Un bouton micro dans la carte de saisie : un clic enregistre, un second
arrête, transcrit et pose le texte dans le champ sans écraser ce qui s'y
trouve. Anneau rouge pulsé pendant l'enregistrement, garde-fou à 90 s.
La transcription est 100 % locale : POST /api/transcribe → whisper-cli
(whisper.cpp, compilé CPU en statique dans une étape dédiée du Dockerfile).
Le modèle ggml-small-q5_1 (~190 Mo, multilingue) n'est pas dans l'image :
téléchargé au premier usage dans /data/whisper/ avec progression (503
{downloading, pct} en attendant), il survit aux recréations du conteneur.
L'audio est encodé en WAV 16 kHz mono côté navigateur (whisper.cpp ne lit
que du PCM) — pas de ffmpeg dans l'image. Le micro n'existe qu'en contexte
sécurisé (HTTPS ou localhost) : le bouton l'explique au lieu d'échouer en
silence.
Vérifié bout en bout avec le binaire whisper.cpp officiel : téléchargement
du modèle par le handler, puis une sinusoïde 440 Hz transcrite « (beeping) ».
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- gofmt sur trois fichiers oubliés par le dernier commit (ci/test rouge).
- gopls@latest exige Go ≥ 1.26 alors que l'image de build est en 1.25 avec
GOTOOLCHAIN=local : l'étape Docker échouait net. GOTOOLCHAIN=auto télécharge
le toolchain requis, borné à l'étape de build (build-push GHCR rouge).
- Serveurs MCP : npx/uvx téléchargent leur paquet au premier lancement, et le
délai de connexion de 20 s tombait dessus (« enregistré mais connexion
échouée : context deadline exceeded » depuis le catalogue). Délai à froid
de 3 min pour ces deux lanceurs, et erreur de délai réécrite pour dire quoi
faire (réessayer : le paquet reste en cache).
- README : note sur ce premier lancement, ligne mode Code dans le tableau
des différences.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Sélecteur Chat|Code par discussion dans le pied du composeur ; en mode
chat, une détection serveur suggère la bascule (puce ignorable, jamais
automatique). Conception reprise d'OpenFox (MIT), réécrite en Go — voir
NOTICE.md.
- Outils fichiers : read (lignes numérotées, borné), grep, glob, et le
tracker « lu avant d'écrire » qui refuse write/edit sur un fichier non
lu ou modifié depuis la lecture ; edit préserve les fins de ligne CRLF.
- Politique d'exécution : commandes catastrophiques refusées (rm -rf /,
mkfs, reboot…), chemins bornés au dossier de la discussion en mode
code, mutex par fichier.
- Critères d'acceptation : contrat posé via l'outil criteria (éditable
dans l'UI), passe de vérification indépendante sur contexte isolé —
seule habilitée à marquer « passed » — puis corrections plafonnées.
- Rôles embarqués (agents/*.md) : builder, planner, verifier, explorer,
code-reviewer ; badge de rôle dans le fil.
- LSP : gopls / typescript-language-server / pyright (inclus dans
l'image), diagnostics injectés dans le retour de write/edit.
- Git natif : git_status, git_diff, git_clone (borné à la discussion).
- Jobs d'arrière-plan bash_bg/bash_tail (serveur de dev, build long).
- Auto-retry : un appel d'outil écrit en texte (default_api:…,
<tool_call>…) relance le tour une fois avec consigne corrective.
- Outil ask : question à choix rendue en carte à boutons.
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Ajouter un serveur MCP demandait d'écrire soi-même `npx -y @scope/paquet …`
dans la modale, en devinant le nom du paquet. Le catalogue liste une vingtaine
de serveurs connus, commande déjà renseignée, classés par catégorie.
- internal/loki/mcp_catalog.json est EMBARQUÉ dans le binaire (go:embed), pas
interrogé sur le réseau : Loki tourne hors ligne, et rien de ce qui s'exécute
sur la machine ne vient d'un annuaire distant. Pour proposer un serveur de
plus : éditer le fichier et recompiler.
- Choisir une entrée n'installe rien. Ça préremplit la modale d'ajout existante
et l'utilisateur relit la commande avant d'enregistrer — un serveur stdio
exécute un process arbitraire, au même titre que l'outil bash du mode agent.
Aucune ligne de mcp_client.go n'est touchée : le catalogue s'arrête à
l'affichage, tout le reste passe par l'API MCP déjà en place.
- Une entrée dont le runtime manque (npx ou uvx absent) le signale dans la
liste, plutôt que de laisser l'utilisateur découvrir l'échec au démarrage du
serveur.
- Les entrées qui réclament une clé d'API la rappellent avant l'enregistrement,
au lieu d'enregistrer un serveur qui ne peut pas se connecter.
- Les entrées Python publiées avant le SDK MCP 2.0 sont épinglées avec
`uvx --with "mcp<2"` : sans cela elles plantent sur ImportError: McpError.
- Le Dockerfile gagne uv/uvx (~35 Mo). Sans lui, 9 des 21 entrées s'affichent
sans pouvoir démarrer dans le conteneur.
Intensité du raisonnement (REASONING_EFFORT)
L'interrupteur Raisonnement était binaire. llama-server accepte
`reasoning_effort` dans /v1/chat/completions : `none` coupe le raisonnement,
toute autre valeur est passée au gabarit jinja du modèle.
- Nouvelle clé de preset REASONING_EFFORT — donc réglée par modèle, comme le
reste du preset. Vide = on n'envoie rien et le gabarit garde son comportement.
- Pas de repli à prévoir : un gabarit qui ne lit pas la valeur l'ignore sans
erreur. En pratique seuls gpt-oss et apparentés changent de comportement, et
le sous-titre du réglage le dit — promettre un effet universel serait faux.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Deux défauts signalés à l'usage, tous deux réels.
1) Captures sans aucun texte. Le conteneur n'avait pas de polices : Chromium
rendait images et aplats, mais pas un caractère. Ajout de Noto (écritures
du monde, CJK, emoji), Liberation et DejaVu (substituts d'Arial/Times que
réclament la plupart des sites), plus fc-cache. Le délai avant capture
passe à 3,5 s : de nombreux sites chargent leurs polices en webfont et
laissent le texte invisible le temps du téléchargement (font-display:
block), ce qui produisait aussi des blocs vides.
2) « Je n'ai pas de vision » alors que le projecteur était configuré. Le
modèle disait vrai deux fois : la description de l'outil lui affirmait
« Tu ne vois pas l'image », et la capture ne lui était jamais transmise —
un message ne transporte que du texte.
- la description SUIT désormais l'état du projecteur, comme web_open suit
le moteur web choisi (même motif que l'amont) ;
- la capture est relayée dans un message multimodal (text +
image_url en data URI), le format déjà utilisé par les pièces jointes.
Sans projecteur, rien n'est envoyé : llama-server rejetterait l'image.
Vérifié : 359 polices dans l'image et texte lisible sur une capture réelle ;
tests sur la description et le relais selon MMPROJ, et sur l'extraction du
chemin de capture (si le texte de l'outil change, le relais casserait en
silence).
Outil web_screenshot : Chromium piloté par Playwright photographie une page
RENDUE (JavaScript exécuté) dans le dossier de travail, et rend au modèle la
ligne markdown exacte à recopier — lui laisser composer l'URL reviendrait à
lui faire inventer un chemin, donc une image cassée.
INDÉPENDANT DE LA VISION, souvent confondu : visionEnabled() (clé MMPROJ) ne
décide que d'une chose, l'envoi d'images AU MODÈLE. Capturer et afficher ne
passent pas par le modèle — sans projecteur, l'agent photographie sans
regarder, ce qui suffit à illustrer une conversation.
- route /api/chat/image : sert UNIQUEMENT des images du dossier de travail,
en ligne. handleChatFile force le téléchargement de tout pour qu'un .html
du modèle ne s'exécute pas dans l'origine de l'UI ; ici la même règle est
tenue autrement — type déduit du CONTENU (pas de l'extension), nosniff, et
CSP default-src 'none'. Un faux .png contenant du HTML est refusé en 415.
- UI : une balise <img> ne peut pas porter d'en-tête Authorization, or /api/*
exige la clé dès qu'elle est définie. Les images sont donc récupérées par
fetch authentifié puis posées en blob:.
- l'outil n'est déclaré au modèle QUE si Playwright est réellement présent :
annoncer un outil absent envoie le modèle en boucle de réessai.
- Node 22 (NodeSource) au lieu du Node 18 d'Ubuntu, exigé par Playwright et
par la plupart des serveurs MCP. PLAYWRIGHT=0 bâtit une image sans navigateur.
- CONFIG ACTIVE affichait « llama.cpp personnalisé » pour le moteur de
l'image : il annonce maintenant « llama.cpp de l'image ».
Description de l'outil tenue au plus court : TestSystemPromptStaysLean a
attrapé le dépassement du budget de préambule (7888 car pour 7500).
Vérifié dans l'image : capture réelle d'une page, servie en image/png avec
CSP ; faux PNG rejeté (415) ; évasion du workspace bloquée (403).
Playwright ajoute 816 Mo à l'image.
Le sélecteur de l'éditeur de modèle proposait encore « Précompilé » et
« Compilé » — deux installations que Loki ne fait pas en conteneur : cliquer
répondait « installez d'abord llama.cpp… ». Pire, le moteur de l'image ne
correspondant à aucun des deux, il était classé « Personnalisé ».
En conteneur, ces deux options laissent place à « Image » (sélectionnée par
défaut, y compris pour un preset sans BIN) ; « Personnalisé » reste pour un
binaire déposé dans /data/backends.
Le moteur de l'image est désormais déclaré par l'image elle-même via
LOKI_ENGINE_BIN (Dockerfile + entrypoint) au lieu d'être deviné d'après le
chemin : /api/llamacpp expose provided et provided_bin.
Attribution : sous le nom Loki, « fork de AJEAN » avec lien vers le dépôt
d'origine.
Vérifié dans l'image : provided=true, provided_bin=/app/llama-server,
BIN semé identique ; build, vet et tests verts.
Plus aucune compilation CUDA : le runtime part de
ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda (llama-server précompilé et maintenu
par l'équipe amont, backends .so chargés dynamiquement, archs GPU courantes,
repli CPU fonctionnel). Le build complet passe de ~40 min à ~4 min et tous
les pièges du build CUDA sans GPU (stubs libcuda, espace disque du runner,
choix des architectures) disparaissent.
- Dockerfile : 2 étapes (Go + image officielle), build-arg LLAMACPP_IMAGE
pour épingler une version ou passer en CPU/Vulkan
- entrypoint : BIN=/app/llama-server
- workflow GHCR : purge disque et CUDA_ARCHS supprimés, cache max
- compose/.env/README à l'avenant
Validé : build 3 min 55, UI HTTP 200, healthcheck healthy, superviseur PID
OK, llama-server démarre (repli CPU) et n'échoue que sur un modèle factice.
Le builder n'a pas de libcuda.so.1 (API driver) : le link de llama-server
échouait sur des références cu* non résolues. Comme le cuda.Dockerfile
officiel de llama.cpp, on autorise les symboles non résolus des .so au
link — le runtime NVIDIA injecte le vrai libcuda à l'exécution.
Ajout aussi des flags UI amont (LLAMA_BUILD_UI=OFF, LLAMA_USE_PREBUILT_UI=OFF).
- Dockerfile 3 étapes : llama.cpp CUDA (flags de backend_build.go, sauf
GGML_NATIVE=OFF — l'image est bâtie sur un runner, pas sur la machine
cible), binaire Go statique, runtime CUDA léger (tini, git, nodejs pour
les serveurs MCP npx).
- docker-entrypoint.sh : sème BIN/HOST/PORT (+ MODEL/CTX/NGL depuis l'env,
au premier boot seulement), lance le moteur en supervision PID puis
'loki web' au premier plan. UI seule exposée (8090) ; le moteur (8080,
non authentifié) reste interne.
- Nouvelle commande 'loki config [get|set]' : configuration non interactive
(la config vit dans bbolt, pas dans un fichier plat).
- docker-compose.yml (build local, réservation GPU) + variante Unraid
(image GHCR, runtime nvidia) ; volumes /data (LOKI_HOME) et /models.
Un seul conteneur car llm_client.go joint le moteur sur localhost (hérité
de l'amont).
L'ancien Loki (FastAPI + React + Ollama) est remplacé par le fork d'AJEAN.
Tout reste accessible dans l'historique (git show bb4fb1b:backend/app/agent.py).
- config/main : LOKI_VERSION (git sha), exposé via /api/health et /api/version ;
affiché dans la barre du haut. Permet de vérifier que l'image déployée est
bien à jour (cause fréquente de 'les nouveautés n'apparaissent pas').
- Dockerfile : ARG/ENV LOKI_VERSION ; workflow : build-arg = github.sha.
- bench : corrige un bug de précédence d'opérateur dans l'épreuve JSON
(le tuple de retour était malformé quand l'extraction était partielle).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Le conteneur écoutait sur 8717 alors que le mapping pointait host:8717 ->
conteneur:8080, d'où la connexion refusée. On standardise sur un seul numéro de
port (8717) identique dedans/dehors, et on laisse le HEALTHCHECK de l'image
gérer le bon port (suppression des healthcheck compose codés en dur sur 8080).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Le conteneur tournait en utilisateur non-root (uid 10001) et ne pouvait pas
écrire dans /data et /workspace montés depuis /mnt/user/appdata (détenus par
root sur Unraid), provoquant un crash au démarrage (connexion refusée).
On revient à root par défaut ; durcissement possible via user: au niveau compose.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N