qdrant_client.http import models as qm
+        from memory.vector_store import COLLECTION
+        s.client.set_payload(
+            collection_name=COLLECTION,
+            payload=existing.to_payload() | {"updated_at": __import__("datetime").datetime.now(__import__("datetime").timezone.utc).isoformat()},
+            points=[point_id],
+        )
+        saved = s.get(point_id)
+    else:
+        s.upsert(existing, vec)
+        saved = s.get(point_id)
+    return MemoryOut.from_point(saved)
+
+
+@app.delete("/memory/delete/{point_id}")
+def memory_delete(point_id: str):
+    s = store()
+    if not s.get(point_id):
+        raise HTTPException(404, f"Memory {point_id} nicht gefunden")
+    s.delete(point_id)
+    return {"deleted": point_id}
+
+
+# ─── Migration aus brain-import/ ──────────────────────────────────────
+
+IMPORT_DIR = os.environ.get("IMPORT_DIR", "/import")
+
+
+@app.post("/memory/migrate")
+def memory_migrate():
+    """Liest /import/*.md und schreibt atomare Memory-Punkte in die DB.
+    Idempotent: bei Re-Run werden Punkte mit gleicher migration_key ersetzt."""
+    from pathlib import Path
+    from migration import run_migration
+    s = store()
+    e = embedder()
+    result = run_migration(Path(IMPORT_DIR), s, e)
+    return result
+
+
+@app.get("/memory/import-files")
+def memory_import_files():
+    """Listet was unter /import/ liegt — fuer die Diagnostic-UI."""
+    from pathlib import Path
+    d = Path(IMPORT_DIR)
+    if not d.exists():
+        return {"import_dir": str(d), "exists": False, "files": []}
+    out = []
+    for p in sorted(d.iterdir()):
+        if p.is_file():
+            try:
+                out.append({"name": p.name, "size": p.stat().st_size})
+            except Exception:
+                pass
+    return {"import_dir": str(d), "exists": True, "files": out}
+
+
+# ─── Bootstrap-Snapshot ───────────────────────────────────────────────
+# "Bootstrap" = alle pinned Memories. Export/Import zum schnellen
+# Wiederherstellen einer schlanken ARIA nach Wipe.
+
+@app.get("/memory/export-bootstrap")
+def memory_export_bootstrap():
+    """Gibt alle pinned Memories als JSON zurueck — fuer Browser-Download."""
+    s = store()
+    pinned = s.list_pinned()
+    return {
+        "version": 1,
+        "exported_at": __import__("datetime").datetime.now(
+            __import__("datetime").timezone.utc
+        ).isoformat(),
+        "count": len(pinned),
+        "memories": [
+            {
+                "type": p.type,
+                "title": p.title,
+                "content": p.content,
+                "pinned": True,
+                "category": p.category,
+                "source": p.source,
+                "tags": p.tags,
+            }
+            for p in pinned
+        ],
+    }
+
+
+class BootstrapBundle(BaseModel):
+    version: int = 1
+    memories: List[dict]
+
+
+@app.post("/memory/import-bootstrap")
+def memory_import_bootstrap(body: BootstrapBundle):
+    """Loescht alle pinned Memories und importiert die im Bundle.
+    Cold Memory (unpinned) bleibt unangetastet.
+
+    Wenn keine Memories im Bundle: nur loeschen ist NICHT erlaubt — der
+    Caller soll erst exportieren und dann importieren.
+    """
+    if not body.memories:
+        raise HTTPException(400, "Bundle hat keine memories — Abbruch zur Sicherheit")
+
+    s = store()
+    e = embedder()
+
+    # Alle aktuell pinned Punkte loeschen
+    from qdrant_client.http import models as qm
+    from memory.vector_store import COLLECTION
+    s.client.delete(
+        collection_name=COLLECTION,
+        points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=[
+            qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))
+        ])),
+    )
+
+    # Neue Punkte einspeisen
+    created = 0
+    for m in body.memories:
+        content = (m.get("content") or "").strip()
+        if not content:
+            continue
+        point = MemoryPoint(
+            id="",
+            type=m.get("type", "fact"),
+            title=m.get("title", "(ohne Titel)"),
+            content=content,
+            pinned=True,
+            category=m.get("category", ""),
+            source=m.get("source", "bootstrap-import"),
+            tags=list(m.get("tags", [])),
+        )
+        vec = e.embed(content)
+        s.upsert(point, vec)
+        created += 1
+
+    return {"created": created, "deleted_previous_pinned": True}
+
+
+# ─── Conversation-Loop ──────────────────────────────────────────────
+
+class ChatIn(BaseModel):
+    message: str
+    source: str = ""  # "app" / "diagnostic" / "stt" — optional
+
+
+class ChatOut(BaseModel):
+    reply: str
+    turns: int
+    distilling: bool
+    events: list = Field(default_factory=list)
+
+
+@app.post("/chat", response_model=ChatOut)
+def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
+    """Hauptpfad. Antwort kommt synchron. Memory-Destillat laeuft
+    im Hintergrund nachdem die Response rausging."""
+    a = agent()
+    try:
+        reply = a.chat(body.message, source=body.source)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+    except RuntimeError as exc:
+        logger.error("chat fehlgeschlagen: %s", exc)
+        raise HTTPException(502, str(exc))
+
+    needs_distill = a.conversation.needs_distill()
+    if needs_distill:
+        background.add_task(a.distill_old_turns)
+    return ChatOut(
+        reply=reply,
+        turns=len(a.conversation.turns),
+        distilling=needs_distill,
+        events=a.pop_events(),
+    )
+
+
+@app.get("/conversation/stats")
+def conversation_stats():
+    return conversation().stats()
+
+
+@app.post("/conversation/reset")
+def conversation_reset():
+    """Hardes Reset — der Rolling-Window-Verlauf wird komplett geleert.
+    Destillierte facts bleiben in der DB."""
+    conversation().reset()
+    return {"ok": True, "turns": 0}
+
+
+@app.post("/conversation/distill")
+def conversation_distill_now():
+    """Manueller Trigger fuer Destillat — fuer Tests oder vor einem
+    bewussten Reset."""
+    return agent().distill_old_turns()
+
+
+# ─── Call-Metrics (Token / Quota-Monitoring) ────────────────────────
+
+@app.get("/metrics/calls")
+def metrics_calls():
+    """Liefert Aggregate fuer 1h / 5h / 24h / 30d.
+    Jedes Window: {window_seconds, calls, tokens_in, tokens_out, by_model}."""
+    return metrics_mod.stats()
+
+
+# ─── Triggers (passive Aufweck-Quellen) ─────────────────────────────
+
+class TriggerTimerBody(BaseModel):
+    name: str
+    fires_at: str  # ISO timestamp
+    message: str
+    author: str = "stefan"
+
+
+class TriggerWatcherBody(BaseModel):
+    name: str
+    condition: str
+    message: str
+    check_interval_sec: int = 300
+    throttle_sec: int = 3600
+    author: str = "stefan"
+
+
+class TriggerPatch(BaseModel):
+    active: bool | None = None
+    message: str | None = None
+    condition: str | None = None
+    throttle_sec: int | None = None
+    check_interval_sec: int | None = None
+    fires_at: str | None = None
+
+
+@app.get("/triggers/list")
+def triggers_list(active_only: bool = False):
+    return {"triggers": triggers_mod.list_triggers(active_only=active_only)}
+
+
+@app.get("/triggers/conditions")
+def triggers_conditions():
+    """Verfuegbare Variablen + Funktionen fuer Watcher-Conditions
+    (mit aktuellen Werten)."""
+    current = watcher_mod.collect_variables()
+    # near() ist ein callable in vars_ — fuer die UI rausfiltern
+    serializable = {k: v for k, v in current.items() if not callable(v)}
+    return {
+        "variables": watcher_mod.describe_variables(),
+        "functions": watcher_mod.describe_functions(),
+        "current": serializable,
+    }
+
+
+@app.get("/triggers/{name}")
+def triggers_get(name: str):
+    t = triggers_mod.read(name)
+    if t is None:
+        raise HTTPException(404, f"Trigger '{name}' nicht gefunden")
+    return t
+
+
+@app.get("/triggers/{name}/logs")
+def triggers_get_logs(name: str, limit: int = 50):
+    return {"logs": triggers_mod.list_logs(name, limit=limit)}
+
+
+@app.post("/triggers/timer")
+def triggers_create_timer(body: TriggerTimerBody):
+    try:
+        return triggers_mod.create_timer(
+            name=body.name, fires_at_iso=body.fires_at,
+            message=body.message, author=body.author,
+        )
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+
+
+@app.post("/triggers/watcher")
+def triggers_create_watcher(body: TriggerWatcherBody):
+    try:
+        return triggers_mod.create_watcher(
+            name=body.name, condition=body.condition,
+            message=body.message,
+            check_interval_sec=body.check_interval_sec,
+            throttle_sec=body.throttle_sec,
+            author=body.author,
+        )
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+
+
+@app.patch("/triggers/{name}")
+def triggers_patch(name: str, body: TriggerPatch):
+    patch = {k: v for k, v in body.model_dump().items() if v is not None}
+    try:
+        return triggers_mod.update(name, patch)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(404, str(exc))
+
+
+@app.delete("/triggers/{name}")
+def triggers_delete(name: str):
+    try:
+        triggers_mod.delete(name)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(404, str(exc))
+    return {"deleted": name}
+
+
+# ─── Skills ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+class SkillCreate(BaseModel):
+    name: str
+    description: str
+    execution: str  # local-venv | local-bin | bash
+    entry_code: str
+    readme: str = ""
+    args: list = Field(default_factory=list)
+    requires: dict = Field(default_factory=dict)
+    pip_packages: list = Field(default_factory=list)
+    author: str = "stefan"
+
+
+class SkillRun(BaseModel):
+    name: str
+    args: dict = Field(default_factory=dict)
+    timeout_sec: int = 300
+
+
+class SkillPatch(BaseModel):
+    description: str | None = None
+    active: bool | None = None
+    args: list | None = None
+
+
+@app.get("/skills/list")
+def skills_list(active_only: bool = False):
+    return {"skills": skills_mod.list_skills(active_only=active_only)}
+
+
+@app.get("/skills/{name}")
+def skills_get(name: str):
+    m = skills_mod.read_manifest(name)
+    if m is None:
+        raise HTTPException(404, f"Skill '{name}' nicht gefunden")
+    readme = skills_mod.read_readme(name)
+    return {"manifest": m, "readme": readme}
+
+
+@app.post("/skills/create")
+def skills_create(body: SkillCreate):
+    try:
+        return skills_mod.create_skill(
+            name=body.name,
+            description=body.description,
+            execution=body.execution,
+            entry_code=body.entry_code,
+            readme=body.readme,
+            args=body.args,
+            requires=body.requires,
+            pip_packages=body.pip_packages,
+            author=body.author,
+        )
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+
+
+@app.post("/skills/run")
+def skills_run(body: SkillRun):
+    try:
+        return skills_mod.run_skill(body.name, args=body.args, timeout_sec=body.timeout_sec)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+
+
+@app.patch("/skills/{name}")
+def skills_patch(name: str, body: SkillPatch):
+    patch = {k: v for k, v in body.model_dump().items() if v is not None}
+    try:
+        return skills_mod.update_skill(name, patch)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(404, str(exc))
+
+
+@app.delete("/skills/{name}")
+def skills_delete(name: str):
+    try:
+        skills_mod.delete_skill(name)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(404, str(exc))
+    return {"deleted": name}
+
+
+@app.get("/skills/{name}/logs")
+def skills_logs(name: str, limit: int = 50):
+    return {"logs": skills_mod.list_logs(name, limit=limit)}
+
+
+@app.get("/skills/{name}/export")
+def skills_export(name: str):
+    try:
+        data = skills_mod.export_skill(name)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(404, str(exc))
+    return Response(
+        content=data,
+        media_type="application/gzip",
+        headers={"Content-Disposition": f'attachment; filename="skill-{name}.tar.gz"'},
+    )
+
+
+@app.post("/skills/import")
+async def skills_import(request: Request, overwrite: bool = False):
+    data = await request.body()
+    if not data:
+        raise HTTPException(400, "Leerer Body")
+    try:
+        manifest = skills_mod.import_skill(data, overwrite=overwrite)
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc))
+    return {"imported": manifest}

aria-brain/memory/__init__.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+from .embedder import Embedder
+from .vector_store import VectorStore, MemoryPoint, MemoryType
+
+__all__ = ["Embedder", "VectorStore", "MemoryPoint", "MemoryType"]

aria-brain/memory/embedder.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""
+Lokaler Embedder fuer Memory-Texte.
+
+Nutzt sentence-transformers (paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2):
+- Deutsch + Englisch
+- 384-dimensionale Vektoren
+- Laeuft auf CPU, ~30ms pro kurzer Text
+- Modell wird beim ersten Aufruf in /data/_models gecached
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import List
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+MODEL_NAME = "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
+VECTOR_DIM = 384
+
+
+class Embedder:
+    def __init__(self, model_name: str = MODEL_NAME):
+        self.model_name = model_name
+        self._model = None
+
+    def _load(self):
+        if self._model is None:
+            logger.info("Lade Embedding-Modell %s ...", self.model_name)
+            from sentence_transformers import SentenceTransformer
+            self._model = SentenceTransformer(self.model_name)
+            logger.info("Embedding-Modell geladen.")
+
+    def embed(self, text: str) -> List[float]:
+        self._load()
+        vec = self._model.encode(text, convert_to_numpy=True, normalize_embeddings=True)
+        return vec.tolist()
+
+    def embed_batch(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
+        self._load()
+        vecs = self._model.encode(texts, convert_to_numpy=True, normalize_embeddings=True)
+        return vecs.tolist()

aria-brain/memory/vector_store.py

@@ -0,0 +1,209 @@
+"""
+Vector-Store-Wrapper um Qdrant.
+
+Eine Collection "aria_memory" haelt ALLE Memory-Punkte.
+Trennung nach Type/Pinned-Status via Payload-Filter.
+
+Punkt-Schema (Payload):
+    type      — identity | rule | preference | tool | skill | fact | conversation | reminder
+    category  — frei, fuer UI-Gruppierung
+    title     — kurze Ueberschrift
+    content   — eigentlicher Text (wird embedded)
+    pinned    — bool, True = Hot Memory (immer in Prompt)
+    source    — import | conversation | manual
+    tags      — Liste von Strings
+    created_at, updated_at — ISO-Strings
+    conversation_id — optional, nur fuer type=conversation
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import uuid
+from dataclasses import dataclass, field
+from datetime import datetime, timezone
+from enum import Enum
+from typing import List, Optional
+
+from qdrant_client import QdrantClient
+from qdrant_client.http import models as qm
+
+from .embedder import VECTOR_DIM
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+COLLECTION = "aria_memory"
+
+
+class MemoryType(str, Enum):
+    IDENTITY = "identity"
+    RULE = "rule"
+    PREFERENCE = "preference"
+    TOOL = "tool"
+    SKILL = "skill"
+    FACT = "fact"
+    CONVERSATION = "conversation"
+    REMINDER = "reminder"
+
+
+@dataclass
+class MemoryPoint:
+    id: str
+    type: str
+    title: str
+    content: str
+    pinned: bool = False
+    category: str = ""
+    source: str = "manual"
+    tags: List[str] = field(default_factory=list)
+    created_at: str = ""
+    updated_at: str = ""
+    conversation_id: Optional[str] = None
+    score: Optional[float] = None  # nur bei Search gesetzt
+
+    def to_payload(self) -> dict:
+        p = {
+            "type": self.type,
+            "title": self.title,
+            "content": self.content,
+            "pinned": self.pinned,
+            "category": self.category,
+            "source": self.source,
+            "tags": self.tags,
+            "created_at": self.created_at,
+            "updated_at": self.updated_at,
+        }
+        if self.conversation_id:
+            p["conversation_id"] = self.conversation_id
+        return p
+
+    @classmethod
+    def from_qdrant(cls, point) -> "MemoryPoint":
+        payload = point.payload or {}
+        return cls(
+            id=str(point.id),
+            type=payload.get("type", "fact"),
+            title=payload.get("title", ""),
+            content=payload.get("content", ""),
+            pinned=payload.get("pinned", False),
+            category=payload.get("category", ""),
+            source=payload.get("source", "manual"),
+            tags=payload.get("tags", []),
+            created_at=payload.get("created_at", ""),
+            updated_at=payload.get("updated_at", ""),
+            conversation_id=payload.get("conversation_id"),
+            score=getattr(point, "score", None),
+        )
+
+
+def _now() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+
+class VectorStore:
+    def __init__(self, host: str, port: int = 6333):
+        self.client = QdrantClient(host=host, port=port)
+        self._ensure_collection()
+
+    def _ensure_collection(self):
+        existing = [c.name for c in self.client.get_collections().collections]
+        if COLLECTION not in existing:
+            logger.info("Erstelle Collection %s ...", COLLECTION)
+            self.client.create_collection(
+                collection_name=COLLECTION,
+                vectors_config=qm.VectorParams(size=VECTOR_DIM, distance=qm.Distance.COSINE),
+            )
+            # Indexe fuer typische Filter-Felder
+            for field_name in ("type", "pinned", "category", "source", "migration_key"):
+                self.client.create_payload_index(
+                    collection_name=COLLECTION,
+                    field_name=field_name,
+                    field_schema=qm.PayloadSchemaType.KEYWORD if field_name != "pinned"
+                    else qm.PayloadSchemaType.BOOL,
+                )
+
+    # ─── Schreib-Operationen ─────────────────────────────────────────
+
+    def upsert(self, point: MemoryPoint, vector: List[float]) -> str:
+        if not point.id:
+            point.id = str(uuid.uuid4())
+        if not point.created_at:
+            point.created_at = _now()
+        point.updated_at = _now()
+
+        self.client.upsert(
+            collection_name=COLLECTION,
+            points=[qm.PointStruct(id=point.id, vector=vector, payload=point.to_payload())],
+        )
+        return point.id
+
+    def delete(self, point_id: str):
+        self.client.delete(
+            collection_name=COLLECTION,
+            points_selector=qm.PointIdsList(points=[point_id]),
+        )
+
+    # ─── Lese-Operationen ────────────────────────────────────────────
+
+    def get(self, point_id: str) -> Optional[MemoryPoint]:
+        result = self.client.retrieve(collection_name=COLLECTION, ids=[point_id], with_payload=True)
+        if not result:
+            return None
+        return MemoryPoint.from_qdrant(result[0])
+
+    def list_pinned(self) -> List[MemoryPoint]:
+        """Alle pinned Punkte — Hot Memory."""
+        return self._scroll(filter=qm.Filter(must=[
+            qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))
+        ]))
+
+    def list_by_type(self, type_: str, limit: int = 100) -> List[MemoryPoint]:
+        return self._scroll(
+            filter=qm.Filter(must=[
+                qm.FieldCondition(key="type", match=qm.MatchValue(value=type_))
+            ]),
+            limit=limit,
+        )
+
+    def list_all(self, limit: int = 1000) -> List[MemoryPoint]:
+        return self._scroll(filter=None, limit=limit)
+
+    def _scroll(self, filter, limit: int = 1000) -> List[MemoryPoint]:
+        points, _ = self.client.scroll(
+            collection_name=COLLECTION,
+            scroll_filter=filter,
+            limit=limit,
+            with_payload=True,
+            with_vectors=False,
+        )
+        return [MemoryPoint.from_qdrant(p) for p in points]
+
+    def search(
+        self,
+        query_vector: List[float],
+        k: int = 5,
+        type_filter: Optional[str] = None,
+        exclude_pinned: bool = True,
+    ) -> List[MemoryPoint]:
+        """Semantische Search. Standard: pinned-Punkte ausgeschlossen
+        (die kommen separat via list_pinned in den Prompt)."""
+        must = []
+        must_not = []
+        if type_filter:
+            must.append(qm.FieldCondition(key="type", match=qm.MatchValue(value=type_filter)))
+        if exclude_pinned:
+            must_not.append(qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True)))
+
+        flt = qm.Filter(must=must or None, must_not=must_not or None)
+
+        results = self.client.search(
+            collection_name=COLLECTION,
+            query_vector=query_vector,
+            query_filter=flt if (must or must_not) else None,
+            limit=k,
+            with_payload=True,
+        )
+        return [MemoryPoint.from_qdrant(p) for p in results]
+
+    def count(self) -> int:
+        return self.client.count(collection_name=COLLECTION, exact=True).count

aria-brain/metrics.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+"""
+Call-Metrics fuer den Proxy-Client.
+
+Pro Claude-Call wird ein Eintrag in /data/metrics.jsonl angehaengt:
+
+  {"ts": <ms>, "model": "...", "in": <tokens_in_estimate>, "out": <tokens_out_estimate>}
+
+Tokens-Schaetzung: characters / 4 (Anthropic-Default-Heuristik). Nicht exakt
+aber gut genug fuer Quota-Monitoring. Wir summieren nicht in-memory weil
+der Brain-Container neugestartet werden kann — alles auf Disk.
+
+Auswertung via aggregate(window_seconds) — liefert {calls, tokens_in, tokens_out}
+fuer die letzten N Sekunden. Lazy gelesen, keine grossen Datenmengen erwartet
+(bei 1000 Calls/Tag ~70 KB pro Monat).
+
+Auto-Rotate: bei > 50k Zeilen werden die aeltesten 25k weggeschnitten.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import os
+import time
+from pathlib import Path
+from typing import List
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+METRICS_FILE = Path(os.environ.get("METRICS_FILE", "/data/metrics.jsonl"))
+ROTATE_AT = 50_000
+ROTATE_KEEP = 25_000
+
+
+def _estimate_tokens(text: str) -> int:
+    """Anthropic-Default: ~4 chars pro Token. Grob genug."""
+    if not text:
+        return 0
+    return max(1, len(text) // 4)
+
+
+def _messages_tokens(messages: list) -> int:
+    total = 0
+    for m in messages:
+        # Pydantic-Model oder dict
+        if hasattr(m, "content"):
+            total += _estimate_tokens(m.content or "")
+        elif isinstance(m, dict):
+            c = m.get("content") or ""
+            if isinstance(c, str):
+                total += _estimate_tokens(c)
+    return total
+
+
+def log_call(model: str, messages_in: list, reply_text: str = "") -> None:
+    """Eine Call-Metric anhaengen. Robust gegen Fehler (silent fail)."""
+    try:
+        tokens_in = _messages_tokens(messages_in)
+        tokens_out = _estimate_tokens(reply_text)
+        line = json.dumps({
+            "ts": int(time.time() * 1000),
+            "model": model,
+            "in": tokens_in,
+            "out": tokens_out,
+        })
+        METRICS_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        with METRICS_FILE.open("a", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(line + "\n")
+        # Sanftes Rotate ohne hohe IO-Kosten — nur alle 1000 Calls checken
+        if (tokens_in + tokens_out) % 1000 < 4:
+            _maybe_rotate()
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("metrics.log_call: %s", exc)
+
+
+def _maybe_rotate() -> None:
+    try:
+        if not METRICS_FILE.exists():
+            return
+        with METRICS_FILE.open("r", encoding="utf-8") as f:
+            lines = f.readlines()
+        if len(lines) > ROTATE_AT:
+            keep = lines[-ROTATE_KEEP:]
+            METRICS_FILE.write_text("".join(keep), encoding="utf-8")
+            logger.info("metrics rotated: %d → %d Zeilen", len(lines), len(keep))
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("metrics rotate: %s", exc)
+
+
+def aggregate(window_seconds: int) -> dict:
+    """Aggregiert die Calls der letzten N Sekunden."""
+    now_ms = int(time.time() * 1000)
+    cutoff_ms = now_ms - (window_seconds * 1000)
+    calls = 0
+    tokens_in = 0
+    tokens_out = 0
+    by_model: dict[str, int] = {}
+    if METRICS_FILE.exists():
+        try:
+            for raw in METRICS_FILE.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
+                raw = raw.strip()
+                if not raw:
+                    continue
+                try:
+                    obj = json.loads(raw)
+                except Exception:
+                    continue
+                if obj.get("ts", 0) < cutoff_ms:
+                    continue
+                calls += 1
+                tokens_in += int(obj.get("in") or 0)
+                tokens_out += int(obj.get("out") or 0)
+                m = obj.get("model", "?")
+                by_model[m] = by_model.get(m, 0) + 1
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("metrics aggregate: %s", exc)
+    return {
+        "window_seconds": window_seconds,
+        "calls": calls,
+        "tokens_in": tokens_in,
+        "tokens_out": tokens_out,
+        "by_model": by_model,
+    }
+
+
+def stats() -> dict:
+    """Komplett-Snapshot mit den drei wichtigsten Fenstern."""
+    return {
+        "h1": aggregate(3600),
+        "h5": aggregate(5 * 3600),
+        "h24": aggregate(24 * 3600),
+        "d30": aggregate(30 * 24 * 3600),
+    }

aria-brain/migration.py

@@ -0,0 +1,399 @@
+"""
+Migration aus aria-data/brain-import/ → Vector-DB.
+
+Parst die mitgelieferten Markdown-Dateien (AGENT.md, USER.md, TOOLING.md)
+und zerlegt sie in atomare Memory-Punkte. Jeder Punkt bekommt:
+
+  source       = "import"
+  migration_key = stabiler Identifier (z.B. "agent.md/rule-1") fuer Idempotenz
+  pinned       = True
+
+Beim Re-Run werden vorhandene Punkte mit gleicher migration_key entfernt
+und neu geschrieben.
+
+Mapping pro Datei:
+
+  AGENT.md
+    "Identitaet"                    → 1 Punkt type=identity
+    "Persoenlichkeit" (Intro)       → 1 Punkt type=identity
+    "Kern-Eigenschaften" (Liste)    → 1 Punkt pro Bullet  type=identity
+    "Tool-Freigaben"                → 1 Punkt type=tool
+    "Sicherheitsregeln" (Liste)     → 1 Punkt pro Bullet  type=rule
+    "Arbeitsprinzipien" (Liste)     → 1 Punkt pro Bullet  type=rule
+    "Dateien an Stefan zurueckgeben"→ 1 Punkt type=skill
+    "Stimme"                        → 1 Punkt type=tool
+
+  USER.md
+    "Allgemein" (Liste)             → 1 Punkt pro Bullet  type=preference
+    "Bestaetigung erforderlich"     → 1 Punkt type=preference
+    "Autonomes Arbeiten OK fuer"    → 1 Punkt type=preference
+    "Tools & Infrastruktur"         → 1 Punkt type=preference
+
+  TOOLING.md
+    gesamter Inhalt                 → 1 Punkt type=tool, title="Tooling-Stack"
+
+BOOTSTRAP.md ist eine Variante von AGENT.md — wird (vorerst) ignoriert
+damit keine doppelten Punkte landen.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import re
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+from typing import List, Optional
+
+from memory import Embedder, VectorStore, MemoryPoint
+from memory.vector_store import COLLECTION
+from qdrant_client.http import models as qm
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class _Block:
+    title: str
+    content: str
+
+
+def _split_h2(md: str) -> List[_Block]:
+    """Zerlegt Markdown in H2-Bloecke. Inhalt vor dem ersten H2 wird verworfen."""
+    blocks: List[_Block] = []
+    current: Optional[_Block] = None
+    for line in md.splitlines():
+        m = re.match(r"^##\s+(.+?)\s*$", line)
+        if m and not line.startswith("### "):
+            if current:
+                blocks.append(current)
+            current = _Block(title=m.group(1).strip(), content="")
+            continue
+        if current is not None:
+            current.content += line + "\n"
+    if current:
+        blocks.append(current)
+    return blocks
+
+
+def _split_h3(content: str) -> List[_Block]:
+    """Zerlegt einen H2-Block in H3-Untersektionen + 'header'-Block davor."""
+    blocks: List[_Block] = []
+    header_lines: List[str] = []
+    current: Optional[_Block] = None
+    for line in content.splitlines():
+        m = re.match(r"^###\s+(.+?)\s*$", line)
+        if m:
+            if current is None and header_lines:
+                blocks.append(_Block(title="_intro", content="\n".join(header_lines).strip()))
+            if current:
+                blocks.append(current)
+            current = _Block(title=m.group(1).strip(), content="")
+            continue
+        if current is None:
+            header_lines.append(line)
+        else:
+            current.content += line + "\n"
+    if current:
+        blocks.append(current)
+    elif header_lines:
+        blocks.append(_Block(title="_intro", content="\n".join(header_lines).strip()))
+    return blocks
+
+
+def _extract_bullets(content: str) -> List[tuple[str, str]]:
+    """Findet "- **Title** — Body" oder "N. **Title** — Body" Bullets.
+
+    Returns: Liste von (title, full_bullet_text).
+    """
+    bullets: List[tuple[str, str]] = []
+    current_lines: List[str] = []
+    current_title: Optional[str] = None
+
+    def flush():
+        if current_title and current_lines:
+            bullets.append((current_title, "\n".join(current_lines).strip()))
+
+    for line in content.splitlines():
+        m = re.match(r"^\s*(?:[-*]|\d+\.)\s+\*\*([^*]+?)\*\*\s*[—\-:]?\s*(.*)$", line)
+        if m:
+            flush()
+            current_title = m.group(1).strip()
+            current_lines = [line]
+            continue
+        # Folge-Zeilen mit Einrueckung gehoeren zum aktuellen Bullet
+        if current_title and (line.startswith(" ") or line.startswith("\t") or not line.strip()):
+            current_lines.append(line)
+            continue
+        if current_title and not re.match(r"^\s*(?:[-*]|\d+\.)\s+", line):
+            current_lines.append(line)
+            continue
+        # Neuer Bullet ohne **Title** Format
+        if re.match(r"^\s*(?:[-*]|\d+\.)\s+", line):
+            flush()
+            text = re.sub(r"^\s*(?:[-*]|\d+\.)\s+", "", line).strip()
+            short_title = (text[:60] + "…") if len(text) > 60 else text
+            bullets.append((short_title, line.strip()))
+            current_title = None
+            current_lines = []
+    flush()
+    return bullets
+
+
+# ─── Pro Datei eine Parser-Funktion ──────────────────────────────────
+
+def _parse_agent_md(md: str, source_file: str) -> List[MemoryPoint]:
+    points: List[MemoryPoint] = []
+    h2_blocks = _split_h2(md)
+    for h2 in h2_blocks:
+        title = h2.title
+        content = h2.content.strip()
+        if not content:
+            continue
+
+        if title.lower() == "identitaet" or title.lower() == "identität":
+            points.append(_mk(
+                type_="identity", title="ARIA — Identitaet",
+                content=f"## {title}\n\n{content}",
+                category="persoenlichkeit",
+                migration_key=f"{source_file}/identity",
+            ))
+
+        elif title.lower() == "persoenlichkeit" or title.lower() == "persönlichkeit":
+            # Intro-Absatz + Kern-Eigenschaften-Liste trennen
+            sub = _split_h3(content)
+            for s in sub:
+                if s.title == "_intro" and s.content.strip():
+                    points.append(_mk(
+                        type_="identity", title="Persoenlichkeit — Grundsatz",
+                        content=s.content.strip(),
+                        category="persoenlichkeit",
+                        migration_key=f"{source_file}/personality-intro",
+                    ))
+                elif s.title.lower().startswith("kern"):
+                    for idx, (btitle, btext) in enumerate(_extract_bullets(s.content), 1):
+                        points.append(_mk(
+                            type_="identity", title=f"Eigenschaft: {btitle}",
+                            content=btext, category="persoenlichkeit",
+                            migration_key=f"{source_file}/personality-trait-{idx}",
+                        ))
+
+        elif "sicherheitsregel" in title.lower():
+            for idx, (btitle, btext) in enumerate(_extract_bullets(content), 1):
+                points.append(_mk(
+                    type_="rule", title=f"Sicherheit: {btitle}",
+                    content=btext, category="sicherheit",
+                    migration_key=f"{source_file}/security-{idx}",
+                ))
+
+        elif "arbeitsprinzipien" in title.lower() or "arbeitsprinzip" in title.lower():
+            for idx, (btitle, btext) in enumerate(_extract_bullets(content), 1):
+                points.append(_mk(
+                    type_="rule", title=f"Prinzip: {btitle}",
+                    content=btext, category="arbeitsweise",
+                    migration_key=f"{source_file}/work-principle-{idx}",
+                ))
+
+        elif "tool-freigaben" in title.lower() or "tool freigaben" in title.lower():
+            points.append(_mk(
+                type_="tool", title="Tool-Freigaben — Vollzugriff",
+                content=content, category="infrastruktur",
+                migration_key=f"{source_file}/tool-access",
+            ))
+
+        elif "dateien an stefan" in title.lower() or "dateien zurueckgeben" in title.lower() or "dateien zur" in title.lower():
+            points.append(_mk(
+                type_="skill", title="Dateien an User zurueckgeben",
+                content=content, category="ausgabe",
+                migration_key=f"{source_file}/file-return-skill",
+            ))
+
+        elif title.lower() == "stimme":
+            points.append(_mk(
+                type_="tool", title="Stimme (F5-TTS)",
+                content=content, category="infrastruktur",
+                migration_key=f"{source_file}/voice",
+            ))
+
+        # Permanente Freigaben (in BOOTSTRAP) — als rule
+        elif "freigaben" in title.lower():
+            points.append(_mk(
+                type_="rule", title=title,
+                content=content, category="freigaben",
+                migration_key=f"{source_file}/permissions",
+            ))
+
+        else:
+            # Unbekannter Block: als generischer fact ablegen, NICHT pinned
+            logger.info("Unbekannter H2-Block '%s' in %s — als fact (unpinned)", title, source_file)
+            points.append(_mk(
+                type_="fact", title=f"{source_file}: {title}",
+                content=content, pinned=False,
+                migration_key=f"{source_file}/section-{title.lower().replace(' ', '-')}",
+            ))
+    return points
+
+
+def _parse_user_md(md: str, source_file: str) -> List[MemoryPoint]:
+    points: List[MemoryPoint] = []
+    for h2 in _split_h2(md):
+        title = h2.title
+        content = h2.content.strip()
+        if not content:
+            continue
+        # Template-Platzhalter herausfiltern: Beispiel-Zeilen mit <Tag>
+        if "<Beispiel-Tool>" in content or "<Username>" in title:
+            continue
+        if title.lower() == "allgemein":
+            for idx, (btitle, btext) in enumerate(_extract_bullets(content), 1):
+                # Template-Platzhalter ueberspringen
+                if "<z.B." in btext or "<XYZ>" in btext:
+                    continue
+                points.append(_mk(
+                    type_="preference", title=f"User: {btitle}",
+                    content=btext, category="allgemein",
+                    migration_key=f"{source_file}/general-{idx}",
+                ))
+        else:
+            cat_key = re.sub(r"[^a-z0-9]+", "-", title.lower()).strip("-") or "allgemein"
+            points.append(_mk(
+                type_="preference", title=title,
+                content=content, category=cat_key,
+                migration_key=f"{source_file}/{cat_key}",
+            ))
+    return points
+
+
+def _parse_tooling_md(md: str, source_file: str) -> List[MemoryPoint]:
+    md = md.strip()
+    if not md:
+        return []
+    return [_mk(
+        type_="tool", title="Tooling-Stack (VM)",
+        content=md, category="infrastruktur",
+        migration_key=f"{source_file}/tooling-full",
+    )]
+
+
+# ─── Helper ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+def _mk(
+    type_: str,
+    title: str,
+    content: str,
+    migration_key: str,
+    pinned: bool = True,
+    category: str = "",
+) -> MemoryPoint:
+    p = MemoryPoint(
+        id="",
+        type=type_,
+        title=title,
+        content=content.strip(),
+        pinned=pinned,
+        category=category,
+        source="import",
+        tags=[],
+    )
+    # migration_key wird ueber Payload-Index angesprochen — in to_payload manuell anhaengen
+    setattr(p, "_migration_key", migration_key)
+    return p
+
+
+# ─── Eintrittspunkt ─────────────────────────────────────────────────
+
+def run_migration(
+    import_dir: Path,
+    store: VectorStore,
+    embedder: Embedder,
+) -> dict:
+    """Liest alle .md-Dateien aus import_dir, parst sie, schreibt in DB.
+
+    Idempotent: vorhandene Punkte mit gleicher migration_key werden geloescht
+    und neu geschrieben.
+
+    Returns: {"created": int, "updated": int, "skipped": int, "files": [...]}
+    """
+    if not import_dir.exists():
+        return {"created": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "files": [], "error": f"{import_dir} nicht gefunden"}
+
+    parsers = {
+        "AGENT.md": _parse_agent_md,
+        "BOOTSTRAP.md": _parse_agent_md,  # gleicher Parser, ggf. ueberlappende Eintraege
+        "USER.md": _parse_user_md,
+        "USER.md.example": _parse_user_md,
+        "TOOLING.md": _parse_tooling_md,
+        "TOOLING.md.example": _parse_tooling_md,
+    }
+
+    # USER.md hat Vorrang vor USER.md.example
+    file_priority = ["AGENT.md", "BOOTSTRAP.md", "USER.md", "USER.md.example",
+                     "TOOLING.md", "TOOLING.md.example"]
+    seen_kinds: set[str] = set()  # "USER" / "TOOLING" — nur einmal
+
+    points: List[MemoryPoint] = []
+    processed_files: List[str] = []
+
+    for fname in file_priority:
+        fp = import_dir / fname
+        if not fp.exists():
+            continue
+        kind = fname.split(".")[0]  # "AGENT", "BOOTSTRAP", "USER", "TOOLING"
+        # USER.md.example nur wenn USER.md fehlt
+        if kind in ("USER", "TOOLING") and kind in seen_kinds:
+            continue
+        seen_kinds.add(kind)
+        parser = parsers.get(fname)
+        if not parser:
+            continue
+        try:
+            md = fp.read_text(encoding="utf-8")
+            file_points = parser(md, fname)
+            points.extend(file_points)
+            processed_files.append(f"{fname} ({len(file_points)})")
+            logger.info("Migration: %s → %d Punkte", fname, len(file_points))
+        except Exception as exc:
+            logger.exception("Migration: %s fehlgeschlagen", fname)
+            processed_files.append(f"{fname} (FEHLER: {exc})")
+
+    if not points:
+        return {"created": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "files": processed_files}
+
+    # Erst alte Migration-Punkte mit gleicher migration_key loeschen
+    migration_keys = [getattr(p, "_migration_key", None) for p in points]
+    migration_keys = [k for k in migration_keys if k]
+    if migration_keys:
+        store.client.delete(
+            collection_name=COLLECTION,
+            points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=[
+                qm.FieldCondition(key="migration_key", match=qm.MatchAny(any=migration_keys))
+            ])),
+        )
+        logger.info("Migration: %d alte Punkte mit gleicher migration_key entfernt", len(migration_keys))
+
+    # Embed in Batches
+    texts = [p.content for p in points]
+    vectors = embedder.embed_batch(texts)
+
+    created = 0
+    for p, vec in zip(points, vectors):
+        payload = p.to_payload()
+        mkey = getattr(p, "_migration_key", None)
+        if mkey:
+            payload["migration_key"] = mkey
+        from datetime import datetime, timezone
+        import uuid as _uuid
+        pid = str(_uuid.uuid4())
+        now = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+        payload["created_at"] = now
+        payload["updated_at"] = now
+        store.client.upsert(
+            collection_name=COLLECTION,
+            points=[qm.PointStruct(id=pid, vector=vec, payload=payload)],
+        )
+        created += 1
+
+    return {
+        "created": created,
+        "files": processed_files,
+        "import_dir": str(import_dir),
+    }

aria-brain/prompts.py

@@ -0,0 +1,190 @@
+"""
+System-Prompt-Bau aus Memory-Punkten.
+
+Strategie:
+  1. Alle pinned Punkte (Hot Memory) — gruppiert nach Type — in den
+     System-Prompt schreiben. IMMER drin.
+  2. Top-K semantisch aehnliche Punkte (Cold Memory) zur aktuellen
+     User-Nachricht — als "Moeglicherweise relevant" eingehaengt.
+  3. Aktive Skills als kompakte Liste (nur Name + Description) — damit
+     ARIA weiss was sie hat.
+
+Phase B Punkt 1: nur Hot-Memory-Bau, Skills + Cold-Search kommen
+mit dem Conversation-Loop in spaeteren Phasen.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import List
+
+from memory import MemoryPoint
+
+TYPE_HEADINGS = {
+    "identity": "## Wer du bist",
+    "rule": "## Sicherheitsregeln & Prinzipien",
+    "preference": "## Benutzer-Praeferenzen",
+    "tool": "## Tool-Freigaben",
+    "skill": "## Deine Skills",
+}
+
+
+def build_hot_memory_section(pinned: List[MemoryPoint]) -> str:
+    """Baue den 'IMMER-im-Prompt'-Block aus pinned Punkten."""
+    grouped: dict[str, List[MemoryPoint]] = {}
+    for p in pinned:
+        grouped.setdefault(p.type, []).append(p)
+
+    parts: List[str] = []
+    # Sortier-Reihenfolge: identity → rule → preference → tool → skill → Rest
+    order = ["identity", "rule", "preference", "tool", "skill"]
+    for t in order:
+        items = grouped.pop(t, [])
+        if not items:
+            continue
+        parts.append(TYPE_HEADINGS.get(t, f"## {t}"))
+        for p in items:
+            parts.append(f"### {p.title}")
+            parts.append(p.content.strip())
+            parts.append("")
+
+    # uebrige Types (falls jemand was anderes als pinned markiert)
+    for t, items in grouped.items():
+        parts.append(f"## {t}")
+        for p in items:
+            parts.append(f"### {p.title}")
+            parts.append(p.content.strip())
+            parts.append("")
+
+    return "\n".join(parts).strip()
+
+
+def build_cold_memory_section(matches: List[MemoryPoint]) -> str:
+    """Baue 'Moeglicherweise relevant'-Block aus Search-Treffern."""
+    if not matches:
+        return ""
+    lines = ["## Moeglicherweise relevant (aus Gedaechtnis)"]
+    for p in matches:
+        score = f" [score={p.score:.2f}]" if p.score is not None else ""
+        lines.append(f"- **{p.title}**{score}")
+        lines.append(f"  {p.content.strip()}")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_skills_section(skills: List[dict]) -> str:
+    """Listet alle Skills (aktiv + deaktiviert) damit ARIA weiss was es gibt
+    und keine doppelt baut. Plus klare Schwelle wann ein Skill sich lohnt."""
+    lines = ["## Deine Skills"]
+    if skills:
+        for s in skills:
+            active = s.get("active", True)
+            marker = "" if active else " [DEAKTIVIERT — kann nicht aufgerufen werden]"
+            lines.append(f"- **{s.get('name', '?')}**{marker} — {s.get('description', '(ohne Beschreibung)')}")
+        lines.append("")
+        lines.append("Wenn ein vorhandener Skill zur Aufgabe passt: nutze ihn via Tool-Call.")
+    else:
+        lines.append("(noch keine Skills vorhanden)")
+
+    lines.append("")
+    lines.append("### Wann lohnt sich ein neuer Skill?")
+    lines.append("")
+    lines.append("**Skills sind IMMER Python** — eigene venv pro Skill mit den noetigen "
+                 "pip-Paketen. Kein apt im Skill, kein systemweiter Install. Python deckt "
+                 "in der Regel alles ab (yt-dlp, requests, pypdf, pillow, openpyxl, "
+                 "static-ffmpeg, beautifulsoup4, …). Falls etwas WIRKLICH nur via apt geht: "
+                 "Stefan fragen ob es ins Brain-Dockerfile soll.")
+    lines.append("")
+    lines.append("**Harte Regel — IMMER Skill anlegen wenn:** die Loesung erfordert eine "
+                 "pip-Library. Begruendung: Brain-Container hat keinen persistenten State "
+                 "ausser /data/skills/. Ohne Skill wuerde der Install bei jedem "
+                 "Container-Restart wiederholt.")
+    lines.append("")
+    lines.append("**Sonst — Skill nur wenn alle vier zutreffen:**")
+    lines.append("")
+    lines.append("1. **Wiederkehrend** — die Aufgabe wird realistisch nochmal gestellt. "
+                 "Einmal-Faelle (\"wie spaet ist es jetzt\") kein Skill.")
+    lines.append("2. **Nicht-trivial** — mehrere Schritte. Ein einzelner Shell-Befehl "
+                 "(`date`, `hostname`, `ls`) ist KEIN Skill — das macht Bash direkt.")
+    lines.append("3. **Parametrisierbar** — der Skill nimmt Eingaben (URL, Datei, Suchbegriff) "
+                 "und gibt ein nuetzliches Ergebnis zurueck.")
+    lines.append("4. **Wiederverwendbar als ganzes** — Stefan wuerde es zukuenftig per Name "
+                 "ansprechen (\"mach mir den YouTube zu MP3\") statt jedes Mal zu erklaeren.")
+    lines.append("")
+    lines.append("Wenn nichts installiert werden muss UND nicht alle vier zutreffen: einfach "
+                 "die Aufgabe loesen ohne Skill anzulegen. Stefan kann jederzeit sagen "
+                 "'bau daraus einen Skill'.")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_triggers_section(
+    triggers: List[dict],
+    condition_vars: List[dict],
+    condition_funcs: List[dict] | None = None,
+) -> str:
+    """Triggers (passive Aufweck-Quellen) + verfuegbare Condition-Variablen + Funktionen."""
+    lines = ["## Trigger (passive Aufweck-Quellen)"]
+    lines.append("")
+    lines.append("Trigger sind ANDERS als Skills: das System ruft DICH wenn ein Event passiert. "
+                 "Du legst sie an wenn Stefan sagt 'erinner mich an X' oder 'sag bescheid wenn Y'.")
+    lines.append("")
+    if triggers:
+        lines.append("### Aktuelle Trigger")
+        for t in triggers:
+            active = t.get("active", True)
+            mark = "" if active else " [INAKTIV]"
+            if t["type"] == "timer":
+                lines.append(f"- **{t['name']}**{mark} (timer) feuert {t.get('fires_at')}: \"{t.get('message','')[:80]}\"")
+            elif t["type"] == "watcher":
+                lines.append(f"- **{t['name']}**{mark} (watcher) cond=`{t.get('condition')}`: \"{t.get('message','')[:80]}\"")
+        lines.append("")
+    lines.append("### Verfuegbare Condition-Variablen (fuer Watcher)")
+    for v in condition_vars:
+        lines.append(f"- `{v['name']}` ({v['type']}) — {v['desc']}")
+    if condition_funcs:
+        lines.append("")
+        lines.append("### Verfuegbare Funktionen in Conditions")
+        for fn in condition_funcs:
+            lines.append(f"- `{fn['signature']}` — {fn['desc']}")
+    lines.append("")
+    lines.append("Operatoren in Conditions: `<` `>` `<=` `>=` `==` `!=` `and` `or` `not`. "
+                 "Beispiele: `disk_free_gb < 5 and hour_of_day >= 8`, "
+                 "`day_of_week == \"mon\"`, `near(53.123, 7.456, 500)`. "
+                 "Funktionen nur mit Konstanten als Argumenten (keine Variablen, "
+                 "keine geschachtelten Funktionen).")
+    lines.append("")
+    lines.append("### Wann welcher Typ?")
+    lines.append("- **Timer** fuer einmalige Erinnerungen mit konkreter Zeit ('in 10min', 'um 14:30').")
+    lines.append("- **Watcher** fuer 'wenn X passiert' (Disk voll, bestimmte Tageszeit, GPS-Naehe).")
+    lines.append("- ARIA legt Trigger NUR auf Stefan-Wunsch an, nicht eigenmaechtig.")
+    lines.append("")
+    lines.append("### GPS-Watcher mit near()")
+    lines.append(
+        "Wenn du einen Watcher mit `near()` anlegst: die App sendet GPS-Position "
+        "nur kontinuierlich wenn Tracking AN ist (Default: AUS, Akku-Schutz). "
+        "Rufe dafuer `request_location_tracking(on=true, reason=\"...\")` auf "
+        "bevor oder gleich nach dem trigger_watcher. Sonst hat current_lat/lon "
+        "veraltete Werte und der Watcher feuert nie. "
+        "Beim Loeschen des letzten GPS-Watchers (trigger_cancel) wieder "
+        "`request_location_tracking(on=false)` aufrufen.")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_system_prompt(
+    pinned: List[MemoryPoint],
+    cold: List[MemoryPoint] | None = None,
+    skills: List[dict] | None = None,
+    triggers: List[dict] | None = None,
+    condition_vars: List[dict] | None = None,
+    condition_funcs: List[dict] | None = None,
+) -> str:
+    """Kompletter System-Prompt: Hot + Cold + Skills + Triggers."""
+    parts = [build_hot_memory_section(pinned)]
+    if skills:
+        parts.append("")
+        parts.append(build_skills_section(skills))
+    if condition_vars:
+        parts.append("")
+        parts.append(build_triggers_section(triggers or [], condition_vars, condition_funcs))
+    if cold:
+        parts.append("")
+        parts.append(build_cold_memory_section(cold))
+    return "\n".join(parts).strip()

aria-brain/proxy_client.py

@@ -0,0 +1,149 @@
+"""
+Claude-Aufruf ueber den lokalen Proxy.
+
+Der Proxy (claude-max-api-proxy) bietet eine OpenAI-kompatible API
+unter http://proxy:3456/v1/chat/completions. Wir nutzen non-streaming
+mit einem laengeren Timeout — Claude Code spawnt pro Anfrage einen
+neuen CLI-Prozess (Cold-Start), das dauert.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import List, Optional
+
+import httpx
+from pydantic import BaseModel
+
+import metrics
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+RUNTIME_CONFIG_FILE = Path("/shared/config/runtime.json")
+ENV_MODEL = os.environ.get("BRAIN_MODEL", "claude-sonnet-4")
+PROXY_URL = os.environ.get("PROXY_URL", "http://proxy:3456")
+PROXY_TIMEOUT_SEC = float(os.environ.get("PROXY_TIMEOUT_SEC", "300"))
+
+
+def _read_model_from_runtime() -> str:
+    """Liest brainModel aus runtime.json. Fallback: ENV BRAIN_MODEL."""
+    try:
+        if RUNTIME_CONFIG_FILE.exists():
+            data = json.loads(RUNTIME_CONFIG_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
+            m = (data.get("brainModel") or "").strip()
+            if m:
+                return m
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("runtime.json lesen fehlgeschlagen: %s", exc)
+    return ENV_MODEL
+
+
+DEFAULT_MODEL = _read_model_from_runtime()
+
+
+class Message(BaseModel):
+    role: str  # "system" | "user" | "assistant" | "tool"
+    content: Optional[str] = None
+    tool_calls: Optional[list] = None
+    tool_call_id: Optional[str] = None
+    name: Optional[str] = None  # nur fuer role=tool
+
+
+class ProxyResult(BaseModel):
+    content: str = ""
+    tool_calls: list = []  # je: {"id", "name", "arguments" (dict)}
+    finish_reason: str = ""
+
+
+class ProxyClient:
+    def __init__(self, base_url: str = PROXY_URL, model: str = DEFAULT_MODEL):
+        self.base_url = base_url.rstrip("/")
+        self.model = model
+        # Persistente Client-Connection — vermeidet TCP-Handshake bei jedem Call
+        self._client = httpx.Client(timeout=PROXY_TIMEOUT_SEC)
+
+    def chat(self, messages: List[Message], model: Optional[str] = None) -> str:
+        """Convenience: einfacher Chat ohne Tools. Gibt nur den Reply-String zurueck."""
+        result = self.chat_full(messages, tools=None, model=model)
+        if not result.content:
+            raise RuntimeError("Proxy lieferte leeren content")
+        return result.content
+
+    def chat_full(
+        self,
+        messages: List[Message],
+        tools: Optional[list] = None,
+        model: Optional[str] = None,
+    ) -> ProxyResult:
+        """Full chat — kann Tool-Calls liefern (wenn tools mitgegeben).
+
+        tools-Format ist OpenAI-Style:
+          [{"type":"function","function":{"name":..,"description":..,"parameters":{...}}}, ...]
+        """
+        url = f"{self.base_url}/v1/chat/completions"
+        # Pydantic-Dumps mit exclude_none damit role=tool ohne tool_calls geht
+        payload = {
+            "model": model or self.model,
+            "messages": [m.model_dump(exclude_none=True) for m in messages],
+        }
+        if tools:
+            payload["tools"] = tools
+        logger.info("Proxy → %s (%d Messages, %d tools, model=%s)",
+                    url, len(messages), len(tools or []), payload["model"])
+        try:
+            r = self._client.post(url, json=payload)
+        except httpx.RequestError as exc:
+            raise RuntimeError(f"Proxy unreachable: {exc}") from exc
+        if r.status_code != 200:
+            raise RuntimeError(f"Proxy HTTP {r.status_code}: {r.text[:300]}")
+        try:
+            data = r.json()
+        except Exception as exc:
+            raise RuntimeError(f"Proxy invalid JSON: {exc}") from exc
+
+        choices = data.get("choices") or []
+        if not choices:
+            raise RuntimeError(f"Proxy ohne choices: {str(data)[:300]}")
+
+        msg = choices[0].get("message") or {}
+        finish_reason = choices[0].get("finish_reason", "")
+
+        content = msg.get("content") or ""
+        if isinstance(content, list):
+            content = "".join(
+                part.get("text", "") for part in content if isinstance(part, dict) and part.get("type") == "text"
+            )
+
+        tool_calls_raw = msg.get("tool_calls") or []
+        tool_calls = []
+        import json as _json
+        for tc in tool_calls_raw:
+            fn = tc.get("function") or {}
+            args_raw = fn.get("arguments", "{}")
+            args: dict
+            if isinstance(args_raw, dict):
+                args = args_raw
+            else:
+                try:
+                    args = _json.loads(args_raw)
+                except Exception:
+                    args = {"_raw": args_raw}
+            tool_calls.append({
+                "id": tc.get("id", ""),
+                "name": fn.get("name", ""),
+                "arguments": args,
+            })
+
+        # Call-Metric anhaengen — Token-Schaetzung fuer Quota-Monitoring
+        metrics.log_call(payload["model"], messages, content or "")
+
+        return ProxyResult(content=content or "", tool_calls=tool_calls, finish_reason=finish_reason)
+
+    def close(self):
+        try:
+            self._client.close()
+        except Exception:
+            pass

aria-brain/requirements.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+fastapi==0.115.0
+uvicorn[standard]==0.32.0
+pydantic==2.9.2
+httpx==0.27.2
+websockets==13.1
+
+# Vector-DB
+qdrant-client==1.12.1
+
+# Embeddings (laeuft auf CPU, ~120MB Modell)
+sentence-transformers==3.2.1
+
+# Utility
+python-multipart==0.0.12

aria-brain/skills.py

@@ -0,0 +1,373 @@
+"""
+Skill-Manager — Filesystem-Layer fuer ARIAs Faehigkeiten.
+
+Layout:
+  /data/skills/<name>/
+    skill.json   - Manifest
+    README.md    - Beschreibung (vom Stil her: was, wann, wie aufrufen)
+    run.sh       - Entry-Point (sh, python -m, was auch immer)
+    requirements.txt        - optional, fuer local-venv
+    venv/        - automatisch erzeugt bei local-venv
+    bin/         - statische Binaries (fuer local-bin)
+    logs/        - <ts>.json Run-Logs (append-only pro Run)
+
+Manifest (skill.json):
+  {
+    "name": "youtube2mp3",
+    "description": "Konvertiert YouTube-Video-URL zu MP3",
+    "execution": "local-venv" | "local-bin" | "bash",
+    "entry": "run.sh",
+    "args": [{"name": "url", "required": true}, ...],
+    "requires": {"pip": [...], "binaries": [...]},
+    "active": true,
+    "created_at": "ISO",
+    "updated_at": "ISO",
+    "last_used": null | "ISO",
+    "use_count": 0,
+    "version": "1.0",
+    "author": "aria" | "stefan"
+  }
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import os
+import re
+import shutil
+import subprocess
+import time
+import uuid
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+SKILLS_DIR = Path(os.environ.get("SKILLS_DIR", "/data/skills"))
+SHARED_UPLOADS = Path("/shared/uploads")
+
+VALID_EXECUTIONS = {"local-venv", "local-bin", "bash"}
+NAME_RE = re.compile(r"^[a-zA-Z0-9_-]{2,60}$")
+
+
+def _now() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+
+def _safe_name(name: str) -> str:
+    if not isinstance(name, str) or not NAME_RE.match(name):
+        raise ValueError(f"Ungültiger Skill-Name: {name!r}")
+    return name
+
+
+def _skill_dir(name: str) -> Path:
+    return SKILLS_DIR / _safe_name(name)
+
+
+# ─── Listing ────────────────────────────────────────────────────────
+
+def list_skills(active_only: bool = False) -> list[dict]:
+    out: list[dict] = []
+    if not SKILLS_DIR.exists():
+        return out
+    for entry in sorted(SKILLS_DIR.iterdir()):
+        if not entry.is_dir():
+            continue
+        manifest = read_manifest(entry.name)
+        if manifest is None:
+            continue
+        if active_only and not manifest.get("active", True):
+            continue
+        out.append(manifest)
+    return out
+
+
+def read_manifest(name: str) -> Optional[dict]:
+    try:
+        path = _skill_dir(name) / "skill.json"
+        if not path.exists():
+            return None
+        return json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("Manifest lesen %s: %s", name, exc)
+        return None
+
+
+def write_manifest(name: str, manifest: dict) -> None:
+    d = _skill_dir(name)
+    d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    manifest["updated_at"] = _now()
+    (d / "skill.json").write_text(json.dumps(manifest, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+
+
+def read_readme(name: str) -> str:
+    path = _skill_dir(name) / "README.md"
+    return path.read_text(encoding="utf-8") if path.exists() else ""
+
+
+# ─── Create / Update / Delete ────────────────────────────────────────
+
+def create_skill(
+    name: str,
+    description: str,
+    execution: str,
+    entry_code: str,
+    readme: str = "",
+    args: Optional[list] = None,
+    requires: Optional[dict] = None,
+    pip_packages: Optional[list[str]] = None,
+    author: str = "aria",
+) -> dict:
+    """Legt einen neuen Skill an. Wirft ValueError bei ungueltigen Inputs.
+
+    entry_code wird je nach execution in run.sh oder run.py geschrieben.
+    Bei local-venv wird sofort eine venv erzeugt + pip_packages installiert.
+    """
+    name = _safe_name(name)
+    if execution not in VALID_EXECUTIONS:
+        raise ValueError(f"execution muss eines von {VALID_EXECUTIONS} sein")
+    d = _skill_dir(name)
+    if d.exists():
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' existiert bereits — erst loeschen oder updaten")
+
+    d.mkdir(parents=True)
+    (d / "logs").mkdir()
+
+    # Entry-File: run.sh oder run.py
+    if execution == "local-venv":
+        entry_path = d / "run.py"
+        entry_path.write_text(entry_code, encoding="utf-8")
+        entry_name = "run.py"
+        (d / "requirements.txt").write_text("\n".join(pip_packages or []) + "\n", encoding="utf-8")
+    else:
+        entry_path = d / "run.sh"
+        # Shebang ergaenzen wenn nicht da
+        content = entry_code if entry_code.startswith("#!") else "#!/usr/bin/env bash\nset -euo pipefail\n" + entry_code
+        entry_path.write_text(content, encoding="utf-8")
+        entry_path.chmod(0o755)
+        entry_name = "run.sh"
+
+    # README
+    (d / "README.md").write_text(readme or f"# {name}\n\n{description}\n", encoding="utf-8")
+
+    manifest = {
+        "name": name,
+        "description": description,
+        "execution": execution,
+        "entry": entry_name,
+        "args": args or [],
+        "requires": requires or {},
+        "active": True,
+        "created_at": _now(),
+        "updated_at": _now(),
+        "last_used": None,
+        "use_count": 0,
+        "version": "1.0",
+        "author": author,
+    }
+    write_manifest(name, manifest)
+
+    # venv aufbauen bei local-venv
+    if execution == "local-venv":
+        try:
+            _setup_venv(d, pip_packages or [])
+        except Exception as exc:
+            # venv-Aufbau fehlgeschlagen → Skill steht trotzdem im Repo, aber inaktiv
+            manifest["active"] = False
+            manifest["setup_error"] = str(exc)[:500]
+            write_manifest(name, manifest)
+            logger.warning("Skill %s: venv-Setup fehlgeschlagen → deaktiviert: %s", name, exc)
+
+    logger.info("Skill erstellt: %s (%s)", name, execution)
+    return manifest
+
+
+def _setup_venv(skill_dir: Path, pip_packages: list[str]) -> None:
+    venv = skill_dir / "venv"
+    logger.info("venv erstellen: %s", venv)
+    subprocess.run(["python", "-m", "venv", str(venv)], check=True, timeout=120)
+    pip = venv / "bin" / "pip"
+    if pip_packages:
+        subprocess.run([str(pip), "install", "--no-cache-dir", *pip_packages], check=True, timeout=600)
+
+
+def update_skill(name: str, patch: dict) -> dict:
+    manifest = read_manifest(name)
+    if manifest is None:
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' nicht gefunden")
+    allowed = {"description", "args", "requires", "active", "version", "entry"}
+    for k, v in patch.items():
+        if k in allowed:
+            manifest[k] = v
+    write_manifest(name, manifest)
+    return manifest
+
+
+def delete_skill(name: str) -> None:
+    d = _skill_dir(name)
+    if not d.exists():
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' nicht gefunden")
+    shutil.rmtree(d)
+    logger.info("Skill geloescht: %s", name)
+
+
+# ─── Run ────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def run_skill(name: str, args: Optional[dict] = None, timeout_sec: int = 300) -> dict:
+    """Fuehrt einen Skill aus. Args werden als ENV-Vars uebergeben
+    (Praefix ARG_, z.B. ARG_URL fuer args["url"]).
+
+    Returns: {ok, exit_code, stdout, stderr, duration_sec, log_path}
+    """
+    manifest = read_manifest(name)
+    if manifest is None:
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' nicht gefunden")
+    if not manifest.get("active", True):
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' ist deaktiviert")
+
+    d = _skill_dir(name)
+    entry = manifest.get("entry", "run.sh")
+    exec_mode = manifest.get("execution", "bash")
+
+    env = os.environ.copy()
+    # Skill-Args als ENV-Vars
+    for k, v in (args or {}).items():
+        if not re.match(r"^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*$", k):
+            continue
+        env[f"ARG_{k.upper()}"] = str(v)
+    env["SKILL_DIR"] = str(d)
+    env["SHARED_UPLOADS"] = str(SHARED_UPLOADS)
+
+    # Command bauen
+    if exec_mode == "local-venv":
+        python = d / "venv" / "bin" / "python"
+        cmd = [str(python), str(d / entry)]
+    elif exec_mode == "local-bin":
+        # Skill bringt seine bin/ mit — wir prepended sie an den PATH
+        env["PATH"] = f"{d / 'bin'}:{env.get('PATH', '')}"
+        cmd = [str(d / entry)]
+    else:  # bash
+        cmd = [str(d / entry)]
+
+    log_id = f"{int(time.time())}-{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+    log_path = d / "logs" / f"{log_id}.json"
+
+    t0 = time.time()
+    try:
+        proc = subprocess.run(
+            cmd, env=env, cwd=str(d),
+            capture_output=True, text=True, timeout=timeout_sec,
+        )
+        out_text = proc.stdout
+        err_text = proc.stderr
+        exit_code = proc.returncode
+        timed_out = False
+    except subprocess.TimeoutExpired as exc:
+        out_text = exc.stdout or ""
+        err_text = (exc.stderr or "") + f"\n[TIMEOUT {timeout_sec}s]"
+        exit_code = -1
+        timed_out = True
+    duration = time.time() - t0
+
+    # Log schreiben (gekuerzt damit es nicht explodiert)
+    record = {
+        "ts": _now(),
+        "args": args or {},
+        "exit_code": exit_code,
+        "duration_sec": round(duration, 2),
+        "stdout": (out_text or "")[:8000],
+        "stderr": (err_text or "")[:8000],
+        "timed_out": timed_out,
+    }
+    try:
+        log_path.write_text(json.dumps(record, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+    except Exception:
+        pass
+
+    # Stats updaten
+    manifest["last_used"] = _now()
+    manifest["use_count"] = int(manifest.get("use_count", 0)) + 1
+    write_manifest(name, manifest)
+
+    record["ok"] = exit_code == 0
+    record["log_path"] = str(log_path)
+    return record
+
+
+def list_logs(name: str, limit: int = 50) -> list[dict]:
+    d = _skill_dir(name) / "logs"
+    if not d.exists():
+        return []
+    files = sorted(d.glob("*.json"), reverse=True)[:limit]
+    out: list[dict] = []
+    for f in files:
+        try:
+            data = json.loads(f.read_text(encoding="utf-8"))
+            data["log_id"] = f.stem
+            out.append(data)
+        except Exception:
+            continue
+    return out
+
+
+# ─── Export / Import ────────────────────────────────────────────────
+
+def export_skill(name: str) -> bytes:
+    """Packt einen Skill als tar.gz und gibt die Bytes zurueck.
+    venv und logs werden ausgeschlossen (werden beim Import neu gebaut)."""
+    import io
+    import tarfile
+    d = _skill_dir(name)
+    if not d.exists():
+        raise ValueError(f"Skill '{name}' nicht gefunden")
+    buf = io.BytesIO()
+    with tarfile.open(fileobj=buf, mode="w:gz") as tar:
+        for path in d.iterdir():
+            if path.name in ("venv", "logs", "__pycache__"):
+                continue
+            tar.add(path, arcname=f"{name}/{path.name}")
+    return buf.getvalue()
+
+
+def import_skill(tar_bytes: bytes, overwrite: bool = False) -> dict:
+    """Importiert einen Skill aus tar.gz. Liefert das Manifest zurueck."""
+    import io
+    import tarfile
+    SKILLS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    with tarfile.open(fileobj=io.BytesIO(tar_bytes), mode="r:gz") as tar:
+        # Erst Root-Name finden (= Skill-Name)
+        members = tar.getmembers()
+        if not members:
+            raise ValueError("Leeres Archiv")
+        root = members[0].name.split("/", 1)[0]
+        name = _safe_name(root)
+        d = _skill_dir(name)
+        if d.exists():
+            if not overwrite:
+                raise ValueError(f"Skill '{name}' existiert bereits — overwrite=true setzen")
+            shutil.rmtree(d)
+        # Extrahieren — Path-Traversal verhindern
+        for m in members:
+            target = SKILLS_DIR / m.name
+            if not str(target.resolve()).startswith(str(SKILLS_DIR.resolve())):
+                raise ValueError(f"Unsicherer Pfad im Archiv: {m.name}")
+        tar.extractall(SKILLS_DIR)
+    # logs-Verzeichnis anlegen falls fehlte
+    (d / "logs").mkdir(exist_ok=True)
+    # venv neu bauen falls local-venv
+    manifest = read_manifest(name) or {}
+    if manifest.get("execution") == "local-venv":
+        req_file = d / "requirements.txt"
+        pip_packages: list[str] = []
+        if req_file.exists():
+            pip_packages = [l.strip() for l in req_file.read_text().splitlines() if l.strip() and not l.startswith("#")]
+        try:
+            _setup_venv(d, pip_packages)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Skill-Import %s: venv-Setup fehlgeschlagen: %s", name, exc)
+            manifest["active"] = False
+            manifest["setup_error"] = str(exc)[:500]
+            write_manifest(name, manifest)
+    return manifest

aria-brain/triggers.py

@@ -0,0 +1,229 @@
+"""
+Triggers — passive Aufweck-Quellen fuer ARIA.
+
+Skills sind aktiv (ARIA ruft sie). Triggers sind passiv — das System ruft
+ARIA wenn ein Event passiert. Drei Typen:
+
+  timer    Einmalig zu einem festen Zeitpunkt
+  watcher  Recurring: Condition pruefen, bei True → feuern (mit Throttle)
+  cron     Cron-Expression (vorerst nicht implementiert, Platzhalter)
+
+Layout:
+  /data/triggers/<name>.json    Manifest pro Trigger
+  /data/triggers/logs/<name>.jsonl   Append-only Log pro Feuerung
+
+Polling-Kosten: Brain-internes Background-Polling (kein LLM-Call).
+ARIA wird nur aufgeweckt wenn ein Trigger tatsaechlich feuert.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import os
+import re
+import shutil
+import time
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+TRIGGERS_DIR = Path(os.environ.get("TRIGGERS_DIR", "/data/triggers"))
+LOGS_DIR = TRIGGERS_DIR / "logs"
+NAME_RE = re.compile(r"^[a-zA-Z0-9_-]{2,60}$")
+VALID_TYPES = {"timer", "watcher", "cron"}
+
+
+def _now_iso() -> str:
+    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
+
+
+def _safe_name(name: str) -> str:
+    if not isinstance(name, str) or not NAME_RE.match(name):
+        raise ValueError(f"Ungueltiger Trigger-Name: {name!r}")
+    return name
+
+
+def _path(name: str) -> Path:
+    return TRIGGERS_DIR / f"{_safe_name(name)}.json"
+
+
+def _ensure_dirs():
+    TRIGGERS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    LOGS_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+
+# ─── CRUD ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+def list_triggers(active_only: bool = False) -> list[dict]:
+    if not TRIGGERS_DIR.exists():
+        return []
+    out: list[dict] = []
+    for f in sorted(TRIGGERS_DIR.glob("*.json")):
+        try:
+            data = json.loads(f.read_text(encoding="utf-8"))
+            if active_only and not data.get("active", True):
+                continue
+            out.append(data)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Trigger lesen %s: %s", f, e)
+    return out
+
+
+def read(name: str) -> Optional[dict]:
+    p = _path(name)
+    if not p.exists():
+        return None
+    try:
+        return json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Trigger %s lesen: %s", name, e)
+        return None
+
+
+def write(name: str, data: dict) -> None:
+    _ensure_dirs()
+    data["updated_at"] = _now_iso()
+    p = _path(name)
+    tmp = p.with_suffix(".tmp")
+    tmp.write_text(json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+    tmp.replace(p)
+
+
+def delete(name: str) -> None:
+    p = _path(name)
+    if not p.exists():
+        raise ValueError(f"Trigger '{name}' nicht gefunden")
+    p.unlink()
+    # Logs auch wegraeumen
+    log_file = LOGS_DIR / f"{_safe_name(name)}.jsonl"
+    if log_file.exists():
+        log_file.unlink()
+
+
+def update(name: str, patch: dict) -> dict:
+    data = read(name)
+    if data is None:
+        raise ValueError(f"Trigger '{name}' nicht gefunden")
+    allowed = {"active", "message", "condition", "throttle_sec",
+               "check_interval_sec", "fires_at"}
+    for k, v in patch.items():
+        if k in allowed:
+            data[k] = v
+    write(name, data)
+    return data
+
+
+# ─── Create-Helpers (typ-spezifisch) ────────────────────────────────
+
+def create_timer(
+    name: str,
+    fires_at_iso: str,
+    message: str,
+    author: str = "aria",
+) -> dict:
+    _safe_name(name)
+    if _path(name).exists():
+        raise ValueError(f"Trigger '{name}' existiert schon")
+    # ISO validieren
+    try:
+        datetime.fromisoformat(fires_at_iso.replace("Z", "+00:00"))
+    except Exception:
+        raise ValueError(f"fires_at_iso ungueltig: {fires_at_iso}")
+    data = {
+        "name": name,
+        "type": "timer",
+        "active": True,
+        "author": author,
+        "created_at": _now_iso(),
+        "fires_at": fires_at_iso,
+        "message": message,
+        "fire_count": 0,
+        "last_fired_at": None,
+    }
+    write(name, data)
+    logger.info("Trigger angelegt: %s (timer, fires_at=%s)", name, fires_at_iso)
+    return data
+
+
+def create_watcher(
+    name: str,
+    condition: str,
+    message: str,
+    check_interval_sec: int = 300,
+    throttle_sec: int = 3600,
+    author: str = "aria",
+) -> dict:
+    _safe_name(name)
+    if _path(name).exists():
+        raise ValueError(f"Trigger '{name}' existiert schon")
+    # Condition parsen-pruefen (wirft bei Syntax-Fehler)
+    from watcher import parse_condition
+    parse_condition(condition)  # nur Validate
+    if check_interval_sec < 30:
+        check_interval_sec = 30  # nicht oefter als alle 30s pruefen
+    if throttle_sec < 0:
+        throttle_sec = 0
+    data = {
+        "name": name,
+        "type": "watcher",
+        "active": True,
+        "author": author,
+        "created_at": _now_iso(),
+        "condition": condition,
+        "check_interval_sec": int(check_interval_sec),
+        "throttle_sec": int(throttle_sec),
+        "message": message,
+        "fire_count": 0,
+        "last_fired_at": None,
+        "last_checked_at": None,
+    }
+    write(name, data)
+    logger.info("Trigger angelegt: %s (watcher, cond='%s')", name, condition)
+    return data
+
+
+# ─── Feuern + Log ───────────────────────────────────────────────────
+
+def mark_fired(name: str) -> dict:
+    data = read(name)
+    if data is None:
+        raise ValueError(f"Trigger '{name}' nicht gefunden")
+    data["fire_count"] = int(data.get("fire_count", 0)) + 1
+    data["last_fired_at"] = _now_iso()
+    # Timer: nach Feuern auto-deaktivieren (one-shot)
+    if data.get("type") == "timer":
+        data["active"] = False
+    write(name, data)
+    return data
+
+
+def append_log(name: str, entry: dict) -> None:
+    _ensure_dirs()
+    log_file = LOGS_DIR / f"{_safe_name(name)}.jsonl"
+    record = {"ts": _now_iso()}
+    record.update(entry)
+    try:
+        with log_file.open("a", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Trigger-Log append %s: %s", name, e)
+
+
+def list_logs(name: str, limit: int = 50) -> list[dict]:
+    log_file = LOGS_DIR / f"{_safe_name(name)}.jsonl"
+    if not log_file.exists():
+        return []
+    try:
+        lines = log_file.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+        out: list[dict] = []
+        for line in lines[-limit:]:
+            try:
+                out.append(json.loads(line))
+            except Exception:
+                pass
+        return out
+    except Exception:
+        return []

aria-brain/watcher.py

@@ -0,0 +1,310 @@
+"""
+Built-in Condition-Variablen + sicherer Mini-Parser fuer Watcher-Triggers.
+
+Erlaubte Variablen + die EINE Funktion `near(lat, lon, radius_m)` kommen
+aus diesem Modul. Condition-Ausdruck ist ein sicheres Subset von Python
+(kein eval, kein exec): nur Vergleiche, Boolean-Operatoren, Whitelisted
+Funktionen, Variablen aus describe_variables(), Konstanten (Zahl/Bool/Str).
+
+Beispiele:
+  disk_free_gb < 5
+  hour_of_day == 8 and day_of_week == "mon"
+  is_weekend and minute_of_hour == 0
+  near(53.123, 7.456, 500)
+  current_lat and location_age_sec < 120
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import ast
+import json
+import logging
+import math
+import os
+import shutil
+import time
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+STATE_DIR = Path("/shared/state")
+
+
+# ─── State-Helfer (gemeinsam mit Bridge: /shared/state/*.json) ──────
+
+def _read_state(name: str) -> dict | None:
+    f = STATE_DIR / f"{name}.json"
+    if not f.exists():
+        return None
+    try:
+        return json.loads(f.read_text(encoding="utf-8"))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+# ─── Variablen-Quellen ──────────────────────────────────────────────
+
+def _disk_stats() -> tuple[float, float]:
+    """Returns (free_gb, free_pct). Schaut /shared (geteiltes Volume) — sonst /."""
+    target = "/shared" if os.path.exists("/shared") else "/"
+    try:
+        st = shutil.disk_usage(target)
+        free_gb = st.free / (1024 ** 3)
+        free_pct = 100.0 * st.free / st.total if st.total else 0.0
+        return free_gb, free_pct
+    except Exception as e:
+        logger.warning("disk_usage: %s", e)
+        return 0.0, 0.0
+
+
+def _uptime_sec() -> int:
+    try:
+        with open("/proc/uptime", "r") as f:
+            return int(float(f.read().split()[0]))
+    except Exception:
+        return 0
+
+
+def _ram_free_mb() -> int:
+    """Container-RAM: MemAvailable aus /proc/meminfo (kB → MB)."""
+    try:
+        with open("/proc/meminfo", "r") as f:
+            for line in f:
+                if line.startswith("MemAvailable:"):
+                    return int(line.split()[1]) // 1024
+    except Exception:
+        pass
+    return 0
+
+
+def _cpu_load_1min() -> float:
+    """load avg ueber 1 Minute (linux). Vorsicht: das ist die HOST-load,
+    nicht container-spezifisch."""
+    try:
+        with open("/proc/loadavg", "r") as f:
+            return float(f.read().split()[0])
+    except Exception:
+        return 0.0
+
+
+_DAYS = ["mon", "tue", "wed", "thu", "fri", "sat", "sun"]
+
+
+def _gps_state() -> dict[str, Any]:
+    """Letzte bekannte Position aus /shared/state/location.json.
+    Returns dict mit current_lat, current_lon (oder None), location_age_sec."""
+    data = _read_state("location") or {}
+    now = int(time.time())
+    age = -1
+    lat = data.get("lat")
+    lon = data.get("lon")
+    ts = data.get("ts_unix")
+    if isinstance(ts, (int, float)):
+        age = int(now - ts)
+    return {
+        "current_lat": float(lat) if isinstance(lat, (int, float)) else None,
+        "current_lon": float(lon) if isinstance(lon, (int, float)) else None,
+        "location_age_sec": age,
+    }
+
+
+def _user_activity_age() -> int:
+    """Sekunden seit letzter User-Aktion (Chat oder Voice). -1 wenn nie."""
+    data = _read_state("activity") or {}
+    ts = data.get("last_user_ts")
+    if not isinstance(ts, (int, float)):
+        return -1
+    return int(time.time() - ts)
+
+
+def collect_variables() -> dict[str, Any]:
+    """Liefert aktuellen Snapshot aller Built-in-Variablen + near()-Helper."""
+    free_gb, free_pct = _disk_stats()
+    now = datetime.now()
+    gps = _gps_state()
+
+    # Memory-Counts aus der Vector-DB (lazy import, sonst zirkulaer)
+    memory_count = 0
+    pinned_count = 0
+    try:
+        from main import store  # type: ignore
+        s = store()
+        memory_count = s.count()
+        try:
+            pinned_count = len(s.list_pinned())
+        except Exception:
+            pass
+    except Exception:
+        pass
+
+    vars_: dict[str, Any] = {
+        # Disk + System
+        "disk_free_gb":   round(free_gb, 2),
+        "disk_free_pct":  round(free_pct, 1),
+        "ram_free_mb":    _ram_free_mb(),
+        "cpu_load_1min":  round(_cpu_load_1min(), 2),
+        "uptime_sec":     _uptime_sec(),
+
+        # Zeit
+        "hour_of_day":    now.hour,
+        "minute_of_hour": now.minute,
+        "day_of_month":   now.day,
+        "month":          now.month,
+        "year":           now.year,
+        "day_of_week":    _DAYS[now.weekday()],
+        "is_weekend":     now.weekday() >= 5,
+        "unix_timestamp": int(time.time()),
+
+        # GPS
+        "current_lat":      gps["current_lat"],
+        "current_lon":      gps["current_lon"],
+        "location_age_sec": gps["location_age_sec"],
+
+        # Activity
+        "last_user_message_ago_sec": _user_activity_age(),
+
+        # Memory
+        "memory_count": memory_count,
+        "pinned_count": pinned_count,
+
+        # rvs_connected: kann Brain noch nicht zuverlaessig feststellen
+        # (Bridge muesste eigenen Heartbeat-State schreiben — kommt spaeter)
+        "rvs_connected": False,
+    }
+
+    # Funktion-Helper — wird vom Parser als ast.Call mit Name "near" erkannt.
+    # Closure ueber die GPS-Werte, damit eval keine extra Variablen braucht.
+    def _near(lat: float, lon: float, radius_m: float) -> bool:
+        """Haversine-Distanz: True wenn aktuelle Position < radius_m vom Punkt."""
+        cur_lat = vars_.get("current_lat")
+        cur_lon = vars_.get("current_lon")
+        if cur_lat is None or cur_lon is None:
+            return False
+        try:
+            R = 6371000.0
+            phi1 = math.radians(float(cur_lat))
+            phi2 = math.radians(float(lat))
+            dphi = math.radians(float(lat) - float(cur_lat))
+            dlam = math.radians(float(lon) - float(cur_lon))
+            a = math.sin(dphi / 2) ** 2 + math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * math.sin(dlam / 2) ** 2
+            distance = 2 * R * math.asin(math.sqrt(a))
+            return distance < float(radius_m)
+        except Exception:
+            return False
+
+    vars_["near"] = _near
+    return vars_
+
+
+def describe_variables() -> list[dict]:
+    """Beschreibung — fuer System-Prompt + UI."""
+    return [
+        # Disk / System
+        {"name": "disk_free_gb",   "type": "number", "desc": "freier Plattenplatz in GB (auf /shared)"},
+        {"name": "disk_free_pct",  "type": "number", "desc": "freier Plattenplatz in Prozent"},
+        {"name": "ram_free_mb",    "type": "number", "desc": "freier RAM im Brain-Container (MB)"},
+        {"name": "cpu_load_1min",  "type": "number", "desc": "Load-Avg 1min (Host)"},
+        {"name": "uptime_sec",     "type": "number", "desc": "Sekunden seit Brain-Start"},
+        # Zeit
+        {"name": "hour_of_day",    "type": "number", "desc": "0..23, lokale Zeit"},
+        {"name": "minute_of_hour", "type": "number", "desc": "0..59"},
+        {"name": "day_of_month",   "type": "number", "desc": "1..31"},
+        {"name": "month",          "type": "number", "desc": "1..12"},
+        {"name": "year",           "type": "number", "desc": "z.B. 2026"},
+        {"name": "day_of_week",    "type": "string", "desc": "mon|tue|wed|thu|fri|sat|sun"},
+        {"name": "is_weekend",     "type": "bool",   "desc": "True wenn Samstag oder Sonntag"},
+        {"name": "unix_timestamp", "type": "number", "desc": "Sekunden seit Epoche (UTC)"},
+        # GPS
+        {"name": "current_lat",      "type": "number", "desc": "letzte bekannte Breitengrad (oder None)"},
+        {"name": "current_lon",      "type": "number", "desc": "letzte bekannte Laengengrad (oder None)"},
+        {"name": "location_age_sec", "type": "number", "desc": "Sekunden seit letzter Position (-1 = nie)"},
+        # Activity
+        {"name": "last_user_message_ago_sec", "type": "number",
+         "desc": "Sekunden seit letztem User-Input (-1 = nie)"},
+        # Memory
+        {"name": "memory_count", "type": "number", "desc": "Anzahl Memories total"},
+        {"name": "pinned_count", "type": "number", "desc": "Anzahl pinned (Hot Memory)"},
+        {"name": "rvs_connected", "type": "bool", "desc": "RVS-Verbindung (z.Zt. immer False)"},
+    ]
+
+
+def describe_functions() -> list[dict]:
+    """Whitelisted Funktionen fuer Conditions."""
+    return [
+        {
+            "name": "near",
+            "signature": "near(lat, lon, radius_m)",
+            "desc": "True wenn die aktuelle GPS-Position innerhalb von radius_m Metern "
+                    "vom Punkt (lat, lon) liegt. Haversine. Bei unbekannter Position: False.",
+        },
+    ]
+
+
+_ALLOWED_FUNCTIONS = {f["name"] for f in describe_functions()}
+
+
+# ─── Sicherer Condition-Parser ──────────────────────────────────────
+
+_ALLOWED_NODES = (
+    ast.Expression, ast.BoolOp, ast.UnaryOp, ast.Compare,
+    ast.Name, ast.Constant, ast.Load,
+    ast.And, ast.Or, ast.Not,
+    ast.Eq, ast.NotEq, ast.Lt, ast.LtE, ast.Gt, ast.GtE,
+    ast.Call,
+)
+
+
+def parse_condition(expr: str) -> ast.Expression:
+    """Parst einen Condition-Ausdruck und validiert ihn gegen das Safe-Subset.
+    Wirft ValueError bei verbotenen Konstrukten."""
+    expr = (expr or "").strip()
+    if not expr:
+        raise ValueError("Leere Condition")
+    if len(expr) > 500:
+        raise ValueError("Condition zu lang (>500 Zeichen)")
+    try:
+        tree = ast.parse(expr, mode="eval")
+    except SyntaxError as e:
+        raise ValueError(f"Condition Syntax-Fehler: {e}")
+    allowed_names = {v["name"] for v in describe_variables()}
+    for node in ast.walk(tree):
+        if not isinstance(node, _ALLOWED_NODES):
+            raise ValueError(f"Verbotener Ausdruck: {type(node).__name__}")
+        if isinstance(node, ast.Call):
+            # Nur direkter Funktionsname, kein attribute-access (foo.bar())
+            if not isinstance(node.func, ast.Name):
+                raise ValueError("Funktionsaufruf nur ueber direkten Namen erlaubt")
+            if node.func.id not in _ALLOWED_FUNCTIONS:
+                raise ValueError(f"Verbotene Funktion: {node.func.id}")
+            # Args muessen Constants oder einzelne Names sein
+            for a in node.args:
+                if not isinstance(a, (ast.Constant, ast.Name, ast.UnaryOp)):
+                    raise ValueError(f"Argument-Typ in {node.func.id}() nicht erlaubt")
+            if node.keywords:
+                raise ValueError("Keyword-Argumente in Funktionen nicht erlaubt")
+        if isinstance(node, ast.Name):
+            if (node.id not in allowed_names
+                and node.id not in _ALLOWED_FUNCTIONS
+                and node.id not in ("True", "False")):
+                raise ValueError(f"Unbekannte Variable: {node.id}")
+        if isinstance(node, ast.Constant):
+            if not isinstance(node.value, (int, float, str, bool)) and node.value is not None:
+                raise ValueError(f"Verbotener Konstant-Typ: {type(node.value).__name__}")
+    return tree
+
+
+def evaluate(expr: str, variables: dict[str, Any] | None = None) -> bool:
+    """Evaluiert die Condition gegen die aktuellen Variablen.
+    Returns bool. Bei Fehler in Variablen → False (defensiv)."""
+    tree = parse_condition(expr)
+    vars_ = variables if variables is not None else collect_variables()
+    code = compile(tree, "<condition>", "eval")
+    # Globals leer, locals enthalten Variablen + near()-Funktion → kein Builtin-Zugriff
+    try:
+        result = eval(code, {"__builtins__": {}}, vars_)
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Condition '%s' eval-Fehler: %s", expr, e)
+        return False
+    return bool(result)

aria-data/brain-import/AGENT.md

@@ -52,15 +52,61 @@ Fuer Web-Anfragen: **WebFetch** oder **Bash mit curl**. Niemals sagen "ich habe
 4. **Regelmaessig committen** — mit sinnvollen Commit-Messages.
 5. **Tageslog fuehren** — was wurde getan, was ist offen.
 
+## Dateien an Stefan zurueckgeben — KRITISCH
+
+**Das ist die EINZIGE Methode wie Stefan an Dateien rankommt. Ohne
+diese Schritte sieht und bekommt er die Datei NICHT.**
+
+### Regel 1 — Speicher-Ort
+
+Dateien fuer Stefan AUSSCHLIESSLICH unter `/shared/uploads/` speichern.
+
+NIEMALS in:
+- `/home/node/.openclaw/workspace/...` (das ist NUR dein Arbeitsverzeichnis,
+  Stefan hat keinen Zugriff darauf)
+- `/tmp/...`, `/root/...`, oder sonst irgendwo
+
+Dateinamen mit `aria_`-Prefix damit Cleanup-Scripts sie zuordnen koennen:
+
+```
+/shared/uploads/aria_<beschreibender_name>.<ext>
+```
+
+Beispiele: `aria_termin_zusage.pdf`, `aria_einkaufsliste.md`,
+`aria_logs_2026-05-10.zip`.
+
+### Regel 2 — Marker im Antworttext
+
+Am Ende deiner Antwort EINMALIG den Marker setzen:
+
+```
+[FILE: /shared/uploads/aria_<name>.<ext>]
+```
+
+OHNE diesen Marker erscheint die Datei NICHT in der App / Diagnostic.
+
+Mehrere Dateien: mehrere `[FILE: ...]`-Marker am Ende, jeder in
+eigener Zeile.
+
+### Beispiel — kompletter Workflow
+
+User: "Schreib mir ein Lasagne-Rezept als md-Datei"
+
+1. Du schreibst die Datei: `Write` Tool mit Pfad `/shared/uploads/aria_lasagne.md`
+2. Antwort an Stefan:
+
+```
+Hier dein Lasagne-Rezept — Ragu am Vortag, echter Parmesan,
+Ruhezeit nicht skippen. Beim Schichten Bechamel auf jede Lage.
+
+[FILE: /shared/uploads/aria_lasagne.md]
+```
+
+Der Marker wird automatisch aus dem sichtbaren Text entfernt und
+als Anhang-Bubble angezeigt. Stefan tippt drauf → oeffnet die Datei.
+
 ## Stimme
 
-| Stimme | Modell | Wann |
+TTS laeuft ueber F5-TTS (Voice Cloning, Gaming-PC). Stefan kann eigene
-|--------|--------|------|
+Stimmen aus Audio-Samples klonen (Diagnostic → Stimmen → Stimme klonen)
-| **Ramona** (weiblich) | `de_DE-ramona-low` | Alltag, Antworten, Gespraeche (Standard) |
+und in App + Diagnostic auswaehlen.
-| **Thorsten** (maennlich, tief) | `de_DE-thorsten-high` | Epische Momente, Alarme, besondere Ereignisse |
-
-**Thorsten spricht bei:**
-- Build erfolgreich deployed
-- Ticket geloest / Aufgabe abgeschlossen
-- Kritischer Alarm (Server down, Sicherheitswarnung)
-- Wenn Stefan sagt "So soll es sein"

aria-data/brain-import/BOOTSTRAP.md

@@ -78,12 +78,101 @@ Wenn ein Tool nicht klappt, probiere die Alternative. Niemals sagen "ich habe ke
 - Destruktive Operationen (Dateien loeschen, Datenbanken droppen)
 - Push auf main
 
+## Dateien an Stefan zurueckgeben — KRITISCH
+
+**Das ist die EINZIGE Methode wie Stefan an Dateien rankommt. Ohne diese
+Schritte sieht und bekommt er die Datei NICHT.**
+
+### Regel 1 — Speicher-Ort
+
+Dateien fuer Stefan AUSSCHLIESSLICH unter `/shared/uploads/` speichern.
+
+NIEMALS in:
+- `/home/node/.openclaw/workspace/...` (NUR dein Arbeitsverzeichnis,
+  Stefan hat keinen Zugriff)
+- `/tmp/...`, `/root/...`, oder sonst irgendwo
+
+Dateinamen mit `aria_`-Prefix:
+
+```
+/shared/uploads/aria_<beschreibender_name>.<ext>
+```
+
+Beispiele: `aria_termin_zusage.pdf`, `aria_einkaufsliste.md`,
+`aria_logs_2026-05-10.zip`.
+
+### Regel 2 — Marker im Antworttext
+
+Am Ende deiner Antwort EINMALIG den Marker setzen:
+
+```
+[FILE: /shared/uploads/aria_<name>.<ext>]
+```
+
+OHNE diesen Marker erscheint die Datei NICHT in der App / Diagnostic.
+
+Mehrere Dateien: mehrere `[FILE: ...]`-Marker am Ende, jeder in
+eigener Zeile.
+
+**WICHTIG — Datei MUSS existieren bevor du den Marker setzt.**
+Marker fuer nicht-existente Pfade werden silent gefiltert + Stefan
+bekommt einen Hinweis dass du eine Datei versprochen aber nicht
+erstellt hast. Wenn du z.B. eine MIDI-Datei nicht generieren kannst,
+sag das offen statt nur den Marker zu setzen. Verifiziere zur Not
+mit `Bash` + `ls -la /shared/uploads/aria_<name>.<ext>` dass die
+Datei wirklich da ist.
+
+### Beispiel — kompletter Workflow
+
+User: "Schreib mir ein Lasagne-Rezept als md-Datei"
+
+1. Du schreibst: `Write` Tool mit Pfad `/shared/uploads/aria_lasagne.md`
+2. Antwort an Stefan:
+
+```
+Hier dein Lasagne-Rezept — Ragu am Vortag, echter Parmesan,
+Ruhezeit nicht skippen. Beim Schichten Bechamel auf jede Lage.
+
+[FILE: /shared/uploads/aria_lasagne.md]
+```
+
+Der Marker wird automatisch aus dem sichtbaren Text entfernt und
+als Anhang-Bubble angezeigt. Stefan tippt drauf → oeffnet die Datei
+im jeweiligen Standard-Programm.
+
+### Externe Bilder/Dateien — IMMER runterladen, nicht nur verlinken
+
+Wenn Stefan ein Bild oder eine Datei aus dem Netz haben will (Wikipedia,
+Wiki Commons, ein Beispiel-PDF, etc.):
+
+NICHT NUR die URL in die Antwort schreiben — das Bild ist dann nur
+solange sichtbar wie der externe Server lebt.
+
+STATTDESSEN:
+1. Mit `Bash` + curl/wget herunterladen nach `/shared/uploads/aria_<name>.<ext>`
+2. Mit `[FILE: ...]`-Marker als Anhang ausspielen
+
+Beispiel — User: "Zeig mir ein Bild von Micky Maus"
+
+```bash
+curl -sL "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/7f/Mickey_Mouse.svg" \
+     -o /shared/uploads/aria_mickey_mouse.svg
+```
+
+Antwort:
+```
+Hier Micky Maus — offizielles SVG von Wikimedia Commons (Public Domain).
+
+[FILE: /shared/uploads/aria_mickey_mouse.svg]
+```
+
+So bleibt das Bild permanent im Chat-Verlauf, auch wenn die Wiki-URL
+spaeter offline geht oder umgezogen wird.
+
 ## Stimme
 
-| Stimme | Modell | Wann |
+TTS laeuft ueber F5-TTS auf der Gamebox (Voice Cloning). Stefan kann
-|--------|--------|------|
+eigene Stimmen aus Audio-Samples klonen und in App/Diagnostic auswaehlen.
-| **Ramona** (weiblich) | `de_DE-ramona-low` | Alltag, Antworten, Gespraeche (Standard) |
-| **Thorsten** (maennlich, tief) | `de_DE-thorsten-high` | Epische Momente, Alarme, besondere Ereignisse |
 
 ## Gedaechtnis (Memory)
 
@@ -147,4 +236,4 @@ Danach den Eintrag in `memory/MEMORY.md` (Index) verlinken.
 ### Netzwerk
 - **aria-net:** Internes Docker-Netz (proxy, aria-core)
 - **RVS:** Rendezvous-Server im Rechenzentrum — Relay fuer die Android-App
-- **Bridge:** Voice Bridge (Whisper STT + Piper TTS) — teilt Netzwerk mit aria-core
+- **Bridge:** Voice Bridge (orchestriert STT/TTS via Gamebox-Bridges) — teilt Netzwerk mit aria-core

aria-data/brain-import/USER.md.example

@@ -1,10 +1,10 @@
-# Stefan — Benutzer-Praeferenzen
+# <Username> — Benutzer-Praeferenzen
 
 ## Allgemein
 
-- **Sprache:** Deutsch
+- **Sprache:** <z.B. Deutsch>
-- **Kommunikation:** Direkt, kein Bullshit, Humor willkommen
+- **Kommunikation:** <z.B. Direkt, kein Bullshit, Humor willkommen>
-- **Rolle:** Chef, Auftraggeber, Entwickler bei HackerSoft Oldenburg
+- **Rolle:** <z.B. Chef, Auftraggeber, Entwickler bei XYZ>
 
 ## Bestaetigung erforderlich fuer
 
@@ -12,7 +12,6 @@
 - Push auf main
 - Aenderungen an Kundensystemen
 - Server-Befehle die nicht rueckgaengig gemacht werden koennen
-- Windows neu installieren (erst Daten sichern!)
 
 ## Autonomes Arbeiten OK fuer
 
@@ -28,8 +27,10 @@
 
 | Tool | Zweck |
 |------|-------|
-| **Proxmox** | VM-Infrastruktur (ARIAs Zuhause) |
+| **<Beispiel-Tool>** | <Zweck> |
-| **Gitea** | Code-Hosting (gitea.hackersoft.de) |
+
-| **OpenCRM** | Kundenverwaltung |
+<!--
-| **STARFACE** | Telefonie |
+  Diese Datei ist eine Vorlage. Lokal als USER.md kopieren und mit
-| **RustDesk** | Remote IT-Support bei Kunden |
+  eigenen Praeferenzen + Tool-Stack fuellen. USER.md selbst ist via
+  .gitignore vom Repo ausgeschlossen.
+-->

aria-data/config/aria.env.example

@@ -1,14 +0,0 @@
-# Bridge → aria-core (OpenClaw Gateway)
-# Bridge teilt Netzwerk mit aria-core (network_mode: service:aria)
-# → localhost ist aria-core
-ARIA_CORE_WS=ws://127.0.0.1:18789
-
-# Wake-Word
-WAKE_WORD=aria
-
-# Whisper STT — wird zur Laufzeit in der Diagnostic (Sektion "Whisper") umgeschaltet
-# und in /shared/config/voice_config.json gespeichert. Der Wert hier ist nur der
-# Initial-Default beim ersten Start.
-# Optionen: tiny | base | small | medium | large-v3
-WHISPER_MODEL=medium
-WHISPER_LANGUAGE=de

aria-data/config/openclaw-auth.json

@@ -1,11 +0,0 @@
-{
-  "version": 1,
-  "profiles": {
-    "openai-proxy": {
-      "provider": "openai",
-      "default": true,
-      "apiKey": "not-needed",
-      "baseUrl": "http://proxy:3456/v1"
-    }
-  }
-}

aria-data/config/openclaw.env

@@ -1,6 +0,0 @@
-# OpenClaw (aria-core) Konfiguration
-# Diese Datei wird als /workspace/.env in den Container gemountet
-#
-# WICHTIG: ANTHROPIC_API_KEY und ANTHROPIC_BASE_URL absichtlich NICHT gesetzt!
-# OpenClaw wuerde sonst die echte Anthropic API direkt anrufen (401 weil kein API Key).
-# Stattdessen nur den OpenAI-kompatiblen Proxy nutzen.

aria-data/docs/tool-permissions.md

@@ -1,137 +0,0 @@
-# OpenClaw Tool-Permissions — Stand 2026-03-15
-
-## Das Problem (GELÖST)
-
-ARIA hat ZWEI Tool-Systeme gleichzeitig: Claude Code Tools UND OpenClaw-native Tools.
-Das Model hat aber nur Zugriff auf **Claude Code Tools** (über den Proxy), nicht auf OpenClaw-native Tools.
-
-### Root Cause: DREI Probleme gleichzeitig
-
-```
-OpenClaw (aria-core) → API Request → claude-max-api-proxy (aria-proxy) → Claude Code CLI (--print Mode)
-                                                                          ↓
-                                                                    Tools: WebFetch, Bash, etc. (Claude Code)
-                                                                    NICHT: web_fetch, exec (OpenClaw-nativ)
-```
-
-**Problem 1: Proxy benutzt `--print` Modus**
-- `claude-max-api-proxy` ruft Claude Code CLI mit `--print --output-format stream-json` auf
-- Der Prompt wird als einziger String übergeben, keine Tool-Definitionen von OpenClaw
-- Das Model sieht NUR Claude Code's eingebaute Tools (WebFetch, Bash, etc.)
-- OpenClaw-native Tools (web_fetch, exec) existieren NUR auf Gateway-Ebene, kommen nie beim Model an
-
-**Problem 2: BOOTSTRAP.md hat die falschen Tools angewiesen**
-- BOOTSTRAP.md sagte: "NIEMALS WebFetch benutzen, stattdessen web_fetch"
-- Aber web_fetch existiert nicht im Claude Code CLI Kontext
-- Und WebFetch war das einzige Tool das funktioniert hätte
-- → Model hatte keine Tools die es benutzen "durfte"
-
-**Problem 3: settings.json im Proxy war leer**
-- `/root/.claude/settings.json` enthielt nur `{}` (keine Permissions)
-- Claude Code CLI im headless-Modus kann keine Tool-Genehmigungen erteilen
-- → Selbst wenn das Model WebFetch benutzen wollte, war es nicht vorab genehmigt
-
-## Die Lösung
-
-### Fix 1: BOOTSTRAP.md + AGENT.md umgeschrieben
-
-**Vorher (FALSCH):**
-- "NIEMALS WebFetch benutzen — hat Permission-Probleme"
-- "Benutze web_fetch (OpenClaw-nativ)"
-
-**Nachher (KORREKT):**
-- "WebFetch — URLs abrufen, Webseiten lesen, APIs aufrufen, Wetter abfragen"
-- "Bash — Shell-Befehle ausfuehren (curl, ssh, docker, etc.)"
-- "Niemals sagen 'ich habe keinen Zugriff' — du hast Zugriff auf alles"
-
-### Fix 2: `CLAUDE_CODE_BUBBLEWRAP=1` + `--dangerously-skip-permissions`
-
-**Der Schlüssel-Fix.** Zwei Zeilen in `docker-compose.yml`:
-
-```yaml
-# 1. sed-Patch: --dangerously-skip-permissions in manager.js einfügen
-sed -i 's/"--no-session-persistence",/"--no-session-persistence","--dangerously-skip-permissions",/' $$DIST/subprocess/manager.js &&
-
-# 2. Environment-Variable: Root-Check umgehen
-environment:
-  - CLAUDE_CODE_BUBBLEWRAP=1
-```
-
-**Warum beides nötig:**
-- `--dangerously-skip-permissions` umgeht alle Tool-Permission-Checks in Claude Code CLI
-- Aber: Claude Code CLI blockiert dieses Flag wenn es als root läuft
-- `CLAUDE_CODE_BUBBLEWRAP=1` überspringt den Root-Check (gefunden im minifizierten `cli.js`)
-- Proxy-Container (`node:22-alpine`) läuft als root → ohne BUBBLEWRAP geht's nicht
-
-**Resultierende CLI-Argumente:**
-```
-claude --print --output-format stream-json --verbose --include-partial-messages \
-  --model opus --no-session-persistence --dangerously-skip-permissions "prompt"
-```
-
-## Wie der Proxy intern funktioniert
-
-```
-openai-to-cli.js:  OpenAI Messages → einzelner Prompt-String
-                    system → <system>...</system>
-                    user → direkt
-                    assistant → <previous_response>...</previous_response>
-
-subprocess/manager.js:  Spawnt `claude --print ... --dangerously-skip-permissions "{prompt}"`
-
-cli-to-openai.js:  Claude CLI JSON-Stream → OpenAI Chat Completion Chunks
-```
-
-Der Proxy leitet KEINE Tool-Definitionen von OpenClaw weiter.
-Tool-Calls passieren INTERN in der Claude Code CLI und sind für OpenClaw transparent.
-
-## Permission-Architektur
-
-**Granulare Tool-Kontrolle ist NICHT möglich.** Es ist Alles-oder-Nichts:
-- `--dangerously-skip-permissions` AN → ARIA kann alle Claude Code Tools benutzen
-- `--dangerously-skip-permissions` AUS → ARIA kann keine Tools benutzen
-
-OpenClaw's eigene Permissions (`tools.allow/deny` in `openclaw.json`) haben **keinen Effekt** auf die
-Claude Code Tools — die laufen komplett auf Proxy-Seite.
-
-## Was NICHT funktioniert hat (17 Versuche)
-
-1. **settings.json in aria-core** — OpenClaw benutzt NICHT Claude Code's settings.json
-2. **tools.allow mit PascalCase** (WebFetch, Grep) — OpenClaw kennt diese Namen nicht
-3. **tools.allow mit snake_case** (web_fetch) — Nur exec, read, write, edit erkannt
-4. **tools.allow mit Wildcard** `["*"]` — Hat nicht geholfen
-5. **tools.allow leer + tools.profile: "full"** — Nur ohne andere Fehler
-6. **System-Prompt Anweisung allein** — Reicht nicht wenn Tools blockiert sind
-7. **exec-approvals Wildcard allein** — Reicht nicht bei Config-Validation-Error
-8. **`openclaw config unset tools.exec.ask`** — CLI kennt den Pfad nicht
-9. **BOOTSTRAP.md mit OpenClaw-Tool-Namen** — Tools existieren nur auf Gateway-Ebene
-10. **settings.json im Proxy ohne BOOTSTRAP.md Fix** — BOOTSTRAP.md verbot die Tools
-11. **tools.byProvider.proxy.profile full** — Kein Effekt
-12. **settings.json + BOOTSTRAP.md ohne --dangerously-skip-permissions** — `--print` ignoriert settings.json
-13. **Manuelles `docker exec sed`** — Wird bei jedem Restart überschrieben
-14. **`--dangerously-skip-permissions` ohne BUBBLEWRAP** — Root-Check blockiert
-15. **`--allowedTools`** — Variadisches Argument frisst den Prompt
-16. **`--permission-mode bypassPermissions`** — Gleicher Root-Check
-17. **Non-Root User (`su node`)** — Auth-Pfad-Probleme, Credentials unerreichbar
-
-## Wichtige Pfade
-
-### aria-core (OpenClaw)
-- `/home/node/.openclaw/openclaw.json` — OpenClaw Haupt-Config
-- `/home/node/.openclaw/exec-approvals.json` — Exec Approvals
-- `/tmp/openclaw/openclaw-YYYY-MM-DD.log` — Tages-Log
-
-### aria-proxy (Claude Code CLI)
-- `/root/.claude/.credentials.json` — Auth Credentials (NICHT in /root/.config/claude/)
-- `/usr/local/lib/node_modules/claude-max-api-proxy/dist/` — Proxy Source
-- `/usr/local/lib/node_modules/@anthropic-ai/claude-code/cli.js` — Claude Code CLI (enthält Root-Check)
-
-## OpenClaw CLI Referenz
-
-```bash
-openclaw config get/set/unset <path>    # Config verwalten
-openclaw approvals get                  # Exec-Approvals anzeigen
-openclaw approvals allowlist add        # Exec-Pattern freigeben
-openclaw doctor [--fix]                 # Health Check
-openclaw gateway status                 # Gateway-Status
-```

aria-setup.sh

@@ -1,104 +1,23 @@
 #!/bin/bash
 # ════════════════════════════════════════════════
 #  ARIA — Ersteinrichtung nach docker compose up
-#  Einmalig ausfuehren, danach persistiert alles.
+#
+#  OpenClaw (aria-core) ist abgerissen — das Setup macht jetzt
+#  nur noch den SSH-Key fuer den Zugriff auf die VM (aria-wohnung).
+#  Brain + Proxy teilen sich denselben Key, beide haben aria-data/ssh
+#  als Volume gemountet.
 # ════════════════════════════════════════════════
 set -e
 
-echo "=== ARIA Setup ==="
-echo ""
-
-# Warten bis aria-core laeuft
-echo "[1/7] Warte auf aria-core..."
-until docker inspect -f '{{.State.Running}}' aria-core 2>/dev/null | grep -q true; do
-  sleep 2
-  echo "  ... warte..."
-done
-echo "  aria-core laeuft."
-
-# Permissions fixen — Docker-Volumes gehoeren root, OpenClaw laeuft als node
-echo ""
-echo "[2/7] Fixe Permissions auf /home/node/.openclaw und /home/node/.claude..."
-docker exec -u root aria-core chown -R node:node /home/node/.openclaw
-docker exec -u root aria-core chown -R node:node /home/node/.claude 2>/dev/null || true
-docker exec -u root aria-core chmod 700 /home/node/.openclaw
-echo "  Permissions OK."
-
-# OpenClaw Config schreiben — Custom Provider fuer claude-max-api-proxy
-echo ""
-echo "[3/7] Schreibe openclaw.json (Proxy-Provider + Model + Tools)..."
-docker exec aria-core sh -c 'cat > /home/node/.openclaw/openclaw.json << '"'"'INNEREOF'"'"'
-{
-  "meta": {
-    "lastTouchedVersion": "2026.3.8"
-  },
-  "gateway": {
-    "mode": "local"
-  },
-  "agents": {
-    "defaults": {
-      "model": {
-        "primary": "proxy/claude-sonnet-4"
-      },
-      "compaction": {
-        "mode": "safeguard"
-      },
-      "timeoutSeconds": 900,
-      "maxConcurrent": 4,
-      "subagents": {
-        "maxConcurrent": 8
-      }
-    }
-  },
-  "models": {
-    "providers": {
-      "proxy": {
-        "api": "openai-completions",
-        "baseUrl": "http://proxy:3456/v1",
-        "apiKey": "not-needed",
-        "models": [
-          { "id": "claude-sonnet-4", "name": "claude-sonnet-4" },
-          { "id": "claude-opus-4", "name": "claude-opus-4" }
-        ]
-      }
-    }
-  },
-  "tools": {
-    "profile": "full",
-    "web": {
-      "fetch": {
-        "enabled": true
-      }
-    },
-    "exec": {
-      "host": "gateway"
-    }
-  },
-  "messages": {
-    "ackReactionScope": "all"
-  },
-  "commands": {
-    "native": "auto",
-    "nativeSkills": "auto",
-    "restart": true,
-    "ownerDisplay": "raw"
-  }
-}
-INNEREOF'
-echo "  Config geschrieben."
-
-# Exec-Approvals Wildcard — erlaubt Tool-Ausfuehrung im headless-Modus
-echo ""
-echo "[4/7] Setze exec-approvals Wildcard..."
-docker exec aria-core openclaw approvals allowlist add --agent "*" "*" 2>/dev/null || true
-echo "  Approvals gesetzt."
-
-# SSH-Key generieren fuer VM-Zugriff
 SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
 SSH_DIR="$SCRIPT_DIR/aria-data/ssh"
-echo ""
+
-echo "[5/7] SSH-Key fuer VM-Zugriff..."
+echo "=== ARIA Setup ==="
+
+mkdir -p "$SSH_DIR"
+
 if [ ! -f "$SSH_DIR/id_ed25519" ]; then
+  echo "Generiere SSH-Key fuer aria-wohnung..."
   ssh-keygen -t ed25519 -f "$SSH_DIR/id_ed25519" -N "" -C "aria@aria-wohnung"
   cat > "$SSH_DIR/config" << 'SSHEOF'
 Host aria-wohnung
@@ -108,34 +27,26 @@ Host aria-wohnung
   StrictHostKeyChecking accept-new
 SSHEOF
   chmod 600 "$SSH_DIR/id_ed25519"
-  chmod 644 "$SSH_DIR/id_ed25519.pub"
+  chmod 644 "$SSH_DIR/id_ed25519.pub" "$SSH_DIR/config"
-  chmod 644 "$SSH_DIR/config"
+
-  echo "  Key generiert."
+  # Public Key direkt in /root/.ssh/authorized_keys eintragen
-  # Public Key direkt in root's authorized_keys eintragen (Script laeuft als root auf der VM)
+  # (Script laeuft als root auf der VM aria-wohnung)
+  if [ -w /root/.ssh ] || [ -w /root ]; then
     mkdir -p /root/.ssh
     chmod 700 /root/.ssh
     cat "$SSH_DIR/id_ed25519.pub" >> /root/.ssh/authorized_keys
     chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys
     echo "  Public Key in /root/.ssh/authorized_keys eingetragen."
   else
-  echo "  Key existiert bereits."
+    echo "  Hinweis: konnte /root/.ssh/authorized_keys nicht schreiben."
+    echo "  Pubkey manuell eintragen:"
+    cat "$SSH_DIR/id_ed25519.pub"
+  fi
+else
+  echo "SSH-Key existiert bereits — uebersprungen."
 fi
 
-# Permissions im Container fixen
-echo ""
-echo "[6/7] Fixe SSH-Permissions..."
-docker exec -u root aria-core chown -R node:node /home/node/.ssh 2>/dev/null || true
-
-# Neustart damit Gateway die Config laedt
-echo ""
-echo "[7/7] Starte aria-core neu..."
-docker restart aria-core
-
-echo ""
 echo "=== Setup fertig ==="
 echo ""
-echo "Teste mit: docker logs aria-core --tail 20"
+echo "Naechster Schritt: docker compose up -d"
-echo "Erwartete Zeile: 'agent model: proxy/claude-sonnet-4'"
+echo "Test:              docker exec aria-brain ssh aria-wohnung hostname"
-echo ""
-echo "SSH-Test:  docker exec aria-core ssh aria-wohnung hostname"
-echo "Tool-Test: Neue Session anlegen, dann 'Wie wird das Wetter in Bremen?' fragen"

bridge/aria_bridge.py

@@ -1,17 +1,13 @@
 """
 ARIA Voice Bridge — Hauptmodul.
 
-Verbindet die Android App (via RVS) mit ARIA-Core und bietet
+Verbindet die Android App (via RVS) mit ARIA-Core. Spracheingabe laeuft
-lokale Spracheingabe (Wake-Word + Whisper STT) und Sprachausgabe (Piper TTS).
+ueber die whisper-bridge (Gamebox, faster-whisper auf CUDA), Sprachausgabe
+ueber die f5tts-bridge (Voice Cloning, satzweises PCM-Streaming).
 
 Nachrichtenfluss:
   App  → RVS → Bridge → aria-core
-  aria-core → Bridge → RVS → App
+  aria-core → Bridge → f5tts-bridge → PCM → RVS → App
-                     → Lautsprecher (TTS)
-
-Stimmen:
-  - Ramona (de_DE-ramona-low)  — Alltag, Gespraeche
-  - Thorsten (de_DE-thorsten-high) — epische Momente, Alarme
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -20,9 +16,12 @@ import asyncio
 import base64
 import json
 import logging
+import mimetypes
 import os
+import re
 import signal
 import ssl
+import time
 import sys
 import tempfile
 import uuid
@@ -50,7 +49,6 @@ logger = logging.getLogger("aria-bridge")
 
 # ── Konfiguration ───────────────────────────────────────────
 
-CONFIG_PATH = Path("/config/aria.env")
 VOICES_DIR = Path("/voices")
 CORE_WS_URL = os.getenv("ARIA_CORE_WS", "ws://127.0.0.1:18789")
 CORE_AUTH_TOKEN = os.getenv("ARIA_AUTH_TOKEN", "")  # OpenClaw Gateway Token
@@ -70,38 +68,22 @@ BLOCK_SIZE = 1280  # 80ms bei 16kHz — gut fuer Wake-Word-Erkennung
 RECORD_SECONDS = 8  # Max. Aufnahmedauer nach Wake-Word
 
 def load_config() -> dict[str, str]:
-    """Laedt Konfiguration.
+    """Laedt Konfiguration ausschliesslich aus /shared/config/runtime.json
-
+    (zentral gepflegt ueber Diagnostic UI). Tokens + RVS-Settings kommen
-    Reihenfolge (hoechste Prioritaet zuletzt):
+    via ENV (siehe docker-compose).
-    1. /config/aria.env (bind-mount)
-    2. /shared/config/runtime.json (zentral gepflegt ueber Diagnostic UI)
-
-    Werte aus runtime.json ueberschreiben die env-Datei.
     """
     config: dict[str, str] = {}
-    if CONFIG_PATH.exists():
-        for line in CONFIG_PATH.read_text().splitlines():
-            line = line.strip()
-            if not line or line.startswith("#"):
-                continue
-            if "=" in line:
-                key, _, value = line.partition("=")
-                config[key.strip()] = value.strip()
-        logger.info("Konfiguration geladen aus %s", CONFIG_PATH)
-    else:
-        logger.warning("Keine Konfiguration gefunden: %s", CONFIG_PATH)
-
-    # Runtime-Overrides aus zentralem Shared-Volume (Diagnostic UI)
     runtime_path = Path("/shared/config/runtime.json")
     if runtime_path.exists():
         try:
             runtime = json.loads(runtime_path.read_text())
-            overrides = {k: str(v) for k, v in runtime.items() if v not in (None, "")}
+            config = {k: str(v) for k, v in runtime.items() if v not in (None, "")}
-            if overrides:
+            if config:
-                config.update(overrides)
+                logger.info("Runtime-Config geladen: %s", sorted(config.keys()))
-                logger.info("Runtime-Overrides geladen: %s", sorted(overrides.keys()))
         except Exception as e:
             logger.warning("runtime.json konnte nicht gelesen werden: %s", e)
+    else:
+        logger.info("Keine runtime.json — Diagnostic schreibt sie beim ersten Konfigurieren")
     return config
 
 
@@ -493,7 +475,7 @@ class ARIABridge:
         self.current_mode = self._load_persisted_mode()
         self.running = False
 
-        # Komponenten (TTS: immer XTTS remote, Piper wurde entfernt)
+        # Komponenten (TTS: F5-TTS remote auf der Gamebox, lokales TTS wurde entfernt)
         self.tts_enabled = True
         self.xtts_voice = ""
         self._f5tts_config: dict = {}
@@ -551,6 +533,13 @@ class ARIABridge:
         # Beeinflusst das Timeout fuer stt_request — bei "loading" warten wir laenger,
         # weil das Modell beim ersten Request noch ~1-2 Min runtergeladen werden kann.
         self._remote_stt_ready: bool = False
+        # User-Message-Counter fuer Auto-Compact. Bei zu langer Konversation
+        # sprengt die argv-Liste beim Claude-Subprocess-Spawn (E2BIG). Bei
+        # COMPACT_AFTER erreicht → Sessions reset + Container restart.
+        # Counter ueberlebt Bridge-Restart nicht (frischer Zaehler beim Start ok).
+        # _user_message_count + _compact_after entfallen — Auto-Compact war
+        # aria-core-spezifisch (E2BIG-Schutz). Der neue Brain-Loop kennt
+        # diese Begrenzung nicht.
         # Pending Files: wenn die App ein Bild + Text gleichzeitig schickt, kommen
         # zwei separate RVS-Events ('file' und 'chat') — wir buffern die Files
         # kurz und mergen sie mit dem nachfolgenden Chat-Text zu einer einzigen
@@ -594,7 +583,7 @@ class ARIABridge:
             logger.info("RVS:        %s (Token: %s...)", self.rvs_url, self.rvs_token[:8])
         else:
             logger.warning("RVS nicht konfiguriert — App-Verbindung deaktiviert")
-            logger.warning("  Setze RVS_HOST, RVS_PORT, RVS_TOKEN in /config/aria.env")
+            logger.warning("  Setze RVS_HOST, RVS_PORT, RVS_TOKEN in der .env auf der VM")
         logger.info("Modus:      %s %s", self.current_mode.config.emoji, self.current_mode.config.name)
 
     # ── aria-core Verbindung (OpenClaw Gateway Protokoll) ───
@@ -681,7 +670,10 @@ class ARIABridge:
         while self.running:
             try:
                 logger.info("[core] Verbinde: %s", self.ws_url)
-                async with websockets.connect(self.ws_url) as ws:
+                # max_size=50MB damit grosse Bilder/Voice-Uploads durchgehen.
+                # Python-websockets Default ist nur 1 MiB → 5MB JPEG sprengt
+                # das Limit, Connection wird silent gedroppt.
+                async with websockets.connect(self.ws_url, max_size=50 * 1024 * 1024) as ws:
                     # OpenClaw Handshake durchfuehren
                     if not await self._openclaw_handshake(ws):
                         logger.error("[core] Handshake fehlgeschlagen — Reconnect")
@@ -787,13 +779,29 @@ class ARIABridge:
                 await self._emit_activity("idle", "")
                 if not text:
                     logger.warning("[core] chat final ohne Text: %s", json.dumps(payload)[:200])
+                    # App+Diagnostic informieren statt stumm — sonst wartet die
+                    # UI ewig auf eine Antwort die nicht kommt. Passiert z.B.
+                    # wenn Claude-Vision das Bild ablehnt (leere Antwort)
+                    # oder die Antwort nur aus Tool-Calls ohne Final-Text bestand.
+                    await self._send_to_rvs({
+                        "type": "chat",
+                        "payload": {
+                            "text": "[Hinweis] Antwort ohne Text — moeglicherweise Bild zu gross fuer Vision-API oder reine Tool-Ausfuehrung.",
+                            "sender": "aria",
+                        },
+                        "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                    })
                     return
                 logger.info("[core] Antwort: '%s'", text[:80])
                 await self._process_core_response(text, payload)
                 return
 
             if state == "error":
-                error = payload.get("error", "Unbekannt")
+                # OpenClaw nutzt errorMessage statt error bei state=error.
+                error = (payload.get("error")
+                         or payload.get("errorMessage")
+                         or payload.get("message")
+                         or "Unbekannt")
                 logger.error("[core] Chat-Fehler: %s", error)
                 self._last_chat_final_at = asyncio.get_event_loop().time()
                 await self._emit_activity("idle", "")
@@ -829,7 +837,12 @@ class ARIABridge:
             return
 
         if event_name == "chat:error":
-            error = payload.get("error", payload.get("message", "Unbekannt"))
+            # OpenClaw legt den echten Text manchmal in errorMessage ab
+            # (state=error). Vorher wurde nur error/message gechecked → "Unbekannt".
+            error = (payload.get("error")
+                     or payload.get("errorMessage")
+                     or payload.get("message")
+                     or "Unbekannt")
             logger.error("[core] Chat-Fehler (legacy): %s", error)
             await self._send_to_rvs({
                 "type": "chat",
@@ -862,6 +875,139 @@ class ARIABridge:
             pass
         return payload.get("text", "")
 
+    # File-Marker-Pattern: `[FILE: /pfad/zur/datei.ext]` (Pfad kann Spaces
+    # enthalten, Endung beliebig). Mehrfach im Text moeglich.
+    _FILE_MARKER_RE = re.compile(r"\[FILE:\s*(/shared/uploads/[^\]]+?)\s*\]", re.IGNORECASE)
+
+    def _extract_file_markers(self, text: str) -> tuple[str, list[dict], list[str]]:
+        """Sucht [FILE: /shared/uploads/...]-Marker.
+        Returns (cleaned_text, valid_files, missing_paths)."""
+        files: list[dict] = []
+        missing: list[str] = []
+        for m in self._FILE_MARKER_RE.finditer(text):
+            path = m.group(1).strip()
+            if not path.startswith("/shared/uploads/"):
+                logger.warning("[core] FILE-Marker mit unerlaubtem Pfad ignoriert: %s", path)
+                continue
+            if not os.path.isfile(path):
+                logger.warning("[core] FILE-Marker zeigt auf nicht existente Datei: %s", path)
+                missing.append(path)
+                continue
+            name = os.path.basename(path)
+            mime, _ = mimetypes.guess_type(path)
+            size = os.path.getsize(path)
+            files.append({
+                "serverPath": path,
+                "name": name,
+                "mimeType": mime or "application/octet-stream",
+                "size": size,
+            })
+        cleaned = self._FILE_MARKER_RE.sub("", text).strip()
+        # Zwei aufeinanderfolgende Leerzeilen → eine
+        cleaned = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", cleaned)
+        return cleaned, files, missing
+
+    async def _broadcast_aria_file(self, file_info: dict) -> None:
+        """ARIA hat eine Datei fuer den User erstellt — App+Diagnostic informieren."""
+        logger.info("[rvs] ARIA-Datei rausgeben: %s (%s, %dKB)",
+                    file_info["name"], file_info["mimeType"], file_info["size"] // 1024)
+        try:
+            await self._send_to_rvs({
+                "type": "file_from_aria",
+                "payload": file_info,
+                "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+            })
+        except Exception as e:
+            logger.warning("[rvs] file_from_aria broadcast fehlgeschlagen: %s", e)
+
+    def _persist_state(self, key: str, data: dict) -> None:
+        """Atomic-Write in /shared/state/<key>.json — fuer Brain-Watcher.
+        Wird genutzt fuer location + activity-Tracking."""
+        try:
+            import time as _time
+            data = dict(data)
+            data["ts_unix"] = int(_time.time())
+            Path("/shared/state").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            target = Path(f"/shared/state/{key}.json")
+            tmp = target.with_suffix(".tmp")
+            tmp.write_text(json.dumps(data), encoding="utf-8")
+            tmp.replace(target)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("[state] %s schreiben fehlgeschlagen: %s", key, e)
+
+    def _persist_location(self, location: Optional[dict]) -> None:
+        """Speichert die letzte bekannte GPS-Position fuer Watcher.
+        Erwartet {lat, lon} oder {lat, lng}. Nicht-Dicts und fehlende
+        Koordinaten werden ignoriert."""
+        if not isinstance(location, dict):
+            return
+        try:
+            lat = location.get("lat")
+            lon = location.get("lon") or location.get("lng")
+            if lat is None or lon is None:
+                return
+            self._persist_state("location", {
+                "lat": float(lat),
+                "lon": float(lon),
+            })
+        except Exception:
+            pass
+
+    def _persist_user_activity(self) -> None:
+        """Markiert dass der User gerade etwas gemacht hat (Chat/Voice).
+        Watcher: last_user_message_ago_sec basiert darauf."""
+        self._persist_state("activity", {"last_user_ts": int(time.time())})
+
+    def _append_chat_backup(self, entry: dict) -> None:
+        """Schreibt eine Zeile in /shared/config/chat_backup.jsonl.
+        Wird von Diagnostic + App als History-Quelle gelesen.
+        entry braucht mindestens {role, text}; ts wird ergaenzt."""
+        try:
+            line = {"ts": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000)}
+            line.update(entry)
+            Path("/shared/config").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            with open("/shared/config/chat_backup.jsonl", "a", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(json.dumps(line, ensure_ascii=False) + "\n")
+        except Exception as e:
+            logger.warning("[backup] chat_backup-Write fehlgeschlagen: %s", e)
+
+    def _read_chat_backup_since(self, since_ms: int, limit: int = 100) -> list[dict]:
+        """Liest chat_backup.jsonl, gibt Eintraege > since_ms zurueck, max limit neueste.
+        File-deleted-Marker werden honoriert: vor einem file_deleted-Marker liegende
+        Eintraege mit gleichem Pfad werden als deleted markiert."""
+        path = Path("/shared/config/chat_backup.jsonl")
+        if not path.exists():
+            return []
+        try:
+            lines = path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+        except Exception as e:
+            logger.warning("[backup] Lesen fehlgeschlagen: %s", e)
+            return []
+        out: list[dict] = []
+        for raw in lines:
+            raw = raw.strip()
+            if not raw:
+                continue
+            try:
+                obj = json.loads(raw)
+            except Exception:
+                continue
+            ts = obj.get("ts") or 0
+            if ts <= since_ms:
+                continue
+            # file_deleted-Marker: nicht als Chat ausliefern, aber an die App schicken
+            # damit sie ihre Bubbles updaten kann (separater Pfad existiert ja schon)
+            if obj.get("type") == "file_deleted":
+                continue
+            role = obj.get("role")
+            if role not in ("user", "assistant"):
+                continue
+            out.append(obj)
+        # Auf "limit" neueste cappen
+        if len(out) > limit:
+            out = out[-limit:]
+        return out
+
     async def _process_core_response(self, text: str, payload: dict) -> None:
         """Verarbeitet eine fertige Antwort von aria-core.
 
@@ -876,6 +1022,34 @@ class ARIABridge:
             logger.info("[core] NO_REPLY empfangen — Antwort still verworfen")
             return
 
+        # Antwort in chat_backup.jsonl loggen (cleaned text, ohne File-Marker)
+        # — passiert weiter unten nach extract_file_markers
+
+        # File-Marker `[FILE: /shared/uploads/aria_xyz.pdf]` extrahieren —
+        # ARIA legt damit Dateien fuer den User bereit (Bilder, PDFs, etc.).
+        # Der Marker wird aus dem Antworttext entfernt (TTS soll ihn nicht
+        # vorlesen) und parallel als file_from_aria-Event geschickt.
+        text, aria_files, missing_files = self._extract_file_markers(text)
+        for f in aria_files:
+            await self._broadcast_aria_file(f)
+        # Bei fehlenden Files: User informieren (sonst sieht er nur stille
+        # Verluste — ARIA hat den Marker hingeschrieben aber das File nicht
+        # tatsaechlich angelegt).
+        if missing_files:
+            missing_list = "\n".join(f"  • {os.path.basename(p)}" for p in missing_files)
+            text = (text + "\n\n[Hinweis] Folgende Dateien hat ARIA zwar erwaehnt "
+                    f"aber nicht erstellt:\n{missing_list}\n"
+                    "Bitte ARIA bitten, sie wirklich zu schreiben.").strip()
+
+        # Antwort in chat_backup.jsonl loggen (gecleanter Text, ohne File-Marker)
+        # File-Marker werden separat als file_from_aria-Events ausgeliefert.
+        self._append_chat_backup({
+            "role": "assistant",
+            "text": text,
+            "files": [{"serverPath": f["serverPath"], "name": f["name"],
+                       "mimeType": f["mimeType"], "size": f["size"]} for f in aria_files],
+        })
+
         metadata = payload.get("metadata", {})
         is_critical = metadata.get("critical", False)
         requested_voice = metadata.get("voice")
@@ -951,6 +1125,12 @@ class ARIABridge:
         except Exception as e:
             logger.error("[core] XTTS-Request fehlgeschlagen: %s — kein Audio", e)
 
+        # ARIA ist fertig — App's "ARIA denkt..." Indicator zurueck auf idle.
+        # _last_chat_final_at bewusst NICHT setzen: die 3s-Cooldown war fuer
+        # trailing OpenClaw-Activity-Events; bei Voice-Chat wuerde sie die
+        # naechste thinking-Welle unterdruecken.
+        await self._emit_activity("idle", "")
+
     # ── Mode Persistence (global, nicht pro Geraet) ──────
     _MODE_FILE = "/shared/config/mode.json"
 
@@ -1028,6 +1208,31 @@ class ARIABridge:
         except Exception as e:
             logger.debug("[session] Diagnostic nicht erreichbar (%s) — nutze '%s'", e, self._session_key)
 
+    def _build_core_text(self, text: str, interrupted: bool = False,
+                          location: Optional[dict] = None) -> str:
+        """Baut den Text fuer aria-core mit allen relevanten Hints (Barge-In,
+        GPS-Position). Hints sind in eckigen Klammern, der eigentliche User-
+        Text folgt unverandert."""
+        parts: list[str] = []
+        if interrupted:
+            parts.append(
+                "[Hinweis: Stefan hat dich gerade unterbrochen waehrend du noch "
+                "gesprochen oder gearbeitet hast. Folgendes ist eine Korrektur, "
+                "Ergaenzung oder ein Themenwechsel zu deiner letzten Antwort.]"
+            )
+        if location and isinstance(location, dict):
+            lat = location.get("lat")
+            lon = location.get("lon") or location.get("lng")
+            if lat is not None and lon is not None:
+                parts.append(
+                    f"[Stefans aktuelle GPS-Position: {float(lat):.6f}, {float(lon):.6f}. "
+                    f"Nutze die nur wenn die Frage sich auf seinen Standort bezieht. "
+                    f"Erwaehne sie nicht von dir aus, ausser er fragt explizit danach.]"
+                )
+        if parts:
+            return " ".join(parts) + " " + text
+        return text
+
     def _build_pending_files_message(self, user_text: str) -> str:
         """Baut eine Anweisung an aria-core aus den gepufferten Files + optionalem
         User-Text. user_text leer → 'warte auf Anweisung'-Variante."""
@@ -1074,31 +1279,118 @@ class ARIABridge:
         return True
 
     async def send_to_core(self, text: str, source: str = "bridge") -> None:
-        """Sendet Text an aria-core (OpenClaw chat.send Protokoll)."""
+        """Sendet Text an aria-brain (HTTP /chat) und broadcastet die Antwort.
-        if self.ws_core is None:
+
-            logger.error("[core] Nicht verbunden — Nachricht verworfen: '%s'", text[:60])
+        Nicht-Streaming: wir warten bis Brain fertig ist, dann pushen wir
+        die komplette Reply via RVS an alle Clients (App + Diagnostic).
+        TTS wird vom Bridge-Code separat angestossen (gleiche Logik wie
+        vorher mit aria-core).
+        """
+        brain_url = os.environ.get("BRAIN_URL", "http://aria-brain:8080")
+        url = f"{brain_url}/chat"
+        payload = json.dumps({"message": text, "source": source}).encode("utf-8")
+        logger.info("[brain] chat ← %s '%s'", source, text[:80])
+
+        # User-Nachricht in chat_backup.jsonl loggen — wird beim App-Reconnect
+        # / Diagnostic-Reload als History-Quelle gelesen.
+        self._append_chat_backup({"role": "user", "text": text, "source": source})
+
+        # agent_activity → thinking. _emit_activity statt direktem _send_to_rvs
+        # damit der State-Cache fuer die spaetere idle-Dedup richtig steht.
+        await self._emit_activity("thinking", "")
+
+        def _do_call():
+            try:
+                req = urllib.request.Request(
+                    url, data=payload, method="POST",
+                    headers={"Content-Type": "application/json"},
+                )
+                # Cold-Start kann lange dauern, 5min Timeout
+                with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
+                    return resp.status, resp.read().decode("utf-8", errors="ignore")
+            except Exception as exc:
+                return None, str(exc)
+
+        status, body = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_call)
+        if status != 200:
+            logger.error("[brain] /chat fehlgeschlagen: status=%s body=%s", status, body[:200])
+            await self._emit_activity("idle", "")
+            await self._send_to_rvs({
+                "type": "chat",
+                "payload": {
+                    "text": f"[Brain-Fehler] {body[:200] or 'unbekannt'}",
+                    "sender": "aria",
+                },
+                "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+            })
             return
 
-        # Aktive Session vom Diagnostic holen
+        try:
-        self._fetch_active_session()
+            data = json.loads(body)
+        except Exception:
+            logger.error("[brain] /chat lieferte ungueltiges JSON: %s", body[:200])
+            await self._emit_activity("idle", "")
+            return
 
-        req_id = self._next_req_id()
+        reply = (data.get("reply") or "").strip()
-        message = json.dumps({
+        if not reply:
-            "type": "req",
+            logger.warning("[brain] /chat: leerer Reply")
-            "id": req_id,
+            await self._emit_activity("idle", "")
-            "method": "chat.send",
+            return
-            "params": {
+
-                "sessionKey": self._session_key,
+        # Side-Channel-Events VOR der Chat-Bubble broadcasten (z.B. skill_created)
-                "message": text,
+        # damit sie in der UI vor der Reply auftauchen
-                "idempotencyKey": str(uuid.uuid4()),
+        for event in data.get("events", []) or []:
+            etype = event.get("type")
+            if etype == "skill_created":
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "skill_created",
+                    "payload": event.get("skill", {}),
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+                logger.info("[brain] ARIA hat einen Skill erstellt: %s",
+                            event.get("skill", {}).get("name"))
+            elif etype == "trigger_created":
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "trigger_created",
+                    "payload": event.get("trigger", {}),
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+                logger.info("[brain] ARIA hat einen Trigger angelegt: %s",
+                            event.get("trigger", {}).get("name"))
+            elif etype == "location_tracking":
+                # ARIA bittet die App das GPS-Tracking ein-/auszuschalten
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "location_tracking",
+                    "payload": {
+                        "on": bool(event.get("on")),
+                        "reason": event.get("reason") or "",
                     },
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+                logger.info("[brain] location_tracking Request: on=%s (%s)",
+                            event.get("on"), event.get("reason", ""))
+
+        # _process_core_response uebernimmt alles weitere:
+        # File-Marker extrahieren + broadcasten, NO_REPLY-Check, Chat-
+        # Broadcast an RVS, TTS, agent_activity idle. Wir geben das
+        # raw payload mit dem reply rein damit Mode/voice-Metadata
+        # passend behandelt wird (hier minimal, weil Brain noch keine
+        # metadata mitschickt).
+        try:
+            await self._process_core_response(reply, {})
+        except Exception:
+            logger.exception("[brain] _process_core_response Fehler")
+            await self._emit_activity("idle", "")
+            # Originaler Fallback-Send (toter Code, _emit_activity uebernimmt jetzt)
+            await self._send_to_rvs({
+                "type": "agent_activity",
+                "payload": {"activity": "idle"},
+                "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
             })
 
-        try:
+        if data.get("distilling"):
-            await self.ws_core.send(message)
+            logger.info("[brain] Destillat laeuft im Hintergrund")
-            logger.info("[core] chat.send (%s, id=%s): '%s'", source, req_id, text[:80])
-        except Exception:
-            logger.exception("[core] Sendefehler")
 
     # ── RVS Verbindung (App-Relay) ──────────────────────────
 
@@ -1120,7 +1412,8 @@ class ARIABridge:
             try:
                 url = f"{current_url}?token={self.rvs_token}"
                 logger.info("[rvs] Verbinde: %s", current_url)
-                async with websockets.connect(url) as ws:
+                # max_size=50MB (siehe core-Connect oben — gleicher Grund).
+                async with websockets.connect(url, max_size=50 * 1024 * 1024) as ws:
                     self.ws_rvs = ws
                     retry_delay = 2
                     logger.info("[rvs] Verbunden — warte auf App-Nachrichten")
@@ -1235,6 +1528,11 @@ class ARIABridge:
                 except (TypeError, ValueError):
                     self._next_speed_override = None
             if text:
+                interrupted = bool(payload.get("interrupted", False))
+                location = payload.get("location") or None
+                # State persist fuer Brain-Watcher (current_lat, ..., last_user_ts)
+                self._persist_location(location)
+                self._persist_user_activity()
                 # Wenn Files gerade gepuffert sind (Bild + Text gleichzeitig
                 # gesendet), mergen wir sie zu einer einzigen Anfrage statt
                 # zwei separater send_to_core-Calls.
@@ -1242,8 +1540,12 @@ class ARIABridge:
                 if merged:
                     logger.info("[rvs] App-Chat (mit Anhaengen): '%s'", text[:80])
                 else:
-                    logger.info("[rvs] App-Chat: '%s'", text[:80])
+                    core_text = self._build_core_text(text, interrupted, location)
-                    await self.send_to_core(text, source="app")
+                    logger.info("[rvs] App-Chat%s%s: '%s'",
+                                " [BARGE-IN]" if interrupted else "",
+                                " [GPS]" if location else "",
+                                text[:80])
+                    await self.send_to_core(core_text, source="app" + (" [barge-in]" if interrupted else ""))
             return
 
         if msg_type == "cancel_request":
@@ -1434,6 +1736,31 @@ class ARIABridge:
             size_kb = len(file_b64) // 1365
             logger.info("[rvs] Datei gespeichert: %s (%dKB)", file_path, size_kb)
 
+            # Pixel-Bilder fuer Claude-Vision shrinken wenn > 2 MB. SVG/PDF/ZIP
+            # bleiben unangetastet (Vision laeuft eh nur auf Raster-Formaten).
+            CLAUDE_VISION_FORMATS = ("image/jpeg", "image/jpg", "image/png", "image/webp", "image/gif")
+            if file_type.lower() in CLAUDE_VISION_FORMATS:
+                file_size_bytes = os.path.getsize(file_path)
+                if file_size_bytes > 2 * 1024 * 1024:
+                    try:
+                        from PIL import Image
+                        with Image.open(file_path) as img:
+                            orig_w, orig_h = img.size
+                            # Anthropic-Empfehlung: max 1568px lange Seite. RGB-Konvertierung
+                            # falls RGBA/Palette (JPEG braucht RGB).
+                            img.thumbnail((1568, 1568), Image.Resampling.LANCZOS)
+                            if img.mode in ("RGBA", "P"):
+                                img = img.convert("RGB")
+                            img.save(file_path, "JPEG", quality=85, optimize=True)
+                        new_size_bytes = os.path.getsize(file_path)
+                        logger.info("[rvs] Bild verkleinert: %dx%d → %dx%d, %.1fMB → %.1fMB",
+                                    orig_w, orig_h, img.size[0], img.size[1],
+                                    file_size_bytes / 1024 / 1024,
+                                    new_size_bytes / 1024 / 1024)
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning("[rvs] Bild-Resize fehlgeschlagen (%s) — Original wird genutzt: %s",
+                                       file_name, e)
+
             # In Pending-Queue + Flush-Timer (anti-spam Buffering)
             self._pending_files.append((file_path, file_name, file_type, size_kb, int(width or 0), int(height or 0)))
             if self._pending_files_flush_task and not self._pending_files_flush_task.done():
@@ -1451,6 +1778,200 @@ class ARIABridge:
             except Exception as e:
                 logger.warning("[rvs] file_saved konnte nicht an App gesendet werden: %s", e)
 
+        elif msg_type == "chat_history_request":
+            # App holt verpasste Nachrichten beim Reconnect.
+            # payload: {since: <ts_ms>}, default 0 = alles
+            since = int(payload.get("since") or 0)
+            limit = int(payload.get("limit") or 100)
+            logger.info("[rvs] chat_history_request since=%d limit=%d", since, limit)
+            messages = self._read_chat_backup_since(since, limit=limit)
+            await self._send_to_rvs({
+                "type": "chat_history_response",
+                "payload": {"messages": messages, "since": since},
+                "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+            })
+            return
+
+        elif msg_type == "file_list_request":
+            # App fragt die Liste aller /shared/uploads/-Dateien an.
+            logger.info("[rvs] file_list_request von App")
+            try:
+                req = urllib.request.Request(
+                    "http://localhost:3001/api/files-list",
+                    method="GET",
+                )
+                def _do_list():
+                    try:
+                        with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:
+                            return json.loads(resp.read().decode("utf-8", errors="ignore"))
+                    except Exception as e:
+                        return {"ok": False, "error": str(e)}
+                d = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_list)
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "file_list_response",
+                    "payload": d,
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+            except Exception as e:
+                logger.warning("[rvs] file_list_request: %s", e)
+            return
+
+        elif msg_type == "file_delete_batch_request":
+            # App will mehrere Dateien auf einmal loeschen.
+            paths = payload.get("paths") or []
+            req_id = payload.get("requestId", "")
+            logger.warning("[rvs] file_delete_batch_request: %d Pfade", len(paths))
+            try:
+                body_bytes = json.dumps({"paths": paths}).encode("utf-8")
+                req = urllib.request.Request(
+                    "http://localhost:3001/api/files-delete-batch",
+                    data=body_bytes, method="POST",
+                    headers={"Content-Type": "application/json"},
+                )
+                def _do_delete():
+                    try:
+                        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:
+                            return resp.status, resp.read().decode("utf-8", errors="ignore")
+                    except Exception as e:
+                        return None, str(e)
+                status, body = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_delete)
+                logger.info("[rvs] file_delete_batch result: status=%s", status)
+                # Server broadcastet file_deleted pro Pfad — App kriegt das via persistente RVS.
+                # Wir bestaetigen zusaetzlich mit Counts.
+                try: d = json.loads(body or "{}")
+                except: d = {}
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "file_delete_batch_response",
+                    "payload": {
+                        "requestId": req_id,
+                        "deleted": len(d.get("deleted", [])),
+                        "errors": d.get("errors", []),
+                    },
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+            except Exception as e:
+                logger.warning("[rvs] file_delete_batch_request: %s", e)
+            return
+
+        elif msg_type == "file_zip_request":
+            # App will mehrere Dateien als ZIP. Bridge holt ZIP von Diagnostic
+            # via HTTP, kodiert base64 und schickt zurueck. Cap auf 30 MB
+            # ZIP-Groesse damit RVS nicht erstickt.
+            paths = payload.get("paths") or []
+            req_id = payload.get("requestId", "")
+            logger.warning("[rvs] file_zip_request: %d Pfade (req=%s)", len(paths), req_id)
+
+            def _do_zip():
+                try:
+                    body_bytes = json.dumps({"paths": paths}).encode("utf-8")
+                    req = urllib.request.Request(
+                        "http://localhost:3001/api/files-download-zip",
+                        data=body_bytes, method="POST",
+                        headers={"Content-Type": "application/json"},
+                    )
+                    with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
+                        if resp.status != 200:
+                            return None, f"HTTP {resp.status}"
+                        data = resp.read()
+                        if len(data) > 30 * 1024 * 1024:
+                            return None, f"ZIP zu gross ({len(data) // (1024*1024)} MB > 30 MB)"
+                        return data, None
+                except Exception as e:
+                    return None, str(e)
+
+            data, err = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_zip)
+            if err or data is None:
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "file_zip_response",
+                    "payload": {"requestId": req_id, "ok": False, "error": err or "leer"},
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+                return
+            import base64 as _b64
+            await self._send_to_rvs({
+                "type": "file_zip_response",
+                "payload": {
+                    "requestId": req_id, "ok": True,
+                    "size": len(data),
+                    "data": _b64.b64encode(data).decode("ascii"),
+                },
+                "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+            })
+            return
+
+        elif msg_type == "file_delete_request":
+            # App will eine Datei loeschen — leite an Diagnostic.
+            p = payload.get("path", "")
+            logger.warning("[rvs] file_delete_request von App: %s", p)
+            try:
+                body_bytes = json.dumps({"path": p}).encode("utf-8")
+                req = urllib.request.Request(
+                    "http://localhost:3001/api/files-delete",
+                    data=body_bytes,
+                    method="POST",
+                    headers={"Content-Type": "application/json"},
+                )
+                def _do_delete():
+                    try:
+                        with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:
+                            return resp.status, resp.read().decode("utf-8", errors="ignore")
+                    except Exception as e:
+                        return None, str(e)
+                status, body = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_delete)
+                logger.info("[rvs] file_delete_request %s: status=%s", p, status)
+                # Diagnostic broadcastet file_deleted via sendToRVS_raw — kommt
+                # ueber den persistenten WS-Path zur App. Wir bestaetigen
+                # zusaetzlich, damit der Caller sicher ist dass es durch ist.
+            except Exception as e:
+                logger.warning("[rvs] file_delete_request: %s", e)
+            return
+
+        elif msg_type == "location_update":
+            # Live-GPS-Update von der App (nicht an Chat gekoppelt). Wird in
+            # /shared/state/location.json geschrieben, damit Watcher-Trigger
+            # near()-Conditions auswerten koennen.
+            lat = payload.get("lat")
+            lon = payload.get("lon") or payload.get("lng")
+            if lat is not None and lon is not None:
+                self._persist_location({"lat": lat, "lon": lon})
+                logger.debug("[gps] location_update: %.5f, %.5f", float(lat), float(lon))
+            return
+
+        elif msg_type == "container_restart":
+            # App-Button "Container neu" — leitet generisch an Diagnostic
+            # weiter. Whitelist ist im Diagnostic-Server.
+            name = payload.get("name", "")
+            logger.warning("[rvs] container_restart Request von App: %s", name)
+            try:
+                body_bytes = json.dumps({"name": name}).encode("utf-8")
+                req = urllib.request.Request(
+                    "http://localhost:3001/api/container-restart",
+                    data=body_bytes,
+                    method="POST",
+                    headers={"Content-Type": "application/json"},
+                )
+                def _do_restart():
+                    try:
+                        with urllib.request.urlopen(req, timeout=45) as resp:
+                            return resp.status, resp.read().decode("utf-8", errors="ignore")
+                    except Exception as e:
+                        return None, str(e)
+                status, body = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, _do_restart)
+                logger.info("[rvs] container_restart %s Result: status=%s", name, status)
+                ok = status == 200
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "chat",
+                    "payload": {
+                        "text": f"[Container] {name} neu gestartet." if ok
+                                else f"[Container] Restart {name} fehlgeschlagen: {body[:200]}",
+                        "sender": "aria",
+                    },
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+            except Exception as e:
+                logger.warning("[rvs] container_restart Weiterleitung fehlgeschlagen: %s", e)
+            return
+
         elif msg_type == "file_request":
             # App fordert eine Datei an (Re-Download nach Cache-Leerung)
             server_path = payload.get("serverPath", "")
@@ -1468,6 +1989,7 @@ class ARIABridge:
                 return
             with open(server_path, "rb") as f:
                 file_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("ascii")
+            mime, _ = mimetypes.guess_type(server_path)
             logger.info("[rvs] Re-Download: %s (%dKB)", server_path, len(file_b64) // 1365)
             await self._send_to_rvs({
                 "type": "file_response",
@@ -1476,6 +1998,7 @@ class ARIABridge:
                     "serverPath": server_path,
                     "base64": file_b64,
                     "name": os.path.basename(server_path),
+                    "mimeType": mime or "application/octet-stream",
                 },
                 "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
             })
@@ -1500,9 +2023,19 @@ class ARIABridge:
                     self._next_speed_override = speed if 0.1 <= speed <= 5.0 else None
                 except (TypeError, ValueError):
                     self._next_speed_override = None
-            logger.info("[rvs] Audio empfangen: %s, %dms, %dKB",
+            interrupted = bool(payload.get("interrupted", False))
-                        mime_type, duration_ms, len(audio_b64) // 1365)
+            audio_request_id = payload.get("audioRequestId", "") or ""
-            asyncio.create_task(self._process_app_audio(audio_b64, mime_type))
+            location = payload.get("location") or None
+            # State persist fuer Brain-Watcher (current_lat etc.)
+            self._persist_location(location)
+            self._persist_user_activity()
+            logger.info("[rvs] Audio empfangen: %s, %dms, %dKB%s%s%s",
+                        mime_type, duration_ms, len(audio_b64) // 1365,
+                        " [BARGE-IN]" if interrupted else "",
+                        " [GPS]" if location else "",
+                        f" reqId={audio_request_id[:16]}" if audio_request_id else "")
+            asyncio.create_task(self._process_app_audio(
+                audio_b64, mime_type, interrupted, audio_request_id, location))
 
         elif msg_type == "stt_response":
             # Antwort der whisper-bridge auf unseren stt_request
@@ -1558,8 +2091,23 @@ class ARIABridge:
     _STT_REMOTE_TIMEOUT_READY_S = 45.0
     _STT_REMOTE_TIMEOUT_LOADING_S = 300.0
 
-    async def _process_app_audio(self, audio_b64: str, mime_type: str) -> None:
+    async def _process_app_audio(self, audio_b64: str, mime_type: str,
-        """App-Audio → STT → aria-core. Primaer via whisper-bridge (RVS), Fallback lokal."""
+                                  interrupted: bool = False,
+                                  audio_request_id: str = "",
+                                  location: Optional[dict] = None) -> None:
+        """App-Audio → STT → aria-core. Primaer via whisper-bridge (RVS), Fallback lokal.
+
+        interrupted=True wenn der User waehrend ARIA noch sprach/dachte aufgenommen hat
+        (Barge-In). Wird als Hinweis-Praefix an aria-core mitgegeben damit ARIA die
+        Korrektur/Unterbrechung in den Kontext einordnen kann statt als reine
+        Folgefrage zu behandeln.
+
+        audio_request_id: Korrelations-ID die die App im audio-Event mitschickt — wird
+        unveraendert ans STT-Result zurueckgegeben damit die App die EXAKT richtige
+        'wird verarbeitet'-Bubble ersetzen kann (auch bei mehreren parallelen Aufnahmen).
+
+        location: Optional GPS-Position {lat, lon} — wird als Hinweis-Praefix mitgegeben
+        damit ARIA bei standortbezogenen Fragen sie nutzen kann."""
         # Erst Remote versuchen
         text = await self._stt_remote(audio_b64, mime_type)
         if text is None:
@@ -1571,21 +2119,38 @@ class ARIABridge:
 
         if text.strip():
             logger.info("[rvs] STT Ergebnis: '%s'", text[:80])
-            # ERST an aria-core senden (wichtigster Schritt)
+
-            await self.send_to_core(text, source="app-voice")
+            # Reihenfolge wichtig: STT-Text ZUERST broadcasten damit die App
-            # STT-Text an RVS senden (fuer Anzeige in App + Diagnostic)
+            # die Voice-Bubble sofort mit dem erkannten Text aktualisieren
-            # sender="stt" damit Bridge es ignoriert (kein Loop)
+            # kann — send_to_core blockt danach synchron auf Brain (kann
+            # dauern), wuerde sonst die Anzeige verzoegern.
             try:
-                await self._send_to_rvs({
+                stt_payload = {
-                    "type": "chat",
-                    "payload": {
                     "text": text,
                     "sender": "stt",
-                    },
+                }
+                if audio_request_id:
+                    stt_payload["audioRequestId"] = audio_request_id
+                # GPS aus dem Original-Audio-Payload mitgeben — Diagnostic
+                # zeigt sie sonst nicht an (App sendet location nur einmal,
+                # die im audio-Payload). Reine Anzeige-Information.
+                if location:
+                    stt_payload["location"] = location
+                ok = await self._send_to_rvs({
+                    "type": "chat",
+                    "payload": stt_payload,
                     "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
                 })
+                if ok:
+                    logger.info("[rvs] STT-Text an RVS broadcastet (sender=stt)")
+                else:
+                    logger.warning("[rvs] STT-Text NICHT broadcastet — _send_to_rvs lieferte False")
             except Exception as e:
                 logger.warning("[rvs] STT-Text konnte nicht an RVS gesendet werden: %s", e)
+
+            # Dann an Brain — der blockt synchron bis ARIA fertig ist.
+            core_text = self._build_core_text(text, interrupted, location)
+            await self.send_to_core(core_text, source="app-voice" + (" [barge-in]" if interrupted else ""))
         else:
             logger.info("[rvs] Keine Sprache erkannt — ignoriert")
 
@@ -1837,7 +2402,8 @@ class ARIABridge:
         self.running = True
 
         tasks = [
-            asyncio.create_task(self.connect_to_core()),
+            # connect_to_core entfaellt — Bridge ruft jetzt aria-brain ueber
+            # HTTP (siehe send_to_core). Keine persistente WS-Verbindung mehr.
             asyncio.create_task(self.connect_to_rvs()),
         ]
 

bridge/requirements.txt

@@ -16,3 +16,6 @@ sounddevice
 
 # Wake-Word Erkennung
 openwakeword
+
+# Bild-Resizing (zu grosse Pixel-Bilder shrinken bevor Claude-Vision sie sieht — 5MB-Limit)
+Pillow

diagnostic/Dockerfile

@@ -1,5 +1,7 @@
 FROM node:22-alpine
 WORKDIR /app
+# zip fuer Multi-Datei-Downloads (Brain-Export nutzt tar.gz, Datei-Manager zip)
+RUN apk add --no-cache zip
 COPY package.json ./
 RUN npm install --production
 COPY . .

docker-compose.yml

@@ -28,38 +28,40 @@ services:
     networks:
       - aria-net
 
-  # ─── OpenClaw (ARIA Gehirn) ─────────────────────────────
+  # ─── Qdrant (Vector-DB fuer ARIAs Gedaechtnis) ────────
-  aria:
+  # Storage liegt im Repo-Bind-Mount aria-data/brain/qdrant.
-    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
+  # Damit Backup/Export/Import komplett ueber das Filesystem gehen.
-    container_name: aria-core
+  qdrant:
-    hostname: aria-wohnung
+    image: qdrant/qdrant:latest
-    privileged: true                               # ARIAs Wohnung — sie hat die Schlüssel
+    container_name: aria-qdrant
+    volumes:
+      - ./aria-data/brain/qdrant:/qdrant/storage
+    restart: unless-stopped
+    networks:
+      - aria-net
+
+  # ─── ARIA Brain (Agent + Memory) ─────────────────────────
+  # Loest das alte aria-core (OpenClaw) ab. Vector-DB-basiertes
+  # Memory, eigener Agent-Loop, SSH zur aria-wohnung-VM.
+  brain:
+    build: ./aria-brain
+    container_name: aria-brain
+    hostname: aria-wohnung-brain                    # damit ssh known_hosts stabil bleibt
     extra_hosts:
       - "host.docker.internal:host-gateway"        # Zugriff auf die VM via SSH
     depends_on:
+      - qdrant
       - proxy
-    ports:
-      - "3001:3001"                                # Diagnostic Web-UI (laeuft im shared network)
     environment:
-      - CANVAS_HOST=127.0.0.1
+      - QDRANT_HOST=aria-qdrant
-      - OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=${ARIA_AUTH_TOKEN}
+      - QDRANT_PORT=6333
-      - DEFAULT_MODEL=proxy/claude-sonnet-4
+      - PROXY_URL=http://proxy:3456
-      - RATE_LIMIT_PER_USER=30
+      - ARIA_AUTH_TOKEN=${ARIA_AUTH_TOKEN:-}
-      - DISPLAY=:0
     volumes:
-      - openclaw-config:/home/node/.openclaw       # OpenClaw Config (persistiert Model + Auth)
+      - ./aria-data/brain/data:/data                # Memory-Cache + Skills + Models (bind-mount fuer Export)
-      - ./aria-data/brain:/home/node/.openclaw/workspace/memory
+      - ./aria-data/brain-import:/import:ro         # Quell-MDs fuer den initialen Memory-Import (read-only)
-      - ./aria-data/skills:/home/node/.openclaw/workspace/skills
+      - ./aria-data/ssh:/root/.ssh                  # SSH-Keys fuer aria-wohnung (geteilt mit Proxy)
-      - ./aria-data/config/AGENT.md:/home/node/.openclaw/workspace/AGENT.md
+      - aria-shared:/shared                         # gleicher Austausch-Speicher wie Bridge
-      - ./aria-data/config/USER.md:/home/node/.openclaw/workspace/USER.md
-      - ./aria-data/config/BOOTSTRAP.md:/home/node/.openclaw/workspace/BOOTSTRAP.md
-      - ./aria-data/config/BOOTSTRAP.md:/home/node/.openclaw/workspace/CLAUDE.md
-      - ./aria-data/config/openclaw.env:/home/node/.openclaw/workspace/.env
-      - claude-config:/home/node/.claude               # Claude Code Settings (Permissions)
-      - ./aria-data/ssh:/home/node/.ssh                # SSH Keys fuer VM-Zugriff
-      - /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix
-      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  # VM von innen verwalten
-      - aria-shared:/shared                        # Shared Volume fuer Datei-Austausch (Bridge <> Core)
     restart: unless-stopped
     networks:
       - aria-net
@@ -69,11 +71,13 @@ services:
     build: ./bridge
     container_name: aria-bridge
     depends_on:
-      - aria
+      - brain
-    network_mode: "service:aria"                   # Teilt Netzwerk mit aria-core → localhost:18789
+    networks:
+      - aria-net
+    ports:
+      - "3001:3001"                                # Diagnostic Web-UI (Diagnostic teilt Netzwerk mit Bridge)
     volumes:
-      - ./aria-data/config/aria.env:/config/aria.env
+      - aria-shared:/shared                        # Shared Volume fuer Datei-Austausch
-      - aria-shared:/shared                        # Shared Volume fuer Datei-Austausch (Bridge <> Core)
       # Audio-Zugriff
       - /run/user/1000/pulse:/run/user/1000/pulse
       - /dev/snd:/dev/snd
@@ -81,6 +85,7 @@ services:
       - /dev/snd
     environment:
       - PULSE_SERVER=unix:/run/user/1000/pulse/native
+      - BRAIN_URL=http://aria-brain:8080
       - ARIA_AUTH_TOKEN=${ARIA_AUTH_TOKEN:-}
       - RVS_HOST=${RVS_HOST:-}
       - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
@@ -90,19 +95,23 @@ services:
     restart: unless-stopped
 
   # ─── Diagnostic (Selbstcheck-UI und Einstellungen) ────
+  # Teilt Netzwerk mit Bridge, damit der Diagnostic-Server die
+  # Bridge auf localhost erreichen kann.
   diagnostic:
     build: ./diagnostic
     container_name: aria-diagnostic
     depends_on:
-      - aria
+      - bridge
-    network_mode: "service:aria"                   # Teilt Netzwerk mit aria-core → localhost:18789
+    network_mode: "service:bridge"
     volumes:
-      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
+      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock      # Container Restart + Brain-Export/Import
       - ./aria-data/config/diag-state:/data           # Persistenter State (aktive Session etc.)
-      - aria-shared:/shared                            # Shared Volume (Uploads + Config)
+      - aria-shared:/shared                            # Shared Volume (Uploads + Config + Voices)
+      - ./aria-data/brain:/brain                       # Brain-Export/Import (tar.gz aus Bind-Mount)
     environment:
       - ARIA_AUTH_TOKEN=${ARIA_AUTH_TOKEN:-}
       - PROXY_URL=http://proxy:3456
+      - BRAIN_URL=http://aria-brain:8080
       - RVS_HOST=${RVS_HOST:-}
       - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
       - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
@@ -111,9 +120,7 @@ services:
     restart: unless-stopped
 
 volumes:
-  openclaw-config:                                 # Persistiert ~/.openclaw (Model, Auth, Sessions)
+  aria-shared:                                     # Datei-Austausch zwischen Bridge / Brain / Diagnostic
-  claude-config:                                   # Persistiert ~/.claude (Permissions, Settings)
-  aria-shared:                                     # Datei-Austausch zwischen Bridge und Core
 
 networks:
   aria-net:

init.sh

@@ -0,0 +1,31 @@
+#!/bin/bash
+# ════════════════════════════════════════════════════════════
+#  ARIA — Setup-Script
+#
+#  Aktuell nur noch der .env-Bootstrap (Tokens + RVS). Alle weiteren
+#  Settings landen ueber die Diagnostic in /shared/config/runtime.json
+#  (persistent in der "Datenbank").
+#
+#  Im Phase-A-Cleanup-Status: System-Prompt-Files liegen unter
+#  aria-data/brain-import/ und werden vom neuen Agent-Framework
+#  spaeter importiert. OpenClaw laeuft noch ohne Persoenlichkeit.
+# ════════════════════════════════════════════════════════════
+
+set -e
+cd "$(dirname "$0")"
+
+if [ ! -f .env ]; then
+    if [ -f .env.example ]; then
+        cp .env.example .env
+        echo "✓ .env erstellt aus .env.example — Tokens jetzt eintragen!"
+    else
+        echo "⚠ Keine .env.example gefunden — manuell anlegen."
+    fi
+else
+    echo ".env existiert bereits — uebersprungen."
+fi
+
+# ── Brain-Verzeichnisse anlegen (Bind-Mounts fuer aria-brain + aria-qdrant)
+# Inhalt ist gitignored — wird ueber Diagnostic-Export/Import gesichert.
+mkdir -p aria-data/brain/data aria-data/brain/qdrant
+echo "✓ aria-data/brain/{data,qdrant} bereit"

issue.md

@@ -1,7 +1,131 @@
 # ARIA Issues & Features
 
+## Audio-Verhalten in der App
+
+So sollte die App in den verschiedenen Phasen mit fremden Audio-Apps
+(Spotify, YouTube, Podcasts etc.) und dem eigenen Mikro umgehen.
+Wenn was anders ist, ist's ein Bug.
+
+| Phase                        | Andere App (Spotify) | ARIA-Mikro          | Hintergrund-Service |
+|------------------------------|----------------------|---------------------|---------------------|
+| Idle / Ohr aus               | spielt frei          | aus                 | aus                 |
+| Wake-Word lauscht (armed)    | spielt frei          | passiv (openWakeWord) | aktiv ('wake')    |
+| User-Aufnahme laeuft         | pausiert (EXCLUSIVE) | Recording           | aktiv ('rec')       |
+| Aufnahme zu Ende             | resumed              | aus                 | (rec released)      |
+| ARIA denkt/schreibt (~20s)   | spielt frei          | aus                 | (kein Slot)         |
+| TTS startet                  | pausiert (DUCK)      | aus (oder barge)    | aktiv ('tts')       |
+| TTS spielt (auch GPU-Pausen) | bleibt pausiert      | barge wenn Wake-Word| aktiv               |
+| TTS zu Ende                  | nach 800ms resumed   | (Conversation-Window)| (tts released)     |
+| Eingehender Anruf (auch VoIP)| —                    | Mikro pausiert      | aus                 |
+| Anruf vorbei                 | —                    | Mikro wieder armed  | aktiv ('wake')      |
+| Anruf vorbei (Auto-Resume)   | pausiert wieder       | aus                 | aktiv ('tts')       |
+| Neue Frage waehrend Anruf    | —                    | Mikro pausiert      | (rec waehrend Anruf nicht) |
+| Anruf vorbei nach neuer Frage | (siehe TTS-Phasen)   | (siehe TTS-Phasen)  | (tts gewinnt, alter Resume verworfen) |
+
+Wichtige Mechanismen:
+- **Underrun-Schutz** im PcmStreamPlayer fuettert Stille rein wenn die
+  Bridge in Render-Pausen liefert — Spotify bleibt durchgehend pausiert,
+  auch zwischen den Saetzen einer langen Antwort.
+- **Conversation-Focus** (nur bei Wake-Word 'conversing') haelt den
+  AudioFocus dauerhaft. Bei reinem Tap-to-Talk oder Text-Chat greift's
+  nicht — Spotify darf in der Denk-Phase ruhig weiterspielen.
+- **Foreground-Service** (mediaPlayback|microphone) haelt App-Prozess
+  am Leben damit TTS/Mikro/Wake-Word auch bei minimierter App weiter-
+  laufen. Notification zeigt aktuellen Status ("ARIA spricht/hoert
+  zu/bereit").
+- **Anruf-Erkennung** ueber TelephonyManager (klassisch) + AudioFocus-
+  Loss-Listener mit Polling-Fallback (VoIP wie WhatsApp/Signal/Discord).
+- **Auto-Resume nach Anruf**: beim Halt wird die Wiedergabe-Position
+  gemerkt (Date.now() - playbackStart - leadingSilence). Nach Auflegen
+  wartet die App bis zu 30s auf den WAV-Cache und spielt dann ab der
+  gemerkten Position weiter. Wenn das Telefonat länger als die Antwort
+  dauerte, ist der Cache schon fertig — instant Resume.
+- **Neue Frage waehrend Anruf** (Text-Chat geht trotz Telefonat): die
+  neue Antwort ueberschreibt den pending Resume. _handlePcmChunkImpl
+  stoppt einen ggf. laufenden resumeSound und setzt pausedMessageId
+  zurueck wenn die neue Stream-messageId abweicht. Die letzte Antwort
+  gewinnt immer.
+- **Audio-Ausgabe trotz aktivem Telefonat**: ARIA antwortet auch waehrend
+  eines Telefonats per Lautsprecher (Telefon-Audio geht ueber separaten
+  Stream zur Gegenseite). haltAllPlayback wird nur beim STATE-WECHSEL
+  ringing/offhook gerufen — wenn der Anruf schon laeuft (offhook→offhook),
+  triggert eine neue Frage keinen Halt mehr.
+
 ## Erledigt
 
+### Bugs / Fixes
+
+- [x] **"ARIA denkt..." haengt nach Brain-Antwort** (App + Diagnostic): `send_to_core` schickte `thinking` direkt via `_send_to_rvs`, hat aber `_last_activity_state` nicht gepflegt — der spaetere `_emit_activity("idle")` wurde dedupliziert und verschluckt. Fix: durchgehend `_emit_activity` fuer beide Zustaende
+- [x] **Such-Scroll in App-Chat springt jetzt zur Treffer-Bubble**: `scrollToIndex` wurde zu frueh gerufen + `viewPosition: 0.4` schoss vorbei. Fix: `requestAnimationFrame` + `viewPosition: 0.5` + `onScrollToIndexFailed`-Fallback mit averageItemLength-Schaetzung + 250ms-Retry
+- [x] **STT-Bubble bekommt den Text jetzt sofort** (nicht erst mit ARIAs Antwort): `_process_app_audio` rief erst `send_to_core` (blockt synchron) und DANN STT-Broadcast. Fix: Reihenfolge getauscht — STT raus, dann Core-Call
+- [x] **ARIA-Antworten landen wieder in der Diagnostic**: `if (sender === 'aria') return;` im `rvs_chat`-Handler war OpenClaw-Leiche und filterte die neuen Brain-Antworten weg. Fix: aria → received-Bubble
+- [x] **Brain-Card im Main-Tab zeigt jetzt Live-Status**: `updateState` ueberschrieb die Card mit altem `state.gateway`-Text aus OpenClaw-Zeiten. Fix: `updateState` laesst Brain-Card unangetastet, `loadBrainStatus` synchronisiert beide Cards (Main + Gehirn-Tab) alle 15s
+- [x] **App-Chat-Sync zeigte veralteten Stand**: `since:lastSync` war diff-only — wenn Server geleert war, blieb die App-History stehen. Fix: `since:0, limit:200` komplett-Replace (Server = Source of Truth). Lokal-only Bubbles (Skill-Notifications, laufende Voice ohne STT) bleiben erhalten
+- [x] **Konversation-Reset leert jetzt beides**: vorher leerte der Button nur das Brain-Memory, `chat_backup.jsonl` blieb. Fix: ein Button feuert `Promise.all` auf `/api/brain/conversation/reset` + `/api/chat-history-clear`, plus `chat_cleared`-Broadcast via RVS damit App + Diagnostic sich live leeren
+- [x] **JS-Crashes beim Diagnostic-Laden behoben**: Ghost-IDs aus OpenClaw-Zeiten (`gw-dot`, `openclaw-config`, `btn-core-term`, `core-auth`, `perms-status`, `rc-compact-after`) wurden null-referenziert. Fix: null-safe oder Code raus
+- [x] Diagnostic: "ARIA denkt..." bleibt nicht mehr stehen
+- [x] App: "ARIA denkt..." Indicator + Abbrechen-Button (Bridge spiegelt agent_activity via RVS)
+- [x] Textnachrichten werden von ARIA beantwortet (Bridge chat handler fix)
+- [x] Voice-Auswahl funktioniert wieder: speaker_wav als Basename statt Pfad fuer daswer123 local-Mode
+- [x] Diagnostic-Voice-Wechsel resettet alle App-lokalen Voice-Overrides via type "config"
+- [x] Streaming TTS Stop-Race: Writer wartet auf playbackHeadPosition vor stop()/release() — keine abgeschnittenen Saetze mehr
+- [x] App: Audioausgabe hoert nicht mehr mitten im Satz auf (playbackHeadPosition wait + Stop-Race fix)
+- [x] AudioFocus.release wartet auf echten Playback-Ende — kein Volume-Hochfahren mehr mid-Antwort
+- [x] App Mute-/Auto-Playback-Bug: Closure-Bug geloest (ttsCanPlayRef live-gespiegelt, nicht mehr stale)
+- [x] App Zombie-Recording: Ohr-aus kill laufende Aufnahme damit der Aufnahme-Button weiter funktioniert
+- [x] Whisper transkribiert Voice-Uploads nicht mehr mit hardcoded "small" — aktuelles Modell wird behalten, kein unnoetiger Modell-Swap
+- [x] RVS/WebSocket maxPayload 50MB: voice_upload mit WAV als base64 sprengt kein Frame-Limit mehr
+- [x] Wake-Word Embedding rank-4 Fix (Pipeline-Bug der das Triggern verhinderte) + Frame-Count aus Modell-Metadaten lesen
+- [x] PCM-Underrun-Schutz: Stille-Fill in Render-Pausen verhindert Spotify-Auto-Resume nach 10s Stillstand
+- [x] Conversation-Focus-Lifecycle: AudioFocus haengt am Wake-Word-State 'conversing' statt an einzelnen Streams — Spotify bleibt durchgehend gepaust, auch zwischen mehreren Antworten
+- [x] Voice-Override behaelt Stimme ueber alle TTS-Calls einer Antwort (vorher: nach erstem TTS-Call zurueck auf Default)
+- [x] Sprachnachricht-Bubble defensiv: STT-Result fuegt neue Bubble hinzu wenn Placeholder fehlt (Race-Schutz)
+- [x] Bild + Text als EINE Anfrage: Bridge buffert files 800ms, merged mit folgendem chat-Text zu einem send_to_core (statt zwei getrennten ARIA-Antworten)
+- [x] Diagnostic→App: persistente RVS-Connection statt frische pro Send (Race-Probleme mit Zombie-WS geloest)
+- [x] Textauswahl in Bubbles wieder funktional (nested Text+onPress raus, dataDetectorType="all" macht Links automatisch klickbar)
+- [x] **Placeholder-Race bei parallelen Sprachnachrichten geloest**: jede Aufnahme bekommt eine eindeutige audioRequestId, Bridge gibt sie ans STT-Result zurueck — App matcht jetzt punktgenau die richtige Bubble statt per Substring
+- [x] Mikro-Offen-Toast "🎤 sprich jetzt" erscheint erst wenn audioService.startRecording wirklich erfolgreich war (statt ~400ms vorher beim Wake-Word-Detect)
+- [x] Sprachnachrichten ohne STT-Result werden nach 60s+Aufnahmedauer automatisch entfernt (sicher genug fuer 5-30min-Aufnahmen, schnell genug fuer leere Wake-Word-Echos)
+- [x] VAD adaptive Baseline robuster: minimum statt avg + Cap auf -50dB bis -28dB (Stille) / -40dB bis -18dB (Speech) — keine "tote" VAD-Konfiguration mehr bei lauter Umgebung oder Wake-Word-Echo
+- [x] Push-to-Talk raus, nur noch Tap-to-Talk (verhinderte Touch-Race-Probleme)
+- [x] Manueller Mikro-Stop beendet Wake-Word-Konversation: Tap auf Mikro-Knopf waehrend conversing → audio raus + zurueck zu armed (= Wake-Word lauscht wieder, kein Auto-Mikro nach ARIAs Antwort). VAD-Auto-Stop bleibt bei Multi-Turn
+- [x] **Wake-Word pausiert bei Anruf**: phoneCall ruft pauseForCall (openWakeWord.stop) bei RINGING/OFFHOOK, resumeFromCall bei IDLE. Pre-Call-State wird gemerkt — armed bleibt armed, conversing degraded zu armed (User soll nicht in halbem Dialog landen)
+- [x] **App-Resume-Cooldown**: Wechsel von Background → Foreground triggert keinen falschen Wake-Word-Trigger mehr. AppState-Listener setzt 1.5s Cooldown in dem onWakeDetected-Events ignoriert werden (Audio-Pegel-Spike beim AudioFocus-Switch sonst als Wake-Word interpretiert)
+- [x] Background-Mikro robust: acquireBackgroundAudio('rec'/'wake') wird jetzt VOR AudioRecord.startRecording gerufen — Foreground-Service mit foregroundServiceType=microphone muss aktiv sein bevor das Mikro greift, sonst blockiert Android ab 11+ den Background-Zugriff
+- [x] **Stille-Pegel manuell setzbar** (Settings → Spracheingabe): Override-Wert in dB von -55 bis -15, default "automatisch". Info-Button mit Modal erklaert die Skala (niedriger = sensibler, hoeher = robuster gegen Hintergrundlaerm). Bei manuell gesetztem Wert wird die adaptive Baseline ignoriert
+- [x] **Kurze TTS-Texte (1-3 Worte) spielen jetzt ab** — auf OnePlus A12 stallte AudioTrack mit `pos=0` weil der Default-Start-Threshold `bufferSize/2` (= 2s) bei kurzen Streams nie ueberschritten wurde. Fix: `setStartThresholdInFrames(100ms)` direkt nach dem Track-Build (API 31+). Buffer auf 4s entkoppelt von Pre-Roll, `play()` wird beim allerersten data-chunk gerufen
+- [x] **Mute-Button stoppt jetzt auch laufenden PCM-Stream** — `pcmStreamActive` wurde beim isFinal-Chunk schon false gesetzt, der AudioTrack spielte aber noch sekundenlang aus seinem Buffer. `stopPlayback()` uebersprang darum `PcmStreamPlayer.stop()`. Fix: stop() immer rufen (ist idempotent), kein Flag-Check mehr
+- [x] **GPS-Permission im Manifest + Runtime-Request** beim Settings-Toggle — vorher fehlten ACCESS_COARSE_LOCATION / ACCESS_FINE_LOCATION komplett. `Geolocation.getCurrentPosition` schlug lautlos fehl, App sendete nie ein location-Feld
+- [x] **GPS-Position auch im STT-Payload an Diagnostic** — die App sendet location einmal im audio-Payload. Die Bridge nutzte sie zwar (ging in aria-core's Kontext rein), reichte sie aber nicht im STT-broadcast an Diagnostic durch. Diagnostic zeigte darum bei Spracheingaben nie den GPS-Block, obwohl der "GPS einblenden"-Toggle aktiv war
+- [x] **Auto-Resume nach Anruf — pcmBuffer bleibt erhalten**: `haltAllPlayback` leerte den pcmBuffer mid-Anruf, isFinal schrieb dann eine leere WAV. Neue `pauseForCall`-Methode statt `haltAllPlayback`: AudioTrack stoppt + Focus released, `pcmBuffer` und `pcmMessageId` bleiben — chunks werden weiter gesammelt damit isFinal die WAV schreibt und resumeFromInterruption sie findet. Plus `captureInterruption` idempotent gemacht (ringing → offhook ueberschreibt nicht)
+- [x] **Replay-Resume nach Anruf**: `_firePlaybackStarted` ueberschrieb `currentPlaybackMsgId` mit leerem pcmMessageId — captureInterruption hatte nichts zu merken. Plus Regex `[0-9a-f-]+\.wav` matchte nicht alle Dateinamen. Plus `_playFromPathAtPosition` aktualisiert jetzt das Tracking damit ein zweiter Anruf in derselben Antwort auch funktioniert
+- [x] **`pauseForCall` setzt `isPlaying` zurueck**: vorher haengten weitere Play-Button-Klicks nach Anruf, weil `playAudio` bei `isPlaying=true` den `_playNext`-Pfad ueberspringt
+- [x] **Play-Button rendert neu wenn Cache-Datei weg ist**: vorher checkte der Button nur `if (item.audioPath)` — auf eine geloeschte Cache-Datei zeigte das aber stillschweigend ins Leere. Jetzt RNFS.exists-Check mit Fallback auf `tts_request` an die Bridge → F5-TTS rendert neu, WAV wandert zurueck in den Cache
+- [x] **Bridge WebSocket max_size 50 MB**: Python `websockets.connect` hat 1 MiB Default — Stefan's 4MB JPEG (5.78 MB Base64) sprengte das, Bridge-Connection wurde silent gedroppt. f5tts/whisper-bridges hatten max_size schon, nur aria_bridge war vergessen
+- [x] **Bridge resized Bilder >2 MB serverseitig auf 1568px**: Claude-Vision-API hat ~5 MB Base64-Limit. Galerie-Bilder via `react-native-image-picker` sind clientseitig schon klein, Buroklammer/DocumentPicker reichte das rohe File durch — Claude lieferte leere Antwort. Pillow im Bridge-Container, nur fuer JPEG/PNG/WebP/GIF (PDFs/ZIPs/SVGs unangetastet)
+- [x] **Bridge `chat:error` liest auch `errorMessage`**: OpenClaw legt bei state=error den Text dort statt in `error` ab → Bridge meldete generisches "[Fehler] Unbekannt", echter Fehler nur in Container-Logs. Plus: `chat:final` ohne text wird jetzt mit Hinweis-Bubble an die App gemeldet (statt stumm), z.B. wenn Vision das Bild silent ablehnt
+- [x] **Cache-Cleanup beim App-Start** — orphane `aria_tts_*.wav` Files (>5 min) im CachesDirectoryPath werden weggeraeumt, sammeln sich sonst an wenn Sound mid-playback gestoppt wird (Anruf, Mute, Barge-In) und der completion-Callback nicht feuert. Plus neuer Settings-Button "TTS-Cache leeren" mit Live-Groessenanzeige
+- [x] **Verbose-Logging-Toggle in Settings → Protokoll**: `console.log` global stummschaltbar (warn/error bleiben aktiv) — spart adb-logcat-Speicher wenn alles laeuft
+- [x] **800 ms-Delay vor Anruf-Auto-Resume**: ARIA's neuer Focus-Request kollidierte sonst mit Spotify's Auto-Resume nach Anruf-Ende. System haengt noch im IN_CALL→NORMAL-Mode-Uebergang, Spotify sieht Loss → Loss und bleibt pausiert. Mit Delay schafft Spotify den Resume-Schritt, dann pausiert ARIA wieder ordnungsgemaess
+- [x] **Mute-Button = Stop fuer aktuelle Antwort**: vorher startete eine NEUE PCM-Chunk-Sequenz nach Mute-aus die alte Antwort weiter wo sie war (funktionierte 2x, dann nicht mehr weil isFinal schon kam). Jetzt mit `_stoppedMessageId`-Tracking: bei Mute wird die aktive msgId gemerkt, alle weiteren chunks dieser msgId bleiben silent — auch wenn Mute zurueckgenommen wird. Reset bei neuer msgId, neue Antworten spielen normal
+- [x] **Spotify resumed nach Mute-Stop**: `stopPlayback` released seinen TRANSIENT-Focus (USAGE_ASSISTANT) sauber → Spotify bekommt GAIN-Event und resumed automatisch. Ein zwischenzeitlich eingebauter `kickReleaseMedia` (USAGE_MEDIA + GAIN) verhinderte das Auto-Resume sogar (Spotify interpretierte es als "user-action stopp") — wieder rausgenommen
+- [x] **ARIA kann Dateien an User zurueckgeben** (PDFs, Bilder, Office-Docs, Markdown, ZIPs, ...): ARIA setzt am Antwort-Ende `[FILE: /shared/uploads/aria_<name>.<ext>]` Marker, Bridge parsed sie raus (TTS liest's nicht vor) und sendet `file_from_aria`-Event ueber RVS. App zeigt Anhang-Bubble + Klick oeffnet via Android-Intent-Picker (`FileOpenerModule`, FileProvider), Diagnostic zeigt Bubble + PDFs/Bilder neuer Tab, andere als Download. Mehrere Marker = mehrere Bubbles, nicht-existente Marker werden mit Hinweis an User gemeldet (statt silent gedroppt)
+- [x] **External Bilder/Dateien werden serverseitig persistiert**: ARIA laed externe URLs (Wikipedia, Wiki Commons) mit curl runter und gibt sie via `[FILE: ...]`-Marker zurueck — bleibt permanent im Chat auch wenn die Online-Quelle stirbt. System-Prompt instruiert sie das Pattern zu nutzen
+- [x] **ARIA-Datei-Bubbles ueberleben Browser-Refresh**: Diagnostic-Server parsed beim `load_chat_history` die Marker aus dem OpenClaw-Session-File und schickt `aria_file`-Eintraege mit, sodass die Anhang-Bubbles nach F5 wiederhergestellt werden. Plus: `/shared/uploads/`-Bildpfade werden im History-Render auch als Inline-Image gerendert (vorher nur in live-Bubbles)
+- [x] **"ARIA reparieren"-Button** in App + Diagnostic: triggert `openclaw doctor --fix` ueber RVS → Bridge → Diagnostic HTTP-API. Fix fuer stuck Runs ohne SSH
+- [x] **"ARIA hart neu starten"-Button**: docker compose-Restart ueber Docker-Socket-API im Diagnostic-Server. Mit Confirmation in der App, fuer Faelle wo doctor nicht reicht (alive aber haengender Run)
+- [x] **Auto-Compact nach N Messages**: bei zu langer Session wirft Linux beim Subprocess-spawn E2BIG (Argument list too long, ~128KB-2MB Limit). Bridge zaehlt User-Messages; bei `COMPACT_AFTER_MESSAGES` (env, default 140) werden Sessions geleert + Container neu gestartet, User bekommt Hinweis-Bubble. Plus manueller "🧹 Konversation komprimieren"-Button in App-Settings und Diagnostic
+- [x] **`[FILE: ...]`-Marker-Filter ueberall in Diagnostic**: Filter direkt in `addChat` damit er fuer alle Code-Pfade greift (chat_final, proxy_result, History-Load, ...) — vorher rutschten Marker als Text durch wenn sie nicht ueber chat_final kamen
+- [x] **Mehrere `[FILE: ...]`-Marker in einer Antwort**: Bridge zerlegt sauber in mehrere file_from_aria-Events, ARIA muss nicht selbst zwei Antworten posten. Bei nicht-existenten Files erscheint ein User-Hinweis statt silent skip
+- [x] **Inline-Bilder in Chat-Nachrichten** (App): `![alt](url)`- und plain-`https://image.png`-URLs werden als Image-Vorschau unter dem Text gerendert. Mit `react-native-svg` auch SVG-URLs inline
+- [x] **SVG-Anhaenge** werden korrekt gerendert: ChatImage-Komponente erkennt `.svg`-Endung und nutzt SvgUri statt Image (RN-Image kann SVG nicht). Vollbild-Modal genauso, mit `preserveAspectRatio="xMidYMid meet"` damit SVGs nicht gestreckt werden
+- [x] **Pinch-Zoom + Pan im Vollbild-Modal** (App): neue `ZoomableImage`-Komponente, reine RN-Implementation mit PanResponder+Animated, ohne externe Lib. 2-Finger-Pinch 1x..5x, 1-Finger-Pan wenn gezoomt, Doppel-Tap toggelt 1x↔2.5x. Plus ✕-Close-Button damit Tap-to-Close nicht mit Pan-Gesten kollidiert
+- [x] **ARIA-Abkuerzung ausgeschrieben**: in App → Einstellungen → Ueber und Diagnostic → Einstellungen ist jetzt erklaert: "ARIA — Autonomous Reasoning & Intelligence Assistant"
+- [x] **`init.sh`** legt fehlende Config-Dateien aus *.example-Vorlagen an — frischer Clone laeuft ohne Anleitung an
+- [x] **`USER.md` privat**: aus dem Repo genommen (enthielt interne Tool-Liste mit Gitea-URL etc.). Vorlage als `USER.md.example` checked-in, lokales File via `.gitignore` ausgeschlossen
+
+### App Features
+
 - [x] Bildupload funktioniert (Shared Volume /shared/uploads/)
 - [x] Sprachnachrichten werden als Text angezeigt (STT → Chat-Bubble)
 - [x] Cache leeren + Auto-Download von Anhaengen
@@ -11,13 +135,9 @@
 - [x] Ohr-Button → Gespraechsmodus (Auto-Aufnahme nach ARIA-Antwort)
 - [x] Play-Button in ARIA-Nachrichten fuer Sprachwiedergabe
 - [x] Chat-Suche in der App (Lupe in Statusleiste)
-- [x] Watchdog mit Container-Restart (2min Warnung → 5min doctor --fix → 8min Restart)
 - [x] Abbrechen-Button im Diagnostic Chat
-- [x] Nachrichten Backup on-the-fly (/shared/config/chat_backup.jsonl)
-- [x] Grosse Nachrichten satzweise aufteilen fuer TTS
-- [x] RVS Nachrichten vom Smartphone gehen durch
 - [x] Stimmen-Einstellungen (Ramona/Thorsten, Speed pro Stimme — durch XTTS/F5-TTS ersetzt)
-- [x] Highlight-Trigger konfigurierbar in Diagnostic
+- [x] Highlight-Trigger konfigurierbar in Diagnostic (spaeter komplett entfernt — war Piper-Relikt)
 - [x] XTTS v2 Integration (Gaming-PC, GPU, Voice Cloning) — durch F5-TTS ersetzt
 - [x] XTTS Voice Cloning (Audio-Samples hochladen, eigene Stimme)
 - [x] TTS Engine waehlbar (Piper/XTTS) — Piper raus, XTTS raus, jetzt nur F5-TTS
@@ -25,23 +145,19 @@
 - [x] Auto-Update: APK-Installation via FileProvider
 - [x] Auto-Update: "Auf Updates pruefen" Button in App-Einstellungen
 - [x] Audio-Queue (sequentielle Wiedergabe, kein Ueberlappen)
-- [x] Textnachrichten werden von ARIA beantwortet (Bridge chat handler fix)
 - [x] Mehrere Anhaenge + Text vor dem Senden (Pending-Vorschau)
 - [x] Paste-Support fuer Bilder in Diagnostic Chat
 - [x] Markdown-Bereinigung fuer TTS (fett, kursiv, code, links, etc.)
-- [x] SSH Volume read-write fuer Proxy (kein -F Workaround mehr)
 - [x] Diagnostic: Sessions als Markdown exportieren (Download-Button)
 - [x] Speech Gate: Aufnahme wird verworfen wenn keine Sprache erkannt
 - [x] Session-Persistenz: Gewaehlte Session bleibt ueber Container-Restarts erhalten
-- [x] Diagnostic: "ARIA denkt..." bleibt nicht mehr stehen
-- [x] App: "ARIA denkt..." Indicator + Abbrechen-Button (Bridge spiegelt agent_activity via RVS)
 - [x] Whisper STT: Model-Auswahl in Diagnostic (tiny/base/small/medium/large-v3), Hot-Reload
 - [x] App: Audio-Aufnahme explizit 16kHz mono (spart Resample, optimal fuer Whisper)
 - [x] Streaming TTS: PCM-Stream → AudioTrack MODE_STREAM, keine WAV-Gaps
 - [x] Piper komplett entfernt
 - [x] Gespraechsmodus: Speech-Gate strenger (-28dB / 500ms)
 - [x] Diagnostic: Archivierte Session-Versionen (.reset.*) angezeigt + exportierbar
-- [x] tools/export-jsonl-to-md.js: CLI-Konverter fuer Session-JSONL zu Markdown
+- [x] tools/export-jsonl-to-md.js: CLI-Konverter fuer Session-JSONL zu Markdown (mit OpenClaw raus)
 - [x] NO_REPLY-Filter in Bridge + Diagnostic
 - [x] Audio-Ducking + Exklusiv-Focus (Kotlin AudioFocusModule)
 - [x] TTS-Cleanup serverseitig: Code-Bloecke raus, Einheiten ausgeschrieben, Abkuerzungen buchstabiert, URLs zu "ein Link"
@@ -51,14 +167,11 @@
 - [x] Disk-Voll Banner in Diagnostic: rotes Overlay + copy-baren Cleanup-Befehlen (safe + aggressiv)
 - [x] cleanup.sh: kombinierter Docker-Aufraeum-Befehl (safe / --full)
 - [x] Streaming TTS Pre-Roll: AudioTrack play() startet erst wenn 2.5s gepuffert sind
-- [x] Streaming TTS Stop-Race: Writer wartet auf playbackHeadPosition vor stop()/release() — keine abgeschnittenen Saetze mehr
 - [x] Leading-Silence (200ms) am Stream-Anfang — AudioTrack faehrt sauber an
 - [x] Pre-Roll-Buffer einstellbar in App-Settings (1.0-6.0s, Default 3.5s)
 - [x] Fade-In auf erstem PCM-Chunk (120ms) — versteckt XTTS/F5-TTS Warmup-Glitches
 - [x] Decimal-zu-Worte fuer TTS (0.1 → null komma eins, mit IP-Schutz-Lookahead)
 - [x] Generic Acronym-Buchstabieren (XTTS → X T T S, USB → U S B, ueber expliziter Liste)
-- [x] Voice-Auswahl funktioniert wieder: speaker_wav als Basename statt Pfad fuer daswer123 local-Mode
-- [x] Diagnostic-Voice-Wechsel resettet alle App-lokalen Voice-Overrides via type "config"
 - [x] voice_preload/voice_ready: Stille Mini-Render bei Voice-Wechsel + Toast/Status "bereit"
 - [x] Whisper STT auf die Gamebox ausgelagert (faster-whisper CUDA, float16) — neuer aria-whisper-bridge Container
 - [x] aria-bridge: STT primaer remote (Gamebox), Fallback lokal nach 45s Timeout
@@ -66,43 +179,126 @@
 - [x] **F5-TTS ersetzt XTTS komplett** — neuer aria-f5tts-bridge Container, Voice Cloning, satzweises Streaming
 - [x] Voice-Upload mit Whisper-Auto-Transkription — User muss keinen Referenz-Text eintippen
 - [x] Audio-Pause statt Ducking: Spotify/YouTube pausieren komplett waehrend TTS (TRANSIENT statt MAY_DUCK)
-- [x] AudioFocus.release wartet auf echten Playback-Ende — kein Volume-Hochfahren mehr mid-Antwort
 - [x] VAD-Stille einstellbar in App-Settings (1.0-8.0s, Default 2.8s)
 - [x] MAX_RECORDING auf 120s — laengere Erklaerungen moeglich
-- [x] App: Audioausgabe hoert nicht mehr mitten im Satz auf (playbackHeadPosition wait + Stop-Race fix)
 - [x] F5-TTS: Referenz-WAV-Preprocessing — Loudness-Normalisierung -16 LUFS + Silence-Trim + 10s Clip fuer konsistente Cloning-Quali
 - [x] F5-TTS: deutsches Fine-Tune (aihpi/F5-TTS-German, Vocos-Variante) via hf:// Pfad in Diagnostic konfigurierbar
-- [x] Whisper transkribiert Voice-Uploads nicht mehr mit hardcoded "small" — aktuelles Modell wird behalten, kein unnoetiger Modell-Swap
-- [x] RVS/WebSocket maxPayload 50MB: voice_upload mit WAV als base64 sprengt kein Frame-Limit mehr
 - [x] Dynamischer STT-Timeout in aria-bridge: 300s waehrend whisper-bridge 'loading', 45s wenn 'ready'
 - [x] service_status Broadcasts: f5tts/whisper melden Lade-Status, Banner in Diagnostic (unten rechts) + App (oben)
 - [x] config_request Pattern: Bridges fragen beim Connect die aktuelle Voice-Config an, aria-bridge antwortet
 - [x] F5-TTS Tuning via Diagnostic (Modell-ID, Checkpoint, cfg_strength, nfe_step) statt ENV-Vars — Hot-Reload bei Modell-Wechsel
 - [x] Conversation-Window: Gespraechsmodus endet nach X Sekunden Stille (1.0-20.0s, Default 8s, einstellbar in Settings)
-- [x] Porcupine Wake-Word-Integration in der App (Built-In Keywords + Custom spaeter, per Geraet einstellbar)
+- [x] Porcupine Wake-Word-Integration in der App (durch openWakeWord ersetzt)
 - [x] HF-Cache als Bind-Mount statt Docker Volume — kein .vhdx-Bloat auf Docker Desktop / Windows
 - [x] cleanup-windows.ps1 / .bat: VHDX-Cleanup via diskpart (ohne Hyper-V) mit Self-Elevation
-- [x] App Mute-/Auto-Playback-Bug: Closure-Bug geloest (ttsCanPlayRef live-gespiegelt, nicht mehr stale)
-- [x] App Zombie-Recording: Ohr-aus kill laufende Aufnahme damit der Aufnahme-Button weiter funktioniert
 - [x] App Text-Rendering: Nachrichten selektierbar + Autolink fuer URLs/E-Mails/Telefonnummern (Browser/Mail/Dialer)
 - [x] TTS-Wiedergabegeschwindigkeit pro Geraet einstellbar (Settings → 0.5-2.0x in 0.1-Schritten, Default 1.0)
 - [x] Diagnostic: Voice-Preview-Modal (Play-Icon vor Delete-X, Textfeld mit Default, WAV im Browser abspielen)
+- [x] **Wake-Word komplett on-device via openWakeWord (ONNX Runtime)** — Porcupine raus, kein API-Key/keine Lizenzgebuehren mehr. Mitgelieferte Keywords: hey_jarvis, computer, alexa, hey_mycroft, hey_rhasspy
+- [x] APK ABI-Split auf arm64-v8a — von ~136 MB auf ~35 MB, Auto-Update-Downloads aufs Phone deutlich kleiner
+- [x] PhoneStateListener: TTS pausiert bei eingehendem Anruf (READ_PHONE_STATE Permission)
+- [x] **VoIP-Anrufe** (WhatsApp/Signal/Discord/Teams) erkannt via AudioFocus-Loss-Listener + getMode-Polling-Fallback (alle 3s)
+- [x] **Auto-Resume nach Anruf**: ARIAs unterbrochene Antwort spielt nach dem Auflegen ab der gemerkten Position weiter (Date.now()-Tracking + WAV-Cache, 30s-Wartezeit auf final-Marker bei kurzem Telefonat)
+- [x] **Neue Frage waehrend Telefonat** ueberschreibt pending Auto-Resume — letzte Antwort gewinnt, alter resumeSound wird gestoppt
+- [x] **Audio-Ausgabe waehrend aktivem Telefonat** funktioniert (haltAllPlayback nur bei state-Wechsel idle→ringing/offhook, nicht bei offhook→offhook)
+- [x] **PcmPlaybackFinished-Event** im Native: AudioFocus wird erst released wenn AudioTrack wirklich durch ist (vorher: end()-Cap nach 0.5s → Spotify spielte 32s parallel zu ARIA)
+- [x] **APK-Cache-Cleanup robuster**: durchsucht jetzt CachesDirectoryPath + DocumentDirectoryPath + ExternalCachesDirectoryPath + ExternalDirectoryPath statt nur Caches. Plus manueller Button "Update-Cache leeren" in Settings → Speicher mit Live-Anzeige der aktuellen Groesse
+- [x] Diagnostic-Chat: bubblige Formatierung, mehrzeiliges Eingabefeld (textarea, Enter sendet, Shift+Enter neue Zeile)
+- [x] Adaptive VAD-Schwelle: Baseline aus den ersten 500ms Mic-Pegel, Stille = baseline+6dB / Sprache = baseline+12dB
+- [x] Max-Aufnahmedauer konfigurierbar in Settings (1-30 min, Default 5 min) — laengere Diktate moeglich
+- [x] Barge-In: User kann ARIA waehrend Antwort/Tool-Use unterbrechen, alte Aktivitaet wird abgebrochen, Bridge gibt aria-core einen Kontext-Hint dass es eine Korrektur ist
+- [x] Settings-Sub-Screens: 8 Kategorien (Verbindung, Allgemein, Spracheingabe, Wake-Word, Sprachausgabe, Speicher, Protokoll, Ueber) statt langer Liste
+- [x] **Bereit-Sound (Airplane Ding-Dong) wenn Mikro nach Wake-Word offen** — akustische Bestaetigung statt nur Toast. Toggle in Settings → Wake-Word, default aktiv
+- [x] **Wake-Word parallel zu TTS** mit AcousticEchoCanceler: User sagt "Computer" waehrend ARIA spricht → TTS verstummt sofort, neue Aufnahme startet
+- [x] **GPS-Position mitsenden**: Toggle in Settings → Allgemein → Standort, persistiert in AsyncStorage. Wenn aktiv wird lat/lon mit jeder chat/audio-Message mitgegeben. Bridge prefixed den Text fuer aria-core mit GPS-Hint (mit Anweisung dass die Position nur bei Bedarf erwaehnt wird)
+- [x] **Background Audio Service**: TTS, Wake-Word-Lauschen UND Aufnahme laufen auch bei minimierter App weiter. Foreground-Service mit foregroundServiceType=mediaPlayback|microphone, persistente Notification mit dynamischem Text ("ARIA spricht" / "ARIA hoert zu" / "ARIA bereit")
+
+### Infrastruktur
+
+- [x] Watchdog mit Container-Restart (2min Warnung → 5min doctor --fix → 8min Restart)
+- [x] Nachrichten Backup on-the-fly (/shared/config/chat_backup.jsonl)
+- [x] RVS Nachrichten vom Smartphone gehen durch
+- [x] SSH Volume read-write fuer Proxy (kein -F Workaround mehr)
+
+## Brain — Phase B (komplett)
+
+Der grosse Refactor weg von OpenClaw zu eigener Brain-Architektur — alle 4 Punkte
+durch. ARIA hat jetzt eigenes Gedaechtnis (Vector-DB), eigenen Loop, eigene
+Skills mit Tool-Use.
+
+### Infrastruktur
+
+- [x] aria-brain Container (FastAPI + Qdrant + sentence-transformers, MiniLM multilingual)
+- [x] aria-core (OpenClaw) abgerissen — Tag `v0.1.2.0` als Archiv
+- [x] docker-compose komplett umgebaut: brain + qdrant + bridge + diagnostic + proxy
+- [x] Voice-Bridge: aria-core-Logik raus (doctor_fix, aria_restart, compact_after) → durch Brain-HTTP-Call ersetzt
+- [x] Sprachmodell-Setting in runtime.json (brainModel) — Diagnostic kann Modell live wechseln, Brain-Restart noetig
+
+### Memory / Vector-DB
+
+- [x] Memory CRUD via Diagnostic-Gehirn-Tab (Add/Edit/Delete + Suche + Type/Pinned-Filter)
+- [x] **Migration aus brain-import/** (Phase B Punkt 2) — Parser fuer AGENT.md/USER.md/TOOLING.md, atomare Punkte mit migration_key (idempotent)
+- [x] **Bootstrap-Snapshot** (Phase B Punkt 2) — Export/Import nur pinned Memories als JSON
+- [x] **Komplettes Gehirn** Export/Import als tar.gz (Memories + Skills + Qdrant)
+
+### Conversation-Loop (Phase B Punkt 3)
+
+- [x] Single-Chat UI + Rolling Window (50 Turns)
+- [x] Memory-Destillat: bei >60 Turns automatisch 30 aelteste → fact-Memories via Claude-Call
+- [x] Hot Memory (pinned) + Cold Memory (Top-5 semantisch) im System-Prompt
+- [x] Manueller Destillat-Trigger + Konversation-Reset (Brain + Diagnostic chat_backup gleichzeitig)
+- [x] Bridge schreibt chat_backup.jsonl bei jedem Turn (User + ARIA + ARIA-Files)
+- [x] App-Chat-Sync: kompletter Server-Sync bei Reconnect (Server = Source of Truth). Wenn Server leer → App leert auch. Lokal-only Bubbles (Skill-Notifications, laufende Voice ohne STT) bleiben erhalten. Plus chat_cleared Live-Update wenn Diagnostic die History wiped.
+
+### Skills-System (Phase B Punkt 4)
+
+- [x] Python-only Skills (local-venv pro Skill, eigene pip-Pakete)
+- [x] Tool-Use im Brain: skill_create als Meta-Tool, dynamische run_<skill> pro aktivem Skill
+- [x] Harte Schwelle dokumentiert: pip-Install → IMMER Skill (Brain hat keinen Persistenz ausser /data/skills/)
+- [x] Diagnostic Skills-Tab: Liste, README, Logs pro Run, Activate/Deactivate/Delete, Export/Import als tar.gz
+- [x] skill_created Live-Notification: gelbe Bubble in App + Diagnostic sobald ARIA selbst einen Skill anlegt
+
+### Triggers-System (Phase B Punkt 5)
+
+- [x] **Filesystem-Layer** unter `/data/triggers/<name>.json` + `logs/<name>.jsonl` pro Trigger
+- [x] **Timer** (one-shot, ISO-Timestamp) — "erinner mich in 10 Minuten an X" → ARIA legt via `trigger_timer`-Tool an, Background-Loop feuert zum Stichzeitpunkt einmal
+- [x] **Watcher** (recurring) — feuert wenn `condition` true wird, mit Throttle (min_seconds_between_fires) gegen Spam. Checks alle 30s
+- [x] **Sicherer Condition-Parser** via Python `ast`-Module (Whitelist statt `eval`): nur `<` `>` `<=` `>=` `==` `!=` `and` `or` `not`, Konstanten + Variablennamen aus Whitelist
+- [x] **Built-in Variablen**: `disk_free_gb`, `disk_free_pct`, `ram_free_mb`, `cpu_load_1min`, `uptime_sec`, `hour_of_day`, `minute_of_hour`, `day_of_month`, `month`, `year`, `day_of_week`, `is_weekend`, `unix_timestamp`, `current_lat`, `current_lon`, `location_age_sec`, `last_user_message_ago_sec`, `memory_count`, `pinned_count`, `rvs_connected`
+- [x] **near(lat, lon, radius_m) Funktion** im Parser (Haversine) — GPS-Geofencing fuer Blitzer-Warner / Ankunft-Erinnerungen
+- [x] **Background-Loop** im Brain-Container (Lifespan async task): laeuft alle 30s, prueft alle aktiven Trigger, ruft bei Match `agent.chat(prompt, source="trigger")` mit System-Praefix → ARIA reagiert wie auf eine Frage von Stefan, kann TTS sprechen / Skills starten / weitere Trigger anlegen
+- [x] **Diagnostic Trigger-Tab**: Liste aktiver Trigger mit Logs, Anlegen-Modal mit Type-Dropdown, Live-Anzeige aller verfuegbaren Variablen + Funktionen, Beispiele
+- [x] **App Live-Notification**: `trigger_created`-Bubble (gelb) sobald ARIA selbst einen Trigger anlegt — User sieht sofort dass die Bitte angekommen ist
+- [x] **GPS-Tracking via App** (`@react-native-community/geolocation` watchPosition, distanceFilter 30m, interval 15s) — Singleton-Service in `gpsTracking.ts`, Toggle in Settings → Standort, persistiert AsyncStorage, Restore beim App-Start
+- [x] **`request_location_tracking`-Tool**: ARIA kann das Tracking via `location_tracking`-Event an-/ausschalten — Bridge forwarded an App, App startet/stoppt watchPosition. ARIA tut das automatisch wenn sie einen Watcher mit `near()` anlegt
+- [x] **`location_update`-Forwarding**: App schickt alle 15s/30m ein `location_update {lat,lon}`, Bridge persistiert in `/shared/state/location.json`, Watcher liest beim Check
+- [x] **Activity-Persistenz**: `/shared/state/activity.json` traegt User-Message-Zeitstempel, damit `last_user_message_ago_sec` als Variable verfuegbar ist
+- [x] **`trigger_cancel`** + **`trigger_list`** als Tools — ARIA kann eigene Trigger verwalten
+- [x] **Triggers-Block im System-Prompt**: aktive Trigger + verfuegbare Variablen + Funktionen werden bei jedem Chat-Turn injiziert, dazu Hinweis dass GPS-Watcher `request_location_tracking` mit-aufrufen sollen
+
+### Diagnostic / App Features (drumherum)
+
+- [x] Datei-Manager (Diagnostic + App-Modal): /shared/uploads/ verwalten, Multi-Select + Select-All + Bulk-Download als ZIP + Bulk-Delete
+- [x] Wipe-All-Button (Memory + Stimmen + Settings)
+- [x] Voice Export/Import pro Stimme (Diagnostic + XTTS-Bridge auf Gamebox)
+- [x] F5/Whisper-Settings als JSON-Bundle Export/Import
+- [x] App Chat-Suche umgebaut: Highlight + Next/Prev statt Filter
+- [x] App Pinch-Zoom in Bildern rewriten (Multi-Touch-Race-Bugs)
+- [x] Info-Buttons mit Modal-Erklaerungen im Gehirn-Tab
+- [x] Token/Call-Metrics + Subscription-Quota-Tracking: pro Claude-Call ein Log-Eintrag mit Token-Schaetzung (chars/4). Gehirn-Tab zeigt 1h/5h/24h/30d-Aggregat + Progress-Bar gegen Plan-Limit (Pro=45/5h, Max 5x=225/5h, Max 20x=900/5h, Custom). Warn-Schwelle 80%, kritisch 90%.
 
 ## Offen
 
-### Bugs
-- [ ] App: Wake-Word "jarvis" triggert nicht zuverlaessig (Porcupine-Debugging via ADB-Logcat ausstehend)
-- [ ] App: Stuerzt beim Lauschen ab, eventuell bei Nebengeraeuschen (Porcupine + Mic-Race, errorCallback haelt's jetzt zurueck — Dauertest ausstehend)
-
 ### App Features
 - [ ] Chat-History zuverlaessiger laden (AsyncStorage Race Condition)
-- [ ] Background Audio Service (TTS auch bei minimierter App)
+- [ ] Custom-Wake-Word-Upload via Diagnostic (eigene .onnx-Files ohne App-Rebuild)
 
 ### Architektur
 - [ ] Bilder: Claude Vision direkt nutzen (aktuell nur Dateipfad an ARIA)
-- [ ] Auto-Compacting und Memory/Brain Verwaltung (SQLite?)
 - [ ] Diagnostic: System-Info Tab (Container-Status, Disk, RAM, CPU)
 - [ ] RVS Zombie-Connections endgueltig loesen
-- [ ] Alle .env-Variablen ueber Diagnostic konfigurierbar machen (Fallback .env bleibt fuer initialen Bootstrap)
 - [ ] Gamebox: kleine Web-Oberflaeche fuer Credentials/Server-Config oder zentral aus Diagnostic per RVS push
-- [ ] Root-Cause OpenClaw Session-Reset: Herausfinden warum Sessions beim ersten chat.send nach Container-Restart verworfen werden
+- [ ] Erste Skills bauen lassen (yt-dlp, pdf-extract, image-resize, etc.) — durch normale Anfragen, ARIA legt sie selbst an
+- [ ] Tool-Use-Verifikation: Live-Test ob claude-max-api-proxy `tools` und `tool_calls` sauber durchreicht
+- [ ] Heartbeat (periodische Selbst-Checks)
+- [ ] Lokales LLM als Waechter (Triage vor Claude-Call)

rvs/server.js

@@ -18,6 +18,18 @@ const ALLOWED_TYPES = new Set([
   "update_check", "update_available", "update_download", "update_data",
   "agent_activity", "cancel_request",
   "audio_pcm",
+  "file_from_aria",
+  "container_restart",
+  "file_list_request", "file_list_response",
+  "file_delete_request", "file_deleted",
+  "xtts_export_voice", "xtts_voice_exported",
+  "xtts_import_voice", "xtts_voice_imported",
+  "skill_created",
+  "trigger_created",
+  "location_update", "location_tracking",
+  "chat_history_request", "chat_history_response", "chat_cleared",
+  "file_delete_batch_request", "file_delete_batch_response",
+  "file_zip_request", "file_zip_response",
   "xtts_delete_voice",
   "voice_preload", "voice_ready",
   "stt_request", "stt_response",

tools/export-jsonl-to-md.js

@@ -1,74 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env node
-/**
- * Exportiert ein OpenClaw Session-JSONL (auch .reset.*) als Markdown.
- *
- * Nutzung:
- *   node export-jsonl-to-md.js <input.jsonl> [output.md]
- *
- * Oder direkt aus dem aria-core Container:
- *   docker exec aria-core cat /home/node/.openclaw/agents/main/sessions/<ID>.jsonl.reset.<TS> \
- *     | node export-jsonl-to-md.js - > output.md
- */
-
-const fs = require("fs");
-
-const inputArg = process.argv[2];
-const outputArg = process.argv[3];
-
-if (!inputArg) {
-  console.error("Usage: export-jsonl-to-md.js <input.jsonl|-> [output.md]");
-  process.exit(1);
-}
-
-const raw = inputArg === "-" ? fs.readFileSync(0, "utf-8") : fs.readFileSync(inputArg, "utf-8");
-const lines = raw.split("\n").filter(l => l.trim());
-
-const blocks = [];
-for (const line of lines) {
-  let obj;
-  try { obj = JSON.parse(line); } catch { continue; }
-  if (obj.type !== "message" || !obj.message) continue;
-  const role = obj.message.role;
-  if (role !== "user" && role !== "assistant") continue;
-
-  let text = "";
-  const content = obj.message.content;
-  if (typeof content === "string") text = content;
-  else if (Array.isArray(content)) text = content.filter(c => c.type === "text").map(c => c.text || "").join("\n");
-  if (!text) continue;
-
-  if (role === "user") {
-    text = text.replace(/^Sender \(untrusted metadata\):[\s\S]*?```[\s\S]*?```\s*\n*/m, "").trim();
-    text = text.replace(/^\[.*?\]\s*/, "").trim();
-  } else {
-    text = text.replace(/^\[\[reply_to_\w+\]\]\s*/g, "").trim();
-  }
-  if (!text) continue;
-
-  const ts = obj.message.timestamp || obj.timestamp || 0;
-  const when = ts ? new Date(ts).toISOString().replace("T", " ").slice(0, 19) : "";
-  const heading = role === "user" ? "## 🧑 User" : "## 🤖 ARIA";
-  blocks.push(`${heading}${when ? ` — ${when}` : ""}\n\n${text}`);
-}
-
-const exportedAt = new Date().toISOString().replace("T", " ").slice(0, 19);
-const title = inputArg === "-" ? "Session" : inputArg.split("/").pop().replace(/\.jsonl.*/, "");
-const md = [
-  `# Session: ${title}`,
-  ``,
-  `Exportiert: ${exportedAt}  `,
-  `Quelle: ${inputArg === "-" ? "stdin" : inputArg}`,
-  `Nachrichten: ${blocks.length}`,
-  ``,
-  `---`,
-  ``,
-  blocks.join("\n\n---\n\n"),
-  ``,
-].join("\n");
-
-if (outputArg) {
-  fs.writeFileSync(outputArg, md);
-  console.error(`OK: ${blocks.length} Nachrichten → ${outputArg}`);
-} else {
-  process.stdout.write(md);
-}

xtts/f5tts/bridge.py

@@ -661,6 +661,76 @@ async def handle_delete_voice(ws, payload: dict) -> None:
         logger.exception("handle_delete_voice Fehler")
 
 
+async def handle_export_voice(ws, payload: dict) -> None:
+    """Packt eine Stimme (.wav + .txt) als tar.gz und sendet sie base64 zurueck."""
+    name = (payload.get("name") or "").strip()
+    if not name:
+        await _send(ws, "xtts_voice_exported", {"ok": False, "error": "name fehlt"})
+        return
+    try:
+        wav, txt = voice_paths(name)
+        if not wav.exists():
+            await _send(ws, "xtts_voice_exported", {"ok": False, "name": name, "error": "Stimme nicht gefunden"})
+            return
+        import io, tarfile
+        buf = io.BytesIO()
+        with tarfile.open(fileobj=buf, mode="w:gz") as tar:
+            tar.add(wav, arcname=wav.name)
+            if txt.exists():
+                tar.add(txt, arcname=txt.name)
+        data = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("ascii")
+        logger.info("Voice exportiert: %s (%d KB tar.gz)", name, len(buf.getvalue()) // 1024)
+        await _send(ws, "xtts_voice_exported", {"ok": True, "name": name, "data": data})
+    except Exception as e:
+        logger.exception("handle_export_voice Fehler")
+        await _send(ws, "xtts_voice_exported", {"ok": False, "name": name, "error": str(e)[:200]})
+
+
+async def handle_import_voice(ws, payload: dict) -> None:
+    """Empfaengt eine tar.gz mit <name>.wav (+ optional <name>.txt) und legt
+    sie in VOICES_DIR ab. Ueberschreibt bestehende Stimme gleichen Namens."""
+    name = (payload.get("name") or "").strip()
+    data_b64 = payload.get("data") or ""
+    if not name or not data_b64:
+        await _send(ws, "xtts_voice_imported", {"ok": False, "error": "name/data fehlt"})
+        return
+    try:
+        import io, tarfile
+        VOICES_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        safe = sanitize_voice_name(name)
+        data = base64.b64decode(data_b64)
+        extracted_wav = False
+        with tarfile.open(fileobj=io.BytesIO(data), mode="r:gz") as tar:
+            for member in tar.getmembers():
+                if not member.isfile():
+                    continue
+                base = Path(member.name).name  # Path-Traversal verhindern
+                if base.lower().endswith(".wav"):
+                    target = VOICES_DIR / f"{safe}.wav"
+                    f = tar.extractfile(member)
+                    if f is None:
+                        continue
+                    with open(target, "wb") as out:
+                        out.write(f.read())
+                    extracted_wav = True
+                elif base.lower().endswith(".txt"):
+                    target = VOICES_DIR / f"{safe}.txt"
+                    f = tar.extractfile(member)
+                    if f is None:
+                        continue
+                    with open(target, "wb") as out:
+                        out.write(f.read())
+        if not extracted_wav:
+            await _send(ws, "xtts_voice_imported", {"ok": False, "name": name, "error": "Kein .wav im Archiv"})
+            return
+        logger.info("Voice importiert: %s", name)
+        await _send(ws, "xtts_voice_imported", {"ok": True, "name": name})
+        await handle_list_voices(ws)
+    except Exception as e:
+        logger.exception("handle_import_voice Fehler")
+        await _send(ws, "xtts_voice_imported", {"ok": False, "name": name, "error": str(e)[:200]})
+
+
 # Letzte diagnostisch-gesetzte Voice (verhindert Endlos-Preload bei jedem config)
 _last_diag_voice = ""
 
@@ -781,6 +851,10 @@ async def run_loop(runner: F5Runner) -> None:
                             asyncio.create_task(handle_list_voices(ws))
                         elif mtype == "xtts_delete_voice":
                             asyncio.create_task(handle_delete_voice(ws, payload))
+                        elif mtype == "xtts_export_voice":
+                            asyncio.create_task(handle_export_voice(ws, payload))
+                        elif mtype == "xtts_import_voice":
+                            asyncio.create_task(handle_import_voice(ws, payload))
                         elif mtype == "voice_preload":
                             asyncio.create_task(handle_voice_preload(ws, payload, runner))
                         elif mtype == "stt_response":