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001f112c-4ece-4f49-a7cc-140ee76eabec	CADRAGE ARCHITECTURE (pas de code) — Support de la délégation inter-agents (idea_ask_agent/idea_reply) pour les profils CODEX.

Objectif : CADRAGE ARCHITECTURE (pas de code) — Support de la délégation inter-agents (idea_ask_agent/idea_reply) pour les profils CODEX. ## Contexte / gap déjà localisé Le round-trip inter-agent fonctionne pour

• Prompt: Feature session-limits — cadrage du lot LS7 (câblage au composition root). Project root: /home/anthony/Documents/Projects/IdeA. État : LS1→LS6 committés. Tout le mécanisme existe mais n'est PAS branché dans app-tauri : application::agent::session_limit::SessionLimitService (ports injectés : Clock, Scheduler, EventBus, AgentResumer) n'est référencé nulle part dans le composition root → aucun DomainEvent::AgentRateLimited/ResumeScheduled/Resumed/RateLimitSuspected n'est jamais émis, aucune reprise armée. LS7 doit câbler au composition root (app-tauri), conformément à ARCHITECTURE §21. J'ai besoin d'une carte de câblage précise (PAS de code), répondant à ces points, en nommant les fichiers/structs/fonctions exacts du repo où chaque tap se branche : 1. Instanciation du service : où, dans app-tauri (state.rs ? di/composition root ?), instancier SessionLimitService::new(clock, scheduler, events, resumer). Quel Scheduler concret (TokioScheduler déjà en infra), quel EventBus (TokioBroadcastEventBus partagé), quel Clock. Cycle de vie/partage (Arc) cohérent avec l'existant. 2. Port AgentResumer → LaunchAgent : comment implémenter AgentResumer::resume(agent_id, node_id, conversation_id, resume_prompt) par-dessus le mécanisme de lancement existant (LaunchAgent + AgentSessionFactory + SessionPlan::Resume). Où vit ce code (un adapter app-tauri ?), et quelles dépendances il capture. Référence : les passerelles voisines HandoffProvider/ProviderSessionProvider mentionnées dans session_limit.rs. 3. Tap détection niveau 1 (structuré) : où le flux ReplyStream/ReplyEvent des sessions structurées est consommé aujourd'hui (le « pump » qui draine les tours — cf. chat.rs chunk_from_event), et comment y intercepter ReplyEvent::RateLimited{resets_at_ms} pour appeler service.on_rate_limited(agent_id, node_id, conversation_id, resets_at_ms). Comment récupérer node_id + conversation_id à ce point. 4. Tap détection niveau 2 (PTY) : où la sortie PTY des agents non-structurés est drainée, et où instancier un infrastructure::RateLimitParser (règle de sélection ratelimit::applies(profile)) pour le nourrir des fragments et router un SessionLimit détecté vers le service. Respect de l'anti-double-détection §21.10-4. 5. Drain du Scheduler : comment TokioScheduler remet les ScheduledTask::ResumeAgent échus (canal de remise) et où câbler le récepteur qui appelle service.execute_resume(task) sur le runtime Tokio. 6. Commande Tauri d'annulation : exposer cancel_resume(agent_id) comme #[tauri::command] (la fenêtre annulable côté UI l'appellera en LS8) — où l'enregistrer dans le generate_handler!. Donne aussi : ordre d'implémentation recommandé, points de fragilité/race à surveiller pour QA, et confirme que rien ne viole l'hexagonal (domaine pur, regex/parse confinés infra). Rends via idea_reply.
• Response: # LS7 — Carte de câblage « session-limits » au composition root Tous les chemins sont relatifs au project root. Aucun code ici : seulement les points d'ancrage exacts (fichier · struct/fn · ligne). Faits vérifiés en amont : - Service : crates/application/src/agent/session_limit.rs — SessionLimitService::new(clock, scheduler, events, resumer) ; API publique : on_rate_limited(agent_id, node_id, conversation_id, resets_at_ms), execute_resume(task).await -> Result<(),AppError>, cancel_resume(agent_id) -> bool. Port à implémenter : AgentResumer::resume(agent_id, node_id, conversation_id, resume_prompt) (async). - Scheduler : crates/infrastructure/src/scheduler/mod.rs — TokioScheduler::new(tx: UnboundedSender<ScheduledTask>, clock: Arc<dyn Clock>). Réexporté infrastructure::TokioScheduler. Il pousse la ScheduledTask échue dans tx ; le drain détient rx. - Parser N2 : crates/infrastructure/src/ratelimit/mod.rs — RateLimitParser::new(&RateLimitPattern) -> Option<Self>, detect(text, now_ms) -> Option<SessionLimit>, et la règle de sélection ratelimit::applies(profile) -> bool (= structured_adapter.is_none() && rate_limit_pattern.is_some()). Réexportés infrastructure::RateLimitParser / infrastructure::ratelimit::applies. - LS6 a déjà câblé les 6 variantes DomainEvent::Agent{RateLimited,ResumeScheduled,ResumeCancelled,Resumed,RateLimitSuspected} → DTO → relay (crates/app-tauri/src/events.rs:208-253, 426-452). Rien à faire côté event wire. --- ## 1. Instanciation du service (composition root) Fichier : crates/app-tauri/src/state.rs, dans AppState::build (à partir de la ligne 355). Réutiliser les adapters déjà construits en tête de build : - clock (l.358, SystemClock, implémente Clock::now_millis) → caster en Arc<dyn Clock> comme partout (cf. Arc::clone(&clock) as Arc<dyn Clock>). - event_bus (l.357) → events_port (l.369, Arc<dyn EventBus>), le même bus partagé que tout le reste (donc l'AgentRateLimited émis passera par spawn_relay). Séquence d'instanciation (à placer après la construction de launch_agent l.668-700 et de project_store l.750, car le resumer en dépend ; idéalement juste avant le bloc orchestrateur l.917) : 1. let (resume_tx, resume_rx) = tokio::sync::mpsc::unbounded_channel::<ScheduledTask>(); 2. let scheduler = Arc::new(TokioScheduler::new(resume_tx, Arc::clone(&clock) as Arc<dyn Clock>)) as Arc<dyn Scheduler>; 3. let resumer = Arc::new(AppAgentResumer::new(Arc::clone(&launch_agent), Arc::clone(&store_port), <resume_ctx_registry>)) as Arc<dyn application::AgentResumer>; (cf. §2). 4. let session_limit_service = Arc::new(SessionLimitService::new(Arc::clone(&clock) as Arc<dyn Clock>, scheduler, Arc::clone(&events_port), resumer)); Cycle de vie / partage : ajouter un champ pub session_limit_service: Arc<SessionLimitService> à la struct AppState (déclaration vers l.326, à côté de orchestrator_service) et le renvoyer dans le littéral final (l.967-1055). Le Arc est partagé par : (a) la commande cancel_resume (§6), (b) la tâche de drain (§5), (c) les taps de détection N1/N2 (§3/§4) qui appellent on_rate_limited. Le resume_rx n'entre pas dans AppState : il est moved dans la tâche de drain spawné à l'intérieur de build (§5), exactement comme sweep_stalled (l.899-911). Imports à ajouter en tête de state.rs : application::{SessionLimitService, AgentResumer}, domain::ports::{Scheduler, ScheduledTask}, infrastructure::TokioScheduler. --- ## 2. Port AgentResumer → LaunchAgent (adapter app-tauri) Nouvel adapter dans crates/app-tauri/src/state.rs, à côté des passerelles stateless existantes AppHandoffProvider (l.100-109) / AppProviderSessionProvider (l.119-128) / AppRecordTurnProvider (l.81-90) — même patron impl application::Trait for AppXxx. impl application::AgentResumer for AppAgentResumer { async fn resume(agent_id, node_id, conversation_id, resume_prompt) -> Result<(), AppError> } recompose un LaunchAgentInput et appelle self.launch_agent.execute(...) (le même Arc<LaunchAgent> que la commande launch_agent, l.1140). C'est LaunchAgent qui, via with_handoff_provider / with_provider_session_provider (l.687-695) et le routage §17.4, applique déjà SessionPlan::Resume quand un conversation_id est présent (chemin de reprise P7/P8b/§15). Le resume_prompt (constante application::RESUME_PROMPT) est le premier tour — pour le chemin PTY natif (composition B-2, voir l.645-653), il devra être écrit dans le PTY après spawn ; pour le chemin structuré (dormant), passé en premier send. À cadrer dev : où injecter ce premier tour. La voie la plus cohérente avec l'existant est de réutiliser le médiateur d'entrée (MediatedInbox/portail d'écriture PTY, l.883-892) plutôt qu'un write direct. ⚠️ Point dur de conception (à trancher, c'est LE risque du lot) : AgentResumer::resume et ScheduledTask::ResumeAgent ne portent pas de project_id, alors que LaunchAgentInput exige un Project complet + rows/cols + mcp_runtime (cf. commande l.1126-1152). Le service est volontairement model/projet-agnostique. Il faut donc que l'adapter résolve le Project à partir de l'agent_id. Recommandation : AppAgentResumer détient un Arc<Mutex<HashMap<AgentId, ResumeContext>>> (ResumeContext = { project: Project, rows: u16, cols: u16 }) alimenté par le chemin de lancement (commande launch_agent, l.1140, où project/rows/cols sont en main) et lu au moment du resume. Le mcp_runtime est recalculé dans resume à partir de project.id via crate::mcp_endpoint::{idea_exe_path, mcp_endpoint} (recette identique à l.1126-1133). Évite un scan coûteux de project_store.list_projects + manifestes. store_port reste injecté en repli (résolution si le contexte est absent après un restart — cohérent avec « état en mémoire only » : après restart c'est ListResumableAgents qui reprend, pas le scheduler). Dépendances capturées par l'adapter : Arc<LaunchAgent>, Arc<dyn ProjectStore> (repli), le registre ResumeContext partagé. --- ## 3. Tap détection niveau 1 (structuré) Fichier : crates/app-tauri/src/commands.rs, fn agent_send, boucle de pump l.1283-1294. C'est le seul drain actif d'un ReplyStream structuré (for event in stream { ... }). Aujourd'hui chunk_from_event (crates/app-tauri/src/chat.rs:186-193) mappe ReplyEvent::RateLimited → None (jeté). Le tap : avant d'appeler chunk_from_event, faire un if let ReplyEvent::RateLimited { resets_at_ms } = &event { service.on_rate_limited(agent_id, node_id, conversation_id, *resets_at_ms); }, puis continuer le drain normalement (l'event reste non-terminal, le tour continue jusqu'au Final). Récupération de node_id + agent_id : le pump ne connaît que sid: SessionId. Le registre state.structured_sessions (crates/application/src/terminal/registry.rs:297) mappe SessionId → (agent_id, node_id) — mais il manque un accès par session_id. Ajouter une petite méthode meta_for_session(&SessionId) -> Option<(AgentId, NodeId)> sur StructuredSessions (jumeau trivial de live_agents l.388, lookup direct dans entries). conversation_id : StructuredEntry ne le porte pas ; passer None (le resume dégrade proprement sans id, contrat ScheduledTask.conversation_id: Option) ou, plus précis, le lire via providers.json (passerelle AppProviderSessionProvider) — optionnel, None est acceptable pour LS7. État actuel : ce tap est DORMANT. En composition B-2 la fabrique structurée est décâblée (launch_agent retombe toujours sur PTY, l.645-653 ; orchestrateur sans .with_structured, l.947-958). Aucun agent n'a de session structurée vivante ⇒ agent_send n'est jamais drainé. Le câbler quand même = robustesse forward (réactivation structurée). La détection réelle aujourd'hui passe exclusivement par le niveau 2. Passage du service au pump : agent_send a state: State<AppState> ⇒ Arc::clone(&state.session_limit_service) avant le thread::spawn (l.1282) et le move dans le thread. --- ## 4. Tap détection niveau 2 (PTY) Fichier : crates/app-tauri/src/commands.rs, fn launch_agent, branche PTY l.1165-1190 (le if output.structured.is_none() + le thread::spawn du pump d'octets l.1176-1183). C'est le drain de la sortie des agents non-structurés — donc le chemin actif en B-2. Câblage : 1. Sélection (anti-double-détection §21.10-4) : avant d'armer un parser, résoudre le AgentProfile de l'agent et appeler infrastructure::ratelimit::applies(&profile). applies impose déjà structured_adapter.is_none() (or on est dans la branche output.structured.is_none() ⇒ cohérent) et rate_limit_pattern.is_some(). Besoin de wiring : la commande launch_agent ne charge pas le profil. Deux options — (a) exposer le AgentProfile (ou au minimum le RateLimitPattern) résolu sur LaunchAgentOutput (LaunchAgent::execute le résout déjà en interne — le plus propre, zéro I/O en plus) ; (b) le relire via le profile store. Recommandation : (a). 2. Instanciation : RateLimitParser::new(&pattern) (retourne Option ⇒ regex invalide = pas de détecteur, jamais de panique). À construire une fois par lancement, déplacé dans le thread de pump. 3. Alimentation : dans la boucle for chunk in stream (l.1177), après send_output, décoder le fragment (String::from_utf8_lossy) et appeler parser.detect(&text, clock.now_millis()). Sur Some(SessionLimit) ⇒ service.on_rate_limited(agent_id, node_id, conversation_id, limit.resets_at_ms). Ici agent_id, node_id (l.1115) et conversation_id (request.conversation_id, l.1150) sont déjà en main dans la commande ⇒ les cloner avant le thread::spawn. Idem Arc::clone(&state.session_limit_service) et un Arc<dyn Clock> (ajouter un champ clock à AppState, ou réutiliser SystemMillisClock). Anti-double-détection : garantie par construction — applies ne renvoie true que pour les agents sans adapter structuré ; un agent structuré (N1) n'arme jamais de parser N2. Un seul tap actif par agent. Fragilité fragmentation : detect reçoit des fragments PTY ; un motif peut être coupé entre deux chunks. Pour LS7, accepter la détection best-effort par fragment (les bannières de limite des CLI arrivent en général d'un bloc). Si QA observe des ratés, prévoir un petit buffer glissant borné (dernières ~4 Kio) côté thread — note pour QA, pas bloquant. --- ## 5. Drain du Scheduler TokioScheduler (crates/infrastructure/src/scheduler/mod.rs:62-85) pousse la ScheduledTask échue dans son tx (canal mpsc non borné). Le récepteur resume_rx (créé en §1) est drainé dans une tâche détachée spawné à l'intérieur de AppState::build, sur le patron exact du sweeper sweep_stalled (crates/app-tauri/src/state.rs:899-911) — tauri::async_runtime::spawn (et pas tokio::spawn : build tourne dans le hook setup sans runtime ambiant, cf. commentaire l.901-903). Boucle : while let Some(task) = resume_rx.recv().await { if let Err(e) = service.execute_resume(task).await { /* log best-effort */ } }. Le Arc<SessionLimitService> et resume_rx sont moved dans la closure. execute_resume désarme l'entrée puis appelle AgentResumer::resume puis publie AgentResumed (déjà relayé par LS6). La tâche vit autant que l'app (le canal se ferme au drop du TokioScheduler/AppState). --- ## 6. Commande Tauri cancel_resume Déclaration : crates/app-tauri/src/commands.rs — nouvelle #[tauri::command] pub async fn cancel_resume(agent_id: String, state: State<'_, AppState>) -> Result<bool, ErrorDto> : let id = parse_agent_id(&agent_id)?; Ok(state.session_limit_service.cancel_resume(id)). (parse_agent_id existe déjà, cf. l.1111/1215.) Retourne le bool (true = reprise effectivement annulée ; false = rien d'armé ou « cancel pile au tir » — voir doc service l.188-213). Enregistrement : crates/app-tauri/src/lib.rs, dans tauri::generate_handler![ … ] (l.122) — ajouter commands::cancel_resume, à côté des commandes agent (p.ex. après commands::change_agent_profile, l.166). LS8 (UI fenêtre annulable) l'appellera via invoke("cancel_resume", { agentId }). --- ## Ordre d'implémentation recommandé 1. Service + scheduler + drain (§1 + §5) avec un AgentResumer stub (renvoie Ok(())) ⇒ valide que on_rate_limited arme, que le canal remet la tâche, que execute_resume/AgentResumed partent. Testable sans toucher aux pumps. 2. cancel_resume (§6) ⇒ boucle détecter→annuler bout-en-bout vérifiable manuellement (events au front via LS6). 3. Tap N2 PTY (§4) — chemin actif ⇒ première vraie détection. Implique d'exposer le RateLimitPattern/AgentProfile sur LaunchAgentOutput. 4. AppAgentResumer réel (§2) + registre ResumeContext alimenté par launch_agent ⇒ reprise réelle. 5. Tap N1 structuré (§3) + meta_for_session ⇒ forward-compat (dormant), à câbler en dernier. ## Points de fragilité / race pour QA - Résolution agent_id → Project au resume (§2) : le gros risque. Vérifier qu'un resume après fermeture/réouverture de projet ne plante pas (repli None/erreur propre, jamais de panique). Tester resume quand le ResumeContext est absent. - Cancel « pile au tir » (service l.188-213, scheduler cancel l.87-100) : sous runtime multi-thread, cancel peut renvoyer false car la tâche vient de tirer ⇒ pas d'AgentResumeCancelled, la reprise suit son cours. UI LS8 doit tolérer un false (la reprise arrive quand même). Test de course explicite recommandé. - Rafraîchissement (dédoublonnage §21.10-4) : deux signaux de limite rapprochés pour le même agent ⇒ disarm puis ré-arm ; vérifier qu'on n'empile pas deux ScheduledTask et qu'un seul AgentResumed sort. - Fragmentation PTY (§4) : motif coupé entre chunks (best-effort en LS7, buffer glissant en repli si raté). - Injection du resume_prompt en PTY (§2) : timing d'écriture après spawn (la CLI doit être prête) — réutiliser le portail d'écriture médié plutôt qu'un write brut. - Premier tour différé / cold-start : interaction avec release_agent_cold_start (l.1132-1137) si le resume relance un agent dont le pont MCP n'est pas encore connecté. ## Conformité hexagonale — confirmée - Domaine pur : SessionLimit/plan_resume/RateLimitPattern/ScheduledTask/Scheduler/Clock/EventBus ne portent aucune I/O ni regex. ✅ - Regex + parsing d'heure confinés infra : RateLimitParser et timeparse vivent dans crates/infrastructure/src/ratelimit|timeparse ; ils produisent une valeur domaine (SessionLimit). Aucune regex ne franchit la frontière. ✅ - Service applicatif pur-ports : SessionLimitService ne dépend que de traits (Clock/Scheduler/EventBus/AgentResumer). ✅ - Composition root seul à connaître le concret : TokioScheduler, RateLimitParser, AppAgentResumer, le canal mpsc et les taps sont tous dans app-tauri (state.rs/commands.rs/lib.rs), jamais ailleurs. AgentResumer est un port applicatif implémenté à la racine, exactement comme HandoffProvider/ProviderSessionProvider. ✅ Aucun nouveau port domaine, aucun nouvel adapter infra : LS7 est purement du câblage (composition de l'existant), conforme à ARCHITECTURE §21 et au principe « zéro nouveau port/adapter » du lot.
• Prompt: Arbitrage de scope sur le filet humain NIVEAU 3 de la feature limites de session (ARCHITECTURE §21.1 / §21 « niveau 3 »). Contexte : backend (commit 9df5923) + front (en cours, vert) de la gestion des limites de session sont posés. Niveaux 1 (structuré) et 2 (regex PTY) : pleinement fonctionnels (détecter→planifier reprise auto annulable→reprendre). Le front consomme les 5 DOMAIN_EVENT, affiche le badge « limité jusqu'à HH:MM », le compte à rebours + bouton « Annuler la reprise », et appelle la commande Tauri cancel_resume. GAP constaté sur le niveau 3 : l'événement agentRateLimitSuspected (limite suspectée SANS heure de reset fiable) est bien émis et affiché côté front (note « limité · heure inconnue — reprise à préciser »), MAIS il n'existe AUCUNE commande backend pour que l'utilisateur SAISISSE l'heure de reprise et déclenche une reprise auto à cet instant. DevFrontend a (correctement) refusé de fabriquer une commande inexistante et a posé un TODO. Donc aujourd'hui, sur niveau 3, l'utilisateur est INFORMÉ mais ne peut pas AGIR via le mécanisme de reprise auto — il lui reste seulement le relancement manuel de l'agent par les contrôles existants. Le design verrouillé (mémoire session-limit-handling-design) dit : niveau 3 = « filet humain : IdeA DEMANDE à l'utilisateur. Garantit le 100% même pour un novice : jamais d'inaction silencieuse » ; et « Couverture : les TROIS niveaux d'emblée ». QUESTION (tranche, c'est ton domaine — contrat/frontière) : A) Le niveau 3 est-il considéré COMPLET en l'état (surfacer la suspicion + s'appuyer sur le relancement manuel existant satisfait « jamais d'inaction silencieuse ») → alors la feature est terminée, on merge. OU B) Le niveau 3 EXIGE une boucle d'action : une commande applicative type set_resume_at(agentId, epochMs) qui arme le même SessionLimitService (planifier une reprise à l'instant saisi, annulable comme les autres) + un formulaire de saisie d'heure côté front. → alors c'est une slice supplémentaire LSx (domaine? non / application: méthode service + port? / app-tauri: commande / front: form) que je dois cadrer avant le merge. Si B), précise le découpage minimal et le contrat exact de la nouvelle entrée (signature commande, où elle branche dans SessionLimitService, événements émis — réutilise-t-on AgentResumeScheduled ?). Réponds de façon décisionnelle.
• Response: VERDICT : B. Le niveau 3 n'est PAS complet en l'état. Une slice supplémentaire (LS8) est requise AVANT le merge. Le découpage et le contrat exact suivent. ## Pourquoi B (et pas A) Le design verrouillé est sans ambiguïté : niveau 3 = « IdeA DEMANDE à l'utilisateur » et « les TROIS niveaux d'emblée ». « Demander » est un acte qui arme une reprise, pas une note d'information. La preuve est dans le code lui-même : 1. domain::session_limit::RateLimitSource::Human existe déjà, documenté « niveau 3 : confirmée par l'utilisateur », et n'est produit nulle part aujourd'hui. C'est du code mort qui attend exactement cette entrée. L'archi a toujours prévu B. 2. La doc de ResumePlan::HumanFallback dit : « L'application demandera l'heure à l'utilisateur plutôt que d'agir à l'aveugle ». La boucle d'action fait partie du contrat domaine, pas une extension. Surfacer + relancement manuel (chemin ListResumableAgents) ne satisfait PAS « jamais d'inaction silencieuse » au sens de la feature : c'est un autre mécanisme, qui ne donne ni la reprise auto programmée ni la fenêtre annulable que les niveaux 1/2 garantissent. Sur niveau 3, l'utilisateur est aujourd'hui informé mais le mécanisme central de la feature lui est inaccessible. Incohérence de contrat ⇒ non mergeable tel quel. DevFrontend a eu raison de poser le TODO plutôt que d'inventer la commande. ## Découpage minimal — LS8 « filet humain : armement par heure saisie » Domaine : RIEN à ajouter. plan_resume, SessionLimit, RateLimitSource::Human, ResumePlan::Scheduled couvrent déjà tout. Une heure saisie par l'utilisateur est fonctionnellement une SessionLimit de source Human avec resets_at_ms = Some(epoch). Le clamp anti-passé (max(now)) protège déjà une saisie déjà échue ⇒ reprise immédiate. C'est le payoff de l'hexagonal : zéro nouveau port, zéro nouvel adapter. Application — SessionLimitService : une méthode publique. N'élargis PAS on_rate_limited (sémantique « signal de détection auto »). Ajoute une entrée dédiée, en réutilisant strictement la branche Scheduled existante : rust /// (d) Filet humain (§21.1 niveau 3). L'utilisateur a saisi l'heure de reset /// pour un agent en limite SUSPECTÉE (AgentRateLimitSuspected, sans heure fiable). /// Construit une SessionLimit source `Human`, calcule le plan et arme la reprise /// EXACTEMENT comme la branche auto : mêmes événements, même dédoublonnage, /// même annulabilité via cancel_resume. pub fn confirm_human_resume( &self, agent_id: AgentId, node_id: NodeId, conversation_id: Option<String>, resets_at_ms: i64, // i64 nu, pas Option : la saisie EST l'heure ) Corps = copie de la branche ResumePlan::Scheduled de on_rate_limited (publish AgentRateLimited{Some} → disarm → scheduler.arm(ResumeAgent) → mémoriser le ScheduleId → publish AgentResumeScheduled), avec SessionLimit::new(Some(resets_at_ms), now, RateLimitSource::Human). Factorise la branche en un fn arm_scheduled(&self, agent_id, fire_at_ms, node_id, conversation_id) privé appelé par les deux chemins, pour ne pas dupliquer le dédoublonnage. execute_resume et cancel_resume restent inchangés : l'armement humain est annulable et s'exécute par les mêmes voies (c'est l'invariant à préserver — un seul mécanisme de reprise). app-tauri — une commande. Miroir exact de cancel_resume : rust #[tauri::command] pub async fn set_resume_at( agent_id: String, resets_at_ms: i64, state: State<'_, AppState>, ) -> Result<(), ErrorDto> Corps : parse_agent_id → résoudre node_id et conversation_id côté backend depuis la registry (le front n'a que l'agent_id ; agentRateLimitSuspected ne porte que ça) : - node_id via TerminalSessions::node_for_agent(&id) (ou la registry unifiée). Si None ⇒ ErrorDto INVALID/NOT_FOUND (l'agent n'a plus de cellule vivante — la saisie n'a pas de cible). - conversation_id via la session structurée session_for_agent(&id).map(|s| s.conversation_id()) (best-effort None toléré, comme tout le chemin de reprise dégradé). Puis state.session_limit_service.confirm_human_resume(id, node_id, conv_id, resets_at_ms). Enregistre la commande dans lib.rs à côté de cancel_resume. Front — un formulaire minimal. Sur le badge « limité · heure inconnue — reprise à préciser » : un petit input heure (ou datetime) → calcule l'epoch ms → invoke("set_resume_at", { agentId, resetsAtMs }). Dès réception de AgentResumeScheduled (déjà consommé !), le badge bascule automatiquement sur l'état nominal « limité jusqu'à HH:MM » + compte à rebours + bouton « Annuler la reprise » déjà câblés. Aucun nouvel événement, aucune nouvelle vue d'état côté front : la boucle se referme sur l'UI existante. ## Contrat des événements — RÉUTILISE l'existant, n'en crée AUCUN C'est le point clé de cohérence : confirm_human_resume émet la même paire que la branche auto — AgentRateLimited { agent_id, resets_at_ms: Some(t) } puis AgentResumeScheduled { agent_id, fire_at_ms }. Le front les consomme déjà. La transition « suspecté → programmé » se fait donc sans code de présentation neuf : AgentResumeScheduled est le pivot qui retire l'état « heure inconnue » et réutilise le rendu nominal. Annulation ⇒ AgentResumeCancelled (inchangé). Reprise ⇒ AgentResumed (inchangé). AgentRateLimitSuspected reste l'unique signal « il faut demander », rien d'autre. ## Garde-fous QA pour le binôme - Saisie dans le passé : pas un cas d'erreur — plan_resume clampe à now ⇒ reprise quasi-immédiate. Test à ajouter. - Re-saisie / second suspect : confirm_human_resume doit passer par le même disarm que l'auto ⇒ un seul armement par agent (§21.10-4). Test de dédoublonnage croisé (humain après auto, et inverse). - Agent disparu entre suspicion et saisie : node_for_agent == None ⇒ erreur propre, pas d'armement orphelin. - Course cancel-pile-au-tir : inchangée, déjà couverte par cancel_resume. Périmètre total : ~1 méthode service (factorisée) + 1 commande + 1 input front + tests. Aucune frontière nouvelle, aucun port, aucun adapter. À cadrer et livrer en LS8 avant que Git n'envisage le merge feature/* → develop.
• Prompt: Diagnostic architecture demandé par Main. Contexte: IdeA intègre Codex CLI. Le profil Codex actuel utilise McpConfigStrategy::TomlConfigHome { target: ".codex/config.toml", home_env: "CODEX_HOME" }, donc au lancement IdeA écrit {runDir}/.codex/config.toml et pousse CODEX_HOME vers ce dossier pour isoler MCP/permissions par agent. Problème produit: chaque agent Codex redemande une connexion ChatGPT/OpenAI, et si l’utilisateur crée beaucoup d’agents il atteint une limite de requests/login. De plus un agent jamais lancé peut échouer lors d’une délégation car il n’est pas authentifié. Questions: 1) quelle solution respecte l’architecture hexagonale/SOLID pour partager l’auth Codex au niveau ordinateur/utilisateur tout en gardant la config MCP/permissions isolée par agent ? 2) faut-il introduire un port Auth/RuntimeHealth/Readiness pour préflight au moment de création/configuration d’agent ? 3) quels changements concrets recommandes-tu dans le domaine/application/infrastructure ? Merci de répondre en français, concis mais actionnable.
• Prompt: Cadrage architecture obligatoire avant implémentation. Contexte produit : nous voulons ajouter à IdeA une gestion automatique de la croissance des conversations d'agents afin de réduire les coûts tokens. Le système existant a déjà : log canonique .ideai/conversations/.../log.jsonl, handoff incrémental handoff.md, injection du handoff au lancement/relaunch, conversation_id logique de paire IdeA, provider session store, reprise session provider quand possible. Besoin : mettre en place une compression/rotation automatique des conversations d'agents, mais avec stabilité maximale. Contraintes fortes validées avec l'utilisateur : - Ne jamais couper un agent au milieu du développement d'une feature. - Ne jamais interrompre un tour en cours, outil en cours, terminal occupé, délégation pendante, ou attente de idea_reply. - Ne pas casser les contacts inter-agents : les messages doivent cibler l'identité logique AgentId/ConversationId, pas une session physique instable. - Si un autre agent essaie de contacter un agent en rotation, le routage doit être stable : queue, attente ou ancienne session jusqu'à bascule sûre. - La rotation doit être opportuniste, non interruptive : au seuil normal, préparer/planifier au prochain point sûr ; seuil critique = signaler/attendre point sûr, pas tuer au milieu. - Attention au detach/attach de l'agent sur la cellule : la cellule est une vue, pas la session. - Ne jamais faire de rotation automatique si l'utilisateur est en train d'écrire dans la cellule : focus, buffer d'entrée non envoyé, frappe récente, IME/composition, prompt interactif si détectable. - Nouvelle session idéalement démarrée détachée/background, vérifiée prête, puis bascule atomique du routage + attachement cellule. - Checkpoint durable obligatoire avant bascule : log canonique append OK + handoff à jour. Demande : 1. Lire l'architecture et le code existant autour agent lifecycle, terminal sessions, orchestrator routing, conversation log/handoff, provider sessions, layout/cell attach. 2. Proposer un design hexagonal/SOLID précis : domaine, ports éventuels, use cases, adapters, events, UI state. 3. Découper en lots implémentables DevBackend/DevFrontend/QA, avec tests attendus. 4. Identifier les pièces déjà existantes à réutiliser et les risques. 5. Ne pas coder. Rends un rapport utilisable directement par DevBackend/DevFrontend/QA.
• Prompt: Contexte bug IdeA: une délégation inter-agent longue envoyée à un agent Codex TUI arrive visiblement tronquée/partielle dans le terminal cible. Code actuel: frontend frontend/src/features/terminals/useWritePortal.ts écrit head.text en un seul handle.write(encoder.encode(head.text)), attend submitDelayMs puis écrit \r; chemin headless crates/infrastructure/src/input/mod.rs::make_headless_sink écrit aussi text.as_bytes() d'un coup puis submit. makeTerminalHandle sérialise déjà les invokes et PortablePtyAdapter::write fait write_all+flush. Hypothèse: le TUI/paste handling ou IPC/PTY avec gros bloc peut perdre/ignorer une fin avant Enter. Proposition de correction locale: introduire un envoi chunké pour les injections de délégation (front et headless), avec chunks UTF-8 safe, pause courte entre chunks, puis délai anti-paste existant avant submit; ack seulement après tous les chunks + submit. Ajouter tests useWritePortal qui vérifient texte long chunké en ordre et ack après submit; tests infra input headless si simple. Est-ce compatible avec l'architecture actuelle (single writer, submit config, hexagonal), et vois-tu un meilleur point de correction ? Réponds court avec risques/contraintes.
• Prompt: Validation rapide architecture pour correctif IdeA: le runtime structuré Codex lance codex exec depuis le run dir isolé et doit permettre l’écriture dans le project root quand les permissions résolues donnent workspace-write. Proposition: faire transiter PreparedContext.project_root/équivalent depuis StructuredSessionFactory::start vers CodexExecSession, puis ajouter --add-dir <projectRoot> à la ligne codex exec en workspace-write, sans ajouter --ask-for-approval car codex exec le refuse. Est-ce conforme Ports & Adapters/hexagonal ? Signale toute frontière à ne pas franchir.
• Response: Oui, c’est conforme à l’architecture Ports & Adapters, avec une réserve de frontière importante. Validation : - Faire porter project_root dans un DTO/VO de contexte préparé (PreparedContext.project_root ou équivalent) est acceptable si cette donnée représente le périmètre métier d’exécution du projet, pas un détail Tauri/Codex. - StructuredSessionFactory::start peut transmettre cette donnée vers l’adapter runtime concret : c’est précisément le rôle de la couche application/composition d’orchestrer les ports avec le contexte résolu. - Ajouter --add-dir <projectRoot> dans CodexExecSession est au bon endroit si CodexExecSession est l’adapter infrastructure/presentation-backend spécifique à Codex CLI. Le flag --add-dir est un détail technique de l’adapter Codex, donc il ne doit pas remonter dans le domaine. - Conditionner cet ajout à workspace-write est cohérent : l’intention métier est “la session peut écrire dans le workspace résolu”, l’implémentation Codex est “ajouter le root autorisé à la sandbox CLI”. - Ne pas ajouter --ask-for-approval est correct si codex exec le refuse. Il ne faut pas forcer une option non supportée au niveau adapter. Frontières à ne pas franchir : - Ne pas faire dépendre le domaine/application de codex exec, --add-dir, --sandbox, ni des noms de flags Codex. Ces détails restent dans l’adapter Codex. - Ne pas laisser CodexExecSession recalculer seul le project root à partir du run dir isolé si le project root a déjà été résolu par les couches supérieures. L’adapter doit consommer un contexte préparé, pas réinterpréter l’état global. - Ne pas élargir systématiquement les permissions : --add-dir doit être ajouté uniquement pour le projectRoot validé/résolu du projet et uniquement quand le mode effectif est workspace-write. - Ne pas confondre cwd et périmètre d’écriture : le cwd peut rester le run dir isolé pour l’exécution/session, tandis que project_root devient une racine autorisée explicite. - Ne pas exposer ce comportement côté React/Tauri commands comme une option utilisateur brute. L’UI demande un lancement d’agent/session ; la politique de sandbox reste dans les services/adapters backend. Formulation recommandée côté modèle : plutôt qu’un champ trop Codex-spécifique, utiliser un nom neutre comme workspace_roots, writable_roots, project_root, ou ExecutionScope { cwd, project_root, sandbox_mode }. Puis l’adapter Codex traduit ExecutionScope + workspace-write en codex exec --add-dir <projectRoot>.
• Prompt: Contexte: l'utilisateur veut terminer les chantiers ouverts d'IdeA, en autonomie, via le cycle Main -> Architect -> Git -> Dev -> QA -> Git. Main ne code pas. Decision Git deja obtenue: - Branche courante: feature/orchestrator-designation. - Worktree dirty important (~75 fichiers) mais analyse Git: mono-theme = chantier orchestrateur/designation + nouveau sink diagnostic crates/application/src/diag.rs pour le rendez-vous inter-agents. - Ne pas stash/switch. Premier chantier logique: finir orchestrator-designation sur cette branche, puis QA, puis Git commit/merge develop. Etat memoire projet pertinent: - Chantiers restants: agent=session vivante coherente, persistance conversationnelle, handoff cross-profile, live-state partage, refresh memoire/contexte a chaud, UX delegations/conversations, documentation architecture. - Le chantier actuel semble etre une brique d'orchestration/designation, avec modifications dans domain/application/infrastructure/app-tauri/frontend terminal write portal et permissions/sandbox/session structured. Ta mission Architect: 1. Cadre le chantier courant orchestrator-designation a partir de son nom et de l'etat Git ci-dessus: objectif architectural probable, frontieres de couches, contrats/ports/DTO a verifier, invariants attendus. 2. Donne a Main un plan de delegation concret: ce que DevBackend doit verifier/finaliser, ce que DevFrontend doit verifier/finaliser, ce que QA doit tester. 3. Donne des criteres de fin stricts pour considerer ce chantier ferme. 4. Indique s'il faut mettre a jour architect.md maintenant ou attendre la fin de la stabilisation. Ne code pas. Reponds avec idea_reply si cette tache est deleguee via IdeA.
• Prompt: Tu es sollicité par Main pour reprendre après le checkpoint AppImage 0.3.0. Contexte utile: le chantier orchestrator-designation est intégré localement sur develop (develop ahead origin, AppImage 0.3.0 produite). Le prochain chantier recommandé par Git est feature/agent-skill-awareness, mais il faut d'abord trancher son chevauchement avec une branche/initiative feature/agent-skills mentionnée dans les notes. Merci de cadrer précisément: 1) objectif produit/technique de agent-skill-awareness, 2) différence avec agent-skills si visible depuis le repo ou les notes, 3) frontières backend/frontend/docs, 4) contrats/ports/DTO à créer ou modifier, 5) risques et ordre d'implémentation. Ne code pas; donne un cadrage actionnable pour Git puis DevBackend/DevFrontend/QA.
• Response: ## Cadrage feature/agent-skill-awareness État repo constaté : develop est ahead origin et contient déjà L12 agent-skills dans le code courant (Skill, SkillStore, CRUD, assignation agent↔skill, injection des bodies dans le convention file). La branche feature/agent-skill-awareness diverge avant l’intégration orchestrator-designation; son diff est très large et mêlé à des changements runtime/anciens. Recommandation Git : ne pas merger la branche brute. Rejouer sélectivement les contrats utiles sur une branche neuve depuis develop. ## 1) Objectif produit/technique Objectif produit : un agent doit savoir qu’il possède des skills assignés et comment les utiliser, sans que l’utilisateur doive le lui rappeler. Aujourd’hui L12 injecte le contenu complet des skills dans # Skills, mais c’est bas dans le contexte, lu comme documentation, et pas présenté comme affordance/action disponible. Objectif technique minimal : transformer l’injection “dump de contenu” en modèle “à la MCP” pour les profils MCP : - section haute altitude # Skills disponibles, juste après l’orchestration/capacités IdeA, listant les skills assignés par name + description ; - outil MCP read-only idea_skill_read(name) pour charger le body complet à la demande ; - champ optionnel description sur Skill, avec fallback déterministe via effective_description() ; - rétrocompat des anciens skills/index.json sans description ; - conserver un mode non-MCP compatible. Point à trancher avec Architecture : soit garder l’ancien dump complet pour mcp == None, soit intégrer cette découverte au futur binaire universel idea/skill built-in. Ne pas mélanger avec la refonte C-univ complète. La note de branche ajoute aussi un brief inconditionnel “capacités IdeA” dans compose_convention_file. Attention : ARCHITECTURE.md récent pousse une décision plus structurante : remplacer la prose libre d’orchestration par un skill built-in Orchestration IdeA (SkillScope::Builtin). Donc, pour ce chantier, je recommande de ne pas reprendre tel quel le brief inconditionnel sauf comme correctif transitoire validé par Architecture. Le périmètre propre de agent-skill-awareness doit rester : “découverte et lecture des skills assignés”. ## 2) Différence avec feature/agent-skills agent-skills visible dans le repo = L12, déjà intégré fonctionnellement : - domaine : Skill, SkillScope::{Global, Project}, SkillRef, Agent.skills/ManifestEntry.skills ; - port : SkillStore ; - infra : FsSkillStore global + projet ; - application : CreateSkill, UpdateSkill, ListSkills, DeleteSkill, AssignSkillToAgent, UnassignSkillFromAgent ; - backend Tauri + DTO ; - frontend : features/skills, SkillGateway, assignation dans AgentsPanel ; - lancement : LaunchAgent résout les skills assignés et injecte leurs bodies dans compose_convention_file. agent-skill-awareness = couche par-dessus L12 : - rend les skills visibles comme capacités nommées ; - évite de forcer le body complet en contexte MCP ; - expose une lecture explicite du body via idea_skill_read; - ajoute description comme méta courte, pas une nouvelle famille de skills. Donc ce n’est pas un doublon de agent-skills; c’est une amélioration d’ergonomie runtime. Mais son ancienne branche embarque des changements qui chevauchent des zones modifiées depuis, donc reprise manuelle. ## 3) Frontières backend/frontend/docs Backend Domaine : - ajouter description: Option<String> à Skill avec #[serde(default)] ; - ajouter Skill::with_description et Skill::effective_description() ; - préserver with_content() en conservant la description ; - éventuellement ajouter OrchestratorCommand::ReadSkill { name, requester? } et action skill.read dans OrchestratorRequest::validate si on garde le routage MCP via modèle orchestrator. Backend Application : - CreateSkillInput reçoit description: Option<String> ; - UpdateSkill doit idéalement pouvoir modifier description aussi, pas seulement content, sinon le frontend ne peut pas éditer la méta ; - créer ReadSkill use case read-only sur le port existant SkillStore, pas de nouveau port ; - résolution par nom : project scope d’abord, global ensuite ; ambiguïté dans un même scope = erreur typée ; absent = not found ; case-insensitive. Backend Lifecycle : - modifier compose_convention_file pour les profils MCP : section # Skills disponibles en amont, lignes déterministes **name** — description, mentionnant idea_skill_read(name=...) ; - garder ordre déterministe des skills assignés selon le manifest ; - décider comportement non-MCP. Option conservatrice : garder le dump # Skills complet seulement en non-MCP pour zéro régression. Option cible architecture : passer par skill built-in + futur CLI idea, mais c’est un autre lot. Infrastructure / MCP : - ajouter idea_skill_read au catalogue MCP et au mapping tool → OrchestratorCommand::ReadSkill ; - dispatcher dans OrchestratorService vers ReadSkill, retour inline Markdown ; - câbler dans state.rs/composition root ; - mettre à jour les tests de compteur/catalogue MCP, actuellement sensibles aux nombres fixes. App-Tauri DTO/commands : - SkillDto bénéficie du champ automatiquement si Skill sérialise camelCase ; - CreateSkillRequestDto et UpdateSkillRequestDto doivent porter description?: string | null ; - commandes UI existantes create_skill/update_skill restent les mêmes noms. Frontend : - domain Skill ajoute description?: string | null ; - CreateSkillInput ajoute description?: string; updateSkill doit permettre de passer description + content, pas seulement content ; - SkillEditor ajoute un champ court “Description” ; en edit, description éditable ; - SkillsPanel peut afficher description sous le nom ; - mocks + tests RTL à adapter. Docs : - ARCHITECTURE.md : ajouter la décision “awareness MCP” sous §14.2 ou l’aligner avec §16 si le skill built-in devient la voie cible ; - agents-dev/L12-skills.md ou note dédiée : préciser que L12 crée/assigne/injecte, et que agent-skill-awareness ajoute description + affordance + read tool. ## 4) Contrats / ports / DTO À créer/modifier : - domain::Skill { description: Option<String> } avec serde default. - Skill::effective_description() -> String : description non vide trimée, sinon première ligne non vide du body sans # initial. - SkillStore : pas de nouveau port. Les impls list/get/save transportent simplement le champ. - FsSkillStore index : ajouter description dans IndexEntry, #[serde(default)], écriture camelCase. Le body reste dans md/<id>.md. - CreateSkillInput { name, description, content, scope, project_root }. - UpdateSkillInput à faire évoluer vers { scope, skill_id, description, content, project_root } ou variante patch explicite. Je conseille simple remplacement complet description + content pour rester aligné UI. - nouveau use case ReadSkill { SkillStore } : input { name, project_root }, output MarkdownDoc ou DTO { name, scope, contentMd } si on veut plus de traçabilité. Branche historique renvoyait seulement MarkdownDoc; acceptable pour MCP. - OrchestratorRequest: action/type skill.read, champ name requis. - OrchestratorCommand::ReadSkill { name, requester? }. Le requester est utile si la couche MCP veut garder la symétrie avec context/memory, mais le use case n’en a pas besoin. - MCP tool idea_skill_read: input { name: string }, output contenu Markdown inline. - DTO Tauri/TS : Skill.description?: string | null, create/update requests. À ne pas créer : - pas de SkillAwarenessStore ; - pas de nouveau port dédié ; - pas de mécanisme CLI propriétaire ; - pas de lancement/exécution de skill depuis l’UI. ## 5) Risques et ordre d’implémentation Risques : - la branche historique est obsolète vis-à-vis de orchestrator-designation; merge brut très risqué ; - conflit conceptuel avec la décision architecture SkillScope::Builtin / “Orchestration IdeA” : ne pas figer de prose libre qui sera supprimée juste après ; - double noms de skills : project shadow global doit être documenté ; doublons intra-scope doivent produire une erreur claire ; - assignation à chaud : un skill assigné pendant une session ne devient visible qu’après relaunch/régénération du convention file, sauf mécanisme futur ; - ancien index sans description : serde default obligatoire ; - tests MCP avec compteurs hardcodés fragiles ; préférer assertion par présence de tool. Ordre recommandé : 1. Git : créer une branche neuve depuis develop, par exemple feature/agent-skill-awareness-v2; ne cherry-pick que si les hunks sont triviaux, sinon réimplémenter depuis la note. Garder feature/agent-skill-awareness comme référence de design/test, pas comme base de merge. 2. DevBackend T1 : domaine + serde + tests purs (description, fallback, with_content conserve description, legacy JSON). 3. DevBackend T2 : FsSkillStore, use cases create/update/list, DTO Tauri. Tests store legacy + roundtrip. 4. DevBackend T3 : ReadSkill + OrchestratorCommand::ReadSkill + validation skill.read. Tests résolution project/global/ambiguous/not found. 5. DevBackend T4 : MCP catalogue/mapping/service/state. Tests tool map + dispatch + catalogue par nom. 6. DevBackend T5 : compose_convention_file awareness. Tests : MCP avec skills affiche # Skills disponibles, descriptions, appel idea_skill_read, pas de body complet si décision retenue ; non-MCP conserve baseline/dump complet ; zéro skill omet la section ; ordre avant persona ou juste après orchestration selon décision. 7. DevFrontend T6 : champ description dans domain/ports/adapters/mock/SkillEditor/SkillsPanel/tests. Ne pas toucher à l’exécution de skills. 8. Docs T7 : architecture + agents-dev, en explicitant la frontière avec futur SkillScope::Builtin. 9. QA T8 : cargo test --workspace, pnpm test, puis e2e AppImage : agent neuf + skill assigné + profil MCP voit # Skills disponibles, appelle idea_skill_read, reçoit le body ; profil non-MCP ne régresse pas. Verdict court : agent-skills = socle déjà intégré ; agent-skill-awareness = affordance + lecture à la demande. Reprendre le chantier, oui, mais en branche neuve depuis develop, avec périmètre serré et sans avaler le vieux diff.
• Prompt: Reprise chantier feature/agent-skill-awareness-v2 après hotfix livraison délégation/logs submit. Contexte: branche actuelle feature/agent-skill-awareness-v2; dirty attendu avec fichiers runtime .ideai/* et changements code du hotfix listés dans la mémoire checkpoint-delivery-submit-logging-fix. Le checkpoint précédent disait de cadrer agent-skill-awareness vs agent-skills avant implémentation. Merci de fournir le cadrage architecture: objectif exact, frontières backend/frontend, contrats/DTO/ports à toucher, et ordre d'implémentation recommandé. Ne code pas.
• Response: ## Cadrage architecture — feature/agent-skill-awareness-v2 ### Verdict de cadrage Il faut distinguer strictement deux sujets : - agent-skills / L12 = fonctionnalité déjà existante : entité Skill, scopes Global|Project, CRUD, assignation agent↔skill dans le manifeste, injection des bodies assignés dans le convention file à l’activation. - agent-skill-awareness = rendre l’agent conscient du système de skills IdeA et de la manière correcte de les utiliser/contribuer, sans réimplémenter L12. Donc le chantier recommandé n’est pas un nouveau store, ni une nouvelle UI CRUD, ni un mécanisme de slash-commands fournisseur. C’est une évolution de composition de contexte agent + éventuellement une petite surface de découverte orchestrateur, gardée séparée. ### Objectif exact MVP recommandé : à chaque activation d’agent, le convention file doit expliquer explicitement : 1. Les sections sous # Skills sont les workflows assignés à cet agent, utilisables quand pertinents. 2. Un skill assigné est du contexte opérationnel, pas une commande magique ni une sous-tâche fournisseur. 3. Si l’agent identifie un workflow réutilisable, il doit passer par l’orchestration IdeA (idea_create_skill côté MCP, ou skill.create côté protocole fichier), jamais écrire directement dans .ideai/skills/. 4. Les skills non assignés ne doivent pas être injectés intégralement à tous les agents : l’assignation reste la frontière de contexte. Ce MVP ferme le flou awareness vs skills : on garde L12 comme source métier, on améliore la compréhension de l’agent au moment où son contexte est généré. ### Frontières backend À toucher : - crates/application/src/agent/lifecycle.rs - compose_convention_file(...) est le point naturel : fonction pure, déjà responsable de Project root, orchestration, contexte projet, persona, skills, mémoire, handoff. - Ajouter une sous-section courte, stable et testable, par exemple dans # Orchestration IdeA ou juste avant # Skills : ## Usage des skills IdeA. - Garder l’ordre actuel : project root → orchestration/awareness → contexte projet → persona → skills → mémoire → handoff. - Tests application de composition dans le même fichier ou suite existante : - agent sans skills : la consigne awareness peut exister, mais pas de section # Skills si la liste est vide, pour préserver le contrat actuel. - agent avec skills : la consigne précède les bodies et les bodies restent en ordre manifeste. - mcp_enabled=true : mentionner les outils idea_create_skill / outils natifs IdeA. - mcp_enabled=false : mentionner le protocole fichier skill.create. À ne pas toucher pour le MVP : - Pas de nouveau SkillStore. - Pas de nouveau port domaine. - Pas de nouveau DTO Tauri. - Pas de mutation du manifeste. - Pas de changement des invariants Skill, SkillRef, Agent.skills. - Pas de scope Builtin tant que le projet reste sur l’état réel actuel : l’architecture historique en parle, mais le code courant a déjà une prose d’orchestration dynamique et le pivot structuré/MCP est livré différemment. Réintroduire Builtin serait un autre chantier. ### Frontières frontend MVP : aucune frontière frontend obligatoire. L’UI skills existe déjà via : - frontend/src/domain/index.ts : Skill, SkillRef, SkillScope. - frontend/src/ports/index.ts : SkillGateway. - frontend/src/adapters/skill.ts : list/create/update/delete/assign/unassign. - frontend/src/features/skills/* : panneau et view-model L12. Éventuel ajustement UI, à garder non bloquant : afficher dans le panneau skills une phrase sobre du type “Les skills assignés sont injectés au lancement de l’agent”. Pas de nouveau gateway pour ça. ### Contrats/DTO/ports à toucher MVP recommandé : - Domaine Rust : aucun nouveau type requis. - Ports Rust : aucun nouveau port. - Application : seulement la fonction pure de composition du convention file et ses tests. - Infrastructure : aucun changement. - Tauri DTO/commands : aucun changement. - Frontend DTO/ports : aucun changement. Contrats existants à respecter : - domain::Skill { id, name, content_md, scope }. - domain::SkillRef { skill_id, scope } stocké sur l’agent/manifeste. - SkillStore::list/get/save/delete reste la seule abstraction de persistance. - LaunchAgent::resolve_skills reste best-effort pour les dangling refs : un skill supprimé ne bloque pas le launch. - compose_convention_file reste pure/I-O free. ### Option séparée : découverte typée des skills par agent À ne faire que si le produit veut que les agents découvrent les skills non assignés. Dans ce cas, ne pas injecter tous les bodies. Ajouter plutôt une surface compacte : - OrchestratorCommand::ListSkills { scope: Option<SkillScope> } ou ListSkills avec scope requis. - Alias protocole : skill.list. - Outil MCP : idea_list_skills(scope?). - OrchestratorService réutilise le SkillStore existant et renvoie une liste compacte { id, name, scope }, pas contentMd par défaut. Ce serait un lot séparé, parce que cela touche domain/src/orchestrator.rs, application/src/orchestrator/service.rs, l’adapter MCP / watcher, et éventuellement les DTO de réponse. Ce n’est pas nécessaire pour corriger l’awareness des skills assignés. ### Ordre d’implémentation recommandé 1. Stabiliser le texte de contrat - Rédiger une section courte “Usage des skills IdeA”. - Deux variantes : MCP (idea_create_skill) et fichier (skill.create). - Garder l’interdiction des subagents natifs dans la section orchestration existante. 2. Modifier compose_convention_file uniquement - Ajouter un helper pur si utile, par exemple compose_skill_awareness(mcp_enabled: bool) -> &'static str. - Ne pas déplacer la section # Skills ni changer la forme des bodies. 3. Ajouter les tests de composition - No-skills : pas de # Skills, awareness présente. - With-skills : awareness + bodies dans l’ordre. - MCP vs file : bonne consigne de création/contribution. 4. Vérifier non-régression launch - Tests ciblés application agent/lifecycle. - Puis cargo test -p application agent ou le subset existant pertinent. - Pas besoin de Vitest sauf si un texte UI est ajouté. 5. Lot optionnel discovery seulement après validation du MVP - Décider explicitement si un agent doit pouvoir lister les skills non assignés. - Si oui, implémenter skill.list / idea_list_skills comme nouvelle entrée orchestrateur compacte. ### Point d’attention Le fichier ARCHITECTURE.md contient encore des sections historiques sur un vieux plan Builtin skill + idea CLI + inbox/outbox, mais l’état réel du code est déjà sur AskAgent, Reply, sessions structurées, MCP bridge, mailbox/input mediator. Pour ce chantier, il faut suivre l’état réel du code et ne pas rouvrir l’ancien plan. Le bon axe est : améliorer la conscience contextuelle des agents sur les skills existants, pas refaire l’orchestration.
• Prompt: Inventaire architecture des chantiers applicatifs restant en cours après intégration locale de agent-skill-awareness-v2. Références mémoire: remaining-work-idea-agent-control-ide liste comme suites possibles: registre session/singleton agent, live-state partagé projet, handoff/canonical conversation log cross-session/cross-profile, UX conversations/délégations, MCP IdeA-only en flux réel, mise à jour mémoire/contexte automatique, restrictions profils supportés. Merci de classer ce qui est déjà livré vs encore actif, choisir le prochain chantier à reprendre en premier, et fournir un cadrage architectural initial. Ne code pas.
• Response: ## Inventaire post agent-skill-awareness-v2 Contexte observé : la branche locale est develop...origin/develop [ahead 15], avec seulement des fichiers runtime .ideai/conversations/* dirty. Je considère donc agent-skill-awareness-v2 intégré localement et je reclasse depuis le code actuel, pas depuis la mémoire seule. ### Déjà livré / à considérer fondation acquise 1. Registre session / singleton agent - Livré côté application : TerminalSessions, StructuredSessions, agrégateur LiveSessions, session_for_agent, node_for_agent, rebind_agent_node. - Livré côté Tauri/UI : list_live_agents, attach_live_agent, guards frontend de lancement singleton. - Statut : fondation livrée, à durcir uniquement par tests de flux réel. 2. Messagerie inter-agents / FIFO / réponse synchrone - Livré : AgentMailbox, InputMediator, AgentBusyChanged, tickets, idea_reply, résolution par ticket, timeout/cancel. - OrchestratorService::ask_agent et reply existent, avec conversation par paire. - Statut : livré applicativement, UX encore perfectible. 3. MCP IdeA-only en flux backend - Livré : bridge idea mcp-server, endpoint app-tauri, serveur MCP, outils idea_*, runtime MCP injecté au launch, badge source mcp/file côté UI. - Statut : livré côté infrastructure/app, reste validation produit en flux réel et polish observabilité. 4. Handoff / canonical conversation log cross-session / cross-profile - Plus avancé que la mémoire ne le dit : domain/src/conversation_log.rs définit ConversationLog, HandoffStore, HandoffSummarizer, ProviderSessionStore. - Infra livrée : FsConversationLog, FsHandoffStore, FsProviderSessionStore, HeuristicHandoffSummarizer. - App livrée : RecordTurn, injection handoff au LaunchAgent, persistance provider session, séparation pair id IdeA vs engine session id. - Statut : architecture et première implémentation livrées ; reste qualité de résumé, couverture UX, audit de complétude de tous les chemins de record. 5. Restrictions profils supportés - Livré partiellement : profils structurés Claude/Codex, structured_adapter, materializes_idea_bridge, garde guard_mcp_bridge_supported, profils sélectionnables. - Statut : règle technique présente, reste formulation produit/UI des capacités et fallbacks. 6. Agent skill awareness - Après intégration locale : livré comme couche de contexte, sans nouveau store ni DTO. agent-skills reste L12, awareness reste composition de convention file. ### Encore actif / pas complètement produit 1. UX conversations / délégations - Backend riche, frontend encore dispersé entre agents/layout/terminal/chat/events. - Manque une lecture utilisateur claire : qui a demandé quoi, à qui, état FIFO, réponse reçue, conversation par paire, reprise. - Statut : actif, prochain meilleur chantier. 2. Live-state partagé projet - Il existe un live-state runtime : sessions, busy, mailbox, events. - Il n’existe pas encore un modèle applicatif unifié, consultable et éventuellement persistable, du “travail en cours” projet. - Statut : partiellement livré en runtime, pas encore comme read-model produit. 3. Mise à jour mémoire/contexte automatique pendant la vie d’un agent - Injection au launch : livrée. - Outils contexte/mémoire et FileGuard : présents. - Promotion automatique, signal/bruit, mise à jour continue : pas livrés. - Statut : actif mais à repousser après UX, car il faut d’abord rendre les fils et décisions visibles. 4. Handoff/canonical log qualité produit - Socle livré, mais pas encore “expérience de conversation retrouvée” garantie dans tous les cas. - Résumeur heuristique seulement ; UX de consultation/reprise à clarifier. - Statut : fondation livrée, produit actif. ## Prochain chantier recommandé Je recommande de reprendre en premier : UX conversations & délégations, avec un read-model live-state minimal. Raison : les briques backend existent maintenant. Continuer par mémoire automatique ou nouveaux mécanismes MCP risque d’empiler de l’invisible. Le prochain verrou produit est de rendre l’orchestration compréhensible et opérable : l’utilisateur doit voir ses “employés IA” travailler, attendre, déléguer, répondre et reprendre. Ce chantier peut aussi servir d’audit d’intégration : s’il manque un événement ou une donnée backend, on l’ajoute proprement comme read-model, au lieu de découvrir les trous plus tard. ## Cadrage architectural initial ### Objectif Fournir une vue produit unifiée des conversations et délégations d’un projet : - agents vivants et cellule hôte, - état idle/busy/limited/starting si disponible, - délégations en cours et en attente par agent, - dernière requête/réponse utile, - conversation User↔Agent ou Agent↔Agent associée, - capacité à ouvrir/rattacher la cellule concernée. Le but n’est pas encore de créer un “journal complet” frontend. Le journal canonique existe côté .ideai/conversations; le premier lot doit exposer un état opérationnel scannable. ### Frontière backend Préférer un use case de lecture applicatif plutôt que de faire recomposer le frontend depuis dix events. Nouveau read-model applicatif proposé : rust ProjectWorkState { live_agents: Vec<LiveAgentState>, conversations: Vec<ConversationThreadSummary>, delegations: Vec<DelegationState>, } Port/domain à éviter au départ : pas de nouveau store durable tant qu’on lit les registres existants. Le read-model peut composer : - LiveSessions / TerminalSessions / StructuredSessions, - InputMediator::busy_state, - ConversationRegistry, - AgentMailbox si une méthode d’inspection propre est ajoutée, - ConversationLog / HandoffStore en lecture best-effort pour les résumés. Si inspection mailbox nécessaire, ne pas exposer l’impl InMemoryMailbox : ajouter un petit port ségrégué, par exemple AgentQueueSnapshot, ou étendre prudemment AgentMailbox avec une méthode read-only si l’impact reste faible. ### Frontière Tauri / DTO Ajouter une commande de lecture, pas une mutation : - get_project_work_state(projectId) -> ProjectWorkStateDto DTOs camelCase, stables et tolérants aux champs absents : - LiveAgentStateDto { agentId, name, nodeId?, sessionId?, kind: "pty"|"structured", busy, limited? } - DelegationStateDto { ticketId, requesterAgentId?, targetAgentId, taskPreview, status: "queued"|"delivered"|"awaitingReply"|"replied"|"timedOut", source: "mcp"|"file"|"user"?, createdAtMs? } - ConversationThreadSummaryDto { conversationId, left, right, lastTurnPreview?, handoffPreview?, updatedAtMs? } Ne pas exposer tout log.jsonl dans ce lot. Préviews seulement. ### Frontière frontend Ajouter une feature dédiée, sans mélanger avec TerminalView : - frontend/src/features/workstate/ ou features/conversations/ - hook useProjectWorkState(projectId) consommant un nouveau WorkStateGateway - panneau dans ProjectsView ou extension du sidebar Agents : “Work” / “Conversations” Le frontend doit continuer à consommer des ports TS, pas invoke() directement : - domain/index.ts : types miroirs DTO. - ports/index.ts : WorkStateGateway. - adapters/workState.ts : Tauri invoke. - mock gateway + tests Vitest. ### Ordre d’implémentation recommandé 1. Lot A — read-model minimal sans nouvelle persistance - Backend command get_project_work_state qui agrège live agents + busy state + conversations connues. - Frontend panneau simple affichant agents live/busy et dernières délégations connues. 2. Lot B — queue/delegation snapshot propre - Ajouter l’inspection read-only de mailbox/FIFO si le Lot A ne peut pas montrer les tickets en attente. - Tester FIFO visible : deux demandes vers le même agent apparaissent dans l’ordre. 3. Lot C — conversation summaries depuis log/handoff - Lire ConversationLog::last et HandoffStore::load best-effort. - Afficher preview et reprise sans charger tout le journal. 4. Lot D — actions UX - “Ouvrir/rattacher l’agent”, “voir la conversation”, “arrêter”, “copier résumé”, selon capacités déjà existantes. 5. Lot E — mémoire/contexte automatique - Seulement après visibilité des fils : proposer/persister les apprentissages utiles depuis les conversations vers mémoire/contexte via FileGuard. ### Contraintes à respecter - Ne pas faire du frontend la source de vérité du live-state. - Ne pas polluer .ideai/memory/ avec le journal conversationnel. - Ne pas dupliquer les registres session existants. - Garder PTY brut et structured sessions substituables dans le read-model. - Toute écriture mémoire/contexte doit rester derrière les use cases/FileGuard existants. ## Synthèse Le cœur “agent control IDE” est maintenant largement livré côté backend : singleton, mailbox/FIFO, MCP IdeA-only, log/handoff/provider sessions. Le chantier prioritaire n’est plus d’inventer ces mécanismes, mais de les rendre visibles et pilotables. Je reprendrais donc par UX conversations/délégations + read-model live-state projet minimal, puis seulement ensuite la mise à jour automatique mémoire/contexte.
• Prompt: Nous passons à l'implémentation du chantier UX conversations/délégations + read-model live-state minimal. Merci de transformer ton cadrage en périmètre de Lot A implémentable maintenant. Donne les contrats exacts backend/Tauri/frontend, les fichiers probables, ce qui est inclus/exclu, et les tests attendus. Objectif: premier lot utile, minimal, sans nouvelle persistance durable si possible. Ne code pas.
• Response: ## Lot A — ProjectWorkState minimal, implémentable maintenant ### Objectif du lot Livrer une première vue utile et read-only du travail agent en cours dans un projet, sans nouvelle persistance durable : - lister les agents du projet avec leur état live, - indiquer cellule/session hôte quand l’agent tourne, - indiquer idle / busy à partir du médiateur d’entrée, - exposer le ticket courant si busy, - permettre au frontend d’afficher un panneau “Work” simple et scannable. Ce lot ne cherche pas encore à afficher l’historique, les previews de log, ni la file FIFO complète. Il pose le read-model minimal qui rend l’état agent visible. ## Inclus - Nouvelle commande Tauri read-only get_project_work_state(projectId). - Agrégation backend depuis les stores/registres existants : manifest agents, LiveSessions, InputMediator::busy_state. - DTO frontend miroir + gateway TS. - Panneau frontend minimal dans la sidebar, probablement onglet Work. - Tests backend DTO/commande + tests frontend hook/panel. ## Exclus - Aucune nouvelle persistance .ideai/. - Pas de lecture log.jsonl / handoff.md dans le Lot A. - Pas d’inspection complète de la mailbox/FIFO. - Pas de mutation : pas de stop/reply/attach depuis ce panneau dans le premier lot. - Pas de migration de list_live_agents existant. - Pas de refonte des panneaux Agents/Terminal/Chat. ## Contrat backend application Le plus minimal peut rester dans app-tauri en composition de DTO, mais je recommande un petit use case application pour garder Tauri adapter mince. ### Nouveau module probable - crates/application/src/workstate/mod.rs - export dans crates/application/src/lib.rs ### Types application proposés rust pub struct GetProjectWorkState { contexts: Arc<dyn AgentContextStore>, live: Arc<LiveSessions>, input: Arc<dyn InputMediator>, } pub struct GetProjectWorkStateInput { pub project: Project, } pub struct ProjectWorkState { pub agents: Vec<AgentWorkState>, } pub struct AgentWorkState { pub agent_id: AgentId, pub name: String, pub profile_id: ProfileId, pub live: Option<LiveWorkSession>, pub busy: AgentBusyState, } pub struct LiveWorkSession { pub node_id: NodeId, pub session_id: SessionId, pub kind: LiveSessionKind, } pub enum LiveSessionKind { Pty, Structured, } ### Important sur kind LiveSessions::live_agents() agrège déjà PTY + structured mais ne porte pas le kind. Pour Lot A, deux options : 1. Option minimale : omettre kind du DTO. Suffisant pour afficher “live”. 2. Option préférable : ajouter une méthode read-only à LiveSessions, sans casser l’existant : rust pub fn live_agent_entries(&self) -> Vec<LiveAgentEntry> pub struct LiveAgentEntry { pub agent_id: AgentId, pub node_id: NodeId, pub session_id: SessionId, pub kind: LiveSessionKind, } Garder live_agents() existant pour compatibilité avec list_live_agents. ### Algorithme use case 1. manifest = contexts.load_manifest(&project).await? 2. Convertir chaque entry en Agent via entry.to_agent(). 3. Construire une map agent_id -> live entry depuis LiveSessions. 4. Pour chaque agent : - busy = input.busy_state(agent.id) - live = live_map.get(agent.id) - produire AgentWorkState 5. Trier par name ou conserver l’ordre manifeste. Recommandation : conserver ordre manifeste pour stabilité avec list_agents. ## Contrat Tauri ### Nouveau DTO dans crates/app-tauri/src/dto.rs rust #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub struct ProjectWorkStateDto { pub agents: Vec<AgentWorkStateDto>, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub struct AgentWorkStateDto { pub agent_id: String, pub name: String, pub profile_id: String, pub live: Option<LiveWorkSessionDto>, pub busy: BusyStateDto, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub struct LiveWorkSessionDto { pub node_id: String, pub session_id: String, pub kind: LiveSessionKindDto, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub enum LiveSessionKindDto { Pty, Structured, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase", tag = "state")] pub enum BusyStateDto { Idle, Busy { ticket: String, since_ms: u64 }, } Si l’équipe veut réduire encore le lot : supprimer kind et LiveSessionKindDto. ### Nouvelle commande dans crates/app-tauri/src/commands.rs rust #[tauri::command] pub async fn get_project_work_state( project_id: String, state: State<'_, AppState>, ) -> Result<ProjectWorkStateDto, ErrorDto> Comportement : - resolve_project(&project_id, &state).await? - appeler state.get_project_work_state.execute(...) - mapper en DTO Erreurs : - INVALID si projectId invalide, - NOT_FOUND si projet inconnu, - STORE si manifeste illisible. ### Wiring AppState Fichiers probables : - crates/app-tauri/src/state.rs - ajouter pub get_project_work_state: Arc<GetProjectWorkState>. - construire avec IdeaiContextStore, LiveSessions::new(terminal_sessions, structured_sessions), input_mediator. - crates/app-tauri/src/lib.rs - enregistrer commands::get_project_work_state dans invoke_handler. ## Contrat frontend ### Types dans frontend/src/domain/index.ts ts export interface ProjectWorkState { agents: AgentWorkState[]; } export interface AgentWorkState { agentId: string; name: string; profileId: string; live?: LiveWorkSession | null; busy: WorkBusyState; } export interface LiveWorkSession { nodeId: string; sessionId: string; kind: "pty" | "structured"; } export type WorkBusyState = | { state: "idle" } | { state: "busy"; ticket: string; sinceMs: number }; Si backend omet kind, retirer kind ici aussi. ### Port dans frontend/src/ports/index.ts ts export interface WorkStateGateway { getProjectWorkState(projectId: string): Promise<ProjectWorkState>; } export interface Gateways { // existants... workState: WorkStateGateway; } ### Adapter Tauri Nouveau fichier : frontend/src/adapters/workState.ts ts export class TauriWorkStateGateway implements WorkStateGateway { getProjectWorkState(projectId: string): Promise<ProjectWorkState> { return invoke<ProjectWorkState>("get_project_work_state", { projectId }); } } Puis wiring : - frontend/src/adapters/index.ts : instancier workState: new TauriWorkStateGateway(). - frontend/src/adapters/mock/index.ts : ajouter MockWorkStateGateway. ### Feature frontend Nouveau dossier recommandé : - frontend/src/features/workstate/useProjectWorkState.ts - frontend/src/features/workstate/ProjectWorkStatePanel.tsx - frontend/src/features/workstate/index.ts - frontend/src/features/workstate/workstate.test.tsx Hook : ts export interface ProjectWorkStateViewModel { state: ProjectWorkState | null; busy: boolean; error: string | null; refresh: () => Promise<void>; } Refresh initial + refresh sur events existants : - agentLaunched - agentExited - agentBusyChanged - orchestratorRequestProcessed - éventuellement agentProfileChanged ### UI minimale Dans ProjectsView.tsx : - ajouter SidebarTab = ... | "work" - ajouter { id: "work", label: "Work" } - afficher ProjectWorkStatePanel projectId={active.id} si actif. Contenu minimal du panneau : - ligne par agent : nom, live/offline, busy/idle. - si live : afficher sessionId court ou nodeId court. - si busy : afficher ticket court + âge approximatif facultatif. - empty state : “No agents yet.” - erreur et bouton refresh. Pas d’actions dans Lot A. Le panneau est observabilité seulement. ## Fichiers probables Backend : - crates/application/src/workstate/mod.rs nouveau - crates/application/src/lib.rs - crates/application/src/terminal/registry.rs si ajout live_agent_entries() avec kind - crates/app-tauri/src/dto.rs - crates/app-tauri/src/commands.rs - crates/app-tauri/src/state.rs - crates/app-tauri/src/lib.rs Frontend : - frontend/src/domain/index.ts - frontend/src/ports/index.ts - frontend/src/adapters/workState.ts nouveau - frontend/src/adapters/index.ts - frontend/src/adapters/mock/index.ts - frontend/src/features/workstate/useProjectWorkState.ts nouveau - frontend/src/features/workstate/ProjectWorkStatePanel.tsx nouveau - frontend/src/features/workstate/index.ts nouveau - frontend/src/features/workstate/workstate.test.tsx nouveau - frontend/src/features/projects/ProjectsView.tsx ## Tests attendus ### Rust application Nouveau test application, selon conventions existantes : - cargo test -p application workstate Cas : 1. Projet avec deux agents, aucun live, aucun busy → deux rows live=None, busy=Idle. 2. Agent live PTY → row porte live.session_id, live.node_id, kind=Pty si kind inclus. 3. Agent busy → row porte Busy { ticket, since_ms }. 4. Agent absent du manifeste mais présent dans registry → ignoré dans le read-model projet. ### Rust app-tauri Selon structure actuelle, ajouter dans tests de wiring/commands : - commande enregistrée dans invoke_handler, - DTO sérialise en camelCase : agentId, profileId, sinceMs, sessionId, nodeId, kind. Commandes de vérification probables : - cargo test -p app-tauri --test orchestrator_wiring - ou test dédié si les commands sont déjà testées ailleurs. ### Frontend Vitest Nouveau workstate.test.tsx : 1. Le panneau affiche No agents yet. quand liste vide. 2. Il affiche agent idle/offline. 3. Il affiche agent live + busy avec ticket court. 4. Un event agentBusyChanged déclenche refresh. 5. ProjectsView expose l’onglet Work et rend le panneau pour le projet actif. Commande ciblée : bash npx vitest run src/features/workstate/workstate.test.tsx src/features/projects/projects.test.tsx ### Typecheck bash npx tsc --noEmit cargo check -p app-tauri ## Notes de rigueur - Le Lot A doit rester read-only. Les actions “ouvrir/rattacher”, “stop”, “voir conversation” sont Lot D. - Ne pas lire ConversationLog dans Lot A : dès qu’on affiche des previews de conversation, on bascule vers Lot C. - Ne pas ajouter une persistance live_state.json : le live-state est dérivé des registres runtime existants. - Ne pas dupliquer list_live_agents; le nouveau read-model peut l’utiliser conceptuellement, mais il doit ajouter le busy state et le nom agent, donc il mérite sa commande dédiée. - Si LiveSessions est difficile à injecter tel quel, injecter les deux registres et agréger dans le use case, mais garder l’agrégation dans application, pas dans Tauri ni frontend.
• Prompt: Lot A ProjectWorkState minimal est intégré localement dans develop (3bfb932). Cadrage demandé pour le Lot B du chantier UX conversations/délégations + read-model live-state: queue/delegation snapshot propre. Objectif: exposer dans le read-model les délégations/tickets en attente/en cours de façon read-only, sans nouvelle persistance durable et sans refonte FIFO. Merci de définir précisément: source de vérité backend, éventuelle extension read-only de AgentMailbox/InputMediator, DTOs, impacts frontend, inclus/exclus, tests attendus. Ne code pas.
• Response: ## Lot B — Queue / Delegation Snapshot Read-Only Objectif : enrichir ProjectWorkState avec les tickets actuellement présents dans la FIFO par agent, en lecture seule, sans nouvelle persistance durable et sans changer la sémantique enqueue/resolve/cancel. ### Source de vérité backend La source de vérité des délégations/tickets est la mailbox existante, pas le frontend et pas un nouveau store : - domain::mailbox::Ticket porte déjà id, source, conversation, requester, task. - infrastructure::InMemoryMailbox possède déjà les VecDeque<Slot> par AgentId. - InputMediator::busy_state(agent) reste la source de vérité du ticket en cours. Donc : - queue/order = snapshot de InMemoryMailbox ; - status inProgress/queued = dérivé en croisant la queue avec InputMediator::busy_state ; - live session = déjà Lot A via LiveSessions ; - manifest boundary = toujours AgentContextStore.load_manifest(project). Ne pas reconstruire une deuxième FIFO dans ProjectWorkState. ## Extension read-only recommandée Ne pas étendre InputMediator : il est l’autorité busy/livraison, pas l’autorité de contenu de queue. Éviter aussi de grossir le port mutateur AgentMailbox si possible. Ajouter un port ségrégué read-only dans domain/src/mailbox.rs : rust #[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq)] pub struct QueuedTicketSnapshot { pub id: TicketId, pub source: InputSource, pub conversation: ConversationId, pub requester: String, pub task: String, pub position: u32, } pub trait AgentQueueSnapshot: Send + Sync { fn queue_for(&self, agent: AgentId) -> Vec<QueuedTicketSnapshot>; } Implémenter AgentQueueSnapshot pour InMemoryMailbox en clonant uniquement les données de Ticket, jamais les oneshot::Sender. Pourquoi ce choix : - ISP : le read-model ne dépend pas de enqueue/resolve/cancel. - Aucun changement de comportement FIFO. - Les tests peuvent fournir un fake AgentQueueSnapshot sans implémenter tout AgentMailbox. Alternative acceptable si l’équipe préfère moins de types : ajouter fn snapshot_for(&self, agent: AgentId) -> Vec<QueuedTicketSnapshot> directement à AgentMailbox, avec impl par défaut vide. Mais c’est moins propre : les ports mutateur et lecture restent mélangés. ## Modèle application Fichier principal : crates/application/src/workstate/mod.rs. Étendre GetProjectWorkState : rust pub struct GetProjectWorkState { contexts: Arc<dyn AgentContextStore>, live: Arc<LiveSessions>, input: Arc<dyn InputMediator>, queue: Arc<dyn AgentQueueSnapshot>, } Étendre les structs : rust pub struct AgentWorkState { pub agent_id: AgentId, pub name: String, pub profile_id: ProfileId, pub live: Option<LiveWorkSession>, pub busy: AgentBusyState, pub tickets: Vec<AgentTicketState>, } pub struct AgentTicketState { pub ticket_id: TicketId, pub conversation_id: ConversationId, pub position: u32, pub status: TicketWorkStatus, pub source: TicketWorkSource, pub requester_label: String, pub task_preview: String, pub task_len: usize, } pub enum TicketWorkStatus { InProgress, Queued, } pub enum TicketWorkSource { Human, Agent { agent_id: AgentId }, } Dérivation status : rust let busy_ticket = self.input.busy_state(agent.id).ticket(); status = if busy_ticket == Some(ticket.id) { TicketWorkStatus::InProgress } else { TicketWorkStatus::Queued }; task_preview : générer côté application pour éviter d’envoyer tout le prompt au panneau. Recommandation : trim + remplacer whitespace runs par espace + couper à 160 caractères. Garder task_len pour indiquer qu’il y a plus. Important : conserver l’ordre FIFO via position, ne pas retrier les tickets. ## Tauri / DTO Étendre crates/app-tauri/src/dto.rs. rust #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub struct AgentWorkStateDto { pub agent_id: String, pub name: String, pub profile_id: String, pub live: Option<LiveWorkSessionDto>, pub busy: AgentBusyState, pub tickets: Vec<AgentTicketStateDto>, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub struct AgentTicketStateDto { pub ticket_id: String, pub conversation_id: String, pub position: u32, pub status: TicketWorkStatusDto, pub source: TicketWorkSourceDto, pub requester_label: String, pub task_preview: String, pub task_len: usize, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase")] pub enum TicketWorkStatusDto { InProgress, Queued, } #[derive(Debug, Clone, Serialize)] #[serde(rename_all = "camelCase", tag = "kind")] pub enum TicketWorkSourceDto { Human, Agent { agent_id: String }, } Wire JSON attendu : json { "agents": [ { "agentId": "...", "name": "Architect", "profileId": "...", "live": { "nodeId": "...", "sessionId": "...", "kind": "pty" }, "busy": { "state": "busy", "ticket": "...", "sinceMs": 1234 }, "tickets": [ { "ticketId": "...", "conversationId": "...", "position": 0, "status": "inProgress", "source": { "kind": "agent", "agentId": "..." }, "requesterLabel": "Main", "taskPreview": "Analyser...", "taskLen": 842 } ] } ] } La commande Tauri reste la même : rust get_project_work_state(project_id) -> ProjectWorkStateDto Aucune nouvelle commande nécessaire. ## Wiring AppState Dans crates/app-tauri/src/state.rs : - garder l’Arc<InMemoryMailbox> déjà créé au composition root ; - le passer à GetProjectWorkState::new(...) comme Arc<dyn AgentQueueSnapshot> ; - continuer à passer le même Arc<InMemoryMailbox> au MediatedInbox et à l’orchestrateur comme AgentMailbox. But : un seul objet InMemoryMailbox, deux vues de port : rust let inmemory_mailbox = Arc::new(InMemoryMailbox::new()); let mailbox = Arc::clone(&inmemory_mailbox) as Arc<dyn AgentMailbox>; let queue_snapshot = Arc::clone(&inmemory_mailbox) as Arc<dyn AgentQueueSnapshot>; Puis : rust GetProjectWorkState::new(contexts, live_sessions, input_mediator, queue_snapshot) ## Frontend contracts Étendre frontend/src/domain/index.ts : ts export type TicketWorkStatus = "inProgress" | "queued"; export type TicketWorkSource = | { kind: "human" } | { kind: "agent"; agentId: string }; export interface AgentTicketState { ticketId: string; conversationId: string; position: number; status: TicketWorkStatus; source: TicketWorkSource; requesterLabel: string; taskPreview: string; taskLen: number; } export interface AgentWorkState { agentId: string; name: string; profileId: string; live?: LiveWorkSession; busy: WorkBusyState; tickets: AgentTicketState[]; } WorkStateGateway ne change pas : ts getProjectWorkState(projectId: string): Promise<ProjectWorkState>; Adapter Tauri inchangé sauf types. Mock : MockWorkStateGateway accepte désormais tickets dans ses seeds. Pour compat tests, soit mettre tickets: [] dans les fixtures, soit normaliser dans le mock au retour. ## UI Lot B Fichier principal : frontend/src/features/workstate/ProjectWorkStatePanel.tsx. Afficher sous chaque agent : - badge Live/Offline, Busy/Idle existant ; - si tickets.length > 0, une mini-liste compacte : - #1 In progress ou #2 Queued, - requester : Human ou label requester / source agent, - preview du task, - ticket court en monospace. UX minimale : - Agent sans ticket : rien ou texte discret “No queued tickets”. - Ticket inProgress : badge warning, cohérent avec Busy. - Ticket queued : badge neutral. - Pas d’action de résolution/annulation dans Lot B. Refresh : - Garder refresh manuel. - Garder refresh sur événements Lot A : agentBusyChanged, agentLaunched, agentExited, orchestratorRequestProcessed. - Ajouter refresh sur delegationReady, car c’est le signal existant le plus proche d’un ticket qui démarre physiquement côté UI. Limite connue du Lot B : un ticket ajouté derrière un agent déjà busy peut ne pas émettre de nouvel agentBusyChanged ni delegationReady immédiatement. Il sera visible au refresh manuel ou au prochain événement. Une vraie notification agentQueueChanged est un Lot B+ ou Lot C, pas indispensable pour le snapshot read-only. ## Inclus - Port read-only AgentQueueSnapshot. - Impl snapshot de InMemoryMailbox, sans mutation. - Extension de ProjectWorkState avec agents[].tickets. - Statuts inProgress/queued dérivés, pas stockés. - Task preview bornée, pas full prompt. - UI compacte des tickets par agent. - Tests de snapshot FIFO et read-model. ## Exclus - Pas de agentQueueChanged dans ce lot, sauf si l’équipe juge indispensable pour UX live immédiate. - Pas d’annulation de ticket depuis UI. - Pas de résolution manuelle depuis UI. - Pas de persistance queue dans .ideai/. - Pas de lecture ConversationLog / handoff.md. - Pas d’historique des tickets terminés. - Pas de statut delivered : delegation_delivered est aujourd’hui un log/ack best-effort, pas une donnée persistée dans la mailbox. Ne pas l’exposer comme état tant qu’il n’a pas de source de vérité. - Pas de refonte des chemins ask_agent, submit_human_input, idea_reply. ## Point de vigilance technique Le snapshot va rendre visibles les tickets réellement restés dans InMemoryMailbox. C’est précisément utile, mais cela peut révéler des tickets qui ne sont pas drainés sur certains chemins de succès. À vérifier par tests avant de conclure le lot : - succès idea_reply PTY : ticket retiré ; - timeout/cancel : ticket retiré par BusyTurnGuard ; - succès structured Final : le ticket ne doit pas rester dans la queue ; - submit humain fire-and-forget : décider s’il doit apparaître comme ticket ou être exclu du snapshot. Pour le MVP UX “délégations”, je recommande d’afficher uniquement les tickets dont source == Agent. Si l’équipe veut afficher aussi les entrées humaines, le libellé UI doit parler de “tickets d’entrée”, pas seulement de délégations, et il faut clarifier leur drainage. ## Tests attendus ### Domain / infrastructure mailbox Fichiers : - crates/domain/src/mailbox.rs - crates/infrastructure/src/mailbox/mod.rs Tests : 1. snapshot_preserves_fifo_order_and_positions : deux tickets A→B, positions 0, 1. 2. snapshot_carries_ticket_metadata : source, conversation, requester, task présents. 3. snapshot_is_read_only : appeler snapshot ne change pas pending ni head_ticket. 4. snapshot_updates_after_resolve_ticket : le ticket résolu disparaît. 5. snapshot_updates_after_cancel_head : le head annulé disparaît, le suivant devient position 0. ### Application workstate Fichier : crates/application/tests/workstate.rs. Tests : 1. Agent sans queue → tickets == []. 2. Deux tickets pour un agent manifeste → tickets dans l’ordre FIFO. 3. busy.ticket == first → premier ticket InProgress, second Queued. 4. busy == Idle → tous tickets Queued. 5. Queue pour agent absent du manifeste → ignorée. 6. task_preview tronque et task_len conserve la longueur originale. 7. Source agent → DTO application contient TicketWorkSource::Agent { agent_id }; source human → Human si inclus. ### App-tauri DTO / command Fichiers : - crates/app-tauri/src/dto.rs - tests existants type dto_agents.rs ou nouveau test DTO. Tests : 1. Sérialisation camelCase : ticketId, conversationId, requesterLabel, taskPreview, taskLen. 2. Enum status sérialisée en inProgress / queued. 3. Source agent sérialisée en { "kind": "agent", "agentId": "..." }. 4. get_project_work_state renvoie tickets imbriqués avec les agents. ### Frontend Fichier : frontend/src/features/workstate/workstate.test.tsx. Tests : 1. Agent avec ticket inProgress affiche badge In progress, preview et ticket court. 2. Agent avec deux tickets affiche l’ordre #1, #2. 3. Agent sans tickets n’affiche pas de liste parasite. 4. Event delegationReady déclenche un refresh. 5. Mock gateway accepte et renvoie tickets. Commandes de vérification : bash cargo test -p infrastructure mailbox --lib cargo test -p application --test workstate cargo test -p app-tauri --test dto_agents npx vitest run src/features/workstate/workstate.test.tsx src/features/projects/projects.test.tsx npx tsc --noEmit cargo check -p app-tauri ## Résumé d’implémentation Le Lot B est une extension de projection : InMemoryMailbox expose une vue snapshot, GetProjectWorkState l’agrège par agent manifeste, Tauri sérialise tickets, le panneau Work les affiche. Aucun nouveau stockage, aucune nouvelle queue, aucune mutation UX.