Benutzeroberfläche

Dokumentationsumfang

Diese Seite dokumentiert die aktuelle Darstellungsschicht, das Verhalten der mobilen Navigation und die Grenzen der lokalen KI in der General-Audience-Version.

Darstellungsschicht

Steady verwendet eine eigenständige Darstellungsschicht, ohne das sparse Datenmodell zu verändern:

flowchart TB
    W[Theme-Wallpaper] --> G[Glass-Oberflächenvariablen]
    T[Theme-Farben] --> G
    G --> C[Karten, Dialoge und Navigation]
    I[Neutrales SVG-Icon-Register] --> C
    A[Bedienungshilfen] --> G

Wallpaper werden durch theme-spezifische Module geladen. glass.css stellt gemeinsame Transparenz-, Rahmen-, Unschärfe- und Fallback-Flächen bereit. Geräte mit reduzierter Transparenz erhalten undurchsichtige Flächen; React-Komponenten und gespeicherte Datensätze bleiben unverändert.

SteadyIcon bildet ein gemeinsames Register für Navigation, Toolbox, Aktionen und Statussymbole. Icons übernehmen semantischen Zustand und Theme-Akzente, statt eine feste Produktfarbe einzubetten.

Verhalten der mobilen Navigation

Die mobile Oberfläche bündelt das Rahmenverhalten:

• die untere Navigation wird bei sichtbarer Android-Tastatur ausgeblendet,
• Toolbox- und Mehr-Overlays schließen, wenn der Fokus in einen anderen App-Bereich wechselt,
• die Android-Zurückbehandlung bleibt geschichtet, sodass Dialoge vor dem aktuellen View geschlossen werden.

Erweiterter Aufgabendatensatz

Der Store todos kann zusätzlich enthalten:

{
  "category": "private",
  "note": "Ausführlichere Details",
  "checklist": [
    { "id": "todo-step-...", "text": "Erster Schritt", "completedAt": null }
  ]
}

Der Abschluss von Checklistenpunkten bleibt Teil der Aufgabenorganisation und wird nicht in tägliche Werte, Lebensrad-Evidenz oder Korrelationsdaten umgewandelt.

Native Companion-Grenze

flowchart LR
    UI[Companion-Oberfläche] --> SVC[companion-service.js]
    SVC --> ROUTE[ai-providers.js]
    ROUTE --> CAP[LiteRtLocalAiPlugin]
    CAP --> ENGINE[LiteRT-LM 0.14.0]
    ENGINE --> GEMMA[Gemma 4 E4B]
    ENGINE --> QWEN[Qwen3 4B Instruct 2507]

Der LiteRT-LM-Pfad pinnt die Android-Abhängigkeit und beide Modellartefakte. Modelldateien werden separat heruntergeladen, per SHA-256 geprüft und aus normalen Backups ausgeschlossen. Die Engine versucht den LiteRT-GPU-Pfad und meldet einen tatsächlichen CPU-Fallback. Die früheren AICore- und GGUF-/llama.cpp-Implementierungen gehören nicht mehr zur Laufzeit.

Die JavaScript-Schicht erhält Verfügbarkeit, Fortschritt, getrennte Thinking- und Text-Chunks, Abbruch und Generierungsergebnis über das Capacitor-Plugin. Sie stellt dem Modell niemals ein Datenbank-Schreibwerkzeug bereit. Thinking wird nur für unterstützte Modelle oder Endpunkttypen angeboten und bleibt vom gespeicherten Antworttext getrennt.