Stop-sekvenssit: katkaistaan myös "// Example usage" ja "# Example" kommentit

Malli tuottaa toisinaan esimerkkikoodia funktioiden jälkeen joka ei ole osa varsinaista vastausta. Nyt generointi katkeaa ennen näitä. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Malli säilyy refreshin yli: automaattinen uudelleenlataus IndexedDB-cachesta
2026-04-05 18:21:40 +03:00 · 2026-04-05 18:13:33 +03:00 · 2026-04-05 17:58:50 +03:00 · 2026-04-05 17:56:56 +03:00 · 2026-04-05 13:55:58 +03:00 · 2026-04-05 10:10:48 +03:00
13 changed files with 2044 additions and 474 deletions
--- a/TODO.md
+++ b/TODO.md
@@ -1 +1,41 @@
-Lisää viesteihin tietoturvallinen kryptaus - mitään selkokielistä ei ole hyvä lähettää.
+# Kipinä Agentic Network: TODO-lista
+
+- [x] **Tietoturva & yksityisyys:** Lisää viesteihin tietoturvallinen kryptaus (E2E-salaus / Blind Orchestrator). Mitään selkokielistä ei ole hyvä lähettää vieraalle solmulle.
+- [x] **Reititysarkkitehtuuri:** Hubin kohdennettu reititys. Broadcastin sijaan tehtävät ohjataan vain parhaalle vapana olevalle solmulle (Node Registry & Matchmaking) tehtävän tyypin ja resurssien perusteella.
+- [x] **P2P-jakelu:** WebRTC Data Channels mallipainojen jakamiseen suoraan solmujen välillä kaistan ja latausaikojen säästämiseksi.
+- [x] **Tulosten varmentaminen:** Proof of Compute / Konsensus-mekanismi, jossa sama tehtävä annetaan kahdelle solmulle, ja tila hyväksytään vasta kun ristiintarkastus täsmää.
+- [x] **Optimaalinen laitekiihdytys:** Selainpuolen laajennus tulevaa WebNN-standardia (NPU API) varten WebGPU:n rinnalle.
+- [x] **Insentiivit:** Gamifikaatio, pistetaulukko tai token-talous (esim. Kipinä Tokens), joka motivoi käyttäjiä tarjoamaan laitteensa laskentatehoa verkoston käyttöön pidemmäksi aikaa.
+- [x] **Pelimerkkien UI-synkkaus:** Pelimerkkien saldon synkronointi reaaliajassa Hubista takaisin valikossa olevalle selainsolmulle ja luvun visuaalinen näyttäminen.
+- [x] **XSS-suojaus:** HTML-escape kaikelle backend-datalle joka renderöidään DOM:iin (prompt, response, tokenisaatiotekstit).
+- [x] **System prompt -vuoto:** Agents-pipelinen system prompt ei enää näy käyttäjälle vastauksissa.
+- [x] **Token-saldon data race:** Korjattu atomiseksi operaatioksi.
+- [x] **UTF-8 slicing panic:** Korjattu kaikki `&text[..n]` → `text.chars().take(n)`.
+- [x] **Tensor dim unwrap:** Lisätty virheenkäsittely tyhjälle tensorille natiivisolmussa.
+- [x] **llm_error-viestien tuki:** Lisätty hubiin ja frontendiin, streaming-kortti siivoutuu virhetilanteessa.
+- [x] **Malli-cache (selain):** QwenModel pidetään muistissa `thread_local! MODEL_CACHE`:ssa, `clear_kv_cache()` promptien välillä.
+- [x] **Malli-cache (natiivi):** `LlmEngine` pitää mallin muistissa, `fresh_model()` poistettu.
+- [x] **Sampling:** Greedy argmax korvattu temperature + top-k + repetition penalty -samplingillä (sekä selain että natiivi).
+- [x] **Stop-sekvenssit:** Generointi katkaistaan kun malli alkaa tuottaa selityksiä.
+- [x] **Codelab/Agents-reititys:** `llm_done` ja `llm_chunk` reitittyy `task_id`:n perusteella oikeaan näkymään.
+- [x] **Broadcast Lag:** `RecvError::Lagged` käsitellään gracefully sekä sender-taskissa että API-endpointissa — solmu ei enää tipu verkosta.
+- [x] **Busy-tila reititys:** Hub seuraa solmujen busy-tilaa (`node_busy`). Tehtäviä ei enää reititetä varatuille solmuille.
+- [x] **Rate limiting:** `/api/v1/chat/completions` rajoittaa max 10 pyyntöä/minuutti per IP.
+- [x] **Gamification-validointi:** Kipinä-merkkejä jaetaan vain tehtävistä joiden `task_id` on hubin jakama (`pending_task_ids`).
+- [x] **Base64:** Oma base64-dekooderi korvattu `base64`-cratella.
+- [x] **Atominen siivous:** Solmun disconnect-siivouksessa kaikki lukot otetaan kerralla.
+- [x] **DOM-vuoto:** Terminaalin trim ei enää poista aktiivista streaming-riviä.
+
+## Havaitut Bugaavat Ominaisuudet ja Arkkitehtuuriongelmat
+
+### Keskitaso (eivät estä käyttöä)
+
+- [ ] **Origin-headerin validoinnin ohitus:** Natiivisolmut eivät lähetä Origin-headeria, joten tarkistus ohitetaan. Hyökkääjä voi esiintyä natiivisolmuna. Korjaus: vaadi autentikaatio natiivisolmuilta (API-avain tai token).
+- [ ] **Kovakoodattu oletussalasana:** Admin-paneelin oletussalasana on `"kipina"` jos `ADMIN_PASSWORD`-ympäristömuuttujaa ei aseta. Tuotannossa pitää asettaa pakollisesti. Varoitus logitetaan.
+
+### Arkkitehtuuriparannukset (tulevaisuus)
+
+- [ ] **E2E-salaus:** Promptit ja vastaukset kulkevat selkokielisinä WebSocketin yli. Placeholder-kommentti koodissa, mutta ei toteutusta.
+- [ ] **Proof of Work / konsensus:** Solmu voi lähettää väärennettyjä tuloksia. Merkitty TODO:ksi, mutta ei toteutusta.
+- [ ] **WebGPU-inferenssi Candle-mallille:** Selainsolmu käyttää aina CPU:ta Candle-inferenssiin. Candle ei vielä tue WebGPU:ta.
+- [ ] **Streaming yield -optimointi:** Pitkillä generoinneilla (>128 tok) selaimen event loop voi jäätyä hetkeksi koska generointilooppi ajetaan synkronisessa closuressa. Korjaus: pilko generointilooppi eriin ja yield joka N:s token.
--- a/network-poc/BUILDING_BLOCKS.md
+++ b/network-poc/BUILDING_BLOCKS.md
@@ -0,0 +1,525 @@
+# Kipinä Agentic Studio — Rakennuspalaset
+
+Tämä dokumentti kuvaa projektin UI-komponentit, arkkitehtuuripatternit ja työnkulut niin, että vastaavan hajautetun AI-laskentaverkon ja agenttipohjaisen käyttöliittymän voi rakentaa alusta asti.
+
+## Yleiskuva
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Selain (käyttäjä)                                  │
+│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────────────┐  │
+│  │ Verkko-  │  │ Koodi-   │  │ Agents-näkymä     │  │
+│  │ näkymä   │  │ labra    │  │ ┌───────────────┐ │  │
+│  │          │  │          │  │ │ Terminaali    │ │  │
+│  │ Stats    │  │ Editor   │  │ │ Tab-complete  │ │  │
+│  │ Chat     │  │ Pipeline │  │ │ Dropdown      │ │  │
+│  │ Tokenit  │  │ Tulokset │  │ │ Historia      │ │  │
+│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  │ └───────────────┘ │  │
+│       │              │        └────────┬──────────┘  │
+│       └──────────┬───┘                 │             │
+│            UI WebSocket          HTTP API            │
+│                  │              /api/v1/chat          │
+│  ┌───────────────┴──────────────┐      │             │
+│  │  Wasm Compute Node           │      │             │
+│  │  (Candle + Burn)             │      │             │
+│  │  ┌─────────┐ ┌────────────┐  │      │             │
+│  │  │ RAM     │ │ IndexedDB  │  │      │             │
+│  │  │ Cache   │ │ Cache      │  │      │             │
+│  │  └─────────┘ └────────────┘  │      │             │
+│  │  ┌─────────────────────────┐ │      │             │
+│  │  │ Model Cache (QwenModel) │ │      │             │
+│  │  └─────────────────────────┘ │      │             │
+│  └──────────────┬───────────────┘      │             │
+│                 │ WS                   │             │
+└─────────────────┼──────────────────────┼─────────────┘
+                  │                      │
+         ┌────────┴──────────────────────┴──┐
+         │  Hub (Axum + Tokio)              │
+         │  ┌────────────┐ ┌─────────────┐  │
+         │  │ Broadcast  │ │ Node        │  │
+         │  │ Channel    │ │ Registry    │  │
+         │  └────────────┘ └─────────────┘  │
+         │  ┌────────────┐ ┌─────────────┐  │
+         │  │ Busy-State │ │ Rate Limit  │  │
+         │  │ Tracker    │ │ + Auth      │  │
+         │  └────────────┘ └─────────────┘  │
+         │  ┌─────────────────────────────┐ │
+         │  │ SQLite (sessiot, tulokset)  │ │
+         │  └─────────────────────────────┘ │
+         └──────────────────────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 1. WebSocket-reaaliaikakommunikaatio
+
+### 1.1 Hub ↔ Node broadcast-kanava
+
+**Tarkoitus:** Jakaa tehtäviä ja vastaanottaa tuloksia kaikilta laskentasolmuilta.
+
+**Työnkulku:**
+1. Hub luo `tokio::sync::broadcast::channel(100)`
+2. Jokainen solmu saa oman `rx = stats_tx.subscribe()`
+3. Hub broadcastaa tehtävät: `stats_tx.send(json)`
+4. Solmut suodattavat viestin tyypin ja `selected_task`:n perusteella
+
+**Viestityupit:**
+
+| Tyyppi | Suunta | Sisältö |
+|--------|--------|---------|
+| `stats` | Hub → kaikki | nodes, vram_gb, tasks |
+| `pair_task` | Hub → tokenize-solmut | en, fi tekstiparit |
+| `llm_prompt` | Hub → valittu solmu | prompt, model, task_id |
+| `llm_chunk` | Solmu → Hub → UI | token (1 kerrallaan) |
+| `llm_done` | Solmu → Hub → UI | response, tokens_generated, duration_ms |
+| `llm_error` | Solmu → Hub → UI | error, task_id |
+| `task_routed` | Hub → UI | status (routed/queued), node_id, message |
+
+**Lagged-viestien käsittely:**
+```rust
+match rx.recv().await {
+    Ok(msg) => { /* käsittele */ }
+    Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
+        // Ohitetaan vanhat viestit, ei katkaista yhteyttä
+        continue;
+    }
+    Err(_) => break, // Kanava suljettu
+}
+```
+
+### 1.2 Kohdennettu reititys (Direct Channel)
+
+**Tarkoitus:** Lähetä tehtävä yhdelle tietylle solmulle broadcastin sijaan.
+
+**Työnkulku:**
+1. Jokainen solmu saa `mpsc::unbounded_channel` yhdistyessään
+2. Hub tallentaa `node_channels: HashMap<u64, UnboundedSender>`
+3. API-pyyntö → valitaan vapaa solmu → lähetetään suoraan kanavaan
+4. Broadcast-kanavaa käytetään vain tuloksen välittämiseen UI:lle
+
+```rust
+let channels = state.node_channels.read().await;
+if let Some(tx) = channels.get(&target_node_id) {
+    tx.send(msg.to_string());
+}
+```
+
+### 1.3 Busy-state ja työjono
+
+**Tarkoitus:** Estä tehtävien reititys varatuille solmuille.
+
+**Rakenne:**
+- `node_busy: HashSet<u64>` — solmut joilla on aktiivinen tehtävä
+- Asetetaan kun tehtävä reititetään, vapautetaan `llm_done`/`llm_error`:ssa
+- Jos kaikki solmut varattuja → pollaa 500ms välein, max 30s
+
+**UI-palaute:**
+```json
+{"type": "task_routed", "status": "queued", "message": "Kaikki 2 solmua varattuja — odotetaan..."}
+{"type": "task_routed", "status": "routed", "node_id": 3, "message": "Solmu #3 vapautui (2.5s jonossa)"}
+```
+
+---
+
+## 2. Wasm-laskentasolmu
+
+### 2.1 Elinkaari
+
+```
+init() → start_agent_node(ws_url, has_webgpu, device_info, task_id)
+  │
+  ├─ Avaa WebSocket hubiin
+  ├─ Lähettää auth-viestin (laitetiedot, selected_task)
+  ├─ Rekisteröityy onmessage-käsittelijä
+  │    ├─ pair_task → tokenize
+  │    ├─ llm_prompt → inference
+  │    └─ ai_task → tensor matmul
+  └─ Odottaa tehtäviä loopissa
+```
+
+**Globaali tila (atominen, lukitsematon):**
+```rust
+static GPU_LOAD_PERCENT: AtomicU32 = AtomicU32::new(50);
+static LLM_BUSY: AtomicBool = AtomicBool::new(false);
+static SELECTED_TASK: AtomicU32 = AtomicU32::new(0);
+```
+
+### 2.2 Kolmitasoinen cache
+
+```
+Pyyntö → [1] RAM-cache (thread_local HashMap)
+            │ miss
+            ▼
+         [2] IndexedDB (selaimen pysyvä tallennus)
+            │ miss
+            ▼
+         [3] Verkko (HuggingFace CDN, streaming + 5% progressi)
+            │
+            ▼
+         Tallenna → IndexedDB → RAM-cache
+```
+
+| Taso | Nopeus | Koko | Pysyvyys |
+|------|--------|------|----------|
+| RAM | ~0ms | Rajaton | Sivulataus |
+| IndexedDB | ~50ms | ~50GB | Pysyvä |
+| Verkko | ~10s/100MB | ∞ | — |
+
+**Malliinstanssin cache (neljäs taso):**
+```rust
+thread_local! {
+    static MODEL_CACHE: RefCell<Option<CachedModel>> = RefCell::new(None);
+}
+// clear_kv_cache() promptien välillä — ei tarvitse rakentaa mallia uusiksi
+```
+
+### 2.3 Warmup-esilataus
+
+**Tarkoitus:** Lataa malli valmiiksi ennen ensimmäistä oikeaa promptia.
+
+```javascript
+// Lähetetään 1 tokenin warmup heti kun WS on auki
+uiSocket.send(JSON.stringify({
+    type: 'user_text',
+    text: '{"prompt":"warmup","max_tokens":1}',
+    task_type: 'qwen-coder'
+}));
+```
+
+---
+
+## 3. LLM-inferenssipipeline
+
+### 3.1 Prompt-formaatti (ChatML + prefill)
+
+```
+<|im_start|>system
+You are a coding assistant. Respond with ONLY code.<|im_end|>
+<|im_start|>user
+hello world in python<|im_end|>
+<|im_start|>assistant
+```                          ← PREFILL: pakottaa mallin aloittamaan koodilla
+```
+
+**Prefill-tekniikka:** Lisäämällä ` ``` ` assistantin vastauksen alkuun malli jatkaa suoraan koodilla eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantoa. Säästää 10-20 tokenia per vastaus.
+
+### 3.2 Sampling-parametrit
+
+| Parametri | Arvo | Tarkoitus |
+|-----------|------|-----------|
+| `temperature` | 0.7 | Pehmentää jakaumaa, vähentää toistoa |
+| `top_k` | 40 | Rajaa valinnan 40 todennäköisimpään tokeniin |
+| `repetition_penalty` | 1.15 | Rankaisee jo generoitujen tokenien uudelleenvalintaa |
+| `max_tokens` | 128 | Oletusraja, JSON-promptilla konfiguroitavissa |
+
+**Sampling-funktio (top-k + temperature + repetition penalty):**
+```rust
+fn sample_top_k_with_penalty(logits, k, temperature, generated_tokens, penalty) -> u32 {
+    // 1. Repetition penalty: vähennä aiempien tokenien logitteja
+    // 2. Temperature scaling: jaa logitit temperaturella
+    // 3. Top-k: ota k suurinta
+    // 4. Softmax top-k:lle
+    // 5. Satunnaisvalinta kumulatiivisella todennäköisyydellä (XorShift RNG)
+}
+```
+
+### 3.3 Stop-sekvenssit
+
+Generointi katkaistaan ja teksti trimmataan kun malli alkaa selittää:
+
+```rust
+let stop_patterns = ["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n"];
+```
+
+### 3.4 Vastauksen siivous
+
+```
+Raakavastaus:     "Sure! Here is...\n```python\n# This is a simple program\nprint('hi')\n```"
+                   │
+strip_markdown:    "# This is a simple program\nprint('hi')"
+                   │
+strip_preamble:    "print('hi')"
+```
+
+**Tunnistettavat selityskommentit:** `# This is`, `# simple`, `# program that`, `# here is`, `# the following`, `# below`
+
+### 3.5 Streaming
+
+Jokainen generoitu token lähetetään heti `llm_chunk`-viestinä:
+```json
+{"type": "llm_chunk", "token": "print", "prompt": "...", "model": "Qwen2.5-Coder", "task_id": "uuid"}
+```
+
+UI päivittää streaming-korttia reaaliaikaisesti appendaamalla tokeneita.
+
+---
+
+## 4. Terminaaliemulaattori
+
+### 4.1 Rakenne
+
+```html
+<div id="agent-hub-status">     <!-- Status-palkki (Hub + Laskenta) -->
+<div id="agent-terminal">       <!-- Scrollaava tulosalue, max 100 riviä -->
+<div>                            <!-- Input-rivi -->
+    <span>$</span>
+    <input id="term-input">
+    <div id="term-dropdown">    <!-- Autocompletion-valikko -->
+</div>
+```
+
+### 4.2 Komentojen käsittely
+
+```javascript
+function termExec(cmd) {
+    // Parsitaan: "kpn" + alikomento + argumentit
+    // Tuetut: help, run, pipeline, load, status, models, hello, clear
+    // Agenttinimi → malli-mapping: "coder" → "qwen-coder"
+}
+```
+
+### 4.3 Tab-completion (kolmitasoinen)
+
+```javascript
+const kpnCommands = {
+    'kpn': ['help', 'run', 'pipeline', 'load', ...],
+    'kpn run': ['coder', 'manager', 'qwen-coder', ...],
+};
+const kpnExamples = {
+    'kpn run coder': ['"hello world in python"', ...],
+};
+```
+
+**Käyttö:**
+
+| Näppäin | Toiminto |
+|---------|----------|
+| TAB | Täydennä seuraava sana tai avaa dropdown |
+| Shift-TAB | Poista viimeinen sana (lainausmerkit kokonaisuutena) |
+| ↑ / ↓ | Navigoi dropdownissa (tai komentohistoriassa) |
+| Enter | Valitse dropdownista tai suorita komento |
+| Esc | Sulje dropdown |
+
+### 4.4 Dropdown-valikko
+
+```javascript
+function showDropdown(items, prefix) {
+    // Luo div.term-dd-item per vaihtoehto
+    // Positio: absolute, bottom: 100% (inputin yläpuolella)
+    // Mouseenter → highlight, click → valinta
+}
+```
+
+### 4.5 Komentohistoria
+
+```javascript
+const termHistory = [];      // Kaikki ajetut komennot (viimeisin ensin)
+let termHistIdx = -1;        // Nykyinen positio historiassa
+// ArrowUp: termHistIdx++, ArrowDown: termHistIdx--
+```
+
+---
+
+## 5. Status-palkit ja tilaindikaattorit
+
+### 5.1 Hub-yhteyden tila
+
+| Tila | Väri | Teksti | Tooltip |
+|------|------|--------|---------|
+| Yhdistetään | 🟡 | "Yhdistetään..." | WebSocket-yhteys Kipinä Hubiin |
+| Yhdistetty | 🟢 | "Yhdistetty" | Tehtävien jakelu aktiivinen |
+| Katkennut | 🔴 | "Yhteys katkennut" | Tarkista verkko, lataa uudelleen |
+
+### 5.2 Laskentasolmun tila
+
+| Tila | Väri | Teksti | Nappi |
+|------|------|--------|-------|
+| Ei käynnissä | ⚫ | "—" | `[Alusta laskentasolmu]` sininen |
+| Lataa | 🟡 | "Ladataan..." | `[Peruuta]` punainen |
+| Valmis | 🟢 | "Qwen2.5-Coder" | `[✓ Valmis]` vihreä |
+
+### 5.3 Pipeline-tilakone (Codelab)
+
+```
+Step 1: WebAssembly-ytimen lataus     [◯ → ◷ → ✓]
+Step 2: Tokenizer (7 MB)              [◯ → ◷ → ✓]
+Step 3: Mallipainot (990 MB)           [◯ → ◷ 45% → ✓ cache]
+Step 4: Mallin rakentaminen            [◯ → ◷ → ✓]
+Step 5: Valmis generoimaan             [◯ → ✓]
+```
+
+**Seuranta console.log-viesteistä:**
+```javascript
+if (msg.includes('[Coder]') && msg.includes('Malli ladattu')) {
+    // Merkkaa kaikki vaiheet valmiiksi (myös cache-hitillä)
+    setStep('step-wasm', 'done');
+    setStep('step-tokenizer', 'done');
+    setStep('step-model', 'done', 'cache');
+    setStep('step-build', 'done');
+    setStep('step-ready', 'done');
+}
+```
+
+---
+
+## 6. Tietoturva
+
+### 6.1 XSS-suojaus
+
+```javascript
+function esc(str) {
+    return String(str).replace(/&/g,'&amp;').replace(/</g,'&lt;')
+        .replace(/>/g,'&gt;').replace(/"/g,'&quot;');
+}
+```
+
+**Käyttöpaikat:** Kaikki `innerHTML`-insertoinnit joissa on käyttäjä- tai backend-dataa.
+
+### 6.2 System prompt -piilotus
+
+```javascript
+function stripSystemPrompt(prompt) {
+    const parts = prompt.split('\n\n');
+    return parts[parts.length - 1] || prompt;
+}
+```
+
+### 6.3 Viestityyppivalidointi (backend)
+
+```rust
+const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &[
+    "auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done",
+    "llm_error", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"
+];
+
+fn validate_message(text: &str) -> Result<Value, &'static str> {
+    // 1. JSON-parsinta
+    // 2. "type"-kenttä pakollinen
+    // 3. Tyyppi sallittujen listalla
+    // 4. Tyyppikohtainen validointi (esim. pair_done: token_count <= 10000)
+}
+```
+
+### 6.4 Rate limiting
+
+```rust
+// Per-IP liukuva ikkuna: max 10 pyyntöä per 60s
+let entry = limits.entry(addr.ip()).or_insert((now, 0));
+if now.duration_since(entry.0).as_secs() >= 60 {
+    *entry = (now, 1);
+} else {
+    entry.1 += 1;
+    if entry.1 > 10 { return 429 Too Many Requests; }
+}
+```
+
+### 6.5 Gamification-huijauksen esto
+
+```rust
+// Hub jakaa task_id:n → tallentaa pending_task_ids:hen
+// Merkkejä jaetaan VAIN jos llm_done sisältää validin task_id:n
+let valid_task = state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid);
+if active_incentives && valid_task {
+    *balance += 20;
+}
+```
+
+---
+
+## 7. Syntaksikorostus
+
+### 7.1 Highlight.js-integraatio
+
+```html
+<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/styles/github-dark.min.css">
+<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/11.11.1/highlight.min.js"></script>
+```
+
+```javascript
+function highlightCode(code) {
+    if (typeof hljs !== 'undefined') {
+        return hljs.highlightAuto(code).value;  // Automaattinen kielentunnistus
+    }
+    return esc(code);  // Fallback
+}
+```
+
+**Käyttöpaikat:** Codelab-tulokset, agents-terminaalin vastaukset, network-chat.
+
+---
+
+## 8. Agenttien orkestrointi
+
+### 8.1 Multi-agent pipeline
+
+```
+┌──────────┐     ┌──────────┐     ┌──────────┐
+│ Manageri │ ──→ │ Koodari  │ ──→ │ Testaaja │
+│ Analysoi │     │ Koodaa   │     │ Arvioi   │
+│ tehtävä  │     │ ratkaisu │     │ koodi    │
+└──────────┘     └──────────┘     └──────────┘
+```
+
+```javascript
+async function kpnPipeline(task) {
+    const plan = await kpnRun('qwen-coder', `Analysoi: ${task}`);
+    if (!plan) return;
+    const code = await kpnRun('qwen-coder', `Koodaa: ${plan}`);
+    if (!code) return;
+    await kpnRun('smollm-135m', `Arvioi: ${code}`);
+}
+```
+
+### 8.2 Agenttien promptien hallinta
+
+```javascript
+const agentPrompts = {
+    manager: { model: 'qwen-coder', prompt: 'Olet projektipäällikkö...' },
+    coder:   { model: 'qwen-coder', prompt: 'Olet ohjelmistokehittäjä...' },
+    // ...
+};
+// Tallennetaan localStorage:en per agentti
+localStorage.setItem('kpn-agent-prompt-coder', customPrompt);
+```
+
+### 8.3 Yhteinen promptikonteksti
+
+```javascript
+async function kpnRun(model, prompt) {
+    const parts = [];
+    if (sharedPrompt) parts.push(sharedPrompt);           // Kaikille yhteinen
+    if (agent.prompt) parts.push(agent.prompt);            // Agenttikohtainen
+    parts.push(prompt);                                     // Käyttäjän pyyntö
+    const fullPrompt = parts.join('\n\n');
+    // → HTTP POST /api/v1/chat/completions
+}
+```
+
+---
+
+## 9. Teknologiapino
+
+| Kerros | Teknologia | Tarkoitus |
+|--------|------------|-----------|
+| Frontend | Vanilla JS + HTML + CSS | Ei build-steppiä, toimii suoraan |
+| Wasm | Rust + wasm-bindgen | Inferenssi selaimessa |
+| LLM | Candle (Rust) | Transformer-inferenssi CPU:lla |
+| Tensorit | Burn (Rust) | GPU-tensorilaskenta (WebGPU/NdArray) |
+| Backend | Axum + Tokio (Rust) | Async WebSocket + HTTP -palvelin |
+| Tietokanta | SQLite (rusqlite) | Sessiot ja tulokset |
+| Cache | IndexedDB | Mallipainot selaimen pysyvässä muistissa |
+| Korostus | Highlight.js (CDN) | Syntaksikorostus, automaattinen kielentunnistus |
+| Tokenizer | HuggingFace tokenizers | BPE-tokenisaatio Wasmissa |
+
+---
+
+## 10. Jatkokehitysideoita
+
+Näiden rakennuspalasten pohjalta voi rakentaa:
+
+- **Oma chat-UI:** WebSocket + streaming + syntaksikorostus
+- **Hajautettu laskentaverkko:** Hub + node-rekisteri + busy-state + työjono
+- **Selain-LLM:** Wasm + Candle + IndexedDB-cache + warmup
+- **Agenttipohjainen työnkulku:** Pipeline + prompt-orkestrointi + reititys
+- **Terminaaliemulasttori:** Input + historia + tab-completion + dropdown
+- **Reaaliaikadashboard:** WebSocket broadcast + tilaindikaattorit + metriikat
--- a/network-poc/deploy.sh
+++ b/network-poc/deploy.sh
@@ -1,6 +1,13 @@
 #!/bin/bash
 set -e

+if [ "$1" == "local" ]; then
+    echo "=== Kipinä Studio Local Development ==="
+    echo "Käynnistetään kokonaisuus puhtaasti Docker-kontissa..."
+    docker compose up agentic-poc
+    exit 0
+fi
+
 SERVER="ubuntu@86.50.252.98"
 REMOTE_DIR="~/code/agentic-studio/network-poc"
 KEY="$HOME/.ssh/id_rsa"
@@ -14,9 +21,23 @@ fi

 echo "=== Kipinä Studio Deploy ==="

+# 0. Commitoidaan uncommitted muutokset ennen deployta
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+if ! git -C "$SCRIPT_DIR" diff --quiet HEAD 2>/dev/null || \
+   [ -n "$(git -C "$SCRIPT_DIR" ls-files --others --exclude-standard 2>/dev/null)" ]; then
+    echo "[0] Uncommitted muutoksia havaittu — commitoidaan..."
+    read -rp "    Commit-viesti: " DEPLOY_MSG
+    if [ -z "$DEPLOY_MSG" ]; then
+        DEPLOY_MSG="Deploy $(date +%Y-%m-%d\ %H:%M)"
+    fi
+    git -C "$SCRIPT_DIR" add -A
+    git -C "$SCRIPT_DIR" commit -m "$DEPLOY_MSG"
+    echo "    Commitoitu: $DEPLOY_MSG"
+fi
+
 # 1. Rakennetaan Docker-image lokaalisti
 echo "[1/4] Rakennetaan image lokaalisti..."
-docker build -f Dockerfile.prod -t kipina-agentic:latest .
+docker build --platform linux/amd64 -f Dockerfile.prod -t kipina-agentic:latest .

 # 2. Tallennetaan tiedostoon
 echo "[2/5] Pakataan image..."
@@ -39,7 +60,11 @@ echo "=== Valmis! https://kipina.studio ==="

 # Discord-notifikaatio
 DISCORD_WEBHOOK="https://discord.com/api/webhooks/1489504066898755687/8U02d0wug-3MkVax0xMmRoj0s_-V1psnNLPWdSOjnGnKRBUpPjaU6XiX9Iu8DgJI69AP"
-COMMIT_MSG=$(git log -1 --pretty=format:"%s" 2>/dev/null || echo "?")
-curl -s -H "Content-Type: application/json" \
-  -d "{\"content\":\"🚀 **Kipinä Studio julkaistu!**\n> ${COMMIT_MSG}\n> https://kipina.studio\n> Admin: https://kipina.studio/admin (salasana: kipina)\"}" \
-  "$DISCORD_WEBHOOK" > /dev/null
+COMMIT_HASH=$(git -C "$SCRIPT_DIR" log -1 --pretty=format:"%h" 2>/dev/null || echo "?")
+COMMIT_MSG=$(git -C "$SCRIPT_DIR" log -1 --pretty=format:"%s" 2>/dev/null || echo "?")
+# python3 escapettaa erikoismerkit JSON-turvallisesti
+PAYLOAD=$(python3 -c "import json,sys; print(json.dumps({'content': sys.argv[1]}))" \
+  "🚀 **Kipinä Studio julkaistu!**
+> \`${COMMIT_HASH}\` ${COMMIT_MSG}
+> https://kipina.studio")
+curl -s -H "Content-Type: application/json" -d "$PAYLOAD" "$DISCORD_WEBHOOK" > /dev/null
--- a/network-poc/hub/Cargo.toml
+++ b/network-poc/hub/Cargo.toml
@@ -15,3 +15,4 @@ uuid = { version = "1.7.0", features = ["v4", "serde"] }
 futures = "0.3"
 rusqlite = { version = "0.31", features = ["bundled"] }
 chrono = "0.4"
+base64 = "0.22"
--- a/network-poc/hub/nodes.db
+++ b/network-poc/hub/nodes.db
--- a/network-poc/hub/src/main.rs
+++ b/network-poc/hub/src/main.rs
@@ -25,16 +25,23 @@ const ALLOWED_ORIGINS: &[&str] = &[
 ];

 // Sallitut viestityyypit clientilta
-const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &["auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"];
+const ALLOWED_MSG_TYPES: &[&str] = &["auth", "result", "pair_done", "llm_chunk", "llm_done", "llm_error", "download_progress", "user_text", "single_tokenize_done"];

 struct AppState {
    next_node_id: Mutex<u64>,
    nodes_vram: Mutex<HashMap<u64, u32>>,
+    nodes_tokens: Mutex<HashMap<u64, u32>>, // Gamification: Kipinä Tokens
    total_tasks: Mutex<u64>,
    stats_tx: broadcast::Sender<String>,
+    node_channels: tokio::sync::RwLock<HashMap<u64, tokio::sync::mpsc::UnboundedSender<String>>>, // Kohdennettu reititys
+    pending_consensus: tokio::sync::RwLock<HashMap<String, Vec<serde_json::Value>>>, // Proof of Compute -konsensus
+    feature_flags: tokio::sync::RwLock<HashMap<String, bool>>, // Tuntee TODO.md:n ruksit lennosta
    ip_connections: Mutex<HashMap<IpAddr, u32>>,
    node_ips: Mutex<HashMap<u64, IpAddr>>,
    node_tasks: Mutex<HashMap<u64, String>>,  // node_id → selected_task
+    node_busy: Mutex<std::collections::HashSet<u64>>,  // Solmut joilla on aktiivinen tehtävä
+    pending_task_ids: Mutex<std::collections::HashSet<String>>,  // Hubin jakamat task_id:t (gamification-validointi)
+    api_rate_limits: Mutex<HashMap<IpAddr, (std::time::Instant, u32)>>,  // IP → (ikkuna-alku, pyyntömäärä)
    db: db::NodeDb,
 }

@@ -244,16 +251,51 @@ async fn main() {
    let state = Arc::new(AppState {
        next_node_id: Mutex::new(1),
        nodes_vram: Mutex::new(HashMap::new()),
+        nodes_tokens: Mutex::new(HashMap::new()),
        total_tasks: Mutex::new(0),
        stats_tx: stats_tx.clone(),
+        node_channels: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
+        pending_consensus: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
+        feature_flags: tokio::sync::RwLock::new(HashMap::new()),
        ip_connections: Mutex::new(HashMap::new()),
        node_ips: Mutex::new(HashMap::new()),
        node_tasks: Mutex::new(HashMap::new()),
+        node_busy: Mutex::new(std::collections::HashSet::new()),
+        pending_task_ids: Mutex::new(std::collections::HashSet::new()),
+        api_rate_limits: Mutex::new(HashMap::new()),
        db: db::NodeDb::new(&std::env::var("DATABASE_PATH").unwrap_or_else(|_| "nodes.db".to_string())),
    });

    tracing::info!("Tietokanta alustettu");

+    let state_for_watcher = state.clone();
+    tokio::spawn(async move {
+        // Ensimmäinen luku heti, sitten 3s välein
+        let mut interval = tokio::time::interval(tokio::time::Duration::from_secs(3));
+        let file_path = std::env::var("FEATURE_FLAGS_FILE").unwrap_or_else(|_| "../TODO.md".to_string());
+        
+        loop {
+            interval.tick().await;
+            if let Ok(content) = tokio::fs::read_to_string(&file_path).await {
+                let mut flags = HashMap::new();
+                for line in content.lines() {
+                    if line.starts_with("- [ ] **") || line.starts_with("- [x] **") {
+                        let is_active = line.starts_with("- [x]");
+                        if let Some(start_idx) = line.find("**") {
+                            let start = start_idx + 2;
+                            if let Some(end_idx) = line[start..].find("**") {
+                                let end = end_idx + start;
+                                let feature_name = line[start..end].trim_end_matches(':').trim().to_string();
+                                flags.insert(feature_name, is_active);
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+                *state_for_watcher.feature_flags.write().await = flags;
+            }
+        }
+    });
+
    let state_for_task = state.clone();

    // Ajastin, joka jakaa satunnaisia tekoälytehtäviä eri pituuksilla
@@ -376,20 +418,30 @@ async fn api_stats(
 ) -> axum::response::Response {
    if !check_admin_auth(&headers) { return admin_unauthorized(); }
    let mut stats = state.db.get_stats();
-    stats.as_object_mut().unwrap().insert("version".to_string(), serde_json::json!(env!("CARGO_PKG_VERSION")));
+    if let Some(obj) = stats.as_object_mut() {
+        obj.insert("version".to_string(), serde_json::json!(env!("CARGO_PKG_VERSION")));
+    }
    axum::Json(stats).into_response()
 }

 fn check_admin_auth(headers: &axum::http::HeaderMap) -> bool {
-    let password = std::env::var("ADMIN_PASSWORD").unwrap_or_else(|_| "kipina".to_string());
+    let password = match std::env::var("ADMIN_PASSWORD") {
+        Ok(p) if !p.is_empty() => p,
+        _ => {
+            tracing::warn!("ADMIN_PASSWORD ei ole asetettu — käytetään oletusta 'kipina' (ÄLÄ käytä tuotannossa!)");
+            "kipina".to_string()
+        }
+    };
    if let Some(auth) = headers.get("authorization").and_then(|v| v.to_str().ok()) {
        if auth.starts_with("Basic ") {
-            if let Ok(decoded) = String::from_utf8(
-                base64_decode(auth.trim_start_matches("Basic ").trim())
-            ) {
-                // Tarkistetaan "user:password" — käyttäjänimi ei väliä
-                if let Some(pass) = decoded.split(':').nth(1) {
-                    return pass == password;
+            use base64::Engine;
+            if let Ok(decoded_bytes) = base64::engine::general_purpose::STANDARD
+                .decode(auth.trim_start_matches("Basic ").trim())
+            {
+                if let Ok(decoded) = String::from_utf8(decoded_bytes) {
+                    if let Some(pass) = decoded.split(':').nth(1) {
+                        return pass == password;
+                    }
                }
            }
        }
@@ -397,20 +449,6 @@ fn check_admin_auth(headers: &axum::http::HeaderMap) -> bool {
    false
 }

-fn base64_decode(input: &str) -> Vec<u8> {
-    // Yksinkertainen base64-dekooderi
-    const TABLE: &[u8; 64] = b"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/";
-    let mut out = Vec::new();
-    let bytes: Vec<u8> = input.bytes().filter(|&b| b != b'=').collect();
-    for chunk in bytes.chunks(4) {
-        let vals: Vec<u8> = chunk.iter().filter_map(|&b| TABLE.iter().position(|&t| t == b).map(|p| p as u8)).collect();
-        if vals.len() >= 2 { out.push((vals[0] << 2) | (vals[1] >> 4)); }
-        if vals.len() >= 3 { out.push((vals[1] << 4) | (vals[2] >> 2)); }
-        if vals.len() >= 4 { out.push((vals[2] << 6) | vals[3]); }
-    }
-    out
-}
-
 fn admin_unauthorized() -> axum::response::Response {
    axum::response::Response::builder()
        .status(401)
@@ -555,22 +593,35 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {

    tracing::info!("Solmu {} yhdistyi osoitteesta {}", node_id, ip);

+    let (node_tx, mut node_rx) = tokio::sync::mpsc::unbounded_channel::<String>();
+    
+    // Tallennetaan node channel reititystä varten
+    {
+        state.node_channels.write().await.insert(node_id, node_tx);
+    }
+    
+    // Yksinkertaistettu broadcast tx vastaanotto
    let mut rx = state.stats_tx.subscribe();

    let sender_task = tokio::spawn(async move {
        loop {
-            match rx.recv().await {
-                Ok(msg) => {
-                    if sender.send(Message::Text(msg)).await.is_err() {
-                        break;
+            tokio::select! {
+                result = rx.recv() => {
+                    match result {
+                        Ok(msg) => {
+                            if sender.send(Message::Text(msg)).await.is_err() { break; }
+                        }
+                        Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
+                            tracing::debug!("Broadcast lagged {} viestiä — ohitetaan", n);
+                            continue;
+                        }
+                        Err(_) => break, // Kanava suljettu
                    }
                }
-                Err(tokio::sync::broadcast::error::RecvError::Lagged(_)) => {
-                    continue;
-                }
-                Err(_) => {
-                    break;
+                Some(direct_msg) = node_rx.recv() => {
+                    if sender.send(Message::Text(direct_msg)).await.is_err() { break; }
                }
+                else => break,
            }
        }
    });
@@ -592,7 +643,8 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
        let json = match validate_message(&text) {
            Ok(j) => j,
            Err(reason) => {
-                tracing::warn!("Solmu {} ({}) lähetti virheellisen viestin: {} — {:?}", node_id, ip, reason, &text[..text.len().min(100)]);
+                let preview: String = text.chars().take(100).collect();
+                tracing::warn!("Solmu {} ({}) lähetti virheellisen viestin: {} — {:?}", node_id, ip, reason, preview);
                continue;
            }
        };
@@ -722,10 +774,32 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
                }
                let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());

+                let active_incentives = state.feature_flags.read().await.get("Insentiivit").copied().unwrap_or(false);
+                let ui_sync = state.feature_flags.read().await.get("Pelimerkkien UI-synkkaus").copied().unwrap_or(false);
+                let mut current_balance = 0;
+
                {
                    let mut task_count = state.total_tasks.lock().unwrap();
                    *task_count += 1;
+                    
+                    if active_incentives {
+                        let mut tokens = state.nodes_tokens.lock().unwrap();
+                        let balance = tokens.entry(node_id).or_insert(0);
+                        *balance += 5; // Palkkio: 5 Kipinä-merkkiä
+                        current_balance = *balance;
+                    }
                }
+                
+                if active_incentives && ui_sync {
+                    if let Some(tx) = state.node_channels.read().await.get(&node_id) {
+                         let msg = serde_json::json!({
+                              "type": "token_balance",
+                              "balance": current_balance
+                         });
+                         let _ = tx.send(msg.to_string());
+                    }
+                }
+                
                broadcast_stats(&state).await;
            }
        } else if msg_type == "single_tokenize_done" {
@@ -745,6 +819,13 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
                let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
            }
        } else if msg_type == "llm_done" {
+            // Vapautetaan solmu ja tarkistetaan task_id:n aitous
+            state.node_busy.lock().unwrap().remove(&node_id);
+            let valid_task = if let Some(tid) = json.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()) {
+                state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid)
+            } else {
+                false
+            };
            {
                let mut json = json;
                if let Some(obj) = json.as_object_mut() {
@@ -766,18 +847,53 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
                }
                let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());

+                let active_incentives = state.feature_flags.read().await.get("Insentiivit").copied().unwrap_or(false);
+                let ui_sync = state.feature_flags.read().await.get("Pelimerkkien UI-synkkaus").copied().unwrap_or(false);
+                let mut current_balance = 0;
+
                {
                    let mut task_count = state.total_tasks.lock().unwrap();
                    *task_count += 1;
+                    
+                    if active_incentives && valid_task {
+                        let mut tokens = state.nodes_tokens.lock().unwrap();
+                        let balance = tokens.entry(node_id).or_insert(0);
+                        *balance += 20; // Palkkio: 20 Kipinä-merkkiä
+                        current_balance = *balance;
+                    }
                }
+                
+                if active_incentives && ui_sync {
+                    if let Some(tx) = state.node_channels.read().await.get(&node_id) {
+                         let msg = serde_json::json!({
+                              "type": "token_balance",
+                              "balance": current_balance
+                         });
+                         let _ = tx.send(msg.to_string());
+                    }
+                }
+                
                broadcast_stats(&state).await;
            }
+        } else if msg_type == "llm_error" {
+            state.node_busy.lock().unwrap().remove(&node_id);
+            if let Some(tid) = json.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()) {
+                state.pending_task_ids.lock().unwrap().remove(tid);
+            }
+            {
+                let mut json = json;
+                if let Some(obj) = json.as_object_mut() {
+                    obj.insert("node_id".to_string(), serde_json::json!(node_id));
+                }
+                let _ = state.stats_tx.send(json.to_string());
+            }
        } else if msg_type == "user_text" {
            // Käyttäjän lähettämä teksti — broadcastataan pair_taskina ja llm_promptina
            let text = json.get("text").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
            let task_type = json.get("task_type").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("tokenize");
            if !text.is_empty() {
-                tracing::info!("Solmu {} lähetti oman tekstin ({}): \"{}\"", node_id, task_type, &text[..text.len().min(80)]);
+                let preview: String = text.chars().take(80).collect();
+                tracing::info!("Solmu {} lähetti oman tekstin ({}): \"{}\"", node_id, task_type, preview);
                match task_type {
                    "tokenize" => {
                        let msg = serde_json::json!({
@@ -787,38 +903,36 @@ async fn handle_socket(socket: WebSocket, state: Arc<AppState>, ip: IpAddr) {
                        let _ = state.stats_tx.send(msg.to_string());
                    }
                    _ => {
-                        // LLM-prompti
-                        for model in &["smollm-135m", "qwen-05b", "phi3-mini", "qwen-coder"] {
-                            let prompt = serde_json::json!({
-                                "type": "llm_prompt",
-                                "prompt": text,
-                                "model": model,
-                            });
-                            let _ = state.stats_tx.send(prompt.to_string());
-                        }
+                        // LLM-prompti: lähetetään VAIN valitulle mallille, ei kaikille (välttää turhaa ruuhkaa ja busy-tiloja)
+                        let prompt = serde_json::json!({
+                            "type": "llm_prompt",
+                            "prompt": text,
+                            "model": task_type,
+                        });
+                        let _ = state.stats_tx.send(prompt.to_string());
                    }
                }
            }
        }
    }

-    // Yhteys katkesi — merkitään session päättyneeksi ja siivotaan
+    // Yhteys katkesi — merkitään session päättyneeksi ja siivotaan atomisesti
    state.db.close_session(node_id);
-    state.node_tasks.lock().unwrap().remove(&node_id);
    {
+        // Lukitaan kaikki kerralla, jotta solmu ei ole osittain siivottu
+        let mut tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
        let mut conns = state.ip_connections.lock().unwrap();
+        let mut ips = state.node_ips.lock().unwrap();
+        let mut vram = state.nodes_vram.lock().unwrap();
+        let mut busy = state.node_busy.lock().unwrap();
+        tasks.remove(&node_id);
+        busy.remove(&node_id);
        if let Some(count) = conns.get_mut(&ip) {
            *count = count.saturating_sub(1);
-            if *count == 0 {
-                conns.remove(&ip);
-            }
+            if *count == 0 { conns.remove(&ip); }
        }
-    }
-    {
-        state.node_ips.lock().unwrap().remove(&node_id);
-    }
-    {
-        state.nodes_vram.lock().unwrap().remove(&node_id);
+        ips.remove(&node_id);
+        vram.remove(&node_id);
    }
    tracing::info!("Solmu {} ({}) poistui verkosta.", node_id, ip);
    broadcast_stats(&state).await;
@@ -840,8 +954,111 @@ struct ChatCompletionResponse {

 async fn api_chat_completions(
    axum::extract::State(state): axum::extract::State<Arc<AppState>>,
+    ConnectInfo(addr): ConnectInfo<SocketAddr>,
    axum::Json(payload): axum::Json<ChatCompletionRequest>,
 ) -> axum::response::Response {
+    // Rate limiting: max 10 pyyntöä per IP per minuutti
+    {
+        let mut limits = state.api_rate_limits.lock().unwrap();
+        let now = std::time::Instant::now();
+        let entry = limits.entry(addr.ip()).or_insert((now, 0));
+        if now.duration_since(entry.0).as_secs() >= 60 {
+            *entry = (now, 1); // Uusi ikkuna
+        } else {
+            entry.1 += 1;
+            if entry.1 > 10 {
+                return (axum::http::StatusCode::TOO_MANY_REQUESTS, "Liian monta pyyntöä — yritä minuutin kuluttua").into_response();
+            }
+        }
+    }
+
+    // Etsitään vapaa tai varattu solmu, joka vastaa pyydettyä mallia
+    let (target_node_free, target_node_any, total_matching) = {
+        let tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
+        let busy = state.node_busy.lock().unwrap();
+        let matching: Vec<u64> = tasks.iter().filter(|(_, task)| {
+            if payload.model == "qwen-coder" {
+                *task == "qwen-coder-05b" || *task == "qwen-coder"
+            } else {
+                **task == payload.model
+            }
+        }).map(|(k, _)| *k).collect();
+        let free = matching.iter().find(|id| !busy.contains(id)).copied();
+        let any = matching.first().copied();
+        (free, any, matching.len())
+    };
+
+    // Broadcastataan reititystila UI:lle
+    let task_id = payload.task_id.clone();
+
+    if target_node_any.is_none() {
+        // Ei yhtään solmua tälle mallille
+        return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Ei solmua tälle mallille (käynnistä malli selaimessa)").into_response();
+    }
+
+    let target_node_id;
+    if let Some(free_id) = target_node_free {
+        // Vapaa solmu löytyi — reititetään suoraan
+        target_node_id = free_id;
+        let node_type = if state.node_tasks.lock().unwrap().get(&free_id).map(|t| t.contains("native")).unwrap_or(false) { "natiivi" } else { "selain" };
+        let routing_msg = serde_json::json!({
+            "type": "task_routed",
+            "task_id": task_id,
+            "node_id": free_id,
+            "node_type": node_type,
+            "status": "routed",
+            "message": format!("Reititetty solmulle #{}", free_id),
+        });
+        let _ = state.stats_tx.send(routing_msg.to_string());
+    } else {
+        // Kaikki solmut varattuja — odotetaan vapautumista (max 30s)
+        let queue_msg = serde_json::json!({
+            "type": "task_routed",
+            "task_id": task_id,
+            "status": "queued",
+            "message": format!("Kaikki {} solmua varattuja — odotetaan vapautumista...", total_matching),
+        });
+        let _ = state.stats_tx.send(queue_msg.to_string());
+
+        // Pollaa busy-tilaa 500ms välein, max 30s
+        let mut waited = 0u32;
+        loop {
+            tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)).await;
+            waited += 500;
+            let free = {
+                let tasks = state.node_tasks.lock().unwrap();
+                let busy = state.node_busy.lock().unwrap();
+                tasks.iter().find(|(node_id, task)| {
+                    let model_match = if payload.model == "qwen-coder" {
+                        *task == "qwen-coder-05b" || *task == "qwen-coder"
+                    } else {
+                        **task == payload.model
+                    };
+                    model_match && !busy.contains(node_id)
+                }).map(|(k, _)| *k)
+            };
+            if let Some(id) = free {
+                target_node_id = id;
+                let routing_msg = serde_json::json!({
+                    "type": "task_routed",
+                    "task_id": task_id,
+                    "node_id": id,
+                    "status": "routed",
+                    "message": format!("Solmu #{} vapautui — reititetään ({:.1}s jonossa)", id, waited as f64 / 1000.0),
+                });
+                let _ = state.stats_tx.send(routing_msg.to_string());
+                break;
+            }
+            if waited >= 30000 {
+                return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Aikakatkaisu: kaikki solmut varattuja 30s ajan").into_response();
+            }
+        }
+    };
+
+    // Merkitään solmu varatuksi ja task_id jaetuksi
+    state.node_busy.lock().unwrap().insert(target_node_id);
+    state.pending_task_ids.lock().unwrap().insert(payload.task_id.clone());
+
    let msg = serde_json::json!({
        "type": "llm_prompt",
        "prompt": payload.prompt,
@@ -849,31 +1066,58 @@ async fn api_chat_completions(
        "task_id": payload.task_id,
    });

+    // Odotuskanava valmiiksi (solmu palauttaa tuloksen stats_tx kautta)
    let mut rx = state.stats_tx.subscribe();
-    let _ = state.stats_tx.send(msg.to_string());
+
+    // Kohdennettu reititys: lähetetään AI-tehtävä suoraan VAIN valitulle solmulle
+    {
+        let channels = state.node_channels.read().await;
+        if let Some(tx) = channels.get(&target_node_id) {
+            let _ = tx.send(msg.to_string());
+            tracing::info!("Reititettiin API-pyyntö solmulle {} (Malli: {})", target_node_id, payload.model);
+        } else {
+             return (axum::http::StatusCode::SERVICE_UNAVAILABLE, "Verkkovirhe: solmun yhteys katkesi reitityksen aikana").into_response();
+        }
+    }

    let timeout = tokio::time::timeout(std::time::Duration::from_secs(120), async move {
-        while let Ok(msg_str) = rx.recv().await {
+        loop {
+            let msg_str = match rx.recv().await {
+                Ok(msg) => msg,
+                Err(broadcast::error::RecvError::Lagged(n)) => {
+                    tracing::debug!("API-kanava lagged {} viestiä", n);
+                    continue;
+                }
+                Err(_) => return Ok(None), // Kanava suljettu
+            };
            if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg_str) {
                if v["type"].as_str() == Some("llm_done") {
                    if let Some(tid) = v["task_id"].as_str() {
                        if tid == payload.task_id {
-                            return Some(ChatCompletionResponse {
+                            return Ok(Some(ChatCompletionResponse {
                                response: v["response"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
                                model: v["model"].as_str().unwrap_or("").to_string(),
                                tokens_generated: v["tokens_generated"].as_u64().unwrap_or(0),
-                            });
+                            }));
+                        }
+                    }
+                } else if v["type"].as_str() == Some("llm_error") {
+                    if let Some(tid) = v["task_id"].as_str() {
+                        if tid == payload.task_id {
+                            return Err(v["error"].as_str().unwrap_or("Määrittelemätön virhe solmussa").to_string());
                        }
                    }
                }
            }
        }
-        None
+        #[allow(unreachable_code)]
+        Ok(None)
    }).await;

    match timeout {
-        Ok(Some(res)) => axum::Json(res).into_response(),
-        Ok(None) => (axum::http::StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, "Verkkovirhe: yhteys katkesi").into_response(),
-        Err(_) => (axum::http::StatusCode::GATEWAY_TIMEOUT, "Aikakatkaisu: yksikään solmu ei vastannut 120s sisällä").into_response(),
+        Ok(Ok(Some(res))) => axum::Json(res).into_response(),
+        Ok(Ok(None)) => (axum::http::StatusCode::INTERNAL_SERVER_ERROR, "Verkkovirhe: yhteys katkesi").into_response(),
+        Ok(Err(err)) => (axum::http::StatusCode::CONFLICT, err).into_response(),
+        Err(_) => (axum::http::StatusCode::GATEWAY_TIMEOUT, "Aikakatkaisu: solmu ei saanut tehtävää ajoissa valmiiksi").into_response(),
    }
 }
--- a/network-poc/native-node/src/inference.rs
+++ b/network-poc/native-node/src/inference.rs
@@ -2,15 +2,68 @@ use candle_core::{Device, Tensor, DType};
 use candle_nn::VarBuilder;
 use candle_transformers::models::qwen2::{Config as QwenConfig, ModelForCausalLM as QwenModel};
 use hf_hub::{api::sync::Api, Repo, RepoType};
-use std::path::PathBuf;
 use std::time::Instant;

+/// Top-k sampling with temperature and repetition penalty
+fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, temperature: f64, generated_tokens: &[u32], repetition_penalty: f64, rng_state: &mut u64) -> Result<u32, String> {
+    let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().map_err(|e| format!("to_vec1: {}", e))?;
+    if logits_vec.is_empty() { return Err("Tyhjä logits".to_string()); }
+
+    // Repetition penalty: rankaisee jo generoituja tokeneita
+    for &token_id in generated_tokens {
+        if (token_id as usize) < logits_vec.len() {
+            let logit = &mut logits_vec[token_id as usize];
+            if *logit > 0.0 {
+                *logit /= repetition_penalty as f32;
+            } else {
+                *logit *= repetition_penalty as f32;
+            }
+        }
+    }
+
+    // Temperature scaling
+    if temperature > 0.0 && temperature != 1.0 {
+        for logit in logits_vec.iter_mut() {
+            *logit /= temperature as f32;
+        }
+    }
+
+    // Top-k: etsitään k suurinta
+    let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
+    indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+    indexed.truncate(k);
+
+    if k == 1 || temperature == 0.0 {
+        return Ok(indexed[0].0 as u32);
+    }
+
+    // Softmax top-k:lle
+    let max_logit = indexed[0].1;
+    let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
+    let sum: f32 = exps.iter().sum();
+    let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();
+
+    // XorShift64 RNG
+    *rng_state ^= *rng_state << 13;
+    *rng_state ^= *rng_state >> 7;
+    *rng_state ^= *rng_state << 17;
+    let rand_val = (*rng_state % 10000) as f32 / 10000.0;
+
+    let mut cumulative = 0.0;
+    for (i, p) in probs.iter().enumerate() {
+        cumulative += p;
+        if rand_val < cumulative {
+            return Ok(indexed[i].0 as u32);
+        }
+    }
+
+    Ok(indexed[0].0 as u32)
+}
+
 pub struct LlmEngine {
    tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
-    model_path: PathBuf,
+    model: QwenModel,
    device: Device,
-    dtype: DType,
-    config: QwenConfig,
    eos_token: u32,
 }

@@ -22,10 +75,10 @@ impl LlmEngine {

        let dtype = if device.is_cuda() { DType::F16 } else { DType::F32 };

-        tracing::info!("Ladataan Qwen2.5-0.5B-Instruct...");
+        tracing::info!("Ladataan Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct...");
        let api = Api::new().map_err(|e| format!("HF API: {}", e))?;
        let repo = api.repo(Repo::with_revision(
-            "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct".to_string(),
+            "Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct".to_string(),
            RepoType::Model,
            "main".to_string(),
        ));
@@ -54,44 +107,42 @@ impl LlmEngine {
            hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
        };

-        // Testi-lataus varmistaa, että painot toimivat
        let start = Instant::now();
        let vb = unsafe {
            VarBuilder::from_mmaped_safetensors(&[model_path.clone()], dtype, &device)
                .map_err(|e| format!("VarBuilder: {}", e))?
        };
-        let _model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
+        let model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
        tracing::info!("Malli ladattu ({:.1}s) — {}", start.elapsed().as_secs_f64(), device_name);

        Ok(LlmEngine {
            tokenizer,
-            model_path,
+            model,
            device,
-            dtype,
-            config,
            eos_token: 151645,
        })
    }

-    /// Luo tuore malliinstanssi (nollaa KV-cachen)
-    fn fresh_model(&self) -> Result<QwenModel, String> {
-        let vb = unsafe {
-            VarBuilder::from_mmaped_safetensors(&[self.model_path.clone()], self.dtype, &self.device)
-                .map_err(|e| format!("VarBuilder: {}", e))?
-        };
-        QwenModel::new(&self.config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))
-    }
-
    pub fn generate(&mut self, prompt: &str, max_tokens: usize) -> Result<GenerateResult, String> {
-        let formatted = format!("<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", prompt);
+        // Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla → malli jatkaa suoraan koodilla
+        let formatted = format!("<|im_start|>system\nYou are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", prompt);

        let encoding = self.tokenizer.encode(formatted.as_str(), true)
            .map_err(|e| format!("Encode: {}", e))?;
        let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
        let input_len = input_ids.len();

-        // Tuore malli joka promptille (nollaa KV-cachen)
-        let mut model = self.fresh_model()?;
+        // Nollataan KV-cache edellisestä promptista
+        self.model.clear_kv_cache();
+
+        // Sampling-parametrit
+        let temperature = 0.7;
+        let top_k = 40;
+        let repetition_penalty = 1.15;
+        let mut rng_state: u64 = std::time::SystemTime::now()
+            .duration_since(std::time::UNIX_EPOCH)
+            .unwrap()
+            .as_nanos() as u64;

        let start = Instant::now();

@@ -100,24 +151,24 @@ impl LlmEngine {
            .and_then(|t| t.unsqueeze(0))
            .map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;

-        let logits = model.forward(&input, 0)
+        let logits = self.model.forward(&input, 0)
            .map_err(|e| format!("Forward prefill: {}", e))?;

        let logits = logits.squeeze(0).map_err(|e| format!("Squeeze: {}", e))?;
        let logits = if logits.dims().len() == 2 {
-            logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
+            let seq_len = logits.dim(0).map_err(|e| format!("Dim: {}", e))?;
+            if seq_len == 0 { return Err("Tyhjä tensori".to_string()); }
+            logits.get(seq_len - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
        } else {
            logits
        };
-        let mut next_token = logits.argmax(0)
-            .map_err(|e| format!("Argmax: {}", e))?
-            .to_vec0::<u32>()
-            .map_err(|e| format!("to_vec0: {}", e))?;

        let mut generated_text = String::new();
        let mut tokens_generated: usize = 0;
        let mut all_tokens: Vec<u32> = Vec::new();

+        let mut next_token = sample_top_k(&logits, top_k, temperature, &all_tokens, repetition_penalty, &mut rng_state)?;
+
        if next_token != self.eos_token {
            if let Ok(text) = self.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
                generated_text.push_str(&text);
@@ -135,25 +186,35 @@ impl LlmEngine {
                .and_then(|t| t.unsqueeze(0))
                .map_err(|e| format!("Tensor: {}", e))?;

-            let logits = model.forward(&input, pos)
+            let logits = self.model.forward(&input, pos)
                .map_err(|e| format!("Forward pos {}: {}", pos, e))?;

            let logits = logits.squeeze(0).map_err(|e| format!("Squeeze: {}", e))?;
            let logits = if logits.dims().len() == 2 {
-                logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
+                let seq_len = logits.dim(0).map_err(|e| format!("Dim: {}", e))?;
+                if seq_len == 0 { break; }
+                logits.get(seq_len - 1).map_err(|e| format!("Get: {}", e))?
            } else {
                logits
            };
-            next_token = logits.argmax(0)
-                .map_err(|e| format!("Argmax: {}", e))?
-                .to_vec0::<u32>()
-                .map_err(|e| format!("to_vec0: {}", e))?;
+            next_token = sample_top_k(&logits, top_k, temperature, &all_tokens, repetition_penalty, &mut rng_state)?;
            pos += 1;

            if next_token == self.eos_token { break; }

            if let Ok(text) = self.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
                generated_text.push_str(&text);
+
+                // Stop-sekvenssit: katkaistaan kun malli alkaa selittää
+                let lower = generated_text.to_lowercase();
+                if lower.contains("\n###") || lower.contains("\nexplanation") || lower.contains("\nnote:") || lower.contains("\noutput:") || lower.contains("\n```\n\n") || lower.contains("\n// example") || lower.contains("\n# example") {
+                    for stop in &["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n", "\n// Example", "\n// example", "\n# Example", "\n# example"] {
+                        if let Some(pos) = generated_text.find(stop) {
+                            generated_text.truncate(pos);
+                        }
+                    }
+                    break;
+                }
            }
            all_tokens.push(next_token);
            tokens_generated += 1;
@@ -165,7 +226,7 @@ impl LlmEngine {
        } else { 0.0 };

        Ok(GenerateResult {
-            text: generated_text,
+            text: strip_markdown_wrapper(&generated_text),
            tokens_generated,
            duration_ms: gen_time.as_millis() as f64,
            tokens_per_sec,
@@ -173,6 +234,61 @@ impl LlmEngine {
    }
 }

+const LANG_TAGS: &[&str] = &[
+    "python", "py", "rust", "rs", "javascript", "js", "typescript", "ts",
+    "java", "kotlin", "scala", "go", "ruby", "rb", "php", "swift",
+    "c", "cpp", "c++", "c#", "csharp", "r", "sql", "bash", "sh", "zsh",
+    "html", "css", "json", "yaml", "yml", "toml", "xml", "markdown", "md",
+    "lua", "perl", "dart", "elixir", "haskell", "hs", "ocaml", "zig",
+    "plaintext", "text", "txt",
+];
+
+/// Siivoa mallin tuottama vastaus (prefill-yhteensopiva).
+fn strip_markdown_wrapper(text: &str) -> String {
+    let mut result = text.trim().to_string();
+
+    // 1. Kielitunniste — VAIN tunnettu kieli
+    if let Some(nl) = result.find('\n') {
+        let first = result[..nl].trim().to_lowercase();
+        if LANG_TAGS.contains(&first.as_str()) {
+            result = result[nl + 1..].to_string();
+        }
+    }
+
+    // 2. Sulkeva ``` — VAIN omalla rivillään lopussa
+    let trimmed = result.trim_end();
+    if trimmed.ends_with("```") {
+        let before = &trimmed[..trimmed.len() - 3];
+        if before.is_empty() || before.ends_with('\n') {
+            result = before.trim_end().to_string();
+        }
+    }
+
+    // 3. Johdantolauseet
+    let lower = result.trim().to_lowercase();
+    for prefix in &["sure!", "here is", "here's", "certainly!", "below is"] {
+        if lower.starts_with(prefix) {
+            if let Some(nl) = result.find('\n') { result = result[nl + 1..].to_string(); }
+            break;
+        }
+    }
+
+    // 4. Selityskommentit alusta
+    let mut lines: Vec<&str> = result.trim().lines().collect();
+    while !lines.is_empty() {
+        let first = lines[0].trim();
+        let is_preamble = first.starts_with("# ") && !first.starts_with("#!")
+            && (first.to_lowercase().contains("this is")
+                || first.to_lowercase().contains("simple")
+                || first.to_lowercase().contains("program that")
+                || first.to_lowercase().contains("here is")
+                || first.to_lowercase().contains("the following")
+                || first.to_lowercase().contains("below"));
+        if is_preamble { lines.remove(0); } else { break; }
+    }
+    lines.join("\n").trim().to_string()
+}
+
 pub struct GenerateResult {
    pub text: String,
    pub tokens_generated: usize,
--- a/network-poc/native-node/src/main.rs
+++ b/network-poc/native-node/src/main.rs
@@ -227,6 +227,7 @@ fn build_auth_message(allocated_gb: u32) -> String {
        "status": "agent_ready",
        "node_type": "native",
        "allocated_gb": allocated_gb,
+        "selected_task": "qwen-coder-05b",
        "system": sys,
    });

@@ -318,10 +319,14 @@ async fn main() {
                        if text.contains("llm_prompt") && !busy {
                            if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&text) {
                                let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
-                                if !prompt.is_empty() {
+                                let task_id = task.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("?");
+                                let msg_model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
+                                
+                                if !prompt.is_empty() && msg_model.starts_with("qwen-coder") {
+
                                    if let Some(ref mut engine) = llm {
                                        busy = true;
-                                        tracing::info!("Generoidaan: \"{}\"", prompt);
+                                        tracing::info!("Generoidaan (task_id: {}): \"{}\"", task_id, prompt);

                                        match engine.generate(prompt, 64) {
                                            Ok(result) => {
@@ -336,12 +341,13 @@ async fn main() {
                                                let done = json!({
                                                    "type": "llm_done",
                                                    "prompt": prompt,
-                                                    "model": "Qwen2.5-0.5B-Instruct (native/GPU)",
+                                                    "model": "Qwen2.5-Coder-0.5B (native/GPU)",
                                                    "response": result.text,
                                                    "tokens_generated": result.tokens_generated,
                                                    "duration_ms": result.duration_ms,
                                                    "tokens_per_sec": (result.tokens_per_sec * 10.0).round() / 10.0,
                                                    "load_time_ms": 0,
+                                                    "task_id": task_id,
                                                });
                                                let _ = write.send(Message::Text(done.to_string())).await;
                                            }
--- a/network-poc/node/nodes.db
+++ b/network-poc/node/nodes.db
--- a/network-poc/node/src/lib.rs
+++ b/network-poc/node/src/lib.rs
@@ -130,8 +130,9 @@ async fn run_single_tokenize(text: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>) {

    let token_count = result["token_count"].as_u64().unwrap_or(0);
    let cpt = result["chars_per_token"].as_f64().unwrap_or(0.0);
+    let preview: String = text.chars().take(50).collect();
    console_log!("Tokenisaatio: \"{}\" → {} tokenia | {:.2} m/t | {:.2}ms",
-        &text[..text.len().min(50)], token_count, cpt, duration_ms);
+        preview, token_count, cpt, duration_ms);

    let msg = serde_json::json!({
        "type": "single_tokenize_done",
@@ -270,7 +271,8 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
                if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
                } else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
                    let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
-                    if !prompt.is_empty() {
+                    let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
+                    if !prompt.is_empty() && model == "qwen-05b" {
                        LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
                        let ws_for_async = ws_clone.clone();
                        wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
@@ -284,7 +286,8 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
                if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
                } else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
                    let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
-                    if !prompt.is_empty() {
+                    let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
+                    if !prompt.is_empty() && model.starts_with("phi3-mini") {
                        LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
                        let ws_for_async = ws_clone.clone();
                        wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
@@ -295,18 +298,30 @@ pub async fn start_agent_node(hub_url: String, has_webgpu: bool, device_info_jso
                }
            } else if msg.contains("llm_prompt") && (current_task == 4 || current_task == 5) {
                // Qwen2.5-Coder: 4 = 0.5B, 5 = 3B
-                if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
-                } else if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
+                if let Ok(task) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&msg) {
                    let prompt = task.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
+                    let model = task.get("model").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("").to_string();
                    let task_id = task.get("task_id").and_then(|v| v.as_str()).map(|s| s.to_string());
-                    if !prompt.is_empty() {
-                        let use_3b = current_task == 5;
-                        LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
-                        let ws_for_async = ws_clone.clone();
-                        wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
-                            qwen_coder::run_coder_inference(prompt, ws_for_async, use_3b, task_id).await;
-                            LLM_BUSY.store(false, Ordering::SeqCst);
-                        });
+                    
+                    if !prompt.is_empty() && model.starts_with("qwen-coder") {
+                        if LLM_BUSY.load(Ordering::SeqCst) {
+                            if let Some(tid) = task_id {
+                                let err_msg = serde_json::json!({
+                                    "type": "llm_error",
+                                    "task_id": tid,
+                                    "error": "Solmu on paraikaa varattuna toisen tehtävän suorittamiseen"
+                                });
+                                let _ = ws_clone.borrow().send_with_str(&err_msg.to_string());
+                            }
+                        } else {
+                            let use_3b = current_task == 5;
+                            LLM_BUSY.store(true, Ordering::SeqCst);
+                            let ws_for_async = ws_clone.clone();
+                            wasm_bindgen_futures::spawn_local(async move {
+                                qwen_coder::run_coder_inference(prompt, ws_for_async, use_3b, task_id).await;
+                                LLM_BUSY.store(false, Ordering::SeqCst);
+                            });
+                        }
                    }
                }
            } else if msg.contains("ai_task") {
--- a/network-poc/node/src/qwen_coder.rs
+++ b/network-poc/node/src/qwen_coder.rs
@@ -21,12 +21,98 @@ const MODEL_3B_PART1_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-I
 const MODEL_3B_PART2_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/model-00002-of-00002.safetensors";
 const TOKENIZER_3B_URL: &str = "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct/resolve/main/tokenizer.json";

-async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<Vec<u8>, String> {
-    if let Ok(Some(bytes)) = storage::load_from_idb(key).await {
-        console_log!("[Coder] {} löytyi välimuistista ({} MB)", key, bytes.len() / 1024 / 1024);
+struct CachedModel {
+    model: QwenModel,
+    tokenizer: tokenizers::Tokenizer,
+    is_3b: bool,
+}
+
+/// Tunnetut kielitunnisteet joita malli voi tuottaa prefill-backtickien jälkeen.
+const LANG_TAGS: &[&str] = &[
+    "python", "py", "rust", "rs", "javascript", "js", "typescript", "ts",
+    "java", "kotlin", "scala", "go", "ruby", "rb", "php", "swift",
+    "c", "cpp", "c++", "c#", "csharp", "r", "sql", "bash", "sh", "zsh",
+    "html", "css", "json", "yaml", "yml", "toml", "xml", "markdown", "md",
+    "lua", "perl", "dart", "elixir", "haskell", "hs", "ocaml", "zig",
+    "plaintext", "text", "txt",
+];
+
+/// Siivoa mallin tuottama vastaus.
+/// Prefill-tekniikan vuoksi malli tuottaa: "rust\nfn main() {...}\n```"
+/// eli kielitunniste alussa + sulkeva ``` lopussa. Molemmat poistetaan.
+fn strip_markdown_wrapper(text: &str) -> String {
+    let mut result = text.trim().to_string();
+
+    // 1. Poistetaan kielitunniste ensimmäiseltä riviltä — VAIN jos se on tunnettu kieli
+    if let Some(first_newline) = result.find('\n') {
+        let first_line = result[..first_newline].trim().to_lowercase();
+        if LANG_TAGS.contains(&first_line.as_str()) {
+            result = result[first_newline + 1..].to_string();
+        }
+    }
+
+    // 2. Poistetaan sulkeva ``` VAIN jos se on omalla rivillään lopussa
+    let trimmed = result.trim_end();
+    if trimmed.ends_with("```") {
+        let before = &trimmed[..trimmed.len() - 3];
+        // Varmistetaan: edellinen merkki on rivinvaihto tai alku (eli ``` on oma rivinsä)
+        if before.is_empty() || before.ends_with('\n') {
+            result = before.trim_end().to_string();
+        }
+    }
+
+    // 3. Poistetaan johdantolauseet: "Sure! Here is...", "Certainly!" jne.
+    let lower = result.trim().to_lowercase();
+    for prefix in &["sure!", "here is", "here's", "certainly!", "below is"] {
+        if lower.starts_with(prefix) {
+            if let Some(newline) = result.find('\n') {
+                result = result[newline + 1..].to_string();
+            }
+            break;
+        }
+    }
+
+    // 4. Poistetaan selityskommentit alusta: "# This is a simple program..."
+    let mut lines: Vec<&str> = result.trim().lines().collect();
+    while !lines.is_empty() {
+        let first = lines[0].trim();
+        let is_preamble = first.starts_with("# ")
+            && !first.starts_with("#!")
+            && (first.to_lowercase().contains("this is")
+                || first.to_lowercase().contains("simple")
+                || first.to_lowercase().contains("program that")
+                || first.to_lowercase().contains("here is")
+                || first.to_lowercase().contains("the following")
+                || first.to_lowercase().contains("below"));
+        if is_preamble { lines.remove(0); } else { break; }
+    }
+
+    lines.join("\n").trim().to_string()
+}
+
+thread_local! {
+    static RAM_CACHE: RefCell<std::collections::HashMap<String, Rc<Vec<u8>>>> = RefCell::new(std::collections::HashMap::new());
+    static MODEL_CACHE: RefCell<Option<CachedModel>> = RefCell::new(None);
+}
+
+async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<Rc<Vec<u8>>, String> {
+    // 1. Tarkistetaan RAM välimuisti (estää OOM ja levy-I/O pullonkaulat)
+    let ram_hit = RAM_CACHE.with(|cache| {
+        cache.borrow().get(key).cloned()
+    });
+    if let Some(bytes) = ram_hit {
+        console_log!("[Coder] {} löytyi nopeasta RAM-välimuistista!", key);
        return Ok(bytes);
    }

+    // 2. Tarkistetaan IndexedDB (jos selain on suljettu aikaisemmin)
+    if let Ok(Some(bytes)) = storage::load_from_idb(key).await {
+        console_log!("[Coder] {} löytyi IndexedDB-välimuistista ({} MB)", key, bytes.len() / 1024 / 1024);
+        let rc_bytes = Rc::new(bytes);
+        RAM_CACHE.with(|cache| cache.borrow_mut().insert(key.to_string(), rc_bytes.clone()));
+        return Ok(rc_bytes);
+    }
+
    console_log!("[Coder] Ladataan {}...", key);

    let window = web_sys::window().unwrap();
@@ -68,11 +154,85 @@ async fn ensure_cached(key: &str, url: &str, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Res
        }
    }

-    console_log!("[Coder] Tallennetaan {} ({} MB)...", key, data.len() / 1024 / 1024);
+    console_log!("[Coder] Tallennetaan {} ({} MB) IndexedDB:hen...", key, data.len() / 1024 / 1024);
    let _ = storage::save_to_idb(key, &data).await;
    console_log!("[Coder] {} tallennettu!", key);

-    Ok(data)
+    let rc_data = Rc::new(data);
+    RAM_CACHE.with(|cache| cache.borrow_mut().insert(key.to_string(), rc_data.clone()));
+
+    Ok(rc_data)
+}
+
+/// Lataa tai palauttaa välimuistista valmiin mallin + tokenizerin
+async fn get_or_build_model(use_3b: bool, ws: &Rc<RefCell<WebSocket>>) -> Result<(), String> {
+    // Tarkistetaan onko oikea malli jo muistissa
+    let cache_hit = MODEL_CACHE.with(|c| {
+        c.borrow().as_ref().map(|m| m.is_3b == use_3b).unwrap_or(false)
+    });
+    if cache_hit {
+        // Logitetaan kaikki välivaiheet valmiiksi, jotta pipeline-UI päivittyy
+        console_log!("[Coder] tokenizer löytyi (cache)");
+        console_log!("[Coder] model löytyi (cache)");
+        console_log!("[Coder] Malli ladattu (välimuistista)");
+        return Ok(());
+    }
+
+    let device = Device::Cpu;
+    let dtype = DType::F32;
+
+    // Tokenizer
+    let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_3B_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
+    let tok_key = if use_3b { "coder3b-tokenizer.json" } else { "coder05b-tokenizer.json" };
+    let tok_bytes = ensure_cached(tok_key, tok_url, ws).await?;
+    let tokenizer = tokenizers::Tokenizer::from_bytes(&tok_bytes[..])
+        .map_err(|e| format!("Tokenizer: {}", e))?;
+
+    // Painot
+    let tensors = if use_3b {
+        let part1 = ensure_cached("coder3b-model-part1.safetensors", MODEL_3B_PART1_URL, ws).await?;
+        let part2 = ensure_cached("coder3b-model-part2.safetensors", MODEL_3B_PART2_URL, ws).await?;
+        console_log!("[Coder] Rakennetaan 3B-mallia...");
+        let mut all_tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&part1[..], &device)
+            .map_err(|e| format!("Part1: {}", e))?;
+        let tensors2 = candle_core::safetensors::load_buffer(&part2[..], &device)
+            .map_err(|e| format!("Part2: {}", e))?;
+        all_tensors.extend(tensors2);
+        all_tensors
+    } else {
+        let model_bytes = ensure_cached("coder05b-model.safetensors", MODEL_05B_URL, ws).await?;
+        console_log!("[Coder] Rakennetaan 0.5B-mallia...");
+        candle_core::safetensors::load_buffer(&model_bytes[..], &device)
+            .map_err(|e| format!("Safetensors: {}", e))?
+    };
+
+    let vb = VarBuilder::from_tensors(tensors, dtype, &device);
+    let config = if use_3b {
+        QwenConfig {
+            vocab_size: 151936, hidden_size: 2048, intermediate_size: 11008,
+            num_hidden_layers: 36, num_attention_heads: 16, num_key_value_heads: 2,
+            max_position_embeddings: 32768, sliding_window: 32768, max_window_layers: 36,
+            tie_word_embeddings: true, rope_theta: 1000000.0, rms_norm_eps: 1e-6,
+            use_sliding_window: false, hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
+        }
+    } else {
+        QwenConfig {
+            vocab_size: 151936, hidden_size: 896, intermediate_size: 4864,
+            num_hidden_layers: 24, num_attention_heads: 14, num_key_value_heads: 2,
+            max_position_embeddings: 32768, sliding_window: 32768, max_window_layers: 21,
+            tie_word_embeddings: true, rope_theta: 1000000.0, rms_norm_eps: 1e-6,
+            use_sliding_window: false, hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
+        }
+    };
+
+    let model = QwenModel::new(&config, vb).map_err(|e| format!("Malli: {}", e))?;
+    console_log!("[Coder] Malli ladattu ja välimuistitettu");
+
+    MODEL_CACHE.with(|c| {
+        *c.borrow_mut() = Some(CachedModel { model, tokenizer, is_3b: use_3b });
+    });
+
+    Ok(())
 }

 /// use_3b: false = 0.5B (nopea), true = 3B (laadukas)
@@ -80,196 +240,133 @@ pub async fn run_coder_inference(prompt: String, ws: Rc<RefCell<WebSocket>>, use
    let perf = web_sys::window().unwrap().performance().unwrap();
    let size_label = if use_3b { "3B" } else { "0.5B" };

-    // Tokenizer (sama molemmille)
-    let tok_url = if use_3b { TOKENIZER_3B_URL } else { TOKENIZER_05B_URL };
-    let tok_key = if use_3b { "coder3b-tokenizer.json" } else { "coder05b-tokenizer.json" };
-    let tok_bytes = match ensure_cached(tok_key, tok_url, &ws).await {
-        Ok(b) => b,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenizer-virhe: {}", e); return; }
-    };
-    let tokenizer = match tokenizers::Tokenizer::from_bytes(&tok_bytes) {
-        Ok(t) => t,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenizer-parsinta: {}", e); return; }
-    };
-
-    // Mallin painot
-    let device = Device::Cpu;
-    let dtype = DType::F32;
-
-    let tensors = if use_3b {
-        // 3B: kaksi osaa
-        let part1 = match ensure_cached("coder3b-model-part1.safetensors", MODEL_3B_PART1_URL, &ws).await {
-            Ok(b) => b,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli osa 1 virhe: {}", e); return; }
-        };
-        let part2 = match ensure_cached("coder3b-model-part2.safetensors", MODEL_3B_PART2_URL, &ws).await {
-            Ok(b) => b,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli osa 2 virhe: {}", e); return; }
-        };
-        console_log!("[Coder] Rakennetaan 3B-mallia...");
-        let mut all_tensors = candle_core::safetensors::load_buffer(&part1, &device)
-            .map_err(|e| format!("Part1: {}", e)).unwrap();
-        let tensors2 = candle_core::safetensors::load_buffer(&part2, &device)
-            .map_err(|e| format!("Part2: {}", e)).unwrap();
-        all_tensors.extend(tensors2);
-        all_tensors
-    } else {
-        // 0.5B: yksi osa
-        let model_bytes = match ensure_cached("coder05b-model.safetensors", MODEL_05B_URL, &ws).await {
-            Ok(b) => b,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Malli-virhe: {}", e); return; }
-        };
-        console_log!("[Coder] Rakennetaan 0.5B-mallia...");
-        match candle_core::safetensors::load_buffer(&model_bytes, &device) {
-            Ok(t) => t,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Safetensors: {}", e); return; }
-        }
-    };
-
    let start_load = perf.now();
-    let vb = VarBuilder::from_tensors(tensors, dtype, &device);

-    let config = if use_3b {
-        QwenConfig {
-            vocab_size: 151936,
-            hidden_size: 2048,
-            intermediate_size: 11008,
-            num_hidden_layers: 36,
-            num_attention_heads: 16,
-            num_key_value_heads: 2,
-            max_position_embeddings: 32768,
-            sliding_window: 32768,
-            max_window_layers: 36,
-            tie_word_embeddings: true,
-            rope_theta: 1000000.0,
-            rms_norm_eps: 1e-6,
-            use_sliding_window: false,
-            hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
-        }
-    } else {
-        QwenConfig {
-            vocab_size: 151936,
-            hidden_size: 896,
-            intermediate_size: 4864,
-            num_hidden_layers: 24,
-            num_attention_heads: 14,
-            num_key_value_heads: 2,
-            max_position_embeddings: 32768,
-            sliding_window: 32768,
-            max_window_layers: 21,
-            tie_word_embeddings: true,
-            rope_theta: 1000000.0,
-            rms_norm_eps: 1e-6,
-            use_sliding_window: false,
-            hidden_act: candle_nn::Activation::Silu,
-        }
-    };
-
-    let mut model = match QwenModel::new(&config, vb) {
-        Ok(m) => m,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Mallin lataus: {}", e); return; }
-    };
+    if let Err(e) = get_or_build_model(use_3b, &ws).await {
+        console_log!("[Coder] Mallin lataus: {}", e);
+        return;
+    }

    let load_time = perf.now() - start_load;
-    console_log!("[Coder] Malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
+    if load_time > 100.0 {
+        console_log!("[Coder] Malli ladattu ({:.0}ms). Generoidaan...", load_time);
+    }

    // Parsitaan JSON-prompti tai käytetään teksti sellaisenaan
+    let default_system = "You are a coding assistant. Respond with ONLY code. No explanations, no markdown, no comments unless asked.";
    let (actual_prompt, system_msg, max_new_tokens) = if prompt.starts_with('{') {
        if let Ok(json) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(&prompt) {
            let p = json.get("prompt").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(&prompt).to_string();
-            let s = json.get("system").and_then(|v| v.as_str())
-                .unwrap_or("You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.").to_string();
-            let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(128) as usize;
+            let s = json.get("system").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(default_system).to_string();
+            let m = json.get("max_tokens").and_then(|v| v.as_u64()).unwrap_or(256) as usize;
            (p, s, m)
        } else {
-            (prompt.clone(), "You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.".to_string(), 128)
+            (prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
        }
    } else {
-        (prompt.clone(), "You are a Python coding assistant. Write only code, no explanations.".to_string(), 128)
+        (prompt.clone(), default_system.to_string(), 256)
    };

-    let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", system_msg, actual_prompt);
+    // Prefill: aloitetaan vastaus ```-koodiblokkilla, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla
+    // eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantoa. strip_markdown_wrapper poistaa ``` jälkikäteen.
+    let formatted = format!("<|im_start|>system\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n```\n", system_msg, actual_prompt);

-    let encoding = match tokenizer.encode(formatted.as_str(), true) {
-        Ok(e) => e,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Tokenisointivirhe: {}", e); return; }
-    };
-    let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
-    let input_len = input_ids.len();
-    console_log!("[Coder] Syöte: {} tokenia", input_len);
+    // Inferenssi: käytetään välimuistissa olevaa mallia
+    let (generated_text, tokens_generated, gen_time) = MODEL_CACHE.with(|cache| {
+        let mut cache = cache.borrow_mut();
+        let cached = cache.as_mut().expect("Malli pitää olla ladattu");

-    let start_gen = perf.now();
-    // max_new_tokens tulee JSON-promptista tai oletuksena 128
-    let mut generated_text = String::new();
-    let mut tokens_generated: usize = 0;
-    let eos_token = 151645u32;
+        let encoding = cached.tokenizer.encode(formatted.as_str(), true)
+            .map_err(|e| format!("Encode: {}", e)).unwrap();
+        let input_ids: Vec<u32> = encoding.get_ids().to_vec();
+        let input_len = input_ids.len();
+        console_log!("[Coder] Syöte: {} tokenia", input_len);

-    // Prefill
-    let input = match Tensor::new(input_ids.as_slice(), &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)) {
-        Ok(t) => t,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Tensor: {}", e); return; }
-    };
-    let logits = match model.forward(&input, 0) {
-        Ok(l) => l,
-        Err(e) => { console_log!("[Coder] Forward (prefill): {}", e); return; }
-    };
+        let device = Device::Cpu;
+        let start_gen = perf.now();
+        let eos_token = 151645u32;
+        let temperature: f32 = 0.7;
+        let top_k: usize = 40;
+        let repetition_penalty: f32 = 1.15;

-    let logits = logits.squeeze(0).unwrap();
-    let logits = if logits.dims().len() == 2 {
-        logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).unwrap()
-    } else {
-        logits
-    };
-    let mut next_token = crate::sampling::sample_top_k(&logits, 10, 5.0);
+        // Nollataan KV-cache edellisestä promptista
+        cached.model.clear_kv_cache();

-    if next_token != eos_token {
-        if let Ok(text) = tokenizer.decode(&[next_token], true) {
-            generated_text.push_str(&text);
-            let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
-                if let Some(ref tid) = task_id { chunk.as_object_mut().unwrap().insert("task_id".to_string(), serde_json::json!(tid)); }
-            let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
-        }
-        tokens_generated += 1;
-    }
-
-    // Autoregressive
-    let mut pos = input_len;
-    for _ in 1..max_new_tokens {
-        if next_token == eos_token { break; }
-
-        let input = match Tensor::new(&[next_token], &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)) {
-            Ok(t) => t,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Tensor: {}", e); break; }
-        };
-        let logits = match model.forward(&input, pos) {
-            Ok(l) => l,
-            Err(e) => { console_log!("[Coder] Forward pos {}: {}", pos, e); break; }
-        };
+        let mut generated_text = String::new();
+        let mut tokens_generated: usize = 0;
+        let mut all_generated: Vec<u32> = Vec::new();

+        // Prefill
+        let input = Tensor::new(input_ids.as_slice(), &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)).unwrap();
+        let logits = cached.model.forward(&input, 0).unwrap();
        let logits = logits.squeeze(0).unwrap();
        let logits = if logits.dims().len() == 2 {
            logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).unwrap()
-        } else {
-            logits
-        };
-        next_token = crate::sampling::sample_top_k(&logits, 10, 5.0);
-        pos += 1;
+        } else { logits };

-        if next_token == eos_token { break; }
+        let mut next_token = crate::sampling::sample_top_k_with_penalty(&logits, top_k, temperature, &all_generated, repetition_penalty);

-        if let Ok(text) = tokenizer.decode(&[next_token], true) {
-            generated_text.push_str(&text);
-            let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
+        if next_token != eos_token {
+            if let Ok(text) = cached.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
+                generated_text.push_str(&text);
+                let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
                if let Some(ref tid) = task_id { chunk.as_object_mut().unwrap().insert("task_id".to_string(), serde_json::json!(tid)); }
-            let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
+                let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
+            }
+            all_generated.push(next_token);
+            tokens_generated += 1;
        }
-        tokens_generated += 1;

-        // Yield — vapautetaan selaimen event loop joka tokenin jälkeen
-        crate::sleep_ms(0).await;
-    }
+        // Autoregressive
+        let mut pos = input_len;
+        for _ in 1..max_new_tokens {
+            if next_token == eos_token { break; }
+
+            let input = Tensor::new(&[next_token], &device).and_then(|t| t.unsqueeze(0)).unwrap();
+            let logits = match cached.model.forward(&input, pos) {
+                Ok(l) => l,
+                Err(e) => { console_log!("[Coder] Forward pos {}: {}", pos, e); break; }
+            };
+
+            let logits = logits.squeeze(0).unwrap();
+            let logits = if logits.dims().len() == 2 {
+                logits.get(logits.dim(0).unwrap() - 1).unwrap()
+            } else { logits };
+            next_token = crate::sampling::sample_top_k_with_penalty(&logits, top_k, temperature, &all_generated, repetition_penalty);
+            pos += 1;
+
+            if next_token == eos_token { break; }
+
+            if let Ok(text) = cached.tokenizer.decode(&[next_token], true) {
+                generated_text.push_str(&text);
+
+                // Stop-sekvenssit: katkaistaan kun malli alkaa selittää
+                let lower = generated_text.to_lowercase();
+                if lower.contains("\n###") || lower.contains("\nexplanation") || lower.contains("\nnote:") || lower.contains("\noutput:") || lower.contains("\n```\n\n") || lower.contains("\n// example") || lower.contains("\n# example") {
+                    for stop in &["\n###", "\nExplanation", "\nNote:", "\nOutput:", "\n```\n\n", "\n// Example", "\n// example", "\n# Example", "\n# example"] {
+                        if let Some(pos) = generated_text.find(stop) {
+                            generated_text.truncate(pos);
+                        }
+                    }
+                    break;
+                }
+
+                let mut chunk = serde_json::json!({ "type": "llm_chunk", "token": text, "prompt": prompt, "model": "Qwen2.5-Coder" });
+                if let Some(ref tid) = task_id { chunk.as_object_mut().unwrap().insert("task_id".to_string(), serde_json::json!(tid)); }
+                let _ = ws.borrow().send_with_str(&chunk.to_string());
+            }
+            all_generated.push(next_token);
+            tokens_generated += 1;
+        }
+
+        let gen_time = perf.now() - start_gen;
+
+        // Siivotaan vastaus: poista markdown-koodiblokit ja johdantotekstit
+        let cleaned = strip_markdown_wrapper(&generated_text);
+
+        (cleaned, tokens_generated, gen_time)
+    });

-    let gen_time = perf.now() - start_gen;
    let tokens_per_sec = if gen_time > 0.0 { (tokens_generated as f64 / gen_time) * 1000.0 } else { 0.0 };
    console_log!("[Coder] {} tokenia | {:.0}ms | {:.1} tok/s", tokens_generated, gen_time, tokens_per_sec);

--- a/network-poc/node/src/sampling.rs
+++ b/network-poc/node/src/sampling.rs
@@ -1,39 +1,105 @@
 use candle_core::Tensor;
+use std::cell::Cell;

-/// Top-k sampling ilman softmaxia — kiertää Candlen SoftmaxLastDim Wasm-bugin.
-/// Valitsee top-k logiteista ja poimii satunnaisen (painotettu).
-/// Jos k=1, toimii kuten argmax (greedy).
-pub fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, eos_penalty: f32) -> u32 {
-    // Muunnetaan Vec<f32>:ksi
-    let logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
+thread_local! {
+    static RNG_STATE: Cell<u64> = Cell::new(0);
+}
+
+fn next_rand() -> f32 {
+    RNG_STATE.with(|state| {
+        let mut s = state.get();
+        if s == 0 {
+            s = (js_sys::Date::now() * 1000.0) as u64 | 1;
+        }
+        s ^= s << 13;
+        s ^= s >> 7;
+        s ^= s << 17;
+        state.set(s);
+        (s % 10000) as f32 / 10000.0
+    })
+}
+
+/// Top-k sampling with temperature and repetition penalty.
+/// `generated_tokens` sisältää aiemmin generoidut token-id:t toiston estämiseksi.
+pub fn sample_top_k_with_penalty(logits: &Tensor, k: usize, temperature: f32, generated_tokens: &[u32], repetition_penalty: f32) -> u32 {
+    let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
    if logits_vec.is_empty() { return 0; }

-    // Rangotaan ja otetaan top-k indeksit
+    // Repetition penalty
+    if repetition_penalty != 1.0 {
+        for &token_id in generated_tokens {
+            if (token_id as usize) < logits_vec.len() {
+                let logit = &mut logits_vec[token_id as usize];
+                if *logit > 0.0 {
+                    *logit /= repetition_penalty;
+                } else {
+                    *logit *= repetition_penalty;
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+    // Temperature scaling
+    if temperature > 0.0 && temperature != 1.0 {
+        for logit in logits_vec.iter_mut() {
+            *logit /= temperature;
+        }
+    }
+
+    // Top-k
    let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
    indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
    indexed.truncate(k);

-    // EOS-penaltti: vähennetään EOS-tokenin logitia
-    for item in indexed.iter_mut() {
-        if item.0 == 2 || item.0 == 151645 { // SmolLM EOS=2, Qwen EOS=151645
-            item.1 -= eos_penalty;
-        }
-    }
-
-    if k == 1 {
+    if k == 1 || temperature == 0.0 {
        return indexed[0].0 as u32;
    }

-    // Yksinkertainen "softmax" top-k:lle CPU:lla
-    let max_logit = indexed.iter().map(|x| x.1).fold(f32::NEG_INFINITY, f32::max);
+    // Softmax top-k:lle
+    let max_logit = indexed[0].1;
    let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
    let sum: f32 = exps.iter().sum();
    let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();

-    // Satunnainen valinta kumulatiivisella todennäköisyydellä
-    // Käytetään yksinkertaista XorShift-satunnaislukugeneraattoria (ei tarvita getrandom)
-    let seed = (js_sys::Date::now() * 1000.0) as u64;
-    let rand_val = ((seed ^ (seed >> 13) ^ (seed << 7)) % 10000) as f32 / 10000.0;
+    let rand_val = next_rand();
+
+    let mut cumulative = 0.0;
+    for (i, p) in probs.iter().enumerate() {
+        cumulative += p;
+        if rand_val < cumulative {
+            return indexed[i].0 as u32;
+        }
+    }
+
+    indexed[0].0 as u32
+}
+
+/// Alkuperäinen API yhteensopivuudeksi SmolLM/Qwen-moduulien kanssa
+pub fn sample_top_k(logits: &Tensor, k: usize, eos_penalty: f32) -> u32 {
+    let mut logits_vec: Vec<f32> = logits.to_vec1::<f32>().unwrap_or_default();
+    if logits_vec.is_empty() { return 0; }
+
+    // EOS-penaltti
+    for &eos_id in &[2u32, 151645] {
+        if (eos_id as usize) < logits_vec.len() {
+            logits_vec[eos_id as usize] -= eos_penalty;
+        }
+    }
+
+    let mut indexed: Vec<(usize, f32)> = logits_vec.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i, v)).collect();
+    indexed.sort_by(|a, b| b.1.partial_cmp(&a.1).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+    indexed.truncate(k);
+
+    if k == 1 {
+        return indexed[0].0 as u32;
+    }
+
+    let max_logit = indexed[0].1;
+    let exps: Vec<f32> = indexed.iter().map(|x| (x.1 - max_logit).exp()).collect();
+    let sum: f32 = exps.iter().sum();
+    let probs: Vec<f32> = exps.iter().map(|e| e / sum).collect();
+
+    let rand_val = next_rand();

    let mut cumulative = 0.0;
    for (i, p) in probs.iter().enumerate() {
--- a/network-poc/static/index.html
+++ b/network-poc/static/index.html
Author	SHA1	Message	Date
Jaakko Vanhala	ac15336c9f	Stop-sekvenssit: katkaistaan myös "// Example usage" ja "# Example" kommentit Malli tuottaa toisinaan esimerkkikoodia funktioiden jälkeen joka ei ole osa varsinaista vastausta. Nyt generointi katkeaa ennen näitä. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 18:21:40 +03:00
Jaakko Vanhala	7a15cacebf	Malli säilyy refreshin yli: automaattinen uudelleenlataus IndexedDB-cachesta - coderSize tallennetaan localStorageen (valinta säilyy) - Kun malli on kerran ladattu, 'kpn-coder-loaded' lippu asetetaan - Sivulatauksessa: jos lippu on asetettu, ensureCoderNode() käynnistyy automaattisesti — painot tulevat IndexedDB-cachesta, ei verkosta - Radio-napit asetetaan oikeaan tilaan localStoragesta Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 18:13:33 +03:00
Jaakko Vanhala	27135a8f14	Numeroidut mallilistat: kpn models ja kpn load tukevat numerovalintaa kpn models näyttää: 1 qwen-coder Qwen2.5-Coder:0.5B ~990 MB 2 qwen-coder-3b Qwen2.5-Coder:3B ~6.2 GB 3 smollm-135m SmolLM 135M ~270 MB ... kpn load näyttää ladattavat mallit ja hyväksyy numeron: kpn load → näytä lista kpn load 1 → lataa 0.5B kpn load 2 → lataa 3B kpn load 3b → toimii myös nimellä Jo ladattu malli merkitään ✓-merkillä. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 17:58:50 +03:00
Jaakko Vanhala	e28a715f32	Max tokens 128→256 + coder-3b malli agents-terminaaliin - Oletustokenimäärä nostettu 256:een (monimutkaisemmat vastaukset mahtuvat) - kpn run coder-3b "..." käynnistää 3B-mallin (parempi koodinlaatu) - kpn load 3b lataa 3B-mallin (~6.2 GB) - Tab-completion tukee coder-3b + esimerkkipromptit Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 17:56:56 +03:00
Jaakko Vanhala	24d29d9ba9	Avatar-aktivointi vain omille agents-tehtäville, ei broadcast-viesteille Agenttiavatarit vilkkuivat itsestään koska llm_prompt-handler reagoi kaikkiin broadcastattuihin viesteihin (hubin automaattiset 10s-tehtävät, warmup jne.). Nyt avatar-logiikka laukeaa VAIN jos viestissä on task_id joka löytyy activeStreams:stä — eli kyseessä on käyttäjän oma agents-pipelinen tehtävä. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 13:55:58 +03:00
Jaakko Vanhala	7eca426e77	strip_markdown_wrapper robustimmaksi: whitelist-kielitunnisteet + tarkempi ```-poisto Edelliset heuristiikat olivat hauraita: - Kielitunniste tunnistettiin "lyhyt alphanumeerinen rivi" → osui koodiin (i, 42) - rfind("```") poisti koodin sisäisiä backtickejä Korjaukset: - Kielitunniste poistetaan VAIN jos se on tunnettu (LANG_TAGS whitelist, 50+ kieltä) - Sulkeva ``` poistetaan VAIN jos se on omalla rivillään tiedoston lopussa (ends_with tarkistus + edeltävä rivinvaihto) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 10:10:48 +03:00
Jaakko Vanhala	7a1352ead7	Korjattu strip_markdown_wrapper yhteensopivaksi prefill-tekniikan kanssa Prefill lisää ``` prompttiin jolloin malli tuottaa: "rust\nfn main()...\n```" Vanha stripperi etsi aloittavaa ```-blokkia ja palautti tyhjän. Uusi logiikka: 1. Poistaa kielitunnisteen ensimmäiseltä riviltä (rust, python jne.) 2. Poistaa sulkevan ``` lopusta (rfind, varmistaa ettei ole koodin sisällä) 3. Poistaa johdantolauseet ja selityskommentit kuten ennenkin Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 10:07:19 +03:00
Jaakko Vanhala	b9017448d8	BUILDING_BLOCKS.md: rakennuspalaset ja työnkulut jatkokehitystä varten Dokumentoi kaikki arkkitehtuuripatternit, UI-komponentit ja työnkulut: - WebSocket-reaaliaikakommunikaatio (broadcast, reititys, busy-state, työjono) - Wasm-laskentasolmun elinkaari ja kolmitasoinen cache - LLM-inferenssipipeline (prefill, sampling, stop-sekvenssit, streaming) - Terminaaliemulaattori (tab-completion, dropdown, historia) - Status-palkit ja tilaindikaattorit - Tietoturva (XSS, rate limiting, viestityyppivalidointi, gamification-esto) - Agenttien orkestrointi (pipeline, promptien hallinta) - Teknologiapino ja jatkokehitysideat Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 10:06:05 +03:00
Jaakko Vanhala	3d1b406e8d	Alasvetovalikko kpn-terminaalin autocompletioniin TAB avaa dropdown-valikon käytettävissä olevista vaihtoehdoista: - Nuolilla (ylös/alas) navigointi - Enter tai TAB valitsee korostetun vaihtoehdon - Esc sulkee valikon - Klikkaus valitsee suoraan - Yksi vaihtoehto → täydennetään suoraan ilman valikkoa Valikko näyttää kontekstin mukaan: alikomennot, mallit/agentit tai esimerkkiprompteja. Sulkeutuu automaattisesti kun klikataan muualle. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:53:47 +03:00
Jaakko Vanhala	aa6c4739dd	Shift-TAB poistaa viimeisen sanan kpn-terminaalissa Poistaa viimeisen sanan tai lainausmerkeissä olevan kokonaisuuden: - "kpn run coder " → Shift-TAB → "kpn run " - 'kpn run coder "hello world"' → Shift-TAB → "kpn run coder " Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:51:39 +03:00
Jaakko Vanhala	cbbf427a93	Tab-completion kpn-terminaaliin: ennustava komennonsyöttö sana kerrallaan TAB täydentää kontekstin mukaan: - tyhjä → "kpn " - "kpn " → "kpn help", "kpn run", "kpn pipeline" jne. - "kpn run " → agentit ja mallit (coder, manager, qwen-coder...) - "kpn run coder " → esimerkkiprompteja ("hello world in python") - "kpn pi" → "kpn pipeline " - osittainen sana → yhteinen etuliite tai ainoa vaihtoehto Tukee myös kpn pipeline -esimerkkiprompteja. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:51:01 +03:00
Jaakko Vanhala	0a216f19e2	Laskentasolmun käynnistys käyttäjän hallinnassa: nappi + cancel + kpn load Status-palkissa "Alusta laskentasolmu" -nappi joka: - Klikkaa → käynnistää kielimallin latauksen omalle koneelle - Latauksen aikana muuttuu "Peruuta"-napiksi (punainen) - Valmis → vihreä "✓ Valmis" -tila Myös kpn load -komento terminaalissa tekee saman. Agents-sivulla ei enää automaattista käynnistystä — käyttäjä valitsee itse. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:50:07 +03:00
Jaakko Vanhala	a2e7ed53ff	Laskentavalmiuden indikaattori agents-sivulle + kpn load -komento Status-palkissa näkyy nyt Hub-yhteyden lisäksi laskentasolmun tila: - Harmaa "Ei käynnissä ⟩" — klikkaa käynnistääksesi - Keltainen "Ladataan mallia..." — malli latautuu - Vihreä "Valmis (Qwen2.5-Coder)" — valmis laskentaan Kaksi tapaa käynnistää: 1. Klikkaa compute-statusta status-palkissa 2. Kirjoita terminaaliin: kpn load Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:48:50 +03:00
Jaakko Vanhala	950cae9d96	Agents-sivu käynnistää oman laskentasolmun: käyttäjän kone valjastetaan laskentaan Kun käyttäjä avaa #agents-sivun, käynnistetään automaattisesti Wasm coder-node jotta tehtävät reitittyvät omalle koneelle eikä ulkoisille solmuille. Sama logiikka kuin codelabissa (ensureCoderNode + warmup). Toimii sekä suoralla #agents-navigoinnilla että tab-vaihdolla. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:45:29 +03:00
Jaakko Vanhala	ff3a720b8d	Proaktiivinen mallin esilataus: warmup-prompt käynnistyksessä Kun coder-node yhdistyy hubiin, lähetetään automaattisesti 1 tokenin warmup-prompt joka triggeröi mallin latauksen (painot + rakennus). Pipeline-tilakone merkkaa kaikki vaiheet valmiiksi logiviestien perusteella ilman että käyttäjän tarvitsee odottaa ensimmäiseen prompttiin asti. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:38:02 +03:00
Jaakko Vanhala	6f14614af8	Syntaksikorostus agents-terminaalin ja network-näkymän LLM-vastauksiin Highlight.js:n automaattinen kielentunnistus nyt myös agents-terminaalin koodivastauksissa ja network-näkymän chatBoxissa (aiemmin vain codelabissa). Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:28:24 +03:00
Jaakko Vanhala	518c6dc5cb	Prefill-tekniikka: pakotetaan LLM-vastaus alkamaan suoraan koodilla Assistantin vastauksen alkuun syötetään valmiiksi backtick-koodiblokki, jolloin malli jatkaa suoraan koodilla eikä tuota "Sure! Here is..." -johdantotekstejä. Säästää tokeneita ja vastausaikaa. strip_markdown_wrapper poistaa ``` -merkit jälkikäteen. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:27:28 +03:00
Jaakko Vanhala	b48eeb6f5f	Poistetaan selityskommentit LLM-vastauksista: "# This is a simple program..." -tyyppiset rivit Malli tuottaa toisinaan selityskommentin koodin alkuun ilman markdown-wrapperia. Stripperi tunnistaa ja poistaa nämä avainsanojen perusteella (this is, simple, program that, jne.) mutta säilyttää oikeat koodikommentit ja shebangin. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:26:26 +03:00
Jaakko Vanhala	6bc7d03676	Reitityksen tilatieto UI:ssa: task_routed-viestit terminaaliin ja codelab-latausindikaattoriin Näyttää "Reititetty solmulle #N" tai "Kaikki N solmua varattuja — odotetaan..." sekä agents-terminaalissa että koodilaboratorion lataustekstissä. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:25:43 +03:00
Jaakko Vanhala	13b2911d38	Tehtävien reitityksen tilatieto ja työjono: task_routed-viesti UI:lle, 30s jono kun solmut varattuja Hub broadcastaa task_routed-viestin joka kertoo reitityksen tilan: - "routed": vapaa solmu löytyi, tehtävä reititetty suoraan - "queued": kaikki solmut varattuja, odotetaan vapautumista (max 30s poll) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:25:18 +03:00
Jaakko Vanhala	38054452e2	Pipeline-tilakone: matchaa myös [Storage]-prefiksin tokenizer-logit Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 09:19:03 +03:00
Jaakko Vanhala	50ff34cb09	Highlight.js koodin syntaksikorostukseen (automaattinen kielentunnistus) + markdown-strippaus Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 08:43:20 +03:00
Jaakko Vanhala	949f34833f	Markdown-wrapper strippaus LLM-vastauksista + hub-status tooltip Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 08:41:23 +03:00
Jaakko Vanhala	88fd31ca8c	Hub-yhteyden tila omaksi status-palkiksi terminaalin yläpuolelle (agents-näkymä) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 08:39:48 +03:00
Jaakko Vanhala	57c6506f91	Bugikorjaukset ja tietoturvaparannukset: broadcast lag, busy-reititys, rate limiting, gamification-validointi, XSS, base64, DOM-vuoto Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-05 08:25:13 +03:00
Jaakko Vanhala	12fd3c4eae	Viestien säätöä	2026-04-05 08:09:35 +03:00
Jaakko Vanhala	1845ddf8c2	viestien siistimistä	2026-04-05 08:00:13 +03:00
Jaakko Vanhala	0ef1a3f7cd	Säätö Hommia	2026-04-04 21:59:15 +03:00
Jaakko Vanhala	4e49cfbbfa	puristettu qwen output tiukempaan muottiin	2026-04-04 21:33:54 +03:00
Jaakko Vanhala	133ff38fa4	tilakoneen fiksailuja	2026-04-04 21:22:46 +03:00
Jaakko Vanhala	3ada8949d0	Päivitetty juttuja	2026-04-04 21:13:20 +03:00