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# Changelog
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## 0.5.1 - 2026-06-14
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- Technische Modell-, Intervall- und Sicherheitsparameter aus der normalen
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Home-Assistant-Add-on-Konfiguration entfernt; sichere Standardwerte bleiben aktiv
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- Ingress um einen klaren Ablauf mit Aktorauswahl, Beobachtungsphase und späterer
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Ausführungsfreigabe ergänzt
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- Bedienelemente und Diagnosen in verständlicher Alltagssprache erklärt
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## 0.5.0 - 2026-06-14
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- Ingress auf reine Aktorauswahl, automatischen Lernstatus und Vorhersagen reduziert
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- Automatische Kontextzuordnung ohne Sensor-Overrides oder Review-Blockade
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- Historische Handlungserkennung aus HA-State-History und Logbook-Herkunft
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- Persistentes Verhaltensmodell pro Aktor mit Zeit-, Wochentags- und Kontextmustern
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- Shadow-Vorhersagen vor jeder Ausführungsfreigabe
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- Explizite Aktivierung pro Aktor, Konfidenzschwelle, Cooldown und enge Service-Whitelist
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- Schutz vor dem Lernen erkannter HA-Automationen und eigener Schaltvorgänge
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- Automation-Proposal- und Override-Endpunkte aus dem aktiven Produkt entfernt
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## 0.4.0 - 2026-06-13
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- Aktuator-zentrierte Einrichtung: Nutzer wählen nur noch Aktuatoren, Sensoren werden deterministisch gefunden und bewertet
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- Persistente automatische und manuelle Sensorzuordnungen mit Evidenz, Confidence, Review-Gating und Neustart-Sicherheit
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- Autonomer Modell-Lebenszyklus auf echter HA-Historie: Training, Retraining bei Staleness oder Datenänderung, Archivierung von Waisen
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- Neues Dashboard und API für Aktuatorauswahl, Reconciliation, Overrides, Modellstatus und Audit-Trail
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- Neue Container-/Add-on-Defaults für Aktuator-Store und periodische Reconciliation ohne zusätzliche Gerätesteuerung
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## 0.2.0 - 2026-06-13
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- Klassifizierte Home-Assistant-Entity-Discovery mit Lernrelevanz und Filtern
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- Validierter Zugriff auf die Home-Assistant-History-API
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- Normalisierte, chronologisch sortierte numerische Zeitreihen über `/v1/history`
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- Trainierbares statistisches Baseline-Modell mit persistierten Parametern
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- Numerische Vorhersagen mit Confidence sowie MAE-/RMSE-Evaluation
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## 0.1.0 - 2026-06-13
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- Projektinitiierung
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- Architektur, ADRs und Roadmap
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- Einheitliche produktive FastAPI-App für HA- und ML-Routen
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- Funktionierende ENV-Konfiguration und sauberer HA-503-Zustand
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- Persistente, validierte und gegen Path Traversal gehärtete Model Registry
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- Reproduzierbares Packaging, CI-Gates und gehärteter non-root Container
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- Definierte API-Fehler und korrigierte Evaluationsmetriken
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- Scheduler-tauglicher Retraining-Service mit API und atomischem Registry-Update
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