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.
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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.
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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.
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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.
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* 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.
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* 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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