Projets/agent-manager
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🗺️ ROADMAP agent-manager — vers le « super outil »

Version du document : 3.0 · Statut : phases 0 à 3 livrées (v0.3.0 → v1.0.1), maintenance v1.0.2 → v1.1.0 Base : analyse du code v0.2.7 (Rust, 45+ tests, zéro dépendance runtime)

✅ Phase 0 livrée en v0.3.0 (2026-08-17) : issues #2 à #16 clôturées, 157 tests, release publiée sur Gitea. Les découpages des phases 1 à 3 sont en place sur Gitea (issues #25 à #80) : v0.4.0, v0.5.0, v1.0.

✅ Phase 1 livrée en v0.4.1 (2026-08-17) : 17/17 issues clôturées (#26–#42), 240+ tests. v0.4.0 a livré 13/17 (#26–#32, #34–#38) ; v0.4.1 complète avec le dashboard TUI (#33), les favoris/notes/tags (#39), les profils d'environnement (#40), les complétions dynamiques + man pages (#41) et le packaging officiel + CI (#42). Binaires Windows/Linux publiés sur Gitea — am self-update et les installateurs servent la v0.4.1.

✅ Phase 2 livrée en v0.6.0 (2026-08-19) : 28/28 issues clôturées (#47–#75), 250+ tests. am web, i18n, services, schedule, lab, sync, migrate, models, plugins d'événements… Binaires publiés sur Gitea.

✅ Phase v0.7.0 livrée (2026-08-19) : 5/5 issues clôturées (#88–#92) — registre de providers LLM (am providers), secrets partagés par provider, flags --provider/--model/--no-config à l'install, configuration post-install (bloc config:).

✅ Phase 3 livrée en v1.0.0 (2026-08-20) : 5/5 issues clôturées (#76–#80) — télémétrie opt-in, am registry, am ask, profils sandbox, am serve (API HTTP + WebSocket). v1.0.1 : self-update décompresse les archives, prompt REPL avec shell actif.

🔧 Maintenance v1.0.3 (2026-08-20) : commandes REPL ask/serve/registry routées vers am (v1.0.2) ; détection externe corrigée — champ detect (sonde PATH explicite) pour les lanceurs interpréteurs (npx/python), plus de faux « external » ; docs alignées.

🔧 Maintenance v1.0.4 (2026-08-20) : catalogue enrichi — 5 agents shell-ai ajoutés (issues #94 #95) : AIChat (alias ai, binaire GitHub Release), ShellGPT (pip), Fabric (go), Shell AI (npm/Ollama), AI CLI (binaire, politique de sécurité risk/certainty). Catalogue : 77 agents.

🔧 Maintenance v1.0.5 (2026-08-20) : commande am ai livrée (issues #96 #97) — langage naturel → action shell via AIChat : mode conversationnel (aichat -f ), mode --exec avec pipeline de sécurité (génération aichat --dry-run, classification safe/risky + certainité, politique dry-run par défaut configurable settings.shell_ai, confirmation y/N pour les commandes risky, exécution via le shell de l'utilisateur), flags --files/--provider/--model/--yes, alias CLI am shell, événements shell_ai journalisés. Épique Axe 13 (#93) clôturée.

🔧 Maintenance v1.0.6 (2026-08-20) : installateur Windows corrigé — install.ps1 n'acceptait que l'entrée am.exe dans l'archive de release (la CI et les archives manuelles utilisent am-windows-x86_64.exe) → repli systématique sur cargo install au lieu du binaire précompilé. Le script accepte désormais les deux noms ; archives v1.0.6 publiées avec les deux entrées pour la compatibilité maximale. Chemin du message cargo install corrigé (.cargo\bin\am.exe).

🚀 Épique v1.1.0 (2026-08-20) : Onboarding, Copilot & Rôles aichat (Axe 14) — am setup (wizard provider + token keyring + modèle + ping), installation automatique d'aichat (wizard + am ai + installateurs), 6 rôles copilot générés pour aichat (am-copilot, am-operator, am-dev, am-do, am-analyst, am-orchestrator), am ai --role <nom>, tip d'onboarding dans le banner REPL et les commandes IA (non-bloquant).

🔧 Maintenance v1.1.1 (2026-08-20) : fix am setup — le wizard écrivait providers.<nom> au TOP-LEVEL de la config user (clé rejetée par le validateur : « unknown field providers »). Le registre vivant sous settings.providers, le wizard écrit désormais settings.providers.<nom>.base_url + .default_model (le schéma exige base_url quand un bloc provider est écrit). Test de régression setup_persists_under_settings_providers.

🔧 Maintenance v1.1.2 (2026-08-20) :

  • am setup : openrouter ajouté au choix des providers (base URL, token via OPENROUTER_API_KEY, 6 modèles déclarés proposés) ; le choix du modèle liste les modèles disponibles du provider.
  • am ai sans --role utilise am-copilot par défaut (régénération automatique des rôles si le fichier manque, dégradation douce).
  • Bug am migrate --import : la config importée était écrite dans le répertoire config GLOBAL (user_config_dir) au lieu du config actif de l'app — l'import écrasait la config réelle de la machine (et la suite de tests détruisait la config utilisateur à chaque cargo test). L'import respecte désormais app.paths.config_dir (--config/isolated).

🔧 Maintenance v1.1.3 (2026-08-21) : fix resolve_exec — pour un agent INSTALLÉ avec un binaire enregistré, le premier token de run: (ex. picoclaw) n'était jamais consommé : am start <agent> lançait <bin> <token-run> (picoclaw rejetait son propre nom comme sous-commande inconnue ; aichat recevait « aichat » comme prompt one-shot). Le token est désormais consommé dans la branche « binaire enregistré existant » (les branches non-installé/binaire manquant étaient déjà correctes). Test de régression resolve_exec_installed_agent_does_not_leak_run_token.

🔧 Maintenance v1.1.4 (2026-08-21) : hints de configuration post-install — nouveau champ setup_hints dans la définition d'un agent (config.yaml) : commandes de configuration manuelle affichées après l'install quand l'agent gère sa propre config (ex. picoclaw onboard/model/auth), avec substitution des placeholders {model}, {provider} et {base_url} depuis le provider résolu. picoclaw est le premier agent du catalogue à les déclarer.

📖 Sommaire

  1. Résumé exécutif
  2. Légende de lecture
  3. Quick wins — valeur immédiate
  4. État des lieux
  5. Vision & principes
  6. Socle technique : le modèle de données
  7. Les 12 axes
  8. Jalons versionnés
  9. Indicateurs de succès (KPI)
  10. Risques & garde-fous
  11. Par où commencer

1. 📌 Résumé exécutif

am est aujourd'hui un excellent gestionnaire d'agents : 77 agents au catalogue, 9 méthodes d'installation, dépendances résolues automatiquement, processus pilotés, REPL avec passerelle shell, sauvegarde export/import.

Mais il est aveugle : il ne retient ni ce qui a été fait, ni quand, ni par quel agent, ni dans quel projet, ni avec quel résultat. Les logs sont du texte libre non interrogeable, l'état ne contient que les installations et le PID courant, l'historique est un simple fichier plat.

Cette roadmap transforme am en cockpit de votre parc d'agents IA :

Rôle Promesse Porté par
📓 Journal de bord tout est tracé, rien ne se perd Axe 1 (journal d'événements)
🔎 Rétroviseur tout est cherchable en 2 secondes Axes 2, 3, 4
📊 Tableau de bord tout est mesuré Axes 1, 5, 9
🤖 Copilote il pilote à votre place Axes 6, 7

Chiffres clés : 12 axes · ~55 fonctionnalités · 4 jalons (v0.3.0 → v1.0) · ~15 semaines de travail cumulé · 0 dépendance runtime ajoutée.

2. 📚 Légende de lecture

Symbole Signification
P0 Fondations — à démarrer tout de suite (socle des autres axes)
P1 Court terme — après la phase 0
P2 Moyen terme
P3 Vision — long terme
⭐ Reprend une demande explicite de l'utilisateur
S Effort : moins d'1 jour
M Effort : 2 à 4 jours
L Effort : 1 à 2 semaines
XL Effort : plus de 2 semaines
⬜ / 🔨 / ✅ Proposé / En cours / Livré (rien n'est commencé aujourd'hui)

3. ⚡ Quick wins — valeur immédiate

Tous en effort S, phase P0, sans dépendance sur le socle. Livrables en quelques jours, à caler avant ou pendant la construction du journal.

Fonctionnalité Commande Apport
Voir les logs d'un agent am logs claude-code (--follow) tail des logs déjà écrits par process.rs
Filtres sur la liste am list --running · --sort name,version,status repérage instantané
Éditer la config sans éditeur am config set key value moins de friction YAML
Alias à la volée am alias add cc claude-code sans éditer le fichier
Historique propre dédup + horodatage de history.txt base saine pour l'axe 2
Doctor scriptable am doctor --json CI et monitoring
Ouvrir l'installation am open claude-code explorer le répertoire de l'agent
Version scriptable am version --json introspection des scripts

4. 🧭 État des lieux (points d'ancrage dans le code)

Brique actuelle Fichier Limite aujourd'hui
Catalogue 77 agents, alias, groupes src/catalog.rs, config.yaml recherche = sous-chaîne stricte, pas de ranking
Installation (9 méthodes), dépendances OS src/installers/, src/deps.rs, src/toolchain.rs solide — rien à redire
État local src/state.rs (state.json v1) installations + PID courant uniquement, aucun historique
Détection externe + cache src/probe.rs excellent pattern de cache — à généraliser
Processus src/process.rs logs non structurés, pas de sessions, pas de métriques
Journal applicatif src/output.rs texte libre horodaté, non interrogeable
REPL + passerelle shell src/repl.rs (history.txt, session_id()) historique plat, pas de recherche ni de stats
Backup src/commands/export_import.rs manuel, pas de synchronisation

5. 🎯 Vision & principes directeurs

Vision : le cockpit unique du parc d'agents — journal de bord, rétroviseur, tableau de bord et copilote.

Principes :

  1. Zéro dépendance runtime — tout est Rust pur et fichiers locaux (JSONL/JSON), jamais de base de données externe.
  2. Local par défaut, opt-in pour le distant — la télémétrie n'existe que si l'utilisateur l'active ; tout le reste est 100 % local.
  3. Contrats stables — les sorties --json sont la base des scripts et des futurs UI : champs ajoutés, jamais retirés.
  4. Performance — écriture en append (JSONL), lectures par fenêtres temporelles, index dérivés régénérables, caches sur le modèle de probe.rs.
  5. Livraison continue — chaque phase produit un binaire utilisable et testé ; la barre des 45+ tests monte à chaque jalon.

6. 🧱 Socle technique : le modèle de données

Tout dépend de ceci. À construire en premier, avant les commandes visibles.

state_dir/
  state.json            # v2 : + sessions_count, last_used (migration auto depuis v1)
  events.jsonl          # NOUVEAU — journal d'événements (source de vérité)
  events-202608.jsonl   # rotation mensuelle
  sessions.json         # NOUVEAU — registre des sessions (index dérivé)
  history/
    <session>.jsonl     # NOUVEAU — historique structuré du REPL
  projects.json         # NOUVEAU — agrégats par projet (recalculable)
  probe-cache.json      # existant — pattern de cache à suivre
Fichier Rôle Alimenté par Reconstruction
events.jsonl faits bruts (start, stop, run, install…) process.rs, run_cmd.rs, install_cmd.rs, repl.rs, doctor_cmd.rs source de vérité, jamais reconstruit
sessions.json index des sessions dérivé du journal doctor --fix (rejoue le journal)
projects.json agrégats par projet dérivé du journal doctor --fix
history/*.jsonl commandes REPL repl.rs non (données primaires)
state.json v3 installations + résumé + annotations (★, notes, tags) state.rs partiellement (compteurs depuis le journal)

Règles : JSONL append-only pour les faits · JSON dérivés régénérables · migration additive (state v1 reste lisible partout) · doctor --fix répare tout ce qui peut l'être.

7. 🗂️ Les 12 axes

Axe 1 — 📊 Observabilité & statistiques d'utilisation ⭐

🎯 Savoir quoi a tourné, quand, combien de temps, avec quel taux de succès — et combien ça coûte.

Fonctionnalité Effort Phase
Journal d'événements events.jsonl (toutes les actions de am) M P0
am stats + --period 7d/30d/90d + --json (tableaux et barres ASCII) M P0
am top — classement des agents par utilisation S P1
am log — filtres agent/type/date, --follow S → M P0 → P1
am report — rapport hebdo/mensuel en markdown (top agents, échecs, changements) M P1
Suivi des coûts — tokens/€ par session quand l'agent expose son usage (Claude Code --output-format json, Codex…) ✅ #49 M P2
am monitor — TUI temps réel : CPU/mémoire par PID, uptime, alertes ✅ #50 L P2
Télémétrie anonyme opt-in (compteurs agrégés uniquement, jamais de chemins) M P3 
am stats                    # vue globale
am stats claude-code --period 30d
am top                      # qui tourne le plus
am report --last-week       # digest markdown

Axe 2 — 💾 Historique des commandes ⭐

🎯 Gérer, rechercher et réutiliser tout ce qui a été tapé.

Fonctionnalité Effort Phase
Historique structuré : history/.jsonl (cmd, kind am/shell, cwd, durée, exit, agent) + migration de history.txt M P0
am history — filtres --kind, --cwd, --search, --failed, --session M P0
Ctrl-R + !! + !install + !42 + ^old^new dans le REPL M P1
am history --rerun 42 (réexécution confirmée) S P1
Playbooks : am history 12..25 --save deploy.yaml puis am playbook deploy.yaml ✅ #51 L P2 
am history --search "install" --failed
am history --rerun 42

Axe 3 — 🧭 Projets & workspaces ⭐

🎯 Centraliser quel agent travaille sur quel projet — automatiquement.

Fonctionnalité Effort Phase
Contexte auto au lancement : racine + branche git, stack détectée (Cargo.toml, package.json…), mis en cache S P0
am projects / am projects api — agents, sessions, durées, dernière activité M P1
Profils de projet dans config : default_agent, env, hooks M P1
am start (sans argument) = agent par défaut du dossier courant ; REPL contextuel S P1
am init — génère un agent-manager.yaml selon la stack détectée S → M P0
Templates : am init --template web M P2 
am projects
am projects api
am init            # dans un projet Node → config pré-remplie

Axe 4 — 🗂️ Sessions centralisées ⭐

🎯 Un registre unique de toutes les sessions de tous les agents — consultable, reprenable, archivable.

Fonctionnalité Effort Phase
sessions.json + session_id() partagé (repl.rs) ; fin de session avec exit code et durée M P0
Réconciliation au démarrage : sessions interrompues (crash, reboot) marquées et datées S P0
am sessions — filtres agent/projet/statut ; show = résumé + extrait de log M P0
am timeline — vue chronologique unifiée de toute l'activité M P1
am sessions resume — relance avec les mêmes args/env/cwd M P1
am sessions export + rétention configurable (settings.sessions_retention_days) M P2 
am sessions --status failed
am sessions show 20260815_143926_a1b2c3
am timeline --project api

Axe 5 — 🖥️ Tableau de bord

🎯 Voir l'état du parc d'un coup d'œil.

Fonctionnalité Effort Phase
am dashboard — TUI (ratatui/crossterm) : vue d'ensemble, activité en direct, stats, sessions, projets L P1
am web — serveur local + API JSON + page HTML embarquée avec graphiques XL P2

Axe 6 — 🤖 Automatisation & orchestration

🎯 Laisser am superviser et piloter seul le parc.

Fonctionnalité Effort Phase
Hooks on_install / on_start / on_stop / on_update (agent, projet, global) — via le runner existant M P0
am watch claude-code --restart-on-crash --notify M P1
Services : unités systemd / plists launchd / tâches Windows, am service install claude-code --autostart ✅ #55 L P2
Planification : am schedule add update --all --at 06:30 + check santé (cron / Task Scheduler) ✅ #56 M P2
Orchestration de groupes : ordre, --parallel, attente de santé ✅ #57 L P2
Conteneurs : profil docker/podman par agent (isolation à la demande) ✅ #58 L P2
am doctor --watch — vérifications périodiques avec alertes ✅ #59 M P2

Axe 7 — 🧠 Intelligence & catalogue

🎯 Trouver le bon agent, suivre leurs sorties, et comparer.

Fonctionnalité Effort Phase
Recherche fuzzy dans am search (typos, scoring, « vouliez-vous dire ») M P1
am compare a b — tableau côte à côte (méthode, deps, catégorie, activité) S P1
am news — dernières releases des agents installés (API GitHub/Gitea, cache) M P1
Catalogue distant : am catalog update / am catalog add M P2
am suggest "un agent pour du Python" — tags + usage réel M P2
am lab — benchmark : même tâche sur N agents, comparaison durée/résultat/coût L P2
Registre communautaire : publier son catalogue (Gitea) + am registry L P3
am ask "installe claude et lance-le" — langage naturel → commande am (fournisseur LLM configurable, optionnel) L P3

Axe 8 — 🔒 Sécurité & gouvernance

🎯 Protéger les secrets, tracer les changements, pouvoir revenir en arrière.

Fonctionnalité Effort Phase
am secret set OPENAI_KEY --agent claude-code (keyring OS) + injection --env automatique M P1
am audit — qui a modifié quoi quand (checksums des configs, événements) M P2
am update --rollback — backup automatique avant chaque mise à jour M P2
Politiques : pin de version, settings.update_policy S P2
Profils sandbox par agent (commandes/répertoires autorisés) L P3

Axe 9 — 🌐 Multi-machine & collaboration

🎯 Retrouver son cockpit partout, et le partager.

Fonctionnalité Effort Phase
Synchronisation git automatique : settings.sync_repo, am sync, push à la fermeture du REPL ✅ #66 L P2
Partage de catalogue d'équipe : include par URL S P2
am migrate — assistant de transfert machine A → B ✅ #68 M P2
am serve --token — API HTTP + WebSocket pour piloter à distance XL P3

Axe 10 — 🧩 Confort & personnalisation

🎯 Adapter am à sa façon de travailler.

Fonctionnalité Effort Phase
Favoris : am favorite / am unfavorite + ⭐ dans am list S P1
Notes : am note claude-code "utiliser pour …" S P1
Tags personnels : am tag claude-code python S P1
Raccourcis de commandes : settings.shortcuts (i → install, s → start) S P1
Profils d'environnement : am profile dev / prod (env + args + agent par profil) M P1
Thèmes couleurs du REPL S P2

Axe 11 — 🎛️ Modèles locaux

🎯 Étendre le cockpit aux modèles : ollama, llama.cpp, LM Studio.

Fonctionnalité Effort Phase
am models — inventaire : nom, taille disque, quantisation, dernière utilisation M P2
Lien agent ↔ modèle : am run mon-agent --model llama3.1 M P2
doctor vérifie ollama / llama-server comme n'importe quel outil S P2
am models prune — purge des modèles inutilisés S P2

Axe 12 — 🛠️ Écosystème & expérience développeur

🎯 Rendre am disponible partout et contribuable.

Fonctionnalité Effort Phase
Fixtures d'événements rejouables + tests de bout en bout du journal S P0
Packaging officiel : winget, scoop, deb/rpm, Homebrew + CI de release M P1
Complétions dynamiques (agents installés, groupes personnalisés) S P1
Man pages + documentation générée S P1
i18n : messages EN/FR L P2
Plugin scripts (hooks avancés, intégration CI) M P2

Axe 13 — ⚡ Shell AI & Action ⭐

🎯 Transformer une commande en langage naturel en une action shell exécutée par un agent léger, rapide et contextuel, sans démarrer un gros coding agent.

Contexte : am gère aujourd'hui ~77 agents IA, principalement des coding agents, des assistants et des outils SaaS. Les shell assistants sont maintenant au catalogue (AIChat, ShellGPT, Fabric, Shell AI, AI CLI — v1.0.4) : légers, rapides, conçus pour transformer une phrase en commande ou action sur le système de fichiers local (ex. "traite les fichiers JSON du dossier courant pour extraire les clés uniques").

13.1 Agents shell AI découverts (✅ tous ajoutés au catalogue — v1.0.4, issues #94 #95)

Outil Repo Langage Force Maturité
✅ AIChat sigoden/aichat Rust Shell assistant natif, RAG, agents, fichiers/répertoires, 20+ providers 10.4k stars, très actif
✅ ShellGPT TheR1D/shell_gpt Python Génère/exécute commandes shell, code, docs Très connu, mature
✅ Fabric danielmiessler/fabric Go Patterns AI (summarize, extract wisdom), CLI Très populaire, orienté contenu/texte
✅ Shell AI nishant9083/shell-ai TypeScript Agent ReAct local via Ollama, MCP, filesystem tools Plus récent, prometteur mais jeune
✅ AI CLI kriserickson/ai-cli Go Natural language → commandes shell avec safety policy (risk / certainty) Petit, simple, moins connu

13.2 Recommandation : AIChat (sigoden/aichat)

Choix privilégié pour la fonction Shell AI.

Avantage Détails
Léger & rapide Rust, binaire unique, cold start rapide, idéal pour RPi 4
Shell Assistant natif Génère et exécute des commandes shell à partir du langage naturel
Multi-provider OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Groq, Ollama, OpenRouter…
Passage de contexte aichat -f . injecte le dossier ou les fichiers dans le prompt
Mode exécution aichat -e "..." exécute directement, mode conversationnel sinon
Facilité d'intégration Release binaire GitHub, installable via binary dans le catalogue

Exemples d'usage ciblés :

# Lister et traiter les fichiers JSON du dossier courant
aichat -f . -e "liste tous les fichiers JSON et extrait les clés uniques"

# Résumer un dossier de fichiers
aichat -f . "résume les données de ces fichiers JSON"

13.3 Fonctionnalités prévues

Fonctionnalité Description Effort Phase
✅ Catalogue : ajouter AIChat Définition AgentDef + alias ai → aichat — livré en v1.0.4 (issues #94 #95) S P1
✅ Commande am ai <prompt> Lancer AIChat avec le dossier courant comme contexte — livré en v1.0.5 (issue #96) S P3
✅ Flag --exec / -e Active le mode exécution directe (aichat -e via aichat --dry-run + exécution sécurisée par am) — livré en v1.0.5 (issue #96) S P3
✅ Flag --files <path> Passer fichiers/dossiers spécifiques en contexte — livré en v1.0.5 (issue #96) S P3
✅ Sécurité : --dry-run par défaut Simuler avant exécution ; classification safe/risky + confirmation — livré en v1.0.5 (issue #97, settings.shell_ai) M P3
✅ Provider configurable Réutiliser le registre providers.rs (--provider/--model → env aichat + modèle) — livré en v1.0.5 (issue #96) M P3
✅ Alias intégrés am shell comme synonyme CLI de am ai — livré en v1.0.5 (issue #96) S P3
Extensions sœurs am summarize, am explain, am fix (voir ci-dessous) M P3

13.4 Risques & garde-fous

Risque Mitigation
Exécution automatique de commandes dangereuses --dry-run par défaut, confirmation obligatoire avant toute commande risky
Coût API récurrent Modèle cheap par défaut (gpt-4.1-mini, gemini-flash) ou Ollama local
Fuite de données sensibles Support du mode local Ollama, pas d'envoi hors du provider configuré
Installation lente sur RPi Utiliser l'installateur binary GitHub Releases plutôt que cargo

13.5 Idées sœurs (à intégrer ou lier à d'autres axes)

Commande Description Axe lié
am summarize <fichier/dossier> Résume un fichier ou un dossier via AIChat/Fabric Axe 13
am explain <commande> Explique une commande shell avant exécution Axe 13
am commit Génère un message de commit depuis git diff Axe 13 / Axe 3
am review Review rapide d'un diff ou d'une PR Axe 7
am translate <fichier> --to en Traduit un fichier markdown/doc Axe 13
am ask-code "..." Pose une question sur le codebase sans lancer un gros agent Axe 7
am doc <dossier> Génère un README/doc à partir du code Axe 13 / Axe 7
am fix Corrige une commande shell qui a échoué Axe 13
am note Extrait des action items d'un texte/réunion Axe 10
am search-web "..." Recherche web rapide et réponse synthétisée Axe 7

14. 🚀 Onboarding & Copilot aichat (épique v1.1.0)

Objectif : réduire le Time-To-First-Value à 0 — rendre am opérationnel pour l'IA locale dès la première seconde, et faire d'aichat le copilot de agent-manager. Livré en v1.1.0 (2026-08-20).

Fonctionnalité Description Statut
✅ Wizard d'onboarding (am setup) Provider (anthropic, openai, deepseek, google, ollama, custom), token masqué → trousseau OS (keyring, jamais en clair), modèle par défaut, ping API non-bloquant. Déclenché par am ai/am ask/banner REPL quand aucun provider n'est configuré (message discret, jamais bloquant), ré-exécutable à la main (mode revoir) ✅ v1.1.0
✅ Installation automatique d'aichat Étape du wizard « Installer le moteur IA (aichat) ? [Y/n] » → am install aichat (catalogue) ; am ai sans aichat propose l'installation ; install.ps1/install.sh enchaînent sur am setup si stdin interactif ✅ v1.1.0
✅ Rôles copilot aichat (am-*) 6 agents générés dans ~/.config/aichat/agents/ (ou %APPDATA%\aichat\agents) : am-copilot (guide & catalogue), am-operator (shell sécurisé), am-dev (code & git), am-do (exécution pure pour --exec), am-analyst (coûts/logs/stats), am-orchestrator (groupes/lab). Prompts bilingues (FR par défaut), privilégient les contrats --json ✅ v1.1.0
✅ am ai --role <nom> Rôle copilot passé à aichat (--agent) ; validation du fichier généré ; complétion REPL des rôles am-* ; config aichat créée (provider + modèle) seulement si absente ✅ v1.1.0
✅ Settings dédiés settings.shell_ai (default_safety dry-run/confirm/auto, risky_patterns) documenté dans config.yaml ; module src/setup.rs + src/roles.rs ✅ v1.1.0

8. 🚀 Jalons versionnés

Jalon Version Contenu principal Durée Critère de sortie
J0 — Fondations v0.3.0 events.jsonl, sessions, am stats, am log, am history, am init, quick wins ≈ 2 sem 100 % des actions tracées · 100+ tests
J1 — Cockpit v0.4.0 recherche fuzzy, Ctrl-R, projects, timeline, dashboard TUI, hooks, secret, favoris, packaging ≈ 3 sem retrouver n'importe quelle action passée en < 2 s
J2 — Automatisation v0.5.0 watch, services, schedule, news/compare, catalogue distant, lab, models, sync ≈ 4 sem parc auto-supervisé (crash = redémarrage + alerte)
J3 — Plateforme v1.0 am web, am serve, am ask, registry, télémétrie opt-in, sandbox ≈ 6 sem dashboard web complet + API distante

9. 📈 Indicateurs de succès (KPI)

Indicateur Cible
Part des actions tracées dans events.jsonl 100 % dès la v0.3.0
Temps pour retrouver une commande ou session passée < 2 s
am list à chaud, journal actif < 100 ms
Dépendances runtime ajoutées 0
Couverture de tests ≥ 100 tests en v0.3, +25 par jalon
Contrats --json cassés entre versions mineures 0

10. ⚠️ Risques & garde-fous

  1. ADN « zéro runtime » : toute dépendance nouvelle est compilée dans le binaire, jamais requise à l'exécution.
  2. Performance : le journal grossit — fenêtres temporelles, index dérivés, rotation mensuelle, caches façon probe.rs.
  3. Vie privée : local par défaut ; télémétrie opt-in, agrégée, anonyme.
  4. Contrats --json : ajout de champs sans retrait (scripts utilisateurs).
  5. Compatibilité : migrations additives ; les exports 0.2.x restent importables en 0.3+.
  6. Complexité UX : les fonctions avancées restent derrière settings.experimental jusqu'à maturité.
  7. Périmètre : rester un orchestrateur — ne pas réimplémenter les fonctionnalités propres aux agents (tokens, MCP, prompts), sauf valeur transversale (stats, sessions, secrets, coûts).

11. 🏁 Par où commencer

Le suivi est en place sur Gitea : 4 milestones (v0.3.0 → v1.0), 22 labels (P0–P3, axe-1…axe-12, S/M/L/XL, quick-win, epic) et les issues ci-dessous. Chaque PR doit référencer son issue avec closes #N pour une clôture automatique. Ordre de construction proposé pour la phase 0 — chaque étape est un PR indépendant et testé :

  1. PR 1 — src/events.rs : journal JSONL + rotation + tests.
  2. PR 2 — instrumentation start/stop/run (process.rs, run_cmd.rs) — dépend de PR 1.
  3. PR 3 — state.json v2 + migration additive — dépend de PR 1.
  4. PR 4 — sessions.json + am sessions + réconciliation — dépend de PR 2.
  5. PR 5 — am stats + am log (lecture du journal) — dépend de PR 2.
  6. PR 6 — historique structuré + am history (migration de history.txt).
  7. PR 7 — am init + détection de contexte (git, stack, cache) — dépend de PR 1.
  8. En parallèle — les quick wins de la section 3 : am logs #9 · am list --sort #10 · am config set #11 · am alias add #12 · dedup history.txt #13 · am doctor --json #14 · am version --json #15 · am open #16.

Épique de suivi : issue #1 (Phase 0).

Phase 1 — Cockpit (v0.4.0) — découpage créé le 2026-08-17

Épique : issue #25 · milestone v0.4.0 · 17 issues.

# Issue Effort
#26 Recherche fuzzy dans am search M
#27 Ctrl-R + réexécution dans le REPL M
#28 am history --rerun N S
#29 am projects + profils de projet M
#30 am start contextuel (dépend de #29) S
#31 am timeline (vue chronologique unifiée) M
#32 am sessions resume M
#33 am dashboard (TUI temps réel) L
#34 Hooks on_install/on_start/on_stop/on_update M
#35 am watch --restart-on-crash --notify M
#36 am secret (keyring OS) + injection --env M
#37 am top + am report (rapport hebdo/mensuel) M
#38 am log --follow (flux en direct) S
#39 Favoris, notes et tags personnels M
#40 Profils d'environnement (am profile dev/prod) M
#41 Complétions dynamiques + man pages S
#42 Packaging officiel (winget/scoop/deb/Homebrew) + CI M

Critère de sortie du jalon : retrouver n'importe quelle action passée en moins de 2 secondes.

Phase 2 — Automatisation (v0.5.0) — découpage créé le 2026-08-17

Épique : issue #47 · milestone v0.5.0 · 27 issues.

# Issue Effort
#49 Suivi des coûts — tokens/€ par session (stats --costs, cost_models) ✅ M
#50 am monitor — TUI temps réel (CPU/mémoire par PID, alertes) ✅ L
#51 ✅ Playbooks — am history --save + am playbook L
#52 ✅ Templates — am init --template web/python/rust/cli (substitution + validation) M
#53 ✅ am sessions export + rétention configurable (sessions_retention_days) M
#54 ✅ am web — serveur local + API JSON + graphiques (dashboard embarqué, contrats --json, 127.0.0.1) XL
#55 Services système — am service install (systemd/launchd/tâches Windows) ✅ L
#56 Planification — am schedule (add --at / list / remove / run) ✅ M
#57 Orchestration de groupes (ordre, --parallel, attente de santé) ✅ L
#58 Conteneurs — profils docker/podman par agent ✅ L
#59 am doctor --watch — vérifications périodiques avec alertes ✅ M
#60 ✅ Catalogue distant — am catalog update / am catalog add M
#61 ✅ am suggest — « un agent pour du Python » (tags + usage réel) M
#62 ✅ am lab — benchmark : même tâche sur N agents L
#63 ✅ am audit — qui a modifié quoi quand M
#64 ✅ am update --rollback — backup automatique avant mise à jour M
#65 ✅ Politiques — pin de version, settings.update_policy S
#66 ✅ Synchronisation git automatique — am sync (sync_repo, sync_on_exit, secrets exclus) L
#67 ✅ Partage de catalogue d'équipe (include par URL) S
#68 ✅ am migrate — assistant de transfert machine A → B (bundle .amx + doctor) M
#69 ✅ Thèmes couleurs du REPL S
#70 ✅ am models — inventaire des modèles locaux (ollama, llama.cpp, LM Studio) M
#71 ✅ Lien agent ↔ modèle — am run --model M
#72 ✅ doctor vérifie ollama / llama-server comme n'importe quel outil S
#73 ✅ am models prune — purge des modèles inutilisés S
#74 ✅ i18n — messages EN/FR (--lang, AM_LANG/LANG, catalogue tr/tr_fmt) L
#75 ✅ Plugin scripts (hooks avancés, intégration CI) M

Critère de sortie du jalon : parc auto-supervisé (crash = redémarrage + alerte).

Phase 3 — Plateforme (v1.0) — découpage créé le 2026-08-17

Épique : issue #48 · milestone v1.0 · 5 issues.

# Issue Effort
#76 ✅ Télémétrie anonyme opt-in (compteurs agrégés uniquement) M
#77 ✅ Registre communautaire — am registry (publication + recherche sur Gitea) L
#78 ✅ am ask — langage naturel → commande am (fournisseur LLM optionnel) L
#79 ✅ Profils sandbox par agent (commandes/répertoires autorisés) L
#80 ✅ am serve --token — API HTTP + WebSocket pour piloter à distance XL

Critère de sortie du jalon : dashboard web complet + API distante.

Phase v0.7.0 — Providers & configuration automatisée (P0, PRIORITAIRE)

Épique : issue #87 · milestone v0.7.0 · 5 issues · priorité P0 : livrée AVANT la Phase 3 (v1.0, #76–#80 en P3), sauf dépendances.

Centralise tokens/providers/modèles dans UN registre (settings.providers + keyring partagé) et configure automatiquement les agents à l'installation : am install <agent> branche le provider/modèle par défaut, --provider/--model pour surcharger, --no-config pour le comportement actuel, am run --provider pour surcharger au lancement (cloud inclus). S'appuie sur #36 (secrets), #40 (profils), #71 (modèle), #66 (sync) — livrés.

# Issue Effort Dépend de
#88 ✅ Registre de providers + commandes am providers (settings.providers, default_provider) M —
#89 ✅ Secrets partagés par provider (namespace keyring + résolution @secret fallback) S #88
#90 ✅ AgentDef provider/model + flags --provider/--model/--no-config à l'install M #88
#91 ✅ Configuration post-install : bloc config: par agent (env_map + fichiers) L #89, #90
#92 ✅ am run/start --provider : override au lancement (providers cloud inclus) M #90

Critère de sortie du jalon : un agent installé est opérationnel sans configuration manuelle (tokens au keyring, provider/modèle par défaut).

Document généré à partir de l'analyse du code (v0.2.7, commit d886de3). Phases livrées : 0 (v0.3.0), 1 (v0.4.1), 2 (v0.6.0), v0.7.0 (providers, 2026-08-19), 3 (v1.0.0, #76–#80, 2026-08-20) ; maintenance v1.0.1/v1.0.2 (self-update décompression, REPL), v1.0.3 (détection externe), v1.0.4 (catalogue shell AI, #94 #95), v1.0.5 (commande am ai, #93 #96 #97), v1.0.6 (installateur Windows accepte l'entrée am-windows-x86_64.exe).

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