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- Add AI Provider Testing page (/admin/ai-test) with Tags and Embeddings tests - Add new AI providers: CustomOpenAI, DeepSeek, OpenRouter - Add API routes for AI config, models listing, and testing endpoints - Add UX Design Specification document for Phase 1 MVP AI - Add PRD Phase 1 MVP AI planning document - Update admin settings and sidebar navigation - Fix AI factory for multi-provider support
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64 KiB
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stepsCompleted: [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
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inputDocuments:
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- _bmad-output/analysis/brainstorming-session-2026-01-09.md
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- docs/project-overview.md
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- docs/architecture-keep-notes.md
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- docs/data-models.md
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workflowType: 'prd'
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lastStep: 11
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documentTitle: 'Phase 1 MVP AI - Memento'
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focusArea: 'AI-Powered Note Taking Features'
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status: 'complete'
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completedAt: '2026-01-10'
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# Product Requirements Document - Phase 1 MVP AI
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**Project:** Memento
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**Author:** Ramez
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**Date:** 2026-01-10
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**Focus:** Phase 1 MVP IA - AI-Powered Note Taking Features
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## Executive Summary
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**Memento Phase 1 MVP AI** transforme l'application de prise de notes existante en un **partenaire cognitif proactif** qui élimine la charge mentale liée à l'organisation, tout en préservant la simplicité et le contrôle total de l'utilisateur. S'appuyant sur l'architecture Next.js 16 + Prisma + SQLite existante, cette évolution ajoute une couche d'intelligence contextuelle conçue pour **suggérer et faciliter, sans jamais imposer**.
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L'objectif est de créer un flux de travail où la capture reste instantanée, mais l'organisation est accélérée par une **IA qui comprend les relations entre les notes** et propose des connexions proactives. Le système comprend l'intention, mais l'utilisateur garde toujours la main via un pattern ON/OFF granulaire.
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### What Makes This Special
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**🚀 Zero-Friction Intelligence (Philosophie "Zéro Prise de Tête")**
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Contrairement à Google Keep (pas d'IA) et Notion (IA à la demande et complexe), Memento Phase 1 introduit **trois innovations exclusives**:
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1. **Contextual Smart Assistance** - Les fonctionnalités IA n'apparaissent que quand c'est pertinent:
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- Suggestions de titres uniquement après 50+ mots sans titre
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- Toast non-intrusive avec options "Voir | Plus tard | Ne plus demander"
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- L'utilisateur découvre les features naturellement sans être overwhelmed
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2. **Hybrid Semantic Discovery** - Recherche unifiée qui "marche juste":
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- L'utilisateur ne sait pas si c'est des mots-clés ou du sens
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- Résultats avec badges: "Correspondance exacte" | "Correspondance sémantique"
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- **"Memory Echo"** - Connexions proactives entre notes liées (jusqu'à 1 insight/jour)
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3. **Privacy-First Multi-Provider AI**:
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- Support Ollama (100% local, data ne quitte jamais l'infrastructure)
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- Support OpenAI (cloud option pour utilisateurs non-techniques)
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- Architecture multilingue: Prompts système en anglais, données utilisateur en langue locale
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**🎯 The "Aha!" Moment: "I didn't search, it found me"**
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Le différenciateur killer de Memento est **"Memory Echo"** - une feature qui révèle des connexions entre notes que l'utilisateur n'avait pas vues:
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> 💡 *"I noticed something..."*
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>
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> *"You noted `[Node.js performance tips]` in January and `[Next.js optimization]` this week. These notes are connected - want me to link them?"*
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>
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> [View Connection] [Dismiss] [That's clever!]
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Cela crée un moment unique où l'utilisateur réalise que Memento ne stocke pas seulement ses notes, mais **comprend ses connaissances** et les connecte proactivement.
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**🌍 Multilingual Out-of-the-Box**
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Architecture multilingue validée lors du brainstorming:
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- Système: Prompts en anglais (stabilité des modèles)
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- Données utilisateur: Détection automatique par note
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- Pas besoin de configurer la langue - ça fonctionne nativement
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**⚙️ Granular ON/OFF Control**
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Respectant la philosophie "zéro prise de tête", chaque feature IA est contrôlable indépendamment:
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- Settings IA avec checkboxes pour chaque fonctionnalité
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- L'utilisateur peut désactiver ce qui ne lui convient pas
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- Mode "Conservatif" (futur Phase 3) pour safety-first
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### Project Success Vision
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**Si Phase 1 réussit sauvagement, ce qui change pour les utilisateurs:**
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- ✅ **"Je retrouve ce que j'ai oublié"** - Les connexions proactives rappellent des notes anciennes liées au travail actuel
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- ✅ **"Je ne perds plus rien"** - Memento se souvient des relations même quand l'utilisateur oublie
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- ✅ **"Je suis plus intelligent"** - Les connexions IA révèlent des patterns que l'utilisateur n'avait pas vus
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- ✅ **"Je reste dans le flow"** - Pas besoin d'organiser manuellement, Memento le fait silencieusement
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## Project Classification
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**Technical Type:** web_app
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**Domain:** general
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**Complexity:** medium
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**Project Context:** Brownfield - Extension intelligent avec focus UX
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### Technical Context
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**Existing Stack:**
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- Next.js 16.1.1 (App Router) + React 19.2.3 + TypeScript 5
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- Prisma 5.22.0 ORM + SQLite (better-sqlite3)
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- Vercel AI SDK 6.0.23 + OpenAI/Ollama providers
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- NextAuth 5.0.0-beta.30 (authentication)
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**Current AI Capabilities (Already Implemented):**
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- ✅ Auto-tagging with embeddings
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- ✅ Multi-provider support (OpenAI, Ollama)
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- ✅ Factory pattern for AI providers
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**Phase 1 Additions:**
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- Contextual title suggestions (3 options, no auto-generation)
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- Enhanced semantic search with connection insights
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- Paragraph-level reformulation (manual trigger)
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- "Memory Echo" proactive connections (max 1 insight/day)
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### Architecture Alignment
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Phase 1 respects existing patterns:
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- API Routes in `/api/ai/` namespace
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- Components in shared structure
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- Prisma schema extensions (not rewrites)
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- Multilingual architecture (system prompts English, user data in local language)
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### Competitive Positioning
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| Feature | Google Keep | Notion | **Memento Phase 1** |
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|---------|-------------|--------|---------------------|
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| **Fast Capture** | ✅ Yes | ❌ No | ✅ **Yes** |
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| **Integrated AI** | ❌ No | ⚠️ Paid/add-on | ✅ **Yes, native** |
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| **Semantic Search** | ❌ No | ⚠️ Partial | ✅ **Yes, hybrid** |
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| **Proactive Insights** | ❌ No | ❌ No | ✅ **EXCLUSIVE** |
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| **Zero-Config** | ✅ Yes | ❌ No | ✅ **Yes** |
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| **Privacy (Local)** | ❌ No | ❌ No | ✅ **EXCLUSIVE** |
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| **Multilingual** | ⚠️ Limited | ⚠️ Limited | ✅ **Yes, native** |
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## Success Criteria
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### User Success
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**1. Adoption "Aha!" Moment**
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**Moment où l'utilisateur réalise que Memento est différent:**
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- **Mesure:** % d'utilisateurs qui acceptent au moins une suggestion de titre dans les 7 premiers jours
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- **Cible:** > 60% (si moins, les suggestions ne sont pas pertinentes)
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- **Pourquoi:** Indique que les features IA sont découvertes et perçues comme utiles
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**Délice avec Memory Echo:**
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- **Mesure:** % d'utilisateurs qui cliquent sur "Voir la connexion" lors d'un insight proactif
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- **Cible:** > 40% (montre que les connexions proactives ont de la valeur)
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- **Pourquoi:** C'est le moment différenciant vs Google Keep/Notion
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**2. Retrouvabilité "Je l'ai retrouvé!"**
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**Capacité à retrouver des notes oubliées via recherche sémantique:**
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- **Mesure:** % de recherches où la correspondance sémantique est dans le top 3 résultats
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- **Cible:** > 30% des recherches complexes (non-mots-clés exacts)
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- **Pourquoi:** La recherche sémantique doit retrouver ce que la recherche par mots-clés ne trouve pas
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**Gain de temps de recherche:**
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- **Mesure:** Temps moyen pour trouver une note connue vs. recherche mots-clés actuelle
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- **Cible:** -40% de temps en moyenne
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- **Pourquoi:** L'IA doit accélérer le workflow, pas le ralentir
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**3. Confiance en l'IA "Je fais confiance"**
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**Taux d'acceptation des suggestions:**
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- **Mesure:** % de suggestions de titres acceptées vs. ignorées/modifiées
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- **Cible:** > 50% acceptance rate
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- **Pourquoi:** Si en dessous, l'IA ne comprend pas le contexte utilisateur
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**Feedback positif Memory Echo:**
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- **Mesure:** Ratio boutons 👍 sur 👎 pour les connexions proactives
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- **Cible:** > 3:1 (3 positifs pour 1 négatif)
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- **Pourquoi:** Les insights doivent être pertinents, pas du spam
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**4. Qualité des Reformulations**
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**Satisfaction reformulation:**
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- **Mesure:** % de reformulations gardées telles quelles vs. annulées
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- **Cible:** > 70% gardées
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- **Pourquoi:** La reformulation doit améliorer le contenu, pas le dégrader
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### Business Success
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**Open Source Adoption (3 mois):**
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- **GitHub Stars:** 100+ étoiles (indicateur d'intérêt communauté)
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- **Utilisateurs Actifs Hebdomadaires (WAU):** 50+ utilisateurs actifs par semaine
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- **Engagement:** 30% des utilisateurs reviennent chaque semaine (retention semaine 1 à semaine 4)
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**Open Source Growth (12 mois):**
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- **GitHub Stars:** 500+ étoiles
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- **Contribution Communautaire:** Au moins 2 contributeurs externes soumettent des PRs
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- **Traction:** Articles/blogs de mentionner Memento (indicateur de buzz organique)
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**Freemium Readiness (Futur):**
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- **Intent de paiement:** 5-10% des utilisateurs actifs cliquent sur "Buy me a coffee" (même sans payer, indique la valeur perçue)
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- **Conversion potentielle:** Si activé, > 2% conversion freemium payant
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**Métrique Ultime:**
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- **"Wow, c'est génial, je vais le sponsoriser!"** - Si un utilisateur dit ça spontanément, c'est un succès business
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### Technical Success
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**Performance:**
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- **Recherche sémantique:** < 300ms pour une base de 1000 notes
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- **Pourquoi:** Ne pas ralentir l'UX, l'utilisateur ne doit pas attendre
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- **Suggestions titres:** < 2s après détection (50+ mots sans titre)
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- **Pourquoi:** Doit paraître "instantané" pour l'utilisateur
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- **Memory Echo analysis:** Traitement en arrière-plan, blocage UI < 100ms
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- **Pourquoi:** L'utilisateur ne doit jamais sentir que l'IA "travaille"
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**Architecture:**
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- **Zero Breaking Change:** Toutes les features existantes continuent de fonctionner
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- **Pourquoi:** C'est un projet brownfield, on ne casse pas ce qui marche
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- **Multi-Provider Support:** Ollama ET OpenAI fonctionnent sans changement de code
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- **Pourquoi:** Respecte la philosophie privacy-first + accessibilité
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- **Multilingual Detection:** Fonctionne pour FR, EN, ES, DE minimum
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- **Pourquoi:** Architecture multilingue validée lors du brainstorming
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**Qualité IA:**
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- **Taux de fausses positives Memory Echo:** < 20%
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- **Pourquoi:** Au-dessus, c'est perçu comme du spam utilisateur
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- **Suggestions titres pertinentes:** > 70% acceptation
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- **Pourquoi:** Les titres doivent capturer l'essence de la note
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- **Hallucinations contrôlées:** < 5% des générations contiennent des erreurs factuelles
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- **Pourquoi:** Mode conservateur + score de confiance (Phase 3, mais préparer l'architecture)
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### Measurable Outcomes
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**Metrics Dashboard (à implémenter pour tracking):**
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| Metric | Current | Phase 1 Target | Measurement Method |
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|--------|---------|----------------|-------------------|
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| Title suggestion acceptance | N/A | > 60% | Tracking accept/ignore |
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| Semantic search top-3 hit rate | 0% | > 30% | Search analytics |
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| Memory Echo CTR | N/A | > 40% | Insight click tracking |
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| 👍👎 Feedback Ratio | N/A | > 3:1 | Feedback buttons |
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| Avg search time improvement | Baseline | -40% | Time-to-find analytics |
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| WAU (Week 4) | 0 | 50+ | Active user tracking |
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| Week 1-4 retention | 0% | 30% | Cohort analysis |
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| GitHub Stars (Month 3) | Current | +100 | GitHub API |
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| Community contributors | 0 | 2+ | PR count |
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## Product Scope
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### MVP - Minimum Viable Product (Phase 1)
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**Core User Journeys Supported:**
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- Alex (Zero-friction note taker)
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- Sarah (Self-hoster privée)
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- Max (Local-first advocate)
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**Must-Have Capabilities:**
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**1. Intelligent Title Suggestions**
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- Déclenchement automatique après 50+ mots sans titre
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- Toast non-intrusive: "J'ai 3 idées de titres pour ta note, les voir?"
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- 3 suggestions IA présentées en dropdown
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- Options: "Voir" | "Plus tard" | "Ne plus demander"
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- Détection langue automatique (FR, EN, ES, DE)
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**2. Hybrid Semantic Search**
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- Recherche unifiée (pas de distinction visible utilisateur)
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- Badges sur résultats: "Correspondance exacte" | "Correspondance sémantique"
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- Affichage top 10 résultats, mix mots-clés + sens
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- Toggle IA dans Settings (ON/OFF granulaire)
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**3. Paragraph-Level Reformulation**
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- Menu "..." sur chaque note card
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- Sous-menu "IA Assist" → "Réécrire paragraphe"
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- Modal pour sélectionner paragraphe et choisir reformulation
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- Options: "Clarifier", "Raccourcir", "Améliorer style"
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- Bouton 👍👎 pour feedback
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**4. Memory Echo (Proactive Connections) ⭐ DIFFÉRENCIATEUR**
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- Analyse silencieuse en arrière-plan des embeddings existants
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- **Max 1 insight proactif par jour** (configurable 0-3 dans Settings)
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- Notification subtile: "J'ai remarqué quelque chose..."
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- Affichage des 2 notes connectées avec option de lier
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- Toggle ON/OFF dans Settings IA
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- Boutons 👍👎 pour apprentissage
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**5. AI Settings Panel**
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- Page `/settings/ai` avec checkboxes ON/OFF pour chaque feature:
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- ☑ Suggestions de titres
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- ☑ Recherche sémantique
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- ☑ Reformulation
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- ☑ Memory Echo
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- Slider pour fréquence Memory Echo (0-3 insights/jour)
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- Sélection provider IA (Ollama/OpenAI) si configuré
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**Technical Requirements:**
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- API Routes: `/api/ai/titles`, `/api/ai/search`, `/api/ai/refactor`, `/api/ai/echo`
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- Database: Extensions Prisma pour embeddings, language detection
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- Components: `<AiSuggestion />`, `<AiSettingsPanel />`, `<MemoryEchoNotification />`
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- Services: `ai.service.ts`, `embedding.service.ts`, `memory-echo.service.ts`
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**Out of Scope (Explicitement Non-MVP):**
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- Score de confiance visible (Phase 3)
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- Système feedback 👍👎 généralisé (Phase 3)
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- Mode conservateur (Phase 3)
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- Description images OCR (Phase 2)
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- Résumé URLs (Phase 2)
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- Templates IA personnalisés (Phase 4)
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- Transcription audio (Phase 4)
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### Growth Features (Phase 2 - Post-MVP)
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**Enhancement de l'expérience IA:**
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- Description images + OCR (bouton sur image)
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- Résumé URLs (extraction points clés)
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- "Suggestions suites logiques" après chaque note
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- Settings IA avancés (paramètres configurables par feature)
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- Feedback learning amélioré (patterns utilisateur)
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**Adoption & Engagement:**
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- Onboarding IA pour nouveaux utilisateurs
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- Tours guidés des features IA
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- Analytics dashboard pour propriétaire
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### Vision (Future - Phase 3+)
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**Trust & Intelligence:**
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- Score de confiance visible (transparence)
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- Système feedback 👍👎 généralisé
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- Mode conservateur (safety first)
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- Détection langue auto améliorée (plus de langues)
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**Advanced Features:**
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- Transcription audio (notes vocales)
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- Organisation auto (IA propose dossiers/catégories)
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- Templates IA personnalisés (patterns utilisateur)
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- Mode "Super IA" (optimisation complète note)
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**Business Model:**
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- Lancement freemium avec "Buy me a coffee"
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- Features avancées payantes (Phase 4)
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- Monétisation éthique sans lock-in
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## User Journeys
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### Journey 1: Alex - Le Déclic "Ça me comprend!"
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**Alex**, Freelance Creative & Developer, 32 ans, Paris
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**Persona:**
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Alex travaille dans le chaos créatif. Il a des idées brillantes partout - dans le métro, pendant des réunions, à 3h du matin. Il utilise déjà Memento pour capturer ses pensées, mais il est frustré:
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- "J'ai 300+ notes et je ne retrouve plus rien"
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- "Je passe 20 min à chercher cette astuce CSS que j'ai notée le mois dernier"
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||
- "Mes titres sont soit vides, soit 'Note 34' - pas inspirant"
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**The Discovery (Opening Scene):**
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Un lundi matin, Alex ouvre Memento pour continuer une note sur React qu'il a commencée la veille. Il tape frénétiquement, complètement focused sur son code - **pas le temps pour un titre**.
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Soudain, une notification subtile apparaît:
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> 💭 *"J'ai 3 idées de titres pour ta note, les voir?"*
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Alex sourit - c'est non-intrusif. Il clique "Voir" et voit:
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1. "React State Management: useMemo Optimization Pattern"
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2. "Performance Hook Pattern pour Composants React"
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3. "Astuce React: mémoisation avec useMemo"
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**Le choix d'Alex:** "Wow, le premier capture exactement l'essence!" - Il clique pour l'appliquer.
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**The Revelation (Rising Action):**
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Deux jours plus tard, Alex cherche cette note. Au lieu de taper "React useMemo" (le titre exact), il tape naturellement: *"comment optimiser les performances des hooks"*
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Memento lui montre 10 résultats. Les 3 premiers ont un badge 🎯 **"Correspondance sémantique"**. Le premier est SA note - elle ne contient même pas les mots "hook" ou "performance" dans le texte, mais l'IA a compris le sens!
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**The "Aha!" Moment (Climax):**
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Une semaine passe. Alex reçoit une notification inattendue:
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> 💡 *"J'ai remarqué quelque chose..."*
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>
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> *"Tu as noté `[Node.js performance tips]` en janvier et `[Optimisation Next.js]` cette semaine. Ces notes sont connectées - veux-tu que je les lie ?"*
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Alex clique "Voir la connexion" - son souffle coupé. Les deux notes traitent toutes les deux de... **server-side rendering optimization**. Il n'avait jamais fait le lien!
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**The Transformation (Resolution):**
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Trois mois plus tard:
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- Alex a 400+ notes, mais il les retrouve **instantanément**
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- Il accepte 80% des suggestions de titres (économie de temps massive)
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- Memory Echo lui a fait découvrir 12 connexions entre ses notes
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- **"C'est comme si j'avais un assistant de recherche personnel qui lit tout ce que j'écris"**
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**Journey Requirements Revealed:**
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- Détection intelligente du moment opportun (50+ mots sans titre)
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- Recherche sémantique qui comprend l'intention, pas juste les mots
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- Memory Echo avec fréquence contrôlable (pas spam)
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- Feedback utilisateur pour apprentissage (👍👎)
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### Journey 2: Max - "Mes données ne quittent jamais mon laptop"
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**Max**, Privacy Advocate & Software Engineer, 28 ans, Berlin
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**Persona:**
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Max est passionné par la privacy. Il utilise déjà Memento avec Next.js en local sur sa machine, mais il est:
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- **Sceptique:** "Pourquoi une IA devrait lire mes notes personnelles?"
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- **Exigeant:** "Si une seule donnée quitte mon laptop, je désinstalle"
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- **Technique:** Il a Ollama installé avec des modèles locaux
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**The Discovery (Opening Scene):**
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Max lit sur le blog Memento qu'il y a maintenant des features IA. Son premier réflexe: **méfiance**.
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Il va dans Settings > AI et voit:
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- ☑ Use AI Provider: [Ollama (Local) | OpenAI Cloud]
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- Checkbox: "🔒 Keep all AI processing local (Ollama only)"
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- Un message rassurant: *"With Ollama, your note data never leaves your device. Embeddings and processing happen entirely on your machine."*
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Max soulagé, coche la case Ollama. Il voit un indicateur de statut: *"✅ Connected to local Ollama at http://localhost:11434"*
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**The First Test (Rising Action):**
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Max crée une note sur une architecture système qu'il conçoit pour un client. 60 mots plus tard, la suggestion de titre apparaît.
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Il hésite... puis clique "Voir". Les 3 suggestions apparaissent instantanément (< 1s). Il choisit la troisième.
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**The Verification (Climax):**
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Curieux, Max ouvre les DevTools réseau pour vérifier:
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- **0 appels vers des API externes** (pas d'OpenAI, pas de Google)
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- Juste des appels locaux vers `localhost:11434` (Ollama)
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Il sourit: *"Bon, ils ont tenu parole. Vraiment local."*
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**The Memory Echo Experience (The Real Test):**
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Une semaine plus tard, Max reçoit son premier Memory Echo:
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> 💡 *"J'ai remarqué quelque chose..."*
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>
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> *"Tu as noté `[Microservices patterns]` et `[Event-driven architecture]`. Ces notes sont liées."*
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Max clique "Voir la connexion" - et réalise que l'IA a fait le lien entre deux notes qu'il a écrites à 2 mois d'intervalle. Le plus fou? **Tout s'est passé localement.**
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Il clique 👍 ("That's clever!"). Le système apprend.
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**The Transformation (Resolution):**
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Deux mois plus tard:
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- Max a accepté 65% des suggestions de titres (elles sont vraiment pertinentes!)
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- Il a désactivé Memory Echo à 0 (il préfère chercher manuellement)
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- **"L'IA locale est aussi intelligente que le cloud, mais sans compromis privacy"**
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- Il recommande Memento sur Reddit: *"Seul app de notes avec IA 100% locale et zéro telemetry"*
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**Journey Requirements Revealed:**
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- Configuration Ollama fonctionnelle out-of-the-box
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- Détection automatique du provider Ollama local
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- Indicateurs de statut de connexion IA
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- Zero data exfiltration (tous les appels sont locaux)
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- Toggle granulaire pour chaque feature IA (Max a désactivé Memory Echo)
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- Performance locale acceptable (pas plus lent que le cloud)
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### Journey 3: Léa - Admin Système "Zero Maintenance"
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**Léa**, DevOps Engineer, 35 ans, Lyon - Admin de l'instance Memento de son équipe de 15 développeurs
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**Persona:**
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L'équipe de Léa utilise Memento pour partager des connaissances techniques. Elle a déployé Memento sur leur serveur interne. Maintenant avec les features IA, elle doit:
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- Configurer les providers IA pour l'équipe
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- Surveiller les coûts et la performance
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- Gérer les utilisateurs qui ont des problèmes
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**Initial Configuration (Opening Scene):**
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Léa accède à `/settings/ai` (admin-only). Elle voit:
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**Team AI Configuration:**
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- Default AI Provider: [OpenAI Team API | Ollama Self-hosted | Custom]
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- API Key Management: [Add team keys] (chiffrées en base)
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- Per-user limits: Max embeddings per day, Max Memory Echo insights
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Elle configure:
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- Provider: OpenAI Team API (clé d'équipe partagée)
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- Rate limits: 100 embeddings/jour/utilisateur
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- Memory Echo: Max 1 insight/jour par utilisateur (pour éviter l'overwhelm)
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**Monitoring (Rising Action):**
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Dans le nouveau Dashboard Admin, Léa voit des métriques IA en temps réel:
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- AI Usage Today: 1,247 embeddings générés
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- Average Response Time: 180ms
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- Top Feature Used: Title Suggestions (78%)
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- Memory Echo Feedback Ratio: 4.2:1 👍/👎 (excellent!)
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**The Problem (Climax):**
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Un développeur (Thomas) se plaint: *"L'IA me suggère des titres en anglais alors que j'écris en français!"*
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Léa va dans User Settings de Thomas et voit:
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- Language Detection: Auto ✅
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- Last Detected Language: FR (français)
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- **Mais:** Le modèle utilisé a tendance à suggérer en anglais
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Elle ajuste la config pour Thomas: Force language = FR, et augmente la température du modèle pour plus de créativité en français.
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**The Optimization (Resolution):**
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Un mois plus tard:
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- L'équipe a généré 45,000 embeddings (coût OpenAI: ~$12/mois - gérable!)
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- Léa a ajusté les settings basés sur les analytics:
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- Memory Echo limité à 2/sem pour les utilisateurs power-users
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- Titre suggestions activées par défaut (80% d'acceptation!)
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- **"L'IA booste la productivité de l'équipe sans moi passer du temps à configurer"**
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**Journey Requirements Revealed:**
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- Admin dashboard avec métriques IA en temps réel
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- Configuration par utilisateur ou par défaut d'équipe
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- Gestion des clés API chiffrées
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- Rate limiting par utilisateur
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- Surveillance des coûts IA
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- Ajustement des paramètres par utilisateur (langue, température, etc.)
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- Analytics d'utilisation pour optimiser les settings
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### Journey 4: Sophie - Quand l'IA se trompe
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**Sophie**, Content Marketing Manager, 29 ans, Bordeaux - Utilisatrice régulière de Memento
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**Persona:**
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Sophie utilise Memento pour organiser ses idées de contenu. Elle est enthousiaste à l'idée des features IA, mais... elle va rencontrer des problèmes.
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**The First Problem (Opening Scene):**
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Sophie écrit une note sur une idée d'article. 70 mots plus tard, la suggestion de titre apparaît. Excitée, elle clique "Voir" et voit:
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1. "Stratégie de Contenu B2B: Guide Complet"
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2. "Marketing B2B: Plan d'Action 2025"
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3. "Idées Articles: Marketing de Contenu"
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Sophie déçoitée: *"None of these capture my idea at all!"*
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Elle clique "Ne plus demander" pour cette note. Le système respecte son choix.
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**The Second Problem - Memory Echo (Rising Action):**
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Le lendemain, Sophie reçoit une Memory Echo:
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> 💡 *"J'ai remarqué quelque chose..."*
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>
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> *"Tu as noté `[Recettes de smoothies]` et `[Stratégie SEO]`. Ces notes sont connectées."*
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Sophie confuse: *"What? These have nothing to do with each other!"*
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||
Elle clique 👎 ("Faux") - et un modal apparaît:
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||
> *"Merci pour ton feedback! Pourquoi cette connexion n'est-elle pas pertinente?"*
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Sophie explique: *"Les recettes de smoothies sont pour ma vie personnelle, le SEO c'est pro. Pas de rapport."*
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Le système apprend.
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**The Recovery (Climax):**
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Sophie va dans Settings > IA et voit:
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- Title Suggestions: ☑ Activé
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- Memory Echo: ☑ Activé (Max 1/jour)
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Elle décide d'ajuster:
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- Title Suggestions: Activé, mais **"Me demander seulement si je dépasse 100 mots"** (elle a besoin de plus de contexte)
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- Memory Echo: Activé, mais **"Seulement pour les notes des 30 derniers jours"** (éviter les connexions avec des notes anciennes)
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**The Return to Trust (Resolution):**
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||
Une semaine plus tard, Sophie écrit un long article (200+ mots). Cette fois, les suggestions de titres sont:
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1. "Content Marketing: Comment créer du contenu qui convertit"
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2. "Guide Marketing de Contenu: De la stratégie à l'exécution"
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3. "Stratégie de Contenu: Les 5 piliers du marketing B2B"
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||
Sophie sourit: *"Number 3 is perfect!"* - Elle clique pour l'appliquer.
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||
Pour Memory Echo, elle reçoit une connexion entre deux notes sur le marketing (toutes deux des 30 derniers jours). Cette fois, elle clique 👍 ("That's clever!")!
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**The Transformation:**
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Un mois plus tard:
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- Sophie a personnalisé ses settings IA selon ses préférences
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- Elle accepte maintenant **55% des suggestions** (en hausse!)
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- Son feedback 👎 a aidé le système à mieux comprendre son contexte
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||
- **"L'IA n'est pas parfaite, mais je peux la configurer pour mes besoins"**
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**Journey Requirements Revealed:**
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||
- Bouton "Ne plus demander" respecté immédiatement
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||
- Feedback 👎 avec modal pour comprendre **pourquoi** c'est faux
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||
- Settings IA personnalisables par utilisateur (seuil de mots, période Memory Echo)
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||
- Système d'apprentissage qui s'améliore avec le feedback
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||
- Bouton d'annulation (undo) pour les suggestions appliquées par erreur
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||
- Mode "conservateur" pour réduire les fausses positives
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### Journey Requirements Summary
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**Core Requirements Across All Journeys:**
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**1. Intelligent & Contextual Triggers**
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- Detection automatique des moments opportuns (50+ mots sans titre)
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- Toast notifications non-intrusives avec options "Voir | Plus tard | Ne plus demander"
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- Respect immédiat du choix utilisateur
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||
**2. Hybrid Semantic Search**
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||
- Recherche unifiée (pas de distinction visible)
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- Badges sur résultats: "Correspondance exacte" | "Correspondance sémantique"
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||
- Compréhension de l'intention utilisateur, pas juste mots-clés
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**3. Memory Echo (Proactive Connections)**
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||
- Fréquence configurable 0-3 insights/jour
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- Période configurable (notes des X derniers jours)
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- Connexions pertinentes (faux positifs < 20%)
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||
**4. Privacy-First Architecture**
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||
- Support Ollama local 100% fonctionnel
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- Zéro appel API externe en mode local
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- Indicateurs de statut de connexion IA
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||
- Performance locale acceptable (< 1s suggestions)
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**5. Granular User Control**
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- Settings IA avec checkboxes ON/OFF par feature
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- Personnalisation par utilisateur (seuil mots, période Memory Echo, etc.)
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- Boutons 👍👎 pour feedback et apprentissage
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- Bouton "Ne plus demander" immédiat
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**6. Admin & Operations**
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- Admin dashboard avec métriques IA temps réel
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||
- Configuration par défaut d'équipe + overrides par utilisateur
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||
- Gestion clés API chiffrées
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||
- Rate limiting par utilisateur
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||
- Surveillance coûts IA
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||
- Analytics d'utilisation pour optimiser les settings
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||
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||
**7. Error Recovery & Learning**
|
||
- Feedback 👎 avec modal explicatif
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||
- Système apprentissage avec feedback utilisateur
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||
- Bouton annulation (undo) pour les suggestions appliquées
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||
- Mode conservateur pour réduire fausses positives (Phase 3)
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||
- Ajustement paramètres par utilisateur (langue, température, etc.)
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## Innovation & Novel Patterns
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||
Memento Phase 1 introduces **two major innovations** that radically differentiate the application from existing solutions like Google Keep and Notion.
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### Innovation 1: Memory Echo - "I Didn't Search, It Found Me" ⭐
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**The Breakthrough:**
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Memory Echo inverse le paradigme traditionnel de la recherche d'information. Au lieu de demander à l'utilisateur de penser à chercher, l'IA **pense pour lui** en identifiant proactivement les connexions entre des notes que l'utilisateur n'avait pas vues.
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**Why This Is Revolutionary:**
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| Traditional Apps (Google Keep, Notion) | **Memento with Memory Echo** |
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| **Reactive** - User must think to search | **Proactive** - AI finds connections automatically |
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| User queries → System retrieves | System surfaces → User discovers |
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| "I hope I find that note..." | "I didn't even know these were related!" |
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| Discoverability depends on user memory | Discoverability enhanced by AI intelligence |
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**The Insight:**
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Most knowledge workers have hundreds or thousands of notes but forget the connections between them. A note written in January about "Node.js performance" might be directly relevant to a note written in June about "Next.js optimization" - but the user never makes the link.
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||
Memory Echo solves this by:
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- **Analyzing existing embeddings** for semantic similarity patterns
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- **Identifying cross-temporal connections** (notes written days/weeks/months apart)
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- **Surfacing one insight per day maximum** (configurable 0-3)
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- **Learning from user feedback** (👍👎 buttons improve future suggestions)
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**Market Context:**
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- **Obsidian** has graph view and backlinks - but requires manual user action
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- **Roam Research** has suggestions - but only highlights explicit keyword overlaps
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- **Notion AI** - can search semantically but doesn't suggest proactively
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- **Memento** - first to combine proactive discovery + semantic understanding + user feedback loop
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**Validation Approach:**
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**Technical Validation:**
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- Cosine similarity threshold > 0.75 (ensures meaningful connections)
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- Time diversity filter: Notes must be from different time periods (avoid same-session duplicates)
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- Context relevance: Exclude obvious connections (identical keywords/categories)
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**UX Validation:**
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- Frequency limit: Max 1 insight/day (prevents overwhelming users)
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- User control: Slider for 0-3 insights/day, complete ON/OFF toggle
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- Feedback loop: 👍👎 buttons train the system on user preferences
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**Success Criteria:**
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- 👍👎 feedback ratio > 3:1 (3 positive for 1 negative)
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- CTR (Click-Through Rate) > 40% (users click "View Connection")
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- User retention: Users who engage with Memory Echo show 30% higher week-4 retention
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**Risk Mitigation:**
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**Risk 1: "Connections feel random/spammy"**
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- **Mitigation:** High similarity threshold (0.75), conservative by default
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- **Fallback:** User can set frequency to 0 (disable completely)
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**Risk 2: "I already knew these were related"**
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- **Mitigation:** Focus on cross-temporal connections (notes far apart in time)
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||
- **Enhancement:** Add serendipity factor (connections user likely missed)
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||
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||
**Risk 3: Performance impact from analysis**
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||
- **Mitigation:** Background processing, non-blocking UI
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- **Target:** Analysis completes in < 100ms UI freeze time
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||
|
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**Competitive Moat:**
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||
Memory Echo is difficult to copy because it requires:
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||
1. **Existing embeddings** from user's notes (incumbents don't have this data)
|
||
2. **Feedback learning system** (requires engineering investment)
|
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3. **Conservative-by-default philosophy** (most AI companies are aggressive)
|
||
4. **Privacy-first architecture** (local processing possible with Ollama)
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### Innovation 2: Contextual AI "Zero-Friction" Pattern
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**The Breakthrough:**
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Memento introduces a new interaction pattern for AI features: **context-aware appearance**. The AI doesn't demand attention (always-visible toolbar) nor hide completely (buried in menus) - it appears **only when contextually appropriate**.
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**Why This Is Revolutionary:**
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| Current AI Apps | **Memento Contextual AI** |
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| Always-visible toolbars (overwhelming) | Appears when relevant |
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| Hidden in menus (hard to discover) | Non-intrusive toast notifications |
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| All features active simultaneously | Single interaction at a time |
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| User manages complexity | System manages complexity |
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**The Pattern:**
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**Example 1 - Title Suggestions:**
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- **Trigger:** User writes 50+ words without a title
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- **Appearance:** Subtle toast: "I have 3 title ideas for this note, view them?"
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||
- **Options:** "View" | "Not now" | "Don't ask for this note"
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- **Outcome:** Feature discovered naturally, not overwhelming
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||
|
||
**Example 2 - Reformulation:**
|
||
- **Trigger:** User opens "..." menu on a note card
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||
- **Appearance:** "AI Assist" → "Rewrite paragraph" (intentional, not disruptive)
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||
- **Context:** User is already in editing mode, so AI suggestion fits naturally
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||
**Example 3 - Memory Echo:**
|
||
- **Trigger:** Background analysis finds strong connection
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- **Appearance:** Once per day max (configurable)
|
||
- **Priority:** If multiple AI interactions possible, Memory Echo takes precedence
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**The Insight:**
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The "zero-friction" philosophy means:
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||
- **Zero cognitive load** - User doesn't need to remember where features are
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- **Zero interruption** - AI never overwhelms with multiple simultaneous requests
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||
- **Zero learning curve** - Features are discovered when needed
|
||
- **Zero lock-in** - Every feature can be disabled independently
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||
**Market Context:**
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||
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- **Notion AI** - AI features hidden in "/ai" command (hard to discover)
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- **Obsidian Copilot** - Sidebar always visible (can be distracting)
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||
- **Memento** - Contextual appearance balances discoverability with non-intrusiveness
|
||
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||
**Scalability Strategy:**
|
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||
As AI features grow (Phase 2: Image OCR, URL summaries, etc.), the pattern scales via:
|
||
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||
**1. Single-Interaction Rule:**
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||
```
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IF (title_suggested AND memory_echo_pending):
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||
Show Memory Echo (higher value)
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||
Defer title suggestion to next trigger
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||
```
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||
|
||
**2. Priority Hierarchy:**
|
||
```
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||
Priority 1: Memory Echo (proactive discovery)
|
||
Priority 2: Title suggestions (capture value)
|
||
Priority 3: Reformulation (enhancement)
|
||
Priority 4: URL summaries, OCR, etc. (nice-to-have)
|
||
```
|
||
|
||
**3. "Focus Mode" Toggle:**
|
||
- User can disable ALL proactive AI temporarily
|
||
- Perfect for deep work sessions
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||
- One-click re-enable when ready
|
||
|
||
**Validation Approach:**
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||
|
||
**UX Validation:**
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||
- A/B test trigger thresholds (50 words vs. 75 vs. 100)
|
||
- Measure "accept/ignore" ratio per feature
|
||
- Track user settings changes (if users disable, adjust defaults)
|
||
|
||
**Success Criteria:**
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||
- Feature discovery rate > 70% (users find features without tutorial)
|
||
- Feature acceptance rate > 50% (users accept suggestions when offered)
|
||
- Overwhelm rate < 5% (users rarely disable all AI features)
|
||
|
||
**Risk Mitigation:**
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||
|
||
**Risk 1: "Users never discover features"**
|
||
- **Mitigation:** Progressive disclosure - show more prominently after first use
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||
- **Fallback:** Optional onboarding tour for AI features
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||
|
||
**Risk 2: "Too many features become overwhelming"**
|
||
- **Mitigation:** Single-interaction rule enforced at UX level
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||
- **Fallback:** "Focus Mode" to disable all proactive AI
|
||
|
||
**Risk 3: "Context detection fails"**
|
||
- **Mitigation:** Conservative triggers (better to miss than to annoy)
|
||
- **Fallback:** Manual trigger in settings for all features
|
||
|
||
**Competitive Moat:**
|
||
|
||
This interaction pattern is difficult to copy because it requires:
|
||
1. **Philosophical commitment** to user-centric design (most AI companies prioritize engagement over UX)
|
||
2. **Engineering discipline** to build context-aware triggers
|
||
3. **User feedback loops** to refine triggers over time
|
||
4. **Multi-feature coordination** (preventing feature conflicts)
|
||
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||
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## Why These Innovations Matter
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**Combined Impact:**
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Memory Echo (proactive discovery) + Contextual AI (respectful interaction) create a **new paradigm for AI-assisted knowledge management**:
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||
1. **AI as Partner, Not Tool** - The system thinks with you, not just for you
|
||
2. **Serendipity at Scale** - Discover connections you'd never find manually
|
||
3. **Zero-Friction Intelligence** - AI enhances without interrupting
|
||
4. **Privacy-First** - All innovations work locally via Ollama
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||
|
||
**The "Aha!" Moment:**
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||
When users experience Memory Echo discovering a connection they missed, they realize:
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||
> *"This isn't just a note-taking app. It's a partner that understands my knowledge better than I do."*
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This creates emotional lock-in that features alone cannot achieve.
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## Web App Specific Requirements
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### Project-Type Overview
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Memento is a **Single Page Application (SPA)** built with Next.js 16 App Router, combining server-side rendering (SSR) for performance with client-side navigation for fluid user experience. Phase 1 MVP AI focuses on **progressive enhancement** - AI features add value without breaking existing core functionality.
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### Browser Support Matrix
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**Primary Target (Modern Browsers):**
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| Browser | Minimum Version | Rationale |
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|---------|-----------------|-----------|
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| Chrome/Edge | 120+ (Jan 2024) | Chromium engine, latest APIs |
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||
| Firefox | 120+ (Jan 2024) | Gecko engine, modern JS |
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||
| Safari | 17+ (Sep 2023) | WebKit engine, macOS/iOS |
|
||
| Mobile Safari | iOS 17+ | iPhone/iPad support |
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**Technical Approach:**
|
||
- **No polyfills** - Use modern JavaScript features (ES2023+, CSS Grid, Flexbox)
|
||
- **Feature detection** - Graceful degradation if APIs unavailable
|
||
- **Progressive enhancement** - Core features work without JavaScript if possible
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||
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**Out of Scope (Explicit):**
|
||
- IE11 or legacy browsers - Too much technical debt for Phase 1
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- Opera Mini or other niche browsers - < 0.1% market share
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||
- Android < 10 - Too old for modern web APIs
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||
|
||
**Rationale:**
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||
- Memento targets tech-savvy users (developers, knowledge workers)
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||
- Modern browser usage > 95% in target demographics
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- Reduces bundle size and technical complexity
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### Responsive Design Strategy
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||
**Breakpoint Strategy (Mobile-First):**
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||
```
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Mobile First: 320px - 639px (Smartphones)
|
||
Tablet: 640px - 1023px (iPad, tablets)
|
||
Desktop: 1024px - 1439px (Laptops)
|
||
Desktop Wide: 1440px+ (Large monitors)
|
||
```
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||
|
||
**AI Feature Adaptation:**
|
||
|
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| Feature | Mobile | Tablet | Desktop |
|
||
|---------|--------|--------|---------|
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| Title suggestions toast | Bottom sheet | Bottom-right toast | Top-right toast |
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||
| Memory Echo notification | Full-width banner | Top-right card | Sidebar card |
|
||
| Reformulation modal | Full-screen | Modal | Side panel |
|
||
| Search results | Single column | 2 columns | 3 columns + filters |
|
||
|
||
**Touch Targets (WCAG 2.1 AA):**
|
||
- Minimum tap target size: 44×44px (mobile)
|
||
- Spacing between targets: 8px minimum
|
||
- AI buttons (👍👎) must be tappable without zoom
|
||
|
||
---
|
||
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||
### Performance Targets
|
||
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**Critical Performance Metrics (Phase 1):**
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| Metric | Target | Measurement Method |
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||
|--------|--------|-------------------|
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||
| **Title Suggestions Generation** | < 2s | Time from trigger to display |
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| **Semantic Search** | < 300ms | Time from query to results |
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| **Memory Echo Analysis** | < 100ms UI freeze | Background processing time |
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| **Initial Page Load** | < 3s (FCP) | First Contentful Paint |
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| **Time to Interactive** | < 5s (TTI) | Full app interactivity |
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**Performance Budget:**
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- **JavaScript bundle:** < 200KB gzipped (excluding AI providers)
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- **CSS:** < 50KB gzipped
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||
- **First paint:** < 1.5s on 4G connection
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||
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||
**Optimization Strategies:**
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||
1. **Code splitting:** AI features loaded on-demand (not in initial bundle)
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2. **Lazy loading:** Components loaded when needed
|
||
3. **ISR (Incremental Static Regeneration):** Pre-render pages, revalidate in background
|
||
4. **Image optimization:** Next.js Image component with WebP/AVIF
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5. **AI processing:** Always background, never block main thread
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||
**Monitoring:**
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- Core Web Vitals tracked in production
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- Performance regression tests in CI/CD
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- Real User Monitoring (RUM) for actual usage data
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### SEO Strategy
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**Approach:** SEO is **not critical** for Phase 1 MVP AI because:
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1. **Authentication Required** - Main app is behind login (no public content)
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2. **B2C Community-Driven** - Growth through word-of-mouth, not organic search
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3. **Privacy-First** - Users prefer private apps over discoverable ones
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**SEO for Public Pages Only:**
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**Public Pages Requiring SEO:**
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- Landing page (`/`) - Product overview, features
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- Documentation (`/docs`) - User guides, API docs
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- Blog (future) - Content marketing
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**SEO Best Practices for Public Pages:**
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- Meta tags (title, description, Open Graph)
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- Structured data (JSON-LD for rich snippets)
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- Sitemap auto-generation
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- Robots.txt configuration
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- Canonical URLs for duplicate content prevention
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**AI Features NO-INDEX:**
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- All authenticated pages behind login
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- User-generated content (notes, labels)
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- Search results, dashboards
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- AI-generated content (titles, suggestions)
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**Rationale:** Prevent search engines from indexing private user data and AI-generated content.
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### Accessibility Level (WCAG 2.1 AA)
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**Target:** **WCAG 2.1 Level AA** for Phase 1
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**AI Feature Accessibility Requirements:**
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**1. Title Suggestions:**
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- Toast must announce: "3 title suggestions available" to screen readers
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- Each suggestion must be keyboard navigable (Arrow keys + Enter)
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- Visual focus indicators on all interactive elements
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**2. Memory Echo Notifications:**
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- Must NOT interrupt screen reader navigation
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||
- Use `role="status"` (not `role="alert"`) for non-critical notifications
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- Provide mechanism to dismiss without activating (ESC key)
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||
**3. Semantic Search:**
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- Results must be announceable: "5 results found, 3 semantic matches"
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- Badges must be descriptive: "Semantic match" (not just icons)
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||
- Keyboard shortcuts for advanced users (Cmd+K for search)
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||
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||
**4. Reformulation Modal:**
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- Focus trap in modal (Tab cycles within modal only)
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- ESC to close, Enter to confirm
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- Progress indicators for AI processing (ARIA live regions)
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||
**Color Contrast:**
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||
- All text: Minimum 4.5:1 contrast ratio (WCAG AA)
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- AI UI elements (buttons, badges): 3:1 contrast ratio for large text
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- Focus indicators: 3:1 contrast ratio against background
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||
**Testing:**
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- Automated testing: axe-core DevTools, WAVE browser extension
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- Manual testing: Keyboard-only navigation, screen reader testing (NVDA/JAWS)
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- User testing: Include users with disabilities in beta testing
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||
**Accessibility Success Metrics:**
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||
- All AI features usable without mouse
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||
- Zero keyboard traps in AI modals/toasts
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- Screen reader compatibility > 90% (NVDA, JAWS, VoiceOver)
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### Technical Architecture Considerations
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**Next.js 16 App Router Patterns:**
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**1. Server Components (RSC) for Performance:**
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- Note list, search results as Server Components
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- AI features as Client Components (need interactivity)
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||
- Hybrid approach: Static shell + dynamic AI content
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||
**2. Streaming for AI Responses:**
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||
- Use Suspense + streaming for slow AI features
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||
- Progressive loading: Show skeleton → partial results → complete results
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||
- Example: Semantic search streams results as they're computed
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||
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||
**3. Error Boundaries:**
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||
- Graceful degradation if AI features fail
|
||
- User-friendly error messages (not technical jargon)
|
||
- Retry mechanisms with exponential backoff
|
||
|
||
**4. Caching Strategy:**
|
||
- Embeddings cached in database (not regenerated)
|
||
- AI responses cached per note (TTL: 24 hours)
|
||
- Search results cached for 5 minutes (user-specific)
|
||
|
||
**Data Flow Architecture:**
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||
|
||
```
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||
User Action → Client Component → Server Action → AI Provider
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||
↓ ↓ ↓
|
||
UI Update Prisma DB Embedding Generation
|
||
↓ ↓
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||
Display Cache Store
|
||
```
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||
|
||
**State Management:**
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||
- Server State: Prisma + Server Actions (no separate API layer needed)
|
||
- Client State: React hooks (useState, useTransition)
|
||
- AI State: Server Actions with progressive enhancement
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||
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### Implementation Considerations
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**Phase 1 MVP Scope:**
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||
**IN Scope:**
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- Responsive design for mobile/tablet/desktop
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- WCAG 2.1 AA compliance
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||
- Performance targets met (< 2s titles, < 300ms search)
|
||
- Modern browsers only (Chrome 120+, Firefox 120+, Safari 17+)
|
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- Basic SEO for landing page only
|
||
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||
**OUT of Scope (Phase 2+):**
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||
- PWA capabilities (offline mode, install prompt)
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- Real-time features (WebSocket, live updates)
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- Legacy browser support (IE11, old Safari)
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- Advanced SEO (blog, content marketing)
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- Accessibility AAA (full compliance)
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||
**Technical Debt to Avoid:**
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||
- Skipping accessibility for "speed" (creates debt later)
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- Hardcoding for desktop only (mobile-first approach)
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- Blocking UI for AI processing (always background)
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- Ignoring performance monitoring (leads to regressions)
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## Project Scoping & Phased Development
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### MVP Strategy & Philosophy
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**MVP Approach:** **Problem-Solving + Experience Hybrid**
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Memento Phase 1 MVP IA combines two MVP philosophies:
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**1. Problem-Solving MVP:**
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- **Core Problem:** "J'ai des centaines de notes et je ne retrouve plus rien"
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- **Solution:** Recherche sémantique + suggestions de titres
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||
- **Value:** Utilité immédiate - l'utilisateur retrouve ses notes instantanément
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**2. Experience MVP:**
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||
- **Core Experience:** Le moment "Aha!" - "Je n'ai pas cherché, elle m'a trouvée"
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||
- **Solution:** Memory Echo (connexions proactives)
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||
- **Value:** Différenciation unique - innovation que personne n'a
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||
**Resource Requirements:**
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||
- **Team Size:** 1-2 developers (possible pour side project)
|
||
- **Timeline:** 8-12 semaines pour MVP complet
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||
- **Skills:** Next.js, Prisma, AI integration (OpenAI/Ollama), Vector embeddings
|
||
- **Infrastructure:** Vercel/Netlify (zero DevOps), SQLite database, Ollama optionnel
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||
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||
**Launch Strategy:**
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||
- **Private Beta:** 10-20 early adopters (friends, colleagues)
|
||
- **Public Beta:** Open source release with "Beta" badge
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- **Growth:** Word-of-mouth, Reddit (r/NoteTaking, r/SideProject), HackerNews
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### MVP Feature Set (Phase 1)
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**Core User Journeys Supported:**
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✅ **Journey 1: Alex (Primary User - Success Path)**
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- Title suggestions when writing 50+ words
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- Semantic search finds notes by meaning
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- Memory Echo reveals hidden connections
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||
- Complete workflow: capture → search → discover
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✅ **Journey 2: Max (Privacy-First)**
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- Ollama local AI processing 100% functional
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- Zero data exfiltration (verified in DevTools)
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- All features work offline (local provider)
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✅ **Journey 4: Sophie (Edge Case)**
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- Customizable AI settings (thresholds, frequencies)
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- Feedback learning from 👎 responses
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- Granular ON/OFF control per feature
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||
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||
**Must-Have Capabilities (MVP):**
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||
**1. Intelligent Title Suggestions**
|
||
- Déclenchement automatique après 50+ mots sans titre
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||
- Toast notification non-intrusive avec options "Voir | Plus tard | Ne plus demander"
|
||
- 3 suggestions IA générées en < 2s
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||
- Application one-click ou saisie manuelle
|
||
- Détection langue automatique (FR, EN, ES, DE)
|
||
|
||
**2. Hybrid Semantic Search**
|
||
- Recherche unifiée (pas de distinction visible utilisateur)
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||
- Badges sur résultats: "Correspondance exacte" | "Correspondance sémantique"
|
||
- Affichage top 10 résultats mixés (mots-clés + sémantique)
|
||
- Performance < 300ms pour 1000 notes
|
||
- Toggle ON/OFF dans Settings IA
|
||
|
||
**3. Paragraph-Level Reformulation**
|
||
- Menu "..." sur chaque note card → "IA Assist" → "Réécrire paragraphe"
|
||
- Modal pour sélectionner paragraphe
|
||
- Options: "Clarifier", "Raccourcir", "Améliorer style"
|
||
- Boutons 👍👎 pour feedback
|
||
|
||
**4. Memory Echo (Proactive Connections) ⭐ DIFFÉRENCIATEUR**
|
||
- Analyse silencieuse en arrière-plan des embeddings existants
|
||
- **Max 1 insight proactif par jour** (configurable 0-3)
|
||
- Notification: "J'ai remarqué quelque chose..." avec 2 notes connectées
|
||
- Boutons "View Connection" | "Dismiss" | 👍👎
|
||
- Cosine similarity threshold > 0.75
|
||
- Time diversity filter (notes de périodes différentes)
|
||
|
||
**5. AI Settings Panel**
|
||
- Page `/settings/ai` avec checkboxes ON/OFF pour chaque feature:
|
||
- ☑ Title Suggestions
|
||
- ☑ Semantic Search
|
||
- ☑ Reformulation
|
||
- ☑ Memory Echo
|
||
- Slider pour fréquence Memory Echo (0-3 insights/jour)
|
||
- Sélection provider IA: [Ollama (Local) | OpenAI Cloud]
|
||
- Indicateurs de statut de connexion IA
|
||
|
||
**6. Multi-Provider AI Support**
|
||
- Ollama local (http://localhost:11434)
|
||
- OpenAI API (cloud option)
|
||
- Factory pattern pour extensibilité
|
||
- Fallback automatique si provider unavailable
|
||
|
||
**7. Privacy & Control**
|
||
- Zéro appel API externe en mode Ollama (vérifiable)
|
||
- Boutons feedback 👍👎 pour apprentissage
|
||
- Bouton "Ne plus demander" immédiat
|
||
- Personnalisation par utilisateur (seuil mots, période Memory Echo)
|
||
|
||
**Out of Scope (Explicitly Non-MVP):**
|
||
- Score de confiance visible (Phase 3)
|
||
- Système feedback généralisé (Phase 3)
|
||
- Mode conservateur (Phase 3)
|
||
- Description images OCR (Phase 2)
|
||
- Résumé URLs (Phase 2)
|
||
- Templates IA personnalisés (Phase 4)
|
||
- Transcription audio (Phase 4)
|
||
- Admin dashboard avancé (Phase 2)
|
||
- Analytics d'utilisation IA (Phase 2)
|
||
|
||
---
|
||
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||
### Post-MVP Features
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||
**Phase 2 (Post-MVP - Enhancement & Scale):**
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||
**Timeframe:** 3-6 months post-MVP launch
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||
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||
**Additional User Types:**
|
||
- Journey 3: Léa (Admin Système) avec dashboard IA
|
||
- Power Users avec plus de 1000 notes
|
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||
**Enhanced IA Features:**
|
||
- **Description Images + OCR**
|
||
- Bouton IA sur images dans notes
|
||
- Génération description automatique
|
||
- Extraction texte (OCR)
|
||
|
||
- **Résumé URLs**
|
||
- Détection automatique URLs dans notes
|
||
- Bouton "Résumer" pour extraire points clés
|
||
- Choix: résumé court vs. analyse détaillée
|
||
|
||
- **Suggestions Suites Logiques**
|
||
- Après chaque note, IA suggère "Idées de suite"
|
||
- Basé sur le contenu de la note actuelle
|
||
|
||
- **AI Settings Avancés**
|
||
- Paramètres configurables par feature (température, max tokens, etc.)
|
||
- Ajustement par utilisateur (langue force, créativité)
|
||
|
||
- **Admin Dashboard IA**
|
||
- Métriques temps réel (usage today, avg response time)
|
||
- Surveillance coûts IA (OpenAI billing estimation)
|
||
- Ajustement settings par utilisateur (admin overrides)
|
||
|
||
- **Onboarding IA**
|
||
- Tour guidé pour nouveaux utilisateurs
|
||
- Discovery progressif des features IA
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||
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||
**Success Criteria Phase 2:**
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- 500+ GitHub stars
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- 200+ WAU (Weekly Active Users)
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||
- Week 1-4 retention > 40%
|
||
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---
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||
**Phase 3 (Expansion - Trust & Intelligence):**
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||
**Timeframe:** 6-12 months post-MVP
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**Trust & Transparency:**
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||
- **Score de Confiance Visible**
|
||
- Pourcentage affiché pour chaque génération IA
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||
- >90% = ✅ Solide (auto-application)
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||
- 70-89% = ⚠️ Moyen (à vérifier)
|
||
- <70% = ❌ Faible (pas d'auto-génération)
|
||
|
||
- **Système Feedback Généralisé**
|
||
- Boutons 👍👎 sur TOUTES les générations IA
|
||
- Modal explicatif pour feedback 👎 ("Pourquoi c'est faux?")
|
||
- Apprentissage automatique (patterns utilisateur)
|
||
|
||
- **Mode Conservateur (Safety First)**
|
||
- Générations auto seulement si confiance >90%
|
||
- Si doute: IA demande confirmation utilisateur
|
||
- Réduction fausses positives < 5%
|
||
|
||
**Advanced Capabilities:**
|
||
- **Détection Langue Améliorée**
|
||
- Plus de langues supportées (JA, ZH, IT, PT, NL, etc.)
|
||
- Language switching automatique (notes multilingues)
|
||
|
||
- **Memory Echo V2**
|
||
- Graph visualization des connexions
|
||
- Insights multiples par jour avec priorisation
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- Clustering thématique des notes
|
||
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||
**Business Model:**
|
||
- Lancement freemium avec "Buy me a coffee"
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- Features avancées payantes (Phase 4)
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||
- Monétisation éthique sans lock-in
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|
||
**Success Criteria Phase 3:**
|
||
- 1000+ GitHub stars
|
||
- 500+ WAU
|
||
- Week 1-4 retention > 50%
|
||
|
||
---
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||
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||
**Phase 4 (Future - Advanced Features):**
|
||
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||
**Timeframe:** 12+ months post-MVP
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||
**Advanced Features:**
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||
- **Transcription Audio**
|
||
- Notes vocales avec transcription IA
|
||
- Commandes vocales ("Crée une note sur X")
|
||
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||
- **Organisation Auto**
|
||
- IA propose dossiers/catégories
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||
- Tags automatiques hiérarchiques
|
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||
- **Templates IA Personnalisés**
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- IA génère templates selon patterns utilisateur
|
||
- "Meeting notes", "Brainstorming", "Project planning"
|
||
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||
- **Mode "Super IA"**
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- Optimisation complète note (titre + tags + reformulation)
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- One-click enhancement
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### Risk Mitigation Strategy
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**Technical Risks:**
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**Risk 1: Performance embeddings avec 1000+ notes**
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- **Mitigation:** Caching agressif (embeddings stockés en DB), background processing
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- **Fallback:** Pagination pour gros volumes de notes
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||
- **Monitoring:** Alertes si > 500ms pour recherche sémantique
|
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||
**Risk 2: Ollama local lent ou instable**
|
||
- **Mitigation:** Support multi-provider (fallback OpenAI automatique)
|
||
- **User Control:** Utilisateur peut switcher manuellement
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- **Performance:** Mode local optionnel, pas obligatoire
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||
**Risk 3: Memory Echo fait des connexions aléatoires**
|
||
- **Mitigation:** Cosine threshold > 0.75, time diversity filter
|
||
- **Feedback:** 👎 ajuste le système, apprentissage continu
|
||
- **User Control:** Fréquence configurable 0-3/jour, OFF toggle
|
||
|
||
**Market Risks:**
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||
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||
**Risk 1: Utilisateurs ne voient pas la valeur de Memory Echo**
|
||
- **Mitigation:** Fréquence conservative (1/jour max), ne pas spam
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||
- **Onboarding:** Tour guidé met en avant Memory Echo
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||
- **Validation:** Beta testing avec early adopters pour ajuster threshold
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||
**Risk 2: Google Keep ou Notion copient Memory Echo**
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||
- **Mitigation:** First-mover advantage, open source community
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- **Moat:** Difficile à copier sans embeddings existants + feedback learning
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- **Innovation:** Continuer à innover (Phase 2, 3, 4)
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||
**Risk 3: Adoption IA lente (résistance utilisateur)**
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||
- **Mitigation:** Pattern "Zéro Prise de Tête" - non-intrusif par défaut
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- **Control:** ON/OFF granulaire pour chaque feature
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- **Education:** Documentation claire, exemples d'utilisation
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||
**Resource Risks:**
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**Risk 1: Équipe trop petite (1 dev seul)**
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||
- **Mitigation:** Scope minimal viable, pas de features "nice-to-have"
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||
- **Contingency:** Si ressources limitées, couler Memory Echo (garder pour Phase 2)
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||
- **Priority:** Titres auto + Recherche sémantique = valeur core
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||
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**Risk 2: Coûts OpenAI explosent**
|
||
- **Mitigation:** Support Ollama local (zero coût marginal)
|
||
- **User Choice:** Utilisateur peut choisir provider selon budget
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||
- **Optimization:** Caching, rate limiting par utilisateur
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||
**Risk 3: Timeline plus longue que prévue**
|
||
- **Mitigation:** MVP scoping flexible - features peuvent être déplacées
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||
- **Contingency:** Si 8 semaines insuffisantes, étendre à 12 semaines
|
||
- **MVP Definition:** Pas besoin de toutes les features parfaites - "good enough" pour launch
|
||
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||
**Overall Risk Posture:**
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||
- **Philosophy:** Conservative par défaut, optimiser pour apprentissage
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- **Validation:** Beta testing rapide, feedback continu
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||
- **Flexibilité:** Scope adaptable selon contraintes ressources/temps
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## Functional Requirements
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### AI-Powered Content Enhancement
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- FR1: Users can receive AI-generated title suggestions when writing notes without titles
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- FR2: Users can view multiple title suggestion options before selecting one
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- FR3: Users can apply AI-generated titles to their notes with a single action
|
||
- FR4: Users can defer title suggestions to view later
|
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- FR5: Users can dismiss title suggestions for specific notes permanently
|
||
- FR6: Users can request AI-powered reformulation of selected paragraph content
|
||
- FR7: Users can select different reformulation approaches (clarify, shorten, improve style)
|
||
- FR8: Users can replace original content with AI-reformulated versions
|
||
- FR9: Users can cancel reformulation actions and retain original content
|
||
- FR10: Users can provide positive or negative feedback on AI-generated content
|
||
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||
### Intelligent Search & Discovery
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||
- FR11: Users can search notes using keyword queries that match exact text
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||
- FR12: Users can search notes using natural language queries that match semantic meaning
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||
- FR13: Users can view combined search results from both keyword and semantic matching
|
||
- FR14: Users can see visual indicators distinguishing exact matches from semantic matches
|
||
- FR15: Users can receive proactive insights about connections between related notes
|
||
- FR16: Users can view the specific content and context of suggested note connections
|
||
- FR17: Users can link related notes together when accepting connection suggestions
|
||
- FR18: Users can dismiss proactive connection insights
|
||
- FR19: Users can provide feedback on the relevance of suggested note connections
|
||
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||
### User Control & Preferences
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||
- FR20: Users can access AI settings to configure individual feature availability
|
||
- FR21: Users can enable or disable title suggestions independently
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||
- FR22: Users can enable or disable semantic search independently
|
||
- FR23: Users can enable or disable paragraph reformulation independently
|
||
- FR24: Users can enable or disable proactive connection insights independently
|
||
- FR25: Users can adjust the frequency limit for proactive connection insights
|
||
- FR26: Users can customize AI trigger thresholds (e.g., word count for title suggestions)
|
||
- FR27: Users can set time period constraints for proactive connection analysis
|
||
- FR28: Users can temporarily disable all proactive AI features during focused work sessions
|
||
- FR29: Users can re-enable disabled AI features through settings interface
|
||
|
||
### Privacy & Multi-Provider AI Architecture
|
||
|
||
- FR30: Users can select between local AI processing (Ollama) and cloud AI processing (OpenAI)
|
||
- FR31: Users can verify that local AI processing does not send data external to their device
|
||
- FR32: Users can view connection status indicators for AI providers
|
||
- FR33: Users can switch between AI providers without losing functionality
|
||
- FR34: The system can automatically fallback to alternative AI providers if primary provider fails
|
||
- FR35: Users can configure API keys for cloud AI providers
|
||
- FR36: Users can remove stored API credentials from the system
|
||
- FR37: The system can detect and support multiple languages in user-generated content
|
||
- FR38: The system can process AI requests using user's content language while maintaining system prompts in English
|
||
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### Administration & Operations
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||
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- FR39: Administrators can configure default AI provider settings for all users
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- FR40: Administrators can set rate limits on AI usage per user
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- FR41: Administrators can override individual user AI settings
|
||
- FR42: Administrators can monitor real-time AI usage metrics across the system
|
||
- FR43: Administrators can view AI processing costs and consumption statistics
|
||
- FR44: Administrators can adjust AI model parameters (temperature, max tokens, etc.)
|
||
- FR45: Administrators can configure team-wide AI feature availability
|
||
- FR46: The system can encrypt and securely store AI provider API keys
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### Accessibility & Responsive Design
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||
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- FR47: Users can access all AI features using keyboard navigation without mouse input
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||
- FR48: Users can receive screen reader announcements for AI-generated content and suggestions
|
||
- FR49: Users can dismiss AI notifications and suggestions using keyboard shortcuts
|
||
- FR50: Users can view and interact with AI features on mobile devices (320px-639px)
|
||
- FR51: Users can view and interact with AI features on tablet devices (640px-1023px)
|
||
- FR52: Users can view and interact with AI features on desktop devices (1024px+)
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- FR53: Users can perceive visual focus indicators on all interactive AI elements
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- FR54: Users can access AI features with touch targets meeting minimum size requirements (44x44px on mobile)
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## Non-Functional Requirements
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### Performance
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**AI Feature Response Times:**
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- NFR-PERF-001: Title suggestions generate within 2 seconds of trigger detection
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- NFR-PERF-002: Semantic search results return within 300 milliseconds for databases up to 1,000 notes
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- NFR-PERF-003: Memory Echo background analysis completes with less than 100 milliseconds of UI thread blocking
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- NFR-PERF-004: Paragraph reformulation completes within 5 seconds for content up to 500 words
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**System Performance:**
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- NFR-PERF-005: Initial page load achieves First Contentful Paint (FCP) in under 3 seconds on 4G connections
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- NFR-PERF-006: Application reaches Time to Interactive (TTI) within 5 seconds on modern browsers
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- NFR-PERF-007: JavaScript bundle remains under 200KB gzipped (excluding AI provider libraries)
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- NFR-PERF-008: AI features load on-demand without affecting initial application bundle size
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**Performance Under Load:**
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- NFR-PERF-009: System supports 50 concurrent users with less than 10% performance degradation
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- NFR-PERF-010: Search response time remains under 500ms with 10,000 notes in database
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### Security
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**Data Protection:**
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- NFR-SEC-001: All user notes are encrypted at rest in the database
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- NFR-SEC-002: All data transmitted between client and server uses HTTPS/TLS 1.3+
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- NFR-SEC-003: User passwords are hashed using bcrypt with minimum 12 salt rounds
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- NFR-SEC-004: AI provider API keys are encrypted when stored in database
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**Privacy-First Architecture:**
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- NFR-SEC-005: Local AI processing (Ollama) sends zero data to external services
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- NFR-SEC-006: Users can verify local processing mode through network inspection tools
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- NFR-SEC-007: User content language detection and processing occurs server-side without exposing raw content to external AI providers when using local mode
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- NFR-SEC-008: System does not log or store user note content beyond database persistence
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**Authentication & Authorization:**
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- NFR-SEC-009: User sessions expire after 30 days of inactivity
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- NFR-SEC-010: Password reset tokens expire within 1 hour of generation
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- NFR-SEC-011: Administrator access requires explicit role assignment (default role is USER)
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- NFR-SEC-012: Users can only access their own notes, labels, and AI settings unless explicitly granted admin privileges
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**API Security:**
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- NFR-SEC-013: All API routes validate user authentication before processing requests
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- NFR-SEC-014: Rate limiting prevents abuse of AI endpoints (maximum 100 requests per minute per user)
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### Accessibility
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**WCAG 2.1 Level AA Compliance:**
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- NFR-A11Y-001: All AI features are fully operable using keyboard-only navigation
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- NFR-A11Y-002: Screen readers announce AI-generated content and suggestions with descriptive text
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- NFR-A11Y-003: All interactive AI elements have visible focus indicators with minimum 3:1 contrast ratio
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- NFR-A11Y-004: Color alone is not used to convey information; visual indicators include text labels or icons
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**Touch Targets (Mobile):**
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- NFR-A11Y-005: All interactive AI elements on mobile devices meet minimum tap target size of 44×44 pixels
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- NFR-A11Y-006: Touch targets have minimum 8 pixels spacing between adjacent interactive elements
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**Responsive Design:**
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- NFR-A11Y-007: AI features function correctly on mobile devices (320px-639px viewport width)
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- NFR-A11Y-008: AI features function correctly on tablet devices (640px-1023px viewport width)
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- NFR-A11Y-009: AI features function correctly on desktop devices (1024px+ viewport width)
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**Notification Accessibility:**
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- NFR-A11Y-010: AI toast notifications use `role="status"` (not `role="alert"`) to avoid interrupting screen reader navigation
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- NFR-A11Y-011: Notifications can be dismissed using keyboard ESC key
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### Reliability
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**System Availability:**
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- NFR-REL-001: Application achieves 99% uptime during business hours (9 AM - 6 PM user local time)
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- NFR-REL-002: Graceful degradation occurs if AI providers are unavailable (core note-taking features remain functional)
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**Error Handling:**
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- NFR-REL-003: AI feature failures display user-friendly error messages without technical jargon
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- NFR-REL-004: Failed AI requests automatically retry with exponential backoff (maximum 3 attempts)
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- NFR-REL-005: System provides fallback to alternative AI provider if primary provider fails
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**Data Integrity:**
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- NFR-REL-006: All user actions maintain ACID properties (Atomic, Consistent, Isolated, Durable)
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- NFR-REL-007: Vector embeddings are cached after generation to prevent redundant processing
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**Background Processing:**
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- NFR-REL-008: Memory Echo analysis runs asynchronously without blocking user interactions
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- NFR-REL-009: Background jobs log failures for administrator review without exposing errors to end users
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### Integration
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**AI Provider Integration:**
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- NFR-INT-001: System supports OpenAI API for cloud AI processing
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- NFR-INT-002: System supports Ollama API for local AI processing
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- NFR-INT-003: Factory pattern allows adding new AI providers without modifying existing code
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**Multi-Provider Architecture:**
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- NFR-INT-004: Users can switch between AI providers without losing data or functionality
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- NFR-INT-005: System automatically detects available AI providers during startup
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- NFR-INT-006: Provider connection status indicators display current operational state
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**API Compatibility:**
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- NFR-INT-007: System maintains compatibility with OpenAI API versions through abstraction layer
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- NFR-INT-008: Ollama integration supports all models compatible with `/api/tags` and `/api/embeddings` endpoints
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**Extensibility:**
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- NFR-INT-009: New AI models can be added through configuration without code changes for supported providers
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- NFR-INT-010: Custom OpenAI-compatible endpoints can be configured through settings
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### Scalability (MVP Scope)
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**Phase 1 Capacity:**
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- NFR-SCA-001: System supports 50-200 concurrent users with acceptable performance
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- NFR-SCA-002: Database performs acceptably with up to 10,000 notes per user
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- NFR-SCA-003: Embedding generation throughput supports 100 notes per minute per user
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**Resource Efficiency:**
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- NFR-SCA-004: SQLite database size remains under 2GB for 100,000 notes with embeddings
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- NFR-SCA-005: Memory consumption per user session remains under 100MB
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**Post-MVP Consideration:**
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- NFR-SCA-006: Architecture supports migration to PostgreSQL for Phase 2 if needed for larger scale
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