feat(llm): lokales llama.cpp-Modell (va_llm) als zentrale, sprachoptimierte KI

- scripts/llm-server/: start/stop/status fuer llama.cpp-Server (Port 8001, GPU 1,
  Modell Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored, Alias va_llm) - alles per ENV ueberschreibbar
- Defaults auf den lokalen Server umgestellt (config.py, .example-Configs, .env.example)
- Provider local-openai-compatible sprachoptimiert: Reasoning aus
  (chat_template_kwargs.enable_thinking=false) + knapper Sprach-System-Prompt,
  optional max_tokens/temperature - Antwort ~9x schneller, kurze vorlesbare Texte
- Makefile-Targets llm-up/llm-down/llm-status
- Doku (README, BEDIENUNGSANLEITUNG) auf llama.cpp statt Ollama aktualisiert

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app/dependencies.py

@@ -55,7 +55,13 @@ STT_REGISTRY = {
 LLM_REGISTRY = {
     "openrouter": lambda s: OpenRouterLLMProvider(s.openrouter_api_key, s.openrouter_llm_model),
     "local-openai-compatible": lambda s: LocalOpenAICompatibleLLM(
-        s.local_llm_base_url, s.local_llm_api_key, s.local_llm_model
+        s.local_llm_base_url,
+        s.local_llm_api_key,
+        s.local_llm_model,
+        system_prompt=s.local_llm_system_prompt,
+        disable_reasoning=s.local_llm_disable_reasoning,
+        max_tokens=s.local_llm_max_tokens,
+        temperature=s.local_llm_temperature,
     ),
 }