akadmin/Funk-lab
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Funk-lab/stt/client/stt
History
ALI YESILKAYA 815beaf37c
feat(stt): mémoire court-terme de session côté serveur (5a) (#8) 
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.


Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT

Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-06-17 16:15:57 +02:00
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hud feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00
memory feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00
ui feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00
voice feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00
__init__.py feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00
api.py feat(stt): mémoire court-terme de session côté serveur (5a) (#8) 2026-06-17 16:15:57 +02:00
cli.py feat(stt): mémoire court-terme de session côté serveur (5a) (#8) 2026-06-17 16:15:57 +02:00
config.py feat(stt): mode texte + sélection de modèle (client→serveur par requête) (#7) 2026-06-17 13:36:06 +02:00
README.md feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4) 2026-06-17 12:08:58 +02:00

README.md

stt/stt — package backend

Cœur Python de la commande stt. Réutilise le moteur vocal de tools/hermes-voice.py.

stt/
├── cli.py        # entrypoint `stt` (--setup, --mode, --no-tts)           ✅ phase 1
├── config.py     # défauts embarqués + chargement ~/.config/stt/stt.toml  ✅ phase 1
├── voice/        # wake word + VAD, STT faster-whisper, TTS Piper         ✅ phase 1
├── brain/        # routeur 3 modes hermes/local/claude + auto-détect LAN  ✅ phase 2
├── server/       # HTTP statique (HUD) + websocket (états → HUD)          ✅ phase 1
└── memory/       # tier local SQLite ✅ ; Qdrant s01 + sync GitHub        ⏳ phase 4

États exposés au HUD (via websocket)

idle (veille) → listening (écoute) → thinking (réflexion cerveau) → speaking (TTS) → idle. Le HUD anime le visualiseur selon l'état et affiche transcript utilisateur + réponse.

Point de départ

Le module voice/ part de tools/hermes-voice.py (déjà fonctionnel : wake word « Ok Hermès », faster-whisper, Piper, webrtcvad). À refactorer en classe + callbacks d'état pour le websocket, puis brancher brain/ (routeur) à la place de l'appel direct actuel.