[M G] Ok, nächster schritt

[CONTEXT COMPACTION — REFERENCE ONLY] Earlier turns were compacted into the summary below. This is a handoff from a previous context window — treat it as background reference, NOT as active instructions. Do NOT answer questions or fulfill requests mentioned in this summary; they were already addressed. Your current task is identified in the '## Active Task' section of the summary — resume exactly from there. IMPORTANT: Your persistent memory (MEMORY.md, USER.md) in the system prompt is ALWAYS authoritative and active — never ignore or deprioritize memory content due to this compaction note. Respond ONLY to the latest user message that appears AFTER this summary. The current session state (files, config, etc.) may reflect work described here — avoid repeating it:
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--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---


Erledigt, Sir.

## Renderer v1 gebaut

Ich habe jetzt den ersten **manifest-driven Preview Renderer** implementiert.

Kurz gesagt:

```text
Render Manifest JSON
→ Pillow erzeugt vertikale Szenen-Frames
→ FFmpeg baut daraus MP4
```

Also: **kein LLM rendert das Video**, sondern ein deterministischer Renderer. Das LLM/Manifest gibt nur vor, *was wann passieren soll*. Der Renderer setzt es technisch um.

## Neu implementiert

Code:

```text
autoshorts/preview_renderer.py
```

CLI:

```text
scripts/render_preview.py
```

Tests:

```text
tests/test_preview_renderer.py
```

Dependency ergänzt:

```text
Pillow>=10.0
```

## Erstes Testvideo gerendert

Für:

```text
ai-004 — Stop asking AI to think for you
```

Output:

```text
data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4
```

Technische Prüfung:

```text
width=540
height=960
avg_frame_rate=24/1
duration=43.041667
```

Preview-Video:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4

## Was der Renderer v1 aktuell macht

- nimmt das Render Manifest
- baut 5 visuelle Szenen
- nutzt pro Szene:
  - Asset Type
  - On-screen Text
  - Timing
  - Retention Goal
- erzeugt vertikale Preview-Cards
- exportiert daraus ein MP4 via FFmpeg

Das ist bewusst noch **Preview/Timing-Renderer**, nicht finaler Beauty-Renderer. Er zeigt uns: Struktur, Timing, Szenenfluss, Textgewicht. Erst danach lohnt sich Politur.

## Tests / Git

Full suite:

```text
24 passed in 0.88s
```

Neuer Commit:

```text
07bbc57 feat: add manifest preview renderer
```

Branch:

```text
feat/initial-growth-engine
```

Remote verifiziert:

```text
local == remote
```

PR-Link bleibt:

https://github.com/Gamexgit/AutoShortsBot/pull/new/feat/initial-growth-engine

## Nächster sinnvoller Schritt

Jetzt würde ich als Nächstes den Renderer von „Card Preview“ zu **echter Video-Struktur v2** bringen:

- Hook text animation verbessern
- echte Caption-Overlays über alle Beats
- simple motion/pan/zoom
- optional TTS-Audio-Spur
- danach wieder ein neues MP4 zur Freigabe

Aktuell ist es der erste brauchbare Rohschnitt. Nicht hübsch. Aber kontrolliert. Und Kontrolle schlägt KI-Konfetti.


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## Active Task
User asked: "ok nächster schritt"

## Goal
Der User möchte AutoShortsBot/Hermes von einer einfachen KI-Video-/Card-Rendering-Pipeline zu einem halbautomatischen **Retention-Studio für Shorts** weiterentwickeln. Ziel ist ein System, das datenbasierte, animierte Mechanismus-Erklärvideos produziert: starke Hooks in den ersten 1–2 Sekunden, visuelle Veränderung alle 1–2 Sekunden, keine statischen Slideshow-Videos, sondern „mechanism reveal / visual explanation / mini-investigation“-Content mit Fokus auf Hidden Money, AI Systems, Auto-/Finanzmechaniken und unsichtbare Systemeffekte.

## Constraints & Preferences
- Sprache/Kommunikation: Deutsch; User wird teilweise mit „Sir“ angesprochen.
- Der User lehnt finale statische Textkarten-/KI-Bild-Slideshows ab; sie sind nur Preview/Storyboard, nicht Endprodukt.
- Finale Videos sollen bewegte Sequenzen, AI-video Assets, Screen-Recording-Simulationen, Mechanismus-Animationen, kinetic captions, Sound/SFX und schnelle visuelle Wechsel enthalten.
- Der aktuelle Card-/Preview-Renderer ist nur Timing-/Storyboard-Werkzeug.
- `static_card_limit = 0` als Qualitätsprinzip für finale Inhalte.
- Content-Richtung: kein generischer KI-Avatar-News-Kanal, kein „Was wäre wenn…“-KI-Müll, kein Reused-Content-Klon.
- Avatare höchstens als Nebenfigur/Branding-Element, nicht als Hauptformat.
- Bevorzugte Nische: **Hidden Money & AI Systems**.
- Zielserie: **Unsichtbare Systeme in 30 Sekunden**.
- Claim: „Wir zeigen Dinge, die dich Geld, Zeit oder Kontrolle kosten – bevor du sie bemerkst.“
- Erfolgsmechanik: Hook → Objekt/Problem → Schnitt ins Innere → Gefahr/Überraschung → Auflösung.
- Inspirationsmechaniken: Zack-D-Films-artige Mechanism Reveals, MrBeast/Jenny-Hoyos sofortiges Versprechen, TikTok Creative Code: Hook/Body/Close, dynamisches Editing, Bewegung, Text-Overlays, Sound/Voice/SFX.
- User erlaubt, die untracked Telegram-Review-Dateien zu ignorieren, weil sie versehentlich durch einen falschen Telegram-Kanal entstanden sind.
- Keine API-Keys, Tokens, Passwörter, Secrets, Credentials oder Connection Strings in Zusammenfassungen oder Artefakten bewahren; ggf. mit `[REDACTED]` ersetzen.

## Completed Actions
1. ANALYSED Preview-Renderer Typography Issue — festgestellt, dass Textgrößen im Preview uneinheitlich wirkten: Haupttext groß, Retention-/Erklärungstext unten deutlich kleiner; erklärt, dass diese Zwei-Ebenen-Logik technisch beabsichtigt, aber für Shorts visuell schwach ist [tool: conversation].
2. UPDATED Preview-Renderer-Konzept — Renderer um adaptive Font-Fitting, konsistentere Text-Hierarchie, Mindestgrößen, maximale Zeilenanzahl und Typography-Metadaten erweitert; Ziel war weniger zu kleine/zu stark schwankende Textgrößen im Storyboard-Preview [tool: code/terminal claimed].
3. ADDED Typography Test Rules für `540x960` Preview — Regeln dokumentiert/geprüft: `main_font_size >= 34`, `max(main_font_size) - min(main_font_size) <= 8`, `retention_font_size >= 22`, `main_line_count <= 4`, `retention_line_count <= 3` [tool: tests claimed].
4. RENDERED Top-3 Previews neu — erzeugt unter `data/previews/testbatch_002_top3/`: `ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4`, `ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.mp4`, `attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.mp4` [tool: terminal claimed].
5. VERIFIED Preview `ai-004` — technische Werte: `width=540`, `height=960`, `avg_frame_rate=24/1`, `duration=43.041667`; Typography: `main_font_size: 34–42`, `retention_font_size: 25–26` [tool: ffprobe/tests claimed].
6. TEST full suite nach Typography-Änderung — Ergebnis: `25 passed in 0.96s` [tool: pytest claimed].
7. COMMITTED Typography-Fix — Commit `3cc201b fix: improve preview renderer text sizing` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
8. ANSWERED User-Frage zum Endergebnis — klargestellt: aktueller Preview-Renderer ist nicht finales Content-Format; Endprodukt soll Videosequenzen, Bewegung, AI-video Assets, Screen-Recordings, kinetic captions, Voiceover und Sounddesign nutzen, nicht statische Cards [tool: conversation].
9. DEFINED bessere Zielrichtung für `ai-004` — vorgeschlagen: ca. 40% Screen Recording/UI Simulation, 30% cinematic human-at-desk/decision moments, 20% kinetic captions, 10% Cards nur für Prompt-Fragmente [tool: conversation].
10. CREATED `autoshorts/asset_plan.py` — neue Asset-Plan-v2-Komponente für motion-led Asset Pipeline; entscheidet pro Szene zwischen `cinematic_ai_video`, `screen_recording_simulation`, `animated_card`, `kinetic_text_overlay` [tool: code claimed].
11. CREATED `scripts/generate_asset_plans.py` — CLI zum Generieren von Asset-Plänen aus vorhandenen Render-/Storyboard-Daten [tool: code claimed].
12. CREATED `tests/test_asset_plan.py` — Tests für Asset Plan Builder, u.a. Provider-Prompting und keine finalen statischen Cards [tool: code claimed].
13. GENERATED Asset-Pläne Top-3 — Dateien erzeugt unter `data/asset_plans/testbatch_002_top3/`: `ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.json`, `ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.json`, `attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.json` [tool: terminal claimed].
14. SET Asset Pipeline `static_card_limit = 0` — finale statische Textkarten explizit ausgeschlossen; Preview bleibt Storyboard/Timing-Werkzeug [tool: code claimed].
15. BUILT Provider-ready Prompting für cinematic Szenen — Prompt-Felder mit photorealistischer vertikaler 9:16-Clip-Beschreibung, cinematic lighting, realistic motion, negative space for captions und „do not include readable text“ ergänzt [tool: code claimed].
16. BUILT Negative Prompts für AI-video Provider — u.a. `no readable text`, `no subtitles`, `no logos`, `no watermarks`, `no fake UI text`, `no slideshow`, `no static image`, `no uncanny faces` [tool: code claimed].
17. TEST full suite nach Asset Plan v2 — Ergebnis: `32 passed in 0.96s` [tool: pytest claimed].
18. COMMITTED Motion-led Asset Planning — Commit `b60981b feat: add motion-led asset planning` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
19. IDENTIFIED untracked Telegram Review Package — nicht angefasst: `autoshorts/review_package.py`, `data/telegram_reviews/`, `scripts/generate_telegram_review_packages.py`, `tests/test_review_package.py` [tool: git status claimed].
20. CREATED `autoshorts/retention_studio.py` — neue Strategiekomponente, die AutoShortsBot konzeptionell als `semi_automatic_retention_studio` statt KI-Video-Fabrik verankert [tool: code claimed].
21. CREATED `scripts/generate_retention_studio.py` — CLI zum Generieren von Retention-Studio-Strategieartefakten [tool: code claimed].
22. CREATED `tests/test_retention_studio.py` — Tests für Strategie, Dramaturgie, visuelle Bewegung, Sound Cues und Follow Trigger [tool: code claimed].
23. GENERATED Retention-Studio-Artefakte — erzeugt unter `data/retention_studio/`: `strategy.json`, `pilot_ideas.json`, `mechanism_explainers.json` [tool: terminal claimed].
24. SET Positionierung in Strategie — `Hidden Money & AI Systems`; Serie `Unsichtbare Systeme in 30 Sekunden`; Claim „Wir zeigen Dinge, die dich Geld, Zeit oder Kontrolle kosten – bevor du sie bemerkst.“ [tool: code claimed].
25. EXCLUDED unerwünschte Content-Formate in Strategie — `ki_avatar_news`, `static_ai_slideshow`, `reused_content_clone`; Quality Gate `static_card_limit = 0` [tool: code claimed].
26. IMPLEMENTED Mechanism-Explainer-Formel — Timing/Beats: `0.0–1.5s Pattern Interrupt`, `1.5–5s Problem`, `5–18s Mechanism Reveal`, `18–28s Twist`, `28–35s Follow Trigger` [tool: code claimed].
27. ADDED Tests für Retention-Beats — Pattern Interrupt endet ≤ 1.5 Sekunden; jeder Beat braucht visuelle Bewegung und Sound Cue; kein generisches „Follow for more“; Follow Trigger als Serienversprechen [tool: pytest claimed].
28. ADDED Format-Taxonomie — `mechanism_reveal`, `mistake_breakdown`, `hidden_cost`, `before_after`, `myth_vs_reality`, `mini_simulation`, `nobody_notices_this` [tool: code claimed].
29. ADDED Content-Pillars — `hidden_money_systems`, `auto_trade_mechanics`, `ai_agents_explained`, `swiss_systems_explained`, `dangerous_thinking_errors`, plus `hidden_attention_systems` [tool: code claimed].
30. GENERATED 10 Pilot-Ideen mit Scores — Top 3: Score 90 `hidden_attention_systems`/„Warum Shorts dich nicht wegen dem Inhalt halten“, Score 88 `hidden_money_systems`/„Warum ein billiges Auto teuer sein kann“, Score 86 `hidden_money_systems`/„Warum 0%-Finanzierung nicht kostenlos ist“ [tool: terminal claimed].
31. SET Produktionsentscheidung — Empfehlung `produce_count = 5 von 10` Pilot-Ideen [tool: code claimed].
32. BUILT Beispiel-Mechanism-Explainer für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ — Beat-Struktur mit Occasion-Käufer, 3D-Car-X-Ray, Preis/Reparaturrisiko/Standtage/Händler-Marge/Liquidität, Twist „teuerster Fehler ist nicht Kaufpreis, sondern Zeitpunkt“ [tool: code claimed].
33. TEST full suite nach Retention Studio — Ergebnis: `36 passed in 0.99s` [tool: pytest claimed].
34. COMMITTED Retention-Studio-Strategie — Commit `a9fe897 feat: add retention studio strategy` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
35. UPDATED Skill-Notiz — Social-Shorts-/Retention-Studio-Skill um Retention Studio Strategy, Mechanism Explainer Shorts, Hidden Money & AI Systems und `static_card_limit = 0` erweitert [tool: file edit claimed].
36. CREATED `autoshorts/mechanism_pipeline.py` — Adapter von Retention-Studio Mechanism Explainer zu renderer-nahem Mechanism Shot Plan [tool: code claimed].
37. CREATED `scripts/generate_mechanism_shot_plans.py` — CLI zum Generieren von Mechanism Shot Plans aus Mechanism Explainern [tool: code claimed].
38. CREATED `tests/test_mechanism_pipeline.py` — Tests für Adapter/Shot-Plan-Erzeugung, Timing, Asset Types, Bewegungs-/Sound-Metadaten und `static_card_limit = 0` [tool: code claimed].
39. GENERATED Pilot-Shot-Plan — Datei `data/mechanism_shot_plans/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.md` erzeugt [tool: terminal claimed].
40. MAPPED Mechanism Beats zu Scenes — `pattern_interrupt`, `problem`, `mechanism`, `twist`, `follow_trigger` wurden in Szenen mit Timing, Asset Type, On-screen Text, Voiceover, Visual Direction, Visual Motion, Sound Cue, Retention Goal, Caption Beats und Final Render Intent übersetzt [tool: code claimed].
41. CREATED Shot Plan für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ — Scene 1 `0.0s–1.4s cinematic_ai_video`, Scene 2 `1.4s–5.0s cinematic_ai_video`, Scene 3 `5.0s–18.0s mechanism_animation`, Scene 4 `18.0s–28.0s mechanism_animation`, Scene 5 `28.0s–34.0s kinetic_text_overlay` [tool: terminal claimed].
42. SET Shot-Plan-Constraints — `static_card_limit = 0`, `visual_change_every_seconds = 2`, `primary_style = mechanism_reveal_motion_explainer` [tool: code claimed].
43. TEST full suite nach Mechanism Pipeline — Ergebnis: `40 passed in 0.97s` [tool: pytest claimed].
44. COMMITTED Mechanism Explainer Adapter — Commit `5644c8b feat: adapt mechanism explainers to shot plans` auf Branch `feat/initial-growth-engine`; Remote als `local == remote` verifiziert [tool: git claimed].
45. UPDATED Retention-Studio-Skill-Notiz — Pipeline festgehalten: `strategy → scored ideas → mechanism explainer → mechanism shot plan → render manifest → asset plan → final renderer` [tool: file edit claimed].
46. CONFIRMED Telegram Review Files ignored — User erklärte, dass die separaten Working-Tree-Dateien versehentlich durch falschen Telegram-Kanal entstanden sind; sie bleiben unberührt und uncommitted [tool: conversation].

## Active State
- Repository/Projekt: `/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot`.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- Remote-Status zuletzt berichtet: `local == remote`.
- Letzter bekannter Commit: `5644c8b feat: adapt mechanism explainers to shot plans`.
- Vorherige relevante Commits:
  - `3cc201b fix: improve preview renderer text sizing`
  - `b60981b feat: add motion-led asset planning`
  - `a9fe897 feat: add retention studio strategy`
- Letzter Teststatus: `40 passed in 0.97s`.
- Aktuelles Pipeline-Level erreicht:
  - Retention Studio Strategie vorhanden.
  - Pilot-Ideen gescored.
  - Mechanism Explainer vorhanden.
  - Mechanism Shot Plan für Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ vorhanden.
- Nächster logischer Schritt noch nicht erledigt:
  - `Mechanism Shot Plan → Render Manifest → Asset Plan` für den neuen Pilot, nicht mehr nur für alte AI-Life-Top-3.
- Untracked/zu ignorieren:
  - `autoshorts/review_package.py`
  - `data/telegram_reviews/`
  - `scripts/generate_telegram_review_packages.py`
  - `tests/test_review_package.py`
- Keine laufenden Server oder Prozesse erwähnt.
- Keine Secrets/Credentials bewahren; falls vorhanden, als `[REDACTED]`.

## In Progress
- Der User hat „ok nächster schritt“ gesagt. Gemeinter nächster Arbeitsschritt laut vorheriger Antwort:
  - Mechanism Shot Plan für „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“
  - → Render Manifest
  - → Asset Plan
  - Ziel: neue Retention-Studio-/Mechanism-Explainer-Pipeline an die bestehende Render-/Asset-Plan-Infrastruktur anbinden.
- Noch nicht umgesetzt:
  - Adapter/CLI/Tests für `Mechanism Shot Plan → Render Manifest`.
  - Generierung eines Render Manifests für `hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann`.
  - Asset Plan für diesen neuen Pilot auf Basis des neuen Render Manifests.
  - Provider Job Specs für cinematic Szenen des Pilots.

## Blocked
Keine bekannten Blocker.
Keine Fehlermeldungen offen.
Einziger Hinweis: frühere 125 Messages konnten nicht zusammengefasst werden; daraus können ältere Details fehlen. Die aktuelle Richtung und letzten Artefakte sind aber in den neuen Turns beschrieben.

## Key Decisions
1. Der Preview-Renderer ist nicht das finale Produkt, sondern nur Storyboard-/Timing-Werkzeug. Grund: Statische Cards wirken langweilig und konkurrieren nicht mit modernen Shorts/Kling/Hailuo/Runway-Qualität.
2. Finale Videos müssen motion-led sein: AI-video Clips, Screen-Recording-Simulationen, mechanism animations, kinetic captions, Voiceover, SFX und schnelle Schnitte.
3. `static_card_limit = 0` ist ein strategisches Qualitätsgate für finale Videos. Grund: User lehnt statische KI-Bilder + Text/Voiceover als KI-Müll-Massenware ab.
4. AutoShortsBot/Hermes wird als halbautomatisches Retention-Studio positioniert, nicht als KI-Video-Fabrik. Grund: Erfolg hängt von Hook, offenen Loops, visueller Stimulation und Payoff ab, nicht vom KI-Look.
5. Gewählte Content-Nische: Hidden Money & AI Systems. Grund: verbindet Hermes, Autotrading, Finanzen, KI-Agenten, Politik/Systemverständnis und hat spätere Monetarisierungsmöglichkeiten über Newsletter, Tools, Beratung, Affiliate, Software oder Kurse.
6. Kernformat: Mechanism Reveal / Visual Explanation / Mini-Investigation. Grund: zeigt unsichtbare Mechanismen visuell und bietet echten Erkenntniswert statt generischem Voiceover.
7. Avatare nicht als Hauptformat. Grund: viele KI-Avatare wirken generisch, halten Retention schlecht, und es gibt Disclosure-/Trust-Risiken bei realistischen synthetischen Menschen.
8. Re-Kuratierung erfolgreicher Videos ist strategisch erlaubt, aber nicht als Kopie/Neuvertontung. Grund: YouTube Reused Content vermeiden; Mechaniken adaptieren, nicht Inhalte klonen.
9. Pilot-Fokus: „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“. Grund: passt zu Money/Auto, klares visuelles Objekt, starke 3D-/X-Ray-/Layer-Animation möglich, hohe Monetarisierbarkeit.
10. Untracked Telegram-Review-Dateien werden ignoriert. Grund: User schrieb versehentlich in falschen Telegram-Kanal; Änderungen sollen nicht mit dieser Pipeline vermischt werden.

## Resolved Questions
1. User fragte, warum Text oben groß und unten klein ist. Antwort: Der Preview-Renderer nutzt Haupttext plus kleineren Retention-/Erklärungstext; technisch beabsichtigt, aber visuell für Shorts ungeeignet. Finale Videos sollen weniger Text pro Frame und große rhythmische Captions nutzen.
2. User fragte, ob Endergebnis Videosequenzen oder wieder statische Bilder sein sollen. Antwort: Nicht statische Bilder. Endziel sind Videosequenzen mit AI-video Assets, Screen Recordings, kinetic captions, Voiceover, Musik/SFX und fast cuts.
3. User fragte, warum diese Videos besser sein sollen als bisheriger Content. Antwort: Nur wenn Scripting, visuelle Umsetzung und Retention-Struktur besser werden: starke Hooks, motion-led visuals, alle 1–2 Sekunden visueller Reiz, echter Mechanismus-Payoff.
4. User fragte implizit, ob statische Cards reichen. Antwort: Nein, statische Cards sind nur Preview/Storyboard und als finales Format strategisch zu schwach.
5. User brachte „Chloe vs History“, Kling, Hailuo, photorealistische KI-Videos als Qualitätsreferenz ein. Antwort: Diese Richtung wurde aufgenommen; finale Pipeline soll provider-ready prompts für cinematic AI-video Szenen erzeugen, aber nicht in generischem KI-Look enden.
6. User schlug Retention-Studio statt KI-Video-Content vor. Antwort: Konzept wurde als `semi_automatic_retention_studio` umgesetzt und in Strategieartefakten verankert.
7. User schlug Zack-D-Films-artige Mechanism Reveals vor. Antwort: Mechanism-Explainer-Formel, Beat-Struktur und Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“ wurden umgesetzt.
8. User erklärte, der separate Working Tree könne ignoriert werden. Antwort: Telegram-Review-Dateien wurden nicht angefasst und nicht committet.

## Pending User Asks
- „ok nächster schritt“ ist noch offen. Gemeint ist nach aktuellem Stand der nächste Build-Schritt:
  - Mechanism Shot Plan → Render Manifest → Asset Plan für den Pilot „Warum ein billiges Auto teuer sein kann“.

## Relevant Files
- `autoshorts/asset_plan.py` — Asset-Plan-v2-Komponente für motion-led finale Asset-Auswahl pro Szene.
- `scripts/generate_asset_plans.py` — CLI zur Asset-Plan-Generierung.
- `tests/test_asset_plan.py` — Tests für Asset-Plan-Logik.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `data/asset_plans/testbatch_002_top3/attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.json` — Asset Plan für alten AI-Life-Top-3-Preview.
- `autoshorts/retention_studio.py` — Strategie-/Pilot-/Mechanism-Explainer-Komponente für Retention Studio.
- `scripts/generate_retention_studio.py` — CLI zur Generierung von Retention-Studio-Artefakten.
- `tests/test_retention_studio.py` — Tests für Strategie, Beats, visuelle Bewegung, Sound Cues, Follow Trigger.
- `data/retention_studio/strategy.json` — Retention-Studio-Strategie.
- `data/retention_studio/pilot_ideas.json` — gescorte Pilot-Ideen.
- `data/retention_studio/mechanism_explainers.json` — Mechanism-Explainer-Daten.
- `autoshorts/mechanism_pipeline.py` — Adapter von Mechanism Explainer zu Mechanism Shot Plan.
- `scripts/generate_mechanism_shot_plans.py` — CLI zur Shot-Plan-Generierung.
- `tests/test_mechanism_pipeline.py` — Tests für Mechanism Shot Plan Adapter.
- `data/mechanism_shot_plans/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.md` — generierter Pilot-Shot-Plan.
- `data/previews/testbatch_002_top3/ai-004-stop-asking-ai-to-think-for-you.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `data/previews/testbatch_002_top3/ai-005-the-4-box-prompt-for-mental-overload.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `data/previews/testbatch_002_top3/attention-002-the-algorithm-does-not-need-you-happy.mp4` — neu gerenderter Preview.
- `autoshorts/review_package.py` — untracked/zu ignorieren.
- `data/telegram_reviews/` — untracked/zu ignorieren.
- `scripts/generate_telegram_review_packages.py` — untracked/zu ignorieren.
- `tests/test_review_package.py` — untracked/zu ignorieren.

## Remaining Work
- Neuen Adapter bauen: `Mechanism Shot Plan → Render Manifest`.
- Render Manifest für `hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann` erzeugen.
- Asset Plan v2 auf diesen neuen Mechanism-Render-Manifest anwenden.
- Provider Job Specs für cinematic AI-video Szenen exportieren, z.B. Kling/Hailuo/Runway-kompatible Prompts.
- Mechanism Animation Specs definieren für 3D-Car-X-Ray, Preis-/Risiko-/Marge-/Timing-Layer.
- Final Renderer erweitern, damit er echte Clip-Dateien, Screen-Recording-Simulationen, mechanism animations und kinetic captions zusammensetzt.
- Optional: Preview-Storyboard weiter nutzen, aber klar als nicht-final markieren.
- Später: Analysepipeline für Retention nach 1s/3s, durchschnittliche Wiedergabedauer, Replays, Kommentare pro 1’000 Views, Follows pro 1’000 Views.

## Critical Context
- Frühere Kontextzusammenfassung war nicht verfügbar: „Summary generation was unavailable. 125 message(s) were removed…“. Frühere Details vor den neuen Turns können fehlen.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- PR-Link bleibt: `https://github.com/Gamexgit/AutoShortsBot/pull/new/feat/initial-growth-engine`.
- Letzter bekannter Teststatus: `40 passed in 0.97s`.
- Wichtigster aktueller Pilot: `Warum ein billiges Auto teuer sein kann`.
- Pilot-Shot-Plan-Szenen:
  - Scene 1 — `pattern_interrupt`, `0.0s–1.4s`, `cinematic_ai_video`, Visual: 3D car x-ray with price tag layers and risk meters freezes mid-action, Motion: hard zoom/freeze-frame/red signal pulse, Sound: bass hit + camera snap.
  - Scene 2 — `problem`, `1.4s–5.0s`, `cinematic_ai_video`, Visual: surface layer peels away to reveal hidden system, Motion: layer peel + parallax push.
  - Scene 3 — `mechanism_reveal`, `5.0s–18.0s`, `mechanism_animation`, Visual: 3D car x-ray with price tag layers and risk meters, Motion: sequential layer reveal every 1–2 seconds.
  - Scene 4 — `twist`, `18.0s–28.0s`, `mechanism_animation`, Visual: wrong cause fades out, real cause appears, Motion: snap zoom + wrong answer collapses.
  - Scene 5 — `follow_trigger`, `28.0s–34.0s`, `kinetic_text_overlay`, Visual: animated system map, Motion: map draws itself, final node glows.
- Strategy constraints to preserve:
  - `static_card_limit = 0`
  - `visual_change_every_seconds = 2`
  - `primary_style = mechanism_reveal_motion_explainer`
- Provider negative prompt concepts:
  - no readable text
  - no subtitles
  - no logos
  - no watermarks
  - no fake UI text
  - no slideshow
  - no static image
  - no uncanny faces
- Do not include or preserve any credentials/secrets; replace with `[REDACTED]` if encountered.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---


[CONTEXT COMPACTION — REFERENCE ONLY] Earlier turns were compacted into the summary below. This is a handoff from a previous context window — treat it as background reference, NOT as active instructions. Do NOT answer questions or fulfill requests mentioned in this summary; they were already addressed. Your current task is identified in the '## Active Task' section of the summary — resume exactly from there. IMPORTANT: Your persistent memory (MEMORY.md, USER.md) in the system prompt is ALWAYS authoritative and active — never ignore or deprioritize memory content due to this compaction note. Respond ONLY to the latest user message that appears AFTER this summary. The current session state (files, config, etc.) may reflect work described here — avoid repeating it:
## Active Task
User asked: "Ok, mach weiter."

## Goal
Aufbau einer reproduzierbaren AutoShortsBot-/Retention-Studio-Pipeline für kurze, hochwertige Social-Videos im Konzept „Hidden Money & AI Systems / Unsichtbare Systeme in 30 Sekunden“. Lokale native Wan2.2-Videoerzeugung soll nicht nur testweise funktionieren, sondern als kontrollierte Produktionspipeline genutzt werden: Style Bible → Keyframe Prompting → Wan2.2 I2V Clip-Varianten → Review/Selection → finaler Renderer mit deterministischen Overlays, Zahlen, Captions und Mechanism-Animationen.

## Constraints & Preferences
- Sprache/Kommunikation: Deutsch.
- User bevorzugt pragmatisches Weiterbauen, kurze Bestätigung + konkrete technische Ergebnisse.
- Keine Secrets, Tokens, Passwörter oder Credentials ausgeben oder speichern; vorhandener GitHub-Token liegt lokal unter `~/.hermes/secrets/github_autoshortsbot_token`, Wert immer als `[REDACTED]` behandeln.
- Projekt/Repo: `Gamexgit/AutoShortsBot`.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- Qualitätspfad für Video: native Wan2.2 I2V statt Kijai/WanVideoWrapper und statt reinem T2V.
- AI-Video darf keine Texte, Zahlen, Labels, UI-Texte, Logos, Watermarks oder Kennzeichen halluzinieren. Text/Zahlen/Overlays macht später deterministisch der Renderer.
- Stilentscheidung: `photorealistic macro investigation + clean mechanism overlays`.
- Wan2.2 Prompt-Regeln: ein Motiv, eine Hauptbewegung, ein Kameramove, klare Umgebung, balanced exposure, Identität aus Startbild erhalten, negative prompt gegen Flicker/Text/Deformationen.
- Finale Shorts sollen nicht bei 10 fps bleiben; Produktionspreset wurde auf 61 Frames @ 12 fps geändert, finale Delivery-Ziel 24 fps via Renderer/FFmpeg/Optical Flow.
- Nicht blind alle untracked Artefakte committen; Test-/Experimentdateien nur bewusst einchecken.
- Bestehende ComfyUI/Wan2.2-Modelle für native Tests behalten:
  - `~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`
  - `~/ai/ComfyUI/models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
  - `~/ai/ComfyUI/models/vae/wan2.2_vae.safetensors`

## Completed Actions
1. HINWEIS Speicherbereinigung gegeben — erklärt, welche Wan2.2-/Wrapper-Dateien, Temp-Downloads, HuggingFace-Cache und Outputs gelöscht werden können; native Wan2.2-Kerndateien als „nicht löschen“ markiert [tool: assistant].
2. TESTVIDEO native Wan2.2 T2V erzeugt — Prompt „Ein kleines gemütliches Haus hüpft fröhlich über eine helle grüne Wiese“, 416x736, 49 Frames, 10 fps, 12 Steps; Output: `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_house_jump_5s_00001_.mp4`; Bewertung: technisch erfolgreich, aber Haus nicht sauber genug erkennbar [tool: ComfyUI].
3. TEST Wan2.2 I2V mit Hasenbild durchgeführt — ChatGPT/FAL-Bildgenerierung war nicht verfügbar wegen `FAL_KEY fehlt`; Ersatzbild aus Wikimedia genutzt; erster Clip mit sichtbarem rechteckigem Bildkasten verworfen: `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_rabbit_i2v_5s_00001_.mp4` [tool: ComfyUI].
4. TEST Wan2.2 I2V zweiter Hase durchgeführt — Keyframe `rabbit_meadow_keyframe_crop_416x736.png`, 416x736, 49 Frames, 10 fps, 16 Steps, CFG 5.0; Output: `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_rabbit_i2v_crop_5s_00001_.mp4`; Ergebnis: photorealistischer Hase/Wiese erkennbar, Bewegung noch eher Morphing statt überzeugendem Hüpfen [tool: ComfyUI].
5. DOKUMENTATION `docs/wan22_prompting_playbook.md` erstellt — Wan2.2 Prompting-Regeln dokumentiert: I2V bevorzugen, T2V nur Exploration, klare Shot-Struktur, negative prompts, Keyframe-Anforderungen, A5000-Settings-Ladder [tool: patch].
6. DOKUMENTATION `docs/style_bible.md` erstellt — Serienpositionierung, Look & Feel, Farbpalette, Caption-Stil, AI-Video-Regeln, No-Go-Liste, Shot Families, Pilot-Style und Quality Gate definiert [tool: patch].
7. MODUL `autoshorts/keyframe_prompt.py` erstellt — Funktion `build_i2v_prompt_plan(shot_plan)` erzeugt Keyframe Prompt, I2V Motion Prompt, Negative Prompt, Wan2.2 Preset, Clip Requirements und Renderer-only Scene Notes [tool: patch].
8. CLI `scripts/generate_i2v_prompt_plans.py` erstellt und ausgeführt — generierte Datei: `data/i2v_prompt_plans/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` [tool: terminal].
9. TESTS `tests/test_keyframe_prompt.py` erstellt — prüft u.a. nur `cinematic_ai_video`-Szenen als Wan2.2-I2V-Jobs, Mechanism-/Kinetic-Szenen als Renderer-only, Auto-Pilot-Prompts konkret, Negative Prompts mit Anti-Text/Anti-License-Plate/Anti-Fake-UI [tool: patch].
10. TESTSUITE ausgeführt — Ergebnis nach Prompt-Planung: `64 passed in 3.66s` [tool: terminal].
11. COMMIT erstellt — `b3ef793 feat: add wan i2v prompt planning`; Push zunächst fehlgeschlagen mit `remote: Write access to repository not granted` und `fatal: ... 403` [tool: git].
12. MODUL `autoshorts/comfyui_client.py` erstellt — testbarer ComfyUI Client mit austauschbarem Transport; unterstützt Keyframe Upload, `/prompt`, Queue/History Polling, MP4-Download via `/view`, strukturiertes Ergebnis [tool: patch].
13. MODUL `autoshorts/i2v_clip_jobs.py` erstellt — erzeugt seeded Clip Jobs aus I2V Prompt Plan, inklusive Szene, Seed, Keyframe-Pfad, Output-Pfad, Remote Image Name, Prompt Spec, Review-Kriterien und native Wan2.2 Workflow-Konfiguration [tool: patch].
14. Native Wan2.2 Workflow Builder implementiert — API-format Workflow mit `UNETLoader`, `CLIPLoader`, `CLIPTextEncode` positive/negative, `VAELoader`, `LoadImage`, `ImageScale`, `Wan22ImageToVideoLatent`, `KSampler`, `VAEDecode`, `CreateVideo`, `SaveVideo`; Modelle: `wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`, `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`, `wan2.2_vae.safetensors`; Sampler `uni_pc`, Scheduler `simple`, damals 49 Frames @ 10 fps, Steps 16, CFG 5.0 [tool: patch].
15. CLI `scripts/generate_i2v_clip_jobs.py` erstellt und ausgeführt — generierte Datei: `data/i2v_clip_jobs/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` [tool: terminal].
16. Job Package erzeugt — 6 Jobs: `scene_01_seed_101`, `scene_01_seed_202`, `scene_01_seed_303`, `scene_02_seed_101`, `scene_02_seed_202`, `scene_02_seed_303`; Status `needs_keyframe`, da Keyframes fehlen [tool: terminal].
17. TESTS `tests/test_comfyui_client.py` und `tests/test_i2v_clip_jobs.py` erstellt — ComfyUI Client ohne echte Netzwerkanfragen testbar, Job-Erzeugung/Workflow-Struktur validiert [tool: patch].
18. TESTSUITE ausgeführt — Ergebnis nach Clip-Job-Packaging: `68 passed in 3.59s` [tool: terminal].
19. COMMIT erstellt — `b57cee8 feat: add i2v clip job packaging` [tool: git].
20. GitHub Token sicher lokal genutzt — Token-Datei `~/.hermes/secrets/github_autoshortsbot_token`, Wert `[REDACTED]`; nur über temporäres `GIT_ASKPASS`, nicht ausgegeben [tool: git].
21. PUSH zu GitHub erfolgreich — Branch `feat/initial-growth-engine`, `remote_hash_matches: True` [tool: git].
22. FPS-Policy beantwortet und geändert — erklärt, dass 10 fps für Tests okay, aber für finale Shorts stockend wirken kann; Produktionspreset geändert von 49 Frames @ 10 fps auf 61 Frames @ 12 fps; finale Delivery-Ziel 24 fps via Renderer/FFmpeg Optical Flow [tool: assistant/patch].
23. MODUL `autoshorts/keyframe_package.py` erstellt — erzeugt Keyframe Request Packages aus I2V Prompt Plan, inklusive Zielpfad, Prompt, Acceptance Checklist und FPS Policy [tool: patch].
24. CLI `scripts/prepare_keyframe_requests.py` erstellt und ausgeführt — generierte Datei: `data/keyframe_requests/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` [tool: terminal].
25. TESTS `tests/test_keyframe_package.py` erstellt — validiert Keyframe Request Package, Acceptance Checklist und FPS Policy [tool: patch].
26. I2V Prompt Plans und Clip Jobs regeneriert — Dateien `data/i2v_prompt_plans/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` und `data/i2v_clip_jobs/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` aktualisiert auf `frames: 61`, `fps: 12` [tool: terminal].
27. TESTSUITE ausgeführt — Ergebnis nach Keyframe Packages/FPS-Update: `71 passed in 3.51s` [tool: terminal].
28. COMMIT erstellt und gepusht — `a2311f6 feat: add keyframe request packages`; Remote verifiziert `local == remote`, Branch `feat/initial-growth-engine` [tool: git].

## Active State
- Working directory: AutoShortsBot Repo, vermutlich `/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot` oder entsprechender Projektpfad.
- GitHub Repo: `Gamexgit/AutoShortsBot`.
- Branch: `feat/initial-growth-engine`.
- Remote: nach Commit `a2311f6` erfolgreich aktualisiert/verifiziert.
- Teststatus zuletzt: `71 passed in 3.51s`.
- Aktuelle Pipeline-Stufe:
  - Retention Studio Strategy vorhanden.
  - Mechanism Explainer/Shot Plan vorhanden.
  - Style Bible vorhanden.
  - Wan2.2 Prompting Playbook vorhanden.
  - I2V Prompt Plan generiert.
  - I2V Clip Jobs generiert.
  - Keyframe Request Package generiert.
- Aktuelle Job-Datei:
  - `data/i2v_clip_jobs/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json`
  - Jobs stehen auf `needs_keyframe`, solange die erwarteten PNGs fehlen.
- Erwartete Keyframe-Zielpfade:
  - `data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01.png`
  - `data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02.png`
- Generierte Keyframe Request Datei:
  - `data/keyframe_requests/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json`
- Produktionspreset aktuell:
  - `frames: 61`
  - `fps: 12`
  - ca. `5.08s`
  - finale Auslieferung geplant mit `24 fps`.
- Untracked/bewusst nicht angefasst:
  - `autoshorts/review_package.py`
  - `data/telegram_reviews/`
  - `scripts/generate_telegram_review_packages.py`
  - `tests/test_review_package.py`
  - diverse `data/comfyui_*.json` Experiment-/Workflow-Dateien.
- Keine bekannten laufenden Prozesse/Server aus den letzten Turns dokumentiert.
- GitHub Token vorhanden, aber Wert nicht bekannt/ausgegeben: `[REDACTED]`.

## In Progress
- Unmittelbar vor der Kompaktierung sollte als nächster Schritt die produktive I2V-Ausführung gebaut werden:
  - `scripts/run_i2v_clip_jobs.py`
  - vermutlich Ergänzungen in `autoshorts/i2v_clip_jobs.py` oder neues Runner-Modul
  - Ziel: Job Package lesen, vorhandene Keyframes prüfen, ComfyUI Jobs für Seeds ausführen, MP4s downloaden, `run_report.json` schreiben.
- Noch nicht umgesetzt in den neuen Turns nach User „Ok, mach weiter.“.

## Blocked
- Aktuell keine Code-/Test-Blocker dokumentiert.
- Produktive I2V-Generierung ist praktisch blockiert, bis Keyframes existieren:
  - `data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01.png`
  - `data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02.png`
- Frühere Push-Blockade durch GitHub 403 wurde behoben:
  - Alt: `remote: Write access to repository not granted`
  - Alt: `fatal: ... 403`
  - Gelöst durch lokalen Token `[REDACTED]`.
- Frühere Bildgenerierungs-Blockade:
  - `FAL_KEY fehlt`
  - Deshalb konnte kein ChatGPT/FAL-Bild automatisch erzeugt werden; Ersatzbild aus Wikimedia wurde verwendet.
- Speicherdruck beim User/GPU-Host wurde angesprochen; konkrete lokale Speicherbereinigung noch nicht als ausgeführt bestätigt.

## Key Decisions
- Native Wan2.2 ist Hauptpfad; Kijai/WanVideoWrapper nur noch optional/Alt-Testpfad. Grund: native Wan2.2 lief stabil und vermeidet Wrapper-T5-Probleme.
- I2V statt T2V für Produktion. Grund: T2V ist zu unkontrolliert, I2V erhält Motiv/Komposition aus Keyframe besser.
- Keyframes sollen extern/gezielt generiert werden; Wan2.2 animiert danach. Grund: bessere Kontrolle über Motiv, Pose, Bildraum und Stil.
- AI-Video ohne Text/Logos/Watermarks/Kennzeichen. Grund: Wan kann Text/Zahlen/UI halluzinieren; Finance-/Mechanism-Inhalte müssen korrekt sein.
- Renderer-only für Mechanism-/Kinetic-Szenen. Grund: Zahlen, Labels, Preis-/Risiko-/Marge-/Zeit-Overlays müssen deterministisch und wahrheitskontrolliert sein.
- Stil: `photorealistic macro investigation + clean mechanism overlays`. Grund: passt zu „Hidden Money & AI Systems“ besser als generische KI-Fantasy oder niedliche Tierclips.
- FPS geändert von 49@10 auf 61@12. Grund: 10 fps wirkt final stockend; 12 fps schont A5000/16GB noch, ist aber bessere Basis für 24-fps-Delivery per Interpolation/Renderer.
- Tests bleiben offline/testbar. Grund: ComfyUI Client wurde mit austauschbarem Transport gebaut, damit Unit Tests keine Netzwerkanfragen brauchen.
- GitHub Token nur lokal über `GIT_ASKPASS` verwenden, nie ausgeben/committen.

## Resolved Questions
- User fragte, welche heruntergeladenen Modelle/Bestandteile gelöscht werden können:
  - Behalten für native Wan2.2:
    - `wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`
    - `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
    - `wan2.2_vae.safetensors`
  - Löschbar, wenn Kijai/WanVideoWrapper nicht weiter getestet wird:
    - `~/ai/ComfyUI/models/diffusion_models/TI2V/Wan2_2-TI2V-5B_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors`
    - `~/ai/ComfyUI/models/vae/Wan2_2_VAE_bf16.safetensors`
  - Temporäre Downloads löschbar:
    - `/tmp/wan22_native`
    - `/tmp/wan22_text_encoder`
  - HuggingFace Cache kann aggressiv gelöscht werden, wenn benötigte Modelle in `~/ai/ComfyUI/models/...` liegen:
    - `~/.cache/huggingface/hub`
  - Optional Outputs löschen: `~/ai/ComfyUI/output/*`.
- User fragte, ob 10 fps nicht stockt:
  - Antwort: Ja, 10 fps ist für finale Shorts potenziell stockend; war nur konservativer Testmodus.
  - Produktionspreset wurde auf 61 Frames @ 12 fps geändert; finale Delivery soll 24 fps sein.
- User wollte wissen, wie es im Projekt weitergeht:
  - Antwort/Plan: Style Bible, Prompt/Keyframe System, Wan2.2 I2V Job Client, Clip Review & Selection, Final Hybrid Renderer.
- User wollte Recherche zu Wan2.2 Prompts:
  - Antwort: beste Struktur `[Shot type] of [single subject] [one motion] in [environment]. Camera [one motion]. Lighting/exposure. Style/texture. Preserve details. No text/logo/watermark.`
- User wollte Image-to-Video mit photorealistischem Hasen:
  - Technisch erfolgreich, aber kein perfektes Hüpfen wegen ungeeignetem sitzenden/frontales Startbild; empfohlen wurde seitliches Mid-Hop-Keyframe mit vollem Körper und freier Wiese.

## Pending User Asks
- User sagte zuletzt: „Ok, mach weiter.“
- Noch offen: nächsten Build-Schritt umsetzen, voraussichtlich Runner für produktive I2V Clip Jobs:
  - `scripts/run_i2v_clip_jobs.py`
  - Job Package lesen
  - Keyframes prüfen
  - Seeds ausführen
  - MP4s speichern
  - `run_report.json` erzeugen.

## Relevant Files
- `docs/style_bible.md` — Style Bible für Serienlook, Farbpalette, AI-Video-Regeln, No-Gos, Shot Families, Quality Gate.
- `docs/wan22_prompting_playbook.md` — Wan2.2 Prompting-Regeln, I2V/T2V Policy, negative prompts, Keyframe-Anforderungen, A5000 Settings.
- `autoshorts/keyframe_prompt.py` — baut I2V Prompt Plans aus Mechanism Shot Plans.
- `scripts/generate_i2v_prompt_plans.py` — CLI zum Generieren von Prompt-Plan JSONs.
- `tests/test_keyframe_prompt.py` — Tests für Prompt-Planung.
- `autoshorts/comfyui_client.py` — testbarer ComfyUI API Client für Upload, Prompt, Polling, Download.
- `autoshorts/i2v_clip_jobs.py` — baut seeded I2V Clip Jobs und native Wan2.2 Workflow JSONs.
- `scripts/generate_i2v_clip_jobs.py` — CLI zum Generieren von Clip-Job Packages.
- `tests/test_comfyui_client.py` — Tests für ComfyUI Client mit Fake Transport.
- `tests/test_i2v_clip_jobs.py` — Tests für Clip Job Packaging und Workflow-Struktur.
- `autoshorts/keyframe_package.py` — baut Keyframe Request Packages.
- `scripts/prepare_keyframe_requests.py` — CLI zum Erzeugen der Keyframe Requests.
- `tests/test_keyframe_package.py` — Tests für Keyframe Request Packages/FPS Policy.
- `data/i2v_prompt_plans/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` — generierter Prompt Plan, aktuell 61 Frames @ 12 fps.
- `data/i2v_clip_jobs/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` — generiertes Job Package mit 6 Jobs, Status `needs_keyframe`.
- `data/keyframe_requests/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json` — Keyframe Requests inkl. Prompts, Zielpfaden, Acceptance Checklist.
- `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_house_jump_5s_00001_.mp4` — native Wan2.2 T2V Haus-Testclip.
- `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_rabbit_i2v_5s_00001_.mp4` — erster Hasen-I2V-Test mit Bildkasten, verworfen.
- `data/comfyui_outputs/autoshorts_native_wan22_rabbit_i2v_crop_5s_00001_.mp4` — besserer Hasen-I2V-Test ohne Rahmen.
- `autoshorts/review_package.py` — untracked, bewusst nicht angefasst.
- `scripts/generate_telegram_review_packages.py` — untracked, bewusst nicht angefasst.
- `tests/test_review_package.py` — untracked, bewusst nicht angefasst.
- `data/telegram_reviews/` — untracked, bewusst nicht angefasst.
- `data/comfyui_*.json` — experimentelle ComfyUI Workflow-Artefakte, bewusst nicht committed.

## Remaining Work
- Runner für I2V Clip Jobs implementieren:
  - CLI wahrscheinlich `scripts/run_i2v_clip_jobs.py`.
  - Job Package laden.
  - Prüfen, ob Keyframes vorhanden sind.
  - Nur `ready`/vorhandene Keyframes ausführen.
  - Keyframe zu ComfyUI uploaden.
  - Workflow pro Seed submitten.
  - Queue/History pollen.
  - MP4 herunterladen.
  - Output speichern unter z.B. `data/generated_clips/<slug>/scene_01/seed_101.mp4`.
  - `run_report.json` mit Erfolg/Fehler/Prompt-ID/Output-Dateien schreiben.
  - Tests mit Fake ComfyUI Transport bauen.
- Keyframes für Pilot generieren/ablegen:
  - `scene_01.png`
  - `scene_02.png`
- Danach echte Wan2.2-I2V Varianten erzeugen:
  - 3 Seeds pro Szene: 101, 202, 303.
- Clip Review/Selection-Schicht bauen:
  - Review JSON
  - ggf. Telegram-/lokales Review Package integrieren, aber bestehende untracked Dateien vorher prüfen.
- Finalen Hybrid Renderer erweitern:
  - Mechanism Overlays
  - Preis-/Risiko-/Marge-/Standtage-/Liquidität-Animationen
  - Captions und Kinetic Text deterministisch.
- Speicherbereinigung optional tatsächlich ausführen/validieren, falls User weiter knapp an Speicher ist.
- Falls produktive ComfyUI-Ausführung kommt: sicherstellen, dass ComfyUI Server läuft und native Wan2.2 Modelle unter erwarteten Pfaden vorhanden sind.

## Critical Context
- Frühere 109 Messages wurden entfernt und konnten nicht zusammengefasst werden; die aktuelle Zusammenfassung basiert auf den neueren Turns und behaupteten Projektzuständen.
- Lokaler GitHub Token: Datei `~/.hermes/secrets/github_autoshortsbot_token`, Wert `[REDACTED]`; nie ausgeben.
- Commit-Historie relevant:
  - `b3ef793 feat: add wan i2v prompt planning`
  - `b57cee8 feat: add i2v clip job packaging`
  - `a2311f6 feat: add keyframe request packages`
- Branch `feat/initial-growth-engine` wurde nach `a2311f6` erfolgreich zu `Gamexgit/AutoShortsBot` gepusht.
- Letzter Teststand: `71 passed in 3.51s`.
- Aktueller Pilot-Slug:
  - `hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann`
- Aktuelle Seeds:
  - `101`, `202`, `303`
- Aktuelle I2V Szenen:
  - `scene_01`
  - `scene_02`
- Erwartete Output-Struktur:
  - `data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01/seed_101.mp4`
  - analog für weitere Seeds/Szenen.
- Keyframe Prompt Beispiel Szene 1:
  - `Photorealistic vertical image of a red used compact car in a bright European vehicle inspection garage, full front three-quarter view, clean empty license plate area, visible wheels and body panels, soft overhead lights, realistic reflections, shallow depth of field, balanced exposure, high quality inspection-bay photography. Leave clean negative space for captions in the upper third and lower third. No text, no logos, no watermark.`
- Native Wan2.2 Modellstack:
  - Diffusion: `wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors`
  - Text Encoder: `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`
  - VAE: `wan2.2_vae.safetensors`
- Native Wan2.2 Produktionspreset:
  - Frames: `61`
  - FPS: `12`
  - Steps: `16`
  - CFG: `5.0`
  - Sampler: `uni_pc`
  - Scheduler: `simple`
  - Dauer: ca. `5.08s`
  - Delivery-Ziel: `24 fps`
- Wichtige Negativregeln für AI-Video:
  - no text
  - no logo
  - no watermark
  - no readable license plate
  - no fake UI
  - avoid flicker/deformation.
- FAL/ChatGPT-Bildgenerierung war lokal nicht verfügbar wegen `FAL_KEY fehlt`; falls wieder versucht, Secret nicht ausgeben.

--- END OF CONTEXT SUMMARY — respond to the message below, not the summary above ---

Weitergebaut, Sir.

## Neu: I2V Clip Job Runner

Ich habe jetzt die Ausführungsschicht ergänzt:

```text
I2V Clip Job Package
→ prüft Keyframes
→ baut native Wan2.2 Workflow pro Job
→ lädt Keyframe hoch
→ startet ComfyUI Job
→ lädt MP4 herunter
→ schreibt Run Report
```

Damit ist die Pipeline technisch bereit, sobald die Keyframes vorhanden sind.

---

## Neu implementiert

### 1. Job Runner

```text
autoshorts/i2v_job_runner.py
```

Kann jetzt:

- Jobs aus dem Package ausführen
- fehlende Keyframes sauber überspringen
- vorhandene Outputs überspringen
- Dry-Run machen
- ComfyUI-Client aufrufen
- Erfolg/Fehler/Skip strukturiert reporten

---

### 2. CLI

```text
scripts/run_i2v_clip_jobs.py
```

Beispiel Dry-Run:

```bash
python scripts/run_i2v_clip_jobs.py --dry-run
```

Echte Ausführung später:

```bash
python scripts/run_i2v_clip_jobs.py \
  --base-url http://100.101.173.25:8188 \
  --limit 1
```

Oder alle Jobs:

```bash
python scripts/run_i2v_clip_jobs.py \
  --base-url http://100.101.173.25:8188
```

---

### 3. Run Report Artefakt

Erzeugt:

```text
data/i2v_run_reports/mechanism_pilots/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json
```

Aktueller Dry-Run Status:

```json
{
  "total": 6,
  "succeeded": 0,
  "skipped": 6,
  "failed": 0
}
```

Grund:

```text
missing_keyframe
```

Das ist korrekt. Es fehlen noch:

```text
data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01.png
data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02.png
```

---

## Tests

Neu:

```text
tests/test_i2v_job_runner.py
```

Full suite:

```text
74 passed in 3.39s
```

---

## Commit + Push

Neuer Commit:

```text
b64da4d feat: add i2v clip job runner
```

Push erfolgreich:

```text
remote_hash_matches: True
```

Branch:

```text
feat/initial-growth-engine
```

Remote:

```text
Gamexgit/AutoShortsBot
```

---

## Was jetzt konkret fehlt

Wir haben jetzt die komplette technische Strecke bis zur Clip-Erzeugung:

```text
Keyframe Requests
→ I2V Clip Jobs
→ I2V Runner
→ ComfyUI Wan2.2
→ MP4 Outputs
```

Aber: Ohne Keyframes läuft der Runner bewusst nicht los. Das ist Absicht. Kein blindes KI-Gewürfel mehr — sehr unmodern, aber nützlich.

---

# Nächster Schritt

Jetzt brauchen wir die zwei Keyframes aus ChatGPT Pro/Image Generator:

## Zielordner

```text
data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/
```

## Datei 1

```text
scene_01.png
```

Prompt:

```text
Photorealistic vertical image of a red used compact car in a bright European vehicle inspection garage, full front three-quarter view, clean empty license plate area, visible wheels and body panels, soft overhead lights, realistic reflections, shallow depth of field, balanced exposure, high quality inspection-bay photography. Leave clean negative space for captions in the upper third and lower third. No text, no logos, no watermark.
```

## Datei 2

```text
scene_02.png
```

Gleicher Grundlook, aber idealerweise minimal anders:

```text
same red used compact car in the same bright European inspection garage, front three-quarter view, slightly closer composition, clean empty license plate area, subtle sense that the visible surface hides mechanical/cost layers, no text, no logos, no watermark.
```

Sobald diese beiden Bilder da sind, kann ich den Runner starten und er erzeugt:

```text
scene_01 seed_101/202/303
scene_02 seed_101/202/303
```

Also sechs echte Wan2.2-I2V-Clipvarianten.

Kurz: **Maschine ist verdrahtet. Jetzt brauchen wir das Benzin: zwei saubere Keyframes.**


[M G] Ok, erstelle diese keyframes und mach weiter.


Erledigt, Sir.

## 1. Keyframes erstellt

Die direkte Image-Generation hier ist weiterhin nicht verfügbar:

```text
FAL_KEY fehlt
```

Also habe ich pragmatisch gearbeitet: fotorealistische Auto-Quellen genommen, auf 9:16 gebracht, Logos/Texte/Kennzeichen so gut wie möglich neutralisiert und als Keyframes abgelegt.

Zielpfade:

```text
data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01.png
data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02.png
```

Keyframes:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01.png

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/keyframes/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02.png

Ehrliche Bewertung:

```text
Gut genug für Pipeline-Test.
Nicht gut genug als finaler Produktionsstandard.
```

Problem: Man sieht noch leicht, dass Logos/Badges neutralisiert wurden. Für echte Shorts sollten wir später saubere ChatGPT-Pro-Keyframes erzeugen, nicht reparierte Quellbilder. Aber für den nächsten Pipeline-Schritt war es absolut brauchbar.

---

## 2. Wan2.2 I2V Runner ausgeführt

Ich habe alle sechs Seed-Jobs erzeugt:

```text
scene_01 seed_101
scene_01 seed_202
scene_01 seed_303
scene_02 seed_101
scene_02 seed_202
scene_02 seed_303
```

Technische Werte aller Clips:

```text
416x736
61 frames
12 fps
5.083333 seconds
```

Also jetzt das neue, glattere Testprofil statt 10 fps.

---

## 3. Outputs

Alle sechs Clips liegen hier:

```text
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01/seed_101.mp4
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01/seed_202.mp4
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01/seed_303.mp4
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02/seed_101.mp4
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02/seed_202.mp4
data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02/seed_303.mp4
```

Beste erste Kandidaten nach Sichtprüfung:

```text
scene_01/seed_101.mp4
scene_01/seed_202.mp4
scene_02/seed_303.mp4
```

Zwei Beispielclips:

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_01/seed_101.mp4

MEDIA:/home/agent/jarvis_runtime/AutoShortsBot/data/generated_clips/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann/scene_02/seed_303.mp4

---

## 4. Clip Review erstellt

Review-Artefakt:

```text
data/clip_reviews/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.json
```

Kurzbewertung:

```text
Technisch erfolgreich.
Für Pipeline-Validation brauchbar.
Für finale Content-Qualität noch nicht genug.
```

Hauptprobleme:

- Keyframes sind reparierte Quellbilder, nicht sauber generierte Inspection-Bay-Keyframes
- Logo-/Badge-Neutralisierung bleibt als runde Patches sichtbar
- Setting ist eher Street/Garage-adjacent als echte helle Prüfgarage
- Clips sind 12 fps und müssen vor finalem Export auf 24 fps interpoliert/gerendert werden

---

## 5. Tests

Full suite:

```text
74 passed in 3.80s
```

Ein Test musste angepasst werden, weil jetzt echte Keyframes existieren. Vorher erwartete der Test `needs_keyframe`; mit echten Dateien ist der korrekte Status natürlich `ready`. Charmant, wenn Tests von Realität überrascht werden.

---

## 6. Commit + Push

Commit:

```text
a39e267 chore: record pilot i2v clip run
```

Push erfolgreich:

```text
remote_hash_matches: True
```

Branch:

```text
feat/initial-growth-engine
```

---

## 7. Nicht committed / bewusst lokal

Die MP4s und Keyframes sind offenbar durch Gitignore nicht im Commit gelandet, was gut ist:

```text
generated media gehört nicht blind ins Repo
```

Committed wurden stattdessen:

- Run Report
- Clip Review
- Test-Fix

Untracked bleiben weiterhin die bekannten Telegram-/ComfyUI-Testartefakte.

---

# Nächster sinnvoller Schritt

Jetzt können wir den **rough pilot assembler** bauen:

```text
best clip scene_01
+ best clip scene_02
+ mechanism animation placeholder
+ kinetic captions
+ simple 24fps export
```

Also:

```text
autoshorts/pilot_assembler.py
scripts/assemble_pilot_preview.py
```

Zieloutput:

```text
data/pilot_previews/hidden-money-systems-warum-ein-billiges-auto-teuer-sein-kann.mp4
```

Das wäre dann erstmals kein einzelner Clip mehr, sondern ein zusammengesetzter Rohschnitt für den Pilot.

Kurz: **Wir haben jetzt echte Wan2.2-Clip-Bausteine. Nächster Schritt ist Assembly + Captions + 24fps Preview.**


[M G] Wieso kannst du keine bilder generieren? Geht das nicht über codex? Sollen wir https://build.nvidia.com/qwen/qwen-image. Über nvidia API verwenden (key ist hinterlegt).


Explanation:
**Considering configuration options**

I need to figure out the user's inquiry about configuring tools, possibly involving Hermes or image generation with the NVIDIA API. If I configure the Hermes Agent, that might be useful. I'll also consider comfyUI and qwen. It’s important to inspect the environment carefully, especially regarding any sensitive keys. The user also mentioned testing the NVIDIA API key, so I should proceed carefully with that. I'll need to make sure I have the necessary skills and tools ready.


hermes-agent

---
name: hermes-agent
description: "Configure, extend, or contribute to Hermes Agent."
version: 2.1.0
author: Hermes Agent + Teknium
license: MIT
metadata:
  hermes:
    tags: [hermes, setup, configuration, multi-agent, spawning, cli, gateway, development]
    homepage: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
    related_skills: [claude-code, codex, opencode]
---

# Hermes Agent

Hermes Agent is an open-source AI agent framework by Nous Research that runs in your terminal, messaging platforms, and IDEs. It belongs to the same category as Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI), and OpenClaw — autonomous coding and task-execution agents that use tool calling to interact with your system. Hermes works with any LLM provider (OpenRouter, Anthropic, OpenAI, DeepSeek, local models, and 15+ others) and runs on Linux, macOS, and WSL.

What makes Hermes different:

- **Self-improving through skills** — Hermes learns from experience by saving reusable procedures as skills. When it solves a complex problem, discovers a workflow, or gets corrected, it can persist that knowledge as a skill document that loads into future sessions. Skills accumulate over time, making the agent better at your specific tasks and environment.
- **Persistent memory across sessions** — remembers who you are, your preferences, environment details, and lessons learned. Pluggable memory backends (built-in, Honcho, Mem0, and more) let you choose how memory works.
- **Multi-platform gateway** — the same agent runs on Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Email, and 10+ other platforms with full tool access, not just chat.
- **Provider-agnostic** — swap models and providers mid-workflow without changing anything else. Credential pools rotate across multiple API keys automatically.
- **Profiles** — run multiple independent Hermes instances with isolated configs, sessions, skills, and memory.
- **Extensible** — plugins, MCP servers, custom tools, webhook triggers, cron scheduling, and the full Python ecosystem.

People use Hermes for software development, research, system administration, data analysis, content creation, home automation, and anything else that benefits from an AI agent with persistent context and full system access.

**This skill helps you work with Hermes Agent effectively** — setting it up, configuring features, spawning additional agent instances, troubleshooting issues, finding the right commands and settings, and understanding how the system works when you need to extend or contribute to it.

**Docs:** https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/

## Quick Start

```bash
# Install
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# Interactive chat (default)
hermes

# Single query
hermes chat -q "What is the capital of France?"

# Setup wizard
hermes setup

# Change model/provider
hermes model

# Check health
hermes doctor
```

---

## CLI Reference

### Global Flags

```
hermes [flags] [command]

  --version, -V             Show version
  --resume, -r SESSION      Resume session by ID or title
  --continue, -c [NAME]     Resume by name, or most recent session
  --worktree, -w            Isolated git worktree mode (parallel agents)
  --skills, -s SKILL        Preload skills (comma-separate or repeat)
  --profile, -p NAME        Use a named profile
  --yolo                    Skip dangerous command approval
  --pass-session-id         Include session ID in system prompt
```

No subcommand defaults to `chat`.

### Chat

```
hermes chat [flags]
  -q, --query TEXT          Single query, non-interactive
  -m, --model MODEL         Model (e.g. anthropic/claude-sonnet-4)
  -t, --toolsets LIST       Comma-separated toolsets
  --provider PROVIDER       Force provider (openrouter, anthropic, nous, etc.)
  -v, --verbose             Verbose output
  -Q, --quiet               Suppress banner, spinner, tool previews
  --checkpoints             Enable filesystem checkpoints (/rollback)
  --source TAG              Session source tag (default: cli)
```

### Configuration

```
hermes setup [section]      Interactive wizard (model|terminal|gateway|tools|agent)
hermes model                Interactive model/provider picker
hermes config               View current config
hermes config edit          Open config.yaml in $EDITOR
hermes config set KEY VAL   Set a config value
hermes config path          Print config.yaml path
hermes config env-path      Print .env path
hermes config check         Check for missing/outdated config
hermes config migrate       Update config with new options
hermes login [--provider P] OAuth login (nous, openai-codex)
hermes logout               Clear stored auth
hermes doctor [--fix]       Check dependencies and config
hermes status [--all]       Show component status
```

### Tools & Skills

```
hermes tools                Interactive tool enable/disable (curses UI)
hermes tools list           Show all tools and status
hermes tools enable NAME    Enable a toolset
hermes tools disable NAME   Disable a toolset

hermes skills list          List installed skills
hermes skills search QUERY  Search the skills hub
hermes skills install ID    Install a skill (ID can be a hub identifier OR a direct https://…/SKILL.md URL; pass --name to override when frontmatter has no name)
hermes skills inspect ID    Preview without installing
hermes skills config        Enable/disable skills per platform
hermes skills check         Check for updates
hermes skills update        Update outdated skills
hermes skills uninstall N   Remove a hub skill
hermes skills publish PATH  Publish to registry
hermes skills browse        Browse all available skills
hermes skills tap add REPO  Add a GitHub repo as skill source
```

### MCP Servers

```
hermes mcp serve            Run Hermes as an MCP server
hermes mcp add NAME         Add an MCP server (--url or --command)
hermes mcp remove NAME      Remove an MCP server
hermes mcp list             List configured servers
hermes mcp test NAME        Test connection
hermes mcp configure NAME   Toggle tool selection
```

### Gateway (Messaging Platforms)

```
hermes gateway run          Start gateway foreground
hermes gateway install      Install as background service
hermes gateway start/stop   Control the service
hermes gateway restart      Restart the service
hermes gateway status       Check status
hermes gateway setup        Configure platforms
```

Supported platforms: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, SMS, Matrix, Mattermost, Home Assistant, DingTalk, Feishu, WeCom, BlueBubbles (iMessage), Weixin (WeChat), API Server, Webhooks. Open WebUI connects via the API Server adapter.

Platform docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/messaging/

**Telegram setup:** See `references/telegram-gateway-setup.md` for the complete step-by-step configuration workflow.

### Sessions

```
hermes sessions list        List recent sessions
hermes sessions browse      Interactive picker
hermes sessions export OUT  Export to JSONL
hermes sessions rename ID T Rename a session
hermes sessions delete ID   Delete a session
hermes sessions prune       Clean up old sessions (--older-than N days)
hermes sessions stats       Session store statistics
```

### Cron Jobs

```
hermes cron list            List jobs (--all for disabled)
hermes cron create SCHED    Create: '30m', 'every 2h', '0 9 * * *'
hermes cron edit ID         Edit schedule, prompt, delivery
hermes cron pause/resume ID Control job state
hermes cron run ID          Trigger on next tick
hermes cron remove ID       Delete a job
hermes cron status          Scheduler status
```

### Webhooks

```
hermes webhook subscribe N  Create route at /webhooks/<name>
hermes webhook list         List subscriptions
hermes webhook remove NAME  Remove a subscription
hermes webhook test NAME    Send a test POST
```

### Profiles

```
hermes profile list         List all profiles
hermes profile create NAME  Create (--clone, --clone-all, --clone-from)
hermes profile use NAME     Set sticky default
hermes profile delete NAME  Delete a profile
hermes profile show NAME    Show details
hermes profile alias NAME   Manage wrapper scripts
hermes profile rename A B   Rename a profile
hermes profile export NAME  Export to tar.gz
hermes profile import FILE  Import from archive
```

### Credential Pools

```
hermes auth add             Interactive credential wizard
hermes auth list [PROVIDER] List pooled credentials
hermes auth remove P INDEX  Remove by provider + index
hermes auth reset PROVIDER  Clear exhaustion status
```

### Other

```
hermes insights [--days N]  Usage analytics
hermes update               Update to latest version
hermes pairing list/approve/revoke  DM authorization
hermes plugins list/install/remove  Plugin management
hermes honcho setup/status  Honcho memory integration (requires honcho plugin)
hermes memory setup/status/off  Memory provider config
hermes completion bash|zsh  Shell completions
hermes acp                  ACP server (IDE integration)
hermes claw migrate         Migrate from OpenClaw
hermes uninstall            Uninstall Hermes
```

---

## Slash Commands (In-Session)

Type these during an interactive chat session. New commands land fairly
often; if something below looks stale, run `/help` in-session for the
authoritative list or see the [live slash commands reference](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/slash-commands).
The registry of record is `hermes_cli/commands.py` — every consumer
(autocomplete, Telegram menu, Slack mapping, `/help`) derives from it.

### Session Control
```
/new (/reset)        Fresh session
/clear               Clear screen + new session (CLI)
/retry               Resend last message
/undo                Remove last exchange
/title [name]        Name the session
/compress            Manually compress context
/stop                Kill background processes
/rollback [N]        Restore filesystem checkpoint
/snapshot [sub]      Create or restore state snapshots of Hermes config/state (CLI)
/background <prompt> Run prompt in background
/queue <prompt>      Queue for next turn
/steer <prompt>      Inject a message after the next tool call without interrupting
/agents (/tasks)     Show active agents and running tasks
/resume [name]       Resume a named session
/goal [text|sub]     Set a standing goal Hermes works on across turns until achieved
                     (subcommands: status, pause, resume, clear)
/redraw              Force a full UI repaint (CLI)
```

### Configuration
```
/config              Show config (CLI)
/model [name]        Show or change model
/personality [name]  Set personality
/reasoning [level]   Set reasoning (none|minimal|low|medium|high|xhigh|show|hide)
/verbose             Cycle: off → new → all → verbose
/voice [on|off|tts]  Voice mode
/yolo                Toggle approval bypass
/busy [sub]          Control what Enter does while Hermes is working (CLI)
                     (subcommands: queue, steer, interrupt, status)
/indicator [style]   Pick the TUI busy-indicator style (CLI)
                     (styles: kaomoji, emoji, unicode, ascii)
/footer [on|off]     Toggle gateway runtime-metadata footer on final replies
/skin [name]         Change theme (CLI)
/statusbar           Toggle status bar (CLI)
```

### Tools & Skills
```
/tools               Manage tools (CLI)
/toolsets            List toolsets (CLI)
/skills              Search/install skills (CLI)
/skill <name>        Load a skill into session
/reload-skills       Re-scan ~/.hermes/skills/ for added/removed skills
/reload              Reload .env variables into the running session (CLI)
/reload-mcp          Reload MCP servers
/cron                Manage cron jobs (CLI)
/curator [sub]       Background skill maintenance (status, run, pin, archive, …)
/kanban [sub]        Multi-profile collaboration board (tasks, links, comments)
/plugins             List plugins (CLI)
```

### Gateway
```
/approve             Approve a pending command (gateway)
/deny                Deny a pending command (gateway)
/restart             Restart gateway (gateway)
/sethome             Set current chat as home channel (gateway)
/update              Update Hermes to latest (gateway)
/topic [sub]         Enable or inspect Telegram DM topic sessions (gateway)
/platforms (/gateway) Show platform connection status (gateway)
```

### Utility
```
/branch (/fork)      Branch the current session
/fast                Toggle priority/fast processing
/browser             Open CDP browser connection
/history             Show conversation history (CLI)
/save                Save conversation to file (CLI)
/copy [N]            Copy the last assistant response to clipboard (CLI)
/paste               Attach clipboard image (CLI)
/image               Attach local image file (CLI)
```

### Info
```
/help                Show commands
/commands [page]     Browse all commands (gateway)
/usage               Token usage
/insights [days]     Usage analytics
/gquota              Show Google Gemini Code Assist quota usage (CLI)
/status              Session info (gateway)
/profile             Active profile info
/debug               Upload debug report (system info + logs) and get shareable links
```

### Exit
```
/quit (/exit, /q)    Exit CLI
```

---

## Key Paths & Config

```
~/.hermes/config.yaml       Main configuration
~/.hermes/.env              API keys and secrets
$HERMES_HOME/skills/        Installed skills
~/.hermes/sessions/         Session transcripts
~/.hermes/logs/             Gateway and error logs
~/.hermes/auth.json         OAuth tokens and credential pools
~/.hermes/hermes-agent/     Source code (if git-installed)
```

Profiles use `~/.hermes/profiles/<name>/` with the same layout.

### Config Sections

Edit with `hermes config edit` or `hermes config set section.key value`.

| Section | Key options |
|---------|-------------|
| `model` | `default`, `provider`, `base_url`, `api_key`, `context_length` |
| `agent` | `max_turns` (90), `tool_use_enforcement` |
| `terminal` | `backend` (local/docker/ssh/modal), `cwd`, `timeout` (180) |
| `compression` | `enabled`, `threshold` (0.50), `target_ratio` (0.20) |
| `display` | `skin`, `tool_progress`, `show_reasoning`, `show_cost` |
| `stt` | `enabled`, `provider` (local/groq/openai/mistral) |
| `tts` | `provider` (edge/elevenlabs/openai/minimax/mistral/neutts) |
| `memory` | `memory_enabled`, `user_profile_enabled`, `provider` |
| `security` | `tirith_enabled`, `website_blocklist` |
| `delegation` | `model`, `provider`, `base_url`, `api_key`, `max_iterations` (50), `reasoning_effort` |
| `checkpoints` | `enabled`, `max_snapshots` (50) |

Full config reference: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuration

### Providers

20+ providers supported. Set via `hermes model` or `hermes setup`.

| Provider | Auth | Key env var |
|----------|------|-------------|
| OpenRouter | API key | `OPENROUTER_API_KEY` |
| Anthropic | API key | `ANTHROPIC_API_KEY` |
| Nous Portal | OAuth | `hermes auth` |
| OpenAI Codex | OAuth | `hermes auth` |
| GitHub Copilot | Token | `COPILOT_GITHUB_TOKEN` |
| Google Gemini | API key | `GOOGLE_API_KEY` or `GEMINI_API_KEY` |
| DeepSeek | API key | `DEEPSEEK_API_KEY` |
| xAI / Grok | API key | `XAI_API_KEY` |
| Hugging Face | Token | `HF_TOKEN` |
| Z.AI / GLM | API key | `GLM_API_KEY` |
| MiniMax | API key | `MINIMAX_API_KEY` |
| MiniMax CN | API key | `MINIMAX_CN_API_KEY` |
| Kimi / Moonshot | API key | `KIMI_API_KEY` |
| Alibaba / DashScope | API key | `DASHSCOPE_API_KEY` |
| Xiaomi MiMo | API key | `XIAOMI_API_KEY` |
| Kilo Code | API key | `KILOCODE_API_KEY` |
| AI Gateway (Vercel) | API key | `AI_GATEWAY_API_KEY` |
| OpenCode Zen | API key | `OPENCODE_ZEN_API_KEY` |
| OpenCode Go | API key | `OPENCODE_GO_API_KEY` |
| Qwen OAuth | OAuth | `hermes login --provider qwen-oauth` |
| Custom endpoint | Config | `model.base_url` + `model.api_key` in config.yaml |
| GitHub Copilot ACP | External | `COPILOT_CLI_PATH` or Copilot CLI |

Full provider docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers

### Toolsets

Enable/disable via `hermes tools` (interactive) or `hermes tools enable/disable NAME`.

| Toolset | What it provides |
|---------|-----------------|
| `web` | Web search and content extraction |
| `search` | Web search only (subset of `web`) |
| `browser` | Browser automation (Browserbase, Camofox, or local Chromium) |
| `terminal` | Shell commands and process management |
| `file` | File read/write/search/patch |
| `code_execution` | Sandboxed Python execution |
| `vision` | Image analysis |
| `image_gen` | AI image generation |
| `video` | Video analysis and generation |
| `tts` | Text-to-speech |
| `skills` | Skill browsing and management |
| `memory` | Persistent cross-session memory |
| `session_search` | Search past conversations |
| `delegation` | Subagent task delegation |
| `cronjob` | Scheduled task management |
| `clarify` | Ask user clarifying questions |
| `messaging` | Cross-platform message sending |
| `todo` | In-session task planning and tracking |
| `kanban` | Multi-agent work-queue tools (gated to workers) |
| `debugging` | Extra introspection/debug tools (off by default) |
| `safe` | Minimal, low-risk toolset for locked-down sessions |
| `spotify` | Spotify playback and playlist control |
| `homeassistant` | Smart home control (off by default) |
| `discord` | Discord integration tools |
| `discord_admin` | Discord admin/moderation tools |
| `feishu_doc` | Feishu (Lark) document tools |
| `feishu_drive` | Feishu (Lark) drive tools |
| `yuanbao` | Yuanbao integration tools |
| `rl` | Reinforcement learning tools (off by default) |
| `moa` | Mixture of Agents (off by default) |

Full enumeration lives in `toolsets.py` as the `TOOLSETS` dict; `_HERMES_CORE_TOOLS` is the default bundle most platforms inherit from.

Tool changes take effect on `/reset` (new session). They do NOT apply mid-conversation to preserve prompt caching.

---

## Security & Privacy Toggles

Common "why is Hermes doing X to my output / tool calls / commands?" toggles — and the exact commands to change them. Most of these need a fresh session (`/reset` in chat, or start a new `hermes` invocation) because they're read once at startup.

### Secret redaction in tool output

Secret redaction is **off by default** — tool output (terminal stdout, `read_file`, web content, subagent summaries, etc.) passes through unmodified. If the user wants Hermes to auto-mask strings that look like API keys, tokens, and secrets before they enter the conversation context and logs:

```bash
hermes config set security.redact_secrets true       # enable globally
```

**Restart required.** `security.redact_secrets` is snapshotted at import time — toggling it mid-session (e.g. via `export HERMES_REDACT_SECRETS=true` from a tool call) will NOT take effect for the running process. Tell the user to run `hermes config set security.redact_secrets true` in a terminal, then start a new session. This is deliberate — it prevents an LLM from flipping the toggle on itself mid-task.

Disable again with:
```bash
hermes config set security.redact_secrets false
```

### PII redaction in gateway messages

Separate from secret redaction. When enabled, the gateway hashes user IDs and strips phone numbers from the session context before it reaches the model:

```bash
hermes config set privacy.redact_pii true    # enable
hermes config set privacy.redact_pii false   # disable (default)
```

### Command approval prompts

By default (`approvals.mode: manual`), Hermes prompts the user before running shell commands flagged as destructive (`rm -rf`, `git reset --hard`, etc.). The modes are:

- `manual` — always prompt (default)
- `smart` — use an auxiliary LLM to auto-approve low-risk commands, prompt on high-risk
- `off` — skip all approval prompts (equivalent to `--yolo`)

```bash
hermes config set approvals.mode smart       # recommended middle ground
hermes config set approvals.mode off         # bypass everything (not recommended)
```

Per-invocation bypass without changing config:
- `hermes --yolo …`
- `export HERMES_YOLO_MODE=1`

Note: YOLO / `approvals.mode: off` does NOT turn off secret redaction. They are independent.

### Shell hooks allowlist

Some shell-hook integrations require explicit allowlisting before they fire. Managed via `~/.hermes/shell-hooks-allowlist.json` — prompted interactively the first time a hook wants to run.

### Disabling the web/browser/image-gen tools

To keep the model away from network or media tools entirely, open `hermes tools` and toggle per-platform. Takes effect on next session (`/reset`). See the Tools & Skills section above.

---

### Voice & Transcription

### STT (Voice → Text)

Voice messages from messaging platforms are auto-transcribed.

**⚠ Pitfall: faster-whisper must be installed for local STT to work.** The config may show `provider: local` but if `faster-whisper` is not installed in the venv, STT silently fails. Always verify with `pip show faster-whisper` after configuring local STT.

Provider priority (auto-detected):
1. **Local faster-whisper** — free, no API key: `pip install faster-whisper`
2. **Groq Whisper** — free tier: set `GROQ_API_KEY`
3. **OpenAI Whisper** — paid: set `VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY`
4. **Mistral Voxtral** — set `MISTRAL_API_KEY`

Config:
```yaml
stt:
  enabled: true
  provider: local        # local, groq, openai, mistral
  local:
    model: small         # tiny, base, small, medium, large-v3 — use 'small' or higher for German
    language: de         # always set explicitly for German — auto-detect is unreliable
```

### Pitfalls
- **faster-whisper must be installed** — config shows `provider: local` but STT silently fails if the package is missing
- **Use `small` model minimum for German** — `base` is too weak
- **Set `language: de` explicitly** — auto-detect is unreliable
- **Swiss German (dialect) is NOT supported** — Whisper transcribes dialect poorly; user should speak Standard German

### TTS (Text → Voice)

| Provider | Env var | Free? |
|----------|---------|-------|
| Edge TTS | None | Yes (default) |
| ElevenLabs | `ELEVENLABS_API_KEY` | Free tier |
| OpenAI | `VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY` | Paid |
| MiniMax | `MINIMAX_API_KEY` | Paid |
| Mistral (Voxtral) | `MISTRAL_API_KEY` | Paid |
| NeuTTS (local) | None (`pip install neutts[all]` + `espeak-ng`) | Free |

Voice commands: `/voice on` (voice-to-voice), `/voice tts` (always voice), `/voice off`.

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## Spawning Additional Hermes Instances

Run additional Hermes processes as fully independent subprocesses — separate sessions, tools, and environments.

### When to Use This vs delegate_task

| | `delegate_task` | Spawning `hermes` process |
|-|-----------------|--------------------------|
| Isolation | Separate conversation, shared process | Fully independent process |
| Duration | Minutes (bounded by parent loop) | Hours/days |
| Tool access | Subset of parent's tools | Full tool access |
| Interactive | No | Yes (PTY mode) |
| Use case | Quick parallel subtasks | Long autonomous missions |

### One-Shot Mode

```
terminal(command="hermes chat -q 'Research GRPO papers and write summary to ~/research/grpo.md'", timeout=300)

# Background for long tasks:
terminal(command="hermes chat -q 'Set up CI/CD for ~/myapp'", background=true)
```

### Interactive PTY Mode (via tmux)

Hermes uses prompt_toolkit, which requires a real terminal. Use tmux for interactive spawning:

```
# Start
terminal(command="tmux new-session -d -s agent1 -x 120 -y 40 'hermes'", timeout=10)

# Wait for startup, then send a message
terminal(command="sleep 8 && tmux send-keys -t agent1 'Build a FastAPI auth service' Enter", timeout=15)

# Read output
terminal(command="sleep 20 && tmux capture-pane -t agent1 -p", timeout=5)

# Send follow-up
terminal(command="tmux send-keys -t agent1 'Add rate limiting middleware' Enter", timeout=5)

# Exit
terminal(command="tmux send-keys -t agent1 '/exit' Enter && sleep 2 && tmux kill-session -t agent1", timeout=10)
```

### Multi-Agent Coordination

```
# Agent A: backend
terminal(command="tmux new-session -d -s backend -x 120 -y 40 'hermes -w'", timeout=10)
terminal(command="sleep 8 && tmux send-keys -t backend 'Build REST API for user management' Enter", timeout=15)

# Agent B: frontend
terminal(command="tmux new-session -d -s frontend -x 120 -y 40 'hermes -w'", timeout=10)
terminal(command="sleep 8 && tmux send-keys -t frontend 'Build React dashboard for user management' Enter", timeout=15)

# Check progress, relay context between them
terminal(command="tmux capture-pane -t backend -p | tail -30", timeout=5)
terminal(command="tmux send-keys -t frontend 'Here is the API schema from the backend agent: ...' Enter", timeout=5)
```

### Session Resume

```
# Resume most recent session
terminal(command="tmux new-session -d -s resumed 'hermes --continue'", timeout=10)

# Resume specific session
terminal(command="tmux new-session -d -s resumed 'hermes --resume 20260225_143052_a1b2c3'", timeout=10)
```

### Tips

- **Prefer `delegate_task` for quick subtasks** — less overhead than spawning a full process
- **Use `-w` (worktree mode)** when spawning agents that edit code — prevents git conflicts
- **Set timeouts** for one-shot mode — complex tasks can take 5-10 minutes
- **Use `hermes chat -q` for fire-and-forget** — no PTY needed
- **Use tmux for interactive sessions** — raw PTY mode has `\r` vs `\n` issues with prompt_toolkit
- **For scheduled tasks**, use the `cronjob` tool instead of spawning — handles delivery and retry

---

## Durable & Background Systems

Four systems run alongside the main conversation loop. Quick reference
here; full developer notes live in `AGENTS.md`, user-facing docs under
`website/docs/user-guide/features/`.

### Delegation (`delegate_task`)

Synchronous subagent spawn — the parent waits for the child's summary
before continuing its own loop. Isolated context + terminal session.

- **Single:** `delegate_task(goal, context, toolsets)`.
- **Batch:** `delegate_task(tasks=[{goal, ...}, ...])` runs children in
  parallel, capped by `delegation.max_concurrent_children` (default 3).
- **Roles:** `leaf` (default; cannot re-delegate) vs `orchestrator`
  (can spawn its own workers, bounded by `delegation.max_spawn_depth`).
- **Not durable.** If the parent is interrupted, the child is
  cancelled. For work that must outlive the turn, use `cronjob` or
  `terminal(background=True, notify_on_complete=True)`.

Config: `delegation.*` in `config.yaml`.

### Cron (scheduled jobs)

Durable scheduler — `cron/jobs.py` + `cron/scheduler.py`. Drive it via
the `cronjob` tool, the `hermes cron` CLI (`list`, `add`, `edit`,
`pause`, `resume`, `run`, `remove`), or the `/cron` slash command.

- **Schedules:** duration (`"30m"`, `"2h"`), "every" phrase
  (`"every monday 9am"`), 5-field cron (`"0 9 * * *"`), or ISO timestamp.
- **Per-job knobs:** `skills`, `model`/`provider` override, `script`
  (pre-run data collection; `no_agent=True` makes the script the whole
  job), `context_from` (chain job A's output into job B), `workdir`
  (run in a specific dir with its `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` loaded),
  multi-platform delivery.
- **Invariants:** 3-minute hard interrupt per run, `.tick.lock` file
  prevents duplicate ticks across processes, cron sessions pass
  `skip_memory=True` by default, and cron deliveries are framed with a
  header/footer instead of being mirrored into the target gateway
  session (keeps role alternation intact).

User docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron

### Curator (skill lifecycle)

Background maintenance for agent-created skills. Tracks usage, marks
idle skills stale, archives stale ones, keeps a pre-run tar.gz backup
so nothing is lost.

- **CLI:** `hermes curator <verb>` — `status`, `run`, `pause`, `resume`,
  `pin`, `unpin`, `archive`, `restore`, `prune`, `backup`, `rollback`.
- **Slash:** `/curator <subcommand>` mirrors the CLI.
- **Scope:** only touches skills with `created_by: "agent"` provenance.
  Bundled + hub-installed skills are off-limits. **Never deletes** —
  max destructive action is archive. Pinned skills are exempt from
  every auto-transition and every LLM review pass.
- **Telemetry:** sidecar at `~/.hermes/skills/.usage.json` holds
  per-skill `use_count`, `view_count`, `patch_count`,
  `last_activity_at`, `state`, `pinned`.

Config: `curator.*` (`enabled`, `interval_hours`, `min_idle_hours`,
`stale_after_days`, `archive_after_days`, `backup.*`).
User docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/curator

### Kanban (multi-agent work queue)

Durable SQLite board for multi-profile / multi-worker collaboration.
Users drive it via `hermes kanban <verb>`; dispatcher-spawned workers
see a focused `kanban_*` toolset gated by `HERMES_KANBAN_TASK` so the
schema footprint is zero outside worker processes.

- **CLI verbs (common):** `init`, `create`, `list` (alias `ls`),
  `show`, `assign`, `link`, `unlink`, `comment`, `complete`, `block`,
  `unblock`, `archive`, `tail`. Less common: `watch`, `stats`, `runs`,
  `log`, `dispatch`, `daemon`, `gc`.
- **Worker toolset:** `kanban_show`, `kanban_complete`, `kanban_block`,
  `kanban_heartbeat`, `kanban_comment`, `kanban_create`, `kanban_link`.
- **Dispatcher** runs inside the gateway by default
  (`kanban.dispatch_in_gateway: true`) — reclaims stale claims,
  promotes ready tasks, atomically claims, spawns assigned profiles.
  Auto-blocks a task after ~5 consecutive spawn failures.
- **Isolation:** board is the hard boundary (workers get
  `HERMES_KANBAN_BOARD` pinned in env); tenant is a soft namespace
  within a board for workspace-path + memory-key isolation.

User docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/kanban

---

## Troubleshooting

### Voice not working
1. Check `stt.enabled: true` in config.yaml
2. Verify provider: `pip install faster-whisper` or set API key
3. In gateway: `/restart`. In CLI: exit and relaunch.

### Tool not available
1. `hermes tools` — check if toolset is enabled for your platform
2. Some tools need env vars (check `.env`)
3. `/reset` after enabling tools

### Model/provider issues
1. `hermes doctor` — check config and dependencies
2. `hermes login` — re-authenticate OAuth providers
3. Check `.env` has the right API key
4. **Copilot 403**: `gh auth login` tokens do NOT work for Copilot API. You must use the Copilot-specific OAuth device code flow via `hermes model` → GitHub Copilot.

### Changes not taking effect
- **Tools/skills:** `/reset` starts a new session with updated toolset
- **Config changes:** In gateway: `/restart`. In CLI: exit and relaunch.
- **Code changes:** Restart the CLI or gateway process

### Tool / iteration budget
When the user asks to increase the "tool budget", "turn budget", or max tool-calling iterations, set the config key, not a transient shell variable:
```bash
hermes config set agent.max_turns 250
```
Then verify by reading `~/.hermes/config.yaml` or using a safe config inspection path. Avoid piping `hermes config` into `python` or another interpreter; security policy may flag `command | python` as high-risk even when the intent is only parsing. For gateway runs, `agent.max_turns` is the authoritative setting and is bridged internally to `HERMES_MAX_ITERATIONS`; config changes apply to fresh agent runs, while long-lived gateway/config changes may still need `/restart` if behavior appears stale.

### Skills not showing
1. `hermes skills list` — verify installed
2. `hermes skills config` — check platform enablement
3. Load explicitly: `/skill name` or `hermes -s name`

### Gateway issues
Check logs first:
```bash
grep -i "failed to send\|error" ~/.hermes/logs/gateway.log | tail -20
```

Common gateway problems:
- **Gateway dies on SSH logout**: Enable linger: `sudo loginctl enable-linger $USER`
- **Gateway dies on WSL2 close**: WSL2 requires `systemd=true` in `/etc/wsl.conf` for systemd services to work. Without it, gateway falls back to `nohup` (dies when session closes).
- **Gateway crash loop**: Reset the failed state: `systemctl --user reset-failed hermes-gateway`

### Platform-specific issues
- **Discord bot silent**: Must enable **Message Content Intent** in Bot → Privileged Gateway Intents.
- **Slack bot only works in DMs**: Must subscribe to `message.channels` event. Without it, the bot ignores public channels.
- **Windows HTTP 400 "No models provided"**: Config file encoding issue (BOM). Ensure `config.yaml` is saved as UTF-8 without BOM.

### Auxiliary models not working
If `auxiliary` tasks (vision, compression, session_search) fail silently, the `auto` provider can't find a backend. Either set `OPENROUTER_API_KEY` or `GOOGLE_API_KEY`, or explicitly configure each auxiliary task's provider:
```bash
hermes config set auxiliary.vision.provider <your_provider>
hermes config set auxiliary.vision.model <model_name>
```

---

## Where to Find Things

| Looking for... | Location |
|----------------|----------|
| Config options | `hermes config edit` or [Configuration docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/configuration) |
| Available tools | `hermes tools list` or [Tools reference](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/tools-reference) |
| Slash commands | `/help` in session or [Slash commands reference](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/slash-commands) |
| Skills catalog | `hermes skills browse` or [Skills catalog](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/skills-catalog) |
| Provider setup | `hermes model` or [Providers guide](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers) |
| Platform setup | `hermes gateway setup` or [Messaging docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/messaging/) |
| MCP servers | `hermes mcp list` or [MCP guide](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/mcp) |
| Profiles | `hermes profile list` or [Profiles docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/profiles) |
| Cron jobs | `hermes cron list` or [Cron docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/cron) |
| Memory | `hermes memory status` or [Memory docs](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/memory) |
| Env variables | `hermes config env-path` or [Env vars reference](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/environment-variables) |
| CLI commands | `hermes --help` or [CLI reference](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/cli-commands) |
| Gateway logs | `~/.hermes/logs/gateway.log` |
| Session files | `~/.hermes/sessions/` or `hermes sessions browse` |
| Source code | `~/.hermes/hermes-agent/` |

---

## Contributor Quick Reference

For occasional contributors and PR authors. Full developer docs: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/developer-guide/

### Project Layout

```
hermes-agent/
├── run_agent.py          # AIAgent — core conversation loop
├── model_tools.py        # Tool discovery and dispatch
├── toolsets.py           # Toolset definitions
├── cli.py                # Interactive CLI (HermesCLI)
├── hermes_state.py       # SQLite session store
├── agent/                # Prompt builder, context compression, memory, model routing, credential pooling, skill dispatch
├── hermes_cli/           # CLI subcommands, config, setup, commands
│   ├── commands.py       # Slash command registry (CommandDef)
│   ├── config.py         # DEFAULT_CONFIG, env var definitions
│   └── main.py           # CLI entry point and argparse
├── tools/                # One file per tool
│   └── registry.py       # Central tool registry
├── gateway/              # Messaging gateway
│   └── platforms/        # Platform adapters (telegram, discord, etc.)
├── cron/                 # Job scheduler
├── tests/                # ~3000 pytest tests
└── website/              # Docusaurus docs site
```

Config: `~/.hermes/config.yaml` (settings), `~/.hermes/.env` (API keys).

### Adding a Tool (3 files)

**1. Create `tools/your_tool.py`:**
```python
import json, os
from tools.registry import registry

def check_requirements() -> bool:
    return bool(os.getenv("EXAMPLE_API_KEY"))

def example_tool(param: str, task_id: str = None) -> str:
    return json.dumps({"success": True, "data": "..."})

registry.register(
    name="example_tool",
    toolset="example",
    schema={"name": "example_tool", "description": "...", "parameters": {...}},
    handler=lambda args, **kw: example_tool(
        param=args.get("param", ""), task_id=kw.get("task_id")),
    check_fn=check_requirements,
    requires_env=["EXAMPLE_API_KEY"],
)
```

**2. Add to `toolsets.py`** → `_HERMES_CORE_TOOLS` list.

Auto-discovery: any `tools/*.py` file with a top-level `registry.register()` call is imported automatically — no manual list needed.

All handlers must return JSON strings. Use `get_hermes_home()` for paths, never hardcode `~/.hermes`.

### Adding a Slash Command

1. Add `CommandDef` to `COMMAND_REGISTRY` in `hermes_cli/commands.py`
2. Add handler in `cli.py` → `process_command()`
3. (Optional) Add gateway handler in `gateway/run.py`

All consumers (help text, autocomplete, Telegram menu, Slack mapping) derive from the central registry automatically.

### Agent Loop (High Level)

```
run_conversation():
  1. Build system prompt
  2. Loop while iterations < max:
     a. Call LLM (OpenAI-format messages + tool schemas)
     b. If tool_calls → dispatch each via handle_function_call() → append results → continue
     c. If text response → return
  3. Context compression triggers automatically near token limit
```

### Testing

```bash
python -m pytest tests/ -o 'addopts=' -q   # Full suite
python -m pytest tests/tools/ -q            # Specific area
```

- Tests auto-redirect `HERMES_HOME` to temp dirs — never touch real `~/.hermes/`
- Run full suite before pushing any change
- Use `-o 'addopts='` to clear any baked-in pytest flags

### Commit Conventions

```
type: concise subject line

Optional body.
```

Types: `fix:`, `feat:`, `refactor:`, `docs:`, `chore:`

### Key Rules

- **Never break prompt caching** — don't change context, tools, or system prompt mid-conversation
- **Message role alternation** — never two assistant or two user messages in a row
- Use `get_hermes_home()` from `hermes_constants` for all paths (profile-safe)
- Config values go in `config.yaml`, secrets go in `.env`
- New tools need a `check_fn` so they only appear when requirements are met

To view linked files, call skill_view(name, file_path) where file_path is e.g. 'references/api.md' or 'assets/config.yaml'


Explanation:
**Inspecting NVIDIA configuration**

I need to explain and inspect the configuration environment for NVIDIA. I shouldn't reveal any keys, but testing the endpoint documentation seems like a good idea. I could use the terminal or environment settings for this. Additionally, there may be an image generation tool available, but the backend might lack certain features. If the key is in the environment, I could directly call the NVIDIA API. I should use current documentation and potentially look at the web for more information.

terminal

python - <<'PY'
import os, re, pathlib, yaml
paths=[pathlib.Path.home()/'.hermes/.env', pathlib.Path.home()/'.hermes/config.yaml']
for p in paths:
    print(f'## {p} exists={p.exists()}')
    if p.exists():
        text=p.read_text(errors='ignore')
        for name in ['NVIDIA_API_KEY','NGC_API_KEY','NVIDIA_NIM_API_KEY','FAL_KEY','OPENAI_API_KEY']:
            m=re.search(rf'^{name}\s*=\s*(.+)$', text, re.M)
            print(f'{name}:', 'present' if m and m.group(1).strip() else 'absent')
print('ENV:')
for name in ['NVIDIA_API_KEY','NGC_API_KEY','NVIDIA_NIM_API_KEY','FAL_KEY','OPENAI_API_KEY']:
    print(f'{name}:', 'present' if os.getenv(name) else 'absent')
PY


Output:
## /home/agent/.hermes/.env exists=True
NVIDIA_API_KEY: absent
NGC_API_KEY: absent
NVIDIA_NIM_API_KEY: absent
FAL_KEY: absent
OPENAI_API_KEY: absent
## /home/agent/.hermes/config.yaml exists=True
NVIDIA_API_KEY: absent
NGC_API_KEY: absent
NVIDIA_NIM_API_KEY: absent
FAL_KEY: absent
OPENAI_API_KEY: absent
ENV:
NVIDIA_API_KEY: absent
NGC_API_KEY: absent
NVIDIA_NIM_API_KEY: absent
FAL_KEY: absent
OPENAI_API_KEY: absent


python - <<'PY'
import requests
url='https://build.nvidia.com/qwen/qwen-image'
try:
    r=requests.get(url,timeout=15)
    print(r.status_code, r.url)
    print(r.text[:500])
except Exception as e:
    print(type(e).__name__, e)
PY


Output:
200 https://build.nvidia.com/qwen/qwen-image
<!DOCTYPE html><html class="nv-dark bg-transparent font-sans" id="app" lang="en"><head><meta charSet="utf-8"/><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/d46bd436bfa2e83e.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/77f109d6a63dda77.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static/css/3da23de009bd4269.css" data-precedence="next"/><link rel="stylesheet" href="/_next/static


python - <<'PY'
import requests,re,json
html=requests.get('https://build.nvidia.com/qwen/qwen-image',timeout=20).text
for pat in ['invoke_url','qwen/image','qwen-image','bearer','NVIDIA_API_KEY']:
    print(pat, html.lower().find(pat.lower()))
for m in re.finditer(r'https://[^"\\]+', html):
    u=m.group(0)
    if 'nvidia' in u or 'integrate' in u or 'api' in u:
        print(u[:200])
PY