feat(agent): add LLM-powered metadata enrichment system with AgentCLI and PostProcessor

Introduce an agent skill framework for LLM-driven metadata enrichment:

- AgentCLI (py/agent_cli/): in-process wrappers around internal services
  using standard relative imports, eliminating the need for sys.path hacks
- LLMService: centralized BYOK (bring-your-own-key) LLM client supporting
  OpenAI, Ollama, and custom OpenAI-compatible endpoints
- PostProcessor: deterministic engine that applies LLM output via AgentCLI
  (replaces old handler.py + _BASE_MODEL_ALIASES approach)
- SkillRegistry: filesystem-based skill discovery (skill.yaml + prompt.md)
- AgentService: orchestrates skill execution with WebSocket progress
- Frontend AgentManager: WebSocket listeners, skill execution, config UI
- Context menu entries (single + bulk) for "Enrich Metadata (Agent)"
- Settings UI for AI Provider configuration (BYOK)
- Full i18n support across 9 locales

Bug fixes found during review:
- aiohttp.web.json_response: status_code= -> status=
- settings_modal cancelEditApiKey: wrong argument position
- AgentManager.isLlmConfigured: allow Ollama without API key
- PostProcessor._merge_tags: lowercase all tags to match TagUpdateService
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Will Miao
2026-07-02 20:51:11 +08:00
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@@ -657,6 +657,23 @@
"proxyPassword": "Mot de passe (optionnel)",
"proxyPasswordPlaceholder": "mot_de_passe",
"proxyPasswordHelp": "Mot de passe pour l'authentification proxy (si nécessaire)"
},
"aiProvider": {
"title": "Fournisseur d'IA",
"provider": "Fournisseur",
"providerHelp": "Choisissez votre fournisseur LLM. OpenAI et Ollama utilisent des endpoints prédéfinis. Personnalisé vous permet de spécifier n'importe quel endpoint compatible OpenAI.",
"custom": "Personnalisé (compatible OpenAI)",
"apiBase": "URL de base de l'API",
"apiBaseHelp": "L'URL de base pour l'API LLM (ex. https://api.openai.com/v1). Laissez vide pour utiliser le fournisseur par défaut.",
"apiBasePlaceholder": "https://api.openai.com/v1",
"apiKey": "Clé API",
"apiKeyHelp": "Votre clé API du fournisseur LLM. Stockée localement, jamais envoyée à un serveur autre que votre fournisseur LLM choisi.",
"apiKeyPlaceholder": "sk-...",
"apiKeyNotSet": "Non définie",
"apiKeyConfigured": "Configurée",
"apiKeySet": "Configurer",
"model": "Modèle",
"modelHelp": "Le nom du modèle à utiliser (ex. deepseek-v4-flash, gemini-2.5-flash, gemma4:12b). Consultez votre fournisseur pour les modèles disponibles."
}
},
"loras": {
@@ -754,7 +771,8 @@
"completed": "Terminé : {success} déplacés, {skipped} ignorés, {failures} échecs",
"complete": "Auto-organisation terminée",
"error": "Erreur : {error}"
}
},
"enrichHfAgent": "Enrichir les métadonnées (IA)"
},
"contextMenu": {
"refreshMetadata": "Actualiser les données Civitai",
@@ -778,7 +796,8 @@
"shareRecipe": "Partager la recipe",
"viewAllLoras": "Voir tous les LoRAs",
"downloadMissingLoras": "Télécharger les LoRAs manquants",
"deleteRecipe": "Supprimer la recipe"
"deleteRecipe": "Supprimer la recipe",
"enrichHfAgent": "Enrichir les métadonnées (IA)"
}
},
"recipes": {
@@ -2081,6 +2100,12 @@
"moveFailed": "Failed to move item: {message}",
"copiedToClipboard": "Copié dans le presse-papiers",
"downloadStarted": "Téléchargement démarré"
},
"agent": {
"llmNotConfigured": "Fournisseur d'IA non configuré. Activez-le dans Paramètres → Fournisseur d'IA.",
"enrichStarted": "Enrichissement des métadonnées par IA...",
"enrichComplete": "Enrichissement des métadonnées terminé : {{summary}}",
"enrichFailed": "Échec de l'enrichissement des métadonnées : {{error}}"
}
},
"doctor": {