Refactor SRP : decoupage de main.py (Brain) en routers et du SettingsComponent (web)

Brain : main.py (1496 l.) reduit a l'assemblage (~95 l.) ; un router par
responsabilite (generation, chat, tables, imports, notebooks, settings, models),
factories DI dans api/deps.py, DTOs chat + mapping anti-corruption separes,
auto-pull embeddings deplace en infrastructure. Chemins HTTP inchanges.

Web : SettingsComponent (729 l.) recentre sur le formulaire (~330 l.) ;
sous-composants standalone updates-section (MAJ + licence Patreon + switch
canal) et ollama-model-manager (liste/pull/suppression de modeles).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

brain/app/api/routers/generation.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+"""Endpoints de génération « simple » : prompt libre, page de Lore, auto-titre."""
+from typing import Annotated, Literal
+
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+from app.api.deps import get_generate_page_use_case, get_llm_provider
+from app.application.generate_page import GeneratePageUseCase
+from app.core.config import Settings, get_settings
+from app.domain.models import PageGenerationContext
+from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
+
+router = APIRouter()
+
+
+class GenerateRequest(BaseModel):
+    prompt: str
+
+
+class GenerateResponse(BaseModel):
+    model: str
+    response: str
+
+
+@router.post("/generate", response_model=GenerateResponse)
+async def generate(
+    body: GenerateRequest,
+    settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+) -> GenerateResponse:
+    """Endpoint libre : prompt → texte brut. Utile pour debug et exploration."""
+    try:
+        text = await llm.generate(body.prompt)
+    except LLMProviderError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
+
+    return GenerateResponse(model=settings.llm_model, response=text)
+
+
+class GeneratePageRequestDTO(BaseModel):
+    """Contexte envoyé par le Core Java pour remplir une page via le LLM."""
+
+    lore_name: str
+    folder_name: str
+    template_name: str
+    template_fields: list[str] = Field(min_length=1)
+    page_title: str
+    lore_description: str | None = None
+
+
+class GeneratePageResponseDTO(BaseModel):
+    """Retour : une valeur textuelle par champ du template (clé = field name)."""
+
+    values: dict[str, str]
+
+
+@router.post("/generate-page", response_model=GeneratePageResponseDTO)
+async def generate_page(
+    body: GeneratePageRequestDTO,
+    use_case: Annotated[
+        GeneratePageUseCase, Depends(get_generate_page_use_case)
+    ],
+) -> GeneratePageResponseDTO:
+    """Endpoint métier : contexte LoreMind → valeurs structurées par champ.
+
+    Branche tout le use case `GeneratePageUseCase`. Ce controller ne fait
+    que le mapping DTO ↔ dataclass et la traduction d'erreur domaine → HTTP.
+    """
+    context = PageGenerationContext(
+        lore_name=body.lore_name,
+        lore_description=body.lore_description,
+        folder_name=body.folder_name,
+        template_name=body.template_name,
+        template_fields=body.template_fields,
+        page_title=body.page_title,
+    )
+
+    try:
+        result = await use_case.execute(context)
+    except LLMProviderError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
+
+    return GeneratePageResponseDTO(values=result.values)
+
+
+# --- Auto-titre d'une conversation persistee --------------------------------
+
+
+class SummarizeTitleMessageDTO(BaseModel):
+    role: Literal["user", "assistant", "system"]
+    content: str
+
+
+class SummarizeTitleRequestDTO(BaseModel):
+    """Premiers messages d'une conversation pour auto-generer un titre court."""
+
+    messages: list[SummarizeTitleMessageDTO] = Field(default_factory=list)
+
+
+class SummarizeTitleResponseDTO(BaseModel):
+    title: str
+
+
+_TITLE_SYSTEM_PROMPT = (
+    "Tu generes un titre court (4 a 7 mots max) qui resume le sujet de la "
+    "conversation ci-dessous. Reponds UNIQUEMENT par le titre, sans guillemets, "
+    "sans ponctuation finale, sans prefixe type 'Titre :'. Le titre doit etre "
+    "en francais et capturer le sujet metier (pas 'Conversation IA')."
+)
+
+
+@router.post("/summarize/conversation-title", response_model=SummarizeTitleResponseDTO)
+async def summarize_conversation_title(
+    body: SummarizeTitleRequestDTO,
+    llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
+) -> SummarizeTitleResponseDTO:
+    """Genere un titre court a partir des premiers echanges de la conversation.
+
+    Appele par le core apres le 1er couple user/assistant, pour remplacer le
+    titre provisoire "Nouvelle conversation" par quelque chose de parlant.
+    """
+    if not body.messages:
+        raise HTTPException(status_code=422, detail="Au moins un message requis")
+
+    transcript = "\n".join(f"{m.role.upper()}: {m.content}" for m in body.messages[:6])
+    prompt = f"{_TITLE_SYSTEM_PROMPT}\n\nConversation :\n{transcript}\n\nTitre :"
+    try:
+        raw = await llm.generate(prompt)
+    except LLMProviderError as exc:
+        raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
+
+    title = raw.strip().splitlines()[0].strip().strip('"').strip("'").rstrip(".")
+    if len(title) > 80:
+        title = title[:80].rstrip()
+    if not title:
+        title = "Nouvelle conversation"
+    return SummarizeTitleResponseDTO(title=title)