Le panneau de modèle par défaut et la bulle ⓘ n'affichaient aucun modèle Mistral
« Vision capable » alors que GET api.mistral.ai/v1/models en déclare 28 : la table
de capacités était entièrement statique et aucun de ses motifs ne correspondait aux
familles Mistral actuelles (seul `pixtral`, retiré de l'API, les matchait).
- backend/provider_capabilities.py (nouveau) : capacités déclarées par le
fournisseur (Mistral `capabilities`, OpenRouter `architecture`), détectées par
la forme du payload, snapshot en cache process-wide (TTL 30 min, surchargeable
par AI_CAPABILITIES_TTL_SECONDS) rempli par GET /api/config/ai-models.
- backend/model_capabilities.py : une déclaration prime sur la table statique
pour chaque drapeau mentionné ; la table ne comble que le reste (Mistral ne
déclare jamais `embedding`). Table corrigée pour le repli hors ligne : familles
vision Mistral (ministral, magistral, mistral-small, mistral-medium,
mistral-vibe-cli, labs-leanstral), mistral-ocr = vision sans chat, et défaut du
fournisseur Mistral sans `embeddings` (mistral-large / codestral n'étaient plus
des « embedders »).
- backend/ai_routes.py : GET /api/ai/model-capabilities reste sans appel réseau
(cache froid → table statique).
- Tests : tests/test_provider_capabilities.py (nouveau), TestMistralFamilies et
TestDeclaredCapabilities (bout en bout via l'API).
- Docs : CHANGELOG [Unreleased], registre + journal ISSUES_TODOLIST,
fiche docs/features/ai-provider-picker.md (§L).
Vérifié : 28/28 modèles vision déclarés par Mistral détectés (0 avant), 0 écart
dans les deux sens ; pytest 1007 passed / 6 skipped ; ruff 0 (backend) ; mypy 0 ;
tests frontend unit 9/9 + IA 66/66 + validate-imports 37 modules ; instance de test
reconstruite et vérifiée sur http://localhost:2020.
1. **fix(xiaomi): la clé Xiaomi échouait avec 'Name or service not known'**
- URL précédente api.xiaomi.com n'existe pas (DNS fail)
- Vraie URL: https://api.xiaomimimo.com/v1/models
- Xiaomi MiMo utilise un header custom 'api-key:' (PAS 'Authorization: Bearer')
- Modèles par défaut mis à jour: mimo-v2.5-pro, mimo-v2.5, mimo-v2.5-asr, etc.
- Le chat dans ai.py supporte maintenant un header custom via auth_header_name
2. **fix(admin): EventSource 503 → fallback polling**
- Ajout d'un fallback: si EventSource ne reçoit jamais le premier event
(cookie expiré, réseau bloqué, proxy timeout), on bascule sur du polling
/api/admin/stats toutes les 5s. Le UI continue de se mettre à jour.
- Cleanup correct du timer dans disconnectSSE
3. **fix(test_ai_models)**: 2 nouveaux tests de régression
- test_xiaomi_uses_api_key_header_not_bearer: vérifie URL + header
- test_xiaomi_test_endpoint_uses_real_url: vérifie /api/config/ai-keys/test
- Patche backend.ai ET backend.main (import local)
- Header case-insensitive (urllib normalise à 'Api-key', HTTP est insensible)
Vérifié :
- pytest : 504 passed (502 + 2 nouveaux Xiaomi)
- frontend unit : 7 passed
- validate-imports : 30 modules / 204 exports
- pane-manager JSDOM : 9/9
- ruff check backend/ : All checks passed
Trois bugs corrigés + une amélioration demandée :
1. **fix(admin): /admin.html redirigeait toujours vers /**
- admin.js _gateAdmin() lisait /api/auth/status qui ne contient PAS le rôle user
- Remplacé par /api/auth/me (retourne username, role, vaults)
- Le code distingue maintenant le cas 'auth désactivé' (admin anonyme) du
cas 'auth requise non admin' (affiche écran forbidden)
2. **fix(ai): les modèles Nvidia/Xiaomi ne se chargeaient pas dans les dropdowns**
- Xiaomi : l'endpoint public /v1/models est instable, échec réseau fréquent
- Toutes les erreurs réseau/d'API renvoyaient models=[] → dropdown vide
- Ajout d'un fallback curé : _FALLBACK_MODELS dict avec 4-8 modèles populaires
par provider, TOUJOURS retourné si la clé manque OU si l'API distante échoue
- Le frontend voit désormais 'fallback' vs 'live' comme hint pour l'utilisateur
- Gemini parsing : strip du préfixe 'models/' retourné par l'API Gemini
- 7 nouveaux tests pytest pour _FALLBACK_MODELS + endpoint /api/config/ai-models
3. **feat(ai): picker provider/model dans la toolbar AI + BooksLM**
- Plusieurs providers peuvent maintenant être activés simultanément
- Sélection provider+model par section (Forge, BooksLM, etc.) via dropdown
- État persisté en localStorage (le choix suit l'utilisateur entre sections)
- Chaque appel AI passe maintenant {provider, model} au backend
- ai.js : aiAction() lit le picker et l'injecte dans le body
- bookslm.js : envoie provider+model à /api/ai/bookslm/chat
- ai_routes.py + bookslm_routes.py : AIRequest et BooksLMChatRequest
acceptent provider+model, avec save/restore du modèle original
pour ne pas affecter les autres requêtes concurrentes
- 7 nouvelles clés i18n (ai.provider, ai.model, ai.model_loading, etc.)
- 1 nouveau test bookslm vérifie que le schema accepte provider+model
- validate-imports.mjs : fix faux positif sur 'export { X as Y }'
Vérifié :
- pytest : 502 passed, 5 skipped (494 baseline + 7 AI models + 1 BooksLM)
- frontend unit : 7 passed
- validate-imports : 30 modules / 204 exports / 0 erreur
- pane-manager JSDOM : 9/9
- ruff check backend/ : All checks passed
bruno