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).
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* fix(rag): exclure hermes/builtin de l'index funk-docs
Les rapports auto-générés par hermes-auto-improve (admin/hermes/builtin/,
"ne pas éditer") représentaient ~84% des points de la collection et noyaient
la vraie doc → rag-query remontait du bruit. On les élague à l'ingestion
(os.walk), surchargeable via RAG_EXCLUDE. Collection re-bâtie : 403 points
propres (0 builtin), rag-query remonte de nouveau les bons documents.
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* feat(stt-client): boutons stop réponse + mute micro (HUD) + `stt --stop`
HUD : deux contrôles dans la barre du haut.
- « stop » coupe la réponse en cours — interrompt la lecture TTS (kill aplay)
et saute la synthèse si pressé pendant la génération (Event _interrupt).
- « micro » coupe/réactive l'entrée audio (la boucle VAD ignore les trames) ;
l'état fait foi côté backend, renvoyé au HUD via {"type":"mic"} (ré-émis à
la connexion d'un nouveau client).
Protocole WS : nouveau message {"type":"control","action":"stop|mute|unmute"}.
CLI : `stt --stop` éteint le service — systemd --user (stt.service) si actif,
sinon SIGTERM aux process vocaux trouvés via /proc (s'exclut + ignore les
sous-commandes utilitaires).
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* feat(stt): auto-start via `stt --install-service` (phase 6)
Ajoute `stt --install-service` / `--uninstall-service` : génère et active un
service systemd --user (lié à graphical-session.target) qui lance le HUD + voix
à l'ouverture de session. Le kiosk existant (ui.kiosk) fournit l'« écran Jarvis ».
- cli : _service_unit (génération du unit, fonction pure testable),
_cmd_install_service (écrit le unit + import-environment DISPLAY/WAYLAND +
daemon-reload/enable/start), _cmd_uninstall_service.
- Docs : admin/ia/stt.md (phase 6 → ✅, section Auto-start + caveat DISPLAY),
stt/README.
- Bump client 0.2.1 → 0.3.0.
Phase 6 de la roadmap STT. Reste : test sur poste, outils Hermes (7).
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* feat(stt): app de bureau (fenêtre type Discord) + auto-update
Rend STT lançable comme une application de bureau et ajoute la mise à jour intégrée.
- Mode fenêtre « app » : _open_browser ouvre le HUD en fenêtre chromeless
(--app=, type Discord) en plus du kiosk plein écran ; support Brave ajouté.
Sélection via --window {app,kiosk,none} ou [ui].window_mode.
- stt --install-desktop / --uninstall-desktop : entrée .desktop + icône
(stt/hud/icon.svg, aussi favicon du HUD) → STT dans le menu/dock, lance --window app.
- stt --update : pipx reinstall depuis la source git (via clé SSH), affiche
« ancienne → nouvelle » ; stt --version.
- Docs (admin/ia/stt.md, stt/README) + config (window_mode) + bump 0.3.0 → 0.4.0.
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* fix(stt): détection navigateur cross-distro (AlmaLinux/Fedora + Debian/Ubuntu)
_open_browser tente les binaires natifs (rpm + deb : brave-browser / chromium /
chromium-browser / google-chrome…) puis Flatpak (com.brave.Browser,
org.chromium.Chromium, com.google.Chrome…), sinon repli sur le navigateur par
défaut. systemd --user, lanceurs .desktop et pipx sont déjà identiques sur les
deux familles.
Doc : note de compatibilité distros. Bump 0.4.0 → 0.4.1.
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* docs(stt): journal 2026-06-18 + PROGRESS + ligne STT du CLAUDE.md
- progress/2026-06-18.md : HUD avancé, auto-start, app de bureau, auto-update, cross-distro
- PROGRESS.md : entrée du jour
- CLAUDE.md : ligne STT enrichie (HUD, auto-start, app de bureau, auto-update)
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* feat(stt): fenêtre app autonome (profil + WM class dédiés, hors session Brave)
Le mode app s'attachait à la session Brave de l'utilisateur (même profil/icône) →
« ça sent le Brave ». On lance désormais une instance séparée : --class=STT-Funk
+ --user-data-dir dédié (~/.local/share/stt/app-profile), et le .desktop déclare
StartupWMClass=STT-Funk → fenêtre autonome avec sa propre icône de barre des tâches.
(Flatpak : --class seul, sandbox.) Une vraie fenêtre native (pywebview) reste une
option ultérieure. Bump 0.4.1 → 0.4.2.
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* feat(stt): HUD avancé — design Claude Design câblé au backend
Remplace le HUD minimal (cercle CSS) par le design Claude Design : avatar
portrait réactif (anneau + ping d'écoute + spinner de réflexion), transcript
à bulles (tag modèle), indicateur de connexion + reconnexion auto, et un
drawer Réglages.
- HUD (stt/hud/index.html) : HTML/CSS/JS sans dépendance externe, DEMO=false
branché sur le websocket existant (états idle/listening/thinking/speaking,
user/assistant/error). Portraits chargés depuis hud/avatars/ (repli « あ »
si absent — voir avatars/README.md).
- Backend (ui/app.py) : le HUD renvoie {"type":"settings",...} ; le serveur
applique à chaud reset / mode cerveau (modèle LiteLLM) / mot de réveil via
_apply_settings (best-effort, non bloquant).
- engine/cli : tag du modèle courant ajouté aux réponses (events assistant).
- Docs : hud/README + avatars/README + admin/ia/stt.md (phase 4 ✅) + config.
Phase 4 de la roadmap STT. Reste : test sur poste + portraits réels.
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* fix(stt): HUD servi sans cache navigateur (anti ancienne version)
Le HUD est un dashboard live servi en statique : sans en-tête anti-cache, le
navigateur garde l'ancien index.html après mise à jour (« je vois encore la
version bleue »). Ajoute Cache-Control: no-store + Pragma: no-cache via un
handler dédié, et silence le log HTTP par requête.
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* chore(stt): bump client 0.1.0 → 0.2.0 (HUD avancé)
La version inchangée faisait que pipx/uv réutilisait l'ancien build en cache
lors d'un réinstall (HUD bleu persistant malgré le nouveau code). Le bump force
une résolution propre vers la nouvelle version (HUD design Claude Design).
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* fix(stt): cache-bust de l'URL HUD en kiosk + bump 0.2.1
Ouvre le HUD avec ?v=<timestamp> (URL unique par lancement) pour que le
navigateur ne puisse jamais servir une version cachée de l'ancien HUD.
Complète Cache-Control: no-store côté serveur.
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Aligne la documentation sur l'état réel du cluster au 2026-06-18 :
- Qdrant : crash-loop résolu le 17/06 (statut « HS / EN COURS » corrigé dans
CLAUDE.md, README, admin/ia/rag.md, admin/incidents.md, admin/ia/stt.md).
Précision : collection funk-docs supprimée lors de la réparation → re-ingest
RAG encore à faire (pas de surévaluation du statut).
- STT (assistant vocal « Jarvis ») : ajouté partout (était déployé mais non documenté).
- Ghostfolio : ajouté partout (était déployé mais non documenté).
- Embeddings dédiés nomic-embed-text :1238 : marqués opérationnels (roadmap
README disait encore « TODO »).
- llama-server : ×3 → ×4 (instance embeddings) ; gap IaC précisé (embeddings géré
par le rôle, seules les 2 instances CPU restent manuelles).
- Structure k8s/ corrigée dans CLAUDE.md : ajout stt/ + ghostfolio/, suppression
des sous-dossiers traefik/ + metallb/ inexistants (installés via helm au bootstrap).
- Namespaces et liste des secrets Vault (vault_pg_ghostfolio_password) complétés.
- admin/README.md : index complété (~10 docs manquants : email, n8n, open-webui,
ghostfolio, k9s, stt, rag, hermes-voice/souls/auto-improve, alertmanager-webhook).
- Funk/ (conception d'origine : LM Studio + agents Goose, obsolète) déplacé sous
archive/ avec bandeau « obsolète » + archive/README.md (historique git préservé).
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* feat(stt): mémoire long-terme sémantique via Qdrant (5b)
Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto,
Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement
si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM,
STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK.
Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient).
Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* feat(stt): endpoint /v1/memory/health + upsert Qdrant synchrone
- /v1/memory/health sonde activement embeddings + Qdrant + collection et
expose les erreurs (recall/remember dégradent en silence → indébogables).
Permet de diagnostiquer la mémoire long-terme sans kubectl exec.
- remember() : upsert avec ?wait=true → le souvenir est immédiatement
cherchable (sans wait, Qdrant met l'écriture en file → un recall
cross-session immédiat pouvait le rater).
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* docs(stt): 5b mémoire long-terme validée en prod + backlog nomic-embed-text
- Rappel cross-session confirmé (« Felix » retrouvé dans une nouvelle session),
points_count vérifié via /v1/memory/health.
- Note du fix upsert ?wait=true et de l'endpoint de diagnostic.
- Roadmap : 5d (nomic-embed-text dim 768) en backlog qualité ; états haut/bas
du doc mis à jour (déployé + validé sur cible).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* feat(stt): embeddings dédiés nomic-embed-text sur gpu-01 (:1238) + migration auto
Remplace Qwen3 (chat réutilisé, dim 4096, peu discriminant) par un modèle
d'embedding spécialisé nomic-embed-text (dim 768) pour la mémoire long-terme.
Ansible (rôle llama_server) :
- nouvelle instance optionnelle `llama-embed` (llama_embed_enabled) servant un
modèle d'embedding dédié sur :1238, GPU ; télécharge le GGUF si absent.
- activée sur gpu-01 (host_vars) : nomic-embed-text-v1.5 f16.
STT-server :
- STT_EMBED_URL → :1238, STT_EMBED_MODEL → nomic-embed-text (deployment + config).
- _ensure_collection détecte le changement de dimension (4096→768) et recrée
automatiquement la collection stt-memory (anciens vecteurs incomparables) —
pas de drop manuel.
Docs : llama_server README, rag.md, stt.md (5d ✅), CLAUDE.md.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* fix(stt): désactiver le mode thinking de Qwen3 (/no_think) — content vide / 502
Qwen3 est un modèle « thinking » : il dépensait tout le budget max_tokens en
reasoning_content → content vide, ou partait en raisonnement long → timeout (502
"upstream LiteLLM : " avec message vide). Diagnostic : appel direct LiteLLM en
0.87s mais content="" et tout dans reasoning_content.
- brain.py : ajoute le token de contrôle `/no_think` au system prompt
(configurable STT_DISABLE_THINKING, défaut true ; inoffensif pour non-Qwen).
- brain.py : filet de sécurité — si content vide, récupère reasoning_content
au lieu de renvoyer "".
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* docs(stt): documenter le fix /no_think Qwen3 + instance embeddings :1238
- admin/ia/stt.md : caveat « thinking » Qwen3 (content vide / timeout 502) +
fix /no_think + fallback reasoning_content ; roadmap 5e ; bannière.
- stt/server/README.md : env STT_DISABLE_THINKING + section caveat Qwen3.
- admin/ia/llama_server.md : 4e instance llama-embed :1238 (nomic, dim 768),
double source d'embeddings (1234 Qwen3 / 1238 nomic), caveat thinking,
correction dim Qwen3 (3584 → 4096).
- admin/ia/litellm.md : cross-ref caveat thinking (concerne tous les
consommateurs de hermes-default/qwen3).
- ci : exclure **/*.md du trigger build-stt-server (doc-only ne rebuild plus).
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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* feat(stt): mémoire long-terme sémantique via Qdrant (5b)
Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto,
Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement
si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM,
STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK.
Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient).
Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* feat(stt): endpoint /v1/memory/health + upsert Qdrant synchrone
- /v1/memory/health sonde activement embeddings + Qdrant + collection et
expose les erreurs (recall/remember dégradent en silence → indébogables).
Permet de diagnostiquer la mémoire long-terme sans kubectl exec.
- remember() : upsert avec ?wait=true → le souvenir est immédiatement
cherchable (sans wait, Qdrant met l'écriture en file → un recall
cross-session immédiat pouvait le rater).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* docs(stt): 5b mémoire long-terme validée en prod + backlog nomic-embed-text
- Rappel cross-session confirmé (« Felix » retrouvé dans une nouvelle session),
points_count vérifié via /v1/memory/health.
- Note du fix upsert ?wait=true et de l'endpoint de diagnostic.
- Roadmap : 5d (nomic-embed-text dim 768) en backlog qualité ; états haut/bas
du doc mis à jour (déployé + validé sur cible).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* feat(stt): embeddings dédiés nomic-embed-text sur gpu-01 (:1238) + migration auto
Remplace Qwen3 (chat réutilisé, dim 4096, peu discriminant) par un modèle
d'embedding spécialisé nomic-embed-text (dim 768) pour la mémoire long-terme.
Ansible (rôle llama_server) :
- nouvelle instance optionnelle `llama-embed` (llama_embed_enabled) servant un
modèle d'embedding dédié sur :1238, GPU ; télécharge le GGUF si absent.
- activée sur gpu-01 (host_vars) : nomic-embed-text-v1.5 f16.
STT-server :
- STT_EMBED_URL → :1238, STT_EMBED_MODEL → nomic-embed-text (deployment + config).
- _ensure_collection détecte le changement de dimension (4096→768) et recrée
automatiquement la collection stt-memory (anciens vecteurs incomparables) —
pas de drop manuel.
Docs : llama_server README, rag.md, stt.md (5d ✅), CLAUDE.md.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto,
Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement
si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM,
STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK.
Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient).
Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster.
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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Serveur : SessionStore (historique borné + TTL, en mémoire), /v1/ask accepte session_id
et injecte l'historique dans l'appel LLM, /v1/reset l'efface. Dockerfile en 1 worker
(cohérence mémoire process).
Client : session_id généré par run (uuid), envoyé à chaque requête ; commande /reset
en mode texte.
Testé en process (TestClient) : historique croît 0→2→4, reset→0, sessions isolées,
sans session_id = sans état.
Mémoire long-terme Qdrant (5b) + réparation Qdrant (5c) à suivre.
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Serveur : /v1/ask accepte un model optionnel (validé contre STT_ALLOWED_MODELS),
nouvel endpoint GET /v1/models (défaut + alias autorisés). Pas de switch global.
Client : 'stt --text' (chat texte simple sans micro/HUD), '--model hermes|claude|qwen|opus'
(noms courts → alias LiteLLM), commandes /model et /models en mode texte. Le modèle
choisi est envoyé au serveur à chaque requête (voix comme texte).
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L'indirection litellm-ext (Service sans sélecteur + Endpoints manuel) ne routait pas
('All connection attempts failed'). open-webui joint LiteLLM en IP directe — on copie
ce pattern éprouvé et on supprime litellm-external.yaml.
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- tools/hermes-voice/ : pipeline VAD → faster-whisper → LiteLLM → piper TTS
- mot-clé "hermes" détecté dans la transcription Whisper (pas de wake word model)
- modes : VAD continu + push-to-talk + --no-tts pour debug
- nftables : ouvrir port 4000 LiteLLM vers LAN domestique (192.168.1.0/24)
- admin/ia/hermes-voice.md : documentation installation et utilisation
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Indexation de admin/ (284 chunks) dans Qdrant via embeddings Qwen3-8B.
rag-query utilisable en CLI et depuis le profil funk-ai de Hermes.
Note: modèle d'embedding générique — qualité limitée, voir admin/ia/rag.md.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
