Dom/rpa_vision_v3
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
525 Commits 10 Branches 5 Tags
bd1c9d2c8a99bbcda3fc696ed098a6d4e3d351e0
Commit Graph

7 Commits

Author SHA1 Message Date
Dom
ab78ae390a chore(version): bump 1.0.1 -> 1.0.2 (fixes client + installeur upgrade-safe) 
Nouvelle politique : versionner chaque livrable. 1.0.2 = httpx embed +
capture JPEG + watchdog RDP + MAJ silencieuse (OFF) + installeur voie 1
(preserve identite, tue Lea, backup, purge). Source de verite = config.py
(AGENT_VERSION) + Lea.iss (MyAppVersion).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-07-02 00:06:39 +02:00
Dom
50f34b5727 merge(client): fixes Lea poste Emilie — httpx embed, capture JPEG, watchdog RDP, MAJ silencieuse (gated OFF) 
4 fixes TDD-verts (revue qualite 3 GO + httpx debloque par peuplement embed).
MAJ silencieuse embarquee flag OFF (dormante, quadruple gate). Cible EXE->Julien.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-07-01 22:44:40 +02:00
Dom
a1b3062991 chore(config): pin AGENT_VERSION=1.0.1 (config client + template) 
Prerequis merge fixes client Lea : la MAJ silencieuse rapporte AGENT_VERSION
au serveur ; on fige explicitement 1.0.1 (defaut du code) cote config livree.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-07-01 22:44:40 +02:00
Dom
61664c9a36 feat(update): scaffold MAJ silencieuse + canary par machine (DETTE-022, gated OFF, swap encore stub) 
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-07-01 12:36:48 +02:00
Dom
4f61741420 feat: journée 17 avril — tests E2E validés, dashboard fleet+audit, VWB bridge, cleaner C2
Some checks failed
security-audit / Bandit (scan statique) (push) Successful in 14s
Details
security-audit / pip-audit (CVE dépendances) (push) Successful in 10s
Details
security-audit / Scan secrets (grep) (push) Successful in 8s
Details
tests / Lint (ruff + black) (push) Successful in 13s
Details
tests / Tests unitaires (sans GPU) (push) Failing after 14s
Details
tests / Tests sécurité (critique) (push) Has been skipped
Details 
Pipeline E2E complet validé :
  Capture VM → streaming → serveur → cleaner → replay → audit trail
  Mode apprentissage supervisé fonctionne (Léa échoue → humain → reprise)

Dashboard :
  - Cleanup 14→10 onglets (RCE supprimée)
  - Fleet : enregistrer/révoquer agents, tokens, ZIP pré-configuré téléchargeable
  - Audit trail MVP (/audit) : filtres, tableau, export CSV, conformité AI Act/RGPD
  - Formulaire Fleet simplifié (nom + email, machine_id auto)

VWB bridge Léa→VWB :
  - Compound décomposés en N steps (saisie + raccourci visibles)
  - Layout serpentin 3 colonnes (plus colonne verticale)
  - Badge OS 🪟/🐧, filtre OS retiré (admin Linux voit Windows)
  - Fix import SQLite readonly

Cleaner intelligent :
  - Descriptions lisibles (UIA/C2) + détection doublons
  - Logique C2 : UIElement identifié = jamais parasite
  - Patterns parasites resserrés
  - Message Léa : "Je n'y arrive pas, montrez-moi comment faire"

Config agent (INC-1 à INC-7) :
  - SERVER_URL + SERVER_BASE unifiés
  - RPA_OLLAMA_HOST séparé
  - allow_redirects=False sur POST
  - Middleware réécriture URL serveur

CI Gitea : fix token + Flask-SocketIO + ruff propre
Fleet endpoints : /agents/enroll|uninstall|fleet + agent_registry SQLite
Backup : script quotidien workflows.db + audit

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-17 17:46:40 +02:00
Dom
f7b8cddd2b feat(anonymisation): blur PII côté serveur via EDS-NLP + VLM local-first 
Blur PII server-side (core/anonymisation/pii_blur.py) :
- Pipeline OCR (docTR) → NER (EDS-NLP + fallback regex)
- Détection ciblée noms/prénoms/adresses/NIR/téléphone/email
- Protection explicite CIM-10, CCAM, montants €, dates, IDs techniques
- Dual-storage : shot_XXXX_full.png (brut) + _blurred.png (affichage)
- 18 tests

Client :
- RPA_BLUR_SENSITIVE=false par défaut (blur serveur uniquement)
- Zéro overhead côté poste utilisateur

VLM config :
- vlm_config.py : gemma4:latest, fallbacks qwen3-vl:8b + UI-TARS
- think=false auto pour gemma4 (bug Ollama 0.20.x)
- VLM provider VWB : local-first (Ollama), cloud opt-in via VLM_ALLOW_CLOUD

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-14 16:48:23 +02:00
Dom
d5deac3029 feat: replay visuel VLM-first, worker séparé, package Léa, AZERTY, sécurité HTTPS 
Pipeline replay visuel :
- VLM-first : l'agent appelle Ollama directement pour trouver les éléments
- Template matching en fallback (seuil strict 0.90)
- Stop immédiat si élément non trouvé (pas de clic blind)
- Replay depuis session brute (/replay-session) sans attendre le VLM
- Vérification post-action (screenshot hash avant/après)
- Gestion des popups (Enter/Escape/Tab+Enter)

Worker VLM séparé :
- run_worker.py : process distinct du serveur HTTP
- Communication par fichiers (_worker_queue.txt + _replay_active.lock)
- Le serveur HTTP ne fait plus jamais de VLM → toujours réactif
- Service systemd rpa-worker.service

Capture clavier :
- raw_keys (vk + press/release) pour replay exact indépendant du layout
- Fix AZERTY : ToUnicodeEx + AltGr detection
- Enter capturé comme \n, Tab comme \t
- Filtrage modificateurs seuls (Ctrl/Alt/Shift parasites)
- Fusion text_input consécutifs, dédup key_combo

Sécurité & Internet :
- HTTPS Let's Encrypt (lea.labs + vwb.labs.laurinebazin.design)
- Token API fixe dans .env.local
- HTTP Basic Auth sur VWB
- Security headers (HSTS, CSP, nosniff)
- CORS domaines publics, plus de wildcard

Infrastructure :
- DPI awareness (SetProcessDpiAwareness) Python + Rust
- Métadonnées système (dpi_scale, window_bounds, monitors, os_theme)
- Template matching multi-scale [0.5, 2.0]
- Résolution dynamique (plus de hardcode 1920x1080)
- VLM prefill fix (47x speedup, 3.5s au lieu de 180s)

Modules :
- core/auth/ : credential vault (Fernet AES), TOTP (RFC 6238), auth handler
- core/federation/ : LearningPack export/import anonymisé, FAISS global
- deploy/ : package Léa (config.txt, Lea.bat, install.bat, LISEZMOI.txt)

UX :
- Filtrage OS (VWB + Chat montrent que les workflows de l'OS courant)
- Bibliothèque persistante (cache local + SQLite)
- Clustering hybride (titre fenêtre + DBSCAN)
- EdgeConstraints + PostConditions peuplés
- GraphBuilder compound actions (toutes les frappes)

Agent Rust :
- Token Bearer auth (network.rs)
- sysinfo.rs (DPI, résolution, window bounds via Win32 API)
- config.txt lu automatiquement
- Support Chrome/Brave/Firefox (pas que Edge)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-03-26 10:19:18 +01:00