Skill 13.0.0/13.1.0, Adapter 2.5.2.
Spiegel-Arbeitsverzeichnis: OpenCode laeuft nicht mehr direkt im
Codebasis-Root, sondern in einem Verzeichnis aus Junctions auf die
Top-Level-Eintraege, mit einem echten Ergebnisverzeichnis, dessen Inhalt
nach dem Lauf uebernommen wird. Damit landen relative wie absolute
Ausgabepfade am richtigen Ort, ohne dass der Prompt vom Wortlaut der
Claude-Laeufe abweichen muss. Der Spiegel liegt in _meta des Laufs; die
Codebasis bleibt unberuehrt.
Der Spiegel allein genuegte nicht. Sechs Laeufe schrieben mit korrektem
absolutem Pfad und wurden dennoch abgewiesen, weil OpenCode Ziele im
Repository gegen den worktree-relativen Pfad abgleicht - ein Befund, der
seit Skill 10.0.2 dokumentiert war und erst sichtbar wurde, als der
Spiegel vom Temp-Verzeichnis ins Projekt wanderte.
analyse-anforderungen.py erkennt Kennungen als Markdown-Ueberschrift, auch
ohne Feldnamen, sofern die Pflichtfelder folgen. Regressionsprobe an fuenf
Claude-Laeufen unveraendert.
Ergebnisse der gueltigen Laeufe: Qwen 3.5-9B liefert 107 der 119
Anforderungen, davon 75 im Modus custom mit nur drei Subagenten. Gemma
kommt auf 12. Der Modus builtin fiel bei beiden Modellen aus - drei von
drei Laeufen endeten nach einem Turn ohne einen Werkzeugaufruf. Die 13
Laeufe mit Adapter 2.3.0 bis 2.5.1 sind Artefakte der Fehlersuche und
als adapterbedingte Fehlmessungen gekennzeichnet.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Der TensorX-Wrapper wird providerneutral: opencode-tensorx-adapter.py heisst
jetzt opencode-adapter.py und waehlt ueber --provider {tensorx,lmstudio}
Gateway und Modellvorlage. Der TensorX-Pfad bleibt unveraendert; die vier
bestehenden Regressionstests laufen durch.
Neu fuer den lokalen Betrieb:
- opencode-lmstudio.json fuer google/gemma-4-e4b und qwen/qwen3.8-27b
- Preflight ueber /api/v0/models: Servererreichbarkeit, Modellverfuegbarkeit,
tool_use-Faehigkeit, geladenes Kontextfenster (--min-context, Standard 32768)
und genau eine geladene Instanz; --lmstudio-autoload stellt das selbst her
- local_runtime in RawResult.json (Quantisierung, Architektur, Runtime,
lms-Version, Instanzbezeichner, Kontextfenster) fuer Kap. 4.3
- effort_applied, da der lokale Endpunkt keinen Thinking-Level annimmt
Drei Befunde aus der Inbetriebnahme, alle im Adapter abgefangen: LM Studio
laedt standardmaessig nur 8192 Kontexttokens; ein erneutes lms load erzeugt
eine zweite Instanz und macht das Routing mehrdeutig; Effort ist lokal
wirkungslos. Dazu zwei Korrekturen am gemeinsamen Pfad (Abbruchgrund nur
einmal in errors, saubere lms-Versionskennung).
Enthaelt ausserdem die bislang nicht committeten Laeufe der Iterationen 8
und 9 sowie Versuch 2 (Iterationen 1 bis 3). Der laufende Lauf unter
Iteration 10 ist bewusst nicht enthalten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
