Aime/docs/08-changelog.md

08 — Changelog

Chronik der Entwicklungsschritte. Regel: jede zukünftige Änderung bekommt hier einen Eintrag (Datum, Was, Warum, betroffene Dateien/Backups).

2026-07-16 — Glossar: Einträge bearbeitbar (.bak-gedit)

User-Wunsch: gespeicherte Glossar-Begriffe nachträglich ändern. Neu: PUT /api/glossary/:id (db.updateGlossary), GUI-Stift-Button je Eintrag lädt Begriff+Soundalikes ins Formular (Titel „… bearbeiten", Speichern/Abbrechen), Update statt Neuanlage. Bundle index-NRK6cGUI.js. API-verifiziert (POST→PUT→DELETE). Dateien: server.js, db.js, web/src/main.js.

2026-07-16 — rkllm vor Diar/Identify freigeben (TitaNet-OOM) + #71 validiert

• Bug: residenter rkllm (5,9 GB) ließ den TitaNet-spk-embed-Helper OOM-sterben („spk beendet" pro Cluster) → Konsolidierung bekam NULL Centroids → #71 bekam still 48 Roh-Sprecher. Fix (server.js): llm.stopServer() am Anfang von rediarize() UND analyzeRecording() (Reload ~96 s, egal bei 15-min-Analysen).
• #71 E2E danach: Diar 48 → 2 Sprecher (5 schwache gefoldet), Qwen3-Whole-Pass auf 31,3k Zeichen → „Steuergestaltung für wachsendes Unternehmen" mit konkreten Zahlen (30 MA, 3 Mio Umsatz, 15-20 %-Ziel, Kick-off Hamburg, Termin 23.) — alter Titel war generisch, alte Sprecherzahl 28.
• OFFEN: identify … spk beendet schlägt auch MIT freiem RAM fehl → Voice-Auto-Naming (Voiceprints) aktuell tot; Teilnehmer erscheinen als „Sprecher N". Separater Bug, noch zu untersuchen (spk.js/Helper).

2026-07-16 — ✅ LLM → Qwen3-4B-Instruct-2507 (Nacht; Gemma-Rollback vorhanden)

Auf User-Wunsch Qwen3-4B selbst konvertiert und im A/B gegen Gemma getestet — 3/3 Prompts klar besser, produktiv geschaltet und E2E validiert.

• Konvertierung: wiederverwendetes Kit (rkllm-convert:1.3.0-Docker neu gebaut), HF Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 (7,6 GB bf16) → w8a8_g128/grq, max_context 16384, auf RTX 3090 in ~35 min → 5,3 GB .rkllm, pscp aufs Board.
• A/B (gleiche Prompts wie Gemma-Tests): Chunk 1 (Com4Tec-Story) in 140 s mit ALLEN Nuancen (50 %-Kappa, kein Body Leasing, Perinko/Icon); Auto-Chunk 91 s inkl. Detail-Korrektur „Michael Wagner, nicht Fabienne"; Whole-Pass 21,8k Zeichen in 691 s fehlerfrei gewichtet — exakt der Fall, in dem Gemma englisch schwafelte bzw. nur das Ende zusammenfasste. Qwen3 = ChatML-Template statt Gemma-Turns (rkllm_server.cpp).
• Produktiv-Swap: Drop-in RKLLM_MODEL=qwen3-4b-w8a8g128-16k.rkllm, prod rkllm_server mit ChatML neu gebaut (Rollback: .bak-gemmatmpl + Drop-in zurückstellen), WHOLE_MAX_CHARS 20 000 → 32 000 (bis ~35-min- Aufnahmen Single-Pass; Sektions-Konglomerat bleibt für längere). GOTCHA: Qwen3 lädt ~96 s → llm.js READY-Timeout 60 s → 180 s (sonst Endlos-Retry-Schleife, real passiert).
• E2E validiert: #70 Whole-Pass 15,4 min → „Neue Kontakte und Stellenangebote", Auto raus, Comfort Tech/ Adem Marlock/Nico-Profil-Todo konkret; #68 Kurzclip (analyzeSingle+ChatML) 22,2 min inkl. Queue → sauber.
• Damit ist die 4B-Synthese-Decke aus dem Sektions-Konglomerat-Eintrag (unten) für ≤ 32k Zeichen GESCHLOSSEN; das Konglomerat bleibt als >32k-Pfad und Fallback.

2026-07-16 — A/B-Test Qwen2.5-3B vs Gemma-3-4B im neuen Chunk-Pfad: Gemma bleibt

Auf User-Wunsch das noch vorhandene qwen2.5-3b.rkllm gegen die neuen 4,2k-Chunk-Prompts getestet (Test-Binary mit ctx 4096 in /tmp, direkt übers Stdin-Protokoll — kein App-Umbau). Ergebnis: 3 von 3 Outputs unbrauchbar (Feldbeschreibungs-Echo ohne Inhalt; Abbruch nach ~100 Zeichen mitten im Satz; Struktur-Müll mit der Feldbeschreibung als JSON-Key) — Gemma lieferte im selben Job 8/8 verwertbare Sektionen. Dazu prinzipiell: Qwen2.5 hat fix 4096 Kontext → der validierte Whole-Pass (≤ 20k Zeichen) wäre unmöglich. Testartefakte entfernt. Offene Alternative (ungetestet, ~½ Tag): Qwen3-4B neu konvertieren.

2026-07-16 — Sektions-Konglomerat statt LLM-Reduce (Abend, .bak-sectionsum)

Auftrag: Lang-Transkript-Summary (> 20k Zeichen) inhaltlich retten. Prompt-Lab auf #70 mit temporärem /api/debug/ask-Endpoint (nach Abschluss wieder entfernt), ~15 Reduce-/Chunk-Varianten in je ~2 min statt 9-min-Vollanalysen.

• Befund 1: Chunk-Größe ist der Fidelity-Hebel. 8k-Chunks → generisches namenloses Blabla; 4k-Chunks → geerdete Summaries mit echten Eigennamen (Com4Tec, René, Tobi+Niklas, 20 Bewerbungen). CHUNK_CHARS 8000 → 4200.
• Befund 2: Cross-Section-Synthese unmöglich auf Gemma-3-4B. Jede LLM-Reduce-Variante (Gewichtungsregeln, Abschnitts-Labels, Themen-Tabellen) → Regeln ignoriert, Namen durch Rollen ersetzt, Dubletten, Loops. LLM-Reduce abgeschafft.
• Neue analyzeLong-Pipeline (llm.js): 4,2k-Chunks sequenziell mit Rolling Context (1-Satz- Kurzfassungen der Vorgänger → erkennt geänderte Entscheidungen: „jetzt X, vorher Y") + eigennamen- Extraktionsfeld; Echo-Guard (Feldbeschreibungs-Echo ist INHALTS-abhängig reproduzierbar → bis 3 Versuche mit variiertem Prompt: ohne Kontext, ohne Hint) + Feld-Salvage per Regex + Prosa-Rettung (≥ 60 Zeichen); Titel-Mikro-Call ohne letzten Abschnitt (Smalltalk-Filter); Konglomerat baut Code: „Gesprächsverlauf in n Teilen — genannte Namen: …" + „Teil i/n: …" chronologisch. Kap. 05 (Mermaid + Marotten aktualisiert).
• E2E #70 (3 Läufe): Titel ohne Auto-Smalltalk ✅, alle Abschnitte mit echten Namen ✅, Auto nur noch in Teil 7 ✅, 12-14 min für 26-min-Aufnahme. Restgrenze: Abschnitts-Summaries variieren pro Lauf in Schärfe (Sampling), keine thematische Verdichtung ÜBER Abschnitte (4B-Decke). ≤ 20k Zeichen weiter Whole-Pass.

2026-07-16 — #70-Debug: Phantom-Sprecher, Summary-Fehlgewichtung, Thermal-Leck (Nachmittag)

Auslöser: Aufnahme #70 (26 min, 4 Personen) — 7 Sprecher erkannt, Titel/Summary aus Randthemen (Auto-Smalltalk der letzten 3 min statt Recruiting-Hauptteil). 9 Analyse-Iterationen auf #70.

• Diarization Stufe 3 „Weak-Fold" (diar.js, .bak-weakfold): finale Sprecher < DIAR_MIN_TOTAL_SEC (20 s, Segment-Zeiten!) werden in den akustisch nächsten starken Sprecher gefaltet — ein einzelner ≥ 3-s-Streu-Cluster konnte vorher einen Phantom-Anchor eröffnen (#70: 3 Phantome mit 2,5–4,8 s). 10 s reichte NICHT (9,2-s-Phantom kam durch). Verifiziert: #70 konstant 50 Roh-Cluster → exakt 4. Kap. 04.
• Whole-Pass-Grenze = Modellgrenze bewiesen (Runden 2–5): rkllm-Runtime-Kontext 8192 → 12288 (rkllm_server.cpp, .bak-ctx12k, Rebuild) und WHOLE_MAX_CHARS testweise 32k → Gemma-3-4B kippt

  ~6k Input-Token reproduzierbar: englisches Geplauder statt Analyse, Recency-Bias (fasst nur das Gesprächsende zusammen), JSON-Zerfall (typografische Quotes, Wiederholungsschleifen). WHOLE_MAX_CHARS zurück auf 20 000 (dort validiert gut); ctx 12288 bleibt (Headroom). Kap. 05 neuer Abschnitt.

• Robustheit llm.js (.bak-ctx12k): End-Instruktion nach dem Transkript (ohne Platzhalter-Skelett — Gemma kopiert ... wörtlich!); JSON-Repair-Call (repariert kaputten Output OHNE das große Transkript); Sanity-Check (Zusammenfassung ≥ 20 Zeichen) → sonst Chunk-Fallback statt Hard-Error; extractJson() repariert typografische Anführungszeichen + trailing commas; 1 Retry pro Chunk (Parse = Sampling- Münzwurf: 3/3 ok vs 1/3 im nächsten Lauf; Retry live bestätigt); Reduce-Input mit „Abschnitt i von n"- Labels + Gewichtungsregeln (Hauptthema = mehrere Abschnitte; Nur-letzter-Abschnitt = Smalltalk).
• Regression bestätigt: Chunk-Prompt MUSS minimal bleiben — eine zusätzliche Anweisungszeile (Namen/Firmen/Zusagen) kippte 2/3 Chunks in Prosa (Runde 6). Zurückgebaut.
• Thermal-Leck geschlossen (server.js, .bak-anacap): analyzeRecording() lief als einziger schwerer Pfad OHNE A76-Takt-Cap → 95–97 °C bei langer Gemma-Generierung (lüfterlos!). Jetzt Cap wie transcribeWav/rediarize. Kap. 03/05.
• Ehrliches Ergebnis #70: Sprecher exakt 4 ✅, Analyse crashfrei in ~9 min ✅, Summary führt jetzt mit Recruiting, ABER Auto-Smalltalk bleibt in Titel/Kernpunkten und konkrete Namen (Com4Tec, Kandidaten) fehlen — Qualitätsdecke des 4B-Modells im Chunk-Pfad (> 20k Zeichen). Aufnahmen ≤ ~23 min laufen über den validierten Whole-Pass.

2026-07-16

• Codebase ins Repo aufgenommen: app/ = Spiegel von /opt/callrec (Backend, Frontend-Quellen, Inferenz-Python, Skripte, rkllm_server.cpp), system/ = systemd-Units + WirePlumber/PipeWire-Drop-ins + sudoers. Modelle/Binaries/Aufnahmen bewusst außen vor (.gitignore).
• Projekt umbenannt in „Aime“ (vormals CallRec, wie der BT-Name des Boards): Gitea-Repo → sascha/Aime, Web-GUI-Titel/Header → „Aime“ (Bundle index-CuWeUh1j.js, Backups index.html.bak-aime/main.js.bak-aime), Doku rebranded. Technische Bezeichner auf dem Board bleiben callrec* (Stabilität).
• Doku-Repo angelegt (dieses Repo). Ab jetzt verbindliche Ablage inkl. Diagrammen.

2026-07-15/16 — Strukturierte Analyse + Teilnehmer-Fix (.bak-structsum)

• Teilnehmer kommen aus der Diarization statt vom LLM (das listete alle erwähnten Namen → 11 statt 3 bei #69).
• Summary strukturiert: Überblick + „Kernpunkte“ + „Entscheidungen“ als Bullets (composeSummary, CSS pre-line).
• Chunk-Salvage-JSON-Leak gefixt; Reduce-Input gekappt + Retry; cleanList filtert null/[object Object]/Objekt-Todos.
• Referenz #69 (71,6 min): Analyse ~20 min, Ergebnis sauber. Bundle index-B2dSaBty.js.

2026-07-15 — LLM-Wechsel auf Gemma-3-4B + Marker-Fix

• Qwen2.5-3B → Gemma-3-4B-it (gemma3-4b-w8a8g128-16k.rkllm, grouped w8a8; plain w8a8 kaputt, w4a16 nicht unterstützt).
• rkllm-Runtime 1.2.1 → 1.3.0. analyzeWhole (≤ 20k Zeichen) ersetzt Map-Reduce im Mittelbereich.
• Qualität ≈ Gemini, ~3× langsamer. Wort-Highlight-Marker lief ~1 Wort voraus → SYNC_MS=250 (index-CLero27-.js).

2026-07-14 — Kurzclip-Beschleunigung + Analyse-Timer

• Clips ≤ 30 s über warmen CPU-Whisper-Daemon ohne rkllm-Swap: 10-s-Clip 120 s → 53 s (.bak-shortdaemon).
• GUI zeigt Analysezeit live (analysis_ms/analysis_started_at, .bak-anatimer).

2026-07-13 — Diarization stabil + NPU-Meilenstein 2 + iPhone-Repair

• Greedy-Anchor-Merge ersetzt Union-Find: derselbe Call ergab vorher 2/3/7 Sprecher, jetzt konstant 27→3 (.bak-anchor).
• Meilenstein 2: Whisper-turbo-Encoder auf NPU produktiv — RTF 1,51 → 0,61, Temp 90 °C → 59 °C; batched (batch=8) → RTF 0,389.
• iPhone neu gekoppelt, Trusted=yes gesetzt (fehlte → keine HFP-Nodes → #58 ohne Gegenseite).

2026-07-09 — Meilenstein-1-Snapshot, Auto-Diarization, Glossar, Whisper-Kalibrierung

• Snapshot /opt/callrec/milestones/m1-20260709/ (Rollback-Punkt).
• Auto-Diarization: 2-stufige Konsolidierung (17→2 verifiziert), reanalyze re-diarisiert immer (0=auto / >0=gepinnt).
• Glossar Phase 1: deterministische Ganzwort-Ersetzung + LLM-Hinweis, GUI-Tab, „Aime“ geseedet.
• Whisper-Kalibrierung: medium beam1 optimal (11,3 % WER vs large-v3); --initial-prompt mit Termliste = Echo-Loop (tabu).
• 46-min-E2E über Nacht sauber (Long-Rec-Fixes produktionsvalidiert).

2026-07-08 — Echo-Fix, Thermal-Crashes, Whisper medium, Sprecher-Lernen, Long-Rec-Analyse

• Selbst-Echo der Gegenseite gelöst: LADSPA-Noise-Gate micgate im Mikro→PC-Pfad (Thr −45 dB, Mic-HW niedrig); AEC verworfen. Reboot-verifiziert.
• Thermal-Schutzabschaltungen gefixt: A76-Cap 1,6 GHz über die ganze transcribeWav (Whisper+Diar), SIGSTOP-Guard >90 °C; crash-sicheres asynchrones Speichern (stopAndSave persistiert vor Transkription); /retranscribe für hängende Zeilen.
• Whisper small → medium (Hörfehler).
• Sprecher-Umbenennen + Stimm-Lernen (Voiceprint-Zentroide) + Leertaste Play/Pause.
• Lange Aufnahmen (> 20 min) analysierbar: Chunked Map-Reduce gegen 4096-Token-Limit; Diar-Timeout skaliert mit Dauer; Lösch-Confirm.

2026-07-07 — MEILENSTEIN 1: USB-Headset-Pfad komplett

• Logi H390 ersetzt toten ES8323-Mikrofonpfad; callmix + 4 Loopbacks + callrec_mix-Remap; Volume-Bridge; Inline-Tasten.
• Kaltstart-verifiziert. Clip-sicheres Gain-Staging (PC→Mix 60 %) — Übersteuerung hatte Diarization zerstört (14 Sprecher, #41).
• Re-Diarization mit fester Sprecherzahl (numSpeakers), #41 14→2 verifiziert.
• LLM-Fixes: Phantom-Todo (Prompt-Beispiel-Echo) entfernt, KV-Cache-Clear, leere Todos → [].

2026-07-06

• ES8323-3,5mm-Mikro als defekt diagnostiziert (Verstärkung fest −42,14 dB) → Entscheidung für USB-Headset.

2026-07-05 — „Helikopter“-Debugging (Referenz)

• ES8323 S16-Modus = Treiberbug (S24 nutzen); PipeWire/alsaloop-Capture des ES8323 injizierte ~13 Klicks/s, arecord nicht; Windows-Shared-Mode-AGC = separates 20-Hz-Pumpen (exklusiv sauber).
• Sauberer Fallback damals: dual native-clock arecord. Durch Headset-Pfad obsolet.

Früher

• iPhone-BT-HFP-Pfad aufgebaut (Rollen-Drop-in, frischer Pair, Echo-Fix Uplink←micgate, Route-Watcher) — Details Kap. 06.
• BT-Buds No-Bonding-Quirk: LinkKey manuell persistiert (Referenz, Dongle entfernt).