Hypostasia

Plateforme d'analyse argumentative augmentée par Intelligence Artificielle.

Hypostasia est un écosystème logiciel visant à extraire, analyser et réinjecter visuellement la couche argumentative du web. Grâce à une extension navigateur et un backend puissant, elle permet de révéler les structures logiques ("Hypostases") sous-jacentes à n'importe quelle page web.

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🎯 Objectifs

Le projet répond à un besoin de décryptage de l'information en ligne :

1. Extraction : Capturer le contenu pertinent d'une page web sans le bruit visuel (via Readability).
2. Analyse : Utiliser des LLMs pour identifier, résumer et classifier les arguments (Pour / Contre / Neutre).
3. Visualisation : Réinjecter ces arguments directement sur la page d'origine via une surcouche graphique (Extension).
4. Collaboration : Permettre aux humains de corriger, affiner et valider les analyses de l'IA.

🏗 Architecture Technique

Hypostasia suit une architecture monolithique moderne, privilégiant la robustesse et la simplicité de maintenance (pas de SPA complexe).

🔙 Backend (Django)

• Framework : Django + Django REST Framework (DRF).
• Frontend : HTML-first avec HTMX pour l'interactivité et Bootstrap 5 pour le style.
• Base de données : SQLite (Dev) / PostgreSQL (Prod).
• Pipeline IA : Gestionnaire de Prompts composables (Contexte + Instruction + Format) et analyse asynchrone.

🧩 Extension Navigateur

• Format : WebExtension Manifest V3.
• Rôle :
  • Clonage du DOM et extraction du texte.
  • Affichage d'une Sidebar latérale pour la navigation argumentative.
  • Linking Mechanism : Algorithme robuste de recherche textuelle (window.find) pour surligner les citations exactes même dans un DOM complexe.

📚 Documentation

Pour une compréhension approfondie du projet, référez-vous aux documents suivants :

• GUIDELINES.md : 🛑 Lecture obligatoire pour les développeurs. Contient les règles strictes d'architecture, les schémas de données et les contraintes techniques (No-SPA, règles JSON, etc.).
• IDEA.md : La vision globale du projet, les flux de données détaillés et la feuille de route.
• API_DOC.md : Documentation simplifiée de l'API REST pour les consommateurs (FALC).
• LINKING_MECHANISM.md : Explication technique du défi de la synchronisation entre le texte analysé (Readability) et le DOM affiché (Extension).

🚀 Installation et Démarrage

Le projet utilise uv pour la gestion des dépendances Python.

Prérequis

• Python 3.10+
• uv

Setup Backend

# Installation des dépendances
uv sync

# Migrations de la base de données
uv run python manage.py migrate

# Lancer le serveur de développement
uv run python manage.py runserver

L'interface d'administration est accessible sur http://localhost:8000/admin/.

🤝 Contribution

Toute modification de code doit impérativement respecter les Guidelines. Les agents IA travaillant sur ce repo doivent vérifier la conformité de leurs modifications avec les contrats d'interface définis (JSON Schemas, Endpoints HTMX).