- Traefik externalTrafficPolicy: Local → IP client réelle (fin du SNAT kube-proxy)
- middleware ratelimit par IP (100/min, burst 200) sur les 6 routes publiques
- middleware security-headers (HSTS, nosniff, X-Frame SAMEORIGIN, Referrer-Policy)
- TLSOption globale : plancher TLS 1.2 + ciphers modernes
- Guacamole REMOTE_IP_VALVE → ban anti-bruteforce par IP (fin du piège n°5)
- nftables : fermeture des ports Internet legacy 9080/9081 (HTTP clair redondant)
- allowCrossNamespace pour mutualiser les middlewares depuis infra
- docs : section Durcissement (public-domain.md) + CAA OVH + pièges à jour
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Monitoring GPU consolidé (util/VRAM/temp/clocks) façon nvidia-smi, aligné
sur la ROCm 7.2.4 installée (repo rocm, /opt/rocm/bin/rocm-smi déjà dans
le PATH). Appliqué sur gpu-01 : llama-server intact (GPU non perturbé).
Doc admin/ia/rocm.md + README du rôle mis à jour.
Co-authored-by: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- admin/k8s/auth-portal-admin.md : exploitation au quotidien — cycle de
vie utilisateur (créer/groupe guacamole/assigner/révoquer), gestion des
machines et des apps du hub, durcissement (MFA), table de débogage
- docs/portail-guide-utilisateur.md : guide grand public à envoyer aux
utilisateurs (connexion, console, presse-papiers, règles, dépannage)
- renvois croisés depuis auth-portal.md et CLAUDE.md
Co-authored-by: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
EXTENSION_PRIORITY "openid, *" : plus de formulaire local, l'arrivée sur
portail.lab.local redirige directement vers Authentik. L'admin passe par
un compte SSO avec « Administer system » (guacadmin devient inaccessible ;
retour arrière = remettre "*, openid").
Doc : pièges slug d'application (≠ guacamole → JWKS 404) et anti-bruteforce
(IP Traefik bloquée pour tous après 5 échecs) découverts pendant la mise
en route.
Co-authored-by: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Le restart de session planifié (minuit) échoue si le nom de session
contient un espace : l'URL ServerTravel est bloquée et le serveur reste
sans session chargée (process vivant, injoignable). Fix : re-sauvegarder
sous un nom sans espace.
Co-authored-by: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
* feat(ansible): serveur dédié Satisfactory sur gpu-01
- Nouveau rôle satisfactory_server : install steamcmd (login anonyme,
app 1690800), service systemd avec update auto en ExecStartPre,
MemoryMax=16G + Nice=5 (protège le llama-server), firewalld 7777 tcp+udp
- Retries steamcmd (« Missing configuration » rc=8 au premier run)
- Fcontext SELinux bin_t sur steamcmd/ et server/ (203/EXEC sinon)
- gateway : DNAT 192.168.1.200:7777 → gpu-01:7777 (TCP+UDP) + forward
- Doc admin/ops/satisfactory.md (accès, exploitation, pièges rencontrés)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(satisfactory): ouvrir le port 8888/tcp Reliable Messaging
Depuis la 1.1, le client ouvre un socket TCP :8888 en plus du jeu UDP
:7777. Bloqué par firewalld, le join réussissait puis le client était
déconnecté (~60 s) avec « connection to the host has been lost »
(log client : LogReliableMessaging: Failed to connect to server socket).
- firewalld gpu-01 : + 8888/tcp (variable satisfactory_reliable_port)
- gateway s01 : DNAT + forward étendus à 8888/tcp
- doc : tableau des 3 sockets + piège n°3
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
* docs(satisfactory): accès internet via IPv4 full-stack Free
Le remap de port Freebox (17777→7777) ne fonctionne pas : le serveur
annonce ses ports dans le protocole (externe = interne obligatoire).
Option IPv4 full-stack activée → redirections 1:1 7777 tcp+udp + 8888 tcp
vers funk-s01, DNAT existant inchangé.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Procédure de mise à jour du portefeuille « à chaque trade » à partir des relevés
Revolut, sans IA (exact).
- finlab/revolut.py : reconstruit les positions depuis le « trading account
statement » (toutes transactions) par COÛT MOYEN (achats − ventes, PRU pondéré),
mappe les tickers Revolut→Yahoo (ASME→ASML.AS, TOTB→TTE.PA, BNP→BNP.PA, AXA→CS.PA,
FTE→ORA.PA, AIR1→AI.PA) et vérifie les cours. Idempotent, ne touche qu'un compte,
préserve les autres comptes/cash/commentaires (round-trip ruamel.yaml)
- CLI : python -m finlab.cli import-revolut <csv> [--write] [--account]
- Dashboard : le bouton « Importer un relevé » accepte les CSV → endpoints
/api/revolut/preview (aperçu) + /api/revolut/apply (écrit), avec garde anti-évasion
de chemin ; le front affiche les positions + bouton « Appliquer »
- portfolio.yaml : compte Revolut reconstruit depuis l'historique complet → ajoute
AMAT (achetée le 29/06, manquait) ; valeurs alignées au centime
- requirements : + ruamel.yaml ; persona console + admin/ia/finlab.md documentés
Validé sur l'historique réel : 11 positions reconstruites = portfolio.yaml existant
(cours vérifiés, 0 warning) + AMAT. Flux dashboard upload→preview→apply testé
(TestClient), JS OK.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Permet de configurer des alertes « préviens-moi par mail quand NVDA atteint 200$ »
depuis la Console IA. Un sidecar surveille les cours en continu.
- finlab/watcher.py : boucle toutes les 5 min, lit price_alerts.yaml (workspace),
évalue les seuils above/below, envoie un email au franchissement. Anti-spam
(1 mail/seuil, état .watcher-state.json, ré-armé en ré-éditant). Modes --once / --test
- Email via le relais postfix du lab (storage-01:25, SMTP_HOST) qui réécrit
l'expéditeur en Gmail — AUCUN secret (pods k8s dans mynetworks)
- price_alerts.yaml : config seedée dans le workspace (email_to + rules), éditée
par la Console IA sur demande
- deployment : conteneur sidecar `watcher` (boucle 5 min, ressources minimes)
- Dockerfile : seed price_alerts.yaml ; persona console + admin/ia/finlab.md documentés
Logique testée en local (SMTP mocké) : franchissement → envoi, anti-spam au 2e run,
seuil non atteint → rien.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Permet de suivre plusieurs comptes (courtiers/banques) côte à côte, avec vue par
compte et agrégée. Ajoute le PEA BNP Paribas à côté de Revolut.
- portfolio.yaml : nouveau format `accounts` (name/type/cash/positions par compte).
Compat ascendante : ancien format (cash/positions à la racine) lu comme compte
unique « Principal »
- data.py : load_accounts(), base_currency(), portfolio_tickers() (union dédupliquée)
- tracker.py : build_account / build_all (par compte + agrégat global) ; build()
reste la vue globale (digest/report) ; report() multi-comptes
- scanner/technical/alerts : helpers « portfolio » → union de tous les comptes
- dashboard /api/portfolio : renvoie accounts[] (positions+agg par compte) + global
- dashboard front : onglets de comptes (Tous / Revolut / BNP Paribas), KPI + positions
+ secteurs qui suivent le périmètre sélectionné, badge de type par ligne en vue Tous
- BNP Paribas (PEA) saisi depuis la capture : AI/PAEEM/DCAM/PCEU/PSP5/BNP/ENGI/TTE .PA
(tickers Yahoo vérifiés, cours conformes à la capture)
Vérifié : totaux conformes à la capture BNP (6 395,49 € ; P&L -39 €), global 22 444 € ;
bascule d'onglet OK au navigateur (Playwright) ; compile + JS + CLI report OK.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ajoute une interface graphique à finlab, en plus de la console Claude Code (les
deux cohabitent sur finance.lab.local) :
- dashboard/ : backend FastAPI (sans LLM/clé) exposant les données finlab en JSON
(/api/portfolio, /api/scan, /api/ohlc, /api/plan, /api/alerts) + front statique
(lightweight-charts) : graphiques chandeliers MM50/200 + volume, portefeuille
(P&L/poids/secteurs), watchlists thématiques scannées, alertes, plan de trade R:R
- Découplage code/data : finlab lit ses configs depuis FINLAB_HOME si défini
(workspace persistant) ; repli sur le dossier du package en dév local
- Image double usage (un build, deux conteneurs) : code → /opt/app, seed minimal
(configs + persona + MCP) → workspace
- Fix seed NFS (cause racine du workspace vide) : WORKDIR n'est plus sur le volume
(le runtime le créait en root sur NFS) ; seed déplacé dans un initContainer
robuste (recrée le dossier s'il est non-inscriptible)
- Deployment : initContainer seed + 2 conteneurs (console ttyd -b /console, dashboard
uvicorn) ; Service 2 ports ; IngressRoute 2 routes (/console + dashboard), basicAuth
Validé en local (podman) : seed OK, dashboard /api/portfolio → 16k€/10 positions
via FINLAB_HOME, endpoints ohlc/scan/plan/alerts OK, ttyd/claude/finlab présents.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(finlab): console Claude Code finance in-cluster + toolkit d'analyse
Intègre finlab (ex-projet Projets/Finance) au lab comme une console Claude Code
web spécialisée finance — l'esprit OpenAlice, mais c'est le vrai Claude Code sur
l'abonnement (login persisté, pas d'API facturée), agentique, avec la boîte à
outils finlab (Yahoo Finance) branchée en MCP.
- tools/finlab/ : source finlab rapatriée + Dockerfile (Python 3.12 + Node +
claude-code + ttyd) + persona workspace/CLAUDE.md + branchement MCP + entrypoint
(seed du workspace no-clobber sur le PVC)
- .github/workflows/build-finlab.yml : build GHCR funk-finlab + bump manifest (main)
- k8s/apps/finlab/ : Deployment/Service/PVC/IngressRoute (finance.lab.local) +
Middleware basicAuth (shell web protégé) ; PVC = HOME (login) + workspace
- k8s/apps-of-apps/apps/finlab.yaml : Application ArgoCD
- .mcp.json (racine) : outils finlab dans les sessions Claude Code du lab
- admin/ia/finlab.md + READMEs + CLAUDE.md : doc + enregistrement
Analyse/aide à la décision uniquement — aucun ordre réel (paper trading Alpaca
fictif seul exécutable).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* fix(finlab): ttyd absent des dépôts bookworm → binaire statique GitHub
Le build amont échouait (`E: Package 'ttyd' has no installation candidate`) :
ttyd n'est pas packagé dans Debian bookworm. On récupère le binaire statique
(musl, pin TTYD_VERSION=1.7.7) depuis les releases GitHub. Build complet validé
en local (podman) : ttyd 1.7.7, claude-code 2.1.195, import finlab + seed OK.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Projet mis en pause : Kraken via « CCXT Custom » non supporté (fetchBalance
avorte) + pas d'automatisation actions. Pod éteint, mais Deployment + PVC
openalice-data (config, clés scellées, données) conservés. Relance = replicas 1.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le Dockerfile amont v0.60.0-beta.1 copie src/workspaces/templates dans l'image
runtime mais oublie src/workspaces/cli, alors que cliBinPath()
(/app/src/workspaces/cli/bin) est requis au runtime pour poser les shims
alice/alice-uta/traderhub sur le PATH des agents. Sans eux, l'agent ne peut pas
joindre le moteur de trading ("alice-uta introuvable sur mon PATH").
- build-openalice.yml : patch du Dockerfile cloné (COPY src/workspaces/cli) + guard
- tag image suffixé via IMAGE_PATCH=p1 → nouveau tag immuable, ArgoCD redéploie
- deployment.yaml → :v0.60.0-beta.1-p1
- doc admin/ia/openalice.md (correctifs locaux)
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Déploie TraderAlice/OpenAlice (AGPL-3.0) dans le namespace ai comme back-end de
connaissances financières pour Asa, consommé via le connecteur MCP Ask.
- CI build-openalice.yml : rebuild depuis le Dockerfile amont (ref épinglée v0.60.0-beta.1)
→ ghcr.io/alkatrazz24/funk-openalice, bump manifest sur main
- k8s/apps/openalice : Deployment (restricted + fsGroup, Recreate), PVC 5Gi NFS /data,
Service web:47331 + mcpask:3003, IngressRoute openalice.lab.local
- ArgoCD app + doc admin/ia/openalice.md (RAG) + MAJ CLAUDE.md
- Cerveau hybride : LiteLLM/Qwen3-8B local (gratuit) + Claude basculable ; données
TraderHub (sans clé) + FMP gratuit. Lecture/recherche seule — aucun broker, zéro trading.
Onboarding premier boot (Web UI) imposé : credentials scellés dans /data par design.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
La page détail d'un service (panneau « Services » du HUD) passe en PLEINE
PAGE : le drawer prend tout l'écran, le titre devient le nom du service, et
le contenu s'organise en 2 colonnes sur grand écran (données à gauche, état
+ actions à droite).
Nouvelle section « Métriques » par service, config-driven (comme `components`) :
- `[[services.metrics]]` → {label, prom, unit, hide_if_empty} évalué par le
StatusPoller (dédup + parallèle avec les composants).
- Défauts via `config._pod_metrics(ns, pod_re)` pour les 7 services : redémarrages
+ uptime (kube-state-metrics, toujours dispo) ; mémoire + CPU (cAdvisor,
`hide_if_empty` → carte masquée si non scrappé).
- Formatage HUD par unité : duration (8 j 9 h), bytes (497 Mo), cpu (30 mcœur),
count.
Client 0.19.0. PromQL vérifié live (les 4 métriques renvoient des valeurs réelles
sur les 7 services). Rendu pleine page + formats validés via Playwright.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Les pages détail du portail HUD affichent désormais un aperçu live des données
du service, pas seulement santé + lien :
- Ghostfolio → portefeuille complet : valeur, performance globale, positions
(allocation % + P/L par ligne, coloré). Nouvel endpoint serveur
POST /v1/portfolio/details (jeton client, source unique réutilisée).
- Alertmanager → TOUTES les alertes actives du homelab (total + critiques +
liste avec sévérité), rendu côté HUD depuis `all_alerts` poussé par le
StatusPoller (auto-rafraîchi, aucun appel supplémentaire).
Mécanisme extensible (`DETAIL_PROVIDERS` : `server` = requête backend |
`alerts` = liste locale). Cartes de stats + lignes de données génériques.
Client 0.18.0. Vérifié via Playwright (rendu, tons, normalisation des %).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Deux demandes côté client :
- VOLUME : slider « Volume de la voix » (0–200 %) dans le drawer Réglages du HUD,
appliqué À CHAUD (canal settings → engine.cfg.tts_volume) et persisté
(localStorage). Gain appliqué au WAV avant lecture, commun Piper/Kokoro
(engine._apply_gain, PCM16 ×gain, clip). Config [voice].tts_volume (0.0 muet …
2.0 amplifié, défaut 1.0). 0 = muet (le tour se déroule sans son).
- FENÊTRAGE : le mode existait ([ui].window_mode app|kiosk|none) ; `stt --window`
PERSISTE désormais le choix → `stt --window app` rend le HUD fenêtré (déplaçable/
redimensionnable, type Discord) durablement, y compris pour le service systemd.
Client 0.17.0. Doc : stt.example.toml + admin/ia/stt.md. Validé : gain ×0.5 exact,
HUD sans erreur JS (slider + collectSettings + label live).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Relevé live 2026-06-23 → mise à jour des écarts depuis le 21/06 :
- admin/ops/etat-cluster.md : SearXNG ajouté (ns ai deploy/svc/IngressRoute,
Application ArgoCD), date + note « STT devenu agentique ».
- CLAUDE.md : date d'état → 23/06 ; bullet STT réécrit (Asa agentique : contexte
asa par défaut, function calling, état live enrichi GPU, web_search, admin_action,
TTS Piper|Kokoro) ; nouveau bullet SearXNG ; apps-of-apps + apps + namespaces
incluent searxng.
- admin/ia/stt.md : corrige les mentions « agir via Hermes = à venir » (désormais
FAIT via admin_action/hermes-exec) ; bandeau daté complété (21→23/06).
(Re-ingestion RAG à faire après merge.)
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Faciliter le changement de voix (le simple --update ne bascule rien : la config
perso prime sur le défaut).
- `stt --voices` : liste les voix Piper FR (homme/femme), URLs vérifiées sur
HuggingFace rhasspy/piper-voices.
- `stt --install-voice fr_FR-tom-medium` : télécharge .onnx + .onnx.json et
SÉLECTIONNE la voix (écrit tts_engine=piper + piper_voice dans stt.toml, en
préservant les autres réglages). Puis `stt --restart`.
- doc : admin/ia/stt.md (note « pourquoi --update ne change pas la voix »).
Client 0.16.0.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ajoute un moteur TTS plus naturel (Kokoro, ONNX/CPU) au choix, Piper restant
le défaut et le repli.
- engine.py : synthèse enfichable (_synthesize → _synth_piper | _synth_kokoro).
Kokoro chargé une fois (préchargé au boot si sélectionné), WAV via wave stdlib
(numpy → PCM16), lecture/interruption inchangées. Repli SILENCIEUX si le modèle
ou le paquet kokoro-onnx manque (jamais de crash).
- config : [voice].tts_engine ("piper"|"kokoro") + kokoro_voice (ff_siwis, FR),
kokoro_speed, kokoro_lang.
- cli : `stt --install-kokoro` télécharge kokoro-v1.0.onnx + voices-v1.0.bin dans
~/.local/share/kokoro et imprime les étapes (pipx inject kokoro-onnx, espeak-ng).
- pyproject : extra optionnel [kokoro] ; client 0.15.0.
- doc : stt.example.toml + admin/ia/stt.md + journal.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa peut désormais AGIR sur le homelab quand on le demande explicitement, via
un outil de la boucle agentique — mais jamais sans confirmation.
- Outil admin_action(description) (contexte asa) : le LLM PROPOSE une action,
n'exécute rien. brain.ask_with_tools gagne `confirm_tools` : un tel outil
arrête la boucle et surface sa réponse (la question de confirmation).
- _handle_agentic : stocke la proposition en pending par session ; au tour
suivant « confirme » → agent.run_action → hermes-exec (hermes -z --yolo),
« annule » → oubli. Réutilise le handshake + jeton du contexte agent.
- admin_action n'est exposé que si _actions_available() (STT_ACTIONS_ENABLED
+ jeton) ; sinon retiré des schémas envoyés au modèle.
- Factorisation du ctx_debug du visualiseur. 1 test unitaire (confirm_tools
arrête la boucle). Serveur 0.9.0 ; doc stt.md + journal.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa ne répondait qu'à partir d'un contexte figé (RAG doc ou blocs live
pré-câblés, à présélectionner) → les questions à état live (« gpu-01 tourne
bien ? ») tombaient sur « la doc ne le précise pas ». Bascule vers une boucle
de function-calling : le modèle décide quels outils appeler puis répond à
partir de leurs résultats.
- Nouveau contexte `asa` (STT_DEFAULT_CONTEXT=asa, défaut prod) + tools.py
(registre schémas OpenAI + exécuteurs) + brain.ask_with_tools (boucle bornée
STT_TOOL_MAX_ITERS=4, réponse forcée au-delà ; _post factorisé + retry).
- Outils Phase 1, LECTURE SEULE : search_docs (RAG funk-docs), host_health
(gpu-01|storage-01 : up/charge/RAM + llama-server), cluster_status,
prometheus_query (PromQL arbitraire). Réutilisent sources.py / knowledge.py.
- Trace des outils renvoyée dans `context` → visualiseur HUD (un bloc par appel).
- 100 % local (Qwen3-8B) : tool-calling natif llama.cpp validé, survit au
/no_think. LiteLLM transmet bien les tools. PromQL validés contre le vrai
Prometheus in-cluster. 3 tests unitaires de la boucle (hors-ligne).
Web search (SearXNG in-cluster) = Phase 2 ; actions admin pilotées par le LLM
(hermes-exec comme outil) = Phase 3.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le `dnf upgrade` du rôle common avait bumpé gpu-01 en AlmaLinux 9.8, mais
repo.radeon.com ne publie pas latest/rhel/9.8 (ni 9.5) — seulement 9.4/9.6/9.7.
`make apply-gpu` échouait alors dès `common` sur « Cannot download repomd.xml »
pour le repo amdgpu.
- rocm_rhel_version 9.4 → 9.7 (dernière mineure publiée par radeon) + piège
documenté dans le README rocm (avec workaround live /etc/dnf/vars/amdgpudistro).
- Pin llama_server_commit au commit construit sur g01 : sans pin le rôle clonait
HEAD → rebuild (~15 min) + restart GPU non déterministe à chaque apply.
- Réconciliation du drop-in llama-embed (ubatch 2048) dans l'unit rendu par le
rôle (apply ciblé) ; drop-in temporaire supprimé. RAG validé (rag-query OK).
- Doc : etat-cluster + journal 2026-06-22 mis à jour.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Test sur poste après #45 : Parakeet FR ne transcrit pas « Asa » comme un mot mais comme
« a so » / « à ça » / « ah ça » (deux tokens) → la détection mot-entier ne matchait jamais
(« quand je dis Asa, rien ne se passe »).
- _detect_wake : glisse une fenêtre de 1-2 mots, joint (sans espace) + déaccentue, compare
en égalité exacte à des alias COMPACTS (asa, aso, aca, ahca…). L'exact évite les faux
positifs (« à cause » → « acause » ≠ alias). Extrait la commande après le wake.
- wake_aliases (engine + config) : formes compactes reflétant les rendus ASR réels.
- Log diagnostic [stt.voice] sur stderr/journalctl (transcription + décision), coupable via
STT_VOICE_LOG=0 — précieux pour ajuster les alias selon l'ASR.
- .gitignore : build/ + *.egg-info (artefacts d'install locale du client).
Validé en live (poste) : « Asa » réveille, « Asa stop » endort, partiels en direct.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* fix(rag): ubatch=2048 pour llama-embed + retry rag-ingest + nettoie defaults rag
L'instance llama-embed (:1238) tournait avec l'ubatch llama.cpp par défaut (512).
En mode --embeddings + pooling, toute l'entrée doit tenir dans un seul ubatch →
tout chunk > 512 tokens échouait en HTTP 500 « input too large to process.
increase the physical batch size ». ~46 chunks du RAG (CHUNK_MAX=2000 chars ≈
700 tokens) n'étaient pas indexés.
- llama_server : ajoute llama_embed_ubatch_size (2048 = ctx) + flags
--batch-size/--ubatch-size dans le template llama-embed.service.
- rag-ingest : retry (5×, backoff) sur erreurs transitoires 5xx/réseau de l'embed.
- rag/defaults : aligne embed_url/embed_model sur nomic :1238 (étaient des vars
mortes pointant encore qwen3-8b :1234 — trompeuses).
Résultat : ré-ingestion 436/436 chunks, 0 erreur.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* docs(cluster): aligne la doc sur l'état réel (relevé 2026-06-21) + snapshot
Passe de vérification terrain (SSH s01/g01 + kubectl) pour corriger les écarts
doc↔réalité, et ajout d'un document de référence vérifié.
- admin/ops/etat-cluster.md (nouveau) : snapshot daté — machines, services+ports
par hôte, workloads k8s, namespaces, IngressRoute, bases PG, modèles LiteLLM,
RAG/Qdrant, + procédure pour régénérer le relevé.
- OS AlmaLinux 9.7 → 9.8 (s01/g01) ; précise k8s v1.33.1 (CLAUDE/README/install/talos).
- RAG funk-docs : retire le warning périmé « supprimée 2026-06-17 / à re-ingérer » →
reconstruite (436 chunks, nomic-embed-text :1238 dim 768, CPU). Maj rag.md,
incidents.md, stt.md.
- Namespace sacrifice (hors-repo, hors ArgoCD) + bases PG grafana/sacrifice +
services ai via IngressRoute + registry in-cluster (CLAUDE.md, k9s.md).
- Services de résilience (llm-heartbeat, llama-watchdog/embed) et instances CPU
manuelles :1236/:1237 (souvent éteintes) documentés.
- Journal progress/2026-06-21.md : section relevé + RAG.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(stt): transcription partielle live + veille/réveil vocal (« Asa » / « Asa stop »)
Deux fonctionnalités sur l'assistant vocal Asa (client 0.13.0 → 0.14.0).
Transcription partielle live :
- en éveil, le buffer en cours est re-transcrit périodiquement (partial_interval_sec) et
poussé au HUD (event `partial`) → le texte se forme en direct dans une bulle dédiée,
remplacée par la bulle « user » finale.
- auto-activée seulement avec l'ASR onnx (Parakeet, rapide CPU) ; bornée min/max ;
forçable via [voice].partial_transcription.
Veille / réveil vocal (machine à états asleep ↔ éveil) :
- veille : Asa transcrit chaque énoncé UNIQUEMENT pour repérer le wake word, ne répond à
rien d'autre (HUD : portrait atténué, « SOMMEIL »).
- « Asa » (mot entier, alias ASR tolérés) réveille ; « Asa, <question> » exécute la question.
- « Asa stop » (ou stop/dors/au revoir… = sleep_words) remet en veille ; timeout aussi.
- wake word par défaut `asa` (était `hermes`) ; détection durcie en mot entier (plus de
sous-chaîne — « asa » matchait « casa », « phrase »…).
Validé : tests unitaires (wake/sleep/alias) + Playwright (rendu asleep, bulle partielle mise
à jour en place puis remplacée, nettoyage au changement d'état). Doc admin/ia/stt.md + journal.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa peut AGIR sur le homelab (l'autre moitié de la vision), via le vrai agent Hermes,
profil par défaut, tous ses outils — avec confirmation et jeton.
Découverte : Hermes n'a pas d'API HTTP (appli TUI), mais un mode one-shot `hermes -z
"<prompt>" --yolo`. On s'appuie dessus.
storage-01 — exécuteur :
- tools/hermes-exec/server.py : service HTTP qui lance `hermes -z --yolo` en user hermes,
derrière un jeton Bearer (compare_digest), timeout + audit, une action à la fois.
- rôle Ansible hermes_exec : systemd (User=hermes, env hermes-agent), jeton via
EnvironmentFile 0640 (Vault vault_hermes_exec_token) ; ajouté au playbook storage-01.
STT-server (0.5.0 → 0.6.0) :
- agent.py : pont vers hermes-exec (jeton) + détection confirme/annule.
- contexts.py : contexte « agent » (court-circuite le LLM).
- app.py : flux dédié — handshake 2 temps par session (pending action) → sur « confirme »,
appelle hermes-exec ; « annule » annule. /v1/contexts masque « agent » si désactivé.
- config : STT_ACTIONS_ENABLED (opt-in, défaut false) + URL + jeton (secret k8s).
- deployment : env actions + secret stt-server-secrets/hermes-exec-token (optionnel).
Sécurité : opt-in désactivé par défaut ; jeton obligatoire (sinon contexte caché + exécuteur
refuse tout) ; --yolo atteint seulement jeton+confirmation en main ; audit storage-01.
Client : AUCUN changement (le contexte « agent » apparaît tout seul dans le sélecteur).
Validé en local : exécuteur (401 sans/mauvais jeton, exec avec bon jeton via echo),
handshake serveur (TestClient : confirme→exécute, annule→annule, agent masqué si OFF).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Deux features mergées n'avaient pas atteint main (effet de bord des PR empilées :
#37 a été mergé dans sa branche de base supprimée, jamais propagé). Recollées proprement
sur main à jour, en fusionnant engine._respond / app.py avec le travail contextes (#39).
Intents vocaux (lecture seule, court-circuitent le LLM) :
- portal/intents.py + ghostfolio.py (récupérés) + exports __init__.
- engine.py : intent_router AVANT le LLM ; cohabite avec context_provider
(pas de contexte émis sur un intent local).
- app.py : construit le routeur (services, ouverture, santé, Ghostfolio).
- config : section [ghostfolio] + doc example.toml.
Affichage version :
- app.py : meta_msg poussé à la connexion.
- hud : case 'meta' + setVersion + ligne « Version installée » (section Service).
- bump 0.11.0 → 0.12.0.
Validé : compile, routage intents, coexistence intent/visualiseur dans _respond
(intent → mode portail sans contexte ; LLM → contexte émis), HUD (meta/version).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa n'est plus bloqué sur le seul contexte « doc cluster grounding-strict ». Le client
choisit un contexte par requête ; le serveur change le system prompt ET injecte les
données live du domaine, puis renvoie le contexte assemblé pour le visualiseur du HUD.
- contexts.py : profils funk / ghostfolio / grafana / alerting / cluster (system prompt
+ sources) + assemble() (prompt final + structure de visualisation).
- sources.py : fetchers live best-effort (Ghostfolio auth+details, Alertmanager alerts
hors Watchdog, Prometheus cluster/metrics), env-config, dégradation propre.
- brain.py : ask() reçoit le system prompt déjà assemblé (assemblage remonté).
- app.py : /v1/ask accepte `context`, renvoie context_id + le contexte assemblé ;
nouveau GET /v1/contexts ; RAG doc conditionné au profil.
- config.py : URLs sources + STT_GHOSTFOLIO_TOKEN + STT_DEFAULT_CONTEXT.
- deployment : env in-cluster (Prometheus/Alertmanager monitoring, Ghostfolio ai),
jeton via secret optionnel stt-server-secrets/ghostfolio-token.
- bump 0.3.1 → 0.4.0.
Validé en local : assemblage (blocs+RAG+mémoire), parsing des sources (mock),
endpoints /v1/contexts et /v1/ask (LLM mocké) — context_id, visualiseur, fallback
contexte inconnu → funk.
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Ajoute la gestion du service STT directement depuis l'interface (Réglages →
section « Service ») et deux commandes CLI.
- CLI : `stt --start` (démarre le service) et `stt --restart` (recharge la config :
modèle ASR, wake word…). Garde-fou si le unit n'est pas installé.
- HUD : boutons Redémarrer / Mettre à jour / Arrêter. Le HUD tournant DANS le
service, les actions sont lancées en process détaché (start_new_session) → le
redémarrage va à son terme même quand le process courant est tué (systemd
possède le job). « Mettre à jour » = `stt --update` puis `stt --restart`.
- bump 0.8.0 → 0.9.0.
Validé : py_compile, --start/--restart dans l'aide, et HUD via Playwright
(3 boutons émettent service-restart/-update/-stop, toast, aucune erreur JS,
rendu conforme).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ajoute un panneau « Services » au HUD du client STT : une tuile par service du
homelab (Ghostfolio, Grafana, ArgoCD, n8n, Open WebUI, Prometheus, Alertmanager,
Traefik), un clic ouvre l'URL dans le navigateur habituel.
- stt/portal/ : registre piloté par [[services]] de stt.toml (id, name, url, icon,
aliases) + résolution floue (registry.match_service) prête pour la voix.
Ajouter un service = quelques lignes de config, zéro code.
- config.py : défauts homelab + doc dans stt.example.toml.
- ui/app.py : pousse la liste au HUD à la connexion, action de contrôle
open-service → _open_url_external (xdg-open, session navigateur normale) + toast.
- hud/index.html : bouton header, drawer Services (voile partagé avec Réglages),
grille de tuiles, toast de confirmation.
- bump 0.7.0 → 0.8.0.
Validé : registre (fuzzy-match FR/fautes/négatif), wiring backend, et HUD via
Playwright (rendu tuiles + clic émet open-service + toast, aucune erreur JS).
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Hermès répondait « la doc ne le précise pas » à « combien de nœuds K8s + OS »
alors que talos.md § Architecture contenait l'info — mais en TABLE : nomic embed
mal une table face à une question en langage naturel (pas de « 3 »/« trois », OS
implicite), donc le chunk ne remontait pas dans le top-k.
Fix = phrase en prose dense en tête de la section (compte explicite + OS + rôles +
les 2 hôtes AlmaLinux hors cluster). Le chunk passe #1 (score 0.743 vs ~0.69 avant).
Validé après re-ingest :
- « combien de nœuds K8s + OS » → « 3 nœuds, tous sous Talos Linux v1.13.0 » (docs=6)
- « combien de machines + OS » → réponse nuancée (3 Talos + 2 AlmaLinux hors cluster)
Leçon RAG : préfixer toute table dense d'une phrase en prose pour l'ancrage des
questions naturelles « combien / quel ».
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le heartbeat embed (#28) gardait le slot :1238 chargé mais docs=0 revenait :
latence bimodale 16ms / 9-12s. Cause = contention GPU, pas cold-start. nomic
(:1238, --n-gpu-layers 99) partageait la RX 6700XT avec le chat qwen3-8b (:1234) ;
ROCm sérialise → un embed lancé pendant une génération chat attend ~10s → dépasse
le budget recall 4s du STT-server → docs=0 intermittent.
- llama_embed_n_gpu_layers: 99 → 0 (CPU). nomic = 137M → ~100ms déterministe,
découplé du slot chat. Le template lit déjà la variable.
- heartbeat embed conservé comme sonde de vivacité (commentaire ajusté).
- incidents-llm-gpu.md : section dédiée + README rôle mis à jour.
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Sur un sujet absent de la doc Funk, le 8B comblait le vide en devinant
(« j'ai un switch ? » → tantôt « Oui » tantôt « Non », fausse assurance).
Le grounding marche (docs=6) mais la doc n'a rien à ancrer.
- config.py : system_prompt durci — si la doc ne mentionne PAS explicitement
l'élément, répondre « la doc Funk ne le précise pas », ne jamais affirmer
oui/non par déduction ni inventer de détail (modèle, marque, nombre, nom).
- admin/infra/reseau.md : section « Topologie physique — switch cluster »
(switch présent, modèle à confirmer) → comble le gap doc qui causait
l'hallucination sur le matériel réseau.
- bump 0.3.0 → 0.3.1
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le grounding RAG du STT ratait par intermittence (docs=0 → réponses génériques)
parce que l'instance d'embedding :1238 partait à froid après une pause : la 1ʳᵉ
requête mettait 5-8 s et dépassait le timeout 4 s du STT-server (recall + RAG doc).
llama-embed-heartbeat : service systemd local sur gpu-01 qui envoie un petit embed
à :1238 toutes les 20 s → le slot reste résident/chaud → la 1ʳᵉ vraie requête est
rapide → docs>0 fiable. Pendant du llm-heartbeat (slot chat :1234), pour le slot embed.
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Sans contexte, le modèle (qwen3-8b) hallucinait sur le homelab (« stockage
décentralisé », « worker nodes »…) car il ignore tout du cluster réel. Le
cerveau interroge désormais la collection funk-docs (la doc admin/ indexée) et
injecte les passages pertinents au prompt → il répond à partir de la vraie doc.
Coût ~nul : funk-docs et stt-memory partagent le même embedder nomic (:1238,
768 dim) → le vecteur de requête calculé pour le recall mémoire est réutilisé
pour la recherche doc (une embed, deux recherches). Dégrade en silence si
Qdrant/embed down (réponse sans doc plutôt qu'échec).
Module knowledge.py (STT_DOCS_RAG, TOPK=6, MIN_SCORE=0.45). Log /v1/ask
expose docs=<n>. Serveur 0.2.1 → 0.3.0.
Validé : « c'est quoi le nom des nœuds ? » → avant « worker/master nodes »
(inventé) ; après « Kubernetes ; nœuds storage-01, compute-01, compute-02 »
(tiré de la doc).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
