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47e8c7e549 ASSIGN-001: reject unrelated actuator sensors
Some checks failed
quality / test (3.11) (pull_request) Has been cancelled
quality / test (3.13) (pull_request) Has been cancelled
2026-06-14 15:19:30 +02:00
8d070fc9ca BUILD-001: invalidate addon application cache per release
Some checks failed
quality / test (3.11) (pull_request) Has been cancelled
quality / test (3.13) (pull_request) Has been cancelled
2026-06-14 11:38:36 +02:00
ba15cc4d83 Merge pull request 'v0.5.1: verständliche Ingress-Führung und vereinfachte Add-on-Konfiguration' (#33) from fix/ingress-guidance-v0.5.1 into main
Some checks failed
quality / test (3.11) (push) Has been cancelled
quality / test (3.13) (push) Has been cancelled
2026-06-14 11:03:20 +02:00
da51ac2063 UI-001: simplify addon setup and explain ingress workflow
Some checks failed
quality / test (3.11) (pull_request) Has been cancelled
quality / test (3.13) (pull_request) Has been cancelled
2026-06-14 11:02:38 +02:00
10 changed files with 178 additions and 54 deletions

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@@ -1,5 +1,25 @@
# Changelog
## 0.5.3 - 2026-06-14
- Verhindert fachlich falsche Sensorzuordnungen nur aufgrund generischer Namen wie
`Licht` oder `Lichtschalter`
- Übernimmt numerische Sensoren nur noch bei einem belastbaren absoluten Score und
einer eindeutigen Abgrenzung zum zweitbesten Kandidaten
- Begrenzt Zusatzkontext auf relevante Sensoren und bevorzugt bei Lichtaktoren
echte Beleuchtungsstärke gegenüber fremden Leistungs- oder Energiezählern
## 0.5.2 - 2026-06-14
- Add-on-Build invalidiert den Docker-Cache bei jeder Versionsänderung, damit
Versionsmetadaten und tatsächlich ausgelieferter Anwendungscode übereinstimmen
- Korrigierte Ingress-Oberfläche aus 0.5.1 dadurch erstmals zuverlässig ausgeliefert
## 0.5.1 - 2026-06-14
- Technische Modell-, Intervall- und Sicherheitsparameter aus der normalen
Home-Assistant-Add-on-Konfiguration entfernt; sichere Standardwerte bleiben aktiv
- Ingress um einen klaren Ablauf mit Aktorauswahl, Beobachtungsphase und späterer
Ausführungsfreigabe ergänzt
- Bedienelemente und Diagnosen in verständlicher Alltagssprache erklärt
## 0.5.0 - 2026-06-14
- Ingress auf reine Aktorauswahl, automatischen Lernstatus und Vorhersagen reduziert
- Automatische Kontextzuordnung ohne Sensor-Overrides oder Review-Blockade

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@@ -4,13 +4,17 @@ ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
PYTHONUNBUFFERED=1 \
PIP_NO_CACHE_DIR=1
# The add-on version changes for every release. Copying its config before the
# clone makes Docker invalidate the application layer instead of reusing old code.
COPY config.yaml /tmp/addon-config.yaml
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y --no-install-recommends git \
&& git clone --depth 1 --branch main \
http://192.168.6.31:3000/pino/sillyhome-next.git /app \
&& python -m pip install --upgrade pip \
&& python -m pip install /app \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* /app/.git
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* /app/.git /tmp/addon-config.yaml
COPY run.sh /run.sh
RUN chmod 0755 /run.sh

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@@ -1,5 +1,5 @@
name: SillyHome Next
version: "0.5.0"
version: "0.5.3"
slug: sillyhome_next
description: Lernt automatisch aus deinem Verhalten und steuert freigegebene Aktoren
url: http://192.168.6.31:3000/pino/sillyhome-next
@@ -16,28 +16,6 @@ panel_admin: true
homeassistant_api: true
hassio_api: false
auth_api: false
options:
history_days: 14
min_training_points: 24
retrain_stale_hours: 24
reconcile_interval_seconds: 900
min_behavior_actions: 3
prediction_confidence: 0.82
prediction_window_minutes: 30
prediction_interval_seconds: 60
execution_cooldown_seconds: 900
timezone: Europe/Berlin
schema:
history_days: "int(1,31)"
min_training_points: "int(2,10000)"
retrain_stale_hours: "int(1,720)"
reconcile_interval_seconds: "int(60,86400)"
min_behavior_actions: "int(2,100)"
prediction_confidence: "float(0.5,0.99)"
prediction_window_minutes: "int(5,120)"
prediction_interval_seconds: "int(30,3600)"
execution_cooldown_seconds: "int(60,86400)"
timezone: "str"
map:
- type: addon_config
read_only: false

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@@ -45,6 +45,8 @@ _STOPWORDS = frozenset(
"humidity",
"illuminance",
"light",
"licht",
"lichtschalter",
"power",
"sensor",
"state",
@@ -54,8 +56,10 @@ _STOPWORDS = frozenset(
}
)
_NUMERIC_AUTO_ACCEPT_SCORE = 0.82
_NUMERIC_AUTO_ACCEPT_MIN_SCORE = 0.5
_NUMERIC_MIN_MARGIN = 0.18
_CONTEXT_AUTO_ACCEPT_SCORE = 0.78
_CONTEXT_AUTO_ACCEPT_MIN_SCORE = 0.3
_MAX_CONTEXT_SELECTIONS = 5
_AUDIT_LIMIT = 20
@@ -231,10 +235,14 @@ class ActuatorReconciliationService:
numeric_candidates: list[AssignmentCandidate],
context_candidates: list[AssignmentCandidate],
) -> AssignmentSelection:
top_numeric = numeric_candidates[0] if numeric_candidates else None
top_numeric = next(
(candidate for candidate in numeric_candidates if candidate.auto_accepted),
None,
)
top_contexts = [
candidate.entity_id
for candidate in context_candidates
if candidate.auto_accepted
][: _MAX_CONTEXT_SELECTIONS]
if top_numeric is None:
return AssignmentSelection(
@@ -433,8 +441,15 @@ class ActuatorReconciliationService:
confidence = candidate.score / highest if highest else 0.0
margin = candidate.score - second_score if index == 0 else 0.0
auto_score = _CONTEXT_AUTO_ACCEPT_SCORE if context else _NUMERIC_AUTO_ACCEPT_SCORE
auto_accepted = confidence >= auto_score and (
context or margin >= _NUMERIC_MIN_MARGIN
minimum_score = (
_CONTEXT_AUTO_ACCEPT_MIN_SCORE
if context
else _NUMERIC_AUTO_ACCEPT_MIN_SCORE
)
auto_accepted = (
candidate.score >= minimum_score
and confidence >= auto_score
and (context or margin >= _NUMERIC_MIN_MARGIN)
)
sorted_candidates[index] = candidate.model_copy(
update={
@@ -510,6 +525,9 @@ def _score_candidate(
if entity.device_class in preferred_device_classes:
score += 0.2
evidence.append(f"Passende device_class: {entity.device_class}")
if not context and actuator.domain == "light" and entity.device_class == "illuminance":
score += 0.2
evidence.append("Beleuchtungsstärke wird für Lichtaktoren bevorzugt.")
if not context and entity.unit_of_measurement is not None:
score += 0.05
evidence.append(f"Numerische Einheit vorhanden: {entity.unit_of_measurement}")

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@@ -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="0.5.0",
version="0.5.2",
lifespan=lifespan,
)
app.state.settings = load_settings()

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@@ -13,6 +13,10 @@
main { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit,minmax(320px,1fr)); gap: 14px; padding: 14px; }
section { background: #18212b; border: 1px solid #2d3a47; border-radius: 12px; padding: 16px; }
.wide { grid-column: 1 / -1; }
.steps { display:grid; grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(220px,1fr)); gap:12px; }
.step { background:#111a23; border:1px solid #31404d; border-radius:10px; padding:14px; }
.step-number { display:inline-grid; place-items:center; width:28px; height:28px; border-radius:50%; background:#23715b; font-weight:700; margin-bottom:8px; }
.step p { margin:5px 0; }
.ok { color: #66dfa9; }
.warn { color: #f3c969; }
.bad { color: #ff8f8f; }
@@ -34,34 +38,61 @@
<body>
<header>
<h1>SillyHome Next</h1>
<p>Du wählst nur die Aktoren. SillyHome findet Kontext, lernt Gewohnheiten und trifft Vorhersagen im Shadow-Modus.</p>
<p class="notice">Geschaltet wird erst nach deiner ausdrücklichen Freigabe pro Aktor.</p>
<p>Hier wählst du nur Geräte aus, deren Bedienung SillyHome lernen soll. Sensoren, Zusammenhänge und Modelle werden automatisch verwaltet.</p>
<p class="notice">Sicherer Start: Zuerst wird nur beobachtet und vorhergesagt. Ohne deine spätere Freigabe wird nichts geschaltet.</p>
</header>
<main>
<section class="wide">
<h2>So gehst du vor</h2>
<div class="steps">
<div class="step">
<span class="step-number">1</span>
<h3>Aktor auswählen</h3>
<p><strong>Wo?</strong> Unten im Feld „Gerät auswählen“.</p>
<p><strong>Was passiert?</strong> SillyHome ordnet Raum, Sensoren, Zustände und vorhandene Historie automatisch zu.</p>
</div>
<div class="step">
<span class="step-number">2</span>
<h3>Wie gewohnt bedienen</h3>
<p><strong>Wo?</strong> Weiterhin in Home Assistant, an Schaltern oder über deine bisherigen Bedienwege.</p>
<p><strong>Was passiert?</strong> SillyHome lernt deine Handlungen und zeigt Vorhersagen an, schaltet aber noch nicht selbst.</p>
</div>
<div class="step">
<span class="step-number">3</span>
<h3>Später freigeben</h3>
<p><strong>Wo?</strong> In den Details des ausgewählten Geräts, sobald genug Verhalten gelernt wurde.</p>
<p><strong>Was passiert?</strong> Erst dann darf SillyHome passende Vorhersagen automatisch ausführen. Die Freigabe kann jederzeit gestoppt werden.</p>
</div>
</div>
</section>
<section>
<h2>Systemstatus</h2>
<p class="muted">Zeigt, ob Verbindung, Lernsystem und automatische Prüfungen funktionieren. Hier musst du normalerweise nichts einstellen.</p>
<div id="status">Prüfung läuft ...</div>
<div class="chips" id="status-chips"></div>
<button class="secondary" onclick="loadOverview()">Status aktualisieren</button>
</section>
<section>
<h2>Aktor freigeben</h2>
<p class="muted">Nach der Auswahl analysiert SillyHome automatisch passende Sensoren, Zustände und Historie.</p>
<label for="actuator-select">Home-Assistant-Aktor</label>
<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>
<button onclick="configureActuator()">Auswählen und Lernen starten</button>
<button onclick="configureActuator()">Gerät hinzufügen und Beobachtung starten</button>
<p id="actuator-config-result" class="muted">Noch kein Aktor ausgewählt.</p>
</section>
<section class="wide">
<h2>Ausgewählte Aktoren</h2>
<h2>2. Beobachtete Geräte</h2>
<p class="muted">Öffne „Details“, um Lernfortschritt, aktuelle Vorhersage und den automatisch gefundenen Kontext zu sehen.</p>
<div id="configured-actuators">Noch nicht geladen.</div>
</section>
<section class="wide">
<h2>Automatisch erkannter Lernkontext</h2>
<div id="actuator-detail" class="muted">Wähle einen Aktor aus der Liste.</div>
<h2>3. Lernfortschritt und Freigabe</h2>
<p class="muted">Die Freigabe erscheint erst, wenn genug eindeutig zugeordnete Handlungen gelernt wurden. Vorher bleibt das Gerät sicher im Beobachtungsmodus.</p>
<div id="actuator-detail" class="muted">Öffne bei einem beobachteten Gerät die Details.</div>
</section>
</main>
<script>
@@ -120,7 +151,7 @@ async function loadOverview() {
`<span class="chip">API: ${escapeHtml(health.status)}</span>`,
`<span class="chip">Lernsystem: ${escapeHtml(ml.status)}</span>`,
`<span class="chip">Aktoren: ${actuators.length}</span>`,
`<span class="chip">Aktive Modelle: ${reconciliation.trained_models}</span>`,
`<span class="chip">Lernbereite Geräte: ${reconciliation.trained_models}</span>`,
].join("");
} catch (error) {
status.innerHTML = `<p class="bad">${escapeHtml(error.message)}</p>`;
@@ -171,7 +202,7 @@ async function loadConfiguredActuators() {
const rows = await api("v1/actuators");
box.innerHTML = rows.length ? `
<table>
<tr><th>Aktor</th><th>Verhaltensmodell</th><th>Handlungen</th><th>Vorhersage</th><th></th></tr>
<tr><th>Gerät</th><th>Lernstatus</th><th>Gelernte Handlungen</th><th>Letzte Vorhersage</th><th>Aktionen</th></tr>
${rows.map(record => `
<tr>
<td>${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}</td>
@@ -216,26 +247,27 @@ async function showActuator(actuatorId) {
<div>
<h3>${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}</h3>
<p><strong>Status:</strong> <span class="${statusClass(record)}">${escapeHtml(lifecycleLabel(record))}</span></p>
<p><strong>Zuordnung:</strong> automatisch</p>
<p><strong>Sicherheit:</strong> ${Math.round(record.assignment.confidence * 100)} %</p>
<p><strong>Bewertung:</strong> ${escapeHtml(record.assignment.reason)}</p>
<p><strong>Kontextzuordnung:</strong> automatisch erledigt</p>
<p><strong>Zuordnungssicherheit:</strong> ${Math.round(record.assignment.confidence * 100)} %</p>
<p class="muted">Dieser Wert beschreibt, wie sicher Raum, Sensoren und Zustände zu diesem Gerät passen.</p>
<p><strong>Ergebnis:</strong> ${escapeHtml(record.assignment.reason)}</p>
</div>
<div>
<h3>Verhaltensmodell</h3>
<p><strong>Modus:</strong> ${escapeHtml(behaviorLabel(record))}</p>
<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>Letztes Training:</strong> ${escapeHtml(record.behavior.last_trained_at || "noch nicht")}</p>
<p><strong>Status:</strong> ${escapeHtml(record.behavior.reason)}</p>
<p><strong>Was noch passiert:</strong> ${escapeHtml(record.behavior.reason)}</p>
${activationButton}
<button class="secondary" onclick="evaluateActuator('${escapeHtml(record.actuator_entity_id)}')">Vorhersage jetzt prüfen</button>
</div>
</div>
<h3>Aktuelle Vorhersage</h3>
<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 class='muted'>Aktuell ist kein gelerntes Handlungsmuster fällig.</p>"}
<h3>Automatisch verwendeter Kontext</h3>
<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>"}
`;
} catch (error) {
@@ -276,7 +308,7 @@ async function removeActuator(actuatorId) {
await api(`v1/actuators/${encodeURIComponent(actuatorId)}`, {method: "DELETE"});
if (currentActuatorId === actuatorId) {
currentActuatorId = null;
document.getElementById("actuator-detail").textContent = "Wähle einen Aktor aus der Liste.";
document.getElementById("actuator-detail").textContent = "Öffne bei einem beobachteten Gerät die Details.";
}
await loadOverview();
} catch (error) {

View File

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "sillyhome-next"
version = "0.5.0"
version = "0.5.2"
description = "Lokales Smart-Home-Intelligenzsystem für Home Assistant"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [

View File

@@ -141,7 +141,7 @@ def test_reconciliation_auto_assigns_and_trains_numeric_model(tmp_path: Path) ->
assert "binary_sensor.abstellkammer_motion" not in artifact.supported_sensors
def test_reconciliation_uses_best_automatic_mapping_when_ambiguous(tmp_path: Path) -> None:
def test_reconciliation_rejects_ambiguous_numeric_mapping(tmp_path: Path) -> None:
start = datetime(2026, 6, 1, tzinfo=timezone.utc)
entities = [
HaEntitySummary(
@@ -181,8 +181,59 @@ def test_reconciliation_uses_best_automatic_mapping_when_ambiguous(tmp_path: Pat
record = service.configure_actuator("switch.garage_pump")
assert record.assignment.review_required is True
assert record.assignment.selected_numeric_entity_id == "sensor.garage_energy"
assert record.lifecycle.status is LifecycleStatus.TRAINED
assert record.assignment.selected_numeric_entity_id is None
assert record.lifecycle.status is LifecycleStatus.ARCHIVED
def test_reconciliation_does_not_cross_assign_other_room_light_energy(
tmp_path: Path,
) -> None:
start = datetime(2026, 6, 1, tzinfo=timezone.utc)
entities = [
HaEntitySummary(
entity_id=(
"light.lichtschalter_abstellraum_"
"lichtschalter_abstellraum_s1"
),
domain="light",
friendly_name="Licht Abstellraum",
),
HaEntitySummary(
entity_id="sensor.licht_badezimmer_energy",
domain="sensor",
device_class="energy",
state_class="total_increasing",
unit_of_measurement="kWh",
friendly_name="Lichtschalter_Badezimmer Licht Badezimmer energy",
),
HaEntitySummary(
entity_id="binary_sensor.abstellraum_ture",
domain="binary_sensor",
device_class="door",
friendly_name="Abstellraum Türe",
),
HaEntitySummary(
entity_id="binary_sensor.briefkasten_open",
domain="binary_sensor",
device_class="opening",
friendly_name="Briefkasten open",
),
]
service = _service(
tmp_path,
entities,
{"sensor.licht_badezimmer_energy": _points(8, start, 1.0)},
)
record = service.configure_actuator(
"light.lichtschalter_abstellraum_lichtschalter_abstellraum_s1"
)
assert record.assignment.selected_numeric_entity_id is None
assert record.assignment.selected_context_entity_ids == [
"binary_sensor.abstellraum_ture"
]
assert record.lifecycle.status is LifecycleStatus.ARCHIVED
def test_legacy_manual_override_is_cleared_and_automatic_mapping_wins(tmp_path: Path) -> None:

View File

@@ -0,0 +1,18 @@
from pathlib import Path
def test_addon_does_not_expose_internal_learning_parameters() -> None:
config = Path("addon/config.yaml").read_text(encoding="utf-8")
assert "\noptions:" not in config
assert "\nschema:" not in config
assert "prediction_confidence" not in config
assert "execution_cooldown_seconds" not in config
def test_addon_version_invalidates_application_build_layer() -> None:
dockerfile = Path("addon/Dockerfile").read_text(encoding="utf-8")
config_copy = dockerfile.index("COPY config.yaml /tmp/addon-config.yaml")
repository_clone = dockerfile.index("git clone --depth 1 --branch main")
assert config_copy < repository_clone

View File

@@ -9,7 +9,10 @@ def test_dashboard_is_served_at_root() -> None:
assert response.status_code == 200
assert "SillyHome Next" in response.text
assert "Aktor freigeben" in response.text
assert "ausdrücklichen Freigabe pro Aktor" in response.text
assert "So gehst du vor" in response.text
assert "Gerät zum Lernen auswählen" 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 "Automation-Entwurf" not in response.text
assert "Manuelle Overrides" not in response.text