# 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](https://github.com/earendil-works/pi).

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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          | GPU      |
|--------|---------------------------------------------------|------|------------------|----------------|----------|
| Coder  | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS | 8001 | qwen36-27b-coder | qwen3.5-coder  | device=1 |
| Judge  | Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS | 8002 | qwen36-27b-judge | qwen3.5-judge  | device=2 |

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

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## Voraussetzungen

- Docker mit NVIDIA-GPU-Support:
  ```bash
  # 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/$distribution/nvidia-docker.list \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  sudo systemctl restart docker
  ```
- NVIDIA-GPUs: empfohlen 2 × RTX 3090 (je 24 GB VRAM) für Coder und Judge parallel.
  Bei 3 GPUs: GPU 0 für Display reservieren, GPU 1 → Coder, GPU 2 → Judge.
- GGUF-Modell vorhanden unter:
  `$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](https://github.com/earendil-works/pi) installiert (`~/.pi/`)

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## Installation

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

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## Server starten / stoppen / status

```bash
# 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 (max. 5 Minuten — die neue llama.cpp-Version prüft beim Start, ob
Modell + KV-Cache in den VRAM passen, was zusätzliche Zeit kostet). 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. |
| `--reasoning on` | — | Aktiviert das interne Thinking-Budget des Modells (Qwen3-spezifisch). Ersetzt das frühere `--chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`. |
| `--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 20` | — | Nur die 20 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 einer 24-GB-GPU. |
| `--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 des Containers) für Nicht-Tensor-Operationen. |
| `--gpus '"device=1"'` (Coder) | — | Docker: nur GPU 1 dem Coder-Container zuweisen. |
| `--gpus '"device=2"'` (Judge) | — | Docker: nur GPU 2 dem Judge-Container zuweisen. |

### 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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## GPU-Konfiguration und VRAM

### Aktuelles Setup (1 GPU pro Server)

Jeder Server bekommt eine dedizierte GPU — dadurch kein VRAM-Konflikt:

```
GPU 0  NVIDIA T600       →  Display / Monitor (nicht für KI genutzt)
GPU 1  RTX 3090 (24 GB)  →  qwen36-27b-coder  (Port 8001)
GPU 2  RTX 3090 (24 GB)  →  qwen36-27b-judge  (Port 8002)
```

Die Skripte verwenden `--gpus '"device=1"'` (Coder) bzw. `'"device=2"'` (Judge).
Innerhalb des Containers ist dies stets `CUDA:0`, daher `--main-gpu 0` ohne `--tensor-split`.

### VRAM-Abschätzung für das 27B IQ4_XS-Modell (eine GPU)

| Komponente | Größe (ca.) |
|---|---|
| Modell-Gewichte (IQ4_XS, 27B) | ~14 GB |
| KV-Cache bei 262 144 Tokens (q4_0) | ~8–10 GB |
| KV-Cache bei 131 072 Tokens (q4_0) | ~4–5 GB |
| KV-Cache bei 65 536 Tokens (q4_0) | ~2–3 GB |
| **Summe (262k Kontext)** | **~22–24 GB** |

Bei einer **24-GB-GPU** ist 262k Kontext knapp kalkuliert. Wichtig: keine anderen Prozesse
dürfen nennenswert VRAM belegen (z. B. TTS-Dienste, Ollama). Prüfen mit:
```bash
nvidia-smi --query-gpu=index,memory.used,memory.free --format=csv
```

Falls der VRAM nicht reicht: Kontext in den Startskripten auf `131072` oder `65536` reduzieren.

### Anpassung für andere GPU-Konfigurationen

```bash
# 2 GPUs (beide für KI, keine Display-GPU):
  --gpus '"device=0"'   # Coder
  --gpus '"device=1"'   # Judge

# 1 GPU (beide Server auf gleicher GPU — nicht empfohlen, VRAM-Konflikt):
  --gpus '"device=0"'   # beide Server
  --tensor-split 0.5,0.5  # Modell hälftig aufteilen
  -c 65536               # Kontext stark reduzieren

# 2 GPUs für einen Server (wenn sehr großer Kontext nötig):
  --gpus '"device=0,1"' \
  --tensor-split 0.5,0.5 \
  --main-gpu 0 \
  -c 262144
```

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

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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 | ~8–10 GB | 1 × 24-GB-GPU (q4_0) — **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 —
inklusive eines laufenden `[MM:SS]`-Timers während jeder LLM-Inference-Phase:

| Situation | Anzeige |
|---|---|
| Coder implementiert | `◉ Coder implementiert: Login-Flow mit JWT [01:23]` |
| edit-Tool aktiv | `Editiere src/main.py…` |
| git commit | `Git-Commit…` |
| Judge (Quick-Check, Runde 1) | `◉○ Runde 1/2: Quick-Check [00:47]` |
| Judge (voller Review, Runde 2) | `●◉ Runde 2/2: Judge — TASK.md + letzter Commit + Tests [02:15]` |
| Tests laufen | `●○ Runde 1/2: Tests laufen (pytest, max. 120s)…` |
| Fix-Phase | `●◉ Runde 2/2: Coder fixt — fehlendes Null-Check [01:05]` |
| ShipIt | `●●◉ ShipIt — finale Freigabe [00:33]` |
| Interactive-Pause (--interactive) | `⏸ PASS – warte auf /continue…` |

Der Timer beweist, dass die LLM tatsächlich arbeitet. Steht er still, hängt der Prozess.