pi_coder — Automatisierter Coder/Judge-Workflow für pi agent

Dieses Repository enthält die Konfiguration und Skripte für einen automatisierten Coding-Workflow mit zwei lokalen LLaMA-Modellen: ein Coder-Modell und ein Judge-Modell, gesteuert über pi agent.

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Überblick

Nutzer gibt Auftrag
        │
        ▼
  /coder  →  qwen3.5-coder (:8001)  →  Implementierung + git commit
        │
        ▼
  /judge  →  qwen3.5-judge (:8002)  →  Review: PASS / FAIL + Blocker
        │
   FAIL? ▼
  /fix    →  qwen3.5-coder (:8001)  →  Fixes + git commit
        │
   PASS? ▼
  /shipit →  qwen3.5-judge (:8002)  →  Finale Freigabe: SHIP / NO-SHIP
               (nur bei "PASS WITH CONCERNS" — klares PASS → direkt SHIP)

  /optimize = Coder→Judge→Fix-Schleife automatisch (bis PASS oder max. N Runden)
  --interactive: pausiert nach PASS für menschlichen Checkpoint + optionale Zusatzaufträge

Beide Modelle laufen als separate llama.cpp-Docker-Container und sprechen eine OpenAI-kompatible API (/v1/chat/completions). pi agent wechselt automatisch zwischen den Endpunkten wenn du ein /judge-, /fix- oder /coder-Kommando aufrufst.

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Modelle

Rolle	Modell	Port	Container	Alias
Coder	Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS	8001	qwen36-27b-coder	qwen3.5-coder
Judge	Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS	8002	qwen36-27b-judge	qwen3.5-judge

Beide Container verwenden dasselbe GGUF-Datei, aber mit unterschiedlichen Serverparametern (Kontext, Temperatur, Parallelität).

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Voraussetzungen

• Docker mit NVIDIA-GPU-Support:

  # NVIDIA Container Toolkit installieren (falls nicht vorhanden)
  distribution=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)
  curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
  curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  sudo systemctl restart docker
  

• Mindestens eine NVIDIA-GPU (empfohlen: zwei GPUs mit je ≥ 16 GB VRAM)
• GGUF-Modell vorhanden unter: $HF_HOME/models/qwen3/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf
  • Standard-Pfad: HF_HOME=/home/dschlueter/nvme2n1p7_home/huggingface
  • Überschreibbar: HF_HOME=/anderer/pfad ./start-servers.sh
• pi agent installiert (~/.pi/)

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Installation

# 1. Repository klonen
git clone https://kitux.de/forgejo/dschlueter/pi_coder.git ~/pi_coder
cd ~/pi_coder

# 2. Extension und Modell-Config nach ~/.pi/agent/ deployen
./install_servers_and_pi_coder_extension.sh

# 3. pi agent neu laden (in der pi-Oberfläche)
# /reload

# 4. Server starten
./start-servers.sh

Nach späteren Änderungen an pi-coder-judge-extension.ts oder models.json:

./install_servers_and_pi_coder_extension.sh   # kopiert nach ~/.pi/agent/
# dann /reload in pi agent

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Server starten / stoppen / status

# Beide Server parallel starten (empfohlen — dauert 1–3 Minuten)
./start-servers.sh

# Einzeln starten (z.B. nur einen neu starten)
./start-coder.sh   # Port 8001
./start-judge.sh   # Port 8002

# Beide stoppen
./stop-servers.sh

# Status beider Server prüfen
./status.sh

start-servers.sh startet beide Container gleichzeitig und wartet bis beide HTTP-ready sind. Logs werden getrennt gesammelt und nur bei Fehler ausgegeben.

Wenn Server bereits laufen und du start-servers.sh (oder ein Einzelskript) aufrufst, werden die laufenden Container zuerst per docker rm -f gestoppt und dann neu gestartet — ein laufender Inference-Request wird dabei abgebrochen.

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llama.cpp-Serverparameter im Detail

Gemeinsame Parameter

Parameter	Wert	Bedeutung
--jinja	—	Verwendet das im GGUF eingebettete Jinja-Chat-Template (Qwen-Format). Notwendig für korrekte <|im_start|>-Tokens.
--no-context-shift	—	Kontextfenster wird nicht verschoben wenn es voll ist — stattdessen Fehler. Verhindert stille Datenverluste.
--repeat-penalty 1.05	—	Leichte Penalty für Wiederholungen. Wert > 1.0 unterdrückt Loops.
--top-k 40	—	Nur die 40 wahrscheinlichsten nächsten Tokens werden berücksichtigt.
--min-p 0.01	—	Tokens mit Wahrscheinlichkeit < 1 % des wahrscheinlichsten Tokens werden ausgeschlossen.
-ngl 999	—	Alle Layer auf die GPU laden (999 = „alle"). Bei zu wenig VRAM reduzieren.
-fa on	—	Flash Attention — schnellere Attention-Berechnung, weniger VRAM für den Attention-Pass.
--kv-unified	—	Einheitlicher KV-Cache über alle Schichten. Effizienter bei langen Kontexten.
--cache-type-k q4_0	—	KV-Cache Keys in 4-Bit quantisiert. Spart ~75 % VRAM gegenüber fp16 — nötig für 256K Kontext auf 2× 24 GB.
--cache-type-v q4_0	—	KV-Cache Values ebenfalls 4-Bit quantisiert.
--cont-batching	—	Continuous Batching: neue Anfragen werden in laufende Batches eingefügt — höherer Durchsatz bei mehreren parallelen Anfragen.
--main-gpu 0	—	GPU-Index (0 = erste der übergebenen GPUs) für Nicht-Tensor-Operationen.
--tensor-split 0.5,0.5	—	Modell-Gewichte 50/50 auf zwei GPUs aufteilen.
--gpus '"device=1,2"'	—	Docker-Argument: GPU 1 und GPU 2 dem Container übergeben.

Coder-Server (Port 8001) — optimiert für Coding-Aufgaben

Parameter	Wert	Erklärung / Wirkung
-c 262144	256K Tokens	Sehr großes Kontextfenster: gesamte Codebasis + langer Gesprächsverlauf passt rein. Sehr hoher VRAM-Bedarf. Reduziere auf 65536 wenn VRAM knapp.
-n 16384	16K Tokens	Maximale Ausgabelänge pro Anfrage. Für Kommentieraufgaben (/update_doku) nötig.
--temp 0.2	—	Niedrige Temperatur: deterministisch, konsistenter Code. Erhöhe auf 0.4–0.6 für kreativere Lösungsansätze.
--top-p 0.95	—	Nucleus Sampling: 95 % der Wahrscheinlichkeitsmasse. Passend zu temp 0.2.
--batch-size 1024	—	Prompt-Verarbeitungs-Batch. Größer = schnelleres Einlesen langer Dateien.
--ubatch-size 512	—	Micro-Batch für GPU-Kernel. Muss ≤ batch-size sein.
--parallel 2	—	2 gleichzeitige Request-Slots. Nützlich wenn pi agent schnell Folgeanfragen schickt.

Judge-Server (Port 8002) — optimiert für Reviews

Parameter	Wert	Erklärung / Wirkung
-c 262144	256K Tokens	Großes Kontextfenster: nötig bei langen /optimize-Runden, wo der Gesprächsverlauf stark anwächst.
-n 16384	16K Tokens	Lange Reviews und Begründungen passen vollständig in die Ausgabe.
--temp 0.1	—	Sehr niedrige Temperatur: maximale Konsistenz und Reproduzierbarkeit der Urteile.
--top-p 0.9	—	Etwas enger als beim Coder — weniger Variation im Urteil gewünscht.
--batch-size 512	—	Kleiner als beim Coder — Judge bekommt selten sehr lange Prompts.
--ubatch-size 256	—	Entsprechend kleiner.
--parallel 1	—	Judge-Aufgaben sind immer sequenziell im Workflow, daher 1 Slot ausreichend.

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Anpassung für eine einzelne GPU

Mit einer GPU läuft das Modell vollständig auf dieser GPU statt verteilt. Anpassungen in start-coder.sh und start-judge.sh:

# Vorher (2 GPUs, device 1 und 2):
  --gpus '"device=1,2"' \
  --main-gpu 0 \
  --tensor-split 0.5,0.5 \

# Nachher (1 GPU, z.B. device 0):
  --gpus '"device=0"' \
  --main-gpu 0 \
# --tensor-split  ← diese Zeile komplett entfernen

VRAM-Abschätzung für das 27B IQ4_XS-Modell

Komponente	Größe (ca.)
Modell-Gewichte (IQ4_XS, 27B)	~14,5 GB
KV-Cache bei 128K Kontext (q8_0)	~14 GB
KV-Cache bei 64K Kontext (q8_0)	~7 GB
KV-Cache bei 32K Kontext (q8_0)	~3,5 GB

Bei einer 24-GB-GPU ist nur ein Server gleichzeitig sinnvoll betreibbar:

• Modell-Gewichte: ~14,5 GB
• KV-Cache bei 32K Kontext: ~3,5 GB
• Summe: ~18 GB → passt mit Puffer

Empfehlung für eine 24-GB-GPU:

# Coder — Kontext reduzieren
-c 32768   # statt 131072
-n 8192    # statt 16384

# Judge — Kontext reduzieren
-c 32768   # statt 131072

Bei einer 16-GB-GPU ist die Modellgröße allein schon grenzwertig. Entweder ein kleineres Modell verwenden oder die Quantisierung weiter erhöhen (IQ3_XS, Q4_K_M).

Beide Server auf einer GPU betreiben

Technisch möglich, aber beide Server laden das Modell gleichzeitig → doppelter VRAM-Bedarf. Auf einer 24-GB-GPU daher nicht empfohlen. Alternativen:

• Nur einen Server gleichzeitig starten (manuell umschalten)
• Kleinere Quantisierung wählen (IQ3_XS: ~11 GB)
• ollama als Alternative — lädt Modelle bei Bedarf und entlädt sie wieder

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Parameter-Tuning-Guide

Temperatur (--temp)

Wert	Eignung
0.0–0.1	Maximale Reproduzierbarkeit. Gut für Judge/Review.
0.1–0.3	Guter Kompromiss für Coding. Empfohlen für Coder.
0.4–0.6	Kreativere Lösungen, mehr Varianz. Sinnvoll für Prototyping.
0.7–1.0	Kreativschreiben, Brainstorming. Für Coding meist zu viel Rauschen.

Kontextgröße (-c)

Je größer der Kontext, desto mehr VRAM braucht der KV-Cache. Faustregel: KV-Cache ≈ context_size × layers × head_dim × 2 × bytes_per_element. Bei q8_0 (1 Byte/Element) und Qwen3-27B (28 Schichten, 128 Head-Dim, 32 Heads): KV-Cache ≈ context_size × 28 × 128 × 32 × 2 × 1 Byte ≈ context_size × 0,23 MB

Kontext	KV-Cache (q4_0)	Empfehlung
32 768	~1,9 GB	1 × 16-GB-GPU
65 536	~3,7 GB	1 × 24-GB-GPU
131 072	~7,5 GB	2 × 16-GB-GPU
262 144	~15 GB	2 × 24-GB-GPU — aktuell gesetzt

KV-Cache-Quantisierung

--cache-type-k/v	VRAM	Qualität
f16	100 % (Basis)	Referenz
q8_0	~50 %	Kaum merklich schlechter
q4_0	~25 %	Merklicher Qualitätsverlust bei langen Kontexten — aber nötig für 256K Kontext auf 2× 24 GB. Aktuell gesetzt.

Parallelität (--parallel)

Mehr parallele Slots erhöhen den Durchsatz bei gleichzeitigen Anfragen, aber jeder Slot reserviert Speicher im KV-Cache. Im pi-coder-Workflow sind echte Parallelaufrufe selten, daher ist --parallel 1 für den Judge ausreichend. Coder --parallel 2 bietet Puffer wenn pi agent Folgeanfragen schnell hintereinander schickt.

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Dateien

Datei	Zweck
pi-coder-judge-extension.ts	pi agent Extension (Kommandos, Tools, Hooks)
models.json	Provider- und Modell-Konfiguration für pi agent
test-utils.ts	Unit-Tests für Hilfsfunktionen der Extension
run-tests.sh	Unit-Tests ausführen (TypeScript-Stripping + node)
start-servers.sh	Beide Server parallel starten (empfohlen)
start-coder.sh	Nur Coder-Container starten (Port 8001)
start-judge.sh	Nur Judge-Container starten (Port 8002)
stop-servers.sh	Beide Container stoppen
status.sh	Laufstatus beider Server anzeigen
install_servers_and_pi_coder_extension.sh	Extension + models.json nach ~/.pi/agent/ kopieren
examples/	Demo-Projekte (Python, Rust, Go, C, Bash, HTML/JS) für Live-Demos
examples/restore-all.sh	Examples nach Demo-Lauf in Ausgangszustand zurücksetzen

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pi-Kommandos (Kurzübersicht)

Kommando	Modell	Beschreibung
/coder <auftrag>	Coder	TASK.md anlegen, Implementierung starten
/judge [fokus]	Judge	Code-Review gegen TASK.md + letzten Commit
/fix [hinweis]	Coder	Judge-Kritik beheben, committen
/shipit	Judge	Finale Freigabeprüfung
/optimize <auftrag> [--rounds N] [--with-doku] [--continue] [--interactive]	beide	Vollautomatische Schleife bis PASS (Standard: 2 Runden, Runde 1: Quick-Judge)
/optimize ... [--no-tests] [--approve-concerns] [--test-cmd "cmd"] [--test-timeout N]	beide	Test-Erkennung überspringen / PASS WITH CONCERNS direkt shippern
/patch <änderung>	Coder	Gezielte Minimaländerung ohne Review
/quick_check [was]	Judge	Schnelle Prüfung der letzten Änderung
/version	—	Versionsnummer erhöhen (SemVer + Git-Tag)
/update_doku	Coder	Code kommentieren + README + Bedienungsanleitung
/plan <auftrag>	Coder	Implementierungsplan in PLAN.md (kein Code)
/continue	Coder	Unterbrochenen Prozess fortsetzen
/cancel	—	Laufenden Loop nach aktuellem Schritt abbrechen
/new_project <pfad>	—	Neues Projektverzeichnis + git init

Ausführliche Beschreibung aller Kommandos mit Beispielen: siehe BEDIENUNGSANLEITUNG.md.

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Live-Aktivitätsstatus

Während der Ausführung zeigt pi_coder in der Statuszeile, was gerade passiert:

Situation	Anzeige
Coder implementiert	Coder implementiert…
edit-Tool aktiv	Editiere src/main.py…
git commit	Git-Commit…
Judge reviewt (Runde 2/2)	Judge reviewt (Runde 2/2)…
Tests laufen	Tests laufen…
Fix-Phase	Coder fixt Blocker…
Interactive-Pause (--interactive)	⏸ PASS – warte auf /continue…

So ist jederzeit erkennbar, in welcher Phase sich der automatische Loop befindet.