Démo GHT 8 mai 2026 — Dom utilise UNIQUEMENT Léa V1 sur Windows pendant
la démo (pas le frontend VWB Linux), donc les pause_message du serveur
doivent être visuellement évidents sur l'écran Windows. Modifications
client validées par Dom + redéployées via SCP (procédure 2026-04-28).
1. ui/paused_toast.py (NEW) — Toast Tkinter custom autonome :
Toplevel topmost overrideredirect, fond bleu Léa (#2563EB), 380px,
haut-droite, auto-close 15s, click-to-close. Re-pin -topmost à
100/500/2000 ms (Windows démet le flag quand le focus part). Rate
limit 3s sur message identique. Aucune dépendance externe (tkinter
stdlib uniquement). Thread-safe : root.after si Tk root existe,
sinon Tk dédié dans un daemon thread. Remplace plyer qui s'avère
silencieux sur Windows 11 (Focus Assist + manque app-id COM).
2. ui/chat_window.py — _add_paused_bubble force la visibilité :
La fenêtre Léa démarrait avec root.withdraw() — la bulle paused
était bien rendue mais invisible. Ajout deiconify+lift+focus_force
avant render, plus appel à show_paused_toast en complément.
3. ui/notifications.py — niveau BLOCAGE déclenche aussi le toast :
Quand notify_message reçoit un MessageUtilisateur.BLOCAGE (cible
non trouvée, mode apprentissage, fenêtre incorrecte), appelle
show_paused_toast en plus de plyer. Couvre la branche supervision
client (executor.py:1012) qui ne passe pas par Plan B serveur.
4. core/executor.py — Plan B replay_paused (lignes 1812-1850) :
Intercepte data["replay_paused"]=True dans la réponse /replay/next,
appelle chat_window._add_paused_bubble si _chat_window_ref défini,
sinon fallback notifier.notify. Idempotence via _last_pause_msg_shown
pour ne pas spammer (1 toast par (replay_id, message) unique).
Threshold FIND-TEXT _find_text_on_screen : 0.50 → 0.75 pour rejeter
les faux positifs (placeholders italiques, tabs voisins) et tomber
en mode apprentissage humain plutôt qu'un clic au pif.
5. main.py — Wiring ChatWindow → Executor pour Plan B.
6. tools/test_lea_toast.py + ui/_test_paused_toast.py (NEW) — Scripts
de test isolé pour validation visuelle rapide sans relancer un
replay complet (commande dans les docstrings).
Validé visuellement sur DESKTOP-58D5CAC. Toasts apparaissent en haut-
droite, fond bleu, auto-close 15s. Test isolé Dom : 3 toasts successifs
visibles sans accroc.
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Quand Léa bascule en pause supervisée (event 'lea:paused'), affichage d'une
bulle dédiée dans ChatWindow avec encadré orangé, raison de la pause, et deux
boutons Continuer/Annuler. C'est le moment qui incarne la différence RPA classique
vs Léa devant Carvella : Léa SAIT qu'elle ne sait pas et demande de l'aide.
Architecture (canal SocketIO bidirectionnel, pas de nouvel endpoint streaming) :
ChatWindow ──[lea:replay_resume]──> agent_chat ──POST /resume──> streaming
ChatWindow ──[lea:replay_abort ]──> agent_chat (running=False local)
Composants ajoutés :
- agent_chat/app.py : handlers 'lea:replay_resume' / 'lea:replay_abort' +
acks 'lea:resume_acked' / 'lea:abort_acked' pour feedback côté client
- network/feedback_bus.py : méthodes resume_replay() / abort_replay() avec
helper _safe_emit (silencieux + retourne bool succès)
- ui/chat_window.py : palette PAUSED_*, _add_paused_bubble(),
_render_paused_bubble(), _close_active_paused_bubble() (auto-fermeture
sur lea:resumed/done), _on_paused_resume/abort
8 nouveaux tests pytest (4 handlers serveur + 4 méthodes client).
Total branche : 29/29 verts.
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- Import fail-safe : si python-socketio manquant (ancienne install Pauline),
_HAS_FEEDBACK_BUS=False, ChatWindow tourne normalement sans bus
- Bus démarré à la fin de _run_tk_loop si LEA_FEEDBACK_BUS=1 dans l'env
- Callback _on_lea_event → _add_lea_message (thread-safe via root.after)
- Cleanup : _bus.stop() ajouté dans _do_destroy avant la destruction tkinter
Formatage des bulles minimal pour J3.3 (texte brut "[event] key=value").
Le style mixte métier+tech viendra en J3.4. La bulle paused interactive J3.5.
Aucun crash si bus indisponible. Aucun changement de comportement si flag off.
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- Token obligatoire (RPA_API_TOKEN) sur /capture et /file-action
- Bind 127.0.0.1 par défaut, 0.0.0.0 exige token (fail-closed)
- /health reste public pour monitoring
- VWB backend injecte le Bearer pour les proxys distants
- hmac.compare_digest pour comparaison temps constant
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Premier replay fonctionnel de bout en bout (Bloc-notes, Chrome).
Corrections critiques :
- Fix double-lancement agent (Lea.bat start /b + verrou PID)
- Sérialisation replay (threading.Lock dans poll_and_execute)
- Garde UIA bbox >50% écran (rejet conteneurs "Bureau")
- Filtre fenêtres bruit système (systray overflow)
- Auto-nettoyage replays bloqués (paused_need_help)
Cascade visuelle complète dans session_cleaner :
- UIA local (10ms) → template matching (100ms) → serveur docTR/VLM
- Nettoyage bureau pré-replay (clic "Afficher le bureau")
- Crops 80x80 + vlm_description pour chaque clic
Grounding contraint à la fenêtre active :
- Capture croppée à la fenêtre au lieu de l'écran entier
- Conversion coordonnées fenêtre → écran
- Élimine les faux positifs taskbar/systray
Mode apprentissage supervisé (SUPERVISE → capture humaine) :
- Léa passe en mode capture quand elle est perdue
- Capture mini-workflow humain (clics + frappes + combos)
- Fin par Ctrl+Shift+L ou timeout inactivité 10s
- Correction stockée dans target_memory.db via serveur
Deploy Windows complet (grounding.py, policy.py, uia_helper.py).
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- Popup handling via double appel VLM (détection + localisation précise du bouton)
- Reconstruction texte depuis raw_keys (numpad /, @ AltGr fusionné)
- Clipboard paste pour texte riche, raw_keys pour commandes simples (Win+R)
- Skip des release orphelins dans raw_keys (fix menu Démarrer parasite)
- Auth Bearer sur toutes les requêtes agent → streaming server
- Endpoints /replay/next et /stream/image publics (agent Rust legacy)
- alt_gr ajouté dans _MODIFIER_ONLY_KEYS
- _key_combo_printable_char détecte ctrl+@ comme caractère imprimable
- start.bat tue les anciens process (python + rpa-agent) au démarrage
- Heartbeat avec token Bearer dans main.py et deploy/
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- Léa se présente comme "assistante basée sur l'intelligence artificielle"
- Dialog consentement avant enregistrement (capture écran/clavier)
- Rétention logs 180 jours (Article 12 + 26(6))
- Bouton ARRÊT D'URGENCE toujours visible (Article 14)
- Transparence mode autonome explicite (Article 50)
- Rapport conformité AI Act en français (docs/CONFORMITE_AI_ACT.md)
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Floutage (conformité AI Act) :
- Détection OpenCV des champs de saisie (rectangles clairs avec texte)
- Flou gaussien avant stockage/envoi
- Activé par défaut (RPA_BLUR_SENSITIVE=true)
- <200ms par screenshot, 12 tests
Fix actions fichiers VWB :
- Pas de wait 5s pour les actions fichiers (inutile)
- Routing direct vers agent port 5006
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- 5 actions : lister, créer dossier, déplacer, copier, classer par extension
- Exécution sur Windows via agent port 5006
- Sécurité chemins (bloque C:\Windows, /etc, etc.)
- Propriétés panel + preview canvas pour chaque action
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- CaptureServer : serveur HTTP daemon sur l'agent Windows
- Capture fraîche mss en ~94ms à chaque requête
- Plus de lecture de vieux heartbeats sur disque
- Fallback capture locale si agent indisponible
- Firewall Windows port 5006 configuré
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Suppression du .git embarqué dans agent_v0/ — le code est maintenant
tracké normalement dans le repo principal.
Inclut : agent_v1 (client), server_v1 (streaming), lea_ui (chat client)
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