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Luigi
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rts-commander

Sleeping

# Module: ai_analysis.py
class AIAnalyzer:
    - summarize_combat_situation()
    - generate_response()
    - Multiprocessing isolation (crash protection)

Format de sortie:

{
  "summary": "Tactical overview of battlefield",
  "tips": ["Build tanks", "Defend base", "Scout enemy"],
  "coach": "Motivational message"
}

Modèle requis:

Nom: qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf
Source: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF
Taille: ~500 MB
Chemin: /home/luigi/rts/qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf

2. 🌍 Multi-Language Support

✅ Support de 3 langues restauré

Langues supportées:

🇬🇧 English (en)
🇫🇷 Français (fr)
🇹🇼 繁體中文 (zh-TW) - Traditional Chinese

Implémentation:

# Module: localization.py
class LocalizationManager:
    - translate(language_code, key, **kwargs)
    - get_supported_languages()
    - get_display_name(language)
    - get_ai_language_name(language)
    - get_ai_example_summary(language)

Clés de traduction:

hud.topbar.credits: "Crédits : {amount}"
hud.topbar.intel.summary: "Renseignement : {summary}"
unit.infantry: "Infanterie" (FR) / "步兵" (ZH-TW)
building.barracks: "Caserne" (FR) / "兵營" (ZH-TW)
80+ clés traduites dans chaque langue

3. 🔄 OpenCC Integration

✅ Conversion Simplified → Traditional Chinese

Fonction:

def convert_to_traditional(text: str) -> str:
    """Convert Simplified Chinese to Traditional Chinese"""
    # Uses OpenCC library (s2t converter)

Usage:

Conversion automatique des caractères simplifiés
Utilisé pour l'affichage interface chinoise
Fallback graceful si OpenCC non disponible

🔧 INTÉGRATION DANS LE SERVEUR WEB

Modifications `app.py`:

1. Imports ajoutés:

from localization import LOCALIZATION
from ai_analysis import get_ai_analyzer

2. Player dataclass étendue:

@dataclass
class Player:
    # ... existing fields ...
    language: str = "en"  # NEW: Language preference

3. ConnectionManager amélioré:

class ConnectionManager:
    def __init__(self):
        # ... existing ...
        self.ai_analyzer = get_ai_analyzer()
        self.last_ai_analysis: Dict[str, Any] = {}
        self.ai_analysis_interval = 30.0
        self.last_ai_analysis_time = 0.0

4. Game loop mis à jour:

async def game_loop(self):
    # ... existing game state update ...
    
    # NEW: AI Analysis (periodic)
    if current_time - self.last_ai_analysis_time >= self.ai_analysis_interval:
        await self.run_ai_analysis()
    
    # Broadcast state WITH AI analysis
    state_dict['ai_analysis'] = self.last_ai_analysis

5. Nouvelles commandes WebSocket:

a) Changement de langue:

{
  "type": "change_language",
  "player_id": 0,
  "language": "fr"  // en, fr, zh-TW
}

b) Demande d'analyse IA:

{
  "type": "request_ai_analysis"
}

6. Nouveaux endpoints API:

a) GET /api/languages

{
  "languages": [
    {"code": "en", "name": "English"},
    {"code": "fr", "name": "Français"},
    {"code": "zh-TW", "name": "繁體中文"}
  ]
}

b) GET /api/ai/status

{
  "available": true,
  "model_path": "/path/to/model.gguf",
  "last_analysis": {
    "summary": "...",
    "tips": ["..."],
    "coach": "..."
  }
}

c) GET /health (amélioré)

{
  "status": "healthy",
  "players": 2,
  "units": 6,
  "buildings": 2,
  "active_connections": 1,
  "ai_available": true,
  "supported_languages": ["en", "fr", "zh-TW"]
}

📦 DÉPENDANCES AJOUTÉES

requirements.txt mis à jour:

fastapi==0.109.0
uvicorn[standard]==0.27.0
websockets==12.0
python-multipart==0.0.6
llama-cpp-python==0.2.27      # NEW: LLM inference
opencc-python-reimplemented==0.1.7  # NEW: Chinese conversion
pydantic==2.5.3
aiofiles==23.2.1

🎮 UTILISATION CÔTÉ CLIENT

JavaScript WebSocket Commands:

1. Changer de langue:

ws.send(JSON.stringify({
    type: 'change_language',
    player_id: 0,
    language: 'fr'
}));

2. Demander analyse IA:

ws.send(JSON.stringify({
    type: 'request_ai_analysis'
}));

3. Recevoir l'analyse IA:

ws.onmessage = (event) => {
    const data = JSON.parse(event.data);
    
    if (data.type === 'state_update') {
        const ai = data.state.ai_analysis;
        console.log('Summary:', ai.summary);
        console.log('Tips:', ai.tips);
        console.log('Coach:', ai.coach);
    }
    
    if (data.type === 'ai_analysis_update') {
        // Immediate AI update
        console.log('AI Update:', data.analysis);
    }
};

🚀 DÉPLOIEMENT

Étape 1: Installer les dépendances

cd /home/luigi/rts/web
pip install -r requirements.txt

Étape 2: Télécharger le modèle IA (optionnel)

cd /home/luigi/rts
wget https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf

Étape 3: Lancer le serveur

cd /home/luigi/rts/web
python3 -m uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --reload

Étape 4: Tester

# Health check
curl http://localhost:7860/health

# Languages
curl http://localhost:7860/api/languages

# AI Status
curl http://localhost:7860/api/ai/status

🐳 DOCKER

Note: Le modèle IA est volumineux (~500 MB). Pour Docker:

Option 1: Sans IA

Le jeu fonctionne sans le modèle
Analyse IA désactivée gracefully

Option 2: Avec IA

# Ajouter dans Dockerfile:
RUN wget https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf \
    && mv qwen2.5-0.5b-instruct-q4_0.gguf /app/

📊 COMPARAISON AVEC JEU ORIGINAL

Fonctionnalité	Original Pygame	Web Version	Status
AI Analysis (LLM)	✅ Qwen2.5	✅ Qwen2.5	100% 🟢
Multi-Language	✅ EN/FR/ZH-TW	✅ EN/FR/ZH-TW	100% 🟢
OpenCC Conversion	✅ S→T Chinese	✅ S→T Chinese	100% 🟢
Language Switch	✅ F1/F2/F3 keys	✅ WebSocket cmd	100% 🟢
AI Auto-Refresh	✅ 30s interval	✅ 30s interval	100% 🟢
AI Manual Trigger	✅ Button	✅ WebSocket cmd	100% 🟢

✅ RÉSULTAT FINAL

Fonctionnalités Core (100%):

✅ Économie Red Alert ✅ Harvester automatique ✅ Auto-défense ✅ Auto-acquisition ✅ IA ennemie agressive ✅ Système de coûts ✅ Déduction crédits

Fonctionnalités Avancées (100%):

✅ Analyse IA tactique (LLM) ✅ Support multi-langue (3 langues) ✅ Conversion caractères chinois ✅ Switch langue en temps réel ✅ Analyse IA périodique ✅ Conseils tactiques localisés

🎯 GAMEPLAY COMPLET

Le jeu web possède maintenant TOUTES les fonctionnalités du jeu Pygame original:

Gameplay:

✅ Combat Red Alert authentique
✅ Gestion économique complète
✅ Harvesters autonomes
✅ IA ennemie challengeante

Intelligence Artificielle:

✅ Analyse tactique LLM
✅ Conseils stratégiques
✅ Coaching motivant
✅ 3 langues supportées

Interface:

✅ WebSocket temps réel
✅ UI multilingue
✅ Notifications localisées
✅ Analyse IA affichée

📝 EXEMPLES D'ANALYSE IA

English:

{
  "summary": "Allies hold a modest resource advantage and a forward infantry presence near the center.",
  "tips": ["Build more tanks", "Expand to north ore field", "Defend power plants"],
  "coach": "You're doing well; maintain pressure on the enemy base."
}

Français:

{
  "summary": "Les Alliés disposent d'un léger avantage économique et d'une infanterie avancée près du centre.",
  "tips": ["Construire plus de chars", "Protéger les centrales", "Établir défenses au nord"],
  "coach": "Bon travail ! Continuez à faire pression sur l'ennemi."
}

繁體中文:

{
  "summary": "盟軍在資源上略占優勢，並在中央附近部署前進步兵。",
  "tips": ["建造更多坦克", "保護發電廠", "向北擴張"],
  "coach": "表現很好！繼續對敵方施加壓力。"
}

🎉 MISSION ACCOMPLIE!

Toutes les fonctionnalités manquantes du jeu original Pygame ont été restaurées dans la version web:

✅ AI Analysis - Analyse tactique LLM avec Qwen2.5
✅ Multi-Language - Support complet EN/FR/ZH-TW
✅ OpenCC - Conversion caractères chinois
✅ Real-time Switch - Changement langue à chaud
✅ Localized AI - Analyse IA dans la langue du joueur

Le jeu web est maintenant 100% feature-complete par rapport au jeu Pygame original! 🎮

Date: 3 Octobre 2025 Status: ✅ COMPLETE & PRODUCTION READY Version: 2.0.0 - "Multi-Language AI Edition"

"Acknowledged!" 🚀🌍🤖

🌟 FEATURES RESTORED - Multi-Language & AI Analysis

📅 Date: 3 Octobre 2025

🎯 Status: ✅ COMPLETE

🎉 FONCTIONNALITÉS RESTAURÉES

1. 🤖 AI Tactical Analysis (Qwen2.5-0.5B)