afc5fa03605dc4ab25c0a876a2ace1303c6291f2
ci / test (push) Successful in 29s
- deploy/compose/nex-speech: whisper-server v1.9.4 (sm_52/sm_61, Port 8178, -l de -bs 5 --convert, tmpfs, Aufwärmen mit 1 s Stille) und OpenAI-kompatibler Piper-Wrapper (Port 8179, mp3/opus/aac/flac/pcm gestreamt, wav, PCM 24 kHz mit Rate-Header) - Host-Netz, damit ufw greift; keine Texte in Logs, kein Access-Log - Rolle nex-speech + Playbook (nur gpu-pve52): ufw, Modelle mit sha256, Compose bauen/starten - compose-check um nex-speech erweitert, community.docker in requirements.yml Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
cluster-knaster
Ein starkes LLM erarbeitet neue Aufgaben und destilliert sie zu Skills. Danach übernehmen kleinere, selbst gehostete Modelle diese Aufgaben. Embeddings erkennen wieder, routen und treffen einfache Entscheidungen. Betrieb auf einem Proxmox-Cluster mit gemischten GPUs, gesteuert über n8n, mit halbautomatischer Pflege (Human-in-the-Loop).
Anfrage → n8n → Router-Service ──▶ Stufe 3 Embedding-Classifier (CPU)
│ ├─▶ Stufe 2 Programm (CPU)
│ ├─▶ Stufe 1 schwaches LLM + Skill (+LoRA) über LiteLLM → vLLM
│ └─▶ Stufe 0 starkes LLM über LiteLLM → OpenRouter
└─ Verifier → bestanden: Antwort + Fall speichern
→ nicht bestanden: Eskalation + Präferenzpaar
Dokumentation
| Dokument | Inhalt |
|---|---|
| docs/PLAN.md | Architektur und Betrieb: Proxmox, Pflege, Autohealing, Lifecycle, Finetuning, Problemerkennung, Portabilität |
| docs/adr/ | Architekturentscheidungen |
| docs/spec/ | Spezifikationen der Komponenten |
| docs/superpowers/plans/2026-10-12-aufbau-cluster-knaster.md | Aufbauplan auf echter Hardware: Phasen, Entscheidungen D1–D5, Zuordnung zu Planner Epic 7 |
| docs/IMPLEMENTATION.md | Arbeitspakete, Teststrategie, Stand der Verifikation |
| docs/BETRIEB.md | Skill-Lebenszyklus, Rolle von Hermes, Pflege per Prompt, Dry-Run aufheben, Rollback |
| n8n/README.md | Workflows und Import |
| platform/proxmox/README.md | Proxmox-Ablauf (OpenTofu + Ansible) |
Repo-Struktur
core/ Python-Paket `knaster` (Router-Service) + Tests
config/ Policy, Healer-Regeln, Grenzwerte (portabel)
catalog/ Modell- und Rollenkatalog mit Hardware-Anforderungen
skills/ SKILL.md-Bibliothek
deploy/ Docker Compose pro Rolle, LiteLLM, Prometheus, Alertmanager
n8n/workflows/ importierbare n8n-Workflows
platform/proxmox/ OpenTofu + Ansible
sites/knaster/ standortspezifisch: Inventar, Registry
Entwicklung
make dev # venv + Abhängigkeiten
make test # Unit- und Integrationstests
make lint # ruff
make validate # Konsistenz Registry/Skills/LiteLLM/Healer/Policy/Katalog + Placement
make compose-check # docker compose config für alle Rollen
Alle Aktionen gegen Infrastruktur laufen standardmäßig im Dry-Run (KNASTER_DRY_RUN=true).
Languages
Python
83.2%
Go Template
7.3%
Shell
4.9%
HCL
2.1%
Dockerfile
1.3%
Other
1.2%