docs: README + issue — Proxy-Tool-Use-Patch + Trigger-Reply-Push dokumentiert

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

README.md

@@ -216,11 +216,14 @@ Der Proxy-Container (`node:22-alpine`) installiert bei jedem Start:
 - `@anthropic-ai/claude-code` — Claude Code CLI
 - `claude-max-api-proxy` — OpenAI-kompatible API
 
-Danach werden per `sed` vier Patches angewendet:
-1. **Host-Binding**: Server hoert auf `0.0.0.0` statt localhost
-2. **Model-Fallback**: Undefined Model → `claude-sonnet-4`
-3. **Content-Format**: Array → String Konvertierung fuer die CLI
-4. **Tool-Permissions**: `--dangerously-skip-permissions` Flag injizieren
+Danach wird der Proxy gepatcht:
+1. **Host-Binding** (sed): Server hoert auf `0.0.0.0` statt localhost
+2. **Tool-Permissions** (sed): `--dangerously-skip-permissions` Flag injizieren
+3. **Tool-Use-Adapter** (Datei-Overwrite aus [`proxy-patches/`](proxy-patches/)):
+   - `openai-to-cli.js` injiziert das OpenAI-`tools`-Feld als `<system>`-Block mit Schema-Beschreibungen + Anweisung `<tool_call name="X">{json}</tool_call>` als Antwortformat. `role=tool`-Messages werden als `<tool_result>`-Bloecke eingewoben. Multimodal-Content (Array von Parts) bleibt String-kompatibel.
+   - `cli-to-openai.js` parsed `<tool_call>`-Bloecke aus Claudes Antwort und liefert sie als echte OpenAI `tool_calls` mit `finish_reason="tool_calls"`. Pre-Tool-Text bleibt im `content`. Mehrere parallele Calls werden korrekt aufgeteilt. Model-Name null-safe.
+
+   **Warum?** Die npm-Version des Proxys ignoriert das `tools`-Feld komplett und reicht nur einen Prompt-String an die CLI weiter. Claude Code nutzt dann ihre internen Tools (Bash, Read, …) und „simuliert" Aktionen — z.B. `sleep 120` statt `trigger_timer`. Mit den eigenen Adaptern landen ARIA-Tools wieder auf der Linie und Side-Effects (Trigger anlegen, Skills aufrufen, GPS-Tracking schalten) funktionieren.
 
 **Wichtige Umgebungsvariablen im Proxy:**
 - `HOST=0.0.0.0` — API von aussen erreichbar (Docker-Netz)
@@ -862,7 +865,8 @@ docker exec aria-brain curl localhost:8080/memory/stats
 - [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] **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). Inklusive Brain → Bridge HTTP-Push (Port 8090 intern) damit Trigger-Antworten ueber RVS in App + Diagnostic + TTS landen.
+- [x] **Proxy Tool-Use durchreichen**: claude-max-api-proxy patcht via eigene Adapter (`proxy-patches/`) den `tools`/`tool_calls`-Roundtrip — Claude Code rief vorher ihre internen Tools (Bash, sleep) statt der ARIA-Brain-Tools (trigger_timer, skill_*, ...). Jetzt funktioniert Tool-Use End-to-End.
 - [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

aria-brain/background.py

@@ -14,7 +14,11 @@ Feuern bedeutet:
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+import json
 import logging
+import os
+import urllib.error
+import urllib.request
 from datetime import datetime, timezone
 from typing import Optional
 
@@ -24,6 +28,34 @@ import watcher as watcher_mod
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 TICK_SEC = 30
+BRIDGE_URL = os.environ.get("BRIDGE_URL", "http://aria-bridge:8090")
+
+
+def _push_to_bridge(reply: str, trigger_name: str, ttype: str, events: list) -> None:
+    """POSTed eine Trigger-Antwort an die Bridge fuer RVS-Broadcast + TTS.
+
+    Synchron via urllib — wird per run_in_executor aus dem async-Loop
+    gerufen. Failures werden geloggt, brechen aber nicht ab.
+    """
+    payload = json.dumps({
+        "reply": reply,
+        "trigger_name": trigger_name,
+        "type": ttype,
+        "events": events or [],
+    }).encode("utf-8")
+    url = f"{BRIDGE_URL}/internal/trigger-fired"
+    try:
+        req = urllib.request.Request(
+            url, data=payload, method="POST",
+            headers={"Content-Type": "application/json"},
+        )
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as resp:
+            if resp.status != 200:
+                logger.warning("[trigger-push] Bridge hat %s zurueckgegeben", resp.status)
+    except urllib.error.URLError as exc:
+        logger.warning("[trigger-push] Bridge unerreichbar (%s): %s", url, exc)
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("[trigger-push] Push fehlgeschlagen: %s", exc)
 
 
 def _now_iso() -> str:
@@ -114,8 +146,13 @@ async def _fire(trigger: dict, agent_factory) -> None:
     try:
         agent = agent_factory()
         reply = agent.chat(prompt, source="trigger")
+        events = agent.pop_events()
         logger.info("[trigger] %s gefeuert → ARIA-Reply: %s", name, reply[:80])
         triggers_mod.append_log(name, {"event": "reply", "text": reply[:500]})
+        # Reply an die Bridge pushen, damit App + Diagnostic + TTS sie kriegen.
+        # Ohne diesen Push wuerde die Antwort nur im Brain-Log landen.
+        loop = asyncio.get_event_loop()
+        await loop.run_in_executor(None, _push_to_bridge, reply, name, ttype, events)
     except Exception as e:
         logger.exception("Trigger %s feuern fehlgeschlagen: %s", name, e)
         triggers_mod.append_log(name, {"event": "error", "error": str(e)[:300]})

aria-brain/proxy_client.py

@@ -111,6 +111,20 @@ class ProxyClient:
         msg = choices[0].get("message") or {}
         finish_reason = choices[0].get("finish_reason", "")
 
+        # Diagnose: was hat der Proxy zurueckgegeben?
+        # Wir loggen die rohe message + finish_reason damit wir sehen ob
+        # tool_calls da sind, leer oder schlicht weggeschnitten werden.
+        logger.info("Proxy ← finish=%s keys=%s tool_calls=%d content_len=%d",
+                    finish_reason,
+                    sorted(msg.keys()),
+                    len(msg.get("tool_calls") or []),
+                    len(msg.get("content") or "") if isinstance(msg.get("content"), str)
+                    else sum(len(p.get("text", "")) for p in (msg.get("content") or []) if isinstance(p, dict)))
+        try:
+            logger.info("Proxy ← raw-msg=%s", json.dumps(msg)[:1500])
+        except Exception:
+            logger.info("Proxy ← raw-msg(non-serial)=%s", str(msg)[:1500])
+
         content = msg.get("content") or ""
         if isinstance(content, list):
             content = "".join(

bridge/aria_bridge.py

@@ -2392,6 +2392,145 @@ class ARIABridge:
                 logger.exception("Fehler in der Audio-Schleife")
                 await asyncio.sleep(1)
 
+    # ── Internal HTTP (Brain → Bridge: Trigger-Feuer-Push) ───
+
+    async def _serve_internal_http(self) -> None:
+        """Kleiner asyncio HTTP-Listener auf Port 8090.
+
+        Empfaengt Push-Events vom Brain wenn ein Trigger feuert. Nicht
+        nach aussen exposed — nur erreichbar im docker-internen aria-net.
+        Endpoint:
+          POST /internal/trigger-fired
+          { "reply": "...", "trigger_name": "...", "type": "timer",
+            "events": [{"type":"trigger_created",...}, ...] }
+        """
+        host, port = "0.0.0.0", 8090
+
+        async def _send_response(writer, status: int, payload: dict) -> None:
+            body = json.dumps(payload).encode("utf-8")
+            status_text = "OK" if status == 200 else "Error"
+            writer.write(
+                f"HTTP/1.1 {status} {status_text}\r\n"
+                f"Content-Type: application/json\r\n"
+                f"Content-Length: {len(body)}\r\n"
+                f"Connection: close\r\n\r\n".encode("utf-8")
+            )
+            writer.write(body)
+            await writer.drain()
+
+        async def handle(reader: asyncio.StreamReader, writer: asyncio.StreamWriter) -> None:
+            try:
+                request_line = await asyncio.wait_for(reader.readline(), timeout=10)
+                if not request_line:
+                    return
+                try:
+                    method, path, _ver = request_line.decode("utf-8", "ignore").strip().split(" ", 2)
+                except ValueError:
+                    await _send_response(writer, 400, {"error": "bad request line"})
+                    return
+                headers: dict[str, str] = {}
+                while True:
+                    line = await asyncio.wait_for(reader.readline(), timeout=5)
+                    if not line or line in (b"\r\n", b"\n"):
+                        break
+                    name, _, value = line.decode("utf-8", "ignore").partition(":")
+                    headers[name.strip().lower()] = value.strip()
+                content_length = int(headers.get("content-length", "0") or "0")
+                body = await reader.readexactly(content_length) if content_length else b""
+
+                if method == "POST" and path == "/internal/trigger-fired":
+                    try:
+                        data = json.loads(body.decode("utf-8", "ignore"))
+                    except Exception as exc:
+                        await _send_response(writer, 400, {"error": f"bad json: {exc}"})
+                        return
+                    reply = (data.get("reply") or "").strip()
+                    trigger_name = data.get("trigger_name", "")
+                    ttype = data.get("type", "trigger")
+                    events = data.get("events") or []
+                    logger.info("[bridge ← brain] Trigger '%s' (%s) gefeuert, reply=%d chars, events=%d",
+                                trigger_name, ttype, len(reply), len(events))
+                    # Async-spawn — HTTP-Antwort nicht durch RVS-Broadcast blockieren
+                    asyncio.create_task(
+                        self._handle_trigger_fired(reply, trigger_name, ttype, events)
+                    )
+                    await _send_response(writer, 200, {"ok": True})
+                elif method == "GET" and path == "/health":
+                    await _send_response(writer, 200, {"ok": True, "service": "bridge-internal"})
+                else:
+                    await _send_response(writer, 404, {"error": "not found"})
+            except asyncio.TimeoutError:
+                logger.warning("[bridge http] Timeout beim Request-Lesen")
+            except Exception as exc:
+                logger.exception("[bridge http] Fehler: %s", exc)
+                try:
+                    await _send_response(writer, 500, {"error": str(exc)[:200]})
+                except Exception:
+                    pass
+            finally:
+                try:
+                    writer.close()
+                    await writer.wait_closed()
+                except Exception:
+                    pass
+
+        try:
+            server = await asyncio.start_server(handle, host, port)
+            logger.info("[bridge] Internal HTTP-Listener auf %s:%d (Brain-Push)", host, port)
+            async with server:
+                await server.serve_forever()
+        except Exception:
+            logger.exception("[bridge] Internal HTTP-Listener konnte nicht starten")
+
+    async def _handle_trigger_fired(self, reply: str, trigger_name: str,
+                                    ttype: str, events: list) -> None:
+        """Spiegelt eine Brain-Trigger-Antwort wie eine normale ARIA-Antwort.
+
+        Side-Channel-Events zuerst (trigger_created, location_tracking, ...),
+        dann _process_core_response (Chat-Bubble, TTS, chat_backup).
+        """
+        # Side-Channel-Events erst (gleich wie in send_to_core)
+        for event in events or []:
+            etype = event.get("type")
+            try:
+                if etype == "skill_created":
+                    await self._send_to_rvs({
+                        "type": "skill_created",
+                        "payload": event.get("skill", {}),
+                        "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                    })
+                elif etype == "trigger_created":
+                    await self._send_to_rvs({
+                        "type": "trigger_created",
+                        "payload": event.get("trigger", {}),
+                        "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                    })
+                elif etype == "location_tracking":
+                    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),
+                    })
+            except Exception:
+                logger.exception("[trigger-fire] Side-Channel-Event %s fehlgeschlagen", etype)
+
+        if not reply:
+            logger.info("[trigger-fire] Trigger '%s' hat leeren Reply — nichts zu broadcasten",
+                        trigger_name)
+            return
+
+        # Reply wie eine normale ARIA-Antwort behandeln
+        try:
+            await self._process_core_response(
+                reply,
+                {"metadata": {"trigger_name": trigger_name, "trigger_type": ttype}},
+            )
+        except Exception:
+            logger.exception("[trigger-fire] _process_core_response fehlgeschlagen")
+
     # ── Run & Shutdown ───────────────────────────────────────
 
     async def run(self) -> None:
@@ -2405,6 +2544,8 @@ class ARIABridge:
             # 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()),
+            # Interner HTTP-Listener — empfaengt Trigger-Feuer-Pushes vom Brain.
+            asyncio.create_task(self._serve_internal_http()),
         ]
 
         if self.audio_available:

docker-compose.yml

@@ -11,15 +11,15 @@ services:
       npm install -g @anthropic-ai/claude-code claude-max-api-proxy &&
       DIST=$$(find /usr/local/lib -path '*/claude-max-api-proxy/dist' -type d | head -1) &&
       sed -i 's/startServer({ port })/startServer({ port, host: process.env.HOST || \"127.0.0.1\" })/' $$DIST/server/standalone.js &&
-      sed -i 's/if (model\.includes/if ((model||\"claude-sonnet-4\").includes/g' $$DIST/adapter/cli-to-openai.js &&
-      sed -i '1i\\function _t(c){return typeof c===\"string\"?c:Array.isArray(c)?c.filter(function(b){return b.type===\"text\"}).map(function(b){return b.text||\"\"}).join(\"\"):String(c)}' $$DIST/adapter/openai-to-cli.js &&
-      sed -i 's/msg\\.content/_t(msg.content)/g' $$DIST/adapter/openai-to-cli.js &&
       sed -i 's/\"--no-session-persistence\",/\"--no-session-persistence\",\"--dangerously-skip-permissions\",/' $$DIST/subprocess/manager.js &&
+      cp /proxy-patches/openai-to-cli.js $$DIST/adapter/openai-to-cli.js &&
+      cp /proxy-patches/cli-to-openai.js $$DIST/adapter/cli-to-openai.js &&
       claude-max-api"
     volumes:
       - ~/.claude:/root/.claude                      # Claude CLI Auth (Credentials in /root/.claude/.credentials.json)
       - ./aria-data/ssh:/root/.ssh                    # SSH Keys fuer VM-Zugriff (aria-wohnung, rw fuer ARIA)
       - aria-shared:/shared                          # Shared Volume fuer Datei-Austausch (Uploads von App)
+      - ./proxy-patches:/proxy-patches:ro            # Tool-Use-Adapter (ueberschreibt npm-Version, read-only)
     environment:
       - HOST=0.0.0.0
       - SHELL=/bin/bash                              # Claude Code Bash-Tool braucht bash (nicht nur sh/ash)

issue.md

@@ -55,6 +55,8 @@ Wichtige Mechanismen:
 
 ### Bugs / Fixes
 
+- [x] **Trigger-Antworten landen jetzt im Chat** (App + Diagnostic + TTS): Wenn der Brain-Background-Loop einen Timer/Watcher feuert, ruft er `agent.chat()` direkt im eigenen Prozess. Die Antwort wurde nur ins Trigger-Log geschrieben — kein RVS-Broadcast, nichts sichtbar. Fix: Bridge hat jetzt einen kleinen asyncio HTTP-Listener auf Port 8090 (intern, nicht exposed). Brain pusht nach jedem Trigger-Feuer per `urllib.request.urlopen` an `http://aria-bridge:8090/internal/trigger-fired` mit `{reply, trigger_name, type, events}`. Bridge ruft `_handle_trigger_fired` → Side-Channel-Events (skill_created/trigger_created/location_tracking) + `_process_core_response` — exakt derselbe Pfad wie normale Chat-Antworten (Bubble + TTS + chat_backup)
+- [x] **Tool-Use im Proxy durchgereicht** (claude-max-api-proxy): Der Proxy nahm das OpenAI-`tools`-Feld an, ignorierte es aber komplett — `openai-to-cli.js` wandelte nur `messages` zu einem String, `manager.js` rief `claude --print` ohne Tools. Claude Code nutzte ihre internen Tools (Bash, Read, ...) und „simulierte" Aktionen wie `sleep 120` statt `trigger_timer` zu rufen. Fix: zwei eigene Adapter-Files unter `proxy-patches/`, die zur Container-Startzeit ueber die npm-Version kopiert werden. `openai-to-cli.js` injiziert die `tools` als `<system>`-Block mit Schema-Beschreibungen und der Anweisung `<tool_call name="X">{json}</tool_call>` als Antwortformat zu verwenden; weiterhin verarbeitet sie `role=tool`-Messages als `<tool_result>`-Bloecke fuer den Loop-Replay. `cli-to-openai.js` parsed die `<tool_call>`-Bloecke aus dem Result-Text zurueck zu OpenAI `tool_calls` mit `finish_reason=tool_calls`. Mehrere Tool-Calls + Pre-Tool-Text werden korrekt aufgeteilt
 - [x] **Timer "in 2 Minuten" wird wieder angelegt**: ARIA hatte keine Moeglichkeit die aktuelle Zeit zu kennen — kein Bash-Tool, kein Time-Tool, kein Timestamp im System-Prompt. Die Tool-Beschreibung von `trigger_timer` empfahl sogar `date -u -d '+10 minutes'` via Bash, aber Bash gab's nicht. Folge: LLM liess den Tool-Call entweder weg oder riet einen Cutoff-Zeitstempel (Vergangenheit) → Background-Loop feuerte beim naechsten 30s-Tick sofort statt in 2min. Fix: (1) `build_time_section()` in `prompts.py` injiziert UTC + lokale Europa/Berlin-Zeit als `## Aktuelle Zeit`-Block oben im System-Prompt. (2) `trigger_timer` akzeptiert jetzt `in_seconds` als Alternative zu `fires_at` — Server rechnet den absoluten Timestamp, ARIA muss nicht ISO-rechnen
 - [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
@@ -301,6 +303,5 @@ Skills mit Tool-Use.
 - [ ] RVS Zombie-Connections endgueltig loesen
 - [ ] Gamebox: kleine Web-Oberflaeche fuer Credentials/Server-Config oder zentral aus Diagnostic per RVS push
 - [ ] 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)

proxy-patches/cli-to-openai.js

@@ -0,0 +1,146 @@
+/**
+ * ARIA-patched cli-to-openai adapter.
+ *
+ * Erweitert die npm-Version von claude-max-api-proxy:
+ *  - normalizeModelName ist null-safe (Original-Patch der vorher per sed lief).
+ *  - Parser fuer <tool_call name="X">{json}</tool_call>-Bloecke im Result-Text:
+ *    Wenn welche gefunden werden, wandert das in `message.tool_calls`
+ *    (OpenAI-Format) und finish_reason=tool_calls. Der restliche Text
+ *    (alles ausserhalb der Bloecke) wird verworfen, weil das interner
+ *    Tool-Use-Schritt war, nicht User-facing.
+ *
+ *  Wird zur Container-Startzeit ueber die npm-Version geschrieben
+ *  (siehe docker-compose.yml proxy-Block).
+ */
+
+import { randomUUID } from "crypto";
+
+export function extractTextContent(message) {
+    return message.message.content
+        .filter((c) => c.type === "text")
+        .map((c) => c.text)
+        .join("");
+}
+
+export function cliToOpenaiChunk(message, requestId, isFirst = false) {
+    const text = extractTextContent(message);
+    return {
+        id: `chatcmpl-${requestId}`,
+        object: "chat.completion.chunk",
+        created: Math.floor(Date.now() / 1000),
+        model: normalizeModelName(message.message.model),
+        choices: [
+            {
+                index: 0,
+                delta: {
+                    role: isFirst ? "assistant" : undefined,
+                    content: text,
+                },
+                finish_reason: message.message.stop_reason ? "stop" : null,
+            },
+        ],
+    };
+}
+
+export function createDoneChunk(requestId, model) {
+    return {
+        id: `chatcmpl-${requestId}`,
+        object: "chat.completion.chunk",
+        created: Math.floor(Date.now() / 1000),
+        model: normalizeModelName(model),
+        choices: [
+            {
+                index: 0,
+                delta: {},
+                finish_reason: "stop",
+            },
+        ],
+    };
+}
+
+/**
+ * Sucht im Result-Text alle <tool_call name="...">{json}</tool_call>
+ * Bloecke. Gibt [{id, name, arguments(json-string)}, restText] zurueck.
+ *
+ * Defensiv:
+ *  - "name"-Attribut sowohl in Doppel- als auch Einzelhochkommata
+ *  - Whitespace beim JSON tolerant
+ *  - Bei JSON-Parse-Fehler: das Argument wird als _raw weitergereicht
+ *    (unser Brain-Side-Parser kennt das)
+ */
+function _parseToolCalls(text) {
+    if (!text || typeof text !== "string") return { tool_calls: [], rest: text || "" };
+    const re = /<tool_call\s+name=["']([^"']+)["']\s*>([\s\S]*?)<\/tool_call>/gi;
+    const tcs = [];
+    let lastIndex = 0;
+    const restParts = [];
+    let m;
+    while ((m = re.exec(text)) !== null) {
+        restParts.push(text.slice(lastIndex, m.index));
+        const name = m[1];
+        let argsBody = (m[2] || "").trim();
+        // Fences entfernen falls Claude welche eingebaut hat
+        argsBody = argsBody.replace(/^```(?:json)?\s*/i, "").replace(/```\s*$/, "").trim();
+        if (!argsBody) argsBody = "{}";
+        // Validieren — aber in OpenAI-Format ist arguments immer ein STRING
+        try {
+            JSON.parse(argsBody);
+        } catch (_) {
+            // Behalten als Roh-String — Brain-Side toleriert das via {_raw:...}
+        }
+        tcs.push({
+            id: `call_${randomUUID().replace(/-/g, "").slice(0, 24)}`,
+            type: "function",
+            function: { name, arguments: argsBody },
+        });
+        lastIndex = re.lastIndex;
+    }
+    restParts.push(text.slice(lastIndex));
+    return { tool_calls: tcs, rest: restParts.join("").trim() };
+}
+
+export function cliResultToOpenai(result, requestId) {
+    const modelName = result.modelUsage
+        ? Object.keys(result.modelUsage)[0]
+        : "claude-sonnet-4";
+
+    const rawText = result.result || "";
+    const { tool_calls, rest } = _parseToolCalls(rawText);
+
+    const message = { role: "assistant" };
+    let finishReason = "stop";
+    if (tool_calls.length > 0) {
+        message.tool_calls = tool_calls;
+        // Wenn Claude neben den Tool-Calls noch Text geschrieben hat, behalten
+        // wir den im content — Brain-Seite kann ihn als Pre-Tool-Plaintext sehen.
+        // Wenn nur Tool-Calls da waren (rest leer), content explizit null.
+        message.content = rest || null;
+        finishReason = "tool_calls";
+    } else {
+        message.content = rawText;
+    }
+
+    return {
+        id: `chatcmpl-${requestId}`,
+        object: "chat.completion",
+        created: Math.floor(Date.now() / 1000),
+        model: normalizeModelName(modelName),
+        choices: [
+            { index: 0, message, finish_reason: finishReason },
+        ],
+        usage: {
+            prompt_tokens: result.usage?.input_tokens || 0,
+            completion_tokens: result.usage?.output_tokens || 0,
+            total_tokens:
+                (result.usage?.input_tokens || 0) + (result.usage?.output_tokens || 0),
+        },
+    };
+}
+
+function normalizeModelName(model) {
+    const m = model || "claude-sonnet-4";
+    if (m.includes("opus")) return "claude-opus-4";
+    if (m.includes("sonnet")) return "claude-sonnet-4";
+    if (m.includes("haiku")) return "claude-haiku-4";
+    return m;
+}

proxy-patches/openai-to-cli.js

@@ -0,0 +1,159 @@
+/**
+ * ARIA-patched openai-to-cli adapter.
+ *
+ * Erweitert die npm-Version von claude-max-api-proxy:
+ *  - Multimodal-Content (Array von text-Parts) wird zu String reduziert.
+ *  - Wenn die Anfrage ein `tools`-Feld enthaelt: die Tool-Definitionen
+ *    werden in den Prompt als <system>-Block injiziert, mit klarer
+ *    Anweisung das <tool_call name="...">{...}</tool_call> Format
+ *    zu verwenden statt freiem Text.
+ *  - Wenn Messages role=tool enthalten: deren Inhalt wird als
+ *    <tool_result tool_call_id="...">…</tool_result> ins Prompt-Fragment
+ *    eingewoben damit Claude den Loop-Step bekommt.
+ *
+ * Wird zur Container-Startzeit ueber die npm-Version geschrieben
+ * (siehe docker-compose.yml proxy-Block).
+ */
+
+const MODEL_MAP = {
+    "claude-opus-4": "opus",
+    "claude-sonnet-4": "sonnet",
+    "claude-haiku-4": "haiku",
+    "claude-code-cli/claude-opus-4": "opus",
+    "claude-code-cli/claude-sonnet-4": "sonnet",
+    "claude-code-cli/claude-haiku-4": "haiku",
+    "opus": "opus",
+    "sonnet": "sonnet",
+    "haiku": "haiku",
+};
+
+export function extractModel(model) {
+    if (MODEL_MAP[model]) return MODEL_MAP[model];
+    const stripped = (model || "").replace(/^claude-code-cli\//, "");
+    if (MODEL_MAP[stripped]) return MODEL_MAP[stripped];
+    return "opus";
+}
+
+/** Multimodal: content kann String oder Array von Parts sein. */
+function _text(c) {
+    if (typeof c === "string") return c;
+    if (Array.isArray(c)) {
+        return c
+            .filter((b) => b && b.type === "text")
+            .map((b) => b.text || "")
+            .join("");
+    }
+    return String(c == null ? "" : c);
+}
+
+/**
+ * Baut den Tool-Use-Block fuer den System-Prompt.
+ * Anweisung: Claude soll <tool_call name="X">{json args}</tool_call>
+ * ausgeben statt das Tool intern via Bash zu simulieren.
+ */
+function _toolsBlock(tools) {
+    if (!Array.isArray(tools) || tools.length === 0) return "";
+    const lines = [];
+    lines.push("# Verfuegbare Tools");
+    lines.push("");
+    lines.push(
+        "Du hast neben deinen eigenen internen Tools (Bash, Read, etc.) auch " +
+        "diese externen Tools, die im Backend-System angesiedelt sind. " +
+        "Sie sind die EINZIGE Moeglichkeit Aktionen auszuloesen wie Trigger anlegen, " +
+        "Skills aufrufen, oder Konfiguration aendern. Simuliere sie NICHT mit Bash/sleep — " +
+        "rufe sie sauber auf:"
+    );
+    lines.push("");
+    for (const t of tools) {
+        if (!t || t.type !== "function" || !t.function) continue;
+        const fn = t.function;
+        const name = fn.name || "";
+        const desc = fn.description || "";
+        const params = fn.parameters || {};
+        lines.push(`## ${name}`);
+        if (desc) lines.push(desc);
+        try {
+            lines.push("Schema: " + JSON.stringify(params));
+        } catch (_) {
+            lines.push("Schema: (nicht serialisierbar)");
+        }
+        lines.push("");
+    }
+    lines.push("# Tool-Call-Format");
+    lines.push("");
+    lines.push(
+        "Wenn du eines der OBIGEN externen Tools aufrufen willst, antworte " +
+        "**ausschliesslich** mit einem oder mehreren Bloecken in genau dieser Form, " +
+        "JEDER fuer sich auf einer eigenen Zeile:"
+    );
+    lines.push("");
+    lines.push('<tool_call name="TOOL_NAME">{"arg1":"value","arg2":123}</tool_call>');
+    lines.push("");
+    lines.push(
+        "Regeln: (1) Innerhalb des Blocks steht NUR gueltiges JSON mit den Argumenten. " +
+        "(2) Kein Text drumherum. (3) Keine Code-Fences, kein Markdown. " +
+        "(4) Mehrere Tool-Calls = mehrere Bloecke untereinander. " +
+        "(5) Nach den Bloecken aufhoeren — der Server fuehrt die Tools aus und " +
+        "schickt dir die Ergebnisse fuer den naechsten Turn. " +
+        "(6) Wenn KEIN externes Tool noetig ist, antworte normal als Text fuer den User. " +
+        "(7) Nutze Bash/sleep NICHT als Ersatz fuer trigger_timer — das ist genau " +
+        "der Bug den wir damit fixen."
+    );
+    return lines.join("\n");
+}
+
+/**
+ * Wandelt OpenAI-messages in einen Single-String-Prompt um.
+ * - system/user/assistant wie bisher
+ * - tool-role: als <tool_result tool_call_id="..." name="..."> eingewoben
+ */
+export function messagesToPrompt(messages, tools) {
+    const parts = [];
+    const toolsBlock = _toolsBlock(tools);
+    if (toolsBlock) {
+        parts.push(`<system>\n${toolsBlock}\n</system>\n`);
+    }
+    for (const msg of messages) {
+        if (!msg) continue;
+        switch (msg.role) {
+            case "system":
+                parts.push(`<system>\n${_text(msg.content)}\n</system>\n`);
+                break;
+            case "user":
+                parts.push(_text(msg.content));
+                break;
+            case "assistant": {
+                const txt = _text(msg.content);
+                const tcs = Array.isArray(msg.tool_calls) ? msg.tool_calls : [];
+                const tcParts = tcs.map((tc) => {
+                    const name = tc?.function?.name || tc?.name || "";
+                    let args = tc?.function?.arguments ?? tc?.arguments ?? "{}";
+                    if (typeof args !== "string") {
+                        try { args = JSON.stringify(args); } catch (_) { args = "{}"; }
+                    }
+                    return `<tool_call name="${name}">${args}</tool_call>`;
+                }).join("\n");
+                const combined = [txt, tcParts].filter(Boolean).join("\n").trim();
+                if (combined) parts.push(`<previous_response>\n${combined}\n</previous_response>\n`);
+                break;
+            }
+            case "tool": {
+                const name = msg.name || "";
+                const id = msg.tool_call_id || "";
+                parts.push(
+                    `<tool_result tool_call_id="${id}" name="${name}">\n${_text(msg.content)}\n</tool_result>\n`
+                );
+                break;
+            }
+        }
+    }
+    return parts.join("\n").trim();
+}
+
+export function openaiToCli(request) {
+    return {
+        prompt: messagesToPrompt(request.messages, request.tools),
+        model: extractModel(request.model),
+        sessionId: request.user,
+    };
+}