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rpa_vision_v3/visual_workflow_builder/TASK_16_COMPLETE.md
Dom a27b74cf22 v1.0 - Version stable: multi-PC, détection UI-DETR-1, 3 modes exécution
- 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

7.3 KiB

Tâche 16 Terminée : Convertisseur Visual → WorkflowGraph

Résumé

Le convertisseur de workflows visuels en WorkflowGraph exécutables est maintenant implémenté et testé.

📦 Fichiers Créés

Backend - Services

  • backend/services/converter.py - Convertisseur Visual → WorkflowGraph
  • backend/services/__init__.py - Mise à jour avec exports du convertisseur

Tests

  • backend/test_converter.py - Tests unitaires du convertisseur (5 tests)

API

  • backend/api/workflows.py - Ajout endpoint /api/workflows/<id>/convert

🎯 Fonctionnalités Implémentées

1. Classe VisualToGraphConverter (Exigences 6.1, 18.1)

converter = VisualToGraphConverter()
workflow_graph = converter.convert(visual_workflow)

Fonctionnalités:

  • Validation de la structure avant conversion
  • Conversion des nodes visuels en WorkflowNodes
  • Conversion des edges visuels en WorkflowEdges
  • Détermination automatique des nodes d'entrée/sortie
  • Gestion des erreurs avec messages clairs
  • Collecte des avertissements

Testé: Conversion de workflows simples et complexes

2. Conversion des Nodes de Base

Types supportés:

  • click → Action mouse_click
  • type → Action text_input
  • wait → Action wait
  • navigate → Action navigate
  • extract → Action extract_data
  • variable → Action set_variable

Mapping automatique:

NODE_TYPE_TO_ACTION = {
    'click': 'mouse_click',
    'type': 'text_input',
    'wait': 'wait',
    'navigate': 'navigate',
    'extract': 'extract_data',
    'variable': 'set_variable'
}

Testé: Tous les types de nodes de base

3. Conversion des Edges avec Actions

Création d'actions:

  • Extraction des paramètres du node source
  • Création du TargetSpec (by_role, by_text, by_position)
  • Création des paramètres d'action
  • Support des références de variables ${var}

Exemple:

# Node visuel "type"
parameters = {'target': {'role': 'textfield'}, 'text': '${username}'}

# Converti en Action
action = Action(
    type='text_input',
    target=TargetSpec(by_role='textfield'),
    parameters={'text': '${username}'}
)

Testé: Conversion avec paramètres et variables

4. Validation de Structure

Vérifications:

  • Workflow non vide
  • Validation des nodes (via workflow.validate())
  • Vérification de l'existence des nodes source/target des edges
  • Détection automatique des nodes d'entrée/sortie

Gestion d'erreurs:

try:
    workflow_graph = converter.convert(visual_workflow)
except ConversionError as e:
    print(f"Erreur: {e}")
    errors = converter.get_errors()
    warnings = converter.get_warnings()

Testé: Validation et gestion d'erreurs

5. Détermination Entry/Exit Nodes

Algorithme:

  • Entry nodes = nodes sans edges entrants
  • End nodes = nodes sans edges sortants
  • Fallback sur premier/dernier node si nécessaire
  • Marquage automatique des nodes (is_entry, is_end)

Testé: Détection automatique

6. Préservation des Métadonnées

Métadonnées préservées:

  • Type visuel du node
  • Position et taille
  • Paramètres originaux
  • Couleur
  • Tags et catégorie du workflow
  • Créateur et timestamps

Exemple:

node.metadata = {
    'visual_type': 'click',
    'visual_position': {'x': 100, 'y': 100},
    'visual_size': {'width': 200, 'height': 80},
    'parameters': {'target': 'button'},
    'color': '#4CAF50'
}

Testé: Préservation complète

🔌 Intégration API

Endpoint de Conversion

POST /api/workflows//convert

Convertit un workflow visuel en WorkflowGraph

curl -X POST http://localhost:5002/api/workflows/wf_abc123/convert

Réponse:

{
  "workflow_graph": {
    "workflow_id": "wf_abc123",
    "name": "Mon Workflow",
    "nodes": [...],
    "edges": [...],
    "entry_nodes": ["node_1"],
    "end_nodes": ["node_5"]
  },
  "warnings": [],
  "message": "Conversion successful"
}

Implémenté: Endpoint API fonctionnel

📊 Résultats des Tests

Tests Unitaires (test_converter.py)

✅ Test 1: Conversion d'un workflow vide (erreur attendue)
✅ Test 2: Conversion d'un workflow simple (2 nodes, 1 edge)
✅ Test 3: Conversion d'un workflow complexe (4 nodes, 3 edges)
✅ Test 4: Conversion avec variables
✅ Test 5: Fonction utilitaire convert_visual_to_graph

TOUS LES TESTS RÉUSSIS! (5/5)

Couverture des Exigences

Exigence Description Status
6.1 Conversion Visual → WorkflowGraph
18.1 Intégration avec système existant

🚀 Utilisation

Conversion Programmatique

from services.converter import convert_visual_to_graph
from services.serialization import WorkflowDatabase

# Charger un workflow visuel
db = WorkflowDatabase()
visual_workflow = db.load("wf_abc123")

# Convertir
workflow_graph = convert_visual_to_graph(visual_workflow)

# Sauvegarder le WorkflowGraph
workflow_graph.save_to_file(Path("workflows/converted.json"))

Conversion via API

import requests

# Convertir un workflow
response = requests.post(
    "http://localhost:5002/api/workflows/wf_abc123/convert"
)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    workflow_graph = result['workflow_graph']
    warnings = result['warnings']
    print(f"Conversion réussie avec {len(warnings)} avertissements")

📝 Notes Techniques

Mapping des Types

Le convertisseur mappe automatiquement les types de nodes visuels vers les types d'actions WorkflowGraph :

Type Visuel Type Action Paramètres
click mouse_click target
type text_input target, text
wait wait duration_ms
navigate navigate url
extract extract_data variable_name, method
variable set_variable variable_name, value

Substitution de Variables

Les références de variables ${var} sont préservées dans les paramètres d'action. La substitution réelle se fait lors de l'exécution.

TargetSpec

Le convertisseur crée des TargetSpec intelligents basés sur les paramètres :

# String simple
'button'  TargetSpec(by_text='button')

# Dict complet
{
  'role': 'button',
  'text': 'Login',
  'position': [100, 200]
}  TargetSpec(
  by_role='button',
  by_text='Login',
  by_position=(100, 200)
)

Templates d'Écran

Chaque WorkflowNode reçoit un ScreenTemplate basique. Dans une implémentation complète, ces templates seraient enrichis avec :

  • Embeddings visuels réels
  • Contraintes de fenêtre
  • Contraintes de texte
  • Contraintes UI

🎯 Prochaines Étapes

La tâche 16 est terminée. Les prochaines tâches sont :

  • Tâche 17: Implémenter les nodes de logique (Condition et Loop)
  • Tâche 18: Intégrer avec ExecutionLoop pour l'exécution réelle
  • Tâche 19: Checkpoint - Vérifier que les tests passent

Conclusion

Le convertisseur Visual → WorkflowGraph est maintenant complet et robuste :

  • Conversion de tous les types de nodes de base
  • Conversion des edges avec actions
  • Validation de structure
  • Gestion d'erreurs claire
  • Préservation des métadonnées
  • Intégration API
  • Tests complets (5/5)

Le système est prêt pour l'implémentation des nodes de logique (Condition/Loop) et l'intégration avec ExecutionLoop !