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>
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.
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.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
funk-docs utilisait le modèle de CHAT qwen3-8b (:1234, 4096 dim) comme
embedder → similarités quasi indiscernables (tous les scores ~0.96, ranking
médiocre). Bascule sur l'instance dédiée nomic-embed-text (:1238, 768 dim) —
la même que la mémoire STT — déjà identifiée comme roadmap dans le README.
rag-ingest ET rag-query alignés (même modèle/dim). Seuil rag-query abaissé
0.60→0.40 (nomic étale les scores plus bas). Collection recréée en 768.
Mesure : scores désormais étalés 0.61-0.74, et les bons docs ressortent en
tête (dnsmasq→dnsmasq.md, nftables→phase gateway, wedge→llama_server.md).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* 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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* 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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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(litellm): heartbeat anti-502 + request_timeout 20s
Cause racine du 502 « 1ʳᵉ demande après une pause » : la connexion keep-alive
LiteLLM↔llama-server devient inactive → llama-server la ferme → LiteLLM garde le
socket mort → la requête suivante part dans le vide → timeout → 502.
- llm-heartbeat : service systemd qui appelle hermes-default toutes les 15s
(max_tokens:1, /no_think → ~10ms GPU) → la connexion n'est jamais inactive,
jamais périmée. Logge les échecs → sert aussi de sonde (vraie génération).
- request_timeout 60→20s : un socket périmé échoue vite, dans la fenêtre où
num_retries:2 peut rejouer sur une connexion neuve (sinon le client abandonnait
avant le retry → 502 sec).
- Doc : admin/incidents-llm-gpu.md (fix racine) + README rôle.
⚠️ heartbeat appelle hermes-default en continu → si bascule sur Claude (facturé),
mettre llm_heartbeat_enabled: false. request_timeout global → remonter si Claude.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(llama_server): watchdog auto-réparation du wedge ROCm
Service systemd local sur gpu-01 qui sonde une vraie génération sur :1234
(pas juste /health, qui ment quand le slot d'inférence est figé). Sur N
échecs consécutifs → systemctl restart llama-server en local (root, sans
SSH/sudo distant). Gère le 503 "Loading model" post-restart sans le compter
comme échec.
Complète le llm-heartbeat (rôle litellm) : le heartbeat empêche la péremption
par inactivité de la connexion ; le watchdog répare le figeage du serveur lui-même.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Cause du burst de 502 « cold-start » : après un restart de llama-server, LiteLLM
garde des connexions keep-alive mortes dans son pool → la requête suivante hang
jusqu'au timeout. Or request_timeout valait 600s → hang jusqu'à 10 min, sans log
(LiteLLM attendait encore). Fix :
- request_timeout 60s : borne le hang d'une connexion morte
- num_retries 2 : rejoue → évince le socket périmé, repart sur une connexion neuve
Doc : section dédiée dans admin/incidents-llm-gpu.md (mécanisme + application +
reste à faire = watchdog qui bounce llama-server ET litellm).
Application : ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
(redémarre LiteLLM → applique le fix ET purge le pool d'un coup).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* 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>
Nouvel app ArgoCD ghostfolio (namespace ai) : suivi/analyse de portefeuille
boursier. Base PostgreSQL dédiée sur storage-01, Redis in-cluster pour le cache.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Audit complet des rôles vs état réel du cluster. Chaque rôle a maintenant
un README.md : but, variables (défauts + surcharges host_vars/vault),
handlers, vérifications, caveats.
Gaps découverts et documentés :
- minio : rôle VIDE (tasks/main.yml sans aucune tâche), service inactif —
placeholder à implémenter ou retirer (ports 9000/9001 ouverts pour rien)
- llama_server : ne gère que l'instance GPU :1234 — les services CPU
llama-server-system :1236 et llama-server-monitor :1237 sont créés à la
main sur gpu-01, non reproductibles par make apply-gpu (+ un
llama-server-dev.service non documenté présent sur l'hôte)
- hermes_auto_improve : defaults port/repo/branch/log non consommés
(valeurs en dur dans les scripts), défaut branch obsolète
- lm_studio : README de dépréciation, candidat suppression
Tables admin/ops/ansible.md, README.md et CLAUDE.md corrigées en conséquence.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Le scheduling est géré par n8n (workflow "Hermes Doc Worker — Funk-lab") :
- Schedule 30min désactivé dans n8n
- Schedule 22h → POST /trigger/all (tous les docs, timeout 2h)
- Attendre run 5min → 120min dans le workflow n8n
Ansible : retirer les templates daily service/timer (plus nécessaires)
auto-improve.py : flag --all conservé (utilisé par le trigger /trigger/all)
trigger-server.py : timeout 7200s conservé pour les runs --all
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Ajout systemd timer hermes-auto-improve-daily.timer (22h00, Persistent=true)
- Service oneshot : --all puis --daily-pr (TimeoutSec=7200 pour 28 fichiers)
- auto-improve.py : flag --all qui bypass MAX_FILES et traite tout admin/
- trigger-server.py : timeout 600s → 7200s pour les runs --all via HTTP
La rotation par batch (MAX_FILES=5) reste active pour les triggers n8n
à la demande. Le workflow n8n 30-min doit être désactivé manuellement.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Les règles ajoutées par lineinfile se retrouvaient hors du bloc table/chain.
Port 9095 (hermes-auto-improve) maintenant géré proprement dans le template gateway.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Plus besoin de GITHUB_TOKEN dans le vault ni dans le service systemd.
gh auth login root une seule fois sur s01 suffit.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- 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>
n8n tourne dans un pod k8s — le port 25 de postfix n'était ouvert
que pour 192.168.10.0/24 (nœuds cluster), pas pour 10.42.0.0/16
(pods). Connexion ETIMEDOUT au nœud Send Email du workflow alertes.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Brevo rejetait les mails envoyés depuis aliyesilkaya93@gmail.com
(domaine non vérifié côté Brevo). Gmail SMTP signe lui-même les mails
→ livraison garantie vers le compte Gmail destinataire.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
LiteLLM écoutait sur 127.0.0.1 uniquement — les pods k8s (10.42.x.x)
ne pouvaient pas atteindre 192.168.10.1:4000, Open WebUI affichait
"Aucun modèle disponible". Binding changé en 0.0.0.0 + nftables ouvert
pour 192.168.10.0/24 et 10.42.0.0/16.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Grant user privileges : ajout no_log:true (mot de passe visible en clair
dans les logs Ansible en cas d'échec via item loop)
- Alias 'db' déprécié par community.postgresql → renommé 'database'
- litellm DB recrée manuellement (corruption pg_attribute copiée depuis RAID)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
La tâche "Mount RAID5 array (fstab + immediate)" écrasait l'entrée fstab
bind-mount (/home/data → /srv/data) et remontait le RAID à chaque apply.
- Suppression de ansible.posix.mount state=mounted pour le RAID
- La tâche mdadm.conf devient conditionnelle (when: stdout non vide)
et failed_when: false pour ne pas bloquer si le RAID n'est pas assemblé
- Ajout d'un sanity-check : vérifie que /srv/data est un répertoire
- Commentaires explicatifs dans tasks/ et defaults/ pour prévenir toute
régression future
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Open WebUI (openwebui.lab.local) :
- Connecté à LiteLLM (192.168.10.1:4000/v1) comme backend OpenAI-compatible
- PostgreSQL via storage-01 pour l'historique des conversations
- PVC 5Gi NFS pour les uploads, Traefik IngressRoute
n8n (n8n.lab.local) :
- PostgreSQL via storage-01, chiffrement des credentials
- PVC 2Gi NFS, Traefik IngressRoute
- Webhook URL interne : http://n8n.lab.local
Ansible : ajoute openwebui et n8n dans postgresql_databases/users
(vault_pg_openwebui_password + vault_pg_n8n_password à ajouter au vault)
Prérequis avant 1er déploiement :
make vault-edit # ajouter les 2 passwords
make apply-storage --tags postgresql
kubectl create secret generic open-webui-secret -n ai ...
kubectl create secret generic n8n-secret -n ai ...
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>
Les pods AlertManager (10.42.0.0/16) ne pouvaient pas joindre le webhook
sur storage-01:9093 — alertes Prometheus reçues mais jamais transmises à
ask-agent monitor. Port 9093 ajouté pour pods k8s + nœuds cluster.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
nftables.conf.j2 :
- Ajoute 10.42.0.0/16 (CIDR pods k8s) pour port 9100 (node_exporter)
et port 8080 (hermes webhook AlertManager)
- Appliqué live sur storage-01 + persisté dans /etc/sysconfig/nftables.conf
- storage-01 était up=0 (timeout) car pods Prometheus ne pouvaient pas
l'atteindre malgré node_exporter actif
dashboard-infrastructure.yaml :
- Corrige mountpoint /srv → /srv/data (RAID5 monté sur /srv/data)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- check_k8s_pods : grep -c retournait "0\n0" (|| echo 0 inutile quand
grep-c affiche 0 même en cas d'absence de match) — utilise un cache
intermédiaire pods_output + running=$(grep -c) || running=0
- cmd_start : uncordon automatique si nœuds SchedulingDisabled détectés
(séquelle d'un funk-stop --k8s), suivi d'une attente pod infra avant
le check — évite de devoir passer --k8s juste pour débloquer le cluster
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Ajoute check_k8s_pods / check_k8s_workloads (argocd, infra, monitoring).
funk-start vérifie désormais les pods k8s si les nœuds sont joignables,
même sans --k8s. En mode --k8s : attente ArgoCD + infra avant le check.
funk-status montre aussi l'état des pods si cluster up.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
hermes-agent spawne des process Python qui survivent hors du cgroup
systemd après stop_service. Ils gardent des file descriptors ouverts sur
/srv/data (logs, state.db-shm) et bloquent le umount.
Ajout d'un lsof + kill -9 sur tous les process tenant /srv/data avant
sync + umount — garantit un démontage propre sans dépendre de systemd.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Avant, shutdown -h now était appelé directement après stop qdrant/postgresql.
systemd démontait /srv/data pendant la séquence d'extinction sans garantie
que tous les buffers aient été flushés.
Séquence ajoutée avant shutdown :
1. stop nfs-server (était oublié dans le script)
2. sync — flush tous les buffers disque
3. umount /srv/data — démontage explicite du RAID5
Si umount échoue, lsof affiche le processus bloquant avant d'abandonner.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Après funk-stop --k8s, les nœuds reviennent Ready mais SchedulingDisabled
(cordon stocké dans etcd). Sans uncordon, tous les pods restent Pending.
Ajouts dans funk-start --k8s :
- kubectl uncordon sur les nœuds SchedulingDisabled uniquement (idempotent)
- Attente ArgoCD Running (jusqu'à 3 min) — confirme que le GitOps est opérationnel
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Remplace le talosctl shutdown immédiat par une séquence en 6 étapes :
1. kubectl cordon tous les nœuds (empêche rescheduling)
2. kubectl drain compute-02/03 (SIGTERM pods, 30s grace, PVCs NFS libérés)
3. kubectl drain compute-01 (ArgoCD, system pods)
4. Vérification NFS : ss confirme plus de sessions :2049 actives
5. talosctl shutdown (halt propre, plus rien ne tourne)
6. Attente extinction ping
Prometheus et Grafana ont 30s pour flusher WAL/SQLite avant terminaison.
storage-01 (NFS server) est éteint en dernier une fois la vérification passée.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Ansible roles:
- node_exporter : déploie node_exporter v1.9.1 sur storage-01 et gpu-01
avec textfile collector + services systemd. ROCm activé sur gpu-01 uniquement
via group_vars. Collecte métriques GPU via sysfs (temp, VRAM, utilisation)
— pas de dépendance rocm-smi (remplacé dans ROCm 7.x)
- alertmanager_webhook : service Python sur storage-01 (:9093/webhook)
reçoit alertes AlertManager et les route vers ask-agent monitor → Hermes
Playbooks: node_exporter + alertmanager_webhook ajoutés à storage-01 et gpu-01
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- SOUL.md funk-ai : tableaux détaillés system vs monitor (quand appeler
chaque agent avec exemples concrets), section delegate_task vs ask-agent
- SOUL.md system : rôle clarifié (traitement texte, PAS analyse santé),
format de réponse explicite (verdict direct, pas de préambule)
- hermes-agent.service : SupplementaryGroups=systemd-journal pour que
journalctl fonctionne sans sudo depuis le Terminal de Hermes
- Ansible common : admin_user (alkatrazz) ajouté au groupe systemd-journal
- admin/hermes.md : section SOUL.md complète (déploiement, contenu, profils)
- admin/ask-agent.md : distinction system vs monitor documentée avec
tableau et exemples, note /no_think, monitor réservé supervision
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Nouveau rôle hermes_user : création user/group UID 1002 sur storage-01
et gpu-01, sudoers limités par host, clé SSH ed25519 générée sur
storage-01 et distribuée vers gpu-01, ssh_config + known_hosts
- Kubeconfig copié depuis ansible vers hermes sur storage-01
- ask-agent : script bash LiteLLM pour déléguer aux agents
system/monitor/brain/funk-ai
- hermes-skills/funk/agent-delegation : skill Hermes pour les
inter-profile calls avec pattern Terminal: ask-agent
- Playbooks storage-01 et gpu-01 : ajout du rôle hermes_user
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- incidents.md : incident corruption EXT4 après arrêt brutal (655 erreurs,
e2fsck, réinstall hermes-agent, nouveau chemin /opt/hermes/.hermes/)
- hermes.md : arborescence mise à jour (code SSD vs données RAID5),
chemins pip/venv/frontend corrigés
- Ansible role hermes_agent : venv path et wrapper mis à jour
(hermes_home/.hermes/hermes-agent/venv/ au lieu de hermes_data_dir/)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
