feat: GPU-Split, Phase-Timer, llama.cpp-Update-Fixes

GPU-Setup:
- Coder → GPU 1 (device=1), Judge → GPU 2 (device=2), kein --tensor-split
- --chat-template-kwargs deprecated → --reasoning on (neue llama.cpp-API)
- Smoke-Test-Timeout 180s → 300s (neue fitting-Phase beim Start)

Fortschrittsanzeige:
- Phase-Timer [MM:SS] in Statuszeile während LLM-Inference (sendAndWait)
- currentActivity in Fix-Phase zeigt konkreten Blocker statt generischem Text

Dokumentation:
- README: GPU-Tabelle, VRAM-Abschätzung, --reasoning on, Timer-Beispiele
- BEDIENUNGSANLEITUNG: Ladezeit, Fortschrittsanzeige mit Timer-Beispielen

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

BEDIENUNGSANLEITUNG.md

@@ -57,7 +57,8 @@ Ausgabe bei Erfolg:
 [✓] Judge (:8002) bereit
 ```
 
-Dauer: 1–3 Minuten (Modell wird in GPU-VRAM geladen).
+Dauer: bis zu 5 Minuten (Modell wird in GPU-VRAM geladen; neuere llama.cpp-Versionen
+prüfen beim Start die VRAM-Verfügbarkeit, was zusätzliche Zeit kostet).
 
 ### Status prüfen
 
@@ -324,8 +325,18 @@ Fehler schnell. Erst ab Runde 2 (oder bei `--continue`) kommt der vollständige
 Bei klarem `PASS` entfällt die ShipIt-Runde — es wird direkt SHIP ausgelöst.
 Mit `--approve-concerns` gilt das auch für `PASS WITH CONCERNS`.
 
-Während des Ablaufs zeigt die Statuszeile immer die aktuelle Aktivität:
-`Coder implementiert…` → `Quick-Check…` → `Coder fixt Blocker…` → `Judge reviewt (Runde 2/2)…`
+Während des Ablaufs zeigt die Statuszeile die aktuelle Phase — mit laufendem Timer,
+der beweist, dass die LLM tatsächlich arbeitet (und nicht hängt):
+
+```
+◉ Coder implementiert: Login-Flow mit JWT [01:23]
+◉○ Runde 1/2: Quick-Check [00:47]
+●◉ Runde 2/2: Coder fixt — fehlendes Null-Check [01:05]
+●● ✓ PASS nach Runde 2/2 — ShipIt…
+🚀 SHIP – produktionsreif
+```
+
+Steht der Timer still, hängt der Prozess — dann `/cancel` verwenden.
 
 ### Beispiel: mehr Runden