feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4)

* feat(stt): cadrage + squelette assistant vocal Jarvis

Conception validée du projet STT — assistant vocal/HUD du homelab Funk :
- HUD web sur-mesure + STT/TTS local (faster-whisper + Piper)
- Packaging commande pipx (stt), démarrage auto systemd --user
- Cerveau 3 modes + auto-détection LAN : hermes / local-direct / claude-direct
- Mémoire 3 tiers : SQLite local + Qdrant s01 + GitHub (distillée, versionnée)

Réutilise tools/hermes-voice, LiteLLM, Hermes Agent. Squelette + doc admin/ia/stt.md,
implémentation par phases (roadmap dans le doc).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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* feat(stt): phase 1-2 — commande, backend vocal, routeur cerveau, HUD MVP

- cli.py : commande `stt` (--setup, --mode, --no-tts)
- config.py : défauts embarqués + ~/.config/stt/stt.toml
- voice/engine.py : refactor de hermes-voice en classe avec callbacks d'état
- brain/router.py : 3 modes (hermes SSH / local LiteLLM / claude API) + auto-détection LAN
- server/app.py : HTTP statique (HUD) + websocket (états → HUD)
- memory/store.py : tier local SQLite (Qdrant + sync GitHub = phase 4)
- hud/index.html : HUD MVP (visualiseur d'état + conversation)

Vérifié hors-LAN : py_compile, --help, config, routeur (→ claude), mémoire SQLite.

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* fix(stt): embarquer le HUD dans le package (404 après pipx install)

Le HUD était à la racine du projet (stt/hud/) donc absent du package installé
par pipx → HTTP 404 sur /. Déplacé dans le package (stt/stt/hud/) + package-data,
HUD_DIR ajusté. Vérifié : le wheel contient bien stt/hud/index.html.

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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.

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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>

stt/client/pyproject.toml

@@ -0,0 +1,32 @@
+[project]
+name = "stt"
+version = "0.1.0"
+description = "STT — client vocal Jarvis du homelab Funk (voix + HUD, parle au STT-server)"
+requires-python = ">=3.11"
+readme = "README.md"
+
+# Client : voix locale + HUD. L'inférence est déléguée au STT-server (pas d'anthropic/qdrant ici).
+dependencies = [
+    "faster-whisper>=1.0.0",   # STT local
+    "sounddevice>=0.4.6",      # capture micro
+    "numpy>=1.24.0",
+    "requests>=2.31.0",        # appels HTTP vers le STT-server
+    "webrtcvad-wheels>=2.0.10",# VAD / wake word
+    "websockets>=12.0",        # backend ↔ HUD
+    "tomli-w>=1.0.0",          # écriture config TOML
+]
+
+[project.scripts]
+stt = "stt.cli:main"
+
+[build-system]
+requires = ["setuptools>=68"]
+build-backend = "setuptools.build_meta"
+
+[tool.setuptools.packages.find]
+where = ["."]
+include = ["stt*"]
+
+# Le HUD (assets web) est livré comme données du package stt/
+[tool.setuptools.package-data]
+stt = ["hud/*", "hud/**/*"]