Le déplacement de la préparation (plan, recall RAG) dans le flux SSE
laissait un silence total pendant le chargement d'un gros modèle : le
reverse proxy coupait la connexion (« Connexion interrompue pendant le
chargement du modèle »). Avec la réflexion active, l'appel de plan
laissait en plus le modèle penser — silence encore plus long.
- ping SSE toutes les 10 s pendant la préparation du contexte
- plan / auto-critique / résumé : think=False (repli automatique si le
modèle refuse le paramètre) — un appel utilitaire ne réfléchit jamais
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Avec la réflexion activée sur les longues tâches, le modèle brûlait tout
son budget de génération à penser : done sans contenu ni appel d'outil,
la boucle s'arrêtait et la tâche restait inachevée.
- itération « réflexion seule » : relance avec consigne d'agir ; si ça
recommence, think est coupé pour la fin du tour (+ notice)
- marge num_predict >= 6144 quand la réflexion est active
- la pensée reste affichée dans l'UI mais n'est plus renvoyée au modèle
(elle regonflait le contexte à chaque itération)
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Les résultats d'outils dévoraient le contexte du modèle : sortie shell
tronquée aveuglément à 4000 c. (bruit gardé, erreur parfois coupée),
gros fichiers lus en entier.
- run_shell : succès = 12 dernières lignes ; échec = lignes d'erreur
+ fin de sortie, répétitions dédupliquées (« ligne ×N »)
- read_file : fenêtres de 200 lignes avec marche à suivre
(start_line=N pour la suite, grep_search pour cibler)
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« Corrige les bugs » partait à Aider sans contexte (quel fichier ? quel
projet ?) et le chemin agent ignorait quels fichiers existaient — le
modèle collait alors le code en chat au lieu de modifier le fichier.
- moteur code : récap de session (demande initiale + dernières demandes
+ fichiers touchés) préfixé à l'instruction ; fichiers de la session
passés à Aider quand aucun n'est cité
- chemin agent : liste des fichiers du workspace + fichiers de la tâche
injectée chaque tour en système
- directive renforcée : « ne colle JAMAIS le code corrigé dans ta
réponse sans l'avoir écrit dans le fichier »
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Sur une reprise (« ajoute un bouton », « continue »), le routeur ne voyait
que le message courant : score trop bas, jamais le moteur code, et le
modèle décrivait les changements sans les appliquer.
- routage contextuel : si le tour précédent était du code (engine ou
outils write_file/edit_file/code_task), les suites courtes partent au
moteur code (is_code_followup)
- chemin agent sur session code : directive système « AGIS avec les
outils, ne décris jamais sans appliquer »
- fichiers cités dans le message et présents au workspace transmis à
Aider (travail direct, sans deviner via la repo map)
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Sur un long tour, les gros résultats d'outils (MCP 8 Ko, shell 4 Ko)
saturaient num_ctx et Ollama tronquait silencieusement le DÉBUT de la
conversation : le modèle perdait la consigne et « oubliait » sa tâche.
- élagage : les résultats d'outils des itérations passées sont compactés
(350 c. + marqueur), le dernier lot reste intact
- num_ctx 16384 par défaut (migration v6 : les profils restés sur les
anciens défauts 4096/8192 sont montés, les valeurs perso respectées)
- serveur MCP avec paramètre requis manquant (SEARXNG_URL) : refus clair
au démarrage au lieu d'un échec cryptique à chaque appel
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L'auto-check séparé dans la boucle agent doublonnait _verify_written et
signalait à tort les fichiers écrits par morceaux (mode append).
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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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- supprime skills.go (Skill, ListSkills, SkillContent, SaveSkill, AppendSkill,
DeleteSkill, safeSkillDir, skillsSystemPrompt : plus aucun appelant)
- retire les handlers/routes /api/skill, /api/skill/save, /api/skill/delete
(aucun client : ni UI locale, ni ajean-app, ni jean-relay)
- conserve les alias retro-compat /api/skills(/toggle) -> handleAgent, la
migration migrateSkillsToMemory et legacySkillsFlag
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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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
Recherche : un modèle plus gros que la VRAM (ex. qwen3.6:35b-a3b ~20 Go sur
16 Go) déborde sur le CPU et charge lentement ; et le préchargement chargeait
un runner aux options par défaut, aussitôt rechargé par le 1er message avec un
num_ctx différent — double chargement d'un gros modèle.
- ollama_client.warm : accepte et transmet les options de génération.
- routes/models : start_model_warm calcule les options depuis la config du
modèle (ollama_options) et les passe au warm -> runner identique au chat,
plus de rechargement. Après chargement, détecte le placement via /api/ps
(gpu/cpu/mixte + %) et l'expose dans l'état de warm.
- Frontend : warmModel renvoie l'état ; si le modèle se charge sur CPU/mixte,
message d'alerte clair (trop gros pour la VRAM, choisir plus petit/quant).
Tests : options transmises au warm, placement 'mixte 65%' détecté, builds OK.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
- routes/system : /api/system/hardware — liste les GPU vus par le conteneur
(nvidia-smi, multi-GPU) ou l'override GPU_VRAM_MB, et le placement réel des
modèles chargés côté Ollama (GPU/CPU/mixte + VRAM) via /api/ps.
- config : réintègre gpu_vram_mb / gpu_name (perdus lors d'une fusion).
- UI : carte MATÉRIEL dans Configuration (rafraîchie toutes les 5 s) montrant
les deux points de vue et si Ollama est local ou distant.
Répond à « l'appli est-elle réservée à la 3060 ? » (non) et permet de voir
tout de suite si Ollama charge un modèle sur CPU faute de support GPU.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01SVay7z3y7q2gEe54ByAE6N
- panneau Acces OpenAI dans l'UI (endpoint /v1, cle API masquee, generer/definir/retirer)
- endpoint OpenAI PUBLIC <machine>.oai.ajean.link (passthrough SNI, VPS relais aveugle,
cert Let's Encrypt via TLS-ALPN-01 par le tunnel), toggle 'exposer en public'
- UI: système de thèmes sélectionnable (sombre par défaut, clair) — registre extensible
- UI: refonte propre du panneau Mode agent — Mémoire / Accès internet / Paramètres en cartes, liste des pages repliable
- UI: infobulles (?) à la place des pavés de texte, scrollbars natifs, suppression des touches de vert (palette bleu/blanc/gris)
- UI: favicon (coins arrondis) + icône PWA, nom d'app et titres « Jean »
- Mémoire et accès internet deviennent des sous-réglages du mode agent (aucun outil mem_*/web sans agent)
- Presets: le mode mémoire (MEM_MODE) et l'URL du serveur internet (CRAWL4AI_URL) sont conservés d'un preset à l'autre
MichaelandClaude Opus 4.8
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