Quand l'utilisateur sélectionne une ancre dans le VWB :
1. OCR docTR extrait le texte du crop → target_text
2. Si texte < 3 chars → VLM qwen2.5vl:3b décrit en 5 mots
3. Stocké en BDD (VisualAnchor.target_text + ocr_description)
4. Injecté automatiquement dans les params à l'exécution
L'exécution sait maintenant QUOI chercher dès le départ :
- CLIP vérifie par OCR que le texte correspond
- Le grounding cascade a un vrai target_text
- Plus besoin de deviner à chaque run
Migration SQLite gracieuse (ALTER TABLE si colonnes absentes).
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FullscreenSelector réécrit :
- Overlay unique positionné via getBoundingClientRect()
- Recalcul auto au resize
- Coordonnées souris relatives à l'image
- Plus de décalage bboxes/sélection
Capture backend :
- mss.monitors[0] (écran composite) au lieu de pyautogui.screenshot()
- Capture la VM en plein écran correctement
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Point de sauvegarde incluant les fichiers non committés des sessions
précédentes (systemd, docs, agents, GPU manager).
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Le conteneur .fullscreen-content avait height:0 + min-height:0
qui écrasait la hauteur du flex child → image minuscule.
Le wrapper inline-block limitait aussi le dimensionnement.
Fix : overflow:hidden sans height forcée, wrapper en flex 100%.
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CSS : le dropdown héritait color:white du header → forcé #212121
sur .workflow-dropdown et .dropdown-item .item-name
Bibliothèque : migration localStorage → backend (capture_library.json)
- GET/POST /api/v3/capture/library (max 50 captures)
- loadLibraryAsync() charge depuis backend, fallback localStorage
- saveLibrary() écrit dans les deux (localStorage + backend)
- capture_library.json gitignored
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safe_type_text() : xdotool type en priorité au lieu du presse-papier.
Le clipboard xclip ne traverse pas les VM (QEMU) ni Citrix/RDP.
xdotool envoie des frappes X11 réelles que les VM capturent.
Délai 20ms entre caractères pour fiabilité.
Cosmétique : couleur texte forcée sur les items workflow du sidebar
(color: var(--text-primary)) — était blanc sur blanc.
Logs diagnostic ajoutés dans execute_workflow_thread et execute_action.
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Corrige les src={{b64ImgSrc(...)}} → src={b64ImgSrc(...)} causés par
le replace_all sur les template literals. Corrige aussi l'appel
b64ImgSrc dans du code JS pur (pas de {} autour).
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- CSS fullscreen-content : height:0 + min-height:0 pour forcer flex fill
- Image fullscreen : max-height calc(100vh - 60px) + object-fit contain
- Fonction b64ImgSrc() détecte automatiquement PNG vs JPEG depuis le base64
- Corrige l'affichage des thumbnails compressés JPEG dans la bibliothèque
- Appliqué dans CapturePanel + CaptureLibrary (toutes les occurrences)
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Avant : CaptureLibrary.tsx utilisait sessionStorage (purgé à la
fermeture d'onglet), et CapturePanel.tsx maintenait une liste
concurrente sous une clé différente (captureLibrary vs
captureLibrary_v2) → deux vues désynchronisées qui s'effacent
toutes les deux dès qu'on ferme le navigateur.
Après :
- Nouveau service captureLibraryStorage.ts (load/save/compress)
comme point unique d'accès.
- Stockage en localStorage (persiste entre onglets et sessions).
- Clé unifiée 'captureLibrary_v2'.
- Migration automatique de sessionStorage → localStorage et de
l'ancienne clé 'captureLibrary' → nouvelle, lors du premier load.
- Thumbnails compressés JPEG qualité 80% et redimensionnés à
320×240 max avant stockage pour rester sous le quota navigateur
(5–10 MB selon navigateur).
- Gestion QuotaExceededError dans saveLibrary : élague les items
les plus anciens jusqu'à ce que ça passe (5 tentatives).
- Les deux composants consomment le même helper : fin de la
divergence de format (sessionId/favorite).
Diagnostic (bug reproduit par lecture du code, pas besoin de
navigateur) :
- CaptureLibrary.tsx:28,42,62 → sessionStorage/captureLibrary_v2
- CapturePanel.tsx:53,61 → sessionStorage/captureLibrary
→ Deux sources, toutes deux éphémères.
Vérif : `npx tsc --noEmit` passe (EXITCODE=0).
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- Workflows appris par Léa visibles dans le VWB ("Appris par Léa")
- Bouton "Importer" pour éditer un workflow appris
- Bouton "Exporter pour Léa" pour rendre un workflow VWB exécutable
- Conversion bidirectionnelle core ↔ VWB via learned_workflow_bridge
- Liste unifiée dans le chat Léa (merged + dédupliquée)
- reload_workflows() sur le streaming server (pas de redémarrage)
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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
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Le fix sécurité avait supprimé _machine_replay_target qui est nécessaire
pour router les actions vers la bonne session agent.
Session_id vide dans le frontend = auto-détection serveur.
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- 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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- Capture auto : détecte OS navigateur → capture Windows ou Linux
- Timer capture utilise aussi la smart capture
- Heartbeat background permanent (même sans session)
- Tri screenshots par date (plus de vieilles captures)
- Chat Léa : 450x650, polices 11pt, redimensionnable, meilleur contraste
- Bouton Exécuter : "Linux" + "Windows" avec feedback visuel
- Délai 5s avant replay Windows (temps de réduire le navigateur)
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- Bouton "Windows" dans VWB pour exécuter sur le PC distant
- Template matching OpenCV multi-scale pour localiser les ancres visuelles
- Proxy VWB→streaming server avec chargement ancre (thumb, pas full)
- Fix executor Windows : mss lazy, result reporting, debug prints
- Fix poll replay permanent (sans session active)
- Mapping types VWB→executor (click_anchor→click, type_text→type)
- CORS streaming server, capture Windows dans VWB
- Dédup heartbeats côté client (hash perceptuel)
- Mode cloud VLM configurable via RPA_VLM_MODEL
- Fix resolve_target : pas de ScreenAnalyzer fallback (trop lent)
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- Bouton ? sur chaque nœud : tooltip avec description + paramètres typés
- Croix rouge visible (fix overflow React Flow)
- Sélection plein écran avec détection auto des éléments UI
- Zones détectées affichées sur l'aperçu de capture
- 32 actions documentées en français avec paramètres typés
- Pruning candidats VLM : max 80 avant classification (3x plus rapide)
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- Bouton "Parcourir..." ouvre l'explorateur natif du navigateur
- Upload vers /api/v3/upload-excel, sauvegarde dans data/uploads/
- Nom de table auto-suggéré depuis le nom du fichier
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- ExcelImporter : import .xlsx → SQLite auto (détection types, batch insert)
- DBIterator : lecture ligne par ligne avec filtre/tri/limite
- VWB actions : "Importer Excel" + "Pour chaque ligne" dans la palette
- DAG executor : pré-exécution import, boucle foreach avec injection
${current_row.colonne} dans les étapes dépendantes
- 36 tests unitaires Excel/DB (tous passent)
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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
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Nouveaux composants:
- AIModelSelector: sélection du modèle Ollama avec détection auto
- WorkflowValidation: validation des étapes avant exécution
- ollamaService: service de communication avec Ollama (liste modèles)
Améliorations:
- PropertiesPanel: intégration sélecteur IA, champs prompt/température
- VariableManager: support variables runtime et substitution {{var}}
- ConfidenceDashboard: refactoring et simplification
- App.tsx: routing et intégration des nouveaux composants
- api.ts: endpoints validate et export-training
- types.ts: types pour modèles IA et validation
- styles.css: styles pour les nouveaux composants
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## Nouvelles fonctionnalités
### 1. SeeClick Adapter (visual grounding fallback)
- Nouvel adapter pour le modèle SeeClick (HuggingFace)
- Intégré dans la chaîne de fallback: CLIP → Template → SeeClick → Static
- Localise les éléments GUI à partir de descriptions textuelles
### 2. Self-Healing Interactif
- Dialogue qui propose des alternatives quand l'ancre n'est pas trouvée
- L'utilisateur peut choisir: candidat alternatif, coords statiques, ou sauter
- Nouveaux endpoints: /healing/status, /healing/choose, /healing/candidates
- État "waiting_for_choice" pour mettre l'exécution en pause
### 3. Dashboard Confiance (temps réel)
- Affiche les scores de confiance pendant l'exécution
- Montre: méthode utilisée, distance, taux de succès
- Interface pliable en bas à droite
- Visible uniquement en mode intelligent/debug
## Fichiers ajoutés
- core/detection/seeclick_adapter.py
- frontend_v4/src/components/SelfHealingDialog.tsx
- frontend_v4/src/components/ConfidenceDashboard.tsx
## Fichiers modifiés
- core/detection/__init__.py
- backend/services/intelligent_executor.py
- backend/api_v3/execute.py
- frontend_v4/src/App.tsx
- frontend_v4/src/services/api.ts
- docs/VISION_RPA_INTELLIGENT.md
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- 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
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- Interface style n8n avec React Flow pour le canvas
- 22 actions organisées en 7 catégories (souris, clavier, attente, données, logique, IA, validation)
- 4 points d'accroche par nœud (haut, bas, droite, gauche) pour workflows complexes
- Panel de propriétés complet avec tous les paramètres pour chaque type d'action
- Capture d'écran plein écran avec sélection d'ancre
- Thème sombre professionnel
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