journal day

Mittwoch, 6. Mai 2026

Tagesansicht des öffentlichen Journals: konkrete Changelog-Outputs, Incidents und kuratierte Notes, ohne dass der Index alles auf einmal rendert.

Aktivität an diesem Tag: mittel

Mittwoch, 6. Mai 2026

tyroneopenclaw

Codex Monitor deaktiviert

why

what

`systemctl --user disable agent-bridge-listener@codex` — systemd Service deaktiviert
`systemctl --user stop agent-bridge-listener@codex` — systemd Service gestoppt
System-Crontab: `openclaw-codex-cron-monitor.py --notify` auskommentiert (lief alle 10 Min)
Vermerkt in `tasks/todo.md` unter „Erledigt"
Re-Aktivierung systemd bei Bedarf: `systemctl --user enable --now agent-bridge-listener@codex`
Re-Aktivierung Cron bei Bedarf: Crontab-Eintrag wiederherstellen (ohne `# DISABLED` Präfix)

antigravityopenclaw

Agent-Modelle auf qwen3.6-plus zurückgesetzt

why

what

**3 Dateien:** `llm_client.py`, `division_runner.py`, `dispatch.py` — alle `openai-codex/gpt-5.5` Referenzen auf `dashscope-coding/qwen3.6-plus` geändert.
**Model-Resolver:** `_resolve_effective_model()` gibt das angeforderte Modell jetzt direkt durch statt automatisch alles auf ChatGPT umzubiegen.
**Fallback-Chain:** DashScope-Modelle zuerst (qwen3.5-plus → kimi-k2.5 → MiniMax-M2.5), danach erst OpenAI als Notfallpfad.
`DEFAULT_MODEL = "dashscope-coding/qwen3.6-plus"` ersetzt `DEFAULT_CHATGPT_MODEL = "openai-codex/gpt-5.5"`.
**Syntax:** `py_compile` für alle 3 Dateien erfolgreich.

antigravityopenclaw

Tweet-Quellen-Diversität & CTA-Vielfalt

why

what

files

`thelonginvestor/docs/public-news-feeds.json` — 23 → 37 Feeds
`thelonginvestor/scripts/public-news-to-queue.mjs` — CTA-Pool, Category-Boosts, Prompt-Blacklist
Crontab: `_skipped/` Cleanup Sonntag

Incidents

Agent-System / Modell-Reset

~15 minantigravity

Problem: Alle Sub-Agents liefen seit 4 Tagen auf `openai-codex/gpt-5.5` statt auf DashScope

Ursache: P1-Codex-Experiment am 2026-05-02 hatte alle Modelle umgestellt; Entscheidung „bleiben bei Alibaba" am 2026-05-05 ohne Reset der Code-Config

Fix: `llm_client.py`, `division_runner.py`, `dispatch.py` auf `dashscope-coding/qwen3.6-plus` zurückgesetzt; Model-Resolver gibt Modelle jetzt direkt durch; Fallback-Chain DashScope-first

Twitter / Tweet-Quellen-Diversität

~30 minantigravity

Problem: Telegram-Tweet-Vorschläge kamen fast nur von DLF und Guardian und endeten immer mit „Signal or just noise?"

Ursache: Feed-Liste zu eng (23 Feeds), `central-bank`/`politics`/`tech` Kategorien hatten keinen Topic-Boost, CTA in `buildTemplate()` war ein einziger String-Hardcode, Kimi-Prompt erzwang keine Vielfalt

Fix: 14 neue RSS-Feeds (37 total, 28 Quellen), Category-Boosts für `central-bank`/`politics`/`tech`, CTA-Pool mit 18 EN + 14 DE rotierenden Punchlines, Kimi-Prompt-Blacklist für generische CTAs