# Session-Prompt F-02 — Spike: Modell-API-Format (Theorist + Prototyper)

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Modell: Opus

Du arbeitest in /Users/tarikmoussa/Desktop/files/agent-swarm-repo auf einem neuen Branch
`spike/model-api` (von `main`).

WICHTIG: Dies ist ein Research-Spike. Der Branch ist Wegwerf. Kein Produktionscode.
Spike-Gate-Regeln: `docs/loops/spike-gate.md`
ADR: `docs/adr/0004-modell-api-spike-first.md`

## Aufgabe
Bestimme das API-Format des selbst gehosteten Sprachmodells auf dem Jetson Orin Nano Super
und produziere eine Mini-Spec (`spike/model-api/spec.md`), gegen die F-05 dann portiert.

Hintergrund: Das Modell läuft auf einem lokalen Server. Der wahrscheinlichste
Backend-Stack ist **Ollama** (exponiert eine OpenAI-kompatible API auf Port 11434)
oder **llama.cpp HTTP-Server** (Port 8080, eigenes Format). Wir wissen es nicht sicher.

## Phase 1 — Theorist (du selbst, Opus)
1. Liste die drei wahrscheinlichsten Backend-Optionen für Jetson Orin:
   - Ollama (`/api/generate`, `/api/chat` oder OpenAI-compat `/v1/chat/completions`)
   - llama.cpp HTTP (`/completion`)
   - Custom FastAPI
2. Für jede Option: notiere das minimale Request-/Response-Schema (JSON).
3. Schreibe `spike/model-api/spec.md` mit den Schema-Varianten und dem
   GO-Kriterium: "Antwort ist nicht-leer und unter 30 s".

## Phase 2 — Prototyper (du selbst, Opus)
Schreibe `spike/model-api/probe.py` — ein minimales, wegwerfbares Python-Skript:
- Liest MODEL_BASE_URL aus Env-Var (default: http://localhost:11434).
- Schickt eine kurze Test-Nachricht ("Hallo, antworte mit einem Wort.").
- Gibt die rohe JSON-Antwort aus.
- Kommentiert, welches Schema es probiert hat.

Das Skript ist **kein Produktionscode** — kein Error-Handling, keine Abstraktionen.

## Phase 3 — GO/NO-GO
Dokumentiere in `spike/model-api/result.md`:
- Welches Backend hast du vorgefunden (oder angenommen)?
- Funktioniert der Probe erfolgreich? (GO / NO-GO)
- Exaktes API-Schema für den Connector (Request + Response-Felder).
- Empfehlung für F-05 Porter (welche Library, welchen Endpoint).

## Akzeptanzkriterien
- [ ] `spike/model-api/spec.md` enthält ≥ 2 Schema-Varianten mit JSON-Beispielen.
- [ ] `spike/model-api/probe.py` läuft ohne Import-Fehler (`python spike/model-api/probe.py --help` o. ä.).
- [ ] `spike/model-api/result.md` enthält ein klares GO oder NO-GO mit Begründung.
- [ ] GO: Das finale API-Schema ist in `result.md` exakt spezifiziert (Felder, Typen, Endpoint-Pfad).
- [ ] NO-GO: Ursache dokumentiert + Human-Empfehlung, welches Backend aufzusetzen.

## Nicht anfassen
`src/`, `tests/`, `pyproject.toml`, `ROADMAP.md`, `STATE.md` — alles außer `spike/model-api/`.
Kein Produktionscode schreiben. Spike-Branch wird nach GO verworfen.

## Commit & Push
- Conventional Commit: `docs: spike model-api format discovery [GO/NO-GO]`
- Trailer: `Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>`
- Push nach `origin spike/model-api`.
- Kein PR — Leader entscheidet nach GO/NO-GO über nächsten Schritt.

## Abschluss
1. `STATE.md` aktualisieren: F-02 Spike-Ergebnis + GO/NO-GO eintragen.
2. Falls GO: Leader dispatcht F-05 (Porter · Sonnet) mit `result.md` als Spec.
   Falls NO-GO: Leader markiert F-05 als ⛔ blocked-extern + Human-Eskalation.
3. Session-Log: `sessions/F-02-<datum>.md`.
4. Hygiene-Gate: `bash scripts/gate-session-hygiene.sh`.
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