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>
- Supprimer le bloc debug qui écrivait dans /tmp/vwb_debug.log
- Corriger l'import UIElement (core.models.ui_element au lieu de
screen_state) — supprime le warning au démarrage
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Phase 1 — Code mort et duplication :
- Supprimer catalog_routes.py (-1832 lignes, doublon de v2_vlm)
- Mettre à jour app.py et app_lightweight.py vers catalog_routes_v2_vlm
- Nettoyer 9 imports inutilisés dans catalog_routes_v2_vlm.py
- Supprimer get_required_params inutilisé dans execute.py
Phase 2 — Centraliser la configuration :
- Ollama URL via os.environ.get() dans verify_text_content.py et extraire_tableau.py
- MODEL_PATH relatif au projet + var env UI_DETR_MODEL_PATH dans ui_detection_service.py
Phase 3 — Thread-safety de l'exécution :
- Ajouter _execution_lock (RLock) pour protéger _execution_state
- Remplacer le polling self-healing par threading.Event
- Initialiser 'variables' dans le dict initial (plus de création dynamique)
- Corriger bare except → except Exception as db_err avec message
Phase 4 — Logging minimal :
- Ajouter logger dans execute.py, remplacer print() critiques par logger
- Configurer RotatingFileHandler (5MB, 3 backups) dans app.py
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Toggle 3 modes dans le header: Basique (coords fixes), Intelligent (vision IA), Debug (overlay)
- Service UI-DETR-1 pour détection d'éléments UI (510MB model, ~800ms/image)
- API endpoints: /api/ui-detection/detect, /preload, /status, /find-element
- Overlay des bboxes détectées en mode Debug (miniature + plein écran)
- Clic sur élément détecté pour le sélectionner comme ancre
- Document de vision produit: docs/VISION_RPA_INTELLIGENT.md
- Configuration CORS étendue pour ports locaux
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
API = Source de vérité unique (SQLite + Flask)
- Backend: API v3 avec session, workflow, capture, execute
- Frontend: Vanilla TypeScript, pas de state local
- Contrats stricts pour les actions RPA
- Drag & drop pour réorganiser les étapes
- Insertion d'étapes entre deux existantes
- Bibliothèque de captures (sessionStorage)
- Exécution avec coordonnées statiques (pyautogui)
Fonctionne mais fragile (coordonnées fixes, pas de détection visuelle)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
Implement a complete system for capitalizing user corrections across multiple
workflows and sessions. This enables automatic application of learned fixes
when similar failures occur in different contexts.
New components:
- core/corrections/models.py: CorrectionKey, Correction, CorrectionPack models
- core/corrections/correction_repository.py: JSON storage with atomic writes
- core/corrections/aggregator.py: Aggregation by hash and quality filtering
- core/corrections/correction_pack_service.py: CRUD, export/import, versioning
- backend/api/correction_packs.py: REST API with 15 endpoints
Features:
- MD5-based key hashing for correction deduplication
- Export/import in JSON and YAML formats
- Version history with rollback support
- Cross-workflow pattern detection
- Integration with SelfHealingEngine for automatic application
- 29 unit tests (all passing)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
