docs: ajoute TODO et prompt reprise pour thread suivant

- Liste complete des taches prioritaires (TTS, Whisper, Joplin, Images, etc.) - Details techniques pour chaque optimisation - Ordre de priorite suggere - Prompt de reprise pour prochain assistant - Reference documentation existante Refs: preparation-thread-2026-04-05
2026-04-05 01:24:45 +02:00
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 # PROMPT REPRISE THREAD - EFFI PROJECT
 **Date :** 2026-04-05  
 **Contexte :** Session terminée, à reprendre demain
 **Lieu :** `/home/folzo/Documents/OpenCode/Projets/Effi/.opencode/TODO-NEXT-THREAD.md`
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 ## MESSAGE DE REPRISE
 Bonjour ! Je reprends le projet **Effi** (assistant IA local OpenWebUI) là où la session précédente s'est arrêtée.
 ### Contexte immédiat
 **Configuration actuelle (OPÉRATIONNELLE) :**
 - ✅ OpenWebUI sur effi-server (192.168.1.27:3000)
 - ✅ Ollama sur folzo-Corp (192.168.1.11) avec qwen3.5:9b (32K context)
 - ✅ Sub Agent Tool installé et fonctionnel
 - ✅ Web Search actif (DDGS)
 - ✅ Mémoire : Solution manuelle retenue
 - ✅ Infrastructure nettoyée (7 services Docker)
 - ✅ Documentation créée et poussée sur Gitea
 **Points à traiter (demande utilisateur) :**
 ### PRIORITÉ 1 : RÉPARATIONS
 1. **TTS (Openedai-Speech)** - Connexion refusée port 8100
 2. **Whisper (STT)** - Qualité/performance à améliorer
 ### PRIORITÉ 2 : NOUVELLES FONCTIONNALITÉS
 3. **Joplin + OpenWebUI** - Lier Joplin Server pour RAG sur notes
 4. **Génération d'image** - Tester capacité RX 7800 XT avec ComfyUI
 5. **Web Scraping** - Installer outil de scraping
 6. **Calendrier** - Accès calendrier pour Effi
 ### PRIORITÉ 3 : OPTIMISATIONS
 7. **Web Search** - Optimiser paramètres DDGS
 8. **Home Assistant** - Performance très lente à corriger
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 ## FICHIER DE RÉFÉRENCE OBLIGATOIRE
 **LIRE ABSOLUMENT AVANT DE COMMENCER :**
 ```
 /home/folzo/Documents/OpenCode/Projets/Effi/.opencode/TODO-NEXT-THREAD.md
 ```
 Ce fichier contient :
 - Les détails de chaque tâche
 - Les solutions techniques envisagées
 - Les commandes de diagnostic
 - L'ordre de priorité suggéré
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 ## APPROCHE RECOMMANDÉE
 1. **Lire le TODO** complet pour comprendre le contexte
 2. **Prioriser les réparations** (TTS, Whisper) - rapides et visibles
 3. **Attaquer un gros projet** (Joplin ou Images) - valeur ajoutée forte
 4. **Documenter** chaque changement dans `/docs/`
 5. **Commiter** régulièrement sur Gitea
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 ## PROFIL UTILISATEUR
 - **Nom :** Folzo
 - **Compétences :** Développeur Python expérimenté, Linux, Docker
 - **Style :** Préférence self-hosté, solutions locales
 - **Infrastructure :** Solide (RX 7800 XT 16GB, Ryzen 5800X3D)
 - **Attentes :** Efficacité, pas de solutions cloud, documentation claire
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 ## RÈGLES DE COMMUNICATION
 - Réponses **concises** (2-6 phrases pour questions simples)
 - **Français uniquement**
 - Proposer **commandes prêtes à copier**
 - Toujours **confirmer** avant action destructive
 - **Expliquer le pourquoi** des commandes
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 ## COMMANDES DE BASE
 ```bash
 # Vérifier status services effi-server
 cd ~/effi && docker compose ps
 # Vérifier Ollama sur folzo-Corp
 ssh folzo@192.168.1.11 "ollama ps"
 # Logs OpenWebUI
 docker logs open-webui --tail 100
 # Git commit
 cd /home/folzo/Documents/OpenCode/Projets/Effi
 git add .
 git commit -m "type: description"
 git push origin main
 ```
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 ## SUCCÈS DE LA SESSION PRÉCÉDENTE
 ✅ Infrastructure nettoyée et stabilisée  
 ✅ Sub Agent installé et configuré  
 ✅ Prompt Effi optimisé (32K context)  
 ✅ Mémoire manuelle configurée  
 ✅ Top 30 outils documentés  
 ✅ Configuration poussée sur Gitea  
 **L'utilisateur est satisfait et motivé pour continuer !**
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 **Première action recommandée :**  
 Lire `/home/folzo/Documents/OpenCode/Projets/Effi/.opencode/TODO-NEXT-THREAD.md` puis demander à l'utilisateur par quoi il veut commencer (TTS, Joplin, ou Images).
 Bonne session ! 🚀
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 # EFFI - THREAD SUIVANT : TODO LIST & CONTEXTE
 **Date création :** 2026-04-05  
 **Créé par :** OpenCode session 2026-04-05  
 **Status :** En attente traitement
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 ## CONTEXTE RAPIDE
 **Infrastructure actuelle :**
 - effi-server (192.168.1.27) : Intel J5040, 8GB RAM - Open WebUI, Qdrant, N8N, Whisper, Openedai-Speech
 - folzo-Corp (192.168.1.11) : Ryzen 5800X3D, RX 7800 XT 16GB VRAM, 32GB RAM - Ollama avec qwen3.5:9b
 - Modèle principal : Effi (qwen3.5:9b, contexte 32K)
 - Sub Agent Tool : Installé et configuré
 - Mémoire : Solution manuelle retenue (pas Knowledge Memory, trop lent)
 - Web Search : Actif avec DDGS
 **Documentation créée :**
 - `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md` : Top 30 outils
 - `docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md` : Configuration complète
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 ## TODO LIST PRIORITAIRE
 ### 1. OPTIMISATION RECHERCHE WEB ⭐⭐⭐
 **Configuration actuelle :**
 - Moteur : DDGS (DuckDuckGo)
 - Backend : Auto (Aléatoire)
 - Nombre résultats : 5
 - Requêtes concurrentes : 3
 - Langue YouTube : en
 **Objectifs :**
 - [ ] Tester d'autres backends (SearXNG auto-hébergé, Brave Search API)
 - [ ] Augmenter nombre de résultats (10 ?)
 - [ ] Vérifier paramètres concurrents
 - [ ] Tester avec requêtes en anglais vs français
 **Ressources :**
 - Admin Panel → Settings → Web Search
 - SearXNG peut être auto-hébergé sur effi-server
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 ### 2. INTÉGRATION JOPLIN + OPENWEBUI ⭐⭐⭐⭐
 **Objectif :** Lier Joplin Server (sur NAS) avec OpenWebUI pour :
 - RAG sur les notes Joplin existantes
 - Copie des notes OpenWebUI vers Joplin
 **Solutions possibles :**
 **Option A : Joplin Data API**
 - Joplin Server expose une API REST
 - Créer un outil OpenWebUI qui interroge l'API Joplin
 - Récupérer les notes via `/api/items` ou `/api/notes`
 **Option B : Export/Import périodique**
 - Script Python qui sync les notes OpenWebUI → Joplin
 - Ou inverse : export Joplin → knowledge base OpenWebUI
 **Option C : MCP (Model Context Protocol)**
 - Si Joplin a un MCP server
 - Ou créer un bridge Joplin ↔ OpenWebUI
 **Configuration Joplin Server :**
 - URL : http://[IP_NAS]:22300 (à vérifier)
 - Auth : Token API nécessaire
 - Docs : https://joplinapp.org/help/dev/spec/architecture/
 **Étapes :**
 - [ ] Vérifier URL et accès Joplin Server
 - [ ] Tester API Joplin avec curl
 - [ ] Créer outil OpenWebUI ou script de sync
 - [ ] Configurer knowledge base "joplin-notes" si besoin
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 ### 3. GÉNÉRATION D'IMAGE ⭐⭐⭐⭐
 **Matériel disponible :**
 - folzo-Corp : RX 7800 XT 16GB VRAM
 - Ollama : qwen3.5:9b (texte uniquement)
 **Solutions :**
 **Option A : ComfyUI + Stable Diffusion (RECOMMANDÉ)**
 - Installation sur folzo-Corp (GPU AMD)
 - Utilise ROCm pour accélération GPU
 - Intégration OpenWebUI via API
 **Installation ComfyUI :**
 ```bash
 # Sur folzo-Corp
 pip install comfyui
 # Ou git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
 # Configurer pour ROCm (AMD GPU)
 # Port par défaut : 8188
 ```
 **Configuration OpenWebUI :**
 - Admin Panel → Settings → Images
 - Provider : ComfyUI
 - URL : http://192.168.1.11:8188
 **Modèles recommandés pour RX 7800 XT 16GB :**
 - SDXL Base + Refiner (optimisé)
 - SD 1.5 (plus rapide, moins gourmand)
 - Pony Diffusion XL (si disponible)
 **Option B : Ollama avec modèle vision**
 - qwen3.5 a une version vision (si disponible)
 - Mais moins performant que SD dédié
 **Étapes :**
 - [ ] Installer ComfyUI sur folzo-Corp
 - [ ] Configurer ROCm pour RX 7800 XT
 - [ ] Télécharger modèle SDXL ou SD 1.5
 - [ ] Tester génération image
 - [ ] Configurer dans OpenWebUI
 **Vérification capacité :**
 ```bash
 # Sur folzo-Corp
 rocm-smi  # Vérifier GPU dispo
 # ComfyUI avec ROCm devrait fonctionner sur 7800 XT
 ```
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 ### 4. WHISPER (STT) - RÉPARATION ⭐⭐⭐
 **Problème :** Ne marche pas très bien
 **Configuration actuelle :**
 - Service : Whisper sur effi-server (port 8200)
 - Modèle : Systran/faster-whisper-large-v3
 - Langue : FR
 - Device : CPU (Intel J5040)
 **Solutions possibles :**
 **Option A : Optimiser modèle actuel**
 - Tester modèle plus petit (medium ou small) pour plus de vitesse
 - Vérifier latence réseau entre effi-server et folzo-Corp
 - Vérifier qualité micro/input audio
 **Option B : Whisper sur folzo-Corp (GPU)**
 - Déplacer whisper sur folzo-Corp pour utiliser GPU
 - ROCm supporte whisper ?
 - Ou utiliser CPU sur Ryzen 5800X3D (plus rapide que J5040)
 **Option C : Alternative (faster-whisper-cpp)**
 - Version C++ plus rapide
 - Quantization INT8 pour vitesse
 **Tests à faire :**
 - [ ] Vérifier logs whisper : `docker logs whisper`
 - [ ] Tester avec curl direct
 - [ ] Mesurer latence (temps transcription 30s audio)
 - [ ] Comparer qualité vs vitesse avec modèles smaller
 **Configuration OpenWebUI actuelle :**
 ```yaml
 AUDIO_STT_ENGINE: openai
 AUDIO_STT_OPENAI_API_BASE_URL: http://192.168.1.27:8200/v1
 AUDIO_STT_MODEL: Systran/faster-whisper-large-v3
 ```
 ---
 ### 5. TTS (OPENEDAI-SPEECH) - RÉPARATION ⭐⭐⭐
 **Problème :** Connexion refusée au port 8100 depuis effi-server
 **Configuration :**
 - Service : Openedai-Speech sur folzo-Corp (port 8100)
 - Erreur : `Connection refused` depuis effi-server
 **Diagnostics nécessaires :**
 ```bash
 # Sur folzo-Corp
 sudo systemctl status openedai-speech  # Si service systemd
 # OU
 docker ps | grep openedai  # Si container
 # Test local
 curl http://localhost:8100/v1/audio/voices
 # Test depuis effi-server
 curl http://192.168.1.11:8100/v1/audio/voices
 ```
 **Causes possibles :**
 - Service pas démarré sur folzo-Corp
 - Firewall bloque port 8100
 - Ollama écoute sur 127.0.0.1 au lieu de 0.0.0.0
 - Container Docker pas exposé sur le réseau
 **Solutions :**
 - [ ] Vérifier si service/container tourne sur folzo-Corp
 - [ ] Vérifier binding réseau (0.0.0.0 vs 127.0.0.1)
 - [ ] Ouvrir port 8100 dans firewall
 - [ ] Tester avec `netstat -tlnp | grep 8100`
 **Alternative si réparation impossible :**
 - Désactiver TTS dans OpenWebUI
 - Ou utiliser TTS du navigateur (Web Speech API natif)
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 ### 6. HOME ASSISTANT - OPTIMISATION ⭐⭐⭐
 **Problème :** Plugin installé mais très lent à chaque demande
 **Configuration actuelle :**
 - Tool installé dans OpenWebUI
 - Home Assistant accessible (URL ?)
 - Latence élevée à chaque appel
 **Optimisations possibles :**
 **Option A : Cache et keep-alive**
 - Vérifier si connexion HA est maintenue ou recréée à chaque fois
 - Configurer timeout approprié
 - Utiliser webhook au lieu de polling
 **Option B : Réduire nombre d'entités exposées**
 - Limiter les entités accessibles à celles utiles
 - Moins de données à récupérer = plus rapide
 **Option C : Local vs Cloud**
 - Vérifier si HA est accessible en local (même réseau)
 - Éviter rebonds internet si possible
 **Option D : Async et parallélisme**
 - Vérifier si le tool utilise async/await correctement
 - Possibilité de faire plusieurs appels en parallèle
 **Configuration à vérifier :**
 ```yaml
 # Dans Home Assistant
 Configuration → Personnes → Tokens d'accès
 - Token Long-Lived créé ?
 - Droits suffisants ?
 ```
 **Étapes :**
 - [ ] Mesurer temps de réponse actuel
 - [ ] Vérifier logs Home Assistant (appels reçus)
 - [ ] Tester appel API direct avec curl
 - [ ] Optimiser tool ou configuration
 ---
 ### 7. OUTIL WEB SCRAPING ⭐⭐⭐
 **Besoin :** Outil pour extraire contenu de pages web
 **Solutions :**
 **Option A : Tool existant OpenWebUI**
 - Rechercher dans marketplace : "browser", "scrape", "fetch"
 - Ex: "Browser Tool", "Web Scraper", "Fetch URL"
 **Option B : Créer tool custom**
 - Python avec BeautifulSoup + requests
 - Ou Playwright pour navigation complète
 - Déployer comme tool OpenWebUI
 **Option C : Utiliser Web Search avec fetch**
 - Web Search a déjà une fonction "fetch_url"
 - Peut récupérer contenu d'une URL spécifique
 - À vérifier si suffisant ou besoin navigation complexe
 **Installation recommandée :**
 ```bash
 # Tool existant à chercher
 Admin Panel → Tools → Discover
 Rechercher : "browser", "scraper", "fetch"
 ```
 **Étapes :**
 - [ ] Chercher tool existant marketplace
 - [ ] Tester avec quelques URLs
 - [ ] Si besoin avancé, créer tool custom
 ---
 ### 8. ACCÈS CALENDRIER ⭐⭐⭐
 **Besoin :** Effi peut accéder au calendrier (lecture/écriture)
 **Solutions :**
 **Option A : CalDAV (standard)**
 - Protocole ouvert pour calendriers
 - Supporté par Nextcloud, Google Calendar (via bridge), iCloud
 - Tool OpenWebUI "Calendar" ou "CalDAV"
 **Option B : Google Calendar API**
 - Si utilise Google Calendar
 - Nécessite OAuth2 credentials
 - Tool existant probablement
 **Option C : Nextcloud Calendar**
 - Si Nextcloud présent sur le NAS
 - API CalDAV native
 - Intégration directe possible
 **Option D : Joplin (déjà présent)**
 - Joplin a des plugins calendrier/tâches
 - Peut-être pas l'idéal pour calendrier pur
 **Étapes :**
 - [ ] Identifier solution calendrier actuelle (Google ? Nextcloud ?)
 - [ ] Chercher tool CalDAV/Google Calendar marketplace
 - [ ] Configurer accès API
 - [ ] Tester création/lecture événements
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 ## ORDRE DE PRIORITÉ SUGGÉRÉ
 ### Phase 1 : Réparations urgentes (Jour 1)
 1. **TTS** (rapide à diagnostiquer/réparer)
 2. **Whisper** (optimisation ou migration)
 ### Phase 2 : Intégrations majeures (Jour 1-2)
 3. **Joplin + OpenWebUI** (big feature)
 4. **Génération d'image** (installation ComfyUI)
 ### Phase 3 : Optimisations (Jour 2-3)
 5. **Web Search** (paramètres)
 6. **Home Assistant** (performance)
 7. **Web Scraping** (tool à installer)
 8. **Calendrier** (intégration)
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 ## RAPPEL CONFIGURATION CLÉ
 **Modèle Effi :**
 - Base : qwen3.5:latest (9B)
 - Contexte : 32K tokens
 - Température : 0.7
 - Répétez penalty : 1.05
 **Sub Agent :**
 - MAX_ITERATIONS : 10
 - MAX_PARALLEL_AGENTS : 5
 - EXCLUDED_TOOL_IDS : sub_agent
 **Mémoire :**
 - Solution : Native (Profile → Memory)
 - Knowledge Memory : Abandonnée (trop lente)
 **Services :**
 - Open WebUI : http://192.168.1.27:3000
 - Ollama : http://192.168.1.11:11434 (via WOL)
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 ## LIENS UTILES
 - Documentation créée : `docs/04-depannage/openwebui-optimisation-top30.md`
 - Config récap : `docs/CONFIGURATION-RECAP-GITEA.md`
 - Dépôt : https://gitea.folzocorp.fr/Folzo/effi
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 ## NOTES POUR LE PROCHAIN THREAD
 1. L'utilisateur est satisfait de la configuration actuelle et veut aller plus loin
 2. Il est réceptif aux optimisations techniques
 3. Infrastructure solide (RX 7800 XT 16GB est puissant pour génération image)
 4. Préférence pour solutions self-hostées (Joplin déjà présent)
 5. Utilise déjà Sub Agent avec succès
 **Approche recommandée :**
 - Prioriser les réparations (TTS, Whisper)
 - Puis les gros projets (Joplin, Images)
 - Enfin les optimisations fines
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 **Créé le :** 2026-04-05  
 **Statut :** ✅ En attente traitement thread suivant