docs: pi-Doku zusammengeführt, FUNKTIONSWEISE/CHANGELOG/LICENSE; mcp.json versioniert und verlinkt

Hinweise zu pi und der Coder/Judge-Erweiterung (MCP-Server, Web-Tests, schneller
entwickeln, Fehlerbilder) aus strata-betrieb übernommen. Kapitel 2/3 und README
auf Strata als Standard gebracht. deploy-pi-config.sh verlinkt jetzt auch mcp.json.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -52,89 +52,46 @@ dasselbe Modell, unterschiedliche Persona. Freie Eingaben in pi nutzen weiter pi
 Strata lädt sein Modell bei der ersten Anfrage selbst, gibt vorher die GPUs frei und entlädt es nach 10 Minuten ohne
 Anfrage (eingerichtet in `strata-betrieb`). Ein anderes Modell für beide Rollen setzt
 `PI_CODER_MODEL=<provider>/<id>`, siehe
-[BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md#anderes-modell-für-die-schleife).
+[BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md#modell-wählen).
 
 ---
 
 ## 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/$distribution/nvidia-docker.list \
-    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
-  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
-  sudo systemctl restart docker
-  ```
-- NVIDIA-GPU: empfohlen RTX 3090 (24 GB VRAM). Standard: GPU 1. Überschreibbar mit
-  `GPU_DEVICE=0 ./start-coding-server.sh`. Bei 3 GPUs: GPU 0 für Display reservieren.
-- GGUF-Modell vorhanden unter:
-  `$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-coding-server.sh`
-- [pi agent](https://github.com/earendil-works/pi) installiert (`~/.pi/`)
+- [pi](https://pi.dev) installiert (`~/.pi/`).
+- Ein Modell für Coder und Judge:
+  - **Standard:** der lokale Strata-Server auf `127.0.0.1:9090` (Betrieb: `~/nvme2n1p7_home/strata-betrieb`).
+  - **Alternative:** der llama.cpp-Server in Docker auf Port 8001 (unten). Dafür Docker mit NVIDIA Container Toolkit,
+    eine GPU mit 24 GB (Standard GPU 1, `GPU_DEVICE=…`) und das GGUF-Modell unter
+    `$HF_HOME/models/qwen3/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf`
+    (Standard `HF_HOME=/home/dschlueter/nvme2n1p7_home/huggingface`).
 
 ---
 
 ## Installation
 
 ```bash
-# 1. Repository klonen
-git clone https://kitux.de/forgejo/dschlueter/pi_coder.git ~/pi_coder
-cd ~/pi_coder
-
-# 2. Extension, Modell-Config und settings.json nach ~/.pi/agent/ deployen
-./deploy-pi-config.sh
-
-# 3. pi agent neu laden (in der pi-Oberfläche)
-# /reload
-
-# 4. Server starten
-./start-coding-server.sh
+git clone https://kitux.de/forgejo/dschlueter/pi_coder_2.git ~/pi_coder_v2
+cd ~/pi_coder_v2
+./deploy-pi-config.sh   # verlinkt Extension und mcp.json, kopiert models.json, übernimmt settings.json (nur packages)
 ```
 
-Das Install-Skript sichert eine vorhandene `~/.pi/agent/settings.json` als `.bak` und
-kopiert dann `settings.json` aus dem Repo. Damit ist der korrekte Default-Provider
-(`llama-cpp-single/coding_model`) automatisch konfiguriert.
-
-Die Extension wird nicht kopiert, sondern verlinkt
-(`~/.pi/agent/extensions/pi-coding-extension.ts` → Repo). Änderungen an `pi-coding-extension.ts` gelten
-damit für jeden pi-Aufruf ab dem nächsten Start bzw. `/reload`, ohne erneutes Deploy. Das gilt auch für noch
-nicht committete Änderungen.
-
-Nach späteren Änderungen an `models.json` oder `settings.json`:
-```bash
-./deploy-pi-config.sh   # verlinkt die Extension, kopiert models.json, settings.json (nur packages)
-# dann /reload in pi agent
-```
+Danach pi im Projektordner starten. Was das Skript genau tut und wie man das Modell wählt:
+[BEDIENUNGSANLEITUNG.md, Kapitel 2](BEDIENUNGSANLEITUNG.md#2-vorbereitung).
 
 ---
 
-## Server starten / stoppen / status
+## llama.cpp-Server (Alternative)
 
 ```bash
-# Server starten (empfohlen — dauert 1–3 Minuten)
-./start-coding-server.sh
-
-# Server auf anderer GPU starten
+./start-coding-server.sh          # startet den Container coding_model, wartet bis HTTP bereit (bis 5 min)
 GPU_DEVICE=0 ./start-coding-server.sh
-
-# Stoppen
 ./stop-coding-server.sh
-
-# Status prüfen
 ./status-coding-server.sh
 ```
 
-`start-coding-server.sh` startet den Container und wartet bis HTTP-ready (max. 5 Minuten — die
-neue llama.cpp-Version prüft beim Start, ob Modell + KV-Cache in den VRAM passen, was
-zusätzliche Zeit kostet).
-
-Wenn der Server bereits läuft und du `start-coding-server.sh` aufrufst, wird der laufende
-Container zuerst per `docker rm -f` gestoppt und dann neu gestartet — ein laufender
-Inference-Request wird dabei abgebrochen.
+Ein erneuter Start entfernt einen laufenden Container zuerst (`docker rm -f`); eine laufende Anfrage bricht dabei ab.
+Coder und Judge nutzen ihn mit `PI_CODER_MODEL=llama-cpp-single/coding_model pi`.
 
 ---
 
@@ -261,15 +218,14 @@ und Extension-Guards gegen Regressionen.
 |---|---|
 | `pi-coding-extension.ts` | pi agent Extension (Kommandos, Tools, Hooks, Rollen-Logik) |
 | `models.json` | Provider- und Modell-Konfiguration für pi agent |
-| `settings.json` | pi-agent-Settings (Default-Modell, aktivierte Modelle) — wird von Install-Skript deployt |
+| `settings.json` | pi-Settings; `deploy-pi-config.sh` übernimmt daraus nur die Liste `packages` |
+| `mcp.json` | MCP-Server für pi (Playwright, Context7), nach `~/.pi/agent/mcp.json` verlinkt |
 | `run-tests.sh` | Tests ausführen |
 | `tests/` | Testdateien (pure-logic, config, extension-guards, scripts) |
 | `start-coding-server.sh` | Single-Server starten (Port 8001, Coder + Judge) |
 | `stop-coding-server.sh` | Container stoppen |
 | `status-coding-server.sh` | Laufstatus anzeigen |
-| `deploy-pi-config.sh` | Extension nach `~/.pi/agent/extensions/` verlinken, models.json + settings.json 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 |
+| `deploy-pi-config.sh` | Extension und `mcp.json` nach `~/.pi/agent/` verlinken, `models.json` kopieren, `packages` aus `settings.json` übernehmen |
 
 ---
 
@@ -292,7 +248,7 @@ und Extension-Guards gegen Regressionen.
 | `/cancel` | — | Laufenden Loop nach aktuellem Schritt abbrechen |
 | `/new_project <pfad>` | — | Neues Projektverzeichnis + git init |
 
-Ausführliche Beschreibung aller Kommandos mit Beispielen: siehe **BEDIENUNGSANLEITUNG.md**.
+Ausführliche Beschreibung aller Kommandos mit Beispielen: [BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md).
 
 ---
 
@@ -326,3 +282,14 @@ inklusive eines laufenden `[MM:SS]`-Timers während jeder LLM-Inference-Phase:
 | Interactive-Pause | `⏸ PASS – warte auf /continue…` |
 
 Der Timer beweist, dass die LLM tatsächlich arbeitet. Steht er still, hängt der Prozess.
+
+---
+
+## Documentation
+
+- [BEDIENUNGSANLEITUNG.md](BEDIENUNGSANLEITUNG.md) – Einrichtung, Modellwahl, alle Befehle, MCP-Server, Web-Tests,
+  schneller entwickeln, Fehlermeldungen
+- [FUNKTIONSWEISE.md](FUNKTIONSWEISE.md) – Aufbau der Extension, Ablauf von `/optimize`, Designentscheidungen, Grenzen
+- [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) – Änderungen und was beim Update zu tun ist
+- [LICENSE](LICENSE) – MIT
+- Strata-Server und Messwerte auf diesem PC: `~/nvme2n1p7_home/strata-betrieb`