add telekom MMS AI Assistent (Judy)
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- Lösungen: HTTP-Streaming mit temporären Dateien und Range-Requests für wiederaufnehmbare Downloads; konfigurierbare parallele Download-Jobs, Fortschritts- und Fehlerereignisse sowie Dateicache mit Prüfsummen und Metadaten; Formatprüfung für glTF, GLB, USD und USDZ sowie Unity-Wrapper; testgetriebene Entwicklung mit NUnit, Moq, HTTP-Mocks und Arrange-Act-Assert-Tests für Download, Cache, Abbruch, Integrität, Import und Resume; Konzeption und Anforderungserhebung für den universellen Downloader, detaillierte CacheManager-Spezifikation sowie tägliche Fortschritts- und Testdokumentation.
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- Das projekt wurde durch mich mehr oder weniger komplett mittels KI erstellt unter der Maßgabe verlässlches TestDriven Design anzuwenden. Das hat sehr gut funktioniert.
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## Telekom MMS AI Assist – Avatar-/Voice-Agent-Integration
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- Zeitraum: mindestens Februar 2025 (Stand des vorliegenden Repository-Snapshots).
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- Quelle: lokales Git-Repository `#_TelekomMMS/ai-assist_ai-assist-service`.
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- Kontext: KI-Assistenz mit Unreal-basiertem Avatar und einem Python-basierten Voice-Agent-Service. Der Service stellt eine WebSocket-Schnittstelle bereit und verbindet konfigurierbar Speech-to-Text, Large-Language-Model und Text-to-Speech, einschließlich OpenAI-, Azure- und lokaler Dienste.
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- Eigener Beitrag: Erstellung der Docker- und Kubernetes-Anweisungen zur Einbindung des Dienstes in die Telekom Open Digital Cloud (ODC); Ausrichtung der lokalen Compose-Umgebung und der Delivery-Konfiguration auf Container-Registry, versionierte Images und den Betrieb im Cluster.
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- Abgrenzung: Die Unreal-Avatar-Umsetzung und die KI-Anbindung wurden von Kolleg:innen verantwortet.
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- Herausforderungen: Einen Echtzeit-Sprachdienst mit mehreren konfigurierbaren KI-Diensten reproduzierbar lokal und in der ODC betreiben; externe Secrets sicher behandeln; die WebSocket-Kommunikation zwischen Container- und Clusterumgebungen nachvollziehbar testen.
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- Lösungen: Python-3.11-Slim-Container mit Audio-Abhängigkeiten und Entrypoint; Docker-Compose-Setup mit getrenntem Testcontainer, externem gemeinsamen Netzwerk, Umgebungsdateien und optionaler Aufzeichnungsablage; GitLab-CI-Job zum Build und Push versionierter Images in die Telekom-Registry; dokumentierte lokale, Container- und Kubernetes-Cluster-Endpunkte sowie WebSocket- und Bot-zu-Bot-Tests.
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## Roche Prozessrallye
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- Zeitraum: April bis November 2021
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