Les 5 évolutions : plan, auto-critique, RAG, vérif HTML, benchmark

1. Plan-puis-exécute (enhance.make_plan) : les demandes complexes sont
   décomposées en 3-5 étapes (event SSE 'plan', carte PLAN dans le fil,
   meta.plan persisté) ; le plan guide l'agent et le moteur code.
2. Auto-critique « Qualité + » (enhance.self_review, toggle Intelligence) :
   critique éclair puis révision de la réponse (event 'revision').
3. Mémoire long-terme RAG (rag.py) : échanges vectorisés via /api/embed
   (modèle d'embedding auto-détecté), rappel cosinus top-3 inter-sessions
   injecté en contexte, indexation en arrière-plan, élagage à 2000 souvenirs.
4. Vérification HTML (tools.check_html) : références locales cassées et
   balises déséquilibrées ; branchée sur l'auto-vérification des outils ET
   sur le moteur code avec une passe d'auto-correction Aider.
5. Benchmark intégré (bench.py + /api/bench) : 5 épreuves notées /100
   (appel d'outil, code exécuté en sous-processus isolé, consignes, JSON,
   format), streaming SSE, scores stockés ; carte BENCHMARK dans l'UI.

Config : plan_mode / self_review / rag_enabled / embed_model + carte
Intelligence (3 toggles). Client SSE : events plan/revision ; PlanCard.

Tests : heuristique+parsing du plan, révision, index/rappel RAG (exclusion
de la session courante), html_check, bench 100/100 sur modèle simulé,
intégration chat HTTP (event plan + meta persisté), build front.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N

README.md

@@ -115,6 +115,23 @@ npm run dev        # http://localhost:5173
 | `web_search`  | Recherche web (DuckDuckGo / SearxNG)   | désactivé  |
 | `run_shell`   | Exécuter une commande **(sensible)**   | désactivé  |
 
+## Intelligence augmentée
+
+- **Plan-puis-exécute** : les demandes complexes sont décomposées en 3-5 étapes
+  affichées dans le fil ; l'agent (ou le moteur code) suit le plan.
+- **Auto-critique « Qualité + »** (Configuration → Intelligence) : la réponse
+  est relue et révisée avant d'être finalisée.
+- **Mémoire long-terme (RAG)** : chaque échange est vectorisé (`/api/embed`)
+  et les souvenirs pertinents des anciennes sessions sont réinjectés en
+  contexte. Nécessite un modèle d'embedding installé (ex.
+  `ollama pull nomic-embed-text`) — sinon désactivé silencieusement.
+- **Vérification HTML** : liens locaux cassés et balises déséquilibrées sont
+  détectés après chaque génération ; le moteur code fait une passe
+  d'auto-correction.
+- **Benchmark intégré** (Configuration → Benchmark) : 5 mini-épreuves notées
+  /100 (appel d'outil, code exécutable, consignes, extraction JSON, format)
+  pour comparer objectivement tes modèles installés.
+
 ## Tirer le meilleur des petits modèles
 
 Loki est conçu pour qu'un modèle local modeste se comporte comme un bon agent :