"Praxis-Telefon-Agent... Hausarztpraxis" stimmte nicht mehr - das Projekt ist seit dem Branchen-Profil-Umbau universell konfigurierbar (praxis, aufzug-notdienst als Beispiele). Einleitung + "Vollstaendig on-prem"-Zeile generalisiert, Link auf den Branchen-Profil-Abschnitt ergaenzt. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01EbdWYnDtyMgxsq4eN1WnrQ |
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|---|---|---|
| docs | ||
| pipe | ||
| profile | ||
| telefon | ||
| test | ||
| .env.example | ||
| .gitignore | ||
| CHANGELOG.md | ||
| README.md | ||
| requirements.txt | ||
Logpy:AgentOne
v1.0.0 — siehe CHANGELOG.md
Anruf-Intake-Agent — nimmt Anrufe (Sprachnachrichten) entgegen, transkribiert
sie lokal, kategorisiert das Anliegen und legt das Ergebnis strukturiert
ab (lokal und optional in Nextcloud). Für welchen Einsatzbereich (Hausarztpraxis,
24h-Notdienst, …) ist reine Konfiguration — siehe
Branchen-Profil. Zwei Beispiele liegen bei:
praxis (Hausarztpraxis) und aufzug-notdienst.
Vollständig on-prem — keine Anrufdaten verlassen den Rechner.
Hinweis: Alle Namen, Rufnummern und Anliegen in diesem Repository sind erfunden — auch im Screenshot und in der Beispielkonfiguration. „Praxis Musterhausen" ist ein Platzhalter. Echte Zugangsdaten und Anrufdaten liegen außerhalb des Repositorys (
.env,ablage/,telefon/).
Wer das Projekt auf einem Linux einrichten möchte, eine Kleine Hilfe: docs/MITGABE.md sammelt die Erfahrungswerte, die in dieser Anleitung nicht stehen.
Stufen
- Die Pipe (fertig): Audio → Transkript → Kategorie → Ablage.
- Telefonie (steht): FreeSWITCH nimmt über den Plusnet-Trunk an, spielt die Ansage, nimmt auf und legt die Datei im Eingang der Pipe ab.
- Feinschliff (teilweise): Löschfristen ✅, Notfall-Alarm ✅,
Verschlüsselung at rest ✅ (Betreiber-Pflicht: FileVault, siehe
Datenschutz), Monitoring/Alerting bei Diensteausfall ✅
(
pipe/monitor.py, siehe unten).
Bausteine
| Datei | Aufgabe |
|---|---|
pipe/transcribe.py |
Spracherkennung (whisper.cpp / faster-whisper), lokal |
pipe/categorize.py |
Kategorisierung via Ollama/Qwen, erzwungenes JSON-Schema |
pipe/store.py |
Ablage lokal + Nextcloud (WebDAV, steckbar) |
pipe/process_call.py |
Orchestrator / CLI |
pipe/config.py |
Konfiguration aus .env |
pipe/watch.py |
Beobachtet den Eingang und schiebt Aufnahmen durch die Pipe |
pipe/server.py |
Leitstand: Live-Ansicht mit Status, Anrufen und Verlauf |
pipe/dienste.py |
Zustand der beteiligten Dienste (Telefon, Verarbeitung, Spracherkennung, Nextcloud) — geteilt von Leitstand und Störungswache |
pipe/monitor.py |
Störungswache: alarmiert lokal (macOS-Benachrichtigung + Ton), wenn ein Dienst ausfällt |
pipe/alarm.py |
Verschickt den lokalen macOS-Alarm (osascript) |
pipe/protokoll.py |
Ereignisprotokoll (JSONL) für den Leitstand |
pipe/audit.py |
Unveränderliches Audit-Log (append-only, siehe unten) |
pipe/loeschen.py |
Löscht erledigte Anrufe nach Ablauf der Aufbewahrungsfrist |
pipe/bewertung.py |
👍/👎-Bewertung pro Anruf (Leitstand) |
pipe/export.py |
Exportiert bewertete Anrufe als JSONL-Trainingsdaten |
pipe/kategorien.py |
Lädt Kategorien-Schema des aktiven Branchen-Profils (siehe unten) |
profile/<name>/ |
Branchen-Profil: Prompt, Kategorien, Sicherheitsnetz, Ansage |
telefon/ |
FreeSWITCH-Vorlagen, Start- und Einrichtungsskripte |
Kategorien & Branchen-Profil
Alles, was fachlich vom Einsatzzweck abhängt, steckt in einem Branchen-Profil
unter profile/<name>/ — vier Dateien, die zueinander passen müssen:
| Datei | Inhalt |
|---|---|
prompt.txt |
System-Prompt für categorize.py, inkl. Kategorie-Beschreibungen |
kategorien.json |
kategorien (Enum fürs JSON-Schema), kategorie_labels (Anzeige in Leitstand/Deck/Dashboard), sicherheitsnetz_kategorie (Eskalationsziel) |
sicherheitsnetz.txt |
Ein Regex-Muster pro Zeile — deterministische Eskalation, unabhängig vom LLM |
ansage.txt |
Text für telefon/ansage_bauen.sh |
Welches Profil aktiv ist, bestimmt PROFIL in der .env (Default praxis) —
ein Wechsel braucht einen Neustart von pipe.watch/pipe.server, ist aber sonst
nichts weiter als diese eine Variable. Mitgeliefert:
profile/praxis/(Default) — Hausarztpraxis:termin · rezept · ueberweisung · befund · verwaltung · beschwerden · notfall · rueckruf · sonstigesprofile/aufzug-notdienst/(Beispiel/Vorlage) — 24-Stunden-Aufzug-Notdienst:eingeschlossen · stoerung · wartung · rueckruf · sonstiges
Wichtig bei
aufzug-notdienst: nur eine Vorlage, um den Mechanismus zu zeigen — nicht fachlich/rechtlich geprüft für echten Betrieb. Und generell gilt für jedes Profil mit akuter Lebensgefahr am Telefon (Person im Aufzug eingeschlossen, medizinischer Notfall, …): Diese Pipe nimmt nur auf und kategorisiert nachträglich — es gibt keine Live-Weiterleitung während des Anrufs. Das Sicherheitsnetz stuft eine Aufnahme nach der Verarbeitung als Notfall ein, greift aber nicht ein, während der Anrufer noch in der Leitung ist. Für Szenarien, in denen eine sofortige Reaktion während des Anrufs überlebenswichtig ist, reicht eine reine Anrufbeantworter-Architektur allein nicht — das ist nicht Teil dieses Projekts.
Ein drittes Profil anlegen: profile/praxis/ kopieren, alle vier Dateien
inhaltlich anpassen, PROFIL=<name> setzen. Die Dringlichkeitsstufen
(niedrig · normal · hoch · notfall) sind nicht Teil des Profils — die
Eskalationsskala ist einsatzzweck-unabhängig und in Leitstand/Dashboard/Deck
fest verdrahtet (Farben, Sortierung, Notfall-Alarm).
Hinweis:
prompt.txtbeschreibt die Kategorien in Prosa fürs Modell,kategorien.jsonerzwingt sie als Enum im JSON-Schema — bewusst zwei Dateien, aber sie müssen inhaltlich zusammenpassen. Ändert man die Kategorien-Liste, muss der Prompt-Text mitgezogen werden, sonst kann das Modell eine im Prompt beschriebene Kategorie wählen, die das Schema ablehnt.
Einrichtung
Getestet auf macOS (Apple Silicon). Rechnen Sie mit ~10 GB für Modelle.
1. Programme
brew install ffmpeg whisper-cpp freeswitch
brew install ollama && ollama serve & # oder Ollama.app starten
2. Sprachmodell — ordnet die Anliegen ein:
ollama pull qwen3:8b # ~5,2 GB, reines Textmodell (kein Vision-Ballast)
Auf Rechnern mit 16 GB Arbeitsspeicher passt kein größeres Modell daneben, solange die Telefonie läuft.
3. Spracherkennung — whisper.cpp braucht ein ggml-Modell:
mkdir -p ~/whisper-models && cd ~/whisper-models
curl -LO https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo.bin
4. Python-Pakete und Ansage-Stimme
pip3 install -r requirements.txt
# Piper lädt seine Stimmen über HTTPS - ohne CA-Bundle schlägt das fehl:
export SSL_CERT_FILE=$(python3 -m certifi)
python3 -m piper.download_voices --download-dir ~/piper-voices \
de_DE-thorsten_emotional-medium
5. Konfiguration
cp .env.example .env # SIP-Zugang, Nextcloud, Leitstand-Passwort eintragen
./telefon/ansage_bauen.sh
./telefon/freeswitch/einrichten.sh
6. Starten
./telefon/starten.sh # prüft die Voraussetzungen und startet alles
Stolpersteine
- FreeSWITCH liest aus dem Cellar.
starten.shübergibt deshalb-confauf/opt/homebrew/etc/freeswitch; sonst landen Trunk und Dialplan in einem Verzeichnis, das jedes Homebrew-Upgrade überschreibt. - Event-Socket-Port.
fs_clierwartet 8021. Ist der belegt, inautoload_configs/event_socket.conf.xmleinen freien Port eintragen undFS_PORTinstarten.shanpassen. - Rotierende Provider-Adressen. Löst der SIP-Hostname auf mehrere IPs auf,
bricht die Registrierung ständig ab: die Anmeldung landet auf einem anderen
Server als die Anfrage.
SIP_PROXYauf einen Host setzen, der auf genau eine IP zeigt. - Der Leitstand im Netz verlangt
LEITSTAND_PASS, sonst startet er nicht.
Nutzung
cp .env.example .env # bei Bedarf anpassen
python3 -m pipe.process_call test/rezept.wav --nummer 021031234567
Ergebnis unter ablage/JJJJ-MM-TT/HH-MM-SS_<nummer>/:
meta.json— strukturierte Felder (maschinenlesbar)zusammenfassung.md— für Menschenaufnahme.<ext>— Audiokopie
Telefonie (Stufe 2)
FreeSWITCH registriert sich mit dem SIP-Konto der Praxis beim Provider, nimmt
eingehende Anrufe an, spielt die Ansage und nimmt auf. Die Aufnahme landet unter
telefon/eingang/JJJJMMTT-HHMMSS_<nummer>.wav; pipe.watch erkennt sie, schiebt
sie durch die Pipe und räumt sie nach telefon/verarbeitet/ weg.
./telefon/ansage_bauen.sh # Ansage aus profile/$PROFIL/ansage.txt erzeugen
./telefon/freeswitch/einrichten.sh # Trunk + Dialplan in FreeSWITCH eintragen
./telefon/starten.sh # startet FreeSWITCH, Verarbeitung, Leitstand
Danach läuft der Leitstand unter http://127.0.0.1:8088 — das Arbeitsbrett der Praxis, unabhängig von Nextcloud:
- Ampeln für Telefon, Verarbeitung, Spracherkennung und Nextcloud
- die Anrufe als Board mit den Spalten
Eingang · In Bearbeitung · Rückfragen · Erledigt, verschiebbar per Ziehen oder über die Knöpfe auf der Karte - je Karte Kategorie, Anrufer, Dringlichkeit als Farbe, Anliegen, Stichworte, Abspielknopf für die Aufnahme und das Transkript zum Aufklappen
- die Rufnummer ist anklickbar (
tel:) und startet den Rückruf in der Telefon-App des Rechners; liegt die Karte noch im Eingang, wandert sie dabei nachIn Bearbeitung - darunter der laufende Verlauf — vom Klingeln über die Erkennung bis zur Ablage
- Sicher-Modus (🙈-Knopf oben links): blurrt die Rufnummern auf allen
Karten, für Screenshots/Bildschirmaufnahmen. Merkt sich den Zustand pro
Browser (
localStorage), übersteht also einen Reload. - Notfall-Alarm: liegt eine Karte mit Dringlichkeit
notfallnicht im letzten Stapel (Erledigt), pulsiert ihr Rahmen, ein rotes Banner erscheint und alle 60s ertönt ein Doppel-Piepton (Web Audio API, keine Datei nötig) — bis die Karte nachErledigtverschoben wird. Browser blocken Autoplay-Audio ohne vorherige Interaktion: ein Klick irgendwo auf die Seite schaltet den Ton frei. - Notfall-Sicherheitsnetz (
categorize.py): bei der Notfall-Erkennung verlässt sich das System nicht allein auf das LLM — ein deterministischer Check gegen die im Prompt selbst genannten Symptome (Atemnot, Brustschmerz, Bewusstlosigkeit, starke Blutung) eskaliert nötigenfalls hart im Code aufnotfall, unabhängig vom Modell. Grund:qwen3:8bstufte „starke Brustschmerzen … kriege kaum Luft" reproduzierbar (3/3 Testläufe) nur als „hoch" ein, obwohl es die Symptome selbst als Stichworte erkannte. Eskaliert nur nach oben, nie nach unten.
Standardmäßig hört der Leitstand nur auf 127.0.0.1. Soll er von anderen
Rechnern der Praxis erreichbar sein, LEITSTAND_HOST=0.0.0.0 setzen — dann ist
LEITSTAND_PASS Pflicht, sonst startet er nicht: die Seiten zeigen Transkripte
und Aufnahmen von Patienten, das darf nicht offen im Netz stehen. Der Schutz
gilt auch für die Schnittstellen und die Audiodateien.
Wichtig zu
0.0.0.0: das bindet auf alle Netzwerk-Interfaces des Rechners — nicht nur auf ein VPN/Tailscale. Läuft der Rechner zusätzlich in einem normalen WLAN/LAN, ist der Leitstand (passwortgeschützt) auch dort erreichbar, nicht nur im VPN. Wer das nicht will, bindet gezielt auf die VPN-IP statt auf0.0.0.0(z. B.LEITSTAND_HOST=100.x.x.xbei Tailscale) oder blockt den Port per Firewall-Regel für alle anderen Interfaces.
Die Seite aktualisiert sich alle drei Sekunden; während man eine Karte zieht,
pausiert das. Der Bearbeitungsstand liegt als stapel.json im jeweiligen
Anrufordner, also lokal — die Übertragung nach Nextcloud-Deck kommt später.
Der SIP-Zugang steht in der .env (SIP_USER, SIP_DOMAIN, SIP_PASS). Das
Einrichtungsskript trägt das Passwort in die FreeSWITCH-Konfiguration ein und
setzt deren Rechte auf 600 — im Git liegen nur Vorlagen mit Platzhaltern.
Text ändern: profile/$PROFIL/ansage.txt bearbeiten (siehe
Branchen-Profil), ansage_bauen.sh erneut
ausführen. Für den Praxisbetrieb muss die Ansage den Notruf 112 nennen und auf
die Aufzeichnung hinweisen, bevor der Signalton kommt — beides ist bei einer
Arztpraxis Pflicht, siehe „Offener Punkt" unter Datenschutz weiter unten.
Gesprochen wird lokal, wahlweise mit Piper (natürlicher, Modelle unter
~/piper-voices) oder dem macOS-say als Rückfall. Die Stimme
de_DE-thorsten_emotional-medium kennt acht Sprechweisen, wählbar über
ANSAGE_EMOTION: 0 amused · 1 angry · 2 disgusted · 3 drunk · 4 neutral ·
5 sleepy · 6 surprised · 7 whisper.
Nextcloud aktivieren
NEXTCLOUD_URL, NEXTCLOUD_USER, NEXTCLOUD_PASS in .env setzen
(App-Passwort, nicht das Login-Passwort). Dann lädt jeder Anruf zusätzlich
nach NEXTCLOUD_ORDNER/JJJJ-MM-TT/…. Fehlt die Konfiguration, bleibt alles lokal.
Deck-Board
Einschalten mit NEXTCLOUD_DECK=1 in der .env — ohne diesen Schalter legt die
Pipe kein Board an, auch wenn DECK_STAPEL und DECK_TEILEN gesetzt sind.
Jeder Anruf bekommt eine Karte auf dem Board Anrufe. Die Stapel bilden den
Arbeitsablauf ab — Eingang · In Bearbeitung · Rückfragen · Erledigt, anpassbar
über DECK_STAPEL. Neue Anrufe landen immer im ersten Stapel; die Praxis zieht
sie weiter. Kategorie und Anrufer stehen im Kartentitel
(17:52 · Rezept · Klaus Allofs), die Dringlichkeit als farbiges Label. Das Board gehört dem Konto, mit dem die
Pipe arbeitet — ohne Freigabe legt sie zwar Karten an, die Praxis sieht aber ein
leeres Deck. Deshalb DECK_TEILEN in der .env auf die Nextcloud-Nutzer setzen
(kommagetrennt), die es sehen sollen; die Freigabe wird bei jedem Anruf
sichergestellt.
Aufbewahrungsfrist & Audit-Log
LOESCHFRIST_TAGE in der .env (0 = aus) legt fest, nach wie vielen Tagen ein
erledigter Anruf (Aufnahme + Transkript, kompletter Ordner) gelöscht wird —
lokal und, falls hochgeladen, auch bei Nextcloud. Nur Anrufe im letzten Stapel
(Erledigt) werden angefasst; alles andere bleibt unangetastet, egal wie alt —
niemand soll einen liegen gebliebenen Anruf verlieren, bevor ihn jemand
gesehen hat.
Kein Cron/launchd nötig: pipe.watch (läuft ohnehin dauerhaft, siehe
telefon/starten.sh) prüft das alle 24h selbst mit. Manueller Aufruf für Tests:
python3 -m pipe.loeschen --pruefen # nur anzeigen, was fällig wäre
python3 -m pipe.loeschen # tatsächlich löschen
Jede Löschung (und jedes andere Pipe-Ereignis) landet zusätzlich unveränderlich
in telefon/audit.log — anders als verlauf.log (fürs Leitstand-UI, wird auf
2000 Zeilen gekürzt) wird diese Datei nie überschrieben, nur angehängt, und
zusätzlich per macOS chflags uappnd gegen nachträgliches Ändern/Kürzen
abgesichert (auch der eigene Prozess kommt danach nur noch per Anhängen rein).
Störungswache (Monitoring/Alerting)
Die Dienste-Ampel im Leitstand (Telefon, Verarbeitung, Spracherkennung,
Nextcloud) zeigt den Zustand nur an, wenn gerade jemand die Seite offen hat.
pipe/monitor.py läuft deshalb als eigener Prozess (von
telefon/starten.sh mitgestartet, Log telefon/monitor.log), fragt dieselbe
Ampel (pipe/dienste.py) alle MONITOR_TAKT_S Sekunden (Default 60) ab und
alarmiert bei einer echten Störung (schlecht/aus — nicht bei unklar,
z. B. Nextcloud unkonfiguriert) lokal per macOS-Systembenachrichtigung + Ton
(pipe/alarm.py, osascript). Solange die Störung anhält, wird alle
MONITOR_WIEDERHOLUNG_MIN Minuten (Default 15) erneut erinnert; bei
Wiederherstellung einmalig „wieder ok".
Bewusst ein eigener, dritter Prozess statt in pipe.watch oder pipe.server
eingebaut: fällt einer der beiden aus, kann die Wache das trotzdem noch
melden. Wirkt nur lokal auf diesem Mac — für Alarme aufs Handy (z. B. per
Push/E-Mail) pipe/alarm.py erweitern.
python3 -m pipe.monitor # dauerhaft beobachten (normalerweise per starten.sh)
python3 -m pipe.monitor --einmal # einmal prüfen, für Tests
Bewertung & Trainingsdaten-Export
Jede Karte im Leitstand hat 👍/👎 — war die Kategorisierung richtig? Bei 👎
optional die richtige Kategorie/Dringlichkeit dazu angeben. Landet als
bewertung.json im jeweiligen Anruf-Ordner.
„📤 Bewertungen exportieren" (oder automatisch beim „Tag archivieren")
schreibt alle aktuell bewerteten Anrufe als JSONL nach training/ — ein
Datensatz pro Anruf mit Transkript, Modell-Ausgabe, verwendetem
Backend/Modell, Bewertung und ggf. Korrektur. Gedacht für externe Auswertung
(z. B. um Kategorisierungs-Fehler systematisch zu finden statt zufällig,
siehe das Notfall-Sicherheitsnetz oben). Der Export-Knopf verlangt eine
Bestätigung, weil dabei Transkripte und Namen den Rechner verlassen — bewusst
kein stiller Automatismus. training/ ist gitignored.
Datenschutz (DSGVO)
Gesundheitsdaten — Pflichten für den Produktivbetrieb (Stufe 2):
- Aufnahme-Ansage am Gesprächsanfang.
- Notfall-Ansage zuerst (112 / 116117); der Agent gibt keine medizinischen Ratschläge.
- Verschlüsselung at rest, Zugriffskontrolle.
- Löschfristen — siehe oben (
LOESCHFRIST_TAGE). - Verarbeitung lokal (Whisper + Qwen) — kein Cloud-Dienst im Datenpfad.
Offener Punkt: Die aktuelle
profile/praxis/ansage.txterfüllt die ersten beiden Punkte noch nicht (kein Notfall-Hinweis, keine Aufnahme-Einwilligung) — Text anpassen undansage_bauen.shneu laufen lassen, bevor die Anlage im echten Praxisbetrieb ans Netz geht.
Verschlüsselung at rest — Pflicht des Betreibers: Die Pipe legt Aufnahmen, Transkripte und Metadaten (
ablage/,telefon/,training/) unverschlüsselt auf der Platte ab und verlässt sich auf Festplattenverschlüsselung durch das Betriebssystem. FileVault muss auf jedem Rechner aktiviert sein, der diese Pipe betreibt (Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit → FileVault, odersudo fdesetup enable) — den Recovery-Key sicher verwahren (Passwort- Tresor), da er das einzige Mittel bei vergessenem Login-Passwort ist. Ist FileVault auf einem Zielsystem nicht aktivierbar oder nicht zulässig (z. B. Mehrbenutzer-Rechner, andere Auflagen), reicht das nicht aus — dann braucht die App eine eigene Verschlüsselung der Ablage, die es aktuell nicht gibt. Das Aktivieren/Prüfen von FileVault ist Aufgabe des Betreibers vor Ort, nicht Teil dieses Repos.