Memoire Projet

Contexte

Ce projet est un POC de professeur virtuel pour enfants, avec:

Le frontend appelle l'API via le prefixe /api.
Le backend expose une route POST /transcribe pour la transcription audio.
La route /transcribe utilise UploadFile, donc python-multipart est requis dans le backend.
Le backend a un socle d'authentification avec comptes users, roles student, teacher, maintenance.
Le compte admin/prof initial est seede depuis .env via ADMIN_USERNAME et ADMIN_PASSWORD.
Le login pose un cookie HTTP-only professeur_top_session et renvoie aussi un token bearer.
Le vrai docker-compose.yml de production n'est pas dans ce repo. Il est situe un niveau au-dessus sur le serveur.
La conf nginx reelle route:
- /api/ vers tutor-backend:8000
- / vers tutor-frontend:3000

L'ancien bouton de dictee marchait en mode manuel avec MediaRecorder.start() puis stop().
Le mode actuel est un mode mains libres:
- activation via un clic utilisateur
- enregistrement automatique
- detection du silence
- transcription automatique
- envoi automatique du message
Firefox s'est montre capricieux avec la mesure temps reel via AnalyserNode.
La solution retenue s'appuie sur un traitement plus direct du flux audio pour determiner le niveau sonore.
L'ecoute se rearme automatiquement apres:
- la transcription/envoi du message eleve
- la fin de lecture vocale du professeur

L'ancien systeme de voix navigateur a ete remplace par une vraie TTS OpenAI.
Le backend expose maintenant:
- GET /tts/profiles pour lister les profils de voix
- POST /tts pour generer un MP3 a partir d'un texte et d'un profile_id
Les profils actuels sont:
- rigolote
- petillante
- douce
- sobre
Chaque profil TTS definit:
- une voix OpenAI
- une vitesse
- des instructions de style vocal
Le frontend ne depend plus de speechSynthesis pour la voix sortante.
Le choix de voix est memorise dans localStorage avec la cle professeur-top-tts-profile.
La lecture audio se fait via un blob MP3 retourne par le backend.
Le mode micro auto doit continuer a se re-armer apres la fin de lecture du MP3.

Le personnage et le nom visibles dans le frontend ont ete renommes de ProfAmi vers Professeur TOP.
Le nouvel avatar image est stocke dans:
- frontend/src/assets/professeur-top.png
Le composant avatar React utilise maintenant l'image raster au lieu du visage CSS/SVG precedent.
Le backend a aussi ete aligne dans le prompt systeme et le message de debut de session avec le nom Professeur TOP.

Repo clone dans c:\DataS\OpenSquared\OpenSchool\ProfTop.
safe.directory Git ajoute globalement pour ce dossier a cause d'un mismatch d'ownership Windows.
Image utilisateur face.png integree dans le frontend sous frontend/src/assets/professeur-top.png.
Libelles assistant remplaces par Professeur TOP dans l'UI.
README mis a jour pour refleter la TTS OpenAI au lieu de la voix navigateur.
Le frontend n'a pas encore ete verifie par build local car frontend/node_modules est absent.
Lors d'un prochain demarrage, penser a installer les dependances frontend avant validation finale.
La TTS OpenAI suppose une OPENAI_API_KEY valide cote backend.

Les erreurs WebSocket Vite/HMR sur wss://prof.open-squared.tech/... sont du bruit de dev tant que le frontend tourne via Vite derriere nginx.
Ces erreurs ne sont pas la cause principale si /api/* renvoie des 502 ou si le micro se comporte mal.
En cas de 502 sur /api/*, verifier d'abord docker logs tutor-backend.
Pour tester l'auth locale actuelle: .env contient ADMIN_USERNAME=admin et ADMIN_PASSWORD=admin; a changer avant tout usage partage.

Socle comptes et roles: table users, hash password, seed admin depuis .env, login, session courante.
Separation UI: LoginPage, StudentApp, AdminApp, composants partages.
Conversation persistante: endpoints de lecture messages, puis sessions et rattachement des messages/tentatives.
UI eleve sans scroll: Professeur TOP en haut, log de seance a gauche, derniere instruction au centre, saisie/micro en bas.
Dashboard prof/admin: creation eleves/comptes, rapports, historique seances, conversation complete, stats de reussite.