long term task to multiple short term task #172
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. Amélioration du Cerveau (LLM & Prompt Engineering) Affiner les prompts : Travailler sur la précision et l'efficacité des prompts envoyés au modèle Gemini pour améliorer la justesse des décisions et réduire les hallucinations. Gestion des erreurs du LLM : Développer un système de "recovery" ou de nouvelle tentative quand le LLM produit une sortie inexploitable ou une action échoue. Support multi-langues : Étendre les capacités de Panda à d'autres langues que l'anglais en adaptant les prompts et en testant avec des modèles multilingues. Création de "Skills" : Développer des compétences (skills) spécifiques et reproductibles pour des tâches complexes (ex: "régler une alarme", "envoyer un message prédéfini à un contact", "lire les derniers tweets"). 👁️ 3. Amélioration des "Yeux et des Mains" (Accessibility Service) Nouvelles gestuelles : Implémenter des actions plus complexes que tap ou swipe, comme le long press, le scroll ou le drag and drop. Gestion de plus d'applications : Étendre la compatibilité de Panda à des applications populaires qui ne sont pas encore bien supportées. Cela nécessite de reverse-engineer leur structure UI. 💾 4. Système de Mémoire et Personalisation Algorithmes de rappel améliorés : Travailler sur la façon dont Panda interroge sa mémoire contextuelle pour fournir des informations plus pertinentes au bon moment. Chiffrement de la mémoire locale : Implémenter un chiffrement des données personnelles stockées sur l'appareil pour renforcer la sécurité. 🎨 5. Interface Utilisateur (UI/UX) et Expérience Vocale Indicateurs visuels d'état : Développer des indicateurs clairs qui montrent quand Panda écoute, traite, ou agit sur l'écran. Feedback sonore : Ajouter des sons subtils pour confirmer l'activation, la réussite ou l'échec d'une commande. Personnalisation : Ajouter des options pour personnaliser la voix, le déclencheur d'activation ("Hey Panda" personnalisable), etc. |
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