v0.2.5 : build llama.cpp 100% automatique et propre sur Windows et Linux

Windows : `jean llamacpp install` part de zéro et provisionne toute la
chaîne sans intervention :
- install Windows ajoute jean au PATH (copie dans %JEAN_HOME%\bin)
- auto-install des outils manquants via winget (cmake, git, ninja) +
  refresh du PATH du process depuis le registre
- compilateur MSVC Build Tools auto-installé ; générateur Visual Studio
  (localise MSVC sans Developer Prompt) ; binaire multi-config (Release\)
- détection GPU + auto-install du CUDA Toolkit quand une carte NVIDIA est
  vue sans nvcc ; CUDA_PATH/CUDA_PATH_Vx_y injectés pour MSBuild ; DLL
  runtime CUDA (bin + bin\x64) ajoutées au PATH de llama-server
- console UTF-8 + VT pour un affichage correct

Multi-OS :
- auto-install des outils aussi sous Unix (apt/dnf/pacman/brew)
- désactive l'UI web embarquée de llama-server (LLAMA_BUILD_UI=OFF +
  LLAMA_USE_PREBUILT_UI=OFF) : supprime la dépendance npm/HuggingFace qui
  cassait le build ; jean fournit sa propre UI
- build CUDA allégé (sans FA_ALL_QUANTS) : bien plus rapide
- sortie de build propre : configure/​build passent par un runner qui
  écrit le détail dans un log fichier et n'affiche qu'un spinner animé +
  le compteur de fichiers (formats MSBuild et Make/Ninja) + les erreurs
  réelles ; tests unitaires du filtre

Validé en exécution réelle : Windows (GTX 1650 Ti, sm_75) et serveur
Linux multi-GPU (sm_75;120) jusqu'au serveur GPU opérationnel.

buildfilter_test.go

@@ -0,0 +1,51 @@
+package main
+
+import "testing"
+
+func TestCompiledFile(t *testing.T) {
+	cases := map[string]string{
+		`  Compiling CUDA source file ..\..\..\..\ggml\src\ggml-cuda\acc.cu...`: "acc.cu",
+		`    ggml-threading.cpp`: "ggml-threading.cpp",
+		`    ggml-quants.c`:      "ggml-quants.c",
+		// Make (Linux) et Ninja.
+		`[ 45%] Building CXX object src/CMakeFiles/llama.dir/llama.cpp.o`:               "llama.cpp",
+		`[123/456] Building CUDA object ggml/src/ggml-cuda/CMakeFiles/ggml-cuda.dir/acc.cu.o`: "acc.cu",
+		// La ligne de commande nvcc géante ne doit PAS être prise pour un fichier.
+		`  C:\...\nvcc.exe -x cu ... -o ggml-cuda.dir\Release\acc.obj "C:\...\acc.cu"`: "",
+		`Building Custom Rule C:/ProgramData/jean/...`:                                "",
+		`-- UI: running npm install`:                                                  "",
+	}
+	for in, want := range cases {
+		if got := compiledFile(in); got != want {
+			t.Errorf("compiledFile(%q) = %q, want %q", in, got, want)
+		}
+	}
+}
+
+func TestBuildError(t *testing.T) {
+	keep := []string{
+		`acc.cu(12): error C2065: 'foo': undeclared identifier`,
+		`LINK : fatal error LNK1104: cannot open file`,
+		// gcc/clang (Linux).
+		`/x/ggml.cpp:42:9: error: 'foo' was not declared in this scope`,
+	}
+	drop := []string{
+		// Les warnings ne doivent PAS remonter (bruit tiers).
+		`ggml.cpp(10): warning C4244: conversion`,
+		`LINK : warning LNK4098: conflit entre la bibliothèque ...`,
+		// Contient -D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS mais n'est pas un diagnostic.
+		`nvcc.exe ... -D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS -DGGML_SHARED ... -o acc.obj`,
+		`Compiling CUDA source file acc.cu...`,
+		`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.3\bin\nvcc.exe`,
+	}
+	for _, l := range keep {
+		if !reBuildError.MatchString(l) {
+			t.Errorf("erreur attendue mais ratée: %q", l)
+		}
+	}
+	for _, l := range drop {
+		if reBuildError.MatchString(l) {
+			t.Errorf("fausse erreur: %q", l)
+		}
+	}
+}