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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	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