Spricht der Nutzer in einer anderen als der eingestellten Sprache, erkennt
das System die gesprochene Sprache automatisch (transcribe_detect) und
übersetzt die Anfrage per LLM in die Zielsprache — sie wird dann auch in
der Zielsprache angezeigt und verarbeitet. Hilft beim Sprachenlernen und in
der Kommunikation über Sprachgrenzen.
- Orchestrator.translate() (LLM-basiert, nur Übersetzung).
- ws.py Voice-STT: transcribe_detect + Übersetzung bei abweichender Sprache.
- Test-Stubs um transcribe_detect ergänzt; neuer Übersetzungstest. 209 passed.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Bisher wurde `language` zwar an STT/TTS übergeben, aber nie an den LLM.
Lokales Modell antwortete deshalb immer auf Englisch/Deutsch, egal ob
Französisch, Spanisch o.a. eingestellt war.
Lösung: `language`-Parameter durch die gesamte LLM-Schicht gezogen:
- base.py: `lang_instruction()` helper + Signatur erweitert
- local_openai_compatible.py: Sprachanweisung ("Respond in Français.")
wird als letzter System-Part in den Message-Stack eingefügt
- openrouter.py: Explizite Sprachanweisung ergänzt den bestehenden
"Answer in the same language as the user"-Prompt
- fallback.py: FallbackLLMProvider leitet `language` durch
- orchestrator.py: alle 3 LLM-Aufrufstellen übergeben `language`
- Tests: alle Stub-LLMs um `language=None` ergänzt
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
