backup: snapshot post-démo GHT 2026-05-19

Backup état complet après enregistrement vidéo démo de bout en bout.
À utiliser comme point de référence pour la consolidation post-démo.

Changements majeurs de la session 18-19 mai :
- AIVA-URGENCE : page autonome avec preset URL + auto-focus chain
- Workflow Demo_urgence_3_db : merge linux_db + steps AIVA + pause humaine NoMachine
- Bypass LLM (static_result / static_text) dans replay_engine
  pour démos déterministes sans appel Ollama
- Fix api_stream:3013 — replay_paused au premier polling /next
- dag_execute : lift duration_ms vers top-level pour wait runtime
- NPM bypass auth /aiva-urgence/ via location ^~ (proxy_host/10.conf hors git)
- scripts/cancel-replays.sh — workaround Stop VWB qui ne purge pas la queue

Anchors visuels (468) forcés dans le commit pour garantir restorabilité.
DB workflows actuelle + ~12 .bak DB de la journée incluses.

Sujets identifiés pour consolidation post-démo (TODO) :
1. Bug VWB recapture anchor ne régénère pas le PNG
2. Léa client accumule état mémoire (restart périodique requis)
3. Stop VWB ne purge pas la queue serveur (lien manquant vers /replay/cancel)
4. Bug coord client mss tronqué 2560x60 → mapping Y cassé
5. delay_before/delay_after ignorés au runtime (fix partiel duration_ms)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

agent_v0/server_v1/replay_engine.py

@@ -41,6 +41,7 @@ _ALLOWED_ACTION_TYPES = {
     "_concat_text_vars",   # Action serveur interne (générée par expansion extract_text_scroll)
     "t2a_decision",      # Analyse LLM facturation T2A → variable workflow
     "llm_generate",      # Génération texte libre côté serveur → variable workflow
+    "paste_and_execute", # Bypass NoMachine : ydotool Ctrl+V+Ctrl+Enter dans VM via SSH
 }
 
 # Types d'actions exécutées CÔTÉ SERVEUR (jamais transmises à l'Agent V1).
@@ -52,6 +53,7 @@ _SERVER_SIDE_ACTION_TYPES = {
     "t2a_decision",
     "llm_generate",
     "_concat_text_vars",
+    "paste_and_execute",
 }
 
 # Pause par défaut entre Ctrl+End/Home et la capture suivante (ms).
@@ -890,6 +892,11 @@ def _edge_to_normalized_actions(edge, params: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str,
         }
         return [normalized]
 
+    elif action_type == "paste_and_execute":
+        normalized["type"] = "paste_and_execute"
+        normalized["parameters"] = {}
+        return [normalized]
+
     elif action_type == "extract_table":
         normalized["type"] = "extract_table"
         normalized["parameters"] = {
@@ -1216,6 +1223,18 @@ def _handle_t2a_decision_action(
     dpi_text = (params.get("input_template") or params.get("dpi") or "").strip()
     model = params.get("model") or None  # None → DEFAULT_MODEL
 
+    # Bypass LLM : si static_result est fourni dans les params, on l'utilise
+    # tel quel comme résultat. Utile pour les démos déterministes (pas de
+    # hallucination, pas de latence, pas de truncation de prompt).
+    static_result = params.get("static_result")
+    if isinstance(static_result, dict) and static_result.get("decision"):
+        replay_state.setdefault("variables", {})[output_var] = static_result
+        logger.info(
+            "t2a_decision (STATIC) → variable '%s' decision=%s replay %s",
+            output_var, static_result.get("decision"), replay_state.get("replay_id", "?"),
+        )
+        return True
+
     if not dpi_text:
         logger.warning(
             "t2a_decision : input vide — variable '%s' = {decision: 'INDETERMINE'}", output_var,
@@ -1289,6 +1308,18 @@ def _handle_llm_generate_action(
         or params.get("variable_name")
         or "generated_text"
     ).strip()
+
+    # Bypass LLM : si static_text est fourni dans les params, on l'utilise
+    # tel quel. Utile pour les démos déterministes.
+    static_text = params.get("static_text")
+    if isinstance(static_text, str) and static_text.strip():
+        replay_state.setdefault("variables", {})[output_var] = static_text
+        logger.info(
+            "llm_generate (STATIC) → variable '%s' (%d chars) replay %s",
+            output_var, len(static_text), replay_state.get("replay_id", "?"),
+        )
+        return True
+
     prompt = str(params.get("prompt") or "").strip()
     context = str(params.get("context") or "")
     model = params.get("model") or None
@@ -1384,6 +1415,40 @@ def _handle_concat_text_vars_action(
     return bool(merged)
 
 
+def _handle_paste_and_execute_action(
+    action: Dict[str, Any],
+    replay_state: Dict[str, Any],
+) -> bool:
+    """Action serveur : invoque scripts/paste_and_execute_linuxdb.sh pour
+    déclencher Ctrl+V + Ctrl+Enter dans DBeaver de la VM via ydotool.
+    Bypasse Léa/NoMachine (Ctrl mangé par NoMachine passive grab).
+    Cf. handoff 2026-05-16_handoff_ydotool_clipboard.md.
+    """
+    import subprocess
+    script_path = "/home/dom/ai/rpa_vision_v3/scripts/paste_and_execute_linuxdb.sh"
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            [script_path],
+            timeout=30,
+            capture_output=True,
+            text=True,
+        )
+        if result.returncode != 0:
+            logger.warning(
+                "paste_and_execute échoué (rc=%d) stderr=%s",
+                result.returncode, (result.stderr or "")[:500],
+            )
+            return False
+        logger.info("paste_and_execute OK replay %s", replay_state.get("replay_id", "?"))
+        return True
+    except subprocess.TimeoutExpired:
+        logger.warning("paste_and_execute timeout (30s)")
+        return False
+    except Exception as e:
+        logger.warning("paste_and_execute exception : %s", e)
+        return False
+
+
 def _expand_extract_text_scroll(
     base: Dict[str, Any],
     final_var: str,