Notfall-Sicherheitsnetz (categorize.py): qwen3:8b stufte "starke
Brustschmerzen ... kriege kaum Luft" reproduzierbar (3/3 Testlaeufe) nur als
"hoch" statt "notfall" ein, obwohl es selbst "Brustschmerzen"+"Atemnot" als
Stichworte erkannte und der Prompt genau diese als Notfall-Beispiele nennt.
Bei Notfall-Erkennung darf man sich nicht allein aufs LLM verlassen -
_notfall_sicherheitsnetz() prueft den rohen Transkripttext deterministisch
gegen die im Prompt selbst genannten Symptome (Atemnot, Brustschmerz,
Bewusstlosigkeit, starke Blutung) und eskaliert nur nach oben, nie runter.
Board-Refresh-Bug (server.py): der Audio-Fix aus einem frueheren Commit
("audio:not([paused])") pruefte ein HTML-Attribut, das <audio> nie gesetzt
hat - der Selektor traf auf JEDES Audio-Element zu, egal ob es lief. Das
Board hat sich seitdem praktisch nie mehr neu gezeichnet, sobald irgendeine
Karte eine Aufnahme hatte (also fast immer) - erklaert "Dashboard
aktualisiert manchmal nicht". Jetzt echte .paused-DOM-Eigenschaft geprueft.
Verbindungsverlust-Anzeige: bisher schluckte hole() Netzwerkfehler still,
das Board blieb unbemerkt eingefroren. Neues Banner ab 2 aufeinanderfolgenden
fehlgeschlagenen Poll-Versuchen (~6s), zeigt Zeitpunkt der letzten
erfolgreichen Aktualisierung, verschwindet automatisch bei Erholung.
Bereits gespeicherter Peter-Fuchs-Fall (Brustschmerz+Atemnot) manuell auf
notfall/notfall nachkorrigiert.
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auswertung.rueckrufnummer wurde schon immer extrahiert, aber im Leitstand
nie angezeigt - nur die CLIP-Nummer war sichtbar. Ruft jemand von fremdem
Anschluss an und nennt eine andere Rueckrufnummer, ging die im UI unter.
Neue Zeile "☎️ Rückruf an: ..." nur wenn sie sich von der CLIP-Nummer
unterscheidet (sonst Redundanz), klickbar (tel:), mit demselben "Text"-
Quellenlabel wie beim Namen.
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Zweites Kategorisierungs-Backend neben Ollama (pipe/categorize.py), fuer
Vergleichstests mit staerkeren Cloud-Modellen. Umschaltbar per Dropdown oben
rechts im Leitstand (pipe/modellwahl.py, geteilte telefon/modell.json) - der
laufende Watcher braucht dafuer keinen Neustart, die Auswahl wird bei jedem
Anruf frisch gelesen.
Jede Kategorisierung loggt jetzt Backend/Modell/Dauer/Tokens/Kosten mit ins
Leitstand-Verlauf (protokoll.schreibe), nicht nur versteckt in meta.json.
Testergebnis (Nemotron ueber OpenRouter, :free-Tier): stark schwankende
Latenz (8,5s bis 80s je nach Modell/Auslastung), einmal 502 "temporarily
overloaded" - :free-Modelle sind fuer spaeter geplanten Echtzeit-Dialog
ungeeignet, dafuer braucht es ein bezahltes/dediziertes Tier.
telefon/modell.json ist Laufzeit-Zustand, kein Quellcode - neu ignoriert.
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Der Kartenname kam bisher unmarkiert vom LLM aus dem Transkript (Vermutung,
kein Abgleich) - jetzt ein "Text"-Label direkt am Namen, analog zum
bestehenden kontakt-badge fuer den echten Rufnummer-Abgleich gegen das
Adressbuch. Grundlage fuer einen spaeteren Abgleich beider Quellen
gegeneinander (geplant, noch nicht umgesetzt).
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"Untertitelung des ZDF, 2020" (Whisper-Trainingsdaten-Artefakt bei Stille/
sofortigem Auflegen) tauchte 5x identisch auf sehr kurzen Aufnahmen (1,7-4s)
auf und wurde von der Kategorisierung als echtes Anliegen fehlinterpretiert.
transcribe.py erkennt jetzt eine kleine Liste bekannter Whisper-
Halluzinationsphrasen (ZDF/WDR/NDR/SWR-Untertitel-Boilerplate u.ae.) und
leert den Text stattdessen.
Dabei aufgefallen: categorize.kategorisiere() wirft bei leerem Transkript
absichtlich einen Fehler - das griff bisher nie, weil Whisper nie leer
zurueckkam. Ohne Fix waere jedes "Anrufer legt nach dem Signalton sofort
auf" (normales, haeufiges Verhalten) jetzt als Kategorisierungs-Fehler nach
telefon/fehler/ verschwunden statt auf dem Board zu erscheinen.
process_call.verarbeite() faengt das jetzt ab und legt einen regulaeren
"kein Anliegen hinterlassen"-Datensatz an (sonstiges/niedrig).
Die 5 bereits gespeicherten ZDF-Fehleintraege in ablage/ wurden manuell
nachkorrigiert (transkript/auswertung), Stapel-/Archiv-Status blieb
unangetastet.
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pipe.watch prueft die Aufbewahrungsfrist jetzt selbst alle 24h mit (kein
Cron/launchd noetig - der Watcher laeuft ohnehin dauerhaft). README ergaenzt
um Sicher-Modus, Notfall-Alarm, Loeschfristen/Audit-Log und korrigiert eine
falsche Behauptung zur Ansage (Notruf-Hinweis/Aufnahme-Einwilligung fehlen
in der aktuellen telefon/ansage.txt noch tatsaechlich).
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- Audio-Wiedergabe im Leitstand brach durch Auto-Refresh (setInterval) ab,
Karten-DOM wurde per innerHTML neu gebaut waehrend ein <audio> lief.
takt() pausiert jetzt, solange eine Aufnahme abgespielt wird. Zusaetzlich
HTTP-Range-Unterstuetzung fuer /audio/ nachgeruestet (war vorher immer
volle Datei statt 206 Partial Content).
- Sicher-Modus: Rufnummern per Klick blurren, fuer Screenshots/Aufnahmen.
- Notfall-Alarm: pulsierender Karten-Rahmen + Banner + minuetlicher Ton,
solange ein Notfall nicht im letzten Stapel (Erledigt) liegt.
- Favicon.
- Neues unveraenderliches audit.log (append-only, macOS uappnd-Flag) als
Nachweis fuer den Umgang mit Anrufdaten - protokoll.schreibe() spiegelt
jetzt jedes Ereignis dorthin, zusaetzlich zum rotierenden verlauf.log.
- pipe.loeschen: loescht erledigte Anrufe nach LOESCHFRIST_TAGE (lokal +
Nextcloud), unbearbeitete Anrufe (nicht im letzten Stapel) bleiben immer
unangetastet. Gedacht fuer taeglichen Cron-Lauf.
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ansage_bauen.sh unterstuetzt jetzt ANSAGE_TTS=mistral neben piper/say -
einmalige Cloud-Erzeugung der ansage.wav (kein Live-Anrufdaten-Transfer,
die fertige Datei wird danach lokal fuer jeden Anruf wiederverwendet).
Inline implementiert statt vom globalen Claude-Skill abhaengig, damit es
auf jeder Maschine mit nur MISTRAL_KEY in der .env laeuft.
Ansage-Text ueberarbeitet ("Demo Praxis", Kollegen im Gespraech, kuerzer
gehalten) und mit gb_oliver_neutral vertont.
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Aus einem Security-Review: 0.0.0.0 bindet nicht nur ein VPN wie Tailscale,
sondern jedes Netzwerk-Interface des Rechners - laeuft er zusaetzlich in
einem normalen WLAN/LAN, ist der (passwortgeschuetzte) Leitstand auch dort
erreichbar. Fuer diese Installation ist die Tailscale-Erreichbarkeit
gewollt; der Hinweis dokumentiert das Verhalten fuer kuenftige Einrichtungen,
die versehentlich mehr oeffnen als beabsichtigt. Alternative: die konkrete
VPN-IP statt 0.0.0.0 eintragen.
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Der Fehler "[Errno 2] No such file or directory: '...stt_out_*.json'"
sah wie ein Transkriptions-Bug aus, war aber ein Timing-Problem:
_fertig() prüfte nur, ob die Dateigröße 2 Sekunden (RUHE_S) unveraendert
blieb - eine normale Sprechpause reicht dafuer schon aus, waehrend
FreeSWITCH den Anruf noch aktiv aufnimmt. Belegt im Verlauf-Log: die
Aufnahme wurde um 10:15:56 als "fertig" gegriffen, der Anrufer legte laut
Log aber erst um 10:16:01 auf.
ffmpeg/whisper-cli lasen dabei einen mitten im Schreiben befindlichen
RIFF-Header, produzierten keine Ausgabe, und process_call brach mit einem
FileNotFoundError auf die erwartete JSON-Datei ab. Die Original-Audiodatei
selbst blieb dabei unbeschaedigt (FreeSWITCH schrieb einfach in die schon
nach telefon/fehler/ verschobene Datei weiter) - deshalb sah eine manuelle
Nachpruefung der "kaputten" Datei immer intakt aus und liess sich nicht
reproduzieren.
_fertig() prueft jetzt zusaetzlich per `lsof -t`, ob noch ein Prozess die
Datei offen haelt - nur wenn weder die Groesse waechst noch ein Handle
offen ist, gilt die Aufnahme als abgeschlossen.
Nebenbei: tempfile.mkstemp() in transcribe.py gab einen offenen File-
Descriptor zurueck, der nie geschlossen wurde (fd-Leak in beiden
Tempdatei-Erzeugungen) - behoben.
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pipe/kontakte.py: CardDAV-Abgleich (stdlib urllib, gleicher Stil wie
store.py) gegen ein konfigurierbares Adressbuch (NEXTCLOUD_ADRESSBUCH,
Default "contacts"). Rufnummer wird normalisiert (+49/0049/0-Schreibweisen,
Leerzeichen/Bindestriche), Adressbuch 5 Minuten gecacht statt pro Anruf neu
geladen. Ohne Nextcloud-Konfiguration oder bei Ausfall: sauber None, kein
Anruf bricht deswegen ab.
process_call.py speichert den Treffer als "bekannter_kontakt" in meta.json;
server.py zeigt ihn als gruenen Badge neben der Rufnummer im Board - fuer den
Abgleich "Anrufer sagt X, Nummer gehoert laut Adressbuch Y" auf einen Blick.
Nextcloud-Zugangsdaten aktivierten bisher automatisch auch den Datei-Upload
(store.hochladen) - fuer den reinen Kontakt-Abgleich waere das ein unge-
wollter Nebeneffekt, der das "Vollstaendig on-prem"-Versprechen des Projekts
bricht. Neuer Schalter NEXTCLOUD_UPLOAD (Default an, bestehende Installa-
tionen unveraendert) trennt beides.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PuP3zfgYqhnrwyEne2ejG7
Raeumt Anrufe aus dem letzten Stapel ("Erledigt") vom Board - markiert sie
per archiviert.json im Anrufordner (nur Zeitstempel, simuliert: true), keine
Datei wird verschoben, exportiert oder geloescht. anrufe() filtert markierte
Anrufe aus der Board-Ansicht, ablage/ bleibt unveraendert. Reversibel durch
Loeschen der Marker-Datei.
Bestaetigung vor dem Archivieren, Toast mit Anzahl danach, Eintrag im
Verlauf-Log. Echtes Archivieren (Export/Retention/Loeschfristen) ist noch
offen - siehe MITGABE.md Abschnitt 6.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PuP3zfgYqhnrwyEne2ejG7
FreeSWITCHs record-App zerlegt ihre Argumente an Leerzeichen
(record <pfad> <zeitlimit> <stille-schwelle> <stille-treffer>). Liegt das
Projekt unter einem Pfad mit Leerzeichen, nimmt sie den Teil bis zum ersten
Leerzeichen als Pfad und den Rest als Zahlenargumente. Die Aufnahme landet
dann ohne Endung neben dem Projekt (roh im Codec-Format, z. B. Server.PCMA),
der Eingang bleibt leer, der Watcher sieht nie etwas.
Der Fehler tarnt sich: die Ansage laeuft normal, weil playback sein Argument
am Stueck nimmt. Es sieht deshalb nach einem Watcher-Problem aus, nicht nach
einem Pfadproblem.
einrichten.sh prueft das jetzt vorab und nennt den Ausweg (Symlink ohne
Leerzeichen, Skript darueber aufrufen). Aufgetreten auf der zweiten Maschine.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013pj3mSmL397czPaCfbL27Z
pipe/server.py rief fs_cli mit fest verdrahtetem Port 8099 auf (Wert vom
Ursprungsrechner) statt den Wert aus der Config zu lesen - auf einer Maschine
mit abweichendem Event-Socket-Port (hier 8022) zeigte der Leitstand "Telefon:
unklar", obwohl der Trunk laengst registriert war. Neue FS_PORT-Variable in
pipe/config.py (Default 8021, wie starten.sh es ueber die .env erwartet).
DECK_STAPEL in .env.example war unquotiert - das Leerzeichen in "In
Bearbeitung" bricht das `source .env` in telefon/freeswitch/einrichten.sh
(bash interpretiert es als zweites Kommando). Wert jetzt in Anführungszeichen.
test/erzeuge_beispiele.sh erzeugt die im README/MITGABE referenzierten
Test-Anrufe (rezept/termin/notfall) lokal per macOS "say" - vorher liefen die
Beispielbefehle aus einem frischen Klon ins Leere, weil test/*.wav bewusst
gitignoriert ist.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PuP3zfgYqhnrwyEne2ejG7
Der Event-Socket-Port war fest auf 8099 vorgegeben - ein Wert, der nur auf dem
ersten Rechner stimmt. Auf der zweiten Maschine hoert FreeSWITCH auf 8022;
fs_cli antwortet dann nicht, starten.sh sieht den Trunk nie als registriert und
bricht ab, obwohl alles laeuft.
starten.sh uebernimmt die Werte jetzt aus der .env - wie pipe/config.py, mit
Vorrang fuer bereits gesetzte Umgebungsvariablen. FS_PORT und FS_ETC stehen
dokumentiert in .env.example.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013pj3mSmL397czPaCfbL27Z
Sammelt, was beim Aufsetzen auf einer frischen Maschine fehlt: die nicht im
Repo liegenden Teile, der kurze Weg über Stufe 1 ohne Telefonie, eine
Prüfleiter und die Fallen aus dem ersten Volltest.
Dabei drei Lücken geschlossen, die drüben zugeschlagen hätten:
- NEXTCLOUD_DECK fehlte in .env.example. DECK_STAPEL und DECK_TEILEN stehen
dort, der Hauptschalter nicht — die Pipe legt dann kein Board an, obwohl
alles richtig aussieht.
- WHISPER_MODELL/WHISPER_COMPUTE galten laut Vorlage allgemein, greifen aber
nur bei STT_BACKEND=faster. Standard ist whispercpp. Jetzt sind beide Blöcke
getrennt und STT_BACKEND, WHISPERCPP_BIN/_MODELL, WHISPER_THREADS,
NEXTCLOUD_USERID und FREESWITCH_LOG dokumentiert.
- README hatte eine doppelte Überschrift.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013pj3mSmL397czPaCfbL27Z
Die bisherigen "Voraussetzungen" reichten für eine Neuinstallation nicht: Es
fehlten FreeSWITCH, Piper samt Stimme, der Download des Whisper-Modells und
zwei Python-Pakete. Wer das Repository frisch geklont hat, wäre damit nicht
weit gekommen.
- requirements.txt: piper-tts und certifi ergänzt. certifi ist keine Kür — das
Python von python.org bringt keinen System-Zertifikatsspeicher mit, ohne das
Bundle scheitern die HTTPS-Aufrufe zu Nextcloud und der Stimmen-Download.
- README: Einrichtung in sechs Schritten, alle Befehle gegengeprüft (Formeln
vorhanden, Modell-Links erreichbar).
- Abschnitt "Stolpersteine" mit den vier Dingen, die hier Zeit gekostet haben:
FreeSWITCH liest aus dem Cellar, belegter Event-Socket-Port, rotierende
Provider-Adressen als Ursache für abbrechende Registrierungen, und der
Leitstand, der ohne Passwort nicht ins Netz geht.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017V57oXiDLi4nSsyau5qaA2
Der Screenshot zeigt das Board mit allen vier Spalten, dem Verlauf darüber und
den Dienste-Ampeln darunter. Die Anrufe darin sind erfunden — er wurde aus einem
eigens angelegten Beispieldatensatz erzeugt, nicht aus dem Betrieb, damit keine
echten Rufnummern ins Repository gelangen.
Dazu ein Hinweis in der README, dass alle Namen, Nummern und Anliegen im
Repository Platzhalter sind, "Praxis Musterhausen" eingeschlossen.
Außerdem: Der Pfad zum Log der Telefonanlage ist jetzt über FREESWITCH_LOG
konfigurierbar statt fest verdrahtet — nötig, um den Leitstand gegen einen
anderen Datenbestand laufen zu lassen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017V57oXiDLi4nSsyau5qaA2
Nimmt Anrufe einer Hausarztpraxis entgegen, transkribiert sie lokal,
kategorisiert das Anliegen und legt es strukturiert ab. Keine Patientendaten
verlassen den Rechner: Spracherkennung, Sprachmodell und Sprachsynthese laufen
lokal, im Datenpfad steht kein Cloud-Dienst.
Aufbau:
- FreeSWITCH nimmt über einen SIP-Trunk an, spielt die Ansage und nimmt auf.
- pipe.watch erkennt fertige Aufnahmen und schiebt sie durch die Pipe.
- whisper.cpp transkribiert, ein lokales Sprachmodell (Ollama) ordnet in
Kategorie und Dringlichkeit ein — mit erzwungenem JSON-Schema.
- Ablage lokal, optional Nextcloud (WebDAV) und ein Deck-Board.
- Leitstand (pipe.server): Board mit Eingang/In Bearbeitung/Rückfragen/Erledigt,
Aufnahmen zum Anhören, Verlauf und Ampeln für alle beteiligten Dienste.
Zugangsdaten und Anrufdaten liegen außerhalb des Repositorys (.env, ablage/,
telefon/). Konfiguration siehe .env.example, Einrichtung siehe README.
