- LOT C2 (§14.5.3) : use cases de configuration des embedders déclaratifs
(List/Save/Delete + DescribeEmbedderEngines : modèles ONNX recommandés,
environnement local détecté, stratégies compilées). UI EmbedderSettings.
- LOT C3 (§14.5.5) : suggestion contextuelle best-effort à l'activation quand la
mémoire dépasse le budget de recall sans embedder configuré (event
EmbedderSuggested, anti-spam 1×/session, « ne plus demander »).
- Contexte projet partagé .ideai/CONTEXT.md (model-agnostic) injecté à tous les
agents/profils au lancement, avant la persona. UI ProjectContextPanel.
Tests : backend workspace vert (0 échec) ; frontend 306/306.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Remplace les StubEmbedder pour les stratégies localServer/api/localOnnx par de
vrais moteurs, chacun derrière une feature cargo off-by-default — la posture
fondatrice « rien d'imposé, zéro dépendance » (défaut none → rappel naïf) reste
byte-for-byte inchangée.
C1a (feature vector-http, reqwest rustls optional):
- HttpEmbedder couvrant localServer (Ollama/llama.cpp) et api (OpenAI/Voyage…),
payload OpenAI-compatible /v1/embeddings, ordre restauré par index, bearer
token lu via env var (jamais en clair), timeout client 30s.
- detect_ollama() pour la détection de l'existant (C3).
C1b (feature vector-onnx, fastembed v5 optional):
- OnnxEmbedder en-process (e5-small, dim 384), init paresseuse + spawn_blocking,
cache modèle sous <app_data>/embedders/onnx — aucun download au build ni au
first-run, uniquement à la demande au 1er embed.
- Catalogue RECOMMENDED_ONNX_MODELS + ONNX_CACHE_SUBDIR + onnx_model_is_cached
exposés (sans feature) pour la config (C2) et la popup (C3).
embedder_from_profile(profile, onnx_cache_dir) dispatche feature-gated ; sans la
feature, retombe sur StubEmbedder (Unsupported) → fallback naïf via
AdaptiveMemoryRecall. Composition root (build_memory_recall) propage le cache dir.
Tests: 10 HTTP + 6 ONNX (dont 2 #[ignore] download réel) + 26 vectoriels, verts
en défaut, --features vector-http et --features vector-onnx.
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Pièce 1 (backend) : state.rs câble AdaptiveMemoryRecall via build_memory_recall,
piloté par le profil embedder chargé depuis embedder.json (fallback none). Défaut
none ⇒ NaiveMemoryRecall nu (comportement inchangé, StubEmbedder jamais touché,
zéro dépendance lourde). Instance de recall partagée (RecallMemory + LaunchAgent).
Chargement du profil isolé sur un runtime dédié (évite le block_on imbriqué).
Pièce 2 (frontend) : feature mémoire complète en miroir de skills —
MemoryGateway (port) + TauriMemoryGateway + MockMemoryGateway, types domaine
Memory/MemoryIndexEntry/MemoryType, MemoryPanel/MemoryEditor/useMemory, onglet
sidebar « Memory » dans ProjectsView. CRUD par slug, liens [[slug]] résolus.
Le sujet mémoire est clos : CRUD .md + index + rappel adaptatif + injection à
l'activation des agents + UI de gestion. Embedder concret ONNX/HTTP reste un
follow-up (défaut none = pleinement fonctionnel sans dépendance).
Tests: backend 57 binaires verts, frontend 285 tests verts, typecheck OK.
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À l'activation d'un agent, LaunchAgent compose désormais une section
« # Mémoire projet » dans le convention file généré (CLAUDE.md/AGENTS.md…),
au même titre que les skills assignés (§14.2). Les agents lisent ainsi la
mémoire projet sans aucun flag ni mécanisme propre à une CLI.
- LaunchAgent reçoit le port MemoryRecall (Arc<dyn MemoryRecall>), résout le
rappel (budget AGENT_MEMORY_RECALL_BUDGET=2048, requête = persona de l'agent)
en best-effort : mémoire vide/absente ou erreur ⇒ section omise, le launch
n'est jamais bloqué (comme un SkillRef dangling).
- compose_convention_file gagne un argument `memory: &[MemoryIndexEntry]`
(reste pure) ; section injectée seulement pour la stratégie conventionFile.
- state.rs : une seule instance NaiveMemoryRecall partagée (recall + LaunchAgent).
Tests: 57 binaires verts. compose_convention_file (vide ⇒ inchangé, ordre,
cohabitation skills) + intégration LaunchAgent (section présente / absente /
best-effort sur erreur / pas d'injection en stratégie env).
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Base de connaissance persistante par projet, indépendante de tout modèle/CLU
et de git. Cadrage archi en §14.5 (ARCHITECTURE.md), cycle Archi→Dev→Test.
LOT A — étage 1 (.md, source de vérité)
- domaine: entité Memory (+ MemorySlug, MemoryType, MemoryFrontmatter,
MemoryLink, MemoryIndexEntry), liens [[slug]], index MEMORY.md dérivé
- port MemoryStore + MemoryError, adapter FsMemoryStore (.ideai/memory/)
- application: 7 use cases (Create/Update/List/Get/Delete/ReadIndex/
ResolveLinks), From<MemoryError> for AppError
- app-tauri: commandes + DTO, events MemorySaved/MemoryDeleted
- suppression de la variante morte DomainError::MalformedFrontmatter
LOT B — rappel adaptatif (étage 1)
- port MemoryRecall + MemoryQuery, adapter NaiveMemoryRecall (troncature
au budget de tokens, court-circuit budget-0), use case RecallMemory
LOT C — étage 2 vectoriel (structure complète, zéro dépendance lourde)
- port Embedder + EmbedderError, profils déclaratifs EmbedderProfile/
EmbedderStrategy (embedder.json)
- VectorMemoryRecall (cosinus, cache .ideai/memory/.index/ gitignoré)
- AdaptiveMemoryRecall (bascule pure should_use_vector), défaut none
- HashEmbedder (déterministe, tests), StubEmbedder (onnx/server/api)
Tests: 57 binaires verts, build + clippy --workspace sans warning.
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Permet de recharger la conversation CLI précédente de chaque cellule à la
réouverture du projet, de façon universelle (indépendant du modèle/CLI).
- profil AgentRuntime: bloc déclaratif optionnel `session { assignFlag, resumeFlag }`
- LeafCell: `conversationId` (persistant, distinct du SessionId PTY) + `agentWasRunning`
- runtime: SessionPlan (None/Assign/Resume) + composition pure des args
- LaunchAgent: décide Assign vs Resume, génère l'UUID, remonte l'id assigné
(persistance par l'appelant via setCellConversation — découplage SRP)
- close: SnapshotRunningAgents fige `agentWasRunning` avant le kill-all
(statut clot/en cours universel, sans parsing CLI)
- SessionInspector: port optionnel best-effort + adapter ClaudeTranscriptInspector
- popup de reprise par cellule (statut + sujet/tokens si dispo), intercalée
avant le Resume auto, jamais sur le chemin reattach
fix(terminals): sérialise les écritures PTY (file FIFO par handle) — corrige
les caractères mélangés/accents dus au réordonnancement des invoke Tauri concurrents
fix(layout): l'opération `move` préservait mal les champs du leaf (perdait `agent`)
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- domain: OrchestratorCommand::CreateSkill with optional scope field
(defaults to Project, case-insensitive, UnknownScope on bad value)
- application: dispatch CreateSkill through the CreateSkill use case
- app-tauri: build OrchestratorService and start/stop per-project request
watchers on open/create/close_project (ensure/stop_orchestrator_watch)
- tests: domain validation, service dispatch, infra watcher e2e,
app-tauri wiring lifecycle (idempotent, isolated, stop)
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