# ✅ Intégration Mode Assisté avec Workflows - COMPLÈTE

**Date** : 19 Novembre 2024  
**Statut** : 🟢 Intégration terminée

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## 🎯 Objectif

Intégrer le système de détection de workflows dans le Mode Assisté pour suggérer automatiquement la complétion de workflows en cours.

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## ✅ Composants intégrés

### 1. WorkflowMatcher ✅
**Fichier** : `geniusia2/core/workflow_matcher.py`

**Fonctionnalités** :
- ✅ Comparaison des actions courantes avec les workflows connus
- ✅ Calcul de score de correspondance (0-1)
- ✅ Tolérance de position (50px par défaut)
- ✅ Sélection du meilleur match (seuil 80%)
- ✅ Détails de match avec étapes restantes

**Tests** : 4/4 réussis (voir `WORKFLOW_MATCHER_TESTS.md`)

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### 2. SuggestionManager ✅
**Fichier** : `geniusia2/core/suggestion_manager.py`

**Améliorations apportées** :
- ✅ Import de `WorkflowMatcher` et `WorkflowMatch`
- ✅ Initialisation du `WorkflowMatcher` dans `__init__`
- ✅ Méthode `check_workflow_match()` pour vérification périodique
- ✅ Méthode `create_workflow_suggestion()` avec détails des étapes
- ✅ Tracking des rejets par workflow (`_track_workflow_rejection`)
- ✅ Ajustement de priorité après 3 rejets (confiance × 0.9)
- ✅ Tracking des acceptations (`_track_workflow_acceptance`)
- ✅ Application des ajustements de priorité (`_apply_priority_adjustment`)

**Nouvelles méthodes** :
```python
def check_workflow_match(session_actions, workflows) -> Optional[WorkflowMatch]
def create_workflow_suggestion(workflow_match) -> Optional[Dict[str, Any]]
def _apply_priority_adjustment(match) -> float
def _track_workflow_rejection(workflow_id)
def _track_workflow_acceptance(workflow_id)
```

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### 3. Orchestrator ✅
**Fichier** : `geniusia2/core/orchestrator.py`

**Améliorations apportées** :
- ✅ Méthode `_check_workflow_match()` pour vérifier les correspondances
- ✅ Intégration dans `check_for_suggestions()` (appelée périodiquement)
- ✅ Priorité aux workflows sur les suggestions classiques
- ✅ Conversion des workflows en format dict pour le matcher
- ✅ Gestion des erreurs avec logging

**Nouvelle méthode** :
```python
def _check_workflow_match(self) -> Optional[WorkflowMatch]:
    """
    Vérifie si les actions courantes correspondent à un workflow connu.
    
    Returns:
        WorkflowMatch si trouvé, None sinon
    """
```

**Flux dans `check_for_suggestions()`** :
```python
1. Vérifier le mode (doit être "assist")
2. Vérifier qu'il n'y a pas déjà une suggestion active
3. Vérifier les workflows (PRIORITÉ HAUTE)
   ├─ Si match trouvé → Créer suggestion de workflow
   └─ Sinon → Continuer
4. Vérifier les suggestions d'actions classiques
```

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## 🔄 Flux complet

### Phase 1 : Apprentissage (Mode Shadow)
```
Utilisateur répète 3 fois une séquence
    ↓
SessionManager crée 3 sessions
    ↓
WorkflowDetector analyse les sessions
    ↓
Workflow détecté et sauvegardé
```

### Phase 2 : Suggestion (Mode Assist)
```
Utilisateur commence la séquence (2 actions)
    ↓
SessionManager ajoute les actions à la session courante
    ↓
Orchestrator.check_for_suggestions() appelé périodiquement
    ↓
Orchestrator._check_workflow_match()
    ├─ Récupère session courante
    ├─ Récupère workflows connus
    ├─ Convertit en format dict
    └─ Appelle SuggestionManager.check_workflow_match()
        ↓
    WorkflowMatcher.match_current_session()
        ├─ Compare actions avec workflows
        ├─ Calcule scores de correspondance
        └─ Retourne meilleur match si > 80%
            ↓
    SuggestionManager.create_workflow_suggestion()
        ├─ Vérifie confiance > 80%
        ├─ Applique ajustements de priorité
        ├─ Crée suggestion avec détails
        └─ Callback on_suggestion_created
            ↓
    GUI affiche la suggestion 💡
```

### Phase 3 : Exécution
```
Utilisateur accepte (Enter)
    ↓
SuggestionManager.accept_suggestion()
    ├─ Track acceptation
    └─ Callback on_suggestion_accepted
        ↓
Orchestrator._execute_suggestion()
    ↓
TaskReplayEngine.replay_task()
    ├─ Recherche visuelle pour chaque étape
    ├─ Exécute les actions
    └─ Feedback visuel
        ↓
Workflow complété ✅
```

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## 📊 Configuration

### Seuils et paramètres
```python
{
    "workflow": {
        "min_confidence": 0.80,        # 80% pour suggestions
        "position_tolerance": 50,      # 50px de tolérance
        "min_repetitions": 3,          # 3 répétitions minimum
        "similarity_threshold": 0.75   # 75% pour détection
    },
    "assist": {
        "similarity_threshold": 0.75,  # 75% pour suggestions classiques
        "suggestion_timeout": 10.0     # 10 secondes
    }
}
```

### Ajustement de priorité
- **Après 3 rejets** : confiance × 0.9
- **Après 6 rejets** : confiance × 0.81
- **Après 9 rejets** : confiance × 0.73
- **Acceptation** : -2 rejets (améliore la priorité)

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## 🧪 Tests disponibles

### Tests unitaires
```bash
# WorkflowMatcher
python3 test_workflow_matcher.py
# Résultat: 4/4 ✅

# SuggestionManager (existant)
python3 test_suggestion_manager_simple.py
```

### Test d'intégration
```bash
# Test complet (nécessite venv)
python3 test_assisted_mode_integration.py
```

### Test manuel
```bash
# Test guidé avec vraie application
./lancer_test.sh
```

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## 📝 Tâches complétées

### Spec: assisted-mode-suggestions
- [x] 1. Créer WorkflowMatcher ✅
- [x] 2. Améliorer SuggestionManager ✅
- [x] 3. Intégrer dans Orchestrator ✅
- [ ] 4. Améliorer GUI Overlay (prochaine étape)
- [ ] 5. Améliorer TaskReplayEngine (prochaine étape)
- [ ] 6. Implémenter timeout et dismiss (déjà fait dans SuggestionManager)
- [ ] 7. Tester avec workflows Calculatrice
- [ ] 8. Ajuster les seuils

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## 🎨 Format de suggestion de workflow

```python
{
    "type": "workflow",
    "workflow_id": "workflow_20251119_142300",
    "workflow_name": "Calcul simple",
    "confidence": 0.95,
    "current_step": 2,
    "total_steps": 5,
    "matched_steps": 2,
    "remaining_steps": [
        {
            "step_id": 2,
            "action_type": "click",
            "target_description": "Cliquer égal",
            "position": [150, 150],
            "window": "Calculatrice"
        },
        {
            "step_id": 3,
            "action_type": "click",
            "target_description": "Fermer",
            "position": [200, 50],
            "window": "Calculatrice"
        }
    ],
    "next_steps_preview": [
        # 3 prochaines étapes pour affichage
    ],
    "created_at": "2024-11-19T14:23:00",
    "timeout": 10.0
}
```

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## 🚀 Prochaines étapes

### 1. Améliorer la GUI (Priorité haute)
**Objectif** : Afficher les suggestions de workflows avec les 3 prochaines étapes

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

**À faire** :
- Détecter le type de suggestion (workflow vs action)
- Afficher le nom du workflow
- Afficher les 3 prochaines étapes
- Barre de progression (étape X/Y)
- Boutons Enter/Escape bien visibles

### 2. Améliorer TaskReplayEngine (Priorité moyenne)
**Objectif** : Feedback visuel pendant l'exécution

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

**À faire** :
- Highlighting de l'étape en cours
- Barre de progression
- Notification de succès/échec
- Arrêt sur échec avec rollback

### 3. Test end-to-end (Priorité haute)
**Objectif** : Valider le système complet

**À faire** :
- Lancer en mode Shadow
- Répéter 3 fois un workflow (Calculatrice)
- Passer en mode Assist
- Commencer le workflow
- Vérifier que la suggestion apparaît
- Accepter et vérifier l'exécution

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## 💡 Points clés

### Architecture
- ✅ Séparation des responsabilités claire
- ✅ WorkflowMatcher indépendant et testable
- ✅ SuggestionManager gère la logique de suggestion
- ✅ Orchestrator coordonne les composants

### Performance
- ✅ Vérification périodique (toutes les 2s en mode Assist)
- ✅ Pas de surcharge si pas de session courante
- ✅ Priorité aux workflows (plus pertinents)

### Robustesse
- ✅ Gestion d'erreurs avec logging
- ✅ Fallback sur suggestions classiques
- ✅ Ajustement de priorité basé sur les rejets
- ✅ Timeout automatique des suggestions

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## 📚 Documentation

- **Requirements** : `.kiro/specs/assisted-mode-suggestions/requirements.md`
- **Design** : `.kiro/specs/assisted-mode-suggestions/design.md`
- **Tasks** : `.kiro/specs/assisted-mode-suggestions/tasks.md`
- **Tests WorkflowMatcher** : `WORKFLOW_MATCHER_TESTS.md`
- **Ce document** : `ASSISTED_MODE_INTEGRATION_COMPLETE.md`

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## ✨ Conclusion

**L'intégration du Mode Assisté avec les workflows est complète !**

Le système peut maintenant :
1. ✅ Détecter les workflows répétitifs (Mode Shadow)
2. ✅ Comparer les actions courantes avec les workflows connus
3. ✅ Créer des suggestions de workflows avec détails
4. ✅ Gérer les rejets et ajuster les priorités
5. ✅ Prioriser les workflows sur les suggestions classiques

**Prochaine étape** : Améliorer la GUI pour afficher les suggestions de workflows de manière claire et intuitive.

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**Auteur** : Kiro AI Assistant  
**Date** : 19 Novembre 2024  
**Version** : GeniusIA v2.0
