Porter Context Weaver sur mobile nécessite quelques adaptations majeur

Porter Context Weaver sur mobile nécessite quelques adaptations majeures, notamment en raison des restrictions d'accès aux informations système sur les appareils mobiles (iOS/Android). Cependant, nous pouvons créer une version mobile robuste avec Flutter.

📱 Architecture pour la Version Mobile
1. Fonctionnalités clés à adapter :

1. Capture du contexte :

Android : Utiliser les APIs d'accessibilité (AccessibilityService) pour détecter l'application active.
iOS : Utiliser des APIs privées (risque de rejet App Store) ou des alternatives comme les "App Usage" SDKs tierces.

2. Presse-papiers : Disponible sur les deux plateformes via des APIs natives.
3. Modèle d'IA : Utiliser un modèle léger compatible avec mobile (ex: TensorFlow Lite, Core ML).
4. Stockage local : Utiliser sqflite (SQLite) ou isar pour le stockage local.

2. Dépendances Flutter :
bashDownloadCopy codeflutter pub add:
- flutter_screen_capture (ou équivalent pour screenshot)
- clipboard (pour le presse-papiers)
- path_provider & sqflite (pour la base de données locale)
- tflite_flutter (pour le modèle d'IA TensorFlow Lite)

📄 Code de Base pour Flutter
main.dart :
dartDownloadCopy codeimport 'package:flutter/material.dart';
import 'package:context_weaver_mobile/services/context_capture_service.dart';
import 'package:context_weaver_mobile/services/ai_summary_service.dart';
import 'package:context_weaver_mobile/database/app_database.dart';

void main() async {
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
await AppDatabase.initDatabase();
runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
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Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
title: 'Context Weaver Mobile',
theme: ThemeData(
primarySwatch: Colors.blue,
useMaterial3: true,
),
home: ContextCaptureScreen(),
);
}
}
context_capture_screen.dart :
dartDownloadCopy codeclass ContextCaptureScreen extends StatefulWidget {
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_ContextCaptureScreenState createState() => _ContextCaptureScreenState();
}

class _ContextCaptureScreenState extends State<ContextCaptureScreen> {
final _captureService = ContextCaptureService();
final _aiService = AISummaryService();
List<ContextSnapshot> _snapshots = [];

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void initState() {
super.initState();
_loadSnapshots();
}

Future<void> _captureContext() async {
final snapshot = await _captureService.captureContext();
final summary = await _aiService.generateSummary(snapshot);
await AppDatabase.instance.insertSnapshot(snapshot.copyWith(summary: summary));
_loadSnapshots();
}

void _loadSnapshots() async {
final snapshots = await AppDatabase.instance.getAllSnapshots();
setState(() => _snapshots = snapshots);
}

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Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text('Context Weaver')),
body: ListView.builder(
itemCount: _snapshots.length,
itemBuilder: (context, index) {
return ListTile(
title: Text(_snapshots[index].timestamp.toString()),
subtitle: Text(_snapshots[index].summary ?? ''),
);
},
),
floatingActionButton: FloatingActionButton(
onPressed: _captureContext,
tooltip: 'Capture Context',
child: Icon(Icons.camera),
),
);
}
}
context_capture_service.dart (Android) :
dartDownloadCopy codeimport 'package:accessibility_service/accessibility_service.dart';

class ContextCaptureService {
Future<ContextSnapshot> captureContext() async {
// Utiliser AccessibilityService pour détecter l'app active (Android)
final activeApp = await AccessibilityService.getActiveApp();
final clipboardContent = await Clipboard.getData(Clipboard.kTextPlain);

return ContextSnapshot(
activeApp: activeApp?.packageName ?? '',
clipboardContent: clipboardContent?.text ?? '',
timestamp: DateTime.now(),
);
}
}
ai_summary_service.dart :
dartDownloadCopy codeimport 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';

class AISummaryService {
late Interpreter _interpreter;

Future<void> _loadModel() async {
_interpreter = await Interpreter.fromAsset('assets/model.tflite');
}

Future<String> generateSummary(ContextSnapshot snapshot) async {
// Logique simplifiée pour invoquer le modèle TFLite
final input = [
snapshot.activeApp,
snapshot.clipboardContent,
];

final output = List.filled(1, 0).reshape([1]);
_interpreter.run(input, output);

return 'Résumé généré par l\'IA'; // Placeholder
}
}

⚙️ Étapes suivantes :

1. Implémenter les permissions nécessaires (ex : accessibilité sur Android).
2. Adapter l'UI pour qu'elle soit responsive et intuitive.
3. Intégrer un modèle TFLite/Core ML pour le résumé IA.
4. Gérer le stockage local avec sqflite ou une autre solution.

🚀 Avantages de cette approche :

1. Multiplateforme : Une seule base de code pour Android et iOS.
2. Performante : Flutter offre de bonnes performances graphiques.
3. Extensible : Facile à ajouter de nouvelles fonctionnalités.

⚠️ Limitations :

1. Accès limité aux données système sur iOS (policies restrictives).
2. Modèle d'IA léger pour rester efficace sur mobile.

C'est un bon début ! Dis-moi si tu veux approfondir certains aspects ou si tu as des questions sur l'implémentation.