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# 🤖 AI Code Assistant - Interface Web Complète
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**Interface web locale style Claude avec FastAPI + React pour développement assisté par IA**
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## 📦 Contenu du package
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```
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ai-code-assistant/
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├── 📖 README.md # Ce fichier
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├── 📖 QUICKSTART.md # Guide de démarrage rapide
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├── 📖 IA-Locale-Code-WSL.md # Guide complet d'installation Ollama sur WSL
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├── 📖 EXAMPLES.md # Exemples d'utilisation avancée
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├── 🔧 backend/
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│ ├── main.py # Serveur FastAPI avec WebSocket
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│ └── requirements.txt # Dépendances Python
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├── 🎨 frontend/
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│ └── index.html # Interface React complète (SPA)
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├── 🚀 start.sh # Script de démarrage automatique
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└── 🛑 stop.sh # Script d'arrêt
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```
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## ✨ Fonctionnalités principales
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### 💬 Chat IA en temps réel
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- Communication WebSocket avec streaming
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- Réponses progressives token par token
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- Support multi-modèles Ollama
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- Historique des conversations
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- Interface moderne style Claude
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### 💻 Éditeur de code intégré
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- Éditeur Python avec coloration syntaxique
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- Exécution de code en temps réel
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- Affichage des résultats et erreurs
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- Copie facile des blocs de code
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### 🎨 Design moderne
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- Interface sombre avec effets de glassmorphisme
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- Animations fluides et micro-interactions
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- Typographie soignée (Space Grotesk + JetBrains Mono)
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- Responsive design
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- Grain texture overlay pour un aspect premium
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### 🔌 API REST complète
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- Chat synchrone et asynchrone
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- Exécution de code (Python, JS, Bash)
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- Analyse de code avec IA
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- Correction automatique de bugs
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- Liste des modèles disponibles
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- Health check endpoint
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## 🚀 Installation ultra-rapide
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### Prérequis
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- **WSL2** avec Ubuntu 22.04+
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- **Python 3.10+**
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- **Ollama** installé
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- **GPU NVIDIA** 8GB+ (optionnel mais recommandé)
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### En 3 commandes
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```bash
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# 1. Extraire l'archive
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unzip ai-code-assistant.zip
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cd ai-code-assistant
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# 2. Télécharger un modèle
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ollama pull qwen2.5-coder:7b
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# 3. Lancer l'application
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./start.sh
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```
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**C'est tout !** Ouvrez http://localhost:9000 dans votre navigateur 🎉
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## 📚 Documentation
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### 📖 Guides disponibles
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1. **QUICKSTART.md** - Démarrage en 5 minutes
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- Installation rapide
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- Premiers tests
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- Commandes essentielles
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- Dépannage rapide
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2. **README.md** (dans le dossier) - Documentation complète
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- Architecture détaillée
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- Configuration avancée
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- API endpoints
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- Personnalisation
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3. **IA-Locale-Code-WSL.md** - Installation Ollama complète
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- Configuration WSL2 + GPU
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- Installation Ollama
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- Création de modèles personnalisés
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- Optimisations avancées
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4. **EXAMPLES.md** - Exemples d'intégration
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- Utilisation de l'API en Python
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- WebSocket avancé
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- Scripts utilitaires
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- Intégration Git hooks
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- VS Code integration
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## 🎯 Utilisation
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### Interface Web
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1. **Lancer**: `./start.sh`
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2. **Ouvrir**: http://localhost:9000
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3. **Discuter** avec l'IA dans la zone de chat
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4. **Cliquer sur "Code"** pour ouvrir l'éditeur
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5. **Tester du code** directement dans le navigateur
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### API
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```python
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import requests
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# Chat simple
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response = requests.post('http://localhost:9001/chat', json={
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"messages": [{"role": "user", "content": "Écris une fonction de tri"}],
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||||
"model": "qwen2.5-coder:7b",
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||||
"stream": False
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||||
})
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||||
print(response.json()['response'])
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# Exécuter du code
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response = requests.post('http://localhost:9001/execute', json={
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||||
"code": "print('Hello AI!')",
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||||
"language": "python"
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||||
})
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||||
print(response.json()['stdout'])
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```
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### WebSocket (temps réel)
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```javascript
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const ws = new WebSocket('ws://localhost:9001/ws/chat');
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ws.onmessage = (event) => {
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||||
const data = JSON.parse(event.data);
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||||
if (data.type === 'stream') {
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console.log(data.content); // Affiche token par token
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}
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};
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ws.send(JSON.stringify({
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||||
message: 'Explique les closures',
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||||
model: 'qwen2.5-coder:7b'
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}));
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```
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## 🎨 Captures d'écran
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L'interface offre:
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- **Chat fluide** avec réponses en streaming
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- **Syntaxe highlighting** pour le code
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- **Boutons d'action** (Copier, Tester) sur les blocs de code
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||||
- **Éditeur latéral** qui s'ouvre en un clic
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||||
- **Design dark mode** avec accents violets
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||||
- **Animations subtiles** et professionnelles
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## 🔧 Configuration
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### Changer le modèle par défaut
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Éditer `frontend/index.html`:
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```javascript
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const [selectedModel, setSelectedModel] = useState('votre-modele');
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```
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### Changer les couleurs
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Éditer `frontend/index.html`, section CSS:
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```css
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:root {
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--accent-primary: #7c3aed; /* Couleur principale */
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||||
--accent-secondary: #a78bfa; /* Couleur secondaire */
|
||||
}
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```
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### Ajouter des langages
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Éditer `backend/main.py`, fonction `execute_code`:
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```python
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elif request.language == "ruby":
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result = subprocess.run(['ruby', temp_file], ...)
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```
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## 📡 Endpoints API
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| Endpoint | Méthode | Description |
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|----------|---------|-------------|
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| `/` | GET | Info API |
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| `/models` | GET | Liste des modèles |
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| `/chat` | POST | Chat (streaming ou non) |
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| `/ws/chat` | WebSocket | Chat temps réel |
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| `/execute` | POST | Exécuter du code |
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| `/analyze-code` | POST | Analyser du code |
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| `/fix-code` | POST | Corriger du code |
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| `/health` | GET | Health check |
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||||
Voir **EXAMPLES.md** pour des exemples détaillés.
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## 🐛 Dépannage
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### Backend ne démarre pas
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```bash
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# Vérifier les logs
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cat /tmp/fastapi.log
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# Vérifier le port
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lsof -i :8000
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```
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### Ollama non accessible
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```bash
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# Redémarrer Ollama
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pkill ollama
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ollama serve &
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```
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### WebSocket déconnecté
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```bash
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# Vérifier la connexion
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curl http://localhost:9001/health
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```
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Pour plus de détails, voir **QUICKSTART.md** section Dépannage.
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## 🚀 Fonctionnalités à venir
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- [ ] Sauvegarde des conversations
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- [ ] Export markdown/PDF
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- [ ] Support multi-langages (JS, Go, Rust)
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||||
- [ ] Debugger visuel
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||||
- [ ] Intégration Git
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||||
- [ ] Génération de tests automatique
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||||
- [ ] RAG sur votre codebase
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||||
- [ ] Thèmes personnalisables
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- [ ] Mode collaboration
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## 📊 Performance
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Sur un GPU NVIDIA 8GB:
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- **Latence**: < 100ms première réponse
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- **Débit**: 40-60 tokens/sec
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- **RAM**: ~2-3 GB
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- **VRAM**: ~5-6 GB (selon le modèle)
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## 🤝 Contribution
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Suggestions et améliorations bienvenues !
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Structure claire:
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- **Backend FastAPI** modulaire
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- **Frontend React** en SPA (single file)
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- **WebSocket** pour temps réel
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- **API REST** standard
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## 📄 Licence
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Projet open source - Utilisation libre
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## 🙏 Crédits
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- **Ollama** - Modèles LLM locaux
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- **FastAPI** - Framework backend
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- **React** - Interface utilisateur
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- **Anthropic Claude** - Inspiration design
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## 📞 Support
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Pour toute question:
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1. Consulter **QUICKSTART.md** pour les problèmes courants
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2. Vérifier **EXAMPLES.md** pour les cas d'usage
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3. Lire la doc Ollama: https://ollama.ai/docs
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**Développé avec ❤️ pour le développement assisté par IA en local**
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🚀 **Commencez maintenant**: `./start.sh` et ouvrez http://localhost:9000
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## 📋 Checklist de démarrage
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- [ ] WSL2 installé et fonctionnel
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- [ ] Python 3.10+ disponible
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- [ ] Ollama installé (`ollama --version`)
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- [ ] Modèle téléchargé (`ollama list`)
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- [ ] GPU NVIDIA détecté (`nvidia-smi`) - optionnel
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- [ ] Fichiers extraits et scripts exécutables
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- [ ] Port 8000 et 8080 libres
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- [ ] `./start.sh` lancé avec succès
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- [ ] Interface accessible sur http://localhost:9000
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✅ **Tout est OK ?** Profitez de votre assistant IA local !
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Reference in New Issue
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