Dom
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99041f0117
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feat: pipeline complet MACRO/MÉSO/MICRO — Critic, Observer, Policy, Recovery, Learning, Audit Trail, TaskPlanner
Architecture 3 niveaux implémentée et testée (137 tests unitaires + 21 visuels) :
MÉSO (acteur intelligent) :
- P0 Critic : vérification sémantique post-action via gemma4 (replay_verifier.py)
- P1 Observer : pré-analyse écran avant chaque action (api_stream.py /pre_analyze)
- P2 Grounding/Policy : séparation localisation (grounding.py) et décision (policy.py)
- P3 Recovery : rollback automatique Ctrl+Z/Escape/Alt+F4 (recovery.py)
- P4 Learning : apprentissage runtime avec boucle de consolidation (replay_learner.py)
MACRO (planificateur) :
- TaskPlanner : comprend les ordres en langage naturel via gemma4 (task_planner.py)
- Contexte métier TIM/CIM-10 pour les hôpitaux (domain_context.py)
- Endpoint POST /api/v1/task pour l'exécution par instruction
Traçabilité :
- Audit trail complet avec 18 champs par action (audit_trail.py)
- Endpoints GET /audit/history, /audit/summary, /audit/export (CSV)
Grounding :
- Fix parsing bbox_2d qwen2.5vl (pixels relatifs, pas grille 1000x1000)
- Benchmarks visuels sur captures réelles (3 approches : baseline, zoom, Citrix)
- Reproductibilité validée : variance < 0.008 sur 10 itérations
Sécurité :
- Tokens de production retirés du code source → .env.local
- Secret key aléatoire si non configuré
- Suppression logs qui leakent les tokens
Résultats : 80% de replay (vs 12.5% avant), 100% détection visuelle Citrix JPEG Q20
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-09 21:03:25 +02:00 |
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Dom
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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>
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2026-01-29 11:23:51 +01:00 |
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