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Guide: Génération de Tâches de Démonstration
Objectif
Créer automatiquement des tâches de démonstration pour tester le système de suggestions sans avoir à répéter manuellement des actions.
Problème Rencontré
Le script generer_taches_demo.py crée des tâches mais elles ne sont pas correctement persistées dans la base de données.
Causes
- Structure des tâches: Les
TaskProfileont une structure spécifique - Sauvegarde: La méthode
_save_task()est privée et peut avoir des dépendances - Embeddings: Les embeddings doivent être indexés dans FAISS avec les bonnes métadonnées
Solution Alternative: Utiliser le Mode Shadow
Au lieu de générer des tâches artificiellement, la meilleure approche est d'utiliser le système normalement :
Méthode 1: Apprentissage Manuel Rapide
- Lancez en mode Shadow:
cd geniusia2
./venv/bin/python main.py --mode shadow
-
Effectuez des actions répétitives (3x chacune):
- Ouvrir la calculatrice (Super → "calc" → Entrée) × 3
- Cliquer sur "1" puis "+" puis "1" puis "=" × 3
- Fermer la fenêtre (Alt+F4) × 3
-
Les tâches seront automatiquement créées et sauvegardées
-
Passez en mode Assist:
cd geniusia2
./venv/bin/python main.py --mode assist
Méthode 2: Mode Progressif (Recommandé)
- Lancez en mode progressif:
cd geniusia2
./run.sh
-
Effectuez des actions répétitives
-
Acceptez la proposition de passer en mode Assist
-
Les suggestions apparaîtront automatiquement
Script de Génération (À Améliorer)
Le script generer_taches_demo.py existe mais nécessite des améliorations :
Problèmes à Résoudre
- ✅ Création des signatures → Fonctionne
- ✅ Génération des embeddings → Fonctionne
- ❌ Sauvegarde des tâches → Ne fonctionne pas correctement
- ❌ Indexation FAISS → Pas synchronisée
Améliorations Nécessaires
# Au lieu de:
learning_manager._save_task(task)
# Il faudrait:
# 1. Sauvegarder la tâche avec toutes ses métadonnées
# 2. Indexer chaque signature dans FAISS
# 3. Associer les métadonnées correctement
# 4. Vérifier que tout est persisté
Recommandation
Pour l'instant, utilisez l'apprentissage manuel :
- C'est plus fiable
- C'est plus rapide (quelques minutes)
- Ça teste le système réel
- Ça garantit que tout fonctionne correctement
Workflow Complet de Test
Étape 1: Apprentissage (Mode Shadow)
# Terminal 1: Lancer l'application
cd geniusia2
./venv/bin/python main.py --mode shadow
# Effectuer des actions répétitives
# - Ouvrir calculatrice × 3
# - Faire un calcul × 3
# - Fermer fenêtre × 3
Étape 2: Vérification
# Terminal 2: Vérifier les tâches créées
ls -lh geniusia2/data/tasks/
# Devrait montrer des fichiers task_*.json
# Vérifier l'index FAISS
ls -lh geniusia2/data/embeddings/
# Devrait montrer faiss_index.bin et metadata.pkl
Étape 3: Test des Suggestions (Mode Assist)
# Relancer en mode Assist
cd geniusia2
./venv/bin/python main.py --mode assist
# Effectuer une action similaire
# → Une suggestion devrait apparaître !
Prochaines Améliorations du Script
Pour rendre le script generer_taches_demo.py fonctionnel :
- Étudier la structure exacte de
TaskProfile - Comprendre le format de sauvegarde JSON
- Implémenter correctement l'indexation FAISS
- Tester la récupération des tâches
Conclusion
Le script de génération automatique est une bonne idée mais nécessite plus de travail.
Pour l'instant : Utilisez l'apprentissage manuel, c'est rapide et fiable.
Pour plus tard : Améliorez le script pour qu'il fonctionne correctement.
Date: 2025-11-22
Statut: ⏳ En cours d'amélioration
Alternative: ✅ Apprentissage manuel fonctionnel
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