Text_Agent/BEDIENUNGSANLEITUNG.md

Bedienungsanleitung — Pi Text-Agent

Fact-Checking, Artikelschreiben und Argumentationsanalyse — lokal und kostengünstig.

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Was kann das System?

Aufgabe	Pi-Tool (★ bevorzugt)	Kosten
Behauptungen aus einem Text extrahieren	extract_claims_llama ★	kostenlos (lokal)
Einzelne Behauptung auf Wahrheit prüfen	verify_claim_llama ★	~$0.005–0.015 (Perplexity)
Ganzen Artikel automatisch fact-checken	verify_article_llama ★	~$0.05–0.15 pro Artikel
Fact-gechecken Artikel schreiben	write_article_llama ★	kostenlos (lokal)
Text auf Fehlschlüsse analysieren	analyze_logic_llama ★	kostenlos (lokal)
Im Web recherchieren	research_web	~$0.001–0.005

★ = llama.cpp-Backend (bevorzugt). Ollama-Varianten (ohne _llama) sind ebenfalls verfügbar.

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Voraussetzungen

# llama.cpp-Server läuft? (★ bevorzugtes Backend)
curl -s http://localhost:8000/v1/models | python3 -m json.tool

# Ollama läuft? (für Fallback + research_web)
curl -s http://localhost:11434/api/tags | python3 -m json.tool | grep name

# API-Keys gesetzt?
echo $PERPLEXITY_API_KEY    # muss gesetzt sein für Fact-Checking
echo $OPENROUTER_API_KEY    # optional, nur für --cloud (Ollama-Writer)

# llama.cpp-Server starten (falls nicht aktiv):
llama-server --model Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf \
             --host 0.0.0.0 --port 8000 -c 32768

# Ollama-Modelle verfügbar?
ollama list | grep -E "qwen3.5:27b|deepseek-r1:32b"

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Verwendung in Pi

Einfach Pi öffnen und in natürlicher Sprache beschreiben was du willst. Pi ruft die richtigen Tools automatisch auf.

Typische Pi-Eingaben

Prüfe diesen Artikel auf Fakten: [Text einfügen]

Extrahiere alle Behauptungen aus diesem Text und zeige mir nur die prüfbaren: [Text]

Verifiziere diese Behauptung: "Die EZB hat den Leitzins im Juni 2024 auf 4,25% gesenkt."

Schreibe einen Blog-Artikel auf Basis dieses verifizierten Reports: [Report einfügen]

Analysiere diesen Text auf logische Fehlschlüsse: [Text]

Recherchiere: Wie hoch ist der aktuelle Wohnungsbestand in Deutschland?

Hinweise für Pi-Nutzung

• Pi verarbeitet Claims nacheinander — nicht erschrecken wenn es etwas dauert
• Fortschritt wird in Pi direkt angezeigt
• Lange Texte werden automatisch in Abschnitte aufgeteilt (kein manuelles Kürzen nötig)
• Bei verify_article_llama: Pi zeigt nach der Verifikation welche Claims bestätigt/widerlegt wurden

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Verwendung via CLI

1. Behauptungen extrahieren

cd ~/Pi_Agent_Projekts/text_agent

# ★ llama.cpp-Version (empfohlen)
npx tsx agenten/llama-claim-extractor.ts "Die Erde hat 8 Milliarden Einwohner. \
  Die Inflationsrate lag 2024 bei 3,2 Prozent."

# Aus Datei
npx tsx agenten/llama-claim-extractor.ts --file ~/Dokumente/artikel.txt

# Nur prüfbare Claims
npx tsx agenten/llama-claim-extractor.ts --only-checkable "$(cat artikel.txt)"

# JSON-Ausgabe (für Weiterverarbeitung)
npx tsx agenten/llama-claim-extractor.ts --json "$(cat artikel.txt)" > claims.json

# Mit Übersetzung (englischer Text → deutsche Claim-Anzeige)
npx tsx agenten/llama-claim-extractor.ts --translate-to de --file english_article.txt

# Ollama-Fallback (falls llama.cpp nicht verfügbar)
npx tsx agenten/ollama-claim-extractor.ts --verbose "$(cat ~/Dokumente/langer-essay.txt)"

Beispielausgabe:

## Claim-Extraktion: 4 Behauptungen gefunden

**✓ Prüfbar (2):**
`c001` ✓ [STATISTIK] Die Erde hat 8 Milliarden Einwohner.
       Entitäten: Erde | Zeit: 2024 | Zitat nötig: ja

`c002` ✓ [STATISTIK] Die Inflationsrate lag 2024 in Deutschland bei 3,2 Prozent.
       Entitäten: Deutschland | Zeit: 2024 | Zitat nötig: ja

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2. Einzelne Behauptung prüfen

# ★ llama.cpp-Version (empfohlen)
npx tsx agenten/llama-verifier.ts "Die EZB hat den Leitzins im Juni 2024 gesenkt."

# Genauere Suche (sonar-pro)
npx tsx agenten/llama-verifier.ts --mode deep "Die Inflationsrate betrug 2024 in Deutschland 3,2%."

# Urteilstext auf Englisch
npx tsx agenten/llama-verifier.ts --user-language en "Claim in any language..."

# JSON-Ausgabe
npx tsx agenten/llama-verifier.ts --json "Behauptung..." > result.json

# Ollama-Fallback
npx tsx agenten/ollama-verifier.ts --verbose "Behauptung..."

Beispielausgabe:

## Verifikation
**Behauptung:** "Die Inflationsrate betrug 2024 in Deutschland 3,2%."

**✗ WIDERLEGT** (Konfidenz: hoch)

**Begründung:** Die Inflationsrate in Deutschland betrug 2024 durchschnittlich 2,2%,
nicht 3,2%. Destatis bestätigt diesen Wert.

**Gegenbelege:** Statistisches Bundesamt weist 2,2% für 2024 aus.

**Quellen:**
[1] ✓ [Destatis — Inflationsrate 2024](https://www.destatis.de/...)

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3. Ganzen Artikel fact-checken

Mit Job-Speicher (empfohlen für lange Texte)

Der Job-Speicher sichert jeden Schritt. Bei Unterbrechung (Server-Neustart, Stromausfall) einfach denselben Befehl nochmals aufrufen — bereits erledigte Schritte werden übersprungen, und vor allem: bereits bezahlte Perplexity-Anfragen werden nicht nochmals abgerechnet.

# ★ llama.cpp-Version (empfohlen)
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts --job-id mein-artikel "$(cat artikel.txt)"

# Bei Unterbrechung: identisch nochmals aufrufen
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts --job-id mein-artikel "$(cat artikel.txt)"
# → Claims aus Cache geladen — Extraktion übersprungen.
# → 3/12 Perplexity-Ergebnisse aus Job-Cache geladen.
# → 9 neue Perplexity-Anfragen...

# Mit ausführlichem Log
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts --job-id mein-artikel --verbose "$(cat artikel.txt)"

# Cache umgehen (erzwingt neue Perplexity-Anfragen)
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts --no-cache --job-id test "$(cat artikel.txt)"

# Ollama-Fallback
npx tsx agenten/ollama-verify-article.ts --job-id mein-artikel "$(cat artikel.txt)"

Jobs ansehen:

ls ~/.pi/agent/jobs/
cat ~/.pi/agent/jobs/2026-05-12_mein-artikel/meta.json

Beispielausgabe:

Modus: fast | Max. Claims: 15 | Job: mein-artikel

  Claims extrahieren (llama.cpp)...
  8 Claims — 5 prüfbar, 3 nicht prüfbar.
  Recherche läuft (5 Claims, max. 5 parallel)...
  [1/5] c001 ✓ "Die Inflationsrate betrug 2024 in Deutschland..."
  [2/5] c002 ✓ "Die EZB hat den Leitzins im Juni 2024 gesenkt."
  ...
  Urteilssynthese (llama.cpp, 5 Claims)...

## Verifikationsbericht
8 Claims extrahiert, 5 recherchiert. 3 bestätigt. 1 widerlegt. 1 ohne Belege.

**✗ WIDERLEGT (1):**
`c001` "Die Inflationsrate betrug 2024 in Deutschland 3,2%."
  → Die tatsächliche Rate war 2,2% (Destatis). Abweichung: +1 Prozentpunkt.
  ✗ Gegenbeleg: Statistisches Bundesamt weist 2,2% für 2024 aus.

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4. Artikel schreiben

# ★ llama.cpp-Version (empfohlen)
npx tsx agenten/llama-writer.ts --from-job mein-artikel --style blog

# Aus Pipe (kein Job-Speicher)
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts --json "$(cat artikel.txt)" \
  | npx tsx agenten/llama-writer.ts --from-report --style journalistic

# Stile: journalistic | blog | academic | editorial | explanatory
# Länge anpassen
npx tsx agenten/llama-writer.ts --from-job mein-artikel --style blog --words 800

# Ollama-Version mit Cloud-Modell (besserer Stil, kostenpflichtig)
npx tsx agenten/ollama-writer.ts --from-job mein-artikel --style academic --cloud

Beispielausgabe:

# Inflation in Deutschland: Was die Zahlen wirklich sagen

_Die Diskussion um die Inflationsrate hat in den letzten Monaten an Schärfe gewonnen.
Doch was sagen die offiziellen Daten tatsächlich?_

Laut Statistischem Bundesamt lag die Inflationsrate in Deutschland 2024 bei 2,2 Prozent [1].
Die EZB reagierte im Juni 2024 mit einer Zinssenkung auf 4,25 Prozent [2]...

**Quellen:**
[1] [Destatis — Inflationsrate 2024](https://...)
[2] [EZB — Zinsentscheid Juni 2024](https://...)

_[llama.cpp: Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf · 412 Wörter · kostenlos (lokal) · 22.4s]_

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5. Fehlschlüsse analysieren

# ★ llama.cpp-Version (empfohlen)
npx tsx agenten/llama-logic-editor.ts "$(cat essay.txt)"

# Nur Fehlschlüsse (schneller, kompakter)
npx tsx agenten/llama-logic-editor.ts --only-fallacies "$(cat essay.txt)"

# JSON für Weiterverarbeitung
npx tsx agenten/llama-logic-editor.ts --json "$(cat essay.txt)" > analysis.json

# Ollama-Version mit Cloud-Modell (deepseek-r1 via OpenRouter)
npx tsx agenten/ollama-logic-editor.ts --cloud "$(cat komplexer-text.txt)"

Beispielausgabe:

⚠ Ad Hominem (kritisch)
  Der Autor greift die Person an statt das Argument zu widerlegen.
  _"Wer so denkt, hat offensichtlich keine Ahnung von Wirtschaft."_

⚠ Falsche Dichotomie (kritisch)
  Es werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl weitere existieren.
  _"Entweder wir sparen jetzt, oder wir gehen bankrott."_

~ Autoritätsargument (moderat)
  Berufung auf Autorität ohne Prüfung der Aussage.
  _"Experten sind sich einig, dass..."_

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6. Vollständiger Workflow — von Artikel zu Artikel

# Schritt 1: Artikel fact-checken (★ llama.cpp, mit Job-Speicher)
npx tsx agenten/llama-verify-article.ts \
  --job-id klimaartikel \
  --mode deep \
  --verbose \
  "$(cat ~/Dokumente/klimaartikel.txt)"

# Schritt 2: Verifikationsbericht ansehen
cat ~/.pi/agent/jobs/2026-05-12_klimaartikel/report.json | python3 -m json.tool

# Schritt 3: Neuen Artikel schreiben (nur aus verifizierten Fakten)
npx tsx agenten/llama-writer.ts \
  --from-job klimaartikel \
  --style journalistic \
  --words 600

# Schritt 4: Argumente des Original-Artikels analysieren
npx tsx agenten/llama-logic-editor.ts --only-fallacies "$(cat ~/Dokumente/klimaartikel.txt)"

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Optionen im Überblick

Gemeinsame Flags (alle CLI-Tools)

Flag	Beschreibung
--json	Ausgabe als JSON (maschinenlesbar, stdout)
--verbose, -v	Ausführliche Ausgabe + Log-Datei in ~/.pi/agent/logs/
--model <name>	Modell überschreiben

llama-claim-extractor.ts / ollama-claim-extractor.ts

Flag	Beschreibung
--only-checkable	Nur empirisch prüfbare Claims anzeigen
--max-claims <n>	Max. Anzahl Claims (Standard: 40)
--file <path>	Textdatei statt Argument (nur llama-Version)
--translate-to <lang>	Übersetzung der Claims (nur llama-Version)

llama-verifier.ts / ollama-verifier.ts

Flag	Beschreibung
--mode fast|deep	Perplexity-Modell: sonar (Standard) oder sonar-pro
--user-language <lang>	Sprache des Urteilstexts, z.B. de, en (nur llama-Version)

llama-verify-article.ts / ollama-verify-article.ts

Flag	Beschreibung
--job-id <slug>	Job-Speicher aktivieren (Resume bei Unterbrechung)
--mode fast|deep	Perplexity-Modus
--max-claims <n>	Max. zu prüfende Claims (Standard: 15, Max: 20)
--no-cache	Globalen Claim-Cache deaktivieren (erzwingt neue Perplexity-Anfragen)

llama-writer.ts / ollama-writer.ts

Flag	Beschreibung
--from-report	Report von stdin lesen (Pipe-Modus)
--from-job <slug>	Report aus Job-Speicher laden
--style <s>	journalistic | blog | academic | editorial | explanatory
--words <n>	Ziel-Wortanzahl (Standard: 400)
--cloud	OpenRouter statt lokalem Backend (nur ollama-writer, besserer Stil)

llama-logic-editor.ts / ollama-logic-editor.ts

Flag	Beschreibung
--only-fallacies	Nur Fehlschlüsse ausgeben (ohne vollständige ArgumentMap)
--cloud	OpenRouter (nur ollama-logic-editor — deepseek-r1 via Cloud)

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Kosten-Übersicht

Schritt	Backend	Kosten	Anmerkung
Claim-Extraktion	llama.cpp (Qwopus3.6)	$0.00	auch bei Chunking
Perplexity fast	sonar	~$0.005/Claim	Standard
Perplexity deep	sonar-pro	~$0.015/Claim	für heikle Themen
Verdict-Synthese	llama.cpp (Qwopus3.6)	$0.00	Batch für alle Claims
Artikel schreiben	llama.cpp (Qwopus3.6)	$0.00	Standard ★
Artikel schreiben	OpenRouter (--cloud)	~$0.01–0.05	besserer Stil
Argumentationsanalyse	llama.cpp (Qwopus3.6)	$0.00	★

Typische Gesamtkosten pro Artikel: $0.03–0.15 (nur Perplexity)

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Troubleshooting

„fetch failed" (llama.cpp)

# llama.cpp-Server läuft?
curl -s http://localhost:8000/v1/models
# Falls nicht: Server neu starten
llama-server --model Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000 -c 32768
# Retry-Logik wartet automatisch 15s und versucht 3×

„fetch failed" (Ollama)

# Ollama läuft?
systemctl status ollama
curl -s http://localhost:11434/api/tags | head -1
# Ollama neu starten
sudo systemctl restart ollama
# Dann denselben Befehl nochmals aufrufen — Retry-Logik wartet automatisch 15s

„0 Claims extrahiert"

Sollte mit der aktuellen Chunking-Implementierung nicht mehr auftreten. Falls doch: Text kürzer als 500 Zeichen? Dann gibt es möglicherweise schlicht keine prüfbaren Behauptungen.

Erste Ollama-Anfrage dauert 200+ Sekunden

Das Modell wird geladen. Folgeaufrufe sind schnell. Dauerhaft lösen:

sudo systemctl edit ollama
# Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

GPU wird nicht genutzt

nvidia-smi   # GPU-Auslastung prüfen
# GPU 2 (zweite RTX 3090) ist aktuell idle — für parallele Nutzung:
sudo systemctl edit ollama
# Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2"

Log-Dateien lesen

ls -lt ~/.pi/agent/logs/           # Neueste Logs zuerst
cat ~/.pi/agent/logs/2026-05-12_*.log | tail -50