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>
Bench standalone qui exécute build_dpi_enriched + appel LLM sur les 11
dossiers POC GHT Sud 95 (docs/clients/ght_sud_95/mockup_easily_assure/data.js),
sans passer par Demo_urgence_2 ni Léa/Windows. Permet de mesurer la
convergence durée/décision Python ↔ LLM sur un panel représentatif AVANT
d'écrire le garde-fou serveur du commit 2.
core/llm/t2a_mappings.py :
- Module partagé TERRAIN_VERS_T2A (4 entrées validées par Dom 12/05)
- Importé par le bench, sera importé aussi par le garde-fou serveur commit 2
- Cas non mappés volontairement documentés (Retour structure d'origine,
chaîne vide pour statut_attente)
scripts/bench_t2a_dryrun.py :
- Parsing data.js via node (vm.runInContext) → 11 dossiers en JSON
- Reconstruction d'un dpi_raw plat simulant l'OCR scroll auto :
bandeau Easily Assure répété 5x (1 par onglet) + sections motif /
examens / imagerie / notes médicales / Synthèse Urgences au format
LIBELLÉ VALEUR
- NE bypasse PAS build_dpi_enriched : le dpi_raw est texte plat re-parsé
par la fonction (test de robustesse réel du parser regex)
- Appel LLM déterministe : temperature=0, seed=42, model=gemma4:31b-cloud
- Vérification empirique du respect du seed (2 appels successifs sur 1er
dossier, comparaison decision/durée/justif) → warning si bruit cloud
- 4 traces structurées par dossier dans logs/t2a_dryrun/<IPP>_<ts>.log :
[t2a_dryrun_metadata] / [t2a_dryrun_prompt] / [t2a_dryrun_response]
ou [t2a_dryrun_error] en cas d'échec API
- Filet data_quality_warning (incohérence âge déclaré vs date naissance,
motif vs diagnostic principal, décision vide) — filet, pas analyse
exhaustive ; signale sans corriger (anonymisation v1 incertaine)
- Tableau récap stdout 9 colonnes + CSV scripts/bench_t2a_dryrun_<ts>.csv
- Stats agrégées : convergence durée X/N, convergence décision X/N
mappés, liste détaillée des divergences avec pointeurs vers logs
- Recommandation auto : réécrire PROMPT 3 ou non selon convergence durée
Activation : T2A_DRYRUN=1 python scripts/bench_t2a_dryrun.py
Options : --ipp <IPP> (1 dossier), --skip-seed-check
Smoke test pré-commit (sans LLM) : parsing + dpi_raw + build_dpi_enriched
sur les 11 dossiers → 11/11 metadata complets, 0 parsing_warning,
durées calculées de 2.0h à 12.02h, décompo décisions terrain conforme
(7 Consultation + 1 Hosp + 1 UHCD + 1 Transfert + 1 Retour structure).
Brief complet : docs/handoffs/2026-05-12_brief_S1_build_dpi_enriched.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Refonte majeure du système Agent Chat et ajout de nombreux modules :
- Chat unifié : suppression du dual Workflows/Agent Libre, tout passe par /api/chat
avec résolution en 3 niveaux (workflow → geste → "montre-moi")
- GestureCatalog : 38 raccourcis clavier universels Windows avec matching sémantique,
substitution automatique dans les replays, et endpoint /api/gestures
- Mode Copilot : exécution pas-à-pas des workflows avec validation humaine via WebSocket
(approve/skip/abort) avant chaque action
- Léa UI (agent_v0/lea_ui/) : interface PyQt5 pour Windows avec overlay transparent
pour feedback visuel pendant le replay
- Data Extraction (core/extraction/) : moteur d'extraction visuelle de données
(OCR + VLM → SQLite), avec schémas YAML et export CSV/Excel
- ReplayVerifier (agent_v0/server_v1/) : vérification post-action par comparaison
de screenshots, avec logique de retry (max 3)
- IntentParser durci : meilleur fallback regex, type GREETING, patterns améliorés
- Dashboard : nouvelles pages gestures, streaming, extractions
- Tests : 63 tests GestureCatalog, 47 tests extraction, corrections tests existants
- Dépréciation : /api/agent/plan et /api/agent/execute retournent HTTP 410,
suppression du code hardcodé _plan_to_replay_actions
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
