Pipeline complet dans feature/hermes-auto-improve :
- auto-improve.py : analyse admin/ avec hermes --profile funk-ai, applique
les améliorations, committe dans la branche, ré-ingère dans Qdrant
- trigger-server.py : HTTP 9095 (POST /trigger, /trigger/all, /trigger/subdir,
/trigger/dry-run) pour déclenchement depuis n8n ou manuellement
- Ansible role hermes_auto_improve : déploie scripts + service systemd sur s01
- n8n workflow "Hermes Auto-Improve" (ID: CX72UUOempE1YtNL) : schedule
hebdo dimanche 09h + webhook manuel → analyse → résumé LLM → email
Tout reste dans cette branche — rien ne touche main avant review.
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Réécriture complète pour une expérience chat naturelle :
- Mode VEILLE : écoute "Ok Hermès" → active la conversation
- Mode CONVERSATION : 60s de parole libre sans répéter le wake word
- webrtcvad mode=3 (remplace détection énergie) — fini les faux déclenchements
- Single large-v3 (supprime la détection 2 niveaux peu fiable)
- VOICE_INJECT prefix pour forcer des réponses courtes
- Mots de sortie : "au revoir", "bonne nuit", "stop hermes", "fin"
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- VAD mode : Whisper small (~0.3s) pour détecter "ok hermes", large-v3 uniquement pour transcrire la commande
- PTT mode : large-v3 direct (inchangé)
- install-service.sh : installe hermes-voice comme service utilisateur systemd (auto-start à la session)
- doc mise à jour
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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
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