# 🎯 Instructions - Capture Session de Test

## Étape 1 : Lancer l'Agent V0

```bash
cd /home/dom/ai/rpa_vision_v3/agent_v0
./run.sh
```

## Étape 2 : Faire des Actions (30 secondes)

**Scénario suggéré** :
1. Ouvre la calculatrice (Super → "calc" → Entrée)
2. Fais quelques calculs (2+2, 5*3, etc.)
3. Ouvre un éditeur de texte
4. Tape quelques mots
5. Change de fenêtre quelques fois

**Objectif** : Créer ~15-20 screen states avec actions variées

## Étape 3 : Arrêter l'Agent

Appuie sur **Ctrl+C** dans le terminal

## Étape 4 : Attendre le Traitement (2 minutes)

Le worker va automatiquement :
- ✅ Déchiffrer le fichier .enc uploadé
- ✅ Créer les screen_states
- ✅ **Générer les embeddings** (FAISS corrigé !)
- ✅ **Détecter les patterns** (DBSCAN)
- ✅ **Créer le workflow** (GraphBuilder corrigé !)
- ✅ Sauvegarder les prototypes

## Étape 5 : Vérifier les Résultats

```bash
# 1. Workflows créés
ls -lh /opt/rpa_vision_v3/data/training/workflows/
# Attendu : demo_calculator.json, demo_notepad.json + NOUVEAU workflow

# 2. Prototypes créés
ls -lh /opt/rpa_vision_v3/data/training/prototypes/
# Attendu : cluster_0.npy, cluster_1.npy, etc.

# 3. Embeddings créés
find /opt/rpa_vision_v3/data/training/embeddings -name "*.npy" | wc -l
# Attendu : ~15-20 fichiers

# 4. Logs du traitement
journalctl -u rpa-vision-v3-worker -n 100 --no-pager | grep -E "(Embeddings générés|Workflow créé|cluster)"
# Attendu :
#   Embeddings générés: 15 (ou plus)
#   Workflow créé: True
#   Saved prototype for cluster X
```

## ✅ Critères de Succès

- [ ] Workflow créé (fichier JSON dans workflows/)
- [ ] Prototypes sauvegardés (fichiers .npy dans prototypes/)
- [ ] Embeddings générés (fichiers .npy dans embeddings/)
- [ ] Logs montrent "Workflow créé: True"
- [ ] Logs montrent "Embeddings générés: X" (X > 0)
- [ ] Aucune erreur FAISS ou ScreenTemplate

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**Lance la capture maintenant !**