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Mac-Worker: - profiles/meeting.yaml — extrahiert die bisherigen Prompts + DOCX-Layout - core/profiles.py — YAML-Loader mit Cache und Fallback - ollama_client.summarize/make_protocol nehmen profile_name - docx_export: generischer Renderer aus profile.docx (meta + sections mit Typ text/list/tasks/transcript) - /api/profiles listet verfügbare Profile - pyyaml als Dependency LXC: - Job.profile + User.default_profile (Migration: ALTER TABLE) - /api/profiles proxy mit 60s-Cache und Fallback - Upload-Form akzeptiert profile (Server-Default: user.default_profile) - Pipeline gibt Profile bei summarize/protocol/docx an Mac weiter - PATCH /api/auth/me — User kann Standard-Profil ändern Frontend: - Profile-Dropdown im Upload (nur sichtbar wenn ≥2 Profile) - Settings-Karte "Mein Standard-Profil" (nur wenn ≥2 Profile) - Job-Zeile zeigt grünes Profile-Tag (nur wenn relevant) Neue Profile = neue YAML-Datei in mac-worker/profiles/ — kein Code-Deploy nötig, der Mac-Worker liest sie beim Start ein.
Voice-Agent — LXC-Frontend
FastAPI + statisches HTML/JS. Läuft im LXC-Container, stellt die Weboberfläche, verwaltet Jobs (SQLite) und ruft den Mac-Worker per HTTP an. Macht selbst keine AI-Verarbeitung.
Lokal starten (Entwicklung)
cd lxc-frontend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Für lokalen Test ohne Mac kann der Mac-Worker mit WHISPER_ENGINE=mock laufen
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
Öffnen: http://localhost:8000
Auf LXC deployen
deploy/install.sh macht alles: Repo klonen, venv anlegen, systemd-Service und Nginx einrichten. Siehe Haupt-README.md.
API
| Methode | Pfad | Zweck |
|---|---|---|
| GET | / |
Web-UI |
| GET | /health |
LXC-Health |
| GET | /api/mac/health |
Mac-Worker-Erreichbarkeit |
| POST | /api/jobs |
multipart: audio, title → Job anlegen |
| GET | /api/jobs |
Liste aller Jobs |
| GET | /api/jobs/{id} |
Job-Detail |
| GET | /api/jobs/{id}/download/{kind} |
kind ∈ docx, transcript, summary, protocol |
Datenfluss
Upload → SQLite-Job → BackgroundTask
→ Mac: /api/transcribe (multipart)
→ Mac: /api/summarize (JSON)
→ Mac: /api/protocol (JSON)
→ Mac: /api/export/docx (JSON) → DOCX
→ Ergebnisse landen in /var/lib/voice-agent/results/{job_id}/