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f9c7c27e00 Merge pull request 'v0.7.0: sichere Steuerungsübergabe und klare Bedienung' (#40) from feature/control-handoff-v0.7.0 into main
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
2026-06-14 16:22:18 +02:00
b3cf68eade CONTROL-001: add safe HA automation handoff
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
quality / test (3.11) (pull_request) Has been cancelled
quality / test (3.13) (pull_request) Has been cancelled
2026-06-14 16:21:57 +02:00
77f328c4a8 Merge pull request 'v0.6.2: HA-Automationen gleichwertig lernen' (#39) from feature/automation-equality-v0.6.2 into main
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
2026-06-14 15:58:44 +02:00
7ad97320a2 BEHAVIOR-004: trust HA automation actions
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
quality / test (3.11) (pull_request) Has been cancelled
quality / test (3.13) (pull_request) Has been cancelled
2026-06-14 15:58:05 +02:00
58d3126a35 Merge pull request 'v0.6.1: sichtbare Rückmeldung bei Situationsprüfung' (#38) from fix/evaluation-feedback-v0.6.1 into main
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
2026-06-14 15:38:26 +02:00
26 changed files with 1129 additions and 89 deletions

View File

@@ -0,0 +1,33 @@
---
name: Fehler
about: Reproduzierbaren SillyHome-Fehler melden
title: "BUG: "
---
## Beobachtet
Was ist tatsächlich passiert?
## Erwartet
Was sollte passieren?
## Aktor und Kontext
- Aktor:
- Trigger/Kontext:
- SillyHome-Modus:
- Passende HA-Automation und Zustand:
## Nachweise
- Version:
- Relevante Logs:
- `activation_reason`:
- `prediction.execution_reason`:
## Reproduktion
1.
2.
3.

View File

@@ -0,0 +1,25 @@
## Ziel
Welches konkrete Verhalten ändert sich?
## Umsetzung
-
## Sicherheit
- Backup/Rollback:
- Auswirkung auf bestehende HA-Automationen:
- Shadow/Active-Verhalten:
## Verifikation
```bash
.venv/bin/pytest -q
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/mypy app backend tests
git diff --check
```
- Live-Health:
- Live-Aktor:

50
AGENTS.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,50 @@
# AGENTS.md
Diese Datei ist die kurze Arbeitsanweisung für Menschen und kleine Coding-Modelle.
## Reihenfolge
1. `README.md` lesen.
2. Für Verhaltenslogik `docs/BEHAVIOR_ENGINE.md` lesen.
3. Für Fehler `docs/DEBUGGING.md` abarbeiten.
4. Für HA-Automationen `docs/CONTROL_HANDOFF.md` lesen.
5. Vor Release oder Live-Update `docs/OPERATIONS.md` vollständig abarbeiten.
## Verbindliche Regeln
- Erst Zustand und Logs prüfen, dann Ursache formulieren, dann ändern.
- Keine Annahme als Fakt darstellen.
- Vor Live-Änderungen Backup oder klaren Rollback-Punkt erstellen.
- Bestehende Nutzeränderungen nicht zurücksetzen.
- Kleine, fokussierte Änderungen mit passenden Tests.
- Eigene SillyHome-Schaltungen niemals als neues Nutzerverhalten lernen.
- Ein Aktor darf nicht unbeabsichtigt ohne Steuerung bleiben:
- SillyHome aktiv: passende HA-Automation darf pausiert sein.
- SillyHome Shadow: HA-Automation muss auf Wunsch fortgesetzt werden können.
- Keine Secrets in Code, Dokumentation, Commits oder Logs.
## Pflichtprüfung
```bash
.venv/bin/pytest -q
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/mypy app backend tests
git diff --check
```
## Versionsstellen
Bei jedem Release dieselbe Version setzen:
- `pyproject.toml`
- `addon/config.yaml`
- `app/main.py`
- `CHANGELOG.md`
Danach prüfen:
```bash
grep -R 'version.*0\\.7\\.0' -n pyproject.toml addon/config.yaml app/main.py
```
Die konkrete Zielversion im Befehl anpassen.

View File

@@ -11,10 +11,13 @@ Autonomes Schalten wird separat pro Aktor freigegeben.
- Lokal-first und datensparsam; keine Cloudpflicht.
- Trennung von Datenintegration, Kontextzuordnung, Verhaltenslernen,
Vorhersage und Aktorausführung.
- Logbook-basierte Herkunftserkennung; bekannte Automationen und eigene
Schaltungen werden nicht als Nutzerhandlungen trainiert.
- Logbook-basierte Herkunftserkennung; eindeutig erkannte HA-Automationen
zählen wie manuelle Bedienungen. Eigene SillyHome-Schaltungen werden nicht
zurückgelernt.
- Ausführung nur für freigegebene, reversible Domains und Zustände sowie mit
Konfidenzschwelle und Cooldown.
Konfidenzschwelle und zustandsbezogenem Cooldown.
- Eindeutig passende HA-Automationen können bei einer SillyHome-Übernahme
pausiert und beim Rückfall in den Shadow-Modus wieder fortgesetzt werden.
- Standardintegration über die lokale Home-Assistant-REST-API.
- Persistenz als atomische lokale Modell- und Aktorartefakte.
- Deployment als Home-Assistant-Add-on oder über Docker Compose.

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@@ -1,5 +1,26 @@
# Changelog
## 0.7.0 - 2026-06-14
- Freie Eingabe von Home-Assistant-Entitätsnamen mit Vorschlagsliste
- Freigabestatus und Blockadegrund sind in Übersicht und Details immer sichtbar
- Vorhersagen erklären konkret, warum sie ausgeführt oder nicht ausgeführt wurden
- Cooldown blockiert nur Wiederholungen desselben Zielzustands; Gegenaktionen
wie `Licht an` gefolgt von `Licht aus` bleiben sofort möglich
- Passende HA-Automationen werden aus ihren echten Konfigurationen erkannt und
können pausiert oder fortgesetzt werden
- Sichere Steuerungsübergabe: SillyHome kann übernehmen und passende
HA-Automationen pausieren; beim Stoppen können sie gezielt fortgesetzt werden
- Dashboard wird ohne Browser-Cache ausgeliefert
- Reproduzierbare Runbooks für Debugging, Berechnung, Entwicklung, Tests,
Release, Add-on-Update, Live-Verifikation und Rollback
## 0.6.2 - 2026-06-14
- Eindeutig im Home-Assistant-Logbuch erkannte Automationen und Scripts zählen für
Lernen und Freigabe gleichwertig wie manuelle Bedienungen
- Automationsmuster erhalten dieselbe Modellgewichtung wie manuelle Handlungen
- Oberfläche zeigt die gemeinsame Zahl als `eindeutig geregelt`; eine
ausdrückliche Aktivierung pro Aktor bleibt weiterhin erforderlich
## 0.6.1 - 2026-06-14
- Manuelle Prüfung als `Aktuelle Situation auswerten` eindeutig von Simulation
oder Aktorschaltung abgegrenzt

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@@ -1,6 +1,17 @@
# SillyHome Next
Lokaler, datenschutzfreundlicher API-Prototyp für Home Assistant.
SillyHome lernt aus Home Assistant, sagt Aktorhandlungen voraus und darf sie
nach einer ausdrücklichen Freigabe ausführen.
## Schnell orientieren
- Fehler finden: [`docs/DEBUGGING.md`](docs/DEBUGGING.md)
- Berechnung verstehen: [`docs/BEHAVIOR_ENGINE.md`](docs/BEHAVIOR_ENGINE.md)
- Steuerung übernehmen/zurückgeben:
[`docs/CONTROL_HANDOFF.md`](docs/CONTROL_HANDOFF.md)
- Entwickeln, testen, veröffentlichen und installieren:
[`docs/OPERATIONS.md`](docs/OPERATIONS.md)
- Arbeitsregeln für Coding-Agenten: [`AGENTS.md`](AGENTS.md)
## Reifegrad
@@ -109,8 +120,12 @@ Lernentscheidungen erfolgen automatisch.
System das lokale Modell automatisch.
5. Vorhersagen laufen zunächst ausschließlich im Shadow-Modus.
6. Erst nach ausdrücklicher Freigabe pro Aktor werden hochkonfidente,
erlaubte Zustände geschaltet. Eigene Schaltungen und erkannte
HA-Automationen werden nicht als Nutzerhandlungen zurückgelernt.
erlaubte Zustände geschaltet. Eindeutig im HA-Logbuch erkannte Automationen
und Scripts zählen dabei gleichwertig wie manuelle Bedienungen. Eigene
Schaltungen von SillyHome werden nicht zurückgelernt.
7. Bei der Freigabe kann SillyHome passende HA-Automationen pausieren und die
Steuerung übernehmen. Beim Stoppen können diese Automationen gezielt wieder
fortgesetzt werden.
Vor einem Update sollte in Home Assistant unter **Einstellungen → System → Backups**
eine Teil-Sicherung des Add-ons erstellt werden. Zur Wiederherstellung das gewünschte
@@ -121,5 +136,5 @@ Teststand `v0.3.0` wurde als HA-Backup `7df0fca0` gesichert.
```bash
pytest
ruff check .
mypy
mypy app backend tests
```

View File

@@ -1,5 +1,5 @@
name: SillyHome Next
version: "0.6.1"
version: "0.7.0"
slug: sillyhome_next
description: Lernt automatisch aus deinem Verhalten und steuert freigegebene Aktoren
url: http://192.168.6.31:3000/pino/sillyhome-next

View File

@@ -107,6 +107,7 @@ class BehaviorPrediction(BaseModel):
reason: str
matching_patterns: int = Field(default=0, ge=0)
executed: bool = False
execution_reason: str = "Vorhersage wurde noch nicht ausgeführt."
class ExecutionEvent(BaseModel):
@@ -114,6 +115,13 @@ class ExecutionEvent(BaseModel):
executed_at: datetime
class RelatedAutomation(BaseModel):
entity_id: str = Field(pattern=r"^automation\.[a-z0-9_]+$")
config_id: str = Field(min_length=1, max_length=120)
friendly_name: str = Field(min_length=1, max_length=200)
enabled: bool
class BehaviorState(BaseModel):
mode: BehaviorMode = BehaviorMode.SHADOW
status: BehaviorStatus = BehaviorStatus.COLLECTING
@@ -126,6 +134,10 @@ class BehaviorState(BaseModel):
last_evaluated_at: datetime | None = None
last_executed_at: datetime | None = None
execution_events: list[ExecutionEvent] = Field(default_factory=list)
activation_ready: bool = False
activation_reason: str = "Noch nicht genügend Verhalten für eine Freigabe gelernt."
related_automations: list[RelatedAutomation] = Field(default_factory=list)
paused_automation_entity_ids: list[str] = Field(default_factory=list)
reason: str = "Historische Aktorhandlungen werden analysiert."

View File

@@ -9,6 +9,7 @@ from app.actuators.store import ActuatorStore
from app.behavior.engine import BehaviorEngine
from app.dependencies import get_ha_reader
from app.ha.discovery import EntityRole
from app.ha.exceptions import HaClientError
from app.ha.models import HaEntitySummary
from app.ha.reader import HaReader
@@ -22,6 +23,13 @@ class ConfigureActuatorRequest(BaseModel):
class ActivationRequest(BaseModel):
active: bool
pause_matching_automations: bool = False
restore_paused_automations: bool = False
class AutomationControlRequest(BaseModel):
automation_entity_id: str = Field(pattern=r"^automation\.[a-z0-9_]+$")
enabled: bool
@router.get("/discovery", response_model=list[HaEntitySummary])
@@ -96,13 +104,55 @@ def set_activation(
request: Request,
) -> ActuatorRecord:
try:
return _behavior(request).set_active(actuator_entity_id, active=payload.active)
return _behavior(request).set_active(
actuator_entity_id,
active=payload.active,
pause_matching_automations=payload.pause_matching_automations,
restore_paused_automations=payload.restore_paused_automations,
)
except KeyError as exc:
raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) from exc
except ValueError as exc:
raise HTTPException(status_code=409, detail=str(exc)) from exc
@router.post(
"/{actuator_entity_id}/related-automations/refresh",
response_model=ActuatorRecord,
)
def refresh_related_automations(
actuator_entity_id: str,
request: Request,
) -> ActuatorRecord:
try:
return _behavior(request).refresh_related_automations(actuator_entity_id)
except KeyError as exc:
raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) from exc
except (ValueError, HaClientError) as exc:
raise HTTPException(status_code=409, detail=str(exc)) from exc
@router.post(
"/{actuator_entity_id}/related-automations/control",
response_model=ActuatorRecord,
)
def control_related_automation(
actuator_entity_id: str,
payload: AutomationControlRequest,
request: Request,
) -> ActuatorRecord:
try:
return _behavior(request).set_automation_enabled(
actuator_entity_id,
payload.automation_entity_id,
enabled=payload.enabled,
)
except KeyError as exc:
raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) from exc
except (ValueError, HaClientError) as exc:
raise HTTPException(status_code=409, detail=str(exc)) from exc
@router.get("/reconciliation/state", response_model=ReconciliationState)
def get_reconciliation_state(request: Request) -> ReconciliationState:
store = getattr(request.app.state, "actuator_store", None)

View File

@@ -12,6 +12,7 @@ from app.actuators.models import (
BehaviorState,
BehaviorStatus,
ExecutionEvent,
RelatedAutomation,
)
from app.actuators.store import ActuatorStore
from app.config import Settings
@@ -71,6 +72,10 @@ class BehaviorEngine:
record.behavior.model_copy(
update={
"status": BehaviorStatus.COLLECTING,
"activation_ready": False,
"activation_reason": (
"Freigabe gesperrt: Noch kein geeigneter Kontext erkannt."
),
"last_trained_at": now,
"reason": "Noch kein geeigneter Kontext für Verhaltenslernen vorhanden.",
}
@@ -105,6 +110,11 @@ class BehaviorEngine:
"status": BehaviorStatus.COLLECTING,
"sample_count": 0,
"high_confidence_sample_count": 0,
"activation_ready": False,
"activation_reason": (
"Freigabe gesperrt: Noch keine historischen "
"Aktorhandlungen gefunden."
),
"patterns": [],
"last_trained_at": now,
"reason": "Noch keine historischen Aktorhandlungen gefunden.",
@@ -124,7 +134,9 @@ class BehaviorEngine:
logbook=logbook,
own_executions=record.behavior.execution_events,
)
high_confidence = sum(1 for pattern in patterns if pattern.source == "user")
trusted_actions = sum(
1 for pattern in patterns if pattern.source in {"user", "automation"}
)
status = (
BehaviorStatus.TRAINED
if len(patterns) >= self._settings.min_behavior_actions
@@ -138,11 +150,26 @@ class BehaviorEngine:
"benötigten Handlungen gelernt."
)
)
activation_ready = (
status is BehaviorStatus.TRAINED
and trusted_actions >= self._settings.min_behavior_actions
)
activation_reason = (
"Freigabe bereit: Genügend eindeutig zugeordnete Handlungen gelernt."
if activation_ready
else (
"Freigabe gesperrt: "
f"{max(0, self._settings.min_behavior_actions - trusted_actions)} "
"eindeutig zugeordnete Handlungen fehlen."
)
)
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"status": status,
"sample_count": len(patterns),
"high_confidence_sample_count": high_confidence,
"high_confidence_sample_count": trusted_actions,
"activation_ready": activation_ready,
"activation_reason": activation_reason,
"patterns": patterns[-_MAX_PATTERNS:],
"last_trained_at": now,
"reason": reason,
@@ -213,6 +240,17 @@ class BehaviorEngine:
causal_window_seconds=self._settings.prediction_interval_seconds * 2,
timezone_name=self._settings.timezone,
)
if prediction is not None:
prediction = prediction.model_copy(
update={
"execution_reason": self._prediction_execution_reason(
record,
actuator.state,
prediction,
now,
)
}
)
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"last_evaluated_at": now,
@@ -229,7 +267,11 @@ class BehaviorEngine:
and behavior.mode is BehaviorMode.ACTIVE
and prediction.confidence >= self._settings.prediction_confidence
and actuator.state != prediction.target_state
and self._cooldown_elapsed(behavior, now)
and self._cooldown_elapsed(
behavior,
now,
prediction.target_state,
)
):
domain = actuator_entity_id.split(".", 1)[0]
service = service_for_state(domain, prediction.target_state)
@@ -258,7 +300,14 @@ class BehaviorEngine:
)
behavior = behavior.model_copy(
update={
"prediction": prediction.model_copy(update={"executed": True}),
"prediction": prediction.model_copy(
update={
"executed": True,
"execution_reason": (
f"Ausgeführt mit {prediction.confidence:.0%} Sicherheit."
),
}
),
"last_executed_at": now,
"execution_events": [
*behavior.execution_events,
@@ -280,8 +329,71 @@ class BehaviorEngine:
)
return self._save_behavior(record, behavior)
def set_active(self, actuator_entity_id: str, *, active: bool) -> ActuatorRecord:
def refresh_related_automations(self, actuator_entity_id: str) -> ActuatorRecord:
record = self._store.get(actuator_entity_id)
related = [
RelatedAutomation(
entity_id=item.entity_id,
config_id=item.config_id,
friendly_name=item.friendly_name,
enabled=item.enabled,
)
for item in self._ha_reader.find_automations_for_entity(
actuator_entity_id
)
]
behavior = record.behavior.model_copy(
update={"related_automations": related}
)
return self._save_behavior(record, behavior)
def set_automation_enabled(
self,
actuator_entity_id: str,
automation_entity_id: str,
*,
enabled: bool,
) -> ActuatorRecord:
record = self.refresh_related_automations(actuator_entity_id)
if automation_entity_id not in {
item.entity_id for item in record.behavior.related_automations
}:
raise ValueError(
"Die Automation ist diesem Aktor nicht eindeutig zugeordnet."
)
self._ha_reader.call_service(
"automation",
"turn_on" if enabled else "turn_off",
{"entity_id": automation_entity_id},
)
related = [
item.model_copy(update={"enabled": enabled})
if item.entity_id == automation_entity_id
else item
for item in record.behavior.related_automations
]
paused = [
entity_id
for entity_id in record.behavior.paused_automation_entity_ids
if entity_id != automation_entity_id
]
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"related_automations": related,
"paused_automation_entity_ids": paused,
}
)
return self._save_behavior(record, behavior)
def set_active(
self,
actuator_entity_id: str,
*,
active: bool,
pause_matching_automations: bool = False,
restore_paused_automations: bool = False,
) -> ActuatorRecord:
record = self.refresh_related_automations(actuator_entity_id)
now = datetime.now(timezone.utc)
if active:
domain = actuator_entity_id.split(".", 1)[0]
@@ -291,30 +403,138 @@ class BehaviorEngine:
)
if record.behavior.status is not BehaviorStatus.TRAINED:
raise ValueError("Das Verhaltensmodell hat noch nicht genügend Handlungen gelernt.")
if (
record.behavior.high_confidence_sample_count
< self._settings.min_behavior_actions
):
raise ValueError(
"Für die Freigabe fehlen noch eindeutig dir zugeordnete Handlungen. "
"Bediene den Aktor einige Male über Home Assistant."
)
if not record.behavior.activation_ready:
raise ValueError(record.behavior.activation_reason)
mode = BehaviorMode.ACTIVE
approved_at = now
reason = "Autonomes Lernen und Schalten wurde ausdrücklich freigegeben."
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"mode": mode,
"approved_at": approved_at,
"reason": (
"Autonomes Lernen und Schalten wurde ausdrücklich freigegeben."
),
}
)
record = self._save_behavior(record, behavior)
if pause_matching_automations:
paused: list[str] = []
try:
for automation in record.behavior.related_automations:
if not automation.enabled:
continue
self._ha_reader.call_service(
"automation",
"turn_off",
{"entity_id": automation.entity_id},
)
paused.append(automation.entity_id)
except (HaClientError, ValueError):
for entity_id in paused:
try:
self._ha_reader.call_service(
"automation",
"turn_on",
{"entity_id": entity_id},
)
except (HaClientError, ValueError):
logger.exception(
"Failed to restore automation %s after handoff error",
entity_id,
)
rollback = record.behavior.model_copy(
update={
"mode": BehaviorMode.SHADOW,
"approved_at": None,
"reason": (
"Übernahme fehlgeschlagen; SillyHome bleibt im "
"Shadow-Modus."
),
}
)
self._save_behavior(record, rollback)
raise
related = [
automation.model_copy(update={"enabled": False})
if automation.entity_id in paused
else automation
for automation in record.behavior.related_automations
]
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"related_automations": related,
"paused_automation_entity_ids": paused,
"reason": (
"SillyHome steuert aktiv; passende HA-Automationen "
"wurden pausiert."
),
}
)
return self._save_behavior(record, behavior)
return record
else:
if restore_paused_automations:
for entity_id in record.behavior.paused_automation_entity_ids:
self._ha_reader.call_service(
"automation",
"turn_on",
{"entity_id": entity_id},
)
mode = BehaviorMode.SHADOW
approved_at = None
reason = "Shadow-Modus aktiv; Vorhersagen werden nicht ausgeführt."
reason = (
"Shadow-Modus aktiv; pausierte HA-Automationen wurden fortgesetzt."
if restore_paused_automations
else "Shadow-Modus aktiv; Vorhersagen werden nicht ausgeführt."
)
behavior = record.behavior.model_copy(
update={
"mode": mode,
"approved_at": approved_at,
"related_automations": [
automation.model_copy(update={"enabled": True})
if (
restore_paused_automations
and automation.entity_id
in record.behavior.paused_automation_entity_ids
)
else automation
for automation in record.behavior.related_automations
],
"paused_automation_entity_ids": (
[]
if restore_paused_automations
else record.behavior.paused_automation_entity_ids
),
"reason": reason,
}
)
return self._save_behavior(record, behavior)
def _prediction_execution_reason(
self,
record: ActuatorRecord,
current_state: str | None,
prediction: BehaviorPrediction,
now: datetime,
) -> str:
if record.behavior.mode is not BehaviorMode.ACTIVE:
return "Nicht ausgeführt: SillyHome ist im Shadow-Modus."
if prediction.confidence < self._settings.prediction_confidence:
return (
"Nicht ausgeführt: Sicherheit liegt unter der "
f"Schaltschwelle von {self._settings.prediction_confidence:.0%}."
)
if current_state == prediction.target_state:
return "Nicht ausgeführt: Zielzustand ist bereits erreicht."
if not self._cooldown_elapsed(
record.behavior,
now,
prediction.target_state,
):
return "Nicht ausgeführt: Sicherheits-Cooldown ist noch aktiv."
return "Ausführung ist freigegeben."
def _build_patterns(
self,
*,
@@ -338,8 +558,6 @@ class BehaviorEngine:
context_ids,
point.timestamp,
)
if source == "automation" and trigger is None:
continue
contexts = {
entity_id: state
for entity_id in context_ids
@@ -362,10 +580,20 @@ class BehaviorEngine:
)
return patterns
def _cooldown_elapsed(self, behavior: BehaviorState, now: datetime) -> bool:
return behavior.last_executed_at is None or (
now - behavior.last_executed_at
) >= timedelta(seconds=self._settings.execution_cooldown_seconds)
def _cooldown_elapsed(
self,
behavior: BehaviorState,
now: datetime,
target_state: str,
) -> bool:
if behavior.last_executed_at is None:
return True
last_event = behavior.execution_events[-1] if behavior.execution_events else None
if last_event is not None and last_event.target_state != target_state:
return True
return (now - behavior.last_executed_at) >= timedelta(
seconds=self._settings.execution_cooldown_seconds
)
def _save_behavior(
self,
@@ -520,7 +748,7 @@ def _action_source(
if nearest.context_user_id:
return "user", 1.0
if nearest.context_domain in _AUTOMATION_CONTEXT_DOMAINS:
return "automation", 0.1
return "automation", 1.0
return "physical_or_unknown", 0.7

View File

@@ -107,6 +107,18 @@ class HaClient:
)
return payload
def get_automation_config(self, automation_id: str) -> dict[str, object]:
if not automation_id or len(automation_id) > 120:
raise ValueError("Ungültige Automation-ID.")
payload = self._get_json(
f"/api/config/automation/config/{quote(automation_id, safe='')}"
)
if not isinstance(payload, dict):
raise HaUnexpectedPayloadError(
"Automation-Konfiguration hat ein unerwartetes Format."
)
return payload
def call_service(
self,
domain: str,

View File

@@ -26,3 +26,10 @@ class HaEntitySummary(BaseModel):
area_name: str | None = None
device_id: str | None = None
device_name: str | None = None
class HaAutomationSummary(BaseModel):
entity_id: str
config_id: str
friendly_name: str
enabled: bool

View File

@@ -1,7 +1,8 @@
from __future__ import annotations
from collections.abc import Sequence
from datetime import datetime
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from threading import RLock
from typing import Any
import logging
@@ -17,7 +18,7 @@ from app.ha.history import (
normalize_logbook_payload,
normalize_state_history_payload,
)
from app.ha.models import HaEntitySummary
from app.ha.models import HaAutomationSummary, HaEntitySummary
logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -25,6 +26,11 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
class HaReader:
def __init__(self, client: HaClient) -> None:
self._client = client
self._automation_cache: list[
tuple[HaAutomationSummary, dict[str, object]]
] = []
self._automation_cache_at: datetime | None = None
self._automation_cache_lock = RLock()
def read_entities(self) -> Sequence[HaEntitySummary]:
entities = self._client.list_entities()
@@ -112,6 +118,79 @@ class HaReader:
) -> Sequence[object]:
return self._client.call_service(domain, service, service_data)
def find_automations_for_entity(
self,
entity_id: str,
) -> list[HaAutomationSummary]:
current_states = {
raw_entity_id: item.get("state") == "on"
for item in self._client.list_entities()
if isinstance((raw_entity_id := item.get("entity_id")), str)
and raw_entity_id.startswith("automation.")
}
matches = [
summary.model_copy(
update={
"enabled": current_states.get(
summary.entity_id,
summary.enabled,
)
}
)
for summary, config in self._read_automation_configs()
if _contains_exact_value(config, entity_id)
]
return sorted(matches, key=lambda item: item.entity_id)
def _read_automation_configs(
self,
) -> list[tuple[HaAutomationSummary, dict[str, object]]]:
now = datetime.now(timezone.utc)
with self._automation_cache_lock:
if (
self._automation_cache_at is not None
and now - self._automation_cache_at < timedelta(minutes=10)
):
return list(self._automation_cache)
configs: list[tuple[HaAutomationSummary, dict[str, object]]] = []
for item in self._client.list_entities():
raw_entity_id = item.get("entity_id")
if not isinstance(raw_entity_id, str) or not raw_entity_id.startswith(
"automation."
):
continue
attributes = item.get("attributes")
if not isinstance(attributes, dict):
continue
config_id = attributes.get("id")
if not isinstance(config_id, str) or not config_id:
continue
try:
config = self._client.get_automation_config(config_id)
except (HaClientError, ValueError) as exc:
logger.warning(
"Automation config unavailable for %s: %s",
raw_entity_id,
exc,
)
continue
configs.append(
(
HaAutomationSummary(
entity_id=raw_entity_id,
config_id=config_id,
friendly_name=str(
attributes.get("friendly_name") or raw_entity_id
),
enabled=item.get("state") == "on",
),
config,
)
)
self._automation_cache = configs
self._automation_cache_at = now
return list(configs)
def _optional_str(value: object) -> str | None:
if value is None or value == "":
@@ -127,3 +206,13 @@ def _optional_datetime(value: object) -> datetime | None:
except ValueError:
return None
return parsed if parsed.tzinfo is not None else None
def _contains_exact_value(value: object, expected: str) -> bool:
if value == expected:
return True
if isinstance(value, dict):
return any(_contains_exact_value(item, expected) for item in value.values())
if isinstance(value, list):
return any(_contains_exact_value(item, expected) for item in value)
return False

View File

@@ -77,7 +77,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncIterator[None]:
app = FastAPI(
title="SillyHome Next API",
description="Lokales Smart-Home-Intelligenzsystem für Home Assistant.",
version="0.5.2",
version="0.7.0",
lifespan=lifespan,
)
app.state.settings = load_settings()
@@ -97,7 +97,10 @@ def health() -> dict[str, str]:
@app.get("/")
def root() -> FileResponse:
return FileResponse(STATIC_DIR / "index.html")
return FileResponse(
STATIC_DIR / "index.html",
headers={"Cache-Control": "no-store, max-age=0"},
)
async def _periodic_reconciliation(app: FastAPI) -> None:

View File

@@ -21,7 +21,7 @@
.warn { color: #f3c969; }
.bad { color: #ff8f8f; }
label { display: block; margin: 9px 0 4px; color: #b9c9d6; }
select,button { box-sizing: border-box; width: 100%; border-radius: 7px; border: 1px solid #3b4b5b; padding: 10px; background: #101820; color: #fff; }
select,input,button { box-sizing: border-box; width: 100%; border-radius: 7px; border: 1px solid #3b4b5b; padding: 10px; background: #101820; color: #fff; }
button { margin-top: 10px; background: #23715b; border: 0; font-weight: 700; cursor: pointer; }
button.secondary { background: #37495c; }
button.danger { background: #7b3434; }
@@ -77,8 +77,9 @@
<section>
<h2>1. Gerät zum Lernen auswählen</h2>
<p class="muted">Wähle eine Lampe, einen Rollladen oder einen anderen unterstützten Aktor. Du wählst keine Sensoren und erstellst keine Regeln.</p>
<label for="actuator-select">Gerät aus Home Assistant</label>
<select id="actuator-select"></select>
<label for="actuator-input">Entitätsname oder Gerät aus Home Assistant</label>
<input id="actuator-input" list="actuator-options" placeholder="z. B. light.licht_abstellraum" autocomplete="off">
<datalist id="actuator-options"></datalist>
<button onclick="configureActuator()">Gerät hinzufügen und Beobachtung starten</button>
<p id="actuator-config-result" class="muted">Noch kein Aktor ausgewählt.</p>
</section>
@@ -163,7 +164,7 @@ async function loadOverview() {
}
async function loadActuatorDiscovery() {
const select = document.getElementById("actuator-select");
const options = document.getElementById("actuator-options");
try {
const [available, configured] = await Promise.all([
api("v1/actuators/discovery"),
@@ -171,16 +172,16 @@ async function loadActuatorDiscovery() {
]);
const configuredIds = new Set(configured.map(record => record.actuator_entity_id));
const choices = available.filter(entity => !configuredIds.has(entity.entity_id));
select.innerHTML = choices.length
? choices.map(entity => `<option value="${escapeHtml(entity.entity_id)}">${escapeHtml(entity.friendly_name || entity.entity_id)}${entity.area_name ? ` (${escapeHtml(entity.area_name)})` : ""}</option>`).join("")
: "<option value=''>Alle erkannten Aktoren sind ausgewählt</option>";
options.innerHTML = choices.map(entity =>
`<option value="${escapeHtml(entity.entity_id)}">${escapeHtml(entity.friendly_name || entity.entity_id)}${entity.area_name ? ` (${escapeHtml(entity.area_name)})` : ""}</option>`
).join("");
} catch (error) {
select.innerHTML = `<option value="">${escapeHtml(error.message)}</option>`;
options.innerHTML = "";
}
}
async function configureActuator() {
const actuatorId = document.getElementById("actuator-select").value;
const actuatorId = document.getElementById("actuator-input").value.trim();
const result = document.getElementById("actuator-config-result");
if (!actuatorId) return;
result.textContent = "Kontext wird automatisch analysiert ...";
@@ -204,17 +205,23 @@ async function loadConfiguredActuators() {
const rows = await api("v1/actuators");
box.innerHTML = rows.length ? `
<table>
<tr><th>Gerät</th><th>Lernstatus</th><th>Gelernte Handlungen</th><th>Letzte Vorhersage</th><th>Aktionen</th></tr>
<tr><th>Gerät</th><th>Lernstatus</th><th>Freigabe</th><th>Gelernte Handlungen</th><th>Letzte Vorhersage</th><th>Aktionen</th></tr>
${rows.map(record => `
<tr>
<td>${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}</td>
<td class="${record.behavior.status === "trained" ? "ok" : "warn"}">${escapeHtml(behaviorLabel(record))}</td>
<td class="${record.behavior.activation_ready ? "ok" : "warn"}">${escapeHtml(record.behavior.activation_ready ? "bereit" : record.behavior.activation_reason)}</td>
<td>${record.behavior.sample_count}</td>
<td>${record.behavior.prediction
? `${escapeHtml(record.behavior.prediction.target_state)} (${Math.round(record.behavior.prediction.confidence * 100)} %)`
: "-"}</td>
<td>
<button onclick="showActuator('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}')">Details</button>
${record.behavior.mode === "active"
? `<button class="danger" onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', false, false, true)">Stoppen + HA-Automationen fortsetzen</button>`
: record.behavior.activation_ready
? `<button onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', true, true, false)">SillyHome übernehmen lassen</button>`
: ""}
<button class="danger" onclick="removeActuator('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}')">Entfernen</button>
</td>
</tr>
@@ -229,7 +236,12 @@ async function showActuator(actuatorId, evaluationMessage = "") {
currentActuatorId = actuatorId;
const box = document.getElementById("actuator-detail");
try {
const record = await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}`);
let record;
try {
record = await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}/related-automations/refresh`, {method: "POST"});
} catch (_) {
record = await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}`);
}
const contexts = [
record.assignment.selected_numeric_entity_id,
...record.assignment.selected_context_entity_ids,
@@ -239,21 +251,26 @@ async function showActuator(actuatorId, evaluationMessage = "") {
.map(candidate => `<li><strong>${escapeHtml(candidate.friendly_name || candidate.entity_id)}</strong>: ${candidate.evidence.map(escapeHtml).join(", ") || "statistisch relevanter Kandidat"}</li>`)
.join("");
const prediction = record.behavior.prediction;
const requiredUserActions = 3;
const learnedAutomationActions = record.behavior.patterns.filter(
pattern => pattern.source === "automation",
).length;
const missingUserActions = Math.max(
0,
requiredUserActions - record.behavior.high_confidence_sample_count,
);
const relatedAutomations = record.behavior.related_automations || [];
const activationButton = record.behavior.mode === "active"
? `<button class="danger" onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', false)">Autonomes Schalten stoppen</button>`
: record.behavior.status === "trained" && missingUserActions === 0
? `<button onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', true)">Lernen und Schalten freigeben</button>`
: record.behavior.status === "trained"
? `<p class='muted'>Freigabe noch gesperrt: ${missingUserActions} eindeutig manuelle Bedienung${missingUserActions === 1 ? "" : "en"} fehlen. Bediene das Licht dafür direkt über Home Assistant.</p>`
: "<p class='muted'>Freigabe wird möglich, sobald genügend Handlungen gelernt wurden.</p>";
? `<button class="danger" onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', false, false, true)">SillyHome stoppen und pausierte HA-Automationen fortsetzen</button>
<button class="secondary" onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', false, false, false)">SillyHome stoppen; HA-Automationen pausiert lassen</button>`
: record.behavior.activation_ready
? `<button onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', true, true, false)">SillyHome übernehmen lassen und passende HA-Automationen pausieren</button>
<button class="secondary" onclick="setActivation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', true, false, false)">SillyHome parallel aktivieren</button>`
: `<p class='warn'>${escapeHtml(record.behavior.activation_reason)}</p>`;
const automationControls = relatedAutomations.length
? `<ul>${relatedAutomations.map(automation => `
<li>
<strong>${escapeHtml(automation.friendly_name)}</strong>
<code>${escapeHtml(automation.entity_id)}</code>:
<span class="${automation.enabled ? "ok" : "warn"}">${automation.enabled ? "aktiv" : "pausiert"}</span>
<button class="secondary" onclick="setRelatedAutomation('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}', '${escapeHtml(automation.entity_id)}', ${automation.enabled ? "false" : "true"})">${automation.enabled ? "Pausieren" : "Fortsetzen"}</button>
</li>`).join("")}</ul>`
: "<p class='muted'>Keine eindeutig passende HA-Automation gefunden.</p>";
box.innerHTML = `
<div class="grid-two">
<div>
@@ -268,10 +285,11 @@ async function showActuator(actuatorId, evaluationMessage = "") {
<h3>Lernfortschritt</h3>
<p><strong>Betriebsart:</strong> ${escapeHtml(behaviorLabel(record))}</p>
<p><strong>Gelernte Handlungen:</strong> ${record.behavior.sample_count}</p>
<p><strong>Davon eindeutig Benutzer:</strong> ${record.behavior.high_confidence_sample_count}</p>
<p><strong>Davon eindeutig geregelt:</strong> ${record.behavior.high_confidence_sample_count}</p>
<p><strong>Davon erkannte HA-Automationen:</strong> ${learnedAutomationActions}</p>
<p><strong>Letztes Training:</strong> ${escapeHtml(record.behavior.last_trained_at || "noch nicht")}</p>
<p><strong>Was noch passiert:</strong> ${escapeHtml(record.behavior.reason)}</p>
<p><strong>Freigabestatus:</strong> <span class="${record.behavior.activation_ready ? "ok" : "warn"}">${escapeHtml(record.behavior.activation_reason)}</span></p>
${activationButton}
<button class="secondary" onclick="evaluateActuator('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}')">Aktuelle Situation auswerten</button>
<p class="muted">Die Prüfung simuliert keinen Sensorwechsel und schaltet keinen Aktor.</p>
@@ -280,8 +298,11 @@ async function showActuator(actuatorId, evaluationMessage = "") {
</div>
<h3>Was SillyHome aktuell vorhersagt</h3>
${prediction
? `<p><strong>${escapeHtml(prediction.target_state)}</strong> mit ${Math.round(prediction.confidence * 100)} % Sicherheit. ${escapeHtml(prediction.reason)} ${prediction.executed ? "<span class='ok'>Ausgeführt.</span>" : "<span class='muted'>Nicht ausgeführt.</span>"}</p>`
? `<p><strong>${escapeHtml(prediction.target_state)}</strong> mit ${Math.round(prediction.confidence * 100)} % Sicherheit. ${escapeHtml(prediction.reason)} <span class="${prediction.executed ? "ok" : "muted"}">${escapeHtml(prediction.execution_reason)}</span></p>`
: "<p class='muted'>Aktuell ist kein gelerntes Handlungsmuster fällig.</p>"}
<h3>Passende Home-Assistant-Automationen</h3>
<p class="muted">Bei einer Übernahme pausiert SillyHome diese Automationen. Beim Stoppen können sie gezielt fortgesetzt werden.</p>
${automationControls}
<h3>Welche Zusammenhänge automatisch verwendet werden</h3>
${evidence ? `<ul>${evidence}</ul>` : "<p class='warn'>Noch kein geeigneter Kontext erkannt. SillyHome prüft bei neuen HA-Daten erneut.</p>"}
`;
@@ -309,15 +330,41 @@ async function evaluateActuator(actuatorId) {
}
}
async function setActivation(actuatorId, active) {
async function setActivation(actuatorId, active, pauseMatchingAutomations, restorePausedAutomations) {
const question = active
? `${actuatorId} wirklich für autonomes Lernen und Schalten freigeben?`
: `${actuatorId} wieder in den Shadow-Modus setzen?`;
? pauseMatchingAutomations
? `${actuatorId}: SillyHome aktivieren und passende HA-Automationen pausieren?`
: `${actuatorId}: SillyHome parallel zu den HA-Automationen aktivieren?`
: restorePausedAutomations
? `${actuatorId}: SillyHome stoppen und pausierte HA-Automationen fortsetzen?`
: `${actuatorId}: SillyHome stoppen und HA-Automationen pausiert lassen?`;
if (!confirm(question)) return;
try {
await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}/activation`, {
method: "POST",
body: JSON.stringify({active}),
body: JSON.stringify({
active,
pause_matching_automations: pauseMatchingAutomations,
restore_paused_automations: restorePausedAutomations,
}),
});
await loadConfiguredActuators();
await showActuator(actuatorId);
} catch (error) {
alert(error.message);
}
}
async function setRelatedAutomation(actuatorId, automationEntityId, enabled) {
const action = enabled ? "fortsetzen" : "pausieren";
if (!confirm(`${automationEntityId} wirklich ${action}?`)) return;
try {
await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}/related-automations/control`, {
method: "POST",
body: JSON.stringify({
automation_entity_id: automationEntityId,
enabled,
}),
});
await loadConfiguredActuators();
await showActuator(actuatorId);

73
docs/BEHAVIOR_ENGINE.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,73 @@
# Verhaltensmodell und Berechnung
## Datenfluss
1. Nutzer wählt einen Aktor.
2. `ActuatorReconciliationService` ordnet Kontext-Entities zu.
3. `BehaviorEngine.train()` liest Aktor- und Kontexthistorie.
4. Aktor-Zustandswechsel werden als `BehaviorPattern` gespeichert.
5. `BehaviorEngine.evaluate()` vergleicht aktuelle Zustände mit den Mustern.
6. Shadow zeigt nur die Vorhersage. Active darf sie ausführen.
## Herkunft und Gewicht
- HA-Benutzer: `source=user`, Gewicht `1.0`
- eindeutig erkannte HA-Automation oder Script: `source=automation`, Gewicht `1.0`
- physisch oder unbekannt: `source=physical_or_unknown`, Gewicht `0.7`
- eigene SillyHome-Ausführung: wird verworfen
Manuelle und eindeutig automatisierte Handlungen zählen für die Freigabe.
## Kausale Muster
Wechselt ein Kontextsensor höchstens drei Sekunden vor der Aktorhandlung, wird
der Wechsel gespeichert:
```text
binary_sensor.tuer: off -> on
light.raum: off -> on
```
Eine kausale Vorhersage gilt nur, wenn derselbe Kontextzustand frisch ist. Das
Standardfenster ist zweimal `SILLYHOME_PREDICTION_INTERVAL_SECONDS`.
## Nicht-kausale Bewertung
Für Muster ohne frischen Trigger:
```text
score = weight * (
0.45 * time_score
+ 0.45 * context_score
+ 0.10 * weekday_score
)
```
Die Confidence ist der mittlere Score, begrenzt durch die Mindestunterstützung:
```text
confidence = mean(scores) * min(1, support / min_behavior_actions)
```
## Ausführungsbedingungen
Eine Vorhersage wird nur ausgeführt, wenn alle Bedingungen erfüllt sind:
- Betriebsart `active`
- Confidence mindestens `SILLYHOME_PREDICTION_CONFIDENCE`
- Zielzustand ist noch nicht erreicht
- Domain und Zustand sind erlaubt
- Cooldown erlaubt die Aktion
Der Cooldown sperrt nur eine schnelle Wiederholung desselben Zielzustands.
Eine Gegenaktion, beispielsweise `on` gefolgt von `off`, bleibt sofort erlaubt.
## Freigabe
`activation_ready=true`, wenn:
- Verhaltensstatus `trained`
- mindestens `SILLYHOME_MIN_BEHAVIOR_ACTIONS` eindeutig zugeordnete manuelle
oder automatisierte Handlungen vorhanden sind
Die UI zeigt `activation_reason` immer an.

47
docs/CONTROL_HANDOFF.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,47 @@
# Übergabe zwischen SillyHome und HA-Automationen
## Erkennung
SillyHome liest aktive `automation.*`-Entities, lädt deren Konfiguration über
die Home-Assistant-API und sucht darin nach der exakten Aktor-Entity-ID.
Namensähnlichkeit allein reicht nicht.
## Betriebsarten
### Shadow
- SillyHome lernt und prognostiziert.
- SillyHome schaltet nicht.
- HA-Automationen können normal weiterlaufen.
### Active parallel
- SillyHome darf schalten.
- Passende HA-Automationen bleiben aktiv.
- Diese Betriebsart kann doppelte Auslöser verursachen und ist nur für Tests.
### Active mit Übernahme
- SillyHome wird zuerst aktiviert.
- Danach werden aktuell aktive, passend erkannte HA-Automationen pausiert.
- Nur erfolgreich pausierte Automationen werden für eine spätere
Wiederherstellung gespeichert.
- Scheitert die Pause, fällt SillyHome auf Shadow zurück und stellt bereits
pausierte Automationen wieder her.
## Stoppen
Zwei bewusste Optionen:
- SillyHome stoppen und pausierte HA-Automationen fortsetzen.
- SillyHome stoppen und HA-Automationen pausiert lassen.
Einzelne passende Automationen können im Dashboard jederzeit pausiert oder
fortgesetzt werden.
In Home Assistant bedeutet:
```text
automation.turn_off = pausieren/deaktivieren
automation.turn_on = fortsetzen/aktivieren
```

63
docs/DEBUGGING.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,63 @@
# Debugging
## Vorhersage korrekt, aber keine Ausführung
1. Aktor-Details öffnen.
2. `Betriebsart` prüfen.
3. `Freigabestatus` prüfen.
4. Text hinter der Vorhersage lesen. `execution_reason` nennt exakt:
- Shadow-Modus
- Confidence unter Schaltschwelle
- Zielzustand bereits erreicht
- Cooldown aktiv
- ausgeführt
5. Live-Zustand des Aktors und Triggers in HA prüfen.
6. Add-on-Logs prüfen.
## Weder SillyHome noch HA-Automation schaltet
1. SillyHome-Modus prüfen.
2. Unter `Passende Home-Assistant-Automationen` den Zustand prüfen.
3. Bei Shadow mindestens eine gewünschte HA-Automation fortsetzen.
4. Bei Active mit Übernahme müssen die passenden HA-Automationen pausiert sein.
## Freigabe fehlt
Die UI zeigt den Grund immer als `activation_reason`.
Prüfen:
```text
behavior.status
behavior.sample_count
behavior.high_confidence_sample_count
behavior.activation_ready
behavior.activation_reason
```
## Entität fehlt in der Liste
Den vollständigen Entitätsnamen direkt eingeben. Der Server akzeptiert nur
existierende, unterstützte Aktoren. Ein unbekannter Name liefert `404`.
## Standarddiagnose lokal
```bash
.venv/bin/pytest tests/behavior/test_engine.py -q
.venv/bin/pytest tests/api/test_actuators.py -q
.venv/bin/ruff check app tests
.venv/bin/mypy app backend tests
```
## Standarddiagnose im HA-Add-on
```bash
ha apps info 58adbe1e_sillyhome_next
ha apps logs 58adbe1e_sillyhome_next
```
Health aus einem Add-on mit Zugriff auf das interne Netz:
```bash
wget -qO- http://58adbe1e-sillyhome-next:8000/health
```

87
docs/OPERATIONS.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,87 @@
# Entwicklung, Release und Betrieb
## Lokales Setup
```bash
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e '.[dev]'
cp .env.example .env
.venv/bin/uvicorn app.main:app --reload
```
`SILLYHOME_HA_URL` und `SILLYHOME_HA_TOKEN` nur lokal in `.env` setzen.
## Qualitätsprüfung
```bash
.venv/bin/pytest -q
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/mypy app backend tests
git diff --check
```
## Release
1. Version in allen vier Stellen ändern:
`pyproject.toml`, `addon/config.yaml`, `app/main.py`, `CHANGELOG.md`.
2. Qualitätsprüfung ausführen.
3. Feature-Branch committen und pushen.
4. Pull Request nach `main` erstellen und mergen.
5. Annotiertes Tag auf dem Merge-Commit erstellen.
6. Gitea-Release aus demselben Tag erstellen.
Beispiel:
```bash
git tag -a v0.7.0 -m 'SillyHome Next 0.7.0'
git push origin v0.7.0
```
## Home-Assistant-Update
Vorher Teil-Backup des Add-ons erstellen. Danach:
```bash
ha store reload
ha apps info 58adbe1e_sillyhome_next
ha apps update 58adbe1e_sillyhome_next
ha apps info 58adbe1e_sillyhome_next
ha apps logs 58adbe1e_sillyhome_next
```
Kein Home-Assistant-Neustart ist erforderlich.
## Live-Verifikation
Pflicht:
```bash
wget -qO- http://58adbe1e-sillyhome-next:8000/health
wget -qO- http://58adbe1e-sillyhome-next:8000/v1/actuators
```
Für einen Aktor prüfen:
- `behavior.mode`
- `behavior.activation_ready`
- `behavior.activation_reason`
- `behavior.related_automations`
- `behavior.paused_automation_entity_ids`
- `behavior.prediction.execution_reason`
Bei einer Übernahme testen:
1. Passende HA-Automation ist vorher `on`.
2. SillyHome übernimmt.
3. SillyHome ist `active`.
4. Passende HA-Automation ist `off`.
5. Trigger erzeugt erwartete Aktoraktion.
6. Gegenaktion wird trotz Cooldown ausgeführt.
7. SillyHome stoppen und Automationen fortsetzen.
8. SillyHome ist `shadow`, HA-Automation wieder `on`.
## Rollback
Bevorzugt das vor dem Update erstellte HA-Teil-Backup wiederherstellen.
Alternativ vorherige Git-Version in `addon/config.yaml` veröffentlichen und das
Add-on erneut aktualisieren.

View File

@@ -205,12 +205,44 @@ Shadow-Modus wird niemals geschaltet.
### `POST /v1/actuators/{actuator_entity_id}/activation`
```json
{"active": true}
{
"active": true,
"pause_matching_automations": true,
"restore_paused_automations": false
}
```
Aktiviert autonomes Schalten erst nach ausreichendem Training und nur für
erlaubte Aktor-Domains. Mit `false` wird der Aktor sofort wieder in den
Shadow-Modus versetzt.
erlaubte Aktor-Domains. `pause_matching_automations` pausiert eindeutig
zugeordnete HA-Automationen bei der Übernahme.
Beim Stoppen:
```json
{
"active": false,
"pause_matching_automations": false,
"restore_paused_automations": true
}
```
Damit wird der Aktor in den Shadow-Modus versetzt und zuvor von SillyHome
pausierte Automationen werden fortgesetzt.
### `POST /v1/actuators/{actuator_entity_id}/related-automations/refresh`
Liest passende HA-Automationen anhand ihrer echten Konfiguration neu ein.
### `POST /v1/actuators/{actuator_entity_id}/related-automations/control`
```json
{
"automation_entity_id": "automation.licht_abstellkammer",
"enabled": false
}
```
Pausiert oder aktiviert eine eindeutig diesem Aktor zugeordnete Automation.
## Betrieb

View File

@@ -12,10 +12,10 @@ Für jeden Aktor lädt SillyHome Next:
- automatisch zugeordnete Mess- und Kontext-Entities
- deren Zustand zum Zeitpunkt der Handlung
Eindeutig einem Home-Assistant-Benutzer zugeordnete Handlungen erhalten das
höchste Gewicht. Erkannte Automations- und Script-Aktionen werden verworfen.
Physische oder nicht eindeutig zuordenbare Bedienungen dürfen das
Shadow-Modell ergänzen, reichen allein aber nicht zur Aktivierung.
Eindeutig einem Home-Assistant-Benutzer zugeordnete Handlungen und im Logbuch
erkannte Automations- oder Script-Aktionen erhalten das höchste Gewicht.
Physische oder nicht eindeutig zuordenbare Bedienungen dürfen das Shadow-Modell
ergänzen, reichen allein aber nicht zur Aktivierung.
## Modell
@@ -36,8 +36,8 @@ Kontext. Mehrere passende historische Handlungen erhöhen die Confidence.
2. `shadow`: Modell ist trainiert; Vorhersagen werden angezeigt, aber nicht ausgeführt.
3. `active`: Nutzer hat den Aktor ausdrücklich freigegeben.
Die Aktivierung verlangt genügend eindeutig einem Benutzer zugeordnete
Handlungen. Ausgeführt werden nur erlaubte Zustände reversibler Domains:
Die Aktivierung verlangt genügend eindeutig zugeordnete manuelle oder
automatisierte Handlungen. Ausgeführt werden nur erlaubte Zustände reversibler Domains:
`light`, `switch`, `fan`, `humidifier` und `cover`.
## Schutzmechanismen
@@ -48,4 +48,4 @@ Handlungen. Ausgeführt werden nur erlaubte Zustände reversibler Domains:
- keine Ausführung bei bereits erreichtem Zielzustand
- keine Ausführung unbekannter Zustände oder riskanter Domains
- eigene Schaltungen werden beim nächsten Training herausgefiltert
- bekannte Automation-/Script-Aktionen werden nicht als Nutzerverhalten gelernt
- Automation-/Script-Aktionen zählen nur bei eindeutiger Herkunft im HA-Logbuch

View File

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "sillyhome-next"
version = "0.5.2"
version = "0.7.0"
description = "Lokales Smart-Home-Intelligenzsystem für Home Assistant"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [

View File

@@ -17,7 +17,7 @@ from app.ha.history import (
NumericHistoryPoint,
StateHistorySeries,
)
from app.ha.models import HaEntitySummary
from app.ha.models import HaAutomationSummary, HaEntitySummary
from app.ha.reader import HaReader
from app.main import app
from app.ml.registry.model_registry import ModelRegistry
@@ -84,6 +84,12 @@ class FakeHaReader(HaReader):
) -> list[object]:
return []
def find_automations_for_entity(
self,
entity_id: str,
) -> list[HaAutomationSummary]:
return []
def _install_service(tmp_path: Path) -> None:
entities = [

View File

@@ -5,7 +5,13 @@ from pathlib import Path
import pytest
from app.actuators.models import BehaviorMode, BehaviorPattern, BehaviorStatus
from app.actuators.models import (
BehaviorMode,
BehaviorPattern,
BehaviorState,
BehaviorStatus,
ExecutionEvent,
)
from app.actuators.store import ActuatorStore
from app.behavior.engine import BehaviorEngine, predict_behavior, service_for_state
from app.config import Settings
@@ -14,7 +20,7 @@ from app.ha.history import (
StateHistoryPoint,
StateHistorySeries,
)
from app.ha.models import HaEntitySummary
from app.ha.models import HaAutomationSummary, HaEntitySummary
from app.ha.reader import HaReader
@@ -30,6 +36,7 @@ class FakeBehaviorReader(HaReader):
self.history = history
self.logbook = logbook
self.service_calls: list[tuple[str, str, dict[str, object]]] = []
self.automations: list[HaAutomationSummary] = []
def read_entities(self) -> list[HaEntitySummary]:
return list(self.entities)
@@ -59,6 +66,12 @@ class FakeBehaviorReader(HaReader):
self.service_calls.append((domain, service, service_data))
return []
def find_automations_for_entity(
self,
entity_id: str,
) -> list[HaAutomationSummary]:
return list(self.automations)
def _settings(tmp_path: Path) -> Settings:
return Settings(
@@ -161,8 +174,8 @@ def test_engine_trains_predicts_in_shadow_and_executes_only_after_approval(
shadow = engine.evaluate("light.office")
assert trained.behavior.status is BehaviorStatus.TRAINED
assert trained.behavior.sample_count == 3
assert trained.behavior.high_confidence_sample_count == 3
assert trained.behavior.sample_count == 6
assert trained.behavior.high_confidence_sample_count == 6
assert shadow.behavior.mode is BehaviorMode.SHADOW
assert shadow.behavior.prediction is not None
assert shadow.behavior.prediction.target_state == "on"
@@ -179,17 +192,27 @@ def test_engine_trains_predicts_in_shadow_and_executes_only_after_approval(
]
def test_engine_excludes_known_automation_actions(tmp_path: Path) -> None:
def test_engine_counts_known_automation_actions_like_manual_actions(
tmp_path: Path,
) -> None:
now = datetime.now(timezone.utc).replace(second=0, microsecond=0)
engine, _ = _engine(tmp_path, now)
trained = engine.train("light.office")
assert {pattern.target_state for pattern in trained.behavior.patterns} == {"on"}
assert {pattern.source for pattern in trained.behavior.patterns} == {"user"}
assert {pattern.target_state for pattern in trained.behavior.patterns} == {
"on",
"off",
}
assert {pattern.source for pattern in trained.behavior.patterns} == {
"user",
"automation",
}
assert trained.behavior.high_confidence_sample_count == 6
assert {pattern.weight for pattern in trained.behavior.patterns} == {1.0}
def test_engine_learns_causal_automation_for_shadow_without_user_credit(
def test_engine_learns_causal_automation_with_activation_credit(
tmp_path: Path,
) -> None:
now = datetime.now(timezone.utc).replace(second=0, microsecond=0)
@@ -270,7 +293,8 @@ def test_engine_learns_causal_automation_for_shadow_without_user_credit(
]
assert len(automation_patterns) == 3
assert trained.behavior.high_confidence_sample_count == 0
assert trained.behavior.high_confidence_sample_count == 3
assert {pattern.weight for pattern in automation_patterns} == {1.0}
assert {
(
pattern.trigger_entity_id,
@@ -280,6 +304,10 @@ def test_engine_learns_causal_automation_for_shadow_without_user_credit(
for pattern in automation_patterns
} == {("binary_sensor.storage_door", "off", "on")}
active = engine.set_active("light.storage", active=True)
assert active.behavior.mode is BehaviorMode.ACTIVE
def test_active_mode_rejects_unsafe_domains(tmp_path: Path) -> None:
settings = _settings(tmp_path)
@@ -301,7 +329,7 @@ def test_active_mode_rejects_unsafe_domains(tmp_path: Path) -> None:
engine.set_active("lock.front_door", active=True)
def test_active_mode_requires_user_attributed_actions(tmp_path: Path) -> None:
def test_active_mode_requires_trusted_manual_or_automation_actions(tmp_path: Path) -> None:
settings = _settings(tmp_path)
store = ActuatorStore(settings.actuator_store)
record = store.configure("light.office")
@@ -321,10 +349,91 @@ def test_active_mode_requires_user_attributed_actions(tmp_path: Path) -> None:
reader = FakeBehaviorReader(entities=[], history=[], logbook=[])
engine = BehaviorEngine(ha_reader=reader, store=store, settings=settings)
with pytest.raises(ValueError, match="eindeutig dir zugeordnete"):
with pytest.raises(ValueError, match="Freigabe"):
engine.set_active("light.office", active=True)
def test_control_handoff_pauses_and_restores_matching_automation(
tmp_path: Path,
) -> None:
settings = _settings(tmp_path)
store = ActuatorStore(settings.actuator_store)
record = store.configure("light.storage")
store.upsert(
record.model_copy(
update={
"behavior": record.behavior.model_copy(
update={
"status": BehaviorStatus.TRAINED,
"sample_count": 3,
"high_confidence_sample_count": 3,
"activation_ready": True,
"activation_reason": "Freigabe bereit.",
}
)
}
)
)
reader = FakeBehaviorReader(entities=[], history=[], logbook=[])
reader.automations = [
HaAutomationSummary(
entity_id="automation.storage_light",
config_id="123",
friendly_name="Storage light",
enabled=True,
)
]
engine = BehaviorEngine(ha_reader=reader, store=store, settings=settings)
active = engine.set_active(
"light.storage",
active=True,
pause_matching_automations=True,
)
shadow = engine.set_active(
"light.storage",
active=False,
restore_paused_automations=True,
)
assert active.behavior.mode is BehaviorMode.ACTIVE
assert active.behavior.paused_automation_entity_ids == [
"automation.storage_light"
]
assert shadow.behavior.mode is BehaviorMode.SHADOW
assert shadow.behavior.paused_automation_entity_ids == []
assert reader.service_calls == [
(
"automation",
"turn_off",
{"entity_id": "automation.storage_light"},
),
(
"automation",
"turn_on",
{"entity_id": "automation.storage_light"},
),
]
def test_cooldown_allows_opposite_follow_up_action(tmp_path: Path) -> None:
settings = _settings(tmp_path)
store = ActuatorStore(settings.actuator_store)
reader = FakeBehaviorReader(entities=[], history=[], logbook=[])
engine = BehaviorEngine(ha_reader=reader, store=store, settings=settings)
now = datetime.now(timezone.utc)
behavior = BehaviorState(
mode=BehaviorMode.ACTIVE,
last_executed_at=now - timedelta(seconds=5),
execution_events=[
ExecutionEvent(target_state="on", executed_at=now - timedelta(seconds=5))
],
)
assert engine._cooldown_elapsed(behavior, now, "off") is True
assert engine._cooldown_elapsed(behavior, now, "on") is False
@pytest.mark.parametrize(
("domain", "state", "service"),
[

View File

@@ -125,3 +125,28 @@ def test_ha_reader_normalizes_state_history_and_logbook() -> None:
assert history[0].points[0].state == "21.5"
assert logbook[0].context_user_id == "user-1"
def test_ha_reader_finds_automation_that_targets_entity() -> None:
client = FakeHaClient()
client.list_entities = lambda: [ # type: ignore[method-assign]
{
"entity_id": "automation.storage_light",
"state": "on",
"attributes": {
"id": "123",
"friendly_name": "Storage light",
},
}
]
client.get_automation_config = lambda automation_id: { # type: ignore[method-assign]
"id": automation_id,
"target": {"entity_id": "light.storage"},
}
reader = HaReader(client)
matches = reader.find_automations_for_entity("light.storage")
assert len(matches) == 1
assert matches[0].entity_id == "automation.storage_light"
assert matches[0].enabled is True

View File

@@ -11,16 +11,19 @@ def test_dashboard_is_served_at_root() -> None:
assert "SillyHome Next" in response.text
assert "So gehst du vor" in response.text
assert "Gerät zum Lernen auswählen" in response.text
assert "Entitätsname oder Gerät aus Home Assistant" in response.text
assert "Wie gewohnt bedienen" in response.text
assert "Ohne deine spätere Freigabe wird nichts geschaltet" in response.text
assert "Du wählst keine Sensoren und erstellst keine Regeln" in response.text
assert "Freigabe noch gesperrt" in response.text
assert "Bediene das Licht dafür direkt über Home Assistant" in response.text
assert "Freigabestatus" in response.text
assert "SillyHome übernehmen lassen" in response.text
assert "Passende Home-Assistant-Automationen" in response.text
assert "Pausieren" in response.text
assert "Davon erkannte HA-Automationen" in response.text
assert "Aktuelle Situation auswerten" in response.text
assert "Die Prüfung simuliert keinen Sensorwechsel" in response.text
assert "Kein frischer passender Sensorwechsel erkannt" in response.text
assert "Vorhersage jetzt prüfen" not in response.text
assert 'record.behavior.status === "trained" && missingUserActions === 0' in response.text
assert "record.behavior.activation_ready" in response.text
assert "Automation-Entwurf" not in response.text
assert "Manuelle Overrides" not in response.text