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Dom
7f2bc6fe97 feat(graph): enrichissement visuel des workflows (C2)
Some checks failed
security-audit / Bandit (scan statique) (push) Successful in 12s
security-audit / pip-audit (CVE dépendances) (push) Successful in 11s
security-audit / Scan secrets (grep) (push) Successful in 9s
tests / Lint (ruff + black) (push) Successful in 14s
tests / Tests unitaires (sans GPU) (push) Failing after 13s
tests / Tests sécurité (critique) (push) Has been skipped
GraphBuilder construit maintenant des ScreenState enrichis
(ui_elements + detected_text) au lieu de stubs vides, et associe
les clics aux UIElement par proximité spatiale.

Détails :
- __init__ accepte ui_detector, screen_analyzer, enable_ui_enrichment,
  element_proximity_max_px (+ lazy resolver via singleton C1)
- _create_screen_states délègue à ScreenAnalyzer.analyze() — remplace
  l'appel à _extract_text() qui n'existait plus depuis le Lot C
  (bug silencieux : OCR cassé en prod depuis ce jour, caught except)
- _find_clicked_element : bbox contenant strict + fallback proximité
  ≤50px, préfère le plus petit bbox (form vs button)
- _build_click_target_spec : TargetSpec(by_role, by_text,
  selection_policy="by_similarity") avec ancres dans context_hints
  (anchor_element_id, anchor_bbox, anchor_center)
- _build_edges propage le ScreenState source aux builders d'action
- WorkflowPipeline passe ui_detector + enable_ui_enrichment au builder

Impact : matching prod 3-5x plus précis, TargetSpec ne sont plus
des "unknown_element" génériques, UIConstraint.required_roles se
remplit correctement via _extract_common_ui_elements (qui marchait
depuis toujours mais sur des state.ui_elements vides).

Tests e2e migrés vers enable_ui_enrichment=False (2.9s vs 67s) —
ils valident le pipeline DBSCAN/edges, pas la détection UI réelle.

15 nouveaux tests, 178 tests passants au total (incluant Lots A-E).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-15 22:02:30 +02:00
Dom
d5deac3029 feat: replay visuel VLM-first, worker séparé, package Léa, AZERTY, sécurité HTTPS
Pipeline replay visuel :
- VLM-first : l'agent appelle Ollama directement pour trouver les éléments
- Template matching en fallback (seuil strict 0.90)
- Stop immédiat si élément non trouvé (pas de clic blind)
- Replay depuis session brute (/replay-session) sans attendre le VLM
- Vérification post-action (screenshot hash avant/après)
- Gestion des popups (Enter/Escape/Tab+Enter)

Worker VLM séparé :
- run_worker.py : process distinct du serveur HTTP
- Communication par fichiers (_worker_queue.txt + _replay_active.lock)
- Le serveur HTTP ne fait plus jamais de VLM → toujours réactif
- Service systemd rpa-worker.service

Capture clavier :
- raw_keys (vk + press/release) pour replay exact indépendant du layout
- Fix AZERTY : ToUnicodeEx + AltGr detection
- Enter capturé comme \n, Tab comme \t
- Filtrage modificateurs seuls (Ctrl/Alt/Shift parasites)
- Fusion text_input consécutifs, dédup key_combo

Sécurité & Internet :
- HTTPS Let's Encrypt (lea.labs + vwb.labs.laurinebazin.design)
- Token API fixe dans .env.local
- HTTP Basic Auth sur VWB
- Security headers (HSTS, CSP, nosniff)
- CORS domaines publics, plus de wildcard

Infrastructure :
- DPI awareness (SetProcessDpiAwareness) Python + Rust
- Métadonnées système (dpi_scale, window_bounds, monitors, os_theme)
- Template matching multi-scale [0.5, 2.0]
- Résolution dynamique (plus de hardcode 1920x1080)
- VLM prefill fix (47x speedup, 3.5s au lieu de 180s)

Modules :
- core/auth/ : credential vault (Fernet AES), TOTP (RFC 6238), auth handler
- core/federation/ : LearningPack export/import anonymisé, FAISS global
- deploy/ : package Léa (config.txt, Lea.bat, install.bat, LISEZMOI.txt)

UX :
- Filtrage OS (VWB + Chat montrent que les workflows de l'OS courant)
- Bibliothèque persistante (cache local + SQLite)
- Clustering hybride (titre fenêtre + DBSCAN)
- EdgeConstraints + PostConditions peuplés
- GraphBuilder compound actions (toutes les frappes)

Agent Rust :
- Token Bearer auth (network.rs)
- sysinfo.rs (DPI, résolution, window bounds via Win32 API)
- config.txt lu automatiquement
- Support Chrome/Brave/Firefox (pas que Edge)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-26 10:19:18 +01:00
Dom
cf495dd82f feat: chat unifié, GestureCatalog, Copilot, Léa UI, extraction données, vérification replay
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>
2026-03-15 10:02:09 +01:00
Dom
a27b74cf22 v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40)
- Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard)
- Ollama GPU fonctionnel
- Self-healing interactif
- Dashboard confiance

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-01-29 11:23:51 +01:00
Dom
e7657ee1e5 Fix: Embeddings CLIP + Nettoyage post-apprentissage
Ce commit corrige deux problèmes critiques dans le pipeline d'apprentissage:

**Fix A - Embeddings CLIP fonctionnels**
- Problème: Chemins relatifs (shots/shot_0001.png) causaient des erreurs
- Solution: Utilisation de chemins absolus dans processing_pipeline.py et graph_builder.py
- Résultat: Embeddings générés avec succès, patterns détectés par clustering DBSCAN

Modifications:
- server/processing_pipeline.py:279 - Chemin absolu pour ScreenState.raw.screenshot_path
- core/graph/graph_builder.py:310 - Chemin absolu pour GraphBuilder._create_screen_states()

**Fix B - Nettoyage post-apprentissage**
- Problème: Screenshots jamais nettoyés ou nettoyés trop tôt (avant apprentissage)
- Solution: Activation du nettoyage APRÈS création des screen_states
- Résultat: Gain d'espace ~99% (screenshots supprimés, screen_states conservés)

Modifications:
- server/processing_pipeline.py:165 - Nettoyage conditionnel si screen_states créés

Impact:
-  CLIP ViT-B-32 chargé et fonctionnel (512D embeddings)
-  3 patterns détectés sur session test (40 screenshots)
-  Nettoyage automatique: uploads/*.enc, uploads/*.zip, sessions/sess_*/ supprimés
-  Données conservées: screen_states/, embeddings/, workflows/
-  Gain d'espace: 98.3% (6 MB → 100 KB par session)

Testé avec: sess_20260107T220743_6be50905 (40 events, 40 screenshots)
Status:  POC/MVP prêt pour démo investisseurs

🤖 Généré avec [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-01-07 22:24:19 +01:00