Robert RappandClaude Opus 5.5
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ci / test (push) Successful in 28s
- deploy/compose/infra: Dienst litellm entfernt (D4), Router auf LITELLM_BASE_URL (appsrv08, Port noch offen), alle Images gepinnt, Grafana und pve-exporter ohne Profile, node-exporter für den LXC, Zustand über KNASTER_STATE_DIR - Prometheus: GPU-VMs per file_sd (node, gpu), Proxmox-Knoten per IP, infra-node - Grafana: Datasource und Dashboards provisioniert (grafana.com 10347, 1860, 14574 sowie knaster-Übersicht) - Alertmanager: n8n-Receiver nur vorbereitet (auskommentiert) - Ansible: Rollen infra-stack und gpu-exporters, Playbooks monitoring.yml und monitoring-targets.yml, Skript monitoring-targets.py (tofu output → file_sd) 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).