fix(replay): bug TypeError log + flag pré-check OCR off par défaut (démo GHT)
Diagnostic post-bench E2E (rapport docs/E2E_TEST_RUN_2026-05-08.md) :
1. BUG SILENCIEUX MAJEUR (api_stream.py:4549) — quand le pré-check OCR
rejette, mon code de rejet hier soir met x_pct=None / y_pct=None.
Le log structuré faisait result.get('x_pct', 0):.4f → None:.4f →
TypeError → réponse "analysis_error" qui MASQUE le vrai motif
"rejected_text_mismatch". Conséquence : pendant toute la session
du 7 mai soir, les rejets pré-check ont été silencieusement
transformés en erreurs analyse → cascade locale Léa V1 → clic au pif.
Fix : `(result.get('x_pct') or 0):.4f` traite None | None | 0
uniformément.
2. FLAG ENV pré-check OFF par défaut — le pré-check
_validate_text_at_position introduit hier soir a 2 défauts
identifiés par le bench E2E sur 8 click_anchor :
* radius_px=200 trop petit pour les tabs à 2 tokens (Examens
cliniques, Synthèse Urgences) — OCR voit un crop tronqué
"Maquette POC ler en cours Codage Statistiques" qui n'inclut
pas "Examens" → fuzzy match 1/2 = 50% < seuil 0.60 → REJET.
À radius 300/400 le mot est inclus → match passe.
* min_token_ratio=0.60 trop strict pour cibles 2 tokens.
Solution démo : flag env RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK (défaut "false").
Le pré-check est désactivé par défaut → retour au comportement
stable d'avant-hier (hybrid_text_direct ≥ 0.80 utilisé direct,
exemption drift préservée). Code et fonction _validate_text_at_position
conservés en place pour reprise post-démo après calibrage radius
adaptatif (≈ 0.17 × min(screen_w, screen_h)) et token_ratio descendu
à 0.50.
Pour ré-activer en dev/test : `RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK=true`
dans .env.local ou env du service rpa-streaming.
Inclus aussi :
- docs/E2E_TEST_RUN_2026-05-08.md (rapport agent test E2E ~1700 mots)
- tests/e2e/urgence_aiva_demo_expected.yaml (tolérances re-écrites)
- tests/e2e/fixtures/urgence_aiva_demo/live/*.png (8 fixtures
recapturées headless 1920x1080 pour itérer demain)
- _ocr_inventory.json + _run_resolve_results.json (raw runs)
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -4508,7 +4508,18 @@ async def resolve_target(request: ResolveTargetRequest):
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# présent. Attrape les cas où la cascade rend des coords plausibles
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# mais pointant sur un autre élément (ex : clic sur "Dossier en cours"
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# du menu au lieu de "Synthèse Urgences" du tab plus bas).
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if result and result.get("resolved"):
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#
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# 8 mai 2026 : désactivé par défaut pour la démo GHT. Calibrage du
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# radius_px et min_token_ratio à finaliser post-démo (cf. rapport
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# docs/E2E_TEST_RUN_2026-05-08.md). Le pré-check était trop strict
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# sur les onglets à 2 tokens (Examens cliniques, Synthèse Urgences)
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# → faux rejets → cascade locale Léa V1 → clic au pif. Réactivable
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# via env RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK=true. Le code et les tests
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# restent en place pour reprise post-démo.
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_text_precheck_enabled = os.environ.get(
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"RPA_ENABLE_TEXT_PRECHECK", "false"
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).lower() in ("true", "1", "yes")
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if _text_precheck_enabled and result and result.get("resolved"):
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_by_text = (request.target_spec.get("by_text") or "").strip()
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if _by_text:
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from agent_v0.server_v1.resolve_engine import _validate_text_at_position
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@@ -4542,11 +4553,17 @@ async def resolve_target(request: ResolveTargetRequest):
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}
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# [REPLAY] log structuré de sortie résolution (après validation)
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# Note: x_pct/y_pct peuvent être None quand le pré-check OCR rejette
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# (rejected_text_mismatch). result.get('x_pct', 0) renvoie alors None
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# — la clé existe, le default 0 est ignoré — et None:.4f lève
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# TypeError. Fix : `(... or 0)` traite None/None/0 uniformément.
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_x = result.get('x_pct') if result else None
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_y = result.get('y_pct') if result else None
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logger.info(
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f"[REPLAY] RESOLVE_EXIT session={request.session_id} "
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f"resolved={result.get('resolved', False) if result else False} "
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f"method='{result.get('method', '?') if result else 'none'}' "
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f"coords=({result.get('x_pct', 0):.4f}, {result.get('y_pct', 0):.4f}) "
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f"coords=({(_x or 0):.4f}, {(_y or 0):.4f}) "
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f"score={result.get('score', 0) if result else 0} "
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f"from_memory={bool(result.get('from_memory', False)) if result else False} "
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f"reason='{result.get('reason', '') if result else ''}'"
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