Aetherius
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██╔══██║██╔══╝ ██║ ██╔══██║██╔══╝ ██╔══██╗██║╚██╗ ██╔╝╚════██║
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✦ per nubes, ad aethera ✦
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Se veut le produit du concept de bot web modulaire, poussé à son paroxysme.
Capable de réaliser, sur la base d'un simple fichier d'instructions, n'importe quelle tâche.
La vision
Dans la plupart des projets on réécrit le même code fragile : requêtes axios/HTTP, scraping,
automatisation de navigateur. C'est répétitif, fastidieux, et ça casse dès que le site ou l'API
change — il faut alors éditer ce code éparpillé dans chaque projet.
Aetherius inverse le problème. Le moteur du bot est fixe et robuste. Le comportement, lui, est décrit dans un fichier d'instructions déclaratif (un Blueprint, en JSON). Quand un site change, on corrige un Blueprint, pas N codebases. Et parce que le moteur est exposé via un daemon local, on le pilote depuis n'importe quel langage (TypeScript, Python, …) avec le même fichier d'instructions.
Aetherius est conçu pour être exporté comme bibliothèque et alimenter tous les projets : récupérer un emploi du temps via API, scraper une page derrière un login, publier une vidéo en restant indétectable, ou lâcher un agent autonome sur une tâche non scriptée.
Aetherius est à la fois une bibliothèque (consommée en direct ou via un daemon par les apps clientes) et un outil : une Console dans le terminal pour créer, tester et gérer tout ça sans écrire une ligne de JSON à la main.
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Le concept : 4 Acts
Aetherius est un interprète qui joue en quatre Acts, du plus léger au plus puissant. Le Blueprint choisit l'Act adapté à la tâche.
| Act | Nom | Moteur | Quand l'utiliser |
|---|---|---|---|
| I | Vector | Requêtes HTTP/API | Les données sont derrière une API ou des endpoints stables. Le cas « axios ». Le plus rapide. |
| II | Continuum | Navigateur scripté (Playwright) | Il faut un vrai navigateur : login, JS, session, DOM. Sélecteurs connus et stables. |
| III | Oracle | Navigateur guidé par vision + discrétion | L'UI est fragile/obfusquée : Aetherius « voit » l'écran via un modèle vision-langage (grounding VLM) et agit avec discrétion. |
| IV | Phantom | Agent autonome | Objectif non scripté. Perçoit, raisonne, agit en boucle. Résilience maximale. Le plus lourd. |
Plus l'Act est élevé, plus le Blueprint est haut-niveau (on décrit quoi, plus comment) et plus les dépendances sont lourdes (installées à la demande via des extras).
Act I — Vector
Client HTTP robuste : requêtes GET/POST, encodage form/JSON, en-têtes, retries avec backoff,
pagination, stratégies d'authentification (cookie, bearer, basic, form-login type CAS), extraction
déclarative (JSONPath pour le JSON, CSS/XPath pour le HTML). Remplace les services axios écrits à
la main ; les constantes magiques disséminées deviennent des inputs typés et documentés.
Act II — Continuum
Automatisation d'un vrai navigateur (Playwright) qui suit le Blueprint à la lettre : navigation, remplissage, clics, attentes, extraction DOM, bridge JavaScript injecté. Gère les scénarios qui exigent un navigateur : login, cookies de session, contenu rendu par JS. C'est l'équivalent propre et réutilisable d'une « WebView cachée qui scrape ». Discrétion optionnelle.
Act III — Oracle
Quand les sélecteurs sont trop fragiles ou absents, Oracle regarde l'écran. Un modèle vision-langage (VLM — Claude par défaut, un détecteur local reste une option) localise en langage naturel les éléments cibles sur des captures d'écran ; Aetherius clique par coordonnées à travers la couche de discrétion. Le flux reste scripté et déterministe (un appel de grounding par cible). Idéal pour les interfaces qui changent souvent ou piègent les bots.
Act IV — Phantom
Un agent décisionnel autonome. Boucle percevoir → raisonner → agir : il perçoit la page (vision
- DOM + arbre d'accessibilité), un planner (par défaut Claude, ex.
claude-fable-5/claude-opus-4-8, remplaçable par un VLM local) décide de l'action suivante, et l'action est jouée via la couche de discrétion. Pour les objectifs non scriptés et la résilience maximale.
Aetherius est destiné à l'automatisation autorisée : ses propres comptes, ses propres données, ses propres workflows.
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Les fichiers d'instructions : les Blueprints
Un Blueprint est un fichier JSON déclaratif et versionné. Enveloppe :
{
"aetherius": "1.0",
"name": "domaine.tache",
"act": "vector",
"inputs": { "param": { "type": "string", "required": true } },
"secrets": ["cle_injectee_au_runtime"],
"vars": { "domain": "https://exemple.fr" },
"options": {
"debug": false,
"stealth": "off",
"session": { "profile": "mon-profil", "persist": true },
"timeout_ms": 30000,
"retries": { "max": 3, "backoff": "exponential" }
},
"steps": [ /* la séquence d'actions */ ],
"outputs": { "resultat": "{{ steps.x.champ }}" }
}
- inputs : paramètres typés (le Blueprint est réutilisable, pas figé sur une valeur).
- secrets : identifiants/token fournis au runtime, jamais écrits dans le fichier (résolus
depuis l'environnement / un
.envlocal — voir docs/secrets.md). - vars : constantes locales (domaines, chemins).
- options :
debug,stealth,session,timeout_ms,retries. - steps : le dictionnaire d'actions (navigate, click, fill, type, http.request, extract, wait, if, for_each, …). Chaque Act déclare quelles actions il supporte ; un Blueprint qui demande une action non supportée par son Act échoue à la validation, avec un message clair.
- outputs : la forme des données retournées, via interpolation
{{ }}.
Le format est défini une fois pour toutes dans contracts/blueprint.schema.json.
Des exemples exécutables (dérivés de vrais projets) sont dans examples/.
Exemple — Act I (Vector) : emploi du temps par API
Voir examples/vector/ukit-planning-week.blueprint.json.
{
"aetherius": "1.0",
"name": "ukit.planning.week",
"act": "vector",
"inputs": {
"group": { "type": "string", "required": true },
"monday": { "type": "string", "format": "date", "required": true }
},
"vars": { "domain": "https://ade-web.exemple.fr" },
"steps": [
{
"id": "week",
"action": "http.request",
"method": "POST",
"url": "{{ vars.domain }}/calendar/data",
"headers": {
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"Accept": "application/json"
},
"form": {
"start": "{{ inputs.monday }}",
"end": "{{ inputs.monday | add_days(7) }}",
"resType": "103",
"calView": "agendaWeek",
"federationIds[]": "{{ inputs.group }}",
"colourScheme": "3"
},
"expect": { "status": 200 },
"extract": {
"events": {
"from": "json", "path": "$[*]",
"where": "item.eventCategory != 'Vacances'",
"fields": {
"id": "$.id", "start": "$.start", "end": "$.end",
"category": "$.eventCategory", "color": "$.backgroundColor",
"description": "$.description"
}
}
}
}
],
"outputs": { "events": "{{ steps.week.events }}" }
}
Les constantes autrefois codées en dur (resType, colourScheme) sont explicites, le filtrage
Vacances et le parsing sont déclaratifs, et le groupe/la date sont des inputs réutilisables.
Exemple — Act II (Continuum) : login CAS + scraping
Voir examples/continuum/ukit-scolarite-login.blueprint.json.
{
"aetherius": "1.0",
"name": "ukit.scolarite.cold",
"act": "continuum",
"secrets": ["cas_user", "cas_pass"],
"options": { "session": { "profile": "scolarite", "persist": true }, "debug": false },
"steps": [
{ "action": "navigate", "url": "https://cas.exemple.fr/login" },
{ "action": "fill", "selector": "#username", "value": "{{ secrets.cas_user }}" },
{ "action": "fill", "selector": "#password", "value": "{{ secrets.cas_pass }}" },
{ "action": "click", "selector": "input[name=submit]" },
{ "action": "wait_for", "selector": ".ent-dashboard", "timeout_ms": 15000,
"on_timeout": "fail:LOGIN_FAILED" },
{ "action": "emit", "event": "LOGIN_SUCCESS" },
{ "action": "navigate", "url": "https://ent.exemple.fr/dossier" },
{ "action": "extract", "outputs": {
"firstName": { "selector": ".identity .firstname", "as": "text" },
"studentNumber": { "selector": "#num-etudiant", "as": "text" },
"ine": { "selector": "#ine", "as": "text" },
"email": { "selector": ".mail", "as": "text" }
}},
{ "action": "navigate", "url": "https://webmail.exemple.fr" },
{ "action": "extract", "outputs": { "unread": { "selector": ".unread-count", "as": "number" } } }
]
}
Les sélecteurs sont désormais des données (plus du JS injecté codé en dur), le flux de login est
déclaratif, et les événements (LOGIN_SUCCESS, …) restent disponibles pour suivre la progression.
Exemple — Act III (Oracle) : upload avec discrétion
Voir examples/oracle/tiktok-upload.blueprint.json.
{
"aetherius": "1.0",
"name": "tiktok.upload",
"act": "oracle",
"inputs": {
"video": { "type": "path", "required": true },
"caption": { "type": "string", "required": true }
},
"options": {
"session": { "profile": "tiktok", "persist": true },
"stealth": {
"mouse": "gestures", "keyboard": "human", "scroll": "eased",
"timing": { "distraction": 0.1 }, "fingerprint": "chrome-desktop"
},
"debug": false
},
"vision": { "model": "tiktok-studio-ui@1" },
"steps": [
{ "action": "navigate", "url": "https://www.tiktok.com/tiktokstudio/upload?lang=fr" },
{ "action": "wait", "min_ms": 3500, "max_ms": 6000 },
{ "action": "upload", "target": { "vision": "upload dropzone" }, "file": "{{ inputs.video }}" },
{ "action": "type", "target": { "vision": "caption textarea" }, "text": "{{ inputs.caption }}" },
{ "action": "wait", "min_ms": 2000, "max_ms": 4500 },
{ "action": "click", "target": { "vision": "Post button" } },
{ "action": "wait_for", "target": { "vision": "publish success toast" }, "timeout_ms": 35000 }
]
}
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La Console Aetherius : tout gérer depuis le terminal
Aetherius n'est pas qu'une bibliothèque : c'est aussi une Console interactive dans le terminal (construite avec Textual), le centre de contrôle de l'outil. On la lance simplement :
aetherius # ouvre la Console
État actuel : la Console est navigable de bout en bout. Library, Runs, Schedules (runs récurrents : liste, tir manuel, historique, création guidée), Catalog, le Recorder, le Blueprint Studio et Settings (démarrer/arrêter le daemon) sont pleinement fonctionnels pour Act I (Vector), Act II (Continuum, extra
[browser]), Act III (Oracle) et Act IV (Phantom) (extras[cognition]+[browser]) ; seul Sessions affiche honnêtement son jalon en attente (stealth/session). Détails : docs/console.md.
Depuis la Console, sans écrire de JSON à la main :
- Créer et éditer des Blueprints via le Blueprint Studio (voir plus bas).
- Lancer des runs et suivre en direct leurs événements, logs et artefacts.
- Explorer et comprendre les 4 Acts et les modèles de vision disponibles (fiches explicatives).
- Gérer les profils/sessions persistants et lancer un warmup.
- Piloter le daemon (démarrer/arrêter) et la configuration.
- Parcourir la bibliothèque de Blueprints (dupliquer, éditer, supprimer).
Créer un Blueprint : trois voies
- Le Blueprint Studio (guidé, rapide, sans JSON) — dans la Console. Sélection de l'Act (avec son explication), ajout des steps via des formulaires, aperçu JSON live validé contre le schéma en temps réel. L'option la plus rapide pour la majorité des cas.
- Le Recorder (par démonstration) — pour les tâches d'automatisation navigateur : l'action est
réalisée dans un navigateur visible, Aetherius capture et recrache un Blueprint propre, avec
synthèse de sélecteurs robustes (privilégie
data-testid/aria/texte avant les chemins CSS fragiles). Idéal quand la démonstration directe est plus simple que la description. - JSON à la main — pour les power users qui veulent le contrôle total.
La logique de construction vit dans un module builder/ headless : la Console n'en est que
l'habillage, et le daemon peut l'exposer pour construire des Blueprints programmatiquement.
Prise en main illustrée : docs/builder.md.
La discrétion (stealth), en option modulaire
La discrétion n'est pas liée à un Act : c'est une couche transverse activée par
options.stealth, applicable à tout Act qui pilote un navigateur (II, III, IV). Désactivée par
défaut (no-op).
Techniques disponibles (issues et généralisées du système BioMouse éprouvé) :
- Souris humaine : rejeu d'un geste humain réellement enregistré, transformé géométriquement (mise à l'échelle + rotation) pour atteindre n'importe quelle cible. Matching du meilleur geste par distance et angle, timing inter-points préservé à la microseconde. Clics off-center (30–70 % de l'élément), micro-pauses avant/pendant le clic.
- Clavier humain : vitesse variable par session, fautes de frappe suivies de corrections, délais accrus sur les espaces et caractères spéciaux.
- Scroll humain : courbe d'easing ease-out cubique (départ rapide, fin douce).
- Timing humain : délais aléatoires, pauses « distraction » occasionnelles, parking du curseur pendant les attentes longues.
- Fingerprint : masquage
navigator.webdriver,chrome.runtime,plugins,permissions; profils de fingerprint cohérents (UA, viewport, timezone, WebGL, canvas). - Profils persistants + warmup : réutilisation d'un profil navigateur pour construire un historique authentique (cookies, cache) avant l'automatisation.
Activation :
"options": { "stealth": { "mouse": "gestures", "keyboard": "human", "fingerprint": "chrome-desktop" } }
"stealth": "off" (défaut) ou "stealth": "nom-de-preset" sont aussi acceptés.
IA pour la discrétion ? Approche hybride retenue : le rejeu géométrique de gestes est le moteur par défaut (léger, éprouvé, score reCAPTCHA élevé) — pas besoin d'IA. Deux upgrades ML optionnels sont prévus derrière la même interface : un modèle génératif de mouvements (pour ne pas se limiter à une bibliothèque finie de gestes) et un modèle de fingerprints cohérents. À activer seulement si un cas d'usage le justifie.
Le mode Debug
options.debug: true :
- Acts navigateur (II/III/IV) : fenêtre visible, overlay du curseur, surlignage des cibles, ralenti (slow-mo). Idéal pour comprendre pourquoi un step échoue.
- Acts sans navigateur (I) : logs terminal structurés (requêtes, réponses, extractions).
- Tous les Acts émettent des événements consommables (progression, artefacts : screenshots, HAR, snapshots DOM) écrits dans un répertoire de run.
Le Gesture Recorder
En complément, un gesture recorder capture des traces de souris humaines réelles pour enrichir la bibliothèque de gestes du système de discrétion. (Le Blueprint recorder, lui, est décrit plus haut dans « Créer un Blueprint : trois voies ».)
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Interopérabilité multi-langage
Le cœur est en Python ; il est exposé à tous les langages via un daemon local.
Deux voies, un seul format de Blueprint. Celle décrite ci-dessous — piloter le moteur Python à distance — convient à une application de bureau ou à un service. Pour une application mobile, la Phase 3 (terminée) livre la seconde : un moteur embarqué en TypeScript qui exécute les mêmes Blueprints directement sur l'appareil, sans daemon ni serveur. L'Act I y tourne (
@aetherius/engine, jalon 3-C) et l'Act II aussi, dans une WebView cachée (@aetherius/react-native, jalon 3-D) ; depuis le jalon 3-F, ces Blueprints se corrigent à distance sans republier l'application, et depuis le jalon 3-H une application peut réserver un préfixe de noms sous lequel il devient possible d'en ajouter. Un cas d'usage mobile réel est porté de bout en bout dansexamples/mobile/reference/, avec son guide de migration. Voir docs/embedded.md et docs/phase-3/.
┌─────────────┐ Blueprint + inputs + secrets ┌──────────────────────────┐
│ App │ ────────────────────────────────► │ Aetherius Daemon │
│ (TS/Python) │ HTTP + WebSocket │ (FastAPI) │
│ SDK mince │ ◄──────────────────────────────── │ Runtime → Act I..IV │
└─────────────┘ résultat + flux d'événements └──────────────────────────┘
- Daemon :
aetherius serve(local, 127.0.0.1, token optionnel,GET /health).POST /v1/runs→run_id;GET /v1/runs/{id}→ statut + résultat.WS /v1/runs/{id}/events→ flux d'événements (rejeu + live jusqu'àdone).POST /v1/blueprints/validate,GET /v1/schema.POST /v1/recorder/sessions:501, l'enregistrement reste host-local (CLI/Console).
- SDK TypeScript
@aetherius/client(Node 20+) : spawn le daemon (ou cible unbaseUrl),client.run(blueprint, { inputs, secrets, onEvent }), stream d'événements typé. - SDK Python : l'import in-process direct (
import aetherius, sans daemon) ; le client remote mince est différé. - Contrats (
contracts/) : JSON Schema du Blueprint + OpenAPI du daemon + schéma d'événements + dictionnaire d'actions généré (actions.json) = source de vérité ; les types des SDK s'y conforment (gardés par des tests). C'est aussi ce qui rend un second moteur possible sans dupliquer les décisions (Phase 3).
Détails, sécurité et « Tester le daemon » : docs/daemon.md.
Exécuter un Blueprint depuis le code applicatif
La Console sert à créer et gérer les Blueprints. L'exécution, elle, se fait directement depuis le code applicatif, en chargeant un Blueprint existant — la Console n'est jamais requise au runtime.
Python (in-process, sans daemon) :
from aetherius import Aetherius
client = Aetherius()
result = client.run(
"blueprints/ukit-planning-week.blueprint.json",
inputs={"group": "TP-A1", "monday": "2026-09-07"},
)
print(result.outputs["events"])
TypeScript (via le daemon local, spawné automatiquement) :
import { Aetherius } from "@aetherius/client";
const client = new Aetherius();
const result = await client.run("blueprints/ukit-planning-week.blueprint.json", {
inputs: { group: "TP-A1", monday: "2026-09-07" },
});
console.log(result.outputs.events);
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Architecture du dépôt
src/aetherius/
core/ blueprint (models/loader/validator/template), actions (le dictionnaire),
runtime (engine/drivers/steps/flow/healing/context/selector/result), extraction,
events, errors, driver
acts/ vector (I), continuum (II), oracle (III), phantom (IV)
stealth/ policy, humanizer (mouse/keyboard/scroll/timing), gestures, fingerprint,
session (store/warmup), ml (optionnel)
recorder/ blueprint_recorder, gesture_recorder, capture, selector_synth
builder/ construction headless de Blueprint (factory, catalog, templates)
console/ interface terminale globale (Textual) : Blueprint Studio, runs, schedules,
catalogue, sessions, settings — la porte d'entrée de l'outil
notify/ canaux d'alerte natifs (webhook/discord/telegram/ntfy) + registre ouvert aux plugins
store/ état durable SQLite sous ~/.aetherius : schedules, historique des runs, état inter-run
plugins.py découverte des extensions tierces par entry-points (actions + canaux)
models/ registry + cache des assets ML runtime
server/ daemon FastAPI (routes/jobs/schemas) + scheduler (triggers/misfire/alerts)
cli/ commandes scriptables (run/validate/serve/record, groupe schedule)
config/ settings
contracts/ blueprint.schema.json, openapi.yaml, events.schema.json,
actions.json (généré depuis le registre d'actions) (source de vérité)
conformance/ corpus partagé rejoué par les deux moteurs (`make conformance`)
deploy/ recette always-on : Dockerfile, docker-compose.yml, service systemd
sdks/ workspace npm + python
client/ @aetherius/client — pilote le daemon depuis TypeScript
engine/ @aetherius/engine — moteur embarqué, neutre plateforme (Phase 3)
react-native/ @aetherius/react-native — Act II sur WebView + façade mobile + livraison
des Blueprints (registre, manifeste, cache, noms réservés) (Phase 3)
examples/ Blueprints de démonstration (par Act + plugins/ + mobile/ : moteur embarqué,
son application de démonstration, sa livraison distante et les Blueprints
de référence d'un cas d'usage mobile réel)
training/ entraînement des modèles Oracle (hors runtime)
legacy_examples/ code de référence des projets d'origine (UKit, TikTok) + carte de provenance
docs-ukit/ pointeur vers UKit, le projet consommateur (doc complète sur son dépôt)
Principe : chaque fichier de logique reste sous ~300 lignes ; typage strict (pydantic) ; erreurs typées (jamais avalées) ; les Acts sont des drivers interchangeables derrière une interface commune.
Installation (cible)
pip install aetherius # cœur + Act I (Vector) + daemon + Console
pip install aetherius[browser] # + Act II (Continuum)
pip install aetherius[cognition] # + Acts III/IV (Oracle, Phantom) : cognition Claude par défaut
pip install aetherius[vision] # optionnel : grounder local (ONNX/VLM) derrière la même interface
pip install aetherius[all]
Puis pour lancer la Console :
aetherius # centre de contrôle interactif dans le terminal
Développement
Pour travailler sur Aetherius (et pas seulement le consommer). Prérequis : Python 3.11+ et, pour le SDK TypeScript, Node 20+.
git clone <repo> && cd Aetherius
make install-dev # installe le paquet en editable + les outils de dev
Le Makefile est le point d'entrée unique — les mêmes cibles servent en local et en CI :
make check # avant de commit : format + lint (ruff) + types (mypy) + tests (pytest)
make test # tests seuls, avec couverture
make check-all # tout le dépôt : Python + workspace TypeScript
make conformance # le corpus partagé rejoué sur les deux moteurs (Phase 3)
make contracts # régénère contracts/actions.json depuis le registre d'actions
make help # liste des cibles
Conventions de contribution (discipline de test, invariants, structure des tests) :
CONTRIBUTING.md et docs/testing.md.
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État d'avancement
Le projet avance par phases. La Phase 1 pose le socle, utilisable comme bibliothèque (in-process Python) et comme service (daemon + SDK). La Phase 1.5 le durcit pour les workflows récurrents et réactifs (planification, alertes, réactivité, furtivité). La Phase 2 apporte les Acts cognitifs et le contrôle humain. La Phase 3 ne touche pas au vocabulaire des Blueprints : elle livre un second moteur qui les exécute directement sur l'appareil d'un utilisateur. Les quatre sont terminées.
Phase 1 — le socle réutilisable (terminée)
- Vision, concept des 4 Acts, format Blueprint, architecture.
- Squelette : arborescence + stubs + contrats + exemples.
- Act I — Vector : moteur HTTP/API complet.
Aetherius().run(blueprint, inputs=...)fonctionnel. Couverture : http.request (form/JSON/params/headers), extraction JSONPath avecwhereet mapping de champs, extraction HTML CSS/XPath, authentification (NoAuth/Bearer/Basic/Cookie/CAS form-login), retries/backoff (tenacity), moteur de templates Jinja2 ({{ inputs.x | add_days(7) }}), bus d'événements, hiérarchie d'erreurs typées. 69 tests, mypy strict, lint propre. - Console (Textual) : navigation complète (
aetheriusouaetherius console) — Library, Runs et Catalog fonctionnels pour Act I (parcours des Blueprints, exécution avec formulaire d'inputs/secrets et flux d'événements en direct, catalogue des 4 Acts). CLI scriptable (aetherius run|validate|record). Le Recorder et le Blueprint Studio sont fonctionnels (voir ci-dessous) ; seuls Sessions et Settings affichent leur jalon en attente ; voir docs/console.md. - Act II — Continuum : automatisation d'un vrai navigateur (Playwright, API synchrone).
Actions navigateur (navigate/back/forward/reload, click/fill/type/press/select/hover/scroll/
upload/drag),
wait_foravec échec nommé (on_timeout: "fail:CODE"), extraction DOM typée (text/number/html/attr/count),evaluate(JS injecté),screenshot(artefact), sessions persistantes (profils réutilisés) et mode debug (fenêtre visible + slow-mo). Actions utilitaires partagées avec Vector via un mixin (zéro duplication). Extra[browser]chargé à la demande ;import aetheriusreste léger. Tests unitaires (page factice, CI de base) + intégration vrai Chromium (job CI dédié). Discrétion : branchée (voir ci-dessous). - Système de discrétion : couche transverse activée par
options.stealth, branchée dans Continuum.StealthPolicy(off / preset / config fine). Fingerprint (masquesnavigator.webdriver/chrome.runtime/permissions/plugins+ profil cohérent UA/viewport/timezone/WebGL,chrome-desktop). Souris humaine par rejeu géométrique de gestes (scale+rotation, timing préservé, clic off-center), bibliothèque source-agnostique amorcée par un seed synthétique (min-jerk), ouverte au recorder et au ML. Frappe humaine (typos+correction, délais), scroll ease-out, timing avec distraction, warmup de profil. Cœur stdlib pur (tests en CI de base) ; intégration Chromium réelle. Exemple :examples/continuum/quotes-stealth.blueprint.json. Détails : docs/stealth.md. - Recorder (blueprint + gestes) : création de Blueprint par démonstration,
Act-agnostique — une coquille commune (navigateur, overlay, session) + un backend par Act
derrière une interface unique (
recorder/base.py, registreact → backend), choix de l'Act à la main (--act/ sélecteur Console). Continuum (Act II) : capture des actions DOM, synthèse de sélecteurs robustes (data-testid/id/href/name/aria/classe avant le chemin CSS positionnel, unicité mesurée in-page façonget_by_text), et menu flottant (overlay Shadow DOM) pour sélectionner les données : champs, listes (as: list), tableaux/records (each/fields),wait_for, paramétrage eninput. Vector (Act I) : observe le trafic réseau (fetch/XHR/doc JSON) et pique les champs dans la réponse →http.request+ extraction JSONPath. Credentials et en-têtes d'auth →{{ secrets.x }}(jamais stockés). Blueprint produit relu par le loader/validator canonique, avec sesoutputs. Console interactive + CLI (aetherius record). Gesture recorder (aetherius record-gestures) : traces souris réelles vers la bibliothèque de discrétion. Trous documentés pour Oracle/Phantom. Cœur pur en CI de base ; intégration Chromium réelle. Exemples :examples/continuum/quotes-recorded-{login,scrape}+examples/vector/jsonplaceholder-users-recorded. Détails : docs/recorder.md. - Builder headless + Blueprint Studio : construction de Blueprints sans JSON, réutilisable
(Console, daemon, SDK). Module
builder/pur :catalog(projection du dictionnaire d'actions),factory(BlueprintDraftlossless,validate_draftnon-levant pour l'aperçu live,build/save),templatesgarantis valides. Specs d'actions déclaratives danscore/actions/(l'invariant « registre = source, catalogue = projection » est désormais matérialisé), gardées par deux tests anti-drift (bijection specs↔capabilities, dispatch specs↔drivers ;PENDING_ACTIONSdocumente les actions déclarées mais pas encore exécutées). Blueprint Studio dans la Console : sélection d'Act expliquée, inputs/secrets typés, steps par formulaires (params imbriqués en JSON + trappe « raw JSON »), options durables, aperçu JSON validé en direct, et édition d'un Blueprint existant (Library →e) — round-trip lossless garanti sur tous les exemples. Sauvegarde dans./blueprints. Détails : docs/builder.md. - Daemon local + SDK TypeScript : daemon FastAPI (HTTP + WebSocket) exposant le moteur à tout
langage —
POST /v1/runs(202 +run_id),GET /v1/runs/{id}, flux d'événements WebSocket (rejeu bufferisé + live jusqu'àdone),POST /v1/blueprints/validate,GET /v1/schema,GET /health; token bearer optionnel, bind loopback. Runs exécutés sur un thread de worker, événements relayés via le pattern Sink (thread → asyncio). SDK TypeScript@aetherius/client(Node 20+) : spawn du daemon (oubaseUrl),client.run(blueprint, { inputs, secrets, onEvent }), stream d'événements typé, avec un E2E réel en CI. Console : l'écran Settings démarre/arrête le daemon. Enregistrement volontairement host-local (/v1/recorder/sessions→ 501). Détails : docs/daemon.md.
Phase 1 terminée. Aetherius est utilisable comme bibliothèque et comme service ; c'est le point de contrôle prévu pour l'éprouver en conditions réelles et corriger avant la suite.
Phase 1.5 — socle opérationnel (terminée)
Un palier intermédiaire, dans l'esprit du durcissement du socle : rendre Aetherius capable de porter des workflows récurrents et réactifs (planifier un Blueprint, réagir aux données extraites, alerter au bon moment) avant les Acts autonomes. Le cas fil rouge : surveiller un produit en rupture, vérifier plusieurs fois par jour, alerter au retour en stock. Et, dans la même veine furtive que la couche stealth, le rendre invisible au niveau réseau (proxy, rotation d'IP). Cadrage complet et spécifications par jalon : docs/phase-1.5/.
- Persistance (
store/) : état durable SQLite (stdlib) sous~/.aetherius— schedules, historique des runs, état inter-run. Fondation des autres jalons. Le daemon y persiste désormais l'historique de ses runs. docs/store.md, docs/phase-1.5/a-store.md. - Réactivité et flux conditionnel : garde d'étape
whenuniverselle (step sauté = statutskipped+ événementstep_skipped) et actionsif/repeat/for_eachexécutées récursivement par le moteur sur tous les Acts (validation récursive des branches, variable de boucleas, rend la réutilisation de session Continuum exprimable). Exemples zéro config dansexamples/vector/. docs/blueprint-schema.md, docs/phase-1.5/b-flow.md. - Notifications natives : couche d'alerte sans dépendance nouvelle (webhook générique,
Discord, Telegram, ntfy pour la push téléphone — un POST
httpxchacun), actionnotifyAct-agnostique (handler partagé, se combine àwhen) +NotifySinkde fin de run (failure/success/always), registre de canaux prêt pour les plugins (Jalon E), échec d'envoi contenu (jamais fatal au run,deliveredexposé). La dédup au changement d'état est désormais portée par le scheduler (Jalon D, politiquechange). Exemple zéro config :examples/vector/books-restock-notify.blueprint.json. docs/notifications.md, docs/phase-1.5/c-notifications.md. - Scheduler (daemon) : rejeu persistant d'un Blueprint à heure fixe (cron, fuseau local,
DST gérés) ou par intervalle, plus le tir unique (
at). Intégré au daemon (lifespan FastAPI, tick 30 s) ; un run planifié passe parRunManager.submit— indiscernable d'un run manuel, avec le lienschedule_iddans l'historique. CLIaetherius schedule add|list|rm|pause|resume|run(écrit directement dans le store : marche daemon éteint) et API/v1/schedules(CRUD + tir immédiat). Rattrapage des tirs manqués par politiquemisfire(skip/run_once/run_all) et politique d'alerte par schedule (failure/success/always/change— dédup au changement d'état via le store). Écran Console dédié : liste, pause/reprise, suppression, détail avec historique et tir manuel (événements en direct), formulaire de création/édition guidé, raccourcisdepuis Library. Exemple zéro config :examples/vector/quotes-watch.blueprint.json. docs/scheduler.md, docs/phase-1.5/d-scheduler.md. - Actions custom / plugins : points d'extension activés — un paquet tiers ajoute des
actions et des canaux de notification sans forker le cœur. Découverte par entry-points
(
aetherius.actions,aetherius.notify_channels) chargée au démarrage (CLI, daemon, moteur in-process) ; une action plugin embarque sa spec (visible du Studio et du validator, act-agnostique, dispatchée en repli après les built-ins) ; gardes de collision (les built-ins restent prioritaires) et pannes isolées (un plugin cassé est loggé et sauté, jamais fatal au démarrage). Plugin d'exemple exécutable :examples/plugins/(actiondemo.slugify+ canallogfile). docs/plugins.md, docs/phase-1.5/e-plugins.md. - Déploiement always-on : recette 24/7 vérifiée de bout en bout pour héberger le daemon sur
une machine allumée (VPS, Raspberry Pi, NAS) — la réponse honnête au « hors machine ». Deux voies
dans
deploy/: image Docker durcie (multi-stage, non-root, healthcheck, variante Act II via--build-arg BROWSER=1) +docker-compose.yml(volume persistant unique/data, port publié sur la loopback de l'hôte, Blueprints utilisateur montés) et service systemd utilisateur (enable-linger, redémarrage automatique). Tout l'état durable (schedules, historique, profils) vit sousAETHERIUS_DATA_DIRet survit aux redémarrages ; sécurité par défaut : loopback, et exposer exige token + reverse proxy TLS. docs/deployment.md, docs/phase-1.5/f-deployment.md. - Identité réseau : option
options.proxyde premier niveau atteignant les deux moteurs (Vector httpx/curl_cffi, Continuum Playwright ; HTTP/HTTPS/SOCKS5). Rotation de l'IP par run (per_run/round_robin/random/sticky, pool inline ou défaut d'environnementAETHERIUS_PROXY_*), prévention de la fuite WebRTC (flag de lancement + init-script, liée au proxy), cohérence géo (timezone/locale/langues alignés sur le pays de l'IP, écrasant le profil d'empreinte) et impersonation TLS (JA3/JA4) pour Vector via l'extra[network]. Identifiants jamais stockés ({{ secrets.x }}). Exemple :examples/vector/ip-echo-proxy.blueprint.json(nécessite un proxy). docs/network.md, docs/phase-1.5/g-network.md. - Durcissement de l'empreinte : les signaux restants sont fermés de façon cohérente avec le
profil — Canvas et AudioContext (bruit déterministe par profil, stable entre deux lectures),
énumération des polices (
measureText), client hints (Sec-CH-UA/navigator.userAgentDatadérivés de l'UA du profil, la limite « UA-CH drift » est levée), dimensions d'écran /devicePixelRatioet WebGL2. Vector (Act I) gagne une identité d'en-têtes par défaut (UA + client hints +Accept-Languagealignés) quandoptions.stealthnomme un profil, sans écraser les en-têtes explicites du Blueprint ni rien changer aux runs sans stealth. Exemples zéro config :examples/continuum/fingerprint-hardening.blueprint.jsonetexamples/vector/http-headers-identity.blueprint.json. docs/stealth.md, docs/phase-1.5/h-fingerprint.md.
Phase 1.5 terminée (A–H). Aetherius porte des workflows récurrents et réactifs, tourne en permanence, et sait rester discret jusqu'au niveau réseau.
Phase 2 — Autonomie & Contrôle (terminée)
Cadrage complet et spécifications par jalon : docs/phase-2/. La phase livre les Acts cognitifs et rend le bot à la fois plus autonome (il gère les parties non scriptées, voit l'écran, s'auto-répare) et plus pilotable (il demande une confirmation humaine à distance). Oracle est redéfini : ciblage par grounding VLM (Claude par défaut, modèle local optionnel), sans entraînement obligatoire.
- 2-A — Substrat de perception & cognition : la fondation partagée d'Oracle et Phantom.
Interface
CognitionProviderségrégée en trois rôles (Grounder/Extractor/Planner),ClaudeProviderpar défaut — grounding et extraction sémantique par tool use forcé (réponse structurée, un appel par cible,claude-opus-4-8écrasé parvision.model) —,LocalGrounderoptionnel derrière la même interface, résolutionvision.provider(claude/local). Perception de page en pixels CSS (capture: screenshotscale="css", DOM optionnel), cible unifiéeTarget(sélecteur ou{vision: "description"}), et clic par coordonnées à travers le stealth (HumanInput.click_at/type_at, gestes rejoués + timing humain, vérifié sur Chromium réel). Extras refondus :[cognition](anthropic + pillow, absorbe[agent]),[vision]repositionné en grounder local.import aetheriusreste léger. docs/cognition.md, docs/phase-2/2-a-cognition.md. - 2-B — Act III Oracle :
oracleest runnable. Ciblage par description en langage naturel (target: {vision}) surclick/type/upload/hover/wait_for: capture en pixels CSS → grounding (un appel par cible, seuil de confiance 0.5,min_confidencepar step) → action par coordonnées off-center (bande 30–70 %) à travers le stealth (hover_atrejoint la façadeHumanInput) ; une cible hors viewport est trouvée par recherche par défilement (scan borné à 8 coups d'œil, scroll humanisé, opt-outscan: false) ;wait_forpar vision sonde l'écran (un grounding par sonde),uploadalimente le file chooser ouvert par le clic. Actionread(extraction sémantique) :vision+schemaobjet → les champs deviennent les sorties du step, sans schéma → valeur sousdata.OracleDriverétend le driver Continuum — un seul navigateur, une seule discrétion, steps à sélecteur inchangés. Capabilityread(specscore/actions/vision.py, hint « requires act='oracle' »), et l'actionwaitgagnemin_ms/max_ms(durée aléatoire uniforme, act-agnostique). Exemples zéro config :examples/oracle/quotes-vision-demo.blueprint.jsonetbooks-scan-below-fold.blueprint.json(vérifiés en réel, Claude + Chromium). docs/acts/oracle.md, docs/phase-2/2-b-oracle.md. - 2-C — Act IV Phantom :
act: "phantom"est runnable. Un Blueprint sansstepsdéclare ungoalet desconstraints; le moteur invoque la boucle percevoir → raisonner → agir (RunEngineroute versdriver.run_goalquandstepsest vide). Le planner (Claude par défaut, rôlePlannerdu substrat) choisit chaque action via un vocabulaire d'outils restreint (tool use forcé, ciblage vision uniquement, plusfinish/abort) ; l'action est jouée par le ciblage vision d'Oracle à travers la discrétion.PhantomDriverétendOracleDriver(un seul navigateur, une seule discrétion). Garde-fou : budgetoptions.agent.max_steps(défaut 40) ; un échec d'action est une observation (résilience), pas la mort du run. Observabilité parprogress/step_started/step_finished(step_idagent[N]), sans nouvel événement. Sorties :finishsous{{ steps.agent.* }}, ou l'issue de l'agent renvoyée telle quelle sansoutputs. Exemple zéro config :examples/phantom/quotes-find-author.blueprint.json. docs/acts/phantom.md, docs/phase-2/2-c-phantom.md. - 2-D — Composition multi-Act par step + self-healing : un Blueprint mélange les Acts —
actpar step (hérité dans les branches de flux, validé contre l'act effectif), les Acts navigateur partageant un seul navigateur (une instance du plus haut Act atteignable, par subsomption de la chaîne d'héritage des drivers ; drivers démarrés à la demande,core/runtime/drivers.py). Self-healing opt-in : un step navigateur qui échoue est rejoué sur l'Act supérieur via sa chaîneoptions.fallback/fallback(ordonnée,oracle/phantom) et sondescribe(intention en langage naturel, jamais devinée) — escalade Oracle = rejeu vision du même step (fill→type), escalade Phantom = micro-objectif d'agent borné (6 actions) capable d'écarter un obstacle ; ponctuelle (le step suivant repart sur son act), step guéri = succès tracé (healed_by+ événementsprogresswarning, aucun nouveau type d'événement), chaîne épuisée = l'erreur d'origine inchangée. Exemples zéro config :examples/composition/(run mixte + self-healing, vérifiés en réel). docs/composition.md, docs/phase-2/2-d-composition.md. - 2-E — Human-in-the-loop : l'action
confirm(orthogonale aux Acts, héritée par tous les drivers) gare le run jusqu'à une décision humaine puis reprend — attente bloquante sur un rendez-vous mémoire (core/runtime/approvals.py), le worker parqué, jamais la boucle ; le statut resterunning(nouveaux eventsinput_requested/input_provided, aucun nouveau statut). Timeout obligatoire (on_timeoutapprove/reject/fail:CODE, défaut reject deny-by-default) ; run non surveillé (bibliothèque) = timeout immédiat. Quatre surfaces, un seul rendez-vous : Console (ConfirmModalsurinput_requested), CLI/in-process (invite stdinquestionary), API daemon (POST /v1/runs/{id}/decisions, token opaque lié au run, 404/409), et réponse de notification (boutons ntfy Approve/Reject POSTant la route viaNotification.data, URL publiqueAETHERIUS_DAEMON_PUBLIC_URL). Piste d'auditapprovals(migration store v1→v2) écrite depuis le flux d'événements. Exemple zéro config :examples/vector/confirm-before-post.blueprint.json. docs/human-in-the-loop.md, docs/phase-2/2-e-human-in-loop.md.
Phase 2 terminée (A–E). Aetherius est désormais autonome (Oracle/Phantom, composition, self-healing) et pilotable (human-in-the-loop).
Phase 3 — Embarqué : le moteur sur l'appareil (terminée)
Cadrage complet et spécifications par jalon : docs/phase-3/. La phase
n'ajoute aucune capacité au vocabulaire des Blueprints : elle livre un second moteur, écrit
en TypeScript, qui rejoue les mêmes Blueprints directement sur l'appareil — pour les applications
mobiles, où héberger un daemon signifierait faire sortir toutes les requêtes d'une seule IP (et donc
construire une infrastructure de proxies pour compenser) et faire transiter les identifiants de
l'utilisateur par une machine tierce. Périmètre : Acts I et II uniquement, le flux, et confirm.
Le socle est posé (jalon 3-A) — on charge, valide et refuse un Blueprint côté TypeScript, et des
gardes empêchent les moteurs de diverger —, les deux mini-langages sont là (jalon 3-B), un Blueprint
vector s'exécute réellement sur l'appareil (jalon 3-C), depuis le jalon 3-D un Blueprint
continuum aussi, dans une WebView cachée pilotée par un agent injecté, depuis le jalon 3-E une
application le consomme par une façade (secrets par le trousseau de l'OS, confirm en modal
natif, annulation, modèle d'erreur exploitable), et depuis le jalon 3-F il n'est plus figé dans le
binaire : un registre le résout entre un socle embarqué et une surcouche distante vérifiée, donc
un site qui change se répare sans republier sur les stores. Le jalon 3-G clôt la phase en
portant un cas d'usage mobile réel — quatre API tierces et un parcours authentifiant complet —
et en livrant le guide de migration ; le jalon 3-H, appendice ouvert par ce port, laisse le même
manifeste ajouter un Blueprint sous un préfixe réservé. Référence d'usage :
docs/embedded.md.
- 3-A — Socle TypeScript & parité : le moteur embarqué charge, valide et refuse un
Blueprint à l'identique du moteur Python. Validation en deux temps — JSON Schema précompilé
au build (Hermes ne supporte ni
evalninew Function: la compilation devient une étape de build dont la sortie est du JavaScript ordinaire, Ajv restant une dépendance de build) puis sémantique par act, récursive dans les branches de flux avec chemin lisible (steps[3].then[0]) et héritage de l'actpar step. Erreurs typées, bus d'événements (exception d'un sink journalisée et avalée),ResultetActDriverasynchrone. Trois gardes anti-dérive :contracts/actions.jsongénéré depuis le registre d'actions (make contracts, gardé byte-for-byte, plugins exclus) et inliné dans le paquet ; la table des capacités embarquées, prouvée sous-ensemble strict d'ACT_CAPABILITIES; et le corpus de conformance (conformance/,make conformancebranché en CI) rejoué par les deux moteurs, où chaque cas déclare ce que chacun doit faire du Blueprint — les divergences assumées (upload,drag,screenshot,notify, Acts III/IV) y sont écrites noir sur blanc. Un refus distingue « mauvais act » de « non portable sur appareil » de « act non embarquable » : confondre les trois enverrait l'auteur corriger ce qui n'est pas cassé. Dérive réelle corrigée au passage :@aetherius/clientignoraitinput_requested/input_provideddepuis 2-E, les deux paquets ont désormais leur garde d'énumération. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-a-socle-ts.md. - 3-B — Expressions, templates & extraction, sans exécution de code dynamique : la
contrainte « ni
eval, ninew Function» interdit d'importer un moteur compatible Jinja2 comme une implémentation JSONPath généraliste. Le moteur embarqué porte donc son évaluateur maison (analyseur lexical, parseur à précédence, interpréteur d'AST) — une brique au service de trois usages : le rendu{{ }}, la véritéisTruthydewhen/assert, et le prédicatwhere. Sont reproduits à la lettre la règle de l'expression nue (une chaîne qui est une expression rend l'objet brut : une liste reste une liste),StrictUndefined(une variable absente lève, elle ne rend pas une chaîne vide), la sérialisation à lastr()de Python (True,None,[1, 2]), et les deux véracités qui cohabitent (native dans une expression, règle Aetherius autour). Extraction JSON (sous-ensemble JSONPath) et HTML hors navigateur (pilehtmlparser2/css-select, pseudo-élémentsparsel::text/::attrcompris), prédicatwhererestreint à la même grammaire que la liste blanche d'AST du Python — appels, indexation, filtres et attributs__refusés des deux côtés. Bénéfice collatéral de la contrainte : l'interpréteur n'a rien à offrir à un attaquant, ce qui rend acceptable le jalon 3-F. Limites écrites et testées : XPath refusé à la validation (jamais au milieu d'un run), JSONPath hors sous-ensemble, filtre inconnu et date horsYYYY-MM-DDrefusés proprement. Le corpus de conformance gagne ses premiers cas d'exécution (expression,extraction,truthy) et devient la vraie mesure de la parité ; une gardeno-dynamic-coderescanne les dépendances. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-b-expressions.md. - 3-C — Runtime asynchrone & Act I (Vector) sur
fetch: le premier Blueprint qui tourne réellement sur un téléphone, et la requête part de l'appareil. Le runtime reproduit le pipeline Python avecawaitdevant — ordre des steps, gardewhen(l'événement publie l'expression brute, jamais sa valeur rendue),if/repeat/for_eachen boucles séquentielles (les paralléliser « puisqu'on est en asynchrone » rendrait l'ordre des événements non reproductible), utilitaires partagés, et un registre de drivers parce que Continuum vivra dans l'autre paquet. Act I surfetch: encodages reproduits à l'octet près (true/falseet chaîne vide des primitives httpx,quote_plus— donc pasURLSearchParams, qui diffère sur~et*—,paramsqui remplace la query, JSON compact), reprises comme politique (max: 0désactive, reculnone/linear/exponentialsans jitter, un statut n'est jamais rejoué), délai parAbortController. La stratégie cookies est tranchée et écrite :fetchne laisse pas lireSet-Cookie, suit les redirections en aveugle et partage le magasin de la plateforme — le moteur tient donc un jar opportuniste (capturer ce que l'hôte expose, ne renvoyer que ce qu'on a capturé), si bien qu'un login CAS devient testable en CI sans jamais doubler un cookie sur l'appareil. Zéro dépendance d'exécution ajoutée (base64 écrit à la main, globales lues viaglobalThis). Le corpus de conformance gagne lekindrun— un Blueprint joué en entier contre un serveur de fixtures local, comparé sur les sorties, lesStepResultet la séquence d'événements ; une routeechofait extraire au Blueprint lui-même le corps et la query, de sorte que ce sont les deux moteurs qui sont comparés. Une sonde a trouvé un défaut côté Python (une session capturée n'atteignait jamais le step suivant :httpxn'attache les cookies que dansbuild_request), corrigé et gardé des deux côtés. Application de démonstration Expo et Blueprint témoindevice-ip-checkdansexamples/mobile/: la même requête rend une IP depuis le poste de dev et une autre depuis le téléphone. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-c-vector.md. - 3-D — Act II (Continuum) sur WebView : un Blueprint
continuumtourne sur l'appareil. C'est le jalon qui remplace les WebView cachées écrites à la main — 323 lignes de JavaScript injecté sous forme de gabarits de chaîne, non typé, invérifiable par le compilateur, avec le même motif d'attente recopié par script et un mot de passe interpolé entre apostrophes. Le vrai livrable n'est pas « du JavaScript qu'on injecte » mais un protocole : vocabulaire d'opérations fermé, paramètres encodés en JSON, réponses corrélées par identifiant, délais tenus par l'appelant. Aucun paramètre n'entre jamais dans la source d'un script — un test le prouve avec une valeur contenant guillemets, apostrophes, backticks et</script>, en vérifiant que la source injectée reste un gabarit constant ;evaluateest l'unique exception, isolée dans son fichier parce que sonscriptest du code par contrat (sonarg, lui, reste du JSON). L'auto-attente est écrite une fois (tenter, observer mutations et sondage, échouer explicitement à l'échéance) là où les WebView artisanales la recopient par script ; le mode strict de Playwright est reproduit avec son asymétrie (agir refuse l'ambiguïté, attendre et lire prennent la première correspondance), et le vocabulaireas:à la lettre — un écart y produirait une donnée fausse, pas une panne. Le cycle de vie de navigation repose sur un état explicite : prêt = l'agent s'est annoncé sur la génération courante ; une réponse d'un document remplacé est jetée, un clic qui a causé la navigation réussit, une lecture qui a perdu sa page échoue. Capacités non portables refusées avant le run (upload,drag,screenshot), et le cas subtil dustatusdenavigate: la clé n'est pas publiée, donc la lire lève au lieu de rendre une donnée fausse. Sessions (persist→ magasin de la plateforme ou vue incognito) et mode debug qui rend la WebView visible. Le corpus de conformance gagne le champrequireset un troisième exécuteur ; l'agent est en outre joué dans un vrai Chromium et comparé à Playwright sur la même page. Exemple zéro config :examples/mobile/webview-quotes.blueprint.json. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-d-continuum.md. - 3-E — Intégration applicative : ce que l'application voit du moteur. Une façade
Aetheriusqui se lit exactement comme le SDK daemon —client.run(blueprint, { inputs, secrets, onEvent })—, parce que le choix d'embarquer un moteur ou de piloter un daemon ne doit pas se voir dans le code appelant. Les secrets viennent d'un magasin injecté (le trousseau de l'OS par défaut,expo-secure-storeou un autre : le paquet décrit structurellement ce dont il a besoin plutôt que d'imposer une dépendance), seuls les noms déclarés sont demandés, une valeur passée à l'appel gagne — et les valeurs résolues sont masquées sur le chemin de sortie, parce qu'unassertrend son message et qu'une URL en échec peut porter un secret ; la limite est écrite (le masquage se fait par valeur).confirmen modal natif : là où le moteur Python a eu besoin de quatre surfaces pour poser une question à un humain, un téléphone n'en a qu'une — sémantique 2-E reprise à la lettre, délai obligatoire, refus par défaut (une application en arrière-plan ne répondra jamais, le comportement sûr doit être celui qui arrive tout seul), échéance comparée en heure murale pour qu'un tap tardif soit ignoré malgré les minuteurs gelés par iOS. L'annulation est traitée comme un besoin, pas un raffinement : sans elle une WebView cachée survit à l'écran qui l'a demandée ; un run annulé est un runfaileddont lacausele dit, et une seule WebView veut dire un seul run Act II à la fois — le second est refusé bruyamment, pas mis en file. Enfin le modèle d'erreur, le point le plus structurant :describeFailuretraduit la hiérarchie typée en huit familles d'écran, de sorte qu'une source en panne et une réponse vide cessent d'être indiscernables — le défaut classique des couches de service mobiles. Deux défauts du jalon 3-D trouvés par les sondes et corrigés : l'auto-attente ne s'appliquait pas à une cible absente (unclickéchouait en 6 ms au lieu d'attendre, là où Playwright attend), et un sélecteur périmé se présentait comme un bug du moteur — des deux côtés, le moteur Python laissant même échapper la temporisation Playwright enRunError. Exemple zéro configuration :examples/mobile/quotes-login-confirm.blueprint.json. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-e-integration.md. - 3-F — Livraison des Blueprints : le gain produit de la phase. Un Blueprint figé dans le
binaire n'est qu'un fichier de configuration — le corriger demande une publication sur les stores.
Un registre le résout désormais entre un socle embarqué (jamais optionnel : une application
doit tourner au premier lancement, hors ligne, sans avoir jamais contacté le réseau) et une
surcouche distante décrite par un manifeste — le seul nouveau contrat de la phase, et il
est applicatif :
contracts/reste intact. La résolution ne touche jamais au réseau (un run n'attend pas un CDN pour savoir quoi jouer) etrefresh()ne lève jamais : elle rend un rapport, parce qu'un CDN en panne ne doit pas devenir une application en panne. Le distant ne gagne que s'il est plus récent, entier et valide : empreinte SHA-256 rejouée à chaque lecture (un cache local n'est pas plus digne de confiance qu'un CDN), validation complète avant toute mise en cache,min_enginepour qu'un Blueprint écrit pour un moteur plus récent soit ignoré sans erreur visible, et surtout un périmètre de secrets borné par l'application — sans lui, un Blueprint distant compromis réclamerait le trousseau et l'exfiltrerait par une simple requête. La troisième garde n'a rien coûté : depuis 3-B l'évaluateur n'exécute pas de code dynamique et n'expose aucune fonction native, ce qui est précisément ce qui rend ce jalon défendable. Interrupteur d'arrêt des deux côtés (disabledau manifeste,revert()local) : un mécanisme de déploiement sans retour arrière n'en est pas un. Le modèle de menace est écrit, y compris ce qu'il ne couvre pas (un publieur compromis, la destination des requêtes). Exemple exécutable : un Blueprint embarqué volontairement cassé et sa correction publiée (examples/mobile/registry/). docs/embedded.md, docs/phase-3/3-f-delivery.md. - 3-G — Blueprints de référence & guide de migration : la seule question qui restait
après six jalons de moteur — remplace-t-il vraiment le code qu'il prétend remplacer ? La réponse
est un cas d'usage mobile réel, celui d'une application universitaire en production, décrit
intégralement en Blueprints et joué sur les vrais services :
examples/mobile/reference/porte un fichier éditorial servi par CDN, une API de restauration, une API d'affluence de lieux, un serveur d'emplois du temps et le parcours authentifiant en deux volets (dossier administratif, puis messagerie) qui remplace 323 lignes de composant WebView, dont 176 de JavaScript en gabarits de chaîne. Les données extraites par les deux moteurs sont identiques, jusqu'à la séquence d'événements, et les six tournent sur un vrai téléphone. Le guide, docs/mobile-migration.md, dit ce qui descend dans un Blueprint et ce qui n'y descend pas — cache, i18n, calcul et rendu restent applicatifs — et il est honnête sur ce qui reste fragile : un sélecteur positionnel le demeure ; ce qui change, c'est qu'il devient une ligne de données corrigeable à distance au lieu d'une constante compilée en attente de publication (le Blueprint lit d'ailleurs les libellés voisins et lesassert, de sorte qu'un décalage devienne un échec nommé plutôt qu'une donnée fausse). Le jalon ne devait produire aucun code ; il a fallu toucher au moteur huit fois, et c'est son résultat le plus utile : une URL construite de deux variables ne se rendait pas (des deux côtés, et un cas de conformance figeait la bizarrerie comme voulue), un prédicatwheresur un champ imbriqué rendait des données différentes selon le moteur, le littéraltrueen minuscules levait côté Python, le mode booléen dedefaultmanquait côté embarqué, etoptions.stealth.user_agent— documenté, implémenté, absent du schéma — était refusé par les deux moteurs, alors qu'il décide de la page qu'un portail sert à un téléphone. S'y ajoutent le code d'unfail:CODE, qui n'atteignait jamais l'appelant côté Python, et deux défauts trouvés sur l'appareil seulement : une opération en échec qui revenait en silence plutôt qu'avec sa raison, et surtout un changement de fragment pris pour un nouveau document — l'agent injecté se réinstallait par-dessus une opération en vol, si bien qu'aucune lecture n'aboutissait sur un client web qui route par#. Aucun n'était visible depuis le dépôt : il fallait écrire un Blueprint contre une source qu'on n'a pas choisie, et le jouer sur un téléphone. Le port a même retiré un serveur de l'architecture : le relais que l'application interrogeait n'existait que pour contourner une contrainte de navigateur, à laquelle une requête native n'est pas soumise. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-g-reference.md. - 3-H — Étendre la surcouche : les noms réservés. Un appendice, ouvert par le port du
jalon précédent : la règle de 3-F — le manifeste ne peut que mettre à jour des noms déjà
embarqués — est la bonne pour corriger et ne tient plus pour étendre. Ajouter le portail
d'une nouvelle faculté coûtait une publication sur les stores, alors que tout ce qui la distingue
est un fichier de données. La levée tient à un déséquilibre, et c'est lui qui la rend défendable :
des deux raisons de la règle, seule la première — garantir un repli hors ligne — est sans objet
pour un nom nouveau, qui n'existe pas encore pour l'utilisateur ; la seconde — ne pas exécuter ce
que personne n'a relu — reste entière, et c'est ce que le périmètre borne. Une application déclare
donc un préfixe de noms réservé (
allowNew: { prefix, secrets }), et rien d'autre ne change : le format de manifeste est intact octet pour octet, si bien qu'un manifeste écrit pour ce jalon reste lisible par une application qui ne l'active pas — elle ignore ce qu'elle n'embarque pas, exactement comme avant. Le périmètre de secrets devient obligatoire et sans défaut (surtout pas « l'union du socle » : ce défaut est raisonnable pour un fichier qui en remplace un relu, pas pour un fichier que personne n'a lu) ; un préfixe qui ne finit pas par un point est refusé à la construction, parce queukitcouvriraitukit.planning.semaine; un nom à la fois embarqué et couvert garde la règle de 3-F ; et retirer le préfixe désinstalle — ce qui était entré par là est purgé à la lecture suivante, sans réseau, sinon l'interrupteur d'arrêt n'en serait pas un. Aucune nouvelle famille d'erreur : un nom refusé est une entréeignoreddu rapport, avec sa raison. Le modèle de menace gagne une ligne et une seule — le jalon augmente le nombre de portes, pas leur solidité. Exemple exécutable : un portail publié sous le préfixe et un second hors préfixe, dans le même manifeste (examples/mobile/registry/) — c'est le contraste qui montre la garde, pas le cas qui marche. Le parcours de publication est éprouvé contre un vrai serveur statique — gardes comprises : secret hors périmètre, octet altéré, désinstallation sans réseau — puis sur un iPhone, où le cache a porté un Blueprint absent du binaire à travers la mort de l'application, et où retirer la capacité l'a désinstallé pour de bon. Le journal du serveur y ajoute la preuve que le rapport seul ne donnait pas : le Blueprint hors préfixe n'a jamais été téléchargé — la garde mord à la lecture du manifeste, pas après. docs/embedded.md, docs/phase-3/3-h-portails.md.
Phase 3 terminée (A–H). Le même Blueprint tourne sur une machine et sur un téléphone, se corrige et s'ajoute à distance, et un cas d'usage réel le prouve.
Sources de référence
Ce README et legacy_examples/README.md constituent la documentation
de référence complète du projet : vision, 4 Acts, format Blueprint, architecture. Les fichiers de
legacy_examples/ (carte de provenance) sont les cas d'usage réels à l'origine
de chaque décision de conception.
❧ ▚▞▚ ✦ per nubes, ad aethera ✦ ▚▞▚ ❦
Metadata
Release files for aetherius 0.5.2
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | Provenance | |
|---|---|---|---|---|
| aetherius-0.5.2.tar.gz | 354.3 kB | With provenance | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| aetherius-0.5.2-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 705.7 kB
Release files / aetherius-0.5.2.tar.gz
| Download URL | aetherius-0.5.2.tar.gz |
|---|---|
| Size | 354.3 kB |
| Tags | Source |
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SHA-256 checksum How to use checksums |
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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| Upload date | |
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Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
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Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 7, 2026.
Transparency logRelease files / aetherius-0.5.2-py3-none-any.whl
| Download URL | aetherius-0.5.2-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 351.4 kB |
| Tags | Python 3 |
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SHA-256 checksum How to use checksums |
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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| Upload date | |
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Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
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Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 7, 2026.
Transparency logSecurity for aetherius 0.5.2
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
Full provenance
All 2 files in this release have been uploaded with provenance metadata.
Attestation for aetherius-0.5.2.tar.gz
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 7, 2026.
Transparency logA note on package security
PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.