# Betrieb: Skill-Lebenszyklus, Hermes, Pflege, Freischaltung ## 1. Lebenszyklus eines Skills ``` Hermes schreibt SKILL.md │ draft ──(Mensch/Agent: aktivieren)──▶ active, Stufe 0 │ läuft auf dem starken Modell mit Skill-Text, │ sammelt verifizierte Fälle Service-Routine: stabil ≥ 95 % ────┤ ▼ request_graduation (Freigabe) │ Hermes erzeugt Varianten → │ POST /v1/skills/{name}/graduate ▼ promote_skill (Freigabe) ──▶ active, Stufe 1 (schwaches Modell) │ Drift (Pass-Rate < 80 %) ──▶ demote_skill (automatisch) ──▶ demoted (Stufe 0) │ ≥ 300 Trainingsfälle, Stufe-1-Rate < 90 % ─▶ train_adapter (Freigabe) ──▶ Lifecycle-Pipeline ``` Stufe 2 (Programm) und Stufe 3 (Classifier) gibt es, wenn der Skill `execution: program|classifier` deklariert und die passende Stufe freigegeben ist. Programme liegen in `knaster/programs.py` und gehen wie normaler Code durch ein Review. Classifier entstehen aus gelabelten Fällen (`EmbeddingClassifier.train`) und liegen unter `config/classifiers/.json`. ## 2. Rolle von Hermes Hermes läuft als Skill-Autor mit dem starken Modell. Er zeigt auf LiteLLM, Alias `tier0-strong`. Hermes steht **nicht** im Pfad jeder Anfrage. | Auslöser | Hermes tut | Schnittstelle | |---|---|---| | Job `graduate_skill` (über n8n `knaster-jobs`) | 10–30 realistische Varianten erzeugen, Graduierung aufrufen. Schlägt sie fehl, den Skill anhand von `failures` überarbeiten | `POST /v1/skills/{name}/graduate` | | Job `merge_skills` | zwei Skills zu einem zusammenführen, alten Skill auf `retired` setzen | Git-Commit in `skills/`, dann `POST /v1/skills/reload` | | Neue Aufgabenklasse (häufige `no_skill`-Fälle) | neuen `SKILL.md`-Entwurf schreiben (`status: draft`) | Git-Commit + Reload | Skills sind Dateien im Repo. Jede Änderung ist dadurch ein nachvollziehbarer Commit und lässt sich zurückdrehen. ## 3. Pflege per Prompt (Beispiele) ``` > routine Service-Routine Befunde: - Drift: zusammenfassung Pass-Rate 72% (n=40) Automatisch erledigt: - P-12: Skill zusammenfassung auf Stufe 0 zurückstufen → Skill zusammenfassung auf Stufe 0 zurückgestuft Offene Vorschläge (genehmige P-x / lehne P-x ab): - P-13 [low] LoRA-Adapter für rechnungen trainieren – 412 verifizierte Fälle, Stufe-1-Rate 86% > genehmige P-13 P-13 executed: Kandidat 7f3e… (adapter) angelegt und Build gestartet > wechsle tier1-general auf qwen3-32b-awq Vorschlag P-14 [medium] Basismodell von tier1-general auf qwen3-32b-awq wechseln … Bestätige mit „genehmige P-14“. ``` Freitext, der keinem Befehl entspricht, bildet ein kleines Modell auf einen Befehl ab. Der Agent fragt dann mit „Meinst du …?“ zurück. ## 4. Dry-Run aufheben (schrittweise) 1. Eine Woche mit `KNASTER_DRY_RUN=true` laufen lassen. Die Healer-Ergebnisse stehen als `[dry-run] …` in den Antworten bzw. Logs. 2. `KNASTER_DRY_RUN=false` setzen. Interne Aktionen (Slot-Status, Skill-Stufen, Kandidaten) liefen schon vorher. Jetzt werden auch Jobs per Webhook verschickt. 3. Infrastruktur-Aktionen einzeln freischalten, über `config/healer-rules.yaml` → `enabled_actions: [restart_container]`, später `restart_vm`. `reboot_host` bleibt freigabepflichtig (Policy) und läuft nur im Wartungsfenster. ## 5. Rollback-Wege | Was | Wie | |---|---| | Adapter/Basismodell | Prompt `rollback ` → Freigabe | | Skill-Stufe | Prompt `stufe zurück` bzw. Git-Revert der SKILL.md | | Treiber/Engine | Proxmox-Snapshot der GPU-VM (vor jedem Update anlegen) | | Konfiguration | Git-Revert und Neustart des Router-Containers | ## 6. Proxmox: Updates und Neustarts (rollierend, Knoten für Knoten) Stand 12.10.2026, getestet mit dem Wartungsmodus auf pve44. Gilt für pve44, pve46, pve48, pve52 und pve61. **Wichtig vorab** - Auf den GPU-Knoten gehört die M4000 (Boot-Grafik) der VM. Nach dem frühen Start bleibt der lokale Bildschirm schwarz. Zugang nur per SSH oder Weboberfläche; das GRUB-Menü ist beim Start noch sichtbar (Notzugang: Eintrag bearbeiten, `initcall_blacklist=sysfb_init` entfernen). - pve61 hängt am Netz nur über die USB-NIC im Dock. Neustart nur, wenn jemand vor Ort ist. Kommt er nach etwa 2 Minuten nicht zurück: Dock aus- und wieder einstecken. - Nie zwei Knoten gleichzeitig. Mit 5 Stimmen bleibt das Quorum bei einem fehlenden Knoten erhalten. **Ablauf je Knoten** 1. Vorher: `pvecm status` (Quorate: Yes), `ha-manager status`, `pvesr status` (alle Jobs OK). 2. Wartungsmodus: `ha-manager crm-command node-maintenance enable `. HA-Gäste ziehen um (`infra`: Test 36 s nach pve48). 3. GPU-VM des Knotens sauber stoppen: `qm shutdown ` (244/246/248/252). Sie hat kein HA und kann nicht wandern (Passthrough). 4. Update: `platform/proxmox/scripts/bootstrap-node.sh ` vom Laptop (idempotent, meldet `Neustart nötig`), dann `reboot`. 5. Nachher prüfen: Kernel, `systemctl --failed`, `ip -br a show vmbr0`, NTP; auf GPU-Knoten `lspci -nnk -d 10de:` → überall `vfio-pci`. 6. GPU-VM startet von selbst (`onboot`). Danach auf ops: `cd /root/cluster-knaster/platform/proxmox/tofu && . /root/.config/knaster/tofu.env && bash ../scripts/refresh-vm-access.sh` (DHCP-Adressen können wechseln, Hostschlüssel kommen über den Gast-Agenten) und `ansible gpu_vms -m shell -a "nvidia-smi -L"`. 7. Wartungsmodus aus: `ha-manager crm-command node-maintenance disable `. HA holt `infra` auf seinen Heimatknoten pve44 zurück (Test 41 s). **GPU-VMs aktualisieren** - Pakete per `apt` in der VM, die NVIDIA-Pakete sind auf `hold` (R580). Vor Treiberwechseln einen Snapshot anlegen: `qm snapshot vor-treiber`. - Nach einem VM-Neustart immer `refresh-vm-access.sh`, solange es keine DHCP-Reservierungen gibt (D5).