Task 2: Améliorer SuggestionManager - ✓ COMPLÉTÉ

Résumé

Le SuggestionManager a été amélioré avec succès pour supporter la détection et la suggestion de workflows en mode assisté.

Modifications apportées

Fichier modifié

geniusia2/core/suggestion_manager.py

Nouvelles méthodes ajoutées

check_workflow_match(session_actions, workflows)
- Vérifie périodiquement si les actions courantes correspondent à un workflow
- Applique les ajustements de priorité
- Retourne le meilleur match si confiance > 80%
create_workflow_suggestion(workflow_match)
- Crée une suggestion détaillée avec toutes les étapes restantes
- Inclut un aperçu des 3 prochaines étapes
- Gère le timeout de 10 secondes
_track_workflow_rejection(workflow_id)
- Enregistre les rejets par workflow
- Ajuste automatiquement la priorité après 3 rejets
- Formule: confiance * (0.9 ^ (rejets // 3))
_track_workflow_acceptance(workflow_id)
- Récompense les workflows acceptés
- Réduit le compteur de rejets de 2
- Supprime l'ajustement si rejets < 3
_apply_priority_adjustment(match)
- Applique l'ajustement de priorité au score de confiance
- Maintient la confiance dans [0, 1]

Modifications existantes

init: Ajout du paramètre workflow_matcher et initialisation des dictionnaires de tracking
accept_suggestion: Intégration du tracking d'acceptation pour les workflows
reject_suggestion: Intégration du tracking de rejet pour les workflows
get_stats: Ajout des statistiques de rejets et ajustements

État des données

Nouveaux attributs de classe

self.workflow_matcher: WorkflowMatcher
self.workflow_rejections: Dict[str, int]  # workflow_id -> count
self.workflow_priority_adjustments: Dict[str, float]  # workflow_id -> multiplier

Tests

✓ 8/8 tests passés:

Syntaxe correcte
Toutes les méthodes présentes
Imports corrects
Paramètres init corrects
Logique de tracking des rejets
Logique de tracking des acceptations
Intégration accept/reject
Couverture des requirements

Requirements couverts

✓ 1.4: Vérification périodique avec check_workflow_match()
✓ 1.5: Suggestions détaillées avec create_workflow_suggestion()
✓ 3.3: Tracking des rejets et ajustement après 3 rejets
✓ 3.5: Filtrage par fenêtre (via WorkflowMatcher)

Exemple d'utilisation

# Vérifier les matchs périodiquement
match = suggestion_manager.check_workflow_match(session_actions, workflows)

# Créer une suggestion si match trouvé
if match:
    suggestion = suggestion_manager.create_workflow_suggestion(match)
    
    # L'utilisateur accepte ou rejette
    if user_accepts:
        suggestion_manager.accept_suggestion()  # Réduit les rejets
    else:
        suggestion_manager.reject_suggestion()  # Incrémente les rejets

Impact sur le système

Ajustement de priorité

0 rejets: confiance × 1.0 (100%)
3 rejets: confiance × 0.9 (90%)
6 rejets: confiance × 0.81 (81%)
9 rejets: confiance × 0.729 (73%)

Récompenses

Chaque acceptation réduit le compteur de rejets de 2
Si rejets < 3, l'ajustement est supprimé

Prochaines étapes

Le SuggestionManager est maintenant prêt pour:

Task 3: Intégration dans l'Orchestrator
Task 4: Amélioration du GUI Overlay
Task 5: Amélioration du TaskReplayEngine

Fichiers créés

test_suggestion_manager_simple.py: Tests de validation
SUGGESTION_MANAGER_IMPROVEMENTS.md: Documentation détaillée
TASK_2_SUMMARY.md: Ce résumé

Status: ✓ COMPLÉTÉ Date: 2025-11-19 Tests: 8/8 passés

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