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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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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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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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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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.
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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.
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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.
