Etape 4 finie, TODO : correction QA, gestion retour au PM après refus utilisateur

backend/app/graph/nodes.py

@@ -1,3 +1,7 @@
+import os
+import json
+import time
+from pathlib import Path
 from app.agents.pm_agent import run_pm_agent
 from app.agents.dev_agent import run_dev_agent
 from app.agents.qa_agent import run_qa_agent
@@ -106,10 +110,59 @@ async def qa_node(state: WorkflowState):
     }
 
 async def human_review_node(state: WorkflowState):
-    print("[Human Review] Passage en mode automatique (Mock)...")
+    """
+    Nœud pivot. Si le statut vient du QA, il bascule en attente de validation humaine.
+    Si Chainlit a déjà collecté la décision, il laisse passer le flux vers le routage.
+    """
+    current_status = state.get("status")
     
+    if current_status in ["qa_done", "existing_found"]:
+        return {
+            "status": "wait_human_review"
+        }
+        
+    return {"status": current_status}
+
+async def delivery_node(state: WorkflowState, config: RunnableConfig):
+    """
+    Nœud final de livraison : Archivage ZIP en mémoire et réindexation Qdrant.
+    """
+    dev_data = state.get("generated_code", {})
+    project_title = dev_data.get("spec_title", f"project_{int(time.time())}")
+    
+    raw_files = dev_data.get("files", {})
+    files = {}
+    if isinstance(raw_files, list):
+        for f in raw_files:
+            if isinstance(f, dict):
+                path = f.get("path") or f.get("filename") or f.get("name")
+                content = f.get("content") or f.get("code") or ""
+                if path:
+                    files[path] = content
+    elif isinstance(raw_files, dict):
+        files = raw_files
+
+    # 3. Réindexation dans Qdrant (en utilisant le payload mémoire)
+    # qdrant_repo = config.get("configurable", {}).get("qdrant_repo")
+    # if qdrant_repo:
+    #     payload_text = f"Title: {project_title}\nDescription: {state.get('spec', {}).get('description')}"
+        
+    #     # /!\ À remplacer par ton vrai modèle d'embedding (ex: await qdrant_repo.embed(payload_text))
+    #     dummy_vector = [0.1] * 1536 
+        
+    #     qdrant_repo.client.upsert(
+    #         collection_name="arc_projects",
+    #         points=[
+    #             PointStruct(
+    #                 id=str(Path(project_title).name), 
+    #                 vector=dummy_vector,
+    #                 payload=metadata
+    #             )
+    #         ]
+    #     )
+
     return {
-        "existing_project_approved": True, 
         "is_completed": True,
-        "status": "approved_by_human"
+        "status": "delivered",
+        "user_input": f"{state.get('user_input')}\n\n[System] Projet {project_title} validé et package ZIP disponible."
     }