# 🤝 Mode Assisté - Avancement

## ✅ Ce qui vient d'être créé

### 1. Documentation

**`MODE_ASSISTE_CONCEPTION.md`** - Conception complète du Mode Assisté
- Flux détaillé
- Architecture
- Implémentation
- Interface utilisateur
- Tests

### 2. Code

**`geniusia2/core/suggestion_manager.py`** (300 lignes)

Fonctionnalités :
- ✅ Recherche de suggestions basée sur FAISS
- ✅ Calcul de scores de confiance
- ✅ Gestion des timeouts (10s par défaut)
- ✅ Callbacks pour événements
- ✅ Thread-safe avec locks
- ✅ Logging complet

Méthodes principales :
- `find_suggestion()` - Recherche dans FAISS
- `create_suggestion()` - Crée une suggestion
- `accept_suggestion()` - Accepte et met à jour stats
- `reject_suggestion()` - Rejette et met à jour stats
- `check_timeout()` - Vérifie l'expiration

## 🔄 Ce qu'il reste à faire

### Étape 1 : Intégrer dans l'Orchestrator ⭐

**Fichier** : `geniusia2/core/orchestrator.py`

**Modifications** :
```python
from .suggestion_manager import SuggestionManager
from .task_replay import TaskReplayEngine

class Orchestrator:
    def __init__(self, ...):
        # Ajouter
        self.suggestion_manager = SuggestionManager(...)
        self.replay_engine = TaskReplayEngine(...)
        
    def _on_user_action(self, action):
        # Capturer contexte
        context = self._capture_context()
        
        # Créer suggestion si applicable
        if self.learning_manager.get_mode() == "assist":
            self.suggestion_manager.create_suggestion(context)
```

### Étape 2 : Ajouter Overlay dans la GUI ⭐

**Fichier** : `geniusia2/gui/minimal_gui.py`

**Modifications** :
- Ajouter widget de suggestion (overlay)
- Gérer les touches Entrée/Échap/Alt+C
- Afficher confiance et description

### Étape 3 : Connecter les Callbacks

**Dans Orchestrator** :
```python
self.suggestion_manager.on_suggestion_created = self._on_suggestion_created
self.suggestion_manager.on_suggestion_accepted = self._on_suggestion_accepted
self.suggestion_manager.on_suggestion_rejected = self._on_suggestion_rejected
```

### Étape 4 : Implémenter l'Exécution

**Méthode à ajouter** :
```python
def _execute_suggestion(self, suggestion):
    """Exécute une suggestion acceptée."""
    task_id = suggestion["task_id"]
    
    # Utiliser le replay engine
    result = await self.replay_engine.replay_task(task_id)
    
    # Logger le résultat
    self.logger.log_action({
        "action": "suggestion_executed",
        "task_id": task_id,
        "success": result["success"]
    })
```

### Étape 5 : Tester

**Tests à faire** :
1. Créer une tâche (3x clic)
2. Refaire l'action une fois
3. Vérifier qu'une suggestion apparaît
4. Tester Entrée (accepter)
5. Tester Échap (refuser)

## 📊 Estimation

| Étape | Temps | Complexité |
|-------|-------|------------|
| Intégration Orchestrator | 30 min | Moyenne |
| Overlay GUI | 45 min | Moyenne |
| Callbacks | 15 min | Facile |
| Exécution | 20 min | Facile |
| Tests | 30 min | Facile |
| **Total** | **~2h30** | **Moyenne** |

## 🎯 Prochaine Action

**Option 1** : Continuer maintenant
- Je peux implémenter l'intégration dans l'Orchestrator
- Puis l'overlay dans la GUI
- Et tester le tout

**Option 2** : Faire une pause
- Tu as déjà le `SuggestionManager` fonctionnel
- Tu peux tester le reste plus tard
- La documentation est complète

**Qu'est-ce que tu préfères ?** 🤔

1. **Continuer** : On implémente l'intégration maintenant
2. **Pause** : On s'arrête là pour aujourd'hui
3. **Tester d'abord** : On teste ce qui existe déjà

**Dis-moi ! 😊**
