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Tasks Détaillées - Fiches #10-15 Excellence Opérationnelle
Auteur: Dom, Alice Kiro
Date: 15 décembre 2024
Version: 1.0
🎯 Vue d'Ensemble
Cette spécification définit 6 fiches majeures pour transformer RPA Vision V3 vers l'excellence opérationnelle, avec monitoring intelligent, performance optimisée, et robustesse multi-environnements.
📋 Fiche #10: Precision Metrics Engine
Objectif: Créer le système de collecte métriques temps réel avec <1ms overhead
Priorité: Critique
Estimation: 3-4 jours
Dépendances: Fiches #1-9 (fondations)
Patches à Appliquer
Patch A - Modèles Métriques ✅
Créer core/precision/models/metric_models.py
Patch B - Moteur Collecte ✅
Créer core/precision/metrics_engine.py
Patch C - Intégration TargetResolver ✅
Modifier core/execution/target_resolver.py
Patch D - API Métriques ✅
Créer core/precision/api/metrics_api.py
Patch E - Tests Métriques ✅
Créer tests/unit/test_precision_metrics.py
Critères d'Acceptation
- Overhead collecte <1ms par résolution
- Support 1000+ métriques/seconde
- API REST fonctionnelle
- Tests unitaires 100% passants
- Intégration transparente TargetResolver
📋 Fiche #11: Performance Cache + Optimization
Objectif: Cache multi-niveaux avec >80% hit rate et optimisations performance
Priorité: Critique
Estimation: 4-5 jours
Dépendances: Fiche #10 (métriques)
Critères d'Acceptation
- Cache hit rate >80% après warm-up
- Latence cache <0.5ms P95
- Throughput >100 résolutions/seconde
- Memory usage <200MB overhead
- Tests performance automatisés
📋 Fiche #12: Environment Detection + Adaptation
Objectif: Adaptation automatique multi-environnements (DPI/résolution/thème)
Priorité: Haute
Estimation: 4-5 jours
Dépendances: Fiche #10 (métriques), Fiche #11 (cache)
Critères d'Acceptation
- Détection environnement <50ms
- Support 5+ environnements différents
- Précision >95% cross-environment
- Calibration automatique convergence <100 échantillons
- Tests multi-environnements automatisés
📋 Fiche #13: Predictive Intelligence + Learning
Objectif: Apprentissage continu et optimisation prédictive automatique
Priorité: Haute
Estimation: 5-6 jours
Dépendances: Fiches #10-12 (métriques, cache, environnement)
Critères d'Acceptation
- Amélioration précision >2% par semaine d'usage
- Prédiction échecs accuracy >80%
- Optimisation seuils convergence <1000 échantillons
- A/B testing automatique statistiquement significatif
- Learning online <10ms overhead
📋 Fiche #14: Monitoring Dashboard + Alerting
Objectif: Dashboard web temps réel avec alertes intelligentes ML
Priorité: Critique
Estimation: 5-6 jours
Dépendances: Fiches #10-13 (toutes métriques et intelligence)
Critères d'Acceptation
- Dashboard responsive temps réel <1s latency
- Alertes ML accuracy >95%, faux positifs <5%
- Support 100+ connexions WebSocket simultanées
- Diagnostic automatique suggestions pertinentes >80%
- Performance Lighthouse >90
📋 Fiche #15: Advanced Auto-Healing + Production
Objectif: Auto-healing avancé avec >70% recovery rate et production readiness
Priorité: Critique
Estimation: 5-6 jours
Dépendances: Fiches #10-14 (écosystème complet)
Critères d'Acceptation
- Recovery rate >70% échecs automatiques
- Détection UI changes >90% accuracy
- Latence recovery <500ms
- Production monitoring complet
- Security scan 0 vulnérabilités critiques
Status: ✅ TASKS DÉTAILLÉES COMPLÈTES
Prochaine étape: Implémentation séquentielle Fiches #10 → #15