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/stt/config.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+"""Configuration du client STT.
+
+Défauts embarqués (robuste pour pipx). `stt --setup` les écrit dans
+~/.config/stt/stt.toml ; au lancement on fusionne le fichier utilisateur par-dessus.
+
+Le client ne contient PLUS le cerveau : il envoie le texte au STT-server (URL paramétrable).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import tomllib
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+CONFIG_DIR = Path.home() / ".config" / "stt"
+CONFIG_PATH = CONFIG_DIR / "stt.toml"
+DATA_DIR = Path.home() / ".local" / "share" / "stt"
+
+DEFAULT_CONFIG: dict[str, Any] = {
+    "server": {
+        # STT-server (in-cluster) — joignable via Traefik / wildcard *.lab.local
+        "url": "http://stt.lab.local",
+        "timeout_sec": 90,
+    },
+    "voice": {
+        "wake_word": "hermes",
+        "whisper_model": "large-v3",
+        "piper_voice": "fr_FR-upmc-medium",
+        "language": "fr",
+        "silence_sec": 1.2,
+        "min_speech_sec": 0.6,
+        "chat_timeout_sec": 60,
+    },
+    "ui": {
+        "theme": "arc-reactor",
+        "avatar": "default",
+        "kiosk": True,
+        "ws_host": "127.0.0.1",
+        "ws_port": 9300,
+        "http_port": 9301,
+    },
+    "memory": {
+        # cache local de conversation (brut, gitignoré) — la vraie mémoire est côté serveur
+        "enabled": True,
+        "local_db": str(DATA_DIR / "memory.sqlite"),
+    },
+}
+
+
+def _deep_merge(base: dict, over: dict) -> dict:
+    out = dict(base)
+    for k, v in over.items():
+        if isinstance(v, dict) and isinstance(out.get(k), dict):
+            out[k] = _deep_merge(out[k], v)
+        else:
+            out[k] = v
+    return out
+
+
+def load_config() -> dict[str, Any]:
+    if CONFIG_PATH.exists():
+        with CONFIG_PATH.open("rb") as f:
+            user = tomllib.load(f)
+        return _deep_merge(DEFAULT_CONFIG, user)
+    return DEFAULT_CONFIG
+
+
+def write_default_config(force: bool = False) -> Path:
+    import tomli_w
+
+    CONFIG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    if CONFIG_PATH.exists() and not force:
+        return CONFIG_PATH
+    with CONFIG_PATH.open("wb") as f:
+        tomli_w.dump(DEFAULT_CONFIG, f)
+    return CONFIG_PATH