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[AI] Edge AI consultation — privacy-gated escalation to cloud LLM

Ouverte
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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
javascript, php, react, wordpress

Piste de recherche

Start with CLOUDFEST_HACKATHON.md Goal 3, then inspect the provider abstraction from #21 and the related consultation pattern in #23. Confirm how the WP 7.0 AI Client API could fit. Done means an opted-in, clearly indicated cloud consultation path that strips site-specific data and integrates the cloud response into local reasoning.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

ai-ml hackathon php react-js

Goal

The local LLM acts as a privacy gate — only non-sensitive queries (no PII, no site-specific data) get escalated to a cloud LLM for deeper reasoning.

Use Case

User asks a complex question like "what's the best caching strategy for WooCommerce" or "explain the WordPress hook system". The local model recognizes it needs more knowledge, strips any site-specific context, and escalates to a cloud model via API. The answer comes back and the local model integrates it into its response.

Requirements

  • New ability: consult-cloud-ai
  • The local LLM decides what to escalate (not the user)
  • Site-specific data (URLs, usernames, plugin lists, error messages) must be stripped before escalation
  • The cloud response is integrated back into the local reasoning loop
  • Clear UI indication when cloud consultation is happening
  • User must opt-in to cloud consultation in settings

Technical Considerations

  • Builds on the provider abstraction from #21
  • Could use WP 7.0 AI Client API when available
  • Privacy classification: how does the local model decide what's safe to send?
  • Consider a simple heuristic first (no proper nouns, no URLs, no file paths) before LLM-based classification

Context

  • See CLOUDFEST_HACKATHON.md Goal 3 — Edge AI Consultation
  • Related: #21 (External AI provider architecture)
  • Related: #23 (LAN AI — similar consultation pattern but local network)

Skills needed

AI/ML, PHP, React/JS

Langage dominant
JavaScript
Étoiles
29
Forks
7
Merge moyen
10 h 42 min
PR mergées (30 j)
4

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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