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Inventar mit pve44–pve61 und den Ada-Rechnern gode-pc-05/06 (M4000 weiter disabled). Registry-ops auf gpu-pve44/gpu-pve48/infra laut Placement, bei den Ada-Slots entfallen pve_node und vmid (Worker-Registry v2, Task 6.4). Tests: neuer test_site_knaster_matches_real_nodes, Konsistenztest auf gpus-Liste umgestellt. ADR-Nachträge zu D1 (Variante B), D2 (eine GPU-VM pro Knoten) und D3 (Ada bleibt Windows, vorgeschlagen). 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%