vlm_reason_about_screen() : capture l'écran, envoie au VLM local
(gemma4/Ollama) avec l'objectif et le contexte, retourne une action
en JSON (click/type/wait/nothing + target + reasoning).
Chaîne de décision :
1. Réflexes (UIPatternLibrary) → instantané
2. OCR bouton (docTR) → rapide
3. VLM reasoning (Ollama) → intelligent, ~2-5s
Le VLM intervient UNIQUEMENT quand 1 et 2 échouent — pas de latence
ajoutée quand les réflexes suffisent.
UIPatternLibrary enrichie : charge builtin + GUI-R1 + learned patterns.
save_learned_pattern() persiste les patterns appris par Shadow.
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Les triggers ≤3 chars (ok, no) utilisent maintenant des frontières
de mots (\b) pour éviter les faux positifs (ok dans cookies).
Trigger "utilise des cookies" ajouté pour le pattern cookie_accept.
7/7 patterns validés en test terrain simulé.
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UIPatternLibrary câblée dans l'executor et le stream processor.
Pendant un wait_for_anchor, Léa surveille l'écran toutes les secondes :
1. OCR plein écran (docTR)
2. Pattern matching (dialogues Save, OK, Cancel, cookies...)
3. OCR ciblé pour trouver le bouton par son texte réel
4. Clic sur le match le plus bas (bouton, pas titre)
Fix : seuil ratio supprimé (trigger trouvé = match, quelle que soit
la longueur du texte OCR). Matching strict mot exact ≥3 chars
(évite les faux positifs sur lettres isolées). Fallback recherche
partielle pour les lettres soulignées (E_nregistrer).
Plus aucune coordonnée hardcodée — 100% vision.
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UIPatternLibrary : 16 patterns builtin (dialogues, menus, formulaires,
popups, raccourcis) qui donnent à Léa des réflexes immédiats.
Quand Léa reconnaît "Voulez-vous enregistrer ?" elle sait cliquer
sur "Enregistrer" sans apprentissage préalable.
- core/knowledge/ui_patterns.py : bibliothèque avec find_pattern(),
get_dialog_handler(), add_pattern() pour patterns appris
- Métadonnées GUI-R1 (3K exemples) extraites dans data/ (gitignored)
Phase 1 du plan "connaissance native de l'environnement".
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