my_voice_assistant_v3_jamulix/README.md

# Voice Assistant Gateway

Modulares FastAPI-Gateway für einen **seniorengerechten Sprachassistenten** —
cloud-first, aber hybrid/lokal betreibbar, mit austauschbaren Audio-Endpunkten und
STT-/LLM-/TTS-Providern.

Jede Achse — **Hardware** (Audio In/Out), **Betrieb** (lokal/cloud) und **Software**
(lokale/remote KI) — ist frei konfigurierbar, ohne Code zu ändern. Konzept und
Details: [`Docs/voice-assistant-architecture.md`](Docs/voice-assistant-architecture.md).
Praktische Bedienung: [`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md).

## Features

- **Pipeline mit getrennter Semantik/Sprache:** STT → Input-Cleaner → LLM → Spoken-Adapter → TTS-Normalizer → TTS
- **Provider austauschbar** über Registry (OpenRouter remote; lokales STT via faster-whisper `.[local]`; **lokales TTS via piper** (schnell) **und chatterbox** (hohe Qualität + Voice-Cloning, eigener Dienst))
- **Aussprache-Normalisierung** vor dem TTS (Ordinalia/Einheiten/Abkürzungen + YAML-Lexikon, provider-abhängig `TTS_NORMALIZE_LEVEL`); Pflege per `scripts/add_pronunciation.py`
- **Geschichtete Konfiguration** mit Profilen (`local-dev` / `hybrid` / `cloud`)
- **Routing auf jeder Ebene:** Default → Profil → Nutzer → Session → Request
- **Authentifizierung** (Bearer-Token) + persistente Nutzer/Sessions (SQLite)
- **Resilienz:** Fallback-Ketten je Modul (Provider fällt aus → nächster) + Metriken
- **Betrieb:** Tageskontingent pro Nutzer (`429`) + zweistufige Notfall-Eskalation (Stichwörter + LLM)
- **Gesprächsgedächtnis pro Session:** Verlauf wird gespeichert und fließt ins LLM
- **Langzeit-Erinnerungen pro Nutzer:** dauerhafte Fakten/Vorlieben als LLM-Kontext
- **WebSocket-Streaming-Chat** (`/ws/chat`) als Echtzeit-Transport
- **REST-API** für Chat, Transkription, Sprachausgabe, Geräte, Sessions, Config
- **Ohne Secrets im Code** — API-Keys nur über die Umgebung

## Schnellstart

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -e .[test]

cp config/voice-assistant.example.toml config/voice-assistant.toml
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...   # nur für Cloud-/Hybrid-Profile nötig
make run
```

Fehlt `.env`, wird sie beim ersten `make run` aus `.env.example` erzeugt.
Die App läuft dann auf `http://localhost:8080` (bzw. dem in `.env` gesetzten `PORT`).

Kurztest:

```bash
curl http://localhost:8080/health
curl http://localhost:8080/api/config
```

**Sprechen → Antwort hören → erneut sprechen** (Mikrofon-Loop):

```bash
python scripts/voice_loop.py --session mein-gespraech
```

Vollständige, copy-&-paste-fertige Schritt-für-Schritt-Anleitung (Bedienung,
Einstellungen wechseln, Praxis-Tests & Reaktionszeiten): **[BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md)**.

## Konfiguration & Profile

Höhere Ebene gewinnt:

```
eingebaute Defaults  <  config/voice-assistant.toml (inkl. aktivem Profil)
                     <  ENV / .env  <  Session-Route  <  Request
```

**Profile** umschalten per Umgebungsvariable (oder dauerhaft in `.env`):

```bash
VA_PROFILE=local-dev make run   # alles lokal (faster-whisper / lokales LLM / piper)
VA_PROFILE=hybrid    make run   # STT/TTS remote, LLM lokal
VA_PROFILE=cloud     make run   # alles über OpenRouter
```

> Secrets gehören **nicht** in `config/*.toml` — nur in die Umgebung
> (`export OPENROUTER_API_KEY=…`). Gesetzte `DEFAULT_*_PROVIDER`-Werte in `.env`
> überschreiben ein `VA_PROFILE`.

**Pro Session:** `POST /api/sessions/{id}/route` (`input_endpoint`, `output_endpoint`,
`stt_provider`, `llm_provider`, `tts_provider`, `language`), dann Aufrufe mit `?session_id=…`.

**Pro Request:** dieselben Felder im Body von `/api/chat` bzw. `/api/speak`.

Aktive Konfiguration prüfen: `curl http://localhost:8080/api/config`.

## Lokales LLM (llama.cpp, unzensiert)

Die zentrale KI kann statt OpenRouter ein **lokales, unzensiertes Modell** über einen
llama.cpp-Server (OpenAI-kompatibel) sein. Der Provider `local-openai-compatible`
spricht direkt dagegen — kein Code, nur Server starten + Profil wählen.

```bash
make llm-up        # startet den llama.cpp-Container (Default: Port 8001, GPU 1)
make llm-status    # Container- + HTTP-Status
make llm-down      # stoppt den Container
```

Das Modell wird über das `--alias va_llm` angesprochen; die Defaults zeigen bereits
auf `http://127.0.0.1:8001/v1` mit Modell `va_llm`. Danach genügt ein lokales Profil:

```bash
VA_PROFILE=hybrid    make run   # STT/TTS remote, Haupt-LLM lokal (unzensiert)
VA_PROFILE=local-dev make run   # komplett lokal (faster-whisper / llama.cpp / piper)
```

Alle Server-Parameter sind per ENV überschreibbar (Defaults in Klammern):

| Variable         | Bedeutung                                   | Default |
|------------------|---------------------------------------------|---------|
| `HOST_PORT`      | Host-Port des Servers                        | `8001` |
| `GPU_DEVICE`     | GPU-Index (von 3 GPUs)                        | `1` |
| `MODEL_REL_PATH` | Modellpfad relativ zu `HF_HOME`              | `models/qwen3/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf` |
| `HF_HOME`        | Wurzel der Modell-Sammlung                   | `~/nvme2n1p7_home/huggingface` |
| `MODEL_ALIAS`    | API-Modellname (= `LOCAL_LLM_MODEL`)         | `va_llm` |
| `CONTAINER_NAME` | Docker-Containername                         | `va_llm` |

Beispiel (andere GPU/Port/Modell):

```bash
GPU_DEVICE=2 HOST_PORT=8101 MODEL_REL_PATH=models/qwen3/Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf \
  bash scripts/llm-server/start-llm-server.sh
```

> Wird `HOST_PORT`/`MODEL_ALIAS` geändert, müssen `LOCAL_LLM_BASE_URL`/`LOCAL_LLM_MODEL`
> im Gateway (`.env`) entsprechend angepasst werden.

### Tempo im Sprach-Loop

Ein Reasoning-Modell (Qwen3) „denkt" per Default lang und antwortet ausführlich mit
Markdown/Emojis — schlecht zum Vorlesen und spürbar träge. Der Provider
`local-openai-compatible` stellt daher für **gesprochene** Antworten um:

| Setting | Default | Wirkung |
|---------|---------|---------|
| `LOCAL_LLM_DISABLE_REASONING` | `true` | schaltet die Qwen3-Denkphase ab (Time-to-first-word ~9× schneller) |
| `LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT` | knapper Sprach-Prompt | kurze, vorlesbare Antworten in Fließtext (kein Markdown/Emoji) |
| `LOCAL_LLM_MAX_TOKENS` | `0` (Server-Limit) | optionaler harter Deckel, z. B. `256` |
| `LOCAL_LLM_TEMPERATURE` | `0.3` | Sampling-Temperatur |

> Gemessen am Modell `va_llm`: dieselbe Frage fällt von **5,5 s / 1433 Zeichen**
> (Reasoning an, ausführlich) auf **0,7 s / ~190 Zeichen** (Reasoning aus + Sprach-Prompt).
> Für unzensierte „freie" Gespräche bleibt der Prompt rein formal (nur Kürze/Format,
> keine inhaltlichen Einschränkungen); per `LOCAL_LLM_SYSTEM_PROMPT=` leerbar.

**Zweiter Hebel — STT:** `faster-whisper` läuft per Default auf `auto` (oft CPU) mit
Modell `base`. Auf einer RTX 3090 lohnt `FASTER_WHISPER_DEVICE=cuda` +
`FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=float16`; das verkürzt die Transkriptionszeit pro Turn.

**Dritter Hebel — lokales TTS (piper):** piper läuft **in-process** über die piper-Python-API
(im `.[local]`-Extra). Das Stimmmodell wird **einmal** geladen und prozessweit gecacht —
früher startete piper als Subprozess **pro Satz** und zahlte jedes Mal ~2 s Modell-Ladezeit.
Zusätzlich werden lokale Modelle **beim Serverstart vorgeladen** (Warm-up), sodass auch der
erste Nutzer keinen Kaltstart spürt. Messung (lokales Setup): erster Ton **5,8 s → ~1,6 s**.

**Höhere Sprachqualität — chatterbox (optional):** Für deutlich natürlichere, **klonbare**
Stimmen gibt es den Provider `chatterbox` (Resemble AI, eigener HTTP-Dienst auf GPU, siehe
`deploy/README.md`). Wählbar pro Request/Session via `tts_provider=chatterbox` (`piper` bleibt
der schnelle Default). Chatterbox ist neural und ~echtzeit-langsam → besser für Qualität als
für minimale Latenz. Konfig: `CHATTERBOX_BASE_URL`, `CHATTERBOX_VOICE` (Referenz-WAV fürs
Cloning), `CHATTERBOX_SPEED`.

### Komplett lokal: Profil `local-dev`

`VA_PROFILE=local-dev` betreibt **alle** KI-Module ohne Cloud. Die Route löst auf zu:

| Modul | Provider | Quelle |
|-------|----------|--------|
| STT | `faster-whisper` | lokales Whisper-Modell |
| **LLM** | `local-openai-compatible` | llama.cpp-Server `http://127.0.0.1:8001/v1`, Modell `va_llm` |
| TTS | `piper` | lokales Stimmmodell |

**Voraussetzungen:**
- **LLM:** llama.cpp-Container läuft (`make llm-up`)
- **STT + TTS:** `pip install -e .[local]` (installiert faster-whisper **und** piper-tts);
  ein piper-Stimmmodell (`<name>.onnx` + `.onnx.json`) im `PIPER_VOICES_DIR` (siehe `PIPER_*`)

**Start (Reihenfolge):**

```bash
make llm-up        # 35B-Modell laden; mit  make llm-status  auf "HTTP OK" warten
make run           # Gateway nutzt jetzt das lokale, unzensierte Modell als zentrale KI
```

> `VA_PROFILE` ist in `.env` dauerhaft setzbar (aktuell `local-dev`) oder pro Lauf
> voranstellbar (`VA_PROFILE=hybrid make run`). Prüfen: `curl http://localhost:8080/api/config`.

## API-Überblick

| Methode & Pfad                  | Zweck |
|---------------------------------|-------|
| `GET  /health`                  | Liveness-Check |
| `POST /api/chat`                | Text rein → Audio raus (`?debug=true` → JSON-Trace) |
| `POST /api/speak`               | Text rein → TTS-Audio raus |
| `POST /api/transcribe`          | Audio-Upload → Transkript |
| `GET  /api/devices`             | verfügbare Audio-Endpunkte + Capabilities |
| `POST /api/sessions/{id}/route` | Geräte/Provider/Sprache je Session setzen |
| `GET  /api/config`              | aktives Profil + aufgelöste Route (ohne Secrets) |
| `POST /api/admin/users`         | Nutzer anlegen (Admin-Key) → Token einmalig |
| `GET  /api/me`                  | aktueller Nutzer + Präferenzen |
| `PUT  /api/me/prefs`            | dauerhafte Routing-Präferenzen des Nutzers setzen |
| `GET/POST/DELETE /api/me/memories` | Langzeit-Erinnerungen des Nutzers verwalten |
| `WS   /ws/chat`                 | Echtzeit-Chat über WebSocket (Text rein, Streaming-Events) |
| `WS   /ws/voice`                | Echtzeit-Sprache (Audio rein → Transkript → Antwort) |
| `GET  /api/metrics`             | Metriken (JSON, oder `?format=prometheus`) |

Beispiel (Sprachausgabe an den Test-Loopback; `piper` = lokales TTS):

```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/speak \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Guten Morgen!","tts_provider":"piper","output_endpoint":"loopback"}'
```

Unbekannter Endpunkt/Provider → `HTTP 422` mit Klartext-Hinweis.

## Gesprächsgedächtnis

Wird bei `/api/chat` eine `session_id` mitgegeben, merkt sich der Assistent den
Verlauf: vergangene Turns werden gespeichert und beim nächsten Aufruf ans LLM
gegeben (begrenzt auf die letzten `HISTORY_MAX_MESSAGES` Nachrichten, Default 10).
Ohne `session_id` bleibt der Aufruf zustandslos.

```bash
curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Ich heiße Anna."}'
curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Wie war noch mein Name?"}'
```

**Langzeit-Erinnerungen** (über Sessions hinweg, pro Nutzer) werden über
`/api/me/memories` gepflegt und bei jedem Chat als Kontext ans LLM gegeben — auch
ohne `session_id`:

```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/me/memories \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"content":"Mag morgens Kamillentee."}'
```

**Automatische Erinnerungen:** Zusätzlich zur manuellen Pflege destilliert das LLM
nach je N Turns (Default 3) dauerhafte Fakten/Vorlieben aus dem Gespräch und legt sie
dedupliziert als Erinnerungen ab — best-effort und **nicht-blockierend** (Hintergrund-Task,
erhöht die Antwortlatenz nicht). Steuerung über `MEMORY_EXTRACTION_*` (siehe `.env.example`);
`MEMORY_EXTRACTION_ENABLED=false` schaltet es ab. Sinnvoll mit einem lokalen LLM, da pro
Turn ein zusätzlicher (kostenloser) Modellaufruf anfällt.

## Echtzeit-Chat (WebSocket)

`/ws/chat` bietet einen dauerhaften, bidirektionalen Kanal. Der Client sendet pro
Turn eine JSON-Nachricht (`{"text": "..."}`, optional Provider/Endpunkt-Overrides),
der Server streamt strukturierte Events zurück: `ack` → `semantic` → Audio (binär)
→ `done`. Auth (Token-Query `?token=…`), Session-Gedächtnis (`?session_id=…`) und
Erinnerungen gelten wie bei `POST /api/chat`.

**Token-Streaming:** Mit `{"text": "...", "stream": true}` schickt der Server die
LLM-Antwort schon während der Generierung als `token`-Events — spürbar geringere
wahrgenommene Latenz. OpenRouter und der lokale OpenAI-kompatible Provider streamen
via SSE; Provider ohne Streaming liefern die komplette Antwort als ein `token`-Event.

**Audio-Streaming:** Mit `{"text": "...", "audio_stream": true}` wird das Audio
**satzweise** erzeugt (chunked TTS) und pro fertigem Satz als `audio`-Event (JSON
mit `seq` + binärer Frame) gesendet — die Ausgabe beginnt, bevor die Antwort fertig
ist. `stream` und `audio_stream` lassen sich kombinieren.

**Sprach-Eingang (`/ws/voice`):** Der Client streamt Mikrofon-Audio als binäre
Frames; ein `{"type":"end"}`-Control-Frame schließt die Äußerung ab. Der Server
transkribiert (STT), sendet ein `transcript`-Event und durchläuft dann dieselbe
Antwort-Pipeline wie `/ws/chat` (inkl. `stream`/`audio_stream`). Damit ist
Sprach-zu-Sprach-Konversation über einen Kanal möglich.

**VAD (automatische Äußerungserkennung):** Mit `{"type":"start","vad":true,
"sample_rate":16000,"format":"pcm"}` segmentiert der Server Äußerungen selbst anhand
von Stille (energie-basiert, reines Python) — ohne explizites `end`. Optional:
`vad_silence_ms`, `vad_threshold`.

**Barge-in:** Eine laufende Antwort lässt sich mit `{"type":"interrupt"}` (oder durch
eine neue Eingabe) abbrechen — der Server stoppt das Streaming und meldet
`{"type":"interrupted"}`. Wichtig für natürliche Gespräche.

> Echte **partielle Live-Transkripte** (Streaming-STT-Dienst, wortweise während des
> Sprechens) und **WebRTC** sind als nächste Increments vorgesehen (siehe
> Architektur-Dokument). Heute läuft STT pro Äußerung.

## Resilienz & Metriken

**Fallback-Ketten:** Pro Modul lässt sich eine Ersatz-Provider-Liste setzen. Fällt
der primäre Provider aus (Timeout/Fehler), übernimmt transparent der nächste:

```bash
# z. B. Cloud-LLM mit lokalem Fallback
LLM_FALLBACK=local-openai-compatible
STT_FALLBACK=faster-whisper
TTS_FALLBACK=piper
```

Die Kette ist `Route-Provider` + `*_FALLBACK` (dedupliziert). Erfolgreiche Fallbacks
und Provider-Fehler werden gezählt.

**Metriken** (`GET /api/metrics`): Request-Counts/-Latenzen pro Pfad, Pipeline-Stufen
(`stt`/`llm`/`tts`), Fallback-/Fehlerzähler — als JSON oder Prometheus-Text
(`?format=prometheus`). In-Memory pro Prozess (keine externe Dependency).

```bash
curl http://localhost:8080/api/metrics
curl http://localhost:8080/api/metrics?format=prometheus
```

## Kontingent & Notfall-Eskalation

**Tageskontingent** pro Nutzer begrenzt die Kosten (Cloud-LLM/TTS). Bei Überschreitung
`HTTP 429` (bzw. `error`-Event über WebSocket):

```bash
DAILY_REQUEST_LIMIT=200        # 0 = unbegrenzt; pro Nutzer/Tag
```
Pro Nutzer übersteuerbar via `prefs.daily_request_limit` (siehe `PUT /api/me/prefs`).

**Notfall-Eskalation (zweistufig):** `/api/chat` und `/ws/chat` prüfen die Nutzereingabe
auf Notlagen-Signale (medizinisch, Selbstgefährdung, Hilferuf — de/en). Bei Treffer
wird der Vorfall protokolliert, optional ein Webhook ausgelöst und das Signal sichtbar
gemacht (`X-Emergency`-Header / `emergency`-Feld / WebSocket-`emergency`-Event). Eine
Notfall-Eingabe umgeht das Kontingent (wird nie geblockt).

1. **Stichwort-Heuristik** im Hot-Path — sofort, ohne Latenz.
2. **LLM-Klassifikation** als **Hintergrund-Task**, der nur läuft, wenn die Stichwörter
   nichts fanden. Fängt verpasste Formulierungen (z. B. metaphorisch geäußerte
   Suizidalität oder Schlaganfall-Symptome ohne Schlüsselwort) mit Konfidenz-Schwelle —
   **ohne** die Antwortlatenz zu erhöhen. Eskaliert genauso (Log/Webhook), beim WebSocket
   zusätzlich ein nachgelagertes `emergency`-Event (`source: "llm"`).

```bash
EMERGENCY_WEBHOOK_URL=https://example.org/alert   # optional, Benachrichtigung
EMERGENCY_LLM_ENABLED=true                         # Stufe 2 (Default an); false = nur Stichwörter
EMERGENCY_LLM_MIN_CONFIDENCE=0.6                   # Schwelle gegen Fehlalarme
```

> ⚠️ Die Erkennung (Heuristik **und** LLM) ist **kein verlässlicher Lebensretter**
> und kein Ersatz für einen echten Notruf. Sie kann Notlagen verpassen oder Fehlalarme
> auslösen. Erkannte Texte sind hochsensibel (DSGVO: Einwilligung, Aufbewahrung,
> Zugriff beachten).

## Authentifizierung

Standardmäßig (`AUTH_ENABLED=true`) sind `chat`/`speak`/`transcribe`/`sessions`/`me`
durch ein **Bearer-Token pro Nutzer** geschützt. Nutzer/Sessions werden in SQLite
persistiert (`DB_PATH`, Default `data/voice-assistant.db`).

```bash
# 1) Nutzer anlegen (Admin-Key aus der Umgebung) — Token erscheint EINMALIG
export ADMIN_API_KEY=ein-langes-geheimnis
curl -X POST http://localhost:8080/api/admin/users \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"display_name":"Oma Anna"}'
# -> {"user_id":"…","display_name":"Oma Anna","token":"…"}

# 2) Mit dem Token aufrufen
curl http://localhost:8080/api/me -H "Authorization: Bearer <TOKEN>"
```

Dauerhafte Präferenzen pro Nutzer (`PUT /api/me/prefs`) fließen in die Route-Auflösung
ein (Ebene zwischen Profil und Session). Fremde Sessions → `HTTP 403`.

> **Lokale Entwicklung:** `AUTH_ENABLED=false` setzen — dann gilt ein anonymer
> Standardnutzer und es ist kein Token nötig.

## Tests

```bash
make test           # oder: pytest -q   (offline, mit Stubs)
```

Abgedeckt: Config-Profile & Präzedenz, Route-Auflösung, Device Router,
Auth/Mandanten, Gedächtnis, Streaming, Resilienz, Quota/Notfall.

**Echter End-to-End-Test gegen OpenRouter** (Netz-Aufrufe, geringe Kosten — prüft
LLM, TTS und STT live, inkl. TTS→STT-Round-Trip):

```bash
make smoke          # oder: python scripts/smoke_e2e.py
```

## Port ändern

```bash
PORT=8003 make run                 # einmalig
sed -i 's/^PORT=.*/PORT=8003/' .env  # dauerhaft
PORT=8003 docker compose up         # mit Docker
```

## Web-UI & Remote-Zugang

Das Gateway liefert unter `/` eine **Web-Oberfläche** aus (`app/web/`, Tailwind via CDN,
kein Build): responsives, modernes Layout mit **Tag-/Nacht-Umschalter** (folgt automatisch
dem System), Text-Eingabe + **Mikrofon-Button** (Aufnahme im Browser → `/ws/voice` → Antwort
wird vorgelesen), **Stimmen-Auswahl** (piper/chatterbox/cloud) sowie Identität/Logout und
(für Admins) eine Nutzerliste.

### Zugriff aus dem lokalen Netz (LAN)

Der Server lauscht standardmäßig auf `0.0.0.0` (alle Interfaces). Für den Zugriff von
anderen Rechnern/Handys im LAN reichen zwei Dinge:

1. **Firewall öffnen** für den Port (Beispiel ufw, auf die eigenen LAN-Subnetze beschränkt):
   ```bash
   sudo ufw allow from 192.168.179.0/24 to any port 8003 proto tcp comment 'voice-assistant LAN'
   ```
2. Im Browser des anderen Geräts die **LAN-IP** des Servers aufrufen: `http://<server-lan-ip>:8003/`.

> ⚠️ **Mikrofon nur über HTTPS/localhost:** Browser geben das Mikrofon nur in einem
> „secure context" frei. Über `http://<lan-ip>:8003` funktioniert daher der **Text-Chat**,
> aber **nicht** der Mic-Button. Für Sprache von anderen Geräten den HTTPS-Weg nutzen
> (siehe unten) — am lokalen Rechner via `http://localhost:8003` geht das Mikrofon.

> ⚠️ Bei `AUTH_ENABLED=false` kann **jeder im LAN** den Dienst anonym nutzen. Für mehr
> als vertrautes Testen Auth aktivieren bzw. den SSO-Weg wählen.

### Remote von unterwegs (HTTPS + SSO)

Für den **Remote-Betrieb** (Handy/Browser von unterwegs) hinter einem Reverse-Proxy mit
HTTPS + SSO (z. B. YunoHost): siehe **`deploy/README.md`**. Kernpunkte:
- **HTTPS ist Pflicht** — Browser geben das Mikrofon nur im „secure context" frei.
- **Forward-/Trusted-Header-Auth**: der Proxy/SSO authentifiziert, reicht die Identität
  per Header durch (`TRUSTED_AUTH_HEADER`); das Gateway legt Nutzer automatisch an.
  Akzeptiert wird der Header nur von der Proxy-Quell-IP (`TRUSTED_PROXY_IPS`).
- **WebSocket-Upgrade** im nginx nicht vergessen (sonst kein Mikrofon).

## Deployment

- **Docker:** `docker compose up --build` (reicht `OPENROUTER_API_KEY` aus der Shell durch)
- **systemd:** Vorlagen unter `deploy/` (`voice-assistant.service`, `voice-assistant.env.example`)
- **Remote über YunoHost/Reverse-Proxy:** `deploy/README.md` (HTTPS, SSO, nginx, Firewall)

## Projektstruktur (Kurzform)

```text
app/        Gateway: config, dependencies, api/, core/, audio/, pipeline/, providers/
config/     voice-assistant.example.toml (lokale .toml ist gitignored)
deploy/     systemd-Unit + env-Beispiel
tests/      Pytest-Suite
Docs/       Architektur-Dokument
```

## Lizenz / Status

Frühes, aktiv entwickeltes Projektgerüst. Audio-Hardware-/Streaming-Anbindung,
Authentifizierung, Persistenz und Gedächtnis sind als nächste Schritte vorgesehen
(siehe Roadmap im Architektur-Dokument).