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ARIA hatte bisher KEIN Tool um eigene Notizen sauber zu persistieren — sie ist deshalb aufs Claude-Code-File-Memory ausgewichen (das wir mit dem letzten Commit per tmpfs abgeklemmt haben). Jetzt schliesst sich der Loop: ein echtes memory_save-Tool gegen die Qdrant-DB. Brain: - agent.py: memory_save als Meta-Tool mit Schema (title, content, type, optional category/tags/pinned). Tool-Description erklaert die Type-Wahl (identity/rule/preference/tool/skill = pinned, fact/conversation/reminder = cold) und sagt explizit: "Du hast KEIN File-Memory mehr, schreibe nicht in ~/.claude/projects/..." - Dispatcher: validiert type-enum, ruft self.embedder.embed + self.store.upsert, pushed memory_saved als _pending_events damit Bridge eine Bubble broadcasten kann. Side-Channel-Pipeline (gleich wie skill_created/trigger_created): - Bridge send_to_core + _handle_trigger_fired: forwarden memory_saved als RVS-Event - rvs/server.js: ALLOWED_TYPES += memory_saved - diagnostic/server.js: relayed memory_saved von RVS an Browser - diagnostic UI: addMemorySavedBubble (gelber Border) + Auto-Refresh des Gehirn-Tabs wenn aktiv - android: ChatMessage.memorySaved-Feld, Listener fuer memory_saved, renderMessage-Spezialbubble, History-Replace-Schutz (lokal-only) Damit ist die Architektur konsistent: "merk dir X" → ARIA ruft memory_save → Eintrag in Qdrant → Diagnostic-Gehirn-Tab zeigt's sofort → bei naechstem Turn liefert Cold Memory (Semantic Search) das Wissen wieder rein. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>