adding another prototype fonctionalite

req.txt

@@ -3,3 +3,10 @@ openai>=0.27.0
 python-dotenv>=0.19.0
 nltk>=3.9.1
 huggingface-hub>=0.25.0
+numpy
+scipy
+scikit-learn
+pandas
+psutil
+
+

satellites/atlasSat/atlas.py

@@ -1,17 +1,125 @@
-from typing import Dict, Any
-
+import os
+import smtplib
+from email.mime.text import MIMEText
+from typing import Dict, Any, List
 from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+import logging
+import subprocess
+import time
 
 
+role = "Sécurité et Automatisation"
+fonction = "Exécuter des tâches spécifiques ,Sécurité et Automatisation"
 class Atlas(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
-        super().__init__(name="Atlas", specialty="Execution des tâches")
+        super().__init__(name="Atlas", specialty=role)
+        self.monitored_directories = []
+        self.email_config ={}
+        self.external_systems = {}
+        logging.basicConfig(filename='atlas.log', level=logging.INFO)
+
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        task_type = task.get("type")
+        if task_type == "monitor_directory":
+            result = self.monitor_directory(task["directory"])
+        elif task_type == "check_changes":
+            result = self.check_directory_changes()
+        elif task_type == "send_email":
+            result = self.send_email(task["to"], task["subject"], task["body"])
+        elif task_type == "manage_file":
+            result = self.manage_files(task["action"], task["file_path"])
+        elif task_type == "execute_command":
+            result = self.execute_system_command(task["command"])
+        else:
+            result = f"Tâche non reconnue : {task_type}"
+
+        self.log_activity(f"Tâche traitée : {task_type}, Résultat : {result}")
+        return {"result": result}
+
+
+    def monitor_directory(self,directory:str) -> str:
+        if os.path.exists(directory):
+            self.monitored_directories.append(directory)
+            return f"Répertoire {directory} ajouté à la liste de surveillance"
+        else:
+            return f"Répertoire {directory} inexistant"
+
+    def check_directory_changes(self) -> List[str]:
+        changes = []
+        for directory in self.monitored_directories:
+            try:
+                for filename in os.listdir(directory):
+                    file_path = os.path.join(directory, filename)
+                    if os.path.getmtime(file_path) > self.get_from_knowledge_base("last_check_time"):
+                        changes.append(f"Fichier modifié : {file_path}")
+            except Exception as e:
+                changes.append(f"Erreur lors de la vérification de {directory}: {str(e)}")
+        self.add_to_knowledge_base("last_check_time", time.time())
+        return changes
+
+    def send_email(self, to: str, subject: str, body: str) -> str:
+        try:
+            msg = MIMEText(body)
+            msg["Subject"] = subject
+            msg["From"] = self.email_config.get("from")
+            msg["To"] = to
+
+            server = smtplib.SMTP(self.email_config.get("smtp_server"), self.email_config.get("smtp_port"))
+            server.starttls()
+            server.login(self.email_config.get("username"), self.email_config.get("password"))
+            server.sendmail(self.email_config.get("from"), [to], msg.as_string())
+            server.quit()
+            return "Email envoyé avec succès"
+        except Exception as e:
+            return f"Erreur lors de l'envoi de l'email : {str(e)}"
+
+    def manage_files(self, action: str, file_path: str) -> str:
+        try:
+            if action == "create":
+                with open(file_path, 'w') as f:
+                    f.write("")
+                return f"Fichier créé : {file_path}"
+            elif action == "delete":
+                os.remove(file_path)
+                return f"Fichier supprimé : {file_path}"
+            elif action == "move":
+                new_path = input("Entrez le nouveau chemin : ")
+                os.rename(file_path, new_path)
+                return f"Fichier déplacé de {file_path} vers {new_path}"
+            else:
+                return "Action non reconnue. Utilisez 'create', 'delete' ou 'move'."
+        except Exception as e:
+            return f"Erreur lors de la gestion du fichier : {str(e)}"
+
+    def execute_system_command(self, command: str) -> str:
+        try:
+            result = subprocess.run(command, shell=True, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
+            return f"Commande exécutée. Sortie : {result.stdout.decode()}"
+        except subprocess.CalledProcessError as e:
+            return f"Erreur lors de l'exécution de la commande : {e.stderr.decode()}"
+
+    def log_activity(self, activity: str):
+        logging.info(activity)
 
-    def process_task(self, task):
-        pass
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        # Implémentation de la communication avec Stellar
+        self.log_activity(f"Communication avec Stellar : {message}")
+        # Ici, vous pourriez implémenter la logique réelle de communication
+        return {"status": "Message reçu par Stellar", "details": message}
 
-    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]):
-        pass
+    def update_from_punkrecord(self) -> None:
+        # Implémentation de la mise à jour depuis PunkRecord
+        self.log_activity("Mise à jour depuis PunkRecord")
+        # Ici, vous pourriez implémenter la logique réelle de mise à jour
+        # Par exemple :
+        # new_data = punkrecord.get_updates_for_atlas()
+        # self.add_to_knowledge_base("email_config", new_data.get("email_config"))
+        # self.add_to_knowledge_base("security_level", new_data.get("security_level"))
 
-    def update_from_punkrecord(self):
-        pass
+    def report_status(self):
+        # Rapporte le status du satellite
+        status = super().report_status()
+        status.update({
+            "Monitored_directories": self.monitored_directories,
+            "Email_config": self.email_config
+        })

satellites/base_satellite.py

@@ -60,6 +60,10 @@ class VegapunkSatellite(ABC):
         # Methode pour mettre a jour de la base de connaissance local du satellite depuis punkrecord
         pass
 
+    # def communicate_with_other_satellite(self, satellite: VegapunkSatellite, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    #     # Methode pour communiquer avec un autre satellite
+    #     pass
+
 #
 #
 # class Satellite:

satellites/edisonSat/edison.py

@@ -1,7 +1,9 @@
-import random
-
 from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
 from typing import Dict,Any,List
+import logging
+import requests
+import os
+import json
 
 role = "innovation et technologie"
 fonction = "Générer des idées innovantes et évaluer leur faisabilité technique"
@@ -10,158 +12,108 @@ fonction = "Générer des idées innovantes et évaluer leur faisabilité techni
 class Edison(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
         super().__init__(name="Edison", specialty=role)
-        self.tech_domains = ["IA", "Robotique", "Énergie Renouvelable", "Nanotechnologie", "Biotechnologie"]
-        self.innovation_database = {}
+        self.llm_api_key = os.getenv("LLM_API_KEY")
+        self.llm_api_url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"  # Example using OpenAI's API
+        self.external_apis = {
+            "math": "http://api.mathjs.org/v4/",
+            "wolfram": "http://api.wolframalpha.com/v1/result"
+        }
+        logging.basicConfig(filename='edison_log.txt', level=logging.INFO)
 
     def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        task_type = task.get('type')
-        if task_type == "generate_idea":
-            return self._generate_innovation_idea(task['domain'])
-        elif task_type == "evaluate_feasibility":
-            return self._evaluate_technical_feasibility(task['idea'])
-        elif task_type == "simulate_prototype":
-            return self._simulate_prototype(task['idea'])
+        task_type = task.get("type")
+        if task_type == "solve_logic_problem":
+            result = self.solve_logic_problem(task["problem"])
+        elif task_type == "perform_complex_calculation":
+            result = self.perform_complex_calculation(task["expression"])
+        elif task_type == "generate_innovation":
+            result = self.generate_innovation(task["domain"])
+        elif task_type == "analyze_data":
+            result = self.analyze_data(task["data"])
         else:
-            return {"error": "Tâche non reconnue"}
-
-    def _generate_innovation_idea(self, domain: str) -> Dict[str, Any]:
-        if domain not in self.tech_domains:
-            return {"error": f"Domaine non reconnu. Choisissez parmi : {', '.join(self.tech_domains)}"}
-
-        ideas = {
-            "IA": ["Assistant virtuel avancé", "Système de prédiction du comportement humain",
-                   "IA pour la composition musicale"],
-            "Robotique": ["Robot domestique polyvalent", "Exosquelette médical",
-                          "Nano-robots pour la réparation cellulaire"],
-            "Énergie Renouvelable": ["Panneau solaire à haute efficacité", "Générateur d'énergie par fusion froide",
-                                     "Capteur d'énergie atmosphérique"],
-            "Nanotechnologie": ["Matériau auto-réparant", "Nanofiltre pour la purification de l'eau",
-                                "Nanocapteurs médicaux"],
-            "Biotechnologie": ["Organes artificiels bio-imprimés", "Thérapie génique personnalisée",
-                               "Plantes bioluminescentes"]
+            result = f"Tâche non reconnue : {task_type}"
+
+        self.log_activity(f"Tâche traitée : {task_type}, Résultat : {result}")
+        return {"result": result}
+
+    def solve_logic_problem(self, problem: str) -> Dict[str, Any]:
+        prompt = f"Résolvez le problème logique suivant étape par étape : {problem}"
+        response = self._query_llm(prompt)
+        return {
+            "problem": problem,
+            "solution": response,
+            "method": "LLM"
         }
 
-        idea = random.choice(ideas[domain])
-        self.innovation_database[idea] = {"domain": domain, "feasibility": None, "prototype": None}
-        return {"idea": idea, "domain": domain}
-
-    def _evaluate_technical_feasibility(self, idea: str) -> Dict[str, Any]:
-        if idea not in self.innovation_database:
-            return {"error": "Idée non reconnue. Générez d'abord une idée."}
-
-        # Simulation d'une évaluation de faisabilité
-        feasibility_score = random.uniform(0, 1)
-        challenges = ["Coût élevé", "Limitations technologiques actuelles", "Problèmes d'éthique",
-                      "Manque d'infrastructure"]
-        selected_challenges = random.sample(challenges, k=random.randint(1, 3))
-
-        feasibility_result = {
-            "score": feasibility_score,
-            "interpretation": "Très faisable" if feasibility_score > 0.8 else "Faisable" if feasibility_score > 0.5 else "Peu faisable",
-            "challenges": selected_challenges
+    def perform_complex_calculation(self, expression: str) -> Dict[str, Any]:
+        try:
+            response = requests.get(f"{self.external_apis['math']}?expr={expression}")
+            result = response.text
+        except requests.RequestException as e:
+            result = f"Erreur lors du calcul : {str(e)}"
+
+        return {
+            "expression": expression,
+            "result": result,
+            "method": "External API (Math.js)"
         }
 
-        self.innovation_database[idea]["feasibility"] = feasibility_result
-        return feasibility_result
+    def generate_innovation(self, domain: str) -> Dict[str, Any]:
+        prompt = f"Générez une idée innovante dans le domaine de {domain}. Décrivez l'idée, son impact potentiel et les défis de mise en œuvre."
+        response = self._query_llm(prompt)
+        return {
+            "domain": domain,
+            "innovation": response,
+            "method": "LLM"
+        }
 
-    def _simulate_prototype(self, idea: str) -> Dict[str, Any]:
-        if idea not in self.innovation_database:
-            return {"error": "Idée non reconnue. Générez d'abord une idée."}
+    def analyze_data(self, data: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+        # Pour cet exemple, nous allons simplement calculer quelques statistiques de base
+        # Dans une implémentation réelle, vous pourriez utiliser des bibliothèques comme pandas ou numpy
+        if not data:
+            return {"error": "Aucune donnée à analyser"}
+
+        numeric_values = [float(item['value']) for item in data if item['type'] == 'numeric']
+        if numeric_values:
+            analysis = {
+                "count": len(numeric_values),
+                "sum": sum(numeric_values),
+                "average": sum(numeric_values) / len(numeric_values),
+                "min": min(numeric_values),
+                "max": max(numeric_values)
+            }
+        else:
+            analysis = {"error": "Aucune donnée numérique trouvée pour l'analyse"}
 
-        if self.innovation_database[idea]["feasibility"] is None:
-            return {"error": "Évaluez d'abord la faisabilité de l'idée."}
+        return {
+            "data": data,
+            "analysis": analysis,
+            "method": "Internal calculation"
+        }
 
-        # Simulation d'un prototype
-        success_rate = random.uniform(0, 1)
-        prototype_result = {
-            "success_rate": success_rate,
-            "status": "Succès" if success_rate > 0.7 else "Partiellement réussi" if success_rate > 0.4 else "Échec",
-            "improvements_needed": [] if success_rate > 0.7 else random.sample(
-                ["Optimisation énergétique", "Miniaturisation", "Amélioration de l'interface", "Réduction des coûts"],
-                k=random.randint(1, 3))
+    def _query_llm(self, prompt: str) -> str:
+        headers = {
+            "Authorization": f"Bearer {self.llm_api_key}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+        data = {
+            "model": "gpt-3.5-turbo",
+            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
         }
+        try:
+            response = requests.post(self.llm_api_url, headers=headers, json=data)
+            response.raise_for_status()
+            return response.json()['choices'][0]['message']['content']
+        except requests.RequestException as e:
+            return f"Erreur lors de la requête LLM : {str(e)}"
 
-        self.innovation_database[idea]["prototype"] = prototype_result
-        return prototype_result
+    def log_activity(self, activity: str):
+        logging.info(activity)
 
     def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        print(f"{self.name} envoie un message à Stellar: {message}")
-        return {"Statut": "Message reçu", "message": "Stellar a bien reçu le message d'Edison"}
-
-    def update_from_punkrecord(self):
-        print(f"{self.name} met à jour sa base de connaissances depuis Punkrecord")
-        # Simulation d'une mise à jour
-        new_tech = random.choice(["Quantum Computing", "Fusion nucléaire", "Interface cerveau-machine"])
-        self.add_to_knowledge_base("Nouvelle_technologie", new_tech)
-
-    def report_status(self) -> Dict[str, Any]:
-        status = super().report_status()
-        status.update({
-            "Domaines_technologiques": self.tech_domains,
-            "Idées_générées": len(self.innovation_database)
-        })
-        return status
-#
-#     # Test de la classe Edison
-# if __name__ == "__main__":
-#
-#     edison = Edison()
-#
-#     # Test de génération d'idée
-#     idea_task = {"type": "generate_idea", "domain": "IA"}
-#     idea_result = edison.process_task(idea_task)
-#     print("Idée générée:", idea_result)
-#
-#     # Test d'évaluation de faisabilité
-#     if "idea" in idea_result:
-#         feasibility_task = {"type": "evaluate_feasibility", "idea": idea_result["idea"]}
-#         feasibility_result = edison.process_task(feasibility_task)
-#         print("Évaluation de faisabilité:", feasibility_result)
-#
-#         # Test de simulation de prototype
-#         prototype_task = {"type": "simulate_prototype", "idea": idea_result["idea"]}
-#         prototype_result = edison.process_task(prototype_task)
-#         print("Simulation de prototype:", prototype_result)
-#
-#     # Test de communication avec Stellar
-#     stellar_response = edison.communicate_with_stellar({"status_update": "Nouvelle idée générée et évaluée"})
-#     print("Réponse de Stellar:", stellar_response)
-#
-#     # Test de mise à jour depuis PunkRecord
-#     edison.update_from_punkrecord()
-#
-#     # Affichage du statut final
-#     print("Statut d'Edison:", edison.report_status())
-#
-
-"""
-
-ideas = {
-            "IA": ["Assistant virtuel avancé", "Système de prédiction du comportement humain",
-                   "IA pour la composition musicale"],
-            "Robotique": ["Robot domestique polyvalent", "Exosquelette médical",
-                          "Nano-robots pour la réparation cellulaire"],
-            "Énergie Renouvelable": ["Panneau solaire à haute efficacité", "Générateur d'énergie par fusion froide",
-                                     "Capteur d'énergie atmosphérique"],
-            "Nanotechnologie": ["Matériau auto-réparant", "Nanofiltre pour la purification de l'eau",
-                                "Nanocapteurs médicaux"],
-            "Biotechnologie": ["Organes artificiels bio-imprimés", "Thérapie génique personnalisée",
-                               "Plantes bioluminescentes"],
-            "Transport": ["Véhicule autonome volant", "Hyperloop régional", "Navette spatiale réutilisable"],
-            "Espace": ["Station spatiale commerciale", "Exploration minière d'astéroïdes",
-                       "Colonie lunaire permanente"],
-            "Médical": ["Diagnostic médical précoce", "Prothèses neurales", "Thérapie génique anti-âge"],
-            "Agriculture": ["Ferme verticale automatisée", "Culture hydroponique en orbite", "Robot agriculteur autonome"],
-            "Éducation": ["Plateforme d'apprentissage adaptatif", "Tuteur virtuel intelligent",
-                          "Système de notation automatisé"],
-            "Finance": ["Blockchain pour les transactions internationales", "IA pour la gestion de portefeuille"],
-            "Divertissement": ["Réalité virtuelle interactive", "Jeu vidéo narratif génératif",
-                               "Hologrammes de concert en direct"],
-            "Communication": ["Traducteur universel en temps réel", "Réseau social décentralisé"],
-            "Sécurité": ["Surveillance intelligente des villes", "Détection précoce des cyberattaques"],
-            "Environnement": ["Capteurs de pollution intelligents", "Recyclage automatisé des déchets"],
-            "Autre": ["Innovation non-technologique", "Concept artistique"]
-
-        }
+        self.log_activity(f"Communication avec Stellar : {message}")
+        return {"status": "Message reçu par Stellar", "details": message}
 
-"""
+    def update_from_punkrecord(self) -> None:
+        self.log_activity("Mise à jour depuis PunkRecord")
+        # Ici, vous pourriez implémenter la logique pour mettre à jour les API externes ou les paramètres du modèle LLM

satellites/lilithSat/lilith.py

@@ -1,4 +1,7 @@
 from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+from typing import Dict, Any, List
+import logging
+import random
 
 role = " Explorer des solution non conventionnel , creatove,voir risqué"
 
@@ -8,13 +11,106 @@ fonction = "Generer des idee novatrices o explorer des solution non conventionne
 class Lilith(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
         super().__init__(name="Lilith", specialty=role)
-        self.resources = {}
+        self.idea_categories = ["Technologie", "Art", "Science", "Société", "Environnement"]
+        self.innovation_levels = ["Incrémentale", "Radicale", "Disruptive"]
+        self.unconventional_approaches = ["Pensée inversée", "Analogies lointaines", "Combinaison aléatoire","Contraintes extrêmes"]
+        logging.basicConfig(filename='lilith_log.txt', level=logging.INFO)
+        self.external_apis = {}
 
-    def process_task(self, task):
-        pass
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        task_type = task.get("type")
+        if task_type == "generate_idea":
+            result = self.generate_creative_idea(task.get("domain"))
+        elif task_type == "solve_problem":
+            result = self.propose_unconventional_solution(task["problem"])
+        elif task_type == "brainstorm":
+            result = self.conduct_brainstorming_session(task["topic"], task.get("duration", 5))
+        elif task_type == "challenge_assumption":
+            result = self.challenge_assumption(task["assumption"])
+        else:
+            result = f"Tâche non reconnue : {task_type}"
+
+        self.log_activity(f"Tâche traitée : {task_type}, Résultat : {result}")
+        return {"result": result}
+
+    def generate_creative_idea(self, domain: str = None) -> Dict[str, Any]:
+        if not domain:
+            domain = random.choice(self.idea_categories)
+
+        innovation_level = random.choice(self.innovation_levels)
+        approach = random.choice(self.unconventional_approaches)
+
+        # Simulons la génération d'une idée créative
+        idea = f"Une {innovation_level} innovation en {domain} utilisant l'approche de {approach}"
+        details = f"Cette idée implique de {self._generate_idea_details(domain, approach)}"
+
+        return {
+            "domain": domain,
+            "innovation_level": innovation_level,
+            "approach": approach,
+            "idea": idea,
+            "details": details
+        }
+
+    def propose_unconventional_solution(self, problem: str) -> Dict[str, Any]:
+        approach = random.choice(self.unconventional_approaches)
+        solution = f"Résoudre '{problem}' en utilisant {approach}"
+        details = self._generate_solution_details(problem, approach)
+
+        return {
+            "problem": problem,
+            "approach": approach,
+            "solution": solution,
+            "details": details
+        }
+
+    def conduct_brainstorming_session(self, topic: str, duration: int) -> Dict[str, Any]:
+        ideas = []
+        for _ in range(duration):
+            ideas.append(self.generate_creative_idea(topic))
+
+        return {
+            "topic": topic,
+            "duration": duration,
+            "number_of_ideas": len(ideas),
+            "ideas": ideas
+        }
+
+    def challenge_assumption(self, assumption: str) -> Dict[str, Any]:
+        challenge = f"Et si le contraire de '{assumption}' était vrai ?"
+        implications = self._generate_implications(assumption)
+
+        return {
+            "original_assumption": assumption,
+            "challenge": challenge,
+            "potential_implications": implications
+        }
+
+    def _generate_idea_details(self, domain: str, approach: str) -> str:
+        # Cette méthode pourrait être étendue avec plus de logique pour générer des détails plus spécifiques
+        return f"repenser complètement la façon dont nous abordons {domain} en appliquant {approach} de manière inattendue"
+
+    def _generate_solution_details(self, problem: str, approach: str) -> str:
+        # Cette méthode pourrait être étendue pour générer des solutions plus détaillées et spécifiques
+        return f"aborder le problème de '{problem}' d'une manière totalement nouvelle en utilisant {approach} pour remettre en question nos hypothèses de base"
+
+    def _generate_implications(self, assumption: str) -> List[str]:
+        # Cette méthode pourrait être étendue pour générer des implications plus spécifiques et variées
+        return [
+            f"Cela pourrait transformer notre compréhension de {assumption}",
+            f"Cela pourrait ouvrir de nouvelles possibilités dans des domaines inattendus",
+            f"Cela pourrait remettre en question des pratiques établies liées à {assumption}"
+        ]
+
+    def log_activity(self, activity: str):
+        logging.info(activity)
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        self.log_activity(f"Communication avec Stellar : {message}")
+        return {"status": "Message reçu par Stellar", "details": message}
+
+    def update_from_punkrecord(self) -> None:
+        self.log_activity("Mise à jour depuis PunkRecord")
+        # Ici, vous pourriez implémenter la logique pour mettre à jour les approches créatives ou les domaines d'innovation
 
-    def communicate_with_stellar(self, message):
-        pass
 
-    def update_from_punkrecord(self):
-        pass

satellites/pythagorasSat/pythagoras.py

@@ -1,20 +1,129 @@
 from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+from typing import Dict, Any, List
+import numpy as np
+from scipy import stats
+import matplotlib.pyplot as plt
+import io
+import base64
+import random
+import logging
 
-role = "Analyse de données, formuler des recommandation et effectuer des recherche approfondie"
 
-fonction = "Faire des recher sur des sujetc complexe,extraire ,analyse des information de base de donner  ou web et formuler des recommandation"
 
+role = "mathématiques, statistiques et analyse de données"
+fonction = "Effectuer des calculs complexes et analyser des ensembles de données"
 
 class Pythagoras(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
-        super().__init__(name="Pythagoras", specialty="Calculs mathématiques")
+        super().__init__(name="Pythagoras", specialty="Role")
+        self.mathematical_constants = {
+            "pi": np.pi,
+            "e": np.e,
+            "golden_ratio": (1 + np.sqrt(5)) / 2
+        }
         self.resources = {}
+        self.external_apis = {}
 
-    def process_task(self, task):
-        pass
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        task_type = task.get('type')
+        if task_type == "calculate":
+            return self._perform_calculation(task.get('operation'), task.get('values'))
+        elif task_type == "analyze_data":
+            return self._analyze_dataset(task.get('data'))
+        elif task_type == "statistical_test":
+            return self._perform_statistical_test(task.get('test_type'), task.get('data'))
+        else:
+            return {"error": "Tâche non reconnue"}
 
-    def communicate_with_stellar(self, message):
-        pass
+    def _perform_calculation(self, operation: str, values: List[float]) -> Dict[str, Any]:
+        if not operation or not values:
+            return {"error": "Opération ou valeurs manquantes"}
+
+        try:
+            if operation == "mean":
+                result = np.mean(values)
+            elif operation == "median":
+                result = np.median(values)
+            elif operation == "std_dev":
+                result = np.std(values)
+            elif operation == "correlation":
+                if len(values) != 2 or not all(isinstance(v, list) for v in values):
+                    return {"error": "La corrélation nécessite deux listes de valeurs"}
+                result = np.corrcoef(values[0], values[1])[0, 1]
+            else:
+                return {"error": "Opération non reconnue"}
+
+            return {"operation": operation, "result": result}
+        except Exception as e:
+            return {"error": f"Erreur lors du calcul: {str(e)}"}
+
+    def _analyze_dataset(self, data: List[float]) -> Dict[str, Any]:
+        if not data:
+            return {"error": "Ensemble de données vide"}
+
+        try:
+            analysis = {
+                "mean": np.mean(data),
+                "median": np.median(data),
+                "std_dev": np.std(data),
+                "min": np.min(data),
+                "max": np.max(data),
+                "quartiles": np.percentile(data, [25, 50, 75]).tolist()
+            }
+
+            # Création d'un histogramme
+            plt.figure(figsize=(10, 6))
+            plt.hist(data, bins='auto', alpha=0.7, color='skyblue', edgecolor='black')
+            plt.title("Histogramme des données")
+            plt.xlabel("Valeurs")
+            plt.ylabel("Fréquence")
+
+            # Convertir le graphique en image base64
+            buffer = io.BytesIO()
+            plt.savefig(buffer, format='png')
+            buffer.seek(0)
+            image_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()
+            plt.close()
+
+            analysis["histogram"] = image_base64
+
+            return analysis
+        except Exception as e:
+            return {"error": f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)}"}
+
+    def _perform_statistical_test(self, test_type: str, data: Dict[str, List[float]]) -> Dict[str, Any]:
+        if not test_type or not data:
+            return {"error": "Type de test ou données manquantes"}
+
+        try:
+            if test_type == "t_test":
+                if 'group1' not in data or 'group2' not in data:
+                    return {"error": "Deux groupes de données sont nécessaires pour le t-test"}
+                t_stat, p_value = stats.ttest_ind(data['group1'], data['group2'])
+                return {"test": "t_test", "t_statistic": t_stat, "p_value": p_value}
+            elif test_type == "anova":
+                if len(data) < 2:
+                    return {"error": "Au moins deux groupes sont nécessaires pour l'ANOVA"}
+                f_stat, p_value = stats.f_oneway(*data.values())
+                return {"test": "ANOVA", "f_statistic": f_stat, "p_value": p_value}
+            else:
+                return {"error": "Type de test statistique non reconnu"}
+        except Exception as e:
+            return {"error": f"Erreur lors du test statistique: {str(e)}"}
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        print(f"{self.name} envoie un message à Stellar: {message}")
+        return {"Statut": "Message reçu", "message": "Stellar a bien reçu le message de Pythagoras"}
 
     def update_from_punkrecord(self):
-        pass
+        print(f"{self.name} met à jour sa base de connaissances depuis Punkrecord")
+        new_constant = random.choice(["Constante de Planck", "Nombre d'Avogadro", "Constante de Boltzmann"])
+        self.add_to_knowledge_base("Nouvelle_constante", new_constant)
+
+    def report_status(self) -> Dict[str, Any]:
+        status = super().report_status()
+        status.update({
+            "Constantes_mathématiques": list(self.mathematical_constants.keys()),
+            "Opérations_disponibles": ["mean", "median", "std_dev", "correlation"]
+        })
+        return status

satellites/shakaSat/shaka.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import nltk
 from nltk.tokenize import word_tokenize
 from nltk.corpus import stopwords
 import string
+import logging
 
 role = "logique, éthique et analyse"
 fonction = "Vérifier la cohérence des informations et filtrer les informations non éthiques"
@@ -12,6 +13,7 @@ class Shaka(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
         super().__init__(name="Shaka", specialty=role)
         self.nlp = self._initialize_nlp_tools()
+        logging.basicConfig(filename='shaka.log', level=logging.INFO)
 
     def _initialize_nlp_tools(self):
         resources = ["stopwords", "punctuation", "averaged_perceptron_tagger", "wordnet", "punkt_tab"]

satellites/yorkSat/york.py

@@ -1,6 +1,10 @@
+import psutil
+import time
+from typing import Dict, Any, List
 from satellites.base_satellite import VegapunkSatellite
+import logging
 
-role = (" Gerer les tache repetitive, les tache de routine,et la maintenance des systeme")
+role = "Gestion des ressources et maintenance système"
 
 fonction = "Gerer les tache repetitive, les resource et les maintenance des systeme"
 
@@ -8,13 +12,100 @@ fonction = "Gerer les tache repetitive, les resource et les maintenance des syst
 class York(VegapunkSatellite):
     def __init__(self):
         super().__init__(name="York", specialty=role)
-        self.resources = {}
+        self.resource_thresholds ={
+            "cpu": 90,
+            "memory": 90,
+            "disk": 90,
+            "network": 75,
+        }
+        self.maintenance_schedule = {}
+        logging.basicConfig(filename='york.log', level=logging.INFO)
+        self.external_apis = {}
 
-    def process_task(self, task):
-        pass
+    def process_task(self, task: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        task_type = task.get("type")
+        if task_type == "check_resources":
+            result = self.check_system_resources()
+        elif task_type == "optimize_performance":
+            result = self.optimize_system_performance()
+        elif task_type == "schedule_maintenance":
+            result = self.schedule_maintenance(task["component"], task["date"])
+        elif task_type == "perform_maintenance":
+            result = self.perform_maintenance(task["component"])
+        else:
+            result = f"Tâche non reconnue : {task_type}"
 
-    def communicate_with_stellar(self, message):
-        pass
+        self.log_activity(f"Tâche traitée : {task_type}, Résultat : {result}")
+        return {"result": result}
 
-    def update_from_punkrecord(self):
-        pass
+    def check_system_resources(self) -> Dict[str, Any]:
+        cpu_usage = psutil.cpu_percent()
+        memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
+        disk_usage = psutil.disk_usage('/').percent
+        network_usage = psutil.net_io_counters().bytes_sent + psutil.net_io_counters().bytes_recv
+
+        status = {
+            "cpu": "Normal" if cpu_usage < self.resource_thresholds["cpu"] else "Élevé",
+            "memory": "Normal" if memory_usage < self.resource_thresholds["memory"] else "Élevé",
+            "disk": "Normal" if disk_usage < self.resource_thresholds["disk"] else "Élevé",
+            "network": "Normal"  # Simplified for this example
+        }
+
+        return {
+            "cpu_usage": cpu_usage,
+            "memory_usage": memory_usage,
+            "disk_usage": disk_usage,
+            "network_usage": network_usage,
+            "status": status
+        }
+
+    def optimize_system_performance(self) -> Dict[str, Any]:
+        # Simulation d'optimisation du système
+        optimizations = []
+        if psutil.cpu_percent() > self.resource_thresholds["cpu"]:
+            optimizations.append("Réduction de la charge CPU")
+        if psutil.virtual_memory().percent > self.resource_thresholds["memory"]:
+            optimizations.append("Libération de mémoire")
+        if psutil.disk_usage('/').percent > self.resource_thresholds["disk"]:
+            optimizations.append("Nettoyage de l'espace disque")
+
+        return {
+            "optimizations_performed": optimizations,
+            "performance_improvement": f"{len(optimizations) * 5}%"  # Simulated improvement
+        }
+
+    def schedule_maintenance(self, component: str, date: str) -> Dict[str, Any]:
+        self.maintenance_schedule[component] = date
+        return {
+            "component": component,
+            "scheduled_date": date,
+            "status": "Maintenance programmée"
+        }
+
+    def perform_maintenance(self, component: str) -> Dict[str, Any]:
+        if component in self.maintenance_schedule:
+            # Simulation de maintenance
+            time.sleep(2)  # Simule le temps de maintenance
+            del self.maintenance_schedule[component]
+            return {
+                "component": component,
+                "status": "Maintenance effectuée",
+                "result": "Performances du composant améliorées"
+            }
+        else:
+            return {
+                "component": component,
+                "status": "Erreur",
+                "result": "Aucune maintenance programmée pour ce composant"
+            }
+
+    def log_activity(self, activity: str):
+        logging.info(activity)
+
+    def communicate_with_stellar(self, message: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        self.log_activity(f"Communication avec Stellar : {message}")
+        return {"status": "Message reçu par Stellar", "details": message}
+
+    def update_from_punkrecord(self) -> None:
+        self.log_activity("Mise à jour depuis PunkRecord")
+        # Ici, vous pourriez implémenter la logique pour mettre à jour les seuils de ressources ou les plannings de maintenance

tests/atlas_test.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+from satellites.atlasSat.atlas import Atlas
+
+
+
+
+
+def test_atlas():
+
+    atlas = Atlas()
+
+    # Ajout de tâches à la file d'attente
+    atlas.add_task({"type": "monitor_directory", "directory": "/home/user/documents"})
+    atlas.add_task({"type": "check_changes"})
+    atlas.add_task({"type": "send_email", "to": "user@example.com", "subject": "Alerte", "body": "Changements détectés"})
+    atlas.add_task({"type": "manage_file", "action": "create", "file_path": "/tmp/test.txt"})
+    atlas.add_task({"type": "execute_command", "command": "ls -l /tmp"})
+
+    # Traitement des tâches
+    while task := atlas.get_next_task():
+        result = atlas.process_task(task)
+        print(f"Résultat de la tâche : {result}")
+
+    # Affichage du statut
+    print(atlas.report_status())
+
+    # Communication avec Stellar
+    stellar_response = atlas.communicate_with_stellar({"message": "Rapport de sécurité quotidien"})
+    print(f"Réponse de Stellar : {stellar_response}")
+
+    # Mise à jour depuis PunkRecord
+    atlas.update_from_punkrecord()
+
+
+test_atlas()
+

tests/edison_test.py

@@ -4,36 +4,30 @@ from satellites.edisonSat.edison import Edison
 def test_edison():
     edison = Edison()
 
-    print()
-
-
-    # Test de génération d'idée
-    idea_task = {"type": "generate_idea", "domain": "IA"}
-    idea_result = edison.process_task(idea_task)
-    print("Idée générée:", idea_result)
-
-        # Test d'évaluation de faisabilité
-    if "idea" in idea_result:
-        feasibility_task = {"type": "evaluate_feasibility", "idea": idea_result["idea"]}
-        feasibility_result = edison.process_task(feasibility_task)
-        print("Évaluation de faisabilité:", feasibility_result)
-        print()
-            # Test de simulation de prototype
-        prototype_task = {"type": "simulate_prototype", "idea": idea_result["idea"]}
-        prototype_result = edison.process_task(prototype_task)
-        print("Simulation de prototype:", prototype_result)
-    print()
-        # Test de communication avec Stellar
-    stellar_response = edison.communicate_with_stellar({"status_update": "Nouvelle idée générée et évaluée"})
-    print("Réponse de Stellar:", stellar_response)
-
-        # Test de mise à jour depuis PunkRecord
+    # Ajout de tâches à la file d'attente
+    edison.add_task({"type": "solve_logic_problem",
+                     "problem": "Si A implique B, et B implique C, que peut-on dire de la relation entre A et C?"})
+    edison.add_task({"type": "perform_complex_calculation", "expression": "derivative(x^2 + 2x + 1, x)"})
+    edison.add_task({"type": "generate_innovation", "domain": "énergie renouvelable"})
+    edison.add_task({"type": "analyze_data",
+                     "data": [{"type": "numeric", "value": 10}, {"type": "numeric", "value": 20},
+                              {"type": "numeric", "value": 30}]})
+
+    # Traitement des tâches
+    while task := edison.get_next_task():
+        result = edison.process_task(task)
+        print(f"Résultat de la tâche : {result}")
+
+    # Affichage du statut
+    print(edison.report_status())
+
+    # Communication avec Stellar
+    stellar_response = edison.communicate_with_stellar(
+        {"message": "Nouvelle innovation générée dans le domaine de l'énergie renouvelable"})
+    print(f"Réponse de Stellar : {stellar_response}")
+
+    # Mise à jour depuis PunkRecord
     edison.update_from_punkrecord()
 
-    print()
-
-        # Affichage du statut final
-    print("Statut d'Edison:", edison.report_status())
-
 
 test_edison()

tests/lilith_test.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+from satellites.lilithSat.lilith import Lilith
+
+
+lilith = Lilith()
+
+# Ajout de tâches à la file d'attente
+lilith.add_task({"type": "generate_idea", "domain": "Technologie"})
+lilith.add_task({"type": "solve_problem", "problem": "Surpopulation urbaine"})
+lilith.add_task({"type": "brainstorm", "topic": "Énergie renouvelable", "duration": 3})
+lilith.add_task({"type": "challenge_assumption", "assumption": "La croissance économique est toujours bénéfique"})
+
+# Traitement des tâches
+while task := lilith.get_next_task():
+    result = lilith.process_task(task)
+    print(f"Résultat de la tâche : {result}")
+
+# Affichage du statut
+print(lilith.report_status())
+
+# Communication avec Stellar
+stellar_response = lilith.communicate_with_stellar(
+    {"message": "Nouvelle idée disruptive générée pour le domaine de l'IA"})
+print(f"Réponse de Stellar : {stellar_response}")
+
+# Mise à jour depuis PunkRecord
+lilith.update_from_punkrecord()

tests/pythagoras_test.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+from satellites.pythagorasSat.pythagoras import Pythagoras
+import numpy as np
+
+
+def test_pythagoras():
+    pythagoras = Pythagoras()
+
+    test_task = {
+        "type": "calculate",
+        "operation": "mean",
+        "values": [1, 2, 3, 4, 5]
+    }
+
+    test_result = pythagoras.process_task(test_task)
+    print("Résultat de la tâche de test:", test_result)
+    print("\n\n")
+    # Test de calcul
+    calc_task = {"type": "calculate", "operation": "mean", "values": [1, 2, 3, 4, 5]}
+    calc_result = pythagoras.process_task(calc_task)
+    print("Résultat du calcul:", calc_result)
+    print("\n\n")
+
+    test_data = {
+        "type": "analyze_data",
+        "data": [1, 2, 3, 4, 5]
+    }
+
+    data_result = pythagoras.process_task(test_data)
+    print("Résultat de l'analyse de données:", data_result)
+    print("\n\n")
+    # Test d'analyse de données
+    data_task = {"type": "analyze_data", "data": np.random.normal(0, 1, 1000).tolist()}
+    data_result = pythagoras.process_task(data_task)
+    print("Résultat de l'analyse de données:", {k: v for k, v in data_result.items() if k != 'histogram'})
+    print("Un histogramme a été généré (non affiché ici)")
+    print("\n\n")
+
+    test_test = {
+        "type": "statistical_test",
+        "test_type": "correlation",
+        "data": [[1, 2, 3, 4, 5], [5, 4, 3, 2, 1]]
+    }
+
+    test_result = pythagoras.process_task(test_test)
+    print("Résultat du test statistique:", test_result)
+    print("\n\n")
+
+    # Test de test statistique
+    stat_task = {
+        "type": "statistical_test",
+        "test_type": "t_test",
+        "data": {
+            "group1": np.random.normal(0, 1, 100).tolist(),
+            "group2": np.random.normal(0.5, 1, 100).tolist()
+        }
+    }
+    stat_result = pythagoras.process_task(stat_task)
+    print("Résultat du test statistique:", stat_result)
+    print("\n\n")
+
+    print("Connexion au Punkrecord")
+    pythagoras.update_from_punkrecord()
+
+    print("Communication avec Stellar")
+    stellar_response = pythagoras.communicate_with_stellar({"status_update": "Tâche terminée avec succès"})
+    print("Réponse de Stellar:", stellar_response)
+
+    print(pythagoras.report_status())
+
+
+test_pythagoras()
+
+print("test pythagoras")
+print("By YmC")

tests/york_test.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from satellites.yorkSat.york import York
+
+
+
+
+york = York()
+
+# Ajout de tâches à la file d'attente
+york.add_task({"type": "check_resources"})
+york.add_task({"type": "optimize_performance"})
+york.add_task({"type": "schedule_maintenance", "component": "Serveur principal", "date": "2024-09-25"})
+york.add_task({"type": "perform_maintenance", "component": "Serveur principal"})
+
+# Traitement des tâches
+while task := york.get_next_task():
+    result = york.process_task(task)
+    print(f"Résultat de la tâche : {result}")
+
+print("\n")
+# Affichage du statut
+print(york.report_status())
+
+print("\n")
+# Communication avec Stellar
+stellar_response = york.communicate_with_stellar({"message": "Rapport de performance système"})
+print(f"Réponse de Stellar : {stellar_response}")
+print("\n")
+# Mise à jour depuis PunkRecord
+york.update_from_punkrecord()