Fix merge conflicts with main branch

Co-authored-by: openhands <openhands@all-hands.dev>

.devcontainer/devcontainer.json

@@ -0,0 +1,15 @@
+// For format details, see: https://aka.ms/devcontainer.json
+{
+	"name": "Python 3",
+	// Documentation for this image:
+	// - https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/python
+	// - https://github.com/microsoft/vscode-remote-try-python
+	// - https://hub.docker.com/r/microsoft/devcontainers-python
+	"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:1-3.12-bullseye",
+	"features": {
+		"ghcr.io/devcontainers/features/docker-outside-of-docker:1": {},
+		"ghcr.io/devcontainers-extra/features/poetry:2": {},
+		"ghcr.io/devcontainers/features/node:1": {},
+	},
+	"postCreateCommand": ".devcontainer/setup.sh",
+}

.devcontainer/setup.sh

@@ -0,0 +1,7 @@
+#!/bin/bash
+
+# Install `nc`
+sudo apt update && sudo apt install netcat -y
+
+# Do common setup tasks
+source .openhands/setup.sh

.editorconfig

@@ -0,0 +1,5 @@
+[*]
+# force *nix line endings so files don't look modified in container run from Windows clone
+end_of_line = lf
+trim_trailing_whitespace = true
+insert_final_newline = true

.gitattributes

@@ -1 +1,7 @@
 *.ipynb linguist-vendored
+
+# force *nix line endings so files don't look modified in container run from Windows clone
+* text eol=lf
+# Git incorrectly thinks some media is text
+*.png -text
+*.mp4 -text

.github/.codecov.yml

@@ -1,19 +0,0 @@
-codecov:
-  notify:
-    wait_for_ci: true
-    # our project is large, so 6 builds are typically uploaded. this waits till 5/6
-    # See https://docs.codecov.com/docs/notifications#section-preventing-notifications-until-after-n-builds
-    after_n_builds: 5
-
-coverage:
-  status:
-    patch:
-      default:
-        threshold: 100% # allow patch coverage to be lower than project coverage by any amount
-    project:
-      default:
-        threshold: 5% # allow project coverage to drop at most 5%
-
-comment: false
-github_checks:
-    annotations: false

.github/CODEOWNERS

@@ -0,0 +1,11 @@
+# CODEOWNERS file for OpenHands repository
+# See https://docs.github.com/en/repositories/managing-your-repositorys-settings-and-features/customizing-your-repository/about-code-owners
+
+# Frontend code owners
+/frontend/ @rbren @amanape
+
+# Evaluation code owners
+/evaluation/ @xingyaoww @neubig
+
+# Documentation code owners
+/docs/ @mamoodi

.github/dependabot.yml

@@ -13,6 +13,10 @@ updates:
       browsergym:
         patterns:
           - "browsergym*"
+      mcp-packages:
+        patterns:
+          - "mcp"
+          - "mcpm"
       security-all:
         applies-to: "security-updates"
         patterns:

.github/pull_request_template.md

@@ -1,12 +1,12 @@
 - [ ] This change is worth documenting at https://docs.all-hands.dev/
 - [ ] Include this change in the Release Notes. If checked, you **must** provide an **end-user friendly** description for your change below
 
-**End-user friendly description of the problem this fixes or functionality that this introduces.**
+**End-user friendly description of the problem this fixes or functionality this introduces.**
 
 
 ---
-**Give a summary of what the PR does, explaining any non-trivial design decisions.**
+**Summarize what the PR does, explaining any non-trivial design decisions.**
 
 
 ---
-**Link of any specific issues this addresses.**
+**Link of any specific issues this addresses:**

.github/scripts/check_version_consistency.py

@@ -2,10 +2,9 @@
 import os
 import re
 import sys
-from typing import Set, Tuple
 
 
-def find_version_references(directory: str) -> Tuple[Set[str], Set[str]]:
+def find_version_references(directory: str) -> tuple[set[str], set[str]]:
     openhands_versions = set()
     runtime_versions = set()
 

.github/workflows/fe-unit-tests.yml

@@ -42,7 +42,3 @@ jobs:
       - name: Run tests and collect coverage
         working-directory: ./frontend
         run: npm run test:coverage
-      - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
-        env:
-          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}

.github/workflows/ghcr-build.yml

@@ -40,7 +40,9 @@ jobs:
           # Only build nikolaik on PRs, otherwise build both nikolaik and ubuntu.
           if [[ "$GITHUB_EVENT_NAME" == "pull_request" ]]; then
             json=$(jq -n -c '[
-                { image: "nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22", tag: "nikolaik" }
+                { image: "nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22", tag: "nikolaik" },
+                { image: "ubuntu:24.04", tag: "ubuntu" }
+
               ]')
           else
             json=$(jq -n -c '[
@@ -310,11 +312,7 @@ jobs:
           SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=$image_name \
           TEST_IN_CI=true \
           RUN_AS_OPENHANDS=false \
-          poetry run pytest -n 7 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py --durations=10
-      - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
-        env:
-          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
+          poetry run pytest -n 7 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py --durations=10
 
   # Run unit tests with the Docker runtime Docker images as openhands user
   test_runtime_oh:
@@ -379,11 +377,7 @@ jobs:
           SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=$image_name \
           TEST_IN_CI=true \
           RUN_AS_OPENHANDS=true \
-          poetry run pytest -n 7 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py --durations=10
-      - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
-        env:
-          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
+          poetry run pytest -n 7 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py --durations=10
 
   # The two following jobs (named identically) are to check whether all the runtime tests have passed as the
   # "All Runtime Tests Passed" is a required job for PRs to merge

.github/workflows/lint.yml

@@ -30,11 +30,12 @@ jobs:
         run: |
           cd frontend
           npm install --frozen-lockfile
-      - name: Lint and TypeScript compilation
+      - name: Lint, TypeScript compilation, and translation checks
         run: |
           cd frontend
           npm run lint
           npm run make-i18n && tsc
+          npm run check-translation-completeness
 
   # Run lint on the python code
   lint-python:

.github/workflows/openhands-resolver.yml

@@ -24,7 +24,7 @@ on:
       LLM_MODEL:
         required: false
         type: string
-        default: "anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219"
+        default: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
       LLM_API_VERSION:
         required: false
         type: string
@@ -34,6 +34,10 @@ on:
         type: string
         default: ""
         description: "Custom sandbox env"
+      runner:
+        required: false
+        type: string
+        default: "ubuntu-latest"
     secrets:
       LLM_MODEL:
         required: false
@@ -79,7 +83,7 @@ jobs:
         (github.event.review.author_association == 'OWNER' || github.event.review.author_association == 'COLLABORATOR' || github.event.review.author_association == 'MEMBER')
         )
       )
-    runs-on: ubuntu-latest
+    runs-on: "${{ inputs.runner || 'ubuntu-latest' }}"
     steps:
       - name: Checkout repository
         uses: actions/checkout@v4
@@ -88,6 +92,9 @@ jobs:
         uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: "3.12"
+      - name: Upgrade pip
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
 
       - name: Get latest versions and create requirements.txt
         run: |
@@ -225,11 +232,11 @@ jobs:
             // Perform package installation
             if (isExperimentalLabel || isIssueCommentExperimental || isReviewCommentExperimental) {
               console.log("Installing experimental OpenHands...");
-              await exec.exec("python -m pip install --upgrade pip");
+
               await exec.exec("pip install git+https://github.com/all-hands-ai/openhands.git");
             } else {
               console.log("Installing from requirements.txt...");
-              await exec.exec("python -m pip install --upgrade pip");
+
               await exec.exec("pip install -r /tmp/requirements.txt");
             }
 

.github/workflows/py-unit-tests.yml

@@ -47,9 +47,32 @@ jobs:
         run: poetry install --without evaluation
       - name: Build Environment
         run: make build
-      - name: Run Tests
-        run: poetry run pytest --forked -n auto --cov=openhands --cov-report=xml -svv ./tests/unit
-      - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
-        env:
-          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
+      - name: Run Unit Tests
+        run: poetry run pytest --forked -n auto -svv ./tests/unit
+      - name: Run Runtime Tests with CLIRuntime
+        run: TEST_RUNTIME=cli poetry run pytest -svv tests/runtime/test_bash.py
+
+  # Run specific Windows python tests
+  test-on-windows:
+    name: Python Tests on Windows
+    runs-on: windows-latest
+    strategy:
+      matrix:
+        python-version: ['3.12']
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Install pipx
+        run: pip install pipx
+      - name: Install poetry via pipx
+        run: pipx install poetry
+      - name: Set up Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: ${{ matrix.python-version }}
+          cache: 'poetry'
+      - name: Install Python dependencies using Poetry
+        run: poetry install --without evaluation
+      - name: Run Windows unit tests
+        run: poetry run pytest -svv tests/unit/test_windows_bash.py
+      - name: Run Windows runtime tests with LocalRuntime
+        run: $env:TEST_RUNTIME="local"; poetry run pytest -svv tests/runtime/test_bash.py

.github/workflows/run-eval.yml

@@ -9,7 +9,7 @@ on:
 jobs:
   trigger-job:
     name: Trigger remote eval job
-    if: ${{ github.event.label.name == 'run-eval-xs' || github.event.label.name == 'run-eval-s' || github.event.label.name == 'run-eval-m' }}
+    if: ${{ github.event.label.name == 'run-eval-1' || github.event.label.name == 'run-eval-2' || github.event.label.name == 'run-eval-50' || github.event.label.name == 'run-eval-100' }}
     runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
 
     steps:
@@ -26,12 +26,14 @@ jobs:
           echo "Repository URL: $REPO_URL"
           echo "PR Branch: $PR_BRANCH"
 
-          if [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-xs" ]]; then
+          if [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-1" ]]; then
             EVAL_INSTANCES="1"
-          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-s" ]]; then
-            EVAL_INSTANCES="5"
-          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-m" ]]; then
-            EVAL_INSTANCES="30"
+          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-2" ]]; then
+            EVAL_INSTANCES="2"
+          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-50" ]]; then
+            EVAL_INSTANCES="50"
+          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-100" ]]; then
+            EVAL_INSTANCES="100"
           fi
 
           curl -X POST \

.gitignore

@@ -161,8 +161,28 @@ cython_debug/
 #  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
 #  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
 .idea/
-.vscode/
+
+# VS Code: Ignore all but certain files that specify repo-specific settings.
+# https://stackoverflow.com/questions/32964920/should-i-commit-the-vscode-folder-to-source-control
+.vscode/**/*
+!.vscode/extensions.json
+!.vscode/launch.json
+!.vscode/settings.json
+!.vscode/tasks.json
+
+# VS Code extensions/forks:
 .cursorignore
+.rooignore
+.clineignore
+.windsurfignore
+.cursorrules
+.roorules
+.clinerules
+.windsurfrules
+.cursor/rules
+.roo/rules
+.cline/rules
+.windsurf/rules
 
 # evaluation
 evaluation/evaluation_outputs

.openhands/microagents/documentation.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+---
+name: documentation
+type: knowledge
+version: 1.0.0
+agent: CodeActAgent
+triggers:
+- documentation
+- docs
+- document
+---
+
+# Documentation Guidelines
+
+All documentation must be grounded in fact, so you must not make anything up without proper evidence. When you have finished writing documentation, convey to the user what reference source, including web pages, source code, or other sources of documentation you referenced when writing each new fact in the documentation. If you cannot reference a source for anything do not include it in the pull request.
+
+## Best Practices for Documentation
+
+1. **Be Factual**: Only include information that can be verified from reliable sources.
+2. **Cite Sources**: Always reference the source of information (code, web pages, official documentation).
+3. **Be Clear and Concise**: Use simple language and avoid unnecessary jargon.
+4. **Use Examples**: Include practical examples to illustrate concepts.
+5. **Structure Properly**: Use headings, lists, and code blocks to organize information.
+6. **Keep Updated**: Ensure documentation reflects the current state of the code or system.
+
+## Documentation Process
+
+1. Research and gather information from reliable sources
+2. Draft documentation based on verified facts
+3. Review for accuracy and completeness
+4. Include references for all factual statements
+5. Submit only when all information is properly sourced
+
+Remember: If you cannot verify a piece of information, it's better to exclude it than to include potentially incorrect information.

.openhands/microagents/repo.md

@@ -1,8 +1,3 @@
----
-name: repo
-type: repo
-agent: CodeActAgent
----
 This repository contains the code for OpenHands, an automated AI software engineer. It has a Python backend
 (in the `openhands` directory) and React frontend (in the `frontend` directory).
 
@@ -14,7 +9,7 @@ IMPORTANT: Before making any changes to the codebase, ALWAYS run `make install-p
 
 Before pushing any changes, you MUST ensure that any lint errors or simple test errors have been fixed.
 
-* If you've made changes to the backend, you should run `pre-commit run --all-files --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml`
+* If you've made changes to the backend, you should run `pre-commit run --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml` (this will run on staged files).
 * If you've made changes to the frontend, you should run `cd frontend && npm run lint:fix && npm run build ; cd ..`
 
 The pre-commit hooks MUST pass successfully before pushing any changes to the repository. This is a mandatory requirement to maintain code quality and consistency.
@@ -71,3 +66,18 @@ These details may or may not be useful for your current task.
 - Actions with `thought` property are displayed in the UI based on their action type:
   - Regular actions (like "run", "edit") display the thought as a separate message
   - Special actions (like "think") are displayed as collapsible elements only
+
+#### Adding User Settings:
+- To add a new user setting to OpenHands, follow these steps:
+  1. Add the setting to the frontend:
+     - Add the setting to the `Settings` type in `frontend/src/types/settings.ts`
+     - Add the setting to the `ApiSettings` type in the same file
+     - Add the setting with an appropriate default value to `DEFAULT_SETTINGS` in `frontend/src/services/settings.ts`
+     - Update the `useSettings` hook in `frontend/src/hooks/query/use-settings.ts` to map the API response
+     - Update the `useSaveSettings` hook in `frontend/src/hooks/mutation/use-save-settings.ts` to include the setting in API requests
+     - Add UI components (like toggle switches) in the appropriate settings screen (e.g., `frontend/src/routes/app-settings.tsx`)
+     - Add i18n translations for the setting name and any tooltips in `frontend/src/i18n/translation.json`
+     - Add the translation key to `frontend/src/i18n/declaration.ts`
+  2. Add the setting to the backend:
+     - Add the setting to the `Settings` model in `openhands/storage/data_models/settings.py`
+     - Update any relevant backend code to apply the setting (e.g., in session creation)

.openhands/pre-commit.sh

@@ -0,0 +1,73 @@
+#!/bin/bash
+
+echo "Running OpenHands pre-commit hook..."
+
+# Store the exit code to return at the end
+# This allows us to be additive to existing pre-commit hooks
+EXIT_CODE=0
+
+# Check if frontend directory has changed
+frontend_changes=$(git diff --cached --name-only | grep "^frontend/")
+if [ -n "$frontend_changes" ]; then
+    echo "Frontend changes detected. Running frontend checks..."
+
+    # Check if frontend directory exists
+    if [ -d "frontend" ]; then
+        # Change to frontend directory
+        cd frontend || exit 1
+
+        # Run lint:fix
+        echo "Running npm lint:fix..."
+        npm run lint:fix
+        if [ $? -ne 0 ]; then
+            echo "Frontend linting failed. Please fix the issues before committing."
+            EXIT_CODE=1
+        fi
+
+        # Run build
+        echo "Running npm build..."
+        npm run build
+        if [ $? -ne 0 ]; then
+            echo "Frontend build failed. Please fix the issues before committing."
+            EXIT_CODE=1
+        fi
+
+        # Run tests
+        echo "Running npm test..."
+        npm test
+        if [ $? -ne 0 ]; then
+            echo "Frontend tests failed. Please fix the failing tests before committing."
+            EXIT_CODE=1
+        fi
+
+        # Return to the original directory
+        cd ..
+
+        if [ $EXIT_CODE -eq 0 ]; then
+            echo "Frontend checks passed!"
+        fi
+    else
+        echo "Frontend directory not found. Skipping frontend checks."
+    fi
+else
+    echo "No frontend changes detected. Skipping frontend checks."
+fi
+
+# Run any existing pre-commit hooks that might have been installed by the user
+# This makes our hook additive rather than replacing existing hooks
+if [ -f ".git/hooks/pre-commit.local" ]; then
+    echo "Running existing pre-commit hooks..."
+    bash .git/hooks/pre-commit.local
+    if [ $? -ne 0 ]; then
+        echo "Existing pre-commit hooks failed."
+        EXIT_CODE=1
+    fi
+fi
+
+if [ $EXIT_CODE -eq 0 ]; then
+    echo "All pre-commit checks passed!"
+else
+    echo "Some pre-commit checks failed. Please fix the issues before committing."
+fi
+
+exit $EXIT_CODE

.openhands/setup.sh

@@ -2,4 +2,12 @@
 
 echo "Setting up the environment..."
 
+# Install pre-commit package
 python -m pip install pre-commit
+
+# Install pre-commit hooks if .git directory exists
+if [ -d ".git" ]; then
+    echo "Installing pre-commit hooks..."
+    pre-commit install
+    make install-pre-commit-hooks
+fi

.vscode/settings.json

@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+    // force *nix line endings so files don't look modified in container run from Windows clone
+    "files.eol": "\n",
+    "files.trimTrailingWhitespace": true,
+    "files.insertFinalNewline": true,
+}

CODE_OF_CONDUCT.md

@@ -121,7 +121,7 @@ These Slack and Discord etiquette guidelines are designed to foster an inclusive
 - Use threads for specific discussions to keep channels organized and easier to follow.
 - Tag others only when their input is critical or urgent, and use @here, @channel or @everyone sparingly to minimize disruptions.
 - Be patient, as open-source contributors and maintainers often have other commitments and may need time to respond.
-- Post questions or discussions in the most relevant channel (e.g., for [slack - #general](https://app.slack.com/client/T06P212QSEA/C06P5NCGSFP) for general topics, [slack - #questions](https://openhands-ai.slack.com/archives/C06U8UTKSAD) for queries/questions, [discord - #general](https://discord.com/channels/1222935860639563850/1222935861386018885)).
+- Post questions or discussions in the most relevant channel (e.g., for [slack - #general](https://openhands-ai.slack.com/archives/C06P5NCGSFP) for general topics, [slack - #questions](https://openhands-ai.slack.com/archives/C06U8UTKSAD) for queries/questions, [discord - #general](https://discord.com/channels/1222935860639563850/1222935861386018885)).
 - When asking for help or raising issues, include necessary details like links, screenshots, or clear explanations to provide context.
 - Keep discussions in public channels whenever possible to allow others to benefit from the conversation, unless the matter is sensitive or private.
 - Always adhere to [our standards](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md#our-standards) to ensure a welcoming and collaborative environment.

Development.md

@@ -1,8 +1,10 @@
 # Development Guide
 
 This guide is for people working on OpenHands and editing the source code.
-If you wish to contribute your changes, check out the [CONTRIBUTING.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md) on how to clone and setup the project initially before moving on.
-Otherwise, you can clone the OpenHands project directly.
+If you wish to contribute your changes, check out the
+[CONTRIBUTING.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md)
+on how to clone and setup the project initially before moving on. Otherwise,
+you can clone the OpenHands project directly.
 
 ## Start the Server for Development
 
@@ -14,14 +16,26 @@ Otherwise, you can clone the OpenHands project directly.
 - [NodeJS](https://nodejs.org/en/download/package-manager) >= 22.x
 - [Poetry](https://python-poetry.org/docs/#installing-with-the-official-installer) >= 1.8
 - OS-specific dependencies:
-  - Ubuntu: build-essential => `sudo apt-get install build-essential`
+  - Ubuntu: build-essential => `sudo apt-get install build-essential python3.12-dev`
   - WSL: netcat => `sudo apt-get install netcat`
 
 Make sure you have all these dependencies installed before moving on to `make build`.
 
+#### Dev container
+
+There is a [dev container](https://containers.dev/) available which provides a
+pre-configured environment with all the necessary dependencies installed if you
+are using a [supported editor or tool](https://containers.dev/supporting). For
+example, if you are using Visual Studio Code (VS Code) with the
+[Dev Containers](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)
+extension installed, you can open the project in a dev container by using the
+_Dev Container: Reopen in Container_ command from the Command Palette
+(Ctrl+Shift+P).
+
 #### Develop without sudo access
 
-If you want to develop without system admin/sudo access to upgrade/install `Python` and/or `NodeJs`, you can use `conda` or `mamba` to manage the packages for you:
+If you want to develop without system admin/sudo access to upgrade/install `Python` and/or `NodeJs`, you can use
+`conda` or `mamba` to manage the packages for you:
 
 ```bash
 # Download and install Mamba (a faster version of conda)
@@ -36,7 +50,8 @@ mamba install conda-forge::poetry
 
 ### 2. Build and Setup The Environment
 
-Begin by building the project which includes setting up the environment and installing dependencies. This step ensures that OpenHands is ready to run on your system:
+Begin by building the project which includes setting up the environment and installing dependencies. This step ensures
+that OpenHands is ready to run on your system:
 
 ```bash
 make build
@@ -45,8 +60,6 @@ make build
 ### 3. Configuring the Language Model
 
 OpenHands supports a diverse array of Language Models (LMs) through the powerful [litellm](https://docs.litellm.ai) library.
-By default, we've chosen Claude Sonnet 3.5 as our go-to model, but the world is your oyster! You can unleash the
-potential of any other LM that piques your interest.
 
 To configure the LM of your choice, run:
 
@@ -54,9 +67,12 @@ To configure the LM of your choice, run:
 make setup-config
 ```
 
-This command will prompt you to enter the LLM API key, model name, and other variables ensuring that OpenHands is tailored to your specific needs. Note that the model name will apply only when you run headless. If you use the UI, please set the model in the UI.
+This command will prompt you to enter the LLM API key, model name, and other variables ensuring that OpenHands is
+tailored to your specific needs. Note that the model name will apply only when you run headless. If you use the UI,
+please set the model in the UI.
 
-Note: If you have previously run OpenHands using the docker command, you may have already set some environmental variables in your terminal. The final configurations are set from highest to lowest priority:
+Note: If you have previously run OpenHands using the docker command, you may have already set some environmental
+variables in your terminal. The final configurations are set from highest to lowest priority:
 Environment variables > config.toml variables > default variables
 
 **Note on Alternative Models:**
@@ -74,13 +90,15 @@ make run
 
 #### Option B: Individual Server Startup
 
-- **Start the Backend Server:** If you prefer, you can start the backend server independently to focus on backend-related tasks or configurations.
+- **Start the Backend Server:** If you prefer, you can start the backend server independently to focus on
+backend-related tasks or configurations.
 
   ```bash
   make start-backend
   ```
 
-- **Start the Frontend Server:** Similarly, you can start the frontend server on its own to work on frontend-related components or interface enhancements.
+- **Start the Frontend Server:** Similarly, you can start the frontend server on its own to work on frontend-related
+components or interface enhancements.
   ```bash
   make start-frontend
   ```
@@ -115,10 +133,10 @@ poetry run pytest ./tests/unit/test_*.py
 
 ### 9. Use existing Docker image
 
-To reduce build time (e.g., if no changes were made to the client-runtime component), you can use an existing Docker container image by
-setting the SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE environment variable to the desired Docker image.
+To reduce build time (e.g., if no changes were made to the client-runtime component), you can use an existing Docker
+container image by setting the SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE environment variable to the desired Docker image.
 
-Example: `export SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik`
+Example: `export SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik`
 
 ## Develop inside Docker container
 

ISSUE_TRIAGE.md

@@ -3,17 +3,12 @@ These are the procedures and guidelines on how issues are triaged in this repo b
 
 ## General
 * All issues must be tagged with **enhancement**, **bug** or **troubleshooting/help**.
-* Issues may be tagged with what it relates to (**agent quality**, **frontend**, **resolver**, etc.).
+* Issues may be tagged with what it relates to (**agent quality**, **resolver**, **CLI**, etc.).
 
 ## Severity
-* **Low**: Minor issues or affecting single user.
-* **Medium**: Affecting multiple users.
 * **High**: High visibility issues or affecting many users.
 * **Critical**: Affecting all users or potential security issues.
 
-## Effort
-* Issues may be estimated with effort required (**small effort**, **medium effort**, **large effort**).
-
 ## Difficulty
 * Issues with low implementation difficulty may be tagged with **good first issue**.
 

Makefile

@@ -5,6 +5,7 @@ SHELL=/usr/bin/env bash
 BACKEND_HOST ?= "127.0.0.1"
 BACKEND_PORT = 3000
 BACKEND_HOST_PORT = "$(BACKEND_HOST):$(BACKEND_PORT)"
+FRONTEND_HOST ?= "127.0.0.1"
 FRONTEND_PORT = 3001
 DEFAULT_WORKSPACE_DIR = "./workspace"
 DEFAULT_MODEL = "gpt-4o"
@@ -288,6 +289,15 @@ setup-config-prompts:
 	@read -p "Enter your LLM base URL [mostly used for local LLMs, leave blank if not needed - example: http://localhost:5001/v1/]: " llm_base_url; \
 	 if [[ ! -z "$$llm_base_url" ]]; then echo "base_url=\"$$llm_base_url\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; fi
 
+setup-config-basic:
+	@printf '%s\n' \
+	'[core]' \
+	'workspace_base="./workspace"' \
+	> config.toml
+	@echo "$(GREEN)config.toml created.$(RESET)"
+
+openhands-cloud-run:
+	@$(MAKE) run BACKEND_HOST="0.0.0.0" BACKEND_PORT="12000" FRONTEND_HOST="0.0.0.0" FRONTEND_PORT="12001"
 
 # Develop in container
 docker-dev:
@@ -322,5 +332,4 @@ help:
 	@echo "  $(GREEN)help$(RESET)                - Display this help message, providing information on available targets."
 
 # Phony targets
-.PHONY: build check-dependencies check-python check-npm check-docker check-poetry install-python-dependencies install-frontend-dependencies install-pre-commit-hooks lint start-backend start-frontend run run-wsl setup-config setup-config-prompts help
-.PHONY: docker-dev docker-run
+.PHONY: build check-dependencies check-system check-python check-npm check-nodejs check-docker check-poetry install-python-dependencies install-frontend-dependencies install-pre-commit-hooks lint-backend lint-frontend lint test-frontend test build-frontend start-backend start-frontend _run_setup run run-wsl setup-config setup-config-prompts setup-config-basic openhands-cloud-run docker-dev docker-run clean help

README.md

@@ -9,10 +9,9 @@
 <div align="center">
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/graphs/contributors"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="Contributors"></a>
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="Stargazers"></a>
-  <a href="https://codecov.io/github/All-Hands-AI/OpenHands?branch=main"><img alt="CodeCov" src="https://img.shields.io/codecov/c/github/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue"></a>
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="MIT License"></a>
   <br/>
-  <a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw"><img src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Slack community"></a>
+  <a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-34zm4j0gj-Qz5kRHoca8DFCbqXPS~f_A"><img src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Slack community"></a>
   <a href="https://discord.gg/ESHStjSjD4"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-purple?logo=discord&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Discord community"></a>
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CREDITS.md"><img src="https://img.shields.io/badge/Project-Credits-blue?style=for-the-badge&color=FFE165&logo=github&logoColor=white" alt="Credits"></a>
   <br/>
@@ -52,23 +51,23 @@ system requirements and more information.
 
 
 ```bash
-docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik
+docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik
 
 docker run -it --rm --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
     -e LOG_ALL_EVENTS=true \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
     -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     -p 3000:3000 \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
     --name openhands-app \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.35
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39
 ```
 
 You'll find OpenHands running at [http://localhost:3000](http://localhost:3000)!
 
 When you open the application, you'll be asked to choose an LLM provider and add an API key.
-[Anthropic's Claude 3.5 Sonnet](https://www.anthropic.com/api) (`anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022`)
+[Anthropic's Claude Sonnet 4](https://www.anthropic.com/api) (`anthropic/claude-sonnet-4-20250514`)
 works best, but you have [many options](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/llms).
 
 ## 💡 Other ways to run OpenHands
@@ -93,6 +92,7 @@ If you want to modify the OpenHands source code, check out [Development.md](http
 Having issues? The [Troubleshooting Guide](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/troubleshooting) can help.
 
 ## 📖 Documentation
+  <a href="https://deepwiki.com/All-Hands-AI/OpenHands"><img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki" title="Autogenerated Documentation by DeepWiki"></a>
 
 To learn more about the project, and for tips on using OpenHands,
 check out our [documentation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/getting-started).
@@ -105,7 +105,7 @@ troubleshooting resources, and advanced configuration options.
 OpenHands is a community-driven project, and we welcome contributions from everyone. We do most of our communication
 through Slack, so this is the best place to start, but we also are happy to have you contact us on Discord or Github:
 
-- [Join our Slack workspace](https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw) - Here we talk about research, architecture, and future development.
+- [Join our Slack workspace](https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-34zm4j0gj-Qz5kRHoca8DFCbqXPS~f_A) - Here we talk about research, architecture, and future development.
 - [Join our Discord server](https://discord.gg/ESHStjSjD4) - This is a community-run server for general discussion, questions, and feedback.
 - [Read or post Github Issues](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues) - Check out the issues we're working on, or add your own ideas.
 

README_CN.md

@@ -0,0 +1,146 @@
+
+<a name="readme-top"></a>
+
+<div align="center">
+  <img src="./docs/static/img/logo.png" alt="Logo" width="200">
+  <h1 align="center">OpenHands: 少写代码，多做事</h1>
+</div>
+
+
+<div align="center">
+  <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/graphs/contributors"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="Contributors"></a>
+  <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="Stargazers"></a>
+  <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="MIT License"></a>
+  <br/>
+  <a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-34zm4j0gj-Qz5kRHoca8DFCbqXPS~f_A"><img src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="加入我们的Slack社区"></a>
+  <a href="https://discord.gg/ESHStjSjD4"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-purple?logo=discord&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="加入我们的Discord社区"></a>
+  <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CREDITS.md"><img src="https://img.shields.io/badge/Project-Credits-blue?style=for-the-badge&color=FFE165&logo=github&logoColor=white" alt="致谢"></a>
+  <br/>
+  <a href="https://docs.all-hands.dev/modules/usage/getting-started"><img src="https://img.shields.io/badge/Documentation-000?logo=googledocs&logoColor=FFE165&style=for-the-badge" alt="查看文档"></a>
+  <a href="https://arxiv.org/abs/2407.16741"><img src="https://img.shields.io/badge/Paper%20on%20Arxiv-000?logoColor=FFE165&logo=arxiv&style=for-the-badge" alt="Arxiv论文"></a>
+  <a href="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wOUdFCMyY6Nt0AIqF705KN4JKOWgeI4wUGUP60krXXs/edit?gid=0#gid=0"><img src="https://img.shields.io/badge/Benchmark%20score-000?logoColor=FFE165&logo=huggingface&style=for-the-badge" alt="评估基准分数"></a>
+  <hr>
+</div>
+
+欢迎使用OpenHands（前身为OpenDevin），这是一个由AI驱动的软件开发代理平台。
+
+OpenHands代理可以完成人类开发者能做的任何事情：修改代码、运行命令、浏览网页、调用API，甚至从StackOverflow复制代码片段。
+
+在[docs.all-hands.dev](https://docs.all-hands.dev)了解更多信息，或[注册OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)开始使用。
+
+> [!IMPORTANT]
+> 在工作中使用OpenHands？我们很想与您交流！填写
+> [这份简短表格](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSet3VbGaz8z32gW9Wm-Grl4jpt5WgMXPgJ4EDPVmCETCBpJtQ/viewform)
+> 加入我们的设计合作伙伴计划，您将获得商业功能的早期访问权限，并有机会对我们的产品路线图提供意见。
+
+![应用截图](./docs/static/img/screenshot.png)
+
+## ☁️ OpenHands Cloud
+开始使用OpenHands的最简单方式是在[OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)上，
+新用户可获得$50的免费额度。
+
+## 💻 在本地运行OpenHands
+
+OpenHands也可以使用Docker在本地系统上运行。
+查看[运行OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation)指南了解
+系统要求和更多信息。
+
+> [!WARNING]
+> 在公共网络上？请参阅我们的[强化Docker安装指南](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/runtimes/docker#hardened-docker-installation)
+> 通过限制网络绑定和实施其他安全措施来保护您的部署。
+
+
+```bash
+docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik
+
+docker run -it --rm --pull=always \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
+    -e LOG_ALL_EVENTS=true \
+    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
+    -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
+    -p 3000:3000 \
+    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
+    --name openhands-app \
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39
+```
+
+您将在[http://localhost:3000](http://localhost:3000)找到运行中的OpenHands！
+
+打开应用程序时，您将被要求选择一个LLM提供商并添加API密钥。
+[Anthropic的Claude Sonnet 4](https://www.anthropic.com/api)（`anthropic/claude-sonnet-4-20250514`）
+效果最佳，但您还有[许多选择](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/llms)。
+
+## 💡 运行OpenHands的其他方式
+
+> [!CAUTION]
+> OpenHands旨在由单个用户在其本地工作站上运行。
+> 它不适合多租户部署，即多个用户共享同一实例。没有内置的身份验证、隔离或可扩展性。
+>
+> 如果您有兴趣在多租户环境中运行OpenHands，请
+> [与我们联系](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSet3VbGaz8z32gW9Wm-Grl4jpt5WgMXPgJ4EDPVmCETCBpJtQ/viewform)
+> 了解高级部署选项。
+
+您还可以[将OpenHands连接到本地文件系统](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/runtimes/docker#connecting-to-your-filesystem)，
+以可编程的[无头模式](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode)运行OpenHands，
+通过[友好的CLI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode)与其交互，
+或使用[GitHub Action](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/github-action)在标记的问题上运行它。
+
+访问[运行OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation)获取更多信息和设置说明。
+
+如果您想修改OpenHands源代码，请查看[Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md)。
+
+遇到问题？[故障排除指南](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/troubleshooting)可以提供帮助。
+
+## 📖 文档
+  <a href="https://deepwiki.com/All-Hands-AI/OpenHands"><img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki" title="DeepWiki自动生成文档"></a>
+
+要了解有关项目的更多信息，以及使用OpenHands的技巧，
+请查看我们的[文档](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/getting-started)。
+
+在那里，您将找到有关如何使用不同LLM提供商、
+故障排除资源和高级配置选项的资源。
+
+## 🤝 如何加入社区
+
+OpenHands是一个社区驱动的项目，我们欢迎每个人的贡献。我们大部分沟通
+通过Slack进行，因此这是开始的最佳场所，但我们也很乐意您通过Discord或Github与我们联系：
+
+- [加入我们的Slack工作空间](https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-34zm4j0gj-Qz5kRHoca8DFCbqXPS~f_A) - 这里我们讨论研究、架构和未来发展。
+- [加入我们的Discord服务器](https://discord.gg/ESHStjSjD4) - 这是一个社区运营的服务器，用于一般讨论、问题和反馈。
+- [阅读或发布Github问题](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues) - 查看我们正在处理的问题，或添加您自己的想法。
+
+在[COMMUNITY.md](./COMMUNITY.md)中了解更多关于社区的信息，或在[CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)中找到有关贡献的详细信息。
+
+## 📈 进展
+
+在[这里](https://github.com/orgs/All-Hands-AI/projects/1)查看OpenHands月度路线图（每月月底在维护者会议上更新）。
+
+<p align="center">
+  <a href="https://star-history.com/#All-Hands-AI/OpenHands&Date">
+    <img src="https://api.star-history.com/svg?repos=All-Hands-AI/OpenHands&type=Date" width="500" alt="Star History Chart">
+  </a>
+</p>
+
+## 📜 许可证
+
+根据MIT许可证分发。有关更多信息，请参阅[`LICENSE`](./LICENSE)。
+
+## 🙏 致谢
+
+OpenHands由大量贡献者构建，每一份贡献都备受感谢！我们还借鉴了其他开源项目，对他们的工作深表感谢。
+
+有关OpenHands中使用的开源项目和许可证列表，请参阅我们的[CREDITS.md](./CREDITS.md)文件。
+
+## 📚 引用
+
+```
+@misc{openhands,
+      title={{OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents}},
+      author={Xingyao Wang and Boxuan Li and Yufan Song and Frank F. Xu and Xiangru Tang and Mingchen Zhuge and Jiayi Pan and Yueqi Song and Bowen Li and Jaskirat Singh and Hoang H. Tran and Fuqiang Li and Ren Ma and Mingzhang Zheng and Bill Qian and Yanjun Shao and Niklas Muennighoff and Yizhe Zhang and Binyuan Hui and Junyang Lin and Robert Brennan and Hao Peng and Heng Ji and Graham Neubig},
+      year={2024},
+      eprint={2407.16741},
+      archivePrefix={arXiv},
+      primaryClass={cs.SE},
+      url={https://arxiv.org/abs/2407.16741},
+}
+```

config.template.toml

@@ -255,6 +255,11 @@ enable_history_truncation = true
 # useful when an agent doesn't demand high quality but uses a lot of tokens
 llm_config = 'gpt3'
 
+[agent.CustomAgent]
+# Example: use a custom agent from a different package
+# This will be automatically be registered as a new agent named "CustomAgent"
+classpath = "my_package.my_module.MyCustomAgent"
+
 #################################### Sandbox ###################################
 # Configuration for the sandbox
 ##############################################################################
@@ -316,6 +321,19 @@ llm_config = 'gpt3'
 # Additional Docker runtime kwargs
 #docker_runtime_kwargs = {}
 
+# Specific port to use for VSCode. If not set, a random port will be chosen.
+# Useful when deploying OpenHands in a remote machine where you need to expose a specific port.
+#vscode_port = 41234
+
+# Volume mounts in the format 'host_path:container_path[:mode]'
+# e.g. '/my/host/dir:/workspace:rw'
+# Multiple mounts can be specified using commas
+# e.g. '/path1:/workspace/path1,/path2:/workspace/path2:ro'
+
+# Configure volumes under the [sandbox] section:
+# [sandbox]
+# volumes = "/my/host/dir:/workspace:rw,/path2:/workspace/path2:ro"
+
 #################################### Security ###################################
 # Configuration for security features
 ##############################################################################

containers/app/Dockerfile

@@ -70,7 +70,6 @@ ENV VIRTUAL_ENV=/app/.venv \
     PYTHONPATH='/app'
 
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 --from=backend-builder ${VIRTUAL_ENV} ${VIRTUAL_ENV}
-RUN playwright install --with-deps chromium
 
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 ./microagents ./microagents
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 ./openhands ./openhands

containers/app/entrypoint.sh

@@ -26,10 +26,6 @@ fi
 if [[ "$SANDBOX_USER_ID" -eq 0 ]]; then
   echo "Running OpenHands as root"
   export RUN_AS_OPENHANDS=false
-  mkdir -p /root/.cache/ms-playwright/
-  if [ -d "/home/openhands/.cache/ms-playwright/" ]; then
-    mv /home/openhands/.cache/ms-playwright/ /root/.cache/
-  fi
   "$@"
 else
   echo "Setting up enduser with id $SANDBOX_USER_ID"
@@ -58,10 +54,6 @@ else
   fi
 
   mkdir -p /home/enduser/.cache/huggingface/hub/
-  mkdir -p /home/enduser/.cache/ms-playwright/
-  if [ -d "/home/openhands/.cache/ms-playwright/" ]; then
-    mv /home/openhands/.cache/ms-playwright/ /home/enduser/.cache/
-  fi
 
   usermod -aG $DOCKER_SOCKET_GID enduser
   echo "Running as enduser"

containers/dev/compose.yml

@@ -11,7 +11,7 @@ services:
       - BACKEND_HOST=${BACKEND_HOST:-"0.0.0.0"}
       - SANDBOX_API_HOSTNAME=host.docker.internal
       #
-      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik}
+      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik}
       - SANDBOX_USER_ID=${SANDBOX_USER_ID:-1234}
       - WORKSPACE_MOUNT_PATH=${WORKSPACE_BASE:-$PWD/workspace}
     ports:

dev_config/python/.pre-commit-config.yaml

@@ -1,6 +1,6 @@
 repos:
   - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
-    rev: v4.5.0
+    rev: v5.0.0
     hooks:
       - id: trailing-whitespace
         exclude: docs/modules/python
@@ -10,30 +10,30 @@ repos:
       - id: debug-statements
 
   - repo: https://github.com/tox-dev/pyproject-fmt
-    rev: 1.7.0
+    rev: v2.5.1
     hooks:
       - id: pyproject-fmt
   - repo: https://github.com/abravalheri/validate-pyproject
-    rev: v0.16
+    rev: v0.24.1
     hooks:
       - id: validate-pyproject
 
   - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
     # Ruff version.
-    rev: v0.4.1
+    rev: v0.11.8
     hooks:
       # Run the linter.
       - id: ruff
         entry: ruff check --config dev_config/python/ruff.toml
         types_or: [python, pyi, jupyter]
-        args: [--fix]
+        args: [--fix, --unsafe-fixes]
       # Run the formatter.
       - id: ruff-format
         entry: ruff format --config dev_config/python/ruff.toml
         types_or: [python, pyi, jupyter]
 
   - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
-    rev: v1.9.0
+    rev: v1.15.0
     hooks:
       - id: mypy
         additional_dependencies:

dev_config/python/ruff.toml

@@ -7,6 +7,9 @@ select = [
     "Q",
     "B",
     "ASYNC",
+    "UP006",  # Use `list` instead of `List` for annotations
+    "UP007",  # Use `X | Y` instead of `Union[X, Y]`
+    "UP008",  # Use `X | None` instead of `Optional[X]`
 ]
 
 ignore = [
@@ -17,6 +20,12 @@ ignore = [
     "B010",
     "B904",
     "B018",
+    # Temporarily ignore ASYNC rules until they can be properly fixed in a separate PR
+    "ASYNC110",
+    "ASYNC220",
+    "ASYNC221",
+    "ASYNC230",
+    "ASYNC251",
 ]
 
 [lint.flake8-quotes]

docker-compose.yml

@@ -7,7 +7,7 @@ services:
     image: openhands:latest
     container_name: openhands-app-${DATE:-}
     environment:
-      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik}
+      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik}
       #- SANDBOX_USER_ID=${SANDBOX_USER_ID:-1234} # enable this only if you want a specific non-root sandbox user but you will have to manually adjust permissions of openhands-state for this user
       - WORKSPACE_MOUNT_PATH=${WORKSPACE_BASE:-$PWD/workspace}
     ports:

docs/README.md

@@ -4,37 +4,32 @@ This website is built using [Docusaurus](https://docusaurus.io/).
 
 When published, the content will be published at https://docs.all-hands.dev/.
 
-### Installation
+### Local Development
 
 ```bash
 $ cd docs
-$ yarn
+$ npm install
+$ npm run start
 ```
 
-### Local Development
-
-```
-$ yarn start # for the default English version
-```
-
-This command starts a local development server and opens up a browser window. Most changes are reflected live without having to restart the server.
+This command starts a local development server and opens up a browser window.
+Most changes are reflected live without having to restart the server.
 
 Alternatively, you can pass a `--locale` argument to render a specific language in dev mode as in:
 
 ```
-$ yarn start --locale pt-BR # for the Brazilian Portuguese version
-$ yarn start --locale fr # for the French version
-$ yarn start --locale zh-Hans # for the Chinese Han (simplified variant) version
+$ npm run start --locale pt-BR # for the Brazilian Portuguese version
+$ npm run start --locale fr # for the French version
+$ npm run start --locale zh-Hans # for the Chinese Han (simplified variant) version
 ```
 
 ### Build
 
 ```
-$ yarn build
+$ npm run build
 ```
 
 This command generates static content into the `build` directory and can be served using any static contents hosting service.
-
 It compiles all languages.
 
 ### Deployment
@@ -57,4 +52,4 @@ $ poetry run python docs/translation_updater.py
 # ...
 ```
 
-This process uses `claude-3-7-sonnet-20250219` as base model and each language consumes at least ~30k input tokens and ~35k output tokens.
+This process uses `claude-sonnet-4-20250514` as base model and each language consumes at least ~30k input tokens and ~35k output tokens.

docs/docusaurus.config.ts

@@ -36,7 +36,14 @@ const config: Config = {
     mermaid: true,
   },
   themes: ['@docusaurus/theme-mermaid'],
-  plugins: [],
+  plugins: [
+    [
+      require.resolve('docusaurus-lunr-search'),
+      {
+        languages: ['en', 'zh', 'fr', 'ja', 'pt']
+      }
+    ]
+  ],
   presets: [
     [
       'classic',
@@ -85,6 +92,10 @@ const config: Config = {
           type: 'localeDropdown',
           position: 'left',
         },
+        {
+          type: 'search',
+          position: 'left',
+        },
         {
           href: 'https://all-hands.dev',
           label: 'Company',

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md

@@ -1,15 +1,12 @@
-
-
 # À propos d'OpenHands
 
 ## Stratégie de recherche
 
-La réplication complète d'applications de niveau production avec des LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie implique :
+Réaliser une réplication complète d'applications de qualité production avec des LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie comprend :
 
-1. **Recherche technique fondamentale :** Se concentrer sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion du code
-2. **Capacités spécialisées :** Améliorer l'efficacité des composants de base grâce à la curation des données, aux méthodes d'entraînement, et plus encore
-3. **Planification des tâches :** Développer des capacités pour la détection des bugs, la gestion des bases de code et l'optimisation
-4. **Évaluation :** Établir des métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos modèles
+- **Recherche technique fondamentale :** Concentration sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion du code.
+- **Planification des tâches :** Développement de capacités pour la détection de bugs, la gestion de base de code et l'optimisation.
+- **Évaluation :** Établissement de métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos agents.
 
 ## Agent par défaut
 
@@ -17,11 +14,11 @@ Notre Agent par défaut est actuellement le [CodeActAgent](agents), qui est capa
 
 ## Construit avec
 
-OpenHands est construit en utilisant une combinaison de frameworks et de bibliothèques puissants, fournissant une base solide pour son développement. Voici les principales technologies utilisées dans le projet :
+OpenHands est construit en utilisant une combinaison de frameworks et bibliothèques puissants, fournissant une base solide pour son développement. Voici les technologies clés utilisées dans le projet :
 
 ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-black?style=for-the-badge) ![uvicorn](https://img.shields.io/badge/uvicorn-black?style=for-the-badge) ![LiteLLM](https://img.shields.io/badge/LiteLLM-black?style=for-the-badge) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?style=for-the-badge) ![Ruff](https://img.shields.io/badge/Ruff-black?style=for-the-badge) ![MyPy](https://img.shields.io/badge/MyPy-black?style=for-the-badge) ![LlamaIndex](https://img.shields.io/badge/LlamaIndex-black?style=for-the-badge) ![React](https://img.shields.io/badge/React-black?style=for-the-badge)
 
-Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours et que des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des technologies existantes peuvent être supprimées à mesure que le projet évolue. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus appropriés et les plus efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
+Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours, et des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des existantes peuvent être supprimées à mesure que le projet évolue. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus appropriés et efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
 
 ## Licence
 

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md

@@ -1,12 +1,10 @@
-
-
 # 🧠 Agent Principal et Capacités
 
 ## CodeActAgent
 
 ### Description
 
-Cet agent implémente l'idée de CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM dans un espace d'action de **code** unifié à la fois pour la _simplicité_ et la _performance_.
+Cet agent implémente l'idée CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM dans un espace d'action **code** unifié pour la _simplicité_ et la _performance_.
 
 L'idée conceptuelle est illustrée ci-dessous. À chaque tour, l'agent peut :
 
@@ -14,7 +12,7 @@ L'idée conceptuelle est illustrée ci-dessous. À chaque tour, l'agent peut :
 2. **CodeAct** : Choisir d'effectuer la tâche en exécutant du code
 
 - Exécuter n'importe quelle commande Linux `bash` valide
-- Exécuter n'importe quel code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Ceci est simulé via une commande `bash`, voir le système de plugin ci-dessous pour plus de détails.
+- Exécuter n'importe quel code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Ceci est simulé via la commande `bash`, voir le système de plugins ci-dessous pour plus de détails.
 
 ![image](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/92b622e3-72ad-4a61-8f41-8c040b6d5fb3)
 
@@ -22,4 +20,4 @@ L'idée conceptuelle est illustrée ci-dessous. À chaque tour, l'agent peut :
 
 https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/f592a192-e86c-4f48-ad31-d69282d5f6ac
 
-_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` effectuant une tâche de science des données (régression linéaire)_.
+_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` réalisant une tâche de science des données (régression linéaire)_.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx

@@ -1,35 +1,35 @@
-
-
 # 🏛️ Architecture du Système
 
 <div style={{ textAlign: 'center' }}>
-  <img src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38" alt="OpenHands System Architecture Diagram Jul 4 2024" />
-  <p><em>Diagramme de l'Architecture du Système OpenHands (4 juillet 2024)</em></p>
+  <img src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38" alt="Diagramme d'Architecture OpenHands 4 juillet 2024" />
+  <p><em>Diagramme d'Architecture OpenHands (4 juillet 2024)</em></p>
 </div>
 
-Ceci est une vue d'ensemble de haut niveau de l'architecture du système. Le système est divisé en deux composants principaux : le frontend et le backend. Le frontend est responsable de la gestion des interactions utilisateur et de l'affichage des résultats. Le backend est responsable de la gestion de la logique métier et de l'exécution des agents.
+Voici une vue d'ensemble de l'architecture du système. Le système est divisé en deux composants principaux : le frontend et le backend. Le frontend est responsable de la gestion des interactions utilisateur et de l'affichage des résultats. Le backend est responsable de la gestion de la logique métier et de l'exécution des agents.
 
-# Architecture du Frontend {#frontend-architecture-fr}
+# Architecture Frontend {#frontend-architecture-en}
 
 ![system_architecture.svg](/img/system_architecture.svg)
 
-Cette vue d'ensemble est simplifiée pour montrer les principaux composants et leurs interactions. Pour une vue plus détaillée de l'architecture du backend, voir la section Architecture du Backend ci-dessous.
+Cette vue d'ensemble est simplifiée pour montrer les composants principaux et leurs interactions. Pour une vue plus détaillée de l'architecture backend, consultez la section Architecture Backend ci-dessous.
 
-# Architecture du Backend {#backend-architecture-fr}
+# Architecture Backend {#backend-architecture-en}
 
-_**Avertissement** : L'architecture du backend est en cours de développement et est sujette à changement. Le diagramme suivant montre l'architecture actuelle du backend basée sur le commit indiqué dans le pied de page du diagramme._
+_**Avertissement** : L'architecture backend est en cours de développement et peut être modifiée. Le diagramme suivant montre l'architecture actuelle du backend basée sur le commit indiqué dans le pied de page du diagramme._
 
 ![backend_architecture.svg](/img/backend_architecture.svg)
 
 <details>
-  <summary>Mise à jour de ce Diagramme</summary>
+  <summary>Mise à jour de ce diagramme</summary>
   <div>
-    La génération du diagramme d'architecture du backend est partiellement automatisée.
-    Le diagramme est généré à partir des indications de type dans le code en utilisant l'outil py2puml. Le diagramme est ensuite manuellement revu, ajusté et exporté en PNG et SVG.
+    La génération du diagramme d'architecture backend est partiellement automatisée.
+    Le diagramme est généré à partir des annotations de type dans le code en utilisant l'outil
+    py2puml. Le diagramme est ensuite manuellement révisé, ajusté et exporté en PNG
+    et SVG.
 
     ## Prérequis
 
-    - Environnement python fonctionnel dans lequel openhands est exécutable
+    - Environnement Python opérationnel dans lequel openhands est exécutable
     (selon les instructions du fichier README.md à la racine du dépôt)
     - [py2puml](https://github.com/lucsorel/py2puml) installé
 
@@ -38,17 +38,17 @@ _**Avertissement** : L'architecture du backend est en cours de développement et
 1.  Générer automatiquement le diagramme en exécutant la commande suivante depuis la racine du dépôt :
     `py2puml openhands openhands > docs/architecture/backend_architecture.puml`
 
-2.  Ouvrir le fichier généré dans un éditeur PlantUML, par ex. Visual Studio Code avec l'extension PlantUML ou [PlantText](https://www.planttext.com/)
+2.  Ouvrir le fichier généré dans un éditeur PlantUML, par exemple Visual Studio Code avec l'extension PlantUML ou [PlantText](https://www.planttext.com/)
 
-3.  Revoir le PUML généré et effectuer tous les ajustements nécessaires au diagramme (ajouter les parties manquantes, corriger les erreurs, améliorer le positionnement).
-    _py2puml crée le diagramme en se basant sur les indications de type dans le code, donc des indications manquantes ou incorrectes peuvent entraîner un diagramme incomplet ou incorrect._
+3.  Examiner le PUML généré et faire tous les ajustements nécessaires au diagramme (ajouter les parties manquantes, corriger les erreurs, améliorer le positionnement).
+    _py2puml crée le diagramme basé sur les annotations de type dans le code, donc des annotations manquantes ou incorrectes peuvent entraîner un diagramme incomplet ou incorrect._
 
-4.  Revoir la différence entre le nouveau diagramme et le précédent et vérifier manuellement si les changements sont corrects.
-    _S'assurer de ne pas supprimer des parties qui ont été ajoutées manuellement au diagramme par le passé et qui sont toujours pertinentes._
+4.  Examiner la différence entre le nouveau diagramme et le précédent et vérifier manuellement si les changements sont corrects.
+    _Assurez-vous de ne pas supprimer des parties qui ont été ajoutées manuellement au diagramme dans le passé et qui sont toujours pertinentes._
 
 5.  Ajouter le hash du commit qui a été utilisé pour générer le diagramme dans le pied de page du diagramme.
 
-6.  Exporter le diagramme sous forme de fichiers PNG et SVG et remplacer les diagrammes existants dans le répertoire `docs/architecture`. Cela peut être fait avec (par ex. [PlantText](https://www.planttext.com/))
+6.  Exporter le diagramme en fichiers PNG et SVG et remplacer les diagrammes existants dans le répertoire `docs/architecture`. Cela peut être fait avec (par exemple [PlantText](https://www.planttext.com/))
 
   </div>
 </details>

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/runtime.md

@@ -1,19 +1,17 @@
+# 📦 Docker Runtime
 
+Le Docker Runtime d'OpenHands est le composant central qui permet l'exécution sécurisée et flexible des actions d'un agent IA.
+Il crée un environnement isolé (sandbox) en utilisant Docker, où du code arbitraire peut être exécuté en toute sécurité sans risquer de compromettre le système hôte.
 
-# 📦 Runtime Docker
-
-Le Runtime Docker d'OpenHands est le composant principal qui permet l'exécution sécurisée et flexible des actions des agents d'IA.
-Il crée un environnement en bac à sable (sandbox) en utilisant Docker, où du code arbitraire peut être exécuté en toute sécurité sans risquer le système hôte.
-
-## Pourquoi avons-nous besoin d'un runtime en bac à sable ?
+## Pourquoi avons-nous besoin d'un environnement d'exécution isolé ?
 
 OpenHands doit exécuter du code arbitraire dans un environnement sécurisé et isolé pour plusieurs raisons :
 
-1. Sécurité : L'exécution de code non fiable peut poser des risques importants pour le système hôte. Un environnement en bac à sable empêche le code malveillant d'accéder ou de modifier les ressources du système hôte
-2. Cohérence : Un environnement en bac à sable garantit que l'exécution du code est cohérente sur différentes machines et configurations, éliminant les problèmes du type "ça fonctionne sur ma machine"
-3. Contrôle des ressources : Le bac à sable permet un meilleur contrôle de l'allocation et de l'utilisation des ressources, empêchant les processus incontrôlés d'affecter le système hôte
+1. Sécurité : L'exécution de code non fiable peut présenter des risques importants pour le système hôte. Un environnement isolé empêche le code malveillant d'accéder ou de modifier les ressources du système hôte
+2. Cohérence : Un environnement isolé garantit que l'exécution du code est cohérente sur différentes machines et configurations, éliminant les problèmes du type "ça marche sur ma machine"
+3. Contrôle des ressources : L'isolation permet un meilleur contrôle de l'allocation et de l'utilisation des ressources, empêchant les processus incontrôlés d'affecter le système hôte
 4. Isolation : Différents projets ou utilisateurs peuvent travailler dans des environnements isolés sans interférer les uns avec les autres ou avec le système hôte
-5. Reproductibilité : Les environnements en bac à sable facilitent la reproduction des bugs et des problèmes, car l'environnement d'exécution est cohérent et contrôlable
+5. Reproductibilité : Les environnements isolés facilitent la reproduction des bugs et des problèmes, car l'environnement d'exécution est cohérent et contrôlable
 
 ## Comment fonctionne le Runtime ?
 
@@ -23,17 +21,17 @@ Le système Runtime d'OpenHands utilise une architecture client-serveur impléme
 graph TD
     A[Image Docker personnalisée fournie par l'utilisateur] --> B[Backend OpenHands]
     B -->|Construit| C[Image OH Runtime]
-    C -->|Lance| D[Exécuteur d'actions]
+    C -->|Lance| D[Action Executor]
     D -->|Initialise| E[Navigateur]
     D -->|Initialise| F[Shell Bash]
     D -->|Initialise| G[Plugins]
     G -->|Initialise| L[Serveur Jupyter]
 
-    B -->|Génère| H[Agent]
-    B -->|Génère| I[EventStream]
+    B -->|Crée| H[Agent]
+    B -->|Crée| I[EventStream]
     I <--->|Exécute l'action pour
     obtenir l'observation
-    via l'API REST
+    via API REST
     | D
 
     H -->|Génère l'action| I
@@ -50,80 +48,72 @@ graph TD
 
 1. Entrée utilisateur : L'utilisateur fournit une image Docker de base personnalisée
 2. Construction de l'image : OpenHands construit une nouvelle image Docker (l'"image OH runtime") basée sur l'image fournie par l'utilisateur. Cette nouvelle image inclut le code spécifique à OpenHands, principalement le "client runtime"
-3. Lancement du conteneur : Lorsqu'OpenHands démarre, il lance un conteneur Docker en utilisant l'image OH runtime
-4. Initialisation du serveur d'exécution des actions : Le serveur d'exécution des actions initialise un `ActionExecutor` à l'intérieur du conteneur, mettant en place les composants nécessaires comme un shell bash et chargeant les plugins spécifiés
-5. Communication : Le backend OpenHands (`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`) communique avec le serveur d'exécution des actions via une API RESTful, envoyant des actions et recevant des observations
-6. Exécution des actions : Le client runtime reçoit les actions du backend, les exécute dans l'environnement en bac à sable et renvoie les observations
-7. Retour des observations : Le serveur d'exécution des actions renvoie les résultats d'exécution au backend OpenHands sous forme d'observations
-
+3. Lancement du conteneur : Lorsqu'OpenHands démarre, il lance un conteneur Docker utilisant l'image OH runtime
+4. Initialisation du serveur d'exécution d'actions : Le serveur d'exécution d'actions initialise un `ActionExecutor` à l'intérieur du conteneur, configurant les composants nécessaires comme un shell bash et chargeant les plugins spécifiés
+5. Communication : Le backend OpenHands (`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`) communique avec le serveur d'exécution d'actions via une API RESTful, envoyant des actions et recevant des observations
+6. Exécution d'actions : Le client runtime reçoit les actions du backend, les exécute dans l'environnement isolé, et renvoie des observations
+7. Retour d'observation : Le serveur d'exécution d'actions renvoie les résultats d'exécution au backend OpenHands sous forme d'observations
 
 Le rôle du client :
-- Il agit comme un intermédiaire entre le backend OpenHands et l'environnement en bac à sable
-- Il exécute différents types d'actions (commandes shell, opérations sur les fichiers, code Python, etc.) en toute sécurité dans le conteneur
-- Il gère l'état de l'environnement en bac à sable, y compris le répertoire de travail courant et les plugins chargés
-- Il formate et renvoie les observations au backend, assurant une interface cohérente pour le traitement des résultats
 
+- Il agit comme intermédiaire entre le backend OpenHands et l'environnement isolé
+- Il exécute divers types d'actions (commandes shell, opérations sur fichiers, code Python, etc.) en toute sécurité dans le conteneur
+- Il gère l'état de l'environnement isolé, y compris le répertoire de travail actuel et les plugins chargés
+- Il formate et renvoie les observations au backend, assurant une interface cohérente pour le traitement des résultats
 
 ## Comment OpenHands construit et maintient les images OH Runtime
 
-L'approche d'OpenHands pour la construction et la gestion des images runtime assure l'efficacité, la cohérence et la flexibilité dans la création et la maintenance des images Docker pour les environnements de production et de développement.
+L'approche d'OpenHands pour construire et gérer les images runtime assure efficacité, cohérence et flexibilité dans la création et la maintenance des images Docker pour les environnements de production et de développement.
 
-Consultez le [code pertinent](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py) si vous souhaitez plus de détails.
+Consultez le [code pertinent](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py) si vous êtes intéressé par plus de détails.
 
-### Système de balises d'images
+### Système de marquage d'images
 
-OpenHands utilise un système à trois balises pour ses images runtime afin d'équilibrer la reproductibilité et la flexibilité.
-Les balises peuvent être dans l'un des 2 formats suivants :
+OpenHands utilise un système à trois tags pour ses images runtime afin d'équilibrer reproductibilité et flexibilité.
+Les tags peuvent être dans l'un des 2 formats suivants :
 
-- **Balise versionnée** : `oh_v{openhands_version}_{base_image}` (ex : `oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`)
-- **Balise de verrouillage** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}` (ex : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef`)
-- **Balise source** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
-  (ex : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`)
+- **Tag versionné** : `oh_v{openhands_version}_{base_image}` (ex. : `oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`)
+- **Tag de verrouillage** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}` (ex. : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef`)
+- **Tag source** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
+  (ex. : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`)
 
-
-#### Balise source - La plus spécifique
+#### Tag source - Le plus spécifique
 
 Il s'agit des 16 premiers chiffres du MD5 du hash du répertoire pour le répertoire source. Cela donne un hash
-uniquement pour la source d'openhands
+uniquement pour la source openhands.
 
-
-#### Balise de verrouillage
+#### Tag de verrouillage
 
 Ce hash est construit à partir des 16 premiers chiffres du MD5 de :
-- Le nom de l'image de base sur laquelle l'image a été construite (ex : `nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`)
+
+- Le nom de l'image de base sur laquelle l'image a été construite (ex. : `nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`)
 - Le contenu du `pyproject.toml` inclus dans l'image.
 - Le contenu du `poetry.lock` inclus dans l'image.
 
 Cela donne effectivement un hash pour les dépendances d'Openhands indépendamment du code source.
 
-#### Balise versionnée - La plus générique
+#### Tag versionné - Le plus générique
 
-Cette balise est une concaténation de la version d'openhands et du nom de l'image de base (transformé pour s'adapter au standard des balises).
+Ce tag est une concaténation de la version openhands et du nom de l'image de base (transformé pour s'adapter au standard des tags).
 
 #### Processus de construction
 
 Lors de la génération d'une image...
 
-- **Pas de reconstruction** : OpenHands vérifie d'abord si une image avec la même **balise source la plus spécifique** existe. S'il existe une telle image,
-  aucune construction n'est effectuée - l'image existante est utilisée.
-- **Reconstruction la plus rapide** : OpenHands vérifie ensuite si une image avec la **balise de verrouillage générique** existe. S'il existe une telle image,
-  OpenHands construit une nouvelle image basée sur celle-ci, en contournant toutes les étapes d'installation (comme `poetry install` et
-  `apt-get`) sauf une opération finale pour copier le code source actuel. La nouvelle image est balisée avec une
-  balise **source** uniquement.
-- **Reconstruction correcte** : Si ni une balise **source** ni une balise **de verrouillage** n'existe, une image sera construite sur la base de l'image avec la balise **versionnée**.
-  Dans l'image avec la balise versionnée, la plupart des dépendances devraient déjà être installées, ce qui permet de gagner du temps.
-- **Reconstruction la plus lente** : Si les trois balises n'existent pas, une toute nouvelle image est construite à partir de
-  l'image de base (ce qui est une opération plus lente). Cette nouvelle image est balisée avec toutes les balises **source**, **de verrouillage** et **versionnée**.
+- **Pas de reconstruction** : OpenHands vérifie d'abord si une image avec le même **tag source le plus spécifique** existe. S'il existe une telle image, aucune construction n'est effectuée - l'image existante est utilisée.
+- **Reconstruction la plus rapide** : OpenHands vérifie ensuite si une image avec le **tag de verrouillage générique** existe. S'il existe une telle image, OpenHands construit une nouvelle image basée sur celle-ci, contournant toutes les étapes d'installation (comme `poetry install` et `apt-get`) sauf une opération finale pour copier le code source actuel. La nouvelle image est marquée uniquement avec un tag **source**.
+- **Reconstruction acceptable** : Si ni un tag **source** ni un tag **verrouillage** n'existe, une image sera construite basée sur l'image avec le tag **versionné**. Dans l'image avec tag versionné, la plupart des dépendances devraient déjà être installées, ce qui permet de gagner du temps.
+- **Reconstruction la plus lente** : Si aucun des trois tags n'existe, une toute nouvelle image est construite basée sur l'image de base (ce qui est une opération plus lente). Cette nouvelle image est marquée avec tous les tags **source**, **verrouillage** et **versionné**.
 
-Cette approche de balisage permet à OpenHands de gérer efficacement les environnements de développement et de production.
+Cette approche de marquage permet à OpenHands de gérer efficacement les environnements de développement et de production.
 
-1. Un code source et un Dockerfile identiques produisent toujours la même image (via des balises basées sur des hashs)
-2. Le système peut reconstruire rapidement les images lorsque des changements mineurs se produisent (en s'appuyant sur des images compatibles récentes)
-3. La balise **de verrouillage** (ex : `runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`) pointe toujours vers la dernière version pour une combinaison particulière d'image de base, de dépendances et de version d'OpenHands
+1. Un code source et un Dockerfile identiques produisent toujours la même image (via des tags basés sur des hashs)
+2. Le système peut rapidement reconstruire des images lorsque des changements mineurs se produisent (en exploitant des images compatibles récentes)
+3. Le tag **verrouillage** (ex., `runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`) pointe toujours vers la dernière construction pour une combinaison particulière d'image de base, de dépendances et de version OpenHands
 
-## Système de plugins du Runtime
+## Système de plugins Runtime
 
-Le Runtime d'OpenHands prend en charge un système de plugins qui permet d'étendre les fonctionnalités et de personnaliser l'environnement d'exécution. Les plugins sont initialisés lorsque le client runtime démarre.
+Le Runtime OpenHands prend en charge un système de plugins qui permet d'étendre les fonctionnalités et de personnaliser l'environnement d'exécution. Les plugins sont initialisés au démarrage du client runtime.
 
 Consultez [un exemple de plugin Jupyter ici](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/ecf4aed28b0cf7c18d4d8ff554883ba182fc6bdd/openhands/runtime/plugins/jupyter/__init__.py#L21-L55) si vous souhaitez implémenter votre propre plugin.
 
@@ -131,8 +121,8 @@ Consultez [un exemple de plugin Jupyter ici](https://github.com/All-Hands-AI/Ope
 
 Aspects clés du système de plugins :
 
-1. Définition des plugins : Les plugins sont définis comme des classes Python qui héritent d'une classe de base `Plugin`
-2. Enregistrement des plugins : Les plugins disponibles sont enregistrés dans un dictionnaire `ALL_PLUGINS`
-3. Spécification des plugins : Les plugins sont associés à `Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`. Les utilisateurs peuvent spécifier quels plugins charger lors de l'initialisation du runtime
-4. Initialisation : Les plugins sont initialisés de manière asynchrone lorsque le client runtime démarre
+1. Définition du plugin : Les plugins sont définis comme des classes Python qui héritent d'une classe de base `Plugin`
+2. Enregistrement du plugin : Les plugins disponibles sont enregistrés dans un dictionnaire `ALL_PLUGINS`
+3. Spécification du plugin : Les plugins sont associés à `Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`. Les utilisateurs peuvent spécifier quels plugins charger lors de l'initialisation du runtime
+4. Initialisation : Les plugins sont initialisés de manière asynchrone au démarrage du client runtime
 5. Utilisation : Le client runtime peut utiliser les plugins initialisés pour étendre ses capacités (par exemple, le JupyterPlugin pour exécuter des cellules IPython)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-api.md

@@ -0,0 +1,177 @@
+# API Cloud OpenHands
+
+OpenHands Cloud fournit une API REST qui vous permet d'interagir programmatiquement avec le service. Cela est utile si vous souhaitez facilement lancer vos propres tâches depuis vos programmes de manière flexible.
+
+Ce guide explique comment obtenir une clé API et utiliser l'API pour démarrer des conversations.
+Pour des informations plus détaillées sur l'API, consultez la [Référence API OpenHands](https://docs.all-hands.dev/swagger-ui/).
+
+## Obtention d'une clé API
+
+Pour utiliser l'API OpenHands Cloud, vous devrez générer une clé API :
+
+1. Connectez-vous à votre compte [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)
+2. Accédez à la [page Paramètres](https://app.all-hands.dev/settings)
+3. Localisez la section "Clés API"
+4. Cliquez sur "Générer une nouvelle clé"
+5. Donnez à votre clé un nom descriptif (par exemple, "Développement", "Production")
+6. Copiez la clé API générée et conservez-la en lieu sûr - elle ne sera affichée qu'une seule fois
+
+![Génération de clé API](/img/docs/api-key-generation.png)
+
+## Utilisation de l'API
+
+### Démarrer une nouvelle conversation
+
+Pour démarrer une nouvelle conversation avec OpenHands effectuant une tâche, vous devrez faire une requête POST vers le point de terminaison de conversation.
+
+#### Paramètres de la requête
+
+| Paramètre | Type | Obligatoire | Description |
+|-----------|------|-------------|-------------|
+| `initial_user_msg` | chaîne | Oui | Le message initial pour démarrer la conversation |
+| `repository` | chaîne | Non | Nom du dépôt Git pour fournir du contexte au format `propriétaire/repo`. Vous devez avoir accès au dépôt. |
+
+#### Exemples
+
+<details>
+<summary>cURL</summary>
+
+```bash
+curl -X POST "https://app.all-hands.dev/api/conversations" \
+  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "initial_user_msg": "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+    "repository": "yourusername/your-repo"
+  }'
+```
+</details>
+
+<details>
+<summary>Python (avec requests)</summary>
+
+```python
+import requests
+
+api_key = "YOUR_API_KEY"
+url = "https://app.all-hands.dev/api/conversations"
+
+headers = {
+    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
+    "Content-Type": "application/json"
+}
+
+data = {
+    "initial_user_msg": "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+    "repository": "yourusername/your-repo"
+}
+
+response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
+conversation = response.json()
+
+print(f"Conversation Link: https://app.all-hands.dev/conversations/{conversation['conversation_id']}")
+print(f"Status: {conversation['status']}")
+```
+</details>
+
+<details>
+<summary>TypeScript/JavaScript (avec fetch)</summary>
+
+```typescript
+const apiKey = "YOUR_API_KEY";
+const url = "https://app.all-hands.dev/api/conversations";
+
+const headers = {
+  "Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
+  "Content-Type": "application/json"
+};
+
+const data = {
+  initial_user_msg: "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+  repository: "yourusername/your-repo"
+};
+
+async function startConversation() {
+  try {
+    const response = await fetch(url, {
+      method: "POST",
+      headers: headers,
+      body: JSON.stringify(data)
+    });
+
+    const conversation = await response.json();
+
+    console.log(`Conversation Link: https://app.all-hands.dev/conversations/${conversation.id}`);
+    console.log(`Status: ${conversation.status}`);
+
+    return conversation;
+  } catch (error) {
+    console.error("Error starting conversation:", error);
+  }
+}
+
+startConversation();
+```
+
+</details>
+
+#### Réponse
+
+L'API renverra un objet JSON avec les détails de la conversation créée :
+
+```json
+{
+  "status": "ok",
+  "conversation_id": "abc1234",
+}
+```
+
+Vous pouvez également recevoir une `AuthenticationError` si :
+
+1. Vous avez fourni une clé API invalide
+2. Vous avez fourni un nom de dépôt incorrect
+3. Vous n'avez pas accès au dépôt
+
+
+### Récupération du statut d'une conversation
+
+Vous pouvez vérifier le statut d'une conversation en faisant une requête GET vers le point de terminaison de conversation.
+
+#### Point de terminaison
+
+```
+GET https://app.all-hands.dev/api/conversations/{conversation_id}
+```
+
+#### Exemple
+
+<details>
+<summary>cURL</summary>
+
+```bash
+curl -X GET "https://app.all-hands.dev/api/conversations/{conversation_id}" \
+  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
+```
+</details>
+
+#### Réponse
+
+La réponse est formatée comme suit :
+
+```json
+{
+  "conversation_id":"abc1234",
+  "title":"Update README.md",
+  "created_at":"2025-04-29T15:13:51.370706Z",
+  "last_updated_at":"2025-04-29T15:13:57.199210Z",
+  "status":"RUNNING",
+  "selected_repository":"yourusername/your-repo",
+  "trigger":"gui"
+}
+```
+
+## Limites de taux
+
+L'API a une limite de 10 conversations simultanées par compte. Si vous avez besoin d'une limite plus élevée pour votre cas d'utilisation, veuillez nous contacter à [contact@all-hands.dev](mailto:contact@all-hands.dev).
+
+Si vous dépassez cette limite, l'API renverra une réponse 429 Too Many Requests.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-issue-resolver.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Résolveur de Problèmes Cloud
+
+Le Résolveur de Problèmes Cloud automatise les corrections de code et fournit une assistance intelligente pour vos dépôts sur GitHub et GitLab.
+
+## Configuration
+
+Le Résolveur de Problèmes Cloud est disponible automatiquement lorsque vous accordez l'accès au dépôt OpenHands Cloud :
+- [Accès au dépôt GitHub](./github-installation#adding-repository-access)
+- [Accès au dépôt GitLab](./gitlab-installation#adding-repository-access)
+
+## Utilisation
+
+Après avoir accordé l'accès au dépôt OpenHands Cloud, vous pouvez utiliser le Résolveur de Problèmes Cloud sur les problèmes et les pull/merge requests dans vos dépôts.
+
+### Travailler avec les Problèmes
+
+Sur votre dépôt, étiquetez un problème avec `openhands`. OpenHands va :
+1. Commenter le problème pour vous faire savoir qu'il y travaille
+   - Vous pouvez cliquer sur le lien pour suivre la progression sur OpenHands Cloud
+2. Ouvrir une pull request (GitHub) ou une merge request (GitLab) s'il détermine que le problème a été résolu avec succès
+3. Commenter le problème avec un résumé des tâches effectuées et un lien vers la PR/MR
+
+### Travailler avec les Pull/Merge Requests
+
+Pour qu'OpenHands travaille sur les pull requests (GitHub) ou les merge requests (GitLab), mentionnez `@openhands` dans les commentaires pour :
+- Poser des questions
+- Demander des mises à jour
+- Obtenir des explications de code
+
+OpenHands va :
+1. Commenter pour vous faire savoir qu'il y travaille
+2. Effectuer la tâche demandée

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-ui.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Interface Cloud
+
+L'interface Cloud fournit une interface web pour interagir avec OpenHands AI. Cette page explique comment accéder et utiliser l'interface Cloud d'OpenHands.
+
+## Accès à l'Interface
+
+L'interface Cloud d'OpenHands est accessible à [app.all-hands.dev](https://app.all-hands.dev). Vous devrez vous connecter avec votre compte GitHub ou GitLab pour accéder à l'interface.
+
+<!-- Image will be added in a future update -->
+<!-- ![Interface Cloud OpenHands](/img/docs/openhands-cloud-ui.png) -->
+
+## Fonctionnalités Clés
+
+Pour des informations détaillées sur les fonctionnalités disponibles dans l'interface Cloud d'OpenHands, veuillez consulter la section [Fonctionnalités Clés](../key-features.md) de la documentation.
+
+## Paramètres
+
+La page des paramètres vous permet de :
+
+1. Configurer les préférences de votre compte
+2. Gérer l'accès aux dépôts
+3. Générer des clés API pour un accès programmatique
+4. Personnaliser votre expérience OpenHands
+
+## Prochaines Étapes
+
+- [Utiliser le Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md) pour automatiser les corrections de code et obtenir de l'aide
+- [En savoir plus sur l'API Cloud](./cloud-api.md) pour un accès programmatique
+- [Retourner à la Mise en Route](./openhands-cloud.md)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/github-installation.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# Installation GitHub
+
+Ce guide vous accompagne dans le processus d'installation et de configuration d'OpenHands Cloud pour vos dépôts GitHub.
+
+## Prérequis
+
+- Un compte GitHub
+- Accès à OpenHands Cloud
+
+## Étapes d'Installation
+
+1. Connectez-vous à [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)
+2. Si vous n'avez pas encore connecté votre compte GitHub :
+   - Cliquez sur `Se connecter à GitHub`
+   - Examinez et acceptez les conditions d'utilisation
+   - Autorisez l'application OpenHands AI
+
+## Ajout d'Accès au Dépôt
+
+Vous pouvez accorder à OpenHands l'accès à des dépôts spécifiques :
+
+1. Cliquez sur le menu déroulant `Sélectionner un projet GitHub`, puis sélectionnez `Ajouter plus de dépôts...`
+2. Sélectionnez votre organisation et choisissez les dépôts spécifiques auxquels vous souhaitez accorder l'accès à OpenHands.
+   - OpenHands demande des jetons à courte durée de vie (expiration de 8 heures) avec ces permissions :
+     - Actions : Lecture et écriture
+     - Administration : Lecture seule
+     - Statuts de commit : Lecture et écriture
+     - Contenus : Lecture et écriture
+     - Problèmes : Lecture et écriture
+     - Métadonnées : Lecture seule
+     - Pull requests : Lecture et écriture
+     - Webhooks : Lecture et écriture
+     - Workflows : Lecture et écriture
+   - L'accès au dépôt pour un utilisateur est accordé en fonction de :
+     - Permission accordée pour le dépôt
+     - Permissions GitHub de l'utilisateur (propriétaire/collaborateur)
+3. Cliquez sur `Installer & Autoriser`
+
+## Modification de l'Accès au Dépôt
+
+Vous pouvez modifier l'accès au dépôt à tout moment :
+* En utilisant le même workflow `Sélectionner un projet GitHub > Ajouter plus de dépôts`, ou
+* En visitant la page Paramètres et en sélectionnant `Configurer les Dépôts GitHub` dans la section `Paramètres GitHub`.
+
+## Utilisation d'OpenHands avec GitHub
+
+Une fois que vous avez accordé l'accès au dépôt, vous pouvez utiliser OpenHands avec vos dépôts GitHub.
+
+Pour plus de détails sur l'utilisation d'OpenHands avec les problèmes et les pull requests GitHub, consultez la documentation du [Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md).
+
+## Prochaines Étapes
+
+- [Accéder à l'Interface Cloud](./cloud-ui.md) pour interagir avec l'interface web
+- [Utiliser le Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md) pour automatiser les corrections de code et obtenir de l'aide
+- [Utiliser l'API Cloud](./cloud-api.md) pour interagir programmatiquement avec OpenHands

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/gitlab-installation.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+# Installation GitLab
+
+Ce guide vous accompagne dans le processus d'installation et de configuration d'OpenHands Cloud pour vos dépôts GitLab.
+
+## Prérequis
+
+- Un compte GitLab
+- Accès à OpenHands Cloud
+
+## Étapes d'Installation
+
+1. Connectez-vous à [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)
+2. Si vous n'avez pas encore connecté votre compte GitLab :
+   - Cliquez sur `Se connecter à GitLab`
+   - Examinez et acceptez les conditions d'utilisation
+   - Autorisez l'application OpenHands AI
+
+## Ajout d'Accès au Dépôt
+
+Vous pouvez accorder à OpenHands l'accès à des dépôts spécifiques :
+
+1. Cliquez sur le menu déroulant `Sélectionner un projet GitLab`, puis sélectionnez `Ajouter plus de dépôts...`
+2. Sélectionnez votre organisation et choisissez les dépôts spécifiques auxquels vous souhaitez accorder l'accès à OpenHands.
+   - OpenHands demande des permissions avec ces portées :
+     - api : Accès complet à l'API
+     - read_user : Lecture des informations utilisateur
+     - read_repository : Lecture des informations du dépôt
+     - write_repository : Écriture dans le dépôt
+   - L'accès au dépôt pour un utilisateur est accordé en fonction de :
+     - Permission accordée pour le dépôt
+     - Permissions GitLab de l'utilisateur (propriétaire/mainteneur/développeur)
+3. Cliquez sur `Installer & Autoriser`
+
+## Modification de l'Accès au Dépôt
+
+Vous pouvez modifier l'accès au dépôt à tout moment :
+* En utilisant le même workflow `Sélectionner un projet GitLab > Ajouter plus de dépôts`, ou
+* En visitant la page Paramètres et en sélectionnant `Configurer les Dépôts GitLab` dans la section `Paramètres GitLab`.
+
+## Utilisation d'OpenHands avec GitLab
+
+Une fois que vous avez accordé l'accès au dépôt, vous pouvez utiliser OpenHands avec vos dépôts GitLab.
+
+Pour plus de détails sur l'utilisation d'OpenHands avec les problèmes et les merge requests GitLab, consultez la documentation du [Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md).
+
+## Prochaines Étapes
+
+- [Accéder à l'Interface Cloud](./cloud-ui.md) pour interagir avec l'interface web
+- [Utiliser le Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md) pour automatiser les corrections de code et obtenir de l'aide
+- [Utiliser l'API Cloud](./cloud-api.md) pour interagir programmatiquement avec OpenHands

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/openhands-cloud.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# OpenHands Cloud
+
+OpenHands Cloud est la version hébergée dans le cloud d'OpenHands par All Hands AI.
+
+## Accès à OpenHands Cloud
+
+Pour commencer avec OpenHands Cloud, visitez [app.all-hands.dev](https://app.all-hands.dev).
+
+Vous serez invité à vous connecter avec votre compte GitHub ou GitLab :
+
+1. Après avoir lu et accepté les conditions d'utilisation, cliquez sur `Se connecter à GitHub` ou `Se connecter à GitLab`.
+2. Examinez les permissions demandées par OpenHands et autorisez l'application.
+   - OpenHands nécessitera certaines permissions de votre compte. Pour en savoir plus sur ces permissions,
+     vous pouvez cliquer sur le lien `En savoir plus` sur la page d'autorisation.
+
+## Prochaines Étapes
+
+Une fois que vous avez connecté votre compte, vous pouvez :
+
+- [Installer l'Intégration GitHub](./github-installation.md) pour utiliser OpenHands avec vos dépôts GitHub
+- [Installer l'Intégration GitLab](./gitlab-installation.md) pour utiliser OpenHands avec vos dépôts GitLab
+- [Accéder à l'Interface Cloud](./cloud-ui.md) pour interagir avec l'interface web
+- [Utiliser l'API Cloud](./cloud-api.md) pour interagir programmatiquement avec OpenHands
+- [Configurer le Résolveur de Problèmes Cloud](./cloud-issue-resolver.md) pour automatiser les corrections de code et fournir une assistance intelligente

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/configuration-options.md

@@ -1,387 +1,395 @@
-# Options de configuration
-
-Ce guide détaille toutes les options de configuration disponibles pour OpenHands, vous aidant à personnaliser son comportement et à l'intégrer avec d'autres services.
+# Options de Configuration
 
 :::note
-Si vous exécutez en [Mode GUI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/gui-mode), les paramètres disponibles dans l'interface utilisateur des paramètres auront toujours
-la priorité.
+Cette page présente toutes les options de configuration disponibles pour OpenHands, vous permettant de personnaliser son comportement et
+de l'intégrer avec d'autres services. En Mode GUI, tous les paramètres appliqués via l'interface Paramètres auront la priorité.
 :::
 
----
+## Configuration Principale
 
-# Table des matières
+Les options de configuration principales sont définies dans la section `[core]` du fichier `config.toml`.
 
-1. [Configuration de base](#core-configuration)
-   - [Clés API](#api-keys)
-   - [Espace de travail](#workspace)
-   - [Débogage et journalisation](#debugging-and-logging)
-   - [Trajectoires](#trajectories)
-   - [Stockage de fichiers](#file-store)
-   - [Gestion des tâches](#task-management)
-   - [Configuration du bac à sable](#sandbox-configuration)
-   - [Divers](#miscellaneous)
-2. [Configuration LLM](#llm-configuration)
-   - [Informations d'identification AWS](#aws-credentials)
-   - [Configuration de l'API](#api-configuration)
-   - [Fournisseur LLM personnalisé](#custom-llm-provider)
-   - [Embeddings](#embeddings)
-   - [Gestion des messages](#message-handling)
-   - [Sélection du modèle](#model-selection)
-   - [Nouvelles tentatives](#retrying)
-   - [Options avancées](#advanced-options)
-3. [Configuration de l'agent](#agent-configuration)
-   - [Configuration de la mémoire](#memory-configuration)
-   - [Configuration LLM](#llm-configuration-1)
-   - [Configuration de l'espace d'action](#actionspace-configuration)
-   - [Utilisation du micro-agent](#microagent-usage)
-4. [Configuration du bac à sable](#sandbox-configuration-1)
-   - [Exécution](#execution)
-   - [Image de conteneur](#container-image)
-   - [Mise en réseau](#networking)
-   - [Linting et plugins](#linting-and-plugins)
-   - [Dépendances et environnement](#dependencies-and-environment)
-   - [Évaluation](#evaluation)
-5. [Configuration de sécurité](#security-configuration)
-   - [Mode de confirmation](#confirmation-mode)
-   - [Analyseur de sécurité](#security-analyzer)
-
----
-
-## Configuration de base
-
-Les options de configuration de base sont définies dans la section `[core]` du fichier `config.toml`.
-
-**Clés API**
+### Clés API
 - `e2b_api_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Clé API pour E2B
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Clé API pour E2B
 
 - `modal_api_token_id`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : ID du jeton API pour Modal
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: ID de token API pour Modal
 
 - `modal_api_token_secret`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Secret du jeton API pour Modal
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Secret de token API pour Modal
 
-**Espace de travail**
-- `workspace_base`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"./workspace"`
-  - Description : Chemin de base pour l'espace de travail
+### Espace de travail
+- `workspace_base` **(Déprécié)**
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"./workspace"`
+  - Description: Chemin de base pour l'espace de travail. **Déprécié: Utilisez `SANDBOX_VOLUMES` à la place.**
 
 - `cache_dir`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/tmp/cache"`
-  - Description : Chemin du répertoire de cache
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"/tmp/cache"`
+  - Description: Chemin du répertoire de cache
 
-**Débogage et journalisation**
+### Débogage et Journalisation
 - `debug`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Activer le débogage
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Activer le débogage
 
 - `disable_color`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Désactiver la couleur dans la sortie du terminal
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Désactiver la couleur dans la sortie du terminal
 
-**Trajectoires**
+### Trajectoires
 - `save_trajectory_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"./trajectories"`
-  - Description : Chemin pour stocker les trajectoires (peut être un dossier ou un fichier). Si c'est un dossier, les trajectoires seront enregistrées dans un fichier nommé avec l'ID de session et l'extension .json, dans ce dossier.
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"./trajectories"`
+  - Description: Chemin pour stocker les trajectoires (peut être un dossier ou un fichier). Si c'est un dossier, les trajectoires seront sauvegardées dans un fichier nommé avec l'ID de session et l'extension .json, dans ce dossier.
 
-**Stockage de fichiers**
+- `replay_trajectory_path`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Chemin pour charger une trajectoire et la rejouer. Si fourni, doit être un chemin vers le fichier de trajectoire au format JSON. Les actions dans le fichier de trajectoire seront rejouées d'abord avant que toute instruction utilisateur ne soit exécutée.
+
+### Stockage de Fichiers
 - `file_store_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/tmp/file_store"`
-  - Description : Chemin de stockage des fichiers
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"/tmp/file_store"`
+  - Description: Chemin du stockage de fichiers
 
 - `file_store`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"memory"`
-  - Description : Type de stockage de fichiers
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"memory"`
+  - Description: Type de stockage de fichiers
 
 - `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `[".*"]`
-  - Description : Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
+  - Type: `liste de str`
+  - Défaut: `[".*"]`
+  - Description: Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
 
 - `file_uploads_max_file_size_mb`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Taille maximale des fichiers pour les téléchargements, en mégaoctets
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `0`
+  - Description: Taille maximale de fichier pour les téléchargements, en mégaoctets
 
 - `file_uploads_restrict_file_types`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Restreindre les types de fichiers pour les téléchargements de fichiers
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Restreindre les types de fichiers pour les téléchargements
 
 - `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `[".*"]`
-  - Description : Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
+  - Type: `liste de str`
+  - Défaut: `[".*"]`
+  - Description: Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
 
-**Gestion des tâches**
+### Gestion des Tâches
 - `max_budget_per_task`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Budget maximal par tâche (0.0 signifie aucune limite)
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `0.0`
+  - Description: Budget maximum par tâche (0.0 signifie pas de limite)
 
 - `max_iterations`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `100`
-  - Description : Nombre maximal d'itérations
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `100`
+  - Description: Nombre maximum d'itérations
 
-**Configuration du bac à sable**
-- `workspace_mount_path_in_sandbox`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/workspace"`
-  - Description : Chemin de montage de l'espace de travail dans le bac à sable
+### Configuration du Sandbox
+- `volumes`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `None`
+  - Description: Montages de volumes au format 'chemin_hôte:chemin_conteneur[:mode]', par ex. '/my/host/dir:/workspace:rw'. Plusieurs montages peuvent être spécifiés en utilisant des virgules, par ex. '/path1:/workspace/path1,/path2:/workspace/path2:ro'
 
-- `workspace_mount_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Chemin de montage de l'espace de travail
+- `workspace_mount_path_in_sandbox` **(Déprécié)**
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"/workspace"`
+  - Description: Chemin pour monter l'espace de travail dans le sandbox. **Déprécié: Utilisez `SANDBOX_VOLUMES` à la place.**
 
-- `workspace_mount_rewrite`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Chemin pour réécrire le chemin de montage de l'espace de travail. Vous pouvez généralement ignorer cela, cela fait référence à des cas spéciaux d'exécution à l'intérieur d'un autre conteneur.
+- `workspace_mount_path` **(Déprécié)**
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Chemin pour monter l'espace de travail. **Déprécié: Utilisez `SANDBOX_VOLUMES` à la place.**
 
-**Divers**
+- `workspace_mount_rewrite` **(Déprécié)**
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Chemin pour réécrire le chemin de montage de l'espace de travail. Vous pouvez généralement ignorer cela, cela fait référence à des cas spéciaux d'exécution à l'intérieur d'un autre conteneur. **Déprécié: Utilisez `SANDBOX_VOLUMES` à la place.**
+
+### Divers
 - `run_as_openhands`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Exécuter en tant qu'OpenHands
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Exécuter en tant qu'OpenHands
 
 - `runtime`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"docker"`
-  - Description : Environnement d'exécution
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"docker"`
+  - Description: Environnement d'exécution
 
 - `default_agent`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"CodeActAgent"`
-  - Description : Nom de l'agent par défaut
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"CodeActAgent"`
+  - Description: Nom de l'agent par défaut
 
 - `jwt_secret`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `uuid.uuid4().hex`
-  - Description : Secret JWT pour l'authentification. Veuillez le définir sur votre propre valeur.
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `uuid.uuid4().hex`
+  - Description: Secret JWT pour l'authentification. Veuillez le définir avec votre propre valeur.
 
 ## Configuration LLM
 
 Les options de configuration LLM (Large Language Model) sont définies dans la section `[llm]` du fichier `config.toml`.
 
-Pour les utiliser avec la commande docker, passez `-e LLM_<option>`. Exemple : `-e LLM_NUM_RETRIES`.
+Pour les utiliser avec la commande docker, passez `-e LLM_<option>`. Exemple: `-e LLM_NUM_RETRIES`.
 
 :::note
-Pour les configurations de développement, vous pouvez également définir des configurations LLM personnalisées. Voir [Configurations LLM personnalisées](./llms/custom-llm-configs) pour plus de détails.
+Pour les configurations de développement, vous pouvez également définir des configurations LLM personnalisées nommées. Voir [Configurations LLM personnalisées](./llms/custom-llm-configs) pour plus de détails.
 :::
 
-**Informations d'identification AWS**
+**Identifiants AWS**
 - `aws_access_key_id`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : ID de clé d'accès AWS
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: ID de clé d'accès AWS
 
 - `aws_region_name`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Nom de la région AWS
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Nom de région AWS
 
 - `aws_secret_access_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Clé d'accès secrète AWS
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Clé d'accès secrète AWS
 
-**Configuration de l'API**
+### Configuration API
 - `api_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Clé API à utiliser
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `None`
+  - Description: Clé API à utiliser
 
 - `base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base de l'API
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: URL de base de l'API
 
 - `api_version`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Version de l'API
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Version de l'API
 
 - `input_cost_per_token`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Coût par jeton d'entrée
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `0.0`
+  - Description: Coût par token d'entrée
 
 - `output_cost_per_token`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Coût par jeton de sortie
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `0.0`
+  - Description: Coût par token de sortie
 
-**Fournisseur LLM personnalisé**
+### Fournisseur LLM personnalisé
 - `custom_llm_provider`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Fournisseur LLM personnalisé
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Fournisseur LLM personnalisé
 
-**Embeddings**
-- `embedding_base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base de l'API d'embedding
-
-- `embedding_deployment_name`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Nom du déploiement d'embedding
-
-- `embedding_model`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"local"`
-  - Description : Modèle d'embedding à utiliser
-
-**Gestion des messages**
+### Gestion des messages
 - `max_message_chars`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `30000`
-  - Description : Le nombre maximum approximatif de caractères dans le contenu d'un événement inclus dans l'invite au LLM. Les observations plus grandes sont tronquées.
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `30000`
+  - Description: Le nombre approximatif maximum de caractères dans le contenu d'un événement inclus dans le prompt au LLM. Les observations plus grandes sont tronquées.
 
 - `max_input_tokens`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Nombre maximal de jetons d'entrée
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `0`
+  - Description: Nombre maximum de tokens d'entrée
 
 - `max_output_tokens`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Nombre maximal de jetons de sortie
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `0`
+  - Description: Nombre maximum de tokens de sortie
 
-**Sélection du modèle**
+### Sélection du modèle
 - `model`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
-  - Description : Modèle à utiliser
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
+  - Description: Modèle à utiliser
 
-**Nouvelles tentatives**
+### Nouvelles tentatives
 - `num_retries`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `8`
-  - Description : Nombre de nouvelles tentatives à effectuer
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `8`
+  - Description: Nombre de tentatives à effectuer
 
 - `retry_max_wait`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `120`
-  - Description : Temps d'attente maximal (en secondes) entre les tentatives de nouvelle tentative
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `120`
+  - Description: Temps d'attente maximum (en secondes) entre les tentatives
 
 - `retry_min_wait`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `15`
-  - Description : Temps d'attente minimal (en secondes) entre les tentatives de nouvelle tentative
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `15`
+  - Description: Temps d'attente minimum (en secondes) entre les tentatives
 
 - `retry_multiplier`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `2.0`
-  - Description : Multiplicateur pour le calcul du backoff exponentiel
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `2.0`
+  - Description: Multiplicateur pour le calcul de backoff exponentiel
 
-**Options avancées**
+### Options avancées
 - `drop_params`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Supprimer tous les paramètres non mappés (non pris en charge) sans provoquer d'exception
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Ignorer les paramètres non mappés (non pris en charge) sans provoquer d'exception
 
 - `caching_prompt`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Utiliser la fonctionnalité de mise en cache des invites si elle est fournie par le LLM et prise en charge
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Utiliser la fonctionnalité de mise en cache des prompts si fournie par le LLM et prise en charge
 
 - `ollama_base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base pour l'API OLLAMA
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: URL de base pour l'API OLLAMA
 
 - `temperature`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Température pour l'API
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `0.0`
+  - Description: Température pour l'API
 
 - `timeout`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Délai d'expiration pour l'API
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `0`
+  - Description: Délai d'attente pour l'API
 
 - `top_p`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `1.0`
-  - Description : Top p pour l'API
+  - Type: `float`
+  - Défaut: `1.0`
+  - Description: Top p pour l'API
 
 - `disable_vision`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Si le modèle est capable de vision, cette option permet de désactiver le traitement des images (utile pour réduire les coûts)
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `None`
+  - Description: Si le modèle est capable de vision, cette option permet de désactiver le traitement d'images (utile pour réduire les coûts)
 
-## Configuration de l'agent
+## Configuration de l'Agent
 
 Les options de configuration de l'agent sont définies dans les sections `[agent]` et `[agent.<agent_name>]` du fichier `config.toml`.
 
-**Configuration de la mémoire**
-- `memory_enabled`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si la mémoire à long terme (embeddings) est activée
-
-- `memory_max_threads`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `3`
-  - Description : Le nombre maximum de threads indexant en même temps pour les embeddings
-
-**Configuration LLM**
+### Configuration LLM
 - `llm_config`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `'your-llm-config-group'`
-  - Description : Le nom de la configuration LLM à utiliser
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `'your-llm-config-group'`
+  - Description: Le nom de la configuration LLM à utiliser
 
-**Configuration de l'espace d'action**
+### Configuration de l'espace d'action
 - `function_calling`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Si l'appel de fonction est activé
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Si l'appel de fonction est activé
 
 - `enable_browsing`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si le délégué de navigation est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Si le délégué de navigation est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
 
 - `enable_llm_editor`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si l'éditeur LLM est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Si l'éditeur LLM est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
 
-**Utilisation du micro-agent**
+- `enable_jupyter`
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Si Jupyter est activé dans l'espace d'action
+
+- `enable_history_truncation`
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Si l'historique doit être tronqué pour continuer la session lorsqu'on atteint la limite de longueur de contexte du LLM
+
+### Utilisation des microagents
 - `enable_prompt_extensions`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Indique si l'utilisation des micro-agents est activée ou non
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Si les microagents doivent être utilisés
 
 - `disabled_microagents`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Liste des micro-agents à désactiver
+  - Type: `liste de str`
+  - Défaut: `None`
+  - Description: Une liste de microagents à désactiver
+
+## Configuration du Sandbox
+
+Les options de configuration du sandbox sont définies dans la section `[sandbox]` du fichier `config.toml`.
+
+Pour les utiliser avec la commande docker, passez `-e SANDBOX_<option>`. Exemple: `-e SANDBOX_TIMEOUT`.
 
 ### Exécution
 - `timeout`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `120`
-  - Description : Délai d'expiration du bac à sable, en secondes
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `120`
+  - Description: Délai d'attente du sandbox en secondes
 
 - `user_id`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `1000`
-  - Description : ID de l'utilisateur du bac à sable
+  - Type: `int`
+  - Défaut: `1000`
+  - Description: ID utilisateur du sandbox
+
+### Image du conteneur
+- `base_container_image`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `"nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22"`
+  - Description: Image de conteneur à utiliser pour le sandbox
+
+### Réseau
+- `use_host_network`
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Utiliser le réseau de l'hôte
+
+- `runtime_binding_address`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `0.0.0.0`
+  - Description: L'adresse de liaison pour les ports d'exécution. Elle spécifie quelle interface réseau sur la machine hôte Docker doit lier les ports d'exécution.
+
+### Linting et Plugins
+- `enable_auto_lint`
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `false`
+  - Description: Activer le linting automatique après l'édition
+
+- `initialize_plugins`
+  - Type: `bool`
+  - Défaut: `true`
+  - Description: Si les plugins doivent être initialisés
+
+### Dépendances et Environnement
+- `runtime_extra_deps`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Dépendances supplémentaires à installer dans l'image d'exécution
+
+- `runtime_startup_env_vars`
+  - Type: `dict`
+  - Défaut: `{}`
+  - Description: Variables d'environnement à définir au lancement de l'exécution
+
+### Évaluation
+- `browsergym_eval_env`
+  - Type: `str`
+  - Défaut: `""`
+  - Description: Environnement BrowserGym à utiliser pour l'évaluation
+
+## Configuration de Sécurité
+
+Les options de configuration de sécurité sont définies dans la section `[security]` du fichier `config.toml`.
+
+Pour les utiliser avec la commande docker, passez `-e SECURITY

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/customization/repository.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Personnalisation du dépôt
+
+Vous pouvez personnaliser la façon dont OpenHands interagit avec votre dépôt en créant un
+répertoire `.openhands` à la racine.
+
+## Microagents
+
+Les microagents vous permettent d'étendre les prompts d'OpenHands avec des informations spécifiques à votre projet et de définir comment OpenHands
+doit fonctionner. Consultez [Vue d'ensemble des microagents](../prompting/microagents-overview) pour plus d'informations.
+
+
+## Script de configuration
+Vous pouvez ajouter un fichier `.openhands/setup.sh`, qui s'exécutera chaque fois qu'OpenHands commence à travailler avec votre dépôt.
+C'est un emplacement idéal pour installer des dépendances, définir des variables d'environnement et effectuer d'autres tâches de configuration.
+
+Par exemple :
+```bash
+#!/bin/bash
+export MY_ENV_VAR="my value"
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y lsof
+cd frontend && npm install ; cd ..
+```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/feedback.md

@@ -1,23 +1,21 @@
+# ✅ Fournir des Commentaires
 
+Lorsque vous utilisez OpenHands, vous rencontrerez des cas où les choses fonctionnent bien, et d'autres où ce n'est pas le cas. Nous vous encourageons à fournir des commentaires lorsque vous utilisez OpenHands pour aider à donner un retour à l'équipe de développement et, peut-être plus important encore, créer un corpus ouvert d'exemples d'entraînement pour les agents de codage -- Share-OpenHands!
 
-# ✅ Fournir des commentaires
+## 📝 Comment Fournir des Commentaires
 
-Lorsque vous utilisez OpenHands, vous rencontrerez des cas où les choses fonctionnent bien, et d'autres où elles ne fonctionnent pas. Nous vous encourageons à fournir des commentaires lorsque vous utilisez OpenHands pour aider à donner des retours à l'équipe de développement, et peut-être plus important encore, créer un corpus ouvert d'exemples d'entraînement d'agents de codage -- Share-OpenHands !
-
-## 📝 Comment fournir des commentaires
-
-Fournir des commentaires est facile ! Lorsque vous utilisez OpenHands, vous pouvez appuyer sur le bouton pouce vers le haut ou pouce vers le bas à tout moment pendant votre interaction. Vous serez invité à fournir votre adresse e-mail (par exemple, afin que nous puissions vous contacter si nous voulons poser des questions de suivi), et vous pouvez choisir si vous souhaitez fournir des commentaires publiquement ou en privé.
+Fournir des commentaires est facile ! Lorsque vous utilisez OpenHands, vous pouvez appuyer sur le bouton pouce levé ou pouce baissé à tout moment pendant votre interaction. Il vous sera demandé de fournir votre adresse e-mail (par exemple, pour que nous puissions vous contacter si nous souhaitons poser des questions complémentaires), et vous pouvez choisir si vous souhaitez fournir des commentaires publiquement ou en privé.
 
 <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/5rFx-StMVV0?si=svo7xzp6LhGK_GXr" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
 
-## 📜 Utilisation des données et confidentialité
+## 📜 Utilisation des Données et Confidentialité
 
 ### Paramètres de partage des données
 
-Lorsque vous soumettez des données, vous pouvez les soumettre publiquement ou en privé.
+Lorsque vous soumettez des données, vous pouvez les soumettre soit publiquement, soit en privé.
 
-* Les données **publiques** seront distribuées sous la licence MIT, comme OpenHands lui-même, et pourront être utilisées par la communauté pour entraîner et tester des modèles. Évidemment, les commentaires que vous pouvez rendre publics seront plus précieux pour la communauté dans son ensemble, donc lorsque vous ne traitez pas d'informations sensibles, nous vous encourageons à choisir cette option !
-* Les données **privées** ne seront partagées qu'avec l'équipe OpenHands dans le but d'améliorer OpenHands.
+- Les données **publiques** seront distribuées sous la licence MIT, comme OpenHands lui-même, et pourront être utilisées par la communauté pour entraîner et tester des modèles. Évidemment, les commentaires que vous pouvez rendre publics seront plus précieux pour la communauté dans son ensemble, donc lorsque vous ne traitez pas d'informations sensibles, nous vous encourageons à choisir cette option !
+- Les données **privées** seront mises à la disposition de l'équipe OpenHands dans le but d'améliorer OpenHands. Cependant, un lien avec un identifiant unique sera toujours créé que vous pourrez partager publiquement avec d'autres.
 
 ### Qui collecte et stocke les données ?
 
@@ -25,17 +23,16 @@ Les données sont collectées et stockées par [All Hands AI](https://all-hands.
 
 ### Comment les données publiques seront-elles publiées ?
 
-Les données publiques seront publiées lorsque nous atteindrons des jalons fixes, tels que 1 000 exemples publics, 10 000 exemples publics, etc.
-À ce moment-là, nous suivrons le processus de publication suivant :
+Les données publiques seront publiées lorsque nous atteindrons des jalons fixes, tels que 1 000 exemples publics, 10 000 exemples publics, etc. À ce moment-là, nous suivrons le processus de publication suivant :
 
-1. Toutes les personnes qui ont contribué à des commentaires publics recevront un e-mail décrivant la publication des données et auront la possibilité de se retirer.
-2. La ou les personnes en charge de la publication des données effectueront un contrôle de la qualité des données, en supprimant les commentaires de mauvaise qualité, en supprimant les adresses e-mail des soumissionnaires et en essayant de supprimer toute information sensible.
+1. Toutes les personnes ayant contribué avec des commentaires publics recevront un e-mail décrivant la publication des données et auront la possibilité de se désinscrire.
+2. La ou les personnes responsables de la publication des données effectueront un contrôle de qualité des données, supprimant les commentaires de faible qualité, supprimant les adresses e-mail des soumissionnaires et tentant de supprimer toute information sensible.
 3. Les données seront publiées publiquement sous la licence MIT via des sites couramment utilisés tels que GitHub ou Hugging Face.
 
-### Que faire si je veux que mes données soient supprimées ?
+### Que faire si je souhaite que mes données soient supprimées ?
 
 Pour les données sur les serveurs d'All Hands AI, nous sommes heureux de les supprimer sur demande :
 
-**Une pièce de données :** Si vous souhaitez supprimer une pièce de données, nous ajouterons prochainement un mécanisme pour supprimer les pièces de données en utilisant le lien et le mot de passe qui s'affichent sur l'interface lorsque vous soumettez des données.
+**Une Seule Donnée :** Si vous souhaitez qu'une donnée soit supprimée, nous ajouterons prochainement un mécanisme pour supprimer des éléments de données en utilisant le lien et le mot de passe qui s'affichent sur l'interface lorsque vous soumettez des données.
 
-**Toutes les données :** Si vous souhaitez que toutes vos données soient supprimées, ou si vous n'avez pas l'ID et le mot de passe que vous avez reçus lors de la soumission des données, veuillez contacter `contact@all-hands.dev` à partir de l'adresse e-mail que vous avez enregistrée lorsque vous avez initialement soumis les données.
+**Toutes les Données :** Si vous souhaitez que toutes vos données soient supprimées, ou si vous ne disposez pas de l'identifiant et du mot de passe que vous avez reçus lors de la soumission des données, veuillez contacter `contact@all-hands.dev` depuis l'adresse e-mail que vous avez enregistrée lors de la soumission initiale des données.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/getting-started.mdx

@@ -1,113 +1,99 @@
+# Premiers pas avec OpenHands
 
-
-# Démarrer avec OpenHands
-
-Vous avez donc [installé OpenHands](./installation) et avez
+Vous avez [exécuté OpenHands](./installation) et vous avez
 [configuré votre LLM](./installation#setup). Et maintenant ?
 
-OpenHands peut vous aider à aborder une grande variété de tâches d'ingénierie. Mais la technologie
-est encore nouvelle, et nous sommes loin d'avoir des agents capables de prendre en charge des tâches
-d'ingénierie vastes et compliquées sans aucune aide. Il est donc important de se faire une idée de ce que l'agent
-fait bien, et où il pourrait avoir besoin d'un coup de main.
+OpenHands peut vous aider pour diverses tâches d'ingénierie. Cependant, la technologie est encore nouvelle, et nous sommes loin d'avoir
+des agents capables de gérer des tâches complexes de manière autonome. Il est important de comprendre ce que l'agent fait bien et où il
+a besoin de soutien.
 
 ## Hello World
 
-La première chose que vous voudrez peut-être essayer est un simple exemple "hello world".
-Cela peut être plus compliqué qu'il n'y paraît !
+Commencez par un simple exemple "hello world". Cela pourrait être plus délicat qu'il n'y paraît !
 
-Essayez de demander à l'agent :
-> Veuillez écrire un script bash hello.sh qui affiche "hello world!"
+Demandez à l'agent :
+> Écrivez un script bash hello.sh qui affiche "hello world!"
 
-Vous devriez constater que l'agent non seulement écrit le script, mais définit également les
-permissions correctes et exécute le script pour vérifier la sortie.
+L'agent écrira le script, définira les permissions correctes et l'exécutera pour vérifier la sortie.
 
 Vous pouvez continuer à demander à l'agent d'affiner votre code. C'est une excellente façon de
-travailler avec les agents. Commencez simplement, et itérez.
+travailler avec les agents. Commencez simplement, puis itérez.
 
-> Veuillez modifier hello.sh pour qu'il accepte un nom comme premier argument, mais par défaut "world"
+> Modifiez hello.sh pour qu'il accepte un nom comme premier argument, mais utilise "world" par défaut
 
-Vous pouvez également travailler dans n'importe quel langage dont vous avez besoin, bien que l'agent puisse avoir besoin de passer du
-temps à configurer son environnement !
+Vous pouvez également utiliser n'importe quel langage dont vous avez besoin. L'agent peut avoir besoin de temps pour configurer l'environnement.
 
-> Veuillez convertir hello.sh en un script Ruby, et l'exécuter
+> Veuillez convertir hello.sh en script Ruby, et exécutez-le
 
 ## Construire à partir de zéro
 
-Les agents se débrouillent exceptionnellement bien pour les tâches "greenfield" (tâches où ils n'ont pas besoin
-de contexte sur une base de code existante) et ils peuvent simplement commencer à partir de zéro.
-
-Il est préférable de commencer par une tâche simple, puis d'itérer. Il est également préférable d'être
-aussi précis que possible sur ce que vous voulez, sur la pile technologique à utiliser, etc.
+Les agents excellent dans les tâches "greenfield", où ils n'ont pas besoin de contexte sur le code existant et
+peuvent partir de zéro.
+Commencez par une tâche simple et itérez à partir de là. Soyez précis sur ce que vous voulez et la pile technologique.
 
 Par exemple, nous pourrions construire une application TODO :
 
-> Veuillez créer une application basique de liste de tâches en React. Elle devrait être uniquement frontend, et tout l'état
-> devrait être conservé dans localStorage.
+> Construisez une application TODO frontend uniquement en React. Tout l'état doit être stocké dans localStorage.
 
-Nous pouvons continuer à itérer sur l'application une fois le squelette en place :
+Une fois la structure de base en place, continuez à affiner :
 
-> Veuillez permettre d'ajouter une date d'échéance optionnelle à chaque tâche
+> Permettez d'ajouter une date d'échéance optionnelle à chaque tâche.
 
-Tout comme avec le développement normal, il est bon de commiter et de pousser votre code fréquemment.
-De cette façon, vous pouvez toujours revenir à un ancien état si l'agent dévie.
-Vous pouvez demander à l'agent de commiter et de pousser pour vous :
-
-> Veuillez commiter les changements et les pousser sur une nouvelle branche appelée "feature/due-dates"
+Comme pour le développement normal, committez et poussez votre code souvent.
+De cette façon, vous pouvez toujours revenir à un état antérieur si l'agent s'égare.
+Vous pouvez demander à l'agent de committer et pousser pour vous :
 
+> Committez les changements et poussez-les vers une nouvelle branche appelée "feature/due-dates"
 
 ## Ajouter du nouveau code
 
-OpenHands peut également faire un excellent travail en ajoutant du nouveau code à une base de code existante.
+OpenHands est excellent pour ajouter du nouveau code à une base de code existante.
 
-Par exemple, vous pouvez demander à OpenHands d'ajouter une nouvelle action GitHub à votre projet
-qui analyse votre code. OpenHands peut jeter un coup d'œil à votre base de code pour voir quel langage
-il doit utiliser, mais ensuite il peut simplement déposer un nouveau fichier dans `./github/workflows/lint.yml`
+Par exemple, vous pouvez demander à OpenHands d'ajouter une action GitHub qui vérifie votre code. Il pourrait vérifier votre base de code pour
+déterminer le langage, puis créer un nouveau fichier dans `./github/workflows/lint.yml`.
 
-> Veuillez ajouter une action GitHub qui analyse le code dans ce dépôt
+> Ajoutez une action GitHub qui vérifie le code dans ce dépôt.
 
-Certaines tâches peuvent nécessiter un peu plus de contexte. Bien qu'OpenHands puisse utiliser `ls` et `grep`
-pour rechercher dans votre base de code, fournir le contexte à l'avance lui permet d'aller plus vite,
-et plus précisément. Et cela vous coûtera moins de tokens !
+Certaines tâches nécessitent plus de contexte. Bien qu'OpenHands puisse utiliser des commandes comme ls et grep pour rechercher, fournir du contexte dès le départ
+accélère les choses et réduit l'utilisation de tokens.
 
-> Veuillez modifier ./backend/api/routes.js pour ajouter une nouvelle route qui renvoie une liste de toutes les tâches
+> Modifiez ./backend/api/routes.js pour ajouter une nouvelle route qui renvoie une liste de toutes les tâches.
 
-> Veuillez ajouter un nouveau composant React qui affiche une liste de Widgets dans le répertoire ./frontend/components.
+> Ajoutez un nouveau composant React au répertoire ./frontend/components pour afficher une liste de Widgets.
 > Il devrait utiliser le composant Widget existant.
 
 ## Refactoring
 
-OpenHands est excellent pour refactoriser du code existant, surtout par petits morceaux.
-Vous ne voulez probablement pas essayer de réarchitecturer toute votre base de code, mais diviser
-les longs fichiers et fonctions, renommer les variables, etc. ont tendance à très bien fonctionner.
+OpenHands est très efficace pour refactoriser du code en petits morceaux. Plutôt que de réarchitecturer l'ensemble de la base de code,
+il est plus efficace de décomposer les fichiers et fonctions longs ou de renommer des variables.
 
-> Veuillez renommer toutes les variables à une lettre dans ./app.go
+> Renommez toutes les variables à une seule lettre dans ./app.go.
 
-> Veuillez diviser la fonction `build_and_deploy_widgets` en deux fonctions, `build_widgets` et `deploy_widgets` dans widget.php
+> Divisez la fonction `build_and_deploy_widgets` en deux fonctions, `build_widgets` et `deploy_widgets` dans widget.php.
 
-> Veuillez diviser ./api/routes.js en fichiers séparés pour chaque route
+> Décomposez ./api/routes.js en fichiers séparés pour chaque route.
 
 ## Corrections de bugs
 
-OpenHands peut également vous aider à traquer et corriger des bugs dans votre code. Mais, comme tout
-développeur le sait, la correction de bugs peut être extrêmement délicate, et souvent OpenHands aura besoin de plus de contexte.
-Cela aide si vous avez diagnostiqué le bug, mais que vous voulez qu'OpenHands comprenne la logique.
+OpenHands peut aider à traquer et corriger des bugs, mais la correction de bugs peut être délicate et nécessite souvent plus de contexte.
+C'est utile si vous avez déjà diagnostiqué le problème et avez juste besoin qu'OpenHands gère la logique.
 
-> Actuellement, le champ email dans le point de terminaison `/subscribe` rejette les domaines .io. Veuillez corriger cela.
+> Le champ email dans le point de terminaison `/subscribe` rejette les domaines .io. Corrigez cela.
 
-> La fonction `search_widgets` dans ./app.py effectue une recherche sensible à la casse. Veuillez la rendre insensible à la casse.
+> La fonction `search_widgets` dans ./app.py effectue une recherche sensible à la casse. Rendez-la insensible à la casse.
 
-Il est souvent utile de faire du développement piloté par les tests lors de la correction de bugs avec un agent.
-Vous pouvez demander à l'agent d'écrire un nouveau test, puis d'itérer jusqu'à ce qu'il corrige le bug :
+Pour la correction de bugs, le développement piloté par les tests peut être vraiment utile. Vous pouvez demander à l'agent d'écrire un nouveau test et d'itérer
+jusqu'à ce que le bug soit corrigé :
 
-> La fonction `hello` plante sur la chaîne vide. Veuillez écrire un test qui reproduit ce bug, puis corrigez le code pour qu'il passe.
+> La fonction `hello` plante sur une chaîne vide. Écrivez un test qui reproduit ce bug, puis corrigez le code pour qu'il passe.
 
 ## Plus
 
-OpenHands est capable d'aider sur à peu près n'importe quelle tâche de codage. Mais il faut de la pratique
-pour en tirer le meilleur parti. N'oubliez pas de :
-* Garder vos tâches petites
-* Être aussi précis que possible
-* Fournir autant de contexte que possible
-* Commiter et pousser fréquemment
+OpenHands peut vous aider pour presque n'importe quelle tâche de codage, mais il faut un peu de pratique pour obtenir les meilleurs résultats.
+Gardez ces conseils à l'esprit :
+* Gardez vos tâches petites.
+* Soyez précis.
+* Fournissez beaucoup de contexte.
+* Committez et poussez fréquemment.
 
-Voir [Bonnes pratiques de prompting](./prompting/prompting-best-practices) pour plus de conseils sur la façon de tirer le meilleur parti d'OpenHands.
+Consultez [Meilleures pratiques de prompt](./prompting/prompting-best-practices) pour plus de conseils sur la façon de tirer le meilleur parti d'OpenHands.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/cli-mode.md

@@ -1,5 +1,3 @@
-
-
 # Mode CLI
 
 OpenHands peut être exécuté en mode CLI interactif, ce qui permet aux utilisateurs de démarrer une session interactive via la ligne de commande.
@@ -8,105 +6,50 @@ Ce mode est différent du [mode headless](headless-mode), qui est non interactif
 
 ## Avec Python
 
-Pour démarrer une session OpenHands interactive via la ligne de commande, suivez ces étapes :
-
-1. Assurez-vous d'avoir suivi les [instructions de configuration de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
+Pour démarrer une session interactive OpenHands via la ligne de commande :
 
+1. Assurez-vous d'avoir suivi les [instructions de configuration pour le développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
 2. Exécutez la commande suivante :
 
 ```bash
 poetry run python -m openhands.core.cli
 ```
 
-Cette commande démarrera une session interactive où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
+Cette commande lancera une session interactive où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
 
-Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, votre clé API et d'autres paramètres via des variables d'environnement
+Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, clé API et autres paramètres via des variables d'environnement
 [ou le fichier `config.toml`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml).
 
-
 ## Avec Docker
 
-Pour exécuter OpenHands en mode CLI avec Docker, suivez ces étapes :
+Pour exécuter OpenHands en mode CLI avec Docker :
 
-1. Définissez `WORKSPACE_BASE` sur le répertoire que vous voulez qu'OpenHands modifie :
+1. Définissez les variables d'environnement suivantes dans votre terminal :
 
-```bash
-WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
-```
+- `SANDBOX_VOLUMES` pour spécifier le répertoire auquel vous souhaitez qu'OpenHands accède (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw`).
+  - L'agent travaille dans `/workspace` par défaut, donc montez votre répertoire de projet à cet emplacement si vous souhaitez que l'agent modifie des fichiers.
+  - Pour les données en lecture seule, utilisez un chemin de montage différent (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw,/path/to/large/dataset:/data:ro`).
+- `LLM_MODEL` pour le modèle à utiliser (Ex : `export LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`).
+- `LLM_API_KEY` pour la clé API (Ex : `export LLM_API_KEY="sk_test_12345"`).
 
-2. Définissez `LLM_MODEL` sur le modèle que vous voulez utiliser :
-
-```bash
-LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
-
-```
-
-3. Définissez `LLM_API_KEY` sur votre clé API :
-
-```bash
-LLM_API_KEY="sk_test_12345"
-```
-
-4. Exécutez la commande Docker suivante :
+2. Exécutez la commande Docker suivante :
 
 ```bash
 docker run -it \
     --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
     -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
+    -e SANDBOX_VOLUMES=$SANDBOX_VOLUMES \
     -e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
     -e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
+    -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
     --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.35 \
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39 \
     python -m openhands.core.cli
 ```
 
-Cette commande démarrera une session interactive dans Docker où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
+Cette commande lancera une session interactive dans Docker où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
 
-## Exemples de commandes CLI et de sorties attendues
-
-Voici quelques exemples de commandes CLI et leurs sorties attendues :
-
-### Exemple 1 : Tâche simple
-
-```bash
-How can I help? >> Écrivez un script Python qui affiche "Hello, World!"
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Bien sûr ! Voici un script Python qui affiche "Hello, World!" :
-
-❯ print("Hello, World!")
-```
-
-### Exemple 2 : Commande Bash
-
-```bash
-How can I help? >> Créez un répertoire nommé "test_dir"
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Création d'un répertoire nommé "test_dir" :
-
-❯ mkdir test_dir
-```
-
-### Exemple 3 : Gestion des erreurs
-
-```bash
-How can I help? >> Supprimez un fichier inexistant
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Une erreur s'est produite. Veuillez réessayer.
-```
+Le paramètre `-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u)` est transmis à la commande Docker pour s'assurer que l'utilisateur du sandbox correspond aux permissions de l'utilisateur hôte. Cela empêche l'agent de créer des fichiers appartenant à root dans l'espace de travail monté.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/custom-sandbox-guide.md

@@ -1,50 +1,65 @@
+# Sandbox personnalisé
 
-
-# Sandbox Personnalisé
+:::note
+Ce guide est destiné aux utilisateurs qui souhaitent utiliser leur propre image Docker personnalisée pour l'environnement d'exécution. Par exemple, avec certains outils ou langages de programmation préinstallés.
+:::
 
 Le sandbox est l'endroit où l'agent effectue ses tâches. Au lieu d'exécuter des commandes directement sur votre ordinateur (ce qui pourrait être risqué), l'agent les exécute à l'intérieur d'un conteneur Docker.
 
-Le sandbox OpenHands par défaut (`python-nodejs:python3.12-nodejs22` de [nikolaik/python-nodejs](https://hub.docker.com/r/nikolaik/python-nodejs)) est livré avec certains paquets installés tels que Python et Node.js mais peut nécessiter l'installation d'autres logiciels par défaut.
+Le sandbox OpenHands par défaut (`python-nodejs:python3.12-nodejs22` de [nikolaik/python-nodejs](https://hub.docker.com/r/nikolaik/python-nodejs)) est livré avec certains packages installés comme python et Node.js, mais peut nécessiter d'autres logiciels installés par défaut.
 
 Vous avez deux options pour la personnalisation :
 
-1. Utiliser une image existante avec les logiciels requis.
-2. Créer votre propre image Docker personnalisée.
+- Utiliser une image existante avec les logiciels requis.
+- Créer votre propre image Docker personnalisée.
 
-Si vous choisissez la première option, vous pouvez passer la section `Créer Votre Image Docker`.
+Si vous choisissez la première option, vous pouvez ignorer la section `Créer votre image Docker`.
 
-## Créer Votre Image Docker
+## Créer votre image Docker
 
 Pour créer une image Docker personnalisée, elle doit être basée sur Debian.
 
-Par exemple, si vous voulez qu'OpenHands ait `ruby` installé, créez un `Dockerfile` avec le contenu suivant :
+Par exemple, si vous voulez qu'OpenHands ait `ruby` installé, vous pourriez créer un `Dockerfile` avec le contenu suivant :
 
 ```dockerfile
-FROM debian:latest
+FROM nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22
 
-# Installer les paquets requis
+# Install required packages
 RUN apt-get update && apt-get install -y ruby
 ```
 
-Enregistrez ce fichier dans un dossier. Ensuite, construisez votre image Docker (par exemple, nommée custom-image) en naviguant vers le dossier dans le terminal et en exécutant :
+Ou vous pourriez utiliser une image de base spécifique à Ruby :
 
+```dockerfile
+FROM ruby:latest
+```
+
+Enregistrez ce fichier dans un dossier. Ensuite, construisez votre image Docker (par exemple, nommée custom-image) en naviguant vers le dossier dans le terminal et en exécutant :
 ```bash
 docker build -t custom-image .
 ```
 
 Cela produira une nouvelle image appelée `custom-image`, qui sera disponible dans Docker.
 
-> Notez que dans la configuration décrite dans ce document, OpenHands s'exécutera en tant qu'utilisateur "openhands" à l'intérieur du sandbox et donc tous les paquets installés via le docker file devraient être disponibles pour tous les utilisateurs du système, pas seulement root.
+## Utilisation de la commande Docker
 
-## Utilisation du Workflow de Développement
+Lorsque vous exécutez OpenHands en utilisant [la commande docker](/modules/usage/installation#start-the-app), remplacez `-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=...` par `-e SANDBOX_BASE_CONTAINER_IMAGE=<nom de l'image personnalisée>` :
+
+```commandline
+docker run -it --rm --pull=always \
+    -e SANDBOX_BASE_CONTAINER_IMAGE=custom-image \
+    ...
+```
+
+## Utilisation du flux de travail de développement
 
 ### Configuration
 
 Tout d'abord, assurez-vous de pouvoir exécuter OpenHands en suivant les instructions dans [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
 
-### Spécifier l'Image de Base du Sandbox
+### Spécifier l'image de base du Sandbox
 
-Dans le fichier `config.toml` dans le répertoire OpenHands, définissez `base_container_image` sur l'image que vous souhaitez utiliser. Cela peut être une image que vous avez déjà extraite ou une que vous avez construite :
+Dans le fichier `config.toml` du répertoire OpenHands, définissez `base_container_image` sur l'image que vous souhaitez utiliser. Il peut s'agir d'une image que vous avez déjà téléchargée ou que vous avez construite :
 
 ```bash
 [core]
@@ -53,10 +68,28 @@ Dans le fichier `config.toml` dans le répertoire OpenHands, définissez `base_c
 base_container_image="custom-image"
 ```
 
+### Options de configuration supplémentaires
+
+Le fichier `config.toml` prend en charge plusieurs autres options pour personnaliser votre sandbox :
+
+```toml
+[core]
+# Install additional dependencies when the runtime is built
+# Can contain any valid shell commands
+# If you need the path to the Python interpreter in any of these commands, you can use the $OH_INTERPRETER_PATH variable
+runtime_extra_deps = """
+pip install numpy pandas
+apt-get update && apt-get install -y ffmpeg
+"""
+
+# Set environment variables for the runtime
+# Useful for configuration that needs to be available at runtime
+runtime_startup_env_vars = { DATABASE_URL = "postgresql://user:pass@localhost/db" }
+
+# Specify platform for multi-architecture builds (e.g., "linux/amd64" or "linux/arm64")
+platform = "linux/amd64"
+```
+
 ### Exécution
 
-Exécutez OpenHands en exécutant ```make run``` dans le répertoire de niveau supérieur.
-
-## Explication Technique
-
-Veuillez vous référer à la [section image docker personnalisée de la documentation d'exécution](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/architecture/runtime#advanced-how-openhands-builds-and-maintains-od-runtime-images) pour plus de détails.
+Exécutez OpenHands en lançant ```make run``` dans le répertoire principal.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/debugging.md

@@ -1,12 +1,10 @@
-
-
 # Débogage
 
 Ce qui suit est destiné à servir d'introduction au débogage d'OpenHands à des fins de développement.
 
 ## Serveur / VSCode
 
-Le `launch.json` suivant permettra de déboguer les éléments agent, contrôleur et serveur, mais pas le bac à sable (qui s'exécute dans docker). Il ignorera toutes les modifications à l'intérieur du répertoire `workspace/` :
+Le fichier `launch.json` suivant permettra de déboguer les éléments de l'agent, du contrôleur et du serveur, mais pas le bac à sable (qui s'exécute dans Docker). Il ignorera tous les changements dans le répertoire `workspace/` :
 
 ```
 {
@@ -38,7 +36,7 @@ Le `launch.json` suivant permettra de déboguer les éléments agent, contrôleu
 }
 ```
 
-Des configurations de débogage plus spécifiques qui incluent plus de paramètres peuvent être spécifiées :
+Des configurations de débogage plus spécifiques qui incluent davantage de paramètres peuvent être spécifiées :
 
 ```
     ...
@@ -49,7 +47,7 @@ Des configurations de débogage plus spécifiques qui incluent plus de paramètr
       "module": "openhands.core.main",
       "args": [
         "-t",
-        "Demandez-moi quelle est votre tâche.",
+        "Ask me what your task is.",
         "-d",
         "${workspaceFolder}/workspace",
         "-c",
@@ -64,10 +62,10 @@ Des configurations de débogage plus spécifiques qui incluent plus de paramètr
     ...
 ```
 
-Les valeurs dans l'extrait ci-dessus peuvent être mises à jour de telle sorte que :
+Les valeurs dans l'extrait ci-dessus peuvent être mises à jour de sorte que :
 
     * *t* : la tâche
-    * *d* : le répertoire de l'espace de travail openhands
+    * *d* : le répertoire de travail openhands
     * *c* : l'agent
     * *l* : la configuration LLM (prédéfinie dans config.toml)
-    * *n* : le nom de la session (par exemple, le nom du flux d'événements)
+    * *n* : nom de session (par exemple, nom d'eventstream)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/development-overview.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+sidebar_position: 9
+---
+
+# Aperçu du développement
+
+Ce guide fournit un aperçu des principales ressources de documentation disponibles dans le dépôt OpenHands. Que vous souhaitiez contribuer, comprendre l'architecture ou travailler sur des composants spécifiques, ces ressources vous aideront à naviguer efficacement dans le code.
+
+## Documentation principale
+
+### Fondamentaux du projet
+- **Aperçu principal du projet** (`/README.md`)
+  Le point d'entrée principal pour comprendre OpenHands, y compris les fonctionnalités et les instructions de configuration de base.
+
+- **Guide de développement** (`/Development.md`)
+  Guide complet pour les développeurs travaillant sur OpenHands, incluant la configuration, les exigences et les flux de travail de développement.
+
+- **Directives de contribution** (`/CONTRIBUTING.md`)
+  Informations essentielles pour les contributeurs, couvrant le style de code, le processus de PR et les flux de travail de contribution.
+
+### Documentation des composants
+
+#### Frontend
+- **Application Frontend** (`/frontend/README.md`)
+  Guide complet pour configurer et développer l'application frontend basée sur React.
+
+#### Backend
+- **Implémentation Backend** (`/openhands/README.md`)
+  Documentation détaillée de l'implémentation et de l'architecture du backend Python.
+
+- **Documentation du serveur** (`/openhands/server/README.md`)
+  Détails d'implémentation du serveur, documentation API et architecture des services.
+
+- **Environnement d'exécution** (`/openhands/runtime/README.md`)
+  Documentation couvrant l'environnement d'exécution, le modèle d'exécution et les configurations d'exécution.
+
+#### Infrastructure
+- **Documentation des conteneurs** (`/containers/README.md`)
+  Informations complètes sur les conteneurs Docker, les stratégies de déploiement et la gestion des conteneurs.
+
+### Tests et évaluation
+- **Guide des tests unitaires** (`/tests/unit/README.md`)
+  Instructions pour écrire, exécuter et maintenir les tests unitaires.
+
+- **Cadre d'évaluation** (`/evaluation/README.md`)
+  Documentation du cadre d'évaluation, des benchmarks et des tests de performance.
+
+### Fonctionnalités avancées
+- **Architecture des microagents** (`/microagents/README.md`)
+  Informations détaillées sur l'architecture des microagents, leur implémentation et leur utilisation.
+
+### Normes de documentation
+- **Guide de style de documentation** (`/docs/DOC_STYLE_GUIDE.md`)
+  Normes et directives pour la rédaction et la maintenance de la documentation du projet.
+
+## Débuter avec le développement
+
+Si vous débutez dans le développement avec OpenHands, nous vous recommandons de suivre cette séquence :
+
+1. Commencez par le `README.md` principal pour comprendre l'objectif et les fonctionnalités du projet
+2. Consultez les directives de `CONTRIBUTING.md` si vous prévoyez de contribuer
+3. Suivez les instructions de configuration dans `Development.md`
+4. Plongez dans la documentation spécifique des composants selon votre domaine d'intérêt :
+   - Les développeurs frontend devraient se concentrer sur `/frontend/README.md`
+   - Les développeurs backend devraient commencer par `/openhands/README.md`
+   - Le travail d'infrastructure devrait commencer par `/containers/README.md`
+
+## Mises à jour de la documentation
+
+Lorsque vous apportez des modifications au code, veuillez vous assurer que :
+1. La documentation pertinente est mise à jour pour refléter vos changements
+2. Les nouvelles fonctionnalités sont documentées dans les fichiers README appropriés
+3. Tout changement d'API est reflété dans la documentation du serveur
+4. La documentation suit le guide de style dans `/docs/DOC_STYLE_GUIDE.md`

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/evaluation-harness.md

@@ -1,19 +1,17 @@
-
-
 # Évaluation
 
 Ce guide fournit un aperçu de la façon d'intégrer votre propre benchmark d'évaluation dans le framework OpenHands.
 
-## Configuration de l'environnement et de la configuration LLM
+## Configuration de l'environnement et configuration du LLM
 
 Veuillez suivre les instructions [ici](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) pour configurer votre environnement de développement local.
-OpenHands en mode développement utilise `config.toml` pour garder une trace de la plupart des configurations.
+OpenHands en mode développement utilise `config.toml` pour suivre la plupart des configurations.
 
-Voici un exemple de fichier de configuration que vous pouvez utiliser pour définir et utiliser plusieurs LLMs :
+Voici un exemple de fichier de configuration que vous pouvez utiliser pour définir et utiliser plusieurs LLM :
 
 ```toml
 [llm]
-# IMPORTANT : ajoutez votre clé API ici et définissez le modèle que vous souhaitez évaluer
+# IMPORTANT: ajoutez votre clé API ici et définissez le modèle que vous souhaitez évaluer
 model = "claude-3-5-sonnet-20241022"
 api_key = "sk-XXX"
 
@@ -47,7 +45,7 @@ Par exemple :
 ```bash
 poetry run python ./openhands/core/main.py \
         -i 10 \
-        -t "Écrivez-moi un script bash qui affiche hello world." \
+        -t "Write me a bash script that prints hello world." \
         -c CodeActAgent \
         -l llm
 ```
@@ -55,29 +53,29 @@ poetry run python ./openhands/core/main.py \
 Cette commande exécute OpenHands avec :
 - Un maximum de 10 itérations
 - La description de tâche spécifiée
-- En utilisant CodeActAgent
+- Utilisant le CodeActAgent
 - Avec la configuration LLM définie dans la section `llm` de votre fichier `config.toml`
 
 ## Comment fonctionne OpenHands
 
 Le point d'entrée principal d'OpenHands se trouve dans `openhands/core/main.py`. Voici un flux simplifié de son fonctionnement :
 
-1. Analyse des arguments de ligne de commande et chargement de la configuration
-2. Création d'un environnement d'exécution à l'aide de `create_runtime()`
-3. Initialisation de l'agent spécifié
-4. Exécution du contrôleur à l'aide de `run_controller()`, qui :
-   - Attache l'environnement d'exécution à l'agent
+1. Analyser les arguments de ligne de commande et charger la configuration
+2. Créer un environnement d'exécution en utilisant `create_runtime()`
+3. Initialiser l'agent spécifié
+4. Exécuter le contrôleur en utilisant `run_controller()`, qui :
+   - Attache le runtime à l'agent
    - Exécute la tâche de l'agent
    - Renvoie un état final une fois terminé
 
-La fonction `run_controller()` est le cœur de l'exécution d'OpenHands. Elle gère l'interaction entre l'agent, l'environnement d'exécution et la tâche, en gérant des choses comme la simulation d'entrée utilisateur et le traitement des événements.
+La fonction `run_controller()` est le cœur de l'exécution d'OpenHands. Elle gère l'interaction entre l'agent, le runtime et la tâche, en gérant des éléments comme la simulation d'entrée utilisateur et le traitement des événements.
 
 
-## Le moyen le plus simple de commencer : Explorer les benchmarks existants
+## Façon la plus simple de commencer : Explorer les benchmarks existants
 
 Nous vous encourageons à examiner les différents benchmarks d'évaluation disponibles dans le [répertoire `evaluation/benchmarks/`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/evaluation/benchmarks) de notre dépôt.
 
-Pour intégrer votre propre benchmark, nous vous suggérons de commencer par celui qui ressemble le plus à vos besoins. Cette approche peut considérablement rationaliser votre processus d'intégration, vous permettant de vous appuyer sur les structures existantes et de les adapter à vos exigences spécifiques.
+Pour intégrer votre propre benchmark, nous vous suggérons de commencer par celui qui ressemble le plus à vos besoins. Cette approche peut considérablement simplifier votre processus d'intégration, vous permettant de vous appuyer sur des structures existantes et de les adapter à vos exigences spécifiques.
 
 ## Comment créer un workflow d'évaluation
 
@@ -126,7 +124,7 @@ Pour créer un workflow d'évaluation pour votre benchmark, suivez ces étapes :
        return config
    ```
 
-3. Initialisez l'environnement d'exécution et configurez l'environnement d'évaluation :
+3. Initialisez le runtime et configurez l'environnement d'évaluation :
    ```python
    def initialize_runtime(runtime: Runtime, instance: pd.Series):
        # Configurez votre environnement d'évaluation ici
@@ -183,19 +181,19 @@ Pour créer un workflow d'évaluation pour votre benchmark, suivez ces étapes :
 
 Ce workflow configure la configuration, initialise l'environnement d'exécution, traite chaque instance en exécutant l'agent et en évaluant ses actions, puis collecte les résultats dans un objet `EvalOutput`. La fonction `run_evaluation` gère la parallélisation et le suivi de la progression.
 
-N'oubliez pas de personnaliser les fonctions `get_instruction`, `your_user_response_function` et `evaluate_agent_actions` en fonction des exigences spécifiques de votre benchmark.
+N'oubliez pas de personnaliser les fonctions `get_instruction`, `your_user_response_function` et `evaluate_agent_actions` selon les exigences spécifiques de votre benchmark.
 
 En suivant cette structure, vous pouvez créer un workflow d'évaluation robuste pour votre benchmark dans le framework OpenHands.
 
 
-## Comprendre la `user_response_fn`
+## Comprendre la fonction `user_response_fn`
 
-La `user_response_fn` est un composant crucial dans le workflow d'évaluation d'OpenHands. Elle simule l'interaction de l'utilisateur avec l'agent, permettant des réponses automatisées pendant le processus d'évaluation. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous voulez fournir des réponses cohérentes et prédéfinies aux requêtes ou actions de l'agent.
+La fonction `user_response_fn` est un composant crucial dans le workflow d'évaluation d'OpenHands. Elle simule l'interaction utilisateur avec l'agent, permettant des réponses automatisées pendant le processus d'évaluation. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous souhaitez fournir des réponses cohérentes et prédéfinies aux requêtes ou actions de l'agent.
 
 
 ### Workflow et interaction
 
-Le workflow correct pour gérer les actions et la `user_response_fn` est le suivant :
+Le workflow correct pour gérer les actions et la fonction `user_response_fn` est le suivant :
 
 1. L'agent reçoit une tâche et commence à la traiter
 2. L'agent émet une Action
@@ -203,7 +201,7 @@ Le workflow correct pour gérer les actions et la `user_response_fn` est le suiv
    - Le Runtime traite l'Action
    - Le Runtime renvoie une Observation
 4. Si l'Action n'est pas exécutable (généralement une MessageAction) :
-   - La `user_response_fn` est appelée
+   - La fonction `user_response_fn` est appelée
    - Elle renvoie une réponse utilisateur simulée
 5. L'agent reçoit soit l'Observation, soit la réponse simulée
 6. Les étapes 2 à 5 se répètent jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou que le nombre maximum d'itérations soit atteint
@@ -214,7 +212,7 @@ Voici une représentation visuelle plus précise :
                  [Agent]
                     |
                     v
-               [Émettre une Action]
+               [Émet Action]
                     |
                     v
             [L'Action est-elle exécutable ?]
@@ -225,48 +223,48 @@ Voici une représentation visuelle plus précise :
      [Runtime]               [user_response_fn]
           |                          |
           v                          v
-  [Renvoyer une Observation]    [Réponse simulée]
+  [Renvoie Observation]    [Réponse simulée]
            \                        /
             \                      /
              v                    v
            [L'agent reçoit le feedback]
                     |
                     v
-         [Continuer ou terminer la tâche]
+         [Continue ou termine la tâche]
 ```
 
 Dans ce workflow :
 
 - Les actions exécutables (comme l'exécution de commandes ou de code) sont gérées directement par le Runtime
-- Les actions non exécutables (généralement lorsque l'agent veut communiquer ou demander des clarifications) sont gérées par la `user_response_fn`
-- L'agent traite ensuite le feedback, qu'il s'agisse d'une Observation du Runtime ou d'une réponse simulée de la `user_response_fn`
+- Les actions non exécutables (généralement lorsque l'agent veut communiquer ou demander des clarifications) sont gérées par la fonction `user_response_fn`
+- L'agent traite ensuite le feedback, qu'il s'agisse d'une Observation du Runtime ou d'une réponse simulée de la fonction `user_response_fn`
 
-Cette approche permet une gestion automatisée des actions concrètes et des interactions utilisateur simulées, ce qui la rend adaptée aux scénarios d'évaluation où vous voulez tester la capacité de l'agent à accomplir des tâches avec une intervention humaine minimale.
+Cette approche permet une gestion automatisée des actions concrètes et des interactions utilisateur simulées, ce qui la rend adaptée aux scénarios d'évaluation où vous souhaitez tester la capacité de l'agent à accomplir des tâches avec une intervention humaine minimale.
 
 ### Exemple d'implémentation
 
-Voici un exemple de `user_response_fn` utilisée dans l'évaluation SWE-Bench :
+Voici un exemple de fonction `user_response_fn` utilisée dans l'évaluation SWE-Bench :
 
 ```python
 def codeact_user_response(state: State | None) -> str:
     msg = (
-        'Veuillez continuer à travailler sur la tâche avec l\'approche que vous jugez appropriée.\n'
-        'Si vous pensez avoir résolu la tâche, veuillez d\'abord envoyer votre réponse à l\'utilisateur via un message, puis <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
-        'IMPORTANT : VOUS NE DEVEZ JAMAIS DEMANDER DE L\'AIDE HUMAINE.\n'
+        'Please continue working on the task on whatever approach you think is suitable.\n'
+        'If you think you have solved the task, please first send your answer to user through message and then <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
+        'IMPORTANT: YOU SHOULD NEVER ASK FOR HUMAN HELP.\n'
     )
 
     if state and state.history:
-        # vérifier si l'agent a essayé de parler à l'utilisateur 3 fois, si oui, faire savoir à l'agent qu'il peut abandonner
+        # check if the agent has tried to talk to the user 3 times, if so, let the agent know it can give up
         user_msgs = [
             event
             for event in state.history
             if isinstance(event, MessageAction) and event.source == 'user'
         ]
         if len(user_msgs) >= 2:
-            # faire savoir à l'agent qu'il peut abandonner quand il a essayé 3 fois
+            # let the agent know that it can give up when it has tried 3 times
             return (
                 msg
-                + 'Si vous voulez abandonner, exécutez : <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
+                + 'If you want to give up, run: <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
             )
     return msg
 ```
@@ -275,6 +273,6 @@ Cette fonction fait ce qui suit :
 
 1. Fournit un message standard encourageant l'agent à continuer à travailler
 2. Vérifie combien de fois l'agent a tenté de communiquer avec l'utilisateur
-3. Si l'agent a fait plusieurs tentatives, il lui donne la possibilité d'abandonner
+3. Si l'agent a fait plusieurs tentatives, elle lui fournit une option pour abandonner
 
-En utilisant cette fonction, vous pouvez assurer un comportement cohérent sur plusieurs exécutions d'évaluation et empêcher l'agent de rester bloqué en attendant une entrée humaine.
+En utilisant cette fonction, vous pouvez assurer un comportement cohérent à travers plusieurs séries d'évaluations et empêcher l'agent de rester bloqué en attendant une entrée humaine.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/github-action.md

@@ -1,51 +1,51 @@
-
-
 # Utilisation de l'Action GitHub OpenHands
 
-Ce guide explique comment utiliser l'Action GitHub OpenHands, à la fois dans le dépôt OpenHands et dans vos propres projets.
+Ce guide explique comment utiliser l'Action GitHub OpenHands dans vos propres projets.
 
-## Utilisation de l'Action dans le dépôt OpenHands
+## Utilisation de l'Action dans le Dépôt OpenHands
 
 Pour utiliser l'Action GitHub OpenHands dans un dépôt, vous pouvez :
 
-1. Créer un ticket dans le dépôt.
-2. Ajouter l'étiquette `fix-me` au ticket ou laisser un commentaire sur le ticket commençant par `@openhands-agent`.
+1. Créer une issue dans le dépôt.
+2. Ajouter l'étiquette `fix-me` à l'issue ou laisser un commentaire sur l'issue commençant par `@openhands-agent`.
 
-L'action se déclenchera automatiquement et tentera de résoudre le ticket.
+L'action se déclenchera automatiquement et tentera de résoudre l'issue.
 
-## Installation de l'Action dans un nouveau dépôt
+## Installation de l'Action dans un Nouveau Dépôt
 
-Pour installer l'Action GitHub OpenHands dans votre propre dépôt, suivez le [README pour le Resolver OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md).
+Pour installer l'Action GitHub OpenHands dans votre propre dépôt, suivez
+le [README du Résolveur OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md).
 
-## Conseils d'utilisation
+## Conseils d'Utilisation
 
 ### Résolution itérative
 
-1. Créez un ticket dans le dépôt.
-2. Ajoutez l'étiquette `fix-me` au ticket, ou laissez un commentaire commençant par `@openhands-agent`
-3. Examinez la tentative de résolution du ticket en vérifiant la pull request
-4. Faites un suivi avec des commentaires via des commentaires généraux, des commentaires de revue ou des commentaires de fil en ligne
-5. Ajoutez l'étiquette `fix-me` à la pull request, ou adressez un commentaire spécifique en commençant par `@openhands-agent`
+1. Créez une issue dans le dépôt.
+2. Ajoutez l'étiquette `fix-me` à l'issue, ou laissez un commentaire commençant par `@openhands-agent`.
+3. Examinez la tentative de résolution de l'issue en vérifiant la pull request.
+4. Donnez votre feedback via des commentaires généraux, des commentaires de révision ou des commentaires en ligne.
+5. Ajoutez l'étiquette `fix-me` à la pull request, ou répondez à un commentaire spécifique en commençant par `@openhands-agent`.
 
 ### Étiquette versus Macro
 
-- Étiquette (`fix-me`) : Demande à OpenHands de traiter le ticket ou la pull request dans son **intégralité**.
-- Macro (`@openhands-agent`) : Demande à OpenHands de ne considérer que la description du ticket/de la pull request et **le commentaire spécifique**.
+- Étiquette (`fix-me`) : Demande à OpenHands de traiter **l'ensemble** de l'issue ou de la pull request.
+- Macro (`@openhands-agent`) : Demande à OpenHands de considérer uniquement la description de l'issue/pull request et **le commentaire spécifique**.
 
-## Paramètres avancés
+## Paramètres Avancés
 
-### Ajouter des paramètres de dépôt personnalisés
+### Ajouter des paramètres personnalisés au dépôt
 
-Vous pouvez fournir des instructions personnalisées pour OpenHands en suivant le [README pour le resolver](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md#providing-custom-instructions).
+Vous pouvez fournir des instructions personnalisées pour OpenHands en suivant le [README du résolveur](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md#providing-custom-instructions).
 
 ### Configurations personnalisées
 
-Le resolver Github vérifiera automatiquement les [secrets de dépôt](https://docs.github.com/en/actions/security-for-github-actions/security-guides/using-secrets-in-github-actions?tool=webui#creating-secrets-for-a-repository) ou les [variables de dépôt](https://docs.github.com/en/actions/writing-workflows/choosing-what-your-workflow-does/store-information-in-variables#creating-configuration-variables-for-a-repository) valides pour personnaliser son comportement.
+Le résolveur GitHub vérifiera automatiquement les [secrets du dépôt](https://docs.github.com/en/actions/security-for-github-actions/security-guides/using-secrets-in-github-actions?tool=webui#creating-secrets-for-a-repository) valides ou les [variables du dépôt](https://docs.github.com/en/actions/writing-workflows/choosing-what-your-workflow-does/store-information-in-variables#creating-configuration-variables-for-a-repository) pour personnaliser son comportement.
 Les options de personnalisation que vous pouvez définir sont :
 
-| **Nom de l'attribut**            | **Type** | **Objectif**                                                                                                | **Exemple**                                          |
-|----------------------------------| -------- |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|
-| `LLM_MODEL`                      | Variable | Définir le LLM à utiliser avec OpenHands                                                                    | `LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`   |
-| `OPENHANDS_MAX_ITER`             | Variable | Définir la limite maximale pour les itérations de l'agent                                                   | `OPENHANDS_MAX_ITER=10`                              |
-| `OPENHANDS_MACRO`                | Variable | Personnaliser la macro par défaut pour invoquer le resolver                                                 | `OPENHANDS_MACRO=@resolveit`                         |
-| `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE` | Variable | Sandbox personnalisé ([en savoir plus](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/custom-sandbox-guide))| `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE="custom_image"`      |
+| **Nom de l'attribut**            | **Type** | **Objectif**                                                                                         | **Exemple**                                        |
+| -------------------------------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
+| `LLM_MODEL`                      | Variable | Définir le LLM à utiliser avec OpenHands                                                             | `LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"` |
+| `OPENHANDS_MAX_ITER`             | Variable | Définir la limite maximale d'itérations de l'agent                                                   | `OPENHANDS_MAX_ITER=10`                            |
+| `OPENHANDS_MACRO`                | Variable | Personnaliser la macro par défaut pour invoquer le résolveur                                         | `OPENHANDS_MACRO=@resolveit`                       |
+| `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE` | Variable | Sandbox personnalisé ([en savoir plus](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/custom-sandbox-guide)) | `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE="custom_image"`    |
+| `TARGET_BRANCH`                  | Variable | Fusionner vers une branche autre que `main`                                                          | `TARGET_BRANCH="dev"`                              |

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/gui-mode.md

@@ -1,168 +1,142 @@
+# Mode GUI
 
-
-# Mode Interface Graphique
-
-## Introduction
-
-OpenHands fournit un mode Interface Graphique (GUI) convivial pour interagir avec l'assistant IA. Ce mode offre une façon intuitive de configurer l'environnement, gérer les paramètres et communiquer avec l'IA.
+OpenHands fournit un mode d'Interface Graphique Utilisateur (GUI) pour interagir avec l'assistant IA.
 
 ## Installation et Configuration
 
-1. Suivez les instructions du guide [Installation](../installation) pour installer OpenHands.
+1. Suivez les instructions d'installation pour installer OpenHands.
+2. Après avoir exécuté la commande, accédez à OpenHands à [http://localhost:3000](http://localhost:3000).
 
-2. Après avoir exécuté la commande, accédez à OpenHands à l'adresse [http://localhost:3000](http://localhost:3000).
+## Interagir avec l'interface graphique
 
-## Interagir avec l'Interface Graphique
+### Configuration initiale
 
-### Configuration Initiale
-
-1. Lors du premier lancement, vous verrez une fenêtre modale de paramètres.
-2. Sélectionnez un `Fournisseur LLM` et un `Modèle LLM` dans les menus déroulants.
+1. Lors du premier lancement, vous verrez une fenêtre de paramètres.
+2. Sélectionnez un `Fournisseur LLM` et un `Modèle LLM` dans les menus déroulants. Si le modèle requis n'existe pas dans la liste,
+   sélectionnez `voir les paramètres avancés`. Ensuite, activez les options `Avancées` et saisissez-le avec le préfixe correct dans la
+   zone de texte `Modèle personnalisé`.
 3. Entrez la `Clé API` correspondante pour le fournisseur choisi.
-4. Cliquez sur "Enregistrer" pour appliquer les paramètres.
+4. Cliquez sur `Enregistrer les modifications` pour appliquer les paramètres.
 
-### Jetons de Contrôle de Version
+### Jetons de contrôle de version
 
 OpenHands prend en charge plusieurs fournisseurs de contrôle de version. Vous pouvez configurer des jetons pour plusieurs fournisseurs simultanément.
 
-#### Configuration du Jeton GitHub
+#### Configuration du jeton GitHub
 
-OpenHands exporte automatiquement un `GITHUB_TOKEN` vers l'environnement shell s'il est disponible. Cela peut se produire de deux manières :
+OpenHands exporte automatiquement un `GITHUB_TOKEN` vers l'environnement shell s'il est fourni :
 
-1. **Localement (OSS)** : L'utilisateur saisit directement son jeton GitHub
-2. **En ligne (SaaS)** : Le jeton est obtenu via l'authentification OAuth GitHub
+<details>
+  <summary>Configuration d'un jeton GitHub</summary>
 
-##### Configuration d'un Jeton GitHub Local
+  1. **Générer un jeton d'accès personnel (PAT)** :
+   - Sur GitHub, allez dans Paramètres > Paramètres développeur > Jetons d'accès personnels > Jetons (classique).
+   - **Nouveau jeton (classique)**
+     - Portées requises :
+     - `repo` (Contrôle complet des dépôts privés)
+   - **Jetons à portée précise**
+     - Tous les dépôts (Vous pouvez sélectionner des dépôts spécifiques, mais cela affectera les résultats de recherche)
+     - Autorisations minimales (Sélectionnez `Meta Data = Lecture seule` pour la recherche, `Pull Requests = Lecture et écriture` et `Content = Lecture et écriture` pour la création de branches)
+  2. **Entrer le jeton dans OpenHands** :
+   - Cliquez sur le bouton Paramètres (icône d'engrenage).
+   - Collez votre jeton dans le champ `Jeton GitHub`.
+   - Cliquez sur `Enregistrer` pour appliquer les modifications.
+</details>
 
-1. **Générer un Personal Access Token (PAT)** :
-   - Allez dans Paramètres GitHub > Paramètres développeur > Personal Access Tokens > Tokens (classique)
-   - Cliquez sur "Générer un nouveau jeton (classique)"
-   - Portées requises :
-     - `repo` (Contrôle total des dépôts privés)
-     - `workflow` (Mettre à jour les workflows GitHub Action)
-     - `read:org` (Lire les données de l'organisation)
+<details>
+  <summary>Politiques de jetons organisationnels</summary>
 
-2. **Entrer le Jeton dans OpenHands** :
-   - Cliquez sur le bouton Paramètres (icône d'engrenage) en haut à droite
-   - Accédez à la section "Git Provider Settings"
-   - Collez votre jeton dans le champ "Jeton GitHub"
-   - Cliquez sur "Enregistrer" pour appliquer les modifications
+  Si vous travaillez avec des dépôts organisationnels, une configuration supplémentaire peut être nécessaire :
 
-##### Politiques de Jetons Organisationnels
+  1. **Vérifier les exigences de l'organisation** :
+   - Les administrateurs de l'organisation peuvent imposer des politiques de jetons spécifiques.
+   - Certaines organisations exigent que les jetons soient créés avec SSO activé.
+   - Consultez les [paramètres de politique de jetons](https://docs.github.com/en/organizations/managing-programmatic-access-to-your-organization/setting-a-personal-access-token-policy-for-your-organization) de votre organisation.
+  2. **Vérifier l'accès à l'organisation** :
+   - Accédez à vos paramètres de jeton sur GitHub.
+   - Recherchez l'organisation sous `Accès à l'organisation`.
+   - Si nécessaire, cliquez sur `Activer SSO` à côté de votre organisation.
+   - Complétez le processus d'autorisation SSO.
+</details>
 
-Si vous travaillez avec des dépôts organisationnels, une configuration supplémentaire peut être nécessaire :
+<details>
+  <summary>Dépannage</summary>
 
-1. **Vérifier les Exigences de l'Organisation** :
-   - Les administrateurs de l'organisation peuvent appliquer des politiques de jetons spécifiques
-   - Certaines organisations exigent que les jetons soient créés avec SSO activé
-   - Consultez les [paramètres de politique de jetons](https://docs.github.com/en/organizations/managing-programmatic-access-to-your-organization/setting-a-personal-access-token-policy-for-your-organization) de votre organisation
+  Problèmes courants et solutions :
 
-2. **Vérifier l'Accès à l'Organisation** :
-   - Allez dans les paramètres de votre jeton sur GitHub
-   - Recherchez l'organisation sous "Accès à l'organisation"
-   - Si nécessaire, cliquez sur "Activer SSO" à côté de votre organisation
-   - Terminez le processus d'autorisation SSO
+  - **Jeton non reconnu** :
+     - Assurez-vous que le jeton est correctement enregistré dans les paramètres.
+     - Vérifiez que le jeton n'a pas expiré.
+     - Vérifiez que le jeton dispose des portées requises.
+     - Essayez de régénérer le jeton.
 
-##### Authentification OAuth (Mode En Ligne)
+  - **Accès à l'organisation refusé** :
+     - Vérifiez si SSO est requis mais non activé.
+     - Vérifiez l'appartenance à l'organisation.
+     - Contactez l'administrateur de l'organisation si les politiques de jetons bloquent l'accès.
 
-Lorsque vous utilisez OpenHands en mode en ligne, le flux OAuth GitHub :
+  - **Vérification du fonctionnement du jeton** :
+     - L'application affichera une coche verte si le jeton est valide.
+     - Essayez d'accéder à un dépôt pour confirmer les autorisations.
+     - Vérifiez la console du navigateur pour tout message d'erreur.
+</details>
 
-1. Demande les autorisations suivantes :
-   - Accès au dépôt (lecture/écriture)
-   - Gestion des workflows
-   - Accès en lecture à l'organisation
+#### Configuration du jeton GitLab
 
-2. Étapes d'authentification :
-   - Cliquez sur "Se connecter avec GitHub" lorsque vous y êtes invité
-   - Examinez les autorisations demandées
-   - Autorisez OpenHands à accéder à votre compte GitHub
-   - Si vous utilisez une organisation, autorisez l'accès à l'organisation si vous y êtes invité
+OpenHands exporte automatiquement un `GITLAB_TOKEN` vers l'environnement shell s'il est fourni :
 
-##### Dépannage
+<details>
+  <summary>Configuration d'un jeton GitLab</summary>
 
-Problèmes courants et solutions :
-
-1. **Jeton Non Reconnu** :
-   - Assurez-vous que le jeton est correctement enregistré dans les paramètres
-   - Vérifiez que le jeton n'a pas expiré
-   - Vérifiez que le jeton a les portées requises
-   - Essayez de régénérer le jeton
-
-2. **Accès à l'Organisation Refusé** :
-   - Vérifiez si SSO est requis mais non activé
-   - Vérifiez l'appartenance à l'organisation
-   - Contactez l'administrateur de l'organisation si les politiques de jetons bloquent l'accès
-
-3. **Vérifier que le Jeton Fonctionne** :
-   - L'application affichera une coche verte si le jeton est valide
-   - Essayez d'accéder à un dépôt pour confirmer les autorisations
-   - Vérifiez la console du navigateur pour tout message d'erreur
-   - Utilisez le bouton "Tester la connexion" dans les paramètres s'il est disponible
-
-#### Configuration du Jeton GitLab
-
-OpenHands exporte automatiquement un `GITLAB_TOKEN` vers l'environnement shell, uniquement pour les installations locales, s'il est disponible.
-
-##### Configuration d'un Jeton GitLab
-
-1. **Générer un Personal Access Token (PAT)** :
-   - Sur GitLab, allez dans Paramètres utilisateur > Jetons d'accès
+  1. **Générer un jeton d'accès personnel (PAT)** :
+   - Sur GitLab, allez dans Paramètres utilisateur > Jetons d'accès.
    - Créez un nouveau jeton avec les portées suivantes :
      - `api` (Accès API)
-     - `read_user` (Lecture des informations utilisateur)
-     - `read_repository` (Lecture du dépôt)
-     - `write_repository` (Écriture du dépôt)
-   - Définissez une date d'expiration ou laissez vide pour un jeton sans expiration
+     - `read_user` (Lire les informations utilisateur)
+     - `read_repository` (Lire le dépôt)
+     - `write_repository` (Écrire dans le dépôt)
+   - Définissez une date d'expiration ou laissez-la vide pour un jeton sans expiration.
+  2. **Entrer le jeton dans OpenHands** :
+   - Cliquez sur le bouton Paramètres (icône d'engrenage).
+   - Collez votre jeton dans le champ `Jeton GitLab`.
+   - Entrez l'URL de votre instance GitLab si vous utilisez GitLab auto-hébergé.
+   - Cliquez sur `Enregistrer` pour appliquer les modifications.
+</details>
 
-2. **Entrer le Jeton dans OpenHands** :
-   - Cliquez sur le bouton Paramètres (icône d'engrenage)
-   - Accédez à la section `Git Provider Settings`
-   - Collez votre jeton dans le champ `Jeton GitLab`
-   - Si vous utilisez GitLab auto-hébergé, entrez l'URL de votre instance GitLab
-   - Cliquez sur `Enregistrer les modifications` pour appliquer les changements
+<details>
+  <summary>Dépannage</summary>
 
-##### Dépannage
+  Problèmes courants et solutions :
 
-Problèmes courants et solutions :
+  - **Jeton non reconnu** :
+     - Assurez-vous que le jeton est correctement enregistré dans les paramètres.
+     - Vérifiez que le jeton n'a pas expiré.
+     - Vérifiez que le jeton dispose des portées requises.
+     - Pour les instances auto-hébergées, vérifiez l'URL correcte de l'instance.
 
-1. **Jeton Non Reconnu** :
-   - Assurez-vous que le jeton est correctement enregistré dans les paramètres
-   - Vérifiez que le jeton n'a pas expiré
-   - Vérifiez que le jeton a les portées requises
-   - Pour les instances auto-hébergées, vérifiez l'URL correcte de l'instance
+  - **Accès refusé** :
+     - Vérifiez les autorisations d'accès au projet.
+     - Vérifiez si le jeton dispose des portées nécessaires.
+     - Pour les dépôts de groupe/organisation, assurez-vous d'avoir un accès approprié.
+</details>
 
-2. **Accès Refusé** :
-   - Vérifiez les permissions d'accès au projet
-   - Vérifiez si le jeton possède les portées nécessaires
-   - Pour les dépôts de groupe/organisation, assurez-vous d'avoir les accès appropriés
+### Paramètres avancés
 
-### Paramètres Avancés
-
-1. Basculez sur `Options Avancées` pour accéder aux paramètres supplémentaires.
-2. Utilisez la zone de texte `Modèle Personnalisé` pour saisir manuellement un modèle s'il ne figure pas dans la liste.
-3. Spécifiez une `URL de Base` si requis par votre fournisseur LLM.
-
-### Interface Principale
-
-L'interface principale se compose de plusieurs composants clés :
-
-1. **Fenêtre de Chat** : La zone centrale où vous pouvez voir l'historique de conversation avec l'assistant IA.
-2. **Zone de Saisie** : Située en bas de l'écran, utilisez-la pour taper vos messages ou commandes à l'IA.
-3. **Bouton Envoyer** : Cliquez dessus pour envoyer votre message à l'IA.
-4. **Bouton Paramètres** : Une icône d'engrenage qui ouvre la fenêtre modale des paramètres, vous permettant d'ajuster votre configuration à tout moment.
-5. **Panneau Espace de Travail** : Affiche les fichiers et dossiers de votre espace de travail, vous permettant de naviguer et de visualiser les fichiers, ou les commandes passées de l'agent ou l'historique de navigation web.
+1. Dans la page Paramètres, activez les options `Avancées` pour accéder aux paramètres supplémentaires.
+2. Utilisez la zone de texte `Modèle personnalisé` pour saisir manuellement un modèle s'il n'est pas dans la liste.
+3. Spécifiez une `URL de base` si requis par votre fournisseur LLM.
 
 ### Interagir avec l'IA
 
-1. Tapez votre question, demande ou description de tâche dans la zone de saisie.
+1. Tapez votre requête dans la zone de saisie.
 2. Cliquez sur le bouton d'envoi ou appuyez sur Entrée pour soumettre votre message.
-3. L'IA traitera votre saisie et fournira une réponse dans la fenêtre de chat.
-4. Vous pouvez poursuivre la conversation en posant des questions de suivi ou en fournissant des informations supplémentaires.
+3. L'IA traitera votre saisie et fournira une réponse dans la fenêtre de discussion.
+4. Vous pouvez poursuivre la conversation en posant des questions complémentaires ou en fournissant des informations supplémentaires.
 
-## Conseils pour une Utilisation Efficace
+## Conseils pour une utilisation efficace
 
-1. Soyez précis dans vos demandes pour obtenir les réponses les plus précises et utiles, comme décrit dans les [meilleures pratiques d'incitation](../prompting/prompting-best-practices).
-2. Utilisez le panneau d'espace de travail pour explorer la structure de votre projet.
-3. Utilisez l'un des modèles recommandés, comme décrit dans la section [LLMs](usage/llms/llms.md).
+- Soyez précis dans vos demandes pour obtenir les réponses les plus précises et utiles, comme décrit dans les [meilleures pratiques de prompt](../prompting/prompting-best-practices).
+- Utilisez l'un des modèles recommandés, comme décrit dans la [section LLMs](usage/llms/llms.md).
 
-N'oubliez pas que le mode Interface Graphique d'OpenHands est conçu pour rendre votre interaction avec l'assistant IA aussi fluide et intuitive que possible. N'hésitez pas à explorer ses fonctionnalités pour maximiser votre productivité.
+N'oubliez pas que le mode GUI d'OpenHands est conçu pour rendre votre interaction avec l'assistant IA aussi fluide et intuitive
+que possible. N'hésitez pas à explorer ses fonctionnalités pour maximiser votre productivité.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/headless-mode.md

@@ -1,61 +1,59 @@
-
-
-# Mode sans interface
+# Mode Headless
 
 Vous pouvez exécuter OpenHands avec une seule commande, sans démarrer l'application web.
 Cela facilite l'écriture de scripts et l'automatisation des tâches avec OpenHands.
 
-Ceci est différent du [Mode CLI](cli-mode), qui est interactif et mieux adapté au développement actif.
+C'est différent du [Mode CLI](cli-mode), qui est interactif et plus adapté au développement actif.
 
 ## Avec Python
 
-Pour exécuter OpenHands en mode sans interface avec Python,
-[suivez les instructions de configuration de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md),
-puis exécutez :
-
+Pour exécuter OpenHands en mode headless avec Python :
+1. Assurez-vous d'avoir suivi les [instructions de configuration pour le développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
+2. Exécutez la commande suivante :
 ```bash
 poetry run python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi"
 ```
 
-Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, votre clé API et d'autres paramètres via des variables d'environnement
+Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, clé API et autres paramètres via des variables d'environnement
 [ou le fichier `config.toml`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml).
 
 ## Avec Docker
 
-1. Définissez `WORKSPACE_BASE` sur le répertoire que vous voulez qu'OpenHands modifie :
+Pour exécuter OpenHands en mode Headless avec Docker :
 
-```bash
-WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
-```
+1. Définissez les variables d'environnement suivantes dans votre terminal :
 
-2. Définissez `LLM_MODEL` sur le modèle que vous voulez utiliser :
+- `SANDBOX_VOLUMES` pour spécifier le répertoire auquel OpenHands doit accéder (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw`).
+  - L'agent travaille dans `/workspace` par défaut, donc montez votre répertoire de projet à cet emplacement si vous souhaitez que l'agent modifie des fichiers.
+  - Pour les données en lecture seule, utilisez un chemin de montage différent (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw,/path/to/large/dataset:/data:ro`).
+- `LLM_MODEL` pour le modèle à utiliser (Ex : `export LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`).
+- `LLM_API_KEY` pour la clé API (Ex : `export LLM_API_KEY="sk_test_12345"`).
 
-```bash
-LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
-
-```
-
-3. Définissez `LLM_API_KEY` sur votre clé API :
-
-```bash
-LLM_API_KEY="sk_test_12345"
-```
-
-4. Exécutez la commande Docker suivante :
+2. Exécutez la commande Docker suivante :
 
 ```bash
 docker run -it \
     --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
     -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
+    -e SANDBOX_VOLUMES=$SANDBOX_VOLUMES \
     -e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
     -e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
     -e LOG_ALL_EVENTS=true \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
+    -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
     --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.35 \
-    python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi" --no-auto-continue
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39 \
+    python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi"
 ```
+
+Le paramètre `-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u)` est transmis à la commande Docker pour s'assurer que l'utilisateur du sandbox correspond aux permissions de l'utilisateur hôte. Cela empêche l'agent de créer des fichiers appartenant à root dans l'espace de travail monté.
+
+## Configurations avancées du mode Headless
+
+Pour voir toutes les options de configuration disponibles pour le mode headless, exécutez la commande Python avec l'option `--help`.
+
+### Journaux supplémentaires
+
+Pour que le mode headless enregistre toutes les actions de l'agent, exécutez dans le terminal : `export LOG_ALL_EVENTS=true`

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/installation.mdx

@@ -1,57 +1,121 @@
-
-
 # Exécution d'OpenHands
 
 ## Configuration système requise
 
-* Docker version 26.0.0+ ou Docker Desktop 4.31.0+.
-* Vous devez utiliser Linux ou Mac OS.
-  * Si vous êtes sous Windows, vous devez utiliser [WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install).
+- MacOS avec [support Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install/#system-requirements)
+- Linux
+- Windows avec [WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) et [support Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/#system-requirements)
+
+Un système avec un processeur moderne et un minimum de **4 Go de RAM** est recommandé pour exécuter OpenHands.
+
+## Prérequis
+
+<details>
+  <summary>MacOS</summary>
+
+  **Docker Desktop**
+
+  1. [Installer Docker Desktop sur Mac](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/mac-install).
+  2. Ouvrez Docker Desktop, allez dans `Settings > Advanced` et assurez-vous que `Allow the default Docker socket to be used` est activé.
+</details>
+
+<details>
+  <summary>Linux</summary>
+
+  :::note
+  Testé avec Ubuntu 22.04.
+  :::
+
+  **Docker Desktop**
+
+  1. [Installer Docker Desktop sur Linux](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/linux/).
+
+</details>
+
+<details>
+  <summary>Windows</summary>
+
+  **WSL**
+
+  1. [Installer WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install).
+  2. Exécutez `wsl --version` dans powershell et confirmez `Default Version: 2`.
+
+  **Docker Desktop**
+
+  1. [Installer Docker Desktop sur Windows](https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install).
+  2. Ouvrez Docker Desktop, allez dans `Settings` et confirmez les points suivants :
+  - General: `Use the WSL 2 based engine` est activé.
+  - Resources > WSL Integration: `Enable integration with my default WSL distro` est activé.
+
+  :::note
+  La commande docker ci-dessous pour démarrer l'application doit être exécutée dans le terminal WSL.
+  :::
+
+</details>
 
 ## Démarrer l'application
 
-La façon la plus simple d'exécuter OpenHands est avec Docker.
+La façon la plus simple d'exécuter OpenHands est dans Docker.
 
 ```bash
-docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik
+docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik
 
 docker run -it --rm --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
     -e LOG_ALL_EVENTS=true \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
+    -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     -p 3000:3000 \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
     --name openhands-app \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.35
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39
 ```
 
-Vous pouvez également exécuter OpenHands en mode [headless scriptable](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode), en tant que [CLI interactive](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode), ou en utilisant l'[Action GitHub OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/github-action).
+Vous trouverez OpenHands en cours d'exécution à l'adresse http://localhost:3000 !
+
+Vous pouvez également [connecter OpenHands à votre système de fichiers local](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/runtimes/docker#connecting-to-your-filesystem),
+exécuter OpenHands en [mode headless](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode) scriptable,
+interagir avec lui via une [CLI conviviale](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode),
+ou l'exécuter sur des problèmes étiquetés avec [une action GitHub](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/github-action).
 
 ## Configuration
 
-Après avoir exécuté la commande ci-dessus, vous trouverez OpenHands en cours d'exécution à l'adresse [http://localhost:3000](http://localhost:3000).
+Après avoir lancé OpenHands, vous **devez** sélectionner un `LLM Provider` et un `LLM Model` et saisir une `API Key` correspondante.
+Cela peut être fait lors de la fenêtre contextuelle des paramètres initiaux ou en sélectionnant le bouton `Settings`
+(icône d'engrenage) dans l'interface utilisateur.
 
-Au lancement d'OpenHands, vous verrez une fenêtre modale de paramètres. Vous **devez** sélectionner un `Fournisseur LLM` et un `Modèle LLM`, et entrer une `Clé API` correspondante.
-Ces paramètres peuvent être modifiés à tout moment en sélectionnant le bouton `Paramètres` (icône d'engrenage) dans l'interface utilisateur.
+Si le modèle requis n'existe pas dans la liste, vous pouvez activer les options `Advanced` et le saisir manuellement avec le préfixe correct
+dans la zone de texte `Custom Model`.
+Les options `Advanced` vous permettent également de spécifier une `Base URL` si nécessaire.
 
-Si le `Modèle LLM` requis n'existe pas dans la liste, vous pouvez activer les `Options avancées` et l'entrer manuellement avec le préfixe correct
-dans la zone de texte `Modèle personnalisé`.
-Les `Options avancées` vous permettent également de spécifier une `URL de base` si nécessaire.
+### Obtenir une clé API
 
-<div style={{ display: 'flex', justifyContent: 'center', gap: '20px' }}>
-  <img src="/img/settings-screenshot.png" alt="settings-modal" width="340" />
-  <img src="/img/settings-advanced.png" alt="settings-modal" width="335" />
-</div>
+OpenHands nécessite une clé API pour accéder à la plupart des modèles de langage. Voici comment obtenir une clé API auprès des fournisseurs recommandés :
+
+#### Anthropic (Claude)
+
+1. [Créez un compte Anthropic](https://console.anthropic.com/).
+2. [Générez une clé API](https://console.anthropic.com/settings/keys).
+3. [Configurez la facturation](https://console.anthropic.com/settings/billing).
+
+Envisagez de définir des limites d'utilisation pour contrôler les coûts.
+
+#### OpenAI
+
+1. [Créez un compte OpenAI](https://platform.openai.com/).
+2. [Générez une clé API](https://platform.openai.com/api-keys).
+3. [Configurez la facturation](https://platform.openai.com/account/billing/overview).
+
+Vous êtes maintenant prêt à [commencer avec OpenHands](./getting-started).
 
 ## Versions
 
-La commande ci-dessus récupère la version stable la plus récente d'OpenHands. Vous avez également d'autres options :
-- Pour une version spécifique, utilisez `docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:$VERSION`, en remplaçant $VERSION par le numéro de version.
-- Nous utilisons semver et publions des tags majeurs, mineurs et de patch. Ainsi, `0.9` pointera automatiquement vers la dernière version `0.9.x`, et `0` pointera vers la dernière version `0.x.x`.
-- Pour la version de développement la plus à jour, vous pouvez utiliser `docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:main`. Cette version est instable et n'est recommandée qu'à des fins de test ou de développement.
+La [commande docker ci-dessus](./installation#start-the-app) extrait la version stable la plus récente d'OpenHands. Vous avez également d'autres options :
+- Pour une version spécifique, remplacez $VERSION dans `openhands:$VERSION` et `runtime:$VERSION` par le numéro de version.
+Nous utilisons SemVer, donc `0.9` pointera automatiquement vers la dernière version `0.9.x`, et `0` pointera vers la dernière version `0.x.x`.
+- Pour la version de développement la plus à jour, remplacez $VERSION dans `openhands:$VERSION` et `runtime:$VERSION` par `main`.
+Cette version est instable et est recommandée uniquement à des fins de test ou de développement.
 
-Vous pouvez choisir le tag qui convient le mieux à vos besoins en fonction des exigences de stabilité et des fonctionnalités souhaitées.
-
-Pour le workflow de développement, consultez [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
+Pour le flux de travail de développement, consultez [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
 
 Vous rencontrez des problèmes ? Consultez notre [Guide de dépannage](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/troubleshooting).

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/intro.mdx

@@ -42,7 +42,7 @@ Explorez le code source d'OpenHands sur [GitHub](https://github.com/All-Hands-AI
   />
 </a>
 <br></br>
-<a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw">
+<a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-34zm4j0gj-Qz5kRHoca8DFCbqXPS~f_A">
   <img
     src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge"
     alt="Join our Slack community"

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/key-features.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Aperçu des Fonctionnalités d'OpenHands
+
+![aperçu](/img/oh-features.png)
+
+### Panneau de Discussion
+- Affiche la conversation entre l'utilisateur et OpenHands.
+- OpenHands explique ses actions dans ce panneau.
+
+### Modifications
+- Montre les modifications de fichiers effectuées par OpenHands.
+
+### VS Code
+- VS Code intégré pour parcourir et modifier les fichiers.
+- Peut également être utilisé pour télécharger et envoyer des fichiers.
+
+### Terminal
+- Un espace permettant à OpenHands et aux utilisateurs d'exécuter des commandes terminal.
+
+### Jupyter
+- Affiche toutes les commandes Python exécutées par OpenHands.
+- Particulièrement utile lors de l'utilisation d'OpenHands pour des tâches de visualisation de données.
+
+### Application
+- Affiche le serveur web lorsqu'OpenHands exécute une application.
+- Les utilisateurs peuvent interagir avec l'application en cours d'exécution.
+
+### Navigateur
+- Utilisé par OpenHands pour naviguer sur les sites web.
+- Le navigateur n'est pas interactif.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/azure-llms.md

@@ -1,16 +1,14 @@
-
-
 # Azure
 
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat d'Azure. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'Azure comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/azure).
+OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat d'Azure. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'Azure comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/azure).
 
 ## Configuration d'Azure OpenAI
 
-Lorsque vous exécutez OpenHands, vous devrez définir la variable d'environnement suivante en utilisant `-e` dans la
-[commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
+Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir la variable d'environnement suivante en utilisant `-e` dans la
+[commande docker run](../installation#running-openhands) :
 
 ```
-LLM_API_VERSION="<api-version>"              # par exemple "2023-05-15"
+LLM_API_VERSION="<api-version>"              # ex. "2023-05-15"
 ```
 
 Exemple :
@@ -20,29 +18,24 @@ docker run -it --pull=always \
     ...
 ```
 
-Ensuite, définissez les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
+Ensuite, dans les paramètres de l'interface OpenHands :
 
 :::note
-Vous aurez besoin du nom de votre déploiement ChatGPT qui peut être trouvé sur la page des déploiements dans Azure. Il est référencé comme
+Vous aurez besoin du nom de déploiement ChatGPT qui peut être trouvé sur la page des déploiements dans Azure. Il est référencé comme
 &lt;deployment-name&gt; ci-dessous.
 :::
 
-* Activez `Advanced Options`
-* `Custom Model` à azure/&lt;deployment-name&gt;
-* `Base URL` à votre URL de base de l'API Azure (par exemple `https://example-endpoint.openai.azure.com`)
-* `API Key` à votre clé API Azure
-
-## Embeddings
-
-OpenHands utilise llama-index pour les embeddings. Vous pouvez trouver leur documentation sur Azure [ici](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/embeddings/azure_openai/).
+1. Activez les options `Advanced`.
+2. Définissez les éléments suivants :
+   - `Custom Model` à azure/&lt;deployment-name&gt;
+   - `Base URL` à votre URL de base de l'API Azure (ex. `https://example-endpoint.openai.azure.com`)
+   - `API Key` à votre clé API Azure
 
 ### Configuration d'Azure OpenAI
 
-Lorsque vous exécutez OpenHands, définissez les variables d'environnement suivantes en utilisant `-e` dans la
-[commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
+Lors de l'exécution d'OpenHands, définissez la variable d'environnement suivante en utilisant `-e` dans la
+[commande docker run](../installation#running-openhands) :
 
 ```
-LLM_EMBEDDING_MODEL="azureopenai"
-LLM_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME="<your-embedding-deployment-name>"   # par exemple "TextEmbedding...<etc>"
-LLM_API_VERSION="<api-version>"                                    # par exemple "2024-02-15-preview"
+LLM_API_VERSION="<api-version>"                                    # ex. "2024-02-15-preview"
 ```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/custom-llm-configs.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Configurations LLM personnalisées
 
-OpenHands permet de définir plusieurs configurations LLM nommées dans votre fichier `config.toml`. Cette fonctionnalité vous permet d'utiliser différentes configurations LLM pour différents usages, comme utiliser un modèle moins coûteux pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, ou utiliser différents modèles avec différents paramètres pour des agents spécifiques.
+OpenHands permet de définir plusieurs configurations LLM nommées dans votre fichier `config.toml`. Cette fonctionnalité vous permet d'utiliser différentes configurations LLM pour différents usages, comme utiliser un modèle moins coûteux pour des tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, ou utiliser différents modèles avec différents paramètres pour des agents spécifiques.
 
 ## Comment ça fonctionne
 
@@ -10,19 +10,19 @@ Les configurations LLM nommées sont définies dans le fichier `config.toml` en
 # Configuration LLM par défaut
 [llm]
 model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
+api_key = "your-api-key"
 temperature = 0.0
 
-# Configuration LLM personnalisée pour un modèle moins coûteux
+# Configuration LLM personnalisée pour un modèle moins cher
 [llm.gpt3]
 model = "gpt-3.5-turbo"
-api_key = "votre-clé-api"
+api_key = "your-api-key"
 temperature = 0.2
 
-# Une autre configuration personnalisée avec des paramètres différents
-[llm.haute-creativite]
+# Une autre configuration personnalisée avec différents paramètres
+[llm.high-creativity]
 model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
+api_key = "your-api-key"
 temperature = 0.8
 top_p = 0.9
 ```
@@ -37,12 +37,12 @@ Vous pouvez spécifier quelle configuration LLM un agent doit utiliser en défin
 
 ```toml
 [agent.RepoExplorerAgent]
-# Utiliser la configuration GPT-3 moins coûteuse pour cet agent
+# Utiliser la configuration GPT-3 moins chère pour cet agent
 llm_config = 'gpt3'
 
 [agent.CodeWriterAgent]
 # Utiliser la configuration haute créativité pour cet agent
-llm_config = 'haute-creativite'
+llm_config = 'high-creativity'
 ```
 
 ### Options de configuration
@@ -53,32 +53,32 @@ Chaque configuration LLM nommée prend en charge toutes les mêmes options que l
 - Configuration de l'API (`api_key`, `base_url`, etc.)
 - Paramètres du modèle (`temperature`, `top_p`, etc.)
 - Paramètres de nouvelle tentative (`num_retries`, `retry_multiplier`, etc.)
-- Limites de jetons (`max_input_tokens`, `max_output_tokens`)
+- Limites de tokens (`max_input_tokens`, `max_output_tokens`)
 - Et toutes les autres options de configuration LLM
 
-Pour une liste complète des options disponibles, consultez la section Configuration LLM dans la documentation des [Options de configuration](../configuration-options).
+Pour une liste complète des options disponibles, consultez la section Configuration LLM dans la documentation [Options de configuration](../configuration-options).
 
 ## Cas d'utilisation
 
 Les configurations LLM personnalisées sont particulièrement utiles dans plusieurs scénarios :
 
-- **Optimisation des coûts** : Utiliser des modèles moins coûteux pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, comme l'exploration de dépôt ou les opérations simples sur les fichiers.
-- **Réglage spécifique aux tâches** : Configurer différentes valeurs de température et de top_p pour les tâches qui nécessitent différents niveaux de créativité ou de déterminisme.
-- **Différents fournisseurs** : Utiliser différents fournisseurs LLM ou points d'accès API pour différentes tâches.
-- **Tests et développement** : Basculer facilement entre différentes configurations de modèles pendant le développement et les tests.
+- **Optimisation des coûts** : Utilisez des modèles moins chers pour des tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, comme l'exploration de dépôts ou les opérations simples sur les fichiers.
+- **Réglage spécifique aux tâches** : Configurez différentes valeurs de température et de top_p pour des tâches qui nécessitent différents niveaux de créativité ou de déterminisme.
+- **Différents fournisseurs** : Utilisez différents fournisseurs LLM ou points d'accès API pour différentes tâches.
+- **Tests et développement** : Passez facilement d'une configuration de modèle à une autre pendant le développement et les tests.
 
 ## Exemple : Optimisation des coûts
 
-Un exemple pratique d'utilisation des configurations LLM personnalisées pour optimiser les coûts :
+Un exemple pratique d'utilisation de configurations LLM personnalisées pour optimiser les coûts :
 
 ```toml
 # Configuration par défaut utilisant GPT-4 pour des réponses de haute qualité
 [llm]
 model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
+api_key = "your-api-key"
 temperature = 0.0
 
-# Configuration moins coûteuse pour l'exploration de dépôt
+# Configuration moins chère pour l'exploration de dépôts
 [llm.repo-explorer]
 model = "gpt-3.5-turbo"
 temperature = 0.2
@@ -97,10 +97,40 @@ llm_config = 'code-gen'
 ```
 
 Dans cet exemple :
-- L'exploration de dépôt utilise un modèle moins coûteux car il s'agit principalement de comprendre et de naviguer dans le code
-- La génération de code utilise GPT-4 avec une limite de jetons plus élevée pour générer des blocs de code plus importants
-- La configuration par défaut reste disponible pour les autres tâches
+- L'exploration de dépôts utilise un modèle moins cher puisqu'il s'agit principalement de comprendre et de naviguer dans le code
+- La génération de code utilise GPT-4 avec une limite de tokens plus élevée pour générer des blocs de code plus grands
+- La configuration par défaut reste disponible pour d'autres tâches
+
+# Configurations personnalisées avec des noms réservés
+
+OpenHands peut utiliser des configurations LLM personnalisées nommées avec des noms réservés, pour des cas d'utilisation spécifiques. Si vous spécifiez le modèle et d'autres paramètres sous les noms réservés, OpenHands les chargera et les utilisera pour un objectif spécifique. À ce jour, une telle configuration est implémentée : l'éditeur de brouillon.
+
+## Configuration de l'éditeur de brouillon
+
+La configuration `draft_editor` est un groupe de paramètres que vous pouvez fournir pour spécifier le modèle à utiliser pour l'ébauche préliminaire des modifications de code, pour toutes les tâches qui impliquent l'édition et le raffinement du code. Vous devez la fournir sous la section `[llm.draft_editor]`.
+
+Par exemple, vous pouvez définir dans `config.toml` un éditeur de brouillon comme ceci :
+
+```toml
+[llm.draft_editor]
+model = "gpt-4"
+temperature = 0.2
+top_p = 0.95
+presence_penalty = 0.0
+frequency_penalty = 0.0
+```
+
+Cette configuration :
+- Utilise GPT-4 pour des modifications et suggestions de haute qualité
+- Définit une température basse (0,2) pour maintenir la cohérence tout en permettant une certaine flexibilité
+- Utilise une valeur top_p élevée (0,95) pour considérer un large éventail d'options de tokens
+- Désactive les pénalités de présence et de fréquence pour maintenir l'accent sur les modifications spécifiques nécessaires
+
+Utilisez cette configuration lorsque vous souhaitez qu'un LLM ébauche des modifications avant de les effectuer. En général, cela peut être utile pour :
+- Examiner et suggérer des améliorations de code
+- Affiner le contenu existant tout en conservant son sens fondamental
+- Apporter des modifications précises et ciblées au code ou au texte
 
 :::note
-Les configurations LLM personnalisées ne sont disponibles que lors de l'utilisation d'OpenHands en mode développement, via `main.py` ou `cli.py`. Lors de l'exécution via `docker run`, veuillez utiliser les options de configuration standard.
+Les configurations LLM personnalisées ne sont disponibles que lorsque vous utilisez OpenHands en mode développement, via `main.py` ou `cli.py`. Lors de l'exécution via `docker run`, veuillez utiliser les options de configuration standard.
 :::

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/google-llms.md

@@ -1,31 +1,29 @@
-
-
 # Google Gemini/Vertex
 
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat de Google. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation de Google comme fournisseur :
+OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat de Google. Vous pouvez consulter leur documentation sur l'utilisation de Google comme fournisseur :
 
 - [Gemini - Google AI Studio](https://docs.litellm.ai/docs/providers/gemini)
 - [VertexAI - Google Cloud Platform](https://docs.litellm.ai/docs/providers/vertex)
 
-## Configurations de Gemini - Google AI Studio
+## Configurations Gemini - Google AI Studio
 
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `Gemini`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, gemini/<model-name> comme `gemini/gemini-1.5-pro`).
-* `API Key` à votre clé API Gemini
+Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+- `LLM Provider` sur `Gemini`
+- `LLM Model` sur le modèle que vous utiliserez.
+Si le modèle n'est pas dans la liste, activez les options `Advanced`, et saisissez-le dans `Custom Model` (par exemple gemini/<nom-du-modèle> comme `gemini/gemini-2.0-flash`).
+- `API Key` avec votre clé API Gemini
 
-## Configurations de VertexAI - Google Cloud Platform
+## Configurations VertexAI - Google Cloud Platform
 
-Pour utiliser Vertex AI via Google Cloud Platform lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les variables d'environnement suivantes en utilisant `-e` dans la [commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
+Pour utiliser Vertex AI via Google Cloud Platform lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les variables d'environnement suivantes en utilisant `-e` dans la [commande docker run](../installation#running-openhands) :
 
 ```
-GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="<json-dump-of-gcp-service-account-json>"
-VERTEXAI_PROJECT="<your-gcp-project-id>"
-VERTEXAI_LOCATION="<your-gcp-location>"
+GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="<json-dump-du-compte-de-service-gcp-json>"
+VERTEXAI_PROJECT="<votre-id-de-projet-gcp>"
+VERTEXAI_LOCATION="<votre-emplacement-gcp>"
 ```
 
-Ensuite, définissez les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `VertexAI`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, vertex_ai/&lt;model-name&gt;).
+Ensuite, définissez les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+- `LLM Provider` sur `VertexAI`
+- `LLM Model` sur le modèle que vous utiliserez.
+Si le modèle n'est pas dans la liste, activez les options `Advanced`, et saisissez-le dans `Custom Model` (par exemple vertex_ai/&lt;nom-du-modèle&gt;).

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/groq.md

@@ -1,22 +1,22 @@
-
-
 # Groq
 
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat sur Groq. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation de Groq comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/groq).
+OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat sur Groq. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation de Groq comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/groq).
 
 ## Configuration
 
-Lorsque vous exécutez OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `Groq`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez. [Visitez ici pour voir la liste des modèles hébergés par Groq](https://console.groq.com/docs/models). Si le modèle n'est pas dans la liste, activez les `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, groq/<model-name> comme `groq/llama3-70b-8192`).
-* `API key` à votre clé API Groq. Pour trouver ou créer votre clé API Groq, [voir ici](https://console.groq.com/keys).
-
-
+Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+- `LLM Provider` sur `Groq`
+- `LLM Model` sur le modèle que vous utiliserez. [Visitez ce lien pour voir la liste des
+modèles hébergés par Groq](https://console.groq.com/docs/models). Si le modèle n'est pas dans la liste, activez
+les options `Advanced`, et saisissez-le dans `Custom Model` (par exemple groq/<nom-du-modèle> comme `groq/llama3-70b-8192`).
+- `API key` avec votre clé API Groq. Pour trouver ou créer votre clé API Groq, [voir ici](https://console.groq.com/keys).
 
 ## Utilisation de Groq comme point de terminaison compatible OpenAI
 
-Le point de terminaison Groq pour la complétion de chat est [principalement compatible OpenAI](https://console.groq.com/docs/openai). Par conséquent, vous pouvez accéder aux modèles Groq comme vous le feriez pour n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI. Vous pouvez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* Activer les `Advanced Options`
-* `Custom Model` au préfixe `openai/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple, `openai/llama3-70b-8192`)
-* `Base URL` à `https://api.groq.com/openai/v1`
-* `API Key` à votre clé API Groq
+Le point de terminaison Groq pour la complétion de chat est [majoritairement compatible avec OpenAI](https://console.groq.com/docs/openai). Par conséquent, vous pouvez accéder aux modèles Groq comme vous
+accéderiez à n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI. Dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+1. Activez les options `Advanced`
+2. Définissez les éléments suivants :
+   - `Custom Model` avec le préfixe `openai/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple `openai/llama3-70b-8192`)
+   - `Base URL` sur `https://api.groq.com/openai/v1`
+   - `API Key` avec votre clé API Groq

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/litellm-proxy.md

@@ -1,5 +1,3 @@
-
-
 # Proxy LiteLLM
 
 OpenHands prend en charge l'utilisation du [proxy LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start) pour accéder à divers fournisseurs de LLM.
@@ -9,14 +7,14 @@ OpenHands prend en charge l'utilisation du [proxy LiteLLM](https://docs.litellm.
 Pour utiliser le proxy LiteLLM avec OpenHands, vous devez :
 
 1. Configurer un serveur proxy LiteLLM (voir la [documentation LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start))
-2. Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-  * Activer les `Options avancées`
-  * `Custom Model` au préfixe `litellm_proxy/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple, `litellm_proxy/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0`)
-  * `Base URL` à l'URL de votre proxy LiteLLM (par exemple, `https://your-litellm-proxy.com`)
-  * `API Key` à votre clé API du proxy LiteLLM
+2. Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+  * Activer les options `Avancées`
+  * Définir `Modèle personnalisé` avec le préfixe `litellm_proxy/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple `litellm_proxy/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0`)
+  * Définir `URL de base` avec l'URL de votre proxy LiteLLM (par exemple `https://your-litellm-proxy.com`)
+  * Définir `Clé API` avec votre clé API du proxy LiteLLM
 
 ## Modèles pris en charge
 
 Les modèles pris en charge dépendent de la configuration de votre proxy LiteLLM. OpenHands prend en charge tous les modèles que votre proxy LiteLLM est configuré pour gérer.
 
-Reportez-vous à la configuration de votre proxy LiteLLM pour obtenir la liste des modèles disponibles et leurs noms.
+Référez-vous à la configuration de votre proxy LiteLLM pour la liste des modèles disponibles et leurs noms.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/llms.md

@@ -1,50 +1,55 @@
-
-
 # 🤖 Backends LLM
 
-OpenHands peut se connecter à n'importe quel LLM supporté par LiteLLM. Cependant, il nécessite un modèle puissant pour fonctionner.
+:::note
+Cette section est destinée aux utilisateurs qui souhaitent connecter OpenHands à différents LLMs.
+:::
+
+OpenHands peut se connecter à n'importe quel LLM pris en charge par LiteLLM. Cependant, il nécessite un modèle puissant pour fonctionner.
 
 ## Recommandations de modèles
 
-Sur la base de nos évaluations des modèles de langage pour les tâches de codage (en utilisant le jeu de données SWE-bench), nous pouvons fournir quelques recommandations pour la sélection des modèles. Certaines analyses peuvent être trouvées dans [cet article de blog comparant les LLM](https://www.all-hands.dev/blog/evaluation-of-llms-as-coding-agents-on-swe-bench-at-30x-speed) et [cet article de blog avec des résultats plus récents](https://www.all-hands.dev/blog/openhands-codeact-21-an-open-state-of-the-art-software-development-agent).
+Sur la base de nos évaluations des modèles de langage pour les tâches de programmation (utilisant le jeu de données SWE-bench), nous pouvons fournir quelques
+recommandations pour la sélection de modèles. Nos derniers résultats d'évaluation peuvent être consultés dans [ce tableur](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wOUdFCMyY6Nt0AIqF705KN4JKOWgeI4wUGUP60krXXs/edit?gid=0).
 
-Lors du choix d'un modèle, considérez à la fois la qualité des sorties et les coûts associés. Voici un résumé des résultats :
+Sur la base de ces résultats et des retours de la communauté, les modèles suivants ont été vérifiés comme fonctionnant raisonnablement bien avec OpenHands :
 
-- Claude 3.5 Sonnet est le meilleur de loin, atteignant un taux de résolution de 53% sur SWE-Bench Verified avec l'agent par défaut dans OpenHands.
-- GPT-4o est à la traîne, et o1-mini a en fait obtenu des performances légèrement inférieures à celles de GPT-4o. Nous avons analysé les résultats un peu, et brièvement, il semblait que o1 "réfléchissait trop" parfois, effectuant des tâches de configuration d'environnement supplémentaires alors qu'il aurait pu simplement aller de l'avant et terminer la tâche.
-- Enfin, les modèles ouverts les plus puissants étaient Llama 3.1 405 B et deepseek-v2.5, et ils ont obtenu des performances raisonnables, surpassant même certains des modèles fermés.
+- [anthropic/claude-sonnet-4-20250514](https://www.anthropic.com/api) (recommandé)
+- [gemini/gemini-2.5-pro](https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/)
+- [deepseek/deepseek-chat](https://api-docs.deepseek.com/)
+- [openai/o3-mini](https://openai.com/index/openai-o3-mini/)
+- [openai/o3](https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/)
+- [openai/o4-mini](https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/)
+- [all-hands/openhands-lm-32b-v0.1](https://www.all-hands.dev/blog/introducing-openhands-lm-32b----a-strong-open-coding-agent-model) -- disponible via [OpenRouter](https://openrouter.ai/all-hands/openhands-lm-32b-v0.1)
 
-Veuillez vous référer à [l'article complet](https://www.all-hands.dev/blog/evaluation-of-llms-as-coding-agents-on-swe-bench-at-30x-speed) pour plus de détails.
-
-Sur la base de ces résultats et des commentaires de la communauté, il a été vérifié que les modèles suivants fonctionnent raisonnablement bien avec OpenHands :
-
-- claude-3-5-sonnet (recommandé)
-- gpt-4 / gpt-4o
-- llama-3.1-405b
-- deepseek-v2.5
 
 :::warning
-OpenHands enverra de nombreuses invites au LLM que vous configurez. La plupart de ces LLM sont payants, alors assurez-vous de définir des limites de dépenses et de surveiller l'utilisation.
+OpenHands enverra de nombreuses requêtes au LLM que vous configurez. La plupart de ces LLMs ont un coût, alors assurez-vous de définir des limites de dépenses et de surveiller l'utilisation.
 :::
 
-Si vous avez réussi à exécuter OpenHands avec des LLM spécifiques qui ne figurent pas dans la liste, veuillez les ajouter à la liste vérifiée. Nous vous encourageons également à ouvrir une PR pour partager votre processus de configuration afin d'aider les autres utilisant le même fournisseur et LLM !
+Si vous avez réussi à exécuter OpenHands avec des LLMs spécifiques qui ne figurent pas dans la liste, veuillez les ajouter à la liste vérifiée. Nous
+vous encourageons également à ouvrir une PR pour partager votre processus de configuration afin d'aider d'autres utilisateurs du même fournisseur et LLM !
 
-Pour une liste complète des fournisseurs et des modèles disponibles, veuillez consulter la [documentation litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
+Pour une liste complète des fournisseurs et modèles disponibles, veuillez consulter la
+[documentation litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
 
 :::note
-La plupart des modèles locaux et open source actuels ne sont pas aussi puissants. Lors de l'utilisation de tels modèles, vous pouvez constater de longs temps d'attente entre les messages, des réponses médiocres ou des erreurs concernant du JSON mal formé. OpenHands ne peut être aussi puissant que les modèles qui le pilotent. Cependant, si vous en trouvez qui fonctionnent, veuillez les ajouter à la liste vérifiée ci-dessus.
+La plupart des modèles locaux et open source actuels ne sont pas aussi puissants. Lorsque vous utilisez de tels modèles, vous pourriez constater de longs
+temps d'attente entre les messages, des réponses médiocres ou des erreurs concernant un JSON mal formé. OpenHands ne peut être que aussi puissant que les
+modèles qui l'alimentent. Cependant, si vous en trouvez qui fonctionnent, veuillez les ajouter à la liste vérifiée ci-dessus.
 :::
 
 ## Configuration LLM
 
-Les éléments suivants peuvent être définis dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
+Les éléments suivants peuvent être définis dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
 
 - `Fournisseur LLM`
 - `Modèle LLM`
 - `Clé API`
-- `URL de base` (via `Paramètres avancés`)
+- `URL de base` (via les paramètres `Avancés`)
 
-Il existe certains paramètres qui peuvent être nécessaires pour certains LLM/fournisseurs et qui ne peuvent pas être définis via l'interface utilisateur. Au lieu de cela, ils peuvent être définis via des variables d'environnement passées à la [commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) en utilisant `-e` :
+Il existe certains paramètres qui peuvent être nécessaires pour certains LLMs/fournisseurs qui ne peuvent pas être définis via l'interface utilisateur. Au lieu de cela, ils
+peuvent être définis via des variables d'environnement transmises à la commande docker run lors du démarrage de l'application
+en utilisant `-e` :
 
 - `LLM_API_VERSION`
 - `LLM_EMBEDDING_MODEL`
@@ -58,27 +63,30 @@ Nous avons quelques guides pour exécuter OpenHands avec des fournisseurs de mod
 - [Azure](llms/azure-llms)
 - [Google](llms/google-llms)
 - [Groq](llms/groq)
-- [LiteLLM Proxy](llms/litellm-proxy)
+- [LLMs locaux avec SGLang ou vLLM](llms/../local-llms.md)
+- [Proxy LiteLLM](llms/litellm-proxy)
 - [OpenAI](llms/openai-llms)
 - [OpenRouter](llms/openrouter)
 
-### Nouvelles tentatives d'API et limites de débit
+### Nouvelles tentatives d'API et limites de taux
 
-Les fournisseurs de LLM ont généralement des limites de débit, parfois très basses, et peuvent nécessiter de nouvelles tentatives. OpenHands réessaiera automatiquement les requêtes s'il reçoit une erreur de limite de débit (code d'erreur 429), une erreur de connexion API ou d'autres erreurs transitoires.
+Les fournisseurs de LLM ont généralement des limites de taux, parfois très basses, et peuvent nécessiter des nouvelles tentatives. OpenHands réessaiera automatiquement
+les requêtes s'il reçoit une erreur de limite de taux (code d'erreur 429).
 
-Vous pouvez personnaliser ces options selon vos besoins pour le fournisseur que vous utilisez. Consultez leur documentation et définissez les variables d'environnement suivantes pour contrôler le nombre de nouvelles tentatives et le temps entre les tentatives :
+Vous pouvez personnaliser ces options selon vos besoins pour le fournisseur que vous utilisez. Consultez leur documentation et définissez les
+variables d'environnement suivantes pour contrôler le nombre de nouvelles tentatives et le temps entre les tentatives :
 
-- `LLM_NUM_RETRIES` (Par défaut 8)
-- `LLM_RETRY_MIN_WAIT` (Par défaut 15 secondes)
-- `LLM_RETRY_MAX_WAIT` (Par défaut 120 secondes)
+- `LLM_NUM_RETRIES` (Par défaut 4 fois)
+- `LLM_RETRY_MIN_WAIT` (Par défaut 5 secondes)
+- `LLM_RETRY_MAX_WAIT` (Par défaut 30 secondes)
 - `LLM_RETRY_MULTIPLIER` (Par défaut 2)
 
 Si vous exécutez OpenHands en mode développement, vous pouvez également définir ces options dans le fichier `config.toml` :
 
 ```toml
 [llm]
-num_retries = 8
-retry_min_wait = 15
-retry_max_wait = 120
+num_retries = 4
+retry_min_wait = 5
+retry_max_wait = 30
 retry_multiplier = 2
 ```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/local-llms.md

@@ -1,193 +1,83 @@
-
-
-# LLM local avec Ollama
+# LLM local avec SGLang ou vLLM
 
 :::warning
-Lors de l'utilisation d'un LLM local, OpenHands peut avoir des fonctionnalités limitées.
+Lorsque vous utilisez un LLM local, OpenHands peut avoir des fonctionnalités limitées.
+Il est fortement recommandé d'utiliser des GPU pour servir les modèles locaux afin d'obtenir une expérience optimale.
 :::
 
-Assurez-vous que le serveur Ollama est opérationnel.
-Pour des instructions détaillées sur le démarrage, référez-vous à [ici](https://github.com/ollama/ollama).
+## Actualités
 
-Ce guide suppose que vous avez démarré ollama avec `ollama serve`. Si vous exécutez ollama différemment (par exemple dans docker), les instructions peuvent nécessiter des modifications. Veuillez noter que si vous utilisez WSL, la configuration par défaut d'ollama bloque les requêtes provenant des conteneurs docker. Voir [ici](#configuring-ollama-service-wsl-fr).
+- 2025/03/31 : Nous avons publié un modèle ouvert OpenHands LM v0.1 32B qui atteint 37,1% sur SWE-Bench Verified
+([blog](https://www.all-hands.dev/blog/introducing-openhands-lm-32b----a-strong-open-coding-agent-model), [modèle](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-32b-v0.1)).
 
-## Récupérer les modèles
+## Télécharger le modèle depuis Huggingface
 
-Les noms des modèles Ollama peuvent être trouvés [ici](https://ollama.com/library). Pour un petit exemple, vous pouvez utiliser le modèle `codellama:7b`. Les modèles plus gros auront généralement de meilleures performances.
+Par exemple, pour télécharger [OpenHands LM 32B v0.1](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-32b-v0.1) :
 
 ```bash
-ollama pull codellama:7b
+huggingface-cli download all-hands/openhands-lm-32b-v0.1 --local-dir all-hands/openhands-lm-32b-v0.1
 ```
 
-Vous pouvez vérifier quels modèles vous avez téléchargés comme ceci :
+## Créer un point de terminaison compatible OpenAI avec un framework de service de modèle
+
+### Service avec SGLang
+
+- Installez SGLang en suivant [la documentation officielle](https://docs.sglang.ai/start/install.html).
+- Exemple de commande de lancement pour OpenHands LM 32B (avec au moins 2 GPU) :
 
 ```bash
-~$ ollama list
-NAME                            ID              SIZE    MODIFIED
-codellama:7b                    8fdf8f752f6e    3.8 GB  6 weeks ago
-mistral:7b-instruct-v0.2-q4_K_M eb14864c7427    4.4 GB  2 weeks ago
-starcoder2:latest               f67ae0f64584    1.7 GB  19 hours ago
+SGLANG_ALLOW_OVERWRITE_LONGER_CONTEXT_LEN=1 python3 -m sglang.launch_server \
+    --model all-hands/openhands-lm-32b-v0.1 \
+    --served-model-name openhands-lm-32b-v0.1 \
+    --port 8000 \
+    --tp 2 --dp 1 \
+    --host 0.0.0.0 \
+    --api-key mykey --context-length 131072
 ```
 
-## Exécuter OpenHands avec Docker
+### Service avec vLLM
 
-### Démarrer OpenHands
-Utilisez les instructions [ici](../getting-started) pour démarrer OpenHands en utilisant Docker.
-Mais lorsque vous exécutez `docker run`, vous devrez ajouter quelques arguments supplémentaires :
+- Installez vLLM en suivant [la documentation officielle](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html).
+- Exemple de commande de lancement pour OpenHands LM 32B (avec au moins 2 GPU) :
 
 ```bash
-docker run # ...
-    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    -e LLM_OLLAMA_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434" \
-    # ...
+vllm serve all-hands/openhands-lm-32b-v0.1 \
+    --host 0.0.0.0 --port 8000 \
+    --api-key mykey \
+    --tensor-parallel-size 2 \
+    --served-model-name openhands-lm-32b-v0.1
+    --enable-prefix-caching
 ```
 
-LLM_OLLAMA_BASE_URL est optionnel. Si vous le définissez, il sera utilisé pour afficher
-les modèles installés disponibles dans l'interface utilisateur.
+## Exécuter et configurer OpenHands
 
+### Exécuter OpenHands
 
-### Configurer l'application Web
+#### Utilisation de Docker
 
-Lors de l'exécution d'`openhands`, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-- le modèle à "ollama/<nom-du-modèle>"
-- l'URL de base à `http://host.docker.internal:11434`
-- la clé API est optionnelle, vous pouvez utiliser n'importe quelle chaîne, comme `ollama`.
+Exécutez OpenHands en utilisant [la commande docker run officielle](../installation#start-the-app).
 
+#### Utilisation du mode développement
 
-## Exécuter OpenHands en mode développement
-
-### Compiler à partir du code source
-
-Utilisez les instructions dans [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) pour compiler OpenHands.
-Assurez-vous que `config.toml` est présent en exécutant `make setup-config` qui en créera un pour vous. Dans `config.toml`, entrez ce qui suit :
+Utilisez les instructions dans [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) pour construire OpenHands.
+Assurez-vous que `config.toml` existe en exécutant `make setup-config` qui en créera un pour vous. Dans le fichier `config.toml`, saisissez ce qui suit :
 
 ```
 [core]
-workspace_base="./workspace"
+workspace_base="/path/to/your/workspace"
 
 [llm]
-embedding_model="local"
-ollama_base_url="http://localhost:11434"
-
+model="openhands-lm-32b-v0.1"
+ollama_base_url="http://localhost:8000"
 ```
 
-Terminé ! Vous pouvez maintenant démarrer OpenHands avec : `make run`. Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
+Démarrez OpenHands en utilisant `make run`.
 
-### Configurer l'application Web
+### Configurer OpenHands
 
-Dans l'interface utilisateur d'OpenHands, cliquez sur la roue des paramètres dans le coin inférieur gauche.
-Ensuite, dans le champ `Model`, entrez `ollama/codellama:7b`, ou le nom du modèle que vous avez récupéré précédemment.
-S'il n'apparaît pas dans la liste déroulante, activez `Advanced Settings` et tapez-le. Veuillez noter : vous avez besoin du nom du modèle tel qu'il est listé par `ollama list`, avec le préfixe `ollama/`.
-
-Dans le champ API Key, entrez `ollama` ou n'importe quelle valeur, puisque vous n'avez pas besoin d'une clé particulière.
-
-Dans le champ Base URL, entrez `http://localhost:11434`.
-
-Et maintenant vous êtes prêt à démarrer !
-
-## Configurer le service ollama (WSL) {#configuring-ollama-service-wsl-fr}
-
-La configuration par défaut d'ollama dans WSL ne sert que localhost. Cela signifie que vous ne pouvez pas y accéder depuis un conteneur docker. Par ex. cela ne fonctionnera pas avec OpenHands. Testons d'abord qu'ollama fonctionne correctement.
-
-```bash
-ollama list # obtenir la liste des modèles installés
-curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-#ex. curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"codellama:7b","prompt":"hi"}'
-#ex. curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"codellama","prompt":"hi"}' #le tag est optionnel s'il n'y en a qu'un
-```
-
-Une fois cela fait, testez qu'il autorise les requêtes "extérieures", comme celles provenant d'un conteneur docker.
-
-```bash
-docker ps # obtenir la liste des conteneurs docker en cours d'exécution, pour un test plus précis choisissez le conteneur sandbox OpenHands.
-docker exec [ID CONTENEUR] curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-#ex. docker exec cd9cc82f7a11 curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"codellama","prompt":"hi"}'
-```
-
-## Résoudre le problème
-
-Maintenant, faisons en sorte que cela fonctionne. Modifiez /etc/systemd/system/ollama.service avec des privilèges sudo. (Le chemin peut varier selon la distribution Linux)
-
-```bash
-sudo vi /etc/systemd/system/ollama.service
-```
-
-ou
-
-```bash
-sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service
-```
-
-Dans le bloc [Service], ajoutez ces lignes
-
-```
-Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
-Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
-```
-
-Ensuite, sauvegardez, rechargez la configuration et redémarrez le service.
-
-```bash
-sudo systemctl daemon-reload
-sudo systemctl restart ollama
-```
-
-Enfin, testez qu'ollama est accessible depuis le conteneur
-
-```bash
-ollama list # obtenir la liste des modèles installés
-docker ps # obtenir la liste des conteneurs docker en cours d'exécution, pour un test plus précis choisissez le conteneur sandbox OpenHands.
-docker exec [ID CONTENEUR] curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-```
-
-
-# LLM local avec LM Studio
-
-Étapes pour configurer LM Studio :
-1. Ouvrez LM Studio
-2. Allez dans l'onglet Serveur local.
-3. Cliquez sur le bouton "Démarrer le serveur".
-4. Sélectionnez le modèle que vous souhaitez utiliser dans la liste déroulante.
-
-
-Définissez les configurations suivantes :
-```bash
-LLM_MODEL="openai/lmstudio"
-LLM_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
-CUSTOM_LLM_PROVIDER="openai"
-```
-
-### Docker
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e LLM_MODEL="openai/lmstudio" \
-    -e LLM_BASE_URL="http://host.docker.internal:1234/v1" \
-    -e CUSTOM_LLM_PROVIDER="openai" \
-    # ...
-```
-
-Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
-
-Dans l'environnement de développement, vous pouvez définir les configurations suivantes dans le fichier `config.toml` :
-
-```
-[core]
-workspace_base="./workspace"
-
-[llm]
-model="openai/lmstudio"
-base_url="http://localhost:1234/v1"
-custom_llm_provider="openai"
-```
-
-Terminé ! Vous pouvez maintenant démarrer OpenHands avec : `make run` sans Docker. Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
-
-# Note
-
-Pour WSL, exécutez les commandes suivantes dans cmd pour configurer le mode réseau en miroir :
-
-```
-python -c  "print('[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored',file=open(r'%UserProfile%\.wslconfig','w'))"
-wsl --shutdown
-```
+Une fois qu'OpenHands est en cours d'exécution, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+1. Activez les options `Avancées`.
+2. Définissez les éléments suivants :
+- `Modèle personnalisé` sur `openai/<served-model-name>` (par exemple `openai/openhands-lm-32b-v0.1`)
+- `URL de base` sur `http://host.docker.internal:8000`
+- `Clé API` sur la même chaîne que celle que vous avez définie lors du service du modèle (par exemple `mykey`)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/openai-llms.md

@@ -1,26 +1,25 @@
-
-
 # OpenAI
 
-OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat d'OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenAI en tant que fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai).
+OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat d'OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenAI comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai).
 
 ## Configuration
 
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `OpenAI`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
+Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+* `LLM Provider` sur `OpenAI`
+* `LLM Model` sur le modèle que vous utiliserez.
 [Visitez ce lien pour voir une liste complète des modèles OpenAI pris en charge par LiteLLM.](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai#openai-chat-completion-models)
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez les `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, openai/<model-name> comme `openai/gpt-4o`).
-* `API Key` à votre clé API OpenAI. Pour trouver ou créer votre clé API de projet OpenAI, [voir ici](https://platform.openai.com/api-keys).
+Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez les options `Advanced`, et saisissez-le dans `Custom Model` (par exemple openai/<nom-du-modèle> comme `openai/gpt-4o`).
+* `API Key` avec votre clé API OpenAI. Pour trouver ou créer votre clé API de projet OpenAI, [voir ici](https://platform.openai.com/api-keys).
 
-## Utilisation des endpoints compatibles OpenAI
+## Utilisation des points de terminaison compatibles avec OpenAI
 
-Tout comme pour les chat completions OpenAI, nous utilisons LiteLLM pour les endpoints compatibles OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation complète sur ce sujet [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible).
+Tout comme pour les compléments de chat OpenAI, nous utilisons LiteLLM pour les points de terminaison compatibles avec OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation complète sur ce sujet [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible).
 
 ## Utilisation d'un proxy OpenAI
 
-Si vous utilisez un proxy OpenAI, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* Activer les `Advanced Options`
-* `Custom Model` à openai/<model-name> (par exemple, `openai/gpt-4o` ou openai/<proxy-prefix>/<model-name>)
-* `Base URL` à l'URL de votre proxy OpenAI
-* `API Key` à votre clé API OpenAI
+Si vous utilisez un proxy OpenAI, dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+1. Activez les options `Advanced`
+2. Définissez les éléments suivants :
+   - `Custom Model` sur openai/<nom-du-modèle> (par exemple `openai/gpt-4o` ou openai/<préfixe-proxy>/<nom-du-modèle>)
+   - `Base URL` sur l'URL de votre proxy OpenAI
+   - `API Key` sur votre clé API OpenAI

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/openrouter.md

@@ -1,14 +1,12 @@
-
-
 # OpenRouter
 
-OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat sur OpenRouter. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenRouter en tant que fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openrouter).
+OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat sur OpenRouter. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenRouter comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openrouter).
 
 ## Configuration
 
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `OpenRouter`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-[Visitez ici pour voir une liste complète des modèles OpenRouter](https://openrouter.ai/models).
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options`, et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple openrouter/<model-name> comme `openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet`).
-* `API Key` à votre clé API OpenRouter.
+Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les Paramètres :
+* `LLM Provider` sur `OpenRouter`
+* `LLM Model` sur le modèle que vous utiliserez.
+[Visitez ce lien pour voir une liste complète des modèles OpenRouter](https://openrouter.ai/models).
+Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez les options `Advanced`, et saisissez-le dans `Custom Model` (par exemple openrouter/<nom-du-modèle> comme `openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet`).
+* `API Key` avec votre clé API OpenRouter.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/mcp.md

@@ -0,0 +1,96 @@
+# Protocole de Contexte de Modèle (MCP)
+
+:::note
+Cette page explique comment configurer et utiliser le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) dans OpenHands, vous permettant d'étendre les capacités de l'agent avec des outils personnalisés.
+:::
+
+## Aperçu
+
+Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un mécanisme qui permet à OpenHands de communiquer avec des serveurs d'outils externes. Ces serveurs peuvent fournir des fonctionnalités supplémentaires à l'agent, comme le traitement spécialisé de données, l'accès à des API externes, ou des outils personnalisés. MCP est basé sur le standard ouvert défini sur [modelcontextprotocol.io](https://modelcontextprotocol.io).
+
+## Configuration
+
+La configuration MCP est définie dans la section `[mcp]` de votre fichier `config.toml`.
+
+### Exemple de configuration
+
+```toml
+[mcp]
+# Serveurs SSE - Serveurs externes qui communiquent via Server-Sent Events
+sse_servers = [
+    # Serveur SSE basique avec juste une URL
+    "http://example.com:8080/mcp",
+
+    # Serveur SSE avec authentification par clé API
+    {url="https://secure-example.com/mcp", api_key="your-api-key"}
+]
+
+# Serveurs Stdio - Processus locaux qui communiquent via entrée/sortie standard
+stdio_servers = [
+    # Serveur stdio basique
+    {name="fetch", command="uvx", args=["mcp-server-fetch"]},
+
+    # Serveur stdio avec variables d'environnement
+    {
+        name="data-processor",
+        command="python",
+        args=["-m", "my_mcp_server"],
+        env={
+            "DEBUG": "true",
+            "PORT": "8080"
+        }
+    }
+]
+```
+
+## Options de configuration
+
+### Serveurs SSE
+
+Les serveurs SSE sont configurés en utilisant soit une URL sous forme de chaîne, soit un objet avec les propriétés suivantes :
+
+- `url` (obligatoire)
+  - Type: `str`
+  - Description: L'URL du serveur SSE
+
+- `api_key` (optionnel)
+  - Type: `str`
+  - Par défaut: `None`
+  - Description: Clé API pour l'authentification avec le serveur SSE
+
+### Serveurs Stdio
+
+Les serveurs Stdio sont configurés en utilisant un objet avec les propriétés suivantes :
+
+- `name` (obligatoire)
+  - Type: `str`
+  - Description: Un nom unique pour le serveur
+
+- `command` (obligatoire)
+  - Type: `str`
+  - Description: La commande pour exécuter le serveur
+
+- `args` (optionnel)
+  - Type: `list of str`
+  - Par défaut: `[]`
+  - Description: Arguments de ligne de commande à passer au serveur
+
+- `env` (optionnel)
+  - Type: `dict of str to str`
+  - Par défaut: `{}`
+  - Description: Variables d'environnement à définir pour le processus du serveur
+
+## Comment fonctionne MCP
+
+Lorsque OpenHands démarre, il :
+
+1. Lit la configuration MCP depuis `config.toml`
+2. Se connecte à tous les serveurs SSE configurés
+3. Démarre tous les serveurs stdio configurés
+4. Enregistre les outils fournis par ces serveurs auprès de l'agent
+
+L'agent peut alors utiliser ces outils comme n'importe quel outil intégré. Lorsque l'agent appelle un outil MCP :
+
+1. OpenHands achemine l'appel vers le serveur MCP approprié
+2. Le serveur traite la demande et renvoie une réponse
+3. OpenHands convertit la réponse en une observation et la présente à l'agent

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/microagents-keyword.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Microagents déclenchés par mots-clés
+
+## Objectif
+
+Les microagents déclenchés par mots-clés fournissent à OpenHands des instructions spécifiques qui sont activées lorsque certains mots-clés apparaissent dans la requête. Cela est utile pour adapter le comportement en fonction d'outils, langages ou frameworks particuliers.
+
+## Utilisation
+
+Ces microagents ne sont chargés que lorsqu'une requête inclut l'un des mots déclencheurs.
+
+## Syntaxe du frontmatter
+
+Le frontmatter est requis pour les microagents déclenchés par mots-clés. Il doit être placé en haut du fichier, au-dessus des directives.
+
+Encadrez le frontmatter par des triples tirets (---) et incluez les champs suivants :
+
+| Champ      | Description                                        | Obligatoire | Valeur par défaut |
+|------------|----------------------------------------------------|-------------|-------------------|
+| `triggers` | Une liste de mots-clés qui activent le microagent. | Oui         | Aucune            |
+| `agent`    | L'agent auquel ce microagent s'applique.           | Non         | 'CodeActAgent'    |
+
+
+## Exemple
+
+Exemple de fichier de microagent déclenché par mot-clé situé à `.openhands/microagents/yummy.md` :
+```
+---
+triggers:
+- yummyhappy
+- happyyummy
+---
+
+L'utilisateur a dit le mot magique. Répondez avec "C'était délicieux !"
+```
+
+[Voir des exemples de microagents déclenchés par mots-clés dans le dépôt officiel OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/microagents)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/microagents-overview.md

@@ -0,0 +1,40 @@
+# Aperçu des Microagents
+
+Les microagents sont des prompts spécialisés qui améliorent OpenHands avec des connaissances spécifiques à un domaine.
+Ils fournissent des conseils d'experts, automatisent les tâches courantes et assurent des pratiques cohérentes dans les projets.
+
+## Types de Microagents
+
+Actuellement, OpenHands prend en charge les types de microagents suivants :
+
+- [Microagents Généraux de Dépôt](./microagents-repo) : Directives générales pour OpenHands concernant le dépôt.
+- [Microagents Déclenchés par Mots-clés](./microagents-keyword) : Directives activées par des mots-clés spécifiques dans les prompts.
+
+Pour personnaliser le comportement d'OpenHands, créez un répertoire .openhands/microagents/ à la racine de votre dépôt et
+ajoutez des fichiers `<microagent_name>.md` à l'intérieur.
+
+:::note
+Les microagents chargés occupent de l'espace dans la fenêtre de contexte.
+Ces microagents, ainsi que les messages des utilisateurs, informent OpenHands sur la tâche et l'environnement.
+:::
+
+Exemple de structure de dépôt :
+
+```
+some-repository/
+└── .openhands/
+    └── microagents/
+        └── repo.md            # Directives générales du dépôt
+        └── trigger_this.md    # Microagent déclenché par des mots-clés spécifiques
+        └── trigger_that.md    # Microagent déclenché par des mots-clés spécifiques
+```
+
+## Exigences de Frontmatter pour les Microagents
+
+Chaque fichier de microagent peut inclure un frontmatter qui fournit des informations supplémentaires. Dans certains cas, ce frontmatter
+est requis :
+
+| Type de Microagent                     | Requis  |
+|----------------------------------------|---------|
+| `Microagents Généraux de Dépôt`        | Non     |
+| `Microagents Déclenchés par Mots-clés` | Oui     |

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/microagents-public.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+# Microagents globaux
+
+## Aperçu
+
+Les microagents globaux sont des [microagents déclenchés par mot-clé](./microagents-keyword) qui s'appliquent à tous les utilisateurs d'OpenHands. Une liste des microagents globaux actuels peut être trouvée [dans le dépôt OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/microagents).
+
+## Contribuer un microagent global
+
+Vous pouvez créer des microagents globaux et les partager avec la communauté en ouvrant une pull request sur le dépôt officiel.
+
+Consultez le fichier [CONTRIBUTING.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md) pour des instructions spécifiques sur la façon de contribuer à OpenHands.
+
+### Bonnes pratiques pour les microagents globaux
+
+- **Portée claire** : Gardez le microagent concentré sur un domaine ou une tâche spécifique.
+- **Instructions explicites** : Fournissez des directives claires et sans ambiguïté.
+- **Exemples utiles** : Incluez des exemples pratiques de cas d'utilisation courants.
+- **Sécurité d'abord** : Incluez les avertissements et contraintes nécessaires.
+- **Conscience d'intégration** : Tenez compte de la façon dont le microagent interagit avec d'autres composants.
+
+### Étapes pour contribuer un microagent global
+
+#### 1. Planifier le microagent global
+
+Avant de créer un microagent global, considérez :
+
+- Quel problème spécifique ou cas d'utilisation va-t-il traiter ?
+- Quelles capacités ou connaissances uniques devrait-il avoir ?
+- Quels mots déclencheurs ont du sens pour l'activer ?
+- Quelles contraintes ou directives devrait-il suivre ?
+
+#### 2. Créer le fichier
+
+Créez un nouveau fichier Markdown avec un nom descriptif dans le répertoire approprié :
+[`microagents/`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/microagents)
+
+#### 3. Tester le microagent global
+
+- Testez l'agent avec diverses requêtes.
+- Vérifiez que les mots déclencheurs activent correctement l'agent.
+- Assurez-vous que les instructions sont claires et complètes.
+- Vérifiez les conflits potentiels et les chevauchements avec les agents existants.
+
+#### 4. Processus de soumission
+
+Soumettez une pull request avec :
+
+- Le nouveau fichier de microagent.
+- Documentation mise à jour si nécessaire.
+- Description de l'objectif et des capacités de l'agent.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/microagents-repo.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# Microagents Généraux de Dépôt
+
+## Objectif
+
+Directives générales pour qu'OpenHands travaille plus efficacement avec le dépôt.
+
+## Utilisation
+
+Ces microagents sont toujours chargés dans le contexte.
+
+## Syntaxe du Frontmatter
+
+Le frontmatter pour ce type de microagent est facultatif.
+
+Le frontmatter doit être encadré par des triples tirets (---) et peut inclure les champs suivants :
+
+| Champ      | Description                             | Obligatoire | Valeur par défaut |
+|------------|-----------------------------------------|-------------|-------------------|
+| `agent`    | L'agent auquel ce microagent s'applique | Non         | 'CodeActAgent'    |
+
+## Exemple
+
+Exemple de fichier microagent général de dépôt situé à `.openhands/microagents/repo.md` :
+```
+Ce projet est une application TODO qui permet aux utilisateurs de suivre des éléments TODO.
+
+Pour la configurer, vous pouvez exécuter `npm run build`.
+Assurez-vous toujours que les tests sont réussis avant de valider les modifications. Vous pouvez exécuter les tests en lançant `npm run test`.
+```
+
+[Voir plus d'exemples de microagents généraux de dépôt ici.](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/.openhands/microagents)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/prompting-best-practices.md

@@ -1,43 +1,37 @@
-
-
 # Meilleures pratiques pour les prompts
 
-Lorsque vous travaillez avec le développeur de logiciels OpenHands AI, il est crucial de fournir des prompts clairs et efficaces. Ce guide décrit les meilleures pratiques pour créer des prompts qui produiront les réponses les plus précises et les plus utiles.
+Lorsque vous travaillez avec le développeur IA OpenHands, fournir des prompts clairs et efficaces est essentiel pour obtenir des réponses précises et utiles. Ce guide présente les meilleures pratiques pour élaborer des prompts efficaces.
 
 ## Caractéristiques des bons prompts
 
 Les bons prompts sont :
 
-1. **Concrets** : Ils expliquent exactement quelle fonctionnalité doit être ajoutée ou quelle erreur doit être corrigée.
-2. **Spécifiques à l'emplacement** : Si connu, ils expliquent les emplacements dans la base de code qui doivent être modifiés.
-3. **Correctement dimensionnés** : Ils doivent avoir la taille d'une seule fonctionnalité, ne dépassant généralement pas 100 lignes de code.
+- **Concrets** : Décrivez clairement quelle fonctionnalité doit être ajoutée ou quelle erreur doit être corrigée.
+- **Spécifiques à l'emplacement** : Précisez les emplacements dans la base de code qui doivent être modifiés, si connus.
+- **Correctement délimités** : Concentrez-vous sur une seule fonctionnalité, ne dépassant généralement pas 100 lignes de code.
 
 ## Exemples
 
 ### Exemples de bons prompts
 
-1. "Ajoutez une fonction `calculate_average` dans `utils/math_operations.py` qui prend une liste de nombres en entrée et renvoie leur moyenne."
-
-2. "Corrigez le TypeError dans `frontend/src/components/UserProfile.tsx` se produisant à la ligne 42. L'erreur suggère que nous essayons d'accéder à une propriété de undefined."
-
-3. "Implémentez la validation des entrées pour le champ email dans le formulaire d'inscription. Mettez à jour `frontend/src/components/RegistrationForm.tsx` pour vérifier si l'email est dans un format valide avant la soumission."
+- Ajouter une fonction `calculate_average` dans `utils/math_operations.py` qui prend une liste de nombres en entrée et renvoie leur moyenne.
+- Corriger le TypeError dans `frontend/src/components/UserProfile.tsx` qui se produit à la ligne 42. L'erreur suggère que nous essayons d'accéder à une propriété de undefined.
+- Implémenter la validation des entrées pour le champ email dans le formulaire d'inscription. Mettre à jour `frontend/src/components/RegistrationForm.tsx` pour vérifier si l'email est dans un format valide avant la soumission.
 
 ### Exemples de mauvais prompts
 
-1. "Améliorez le code." (Trop vague, pas concret)
-
-2. "Réécrivez tout le backend pour utiliser un framework différent." (Pas correctement dimensionné)
-
-3. "Il y a un bug quelque part dans l'authentification des utilisateurs. Pouvez-vous le trouver et le corriger ?" (Manque de spécificité et d'informations de localisation)
+- Améliorer le code. (Trop vague, pas concret)
+- Réécrire tout le backend pour utiliser un framework différent. (Portée inappropriée)
+- Il y a un bug quelque part dans l'authentification utilisateur. Pouvez-vous le trouver et le corriger ? (Manque de spécificité et d'informations sur l'emplacement)
 
 ## Conseils pour des prompts efficaces
 
-1. Soyez aussi précis que possible sur le résultat souhaité ou le problème à résoudre.
-2. Fournissez du contexte, y compris les chemins de fichiers et les numéros de ligne pertinents si disponibles.
-3. Décomposez les grandes tâches en prompts plus petits et gérables.
-4. Incluez tous les messages d'erreur ou logs pertinents.
-5. Spécifiez le langage de programmation ou le framework s'il n'est pas évident d'après le contexte.
+- Soyez aussi précis que possible sur le résultat souhaité ou le problème à résoudre.
+- Fournissez du contexte, y compris les chemins de fichiers pertinents et les numéros de ligne si disponibles.
+- Décomposez les tâches importantes en prompts plus petits et gérables.
+- Incluez les messages d'erreur ou les journaux pertinents.
+- Précisez le langage de programmation ou le framework, si ce n'est pas évident.
 
-N'oubliez pas, plus votre prompt est précis et informatif, mieux l'IA pourra vous aider à développer ou à modifier le logiciel OpenHands.
+Plus votre prompt est précis et informatif, mieux OpenHands pourra vous aider.
 
 Voir [Démarrer avec OpenHands](../getting-started) pour plus d'exemples de prompts utiles.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes-index.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# Configuration d'exécution
+
+:::note
+Cette section est destinée aux utilisateurs qui souhaitent utiliser un environnement d'exécution autre que Docker pour OpenHands.
+:::
+
+Un environnement d'exécution est un environnement où l'agent OpenHands peut modifier des fichiers et exécuter des commandes.
+
+Par défaut, OpenHands utilise un [environnement d'exécution basé sur Docker](./runtimes/docker), fonctionnant sur votre ordinateur local.
+Cela signifie que vous ne payez que pour le LLM que vous utilisez, et votre code n'est jamais envoyé qu'au LLM.
+
+Nous prenons également en charge d'autres environnements d'exécution, qui sont généralement gérés par des tiers.
+
+De plus, nous fournissons un [Environnement d'exécution local](./runtimes/local) qui s'exécute directement sur votre machine sans Docker,
+ce qui peut être utile dans des environnements contrôlés comme les pipelines CI.
+
+## Environnements d'exécution disponibles
+
+OpenHands prend en charge plusieurs environnements d'exécution différents :
+
+- [Environnement Docker](./runtimes/docker.md) - L'environnement d'exécution par défaut qui utilise des conteneurs Docker pour l'isolation (recommandé pour la plupart des utilisateurs).
+- [Environnement distant OpenHands](./runtimes/remote.md) - Environnement d'exécution basé sur le cloud pour l'exécution parallèle (bêta).
+- [Environnement Modal](./runtimes/modal.md) - Environnement d'exécution fourni par nos partenaires chez Modal.
+- [Environnement Daytona](./runtimes/daytona.md) - Environnement d'exécution fourni par Daytona.
+- [Environnement local](./runtimes/local.md) - Exécution directe sur votre machine locale sans Docker.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes.md

@@ -1,78 +1,8 @@
+---
+slug: /usage/runtimes
+title: Runtime Configuration
+---
 
+import { Redirect } from '@docusaurus/router';
 
-# Configuration d'exécution
-
-Un Runtime est un environnement où l'agent OpenHands peut modifier des fichiers et exécuter des commandes.
-
-Par défaut, OpenHands utilise un runtime basé sur Docker, s'exécutant sur votre ordinateur local. Cela signifie que vous n'avez à payer que pour le LLM que vous utilisez, et votre code n'est envoyé qu'au LLM.
-
-Nous prenons également en charge les runtimes "distants", qui sont généralement gérés par des tiers. Ils peuvent simplifier la configuration et la rendre plus évolutive, en particulier si vous exécutez de nombreuses conversations OpenHands en parallèle (par exemple pour faire de l'évaluation).
-
-## Runtime Docker
-C'est le Runtime par défaut qui est utilisé lorsque vous démarrez OpenHands. Vous remarquerez peut-être que certains flags sont passés à `docker run` pour rendre cela possible :
-
-```
-docker run # ...
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
-    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    # ...
-```
-
-Le `SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE` de nikolaik est une image de runtime pré-construite qui contient notre serveur Runtime, ainsi que quelques utilitaires de base pour Python et NodeJS. Vous pouvez également [construire votre propre image de runtime](how-to/custom-sandbox-guide).
-
-### Connexion à votre système de fichiers
-Une fonctionnalité utile ici est la possibilité de se connecter à votre système de fichiers local.
-
-Pour monter votre système de fichiers dans le runtime, définissez d'abord WORKSPACE_BASE :
-```bash
-export WORKSPACE_BASE=/chemin/vers/votre/code
-
-# Exemple Linux et Mac
-# export WORKSPACE_BASE=$HOME/OpenHands
-# Définira $WORKSPACE_BASE sur /home/<username>/OpenHands
-#
-# Exemple WSL sur Windows
-# export WORKSPACE_BASE=/mnt/c/dev/OpenHands
-# Définira $WORKSPACE_BASE sur C:\dev\OpenHands
-```
-
-puis ajoutez les options suivantes à la commande `docker run` :
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-    # ...
-```
-
-Attention ! Rien n'empêche l'agent OpenHands de supprimer ou de modifier les fichiers montés dans son espace de travail.
-
-Cette configuration peut causer des problèmes de permissions de fichiers (d'où la variable `SANDBOX_USER_ID`) mais semble bien fonctionner sur la plupart des systèmes.
-
-## Runtime All Hands
-Le Runtime All Hands est actuellement en version bêta. Vous pouvez demander l'accès en rejoignant le canal #remote-runtime-limited-beta sur Slack ([voir le README](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands?tab=readme-ov-file#-join-our-community) pour une invitation).
-
-Pour utiliser le Runtime All Hands, définissez les variables d'environnement suivantes lors du démarrage d'OpenHands :
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e RUNTIME=remote \
-    -e SANDBOX_REMOTE_RUNTIME_API_URL="https://runtime.app.all-hands.dev" \
-    -e SANDBOX_API_KEY="votre-clé-api-all-hands" \
-    -e SANDBOX_KEEP_RUNTIME_ALIVE="true" \
-    # ...
-```
-
-## Runtime Modal
-Nos partenaires de [Modal](https://modal.com/) ont également fourni un runtime pour OpenHands.
-
-Pour utiliser le Runtime Modal, créez un compte, puis [créez une clé API.](https://modal.com/settings)
-
-Vous devrez ensuite définir les variables d'environnement suivantes lors du démarrage d'OpenHands :
-```bash
-docker run # ...
-    -e RUNTIME=modal \
-    -e MODAL_API_TOKEN_ID="votre-id" \
-    -e MODAL_API_TOKEN_SECRET="votre-secret" \
-```
+<Redirect to="/modules/usage/runtimes-index" />

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes/daytona.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Runtime Daytona
+
+Vous pouvez utiliser [Daytona](https://www.daytona.io/) comme fournisseur de runtime :
+
+## Étape 1 : Récupérer votre clé API Daytona
+1. Visitez le [Tableau de bord Daytona](https://app.daytona.io/dashboard/keys).
+2. Cliquez sur **"Create Key"**.
+3. Entrez un nom pour votre clé et confirmez la création.
+4. Une fois la clé générée, copiez-la.
+
+## Étape 2 : Définir votre clé API comme variable d'environnement
+Exécutez la commande suivante dans votre terminal, en remplaçant `<your-api-key>` par la clé que vous avez copiée :
+```bash
+export DAYTONA_API_KEY="<your-api-key>"
+```
+
+Cette étape garantit qu'OpenHands peut s'authentifier auprès de la plateforme Daytona lors de son exécution.
+
+## Étape 3 : Exécuter OpenHands localement avec Docker
+Pour démarrer la dernière version d'OpenHands sur votre machine, exécutez la commande suivante dans votre terminal :
+```bash
+bash -i <(curl -sL https://get.daytona.io/openhands)
+```
+
+### Ce que fait cette commande :
+- Télécharge le script de la dernière version d'OpenHands.
+- Exécute le script dans une session Bash interactive.
+- Extrait et exécute automatiquement le conteneur OpenHands à l'aide de Docker.
+
+Une fois exécuté, OpenHands devrait fonctionner localement et être prêt à l'emploi.
+
+Pour plus de détails et une initialisation manuelle, consultez le [README.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/impl/daytona/README.md) complet

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes/docker.md

@@ -0,0 +1,129 @@
+# Docker Runtime
+
+C'est le Runtime par défaut qui est utilisé lorsque vous démarrez OpenHands.
+
+## Image
+Le `SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE` de nikolaik est une image runtime pré-construite
+qui contient notre serveur Runtime, ainsi que quelques utilitaires de base pour Python et NodeJS.
+Vous pouvez également [construire votre propre image runtime](../how-to/custom-sandbox-guide).
+
+## Connexion à votre système de fichiers
+Une fonctionnalité utile est la possibilité de se connecter à votre système de fichiers local. Pour monter votre système de fichiers dans le runtime :
+
+### Utilisation de SANDBOX_VOLUMES
+
+La façon la plus simple de monter votre système de fichiers local est d'utiliser la variable d'environnement `SANDBOX_VOLUMES` :
+
+```bash
+docker run # ...
+    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
+    -e SANDBOX_VOLUMES=/path/to/your/code:/workspace:rw \
+    # ...
+```
+
+Le format de `SANDBOX_VOLUMES` est : `chemin_hôte:chemin_conteneur[:mode]`
+
+- `chemin_hôte` : Le chemin sur votre machine hôte que vous souhaitez monter
+- `chemin_conteneur` : Le chemin à l'intérieur du conteneur où le chemin de l'hôte sera monté
+  - Utilisez `/workspace` pour les fichiers que vous voulez que l'agent modifie. L'agent travaille dans `/workspace` par défaut.
+  - Utilisez un chemin différent (par exemple, `/data`) pour les documents de référence en lecture seule ou les grands ensembles de données
+- `mode` : Mode de montage optionnel, soit `rw` (lecture-écriture, par défaut) soit `ro` (lecture seule)
+
+Vous pouvez également spécifier plusieurs montages en les séparant par des virgules (`,`) :
+
+```bash
+export SANDBOX_VOLUMES=/path1:/workspace/path1,/path2:/workspace/path2:ro
+```
+
+Exemples :
+
+```bash
+# Exemple Linux et Mac - Espace de travail modifiable
+export SANDBOX_VOLUMES=$HOME/OpenHands:/workspace:rw
+
+# Exemple WSL sur Windows - Espace de travail modifiable
+export SANDBOX_VOLUMES=/mnt/c/dev/OpenHands:/workspace:rw
+
+# Exemple de code de référence en lecture seule
+export SANDBOX_VOLUMES=/path/to/reference/code:/data:ro
+
+# Exemple de montages multiples - Espace de travail modifiable avec données de référence en lecture seule
+export SANDBOX_VOLUMES=$HOME/projects:/workspace:rw,/path/to/large/dataset:/data:ro
+```
+
+> **Remarque :** Lors de l'utilisation de plusieurs montages, le premier montage est considéré comme l'espace de travail principal et sera utilisé pour la compatibilité avec les outils qui s'attendent à un espace de travail unique.
+
+> **Important :** L'agent travaillera dans `/workspace` par défaut. Si vous voulez que l'agent modifie des fichiers dans votre répertoire local, vous devriez monter ce répertoire sur `/workspace`. Si vous avez des données en lecture seule que vous voulez que l'agent accède mais ne modifie pas, montez-les sur un chemin différent (comme `/data`) et demandez explicitement à l'agent de regarder à cet endroit.
+
+### Utilisation des variables WORKSPACE_* (Déprécié)
+
+> **Remarque :** Cette méthode est dépréciée et sera supprimée dans une version future. Veuillez utiliser `SANDBOX_VOLUMES` à la place.
+
+1. Définissez `WORKSPACE_BASE` :
+
+    ```bash
+    export WORKSPACE_BASE=/path/to/your/code
+    ```
+
+2. Ajoutez les options suivantes à la commande `docker run` :
+
+    ```bash
+    docker run # ...
+        -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
+        -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
+        -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
+        # ...
+    ```
+
+Soyez prudent ! Rien n'empêche l'agent OpenHands de supprimer ou de modifier
+les fichiers qui sont montés dans son espace de travail.
+
+Le `-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u)` est passé à la commande Docker pour s'assurer que l'utilisateur du sandbox correspond aux
+permissions de l'utilisateur hôte. Cela empêche l'agent de créer des fichiers appartenant à root dans l'espace de travail monté.
+
+## Installation Docker renforcée
+
+Lors du déploiement d'OpenHands dans des environnements où la sécurité est une priorité, vous devriez envisager d'implémenter une
+configuration Docker renforcée. Cette section fournit des recommandations pour sécuriser votre déploiement Docker OpenHands au-delà de la configuration par défaut.
+
+### Considérations de sécurité
+
+La configuration Docker par défaut dans le README est conçue pour faciliter l'utilisation sur une machine de développement locale. Si vous
+l'exécutez sur un réseau public (par exemple, le WiFi d'un aéroport), vous devriez mettre en œuvre des mesures de sécurité supplémentaires.
+
+### Sécurité de liaison réseau
+
+Par défaut, OpenHands se lie à toutes les interfaces réseau (`0.0.0.0`), ce qui peut exposer votre instance à tous les réseaux auxquels
+l'hôte est connecté. Pour une configuration plus sécurisée :
+
+1. **Restreindre la liaison réseau** : Utilisez la configuration `runtime_binding_address` pour restreindre les interfaces réseau sur lesquelles OpenHands écoute :
+
+   ```bash
+   docker run # ...
+       -e SANDBOX_RUNTIME_BINDING_ADDRESS=127.0.0.1 \
+       # ...
+   ```
+
+   Cette configuration garantit qu'OpenHands n'écoute que sur l'interface de bouclage (`127.0.0.1`), le rendant accessible uniquement depuis la machine locale.
+
+2. **Liaison de port sécurisée** : Modifiez l'option `-p` pour ne se lier qu'à localhost au lieu de toutes les interfaces :
+
+   ```bash
+   docker run # ... \
+       -p 127.0.0.1:3000:3000 \
+   ```
+
+   Cela garantit que l'interface web OpenHands n'est accessible que depuis la machine locale, et non depuis d'autres machines du réseau.
+
+### Isolation réseau
+
+Utilisez les fonctionnalités réseau de Docker pour isoler OpenHands :
+
+```bash
+# Créer un réseau isolé
+docker network create openhands-network
+
+# Exécuter OpenHands dans le réseau isolé
+docker run # ... \
+    --network openhands-network \
+```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes/local.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+# Runtime Local
+
+Le Runtime Local permet à l'agent OpenHands d'exécuter des actions directement sur votre machine locale sans utiliser Docker.
+Ce runtime est principalement destiné aux environnements contrôlés comme les pipelines CI ou les scénarios de test où Docker n'est pas disponible.
+
+:::caution
+**Avertissement de sécurité** : Le Runtime Local s'exécute sans aucune isolation sandbox. L'agent peut directement accéder et modifier
+des fichiers sur votre machine. N'utilisez ce runtime que dans des environnements contrôlés ou lorsque vous comprenez pleinement les implications de sécurité.
+:::
+
+## Prérequis
+
+Avant d'utiliser le Runtime Local, assurez-vous que :
+
+1. Vous pouvez exécuter OpenHands en utilisant le [workflow de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
+2. tmux est disponible sur votre système.
+
+## Configuration
+
+Pour utiliser le Runtime Local, en plus des configurations requises comme le fournisseur LLM, le modèle et la clé API, vous devrez définir
+les options suivantes via des variables d'environnement ou le [fichier config.toml](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml) lors du démarrage d'OpenHands :
+
+Via des variables d'environnement :
+
+```bash
+# Requis
+export RUNTIME=local
+
+# Optionnel mais recommandé
+# L'agent travaille dans /workspace par défaut, donc montez votre répertoire de projet à cet endroit
+export SANDBOX_VOLUMES=/chemin/vers/votre/espace_de_travail:/workspace:rw
+# Pour des données en lecture seule, utilisez un chemin de montage différent
+# export SANDBOX_VOLUMES=/chemin/vers/votre/espace_de_travail:/workspace:rw,/chemin/vers/grand/dataset:/data:ro
+```
+
+Via `config.toml` :
+
+```toml
+[core]
+runtime = "local"
+
+[sandbox]
+# L'agent travaille dans /workspace par défaut, donc montez votre répertoire de projet à cet endroit
+volumes = "/chemin/vers/votre/espace_de_travail:/workspace:rw"
+# Pour des données en lecture seule, utilisez un chemin de montage différent
+# volumes = "/chemin/vers/votre/espace_de_travail:/workspace:rw,/chemin/vers/grand/dataset:/data:ro"
+```
+
+Si `SANDBOX_VOLUMES` n'est pas défini, le runtime créera un répertoire temporaire pour que l'agent y travaille.
+
+## Exemple d'utilisation
+
+Voici un exemple de démarrage d'OpenHands avec le Runtime Local en Mode Headless :
+
+```bash
+# Définir le type de runtime sur local
+export RUNTIME=local
+
+# Définir un répertoire de travail (l'agent travaille dans /workspace par défaut)
+export SANDBOX_VOLUMES=/chemin/vers/votre/projet:/workspace:rw
+# Pour des données en lecture seule que vous ne voulez pas que l'agent modifie, utilisez un chemin différent
+# export SANDBOX_VOLUMES=/chemin/vers/votre/projet:/workspace:rw,/chemin/vers/données/référence:/data:ro
+
+# Démarrer OpenHands
+poetry run python -m openhands.core.main -t "écrire un script bash qui affiche bonjour"
+```
+
+## Cas d'utilisation
+
+Le Runtime Local est particulièrement utile pour :
+
+- Les pipelines CI/CD où Docker n'est pas disponible.
+- Les tests et le développement d'OpenHands lui-même.
+- Les environnements où l'utilisation de conteneurs est restreinte.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes/modal.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Runtime Modal
+
+Nos partenaires chez [Modal](https://modal.com/) ont fourni un runtime pour OpenHands.
+
+Pour utiliser le Runtime Modal, créez un compte, puis [créez une clé API.](https://modal.com/settings)
+
+Vous devrez ensuite définir les variables d'environnement suivantes lors du démarrage d'OpenHands :
+```bash
+docker run # ...
+    -e RUNTIME=modal \
+    -e MODAL_API_TOKEN_ID="your-id" \
+    -e MODAL_API_TOKEN_SECRET="modal-api-key" \
+```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes/remote.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# OpenHands Remote Runtime
+
+:::note
+Ce runtime est spécifiquement conçu uniquement pour des fins d'évaluation d'agents via le
+[harnais d'évaluation OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/evaluation). Il ne doit pas être utilisé pour lancer des applications OpenHands en production.
+:::
+
+OpenHands Remote Runtime est actuellement en version bêta (lisez [ici](https://runtime.all-hands.dev/) pour plus de détails), il vous permet de lancer des runtimes
+en parallèle dans le cloud. Remplissez [ce formulaire](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSckVz_JFwg2_mOxNZjCtr7aoBFI2Mwdan3f75J_TrdMS1JV2g/viewform) pour postuler si vous souhaitez l'essayer !

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/troubleshooting/troubleshooting.md

@@ -1,46 +1,68 @@
-
-
 # 🚧 Dépannage
 
 :::tip
 OpenHands ne prend en charge Windows que via WSL. Veuillez vous assurer d'exécuter toutes les commandes dans votre terminal WSL.
 :::
 
+### Impossible d'accéder à l'onglet VS Code via une IP locale
+
+**Description**
+
+Lors de l'accès à OpenHands via une URL non-localhost (comme une adresse IP LAN), l'onglet VS Code affiche une erreur "Forbidden", alors que les autres parties de l'interface fonctionnent correctement.
+
+**Résolution**
+
+Cela se produit car VS Code s'exécute sur un port élevé aléatoire qui peut ne pas être exposé ou accessible depuis d'autres machines. Pour résoudre ce problème :
+
+1. Définissez un port spécifique pour VS Code en utilisant la variable d'environnement `SANDBOX_VSCODE_PORT` :
+   ```bash
+   docker run -it --rm \
+       -e SANDBOX_VSCODE_PORT=41234 \
+       -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:latest \
+       -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
+       -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
+       -p 3000:3000 \
+       -p 41234:41234 \
+       --add-host host.docker.internal:host-gateway \
+       --name openhands-app \
+       docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:latest
+   ```
+
+2. Assurez-vous d'exposer le même port avec `-p 41234:41234` dans votre commande Docker.
+
+3. Alternativement, vous pouvez définir cela dans votre fichier `config.toml` :
+   ```toml
+   [sandbox]
+   vscode_port = 41234
+   ```
+
 ### Échec du lancement du client docker
 
 **Description**
 
-Lors de l'exécution d'OpenHands, l'erreur suivante est observée :
+Lors de l'exécution d'OpenHands, l'erreur suivante apparaît :
 ```
 Launch docker client failed. Please make sure you have installed docker and started docker desktop/daemon.
 ```
 
 **Résolution**
 
-Essayez ces étapes dans l'ordre :
-* Vérifiez que `docker` est en cours d'exécution sur votre système. Vous devriez pouvoir exécuter `docker ps` dans le terminal avec succès.
-* Si vous utilisez Docker Desktop, assurez-vous que `Settings > Advanced > Allow the default Docker socket to be used` est activé.
-* Selon votre configuration, vous devrez peut-être activer `Settings > Resources > Network > Enable host networking` dans Docker Desktop.
+Essayez ces solutions dans l'ordre :
+* Confirmez que `docker` est en cours d'exécution sur votre système. Vous devriez pouvoir exécuter `docker ps` dans le terminal avec succès.
+* Si vous utilisez Docker Desktop, assurez-vous que `Paramètres > Avancé > Autoriser l'utilisation du socket Docker par défaut` est activé.
+* Selon votre configuration, vous pourriez avoir besoin d'activer `Paramètres > Ressources > Réseau > Activer le réseau hôte` dans Docker Desktop.
 * Réinstallez Docker Desktop.
----
 
-# Spécifique au flux de travail de développement
-### Erreur lors de la construction de l'image docker du runtime
+### Erreur de permission
 
 **Description**
 
-Les tentatives de démarrage d'une nouvelle session échouent et des erreurs contenant des termes comme les suivants apparaissent dans les logs :
-```
-debian-security bookworm-security
-InRelease At least one invalid signature was encountered.
-```
+Lors de la première invite, une erreur avec `Permission Denied` ou `PermissionError` est affichée.
 
-Cela semble se produire lorsque le hash d'une bibliothèque externe existante change et que votre instance docker locale a
-mis en cache une version précédente. Pour contourner ce problème, veuillez essayer ce qui suit :
+**Résolution**
 
-* Arrêtez tous les conteneurs dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-` :
-  `docker ps --filter name=openhands-runtime- --filter status=running -aq | xargs docker stop`
-* Supprimez tous les conteneurs dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-` :
-  `docker rmi $(docker images --filter name=openhands-runtime- -q --no-trunc)`
-* Arrêtez et supprimez tous les conteneurs / images dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-`
-* Nettoyez les conteneurs / images : `docker container prune -f && docker image prune -f`
+* Vérifiez si le répertoire `~/.openhands-state` appartient à `root`. Si c'est le cas, vous pouvez :
+  * Changer le propriétaire du répertoire : `sudo chown <utilisateur>:<utilisateur> ~/.openhands-state`.
+  * ou mettre à jour les permissions du répertoire : `sudo chmod 777 ~/.openhands-state`
+  * ou le supprimer si vous n'avez pas besoin des données précédentes. OpenHands le recréera. Vous devrez ressaisir les paramètres LLM.
+* Si vous montez un répertoire local, assurez-vous que votre `WORKSPACE_BASE` dispose des permissions nécessaires pour l'utilisateur exécutant OpenHands.

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md

@@ -1,27 +1,25 @@
-# OpenHands について
+# OpenHandsについて
 
 ## 研究戦略
 
-LLM を使用して本番レベルのアプリケーションを完全に複製することは複雑な endeavor です。私たちの戦略は以下の通りです:
+LLMによる本番グレードのアプリケーションの完全な複製を達成することは複雑な取り組みです。私たちの戦略は以下を含みます：
 
-- **コア技術研究:** コード生成と処理の技術的側面を理解し改善するための基礎研究に注力します。
-- **タスク計画:** バグ検出、コードベース管理、最適化の機能を開発します。
-- **評価:** 私たちのエージェントをより良く理解し改善するための包括的な評価指標を確立します。
+- **コア技術研究：** コード生成と処理の技術的側面を理解し改善するための基礎研究に焦点を当てる。
+- **タスク計画：** バグ検出、コードベース管理、最適化のための能力開発。
+- **評価：** エージェントをより良く理解し改善するための包括的な評価指標の確立。
 
 ## デフォルトエージェント
 
-現在のデフォルトエージェントは、コードの生成とファイル処理が可能な [CodeActAgent](agents) です。
+現在のデフォルトエージェントは[CodeActAgent](agents)で、コードの生成とファイル処理が可能です。
 
-## 構築技術
+## 使用技術
 
-OpenHands は、強力なフレームワークとライブラリを組み合わせて構築されており、開発のための堅牢な基盤を提供しています。
-プロジェクトで使用されている主要な技術は以下の通りです:
+OpenHandsは強力なフレームワークとライブラリの組み合わせを使用して構築されており、その開発のための堅牢な基盤を提供しています。以下はプロジェクトで使用されている主要な技術です：
 
 ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-black?style=for-the-badge) ![uvicorn](https://img.shields.io/badge/uvicorn-black?style=for-the-badge) ![LiteLLM](https://img.shields.io/badge/LiteLLM-black?style=for-the-badge) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?style=for-the-badge) ![Ruff](https://img.shields.io/badge/Ruff-black?style=for-the-badge) ![MyPy](https://img.shields.io/badge/MyPy-black?style=for-the-badge) ![LlamaIndex](https://img.shields.io/badge/LlamaIndex-black?style=for-the-badge) ![React](https://img.shields.io/badge/React-black?style=for-the-badge)
 
-これらの技術の選択は進行中であり、プロジェクトの進化に伴って新しい技術が追加されたり、既存の技術が削除されたりする可能性があることに注意してください。
-私たちは OpenHands の機能を強化するために、最も適切で効率的なツールを採用するよう努めています。
+これらの技術の選択は進行中であり、プロジェクトの進化に伴い、追加の技術が加えられたり、既存のものが削除されたりする可能性があることにご注意ください。私たちはOpenHandsの能力を高めるために、最も適切で効率的なツールを採用するよう努めています。
 
 ## ライセンス
 
-MIT [ライセンス](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE) の下で配布されています。
+MIT [ライセンス](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE)の下で配布されています。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md

@@ -4,15 +4,15 @@
 
 ### 説明
 
-このエージェントは、CodeActのアイデア ([論文](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [ツイート](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) を実装しており、LLMエージェントの**行動**を、_シンプルさ_と_パフォーマンス_の両方のために、統一された**コード**行動空間に統合します。
+このエージェントはCodeActのアイデア（[論文](https://arxiv.org/abs/2402.01030)、[ツイート](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)）を実装しており、LLMエージェントの**アクション**を統一された**コード**アクション空間に統合することで、_シンプルさ_と_パフォーマンス_の両方を実現します。
 
-概念的なアイデアは以下の図に示されています。各ターンで、エージェントは以下のことができます。
+概念的なアイデアは以下のように示されています。各ターンで、エージェントは以下のことができます：
 
-1. **会話**: 明確化、確認などのために、自然言語で人間とコミュニケーションをとる。
+1. **会話**: 人間と自然言語でコミュニケーションを取り、明確化や確認などを求める
 2. **CodeAct**: コードを実行してタスクを実行することを選択する
 
-- 任意の有効なLinux `bash`コマンドを実行する
-- [対話型Pythonインタープリター](https://ipython.org/)で任意の有効な`Python`コードを実行する。これは`bash`コマンドを通してシミュレートされます。詳細はプラグインシステムを参照してください。
+- 有効なLinux `bash` コマンドを実行する
+- [インタラクティブなPythonインタプリタ](https://ipython.org/)で有効な`Python`コードを実行する。これは`bash`コマンドを通じてシミュレートされます。詳細については以下のプラグインシステムを参照してください。
 
 ![image](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/92b622e3-72ad-4a61-8f41-8c040b6d5fb3)
 
@@ -20,4 +20,4 @@
 
 https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/f592a192-e86c-4f48-ad31-d69282d5f6ac
 
-_データサイエンスタスク（線形回帰）を実行する`gpt-4-turbo-2024-04-09`を使用したCodeActAgentの例_。
+_`gpt-4-turbo-2024-04-09`を使用したCodeActAgentがデータサイエンスタスク（線形回帰）を実行する例_。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx

@@ -2,52 +2,51 @@
 
 <div style={{ textAlign: 'center' }}>
   <img src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38" alt="OpenHands System Architecture Diagram Jul 4 2024" />
-  <p><em>OpenHands システムアーキテクチャ図 (2024年7月4日)</em></p>
+  <p><em>OpenHandsシステムアーキテクチャ図（2024年7月4日）</em></p>
 </div>
 
-これはシステムアーキテクチャの高レベルな概要です。システムはフロントエンドとバックエンドの2つの主要コンポーネントに分かれています。フロントエンドはユーザーインタラクションを処理し、結果を表示する役割を担います。バックエンドはビジネスロジックを処理し、エージェントを実行する役割を担います。
+これはシステムアーキテクチャの高レベル概要です。システムはフロントエンドとバックエンドの2つの主要コンポーネントに分かれています。フロントエンドはユーザーインタラクションの処理と結果の表示を担当します。バックエンドはビジネスロジックの処理とエージェントの実行を担当します。
 
-# フロントエンドアーキテクチャ {#frontend-architecture-ja}
+# フロントエンドアーキテクチャ {#frontend-architecture-en}
 
 ![system_architecture.svg](/img/system_architecture.svg)
 
-この概要は、主要なコンポーネントとそれらの相互作用を示すために簡略化されています。バックエンドアーキテクチャのより詳細なビューについては、以下のバックエンドアーキテクチャのセクションを参照してください。
+この概要は主要コンポーネントとその相互作用を示すために簡略化されています。バックエンドアーキテクチャのより詳細な表示については、以下のバックエンドアーキテクチャセクションを参照してください。
 
-# バックエンドアーキテクチャ {#backend-architecture-ja}
+# バックエンドアーキテクチャ {#backend-architecture-en}
 
-_**免責事項**: バックエンドアーキテクチャは現在進行中の作業であり、変更される可能性があります。以下の図は、図のフッターに示されているコミットに基づくバックエンドの現在のアーキテクチャを示しています。_
+_**免責事項**: バックエンドアーキテクチャは進行中の作業であり、変更される可能性があります。以下の図は、図のフッターに表示されているコミットに基づく現在のバックエンドアーキテクチャを示しています。_
 
 ![backend_architecture.svg](/img/backend_architecture.svg)
 
 <details>
-  <summary>この図の更新</summary>
+  <summary>この図の更新について</summary>
   <div>
     バックエンドアーキテクチャ図の生成は部分的に自動化されています。
-    この図は、py2pumlツールを使用してコード内の型ヒントから生成されます。
-    その後、図は手動でレビュー、調整され、PNGとSVGにエクスポートされます。
+    この図はpy2pumlツールを使用してコード内の型ヒントから生成されます。その後、図は手動でレビュー、調整され、PNGおよびSVGにエクスポートされます。
 
     ## 前提条件
 
-    - openhandsが実行可能なPython環境
-    (リポジトリのルートにあるREADME.mdファイルの指示に従って)
+    - openhandsが実行可能なPython環境が稼働していること
+    （リポジトリのルートにあるREADME.mdファイルの指示に従って）
     - [py2puml](https://github.com/lucsorel/py2puml)がインストールされていること
 
 ## 手順
 
-1.  リポジトリのルートから以下のコマンドを実行して、図を自動生成します:
+1.  リポジトリのルートから次のコマンドを実行して図を自動生成します：
     `py2puml openhands openhands > docs/architecture/backend_architecture.puml`
 
-2.  生成されたファイルをPlantUMLエディタで開きます。例えば、PlantUML拡張機能を使用したVisual Studio Codeや[PlantText](https://www.planttext.com/)など。
+2.  生成されたファイルをPlantUMLエディタで開きます。例えば、PlantUML拡張機能を持つVisual Studio Codeや[PlantText](https://www.planttext.com/)などです。
 
-3.  生成されたPUMLをレビューし、図に必要な調整を行います(欠落部分の追加、ミスの修正、位置の改善など)。
-    _py2pumlは、コード内の型ヒントに基づいて図を作成するため、型ヒントが欠落していたり正しくない場合、図が不完全または不正確になることがあります。_
+3.  生成されたPUMLをレビューし、図に必要な調整をすべて行います（不足している部分の追加、ミスの修正、配置の改善）。
+    _py2pumlはコード内の型ヒントに基づいて図を作成するため、型ヒントが不足または不正確な場合、不完全または不正確な図が生成される可能性があります。_
 
-4.  新旧の図の差分をレビューし、変更が正しいかどうかを手動で確認します。
-    _過去に図に手動で追加され、現在も関連性のある部分を削除しないように注意してください。_
+4.  新しい図と以前の図の差分をレビューし、変更が正しいかどうかを手動で確認します。
+    _過去に図に手動で追加され、まだ関連性のある部分を削除しないように注意してください。_
 
-5.  図のフッターに、図の生成に使用されたコミットのコミットハッシュを追加します。
+5.  図を生成するために使用されたコミットのコミットハッシュを図のフッターに追加します。
 
-6.  図をPNGとSVGファイルとしてエクスポートし、`docs/architecture`ディレクトリ内の既存の図を置き換えます。これは(例えば[PlantText](https://www.planttext.com/))で行うことができます。
+6.  図をPNGおよびSVGファイルとしてエクスポートし、`docs/architecture`ディレクトリ内の既存の図を置き換えます。これは（例えば[PlantText](https://www.planttext.com/)で）行うことができます。
 
   </div>
 </details>

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/runtime.md

@@ -1,43 +1,41 @@
-以下に翻訳結果を示します。
+# 📦 Docker ランタイム
 
-# 📦 Dockerランタイム
+OpenHands Docker ランタイムは、AIエージェントのアクションを安全かつ柔軟に実行できるようにする中核コンポーネントです。
+Dockerを使用してサンドボックス環境を作成し、ホストシステムを危険にさらすことなく任意のコードを安全に実行できます。
 
-OpenHands Dockerランタイムは、AIエージェントのアクションを安全かつ柔軟に実行できるようにするコアコンポーネントです。
-Dockerを使用してサンドボックス化された環境を作成し、ホストシステムを危険にさらすことなく任意のコードを安全に実行できます。
+## なぜサンドボックス化されたランタイムが必要なのか？
 
-## サンドボックス化されたランタイムが必要な理由
+OpenHandsが任意のコードを安全で隔離された環境で実行する必要がある理由はいくつかあります：
 
-OpenHandsでは、いくつかの理由から、信頼できないコードを安全で隔離された環境で実行する必要があります。
+1. セキュリティ：信頼されていないコードの実行はホストシステムに重大なリスクをもたらす可能性があります。サンドボックス環境は悪意のあるコードがホストシステムのリソースにアクセスしたり変更したりすることを防ぎます
+2. 一貫性：サンドボックス環境により、異なるマシンやセットアップ間でのコード実行の一貫性が確保され、「自分のマシンでは動作する」という問題を排除します
+3. リソース制御：サンドボックス化によりリソースの割り当てと使用をより適切に制御でき、暴走プロセスがホストシステムに影響を与えることを防ぎます
+4. 分離：異なるプロジェクトやユーザーが互いにまたはホストシステムに干渉することなく、隔離された環境で作業できます
+5. 再現性：サンドボックス環境は実行環境が一貫していて制御可能なため、バグや問題の再現が容易になります
 
-1. セキュリティ: 信頼できないコードを実行すると、ホストシステムに重大なリスクを及ぼす可能性があります。サンドボックス化された環境では、悪意のあるコードがホストシステムのリソースにアクセスしたり、変更したりすることを防ぐことができます。
-2. 一貫性: サンドボックス化された環境では、異なるマシンやセットアップ間でコードの実行が一貫していることが保証され、「自分のマシンでは動作する」という問題が解消されます。
-3. リソース制御: サンドボックス化により、リソースの割り当てと使用をより適切に制御でき、暴走プロセスがホストシステムに影響を与えることを防ぐことができます。
-4. 分離: 異なるプロジェクトやユーザーは、ホストシステムや他のプロジェクトに干渉することなく、分離された環境で作業できます。
-5. 再現性: サンドボックス化された環境では、実行環境が一貫しており制御可能であるため、バグや問題を再現しやすくなります。
+## ランタイムはどのように機能するか？
 
-## ランタイムの仕組み
-
-OpenHandsランタイムシステムは、Dockerコンテナを使用してクライアント-サーバーアーキテクチャを実装しています。以下は、その仕組みの概要です。
+OpenHandsランタイムシステムはDockerコンテナで実装されたクライアント-サーバーアーキテクチャを使用しています。以下はその仕組みの概要です：
 
 ```mermaid
 graph TD
     A[ユーザー提供のカスタムDockerイメージ] --> B[OpenHandsバックエンド]
     B -->|ビルド| C[OHランタイムイメージ]
-    C -->|起動| D[アクション実行サーバー]
+    C -->|起動| D[アクション実行者]
     D -->|初期化| E[ブラウザ]
     D -->|初期化| F[Bashシェル]
     D -->|初期化| G[プラグイン]
     G -->|初期化| L[Jupyterサーバー]
 
     B -->|生成| H[エージェント]
-    B -->|生成| I[EventStream]
+    B -->|生成| I[イベントストリーム]
     I <--->|REST APIを介して
     アクションを実行し
-    観測結果を取得
+    観測を取得
     | D
 
-    H -->|アクション生成| I
-    I -->|観測結果取得| H
+    H -->|アクションを生成| I
+    I -->|観測を取得| H
 
     subgraph "Dockerコンテナ"
     D
@@ -48,82 +46,82 @@ graph TD
     end
 ```
 
-1. ユーザー入力: ユーザーがカスタムベースDockerイメージを提供します。
-2. イメージのビルド: OpenHandsは、ユーザー提供のイメージをベースに新しいDockerイメージ（「OHランタイムイメージ」）をビルドします。この新しいイメージには、主に「ランタイムクライアント」であるOpenHands固有のコードが含まれます。
-3. コンテナの起動: OpenHandsが起動すると、OHランタイムイメージを使用してDockerコンテナが起動します。
-4. アクション実行サーバーの初期化: アクション実行サーバーは、コンテナ内で`ActionExecutor`を初期化し、Bashシェルなどの必要なコンポーネントをセットアップし、指定されたプラグインをロードします。
-5. 通信: OpenHandsバックエンド（`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`）は、RESTful APIを介してアクション実行サーバーと通信し、アクションを送信し、観測結果を受信します。
-6. アクションの実行: ランタイムクライアントはバックエンドからアクションを受信し、サンドボックス化された環境内でそれらを実行し、観測結果を送り返します。
-7. 観測結果の返却: アクション実行サーバーは、実行結果を観測結果としてOpenHandsバックエンドに送り返します。
+1. ユーザー入力：ユーザーがカスタムベースDockerイメージを提供します
+2. イメージビルド：OpenHandsはユーザー提供のイメージに基づいて新しいDockerイメージ（「OHランタイムイメージ」）をビルドします。この新しいイメージにはOpenHands固有のコード、主に「ランタイムクライアント」が含まれます
+3. コンテナ起動：OpenHandsが起動すると、OHランタイムイメージを使用してDockerコンテナを起動します
+4. アクション実行サーバーの初期化：アクション実行サーバーはコンテナ内で`ActionExecutor`を初期化し、Bashシェルなどの必要なコンポーネントをセットアップし、指定されたプラグインをロードします
+5. 通信：OpenHandsバックエンド（`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`）はRESTful APIを介してアクション実行サーバーと通信し、アクションを送信して観測を受け取ります
+6. アクション実行：ランタイムクライアントはバックエンドからアクションを受け取り、サンドボックス環境で実行し、観測結果を送り返します
+7. 観測結果の返送：アクション実行サーバーは実行結果を観測としてOpenHandsバックエンドに送り返します
 
-クライアントの役割:
+クライアントの役割：
 
-- OpenHandsバックエンドとサンドボックス化された環境の間の仲介役を果たします。
-- コンテナ内で様々なタイプのアクション（シェルコマンド、ファイル操作、Pythonコードなど）を安全に実行します。
-- 現在の作業ディレクトリやロードされたプラグインなど、サンドボックス化された環境の状態を管理します。
-- 観測結果をフォーマットしてバックエンドに返し、結果を処理するための一貫したインターフェースを確保します。
+- OpenHandsバックエンドとサンドボックス環境の間の仲介役として機能します
+- さまざまなタイプのアクション（シェルコマンド、ファイル操作、Pythonコードなど）をコンテナ内で安全に実行します
+- 現在の作業ディレクトリやロードされたプラグインなど、サンドボックス環境の状態を管理します
+- 観測結果をバックエンドにフォーマットして返し、結果処理のための一貫したインターフェースを確保します
 
-## OpenHandsがOHランタイムイメージをビルドおよび管理する方法
+## OpenHandsがOHランタイムイメージをビルドし維持する方法
 
-OpenHandsのランタイムイメージのビルドと管理に対するアプローチは、本番環境と開発環境の両方でDockerイメージを効率的、一貫性のある、柔軟な方法で作成および維持することを保証します。
+OpenHandsのランタイムイメージの構築と管理へのアプローチは、本番環境と開発環境の両方のDockerイメージを作成・維持する際の効率性、一貫性、柔軟性を確保します。
 
-詳細に興味がある場合は、[関連コード](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py)をチェックしてください。
+詳細に興味がある場合は[関連コード](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py)をご確認ください。
 
-### イメージタグ付けシステム
+### イメージタグシステム
 
-OpenHandsは、再現性と柔軟性のバランスを取るために、ランタイムイメージに3つのタグシステムを使用しています。
-タグは以下の2つの形式のいずれかになります。
+OpenHandsはランタイムイメージに3つのタグシステムを使用して、再現性と柔軟性のバランスを取っています。
+タグは以下の2つの形式のいずれかになります：
 
-- **バージョン付きタグ**: `oh_v{openhands_version}_{base_image}` (例: `oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`)
-- **ロックタグ**: `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}` (例: `oh_v0.9.9_1234567890abcdef`)
-- **ソースタグ**: `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
-  (例: `oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`)
+- **バージョンタグ**：`oh_v{openhands_version}_{base_image}`（例：`oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`）
+- **ロックタグ**：`oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}`（例：`oh_v0.9.9_1234567890abcdef`）
+- **ソースタグ**：`oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
+  （例：`oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`）
 
 #### ソースタグ - 最も具体的
 
-これは、ソースディレクトリのディレクトリハッシュのMD5の最初の16桁です。これにより、openhandsソースのみのハッシュが得られます。
+これはソースディレクトリのディレクトリハッシュのMD5の最初の16桁です。これによりOpenhandsのソースコードのみのハッシュが得られます。
 
 #### ロックタグ
 
-このハッシュは、以下のMD5の最初の16桁から構築されます。
+このハッシュは以下のMD5の最初の16桁から構築されます：
 
-- イメージがビルドされたベースイメージの名前（例: `nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`）
+- イメージが構築されたベースイメージの名前（例：`nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`）
 - イメージに含まれる`pyproject.toml`の内容
 - イメージに含まれる`poetry.lock`の内容
 
-これにより、ソースコードとは無関係に、Openhandsの依存関係のハッシュが効果的に得られます。
+これにより、ソースコードとは独立したOpenhandsの依存関係のハッシュが効果的に得られます。
 
-#### バージョン付きタグ - 最も一般的
+#### バージョンタグ - 最も一般的
 
-このタグは、openhandsのバージョンとベースイメージ名（タグ標準に適合するように変換されたもの）を連結したものです。
+このタグはOpenhandsのバージョンとベースイメージ名（タグ標準に合わせて変換）の連結です。
 
 #### ビルドプロセス
 
 イメージを生成する際...
 
-- **再ビルドなし**: OpenHandsは最初に、同じ**最も具体的なソースタグ**を持つイメージが存在するかどうかをチェックします。そのようなイメージが存在する場合、ビルドは実行されず、既存のイメージが使用されます。
-- **最速の再ビルド**: 次に、OpenHandsは**一般的なロックタグ**を持つイメージが存在するかどうかをチェックします。そのようなイメージが存在する場合、OpenHandsはそれに基づいて新しいイメージをビルドし、現在のソースコードをコピーする最終操作を除くすべてのインストール手順（`poetry install`や`apt-get`など）をバイパスします。新しいイメージには**ソース**タグのみが付けられます。
-- **まあまあの再ビルド**: **ソース**タグも**ロック**タグも存在しない場合、**バージョン付き**タグイメージに基づいてイメージがビルドされます。バージョン付きタグイメージでは、ほとんどの依存関係がすでにインストールされているため、時間を節約できます。
-- **最も遅い再ビルド**: 3つのタグのすべてが存在しない場合、ベースイメージに基づいて新しいイメージがビルドされます（これは遅い操作です）。この新しいイメージには、**ソース**、**ロック**、**バージョン付き**の各タグが付けられます。
+- **再ビルドなし**：OpenHandsはまず同じ**最も具体的なソースタグ**を持つイメージが存在するかどうかを確認します。そのようなイメージが存在する場合、ビルドは実行されず、既存のイメージが使用されます。
+- **最速の再ビルド**：OpenHandsは次に**一般的なロックタグ**を持つイメージが存在するかどうかを確認します。そのようなイメージが存在する場合、OpenHandsはそれに基づいて新しいイメージをビルドし、現在のソースコードをコピーする最終操作を除いて、すべてのインストール手順（`poetry install`や`apt-get`など）をバイパスします。新しいイメージには**ソース**タグのみが付けられます。
+- **まあまあの再ビルド**：**ソース**も**ロック**タグも存在しない場合、**バージョン**タグイメージに基づいてイメージがビルドされます。バージョンタグイメージでは、ほとんどの依存関係がすでにインストールされているため、時間を節約できます。
+- **最も遅い再ビルド**：3つのタグすべてが存在しない場合、ベースイメージに基づいて全く新しいイメージがビルドされます（これはより遅い操作です）。この新しいイメージには**ソース**、**ロック**、**バージョン**のすべてのタグが付けられます。
 
 このタグ付けアプローチにより、OpenHandsは開発環境と本番環境の両方を効率的に管理できます。
 
-1. 同一のソースコードとDockerfileは、常に同じイメージを生成します（ハッシュベースのタグを介して）。
-2. 小さな変更が発生した場合、システムはイメージを迅速に再ビルドできます（最近の互換性のあるイメージを活用することで）。
-3. **ロック**タグ（例: `runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`）は、特定のベースイメージ、依存関係、およびOpenHandsバージョンの組み合わせに対する最新のビルドを常に指します。
+1. 同一のソースコードとDockerfileは常に同じイメージを生成します（ハッシュベースのタグを介して）
+2. 軽微な変更が発生した場合、システムは互換性のある最新のイメージを活用して迅速にイメージを再構築できます
+3. **ロック**タグ（例：`runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`）は常に特定のベースイメージ、依存関係、OpenHandsバージョンの組み合わせに対する最新のビルドを指します
 
 ## ランタイムプラグインシステム
 
-OpenHandsランタイムは、機能を拡張し、ランタイム環境をカスタマイズできるプラグインシステムをサポートしています。プラグインは、ランタイムクライアントの起動時に初期化されます。
+OpenHandsランタイムは、機能を拡張しランタイム環境をカスタマイズできるプラグインシステムをサポートしています。プラグインはランタイムクライアントの起動時に初期化されます。
 
-独自のプラグインを実装したい場合は、[Jupyterプラグインの例](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/ecf4aed28b0cf7c18d4d8ff554883ba182fc6bdd/openhands/runtime/plugins/jupyter/__init__.py#L21-L55)をチェックしてください。
+独自のプラグインを実装したい場合は、[Jupyterプラグインの例はこちら](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/ecf4aed28b0cf7c18d4d8ff554883ba182fc6bdd/openhands/runtime/plugins/jupyter/__init__.py#L21-L55)をご確認ください。
 
-*プラグインシステムの詳細はまだ作成中です - 貢献を歓迎します！*
+*プラグインシステムに関する詳細はまだ構築中です - 貢献を歓迎します！*
 
-プラグインシステムの主な側面:
+プラグインシステムの主な側面：
 
-1. プラグインの定義: プラグインは、基本の`Plugin`クラスを継承するPythonクラスとして定義されます。
-2. プラグインの登録: 利用可能なプラグインは、`ALL_PLUGINS`辞書に登録されます。
-3. プラグインの指定: プラグインは、`Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`に関連付けられます。ユーザーは、ランタイムを初期化するときにロードするプラグインを指定できます。
-4. 初期化: プラグインは、ランタイムクライアントの起動時に非同期で初期化されます。
-5. 使用: ランタイムクライアントは、初期化されたプラグインを使用して機能を拡張できます（例: IPythonセルを実行するためのJupyterPlugin）。
+1. プラグイン定義：プラグインは基本の`Plugin`クラスを継承するPythonクラスとして定義されます
+2. プラグイン登録：利用可能なプラグインは`ALL_PLUGINS`辞書に登録されます
+3. プラグイン指定：プラグインは`Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`に関連付けられます。ユーザーはランタイムの初期化時にロードするプラグインを指定できます
+4. 初期化：プラグインはランタイムクライアントの起動時に非同期で初期化されます
+5. 使用法：ランタイムクライアントは初期化されたプラグインを使用して機能を拡張できます（例：IPythonセルを実行するためのJupyterPlugin）

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-api.md

@@ -0,0 +1,177 @@
+# OpenHands Cloud API
+
+OpenHands Cloudは、サービスをプログラムで操作できるREST APIを提供しています。これは、自分のプログラムから柔軟な方法で簡単にジョブを開始したい場合に便利です。
+
+このガイドでは、APIキーの取得方法と、APIを使用して会話を開始する方法について説明します。
+APIの詳細については、[OpenHands APIリファレンス](https://docs.all-hands.dev/swagger-ui/)を参照してください。
+
+## APIキーの取得
+
+OpenHands Cloud APIを使用するには、APIキーを生成する必要があります：
+
+1. [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)アカウントにログインします
+2. [設定ページ](https://app.all-hands.dev/settings)に移動します
+3. 「APIキー」セクションを見つけます
+4. 「新しいキーを生成」をクリックします
+5. キーに分かりやすい名前を付けます（例：「開発用」、「本番用」）
+6. 生成されたAPIキーをコピーして安全に保管します - 表示されるのは一度だけです
+
+![APIキー生成](/img/docs/api-key-generation.png)
+
+## APIの使用方法
+
+### 新しい会話の開始
+
+OpenHandsでタスクを実行する新しい会話を開始するには、会話エンドポイントにPOSTリクエストを送信する必要があります。
+
+#### リクエストパラメータ
+
+| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
+|-----------|------|----------|-------------|
+| `initial_user_msg` | string | はい | 会話を開始する最初のメッセージ |
+| `repository` | string | いいえ | コンテキストを提供するGitリポジトリ名（`owner/repo`形式）。リポジトリへのアクセス権が必要です。 |
+
+#### 例
+
+<details>
+<summary>cURL</summary>
+
+```bash
+curl -X POST "https://app.all-hands.dev/api/conversations" \
+  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "initial_user_msg": "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+    "repository": "yourusername/your-repo"
+  }'
+```
+</details>
+
+<details>
+<summary>Python (requestsを使用)</summary>
+
+```python
+import requests
+
+api_key = "YOUR_API_KEY"
+url = "https://app.all-hands.dev/api/conversations"
+
+headers = {
+    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
+    "Content-Type": "application/json"
+}
+
+data = {
+    "initial_user_msg": "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+    "repository": "yourusername/your-repo"
+}
+
+response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
+conversation = response.json()
+
+print(f"Conversation Link: https://app.all-hands.dev/conversations/{conversation['conversation_id']}")
+print(f"Status: {conversation['status']}")
+```
+</details>
+
+<details>
+<summary>TypeScript/JavaScript (fetchを使用)</summary>
+
+```typescript
+const apiKey = "YOUR_API_KEY";
+const url = "https://app.all-hands.dev/api/conversations";
+
+const headers = {
+  "Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
+  "Content-Type": "application/json"
+};
+
+const data = {
+  initial_user_msg: "Check whether there is any incorrect information in the README.md file and send a PR to fix it if so.",
+  repository: "yourusername/your-repo"
+};
+
+async function startConversation() {
+  try {
+    const response = await fetch(url, {
+      method: "POST",
+      headers: headers,
+      body: JSON.stringify(data)
+    });
+
+    const conversation = await response.json();
+
+    console.log(`Conversation Link: https://app.all-hands.dev/conversations/${conversation.id}`);
+    console.log(`Status: ${conversation.status}`);
+
+    return conversation;
+  } catch (error) {
+    console.error("Error starting conversation:", error);
+  }
+}
+
+startConversation();
+```
+
+</details>
+
+#### レスポンス
+
+APIは作成された会話の詳細を含むJSONオブジェクトを返します：
+
+```json
+{
+  "status": "ok",
+  "conversation_id": "abc1234",
+}
+```
+
+以下の場合は`AuthenticationError`を受け取ることがあります：
+
+1. 無効なAPIキーを提供した場合
+2. 間違ったリポジトリ名を提供した場合
+3. リポジトリへのアクセス権がない場合
+
+
+### 会話ステータスの取得
+
+会話エンドポイントにGETリクエストを送信することで、会話のステータスを確認できます。
+
+#### エンドポイント
+
+```
+GET https://app.all-hands.dev/api/conversations/{conversation_id}
+```
+
+#### 例
+
+<details>
+<summary>cURL</summary>
+
+```bash
+curl -X GET "https://app.all-hands.dev/api/conversations/{conversation_id}" \
+  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
+```
+</details>
+
+#### レスポンス
+
+レスポンスは以下の形式でフォーマットされます：
+
+```json
+{
+  "conversation_id":"abc1234",
+  "title":"Update README.md",
+  "created_at":"2025-04-29T15:13:51.370706Z",
+  "last_updated_at":"2025-04-29T15:13:57.199210Z",
+  "status":"RUNNING",
+  "selected_repository":"yourusername/your-repo",
+  "trigger":"gui"
+}
+```
+
+## レート制限
+
+APIはアカウントごとに10の同時会話の制限があります。ユースケースに応じてより高い制限が必要な場合は、[contact@all-hands.dev](mailto:contact@all-hands.dev)までお問い合わせください。
+
+この制限を超えると、APIは429 Too Many Requestsレスポンスを返します。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-issue-resolver.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# クラウド課題リゾルバー
+
+クラウド課題リゾルバーは、GitHubとGitLabのリポジトリに対してコード修正を自動化し、インテリジェントな支援を提供します。
+
+## セットアップ
+
+クラウド課題リゾルバーは、OpenHands Cloudリポジトリアクセスを許可すると自動的に利用可能になります：
+- [GitHubリポジトリアクセス](./github-installation#adding-repository-access)
+- [GitLabリポジトリアクセス](./gitlab-installation#adding-repository-access)
+
+## 使用方法
+
+OpenHands Cloudリポジトリアクセスを許可した後、リポジトリの課題やプルリクエスト/マージリクエストでクラウド課題リゾルバーを使用できます。
+
+### 課題の操作
+
+リポジトリで、課題に`openhands`というラベルを付けます。OpenHandsは以下を行います：
+1. 課題にコメントして、作業中であることを知らせます
+   - リンクをクリックすると、OpenHands Cloudで進捗状況を追跡できます
+2. 課題が正常に解決されたと判断した場合、プルリクエスト（GitHub）またはマージリクエスト（GitLab）を開きます
+3. 実行されたタスクの概要とPR/MRへのリンクを含むコメントを課題に残します
+
+### プルリクエスト/マージリクエストの操作
+
+プルリクエスト（GitHub）またはマージリクエスト（GitLab）でOpenHandsを動作させるには、コメントで`@openhands`を言及して以下を行います：
+- 質問する
+- 更新をリクエストする
+- コードの説明を取得する
+
+OpenHandsは以下を行います：
+1. 作業中であることを知らせるコメントをします
+2. リクエストされたタスクを実行します

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-ui.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# クラウドUI
+
+クラウドUIは、OpenHands AIと対話するためのウェブインターフェースを提供します。このページでは、OpenHands クラウドUIへのアクセス方法と使用方法について説明します。
+
+## UIへのアクセス
+
+OpenHands クラウドUIは[app.all-hands.dev](https://app.all-hands.dev)でアクセスできます。インターフェースにアクセスするには、GitHubまたはGitLabアカウントでサインインする必要があります。
+
+<!-- 画像は将来のアップデートで追加されます -->
+<!-- ![OpenHands クラウドUI](/img/docs/openhands-cloud-ui.png) -->
+
+## 主な機能
+
+OpenHands クラウドUIで利用可能な機能の詳細については、ドキュメントの[主な機能](../key-features.md)セクションを参照してください。
+
+## 設定
+
+設定ページでは以下のことができます：
+
+1. アカウント設定の構成
+2. リポジトリアクセスの管理
+3. プログラムによるアクセスのためのAPIキーの生成
+4. OpenHandsエクスペリエンスのカスタマイズ
+
+## 次のステップ
+
+- [クラウド課題リゾルバーを使用する](./cloud-issue-resolver.md)でコード修正を自動化し、支援を受ける
+- [クラウドAPIについて学ぶ](./cloud-api.md)でプログラムによるアクセスを行う
+- [はじめにに戻る](./openhands-cloud.md)

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/github-installation.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# GitHub インストール
+
+このガイドでは、GitHubリポジトリ用にOpenHands Cloudをインストールおよび設定するプロセスについて説明します。
+
+## 前提条件
+
+- GitHubアカウント
+- OpenHands Cloudへのアクセス
+
+## インストール手順
+
+1. [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)にログインします
+2. まだGitHubアカウントを接続していない場合：
+   - `GitHubに接続する`をクリックします
+   - 利用規約を確認して同意します
+   - OpenHands AIアプリケーションを承認します
+
+## リポジトリアクセスの追加
+
+特定のリポジトリへのアクセスをOpenHandsに許可できます：
+
+1. `GitHubプロジェクトを選択`ドロップダウンをクリックし、`リポジトリを追加...`を選択します
+2. 組織を選択し、OpenHandsにアクセスを許可する特定のリポジトリを選択します。
+   - OpenHandsは以下の権限を持つ短期間のトークン（8時間の有効期限）をリクエストします：
+     - アクション：読み取りと書き込み
+     - 管理：読み取り専用
+     - コミットステータス：読み取りと書き込み
+     - コンテンツ：読み取りと書き込み
+     - 課題：読み取りと書き込み
+     - メタデータ：読み取り専用
+     - プルリクエスト：読み取りと書き込み
+     - Webhook：読み取りと書き込み
+     - ワークフロー：読み取りと書き込み
+   - ユーザーのリポジトリアクセスは以下に基づいて付与されます：
+     - リポジトリに付与された権限
+     - ユーザーのGitHub権限（所有者/コラボレーター）
+3. `インストール＆承認`をクリックします
+
+## リポジトリアクセスの変更
+
+リポジトリアクセスはいつでも変更できます：
+* 同じ`GitHubプロジェクトを選択 > リポジトリを追加`ワークフローを使用する、または
+* 設定ページにアクセスし、`GitHub設定`セクションで`GitHubリポジトリを設定する`を選択します。
+
+## GitHubでのOpenHandsの使用
+
+リポジトリアクセスを許可すると、GitHubリポジトリでOpenHandsを使用できます。
+
+GitHub課題とプルリクエストでOpenHandsを使用する方法の詳細については、[クラウド課題リゾルバー](./cloud-issue-resolver.md)のドキュメントを参照してください。
+
+## 次のステップ
+
+- [クラウドUIにアクセスする](./cloud-ui.md)でウェブインターフェースと対話する
+- [クラウド課題リゾルバーを使用する](./cloud-issue-resolver.md)でコード修正を自動化し、支援を受ける
+- [クラウドAPIを使用する](./cloud-api.md)でプログラムによりOpenHandsと対話する

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/gitlab-installation.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+# GitLab インストール
+
+このガイドでは、GitLabリポジトリ用にOpenHands Cloudをインストールおよび設定するプロセスについて説明します。
+
+## 前提条件
+
+- GitLabアカウント
+- OpenHands Cloudへのアクセス
+
+## インストール手順
+
+1. [OpenHands Cloud](https://app.all-hands.dev)にログインします
+2. まだGitLabアカウントを接続していない場合：
+   - `GitLabに接続する`をクリックします
+   - 利用規約を確認して同意します
+   - OpenHands AIアプリケーションを承認します
+
+## リポジトリアクセスの追加
+
+特定のリポジトリへのアクセスをOpenHandsに許可できます：
+
+1. `GitLabプロジェクトを選択`ドロップダウンをクリックし、`リポジトリを追加...`を選択します
+2. 組織を選択し、OpenHandsにアクセスを許可する特定のリポジトリを選択します。
+   - OpenHandsは以下のスコープで権限をリクエストします：
+     - api：完全なAPIアクセス
+     - read_user：ユーザー情報の読み取り
+     - read_repository：リポジトリ情報の読み取り
+     - write_repository：リポジトリへの書き込み
+   - ユーザーのリポジトリアクセスは以下に基づいて付与されます：
+     - リポジトリに付与された権限
+     - ユーザーのGitLab権限（所有者/メンテナー/開発者）
+3. `インストール＆承認`をクリックします
+
+## リポジトリアクセスの変更
+
+リポジトリアクセスはいつでも変更できます：
+* 同じ`GitLabプロジェクトを選択 > リポジトリを追加`ワークフローを使用する、または
+* 設定ページにアクセスし、`GitLab設定`セクションで`GitLabリポジトリを設定する`を選択します。
+
+## GitLabでのOpenHandsの使用
+
+リポジトリアクセスを許可すると、GitLabリポジトリでOpenHandsを使用できます。
+
+GitLab課題とマージリクエストでOpenHandsを使用する方法の詳細については、[クラウド課題リゾルバー](./cloud-issue-resolver.md)のドキュメントを参照してください。
+
+## 次のステップ
+
+- [クラウドUIにアクセスする](./cloud-ui.md)でウェブインターフェースと対話する
+- [クラウド課題リゾルバーを使用する](./cloud-issue-resolver.md)でコード修正を自動化し、支援を受ける
+- [クラウドAPIを使用する](./cloud-api.md)でプログラムによりOpenHandsと対話する

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/openhands-cloud.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# OpenHands クラウド
+
+OpenHands クラウドは、All Hands AIのOpenHandsのホスト型クラウドバージョンです。
+
+## OpenHands クラウドへのアクセス
+
+OpenHands クラウドを始めるには、[app.all-hands.dev](https://app.all-hands.dev)にアクセスしてください。
+
+GitHubまたはGitLabアカウントで接続するよう求められます：
+
+1. 利用規約を読んで同意した後、`GitHubに接続する`または`GitLabに接続する`をクリックします。
+2. OpenHandsがリクエストする権限を確認し、アプリケーションを承認します。
+   - OpenHandsはあなたのアカウントから特定の権限を必要とします。これらの権限について詳しく知るには、
+     承認ページの`詳細を見る`リンクをクリックしてください。
+
+## 次のステップ
+
+アカウントを接続したら、以下のことができます：
+
+- [GitHub統合をインストールする](./github-installation.md)でGitHubリポジトリでOpenHandsを使用する
+- [GitLab統合をインストールする](./gitlab-installation.md)でGitLabリポジトリでOpenHandsを使用する
+- [クラウドUIにアクセスする](./cloud-ui.md)でウェブインターフェースと対話する
+- [クラウドAPIを使用する](./cloud-api.md)でプログラムによりOpenHandsと対話する
+- [クラウド課題リゾルバーを設定する](./cloud-issue-resolver.md)でコード修正を自動化し、インテリジェントな支援を提供する

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/configuration-options.md

@@ -1,381 +1,342 @@
 # 設定オプション
 
-このガイドでは、OpenHandsで利用可能なすべての設定オプションを詳しく説明し、その動作をカスタマイズし、他のサービスと統合するのに役立ちます。
-
 :::note
-[GUIモード](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/gui-mode)で実行している場合、設定UIで利用可能な設定が常に優先されます。
+このページでは、OpenHandsで利用可能なすべての設定オプションを説明しています。これにより、動作をカスタマイズし、他のサービスと統合することができます。GUIモードでは、設定UI経由で適用された設定が優先されます。
 :::
 
----
+## コア設定
 
-# 目次
+コア設定オプションは、`config.toml`ファイルの`[core]`セクションで定義されています。
 
-1. [基本設定](#core-configuration)
-   - [APIキー](#api-keys)
-   - [ワークスペース](#workspace)
-   - [デバッグとロギング](#debugging-and-logging)
-   - [トラジェクトリ](#trajectories)
-   - [ファイルストア](#file-store)
-   - [タスク管理](#task-management)
-   - [サンドボックス設定](#sandbox-configuration)
-   - [その他](#miscellaneous)
-2. [LLM設定](#llm-configuration)
-   - [AWS認証情報](#aws-credentials)
-   - [API設定](#api-configuration)
-   - [カスタムLLMプロバイダー](#custom-llm-provider)
-   - [埋め込み](#embeddings)
-   - [メッセージ処理](#message-handling)
-   - [モデル選択](#model-selection)
-   - [リトライ](#retrying)
-   - [詳細オプション](#advanced-options)
-3. [エージェント設定](#agent-configuration)
-   - [メモリ設定](#memory-configuration)
-   - [LLM設定](#llm-configuration-1)
-   - [アクションスペース設定](#actionspace-configuration)
-   - [マイクロエージェントの使用](#microagent-usage)
-4. [サンドボックス設定](#sandbox-configuration-1)
-   - [実行](#execution)
-   - [コンテナイメージ](#container-image)
-   - [ネットワーキング](#networking)
-   - [リンティングとプラグイン](#linting-and-plugins)
-   - [依存関係と環境](#dependencies-and-environment)
-   - [評価](#evaluation)
-5. [セキュリティ設定](#security-configuration)
-   - [確認モード](#confirmation-mode)
-   - [セキュリティアナライザー](#security-analyzer)
-
----
-
-## 基本設定
-
-基本設定オプションは`config.toml`ファイルの`[core]`セクションで定義されます。
-
-**APIキー**
+### APIキー
 - `e2b_api_key`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: E2BのAPIキー
 
 - `modal_api_token_id`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: ModalのAPIトークンID
 
 - `modal_api_token_secret`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: ModalのAPIトークンシークレット
 
-**ワークスペース**
-- `workspace_base`
+### ワークスペース
+- `workspace_base` **(非推奨)**
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"./workspace"`
-  - 説明: ワークスペースのベースパス
+  - デフォルト: `"./workspace"`
+  - 説明: ワークスペースのベースパス。**非推奨: 代わりに`SANDBOX_VOLUMES`を使用してください。**
 
 - `cache_dir`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"/tmp/cache"`
+  - デフォルト: `"/tmp/cache"`
   - 説明: キャッシュディレクトリのパス
 
-**デバッグとロギング**
+### デバッグとロギング
 - `debug`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
+  - デフォルト: `false`
   - 説明: デバッグを有効にする
 
 - `disable_color`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
-  - 説明: ターミナル出力のカラー表示を無効にする
+  - デフォルト: `false`
+  - 説明: ターミナル出力の色を無効にする
 
-**トラジェクトリ**
+### トラジェクトリ
 - `save_trajectory_path`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"./trajectories"`
-  - 説明: トラジェクトリを保存するパス（フォルダまたはファイル）。フォルダの場合、トラジェクトリはセッションIDと.json拡張子を持つファイルとしてそのフォルダに保存されます。
+  - デフォルト: `"./trajectories"`
+  - 説明: トラジェクトリを保存するパス（フォルダまたはファイル）。フォルダの場合、トラジェクトリはセッションID名と.json拡張子を持つファイルにそのフォルダ内に保存されます。
 
-**ファイルストア**
+- `replay_trajectory_path`
+  - 型: `str`
+  - デフォルト: `""`
+  - 説明: トラジェクトリをロードして再生するためのパス。指定する場合は、JSON形式のトラジェクトリファイルへのパスである必要があります。トラジェクトリファイル内のアクションは、ユーザー指示が実行される前に最初に再生されます。
+
+### ファイルストア
 - `file_store_path`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"/tmp/file_store"`
+  - デフォルト: `"/tmp/file_store"`
   - 説明: ファイルストアのパス
 
 - `file_store`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"memory"`
+  - デフォルト: `"memory"`
   - 説明: ファイルストアのタイプ
 
 - `file_uploads_allowed_extensions`
   - 型: `list of str`
-  - デフォルト値: `[".*"]`
-  - 説明: アップロードを許可するファイル拡張子のリスト
+  - デフォルト: `[".*"]`
+  - 説明: アップロード可能なファイル拡張子のリスト
 
 - `file_uploads_max_file_size_mb`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `0`
-  - 説明: アップロードの最大ファイルサイズ（メガバイト）
+  - デフォルト: `0`
+  - 説明: アップロードの最大ファイルサイズ（メガバイト単位）
 
 - `file_uploads_restrict_file_types`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
+  - デフォルト: `false`
   - 説明: ファイルアップロードのファイルタイプを制限する
 
-**タスク管理**
+- `file_uploads_allowed_extensions`
+  - 型: `list of str`
+  - デフォルト: `[".*"]`
+  - 説明: アップロード可能なファイル拡張子のリスト
+
+### タスク管理
 - `max_budget_per_task`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `0.0`
-  - 説明: タスクごとの最大予算（0.0は制限なし）
+  - デフォルト: `0.0`
+  - 説明: タスクごとの最大予算（0.0は制限なしを意味します）
 
 - `max_iterations`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `100`
-  - 説明: 最大イテレーション数
+  - デフォルト: `100`
+  - 説明: 最大反復回数
 
-**サンドボックス設定**
-- `workspace_mount_path_in_sandbox`
+### サンドボックス設定
+- `volumes`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"/workspace"`
-  - 説明: サンドボックス内のワークスペースマウントパス
+  - デフォルト: `None`
+  - 説明: 'host_path:container_path[:mode]'形式のボリュームマウント。例：'/my/host/dir:/workspace:rw'。複数のマウントはカンマで区切って指定できます。例：'/path1:/workspace/path1,/path2:/workspace/path2:ro'
 
-- `workspace_mount_path`
+- `workspace_mount_path_in_sandbox` **(非推奨)**
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
-  - 説明: ワークスペースマウントパス
+  - デフォルト: `"/workspace"`
+  - 説明: サンドボックス内にワークスペースをマウントするパス。**非推奨: 代わりに`SANDBOX_VOLUMES`を使用してください。**
 
-- `workspace_mount_rewrite`
+- `workspace_mount_path` **(非推奨)**
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
-  - 説明: ワークスペースマウントパスを書き換えるパス。通常は無視できます。別のコンテナ内での実行の特殊なケースを参照します。
+  - デフォルト: `""`
+  - 説明: ワークスペースをマウントするパス。**非推奨: 代わりに`SANDBOX_VOLUMES`を使用してください。**
 
-**その他**
+- `workspace_mount_rewrite` **(非推奨)**
+  - 型: `str`
+  - デフォルト: `""`
+  - 説明: ワークスペースマウントパスを書き換えるパス。通常は無視できます。別のコンテナ内で実行する特殊なケースを指します。**非推奨: 代わりに`SANDBOX_VOLUMES`を使用してください。**
+
+### その他
 - `run_as_openhands`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `true`
+  - デフォルト: `true`
   - 説明: OpenHandsとして実行する
 
 - `runtime`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"docker"`
-  - 説明: 実行環境
+  - デフォルト: `"docker"`
+  - 説明: ランタイム環境
 
 - `default_agent`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"CodeActAgent"`
-  - 説明: デフォルトのエージェント名
+  - デフォルト: `"CodeActAgent"`
+  - 説明: デフォルトエージェントの名前
 
 - `jwt_secret`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `uuid.uuid4().hex`
+  - デフォルト: `uuid.uuid4().hex`
   - 説明: 認証用のJWTシークレット。独自の値に設定してください。
 
 ## LLM設定
 
-LLM（大規模言語モデル）設定オプションは`config.toml`ファイルの`[llm]`セクションで定義されます。
+LLM（大規模言語モデル）設定オプションは、`config.toml`ファイルの`[llm]`セクションで定義されています。
 
-dockerコマンドで使用する場合は、`-e LLM_<option>`として渡します。例：`-e LLM_NUM_RETRIES`
+これらをdockerコマンドで使用するには、`-e LLM_<option>`を渡します。例：`-e LLM_NUM_RETRIES`。
 
 :::note
-開発設定では、カスタムLLM設定も定義できます。詳細は[カスタムLLM設定](./llms/custom-llm-configs)を参照してください。
+開発セットアップでは、カスタム名前付きLLM設定を定義することもできます。詳細は[カスタムLLM設定](./llms/custom-llm-configs)を参照してください。
 :::
 
 **AWS認証情報**
 - `aws_access_key_id`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: AWSアクセスキーID
 
 - `aws_region_name`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: AWSリージョン名
 
 - `aws_secret_access_key`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: AWSシークレットアクセスキー
 
-**API設定**
+### API設定
 - `api_key`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `None`
+  - デフォルト: `None`
   - 説明: 使用するAPIキー
 
 - `base_url`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
-  - 説明: APIのベースURL
+  - デフォルト: `""`
+  - 説明: APIベースURL
 
 - `api_version`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: APIバージョン
 
 - `input_cost_per_token`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `0.0`
+  - デフォルト: `0.0`
   - 説明: 入力トークンあたりのコスト
 
 - `output_cost_per_token`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `0.0`
+  - デフォルト: `0.0`
   - 説明: 出力トークンあたりのコスト
 
-**カスタムLLMプロバイダー**
+### カスタムLLMプロバイダー
 - `custom_llm_provider`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: カスタムLLMプロバイダー
 
-**埋め込み**
-- `embedding_base_url`
-  - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
-  - 説明: 埋め込みAPIのベースURL
-
-- `embedding_deployment_name`
-  - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
-  - 説明: 埋め込みデプロイメント名
-
-- `embedding_model`
-  - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"local"`
-  - 説明: 使用する埋め込みモデル
-
-**メッセージ処理**
+### メッセージ処理
 - `max_message_chars`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `30000`
-  - 説明: LLMプロンプトに含まれるイベントコンテンツの最大文字数（概算）。より大きな観察は切り捨てられます。
+  - デフォルト: `30000`
+  - 説明: LLMへのプロンプトに含まれるイベントのコンテンツの最大文字数（概算）。より大きな観測は切り捨てられます。
 
 - `max_input_tokens`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `0`
+  - デフォルト: `0`
   - 説明: 最大入力トークン数
 
 - `max_output_tokens`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `0`
+  - デフォルト: `0`
   - 説明: 最大出力トークン数
 
-**モデル選択**
+### モデル選択
 - `model`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
+  - デフォルト: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
   - 説明: 使用するモデル
 
-**リトライ**
+### リトライ
 - `num_retries`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `8`
-  - 説明: リトライ回数
+  - デフォルト: `8`
+  - 説明: 試行するリトライ回数
 
 - `retry_max_wait`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `120`
-  - 説明: リトライ間の最大待機時間（秒）
+  - デフォルト: `120`
+  - 説明: リトライ試行間の最大待機時間（秒）
 
 - `retry_min_wait`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `15`
-  - 説明: リトライ間の最小待機時間（秒）
+  - デフォルト: `15`
+  - 説明: リトライ試行間の最小待機時間（秒）
 
 - `retry_multiplier`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `2.0`
+  - デフォルト: `2.0`
   - 説明: 指数バックオフ計算の乗数
 
-**詳細オプション**
+### 高度なオプション
 - `drop_params`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
+  - デフォルト: `false`
   - 説明: マッピングされていない（サポートされていない）パラメータを例外を発生させずに削除する
 
 - `caching_prompt`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `true`
+  - デフォルト: `true`
   - 説明: LLMによって提供され、サポートされている場合、プロンプトキャッシュ機能を使用する
 
 - `ollama_base_url`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `""`
+  - デフォルト: `""`
   - 説明: OLLAMA APIのベースURL
 
 - `temperature`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `0.0`
-  - 説明: APIの温度パラメータ
+  - デフォルト: `0.0`
+  - 説明: APIの温度
 
 - `timeout`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `0`
+  - デフォルト: `0`
   - 説明: APIのタイムアウト
 
 - `top_p`
   - 型: `float`
-  - デフォルト値: `1.0`
-  - 説明: APIのtop_pパラメータ
+  - デフォルト: `1.0`
+  - 説明: APIのtop p
 
 - `disable_vision`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `None`
-  - 説明: モデルがビジョン機能を持つ場合、この設定で画像処理を無効にできます（コスト削減に有用）
+  - デフォルト: `None`
+  - 説明: モデルがビジョン対応の場合、このオプションで画像処理を無効にできます（コスト削減に役立ちます）
 
 ## エージェント設定
 
-エージェント設定オプションは`config.toml`ファイルの`[agent]`および`[agent.<agent_name>]`セクションで定義されます。
+エージェント設定オプションは、`config.toml`ファイルの`[agent]`および`[agent.<agent_name>]`セクションで定義されています。
 
-**メモリ設定**
-- `memory_enabled`
-  - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
-  - 説明: 長期メモリ（埋め込み）が有効かどうか
-
-- `memory_max_threads`
-  - 型: `int`
-  - デフォルト値: `3`
-  - 説明: 埋め込みのために同時にインデックスを作成する最大スレッド数
-
-**LLM設定**
+### LLM設定
 - `llm_config`
   - 型: `str`
-  - デフォルト値: `'your-llm-config-group'`
+  - デフォルト: `'your-llm-config-group'`
   - 説明: 使用するLLM設定の名前
 
-**アクションスペース設定**
+### ActionSpace設定
 - `function_calling`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `true`
+  - デフォルト: `true`
   - 説明: 関数呼び出しが有効かどうか
 
 - `enable_browsing`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
-  - 説明: アクションスペースでブラウジングデリゲートが有効かどうか（関数呼び出しでのみ機能）
+  - デフォルト: `false`
+  - 説明: アクションスペースでブラウジングデリゲートが有効かどうか（関数呼び出しでのみ機能します）
 
 - `enable_llm_editor`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `false`
-  - 説明: アクションスペースでLLMエディタが有効かどうか（関数呼び出しでのみ機能）
+  - デフォルト: `false`
+  - 説明: アクションスペースでLLMエディタが有効かどうか（関数呼び出しでのみ機能します）
 
-**マイクロエージェントの使用**
+- `enable_jupyter`
+  - 型: `bool`
+  - デフォルト: `false`
+  - 説明: アクションスペースでJupyterが有効かどうか
+
+- `enable_history_truncation`
+  - 型: `bool`
+  - デフォルト: `true`
+  - 説明: LLMコンテキスト長の制限に達したときにセッションを続行するために履歴を切り詰めるかどうか
+
+### マイクロエージェントの使用
 - `enable_prompt_extensions`
   - 型: `bool`
-  - デフォルト値: `true`
-  - 説明: マイクロエージェントの使用が有効かどうか
+  - デフォルト: `true`
+  - 説明: マイクロエージェントを使用するかどうか
 
 - `disabled_microagents`
   - 型: `list of str`
-  - デフォルト値: `None`
+  - デフォルト: `None`
   - 説明: 無効にするマイクロエージェントのリスト
 
+## サンドボックス設定
+
+サンドボックス設定オプションは、`config.toml`ファイルの`[sandbox]`セクションで定義されています。
+
+これらをdockerコマンドで使用するには、`-e SANDBOX_<option>`を渡します。例：`-e SANDBOX_TIMEOUT`。
+
 ### 実行
 - `timeout`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `120`
+  - デフォルト: `120`
   - 説明: サンドボックスのタイムアウト（秒）
 
 - `user_id`
   - 型: `int`
-  - デフォルト値: `1000`
-  - 説明: サンドボックスのユーザーID
+  - デフォルト: `1000`

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/customization/repository.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# リポジトリのカスタマイズ
+
+リポジトリのルートレベルに `.openhands` ディレクトリを作成することで、OpenHandsがあなたのリポジトリとどのように連携するかをカスタマイズできます。
+
+## マイクロエージェント
+
+マイクロエージェントを使用すると、OpenHandsのプロンプトをプロジェクト固有の情報で拡張し、OpenHandsがどのように機能するかを定義できます。詳細については[マイクロエージェントの概要](../prompting/microagents-overview)をご覧ください。
+
+
+## セットアップスクリプト
+`.openhands/setup.sh` ファイルを追加すると、OpenHandsがあなたのリポジトリで作業を開始するたびに実行されます。
+これは依存関係のインストール、環境変数の設定、その他のセットアップタスクを実行するための理想的な場所です。
+
+例えば：
+```bash
+#!/bin/bash
+export MY_ENV_VAR="my value"
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y lsof
+cd frontend && npm install ; cd ..
+```

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/feedback.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # ✅ フィードバックの提供
 
-OpenHandsを使用する際、うまくいく場合もあれば、そうでない場合もあります。開発チームにフィードバックを提供し、おそらくより重要なことですが、コーディングエージェントのトレーニング例のオープンなコーパスを作成するために、OpenHandsを使用する際にフィードバックを提供することをお勧めします -- Share-OpenHands!
+OpenHandsを使用する際、うまく機能する場合と機能しない場合があります。OpenHandsを使用する際にフィードバックを提供することで、開発チームにフィードバックを与え、さらに重要なことに、コーディングエージェントのトレーニング例のオープンコーパスを作成することを奨励します - Share-OpenHands！
 
 ## 📝 フィードバックの提供方法
 
-フィードバックの提供は簡単です! OpenHandsを使用している際、インタラクションの任意のポイントで親指を上または下に向けるボタンを押すことができます。メールアドレスの入力を求められます (例: フォローアップの質問をしたい場合に連絡できるように)。また、フィードバックを公開するか非公開にするかを選択できます。
+フィードバックの提供は簡単です！OpenHandsを使用している際、対話中のどの時点でも親指を上げるボタンまたは親指を下げるボタンを押すことができます。メールアドレスの入力を求められます（例：追加の質問がある場合に連絡できるように）、そしてフィードバックを公開するか非公開にするかを選択できます。
 
 <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/5rFx-StMVV0?si=svo7xzp6LhGK_GXr" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
 
@@ -12,29 +12,28 @@ OpenHandsを使用する際、うまくいく場合もあれば、そうでな
 
 ### データ共有設定
 
-データを送信する際、公開または非公開で送信できます。
+データを提出する際、公開または非公開で提出することができます。
 
-- **公開**データは、OpenHands自体と同様にMITライセンスの下で配布され、コミュニティがモデルのトレーニングとテストに使用できます。明らかに、公開できるフィードバックは、コミュニティ全体にとってより価値があるでしょう。機密情報を扱っていない場合は、このオプションを選択することをお勧めします!
-- **非公開**データは、OpenHandsの改善を目的としてOpenHandsチームが利用できるようになります。ただし、一意のIDを持つリンクが作成され、他の人と公開で共有できます。
+- **公開**データはOpenHands自体と同様にMITライセンスの下で配布され、コミュニティがモデルのトレーニングとテストに使用できます。明らかに、公開できるフィードバックはコミュニティ全体にとってより価値があるため、機密情報を扱っていない場合は、このオプションを選択することをお勧めします！
+- **非公開**データはOpenHandsの改善を目的としてOpenHandsチームが利用できるようになります。ただし、他の人と公開して共有できる一意のIDを持つリンクは引き続き作成されます。
 
-### データの収集と保存は誰が行うのか?
+### 誰がデータを収集・保存するのか？
 
-データは、OpenHandsのメンテナーによって設立されたOpenHandsのサポートと改善を目的とする企業である[All Hands AI](https://all-hands.dev)によって収集および保存されます。
+データはOpenHandsのメンテナーによって設立された[All Hands AI](https://all-hands.dev)という会社によって収集・保存されます。この会社はOpenHandsをサポートし改善するために設立されました。
 
-### 公開データはどのようにリリースされるのか?
+### 公開データはどのようにリリースされますか？
 
-公開データは、1,000件の公開例、10,000件の公開例などの固定されたマイルストーンに達した時点でリリースされます。
-その際、以下のリリースプロセスに従います:
+公開データは、1,000件の公開例、10,000件の公開例など、固定のマイルストーンに達した時点でリリースされます。
+この時点で、以下のリリースプロセスに従います：
 
-1. 公開フィードバックを提供したすべての人に、データのリリースについて説明し、オプトアウトする機会を与えるメールが送信されます。
-2. データリリースを担当する人は、データの品質管理を行い、低品質のフィードバックを削除し、
-提出者のメールアドレスを削除し、機密情報を削除するよう試みます。
-3. データは、GitHubやHugging Faceなどの一般的に使用されているサイトを通じて、MITライセンスの下で公開されます。
+1. 公開フィードバックを提供したすべての人にデータリリースについて説明し、オプトアウトの機会を与えるメールが送信されます。
+2. データリリースを担当する人物は、低品質のフィードバックの削除、提出者のメールアドレスの削除、機密情報の削除を試みるなど、データの品質管理を行います。
+3. データはMITライセンスの下でGitHubやHugging Faceなどの一般的に使用されているサイトを通じて公開されます。
 
-### データを削除したい場合はどうすればよいですか?
+### データの削除を希望する場合はどうすればよいですか？
 
-All Hands AIのサーバー上のデータについては、リクエストに応じて削除いたします:
+All Hands AIのサーバー上のデータについては、リクエストに応じて喜んで削除します：
 
-**1つのデータ:** 1つのデータを削除したい場合、データ送信時にインターフェイスに表示されるリンクとパスワードを使用してデータを削除するメカニズムを近日中に追加する予定です。
+**1つのデータ：** 1つのデータの削除を希望する場合、近日中にデータを提出した際にインターフェースに表示されるリンクとパスワードを使用してデータを削除するメカニズムを追加する予定です。
 
-**すべてのデータ:** すべてのデータを削除したい場合、またはデータ送信時に受け取ったIDとパスワードがない場合は、元のデータ送信時に登録したメールアドレスから`contact@all-hands.dev`までご連絡ください。
+**すべてのデータ：** すべてのデータの削除を希望する場合、またはデータ提出時に受け取ったIDとパスワードをお持ちでない場合は、データを最初に提出した際に登録したメールアドレスから`contact@all-hands.dev`にお問い合わせください。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/getting-started.mdx

@@ -1,108 +1,93 @@
 # OpenHandsを始める
 
-[OpenHandsをインストール](./installation)し、[LLMを設定](./installation#setup)しました。次は何をしましょうか？
+[OpenHandsを実行](./installation)して、
+[LLMをセットアップ](./installation#setup)しました。次は何をしますか？
 
-OpenHandsは、さまざまなエンジニアリングタスクを支援できます。しかし、この技術はまだ新しく、
-エージェントが支援なしで広範で複雑なエンジニアリングタスクを処理できるようになるまでには時間がかかります。
-そのため、エージェントが得意とすることと、支援が必要な部分を理解することが重要です。
+OpenHandsはさまざまなエンジニアリングタスクを支援できます。しかし、この技術はまだ新しく、複雑なタスクを独立して処理できるエージェントの実現にはまだ遠い道のりがあります。エージェントが得意とすることと、サポートが必要な部分を理解することが重要です。
 
 ## Hello World
 
-最初に試してみたいのは、シンプルな「hello world」の例かもしれません。
-これは見た目以上に複雑になる可能性があります！
+まずは簡単な「hello world」の例から始めましょう。思ったより難しいかもしれません！
 
-エージェントに以下のように依頼してみてください：
-> "hello world!"と表示するbashスクリプトhello.shを作成してください
+エージェントに次のようにプロンプトしてみましょう：
+> 「hello world!」と表示するbashスクリプトhello.shを書いてください
 
-エージェントがスクリプトを作成するだけでなく、適切な権限を設定し、
-スクリプトを実行して出力を確認することに気付くでしょう。
+エージェントはスクリプトを作成し、適切な権限を設定し、実行して出力を確認します。
 
-エージェントにコードの改良を続けて依頼することもできます。これはエージェントと
-作業する優れた方法です。シンプルに始めて、反復的に改良していきます。
+コードを改良するためにエージェントにさらにプロンプトを続けることができます。これはエージェントと作業する素晴らしい方法です。シンプルに始めて、反復していきましょう。
 
-> hello.shを修正して、最初の引数として名前を受け取るようにしてください。デフォルトは"world"にしてください
+> hello.shを修正して、最初の引数として名前を受け取るようにしてください。ただし、デフォルトは「world」にしてください
 
-また、エージェントが環境のセットアップに時間を要する可能性はありますが、
-必要な任意の言語で作業することができます！
+また、必要な言語を使用することもできます。エージェントは環境のセットアップに時間がかかる場合があります。
 
-> hello.shをRubyスクリプトに変換して実行してください
+> hello.shをRubyスクリプトに変換して、実行してください
 
 ## ゼロからの構築
 
-エージェントは、「グリーンフィールド」タスク（既存のコードベースに関する文脈を必要としないタスク）で
-特に優れた性能を発揮し、ゼロから始めることができます。
+エージェントは「グリーンフィールド」タスク、つまり既存のコードについてのコンテキストが不要で、
+ゼロから始められるタスクに優れています。
+シンプルなタスクから始めて、そこから反復していきましょう。欲しいものと技術スタックについて具体的に指示しましょう。
 
-シンプルなタスクから始めて、反復的に改良していくのがベストです。また、
-要望する内容、使用する技術スタックなどについて、できるだけ具体的に指定することをお勧めします。
+例えば、TODOアプリを構築するとします：
 
-例えば、TODOアプリケーションを構築できます：
+> フロントエンドのみのTODOアプリをReactで構築してください。すべての状態はlocalStorageに保存してください。
 
-> フロントエンドのみのReactベースの基本的なTODOリストアプリケーションを作成してください。
-> すべての状態はlocalStorageに保存してください。
+基本的な構造ができたら、さらに改良を続けます：
 
-基本的な構造ができたら、アプリケーションの改良を続けることができます：
+> 各タスクにオプションの期限を追加できるようにしてください。
 
-> 各タスクにオプションの期限を追加できるようにしてください
-
-通常の開発と同様に、頻繁にコミットとプッシュを行うことをお勧めします。
-これにより、エージェントが予期せぬ方向に進んだ場合でも、以前の状態に戻ることができます。
+通常の開発と同様に、コードを頻繁にコミットしてプッシュしましょう。
+これにより、エージェントが道を外れた場合でも、常に古い状態に戻すことができます。
 エージェントにコミットとプッシュを依頼することもできます：
 
-> 変更をコミットして、"feature/due-dates"という新しいブランチにプッシュしてください
+> 変更をコミットして、「feature/due-dates」という新しいブランチにプッシュしてください
 
 ## 新しいコードの追加
 
-OpenHandsは、既存のコードベースに新しいコードを追加する作業も優れています。
+OpenHandsは既存のコードベースに新しいコードを追加するのに優れています。
 
-例えば、OpenHandsにコードを分析するGitHubアクションをプロジェクトに追加するよう依頼できます。
-OpenHandsはコードベースを確認して使用すべき言語を判断し、新しいファイルを
-`./github/workflows/lint.yml`に作成できます。
+例えば、コードをリントするGitHub actionを追加するようOpenHandsに依頼できます。言語を判断するためにコードベースをチェックし、`./github/workflows/lint.yml`に新しいファイルを作成するかもしれません。
 
-> このリポジトリのコードを分析するGitHubアクションを追加してください
+> このリポジトリのコードをリントするGitHub actionを追加してください。
 
-一部のタスクではより多くの文脈が必要かもしれません。OpenHandsは`ls`や`grep`を使用して
-コードベースを検索できますが、事前に文脈を提供することで、より速く、より正確に作業を
-進めることができます。また、トークンの消費も少なくなります！
+一部のタスクにはより多くのコンテキストが必要です。OpenHandsはlsやgrepなどのコマンドを使用して検索できますが、前もってコンテキストを提供することで作業が速くなり、トークンの使用量が減ります。
 
-> ./backend/api/routes.jsを修正して、すべてのタスクのリストを返す新しいルートを追加してください
+> ./backend/api/routes.jsを修正して、すべてのタスクのリストを返す新しいルートを追加してください。
 
-> ./frontend/componentsディレクトリにWidgetのリストを表示する新しいReactコンポーネントを追加してください。
+> ./frontend/componentsディレクトリに、Widgetのリストを表示する新しいReactコンポーネントを追加してください。
 > 既存のWidgetコンポーネントを使用する必要があります。
 
 ## リファクタリング
 
-OpenHandsは、特に小規模な既存コードのリファクタリングに優れています。
-コードベース全体のアーキテクチャを変更しようとするのは避けた方がよいですが、
-長いファイルや関数の分割、変数名の変更などは非常にうまく機能する傾向があります。
+OpenHandsは小さな単位でのコードリファクタリングに優れています。コードベース全体を再設計するよりも、
+長いファイルや関数を分割したり、変数名を変更したりする方が効果的です。
 
-> ./app.goの1文字の変数名をすべて変更してください
+> ./app.goの一文字変数をすべて改名してください。
 
-> widget.phpの`build_and_deploy_widgets`関数を`build_widgets`と`deploy_widgets`の2つの関数に分割してください
+> widget.phpの`build_and_deploy_widgets`関数を`build_widgets`と`deploy_widgets`の2つの関数に分割してください。
 
-> ./api/routes.jsを各ルートごとの別々のファイルに分割してください
+> ./api/routes.jsを各ルートごとに別々のファイルに分割してください。
 
 ## バグ修正
 
-OpenHandsは、コードのバグの追跡と修正も支援できます。しかし、すべての
-開発者が知っているように、バグ修正は非常に繊細な作業になる可能性があり、多くの場合OpenHandsはより多くの文脈を
-必要とします。バグを診断済みで、OpenHandsにロジックを理解してもらいたい場合に特に役立ちます。
+OpenHandsはバグの追跡と修正を支援できますが、バグ修正は難しく、多くの場合より多くのコンテキストが必要です。
+すでに問題を診断していて、OpenHandsにロジックを処理してもらうだけの場合は役立ちます。
 
-> 現在、`/subscribe`エンドポイントのemailフィールドが.ioドメインを拒否しています。これを修正してください。
+> `/subscribe`エンドポイントのメールフィールドが.ioドメインを拒否しています。これを修正してください。
 
-> ./app.pyの`search_widgets`関数が大文字小文字を区別して検索を行っています。大文字小文字を区別しないように修正してください。
+> ./app.pyの`search_widgets`関数が大文字と小文字を区別する検索を行っています。大文字と小文字を区別しないようにしてください。
 
-エージェントとバグを修正する際は、テスト駆動開発を行うと便利なことが多いです。
-エージェントに新しいテストを書かせ、バグが修正されるまで反復することができます：
+バグ修正には、テスト駆動開発が非常に役立ちます。エージェントに新しいテストを書いてもらい、バグが修正されるまで反復することができます：
 
-> `hello`関数が空文字列でクラッシュします。このバグを再現するテストを書いて、コードを修正してテストが通るようにしてください。
+> `hello`関数が空の文字列でクラッシュします。このバグを再現するテストを書いて、コードを修正してテストに合格するようにしてください。
 
 ## その他
 
-OpenHandsは、ほぼすべてのコーディングタスクを支援できます。しかし、最大限に
-活用するには練習が必要です。以下の点を忘れないでください：
-* タスクを小さく保つ
-* できるだけ具体的に指定する
-* できるだけ多くの文脈を提供する
-* 頻繁にコミットとプッシュを行う
+OpenHandsはほぼすべてのコーディングタスクを支援できますが、最良の結果を得るには練習が必要です。
+以下のヒントを心に留めておきましょう：
+* タスクを小さく保つ。
+* 具体的に指示する。
+* 十分なコンテキストを提供する。
+* 頻繁にコミットしてプッシュする。
 
-OpenHandsを最大限に活用する方法についての詳細なアドバイスは、[プロンプトのベストプラクティス](./prompting/prompting-best-practices)をご覧ください。
+OpenHandsを最大限に活用する方法についての詳細は、[プロンプトのベストプラクティス](./prompting/prompting-best-practices)をご覧ください。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/cli-mode.md

@@ -1,95 +1,54 @@
-# CLI モード
+# CLIモード
 
-OpenHands は対話型の CLI モードで実行できます。これにより、ユーザーはコマンドラインから対話型セッションを開始できます。
+OpenHandsは対話型CLIモードで実行でき、コマンドラインを通じて対話型セッションを開始することができます。
 
-このモードは、非対話型でスクリプティングに適した [ヘッドレスモード](headless-mode) とは異なります。
+このモードは[ヘッドレスモード](headless-mode)とは異なり、対話型であり、スクリプト実行よりもユーザー操作に適しています。
 
-## Python を使用する場合
+## Pythonでの実行
 
-コマンドラインから対話型の OpenHands セッションを開始するには:
+コマンドラインから対話型OpenHandsセッションを開始するには：
 
-1. [開発セットアップの手順](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) に従っていることを確認してください。
-2. 以下のコマンドを実行します:
+1. [開発環境セットアップ手順](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md)に従っていることを確認してください。
+2. 以下のコマンドを実行します：
 
 ```bash
 poetry run python -m openhands.core.cli
 ```
 
-このコマンドを実行すると、タスクを入力して OpenHands からレスポンスを受け取ることができる対話型セッションが開始されます。
+このコマンドは対話型セッションを開始し、タスクを入力してOpenHandsからの応答を受け取ることができます。
 
-環境変数 [または `config.toml` ファイル](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml) を使用して、モデル、API キー、その他の設定を確実に設定する必要があります。
+環境変数または[`config.toml`ファイル](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml)を通じて、モデル、APIキー、その他の設定を確実に設定する必要があります。
 
-## Docker を使用する場合
+## Dockerでの実行
 
-Docker で OpenHands を CLI モードで実行するには:
+DockerでOpenHandsをCLIモードで実行するには：
 
-1. ターミナルで以下の環境変数を設定します:
+1. ターミナルで以下の環境変数を設定します：
 
-- `WORKSPACE_BASE` を OpenHands に編集させたいディレクトリに設定 (例: `export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace`)。
-- `LLM_MODEL` を使用するモデルに設定 (例: `export LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`)。
-- `LLM_API_KEY` を API キーに設定 (例: `export LLM_API_KEY="sk_test_12345"`)。
+- `SANDBOX_VOLUMES`でOpenHandsがアクセスするディレクトリを指定します（例：`export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw`）。
+  - エージェントはデフォルトで`/workspace`で動作するため、エージェントにファイルを変更させたい場合はプロジェクトディレクトリをそこにマウントします。
+  - 読み取り専用データの場合は、異なるマウントパスを使用します（例：`export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw,/path/to/large/dataset:/data:ro`）。
+- `LLM_MODEL`に使用するモデルを設定します（例：`export LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`）。
+- `LLM_API_KEY`にAPIキーを設定します（例：`export LLM_API_KEY="sk_test_12345"`）。
 
-2. 以下の Docker コマンドを実行します:
+2. 以下のDockerコマンドを実行します：
 
 ```bash
 docker run -it \
     --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.35-nikolaik \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
     -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
+    -e SANDBOX_VOLUMES=$SANDBOX_VOLUMES \
     -e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
     -e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
     -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
     --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.35 \
+    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39 \
     python -m openhands.core.cli
 ```
 
-このコマンドを実行すると、Docker 内で対話型セッションが開始され、タスクを入力して OpenHands からレスポンスを受け取ることができます。
+このコマンドはDocker内で対話型セッションを開始し、タスクを入力してOpenHandsからの応答を受け取ることができます。
 
-## CLI コマンドと期待される出力の例
-
-CLI コマンドとその期待される出力の例を以下に示します:
-
-### 例1: シンプルなタスク
-
-```bash
->> "Hello, World!" と出力する Python スクリプトを書いてください
-```
-
-期待される出力:
-
-```bash
-🤖 はい! "Hello, World!" と出力する Python スクリプトは以下のようになります:
-
-❯ print("Hello, World!")
-```
-
-### 例2: Bash コマンド
-
-```bash
->> "test_dir" という名前のディレクトリを作成してください
-```
-
-期待される出力:
-
-```bash
-🤖 "test_dir" という名前のディレクトリを作成します:
-
-❯ mkdir test_dir
-```
-
-### 例3: エラー処理
-
-```bash
->> 存在しないファイルを削除してください
-```
-
-期待される出力:
-
-```bash
-🤖 エラーが発生しました。もう一度お試しください。
-```
+`-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u)`はDockerコマンドに渡され、サンドボックスユーザーがホストユーザーの権限と一致するようにします。これにより、エージェントがマウントされたワークスペースにroot所有のファイルを作成するのを防ぎます。

docs/i18n/ja/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/custom-sandbox-guide.md

@@ -1,21 +1,29 @@
 # カスタムサンドボックス
 
-サンドボックスは、エージェントがタスクを実行する場所です。コンピュータ上で直接コマンドを実行する（これはリスクがある可能性があります）代わりに、エージェントはDockerコンテナ内でそれらを実行します。
+:::note
+このガイドは、ランタイム用に独自のカスタムDockerイメージを使用したいユーザー向けです。例えば、
+特定のツールやプログラミング言語があらかじめインストールされているものなどです。
+:::
 
-デフォルトのOpenHandsサンドボックス（[nikolaik/python-nodejs](https://hub.docker.com/r/nikolaik/python-nodejs)の`python-nodejs:python3.12-nodejs22`）にはPythonやNode.jsなどのパッケージがインストールされていますが、デフォルトでインストールする必要のある他のソフトウェアがある場合があります。
+サンドボックスはエージェントがタスクを実行する場所です。コマンドをあなたのコンピュータで直接実行する
+（これはリスクがあります）代わりに、エージェントはDockerコンテナ内でコマンドを実行します。
 
-カスタマイズには2つのオプションがあります:
+デフォルトのOpenHandsサンドボックス（[nikolaik/python-nodejs](https://hub.docker.com/r/nikolaik/python-nodejs)から
+`python-nodejs:python3.12-nodejs22`）にはpythonやNode.jsなどのパッケージがインストールされていますが、
+他のソフトウェアをデフォルトでインストールする必要がある場合があります。
 
-- 必要なソフトウェアがインストールされている既存のイメージを使用する。
+カスタマイズには2つの選択肢があります：
+
+- 必要なソフトウェアがインストールされた既存のイメージを使用する。
 - 独自のカスタムDockerイメージを作成する。
 
-最初のオプションを選択した場合は、`Dockerイメージの作成`セクションをスキップできます。
+最初の選択肢を選ぶ場合は、「Dockerイメージの作成」セクションをスキップできます。
 
 ## Dockerイメージの作成
 
 カスタムDockerイメージを作成するには、Debianベースである必要があります。
 
-たとえば、OpenHandsに`ruby`をインストールしたい場合は、次の内容で`Dockerfile`を作成できます:
+例えば、OpenHandsに`ruby`をインストールしたい場合、以下の内容で`Dockerfile`を作成できます：
 
 ```dockerfile
 FROM nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22
@@ -24,23 +32,23 @@ FROM nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22
 RUN apt-get update && apt-get install -y ruby
 ```
 
-または、Ruby固有のベースイメージを使用することもできます:
+または、Rubyに特化したベースイメージを使用することもできます：
 
 ```dockerfile
 FROM ruby:latest
 ```
 
-このファイルをフォルダに保存します。次に、ターミナルでフォルダに移動し、次のコマンドを実行して、Dockerイメージ（たとえば、custom-imageという名前）をビルドします:
-
+このファイルをフォルダに保存します。次に、ターミナルでそのフォルダに移動し、以下のコマンドを実行してDockerイメージ（例：custom-image）をビルドします：
 ```bash
 docker build -t custom-image .
 ```
 
-これにより、`custom-image`という新しいイメージが作成され、Dockerで利用できるようになります。
+これにより、`custom-image`という名前の新しいイメージが作成され、Docker内で利用可能になります。
 
 ## Dockerコマンドの使用
 
-[dockerコマンド](/modules/usage/installation#start-the-app)を使用してOpenHandsを実行する場合は、`-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=...`を`-e SANDBOX_BASE_CONTAINER_IMAGE=<カスタムイメージ名>`に置き換えます:
+[dockerコマンド](/modules/usage/installation#start-the-app)を使用してOpenHandsを実行する場合、
+`-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=...`を`-e SANDBOX_BASE_CONTAINER_IMAGE=<カスタムイメージ名>`に置き換えます：
 
 ```commandline
 docker run -it --rm --pull=always \
@@ -52,11 +60,12 @@ docker run -it --rm --pull=always \
 
 ### セットアップ
 
-まず、[Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md)の手順に従って、OpenHandsを実行できることを確認してください。
+まず、[Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md)の指示に従ってOpenHandsを実行できることを確認してください。
 
 ### ベースサンドボックスイメージの指定
 
-OpenHandsディレクトリ内の`config.toml`ファイルで、`base_container_image`を使用するイメージに設定します。これは、すでにプルしたイメージまたは構築したイメージにすることができます:
+OpenHandsディレクトリ内の`config.toml`ファイルで、`base_container_image`を使用したいイメージに設定します。
+これは既に取得したイメージか、ビルドしたイメージのいずれかです：
 
 ```bash
 [core]
@@ -65,28 +74,28 @@ OpenHandsディレクトリ内の`config.toml`ファイルで、`base_container_
 base_container_image="custom-image"
 ```
 
-### その他の設定オプション
+### 追加の設定オプション
 
-`config.toml`ファイルは、サンドボックスをカスタマイズするためのいくつかの他のオプションをサポートしています:
+`config.toml`ファイルでは、サンドボックスをカスタマイズするための他のオプションもサポートしています：
 
 ```toml
 [core]
-# ランタイムのビルド時に追加の依存関係をインストールする
-# 有効なシェルコマンドを含めることができる
-# これらのコマンドのいずれかでPythonインタープリターへのパスが必要な場合は、$OH_INTERPRETER_PATH変数を使用できる
+# ランタイムがビルドされるときに追加の依存関係をインストール
+# 有効なシェルコマンドを含めることができます
+# これらのコマンドでPythonインタプリタのパスが必要な場合は、$OH_INTERPRETER_PATH変数を使用できます
 runtime_extra_deps = """
 pip install numpy pandas
 apt-get update && apt-get install -y ffmpeg
 """
 
-# ランタイムの環境変数を設定する
-# ランタイムで使用可能である必要がある設定に役立つ
+# ランタイム用の環境変数を設定
+# ランタイム時に利用可能にする必要がある設定に役立ちます
 runtime_startup_env_vars = { DATABASE_URL = "postgresql://user:pass@localhost/db" }
 
-# マルチアーキテクチャビルドのプラットフォームを指定する（例: "linux/amd64"または"linux/arm64"）
+# マルチアーキテクチャビルド用のプラットフォームを指定（例：「linux/amd64」または「linux/arm64」）
 platform = "linux/amd64"
 ```
 
 ### 実行
 
-トップレベルのディレクトリで```make run```を実行して、OpenHandsを実行します。
+トップレベルディレクトリで```make run```を実行してOpenHandsを起動します。