The Autonomous Stack

Documents & Content · Summarization · v2.0

Report Summarizer Pack v2.0

Résume un rapport long (médical, contrôle technique, DPE) en points clés, risques, recommandations et échéances. Turnkey BYO-LLM : install one-shot Debian, service systemd, tests offline.

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summarization reports medical controle-technique dpe autonomous-agents

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What's inside

Transformer un rapport long (médical, contrôle technique auto, DPE immobilier) en résumé structuré : points clés, risques, recommandations, échéances — en quelques secondes.

Table of contents

  1. What's in this pack
  2. Target audience
  3. Agent architecture
  4. Quick-start
  5. Runnable agent

What's in this pack

File Purpose
README.md This file. Overview, quick-start, runnable agent.
SOUL.md Mission, values, OODA loop, anti-patterns for the summarizer.
PROMPTS.md Production-ready system prompts, one per report type.
REPORT_TYPES.md Supported input formats (PDF/text) per report type.
SPEC.md Technical spec: inputs, outputs, schema, thresholds.
CHECKLIST.md Step-by-step deployment checklist.
report-summarizer-v1.json Machine-readable pack manifest.
agent.py Runnable agent: read a report, detect type, emit structured summary.
requirements.txt Pip dependencies actually used by agent.py.
deploy.sh Self-deploy: create venv + pip install -r requirements.txt.

Target audience

Agent architecture

Rapport brut (texte / markdown / PDF→texte)
        │
        ▼
┌──────────────────┐
│ Détecteur de type│  → médical | controle_technique | dpe (heuristique mots-clés + override --type)
└────────┬─────────┘
         │
         ▼
┌──────────────────────┐
│ Sélecteur de prompt   │  → charge le prompt système adéquat (PROMPTS.md)
└────────┬─────────────┘
         │
         ▼
┌──────────────────┐
│ Résumeur (LLM)   │  → claude-sonnet-4-6, prompt caching ephemeral
└────────┬─────────┘
         │
         ▼
Résumé structuré :
  • points_cles[]      • risques[]
  • recommandations[]  • echeances[]
        │
        ▼
Émission Markdown OU JSON (--format)

Quick-start

  1. Copy all files to your agent workspace.
  2. bash deploy.sh to create the venv and install dependencies.
  3. export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... (sans clé : mode hors-ligne déterministe / stub).
  4. python agent.py --type dpe rapport.txt pour un résumé Markdown.
  5. Read SPEC.md to wire the JSON output into your A2A pipeline.

Runnable agent

python agent.py --help                       # affiche l'aide, ne crash jamais
python agent.py --type dpe rapport.txt       # résumé Markdown d'un DPE
python agent.py rapport_medical.txt          # auto-détection du type
python agent.py --type controle_technique --format json ct.txt
echo "Compte-rendu IRM ..." | python agent.py --type medical -   # lecture stdin

Sans ANTHROPIC_API_KEY, l'agent produit un résumé structuré déterministe (extraction heuristique) — utile pour les tests CI et python agent.py --help.