- Node Fetch-linkedin (LinkedIn REST API v2/posts, OAuth2 predefined credential)
- Parser parseLinkedIn() dans Normalise : extrait commentary + UGC text, URL post, thumbnail
- Fonction safeJson() parallèle à safeText() pour payloads JSON (vs XML)
- Variable LINKEDIN_MEMBER_ID (env n8n) dans l'URL du endpoint
- .env.example documenté avec LINKEDIN_MEMBER_ID + comment récupération
- counts.linkedin ajouté dans le payload journal.json
Prerequis L.1 bloquants (humain Jules) :
- Redirect URL n8n dans LinkedIn Developer Portal
- Credential LinkedIn OAuth2 créé dans n8n UI
- Member ID Jules récupéré via /v2/me et stocké dans env n8n
Branche depuis feat/v1.5-E-rsshub (V1.5 pas encore mergé sur main).
Pas de modif Astro/Vue — JournalFeed (JournalList.vue) déjà platform-agnostic.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- ChatbotV2.vue : Vue island, thread chat (input + messages bot/user),
persistance sessionStorage, bandeau beta '120 fiches AEP, RAG-PE bientot',
gestion erreurs 429/502/504 ; pas de streaming ni markdown V1
- /api/chatbot.ts : endpoint Astro server proxy POST vers CHATBOT_UPSTREAM
(default https://aep.trans-former.fr/api/chatbot), timeout 25s,
body { question, history } -> upstream classique chatbot AEP Mistral Small
- astro.config.mjs : output 'server' + adapter @astrojs/node standalone
(Astro 6 a supprime mode hybrid ; on opt-in prerender sur les pages)
- Toutes les pages publiques (index, manifeste, manifeste/commander,
a-propos, mentions-legales) ont 'export const prerender = true'
- ColCentre.astro : remplace ChatbotPlaceholder par ChatbotV2 dans le tab
- .env.example : ajoute CHATBOT_UPSTREAM (V1.5 = switch LightRAG-PE 1 ligne)
Decision V1 : endpoint AEP /api/chatbot (classique, repond bien) au lieu
de /api/chatbot-v2 qui retourne v2_ready=false ('base vectorielle en cours').
Bandeau beta reste valide ; switch v2 quand ready cote AEP via env var.
Note PC8 deploy : Coolify doit booter avec 'node ./dist/server/entry.mjs'
(SSR Node standalone) au lieu de servir dist/client/ static.
Test end-to-end OK : SSR boot port 4399 + curl POST /api/chatbot ->
reponse_texte 800+ chars de l'AEP backend.
