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/server/stt_server/app.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""STT-server — API FastAPI pour les clients STT.
+
+Endpoints :
+  GET  /healthz       → état du service
+  POST /v1/ask {text} → {reply}   (requête AI, orchestrée vers LiteLLM)
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import httpx
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+
+from stt_server import __version__
+from stt_server.brain import ask as brain_ask
+
+app = FastAPI(title="STT-server", version=__version__)
+
+
+class AskRequest(BaseModel):
+    text: str
+
+
+class AskReply(BaseModel):
+    reply: str
+
+
+@app.get("/healthz")
+async def healthz() -> dict:
+    return {"status": "ok", "version": __version__}
+
+
+@app.post("/v1/ask", response_model=AskReply)
+async def v1_ask(req: AskRequest) -> AskReply:
+    text = req.text.strip()
+    if not text:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="text vide")
+    try:
+        reply = await brain_ask(text)
+    except httpx.HTTPError as e:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=f"upstream LiteLLM : {e}") from e
+    return AskReply(reply=reply)
+
+
+def run() -> None:
+    """Entrypoint `stt-server` (dev local). En prod : uvicorn via le conteneur."""
+    import uvicorn
+
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)  # noqa: S104 — service interne au cluster