Un dépôt « gated » (orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF, vécu) laisse lire
son arborescence sans rien : Loki listait donc ses seize quantifications avec
leur verdict mémoire, puis échouait sur « HTTP 401 depuis la source » au
premier octet. Le message ne disait ni que le dépôt était verrouillé, ni qu'il
fallait accepter ses conditions, ni où poser un jeton.
- Le refus est maintenant traduit à partir de X-Error-Code (GatedRepo,
RepoNotFound, EntryNotFound…) et nomme le dépôt, l'action à faire et l'état
du jeton : absent (il en faut un) ou présent mais sans accès. 404, 416, 429
et les pannes de la source y gagnent aussi une phrase utile.
- Le verrou se voit AVANT de choisir une quantification : la recherche demande
`expand[]=gated` et la fiche du dépôt est lue à l'ouverture, d'où une
pastille « accès restreint » dans la liste et un avertissement en toutes
lettres au-dessus des fichiers.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Hz1QWmvZqW3t53YC5SJBKC
Portage des v0.9.9 → v0.10.2 de l'amont, la dernière vraie fonctionnalité qui
nous manquait. Une consigne, une fréquence (« @every 2h », « tous les jours à
9h », ou une expression cron à 5 champs, dans le fuseau du navigateur), et l'IA
l'exécute seule en arrière-plan. Preset épinglé par tâche (bascule de modèle
avant l'exécution, attente du rechargement), accès mémoire et web réglables,
interrupteur maître pour tout suspendre, bouton « tester maintenant ».
Le planificateur est une goroutine, un tic par minute, dans le process qui
détient la conversation et parle au moteur. Une seule tâche part par tic : de
toute façon une seule inférence tourne à la fois, et étaler les départs évite
qu'une rafale monopolise le modèle. Occupé ou modèle en cours de chargement
n'est pas un échec — la tâche repasse au tic suivant.
Une tâche ne partage QU'UN point avec le chat : le verrou de génération. Ni
messages, ni journal d'affichage, ni epoch — elle construit son fil éphémère et
le jette, ne gardant que son texte final comme compte-rendu (borné à 4000
caractères, réinjecté au passage suivant pour la continuité).
Deux adaptations, parce que loki n'est pas l'amont :
— Dossier de travail. Ici il appartient à la DISCUSSION ouverte : une tâche y
aurait déposé ses fichiers, et en aurait changé en cours de route si
l'utilisateur changeait de discussion — pour disparaître avec elle à la
suppression. Chaque tâche a donc le sien (workspace/tasks/<id>/), stable d'un
passage à l'autre. La bascule ne touche que les points d'entrée des OUTILS
(agentCwd) : le panneau Fichiers, les dépôts et les liens des messages
continuent de suivre la discussion de l'utilisateur.
— Capacités. Mem est posé explicitement à MemOff quand l'agent est coupé : le
zéro de MemMode est la chaîne vide, qu'EnabledTools ne reconnaît pas comme
« coupée » — une tâche sans agent se serait vu offrir les outils mem_*. Le
mode code reste off : rôles, critères et passe de vérification n'ont pas de
sens sans personne en face.
Le refus d'un message pendant qu'une tâche tourne dit maintenant LAQUELLE occupe
le modèle : « génération en cours » sur un fil vide et immobile n'expliquait
rien.
Interface : section repliable dans les réglages (liste, état, prochain passage,
pastille), modale d'édition bâtie sur le gabarit de l'éditeur de preset, panneau
« dernier résultat » en markdown. Vérifié dans un vrai navigateur — création,
rendu, réouverture en édition, bascule intervalle/cron, interrupteur maître,
suppression — sans une seule erreur JS.
Le fork est parti de la v0.9.4 ; l'amont en est à la v0.10.7. Reprise de ce
qui manque VRAIMENT ici, en laissant de côté ce que loki a déjà résolu à sa
façon (contexte MTP via --parallel 1, jauge de contexte, chrono de tour,
vignettes d'images, ligne d'état de génération).
Rendu du chat cadencé puis lissé (amont v0.9.5 issue #24, v0.10.5). Chaque
token re-parsait le Markdown du bloc ENTIER : du O(n²) qui faisait ramer
l'interface sur un long raisonnement — le moteur débitait toujours autant, mais
les tokens semblaient arriver au ralenti et un simple rafraîchissement
« réparait » tout. Le texte s'accumule désormais et n'est re-rendu qu'à
intervalle adaptatif (16 ms sur un petit bloc, jusqu'à 500 ms sur un énorme),
soldé à chaque frontière (outil, bascule de rôle, fin de tour, erreur, rejeu).
Par-dessus, un lissage d'apparition découple l'arrivée de l'affichage : le
décodage spéculatif rend les tokens par rafales, le texte sautait par paquets ;
il s'écoule maintenant à cadence régulière. Rejeu exclu — relire un fil ne doit
pas être une lente réécriture.
Échantillonnage réglable par preset (amont v0.9.5/v0.9.6) : TEMP, TOP_P, TOP_K,
MIN_P, PRESENCE_PENALTY, REPEAT_PENALTY, injectés dans chaque requête (donc sans
redémarrage du moteur), vide = défaut du serveur. Sans ça seule la température
voyageait et le reste retombait sur les défauts de llama.cpp, rarement ceux que
recommande le modèle. Différence avec l'amont : REASONING_EFFORT n'est PAS
traité là — loki lui réserve un chemin plus riche, et l'écrire ici écraserait
`chat_template_kwargs`, donc la consigne « aucune ».
Un seul message système, en tête, à l'envoi (amont v0.9.8, issue #26).
steerSystem ne couvrait que les consignes de loki ; un historique venu
d'ailleurs peut encore en porter deux, et Qwen3.x en --jinja répond alors
« System message must be at the beginning ». Copie normalisée : l'historique
affiché et persisté garde sa forme.
Détection Vulkan multi-distro (amont issues #28, #29) : le chemin Debian codé en
dur est invisible sur Fedora/RHEL/Atomic, où le plan de build retombait sur le
CPU. ldconfig d'abord, puis les chemins connus.
Dossier de travail (amont v0.10.2) : la consigne dit maintenant ce que le
dossier EST — l'endroit par défaut de tout ce que le modèle produit — et nomme
les dossiers système à ne pas toucher, au lieu d'interdire vaguement d'en sortir.
Non repris : les tâches planifiées (~1200 lignes + interface, à décider), et le
quoting cmd.exe par .bat temporaire (loki tourne en conteneur Linux).
Qwen3.8-27B valide `reasoning_effort` au lieu de l'ignorer : il connaît
xhigh/medium/low, pas « high » — le niveau que l'interface enregistre par
défaut. Chaque message partait donc en 500, avec une trace jinja affichée
en guise d'erreur, et le 500 tombait dans la branche « prompt trop long »
de runChat : loki compactait l'historique pour rien avant d'abandonner.
Le refus dit lui-même ce que le gabarit accepte. On le lit (llm_effort.go),
on traduit le niveau demandé vers le plus proche sur l'échelle
none/minimal/low/medium/high/xhigh — à égalité, le plus fort, dégrader en
silence étant pire que générer un peu plus longtemps — et on rejoue le tour,
historique intact. Sans liste annoncée, le champ est simplement retiré.
« aucune » n'est jamais traduite : c'est une coupure, portée par
`enable_thinking` que tous les gabarits comprennent.
La traduction est retenue par modèle : les messages suivants ne repaient pas
l'aller-retour. Le repli est tracé sur stderr, sinon l'intensité choisie dans
l'interface n'est pas celle qui part au moteur sans que rien ne le dise.
« maximale » (xhigh) rejoint la liste des niveaux proposés : aucun gabarit ne
les connaît toutes, et sans elle le maximum d'un Qwen3.8 restait hors
d'atteinte. Le repli couvre les gabarits qui la refusent.
- 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.
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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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Deux défauts révélés par un tour d'agent d'une heure (~50 appels d'outils)
sur un modèle très quantifié.
1. La vitesse affichée sous les réponses tombait de 17 tok/s à 0,9 au fil du
tour, ce qui donnait à croire que le moteur s'effondrait. Il n'en était
rien : un tour d'agent ouvre une bulle NEUVE après chaque appel d'outil
(le flux repasse contentEl à null), mais les compteurs n'étaient jamais
remis à zéro. Chaque bulle affichait donc le CUMUL de tout le tour divisé
par le temps écoulé depuis le tout premier token — exécution des outils,
pages web et prefill compris. La vitesse convergeait mécaniquement vers
« tokens générés ÷ durée totale du tour ».
Les compteurs sont maintenant remis à zéro à la CRÉATION de la bulle, ce
qui couvre tout chemin qui en ouvre une neuve, aujourd'hui comme demain.
Rejoué sur un tour synthétique où le moteur décode à 20 tok/s constants
entre deux outils de deux minutes : 20,5 / 0,6 / 0,5 tok/s avant, 20,5 sur
les trois bulles après. La durée « travail », elle, reste bien celle du
tour entier — c'est sa définition.
2. Rien n'exerçait de pression sur un tour qui tourne en rond. Le plafond
d'itérations avait été retiré en v0.6.3 (il coupait des recherches
légitimes) et la déduplication d'appels ne rattrape pas ce cas : sa clé est
« nom + arguments bruts », or relire le même fichier par tranches
(`sed -n '1,80p'` puis `sed -n '80,160p'`) produit des clés différentes.
D'où un budget SOUPLE : au-delà de 24 appels d'outils sur un tour, on
rappelle au modèle combien il en a déjà faits et on lui demande de
conclure. Le rappel revient à chaque palier en durcissant le ton, et ne
coupe jamais le tour. Il est ajouté EN FIN d'historique, ce qui laisse
intact le préfixe déjà en cache côté llama-server, et n'est pas persisté.
`AGENT_BUDGET` dans config.env règle le palier, `off` le désactive.
Élargir plutôt la clé de déduplication à la CIBLE de l'appel a été écarté :
deux tranches d'un même fichier renvoient un contenu différent, les
confondre casserait toute lecture paginée légitime.
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Le niveau de raisonnement n'existait que dans l'éditeur de preset : le changer
demandait d'ouvrir les réglages, éditer, enregistrer. Or ça se décide au moment
d'écrire le message.
- Nouvelle route /api/reasoning-effort (GET/POST), calquée sur /api/memory :
elle écrit REASONING_EFFORT dans la config vivante, relue à chaque requête au
moteur. Aucun redémarrage — la valeur voyage dans le corps de la requête.
- Liste blanche côté serveur : cette clé finit dans une requête au moteur, on
n'y laisse pas passer une chaîne arbitraire venue du navigateur.
- La liste est grisée quand le raisonnement est coupé pour ce modèle, plutôt que
masquée : le réglage reste trouvable, et l'infobulle dit où le rallumer.
- L'éditeur de preset garde le même réglage comme DÉFAUT du modèle. Appliquer un
preset réécrit toute la config, donc il reprend la main sur le choix fait à la
volée — les deux sous-titres le disent, sinon la double présence intrigue.
Angles : les rayons allaient de 5 à 26px selon les composants, ce qui donnait
des cartes très rondes. Tout est ramené à 4px (cartes, boutons, modales) et 3px
(petits éléments), y compris les formes multi-valeurs comme la barre de saisie
(26px 26px 0 0 → 3px 3px 0 0). Les pastilles (999px) et les ronds (50%) sont
laissés intacts : ce sont des interrupteurs et des avatars, pas des cartes.
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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.
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llama.cpp publie plusieurs versions par jour ; l'image de Loki ne se
reconstruit qu'à une mise à jour de Loki. Le moteur y était donc figé à
la date du dernier build, et le rattraper imposait un rebuild complet de
2,6 Go pour un composant qui en pèse 170 Mo. Le panneau « Moteur » ne le
disait même pas : il annonçait « rien à mettre à jour ici ».
Réglages → Moteur affiche maintenant la version qui tourne (bXXXXX et son
commit, lus dans la bannière du binaire — jusqu'ici invisibles ailleurs
que dans le journal du moteur) et la met à jour en un clic.
Où le moteur est pris. Pas dans les releases GitHub de llama.cpp : elles
ne contiennent AUCUN binaire CUDA pour Linux, et le mode « précompilé »
retomberait sur Vulkan, donc sur une régression pour une carte NVIDIA. La
seule distribution CUDA/Linux officielle et précompilée est l'image de
conteneur — celle-là même dont l'image de Loki hérite. On lit son
manifeste OCI et on ne télécharge que les couches qui portent /app, en
descendant du sommet : le runtime CUDA (2 Go) et la base système sont
déjà là. S'arrêter au binaire ne suffit pas — llama.cpp le range dans une
couche et ses .so dans la précédente — d'où une règle d'arrêt sur
« binaire + libggml-base + libllama », et un garde-fou de taille qui
interdit de descendre jusqu'au runtime.
Le moteur atterrit dans /data/engine/<version>/, donc sur le volume de
données : il survit à un docker compose pull. La variante (CUDA, Vulkan,
SYCL, MUSA, CPU) est déduite des backends ggml posés à côté du moteur
courant — le conteneur ne sait pas de quelle image il vient, et faire
retenir « server-cuda » à l'utilisateur serait un piège.
Le risque, et ce qui le couvre. La mise à jour apporte llama.cpp, pas le
runtime CUDA, qui reste celui de l'image : un llama.cpp compilé pour un
CUDA plus récent ne chargerait pas son backend GPU. Le symptôme serait
silencieux — tout marche, mais sur le processeur. Le nouveau moteur est
donc lancé à blanc avant toute bascule ; il est refusé s'il ne démarre
pas, ET s'il ne voit plus aucune carte alors que le moteur courant en
voyait. Dans les deux cas le moteur courant n'est pas touché, et celui de
l'image reste intact : « revenir au moteur de l'image » y ramène en un
clic, sans réseau.
Vérifié de bout en bout contre le vrai ghcr.io (166 Mo, 7 s, toutes les
bibliothèques et leurs liens de version présents) et, pour les chemins
d'échec, contre un faux registre.
LOKI_OCI_REGISTRY permet de viser un miroir quand ghcr.io n'est pas
joignable.
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L'endpoint compatible OpenAI n'était pas servi par Loki : le panneau annonçait
l'adresse de llama-server lui-même, http://<ip>:8080/v1. Dans le déploiement de
référence de ce fork, cette adresse ne peut joindre personne — le port 8080
n'est pas publié par le conteneur, l'entrypoint sème HOST=127.0.0.1, et l'IP
annoncée est celle du bridge Docker. L'autre voie proposée, « exposer en public
(ajean.link) », exigeait un jeton de relais que ce fork ne permet plus
d'obtenir : l'interrupteur ne pouvait que renvoyer vers un panneau supprimé.
Désormais, Loki sert /v1/* SUR SON PROPRE PORT et relaie vers le moteur. L'API
est donc joignable partout où l'interface l'est — IP du réseau local, nom de
domaine, reverse proxy — sans publier de second port ni ouvrir le moteur.
Serveur
- mountOAI (llm_oai.go) monte /v1/ sur le mux, et RIEN d'autre : ni /metrics,
ni /props, ni /slots, qui divulgueraient le modèle chargé et l'état des slots.
Le filtre interne d'oaiHandler reste en seconde barrière.
- requireCompletionKey (web_auth.go) garde cette surface avec la clé des
COMPLÉTIONS, pas celle de pilotage : un client OpenAI n'a qu'un en-tête
Authorization, et on veut pouvoir lui donner l'accès au modèle sans le droit
de redémarrer la machine. Erreurs au format d'OpenAI (body.error.message), que
les SDK savent présenter. Le préflight CORS passe sans clé — il n'en porte
jamais, et le refuser casserait tout client tiers de navigateur.
- effectiveAPIKeyErr (backend_config.go) devient la source unique de la clé
exigée : base d'abord, config.env en repli, exactement comme le moteur. Sans
ce miroir, un API_KEY résiduel donnait un endpoint « ouvert » côté Loki et un
401 côté moteur, sans rien pour l'expliquer. Lecture ratée = refus, jamais
ouverture (même raisonnement que readWebKeyErr).
- oaiHandler passe à ReverseProxy.Rewrite : le port du moteur est relu à chaque
requête au lieu d'être figé à la construction — il visait l'ancien port dès
qu'on changeait PORT, jusqu'au redémarrage de Loki.
- withLocalAuth (relay_link.go) n'injecte plus la clé de pilotage sur /v1 : elle
aurait été refusée par la garde, et surtout relayée au moteur. Le trafic du
tunnel est marqué (en-tête effacé avant d'être posé, sinon un client le forge)
et la surface y reste fermée tant que oai_public est faux — la promesse du
tunnel est tenue.
Adresse affichée
- web_public_url.go : normalisation d'une adresse publique saisie à la main
(schéma ajouté, /v1 recopié toléré, chemin refusé), origine de la requête via
Host + X-Forwarded-Proto, et la règle de priorité entre les deux.
- Le calcul quitte le navigateur pour le serveur : c'est la concaténation côté
client qui produisait l'adresse fantôme.
Interface
- Le panneau perd l'interrupteur ajean.link et l'interrupteur d'écoute LAN — ce
dernier n'a plus d'objet, et deux interrupteurs pour « rendre l'IA joignable »
était la confusion à lever. La route /api/network et `loki network` restent
pour qui veut exposer le moteur en direct.
- Il gagne un champ « adresse publique » (facultatif, pour le reverse proxy) et
un avertissement rouge tant qu'aucune clé n'est définie — l'endpoint est
maintenant ouvert PARTOUT où l'interface l'est, ça ne se dit pas à voix basse.
Le démarrage de `loki web` le crie aussi.
Vérifié bout en bout sur le serveur réel : liste des modèles à travers Loki avec
la clé (200), sans la clé (401), et complétion en streaming dont les tokens
arrivent espacés de 120 ms — le flux traverse bien le double proxy.
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Reprise du design d'après la maquette fournie, sans changer d'architecture :
l'UI reste du HTML/CSS/JS assemblé dans le binaire (voir plus bas).
Charte
- Palette ardoise + sauge en remplacement des bruns « Terre ». Deux variantes :
claire par défaut (celle de la maquette) et « Deep Dark » (fond #0F172A,
cartes #1E293B), à un clic depuis l'en-tête. Une variable --on-accent porte ce
qui s'écrit sur les aplats de sauge, pour que le contraste tienne dans les
deux variantes.
- Typographie Inter (interface) + JetBrains Mono (code, chiffres, chemins), en
sous-ensemble latin, embarquées comme l'étaient Bricolage et IBM Plex Mono —
toujours aucune requête vers un service de polices.
- Boutons sans contour, fond au survol, léger enfoncement au clic.
- Coque à plat : plus de cartes flottantes séparées par une gouttière, la barre
latérale est collée au bord et le fil occupe tout le reste.
Coque
- Barre d'en-tête : titre de la discussion + sélecteur de modèle. Changer de
preset demandait d'ouvrir la barre latérale et de descendre jusqu'aux
presets ; c'est désormais une liste déroulante, toujours visible.
- Barre latérale en trois zones — marque, contenu défilant, moniteur machine —
et escamotable d'un clic sur grand écran. Les discussions y passent au
premier plan, avec une recherche textuelle (filtrage côté client : la liste
est déjà chargée, sans les messages) ; les réglages descendent sous un repli
unique, d'où openDetails(), qui déplie aussi les parents.
- Moniteur machine en pied de colonne : une jauge par ressource (charge GPU,
puis VRAM et température en détail, mémoire vive), sauge jusqu'à 75 %, ambre
puis rouille quand la machine sature. Il remplace la section « Machine », qui
disait la même chose en plus verbeux et en plus loin.
- L'option « barre latérale escamotable » disparaît d'Apparence : elle faisait
de la barre un tiroir posé SUR la conversation, là où le bouton d'en-tête
l'escamote pour de bon. Deux mécanismes concurrents pour la même intention.
Fil et saisie
- La réponse de l'IA redevient une carte, la question un aplat de sauge : sur un
fond de fil coloré, du texte nu flottait sans ancrage.
- Saisie en pilule, ses outils (joindre, fichiers, envoyer) dans la barre
elle-même. L'envoi est une pastille ronde à flèche ; le mot « Envoyer » reste
porté par aria-label et l'infobulle.
Corrections croisées
- L'heure d'une discussion prenait la moitié de la ligne (flex:1 hérité de
`.preset>span`), le titre était tronqué au premier mot.
- Une liste déroulante posée directement dans une ligne de modale débordait
sous son intitulé quand sa valeur était longue (chemin de destination).
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Les fichiers du chat vivaient dans un pot commun : on changeait de discussion
et on revoyait les mêmes pièces jointes, et supprimer une discussion laissait
derrière elle tout ce qu'on y avait déposé ou fait écrire à l'agent (seules ses
captures, déjà rangées par identifiant, partaient avec).
Chaque discussion a désormais son dossier, <workspace>/discussions/<id>/ :
- les dépôts (uploads/), les captures (captures/) et ce que l'agent écrit y
atterrissent ; le shell et les chemins relatifs du modèle y sont résolus ;
- le panneau Fichiers s'ouvre sur ce dossier et n'en sort pas, et se redessine
quand la discussion change (bascule ou vidage, signalés par le flux SSE) ;
- supprimer une discussion — ou la vider — emporte ses fichiers. Les deux gestes
le disent maintenant avant de demander confirmation ; « clear chat » en
demandait aucune.
La racine du dossier de travail reste la borne de sécurité : les liens des
anciens messages (uploads/x.pdf, captures/<id>/y.jpg) continuent d'ouvrir leur
fichier par un chemin de repli. Au démarrage, une migration range les captures
dans le dossier de leur discussion et rend chaque dépôt à la discussion qui le
mentionne dans son journal ; ce que personne ne réclame reste à la racine,
atteignable par le bouton « hors discussion » du panneau, qui disparaît une fois
le ménage fait.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01LPyFxVHNAN9u5pVzSYMwjd
L'agent produit des rapports, des scripts, des exports et des captures dans son
dossier de travail. On ne pouvait en récupérer un que si le modèle avait pensé à
en mettre le lien dans sa réponse : tout ce qu'il écrivait sans le dire restait
invisible, et faire le ménage demandait un shell.
Un panneau de droite, ouvert et fermé par le bouton dossier du pied de carte,
liste ce dossier avec navigation dans les sous-dossiers, téléchargement et
suppression. Il pousse la conversation au lieu de la recouvrir — la largeur de
lecture étant pilotée par --measure, le fil se resserre et se recentre tout
seul. Sur téléphone c'est un tiroir, comme les réglages à gauche.
Le socle existait : /api/chat/file téléchargeait déjà, workspaceRel bornait déjà
les chemins, downloadWorkspaceFile gérait déjà le blob. Manquaient les deux
verbes qui comptent, /api/chat/files pour lister et /api/chat/file/delete pour
supprimer.
Trois choix qui méritent d'être dits :
- Un dossier affiche la taille de TOUT son contenu, pas celle de son inode :
c'est ce qu'on libère en le supprimant, donc c'est le chiffre qui aide à
décider. Le parcours est borné à 20 000 entrées pour que la liste reste
instantanée si l'agent y dézippe quelque chose d'énorme.
- La racine du dossier de travail est refusée à la suppression : l'agent y perd
le dossier dans lequel il écrit, et « tout effacer » ne doit pas être à un
clic. La suppression d'un dossier annonce le nombre de fichiers et le poids
emportés avant de demander confirmation.
- Le panneau ne se remplit qu'à l'ouverture. Un ReadDir récursif à chaque
chargement de page pour un panneau fermé serait payé par tout le monde.
Ouvrir le panneau rétrécit la conversation SANS déclencher de `resize` : la
gouttière de barre de défilement mesurée dans --sbw resterait celle de l'ancienne
largeur et la carte de saisie serait décalée du fil. On resynchronise donc
explicitement ; la hauteur, elle, est déjà suivie par un ResizeObserver.
Vérifié. Six tests Go sur le bornage, qui est la partie sensible — ces routes
suppriment sur disque à partir d'un chemin venu du navigateur : « .. », chemins
absolus, racine, et un lien symbolique posé dans le dossier de travail sont tous
refusés, et le fichier voisin survit. Puis au navigateur, en clair et en sombre :
listing trié dossiers d'abord, taille récursive, descente et fil d'Ariane,
téléchargement réel (l'événement download porte bien rapport.md), suppression
confirmée puis disparition de la ligne, persistance de l'état ouvert, tiroir
mobile avec voile, et la saisie reste alignée au pixel sur le fil (0 px des deux
côtés) une fois le panneau ouvert.
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Le retrait de l'accès distant s'était arrêté à mi-chemin. La section « Accès
distant » de la barre latérale et son module 13-remote.js ont bien disparu au
commit 3740b88, mais l'autre moitié du même sujet est restée : le bouton
« Postes distants » du composeur, l'icône écran/wifi sous « send ».
Ce sont deux fonctionnalités distinctes dans le code (relay_* pour le tunnel
ajean.link, node_* pour les postes appairés), mais à l'usage c'est la même
chose : faire agir Loki ailleurs que sur le serveur qui l'héberge. Sur une
installation en conteneur, ni l'une ni l'autre n'a d'objet, et ce bouton
occupait une place dans une ligne d'outils déjà dense pour ouvrir une modale
d'appairage qui ne servira jamais.
Partent avec lui : les deux modales (celle d'appairage servait aussi d'écran
d'édition d'un poste, via un remplacement de pied), le module 15-node.js
entier, et les règles CSS #node-btn et .node-*.
Le code serveur ne bouge pas — mêmes raisons qu'en 3740b88 : les routes
/api/node/* et le serveur WebSocket d'appairage restent en place mais
deviennent inatteignables, plus rien ne pouvant générer de code d'appairage.
Les retirer créerait un conflit à chaque reprise de l'amont pour un gain nul.
Un piège mérite d'être signalé, et il est maintenant commenté dans le code :
loadAll() enchaîne ses chargements dans un Promise.allSettled, qui AVALE une
ReferenceError. Oublier de retirer loadNode() de cette ligne n'aurait rien
cassé visiblement — la page se serait simplement chargée à moitié. Le test
navigateur écoute donc pageerror et échoue au moindre message.
Vérifié en 1400×900, thèmes clair et sombre : aucune erreur JS au chargement,
bouton et modales absents du DOM, openNodeHub indéfini, et le pied de carte
garde son décompte de contexte, « compacter » et le trombone, tous atteignables
au clic. Le composeur perd 26 px de large ; comme sa hauteur est mesurée depuis
le correctif précédent, la réserve sous le fil suit toute seule — overlap.js
repasse au vert de 380 à 2000 px.
Deux échecs relevés au premier passage venaient du banc d'essai, pas du code :
/api/backends/devices répond 400 parce que le BIN du fixture n'est pas un vrai
llama-server, et « compacter » est masqué tant que le contexte est sous 50 %.
Les assertions ont été corrigées, pas le code.
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Le README décrivait encore l'état d'AJEAN sur plusieurs points devenus faux, et
passait sous silence ce que ce fork a ajouté.
Corrections de fond :
- L'accès distant chiffré ajean.link était annoncé en tête et dans les
fonctionnalités. Sa section d'interface et son module JS ont été retirés ; le
code serveur reste en place mais inerte, et c'est ce que le README dit
maintenant plutôt que de promettre une fonctionnalité absente.
- Le catalogue de modèles distant est documenté comme retiré, avec la raison.
- Le titre de discussion vient du premier message, pas d'un modèle : dire
« généré automatiquement » aurait laissé croire à un appel d'inférence.
- L'outil de capture d'écran est toujours proposé au modèle ; c'est sa
DESCRIPTION qui suit la vision réelle du moteur. La première rédaction disait
que l'outil était retiré — c'est faux.
- Les captures vivent sous workspace/captures/<id>/, pas directement sous /data.
Ajouts :
- Section « Installer un modèle » : recherche Hugging Face, verdict mémoire et
son caractère estimatif assumé, projecteur vision du même dépôt, repères sur
les quants Dynamic d'unsloth et sur ggml-org, mode expert par lien direct.
- Section « Données et persistance » : ce que contient chaque chemin sous
/data, la commande docker inspect pour vérifier le montage, et les deux
pièges rencontrés sur Unraid — /mnt/user contre /mnt/cache, et les conteneurs
relancés avant que le pilote Nvidia soit chargé (ERROR init result=11).
- Discussions multiples, identité (prénom + avatars), regroupement des
Paramètres, HF_TOKEN dans le tableau des variables.
- Le tableau des différences avec l'amont gagne quatre lignes : panneau Moteur,
choix du modèle, historique de tchat, accès distant.
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Installer un modèle demandait d'aller sur huggingface.co, de naviguer dans
l'arborescence d'un dépôt et de coller un lien à la main. Rien ne disait si le
fichier tiendrait en mémoire, et surtout rien ne reliait un modèle à SON
projecteur vision : c'est ainsi qu'un mmproj-Qwen3VL-8B s'est retrouvé
configuré pour un Qwen3.8-27B — deux modèles sans rapport, moteur qui démarre
et ne voit rien.
La recherche Hugging Face arrive dans l'éditeur de preset. Elle ne remonte que
les dépôts GGUF ; déplier un dépôt montre ses quantifications avec leur taille
et un verdict mémoire, et propose le projecteur vision DU MÊME DÉPÔT — le seul
qui corresponde. Quand le dépôt n'en publie pas, Loki le dit au lieu d'aller en
chercher un ailleurs.
Le nouveau code ne télécharge rien : il produit des URL que le chemin existant
consomme tel quel (normalizeHFURL, shardURLSet, sonde d'espace disque, reprise
et annulation). Une file d'attente enchaîne modèle puis projecteur — le serveur
ne mène qu'un transfert à la fois, et le champ Vision ne se remplit que si le
modèle est déjà sélectionné.
Trois familles de .gguf cohabitent dans un dépôt et ne veulent pas dire la même
chose : mmproj-* (projecteur), mtp-* (poids de décodage spéculatif) et le
modèle. Les deux premières ressemblent à un modèle ; les proposer en vrac, ce
serait offrir de lancer llama-server sur un encodeur d'images. Les tranches
d'une famille sont repliées en une entrée de taille TOTALE : annoncer 15 Go
pour un modèle qui en occupe 45 promet une place qui n'existe pas.
Le verdict mémoire s'appuie enfin sur le GPU. detectHardware() ne renvoyait que
la RAM système alors que detectGPUs() existait déjà : sur un serveur à carte
NVIDIA, le verdict se prononçait sur la mauvaise grandeur. Le coût du cache KV
reste une estimation assumée — l'exact demanderait de parser l'en-tête GGUF —
et l'interface l'annonce comme telle plutôt que d'afficher un chiffre
faussement sûr.
Le catalogue ajean.link disparaît. Sa route n'avait aucun consommateur (l'écran
d'accueil qu'elle attendait n'a jamais existé), son repli embarqué proposait du
Qwen2.5 de 2024, et un fork qui laisse le serveur de l'amont décider de ce
qu'il propose n'est pas vraiment un fork.
Une piste écartée en cours de route : marquer les dépôts « vision » d'après les
tags Hugging Face. Ils mentent — des deux dépôts GGUF de Qwen3.8-27B qui
publient tous deux un mmproj, seul ggml-org est taggé image-text-to-text. Une
pastille sur l'un et pas sur l'autre aurait été pire que rien. La vision est
donc déduite de la seule source qui ne se trompe pas : la présence d'un
mmproj-*.gguf dans l'arborescence.
Vérifié : 8 tests unitaires sur les arborescences réelles des deux dépôts, puis
au navigateur contre le vrai Hugging Face — 25 dépôts trouvés, 3 quants listés
sans aucun mtp ni mmproj, projecteur Q8_0 proposé et coché, verdicts affichés
avec leur explication, modale dans l'écran. L'ordre de la file (modèle puis
projecteur) est testé en interceptant les appels, sans transfert.
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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.
- NOTICE.md : Loki est un fork d'AJEAN (nathaninline, MIT), liste des
modifications ; LICENSE amont conservée à l'identique.
- README réécrit : bandeau fork, architecture conteneur, démarrage Docker,
procédure Unraid (plugin Nvidia Driver), différences avec l'amont.
- UI : le logo pixel-art épelle désormais LOKI (il épelait encore AJEAN),
infobulle d'attribution sur la marque ; index.html régénéré.
- Workflow GHCR : libération d'espace disque du runner (l'étape CUDA devel
ne tient pas dans les ~14 Go libres), build-args CUDA_ARCHS/LOKI_VERSION,
cache GHA en mode min (plafond 10 Go).
Ollama reloaded the chat model mid-message because plan/summary/router
calls sent divergent runner options (no num_ctx/num_batch) and omitted
keep_alive — the main cause of perceived slowness.
- share one keep-alive httpx.AsyncClient for all Ollama calls
- unify runner options (runner_options) + keep_alive on every model
call, embeddings included
- drop the blocking LLM routing fallback (pure lexical heuristic)
- run RAG recall + plan + code-model pick in parallel inside the SSE
stream, after the start event
- RAG cosine scoring off the event loop; cache /api/tags 30s and
nvidia-smi 5s; frontend polls 2s->5s, warm poll backoff, dedup
config fetch
feat: working session menu in TopBar (switch/create/rename/delete)
feat: workspace file deletion (DELETE /api/files + UI trash buttons)
docs: recommended Ollama env vars (KEEP_ALIVE, MAX_LOADED_MODELS...)
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Modes d'exécution (composer) :
- routes/chat : champ mode ; _apply_mode adapte la config —
plan = outils lecture seule + plan forcé ; yolo = confirm_shell off ;
build = comportement normal.
- Frontend : ModeSelector dans le composer, mode dans le store + requête chat.
Panneau Git & Diff (le workspace est un dépôt git, Aider commite) :
- routes/git : /api/git/log (commits), /api/git/diff (commit ou working),
/api/git/revert (git revert --no-edit, confiné au workspace).
- Frontend : onglet Git dans le PreviewPanel — liste des commits, diff
colorisé, bouton Annuler (revert) avec rafraîchissement de l'arbo.
Bonus : le panneau Matériel explique que « GPU déclaré 12 Go » vient de
GPU_VRAM_MB (valeur manuelle) — à corriger en 16000 pour une 16 Go.
Tests : git log/diff/revert, modes plan/yolo/build via la route chat, builds.
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Évite le rechargement lent quand Ollama a déchargé le modèle de la VRAM :
- ollama_client.warm() : précharge un modèle (/api/generate sans prompt) ;
chat() accepte keep_alive (durée de rétention en VRAM).
- agent.run_agent transmet keep_alive ; route chat le passe depuis la config.
- config : champ keep_alive (défaut 30m) par profil de modèle.
- routes/models : POST /api/models/warm, GET /api/models/loaded (placement
GPU/CPU via /api/ps).
- main : préchargement du modèle par défaut au démarrage (arrière-plan,
best-effort — n'empêche pas le démarrage si Ollama est absent).
- Frontend : préchargement automatique à la sélection d'un modèle, poll des
modèles chargés (8s), pastille verte (GPU) / orange (CPU) / blanche (à
charger) dans le sélecteur, réglage 'Maintien en VRAM' dans Configuration.
Tests : warm/loaded routes, keep_alive transmis, démarrage résilient sans
Ollama, build front.
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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.
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Faire d'un petit modèle un bon agent :
- memory.py : contexte = invite + résumé des anciens tours + 10 derniers
messages ; résumé régénéré en arrière-plan après chaque réponse (colonne
summary sur sessions, migration douce). Contexte court = modèle concentré
et qui tient sur le GPU.
- tools.py : edit_file (recherche/remplacement exact, erreurs pédagogiques,
unicité exigée), grep_search (regex bornée, dossiers ignorés), et
vérification syntaxique auto (.py/.json) après chaque écriture — l'erreur
revient au modèle qui se corrige dans le même tour.
- coder.pick_code_model : les tâches de code vont au meilleur modèle code
installé (qwen-coder, deepseek-coder…) via config code_model=auto.
- Branché dans la route chat (mémoire + résolution du modèle code) et la
boucle agent (code_task) ; UI : descriptions et glyphes des nouveaux outils.
Tests : edit/grep/vérification, compression mémoire (19 msgs -> 12 dont
résumé), pick auto/explicite, chat HTTP de bout en bout, build front.
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Backend :
- agent_config : num_ctx dans la config, envoyé à Ollama (0 = défaut modèle)
- ollama_client : méthode ps() (placement GPU/CPU via /api/ps)
- autotune : placement() lit size vs size_vram pour savoir si le modèle est sur GPU
- routes/config : POST /api/config/auto (détecte GPU + modèle, calcule et applique
num_ctx/max_tokens, renvoie la détection et le placement)
Frontend :
- client/store : autoTune(), état tuning + résultat
- SettingsView : bouton ⚡ Réglage auto, bannière de détection (GPU/VRAM,
contexte, placement GPU/CPU), slider Contexte (num_ctx)
Config :
- GPU_VRAM_MB / GPU_NAME pour déclarer la VRAM si Ollama est distant
Tests : recommandation (8B sur 12 Go -> ctx 32768), route /auto + persistance,
transmission num_ctx aux options Ollama, placement via /api/ps.
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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).
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- Sépare le port hôte (HOST_PORT, défaut 8717) du port interne du conteneur (8080)
- docker-compose.yml : mapping ${HOST_PORT:-8717}:8080
- docker-compose.unraid.yml : 8717:8080
- .env.example : HOST_PORT=8717
- README : références de port mises à jour
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- .github/workflows/docker-publish.yml : build + push de ghcr.io/r0m1k3/loki
(linux/amd64, tags latest + sha, cache GHA) à chaque push sur main
- docker-compose.unraid.yml : utilise l'image préconstruite (plus de build/git
sur Unraid, simple pull)
- README : instructions Unraid mises à jour (image GHCR, visibilité du package)
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
- docker-compose.unraid.yml : stack prête pour Unraid (Compose Manager),
build depuis le repo cloné dans appdata, volumes /mnt/user/appdata/loki,
OLLAMA_HOST à adapter, healthcheck
- README : section Installation sur Unraid (détection auto des modèles Ollama)
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Backend :
- tools.py : web_search (DuckDuckGo HTML sans clé, ou SearxNG via SEARX_URL) et
run_shell (confiné au workspace, sortie bornée, timeout)
- agent.py : run_shell sensible -> émet tool_confirm et ne s'exécute pas tant que
l'utilisateur n'a pas validé (confirm_shell)
- agent_config.py : web_search/run_shell désactivés par défaut, flag confirm_shell
- routes/shell.py : POST /api/shell/run exécute une commande validée
- routes/chat.py : relaie l'événement tool_confirm, passe confirm_shell
Frontend :
- streamChat : événement tool_confirm
- store : pendingShell + approveShell/rejectShell (réinjecte le résultat à l'agent)
- ChatPanel : carte de validation de commande (Approuver / Refuser)
- SettingsView : toggles web_search/run_shell, marqueur sensible, switch confirm_shell
- ToolCard : glyphes web_search/run_shell, statut 'à valider', aperçu d'argument
Tests : run_shell confiné, gate de confirmation (commande dangereuse non exécutée),
route shell, parser DuckDuckGo.
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Claude
MichaelandClaude Opus 5
Loki