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
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.
