Bisher gab es genau ein Nutzer/Passwort-Paar (LEITSTAND_USER/LEITSTAND_PASS).
Fuer einen zweiten Einsatzzweck/ein zweites Team am selben Leitstand (z.B.
Notdienst neben Praxis) reicht das nicht. LEITSTAND_ZUGAENGE in der .env
nimmt jetzt zusaetzliche "nutzer:passwort"-Paare (kommagetrennt) an - das
bestehende LEITSTAND_USER/LEITSTAND_PASS bleibt als erstes Konto gueltig,
config.leitstand_konten() buendelt alle.
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Kategorien, Prompt und Notfall-Sicherheitsnetz waren fest auf eine
Hausarztpraxis zugeschnitten (categorize.py: KATEGORIEN-Liste, _NOTFALL_MUSTER-
Regex). Fuer einen anderen Einsatzzweck (z.B. 24h-Aufzug-Notdienst) musste
bisher Python-Code geaendert werden.
Neu: profile/<name>/ buendelt prompt.txt, kategorien.json, sicherheitsnetz.txt
und ansage.txt - alles, was fachlich vom Einsatzzweck abhaengt, an einer
Stelle. PROFIL in der .env waehlt den aktiven Ordner (Default "praxis", altes
Verhalten bleibt exakt gleich - per Test verifiziert: identische Kategorien-
Liste und Sicherheitsnetz-Muster). profile/aufzug-notdienst/ liegt als
ausformuliertes Beispielprofil bei (eigene Kategorien, eigenes
Sicherheitsnetz, eigene Ansage).
Dringlichkeitsstufen (niedrig/normal/hoch/notfall) bleiben bewusst fest -
nur die Kategorien sind einsatzzweck-spezifisch. Neues pipe/kategorien.py
laedt das Profil-Schema einmal fuer categorize.py, dashboard.py, deck.py und
server.py (Leitstand-JS: Kategorie-Label kommen jetzt vom Server statt fest
im Frontend zu stehen).
prompts/categorize_de.txt und telefon/ansage.txt sind nach profile/praxis/
umgezogen (git erkennt es als Rename).
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Dienste-Ampel (Telefon, Verarbeitung, Spracherkennung, Nextcloud) alarmierte
bisher nur im offenen Leitstand. pipe/monitor.py laeuft jetzt als eigener
Dauerprozess, prueft dieselbe Ampel (neu ausgelagert nach pipe/dienste.py)
periodisch und alarmiert bei Stoerung lokal per macOS-Benachrichtigung + Ton
(pipe/alarm.py) - unabhaengig davon, ob pipe.watch oder pipe.server laufen.
Wird ab jetzt von telefon/starten.sh mitgestartet.
Verschluesselung at rest: keine App-eigene Verschluesselung eingebaut,
stattdessen im README als Betreiber-Pflicht dokumentiert (FileVault aktivieren)
- App verlaesst sich auf Festplattenverschluesselung durch das Betriebssystem.
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Gegenstueck zum "agent-one test"-Kommando in Alice (dillenberg.net,
dilles-agent.php). Kein Live-Aufruf zwischen den Systemen noetig - beide
teilen sich TESTZUGANG_SECRET, das Token ist ein HMAC-signierter
Ablauf-Zeitstempel ("ablauf.signatur"), stateless geprueft.
pipe/testzugang.py: gueltig(token) prueft Signatur (hmac.compare_digest)
und Ablauf. _angemeldet() in server.py akzeptiert das Token zusaetzlich zum
Passwort - per ?zugang=... in der URL oder per zugang-Cookie fuer
Folgeanfragen (fetch()-Aufrufe der Seite tragen die URL nicht mit). Ein
frisches URL-Token setzt das Cookie (HttpOnly, Secure, SameSite=Lax) fuer
den Rest der Stunde.
End-to-End getestet: PHP-generiertes Token wird von Python akzeptiert
(Cross-Language-HMAC-Kompatibilitaet bestaetigt), ungueltige Signatur und
abgelaufenes Token werden korrekt abgelehnt (401), Cookie-Folgeanfrage ohne
erneutes Token/Passwort funktioniert.
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Whisper transkribiert gesprochenes "at" beim Diktieren einer E-Mail manchmal
als Punkt statt "@" (beobachtet: "gdg at dillenberg punkt net" ->
Transkript "gdg.dillenberg.net", komplett ohne @). Zwei Massnahmen:
1. WHISPER_PROMPT um ein Formatierungsbeispiel ergaenzt (max.mueller@
example.de) - bekannter Whisper-Trick, um Formatierungskonventionen ueber
den initial_prompt zu primen. Reduziert das Problem an der Quelle, bleibt
aber modellabhaengig.
2. Neues Schema-Feld "email" (categorize.py, wie rueckrufnummer). Deter-
ministische Reparatur per Regex: "wort.domain.tld" ohne @ wird zu
"wort@domain.tld" - aber nicht stillschweigend, sondern im Leitstand als
"⚠️ vermutete Korrektur" markiert (koennte auch eine genannte Subdomain
sein, daher pruefbar statt automatisch als Fakt behandelt).
Getestet mit dem realen Fall (Brunski Beat, "gdg.dillenberg.net" ->
"gdg@dillenberg.net" + Korrektur-Flag), bereits gespeicherter Anruf
nachkorrigiert.
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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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- 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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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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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.
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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.
