mode séance, battlemaps multiples et export Foundry ciblé
- Quêtes (Niveau 1) : entité Quest orthogonale à l'arbre, rattachée à un arc HUB
ou libre (migrations V9-V12, V18, V20 ; réconciliation des jumeaux V10).
Fusion quête/conteneur dans la sidebar, progression par partie (statuts
disponible/en cours/terminée), et quêtes libres avec espace de scènes créé
automatiquement (arc technique « Quêtes libres », V21 : levée de la
contrainte arcs.type héritée du baseline).
- Guidage (Pilier B) : bilan de préparation 100 % dérivé (règles arc/chapitre/
scène/quête), panneau « Prochaines étapes » avec boutons « Corriger », et
pastilles détaillées (tooltip des manques) dans l'arbre.
- Assistant IA (Pilier A) : étoffage champ par champ (scène, chapitre, arc) et
brouillons de scènes en propose→applique (brain : narrative-fields,
scene-drafts).
- Horloges & menaces (V15-V17) : clocks à segments avec déclencheurs, fronts.
- Mode séance : préparation de séance (readiness + quêtes dispo), scène
épinglée (V19), récap « précédemment » (brain : session-recap), onglet
« Partie » du panneau de référence, graphe amélioré (pan/zoom, éditeur de
liens).
- Perf : endpoint agrégé GET /api/campaigns/{id}/tree — la sidebar charge en
1 requête au lieu de ~15.
- Battlemaps multiples par scène (variantes jour/nuit, étages…) : liste JSON
étiquetée (V22, reprise automatique de la carte existante), rendu PDF avec
légendes, export/import rétro-compatible.
- Export Foundry ciblé : modale de périmètre (cartes+ennemis / journaux /
tables), bundle filtré côté serveur (zip allégé), module Foundry à jour
(respect du périmètre + une Scene Foundry par variante de carte,
rétro-compatible anciens bundles).
Recupere 3x top_k passages (max 24), fait noter leur pertinence par le LLM
en un appel (temperature 0, extraits tronques a 600 car.), garde les top_k
mieux notes (tri stable : a note egale l ordre cosinus est preserve).
Best-effort : echec LLM ou notes inexploitables -> classement cosinus.
Desactive par defaut (+1 appel avant le premier token) ; recommande avec
un provider cloud rapide via RAG_RERANK=true.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
A la premiere analyse d une source, chaque lot est resume (1 appel LLM,
cache disque, purge avec la source) et son resume embedde. Aux questions
suivantes, la question est comparee aux resumes et seuls les lots proches
du meilleur score (marge 0.10, plancher 3 lots) sont relus -> 3-5x moins
d appels sur un gros livre pour les questions ciblees. Selection
volontairement conservatrice ; best-effort (tout echec -> plein scan) ;
desactivable via DEEP_SUMMARY_FILTER=false (exhaustivite maximale).
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Le Brain emet un evenement sources (source_id, page, score des passages
retenus) AVANT le premier token ; le Core le relaie tel quel (JSON brut) ;
l UI affiche une ligne discrete sous la reponse (ex: 12, 47, 103),
prefixee du nom de fichier si plusieurs sources. Transparence pour le MJ
et diagnostic immediat quand le RAG repond a cote.
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Les morceaux/lots sont traites par vagues de llm_map_concurrency appels
simultanes (defaut 3, .env). L ordre narratif est preserve (fusion vague par
vague dans l ordre du livre), la resilience par morceau et les heartbeats SSE
sont conserves. Divise le temps d import d un gros livre par ~3 sur un
provider cloud ; sans effet sur Ollama local (qui sequence cote serveur).
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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>
