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History

ALI YESILKAYA e390ddef12 feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4 ) * feat(stt): cadrage + squelette assistant vocal Jarvis Conception validée du projet STT — assistant vocal/HUD du homelab Funk : - HUD web sur-mesure + STT/TTS local (faster-whisper + Piper) - Packaging commande pipx (stt), démarrage auto systemd --user - Cerveau 3 modes + auto-détection LAN : hermes / local-direct / claude-direct - Mémoire 3 tiers : SQLite local + Qdrant s01 + GitHub (distillée, versionnée) Réutilise tools/hermes-voice, LiteLLM, Hermes Agent. Squelette + doc admin/ia/stt.md, implémentation par phases (roadmap dans le doc). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * feat(stt): phase 1-2 — commande, backend vocal, routeur cerveau, HUD MVP - cli.py : commande `stt` (--setup, --mode, --no-tts) - config.py : défauts embarqués + ~/.config/stt/stt.toml - voice/engine.py : refactor de hermes-voice en classe avec callbacks d'état - brain/router.py : 3 modes (hermes SSH / local LiteLLM / claude API) + auto-détection LAN - server/app.py : HTTP statique (HUD) + websocket (états → HUD) - memory/store.py : tier local SQLite (Qdrant + sync GitHub = phase 4) - hud/index.html : HUD MVP (visualiseur d'état + conversation) Vérifié hors-LAN : py_compile, --help, config, routeur (→ claude), mémoire SQLite. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * fix(stt): embarquer le HUD dans le package (404 après pipx install) Le HUD était à la racine du projet (stt/hud/) donc absent du package installé par pipx → HTTP 404 sur /. Déplacé dans le package (stt/stt/hud/) + package-data, HUD_DIR ajusté. Vérifié : le wheel contient bien stt/hud/index.html. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * refactor(stt): pivot client-serveur — STT-server in-cluster + client pipx Sépare STT en deux : - stt/client/ : commande `stt` (pipx), voix locale (Whisper/Piper) + HUD ; envoie le texte au serveur via api.py (ServerClient → POST /v1/ask). URL serveur paramétrable, pas de cerveau local (suppression du routeur 3 modes). - stt/server/ : STT-server FastAPI (conteneur), /healthz + /v1/ask → LiteLLM (Qwen3/Claude). Déploiement cluster : - k8s/apps/stt/ : Deployment, Service, IngressRoute (stt.lab.local), litellm-ext (Service + Endpoints → 192.168.10.1:4000 pour joindre LiteLLM hors cluster) - k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml : Application ArgoCD (depuis main) - .github/workflows/build-stt-server.yml : build/push image → ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server Inférence/chat seulement (outils Hermes 'agir sur Funk' = phase ultérieure, API :8080 à spécifier). Vérifié : py_compile client+serveur, YAML manifests, ServerClient. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>		2026-06-17 12:08:58 +02:00
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client	feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4 )	2026-06-17 12:08:58 +02:00
server	feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4 )	2026-06-17 12:08:58 +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 — 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/ — commande stt installable 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)    │ ◀───── │       (litellm-ext → s01:4000)       │
   │  • HUD web        │  reply  │  Ingress: stt.lab.local             │
   └───────────────────┘        └──────────────┬──────────────────────┘
                                                ▼
                                       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                    # lance la voix + ouvre le HUD ; dis "Ok Hermès …"

Prérequis poste : micro, Piper + voix dans ~/.local/share/piper/, aplay (alsa-utils).

Serveur — déploiement (cluster)

Image : poussée sur ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server par le workflow .github/workflows/build-stt-server.yml (sur push touchant stt/server/).
ArgoCD : k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml → déploie k8s/apps/stt/ depuis main. Tant que ce n'est pas mergé sur main, le cluster ne le prend pas.
Le serveur joint LiteLLM (s01, hors cluster) via le Service litellm-ext (Endpoints manuel → 192.168.10.1:4000).

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