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Docker Compose : HA HTTP Pattern Lite — Correspondance de modèles pour Home Assistant

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Principaux détails

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HA HTTP Pattern Lite est un microservice léger MKTI Lite Edition qui détecte les motifs, les séquences et les correspondances structurelles dans les charges utiles JSON, puis transmet le résultat de la correspondance à une URL cible. Il prend en charge les motifs de chaînes de caractères de type expression régulière, les séquences numériques, la détection de motifs dans les tableaux, la correspondance de motifs JSON structurels et les règles de motifs à plusieurs champs.

Il est idéal pour les automatisations Home Assistant, les flux webhook et les pipelines de laboratoire domestique qui nécessitent une reconnaissance de modèles sans Node-RED, scripts Python ni logique personnalisée.

Que vous ayez besoin de faire correspondre des formats de messages, de détecter des séquences de capteurs répétitives, de valider des charges utiles structurées ou d'identifier des anomalies basées sur des modèles, ce microservice vous offre une détection de modèles propre et prévisible grâce à une API simple.

CARACTÉRISTIQUES
-Correspondance de motifs de chaînes
contient, commence_par, se_termine_par, motifs de type regex.

-Détection de motifs numériques
séquences ascendantes, séquences descendantes, valeurs répétitives.

-Reconnaissance de motifs de tableaux
Détecter les éléments répétés, les séquences ordonnées et les lacunes.

-Correspondance de modèles JSON structurels
vérifier que les objets JSON correspondent aux formes attendues.

-Règles de motifs à plusieurs champs
Logique ET/OU pour les scénarios de modèles complexes.

-Conception ultra-légère MKTI Lite Edition
Processeur minimal, mémoire vive minimale, démarrage instantané.

-API HTTP simple
POST JSON → le microservice détecte les modèles → transmet le résultat.

-Compatible avec Home Assistant
Fonctionne avec les commandes REST, les automatisations, les scripts, Node‑RED, AppDaemon et les flux webhook.

CAS D'UTILISATION
-Détecter les valeurs de capteur répétitives

-Identifier les tendances de température à la hausse ou à la baisse

-Adapter les formats de messages aux charges utiles des fournisseurs

-Valider la structure JSON avant de la transmettre

-Détecter les anomalies basées sur des modèles

-Remplacer la logique de modèle Node-RED

-Créer des automatisations déclenchées par des modèles

-Préparer des analyses structurées des tendances pour les tableaux de bord

FICHIERS INCLUS
-docker-compose.yml

-sample_input.json

-sample_output.json

-ha-example.yml

-automation-example.yml

Téléchargement instantané

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Mis en vente le 27 août 2026
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