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