Dom
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feat(anonymisation): blur PII côté serveur via EDS-NLP + VLM local-first
Blur PII server-side (core/anonymisation/pii_blur.py) :
- Pipeline OCR (docTR) → NER (EDS-NLP + fallback regex)
- Détection ciblée noms/prénoms/adresses/NIR/téléphone/email
- Protection explicite CIM-10, CCAM, montants €, dates, IDs techniques
- Dual-storage : shot_XXXX_full.png (brut) + _blurred.png (affichage)
- 18 tests
Client :
- RPA_BLUR_SENSITIVE=false par défaut (blur serveur uniquement)
- Zéro overhead côté poste utilisateur
VLM config :
- vlm_config.py : gemma4:latest, fallbacks qwen3-vl:8b + UI-TARS
- think=false auto pour gemma4 (bug Ollama 0.20.x)
- VLM provider VWB : local-first (Ollama), cloud opt-in via VLM_ALLOW_CLOUD
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-14 16:48:23 +02:00 |
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Dom
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d5deac3029
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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>
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2026-03-26 10:19:18 +01:00 |
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