feat: schedule_hours-Backstop, zentrale Datum/Uhrzeit, Filler-Timing

1) schedule_hours-Nudge: search_backstop erkennt jetzt auch Oeffnungszeiten,
   "hat X geoeffnet", Notdienst und Fahrplaene/naechste Abfahrt (de/en/nl/fr) und
   erzwingt dafuer die Suche. +6 Offline-Tests.

2) Zentrale Datum-/Uhrzeit-Auskunft (app/core/clock.py, now_context()): jedes
   Modul kann das aktuelle Datum + Uhrzeit (lokale TZ, Wochentag) erfragen.
   In die System-Prompts aller antwortenden LLMs injiziert (ToolCallingLLM,
   OpenRouter, lokal) -> relative Zeitangaben ("heute", "morgen", "in 3 Stunden",
   "naechsten Montag") werden aufgeloest. Live: "Welcher Wochentag/Datum?" ->
   korrekt OHNE Web-Suche.

3) Filler-Timing: Mindestabstand 10 s zwischen Opening und Geduldssaetzen
   (FILLER_PATIENCE_INTERVAL 4->10). Sobald die Antwort vorliegt, wird ein
   anstehender Filler/Geduldssatz NICHT mehr ausgegeben (answer_started-Gate).

Tests: 318 gruen. Doc §5.4/§5.7/§8.

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

Docs/weg2-tool-calling.md

@@ -99,8 +99,11 @@ Sprachen werden beim ersten Bedarf einmalig übersetzt. Fällt die Übersetzung
 Fallback Englisch.
 
 **Geduld-Schleife:** Beim Tool-Start läuft ein Hintergrund-Task, der alle
-`FILLER_PATIENCE_INTERVAL` Sekunden einen zufälligen PATIENCE-Satz nachschiebt; er
-wird beim ersten Antwort-Delta (Antwort beginnt) und im `finally` abgeräumt.
+`FILLER_PATIENCE_INTERVAL` Sekunden (Mindestabstand **10 s** zwischen Opening und
+Geduldssätzen bzw. zwischen Geduldssätzen) einen zufälligen PATIENCE-Satz
+nachschiebt. Sobald die Antwort vorliegt (erstes Antwort-Delta), wird die Schleife
+abgeräumt **und** ein anstehender Filler/Geduldssatz NICHT mehr ausgegeben
+(`answer_started`-Gate in `_emit_filler`).
 
 **Ephemeralität (Invariante):** Filler laufen über den `on_filler`-Callback, nicht
 über den Delta-Stream — sie landen **nicht** in `trace.semantic_response` und
@@ -186,8 +189,11 @@ wird zur Tool-Rangordnung).
 - **Erledigt (nach v1):** Backstop für heikle Kategorien (§5.7), Filler für
   **Gerät-TTS** (§5.4), **Citations in die UI-Bubble** (`PipelineTrace.citations`
   → `on_citations` → WS `semantic`-Event → Quellen-Links unter der Antwort).
-- **Erledigt:** „no-tool-endpoints"-404-Härtung (§5.8).
-- **Fast-follow (offen):** ggf. deterministischer Logistik-Nudge (`schedule_hours`).
+- **Erledigt:** „no-tool-endpoints"-404-Härtung (§5.8); `schedule_hours`-Nudge
+  (Öffnungszeiten/Fahrpläne jetzt im Backstop); zentrale Datum-/Uhrzeit-Auskunft
+  (`app/core/clock.py` → `now_context()` in alle LLM-System-Prompts injiziert, damit
+  relative Zeitangaben aufgelöst werden).
+- **Fast-follow (offen):** —
 - **Später (Multitool):** weitere Tools in dieselbe `ToolCallingLLM`-Schleife
   (Kalender, Erinnerungen, Medizin-Safety) mit Tool-Rangordnung.
 

app/core/clock.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+"""Zentrale Datum-/Uhrzeit-Auskunft für alle Programmteile.
+
+Jedes Modul kann hiermit das aktuelle Datum und die Uhrzeit (lokale Zeitzone)
+erfragen, um relative Zeitangaben ("heute", "morgen", "in 3 Stunden", "nächsten
+Montag") in absolute Werte umzurechnen. Wird u. a. in die LLM-System-Prompts
+injiziert (`now_context()`), damit die Modelle relative Zeitangaben auflösen können.
+"""
+from datetime import datetime
+
+_WEEKDAYS_EN = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]
+
+
+def now() -> datetime:
+    """Aktuelle lokale, zeitzonenbewusste Zeit."""
+    return datetime.now().astimezone()
+
+
+def now_context() -> str:
+    """Knapper, eindeutiger Datum-/Uhrzeit-Hinweis (Englisch) für LLM-System-Prompts."""
+    n = now()
+    tz = n.strftime("%Z") or "local"
+    return (f"The current date and time is {n.strftime('%Y-%m-%d')} "
+            f"({_WEEKDAYS_EN[n.weekday()]}) {n.strftime('%H:%M')} ({tz}). "
+            f"Use this to resolve relative dates and times such as 'today', "
+            f"'tomorrow', 'next Monday', or 'in 3 hours'.")

app/core/orchestrator.py

@@ -6,9 +6,9 @@ from app.pipeline.sentence_chunker import SentenceChunker
 from app.pipeline.fillers import FillerPhrases
 from app.metrics import timer, metrics
 
-# Intervall (Sekunden), nach dem bei noch laufender Recherche ein zufälliger
-# Geduldssatz nachgeschoben wird.
-FILLER_PATIENCE_INTERVAL = 4.0
+# Mindestabstand (Sekunden) zwischen Beruhigungssatz und Geduldssätzen bzw.
+# zwischen Geduldssätzen, bei noch laufender Recherche.
+FILLER_PATIENCE_INTERVAL = 10.0
 
 
 def _stage(name: str):
@@ -248,15 +248,18 @@ class Orchestrator:
             await queue.put(sentence)
 
         patience_task: asyncio.Task | None = None
+        answer_started = False
 
         async def _emit_filler(phrase: str) -> None:
             """Ephemer: dedizierter Filler-Kanal (Anzeige/Status + Geräte-TTS) +
             _dispatch (Server-TTS, "Satz null").
 
             Läuft bewusst NICHT über den Token-Stream -> nie in parts/
-            semantic_response/History. on_filler bevorzugt (eigener Event, damit
-            Geräte-TTS ihn sprechen kann); sonst Fallback auf on_token (Anzeige).
+            semantic_response/History. Sobald die Antwort vorliegt, wird ein
+            anstehender Filler/Geduldssatz NICHT mehr ausgegeben.
             """
+            if answer_started:
+                return
             if on_filler is not None:
                 await on_filler(phrase)
             elif on_token is not None:
@@ -307,8 +310,9 @@ class Orchestrator:
                 if _stream_supports(stream_fn, "on_citations"):
                     stream_kwargs["on_citations"] = _on_citations
                 async for delta in stream_fn(trace.cleaned_transcript or "", **stream_kwargs):
-                    if patience_task is not None:
-                        await _cancel_patience()  # Antwort beginnt -> Geduldsschleife stoppen
+                    if not answer_started:
+                        answer_started = True   # Antwort liegt vor -> keine weiteren Filler
+                        await _cancel_patience()
                     parts.append(delta)
                     if on_token:
                         await on_token(delta)

app/pipeline/search_backstop.py

@@ -42,6 +42,20 @@ _PATTERNS = [
     re.compile(r"\bstill\s+alive\b", re.I),
     re.compile(r"\b(?:encore|toujours)\s+(?:en\s+vie|vivant)\b", re.I),
     re.compile(r"\b(?:sigue|todav[íi]a)\b.{0,20}\bviv[oa]\b", re.I),
+
+    # Öffnungszeiten / „hat X geöffnet" (Gegenwart/Logistik)
+    re.compile(r"\b(?:öffnungszeiten|opening hours|openingstijden|horaires? d.ouverture)\b", re.I),
+    re.compile(r"\b(?:geöffnet|geschlossen)\b", re.I),
+    re.compile(r"\bnoch\s+(?:offen|auf|geöffnet)\b", re.I),
+    re.compile(r"\bis\b.{0,30}\bopen\b", re.I),
+    re.compile(r"\b(?:geopend|open)\b.{0,12}\b(?:vandaag|nu)\b", re.I),
+    re.compile(r"\bnotdienst\b", re.I),
+    # Fahrpläne / nächste Abfahrt
+    re.compile(r"\b(?:wann|wanneer|hoe laat|when|what time|à quelle heure)\b.{0,40}"
+               r"\b(?:bus|z[üu]ge?|bahn|tram|s-?bahn|u-?bahn|train|trein|metro|f[äa]hre|veerboot|flug|flight)\b", re.I),
+    re.compile(r"\b(?:nächste[rn]?|next|volgende|prochain\w*)\b.{0,15}"
+               r"\b(?:bus|zug|bahn|train|trein|tram|f[äa]hre|metro)\b", re.I),
+    re.compile(r"\b(?:abfahrt\w*|departure|vertrek\w*)\b", re.I),
 ]
 
 

app/providers/llm/local_openai_compatible.py

@@ -2,6 +2,7 @@ from collections.abc import AsyncIterator
 
 import httpx
 
+from app.core import clock
 from app.providers.llm.base import (
     LLMProvider,
     lang_instruction,
@@ -41,6 +42,7 @@ class LocalOpenAICompatibleLLM(LLMProvider):
         system_parts: list[str] = []
         if self.system_prompt:
             system_parts.append(self.system_prompt)
+        system_parts.append(clock.now_context())  # aktuelles Datum/Uhrzeit (relative Angaben auflösen)
         rest: list[dict] = []
         for msg in history or []:
             if msg.get("role") == "system":

app/providers/llm/openrouter.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from collections.abc import AsyncIterator
 
 import httpx
 
+from app.core import clock
 from app.providers.llm.base import (
     LLMProvider,
     lang_instruction,
@@ -100,10 +101,10 @@ class OpenRouterLLMProvider(LLMProvider):
         if not text or not text.strip():
             raise ValueError("LLM input text is empty")
 
-        system_content = SYSTEM_PROMPT
+        system_content = f"{SYSTEM_PROMPT}\n\n{clock.now_context()}"
         instr = lang_instruction(language)
         if instr:
-            system_content = f"{SYSTEM_PROMPT}\n\n{instr}"
+            system_content = f"{system_content}\n\n{instr}"
 
         messages = [{"role": "system", "content": system_content}]
         if history:

app/providers/llm/tool_calling.py

@@ -13,10 +13,10 @@ import asyncio
 import json
 import logging
 from collections.abc import AsyncIterator
-from datetime import date
 
 import httpx
 
+from app.core import clock
 from app.metrics import metrics
 from app.pipeline.search_backstop import should_force_search
 from app.providers.llm.base import LLMProvider, lang_instruction, with_lang_reminder
@@ -75,7 +75,7 @@ WEB_SEARCH_TOOL = {
 # zu früh als zu spät) — das verschiebt im Zweifel Richtung „suchen", die sichere
 # Seite (höherer Recall). Im Eval mit genau dieser Formulierung validiert.
 _TRIGGER_AND_PRIORITY = (
-    "Your knowledge was last updated around {cutoff}. Today is {today}. "
+    "Your knowledge was last updated around {cutoff}. "
     "When a question could require information newer than {cutoff} that you "
     "cannot reason out yourself, call web_search before answering. Never call "
     "web_search merely to find the current time or today's date — you already "
@@ -86,8 +86,7 @@ _TRIGGER_AND_PRIORITY = (
 
 
 def _system_prompt(cutoff: str, language: str | None) -> str:
-    today = date.today().isoformat()
-    parts = [PERSONA_PROMPT, _TRIGGER_AND_PRIORITY.format(cutoff=cutoff, today=today)]
+    parts = [PERSONA_PROMPT, clock.now_context(), _TRIGGER_AND_PRIORITY.format(cutoff=cutoff)]
     instr = lang_instruction(language)
     if instr:
         parts.append(instr)

tests/test_local_llm_messages.py

@@ -24,7 +24,10 @@ def test_single_system_message_when_history_has_system():
     assert msgs[-1] == {"role": "user", "content": "Wie geht es dir?"}
 
 
-def test_no_system_message_without_prompt_or_history():
+def test_clock_system_message_without_prompt_or_history():
+    # Datum/Uhrzeit-Kontext wird immer als (einzige) fuehrende System-Nachricht gesetzt.
     llm = _llm(system_prompt="")
     msgs = llm._build_messages("Hallo", None)
-    assert msgs == [{"role": "user", "content": "Hallo"}]
+    assert msgs[0]["role"] == "system"
+    assert "current date and time" in msgs[0]["content"].lower()
+    assert msgs[1:] == [{"role": "user", "content": "Hallo"}]

tests/test_search_backstop.py

@@ -17,6 +17,13 @@ FORCE = [
     "Lebt Heino noch?",
     "Is Brigitte Bardot still alive?",
     "Leeft Willeke Alberti nog?",
+    # schedule_hours / Logistik
+    "Hat die Arztpraxis heute Nachmittag noch geöffnet?",
+    "Welche Apotheke hat heute Nacht Notdienst?",
+    "What are the opening hours of the British Museum?",
+    "Wann fährt der nächste Bus ins Zentrum?",
+    "Wanneer vertrekt de volgende trein naar Utrecht?",
+    "Wann geht der nächste Zug nach München?",
 ]
 
 NO_FORCE = [