- maxIterations aus Server-Settings an OpenAI-StreamChat durchreichen (war hardcoded 10)
- Auto-Continue: tool_choice="required" erzwingt Tool-Call statt erneuter Ankündigung,
wird nach erfolgreichem Tool-Call wieder auf "auto" zurückgesetzt
- Direktive Continuation-Message statt einfaches "Continue."
- StripOldThinking: <think>-Blöcke aus älteren Assistant-Messages entfernen (nur letzte 4 behalten),
reduziert Kontext-Inflation die ab ~20k Tokens zu Tool-Call-Degradation führt
- reasoning_split=true entfernt (wird von MiniMax-API ignoriert)
- parallel_tool_calls=false für MiniMax (Streaming, Non-Streaming, Payload-Preview)
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- Auto-Context (Embedding-Suche) für OpenAI-Provider aktiviert: BuildAutoContextAsync
auf internal static refactored und in StreamChat + ChatNonStreaming integriert
- Tool-Results mit Role="tool" (OpenAI-Konvention) werden in BuildHistoryFromDb
jetzt korrekt erkannt (vorher nur Role="user"/Anthropic)
- Payload-Preview zeigt für OpenAI-Provider echtes API-Format (function-Wrapper,
tool_choice:"auto", max_tokens, stream_options, extra_body)
- Tool-Input (Argumente) wird im SSE tool_end-Event mitgesendet (fehlte im OpenAI-Pfad)
- Leere Bubbles durch Whitespace-only Text nach </think>-Extraktion behoben
(Trim in DB-Save, BuildHistoryFromDb und Frontend-Guard)
- History-Toggle-Bug: var→const in for-Loop (Block-Scoping für Closures),
tool_result-Matching per data-tool-call-id statt blindes letztes Element
- Non-Streaming max_tokens für MiniMax auf 32768 + extra_body.reasoning_split
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
OpenAI-kompatible Provider (MiniMax, DeepSeek-R1, QwQ, Kimi K2, etc.) verloren bei
jeder neuen Iteration ihre eigene Chain-of-Thought, weil thinking-Messages aus der
DB-History rausgefiltert wurden. Folge: Modell kündigt Action an, ruft Tool aber
nicht auf → Stream endet mit finish_reason:stop ohne Tool-Call. Zusätzlich fehlte
der ask_user_choice-Intercept (Tool wurde als unbekannt abgelehnt) und es gab keine
Diagnose-Möglichkeit für unerwartete Stop-Verhalten.
- ChatService.BuildHistoryFromDb(includeThinking): neuer Parameter, fügt
thinking-Messages als {type:"thinking"}-Block in die Assistant-Message ein.
Text/Tool-Use derselben Iteration werden via AppendToLastMessage angehängt
→ ein Assistant-Block enthält [thinking, text, tool_use…].
- OpenAiService.ConvertMessage + StreamChat + ChatNonStreaming: Thinking als
<think>...</think>-Prefix dem Assistant-Content voranstellen (Per-Iteration und
beim DB-History-Aufbau). Konvention von MiniMax-Docs, wird auch von DeepSeek-R1,
QwQ, Kimi K2 verstanden.
- ChatEndpoint, SessionEndpoint, CronjobService, TelegramService, ToolService:
includeThinking je nach Provider durchgereicht. Anthropic-Pfad bleibt aus
(lehnt thinking-Blöcke ohne Signature ab).
- OpenAiService: ask_user_choice-Intercept im Streaming-Pfad (analog
AnthropicService.Streaming) – Tool nicht ausführen, SSE user_choice rausschicken,
mit stopReason awaiting_user_choice finalisieren und return.
- OpenAiService: MiniMax-SSE-Debug-Log in data/openai-debug/ (JSONL: Header +
Roh-data-Zeilen + Summary mit promptTokens/completionTokens/finishReason/
toolCalls/duration) – nur für provider=="minimax", nicht-blockierend.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Statt Hard-Error "Kein API-Key zugewiesen" nutzen Sub-Agents jetzt
Claude CLI als Fallback. Preparer wird nur übersprungen wenn weder
Key noch CLI verfügbar sind.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Remote-Verbindungen erkennen jetzt das OS des Clients und passen die Tool-Description
dynamisch an (PowerShell für Windows, Bash für Linux). Neues remote.sh Script für
Linux/macOS-Clients mit embedded Python WebSocket-Client.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Neue Felder CanCreateAgents und CanUseCli im UserRecord (Default: true)
- DB-Migration mit Abwärtskompatibilität (bestehende User behalten alle Rechte)
- Admin-UI: Checkboxen für beide Berechtigungen pro User
- AgentEndpoint: Prüfung auf CanCreateAgents beim Erstellen
- ChatEndpoint: CLI-Fallback nur wenn CanUseCli erlaubt
- Frontend: Neuer-Agent-Button und Agent-Page bei fehlender Berechtigung gesperrt
- Chat: Proaktive Warnung wenn kein API-Key und keine CLI-Berechtigung
- Bug Fix: is_public fehlte im Agent-INSERT (Public Agents erst nach erneutem Speichern sichtbar)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Sessions können jetzt einen Unity MCP-Server (URL + Token) konfigurieren.
Die CLI erhält automatisch die MCP-Config mit korrektem Transport-Typ
(URL-basierte Erkennung: /sse → SSE, sonst HTTP für streamableHttp).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
MCP-Server erweitert um ask_user_choice (Long-Poll), memory_read, memory_write
und memory_list Tools. MCP-Config wird jetzt immer generiert (nicht nur bei
Remote-Verbindung). InternalEndpoint um PendingChoices + choice-respond Endpoint
ergänzt. Frontend differenziert CLI-Modus (choice-respond API) vs. API-Modus.
Gesamter :::ASK_USER_CHOICE::: Text-Marker-Mechanismus aus ClaudeCliService,
AnthropicService, markdown.js und stream-ui.js entfernt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Python MCP-Server (stdio, JSON-RPC 2.0) für remote_execute via Claude CLI
- Interner API-Endpoint /api/internal/remote-execute mit Token-Auth
- MCP-Config wird automatisch generiert wenn Remote-Verbindung vorhanden
- Auth-Middleware: /api/internal/ von Auth ausgenommen
- Frontend: :::ASK_USER_CHOICE::: Blöcke als interaktive Buttons rendern
- Streaming: Unvollständige Choice-Blöcke werden während des Streams versteckt
- tool-ui.js: MCP-Tool-Namen generisch normalisieren (mcp__server__tool → tool)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
workCt steuert den CLI-Prozess (nur Stop-Button), sseCt die SSE-Writes
(Client-Disconnect). Page-Reload cancelt nur sseCt → CLI läuft weiter.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- ClaudeCliService: Marker-basierte ask_user_choice Erkennung im Stream-Parser
- AnthropicService: StreamChatViaCli mit allowUserChoice, planMode, webSearch
- BuildHistoryContext erweitert für tool_use/tool_result (Choice-Antworten)
- Tool-Use Records werden in DB persistiert (Poll-Kompatibilität)
- CLI Tools konfigurierbar: Workspace/Plan-Modus/WebSearch/kein Workspace
- OAuth DB-Felder für zukünftige Token-Verwaltung
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Neuer ServerSettingsService: zentrale Settings in SQLite mit In-Memory-Cache
- Auto-Migration: bestehende appsettings.Production.json wird einmalig in DB übernommen
- Alle Services umgestellt: IConfiguration → ServerSettingsService (dynamisch, kein Neustart)
- Port bleibt als einziges Setting in appsettings.Production.json (erfordert Neustart)
- ServerSettingsEndpoint: liest/schreibt DB statt JSON-Datei, Port als Sonder-Setting
- IConfiguration komplett entfernt aus allen Services (ChatService, ToolService, AnthropicService,
OpenAiService, KreaService, TelegramService, KeyScannerService, GitHubEventScannerService)
- AuthMiddleware: KreaApiKey dynamisch aus DB
- appsettings.json bereinigt: nur noch Port und Logging
- Dokumentation aktualisiert (ARCHITECTURE.md, ARCHITECTURE_QUICK.md, README.md)
Backend:
- is_active komplett entfernt, durch is_public (Admin-Toggle) ersetzt
- Neues selected_api_key_id auf users-Tabelle
- AnthropicService: globaler _token entfernt, apiToken pro Request
- Token-Durchreichung: StreamChat → ProcessStream → RunAgentChat →
RunPreparer/RunReview/RunFinalizer, ExecuteTool, send_to_session
- ChatEndpoint: User-Key aus DB laden, an StreamChat übergeben
- TelegramService: Key per bot.UserId auflösen
- CronjobService: Key per job.UserId auflösen
- Neue Endpoints: GET /api/api-keys/available, PUT /api/api-keys/select/{keyId},
GET /api/api-keys/selected, PUT /api/admin/api-keys/{keyId}/public,
POST /api/admin/api-keys/check-all
- Program.cs: AnthropicService ohne Token-Parameter
Frontend:
- API-Keys-Page: Public-Toggle (Globe/Lock) statt Activate/Deactivate
- Alle prüfen Button für Batch-Key-Check
- Chat: Key-Auswahl für alle User (nicht nur Admin)
- Dummy-Badge wenn kein Key ausgewählt
- Fallback-Badge bei Key ohne Usage-Daten
- Key-Switch-Modal: apiGetAvailableKeys + apiSelectApiKey
- Neues Tool send_to_session: Agent kann Nachrichten in andere Sessions schicken
- Ziel-Session per ID oder Name (case-insensitive) auffindbar
- User-Message wird nicht in DB gespeichert (wie Cronjob) – keine Bubble im Frontend
- Nachricht wird als '[Nachricht von Agent "X"]' kontextualisiert injiziert
- Sicherheitscheck: Ziel-Session muss demselben User gehören, keine eigene Session
- Zirkuläre Abhängigkeit ChatService ↔ AnthropicService via SetChatService() gelöst
- tool-ui.js: Display-Name für send_to_session
- RemoteConnectionManager: Singleton-Service verwaltet WebSocket-Verbindungen
mit Command-Execution (Send/Receive mit Timeout + SemaphoreSlim-Locking)
- RemoteEndpoint: WebSocket-Endpoint /api/remote (auth-frei), REST-APIs für
Connections/Assign/Unassign, PowerShell-Script-Auslieferung mit dynamischer URL
- remote.ps1: PowerShell-Client für Windows – verbindet per WebSocket,
sendet Hostname/User/OS, empfängt und führt Befehle aus, Heartbeat
- remote_execute Tool: Neues Agent-Tool, nur verfügbar wenn Session eine
zugeordnete Remote-Verbindung hat, führt PowerShell-Befehle remote aus
- Frontend: Menüpunkt 'Remote-Verbindungen' im Chat-Dropdown, Modal zeigt
alle aktiven WebSocket-Verbindungen (Hostname, User, OS, Verbindungszeit),
Verbinden/Trennen-Buttons pro Verbindung und Session
- Auth: /api/remote und /remote.ps1 von Authentifizierung ausgenommen
Architektur: Windows-Client → WebSocket → GOTT-Server → Agent-Tool
Session-gebunden: Eine Verbindung wird einer Session zugeordnet
Stop-Button: Zwei Stufen statt einer:
- 1. Klick: Graceful Stop (workCt) - laufende API-Calls/Tools abbrechen
- 2. Klick: Hard Stop (hardCt) - sofortiger Abbruch aus while-Loop
StreamingTracker: Zwei separate CancellationTokenSources (StopCts + HardCts),
Cancel() gibt 'graceful'/'hard'/null zurück je nach Stufe.
ReadLineAsync Cancellation-Fix: StreamReader.ReadLineAsync propagiert den
CancellationToken nicht zuverlässig an den underlying NetworkStream.
Bei extended thinking blockiert ReadLineAsync minutenlang ohne Reaktion
auf Cancellation. Fix: workCt.Register() disposed den HTTP-Stream,
damit ReadLineAsync sofort mit Exception abbricht.
Bug-Fix: OperationCanceledException in RunAgentChat/ChatNonStreaming wurde
vom generischen catch(Exception) geschluckt - Agent lief trotz Stop weiter.
Jetzt: catch(OperationCanceledException) { throw; } vor catch(Exception).
Frontend: Stop-Button zeigt Hard-Stop visuell (rot + Pulse-Animation),
SSE-Stream wird erst beim 2. Klick clientseitig abgebrochen.
- Kestrel MinResponseDataRate per-Request deaktivieren für SSE-Streams
(Default 240 bytes/s + 5s Grace → client_disconnected bei langen Tools)
- SSE-Heartbeat alle 15s während Stream (schützt gegen Browser/Netzwerk-Idle)
- History-Trimming: RemoveRange schneidet nicht mehr in tool_use/tool_result-Paare
- Reminder-Insertion: kein Einfügen zwischen tool_use und tool_result
- HttpResponseMessage mit using disposen (3 Stellen in AnthropicService)
verhindert Socket-Exhaustion unter Windows (2 Connections/Host Limit)
- SSE DisableBuffering() in ChatEndpoint für sofortigen Flush unter Windows
- Execute: stdout/stderr vor WaitForExitAsync lesen statt danach
verhindert Pipe-Deadlock bei vollem Buffer (Windows: 4KB)
- Plan-Modus: Frontend sendet planMode bei Choice-Response mit
Backend-Fallback auf vorherigen Chain entfernt - User-Entscheidung gilt
- SystemPromptBuilder.BuildReminder(): generiert automatisch Reminder-Text
aus den aktiven Prompt-Blöcken (Identity, Workspace, Memory, etc.)
- Alle ~30 Messages wird ein [System Reminder]-Paar in die History injiziert
(nur nach assistant-Messages, um user/assistant-Alternierung zu wahren)
- History auf maximal 120 Messages begrenzt (älteste werden entfernt)
- ChatContext um PromptBlocks-Property erweitert
- Alle Aufrufer (ChatEndpoint, TelegramService, CronjobService) übergeben
promptBlocks an BuildHistoryFromDb
Kernproblem: Claude vergisst [FORWARD]-Tag → Preparer leitet nie weiter.
Lösung - Logik umgedreht:
- Jede Antwort wird automatisch an Session-Agent weitergeleitet (Default)
- Nur bei explizitem [QUESTION]-Tag wird gestoppt (Rückfrage an User)
- [FORWARD] wird weiterhin erkannt und entfernt, ist aber optional
Weitere Fixes:
- Preparer bekommt eigene History mit includeTag='preparer',
damit er den Kontext seiner vorherigen Rückfragen sieht
- Session-Agent bekommt saubere History ohne Sub-Agent-Messages
(nach Preparer-Phase frisch aus DB geladen)
- [QUESTION] wird im Frontend-Markdown ausgeblendet
- Neues optionales Session-Feld 'preparerAgentId' (DB + Model + API)
- PreparerContext im ChatContext für Agent-Konfiguration
- RunPreparer() in AnthropicService: führt Preparer vor dem Worker aus
- [FORWARD] → aufbereiteter Prompt wird an Session-Agent weitergegeben
- Ohne [FORWARD] → Rückfrage an User, Flow stoppt (preparer_query)
- Preparer-System-Prompt: erklärt Rolle, [FORWARD]-Mechanismus, Vorarbeit
- Preparer kann eigene Tools + Fähigkeiten aktiv nutzen
- ChatEndpoint: Preparer-Phase vor StreamChat integriert
- Frontend: SSE-Events (preparer_start/text/tool_use/done)
- Preparer-Bubble (Info-Farbe) mit Status Weitergeleitet/Rückfrage
- [Preparer: Name] → hübscher Header, [FORWARD] ausgeblendet
- [Vorbereitet von Name] → dezenter Header in User-Bubble
- Agent-Picker im Session-Form (vor Review-Agent)
- Toggle-Button (🗺️) im Chat-Input-Bereich neben Explorer
- Plan-Modus wird per ChatRequest.planMode an Backend gesendet
- Backend: Write-Tools gefiltert (nur read_file, list_files, glob, grep,
todo_write, memory_*, ask_user_choice bleiben), System-Prompt-Block
ergänzt der Änderungen verbietet, tool_choice nie 'any' erzwungen
- ChainRecord.PlanMode: pro Chain gespeichert (informativ für History)
- Chain-Meta-Badge '📋 Plan-Modus' bei Plan-Chains
- Choice-Response erbt planMode vom vorherigen Chain
- CSS: .plan-mode-active Styling (Primary-Color Highlight)
- Placeholder wechselt zu 'Plannen...' wenn aktiv
- Plan-Modus wird bei Session-Wechsel zurückgesetzt
- Neues Feld AllowUserChoice (bool, default true) im AgentRecord
- DB-Migration: allow_user_choice Spalte mit DEFAULT 1
- Agent-Form: Checkbox 'Rückfragen erlauben' nach 'Tool-Nutzung erzwingen'
- ToolService.GetToolDefinitions: neuer Parameter includeUserChoice
- ask_user_choice Tool wird nur eingebunden wenn Agent es erlaubt
- Review-Agents und Non-Streaming (Cronjobs) erhalten nie ask_user_choice
- ChatEndpoint reicht Agent.AllowUserChoice an StreamChat durch
Neues Tool 'ask_user_choice' analog zum AskUserQuestion aus dem Claude Agent SDK.
Claude kann dem User Multiple-Choice-Fragen stellen, wenn es mehrere sinnvolle
Wege gibt. Der User wählt per Button, Claude arbeitet mit der Antwort weiter.
Backend:
- ToolService: ask_user_choice Tool-Definition (question + choices[2-5])
- AnthropicService/ProcessStream: Tool wird NICHT ausgeführt, sondern als
SSE-Event 'user_choice' an den Client gesendet. stopReason wird auf
'awaiting_user_choice' gesetzt (mit Guard gegen Überschreibung durch
message_delta)
- ChatEndpoint: Erkennung von Choice-Responses (choiceToolCallId + choiceResult),
tool_result wird in die korrekte Chain gespeichert (wo der tool_use liegt),
toolChoice wird auf 'auto' gesetzt damit Claude frei antworten kann
- ChatService: FindChainWithToolCall() zum Auffinden der richtigen Chain,
BuildHistoryFromDb() erweitert um Choice-Chain-Erkennung (wenn letzte Chain
leer/nur tool_result → vorletzte Chain vollständig rekonstruieren)
- ChatModels: ChatRequest um ChoiceToolCallId + ChoiceResult erweitert
Frontend:
- api.js: apiChatChoice() für Choice-Responses
- chat.js: handleStreamEvent() als shared Handler extrahiert (sendMessage +
handleChoiceClick nutzen denselben Code), handleChoiceClick() startet neuen
Stream nach Button-Klick
- ui.js: addChoiceBubble() (live/interaktiv) + addChoiceBubbleStatic() (History)
- history.js: Choice-Bubbles in _renderMessagesIntoFragment + renderMessages,
Voraus-Suche nach zugehörigem tool_result, unbeantwortet = klickbare Buttons
- chat.css: Styling für Choice-Bubbles (Primary-Color-Outline-Buttons, Hover,
Selected/Unselected States)
Robustheit:
- Backend-Fallback wenn Claude choices als String statt Array sendet
- Frontend-Guard: Array.isArray(choices) an allen 4 Render-Stellen
- Page-Refresh mit offener Choice → aktive Buttons werden korrekt gerendert
- Session hat optionalen ReviewAgentId + MaxReviewIterations
- Nach end_turn des Worker-Agents wird der Review-Agent aufgerufen
- Review-Agent bekommt Worker-Konversation als Kontext + kann Tools nutzen
- [APPROVED] in Review-Antwort → fertig, sonst Feedback an Worker
- Worker korrigiert und wird erneut reviewed (max N Runden)
- SSE-Events: review_start, review_text, review_tool_use, review_feedback, review_approved
- Chat-UI: Review-Phase als eigene Bubble mit Header, Text, Status
- Session-Page: Review-Agent-Picker (gleicher Agent-Card-Helper)
- Dashboard: Review-Agent-Badge auf Session-Cards
- DB-Migration: review_agent_id, max_review_iterations auf sessions
Backend:
- ChatEndpoint empfängt nur noch content + sessionId (nicht mehr die gesamte History)
- History wird komplett aus DB aufgebaut via BuildHistoryFromDb
- Gelöschte Nachrichten (deleted_on) werden aus History gefiltert
- Leere Nachrichten werden übersprungen (kein API 400 mehr)
- BuildHistoryFromDb optimiert: nur Text für ältere Chains, Tool-Calls nur für aktuelle Chain
- GetChainMessages: includeDeleted-Parameter (Default: false)
- Archiv-Export nutzt includeDeleted: true
Frontend:
- messages[]-Array komplett entfernt (kein Client-seitiger History-State mehr)
- apiChat() sendet nur content + sessionId
- Inline-Bilder: [Bild: name] wird durch <img> ersetzt (live mit DataURL, History per API-Nachladen)
- _autoLoadImageAttachments() für History/Archiv/ältere Nachrichten
- Klick auf Inline-Bild öffnet Vollbild-Modal
- Telegram-Config (Bot-Token, Webhook-Secret, ChatId) von User-Settings
in sessions-Tabelle verschoben → jede Session hat ihren eigenen Bot
- Link-Code-System komplett entfernt (TelegramLinkRecord gelöscht)
- /start verknüpft automatisch, kein /link mehr nötig
- Alle Endpoints session-basiert: /api/sessions/{id}/telegram/*
- Webhook-URL pro Session: /api/telegram/webhook/{sessionId}
Refactoring: Doppelten Chat-Code eliminiert
- Neuer ChatService: PrepareContext, BuildHistoryFromDb, ResolveModelId
- Neues ChatContext-Model als gemeinsame Datenstruktur
- AnthropicService.ChatNonStreaming() für Telegram (statt eigenem Loop)
- TelegramService um ~180 Zeilen reduziert, kein eigener Claude-Loop mehr
- ChatEndpoint nutzt ChatService.PrepareContext() statt eigener Setup-Logik
- Model-Mapping nur noch an einer Stelle (3x → 1x)
Frontend
- Telegram-Section von Settings-Page in Session-Bearbeitungsseite verschoben
- Webhook-Secret readonly, wird einmalig generiert und persistent gespeichert
- Status wird automatisch geladen, Register/Delete je nach Webhook-Status
- Toast-Notification-System (showToast) in ui.js
- Link-Code-Modal und Telegram-Menüpunkt im Dashboard entfernt
- Telegram-Badge auf Session-Cards (konfiguriert/verbunden)
Bugfix: Bearer statt x-api-key für OAuth-Tokens im TelegramService
- Model-Optionen: sonnet-4-5, sonnet-4-6, opus-4-5, opus-4-6, haiku-4-5
- ChatEndpoint + TelegramService: Model-Mapping für alle Varianten
- Agent-Formular: Dropdown mit allen Model-Versionen
- ui.js: prettyModelName() vereinfacht für neue Model-Werte
- UserId-Feld zu SessionRecord und AgentRecord hinzugefügt
- DB-Migration: user_id Spalte + bestehende Daten dem Admin zuweisen
- Alle Endpoints filtern/prüfen nach UserId des eingeloggten Users
- HttpContextExtensions.GetUserId() Helper für konsistenten Zugriff
- Betrifft: Agent, Session, Chat, History, Workspace, Skill Endpoints
- Sessions/Agents anderer User sind nicht sichtbar/zugreifbar
- Add SkillService: scans data/skills/ directory, parses _meta.json and SKILL.md frontmatter
- Add SkillEndpoint: REST API for listing skills and managing agent-skill assignments
- Add agent_skills DB table for agent-to-skill mapping (only relation in DB, skills live on filesystem)
- Extend SystemPromptBuilder: inject assigned skills' SKILL.md content into system prompt
- Extend ChatEndpoint + SessionEndpoint: load agent skills and pass to prompt builder
- Frontend: skill checkboxes in agent form, API functions for skill management
- Add form.css styling for skill list items
