Dom
a7de6a488b
feat: replay E2E fonctionnel — 25/25 actions, 0 retries, SomEngine via serveur
...
Validé sur PC Windows (DESKTOP-58D5CAC, 2560x1600) :
- 8 clics résolus visuellement (1 anchor_template, 1 som_text_match, 6 som_vlm)
- Score moyen 0.75, temps moyen 1.6s
- Texte tapé correctement (bonjour, test word, date, email)
- 0 retries, 2 actions non vérifiées (OK)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-03-31 14:04:41 +02:00
Dom
a27b74cf22
v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
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- Frontend v4 accessible sur réseau local (192.168.1.40)
- Ports ouverts: 3002 (frontend), 5001 (backend), 5004 (dashboard)
- Ollama GPU fonctionnel
- Self-healing interactif
- Dashboard confiance
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-01-29 11:23:51 +01:00
Dom
5a77b1a41e
fix(security): Rendre validation permissive en développement
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Changements:
- Ajouter ensure_dev_config() qui génère des clés temporaires en dev
- Ajouter paramètre strict=True/False à validate_production_security()
- En développement: génère auto ENCRYPTION_PASSWORD et SECRET_KEY
- En production: comportement inchangé (bloque si config invalide)
server/api_upload.py:
- Utilise strict=is_production_environment()
- En dev: warning seulement, continue le démarrage
- En prod: sys.exit(1) si config invalide
Résout les problèmes de démarrage en développement sans config manuelle.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-01-19 17:55:06 +01:00
Dom
e7657ee1e5
Fix: Embeddings CLIP + Nettoyage post-apprentissage
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Ce commit corrige deux problèmes critiques dans le pipeline d'apprentissage:
**Fix A - Embeddings CLIP fonctionnels**
- Problème: Chemins relatifs (shots/shot_0001.png) causaient des erreurs
- Solution: Utilisation de chemins absolus dans processing_pipeline.py et graph_builder.py
- Résultat: Embeddings générés avec succès, patterns détectés par clustering DBSCAN
Modifications:
- server/processing_pipeline.py:279 - Chemin absolu pour ScreenState.raw.screenshot_path
- core/graph/graph_builder.py:310 - Chemin absolu pour GraphBuilder._create_screen_states()
**Fix B - Nettoyage post-apprentissage**
- Problème: Screenshots jamais nettoyés ou nettoyés trop tôt (avant apprentissage)
- Solution: Activation du nettoyage APRÈS création des screen_states
- Résultat: Gain d'espace ~99% (screenshots supprimés, screen_states conservés)
Modifications:
- server/processing_pipeline.py:165 - Nettoyage conditionnel si screen_states créés
Impact:
- ✅ CLIP ViT-B-32 chargé et fonctionnel (512D embeddings)
- ✅ 3 patterns détectés sur session test (40 screenshots)
- ✅ Nettoyage automatique: uploads/*.enc, uploads/*.zip, sessions/sess_*/ supprimés
- ✅ Données conservées: screen_states/, embeddings/, workflows/
- ✅ Gain d'espace: 98.3% (6 MB → 100 KB par session)
Testé avec: sess_20260107T220743_6be50905 (40 events, 40 screenshots)
Status: ✅ POC/MVP prêt pour démo investisseurs
🤖 Généré avec [Claude Code](https://claude.com/claude-code )
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-01-07 22:24:19 +01:00
