Remplace dans les logs/print le contenu utilisateur brut par un equivalent
PII-safe via core/log_safe : titres de fenetre -> _title_hash, reponses VLM ->
[len,has_target], metadonnees -> _sanitize_metadata, chemins -> _path_ext,
workflow_name -> _title_hash. 8 fichiers (executor, recovery, captor, streamer,
main, capture_server, activity_panel, window_info_crossplatform).
Audit Qwen complete : ~17 fuites de titre multi-lignes + 2e fuite VLM (print)
non listees ont ete traitees ; localisation par contenu (refs Qwen derivees).
Preserve volontairement : prompts de grounding VLM (vlm_description) ou le titre
est load-bearing (resolution 100% vision) -> ne PAS hasher.
Differe : window_focus_change (verdict apprentissage).
En attente arbitrage Dom : button_text (~11 captions), patterns, champs detail.
py_compile 8/8 OK, imports OK, helper 6/6 vert.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Consomme les events 'lea:*' émis par agent_chat (port 5004) et les dispatche
vers un callback fourni par ChatWindow (J3.3 à venir).
Caractéristiques :
- Connexion en thread daemon (non-bloquant pour la mainloop tkinter)
- Reconnect auto illimité (delay 2s → 30s exponentiel)
- Auth Bearer Token via header HTTP au handshake
- Fail-safe : connect échoué, callback qui raise, disconnect qui raise
→ tout silencieusement loggé, ChatWindow continue normalement
13 tests pytest verts (tests/integration/test_feedback_bus_client.py).
Pas de connexion réseau réelle dans les tests (python-socketio mocké).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Nouveau module persistent_buffer.py (SQLite WAL, thread-safe)
- Purge automatique des captures locales après ACK 200 serveur
- Drain loop 15s, retry exponentiel, plafonds tentatives
- Enum ImageSendResult.{OK, FAILED, FILE_GONE} pour distinguer les cas
- FileNotFoundError n'est plus un faux succès (P0-E audit)
- 14 tests intégration
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
