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>
Schliesst die ~5-15 % Erst-Miss bei Fragen, deren veraltete Antwort
konfident-falsch waere (Amtstraeger, Wohnort lebender Personen, "lebt X noch").
- app/pipeline/search_backstop.py: should_force_search() erkennt solche
Phrasierungen per mehrsprachiger Regex (de/en/nl + etwas fr/es) mit
Gegenwarts-Schutz ("wer ist", nicht "wer war"). 22 Offline-Tests.
- ToolCallingLLM: bei Treffer wird die Suche DETERMINISTISCH erzwungen.
Wichtig: NICHT per tool_choice-Forcen (das honoriert das Modell nicht
zuverlaessig -> beobachtet: ignoriert, veraltete Antwort). Stattdessen
fuehrt der Wrapper die Suche selbst aus und speist das Ergebnis als
synthetischen Tool-Turn ein (_inject_forced_search). Metrik
search_forced_total. Filler/Geduld feuern auch hier.
- Haertung: _chat faengt non-JSON-200 ab (war ein Crash-/Hänger-Ausloeser,
betrifft auch Produktion).
Live verifiziert: "Wer ist Bundeskanzler?" sucht jetzt 3/3 -> Merz.
Tests: 312 gruen. Doc: §5.7.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ersetzt die statischen 3-Satz-Filler durch einen kreativen, weniger
roboterhaften Mechanismus für schnelles Feedback waehrend der Web-Suche.
- app/pipeline/fillers.py: EINZIGE Pflege-Stelle. Englische Master-Listen
(12 OPENING + 16 PATIENCE). Zur Laufzeit einmal je Sprache uebersetzt und
gecacht (durchgaengig hoefliche Anrede "Sie"/"vous"/"usted"...), Fallback
Englisch. Zufaellige Auswahl statt fester Reihenfolge.
- Geduld-Schleife: bei laengerer Recherche schiebt ein Hintergrund-Task alle
FILLER_PATIENCE_INTERVAL Sekunden einen zufaelligen PATIENCE-Satz nach;
Abbruch beim ersten Antwort-Delta und im finally (keine verwaisten Tasks).
- Ephemer wie bisher: laeuft ueber on_token/_dispatch, nie in
semantic_response/History.
- Standardsprache wird beim Start vorgewaermt (warmup.py) -> erster Such-Turn
ohne Uebersetzungs-Latenz. dependencies: get_fillers()-Singleton.
Doc: Docs/weg2-tool-calling.md §5.4. Tests: 290 gruen.
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Schliesst die im Tool-Calling-Eval isolierte Restkante (nl + Pronomen-aus-
History, z. B. "Leeft hij nog?" -> "Leeft Rutger Hauer nog?") und macht die
Web-Suche metrisch beobachtbar.
- Decontextualizer (app/pipeline/decontextualizer.py): loest Pronomen der
letzten Aeusserung anhand des Verlaufs auf. Bewusst gegated (kurze
Folgefrage MIT Pronomen UND History) -> kein Extra-Call im Normalfall;
best effort (bei Fehler Original behalten).
- ToolCallingLLM nutzt die Vorstufe vor complete()/stream() und zaehlt
tool_calls_total{tool=...}.
- SonarTool zaehlt sonar_calls_total{status=ok|error}.
- Verdrahtung: Registry openrouter-tools reicht den Decontextualizer durch.
Damit ist v1 von Weg 2 vollstaendig. Tests: 290 gruen.
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- spoken_response_adapter: Emoji-/Symbol-Strip (Emoticons, Symbole, Flaggen,
Pfeile, Dingbats, ZWJ/Variationsselektoren). Markdown wurde bereits entfernt.
- Geräte-TTS (app.js v28) liest das bereinigte "spoken"-Feld statt des Rohtexts
(automatisch + beim Replay); Anzeige bleibt Originaltext.
- deploy/ollama-keepalive.conf: Drop-in OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m -> GPU im Leerlauf frei.
- Doku §4.10: Dauerbetrieb als Dienst + warum der Gateway die GPU nicht blockiert.
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terms-Matching jetzt case-insensitiv (Aussprache ist case-egal -> ein Eintrag
deckt auch Satzanfaenge ab). config/pronunciation.de.yaml mit per espeak-ng
verifizierten Korrekturen gefuellt: stroemt/stroemte/loest/toent/blaest/buesst/
gruesst/Mond -> lange Vokale (h-Umschreibung). Kontrolle: loescht/waescht/stroemst
bleiben korrekt unangetastet.
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