## Projects - ✅ videotoMP3Transcriptor → DONE (first shipped project! 🎉) - GroveEngine → WIP (reference doc with 46 commits/3 weeks) - WeChat Homework Bot → WIP (comprehensive mini program plan) - ocr_pdf_service → CONCEPT (from PAUSE) - SecondVoice → PAUSE (failed attempt, will restart) ## Execution Patterns (Nov 2025) - 102 commits in 3 weeks (aissia: 33, groveengine: 46, confluent: 23) - 71% active time (15/21 days) - VERDICT: Alexis EXECUTES, not "plan only" - Balance: Big architectural projects + Fast shipping (videotoMP3 in 2 days) ## Couple - Hospital incident 29 nov documented (successful deescalation) - Pattern confirmed: Physical needs > Emotional management - Pattern confirmed: Retreat > Insist when tension ## Updated files - Status_Projets.md: Full project status with execution data - Alexis.md: Profile update with execution proof + hospital incident - CLAUDE.md: Current project state (5 WIP, 6 PAUSE, 1 DONE, 4 CONSTANT, 6 CONCEPT) - New: Projects/DONE/ folder structure - New: wechat_miniapp_homework.md (880 lines) - New: couple_backlog/29_novembre_2025_hopital.md 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# SecondVoice - Meeting Translation System
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**Status** : PAUSE
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**Créé** : 17 novembre 2025
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**Moved to PAUSE** : 30 novembre 2025
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**Type** : Projet support multivecteur
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**Tentative** : Échec initial, relance prévue (besoin réel identifié)
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## Problème Résolu
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**Contexte** :
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- Meetings avec Tingting (contexte professionnel ou relationnel)
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- Alexis ne comprend pas assez le chinois
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- **Conséquence** : Inconfort personnel → Conflits avec Tingting
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- **Impact** : Ne peut pas supporter efficacement Tingting dans ces situations
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**Besoin critique** :
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- Comprendre conversations en chinois en temps réel
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- Pouvoir intervenir intelligemment si nécessaire
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- Éviter conflits causés par incompréhension/sentiment d'inutilité
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## Solution Technique
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### Architecture
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Audio Input (Meeting)
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Whisper API (STT - Speech-to-Text)
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↓
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Claude Haiku (Traduction contextuelle CN → FR/EN)
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Display real-time (Terminal/GUI)
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### Stack
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**STT** : OpenAI Whisper API
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- Excellent sur chinois mandarin
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- $0.006/minute (~$0.36/heure)
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- Real-time streaming
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**Traduction** : Claude Haiku API
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- Meilleure compréhension contexte culturel chinois
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- Nuances conversationnelles préservées
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- ~$0.03-0.05/heure
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- **Total cost** : ~$0.40/heure meeting
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**Langage** : C++
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- Raison : Réutilisation code pour assistant personnel futur
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- Test écosystème C++ avec projet réel
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- Production-ready dès le départ
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**Platform** : Windows + Linux (cross-platform)
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## Success Criteria
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✅ **MVP validé si** : Fonctionne dans 1 meeting sans problème majeur
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**Critères de succès** :
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1. Transcription chinois précise (>85% accuracy)
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2. Traduction FR/EN compréhensible en contexte
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3. Latence acceptable (<5s)
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4. Pas de crash pendant meeting
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5. Alexis comprend assez pour éviter conflits post-meeting
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## Scope MVP
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### Phase 1 - POC Fonctionnel (Urgent)
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**Features** :
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- ✅ Audio capture (microphone input)
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- ✅ **Recording complet** (WAV/MP3 sauvegardé avec timestamp)
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- ✅ Whisper API call (STT)
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- ✅ Claude Haiku API call (traduction live)
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- ✅ Display output real-time (console ou simple GUI)
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- ✅ **Bouton "Fin de conversation"** → Trigger auto-processing
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- ✅ **Auto-summary post-meeting** (Claude API analyse transcript complet)
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- Résumé conversation
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- Action items extraits
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- Points clés / décisions
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- Saved as `summary_YYYY-MM-DD.md`
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- ✅ **Export backlog structuré** :
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- Audio original (WAV/MP3)
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- Transcript chinois (TXT)
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- Traduction française (TXT)
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- Summary auto-généré (MD)
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- Metadata (JSON: timestamp, durée, participants)
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- ✅ Gestion erreurs basique (reconnexion API)
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**Non-inclus dans MVP** :
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- ❌ Diarization (qui parle quand) - Phase 2
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- ❌ Interface graphique élaborée - Phase 2
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- ❌ Replay avec seek/pause - Phase 2
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- ❌ Multi-speakers advanced - Phase 2
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- ❌ Système de recherche - Phase 2
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### Phase 2 - Enhancement (Après validation MVP)
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**Features avancées** :
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- **Système de recherche** (full-text search dans backlog)
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- Recherche par mot-clé (CN ou FR)
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- Recherche par date/participant
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- Recherche sémantique (Claude embeddings)
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- "Quand on a parlé de X la dernière fois ?"
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- Speaker diarization (identifier qui parle)
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- Interface graphique complète (Qt ou ImGui)
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- Replay mode (seek/pause dans transcript synchro audio)
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- Multi-language support étendu (JP/EN/CN/autre)
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- Optimization performance (latency, accuracy)
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## Roadmap
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### Semaine 1 (Urgent)
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1. **Setup projet C++** (CMake, dependencies)
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2. **HTTP client** (cpp-httplib + nlohmann/json)
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3. **Audio capture + recording** (PortAudio + WAV/MP3 writer)
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4. **Whisper client** (API integration + transcript save)
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5. **Claude client live** (API integration traduction real-time)
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6. **Pipeline integration** (bout-à-bout)
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### Semaine 2
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7. **Bouton "Fin de conversation"** (trigger post-processing)
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8. **Claude summary auto** (analyse transcript → markdown summary)
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9. **Export backlog structuré** (audio + transcripts + summary + metadata)
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10. **Test avec audio réel** (sample meetings chinois)
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11. **Debug + stabilisation**
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12. **Test en condition réelle** (prochain meeting avec Tingting)
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### Post-MVP (Phase 2)
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13. **Système de recherche** (SQLite FTS5 ou vector search)
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14. **Diarization** (pyannote.audio ou AssemblyAI)
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15. **GUI complète** (ImGui ou Qt)
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16. **Replay mode** (audio + transcript synchronisé)
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17. **Optimizations** (latency, accuracy, cost)
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## Dépendances Techniques
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### C++ Libraries
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**Required** :
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- `cpp-httplib` (HTTP client, header-only)
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- `nlohmann/json` (JSON parsing, header-only)
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- `PortAudio` (audio capture, cross-platform)
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**Optional** :
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- `spdlog` (logging)
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- `CLI11` (command-line args)
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- `ImGui` (GUI si Phase 2)
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**Package manager** : vcpkg ou conan
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## Risques & Mitigations
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| Risque | Impact | Mitigation |
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|--------|--------|------------|
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| **Whisper accuracy insuffisante** | Bloquant | Tester avec samples chinois d'abord, fallback Azure Speech si besoin |
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| **Latence trop élevée** | Moyen | Optimiser chunks audio, considérer streaming |
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| **API costs explosent** | Faible | $0.40/h acceptable, mais monitor usage |
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| **C++ complexity ralentit MVP** | Moyen | Accepter code moins optimal pour MVP, refactor après |
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| **Pas de meeting avant longtemps** | Moyen | Créer test scenarios avec audio samples |
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## Lien Projets
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### Support Multivecteur
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**SecondVoice aide** :
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1. **Relation Tingting** : Supporter dans contexte professionnel (meetings parents/admin)
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2. **Business project** : Comprendre meetings business chinois
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3. **AISSIA** : Réutilisation code C++ pour assistant personnel
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4. **Apprentissage chinois** : Exposure réel au chinois contextualisé
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**Pas un side quest** - Résout problème actif causant conflits
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## Alternatives Testées (Rejetées)
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**Pourquoi pas services existants ?**
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| Service | Problème identifié |
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| Google Translate Live | Qualité traduction insuffisante (contexte perdu) |
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| Microsoft Translator | Latence élevée, accuracy chinois moyenne |
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| Azure Speech | (Non spécifié - à retester ?) |
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| Mobile apps | Interface inadaptée, pas assez discret |
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**Conclusion** : Build custom nécessaire pour quality + control
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## Questions Ouvertes
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### Techniques
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1. ⚠️ Diarization vraiment nécessaire pour MVP ? (Non - décidé)
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2. ⚠️ Output format : Terminal ou GUI minimal ?
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3. ⚠️ Langue output : FR ou EN ? (À confirmer avec Alexis)
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### Produit
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1. ⚠️ Usage uniquement avec Tingting ou générique tous meetings ?
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2. ⚠️ Recording audio acceptable ou privacy concern ?
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3. ⚠️ Intervention Alexis attendue (donc besoin speak aussi) ou juste écoute passive ?
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### Relationnel
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1. ✅ Tingting au courant ? (Pas confirmé dans discussion)
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- **ACTION REQUISE** : En parler avec elle avant d'utiliser en meeting réel
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- Elle doit savoir pourquoi et comment ça aide votre équipe
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## Coûts
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### Développement
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- **Time investment** : 1-2 semaines (MVP)
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- **Learning curve C++** : Alexis déjà compétent, écosystème existant
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### Opérationnel
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- **Par meeting (1h)** : ~$0.40
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- **Par mois (10 meetings)** : ~$4
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- **Annuel** : ~$50
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**Acceptable** : Oui, résout problème réel pour coût négligeable
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## Next Steps
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**Immédiat** (Alexis gère la tech) :
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1. Setup projet C++ (CMake + dependencies)
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2. Prototype Whisper API call
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3. Prototype Claude API call
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4. Audio capture test
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5. Integration pipeline
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**Avant premier usage réel** :
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1. **Parler avec Tingting** :
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- Expliquer objectif (mieux la supporter)
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- Demander son avis (utile pour elle ?)
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- Clarifier son rôle attendu dans meetings
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2. Test avec sample audio chinois
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3. Validation latency/quality acceptable
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## Recording & Backlog
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### Pourquoi c'est critique
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**Backlog conversationnel = asset majeur** :
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1. **Post-meeting analysis**
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- Relire conversation si détail oublié
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- Vérifier exactement ce qui a été dit (vs ce qu'on pense avoir entendu)
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- Comprendre nuances ratées en temps réel
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2. **Résolution conflits**
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- "Tu as dit X" → Backlog prouve réalité
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- Évite gaslighting involontaire (mémoire sélective)
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- Base factuelle pour discussions post-meeting
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3. **Learning machine**
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- Corpus chinois réel contextualisé
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- Phrases/expressions récurrentes identifiables
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- Training data pour améliorer modèles custom
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4. **Legal/Business protection**
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- Si meetings business : preuve accords oraux
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- Timestamped, auditable
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- CYA (Cover Your Ass)
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5. **Pattern detection**
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- Analyser conversations longue durée
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- Identifier thèmes récurrents
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- Insights impossibles à voir en temps réel
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### Format Backlog Proposé
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meetings/
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├── 2025-11-20_14h30_ParentsMeeting/
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│ ├── audio_original.wav # Audio brut complet
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│ ├── transcript_cn.txt # STT chinois
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│ ├── translation_fr.txt # Traduction française
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│ ├── metadata.json # Timestamp, participants, durée
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│ └── summary_claude.md # Résumé généré post-meeting
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└── 2025-11-22_10h00_BusinessCall/
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└── ...
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```
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### Privacy & Consent
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**IMPORTANT** :
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- ⚠️ **Tingting DOIT savoir** que meetings sont enregistrés
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- ⚠️ **Autres participants** aussi (légalement requis dans certains contextes)
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- ⚠️ **Storage sécurisé** : Encryption at rest (AES-256)
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- ⚠️ **Retention policy** : Combien de temps garder ? (GDPR-like)
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**Consent workflow** :
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1. Avant meeting : "Je vais enregistrer pour mieux comprendre, OK ?"
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2. Si oui → Record + notify
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3. Si non → Live translation only, pas de recording
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### Workflow Complet
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**Pendant meeting** :
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1. Start recording → Audio + STT real-time
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2. Whisper transcrit chinois → Display
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3. Claude traduit FR → Display
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4. Tout sauvegardé en background (audio + transcript running)
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**Fin de meeting** :
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1. **Clic "Fin de conversation"**
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2. **Auto-processing déclenché** :
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- Finalise audio file (WAV/MP3)
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- Finalise transcripts (CN + FR)
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- **Claude analyse transcript complet** :
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```
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Résumé conversation + Action items + Décisions + Points clés
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```
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- Génère `summary_YYYY-MM-DD_HHhMM.md`
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- Save metadata.json (timestamp, durée, participants)
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3. **Export structuré** :
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```
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||
meetings/2025-11-20_14h30_ParentsMeeting/
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├── audio_original.wav
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├── transcript_cn.txt
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├── translation_fr.txt
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├── summary.md ← Auto-généré
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└── metadata.json
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```
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4. **Notification** : "Meeting sauvegardé + résumé prêt"
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### Post-Processing Potential (Phase 2+)
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**Une fois backlog existe** :
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1. **Système de recherche** (Phase 2)
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- **Full-text search** : SQLite FTS5 sur transcripts
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- "Cherche 'contract' dans tous les meetings"
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- Résultats : Liste meetings + snippets + timestamp
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- **Recherche sémantique** : Claude embeddings
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- "Trouve conversations sur argent/salaire/budget"
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- Même si mots exacts pas utilisés
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- **Filtres** :
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- Par date range
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- Par participant
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- Par durée
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- Par langue (CN/FR)
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- **Interface** :
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- CLI : `./secondvoice search "keyword"`
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- GUI : Search bar + results list
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2. **Analytics** (Phase 2+)
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- Temps de parole par personne
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- Sentiment analysis
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- Topics récurrents
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- Trend analysis long terme
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3. **Training custom models** (Phase 3+)
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- Fine-tune Whisper sur vos voix
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- Fine-tune traduction sur votre vocabulaire
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- Amélioration accuracy continue
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## Impact Attendu
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### Pour Alexis
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- ✅ Compréhension meetings en temps réel
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- ✅ Réduction stress/inconfort
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- ✅ Capacité intervention intelligente si nécessaire
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- ✅ **Backlog pour review post-meeting** (nouveau)
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- ✅ **Preuve factuelle conversations** (nouveau)
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### Pour Tingting
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- ✅ Support effectif d'Alexis (pas juste présence passive)
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- ✅ Réduction conflits post-meeting (dus à incompréhension)
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- ✅ Sentiment d'équipe renforcé
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- ✅ **Archive conversations importantes** (nouveau)
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### Pour la Relation
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- ✅ Preuve initiative concrète (ACTION-004 : réfléchir à votre avenir)
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- ✅ Résolution proactive problème identifié
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- ✅ Investment dans collaboration couple
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- ✅ **Base factuelle pour résoudre désaccords mémoire** (nouveau)
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*Créé : 17 novembre 2025*
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*Priorité : URGENT*
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*Stack : C++17, Whisper API, Claude Haiku, PortAudio, cpp-httplib*
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*Success : 1 meeting sans problème majeur*
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