# Voice Assistant Gateway — Handbuch

> **Zielgruppen:** 👤 Endnutzer · 🔧 Admin/Betreiber · 💻 Entwickler
>
> Technische Tiefe: [Architektur-Dokument](Docs/voice-assistant-architecture.md) ·
> Remote-Deployment: [deploy/README.md](deploy/README.md) ·
> Kurzübersicht: [README.md](README.md)

### Lesehilfe: `$URL` und `| jq`

In allen Shell-Beispielen dieses Handbuchs steht `$URL` als Platzhalter für die
Gateway-Adresse. Einmal setzen, dann überall einsetzbar:

```bash
export URL=http://localhost:8003
```

*(Port aus deiner `.env` — Standard ist `8080`, in dieser Installation `8003`.)*

Danach kann man z. B. schreiben:
```bash
curl -s $URL/health
# entspricht: curl -s http://localhost:8003/health
```

Befehle, die JSON zurückgeben, enden auf `| jq` — das formatiert die Ausgabe lesbar.
Installieren: `sudo apt install jq`. Ohne `jq` einfach weglassen; der Befehl
funktioniert trotzdem, die Ausgabe ist dann unformatiert.

---

## Inhaltsverzeichnis

**Grundlagen**
1. [Was ist dieses System?](#1-was-ist-dieses-system)
2. [Installation und Einrichtung](#2-installation-und-einrichtung)
3. [Betriebsprofile wählen](#3-betriebsprofile-wählen)
4. [Starten und Stoppen](#4-starten-und-stoppen) — [4.0 Schnellbefehle](#40-schnellbefehle-überblick) · [4.5 llama.cpp](#45-llamacpp-server-für-profil-hybridlocal-dev) · [4.6 Ollama](#46-ollama-alternative-zu-llamacpp-kein-docker-nötig) · [4.7 Wechseln](#47-zwischen-llamacpp-und-ollama-wechseln) · [4.8 Stoppen](#48-alles-stoppen) · [4.9 Neustart](#49-komplett-neustart)

**Bedienung**
5. [Das System benutzen](#5-das-system-benutzen)

**Konfiguration**
6. [Einstellungen und Konfiguration](#6-einstellungen-und-konfiguration)

**Administration**
7. [Nutzerverwaltung und Authentifizierung](#7-nutzerverwaltung-und-authentifizierung) · [7.5 Admin-Web-Panel](#75-admin-web-panel)
8. [Gedächtnis und Erinnerungen](#8-gedächtnis-und-erinnerungen)
9. [Resilienz, Fallbacks und Metriken](#9-resilienz-fallbacks-und-metriken)
10. [Notfall-Erkennung und Eskalation](#10-notfall-erkennung-und-eskalation)
11. [Remote-Zugang und Deployment](#11-remote-zugang-und-deployment)

**Qualitätssicherung**
12. [Tests und Reaktionszeiten](#12-tests-und-reaktionszeiten)

**Problemlösung**
13. [Fehlerbehebung](#13-fehlerbehebung)

**Referenz**
- [Anhang A — Alle Umgebungsvariablen](#anhang-a--alle-umgebungsvariablen)
- [Anhang B — API-Endpunkte](#anhang-b--api-endpunkte)
- [Anhang C — Provider-Übersicht](#anhang-c--provider-übersicht)
- [Anhang D — Sachregister](#anhang-d--sachregister)

---

## 1. Was ist dieses System?

### 1.1 Überblick

Der **Voice Assistant Gateway** ist ein modulares Sprachassistenten-System. Er nimmt
gesprochene oder getippte Eingaben entgegen, lässt sie von einer KI beantworten und
liest die Antwort vor. Die drei KI-Stufen — **Spracherkennung (STT)**, **Sprachmodell (LLM)**
und **Sprachsynthese (TTS)** — sind einzeln austauschbar: lokal oder in der Cloud,
je nach Bedarf.

Das System läuft als HTTP-/WebSocket-Server (FastAPI). Darauf greift man zu per:
- **Browser** (Web-Interface, mobiltauglich)
- **Kommandozeile** (Sprech-Loop, Chat-Client)
- **eigene Apps** (REST-API, WebSocket)

### 1.2 Leseanleitung nach Zielgruppe

| Du bist … | Lies zuerst … | Dann … |
|-----------|--------------|--------|
| 👤 **Endnutzer** (nutzt den Assistenten) | § 5 Bedienung | § 8 Gedächtnis |
| 🔧 **Admin/Betreiber** (installiert, verwaltet) | § 2–4 Installation + Profile | § 7, 9, 10, 11 |
| 💻 **Entwickler** (erweitert den Code) | § 2 Installation | [Architektur-Dokument](Docs/voice-assistant-architecture.md) |

### 1.3 Architektur auf einen Blick

```
Eingabe (Sprache/Text)
        ↓
  [ STT-Provider ]         Sprache → Text (Whisper lokal oder Cloud)
        ↓
  [ Input Cleaner ]        Füllwörter, Whitespace bereinigen
        ↓
  [ LLM-Provider ]         Text → Antwort-Text (lokal oder Cloud)
        ↓
  [ Spoken-Response-Adapter ]  Markdown raus, vorlesbar machen
        ↓
  [ TTS-Normalizer ]       Aussprache (Ordinalzahlen, Einheiten, Abkürzungen)
        ↓
  [ TTS-Provider ]         Text → Audio (piper lokal / Cloud)
        ↓
Ausgabe (Audio-Stream)
```

Jeder Provider ist über die Registry austauschbar — ohne Code-Änderung.
Technische Details: [Architektur-Dokument § 3–6](Docs/voice-assistant-architecture.md).

---

## 2. Installation und Einrichtung

> 🔧 Admin / 💻 Entwickler

### 2.1 Voraussetzungen

| Bedarf | Details |
|--------|---------|
| **Python 3.11+** | `python3 --version` |
| **jq** | `sudo apt install jq` — für lesbare JSON-Ausgabe |
| **Audio-Tools** | `sudo apt install alsa-utils ffmpeg` — für CLI-Sprech-Loop |
| **OpenRouter-Key** | für Profile `cloud` und `hybrid` (→ [openrouter.ai](https://openrouter.ai)) |
| **Docker + NVIDIA-GPU** | nur für lokalen llama.cpp-Server (Profil `local-dev` / `hybrid`) |
| **piper + Stimmmodell** | nur für lokales TTS (→ § 6.5.2) |

Für lokales STT und TTS zusätzlich:
```bash
pip install -e .[local]   # installiert faster-whisper + piper-tts
```

### 2.2 Installation

```bash
cd voice-assistant-scaffold
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -e .[test]
cp config/voice-assistant.example.toml config/voice-assistant.toml
```

Fehlt `.env`, legt `make run` sie automatisch aus `.env.example` an.

### 2.3 API-Key hinterlegen (für Cloud/Hybrid)

Der Key gehört **ausschließlich in die Umgebung** — nie in `.env` oder eine Config-Datei
(Leakage-Risiko):

```bash
echo 'export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-DEIN_KEY' >> ~/.bashrc
chmod 600 ~/.bashrc
source ~/.bashrc
echo ${OPENROUTER_API_KEY:0:8}   # nur Anfang anzeigen zur Kontrolle
```

Bei Leak: im OpenRouter-Dashboard löschen (= sofort widerrufen) und neu erstellen.

### 2.4 Konfigurationsdatei

Die Datei `config/voice-assistant.toml` enthält Profile und Modellnamen (kein Secret).
Die Vorlage `config/voice-assistant.example.toml` zeigt alle möglichen Einträge.
Präzedenz (höhere Ebene gewinnt): → § 6.1.

---

## 3. Betriebsprofile wählen

> 🔧 Admin

Das Gateway kennt **drei Betriebsprofile**. Sie legen fest, welche der drei KI-Stufen
lokal oder in der Cloud laufen. Einzelne Stufen lassen sich danach noch weiter
übersteuern (→ § 6.2).

### 3.1 Profil `cloud` — alles über OpenRouter *(Empfehlung für den Einstieg)*

Alle drei Stufen laufen remote bei OpenRouter. Nichts lokal zu starten außer dem Gateway.

| Stufe | Läuft | Standard-Modell |
|-------|-------|-----------------|
| STT | OpenRouter | `openai/whisper-large-v3` |
| LLM | OpenRouter | `openai/gpt-4.1-mini` |
| TTS | OpenRouter | `openai/gpt-4o-mini-tts` |

**Was muss laufen?** Nur das Gateway (`make run`).

**Hardware:** Beliebiger Rechner mit Internetzugang. Keine GPU.

**Software:** Nur die Basisinstallation (`pip install -e .[test]`).

**API-Key:** `OPENROUTER_API_KEY` erforderlich.

**Kosten:** ca. 1–2 ¢ pro Sprech-Runde. STT und TTS sind die Kostentreiber; LLM ist
nahezu kostenlos. Grob ~20–40 ¢ pro 10-Minuten-Gespräch.
Genaue Werte: OpenRouter-Dashboard → Activity/Usage.

**Antwortgeschwindigkeit:** ~4 s Round-Trip (STT ~1,2 s + LLM ~0,7 s + TTS ~1,9 s).
Mit Streaming (`audio_stream=true`) kommt die erste Silbe früher — subjektiv schneller.
→ Messung: § 12.2.

**Bewährte Modell-Kombination** (inkl. Plattdeutsch, Stand 2026-06-17):

```bash
# in .env:
VA_PROFILE=cloud
OPENROUTER_STT_MODEL=openai/whisper-large-v3
OPENROUTER_LLM_MODEL=google/gemini-3.1-flash-lite
OPENROUTER_TTS_MODEL=google/gemini-3.1-flash-tts-preview
OPENROUTER_TTS_VOICE=Zephyr
```

**Einrichten:**
```bash
VA_PROFILE=cloud make run
```

---

### 3.2 Profil `hybrid` — STT/TTS Cloud, LLM lokal

STT und TTS laufen remote (OpenRouter), die KI (LLM) läuft lokal. Datenschutzvorteil:
Sprachverständnis verlässt den Rechner nicht. Der finanzielle Vorteil ist gering
(nur ~10–15 % günstiger als `cloud`), weil TTS der eigentliche Kostentreiber ist
und remote bleibt.

| Stufe | Läuft | Provider |
|-------|-------|----------|
| STT | OpenRouter | `openrouter` |
| LLM | eigener Rechner | `local-openai-compatible` |
| TTS | OpenRouter | `openrouter` |

**Was muss laufen?** Gateway + lokaler LLM-Server (llama.cpp oder Ollama).

**Hardware:** NVIDIA-GPU empfohlen (llama.cpp mit >7B-Modellen braucht VRAM). Mit
Ollama + kleinen Modellen (7B) auch ohne GPU möglich, aber langsamer.

**API-Key:** `OPENROUTER_API_KEY` erforderlich (für STT + TTS).

**Kosten:** ~0,5–1,5 ¢/Runde. Nur TTS bleibt remote; STT war ohnehin günstig.

**Antwortgeschwindigkeit:** STT/TTS wie `cloud`. LLM-Latenz vom lokalen Modell
abhängig — Qwen3-35B auf RTX 3090 mit `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING=true`: ~0,7 s.

**Einrichten (llama.cpp):**
```bash
make llm-up          # Docker-Container starten (GPU 1, Port 8001)
make llm-status      # warten bis "HTTP OK" erscheint
VA_PROFILE=hybrid make run
```

**Einrichten (Ollama):**
```bash
# in .env:
LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
LOCAL_LLM_API_KEY=ollama
LOCAL_LLM_MODEL=qwen3:30b-a3b    # exakter Name aus 'ollama list'
VA_PROFILE=hybrid make run
```

> ⚠️ Das Gateway startet auch ohne laufenden LLM-Server fehlerfrei hoch. Der Fehler
> „All connection attempts failed" erscheint erst beim ersten Request. Deshalb: immer
> erst auf den LLM-Server warten, dann Gateway starten.

---

### 3.3 Profil `local-dev` — alles lokal

Alle drei Stufen laufen auf dem eigenen Rechner. Kein Internet nötig, keine API-Kosten.
Maximaler Datenschutz.

| Stufe | Läuft | Provider |
|-------|-------|----------|
| STT | eigener Rechner | `faster-whisper` |
| LLM | eigener Rechner | `local-openai-compatible` |
| TTS | eigener Rechner | `piper` |

**Was muss laufen?** Gateway + lokaler LLM-Server. STT (faster-whisper) und TTS (piper)
laufen direkt im Gateway-Prozess — kein eigener Dienst nötig.

**Hardware:**
- NVIDIA-GPU für llama.cpp (35B-Modell: ~20 GB VRAM)
- Mit Ollama + 7B-Modell auch ohne GPU möglich (langsam)
- Kein Internetzugang nötig

**API-Key:** keiner.

**Kosten:** keine API-Kosten. Nur Stromkosten (GPU).

**Antwortgeschwindigkeit:** STT (`faster-whisper base` auf CPU) ~1–3 s; LLM wie
`hybrid`; TTS (`piper`, in-process) ~0,3–0,5 s/Satz. Erste Antwort nach Start ist
schnell, weil Modelle beim Serverstart vorgeladen werden (Warm-up).

**Sprachqualität:** piper klingt synthetischer als Cloud-TTS. Whisper `base` ist
bei Dialekten schwächer als `large-v3`. Für bessere Qualität:
`FASTER_WHISPER_MODEL=large-v3` + `FASTER_WHISPER_DEVICE=cuda`.

**Einrichten (llama.cpp):**
```bash
pip install -e .[local]        # faster-whisper + piper-tts installieren
# Piper-Stimmmodell bereitstellen (einmalig, → § 6.5.2)
make llm-up                    # warten bis make llm-status "HTTP OK" zeigt
VA_PROFILE=local-dev make run
```

**Einrichten (Ollama als LLM-Backend):**

Ollama bietet eine OpenAI-kompatible API und verwaltet seinen Server selbst — kein
Docker, kein Start-Skript nötig.

```bash
# Voraussetzung: ollama installiert und Modell geladen
ollama pull qwen3:30b-a3b

# in .env:
LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
LOCAL_LLM_API_KEY=ollama
LOCAL_LLM_MODEL=qwen3:30b-a3b

VA_PROFILE=local-dev make run
```

Hinweis: `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING=true` (Standard) schickt
`chat_template_kwargs: {enable_thinking: false}` — Ollama ignoriert dieses Feld.
Reasoning muss über den Modell-Tag abgeschaltet werden (`qwen3:30b-a3b` statt
`qwen3:30b-a3b:thinking`) oder bleibt an.

---

### 3.4 Vergleich auf einen Blick

| | `cloud` | `hybrid` | `local-dev` |
|---|---------|----------|-------------|
| **STT** | remote | remote | lokal |
| **LLM** | remote | **lokal** | **lokal** |
| **TTS** | remote | remote | **lokal** |
| **API-Key nötig** | ja | ja | nein |
| **GPU nötig** | nein | empfohlen | empfohlen |
| **Internetverbindung** | ja | ja | nein |
| **API-Kosten/Runde** | ~1–2 ¢ | ~0,5–1,5 ¢ | ~0 (nur Strom) |
| **Round-Trip** | ~4 s | ~3–5 s | ~3–6 s |
| **TTS-Qualität** | hoch | hoch | mittel (piper) |
| **Datenschutz** | gering | hoch | maximal |
| **Empfohlen für** | Einstieg, Senioren | Datenschutz + gutes TTS | Offline, kein API-Key |

### 3.5 Profil wechseln

```bash
# dauerhaft in .env:
VA_PROFILE=cloud

# einmalig für einen Start:
VA_PROFILE=hybrid make run

# aktive Konfiguration prüfen:
curl -s $URL/api/config | jq '{profile, default_route}'
```

> **Falle:** Sind `DEFAULT_STT_PROVIDER`, `DEFAULT_LLM_PROVIDER` oder
> `DEFAULT_TTS_PROVIDER` in `.env` gesetzt, überschreiben sie das Profil.
> Diese Zeilen auskommentieren, wenn profilbasiert umgeschaltet werden soll.

---

## 4. Starten und Stoppen

> 🔧 Admin

### 4.0 Schnellbefehle (Überblick)

Die wichtigsten Kommandos auf einen Blick — Details in den Abschnitten darunter.

**Starten:**

| Situation | Kommando |
|-----------|----------|
| Profil `cloud` — nur Gateway | `make run` |
| Profil `hybrid` / `local-dev` — llama.cpp + Gateway | `make start` |
| Profil `hybrid` / `local-dev` — Ollama + Gateway | `sudo systemctl start ollama && make run` |
| LLM-Backend → Ollama wechseln | `make llm-ollama` (→ § 4.7) |
| LLM-Backend → llama.cpp wechseln | `make llm-llamacpp` (→ § 4.7) |
| systemd-Dienst starten | `systemctl --user start voice-assistant` |

**Stoppen:**

| Situation | Kommando |
|-----------|----------|
| Gateway im Vordergrund | **Strg + C** |
| Gateway im Hintergrund / systemd | `make stop` |
| Alles (Gateway + llama.cpp) | `make stop` |
| llama.cpp allein | `make llm-down` |
| Ollama allein | `sudo systemctl stop ollama` |

**Neu starten (alles):**

```bash
make restart        # make stop + make start (llama.cpp + Gateway)

# Nur Gateway neu starten (llama.cpp läuft weiter):
systemctl --user restart voice-assistant   # systemd
# oder: Strg+C und make run                # Vordergrund
```

---

### 4.1 Vordergrund (Entwicklung/Test)

```bash
source .venv/bin/activate
make run            # Gateway startet auf dem in .env gesetzten PORT
```

Beenden mit **Strg + C**. Schnelltest:
```bash
curl -s $URL/health | jq
curl -s $URL/api/config | jq
```

### 4.2 Hintergrund

```bash
nohup make run > server.log 2>&1 &      # starten, Logs nach server.log
pkill -f "uvicorn app.main:app"          # stoppen
tail -f server.log                       # Logs beobachten
```

Mehr Log-Details: `LOG_LEVEL=debug` in `.env` setzen.

### 4.3 Als systemd-Dienst (Dauer-Betrieb, ohne root)

```bash
cp deploy/voice-assistant.user.service ~/.config/systemd/user/voice-assistant.service
loginctl enable-linger "$USER"           # überlebt Logout und Reboot
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now voice-assistant
systemctl --user status voice-assistant
journalctl --user -u voice-assistant -f  # Logs live verfolgen
```

Konfiguration: `deploy/voice-assistant.env.example` → anpassen, dann als
`/etc/voice-assistant/voice-assistant.env` ablegen (Pfad in der Unit).

### 4.4 Docker

```bash
export OPENROUTER_API_KEY=...
docker compose up --build
```

Port ändern: `PORT=8005 make run` (einmalig) oder `PORT=8005` in `.env` (dauerhaft).

### 4.5 llama.cpp-Server (für Profil `hybrid`/`local-dev`)

**Voraussetzungen:** Docker mit NVIDIA-Container-Toolkit, GPU mit ausreichend VRAM
(Qwen3-35B-Q4: ~22 GB; Qwen3-8B-Q4: ~5 GB).

```bash
# Starten (Default: GPU 1, Port 8001, Modell qwen3-35B-Uncensored):
make llm-up

# Status prüfen (warten bis „Modell bereit" und HTTP 200 erscheinen):
make llm-status

# Logs live beobachten:
docker logs -f va_llm

# Stoppen:
make llm-down
```

**Mit anderen Parametern** — ENV-Variable vor dem Befehl setzen:

```bash
# Andere GPU:
GPU_DEVICE=0 make llm-up

# Anderen Port:
HOST_PORT=8101 make llm-up

# Anderes Modell auf anderer GPU:
GPU_DEVICE=2 HOST_PORT=8102 MODEL_REL_PATH="models/qwen3/anderes-modell.gguf" make llm-up

# Direkt (ohne make — identisch, aber zeigt alle Parameter):
bash scripts/llm-server/start-llm-server.sh
GPU_DEVICE=0 bash scripts/llm-server/start-llm-server.sh
GPU_DEVICE=2 HOST_PORT=8102 MODEL_REL_PATH="models/qwen3/anderes-modell.gguf" \
  bash scripts/llm-server/start-llm-server.sh
```

Alle überschreibbaren ENV-Variablen:

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `GPU_DEVICE` | `1` | GPU-Index (0-basiert, `nvidia-smi` zeigt verfügbare GPUs) |
| `HOST_PORT` | `8001` | Host-Port des LLM-Servers |
| `MODEL_REL_PATH` | `models/qwen3/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-...Q4_K_M.gguf` | Modellpfad relativ zu `HF_HOME` |
| `HF_HOME` | `~/nvme2n1p7_home/huggingface` | Modell-Basisverzeichnis (als Volume eingebunden) |
| `MODEL_ALIAS` | `va_llm` | Modellname in der OpenAI-API (→ `LOCAL_LLM_MODEL` in `.env`) |
| `CONTAINER_NAME` | `va_llm` | Docker-Containername |
| `IMAGE` | `ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda` | Docker-Image |

> ⚠️ Wird `HOST_PORT` oder `MODEL_ALIAS` geändert, müssen `LOCAL_LLM_BASE_URL`
> und `LOCAL_LLM_MODEL` in `.env` entsprechend angepasst werden.

Das Skript wartet bis zu 300 Sekunden auf einen HTTP-200-Response und bricht mit
Fehler ab, wenn das Modell nicht startet — kein stilles Fehlschlagen.

---

### 4.6 Ollama (Alternative zu llama.cpp, kein Docker nötig)

Ollama verwaltet seinen Serverprozess selbst und braucht kein Docker. Es eignet sich
besonders für schnellen Einstieg, CPU-Betrieb und kleinere Modelle.

**Installation** (falls noch nicht installiert):
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```

**Dienst starten:**
```bash
# empfohlen — systemd verwaltet den Prozess:
sudo systemctl start ollama
sudo systemctl enable ollama    # automatisch bei Boot starten
sudo systemctl status ollama    # Status prüfen

# alternativ — manuell im Vordergrund (Strg+C stoppt):
ollama serve
# mit anderem Port (Default: 11434):
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11435 ollama serve
```

**Modell herunterladen** (einmalig):
```bash
ollama pull qwen3:30b-a3b       # ~20 GB, Thinking deaktiviert (empfohlen für Voice)
ollama pull qwen3:8b            # ~5 GB, CPU-tauglich, weniger Qualität
ollama pull qwen3:14b           # ~9 GB, guter Kompromiss
```

**Status prüfen:**
```bash
ollama list                     # installierte Modelle mit Größe und Änderungsdatum
ollama ps                       # gerade aktive Modelle mit VRAM-Verbrauch
```

**Modell entfernen** (Speicher freigeben):
```bash
ollama rm qwen3:8b
```

**Gateway für Ollama konfigurieren** (in `.env`):
```bash
LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
LOCAL_LLM_API_KEY=ollama
LOCAL_LLM_MODEL=qwen3:30b-a3b   # exakter Name aus 'ollama list'
```

**Gateway starten:**
```bash
VA_PROFILE=hybrid make run      # STT/TTS cloud, LLM via Ollama
VA_PROFILE=local-dev make run   # alles lokal (STT/TTS in-process, LLM via Ollama)
```

> **Hinweis Reasoning:** `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING=true` (Gateway-Standard) schickt
> `enable_thinking: false` an den Server — Ollama ignoriert dieses Feld. Um Reasoning
> zu deaktivieren, den Modell-Tag ohne Thinking-Suffix wählen (`qwen3:30b-a3b` statt
> `qwen3:30b-a3b:thinking`).

---

### 4.7 Zwischen llama.cpp und Ollama wechseln

Beide nutzen denselben Gateway-Provider `local-openai-compatible` (OpenAI-kompatible
API). `DEFAULT_LLM_PROVIDER` bleibt beim Wechsel unverändert.

#### Schnellster Weg: Make-Targets (empfohlen)

```bash
make llm-ollama       # -> Ollama (Default-Modell gemma3:latest)
make llm-llamacpp     # -> llama.cpp (Alias va_llm)

# Anderes Ollama-Modell:
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:latest make llm-ollama
```

Das Target erledigt automatisch alle Schritte: es gibt den GPU-Speicher des anderen
Backends frei (llama.cpp-Container stoppen bzw. geladene Ollama-Modelle entladen — der
Ollama-*Dienst* bleibt für andere Nutzungen laufen), startet das gewünschte Backend,
passt die `LOCAL_LLM_*`-Zeilen in `.env` an und startet das Gateway neu (als Dienst)
bzw. weist auf den manuellen Neustart hin. Skript: `scripts/llm-server/switch-llm.sh`.

> **Warum der Gateway-Neustart nötig ist:** Das `Makefile` exportiert die `.env`-Werte
> als echte Umgebungsvariablen an `uvicorn` — und Env-Variablen haben **Vorrang vor der
> `.env`-Datei**. Eine reine `.env`-Änderung wirkt daher erst, wenn das Gateway neu
> gestartet wird (uvicorn `--reload` reagiert nur auf Code-, nicht auf `.env`-Änderungen).
> Starte es **in einer frischen Shell** neu (`make run`) bzw. als Dienst:
> `systemctl --user restart voice-assistant.service`.

#### Manuell (was die Targets im Hintergrund tun)

**Merkhilfe:**
- llama.cpp = Docker-Container `va_llm` → `make llm-up` / `make llm-down` (Port 8001)
- Ollama = systemd-Dienst → `sudo systemctl start/stop ollama` (Port 11434)
  GPU freigeben ohne Dienst-Stopp: `ollama stop <modell>`

#### Von llama.cpp → Ollama wechseln

```bash
# 1) llama.cpp stoppen (GPU freigeben)
make llm-down                       # alternativ: docker rm -f va_llm

# 2) Ollama starten und Modell sicherstellen
sudo systemctl start ollama
ollama list                         # exakten Modellnamen ablesen (z. B. gemma4:12b)
ollama pull gemma4:12b              # nur falls noch nicht vorhanden

# 3) .env umstellen:
#    LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
#    LOCAL_LLM_API_KEY=ollama
#    LOCAL_LLM_MODEL=gemma4:12b     # exakter Name aus 'ollama list'

# 4) Gateway neu starten
VA_PROFILE=hybrid make run          # oder: systemctl --user restart voice-assistant.service
```

#### Von Ollama → llama.cpp wechseln

```bash
# 1) Ollama stoppen (GPU freigeben)
sudo systemctl stop ollama
pkill -f "ollama serve" 2>/dev/null || true   # falls manuell im Vordergrund gestartet

# 2) llama.cpp starten und warten
make llm-up
make llm-status                     # warten bis „Modell bereit" + HTTP OK

# 3) .env umstellen:
#    LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8001/v1
#    LOCAL_LLM_API_KEY=dummy
#    LOCAL_LLM_MODEL=va_llm

# 4) Gateway neu starten
VA_PROFILE=hybrid make run          # oder: systemctl --user restart voice-assistant.service
```

**Prüfen** (egal welche Richtung):
```bash
curl http://127.0.0.1:11434/v1/models   # Ollama   (bzw. :8001 für llama.cpp)
# danach im Admin → Status den LLM-Provider/das Modell kontrollieren oder kurz testen
```

> **Reasoning/Latenz:** Das Gateway sendet `enable_thinking:false`; **Ollama ignoriert**
> das. Modelle mit eingebautem „Thinking" (z. B. `gemma4:12b`) liefern die Antwort sauber
> im `content`, denken aber intern mit → höhere Latenz. Für reinen Smalltalk ggf. ein
> kleineres/nicht-reasonendes Modell wählen.

---

### 4.8 Alles stoppen

```bash
make stop
```

Ein Befehl stoppt alle Voice-Assistant-Komponenten:
- Gateway (ob im Vordergrund gestartet, im Hintergrund oder als systemd-Dienst)
- llama.cpp-Docker-Container (`va_llm`)

Ollama ist ein systemd-Dienst und muss separat gestoppt werden:
```bash
sudo systemctl stop ollama
```

**Einzelne Komponenten stoppen:**

```bash
# Nur Gateway (Vordergrund):
Strg + C

# Nur Gateway (Hintergrund):
pkill -f "uvicorn app.main:app"

# Nur Gateway (systemd):
systemctl --user stop voice-assistant

# Nur llama.cpp:
make llm-down
# oder direkt:
docker rm -f va_llm

# Nur Ollama:
sudo systemctl stop ollama
```

### 4.9 Komplett-Neustart

```bash
make restart
```

Entspricht `make stop` gefolgt von `make start` (llama.cpp + Gateway). Sinnvoll nach
Konfigurationsänderungen, die einen Neustart erfordern (z. B. neue `.env`-Werte).

**Nur Gateway neu starten** (llama.cpp läuft weiter — schneller):
```bash
systemctl --user restart voice-assistant   # systemd-Betrieb
# oder: Strg+C → make run                  # Vordergrund-Betrieb
```

> ⚠️ `make restart` startet llama.cpp neu (Modell lädt ~5 Min.). Wenn nur der Gateway-
> Code oder die Konfiguration geändert wurde, ist `systemctl --user restart voice-assistant`
> deutlich schneller.

---

### 4.10 Dauerbetrieb als Dienst + GPU automatisch frei

Damit der Gateway beim Booten automatisch startet und nicht im Vordergrund hängt,
läuft er als **systemd-User-Dienst** (Unit: `deploy/voice-assistant.user.service`).

```bash
cp deploy/voice-assistant.user.service ~/.config/systemd/user/voice-assistant.service
loginctl enable-linger "$USER"                 # sudo -> Dienst läuft auch ohne Login / nach Reboot
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now voice-assistant
```

**Wichtig — der Gateway blockiert die GPU NICHT.** Der Gateway-Prozess läuft auf der
CPU. Die GPU 1 wird allein vom **LLM-Backend** belegt:
- **llama.cpp** (Docker-Container) ist *immer resident* → belegt die GPU dauerhaft, solange er läuft. Daher **nicht** automatisch mitstarten; nur bei Bedarf (`make llm-llamacpp`).
- **Ollama** lädt das Modell erst beim ersten Request in die GPU und gibt sie nach
  Leerlauf wieder frei — **wenn** `OLLAMA_KEEP_ALIVE` ein Timeout ist (Default `-1` = nie).

→ Für „GPU im Leerlauf frei" das Drop-in `deploy/ollama-keepalive.conf` installieren
(setzt `OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m`):
```bash
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d
sudo cp deploy/ollama-keepalive.conf /etc/systemd/system/ollama.service.d/keepalive.conf
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
```

So ist GPU 1 standardmäßig frei: Der Gateway läuft (Boot), Ollama hält die GPU nur
während aktiver Nutzung. Du musst nichts mehr manuell stoppen.

> **Hinweis:** Erst im Dienst-Betrieb funktioniert der **Log-Tab** des Admin-Panels
> (er streamt das Journal der Unit). Im Vordergrund-Betrieb (`make run`) landen die
> Logs nur im Terminal.

---

## 5. Das System benutzen

> 👤 Endnutzer

### 5.1 Web-Interface im Browser *(einfachster Einstieg)*

Das Gateway liefert unter `/` eine fertige Web-Oberfläche aus — kein zusätzliches
Programm nötig.

#### 5.1.1 URL aufrufen

```
http://localhost:8003/          ← am Server selbst (Mikrofon funktioniert)
http://<server-lan-ip>:8003/   ← aus dem LAN (nur Text-Chat; Mikrofon braucht HTTPS)
https://va.beispiel.de/        ← remote über Reverse-Proxy (alles, inkl. Mikrofon)
```

> Mikrofon im Browser geht nur über `localhost` oder HTTPS. Für Sprachaufnahme von
> einem anderen Gerät im Heimnetz: HTTPS-Zugang einrichten (→ § 11.2).

#### 5.1.2 Oberfläche auf einen Blick

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  👄 Voice Assistant ............... [🇩🇪 ▾]   [ ⋮ ]      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤      ┌─ Menü (⋮) ──────────────┐
│                                                         │      │ VORLESEN                 │
│   Nachrichtenverlauf                                    │      │  ▣ 📱 Im Gerät           │
│   (eigene Nachrichten: blaue Blase rechts)              │      │  ▢ ☁ Server              │
│   (Assistent: graue Blase links)                        │      │  ▢ ✨ Beste Qualität     │
│                                                         │      │ ──────────────────────  │
├─────────────────────────────┬───────────────────────────┤      │  ✎ Neues Gespräch        │
│  Texteingabe …   [Senden]   │  [🎤]                     │      │  🌙 Tag-/Nachtmodus      │
└─────────────────────────────┴───────────────────────────┘      │ ──────────────────────  │
  Statuszeile: „denkt …" / „verarbeite Sprache …" / leer          │  Angemeldet · Admin · Ab │
                                                                  └──────────────────────────┘
```

**Kopfzeile (immer schlank):**

| Element | Funktion |
|---------|----------|
| **👄 / Titel** | Marke; Mund-Symbol als Wiedererkennung |
| **Sprache ▾** | Antwortsprache (→ § 6.6): `🔄 Flex` = folgt der gesprochenen Sprache · feste Sprache (🇩🇪/🇬🇧/…) = Antwort + Stimme in dieser Sprache |
| **⋮ Menü** | Öffnet die Einstellungen (unten) |

**Im ⋮-Menü:**

| Element | Funktion |
|---------|----------|
| **Vorlesen** | Wie wird die Antwort vorgelesen? `📱 Im Gerät` = das Handy liest selbst vor (kein Server-Audio → spart Daten) · `☁ Server` = piper (lokal, zuverlässig) · `✨ Beste Qualität` = chatterbox (natürliche Stimme). „Im Gerät" erscheint nur, wo der Browser es unterstützt. |
| **✎ Neues Gespräch** | Frische Sitzung (Verlauf zurücksetzen) |
| **🌙 Tag-/Nachtmodus** | Heller/dunkler Modus; folgt sonst dem Betriebssystem |
| **Konto** | „Angemeldet als …", **⚙ Admin** (nur Admins → § 7.5), **Abmelden** |

**Unten:**

| Element | Funktion |
|---------|----------|
| **🎤 Mikrofon** | **grün:** tippen → Aufnahme · **rot:** tippen → stoppt & sendet · **amber ⏹:** tippen → KI unterbrechen (Barge-in). STT läuft serverseitig (Whisper). |
| **Texteingabe + Senden** | Text tippen, dann Enter oder „Senden" |

#### 5.1.3 Typischer Ablauf — Textchat

1. Seite aufrufen → Eingabefeld ist aktiv.
2. Text tippen (z. B. „Wie wird das Wetter morgen?") → **Enter** oder **Senden**.
3. Eigene Nachricht erscheint als blaue Blase; Assistent antwortet grau und liest vor.
4. Nächste Frage — der Verlauf bleibt (solange die Seite offen ist).

#### 5.1.4 Typischer Ablauf — Sprachaufnahme

1. **🎤** tippen → Button wird rot, Statuszeile: „Aufnahme …".
2. Sprechen.
3. **🎤** erneut tippen → Statuszeile: „verarbeite Sprache …" → „denkt …".
4. Transkription erscheint blau, Antwort grau — und wird vorgelesen.

**Antwort unterbrechen (Barge-in):** Während der Button amber / ⏹ zeigt (KI spricht),
einfach erneut tippen → Wiedergabe stoppt sofort, Generierung auf dem Server bricht ab.
Der Button kehrt zu grün zurück, sobald die Verbindung sauber geschlossen ist.

#### 5.1.5 Fehlermeldungen im Chat

| Meldung | Ursache | Abhilfe |
|---------|---------|---------|
| „Verbindungsfehler" | WebSocket-Verbindung gescheitert | Seite neu laden; Gateway läuft? (`make run`) |
| „Fehler: All connection attempts failed" | LLM-/STT-/TTS-Dienst nicht erreichbar | Dienst starten (z. B. `make llm-up`) |
| „Mikrofon-Zugriff fehlgeschlagen" | Browser hat Mikrofon verweigert | Browser-Einstellungen → Mikrofon erlauben; oder HTTPS nutzen |
| „Aufnahme nicht unterstützt" | Browser zu alt (iOS < 14.3) | Browser/iOS aktualisieren |

---

### 5.2 Sprech-Loop (Kommandozeile) *(empfohlen für Desktop)*

Nimmt vom Mikrofon auf, schickt die Aufnahme ans Gateway, spielt die Antwort ab —
fortlaufend, mit Gedächtnis:

```bash
source .venv/bin/activate
python scripts/voice_loop.py --session mein-gespraech
```

**Ablauf je Runde:**
1. **[Enter]** → sprechen
2. **[Enter]** → Aufnahme stoppt, Assistent antwortet hörbar
3. **[Enter]** während der KI antwortet (Text streamt *oder* Audio spielt) → **Barge-in:** Antwort sofort unterbrechen
4. **[Enter]** → nächste Runde beginnen
5. **Strg + C** → beenden

**Nützliche Optionen:**

| Option | Wirkung |
|--------|---------|
| `--stream-text` | Antworttext live anzeigen, während die KI generiert |
| `--no-stream-audio` | satzweises Vorlesen abschalten (erst komplett, dann abspielen) |
| `--recorder arecord --device plughw:6,0` | bestimmtes Mikrofon erzwingen |
| `--stt-provider faster-whisper` | STT-Provider für diese Sitzung |
| `--llm-provider local-openai-compatible` | LLM-Provider für diese Sitzung |
| `--tts-provider openrouter` | TTS-Provider für diese Sitzung |
| `--voice Zephyr` | TTS-Stimme für diese Sitzung |
| `--token "$TOKEN"` | Bearer-Token (wenn `AUTH_ENABLED=true`) |
| `--file frage.wav` | WAV-Datei statt Mikrofon senden (Test) |

**Mikrofon-Auswahl:** Ohne `--device` folgt der Loop dem **System-Standard-Mikrofon**
(umstellbar unter *Ubuntu → Einstellungen → Ton*, → § 6.7). `--recorder auto` (Standard)
wählt selbsttätig ein Aufnahmewerkzeug, das wirklich Audio liefert
(`ffmpeg` → `parecord` → `arecord` → `pw-record`).

**Audio-Ausgabe:** Der Loop spielt über das **System-Standard-Ausgabegerät**. Ist die
Bluetooth-Box dort als Standard gesetzt, kommt die Antwort automatisch über sie.

---

### 5.3 Chat-Client (Kommandozeile, nur Text)

```bash
python chat_client.py "Erzähl mir bitte einen guten Morgen-Spruch"
```

Schickt Text ans Gateway und spielt die gesprochene Antwort ab (Port aus `.env`, hier 8003).

---

### 5.4 Pipeline manuell verstehen (Einzelschritte)

Gut für Tests und um die Stufen separat zu messen:

```bash
# 1) Aufnehmen (Strg+C zum Stoppen):
arecord -f S16_LE -r 16000 -c 1 frage.wav

# 2) Transkribieren (Audio → Text):
curl -s -X POST $URL/api/transcribe \
  -F "file=@frage.wav" -F "language=de" | jq

# 3) Antwort erzeugen (Text → Audio) und abspielen:
curl -s -X POST "$URL/api/chat?session_id=loop" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Guten Tag, wie heißt du?"}' --output antwort.pcm
ffplay -loglevel quiet -nodisp -autoexit -f s16le -ar 24000 -ac 1 antwort.pcm
# alternativ: aplay -f S16_LE -r 24000 -c 1 antwort.pcm

# Nur Sprachausgabe (Text → Audio):
curl -s -X POST $URL/api/speak \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Guten Morgen!"}' --output gruss.pcm

# Chat als Text-Trace (ohne Audio), lesbar:
curl -s -X POST "$URL/api/chat?debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Wie wird das Wetter?"}' | jq
```

---

## 6. Einstellungen und Konfiguration

> 🔧 Admin / 👤 Endnutzer (je nach Abschnitt)

### 6.1 Konfigurationsebenen und Priorität

Niedrigere Ebene wird von höherer überschrieben:

```
eingebaute Defaults
    ↓ überschrieben von
config/voice-assistant.toml  (inkl. aktivem Profil)
    ↓
ENV / .env
    ↓
Nutzer-Präferenzen  (PUT /api/me/prefs)
    ↓
Session-Route  (POST /api/sessions/{id}/route)
    ↓
Request-Body  (Felder im POST /api/chat etc.)
```

Dies bedeutet: Was im Request-Body steht, gilt nur für diesen einen Aufruf.
Was in `.env` steht, gilt global — aber nur wenn die darüber liegenden Ebenen nicht übersteuern.

```bash
# Aktiv aufgelöste Konfiguration ansehen:
curl -s $URL/api/config | jq
```

### 6.2 KI-Provider wechseln (STT / LLM / TTS)

Verfügbare Provider (→ vollständige Liste: Anhang C):

| Kategorie | Provider-Name | Beschreibung |
|-----------|--------------|--------------|
| STT | `openrouter` | Cloud (Whisper via OpenRouter) |
| STT | `faster-whisper` | Lokal (braucht `pip install -e .[local]`) |
| LLM | `openrouter` | Cloud (GPT-4.1-mini, Gemini, …) |
| LLM | `local-openai-compatible` | Lokal (llama.cpp oder Ollama) |
| TTS | `openrouter` | Cloud (GPT-4o-mini-TTS, Gemini-TTS, …) |
| TTS | `piper` | Lokal, schnell (braucht `pip install -e .[local]` + Stimmmodell) |
| TTS | `chatterbox` | Lokal, hohe Qualität + Voice-Cloning (eigener HTTP-Dienst) |

**Global (dauerhaft in `.env`):**
```bash
# Profil wählen — empfohlen statt einzelne Provider zu setzen:
VA_PROFILE=hybrid

# Alternativ: einzelne Provider direkt setzen (überschreibt das Profil!):
DEFAULT_STT_PROVIDER=faster-whisper
DEFAULT_LLM_PROVIDER=local-openai-compatible
DEFAULT_TTS_PROVIDER=piper
```

**Pro Nutzer** (dauerhaft für diesen User, bis er es ändert):
```bash
curl -s -X PUT $URL/api/me/prefs \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"llm_provider":"openrouter","tts_provider":"piper"}' | jq
```

**Pro Session** (gilt für alle Aufrufe mit dieser `session_id`):
```bash
curl -s -X POST $URL/api/sessions/oma-anna/route \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"tts_provider":"openrouter","language":"de"}' | jq
```

**Pro Aufruf** (gilt nur für diesen einen Request):
```bash
curl -s -X POST "$URL/api/chat?debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Test","llm_provider":"openrouter","tts_provider":"piper"}' | jq '.route'
```

Im Sprech-Loop per Flag:
```bash
python scripts/voice_loop.py \
  --stt-provider faster-whisper \
  --llm-provider local-openai-compatible \
  --tts-provider openrouter
```

---

### 6.3 STT-Einstellungen (Spracherkennung)

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `OPENROUTER_STT_MODEL` | `openai/whisper-large-v3` | Cloud-Modell |
| `FASTER_WHISPER_MODEL` | `base` | Lokales Modell: `tiny\|base\|small\|medium\|large-v3` |
| `FASTER_WHISPER_DEVICE` | `auto` | Gerät: `auto\|cpu\|cuda` |
| `FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE` | `default` | Precision: `default\|int8\|float16\|int8_float16` |

Für bessere Qualität bei Dialekt (braucht viel VRAM):
```bash
FASTER_WHISPER_MODEL=large-v3
FASTER_WHISPER_DEVICE=cuda
FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=float16
```

> **Hinweis:** Die Spracherkennung läuft auf **allen** Geräten serverseitig (Whisper) —
> einheitlich und zuverlässig. (Ein früher erprobtes Geräte-STT über die Web Speech API
> wurde wieder entfernt: Auf Android-Chrome lief es nur über die Google-Cloud, und die
> Erkennungsqualität war Whisper unterlegen. Das **Vorlesen** im Gerät (§ 6.5.0) bleibt.)

---

### 6.4 LLM-Einstellungen (Sprachmodell, lokal)

Diese Settings gelten nur für den Provider `local-openai-compatible`.

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `LOCAL_LLM_BASE_URL` | `http://127.0.0.1:8001/v1` | URL des lokalen LLM-Servers |
| `LOCAL_LLM_API_KEY` | `dummy` | Beliebiger Wert (bei Ollama: `ollama`) |
| `LOCAL_LLM_MODEL` | `va_llm` | Modellname / Alias |
| `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING` | `true` | Qwen3-Denkphase abschalten (~9× schneller) |
| `LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT` | Sprach-Prompt | Kurze, vorlesbare Antworten |
| `LOCAL_LLM_MAX_TOKENS` | `0` (Server-Limit) | Optionaler Deckel, z. B. `256` |
| `LOCAL_LLM_TEMPERATURE` | `0.3` | Sampling-Temperatur |
| `LOCAL_LLM_TOP_P` | `0.9` | Nucleus-Sampling (0.0–1.0) |

> Temperatur, Top-p und Max-Tokens sind **Live-Parameter**: im Admin-Panel →
> Einstellungen änderbar und **ohne Neustart** sofort wirksam (pro Anfrage gesendet).
> Das **Kontextfenster** ist dagegen ein Startup-Wert (Ollama: `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`,
> llama.cpp: `-c`) und erfordert einen Backend-Neustart.

Messung (Qwen3-35B, `va_llm`): Reasoning an → **5,5 s / 1433 Zeichen**;
Reasoning aus + Sprach-Prompt → **0,7 s / ~190 Zeichen**.

System-Prompt leeren (für „freie" Gespräche ohne inhaltliche Einschränkung):
```bash
LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT=
```

---

### 6.5 TTS-Einstellungen (Sprachsynthese)

Die Vorlese-Quelle wählt der Nutzer im Kopfzeilen-Menü **Qualität** (→ § 5.1.2). Es gibt
vier Optionen: das **Gerät** selbst (§ 6.5.0) oder einen der drei Server-Provider
**piper** (§ 6.5.2), **chatterbox** (§ 6.5.3) bzw. **OpenRouter** (§ 6.5.1).

#### 6.5.0 Geräte-TTS (Web Speech API) — „📱 Gerät"

Wählt der Nutzer **„📱 Gerät"**, liest das Endgerät die Antwort **selbst** vor (iPhone:
Safari/Siri-Stimmen, Android: System-TTS). Der Server erzeugt und überträgt dann **kein
Audio** — er schickt nur den Text. Das spart Mobilfunk-Daten und TTS-Rechenzeit/Kosten.

- **Vorteile:** keine Audio-Bytes, geringere Latenz, funktioniert auch ohne laufenden
  TTS-Dienst.
- **Grenzen:** Stimme/Qualität hängen vom Gerät ab; deine eigenen Stimmen (Klon,
  FLEURS-Referenzen) und der Aussprache-Normalizer/das Wörterbuch (§ 6.5.4) greifen **nicht**.
- **Verhalten:** Auf Mobilgeräten ist „Gerät" voreingestellt (solange nichts gewählt wurde).
  Die Wahl ist **geräte-lokal** gespeichert (kein Server-Pref), da On-Device-Stimmen pro
  Gerät verschieden sind. Browser ohne Web Speech API blenden die Option aus.
- **Technik:** Das Frontend sendet `text_only:true`; die Antwortsprache je Bubble steuert
  `SpeechSynthesisUtterance.lang`. iOS erlaubt Sprachausgabe erst nach einer Nutzergeste —
  das Frontend schaltet sie beim ersten Tippen/Senden frei.

#### 6.5.1 Cloud-TTS (OpenRouter) — Stimmen wählen

Das Gateway reicht den Stimmennamen unverändert an OpenRouter weiter. Welche
Namen gültig sind, bestimmt das gewählte TTS-Modell:

**Gemini-TTS** (`google/gemini-3.1-flash-tts-preview`, empfohlen):
Verfügbare Stimmen (live verifiziert 2026-06-17): `Zephyr`, `Puck`, `Charon`, `Kore`,
`Fenrir`, `Leda`, `Orus`, `Aoede`, `Callirrhoe`, `Enceladus`, `Iapetus`, `Umbriel`,
`Algieba`, `Despina`, `Erinome`, `Algenib`, `Achernar`, `Schedar`, `Gacrux`, `Sulafat`.

**OpenAI-TTS** (`openai/gpt-4o-mini-tts`, TOML-Default):
Stimmen: `alloy`, `ash`, `ballad`, `coral`, `echo`, `fable`, `nova`, `onyx`, `sage`,
`shimmer`, `verse`.

> Preview-Modelle liefern gelegentlich leer (HTTP 200, kein Audio) — das Gateway
> wiederholt den Aufruf automatisch bis zu 3 Mal. Eine einzelne
> „empty audio content"-Meldung war meist ein Aussetzer; einfach erneut versuchen.

Stimme dauerhaft setzen (in `.env`, dann Server neu starten):
```bash
OPENROUTER_TTS_MODEL=google/gemini-3.1-flash-tts-preview
OPENROUTER_TTS_VOICE=Zephyr
```

Stimme pro Aufruf:
```bash
curl -s -X POST $URL/api/speak \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Probe","voice":"Kore","tts_provider":"openrouter"}' --output probe.pcm
```

Im Sprech-Loop:
```bash
python scripts/voice_loop.py --tts-provider openrouter --voice Puck
```

#### 6.5.2 Lokales TTS (piper) — Stimmen und Modelle

piper läuft in-process — das Stimmmodell wird **einmal** beim Server-Start geladen
und gecacht. Kein Subprozess pro Satz, kein Kaltstart beim ersten Turn.

Stimmmodell-Dateien (`<name>.onnx` + `<name>.onnx.json`) liegen im `PIPER_VOICES_DIR`
(Default: `~/.local/share/piper/voices`). Neue Stimmen von HuggingFace:
`rhasspy/piper-voices` → die zwei Dateien in das Verzeichnis kopieren, dann
`PIPER_VOICE` setzen und Server neu starten.

Aktuell installierte Stimmen (Stand 2026-06-19):

| `PIPER_VOICE` | Sprache | Qualität | Phoneme | Hinweis |
|---|---|---|---|---|
| `de_DE-thorsten-high` | Deutsch | **high** | 154 | **Default**, männlich |
| `en_US-ryan-high` | Englisch (US) | **high** | 130 | männlich |
| `en_US-lessac-high` | Englisch (US) | **high** | 154 | weiblich |
| `en_GB-cori-high` | Englisch (GB) | **high** | 157 | weiblich, britischer Akzent |
| `es_ES-sharvard-medium` | Spanisch | medium* | 154 | männlich |
| `fr_FR-siwis-medium` | Französisch | medium* | 154 | weiblich, korrekte Nasalvokale |
| `it_IT-paola-medium` | Italienisch | medium* | 154 | weiblich |
| `nl_NL-mls-medium` | Niederländisch | medium* | 159 | mehrere Sprecher |
| `ru_RU-irina-medium` | Russisch | medium* | 151 | weiblich |
| `zh_CN-huayan-medium` | Chinesisch (Mandarin) | medium* | 152 | weiblich |

\* Für diese Sprachen existiert keine `high`-Variante in piper — `medium` ist das Maximum.

Stimme wechseln (in `.env`):
```bash
PIPER_VOICE=de_DE-kerstin-low
```

Liefert ein Modell nicht 24000 Hz (z. B. `de_DE-thorsten-high` = 22050 Hz), resampelt
das Gateway automatisch per `ffmpeg`.

Im Sprech-Loop:
```bash
python scripts/voice_loop.py --tts-provider piper --voice de_DE-kerstin-low
```

#### 6.5.3 Chatterbox TTS (Voice-Cloning, hohe Qualität)

Chatterbox ist ein eigener HTTP-Dienst auf der GPU (Resemble AI, Port 9999). Er ist
deutlich langsamer als piper (~Echtzeit), aber deutlich natürlicher. Unterstützt
**Voice-Cloning** über eine Referenz-WAV. Setup: [deploy/README.md § 6](deploy/README.md).

Aktivieren pro Request/Session:
```bash
curl -s -X POST $URL/api/chat \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Hallo!","tts_provider":"chatterbox"}' --output antwort.pcm
```

Konfiguration in `.env`:
```bash
CHATTERBOX_BASE_URL=http://127.0.0.1:9999
CHATTERBOX_VOICE=/pfad/zu/referenz_stimme.wav   # leer = Standardstimme
CHATTERBOX_LANG=de                              # Fallback-Sprache (Gesprächssprache gewinnt)
CHATTERBOX_SPEED=1.0
CHATTERBOX_VOICES_DIR=config/voices             # native Referenz-Stimmen je Sprache
```

**Mehrsprachig + native Stimme je Sprache.** Chatterbox ist mehrsprachig (de, en, fr,
es, it, nl, ru, zh u. a.) und klont **cross-lingual**: Die Antwortsprache (→ § 6.6)
wird automatisch an den Dienst übergeben, und die passende Referenz-Stimme wird aus
`CHATTERBOX_VOICES_DIR` nach Konvention `<lang>.wav` gewählt (z. B. `fr.wav`, `zh.wav`).
So spricht jede Sprache mit einer muttersprachlichen Stimme statt deutsch-akzentuiert.

- Reihenfolge der Stimm-Auswahl: explizit angefragte `voice` (WAV-Pfad) → `config/voices/<lang>.wav` → `CHATTERBOX_VOICE` (persönlicher Klon) → Standardstimme des Dienstes.
- Deutsch nutzt bewusst keine Datei in `config/voices/`, sondern `CHATTERBOX_VOICE`.
- Die mitgelieferten Referenz-Clips stammen aus dem FLEURS-Datensatz (CC-BY 4.0) —
  Quelle/Lizenz/Austausch siehe `config/voices/README.md`.

#### 6.5.4 Aussprache verbessern (TTS-Normalizer)

Vor dem TTS läuft ein Normalizer, der Ausspracheprobleme des Phonemizers behebt:
- **Ordinalzahlen:** „1. Mai" → „erster Mai", „1. 2. 3." → „erstens, zweitens, drittens"
- **Einheiten nach Zahl:** „10 kg" → „zehn Kilogramm", „km/h" → „Kilometer pro Stunde"
- **Abkürzungen:** „Dr." → „Doktor", „z. B." → „zum Beispiel"
- **YAML-Lexikon:** eigene Begriffe — für jede Sprache eine eigene Datei

Stärke: `TTS_NORMALIZE_LEVEL=auto|full|light|off`
— `auto` = piper bekommt `full`, Cloud-TTS bekommt `light` (Cloud kann Zahlen selbst).

##### Eigene Aussprache hinzufügen (Deutsch / Englisch)

**Web-UI (empfohlen):** Admin-Panel → Tab „🔤 Wörterbuch" (→ § 7.5). Kein Neustart nötig.

**Kommandozeile:**
```bash
python scripts/add_pronunciation.py "strömt:ströhmt"           # Wort:Aussprache
python scripts/add_pronunciation.py Mond Mohnd --verify        # mit Phonem-Check
python scripts/add_pronunciation.py kWh "Kilowattstunden" --section units
```
Danach Server neu starten (damit der Cache geleert wird).

##### Aussprache für alle Sprachen — YAML-Lexika

Für jede aktive Sprache gibt es eine separate YAML-Datei im Verzeichnis `config/`:

```
config/
  pronunciation.de.yaml   # Deutsch
  pronunciation.en.yaml   # Englisch
  pronunciation.fr.yaml   # Französisch
  pronunciation.es.yaml   # Spanisch
  pronunciation.it.yaml   # Italienisch
  pronunciation.nl.yaml   # Niederländisch
  pronunciation.ru.yaml   # Russisch
  pronunciation.zh.yaml   # Chinesisch
```

Fehlende Dateien werden stillschweigend übersprungen (keine Pflicht für jede Sprache).

Jede Datei hat drei Sektionen:

```yaml
# config/pronunciation.de.yaml (Beispiel)

abbreviations:       # Abkürzungen — ganze Token, wortgrenzen-sicher
  "ggf.":  "gegebenenfalls"
  "inkl.": "inklusive"

units:               # Einheiten — nur DIREKT nach einer Zahl ersetzt
  "kWh": "Kilowattstunden"

terms:               # Eigennamen / Begriffe — Groß-/Kleinschreibung egal
  "Linux": "Linuks"
  "Mond":  "Mohnd"
```

| Sektion | Trifft | Beispiel |
|---------|--------|---------|
| `abbreviations` | ganze Wörter / Token mit Wortgrenze | `"z.B."` → `"zum Beispiel"` |
| `units` | nur nach einer Zahl (`\d\s*Einheit`) | `"kg"` → `"Kilogramm"` (nur nach Zahl!) |
| `terms` | beliebiger Teiltext, Groß/Klein egal | `"Linux"` → `"Linuks"` |

**Längerer Eintrag gewinnt** — `"z. B."` wird vor `"B."` geprüft. Reihenfolge im YAML spielt keine Rolle.

##### Eigennamen in Fremdsprachen korrekt aussprechen

Das Lexikon arbeitet mit **Textersetzung** — kein IPA nötig. Der eingetragene Text
wird von espeak-ng (in Piper) nach den Phonemregeln der **Zielsprache** gelesen.
Das Ziel ist also: den Namen so schreiben, wie ihn ein Muttersprachler der Zielsprache
schreiben würde, damit er richtig klingt.

**Grundprinzip:**

```
Original:  "Schlüter"
DE:        kein Eintrag nötig (nativ)
FR:        "Chluteur"  →  ch=/ʃ/  u=/y/ (= ü!)  eur=/œʁ/  →  /ʃlytœʁ/ ≈ /ʃlyːtɐ/
EN:        "Schlueter" →  espeak-en liest "ue" als /uː/ → /ˈʃluːtər/ ✓
NL:        "Schluuter" →  nl "uu"=/yː/ (= ü)  sch=/sx/
RU:        "Шлютер"    →  Kyrillisch für exakte Phoneme (Latein wird schlecht gelesen)
ZH:        "施吕特"    →  施=Shī=/ʃɨ/  吕=lǚ=/ly/ (≈ lü!)  特=tè=/tɛ/
```

**Praktische Anleitung für einen neuen Eigennamen:**

1. Überlege, welche Laute der Name enthält.
2. Finde in der Zielsprache Buchstaben/Buchstabenkombinationen, die diese Laute erzeugen.
3. Trage den Ersatztext in `terms:` der passenden Sprachdatei ein.
4. Teste (→ unten).

**Häufige Klangäquivalente je Sprache:**

| Laut | DE | EN | FR | NL | RU | ZH |
|------|----|----|----|----|----|----|
| /ʃ/ | sch | sh | ch | sch (≈) | Ш | sh → 施/书 |
| /y/ (= ü) | ü | — | u | uu | Ю/Ю | ü → 吕/绿 |
| /x/ (= ch) | ch | kh | — | g/ch | Х | h → 哈 |
| /ts/ | z | ts | ts | ts | Ц | ts → 茨 |

**Sonderfall Russisch und Chinesisch:** espeak-ng liest lateinische Buchstaben
in russischem / chinesischem Modus schlecht. Immer Kyrillisch (RU) bzw. Hanzi (ZH) verwenden:

```yaml
# config/pronunciation.ru.yaml
terms:
  "Schlüter": "Шлютер"   # Ш=/ʃ/ лю=/lʲu/ тер=/tʲɛr/
  "Dieter":   "Дитер"

# config/pronunciation.zh.yaml
terms:
  "Schlüter": "施吕特"   # 施=Shī=/ʃɨ/  吕=lǚ=/ly/  特=tè=/tɛ/
  "Dieter":   "迪特"
```

##### Einträge hinzufügen — alle Wege im Überblick

**Weg 1 — Admin-Web-UI** (de/en, sofort wirksam):
Admin-Panel → Tab „🔤 Wörterbuch" → Sprache und Sektion wählen → Eintrag hinzufügen.
Der Cache wird automatisch geleert.

**Weg 2 — REST-API** (alle Sprachen, sofort wirksam):
```bash
# Französischen Eintrag hinzufügen (kein Neustart nötig):
curl -X POST http://localhost:8080/api/admin/pronunciation/fr \
  -H "Authorization: Bearer <admin-token>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"section":"terms","key":"Schlüter","value":"Chluteur"}'

# Eintrag löschen:
curl -X DELETE http://localhost:8080/api/admin/pronunciation/fr/terms/Schlüter \
  -H "Authorization: Bearer <admin-token>"

# Alle Einträge einer Sprache anzeigen:
curl http://localhost:8080/api/admin/pronunciation/ru \
  -H "Authorization: Bearer <admin-token>"
```

**Weg 3 — YAML-Datei direkt editieren** (alle Sprachen):
```bash
nano config/pronunciation.fr.yaml   # oder vim, gedit …
```
Danach **Server neu starten**, damit der In-Memory-Cache geleert wird:
```bash
make restart   # oder: systemctl --user restart voice-assistant
```

##### Aussprache testen

Nach dem Hinzufügen eines Eintrags kannst du den Effekt sofort prüfen:

**Admin-Panel → Tab „⚙ Einstellungen" → Feld „Piper-Stimme" → Test-Button:**
Spricht den Testsatz mit der aktuell eingestellten Stimme und Sprache.

**Oder via curl:**
```bash
curl -s -X POST http://localhost:8080/api/speak \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"Hallo, ich bin Dieter Schlüter.","tts_provider":"piper","language":"fr"}' \
  --output /tmp/test.wav && aplay /tmp/test.wav
```

**Oder mit dem Normalizer-Skript allein** (kein Server nötig):
```bash
source .venv/bin/activate
python3 -c "
import asyncio
from app.pipeline.tts_normalizer import TTSNormalizer
t = TTSNormalizer()
result = asyncio.run(t.run('Schlüter kommt.', language='fr', level='full'))
print(result)   # → 'Chluteur kommt.'
"
```

---

### 6.6 Sprache wechseln (Fix / Flex)

Die Antwortsprache wird in der Web-Oberfläche über **ein einziges Dropdown** („Sprache")
gesteuert. Es kennt zwei Arten von Werten:

| Auswahl | Bedeutung | Whisper (STT) | LLM-Antwort + Stimme |
|---------|-----------|---------------|----------------------|
| **🔄 Flex** | keine feste Sprache — folgt automatisch der gesprochenen | erkennt die Sprache, **übersetzt nicht** | in der **erkannten** Sprache (blaue Blase zeigt das Original) |
| **🇩🇪 / 🇬🇧 / … (feste Sprache)** | „Fix": System bleibt bei dieser Sprache | bekommt die feste Sprache → **übersetzt** die Eingabe | immer in der **festen** Sprache, egal worin gefragt wurde |

**Beispiele** (Eingabe auf Französisch gesprochen):

- **Flex** → blaue Blase: französischer Originaltext · Antwort + Stimme: Französisch.
- **🇩🇪 DE** → blaue Blase: deutsche Übersetzung · Antwort + Stimme: Deutsch.

Die vorlesende Piper-Stimme folgt immer der Antwortsprache automatisch (z. B. `thorsten`
für Deutsch, `siwis` für Französisch — Zuordnung → `LANG_TO_PIPER_VOICE`). Bei Text-Chat
im Flex-Modus (keine Audio-Erkennung möglich) bekommt das LLM **keine** Sprachvorgabe und
antwortet von selbst in der Sprache der Eingabe; als Fallback gilt `DEFAULT_LANGUAGE`.

> **Hinweis:** Es gibt kein separates „Fix/Flex"-Menü mehr — eine konkrete Sprache zu
> wählen *ist* der Fix-Modus, „🔄 Flex" der flexible. Intern bleiben zwei Felder
> erhalten: `language` (ISO-Code) und `language_mode` (`fix` | `flex`).

**Konfiguration außerhalb der Web-UI:**

```bash
DEFAULT_LANGUAGE=de        # global in .env (Fallback-/Standardsprache)
DEFAULT_LANGUAGE_MODE=fix  # global: fix | flex (Admin: Tab „⚙ Einstellungen")
```

Pro Nutzer (dauerhaft):
```bash
# Feste Sprache (Fix):
curl -X PUT $URL/api/me/prefs -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"language":"en","language_mode":"fix"}'

# Flex (Sprache folgt automatisch):
curl -X PUT $URL/api/me/prefs -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"language_mode":"flex"}'
```

Pro Aufruf: `{"text":"…","language":"en","language_mode":"fix"}` im Body.

---

### 6.7 Audio-Geräte (Mikrofon, Lautsprecher, Bluetooth)

> Hinweis: Die Geräte-Endpunkte im Gateway (`input_endpoint`/`output_endpoint`) sind
> vorbereitet (Routing-Ebene, `GET /api/devices`), aber die Hardware-Treiber sind noch
> Platzhalter — kein echtes I/O durch das Gateway. Geräteauswahl erfolgt heute auf
> **Betriebssystem-Ebene**.

**Empfohlen: Ubuntu-Systemeinstellungen (grafisch)**

1. *Einstellungen → Ton* öffnen.
2. **Ausgabe:** gewünschtes Gerät wählen (z. B. Bluetooth-Box).
3. **Eingabe:** Mikrofon wählen (z. B. reSpeaker). Pegelbalken zeigt Schall.

Bluetooth-Box koppeln (einmalig): *Einstellungen → Bluetooth → Box in Kopplungsmodus →
Verbinden*. Danach erscheint sie unter Ton → Ausgabe.

**Per Kommandozeile:**

```bash
arecord -l            # Karten-/Gerätennummern (hw:X,Y)
pactl list short sources   # Mikrofone
pactl list short sinks     # Ausgaben (inkl. Bluetooth)

# Standard-Gerät setzen:
pactl set-default-source <SOURCE_NAME>
pactl set-default-sink   <SINK_NAME>
```

Der Sprech-Loop folgt mit `--recorder auto` automatisch dem System-Standard.
Bestimmtes Mikrofon erzwingen:
```bash
python scripts/voice_loop.py --recorder arecord --device plughw:6,0
```

(`arecord -l` zeigt Kartennummer; auf diesem Rechner: M2-Mic = Karte 5, reSpeaker = Karte 6)

---

### 6.8 Streaming-Verhalten

| Variable | Default | Wirkung |
|----------|---------|---------|
| `AUDIO_STREAM_DEFAULT` | `true` | Satzweises Audio-Streaming als Standard |

Mit `audio_stream=true` (Standard bei WebSocket) beginnt die Ausgabe nach dem ersten
Satz — spürbar kürzere wahrgenommene Latenz. Abschalten:
```bash
# global:
AUDIO_STREAM_DEFAULT=false
# pro Aufruf im Sprech-Loop:
python scripts/voice_loop.py --no-stream-audio
```

**Barge-in** (laufende Antwort unterbrechen):

- **Web-Interface:** Mic-Button ⏹ (amber) während der KI-Antwort tippen → Wiedergabe stoppt sofort, Server bricht Generierung ab.
- **Terminal:** `[Enter]` drücken, sobald die KI antwortet — egal ob Text noch streamt oder Audio bereits läuft → dasselbe Ergebnis.
- **API/eigene Clients:** WebSocket-Event `{"type":"interrupt"}` senden → Server stoppt Streaming und meldet `{"type":"interrupted"}`.

**VAD** (automatische Sprechpausen-Erkennung): Im Start-Frame von `/ws/voice`
`{"type":"start","vad":true,"format":"pcm","sample_rate":16000}` → kein manuelles Ende nötig.
Optional: `vad_silence_ms`, `vad_threshold`.

---

## 7. Nutzerverwaltung und Authentifizierung

> 🔧 Admin

### 7.1 Auth aktivieren/deaktivieren

```bash
AUTH_ENABLED=true    # Standard: geschützte Endpunkte brauchen Bearer-Token
AUTH_ENABLED=false   # Lokal/Entwicklung: anonymer Standardnutzer, kein Token nötig
```

Geschützte Endpunkte: `chat`, `speak`, `transcribe`, `sessions`, `me`.

### 7.2 SSO-Nutzer (va.linix.de) — automatische Registrierung

Nutzer, die über den YunoHost-SSO kommen (`https://va.linix.de/`), werden **beim ersten
Besuch automatisch registriert** — kein manuelles Anlegen nötig.

Der genaue Ablauf:
1. YunoHost-SSO authentifiziert den Nutzer (nur eingeloggte YunoHost-Nutzer durch)
2. Der Benutzername aus dem JWT-Cookie (`yunohost.portal`) wird ans Gateway weitergegeben
3. Gateway ruft intern `get_or_create_user_by_external_id(username)` auf:
   - Erster Besuch → neuer Datenbankdatensatz (UUID-ID, `external_id = YunoHost-Username`)
   - Folgender Besuch → selber Datensatz
4. Jeder Nutzer hat ab sofort **eigene** Sessions, Erinnerungen und Präferenzen

**Kein Bearer-Token** — SSO-Nutzer authentifizieren sich ausschließlich über den YunoHost-Cookie.

**Persönlichkeit und Kontextwissen der KI:**
Das Sprachmodell kennt den Nutzer über zwei Kanäle:
- `display_name` wird bei jeder Anfrage als `"Du sprichst mit <Name>."` ins System-Prompt injiziert
- Erinnerungen (automatisch extrahiert + manuell angelegt) folgen darunter

#### Anzeigenamen setzen (nach erstem SSO-Login)

Nach dem ersten Besuch steht im Datensatz als `display_name` der YunoHost-Username
(z. B. `"dschlueter"`). Die KI würde den Nutzer mit diesem Systemnamen ansprechen.
Ein Admin setzt einen echten Namen:

```bash
# user_id aus der Nutzerliste holen:
curl -s $URL/api/admin/users -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" | jq '.[].user_id'

USER_ID=a3f8c1d2e4b7...   # user_id des betroffenen Nutzers

curl -s -X PUT $URL/api/admin/users/$USER_ID \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"display_name":"Oma Anna"}' | jq
```

Antwort:
```json
{ "user_id": "a3f8c1d2e4b7...", "display_name": "Oma Anna" }
```

Ab dem nächsten Gespräch sagt die KI „Guten Tag, Anna" statt „Guten Tag, dschlueter".

#### Initiale Erinnerungen vorbelegen

Ohne vorher gespeicherte Erinnerungen beginnt die KI jedes Gespräch mit Neuem.
Ein Admin kann Kontext vorab anlegen, damit die KI von Anfang an personalisiert reagiert:

```bash
curl -s -X POST $URL/api/admin/users/$USER_ID/memories \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"content":"Anna ist 78 Jahre alt, wohnt allein in Hamburg und mag klassische Musik."}' | jq
```

Antwort:
```json
{ "id": 1, "content": "Anna ist 78 Jahre alt...", "created_at": "2026-06-18T10:00:00+00:00" }
```

Mehrere Erinnerungen sind möglich — einfach den Aufruf wiederholen. Beim nächsten Gespräch
bekommt das LLM als System-Nachricht:

```
Du sprichst mit Oma Anna.
Was du über den Nutzer weisst:
- Anna ist 78 Jahre alt, wohnt allein in Hamburg und mag klassische Musik.
```

#### Empfohlener Workflow für neue SSO-Nutzer

```
1. Nutzer loggt sich einmal bei https://va.linix.de/ ein
   → Datensatz wird automatisch angelegt

2. Admin: GET /api/admin/users → user_id notieren

3. Admin: PUT /api/admin/users/{id}
          → {"display_name": "Oma Anna"}

4. Optional: POST /api/admin/users/{id}/memories
             → 1-3 Sätze über die Person

5. Ab dem nächsten Gespräch ist die KI sofort personalisiert.
```

> **Hinweis:** Nutzer, die per `POST /api/admin/users` mit Bearer-Token angelegt werden,
> und SSO-Nutzer sind **getrennte Identitäten**. Es gibt keine Verknüpfung. Für
> va.linix.de-Nutzer daher **nicht** manuell vorab anlegen — das würde zu zwei getrennten
> Datensätzen führen.

---

### 7.3 Nutzer anlegen, anzeigen und löschen (Bearer-Token-Nutzer)

> Für Nutzer **ohne** SSO-Zugang (z. B. lokale Nutzung, API-Clients, curl/CLI).

**Voraussetzung:** `ADMIN_API_KEY` muss beim Gateway-Start als Umgebungsvariable gesetzt sein.
Einmal setzen (gilt für alle folgenden Befehle im Terminal):

```bash
export ADMIN_API_KEY=mein-langes-geheimnis
```

#### Nutzer anlegen

```bash
curl -s -X POST $URL/api/admin/users \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"display_name":"Oma Anna"}' | jq
```

Beispiel-Antwort:
```json
{
  "user_id": "a3f8c1d2e4b7...",
  "display_name": "Oma Anna",
  "token": "va-tok-AbCdEfGh12345..."
}
```

> ⚠️ Das Token erscheint **nur einmal** — sofort sicher aufbewahren (z. B. in einem
> Passwort-Manager oder `~/.bashrc`). Es wird nur als SHA256-Hash in der Datenbank
> gespeichert — der Klartext ist danach **nicht mehr abrufbar**.
>
> Token verloren? → Neues Token ausstellen (s. u.) oder Nutzer löschen und neu anlegen.

Das Token dem Nutzer mitteilen. Er gibt es bei jedem Aufruf im `Authorization`-Header an:
```bash
TOKEN=va-tok-AbCdEfGh12345...    # einmal setzen, z.B. in ~/.bashrc:
# export TOKEN=va-tok-AbCdEfGh12345...
curl -s $URL/api/me -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq
# → {"user_id":"a3f8c1d2e4b7…","display_name":"Oma Anna","prefs":{}}
```

#### Token neu ausstellen (bei Verlust oder Rotation)

Falls das Token verloren gegangen ist oder aus Sicherheitsgründen gewechselt werden soll:

```bash
curl -s -X POST $URL/api/admin/users/$USER_ID/token \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" | jq
```

Beispiel-Antwort:
```json
{
  "user_id": "a3f8c1d2e4b7...",
  "display_name": "Oma Anna",
  "token": "va-tok-NeuErKlArTeXt..."
}
```

Der **alte Token wird sofort ungültig**. Der neue Token erscheint ebenfalls nur einmal —
alle bisherigen Daten (Erinnerungen, Gesprächsverlauf) bleiben erhalten.

> **Woher kommt `$ADMIN_API_KEY`?** Dieser Key ist in der Datei `.env` auf dem Server
> hinterlegt. Nachschauen mit:
> ```bash
> grep ADMIN_API_KEY .env
> # ADMIN_API_KEY=mein-geheimes-admin-passwort
> ```
> Du hast ihn beim Setup selbst gewählt. Er ist **kein** auto-generierter Hash —
> du kannst ihn jederzeit in `.env` lesen und bei Bedarf ändern (Gateway neu starten).

#### Alle Nutzer anzeigen

```bash
curl -s $URL/api/admin/users -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" | jq
```

Beispiel-Antwort:
```json
[
  {
    "user_id": "a3f8c1d2e4b7...",
    "display_name": "Oma Anna",
    "external_id": null,
    "created_at": "2026-06-18T10:00:00+00:00"
  },
  {
    "user_id": "b9e2f5a1c6d3...",
    "display_name": "Herr Müller",
    "external_id": null,
    "created_at": "2026-06-18T11:30:00+00:00"
  }
]
```

#### Nutzer löschen

Löscht den Nutzer **und alle seine Daten** (Sessions, Gesprächsverlauf, Erinnerungen,
Nutzungsstatistik) unwiderruflich.

```bash
USER_ID=a3f8c1d2e4b7...    # user_id aus der Liste oben

curl -s -X DELETE $URL/api/admin/users/$USER_ID \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" | jq
```

Beispiel-Antwort bei Erfolg:
```json
{ "deleted": "a3f8c1d2e4b7..." }
```

Nutzer nicht gefunden → HTTP 404:
```json
{ "detail": "Nutzer 'xyz' nicht gefunden." }
```

#### Dauerhafte Nutzerpräferenzen setzen

```bash
curl -s -X PUT $URL/api/me/prefs \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"tts_provider":"piper","language":"de","daily_request_limit":100}' | jq
```

Fremde Sessions → HTTP 403.

### 7.4 SSO / YunoHost-Integration (Remote-Betrieb)

Der Gateway akzeptiert Identitäten von einem Reverse-Proxy per Cookie oder Header —
ausschließlich von vertrauenswürdigen Proxy-IPs (`TRUSTED_PROXY_IPS`):

```bash
# YunoHost-Cookie (empfohlen):
TRUSTED_AUTH_COOKIE=yunohost.portal
TRUSTED_AUTH_COOKIE_CLAIM=user
TRUSTED_PROXY_IPS=192.168.179.10
ADMIN_USERS=atoor,dieterschlueter,dschlueter
SSO_LOGOUT_URL=https://linix.de/yunohost/sso/?action=logout
SSO_LOGIN_URL=https://linix.de/yunohost/sso/   # unauth. Seitenaufrufe -> hierhin umleiten

# Optional: Signaturprüfung des JWT-Cookies
TRUSTED_AUTH_JWT_SECRET=<hs256-secret aus /etc/yunohost/.ssowat_cookie_secret>

# Alternativ: Header-basiert (andere SSO-Systeme):
TRUSTED_AUTH_HEADER=X-Remote-User
```

Vollständige Anleitung: [deploy/README.md](deploy/README.md).

**Zugriffsschutz der Web-UI (mehrstufig):**
1. **YunoHost SSOwat (primär):** Die App-Berechtigung darf die Gruppe „visitors" nicht
   enthalten → unauthentifizierte Besucher werden zum Portal umgeleitet, bevor sie das
   Gateway erreichen: `yunohost user permission update <APP>.main --remove visitors --add all_users`.
2. **Gateway, API/WS:** Anfragen über den Proxy ohne gültiges `yunohost.portal`-Cookie
   bekommen 401 (auch bei `AUTH_ENABLED=false` — das betrifft nur den LAN-Direktzugriff).
3. **Gateway, statische Seite:** Unauthentifizierte Seitenaufrufe werden auf `SSO_LOGIN_URL`
   umgeleitet (bzw. 401, falls nicht gesetzt) — Defense-in-Depth, falls SSOwat umgangen wird.
4. **Port:** Das Gateway sollte nicht offen im Netz lauschen (`HOST=127.0.0.1` bzw. Firewall
   auf die Proxy-IP), damit der SSO-Weg nicht per Direktzugriff umgangen werden kann.

### 7.5 Admin-Web-Panel

> 🔧 Admin — erreichbar über den **⚙️-Button** im Web-Interface (nur für Admin-Nutzer sichtbar)

Das Admin-Panel öffnet sich als Vollbild-Overlay über dem Chat. Es enthält sieben Tabs:

#### Nutzer

Nutzer anlegen (Name eingeben → „Anlegen" → Token erscheint **einmalig** — sofort kopieren!),
umbenennen, Token zurücksetzen und löschen. Erinnerungen je Nutzer auf- und zuklappen,
neue Erinnerungen hinzufügen oder vorhandene löschen.

#### Gespräche

Nutzerliste links → Session auswählen → Gesprächs-Transkript als Chat-Bubbles ansehen.

#### Notfälle

Tabellarische Übersicht aller protokollierten Notfall-Ereignisse (Zeitpunkt, Nutzer,
Kategorie, Textausschnitt).

#### Status

Zeigt aktives Profil, Provider-Konfiguration, Laufzeit-Metriken und verfügbare Provider.
Zusätzlich eine **LLM-Backend-Karte**: aktives Backend (Ollama/llama.cpp), Modell, ob
die Backends laufen, geladene Ollama-Modelle und die **GPU-Auslastung** je Karte als
Balken. Darunter eine **Steuerung**: Backend wählen (+ Ollama-Modell), **„Backend
wechseln"** und **„Gateway neu starten"**.

> Sicherheit: Backend ist auf `ollama|llamacpp` beschränkt, Modellnamen werden gegen
> `ollama list` und ein striktes Format geprüft (kein Shell-Zugriff, kein sudo). Der
> Wechsel läuft losgelöst; die Seite pollt, bis das Gateway wieder antwortet.
> **Wirkt vollständig nur, wenn das Gateway als systemd-Dienst läuft** (→ § 4.10) —
> im Vordergrund-Betrieb werden `.env`/Backend umgestellt, der Gateway muss aber manuell
> neu gestartet werden.

Am Ende: **⬇ voice-assistant.db herunterladen** — lädt die SQLite-Datenbank als Backup.

#### Metriken

Nutzungsstatistik je Nutzer (Anfragen, Einheiten, letzte Aktivität) als Tabelle
und CSS-Balkendiagramm.

#### Wörterbuch

Aussprache-Lexikon direkt im Browser bearbeiten — kein Kommandozeilen-Skript nötig:

1. Sprache wählen (Dropdown: **Deutsch** / **Englisch**).
2. Sektion wählen: **Abkürzungen**, **Einheiten**, **Begriffe / Aussprache**.
3. Vorhandene Einträge: Maus drüber → **✕** erscheint → löschen.
4. Neuer Eintrag: Schlüssel + Ersetzung eingeben → **+ Hinzufügen**.
   Die Änderung greift sofort (Server-Cache wird automatisch geleert).

> **Andere Sprachen (fr, es, it, nl, ru, zh):** Das Wörterbuch-Tab zeigt aktuell nur
> Deutsch und Englisch. Für andere Sprachen die YAML-Datei direkt editieren
> (`config/pronunciation.<lang>.yaml`) oder die REST-API nutzen — beides ohne Neustart
> möglich (API) bzw. mit Neustart (YAML direkt). Vollständige Anleitung → § 6.5.4.

#### Log

Zeigt den systemd-Journal-Log des `voice-assistant.service` live im Browser:

1. **▶ Verbinden** → letzte 100 Zeilen + laufende Ausgabe erscheinen im Terminal-Fenster.
2. **■ Trennen** → Stream stoppen.
3. **Leeren** → Anzeige leeren (Log auf dem Server bleibt erhalten).

Der Log hilft, Fehler zu diagnostizieren ohne SSH-Zugang.

**Audit:** Schreibende Admin-Aktionen werden mit Auslöser protokolliert und erscheinen
hier live, z. B.:
```
ADMIN action=config_set user=dschlueter key='local_llm_top_p' value='0.7'
ADMIN action=llm_backend_switch user=dschlueter backend='ollama' model='gemma3:latest'
ADMIN action=gateway_restart user=admin-key
```
Protokolliert werden u. a. `config_set` / `config_reset` (Laufzeit-Einstellungen),
`llm_backend_switch` (+ `_rejected` bei Allowlist-Verstoß) und `gateway_restart`.
`user` ist der SSO-Name bzw. `admin-key` bei Zugriff per `ADMIN_API_KEY`.

> Sichtbar im Log-Tab nur im **Dienst-Betrieb** (Journal). Im Vordergrund-Betrieb
> (`make run`) erscheinen die Audit-Zeilen im Terminal.

---

## 8. Gedächtnis und Erinnerungen

> 👤 Endnutzer / 🔧 Admin

**Woher kommt `$TOKEN`?** Das Token erscheint einmalig beim Anlegen eines Nutzers
(→ § 7.3). Im Terminal einmal setzen:
```bash
TOKEN=va-tok-AbCdEfGh12345...
```
Bei `AUTH_ENABLED=false` (lokale Entwicklung) ist kein Token nötig —
`-H "Authorization: Bearer $TOKEN"` dann einfach weglassen.

### 8.1 Sitzungsgedächtnis (Kurzzeit)

Mit `?session_id=name` merkt sich der Assistent den Gesprächsverlauf der aktuellen
Sitzung. Die letzten `HISTORY_MAX_MESSAGES` (Standard: 10) Nachrichten fließen als
Kontext ins LLM. Ohne `session_id` ist jeder Aufruf zustandslos.

```bash
curl -s -X POST "$URL/api/chat?session_id=oma-anna" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Ich heiße Anna."}' --output /dev/null

curl -s -X POST "$URL/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Wie heiße ich?"}' | jq '.trace'
```

### 8.2 Langzeit-Erinnerungen (manuell)

Dauerhafte Fakten und Vorlieben, die bei jedem Chat als Kontext ans LLM gehen —
unabhängig von der Session.

```bash
# Erinnerung hinzufügen:
curl -s -X POST $URL/api/me/memories \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"content":"Mag morgens Kamillentee."}' | jq

# Alle Erinnerungen anzeigen:
curl -s $URL/api/me/memories -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq

# Erinnerung löschen:
curl -s -X DELETE $URL/api/me/memories/<id> -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
```

In der Datenbank direkt ansehen/löschen (nötig z. B. wenn eine falsch extrahierte
Erinnerung stört):
```bash
python3 -c "
import sqlite3; conn = sqlite3.connect('data/voice-assistant.db')
for r in conn.execute('SELECT id, content FROM memories'): print(r)
"
# Löschen:
python3 -c "
import sqlite3; conn = sqlite3.connect('data/voice-assistant.db')
conn.execute('DELETE FROM memories WHERE content LIKE \"%Stichwort%\"'); conn.commit()
"
```

### 8.3 Automatische Erinnerungsextraktion

Nach je N Turns (Standard: 3) destilliert ein LLM dauerhaft wirkende Fakten und
Vorlieben aus dem Gespräch und legt sie als Erinnerungen ab. Der Prozess läuft als
**Hintergrund-Task** — kein Einfluss auf die Antwortlatenz.

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `MEMORY_EXTRACTION_ENABLED` | `true` | Extraktion ein/aus |
| `MEMORY_EXTRACTION_EVERY_N_TURNS` | `3` | Wie oft extrahiert wird |
| `MEMORY_EXTRACTION_MAX` | `50` | Maximale Anzahl gespeicherter Erinnerungen |
| `MEMORY_EXTRACTION_PROVIDER` | (leer = Default-LLM) | Welcher Provider extrahiert |

Besonders nützlich mit lokalem LLM (kostenloser Zusatzaufruf). Bei Cloud-LLM entstehen
geringe Zusatzkosten pro Extraktion.

---

## 9. Resilienz, Fallbacks und Metriken

> 🔧 Admin

### 9.1 Fallback-Ketten

Fällt der primäre Provider aus (Timeout, HTTP-Fehler), übernimmt transparent der nächste:

```bash
# in .env (kommasepariert, mehrere möglich):
STT_FALLBACK=faster-whisper
LLM_FALLBACK=local-openai-compatible
TTS_FALLBACK=piper
```

Erfolgreiche Fallbacks und Fehler werden in den Metriken gezählt.

### 9.2 Metriken und Monitoring

```bash
curl -s $URL/api/metrics | jq                         # JSON (alle Zähler + Latenzen)
curl -s "$URL/api/metrics?format=prometheus"           # Prometheus-Text

# Nur Pipeline-Latenzen:
curl -s $URL/api/metrics | jq '
  .timers | to_entries
  | map(select(.key|test("stage_duration")))
  | map({stufe:.key, avg_s:.value.avg})'
```

In-Memory pro Prozess — kein externer Dienst nötig. Bei Neustart auf null.

**Gemessene Richtwerte** (Profil `cloud`, gegen OpenRouter, Stand 2026-06-17):

| Stufe | Modell | ~Zeit |
|-------|--------|-------|
| STT | `whisper-large-v3` | ~1,2 s |
| LLM | `gemini-3.1-flash-lite` | ~0,7 s |
| TTS | `gemini-3.1-flash-tts` | ~1,9 s |
| **Sprach-Round-Trip** | — | **~4 s** |

### 9.3 Tageskontingent (Kostenbremse)

```bash
DAILY_REQUEST_LIMIT=200   # Anfragen/Nutzer/Tag; 0 = unbegrenzt
```

Überschreitung → HTTP 429 (auch als `error`-Event im WebSocket). Notfall-Eingaben
werden **nie** blockiert, auch bei Limit.

Pro Nutzer übersteuern: `daily_request_limit` in `PUT /api/me/prefs`.

---

## 10. Notfall-Erkennung und Eskalation

> 🔧 Admin

Das System erkennt Notlagen-Signale (medizinisch, Sturz, Hilferuf) in der Nutzereingabe.
Die Erkennung ist **zweistufig**:

1. **Stichwort-Heuristik** — im Hot-Path, sofort, ohne Latenz.
2. **LLM-Klassifikation** — läuft als Hintergrund-Task, **nur** wenn Stufe 1 nichts fand.
   Erkennt verpasste Formulierungen (metaphorische Suizidalität, Schlaganfall-Symptome
   ohne Schlüsselwort) mit Konfidenz-Schwelle.

Bei Treffer: Protokolleintrag + Metrik + optionaler Webhook + Signal im Response
(`X-Emergency`-Header, `emergency`-Feld, WebSocket-`emergency`-Event).

```bash
EMERGENCY_WEBHOOK_URL=https://example.org/alert   # optional
EMERGENCY_LLM_ENABLED=true                        # Stufe 2 (Standard: an)
EMERGENCY_LLM_MIN_CONFIDENCE=0.6                  # Schwelle gegen Fehlalarme
EMERGENCY_LLM_PROVIDER=                           # leer = Default-LLM
```

> ⚠️ **Wichtig:** Die Erkennung ist **keine verlässliche Lebensrettung** und kein Ersatz
> für einen echten Notruf. Sie kann Notlagen verpassen oder Fehlalarme auslösen.
> Erkannte Texte sind hochsensibel (DSGVO Art. 9: Einwilligung, Aufbewahrung, Zugriff).

---

## 11. Remote-Zugang und Deployment

> 🔧 Admin

### 11.1 Zugriff aus dem lokalen Netz (LAN)

Der Gateway lauscht standardmäßig auf `0.0.0.0` (alle Interfaces). Firewall öffnen:

```bash
sudo ufw allow from 192.168.179.0/24 to any port 8003 proto tcp comment 'voice-assistant LAN'
```

Browser: `http://<server-lan-ip>:8003/` — **Text-Chat** funktioniert. **Mikrofon-Button**
nicht: Browser geben das Mikrofon nur über HTTPS oder `localhost` frei.

> ⚠️ Bei `AUTH_ENABLED=false` kann jeder im LAN den Dienst anonym nutzen. Für Produktiv-
> betrieb: Auth aktivieren oder SSO-Weg nutzen.

### 11.2 Remote + HTTPS + SSO (YunoHost)

Für Handy/Browser von unterwegs über HTTPS mit YunoHost-SSO:

```
https://va.linix.de  →  nginx@YunoHost (TLS + SSO)  →  LAN  →  http://GPU-Box:8003
```

Vollständige Anleitung mit nginx-Konfiguration, Firewall, systemd und Chatterbox:
**[deploy/README.md](deploy/README.md)**

Kern-Einstellungen auf der GPU-Box (`/etc/voice-assistant/voice-assistant.env`):
```bash
HOST=<LAN-IP der GPU-Box>       # nicht 0.0.0.0
PORT=8003
AUTH_ENABLED=true
TRUSTED_AUTH_COOKIE=yunohost.portal
TRUSTED_AUTH_COOKIE_CLAIM=user
TRUSTED_PROXY_IPS=<LAN-IP des YunoHost-Servers>
ADMIN_USERS=atoor,dieterschlueter,dschlueter
SSO_LOGOUT_URL=https://linix.de/yunohost/sso/?action=logout
```

WebSocket-Upgrade im nginx nicht vergessen — sonst kein Mikrofon und kein Streaming.

### 11.3 Docker

```bash
export OPENROUTER_API_KEY=...
docker compose up --build
```

### 11.4 systemd-Dienst

→ § 4.3 (Dauer-Betrieb ohne root)

---

## 12. Tests und Reaktionszeiten

> 💻 Entwickler / 🔧 Admin

### 12.1 Automatisierte Tests

```bash
make test     # offline (mit Platzhaltern) — schnell, kostenlos
              # oder: pytest -q
```

Abgedeckt: Config-Profile + Präzedenz, Route-Auflösung, Device Router,
Auth/Mandanten, Gedächtnis, Streaming, Resilienz, Quota, Notfall.

### 12.2 Reaktionszeiten messen

```bash
# TTS (Text → Audio):
curl -s -o gruss.pcm -w "TTS: %{time_total}s, %{size_download} Bytes\n" \
  -X POST $URL/api/speak -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Guten Tag, wie kann ich Ihnen helfen?"}'

# STT (Audio → Text):
curl -s -o /dev/null -w "STT: %{time_total}s\n" \
  -X POST $URL/api/transcribe -F "file=@frage.wav" -F "language=de"

# LLM (Text → Text, TTS auf Stub isoliert):
curl -s -o /dev/null -w "LLM: %{time_total}s\n" \
  -X POST "$URL/api/chat?debug=true" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Sag einen kurzen Gruß.","tts_provider":"piper"}'

# Durchschnitt der Pipeline-Stufen serverseitig:
curl -s $URL/api/metrics | jq '
  .timers | to_entries
  | map(select(.key|test("stage_duration")))
  | map({stufe:.key, avg_s:.value.avg})'
```

### 12.3 Live-Smoke-Test (echter Netz-Aufruf)

```bash
make smoke    # oder: python scripts/smoke_e2e.py
```

Prüft LLM, TTS und STT live gegen OpenRouter (geringe Kosten). Braucht `OPENROUTER_API_KEY`.
Meldet pro Modul `[OK]` / `[FAIL]`, inkl. TTS→STT-Round-Trip.

---

## 13. Fehlerbehebung

> alle Zielgruppen

| Symptom | Ursache | Lösung |
|---------|---------|--------|
| `OPENROUTER_API_KEY is empty` | Key fehlt im Service-Environment | `OPENROUTER_API_KEY=sk-or-…` in `.env` eintragen — systemd sourct kein `.bashrc` |
| HTTP **401** „Bearer/Invalid token" | Auth an, Token fehlt/falsch | Token im Header; oder `AUTH_ENABLED=false` für Dev |
| HTTP **401** bei `/api/admin/users` | falscher/fehlender Admin-Key | `X-Admin-Key` = `ADMIN_API_KEY` |
| HTTP **403** bei `?session_id=…` | Session gehört anderem Nutzer | eigene `session_id` wählen |
| HTTP **429** | Tageskontingent erreicht | `DAILY_REQUEST_LIMIT` erhöhen; oder nächster Tag |
| HTTP **422** „Unbekannter Provider" | Tippfehler im Provider-Namen | gültige Namen: `curl -s $URL/api/config \| jq '.available'` |
| HTTP **502** bei STT/TTS | Cloud-Fehler oder falsches Modell | `make smoke`; Modellnamen in `.env` prüfen |
| `VA_PROFILE` wirkt nicht | `DEFAULT_*_PROVIDER` in `.env` überschreibt das Profil | diese Zeilen auskommentieren |
| `Address already in use` | Port belegt | anderen `PORT` setzen; `ss -tlnp \| grep 8003` |
| „All connection attempts failed" (im Web-Chat) | LLM-/STT-/TTS-Dienst nicht erreichbar | Dienst starten; bei `local-dev`: `make llm-up` und warten bis HTTP OK |
| Kein Mikrofon im Browser | Kein HTTPS / kein `localhost` | HTTPS-Zugang einrichten (§ 11.2) oder lokal auf `localhost` zugreifen |
| `pw_context_connect() failed` | PipeWire-Pfad gestört | `--recorder auto` überspringt gestörte Tools; notfalls `--recorder arecord --device plughw:6,0` |
| Keine Aufnahme/Wiedergabe | Tool/Gerät fehlt | `arecord -L`; Pakete `alsa-utils`, `ffmpeg`, `pipewire` prüfen |
| Profil greift nicht | `config/voice-assistant.toml` fehlt | aus `*.example.toml` kopieren (→ § 2.2) |
| Erste Antwort sehr langsam | lokale Modelle noch nicht vorgeladen | Warm-up passiert im Hintergrund; 1–2 Minuten warten |

Logs: Terminal von `make run`. Mehr Details: `LOG_LEVEL=debug` in `.env`.

---

---

# Anhang A — Alle Umgebungsvariablen

> Vollständige Referenz. Alle Werte gehören in `.env` oder die Systemumgebung.
> Secrets (API-Keys, JWT-Secret) **nur** in die Umgebung, nie in `config/*.toml`.

## A.1 Betrieb und Server

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `APP_ENV` | `dev` | Umgebungskennung (z. B. `prod`) |
| `HOST` | `0.0.0.0` | Bind-Adresse (für LAN-only: LAN-IP setzen) |
| `PORT` | `8080` | Gateway-Port |
| `LOG_LEVEL` | `info` | `debug\|info\|warning\|error` |
| `VA_PROFILE` | (leer) | Aktives Profil: `local-dev\|hybrid\|cloud` |
| `VA_CONFIG_FILE` | `config/voice-assistant.toml` | Pfad zur TOML-Konfiguration |
| `DB_PATH` | `data/voice-assistant.db` | SQLite-Datenbankpfad |

## A.2 API-Keys und Authentifizierung

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `OPENROUTER_API_KEY` | (leer) | OpenRouter-API-Key — **nur als Umgebungsvariable** |
| `ADMIN_API_KEY` | (leer) | Admin-Key für `/api/admin/*` — **nur als Umgebungsvariable** |
| `AUTH_ENABLED` | `true` | Bearer-Token-Auth ein/aus |
| `TRUSTED_AUTH_HEADER` | (leer) | Header mit SSO-Usernamen (z. B. `X-Remote-User`) |
| `TRUSTED_AUTH_COOKIE` | (leer) | Cookie-Name (z. B. `yunohost.portal`) |
| `TRUSTED_AUTH_COOKIE_CLAIM` | `user` | JWT-Claim im Cookie |
| `TRUSTED_AUTH_JWT_SECRET` | (leer) | HS256-Secret für Cookie-Signaturprüfung |
| `TRUSTED_PROXY_IPS` | (leer) | Kommaseparierte IPs der vertrauenswürdigen Proxys |
| `ADMIN_USERS` | (leer) | Kommaseparierte SSO-Usernamen mit Admin-Rechten |
| `SSO_LOGOUT_URL` | (leer) | Logout-Link fürs Frontend |

## A.3 Profil und Provider-Auswahl

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `DEFAULT_LANGUAGE` | `de` | Standardsprache |
| `DEFAULT_STT_PROVIDER` | (Profil) | Überschreibt Profil; leer lassen für profilbasiert |
| `DEFAULT_LLM_PROVIDER` | (Profil) | Überschreibt Profil |
| `DEFAULT_TTS_PROVIDER` | (Profil) | Überschreibt Profil |
| `DEFAULT_INPUT_ENDPOINT` | `local-default` | Standard-Audio-Eingang |
| `DEFAULT_OUTPUT_ENDPOINT` | `local-default` | Standard-Audio-Ausgang |
| `STT_FALLBACK` | (leer) | Kommaseparierte Fallback-Provider für STT |
| `LLM_FALLBACK` | (leer) | Fallback-Provider für LLM |
| `TTS_FALLBACK` | (leer) | Fallback-Provider für TTS |

## A.4 Cloud-STT/LLM/TTS (OpenRouter)

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `OPENROUTER_STT_MODEL` | `openai/whisper-large-v3` | STT-Modell |
| `OPENROUTER_LLM_MODEL` | `openai/gpt-4.1-mini` | LLM-Modell |
| `OPENROUTER_TTS_MODEL` | `openai/gpt-4o-mini-tts` | TTS-Modell |
| `OPENROUTER_TTS_VOICE` | `alloy` | TTS-Stimme |

## A.5 Lokales LLM (llama.cpp / Ollama)

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `LOCAL_LLM_BASE_URL` | `http://127.0.0.1:8001/v1` | API-URL des LLM-Servers |
| `LOCAL_LLM_API_KEY` | `dummy` | Beliebiger Wert (Ollama: `ollama`) |
| `LOCAL_LLM_MODEL` | `va_llm` | Modellname / Alias |
| `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING` | `true` | Qwen3-Denkphase abschalten |
| `LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT` | Sprach-Prompt | System-Prompt für gesprochene Antworten |
| `LOCAL_LLM_MAX_TOKENS` | `0` | Maximale Antwort-Tokens (0 = Server-Limit) |
| `LOCAL_LLM_TEMPERATURE` | `0.3` | Sampling-Temperatur |

## A.6 Lokales STT (faster-whisper)

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `FASTER_WHISPER_MODEL` | `base` | Modell: `tiny\|base\|small\|medium\|large-v3` |
| `FASTER_WHISPER_DEVICE` | `auto` | `auto\|cpu\|cuda` |
| `FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE` | `default` | `default\|int8\|float16\|int8_float16` |

## A.7 Lokales TTS (piper)

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `PIPER_BIN` | `piper` | Pfad/Name des piper-Binaries |
| `PIPER_VOICES_DIR` | `~/.local/share/piper/voices` | Verzeichnis der `.onnx`-Stimmen |
| `PIPER_VOICE` | `de_DE-thorsten-high` | Stimmmodell (ohne `.onnx`) |
| `TTS_SAMPLE_RATE` | `24000` | Ziel-Sample-Rate (Gateway resampelt bei Bedarf) |
| `TTS_NORMALIZE_LEVEL` | `auto` | `auto\|full\|light\|off` |

## A.8 Chatterbox TTS

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `CHATTERBOX_BASE_URL` | `http://127.0.0.1:9999` | URL des Chatterbox-Dienstes |
| `CHATTERBOX_VOICE` | (leer) | Pfad zu Referenz-WAV (Voice-Cloning) |
| `CHATTERBOX_LANG` | `de` | Synthesesprache |
| `CHATTERBOX_SPEED` | `1.0` | Sprechgeschwindigkeit |
| `CHATTERBOX_TIMEOUT` | `180` | Timeout in Sekunden |

## A.9 Gedächtnis und Erinnerungen

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `HISTORY_MAX_MESSAGES` | `10` | Gesprächsverlauf pro Session (Turns) |
| `MEMORY_EXTRACTION_ENABLED` | `true` | Automatische Erinnerungsextraktion |
| `MEMORY_EXTRACTION_EVERY_N_TURNS` | `3` | Extraktion alle N Turns |
| `MEMORY_EXTRACTION_MAX` | `50` | Maximale Anzahl gespeicherter Erinnerungen |
| `MEMORY_EXTRACTION_PROVIDER` | (leer = Default-LLM) | Provider für Extraktion |

## A.10 Streaming und Audio

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `AUDIO_STREAM_DEFAULT` | `true` | Satzweises Audio-Streaming als Standard |

## A.11 Betrieb, Kontingent und Notfall

| Variable | Default | Bedeutung |
|----------|---------|-----------|
| `DAILY_REQUEST_LIMIT` | `0` | Anfragen/Nutzer/Tag (0 = unbegrenzt) |
| `EMERGENCY_WEBHOOK_URL` | (leer) | Webhook-URL für Notfall-Eskalation |
| `EMERGENCY_LLM_ENABLED` | `true` | LLM-Klassifikation (Stufe 2) ein/aus |
| `EMERGENCY_LLM_PROVIDER` | (leer = Default-LLM) | Provider für Klassifikation |
| `EMERGENCY_LLM_MIN_CONFIDENCE` | `0.6` | Konfidenz-Schwelle gegen Fehlalarme |

---

# Anhang B — API-Endpunkte

> Vollständige Referenz aller HTTP- und WebSocket-Endpunkte.

## B.1 System

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `GET` | `/health` | Liveness-Check → `{"status":"ok"}` |
| `GET` | `/api/config` | Aktives Profil + aufgelöste Route (ohne Secrets) |
| `GET` | `/api/devices` | Verfügbare Audio-Endpunkte + Capabilities |
| `GET` | `/api/metrics` | Metriken (JSON oder `?format=prometheus`) |

## B.2 Konversation

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/api/chat` | Text rein → Audio raus (PCM). `?debug=true` → JSON-Trace. `?session_id=…` → Gedächtnis |
| `POST` | `/api/speak` | Text rein → TTS-Audio raus (PCM) |
| `POST` | `/api/transcribe` | Audio-Upload (multipart) → Transkript-JSON |

Wichtige Body-Felder für `/api/chat` und `/api/speak`:

| Feld | Typ | Bedeutung |
|------|-----|-----------|
| `text` | string | Eingabe-Text (Pflicht) |
| `language` | string | Sprache, z. B. `de`, `en` (im Fix-Modus maßgeblich) |
| `language_mode` | string | `fix` (feste Sprache, Eingabe wird übersetzt) oder `flex` (folgt der erkannten Sprache) — → § 6.6 |
| `stt_provider` | string | Provider für diese Anfrage |
| `llm_provider` | string | Provider für diese Anfrage |
| `tts_provider` | string | Provider für diese Anfrage |
| `voice` | string | TTS-Stimme für diese Anfrage |
| `stream` | bool | LLM-Token-Streaming (nur WebSocket) |
| `audio_stream` | bool | Satzweises Audio-Streaming (nur WebSocket) |
| `text_only` | bool | Kein Server-Audio erzeugen/senden (nur Text) — fürs Geräte-TTS (→ § 6.5.0) |

## B.3 Sessions und Routing

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `POST` | `/api/sessions/{id}/route` | Provider/Sprache/Geräte für Session festlegen |

Body-Felder: `input_endpoint`, `output_endpoint`, `stt_provider`, `llm_provider`,
`tts_provider`, `language`.

## B.4 Nutzer und Präferenzen

| Methode | Pfad | Beschreibung |
|---------|------|--------------|
| `GET` | `/api/me` | Aktueller Nutzer + Präferenzen |
| `PUT` | `/api/me/prefs` | Dauerhafte Routing-Präferenzen setzen (Merge; Felder u. a. `language`, `language_mode`, `tts_provider` — → § 6.6) |
| `GET` | `/api/me/memories` | Alle Langzeit-Erinnerungen |
| `POST` | `/api/me/memories` | Erinnerung hinzufügen |
| `DELETE` | `/api/me/memories/{id}` | Erinnerung löschen |

## B.5 Administration

| Methode | Pfad | Auth | Beschreibung |
|---------|------|------|--------------|
| `POST` | `/api/admin/users` | Admin | Nutzer anlegen → Token einmalig |
| `GET` | `/api/admin/users` | Admin | Alle Nutzer auflisten |
| `PUT` | `/api/admin/users/{user_id}` | Admin | Anzeigenamen aktualisieren (`{"display_name":"…"}`) |
| `DELETE` | `/api/admin/users/{user_id}` | Admin | Nutzer + alle Daten löschen |
| `POST` | `/api/admin/users/{user_id}/token` | Admin | Neues Token ausstellen (alter Token sofort ungültig) |
| `POST` | `/api/admin/users/{user_id}/memories` | Admin | Erinnerung für Nutzer vorbelegen (`{"content":"…"}`) |
| `GET` | `/api/admin/users/{user_id}/memories` | Admin | Alle Erinnerungen eines Nutzers |
| `DELETE` | `/api/admin/users/{user_id}/memories/{id}` | Admin | Eine Erinnerung löschen |
| `GET` | `/api/admin/users/{user_id}/sessions` | Admin | Sessions eines Nutzers (neueste zuerst) |
| `GET` | `/api/admin/sessions/{session_id}/messages` | Admin | Nachrichten einer Session (`?limit=200`) |
| `GET` | `/api/admin/emergency-events` | Admin | Notfall-Ereignisse (`?limit=50`) |
| `GET` | `/api/admin/users/{user_id}/usage` | Admin | Nutzungsstatistik eines Nutzers |
| `GET` | `/api/admin/usage` | Admin | Aggregierte Nutzungsstatistik aller Nutzer |
| `GET` | `/api/admin/db-export` | Admin | SQLite-Datenbank als Datei-Download (Backup) |
| `GET` | `/api/admin/pronunciation/{lang}` | Admin | Aussprache-Lexikon lesen (`lang`: `de`, `en`, `fr`, `es`, `it`, `nl`, `ru`, `zh`, …) |
| `POST` | `/api/admin/pronunciation/{lang}` | Admin | Eintrag hinzufügen/überschreiben (`{"section":"terms","key":"Schlüter","value":"Chluteur"}`) |
| `DELETE` | `/api/admin/pronunciation/{lang}/{section}/{key}` | Admin | Eintrag löschen |
| `WS` | `/api/admin/log` | Admin | Live-Log via WebSocket (journalctl stream) |

**Auth:** `X-Admin-Key`-Header oder SSO-Admin-Cookie (→ § 7.4).

## B.6 WebSocket

| Pfad | Beschreibung |
|------|--------------|
| `/ws/chat` | Echtzeit-Chat. Client sendet JSON mit `text`; Server streamt `ack` → `token`* → `semantic` → Audio (binär) → `done`. Auth: `?token=…`, Gedächtnis: `?session_id=…` |
| `/ws/voice` | Echtzeit-Sprache. Client sendet Start-JSON (`{"type":"start","format":"webm"}`), dann Audio-Bytes, dann `{"type":"end"}`. Server antwortet mit `transcript` → dann wie `/ws/chat` |

**WebSocket-Events (Server → Client):**

| Event-Typ | Inhalt | Wann |
|-----------|--------|------|
| `ack` | `{}` | Verbindung aufgebaut |
| `transcript` | `{"text":"…"}` | STT-Ergebnis (bei `/ws/voice`) |
| `token` | `{"text":"…"}` | LLM-Token (bei `stream:true`) |
| `semantic` | `{"text":"…"}` | Vollständige Antwort |
| `audio` | `{"seq":N}` + binärer Frame | Satz-Audio (bei `audio_stream:true`) |
| `done` | `{"sample_rate":24000}` | Antwort fertig |
| `error` | `{"detail":"…"}` | Fehler |
| `emergency` | `{"category":"…","source":"keyword\|llm"}` | Notfall erkannt |
| `interrupted` | `{}` | Barge-in bestätigt |

**Barge-in:** `{"type":"interrupt"}` senden → laufende Antwort bricht ab.

**VAD:** Im Start-Frame `{"type":"start","vad":true,"format":"pcm","sample_rate":16000}` → Server erkennt Sprechpausen selbst.

---

# Anhang C — Provider-Übersicht

| Provider-Name | Kategorie | Typ | Abhängigkeit | Bemerkung |
|---------------|-----------|-----|-------------|-----------|
| `openrouter` | STT | Cloud | `OPENROUTER_API_KEY` | Whisper-large-v3, andere |
| `faster-whisper` | STT | Lokal | `pip install -e .[local]` | In-Process, GPU-fähig |
| `openrouter` | LLM | Cloud | `OPENROUTER_API_KEY` | GPT-4.1-mini, Gemini, … |
| `local-openai-compatible` | LLM | Lokal | llama.cpp oder Ollama | OpenAI-kompatibler Server |
| `openrouter` | TTS | Cloud | `OPENROUTER_API_KEY` | GPT-4o-mini-TTS, Gemini-TTS |
| `piper` | TTS | Lokal | `pip install -e .[local]` + Stimmmodell | In-Process, schnell |
| `chatterbox` | TTS | Lokal | Eigener HTTP-Dienst (Port 9999) | Langsam, hohe Qualität, Voice-Cloning |

Neuen Provider hinzufügen: Eintrag in `STT_REGISTRY`/`LLM_REGISTRY`/`TTS_REGISTRY`
in `app/dependencies.py` + Implementierung in `app/providers/`. → [Architektur-Dokument § 3.3](Docs/voice-assistant-architecture.md).

---

# Anhang D — Sachregister

| Begriff | Abschnitt |
|---------|-----------|
| Admin-Web-Panel | § 7.5 |
| API-Key (OpenRouter) | § 2.3, Anhang A.2 |
| Authentifizierung / Bearer-Token | § 7.1, § 7.3, Anhang B.4 |
| Audio-Geräte / Mikrofon / Lautsprecher | § 6.7 |
| Aussprache verbessern | § 6.5.4 |
| Aussprache — Eigennamen in Fremdsprachen | § 6.5.4 |
| Aussprache — YAML-Lexika (alle Sprachen) | § 6.5.4 |
| Automatische Erinnerungen | § 8.3 |
| Barge-in (Unterbrechung) | § 6.8, Anhang B.6 |
| Bluetooth | § 6.7 |
| Chatterbox TTS | § 6.5.3, Anhang C |
| Cloud-Profil | § 3.1 |
| Deployment (systemd, Docker) | § 4.3, § 4.4, § 11 |
| Erinnerungen (Langzeit) | § 8.2, § 8.3 |
| Fallback-Ketten | § 9.1, Anhang A.3 |
| faster-whisper | § 6.3, Anhang C |
| Fehlerbehebung | § 13 |
| Fix / Flex (Sprachmodus) | § 6.6 |
| Gedächtnis (Sitzung) | § 8.1 |
| Geräte-TTS (Web Speech API) | § 6.5.0 |
| Hybrid-Profil | § 3.2 |
| Installation | § 2 |
| Konfigurationsebenen / Priorität | § 6.1 |
| Kontingent (Kosten-Bremse) | § 9.3 |
| llama.cpp | § 4.5, § 3.2, § 3.3 |
| local-dev-Profil | § 3.3 |
| Ollama starten | § 4.6 |
| Ollama ↔ llama.cpp wechseln | § 4.7 |
| Stoppen (alle Varianten) | § 4.8 |
| Neustart | § 4.9 |
| Metriken / Monitoring | § 9.2, Anhang B.1 |
| Mikrofon → Audio-Geräte | § 6.7 |
| Notfall-Erkennung | § 10 |
| Ollama | § 3.2, § 3.3, **§ 4.6** |
| piper (TTS) | § 6.5.2, Anhang C |
| Pipeline (Architektur) | § 1.3 |
| Profile (cloud/hybrid/local-dev) | § 3 |
| Provider wechseln | § 6.2 |
| Remote-Zugang / HTTPS / SSO | § 11 |
| Sachregister | Anhang D |
| Sitzungsgedächtnis | § 8.1 |
| Sprache wechseln (Fix/Flex) | § 6.6 |
| Sprech-Loop | § 5.2 |
| Stimmen (TTS) | § 6.5.1, § 6.5.2 |
| Stimme folgt Sprache (Flex) | § 6.6 |
| STT-Einstellungen | § 6.3 |
| Streaming (Audio/Token/VAD) | § 6.8, Anhang B.6 |
| Tests | § 12 |
| TTS-Einstellungen | § 6.5 |
| Umgebungsvariablen (alle) | Anhang A |
| VAD (Sprechpausen-Erkennung) | § 6.8, Anhang B.6 |
| Voice-Cloning (Chatterbox) | § 6.5.3 |
| Web-Interface | § 5.1 |
| WebSocket | Anhang B.6 |
| YunoHost / SSO | § 7.2, § 7.4, § 11.2 |
