mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 22:34:41 +02:00
Ajoute un panneau « Services » au HUD du client STT : une tuile par service du homelab (Ghostfolio, Grafana, ArgoCD, n8n, Open WebUI, Prometheus, Alertmanager, Traefik), un clic ouvre l'URL dans le navigateur habituel. - stt/portal/ : registre piloté par [[services]] de stt.toml (id, name, url, icon, aliases) + résolution floue (registry.match_service) prête pour la voix. Ajouter un service = quelques lignes de config, zéro code. - config.py : défauts homelab + doc dans stt.example.toml. - ui/app.py : pousse la liste au HUD à la connexion, action de contrôle open-service → _open_url_external (xdg-open, session navigateur normale) + toast. - hud/index.html : bouton header, drawer Services (voile partagé avec Réglages), grille de tuiles, toast de confirmation. - bump 0.7.0 → 0.8.0. Validé : registre (fuzzy-match FR/fautes/négatif), wiring backend, et HUD via Playwright (rendu tuiles + clic émet open-service + toast, aucune erreur JS). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> |
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STT — Assistant vocal "Jarvis" de Funk
Assistant vocal type Jarvis pour le homelab Funk, en architecture client-serveur :
server/— STT-server : orchestrateur AI dans le cluster k8s. Reçoit les requêtes des clients et route l'inférence vers LiteLLM (Qwen3 / Claude). Mémoire centralisée (futur).client/— commandesttinstallable sur le poste : capture micro, STT (Whisper), TTS (Piper), HUD graphique. Envoie le texte au serveur (URL paramétrable).
📐 Conception complète :
admin/ia/stt.md.
LAN / *.lab.local
┌─ POSTE ──────────┐ ┌─ CLUSTER k8s (ns ai) ──────────────┐
│ client `stt` │ HTTP │ STT-server (Deployment) │
│ • micro + Whisper│ ─────▶ │ POST /v1/ask → LiteLLM │
│ • Piper (TTS) │ ◀───── │ (→ s01 192.168.10.1:4000) │
│ • HUD web │ reply │ Ingress: stt.lab.local │
└───────────────────┘ └──────────────┬──────────────────────┘
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LiteLLM :4000 (s01)
→ Qwen3 (g01) / Claude
Client — installation (poste)
pipx install "git+ssh://git@github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git@<branche>#subdirectory=stt/client"
stt --setup # génère ~/.config/stt/stt.toml (dont [server] url)
stt --text # chat texte simple (sans micro ni HUD) — idéal pour tester
stt # voix + HUD ; dis "Ok Hermès …"
stt --model claude # choisir le modèle : hermes (défaut) | claude | qwen | opus
stt --install-service # auto-start au login (systemd --user, kiosk « écran Jarvis »)
stt --install-desktop # ajoute STT au menu des applis → fenêtre dédiée (type Discord)
stt --window app # ouvre le HUD en fenêtre app (sinon : kiosk plein écran)
stt --update # met à jour depuis git (plus de désinstall/réinstall manuel)
En mode texte : commandes /model <nom>, /models, /quit.
Prérequis voix : micro, Piper + voix dans ~/.local/share/piper/, aplay (alsa-utils).
Serveur — déploiement (cluster)
- Image : le workflow
.github/workflows/build-stt-server.yml(push touchantstt/server/) build l'image taguéesha-<commit>et, surmain, met à jour le manifest avec ce tag (commitci(stt): image → …). Plus de:latestni derollout restartmanuel. - ArgoCD :
k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml→ déploiek8s/apps/stt/depuismain. Le bump du tag par la CI suffit à déclencher un nouveau pod (déploiement déterministe). - Le serveur joint LiteLLM (s01, hors cluster) en IP directe
192.168.10.1:4000(même pattern qu'open-webui — pas de Service/Endpoints intermédiaire). - Image privée : le Deployment référence un
imagePullSecretghcr-pull. À créer une fois dans le nsai(même pratique queghostfolio-secret, non versionné) :kubectl create secret docker-registry ghcr-pull \ --docker-server=ghcr.io \ --docker-username=Alkatrazz24 \ --docker-password=<PAT_ghcr_read:packages> \ -n ai
Structure
stt/
├── client/ # commande `stt` (pipx) — voix + HUD
│ ├── pyproject.toml
│ ├── config/ # stt.example.toml + thèmes/avatars/voix
│ └── stt/ # cli, config, voice/, api.py (→ serveur), ui/ (HUD), hud/
└── server/ # STT-server (conteneur) — API + orchestration AI
├── pyproject.toml
├── Dockerfile
├── memory/ # mémoire distillée GitHub (futur, server-side)
└── stt_server/ # app.py (FastAPI), brain.py (→ LiteLLM), config.py