Rund 2.600 Kommentarblöcke in 310 C#-Dateien übersetzt, Begründungen vollständig
erhalten: blockweise gleiche Anzahl wie vorher, kein Block unter 60 % seiner
Länge, der Code außerhalb der Kommentare per Tokenizer byte-identisch geprüft.
Zitate deutscher Oberflächentexte und Testdaten bleiben deutsch.
WebUI: Kommentare in JS/CSS/HTML übersetzt, JSDoc-@param an die in 4b
umbenannten Parameter angeglichen.
Dabei behoben:
- 4b hatte "tag" (HTML-Tag) als deutsches "Tag" gelesen und zu "dayValue"
gemacht (makeElement, svg, Tagesübersicht) - zurück auf tag/day.
- Aufgaben "InProgress" bekamen die Plakettenart "laufend", für die es nie eine
CSS-Klasse gab - jetzt "success" wie laufende Instanzen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Fuenf Befunde mit einem gemeinsamen Fehlermodus: Keiner erzeugt eine
Fehlermeldung. Der Lauf wird fertig, das Ergebnis sieht plausibel aus,
und nur die Qualitaet ist schlechter.
#547 Der Begleittext zum Werkzeugaufruf ging verloren. AssistantWithToolCalls
baute eine neue Nachricht aus nur den Aufrufen; der Text, den das Modell
daneben geschrieben hatte, fiel weg. Damit verlor das Modell zwischen zwei
Schritten seinen eigenen Plan, und im Audit stand, dass ein Werkzeug lief,
nicht warum.
#548 finish_reason wurde nirgends gelesen. Eine an der Ausgabegrenze
abgeschnittene Antwort galt als fertiges Ergebnis. Das trifft besonders
Laeufe im Hintergrund, wo niemand zusieht. Neuer Status Truncated: Das
Teilergebnis geht weiter, aber gekennzeichnet.
#549 reasoning_details wurde verworfen. Bei Werkzeugnutzung muss der
Denkverlauf unveraendert zurueck, sonst beginnt ein Thinking-Modell jedes
Mal von vorn. Wird jetzt als rohes JSON durchgereicht - ohne Auslegung,
weil Reihenfolge und Signatur daran haengen.
#550 Die Anfrage verlangt jetzt einen Anbieter, der alle mitgeschickten
Parameter beherrscht. Ohne das durfte ein Anbieter cache_control, reasoning
oder sogar tools stillschweigend uebergehen - der Lauf lieferte dann eine
gewoehnliche Textantwort, wo ein Werkzeugaufruf hingehoert haette. Dazu
usage.include: der abgerechnete Betrag schlaegt die Eigenrechnung, die als
Rueckfallebene bleibt. Denktiefe je Agent einstellbar, Vorgabe off.
#551 Werkzeuge eines Zuges laufen gleichzeitig, sofern sie sich dafuer
freigeben. Die Vorgabe von IsParallelSafe ist false, weil die falsche
Antwort hier nicht auffaellt: Zwei schreibende Aufrufe auf derselben Datei
scheitern nicht zuverlaessig, sondern gelegentlich. Freigegeben ist bisher
nur WebFetch - es liest ausschliesslich. Die Reihenfolge der Ergebnisse
folgt den Aufrufen, nicht der Fertigstellung; daran haengen die
tool_call_id-Zuordnung und der Cache-Praefix.
27 neue Tests, 887 gesamt, keine Regression. Build ohne Warnungen.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
T1 — Prompt-Caching. Bisher wurde bei jedem Schritt eines Runs der komplette
Prompt neu berechnet, inklusive Tool-Definitionen und System-Prompt, die sich nie
aendern. Bei zehn Schritten und einem 15k-Praefix sind das 150.000 statt 15.000
Eingabe-Tokens.
ChatMessage bekommt dafuer einen eigenen JsonConverter: Der Inhalt geht weiterhin
als String raus, bei gesetztem CacheBreakpoint jedoch als Blockarray mit
cache_control. Beim Lesen werden beide Formate akzeptiert, damit bestehende
ChatContext.json weiter geladen werden koennen.
PromptCache setzt zwei Breakpoints: einen auf den System-Prompt (deckt
Tool-Definitionen und System-Prompt ab) und einen rollierenden auf die letzte
Nachricht mit Inhalt. Vorherige Markierungen werden vorher entfernt, damit sie
sich nicht ansammeln. Aktivierung ueber promptCaching: auto (Default, aktiv fuer
Modelle mit Unterstuetzung), on oder off.
Der wichtigste Test dazu prueft die Praefix-Stabilitaet: Der System-Prompt muss
ueber alle Schritte zeichengleich serialisiert werden. Ein einziger Zeitstempel
darin wuerde den Cache still verwerfen — die Kosten blieben unveraendert, ohne
dass es irgendwo auffiele.
T9 — Usage liest prompt_tokens_details.cached_tokens; die Zahl wird bis in
AgentRunResult durchgereicht. Ohne sie liesse sich die Wirkung nicht belegen.
T2 — Tool-Ergebnisse werden jetzt zentral in ExecuteToolCallAsync gekappt
(maxToolResultChars, Default 16.000). Bisher konnte ein einzelner WebFetch mit
dem 512-KB-Standardlimit rund 130.000 Tokens in EINER Antwort erzeugen; die
Compaction griff erst danach, bezahlt war der Request laengst.
T3 — Die Zusammenfassung beim Kompaktieren laeuft ueber ein konfigurierbares
summaryModel (Default gemini-2.5-flash) statt ueber das teure Agentenmodell.
B4 — AgentRunResult fuehrt Prompt- und Completion-Tokens getrennt; die
Kostenanzeige schaetzte bisher 50/50, real liegt das Verhaeltnis eher bei 95:5.
Die veraltete Preistabelle bleibt offen.
Neue Einstellungen sind im PropertyGrid sichtbar und werden vom AgentEditor bei
neuen Agenten mitgeschrieben.
Alle 91 Tests gruen.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
