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.specstory/history/2025-04-04_13-46-correction-d'anomalie-dans-clean-html-py.md

@@ -3801,6 +3801,134 @@ Tool test_cbao.py not found
 
 
 
+---
+
+_**User**_
+
+je n'arrive pas a écraser ma branche locale
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Pour écraser votre branche locale avec la branche distante, vous pouvez utiliser la commande suivante :
+
+```bash
+git fetch origin
+git reset --hard origin/nom_de_votre_branche
+```
+
+Assurez-vous de remplacer `nom_de_votre_branche` par le nom de la branche distante que vous souhaitez récupérer. 
+
+Si vous rencontrez une erreur comme celle que vous avez mentionnée :
+
+```
+fatal: ambiguous argument 'origin/llm_class': unknown revision or path not in the working tree.
+```
+
+Cela signifie que la branche `llm_class` n'existe pas sur le dépôt distant. Vous pouvez vérifier les branches disponibles sur le dépôt distant avec :
+
+```bash
+git branch -r
+```
+
+Cela vous montrera toutes les branches distantes. Assurez-vous que la branche que vous essayez de récupérer existe bien. Si elle n'existe pas, vous devrez peut-être vérifier le nom ou demander à quelqu'un qui a accès au dépôt distant. 
+
+Si vous avez besoin d'aide supplémentaire, n'hésitez pas à demander !
+
+---
+
+_**User**_
+
+la branche apparait dans github mais quand je fais git branch -a sur mon dépôt local elle n'apparait pas
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Si la branche apparaît sur GitHub mais pas dans votre dépôt local lorsque vous exécutez `git branch -a`, cela signifie que votre dépôt local n'a pas encore récupéré les informations sur cette branche. Voici comment procéder pour la récupérer :
+
+1. **Récupérer les branches distantes** : Utilisez la commande suivante pour mettre à jour votre liste de branches distantes :
+
+   ```bash
+   git fetch origin
+   ```
+
+   Cela va récupérer toutes les branches et les mises à jour du dépôt distant sans les fusionner dans votre branche locale.
+
+2. **Vérifier à nouveau les branches** : Après avoir exécuté la commande ci-dessus, vous pouvez vérifier à nouveau les branches disponibles avec :
+
+   ```bash
+   git branch -a
+   ```
+
+   Vous devriez maintenant voir la branche distante listée sous `remotes/origin/nom_de_votre_branche`.
+
+3. **Créer une branche locale à partir de la branche distante** : Si vous souhaitez travailler sur cette branche, vous pouvez créer une branche locale qui suit la branche distante avec la commande suivante :
+
+   ```bash
+   git checkout -b nom_de_votre_branche origin/nom_de_votre_branche
+   ```
+
+   Remplacez `nom_de_votre_branche` par le nom de la branche que vous souhaitez récupérer.
+
+Si vous avez d'autres questions ou si vous rencontrez des problèmes, n'hésitez pas à demander !
+
+---
+
+_**User**_
+
+@test_orchestrator.py qu'est sensé faire ce fichier de test
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Le fichier `test_orchestrator.py` est un script de test qui semble être conçu pour initialiser et exécuter un orchestrateur qui gère plusieurs agents. Voici un résumé de ce que fait ce fichier :
+
+1. **Importation des classes nécessaires** : Le script commence par importer les classes nécessaires, y compris l'orchestrateur et divers agents (pour l'analyse JSON, le tri d'images, l'analyse d'images et la génération de rapports).
+
+2. **Initialisation des modèles de langage (LLM)** : Quatre modèles de langage différents sont initialisés :
+   - `MistralLarge` pour l'analyse JSON et la génération de rapports.
+   - `Pixtral12b` pour le tri d'images.
+   - `Ollama` pour l'analyse d'images.
+
+3. **Création des agents** : Des instances des agents sont créées en utilisant les modèles de langage correspondants. Chaque agent est responsable d'une tâche spécifique :
+   - `AgentJsonAnalyser` pour analyser des fichiers JSON.
+   - `AgentImageSorter` pour trier des images.
+   - `AgentImageAnalyser` pour analyser des images.
+   - `AgentReportGenerator` pour générer des rapports.
+
+4. **Initialisation de l'orchestrateur** : Un objet `Orchestrator` est créé, qui prend en entrée un répertoire de sortie et les agents précédemment créés. Cet orchestrateur est responsable de la coordination des différentes tâches effectuées par les agents.
+
+5. **Exécution de l'orchestrateur** : La méthode `executer()` de l'orchestrateur est appelée, ce qui déclenche l'exécution complète des tâches gérées par les agents.
+
+6. **Point d'entrée du script** : Si le script est exécuté directement (et non importé), la fonction `test_orchestrator()` est appelée pour démarrer le processus.
+
+En résumé, ce fichier de test est conçu pour vérifier que l'orchestrateur et ses agents fonctionnent correctement ensemble en exécutant un flux de travail complet. Si vous avez besoin de plus de détails ou d'explications sur une partie spécifique, n'hésitez pas à demander !
+
+---
+
+_**User**_
+
+est il sensé généré un fichier pour justifier son execution
+
+---
+
+_**Assistant**_
+
+Oui, le fichier `test_orchestrator.py` est censé générer un fichier pour justifier son exécution, mais cela dépend de l'implémentation de la méthode `executer()` de la classe `Orchestrator`. 
+
+Voici quelques points à considérer :
+
+1. **Répertoire de sortie** : L'orchestrateur est initialisé avec un paramètre `output_dir="output/"`, ce qui suggère que les résultats de l'exécution seront probablement enregistrés dans ce répertoire.
+
+2. **Agents impliqués** : Les agents créés (comme `AgentJsonAnalyser`, `AgentImageSorter`, `AgentImageAnalyser`, et `AgentReportGenerator`) sont responsables de différentes tâches. Il est courant que des agents de génération de rapports, comme `AgentReportGenerator`, produisent des fichiers de sortie (par exemple, des rapports au format texte ou Markdown) pour justifier les résultats de leur exécution.
+
+3. **Vérification des fichiers générés** : Pour savoir exactement quels fichiers sont générés, il faudrait examiner l'implémentation de la méthode `executer()` dans la classe `Orchestrator` ainsi que les méthodes des agents impliqués. Cela vous donnera une idée précise des types de fichiers créés et de leur contenu.
+
+En résumé, bien que le script soit conçu pour générer des fichiers de sortie, la nature et le contenu de ces fichiers dépendent de l'implémentation spécifique de l'orchestrateur et des agents. Si vous avez accès à ces classes, vous pouvez les examiner pour obtenir plus de détails.
+
 ---
 
 

llm_classes/ollama.py

@@ -8,7 +8,7 @@ class Ollama(BaseLLM):
     Classe optimisée pour interagir avec l'API Ollama.
     """
 
-    def __init__(self, modele: str = ""):
+    def __init__(self, modele: str = "qwen2.5:72b-instruct-q8_0"):
         super().__init__(modele)
         self.api_url = "http://217.182.105.173:11434/api/generate"