Sascha WolfandClaude Opus 5
7973dc07b1
893 Stellen in Fliesstext, Tabellen und Mermaid-Beschriftungen. Dazu die sichtbaren ss-Fälle (ausschließlich, groß, außen, schließt, heißt, draußen, weiße, anstoßen, Straße). Nicht angetastet, damit die Doku weiter beschreibt, was wirklich in der Datenbank steht: - Codeblöcke und Code-Spans - dort stehen Bezeichner, SQL, Enum-Werte und Dateinamen: `mail_pool`, `'uebernommen'`, `extract.js` - in Mermaid nur der Text in Anführungszeichen; Knotennamen, Pfeile und Werte wie source = 'Mail' bleiben, wie sie sind - `empfaenger` im ER-Diagramm von crm_mail_contact_candidates: die Aufzählung dort nennt die Datenbankwerte, nicht die Anzeige Die Menü-Skizze in der Benutzeranleitung zeigt jetzt die aufgeklappten Kontakte mit "Aus Mails" samt Zähler. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 04 Diktat (Whisper im Browser)
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Überall, wo längerer Text entsteht - Projektbeschreibung, Interaktionsnotiz,
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nächster Schritt, interne Notizen - sitzt ein Mikrofon-Button. Die Erkennung
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läuft **vollständig im Browser des Benutzers**.
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Das Backend ist daran nicht beteiligt und sieht keine Audiodaten: kein API-Key,
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keine Kosten pro Minute, kein Datenabfluss. Aufnahmen werden nirgends gespeichert.
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## Weg der Aufnahme
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```mermaid
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flowchart LR
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MIC(("Mikrofon")) --> MR["MediaRecorder"]
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MR --> AC["AudioContext<br/>16 kHz Mono PCM"]
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AC --> W["Web Worker"]
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W --> ONNX["Whisper als ONNX<br/>WebGPU, sonst WASM"]
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ONNX --> T["Text"]
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T --> F["Formularfeld"]
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HF["Hugging-Face-CDN"] -.->|"einmalig 759 MB"| CACHE[("Cache-Speicher<br/>der Seite")]
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CACHE --> ONNX
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```
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Die Erkennung liegt im Web Worker (`src/lib/whisper.worker.ts`), damit die
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Oberfläche währenddessen nicht einfriert. Die ONNX-Laufzeit wird mit
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ausgeliefert (Vite bundelt die `.wasm`), nur die Modelldateien kommen beim ersten
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Laden vom CDN und bleiben danach im Cache-Speicher der Seite.
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## Lebenszyklus des Modells
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> idle : Anmeldung
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idle --> loading : "Sprachmodell laden" oder<br/>automatisch, wenn schon im Cache
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loading --> ready : im Worker initialisiert
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loading --> error : Abbruch, Haenger, kein Speicher
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error --> loading : erneut versuchen
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ready --> idle : "Sprachmodell löschen"
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ready --> ready : Diktat benutzen
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note right of loading
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Phase download: Dateien holen
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Phase init: Modell im Worker aufbauen
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end note
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```
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Beim Anmelden wird das Modell automatisch bereitgestellt, **wenn** es schon in
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diesem Browser liegt. Ein Download von 759 MB startet nie von allein, und der
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Automatismus greift bewusst nur einmal pro Seitenaufruf: wer das Modell löscht,
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bekommt es nicht sofort wieder heruntergeladen.
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## Wo es sitzt
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Reiter **Whisper** in den Einstellungen - für **jede Rolle** sichtbar, denn jeder
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richtet sein Diktat auf seinem eigenen Gerät ein. Genau deshalb sind die
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Einstellungen überhaupt für alle Rollen zugänglich; welche Reiter erscheinen,
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entscheidet die Rolle:
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```mermaid
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flowchart LR
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E["Einstellungen"] --> A["Mein Konto<br/>(alle)"]
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E --> W["Whisper<br/>(alle)"]
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E --> N["Nutzerverwaltung<br/>(admin)"]
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E --> S["Scanner<br/>(admin)"]
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```
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Ist das Modell noch nicht geladen, wird der Mikrofon-Button zu *Diktat
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einrichten* und springt per `goTo('Einstellungen', { tab: 'whisper' })` direkt
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dorthin - ein offener Dialog wird vorher geschlossen (`onBeforeNavigate`).
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## Warum keine Auswahl
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Modell, Genauigkeit, Rechenweg und Sprache stehen als Konstanten in
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`src/lib/whisper.tsx`: `large-v3-turbo`, `q4`, Grafikkarte wenn vorhanden,
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Deutsch. Jede andere Kombination war in den Messungen entweder schlechter oder
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kaputt - bei `small` in fp16 auf WebGPU reagiert der ganze Browser-Tab nicht mehr,
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und **kein Timeout in der Seite kann das abfangen**, weil das Skript selbst nicht
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mehr läuft.
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Eine Auswahl hätte also nur Gelegenheit geboten, etwas falsch zu machen. Die
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Messwerte stehen im [README](../README.md#warum-small-und-q4---die-messungen).
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Als Netz bleibt eine Frist pro Erkennung (15x Aufnahmedauer, mindestens 45 s,
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höchstens 5 min) und eine Hänger-Erkennung beim Laden.
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