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>

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)