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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>
1.9 KiB
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🎯 Instructions - Capture Session de Test
Étape 1 : Lancer l'Agent V0
cd /home/dom/ai/rpa_vision_v3/agent_v0
./run.sh
Étape 2 : Faire des Actions (30 secondes)
Scénario suggéré :
- Ouvre la calculatrice (Super → "calc" → Entrée)
- Fais quelques calculs (2+2, 5*3, etc.)
- Ouvre un éditeur de texte
- Tape quelques mots
- 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
# 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
Lance la capture maintenant !