- app/core/memory_extractor.py: LLM destilliert nach je N Turns dauerhafte
Fakten/Vorlieben aus dem Verlauf, dedupliziert gegen vorhandene Erinnerungen
und legt sie ab - best-effort, nicht-blockierend (Hintergrund-Task), eigener
Extraktions-Prompt (JSON, Reasoning aus), Cap-Begrenzung
- Trigger in /api/chat und /ws/voice nach dem Persistieren des Turns
- Konfig: MEMORY_EXTRACTION_ENABLED/_EVERY_N_TURNS/_MAX/_PROVIDER
- Tests: Extraktion, Dedup, kaputtes JSON, Cap, leeres Gespraech, Scheduling
- Doku: README + Architektur-Roadmap (Punkt 3 erledigt)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- voice_loop.py: --voice reicht die Stimme im Start-Frame durch (nur wenn gesetzt),
sonst greift der Provider-Default. Beispiele in Docstring/Help.
- ws.py/speak.py/chat.py: ohne explizite Stimme None durchreichen statt die
OpenRouter-Stimme zu erzwingen -> jeder Provider nimmt SEINEN Default
(OPENROUTER_TTS_VOICE bzw. PIPER_VOICE). Ungenutzten settings-Import in speak.py
entfernt.
- Doku: BEDIENUNGSANLEITUNG (--voice + Default-Stimme je Provider).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- Store: messages-Tabelle + append_message/get_recent_messages (mit Mandanten-Schutz)
- LLMProvider.complete um history erweitert (openrouter + local bauen system+history+user)
- Orchestrator.chat_text reicht den Verlauf ans LLM weiter
- chat.py: bei session_id letzte HISTORY_MAX_MESSAGES laden, danach User-/Assistant-Turn speichern
- ohne session_id weiterhin zustandslos; ?debug zeigt history_len
- Config HISTORY_MAX_MESSAGES (Default 10)
- Tests: 32 gruen (3 neue Gedaechtnis-Tests)
- Doku aktualisiert (README, BEDIENUNGSANLEITUNG, Architektur)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>