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refactor(stt): pivot client-serveur — STT-server in-cluster + client pipx
Sépare STT en deux : - stt/client/ : commande `stt` (pipx), voix locale (Whisper/Piper) + HUD ; envoie le texte au serveur via api.py (ServerClient → POST /v1/ask). URL serveur paramétrable, pas de cerveau local (suppression du routeur 3 modes). - stt/server/ : STT-server FastAPI (conteneur), /healthz + /v1/ask → LiteLLM (Qwen3/Claude). Déploiement cluster : - k8s/apps/stt/ : Deployment, Service, IngressRoute (stt.lab.local), litellm-ext (Service + Endpoints → 192.168.10.1:4000 pour joindre LiteLLM hors cluster) - k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml : Application ArgoCD (depuis main) - .github/workflows/build-stt-server.yml : build/push image → ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server Inférence/chat seulement (outils Hermes 'agir sur Funk' = phase ultérieure, API :8080 à spécifier). Vérifié : py_compile client+serveur, YAML manifests, ServerClient. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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@ -1,59 +1,56 @@
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# STT — Assistant vocal "Jarvis" de Funk
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Assistant vocal + HUD pour le poste perso, branché sur le homelab Funk.
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Écoute (wake word « Ok Hermès »), parle (Piper), affiche un HUD animé, et **agit sur Funk**
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via Hermes Agent — ou discute avec Claude directement en déplacement.
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Assistant vocal type *Jarvis* pour le homelab Funk, en **architecture client-serveur** :
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> 📐 **Conception complète** : `admin/ia/stt.md`. Ce dossier est le squelette du projet ;
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> l'implémentation se fait par phases (voir la Roadmap dans le doc de conception).
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- **`server/`** — STT-server : orchestrateur AI **dans le cluster k8s**. Reçoit les requêtes
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des clients et route l'inférence vers LiteLLM (Qwen3 / Claude). Mémoire centralisée (futur).
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- **`client/`** — commande `stt` installable sur le poste : capture micro, STT (Whisper),
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TTS (Piper), **HUD graphique**. Envoie le texte au serveur (URL paramétrable).
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## Installation (cible : poste perso)
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> 📐 Conception complète : `admin/ia/stt.md`.
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```bash
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pipx install "git+https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git#subdirectory=stt"
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stt --setup # télécharge le modèle Whisper, Piper et la voix fr_FR
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stt # lance le backend + ouvre le HUD
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```
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LAN / *.lab.local
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┌─ POSTE ──────────┐ ┌─ CLUSTER k8s (ns ai) ──────────────┐
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│ client `stt` │ HTTP │ STT-server (Deployment) │
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│ • micro + Whisper│ ─────▶ │ POST /v1/ask → LiteLLM │
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│ • Piper (TTS) │ ◀───── │ (litellm-ext → s01:4000) │
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│ • HUD web │ reply │ Ingress: stt.lab.local │
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└───────────────────┘ └──────────────┬──────────────────────┘
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▼
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LiteLLM :4000 (s01)
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→ Qwen3 (g01) / Claude
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```
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## Commandes prévues
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## Client — installation (poste)
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| Commande | Effet |
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| `stt` | Lance le backend vocal + ouvre le HUD en kiosk |
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| `stt --setup` | Première install : Whisper, Piper, voix, config par défaut |
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| `stt --mode hermes\|local\|claude` | Force le mode cerveau (sinon auto-détection LAN) |
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| `stt --no-tts` | Réponses texte seulement (debug) |
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| `stt --stop` | Arrête le service |
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```bash
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pipx install "git+ssh://git@github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git@<branche>#subdirectory=stt/client"
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stt --setup # génère ~/.config/stt/stt.toml (dont [server] url)
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stt # lance la voix + ouvre le HUD ; dis "Ok Hermès …"
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```
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Prérequis poste : micro, Piper + voix dans `~/.local/share/piper/`, `aplay` (alsa-utils).
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## Serveur — déploiement (cluster)
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1. **Image** : poussée sur `ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server` par le workflow
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`.github/workflows/build-stt-server.yml` (sur push touchant `stt/server/`).
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2. **ArgoCD** : `k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml` → déploie `k8s/apps/stt/` **depuis `main`**.
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Tant que ce n'est pas mergé sur `main`, le cluster ne le prend pas.
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3. Le serveur joint LiteLLM (s01, hors cluster) via le Service `litellm-ext`
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(Endpoints manuel → `192.168.10.1:4000`).
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## Structure
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```
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stt/
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├── pyproject.toml # définit la commande `stt` (entrypoint pipx)
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├── stt/ # package Python — backend
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│ ├── cli.py # entrypoint `stt`
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│ ├── config.py # défauts + ~/.config/stt/stt.toml
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│ ├── voice/ # wake word, STT (faster-whisper), TTS (Piper)
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│ ├── brain/ # routeur 3 modes : hermes / local-direct / claude-direct
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│ ├── memory/ # mémoire 3 tiers (local SQLite ✅, s01/GitHub phase 4)
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│ ├── server/ # HTTP statique (HUD) + websocket (états → HUD)
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│ └── hud/ # front web embarqué dans le package (livré par pipx)
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├── config/ # stt.example.toml + thèmes / avatars / voix
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├── memory/ # distilled/ (versionné) + raw local (gitignoré)
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└── install-service.sh # systemd --user (démarrage auto) — phase 6
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├── client/ # commande `stt` (pipx) — voix + HUD
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│ ├── pyproject.toml
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│ ├── config/ # stt.example.toml + thèmes/avatars/voix
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│ └── stt/ # cli, config, voice/, api.py (→ serveur), ui/ (HUD), hud/
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└── server/ # STT-server (conteneur) — API + orchestration AI
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├── pyproject.toml
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├── Dockerfile
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├── memory/ # mémoire distillée GitHub (futur, server-side)
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└── stt_server/ # app.py (FastAPI), brain.py (→ LiteLLM), config.py
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```
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## Cerveau — 3 modes
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Auto-détection au démarrage (ping s01 `192.168.1.200`) :
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- **`hermes`** (LAN) → Hermes `:8080`, agit sur Funk.
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- **`local-direct`** (LAN) → LiteLLM `:4000`, chat Qwen3 sur g01.
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- **`claude-direct`** (hors-LAN) → API Anthropic, chat seul.
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## Mémoire — 3 tiers
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- **Local** : SQLite, historique brut, offline (gitignoré).
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- **s01** : Qdrant `:6333`, sémantique long-terme (partagée RAG Funk, sur LAN).
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- **GitHub** : `memory/distilled/`, mémoire distillée versionnée, portable.
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> ⚠️ Seule la mémoire distillée est committée. Transcripts bruts gitignorés. Repo privé.
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