- 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>
Bug: /ws/voice nutzte bei explizitem {"type":"end"} die Optionen aus dem END-Frame.
voice_loop schickt Provider und audio_stream aber im START-Frame -> diese wurden
komplett ignoriert. Folge: --stt/--llm/--tts-provider und --stream-audio hatten
ueber /ws/voice KEINE Wirkung (Hybrid lief faktisch ueber die Cloud-Defaults,
audio_stream wurde nie aktiv).
Fix: start-Frame als start_options merken und beim Turn mit dem end-Frame mergen
({**start_options, **end}); VAD-Auto-Ende nutzt ebenfalls start_options.
Verifiziert: Provider-Override aus dem START-Frame greift (neuer Test); mit
audio_stream kommen jetzt mehrere Audio-Chunks ~6-7 s VOR dem fertigen Text
(satzweises Vorlesen startet frueher). 65 Tests gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
