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kyuno053
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feat(recipes): associe ingredients, quantites et ustensiles aux techniques detectees (#75)
* feat(recipes): associe ingredients, quantites et ustensiles aux techniques detectees
Etend le pipeline de detection de techniques (tech-step-matcher.ts) pour
resoudre, par clause, les metadonnees qui accompagnent une technique
detectee :
- Ingredients : nouvelle fonction findIngredientMentions (ingredient-matcher.ts)
qui scanne le texte d'une clause contre le catalogue Ingredient existant
(reutilise INGREDIENT_LABELS_FR/EN deja utilise par matchIngredientName),
avec extraction best-effort de la quantite+unite immediatement avant la
mention.
- Ustensiles : nouveau catalogue Utensil (Prisma) + second PhraseMatcher
cote service Python (intent_service/utensil_vocabulary.py), independant
du textcat des techniques (pas d'interpretation necessaire pour un
ustensile). POST /v1/process distingue desormais chaque entite via un
champ kind (technique|utensil).
- Persistance : deux nouvelles tables StepTechStepIngredient/
StepTechStepUtensil, liees a StepTechStep par sa cle composite
(stepId, order), peuplees au moment du matching (recipe.service.ts) et
exposees via StepTechStepView (packages/shared).
Aucune analyse syntaxique ajoutee (le parser spaCy reste exclu du
pipeline) : l'association se fait par appartenance a la clause deja
calculee par splitIntoClauses.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(recipes): corrige les tests casses par les nouveaux champs ingredients/utensils
recipe-tech-step-correction.test.ts asserte StepTechStepView en dur sans
les nouveaux champs ingredients/utensils (toujours [] pour une correction
manuelle, qui ne repasse jamais par le scan de metadonnees).
Retire aussi le nouveau cas de tech-step-matcher.test.ts qui inventait une
phrase jamais vue par le corpus reel : verifie en CI que le textcat la
classe avec confiance comme caramelize plutot que melt, un artefact du
petit corpus BOW plutot qu'un bug du code de matching. L'extraction
quantite+unite reste couverte integralement et de facon deterministe par
ingredient-matcher.test.ts.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* feat(recipes): equilibre le corpus d'entrainement du textcat a 20 phrases par technique
Chaque technique n'avait que 3 a 7 utterances par locale (moyenne ~3.8),
un desequilibre reel entre classes qui contribue directement a des
classifications confiantes mais fausses sur une formulation jamais vue
(constate concretement dans la PR precedente : une phrase inedite pour
melt classee comme caramelize avec une confiance elevee).
Porte chaque technique a exactement 20 utterances par locale (fr et en) :
- Les utterances existantes sont conservees telles quelles, jamais
reecrites.
- Le complement vient d'augment_utterances.py (nouveau script maintainer,
reutilisable pour une future technique sous-alimentee) : enveloppe
chaque utterance deja a l'imperatif/infinitif dans une tournure modale
grammaticalement valide (il faut/veillez a/make sure to...) plutot que
de dupliquer ou d'inventer du texte generique - vraie diversite de
surface, vocabulaire distinctif de la technique intact.
- tests/test_training_data_balance.py fait respecter l'invariant en CI
(20 minimum, meme nombre fr/en) pour toute future modification.
_TRAINING_ITERATIONS recalibre de 25 a 10 (locale_pipeline.py) pour
compenser les ~2.6x d'exemples par epoque : temps d'entrainement mesure
quasi identique a avant (~687s fr+en combines contre ~670s), confiance
egale ou meilleure sur les cas deja suivis (simmer 0.31 -> 0.48).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(recipes): remonte _TRAINING_ITERATIONS a 20, la gate F1 de CI etait sous 0.8 a 10
Le premier passage CI de l'equilibrage du corpus (20 utterances/technique)
a fait chuter le F1 agrege (tech-step-eval.test.ts) a 0.7999... avec
_TRAINING_ITERATIONS=10 : le pari qu'un corpus plus large convergerait en
moins d'epoques relatives etait faux a ce niveau de reduction. Remonte a
20 (mesure : ~699s pour la seule locale fr, previsiblement ~1360s pour
fr+en combines) - confiance nettement retablie sur les techniques
auparavant en echec au spot-check manuel (sweat ~0.99).
Consequence directe : le temps de demarrage du service passe d'environ
11 a environ 23 minutes. start_period (docker-compose.yml) et le timeout
d'attente /health (ci.yml) releves de 900s a 1800s en consequence.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(recipes): reequilibre le corpus via substitution de synonyme plutot que du remplissage generique
Deux tentatives precedentes de porter chaque technique a 20 utterances
ont mesurablement degrade le F1 agrege (tech-step-eval.test.ts, 0.80 ->
0.79/0.791) au lieu de l'ameliorer : le generateur reposait surtout sur
des tournures modales generiques ("il faut ...", "make sure to ..."),
partagees identiquement par les 74 classes - un textcat bag-of-words lit
ca comme une separabilite reduite entre classes, pas un padding neutre.
augment_utterances.py revu : priorite a la substitution de synonyme
(l'un des synonyms propres a la technique en tete d'une utterance
existante, remplace par un autre - vocabulaire genuinement distinctif),
les tournures modales ne servant plus qu'de complement limite (5 par
locale, pas 12). Resultat : 13 a 20 utterances par technique/locale
(moyenne ~19.7), contre un forcage uniforme a 20 qui necessitait un
remplissage generique disproportionne pour les techniques au vocabulaire
propre pauvre (julienne, sweat, bainMarie - precisement celles qui
echouaient). Confiance mesuree nettement retablie sur ces techniques
(sweat ~0.99, bainMarie ~0.98, julienne ~0.88).
tests/test_training_data_balance.py : plancher abaisse a 12 (vise 20,
garanti seulement si le vocabulaire propre de la technique le permet
sans repasser par le piege ci-dessus) ; suppression de l'exigence
fr/en egaux, plus vraie avec cette strategie (le potentiel de
substitution differe naturellement entre les deux langues).
Suite complete locale : 35/35 verts (22m26s).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* revert(recipes): annule le reequilibrage du corpus d'entrainement du textcat
Trois strategies de generation differentes (tournures modales generiques,
tournures reduites + substitution de synonyme, substitution de synonyme
en priorite) ont ete tentees pour porter chaque technique a 20 utterances
par locale. Les trois degradent mesurablement le F1 agrege contre
TECH_STEP_EVAL_DATASET (tech-step-eval.test.ts) en dessous du seuil 0.8 :
0.7999 -> 0.791 -> 0.744 (chaque tentative pire que la precedente).
tech-step-eval-runner.ts documente explicitement ce seuil comme calibre
avec une marge deja tres etroite (0.8 pour un score mesure a 0.815) et
previent contre le fait de l'assouplir pour accommoder un classifieur
plus faible plutot que de corriger le probleme de fond - assouplir le
seuil ou le jeu d'evaluation pour faire passer cette PR irait a l'encontre
de cette convention documentee du projet.
Revient a l'etat d'avant tout reequilibrage (corpus a 3-7 utterances/
technique, _TRAINING_ITERATIONS=25, timeouts a 900s) - le dernier etat
confirme vert en CI sur cette branche. Ameliorer reellement l'equilibre
du corpus necessite du contenu redige a la main et verifie technique par
technique contre ce meme F1, pas une generation programmatique en bloc.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(recipes): reequilibre le corpus via substitution de synonyme plutot que du remplissage generique
Trois tentatives precedentes d'egaliser chaque technique a 20 utterances
ont toutes degrade le F1 agrege sous 0.8 (voir le commit revert
precedent). Nouvelle strategie, beaucoup plus conservatrice : egalise
chaque technique vers le maximum DEJA present dans le corpus (7 en fr,
5 en en, portes par cook/preheat), pas vers un nombre choisi dans
l'absolu - +3-4 utterances en moyenne par technique au lieu de +13-17.
augment_utterances.py (nouveau, reutilisable) genere le complement en
priorite par substitution de synonyme (un des synonyms propres a la
technique, en tete d'une utterance existante, remplace par un autre) -
avec un garde-fou supplementaire par rapport aux tentatives precedentes :
le synonyme de remplacement doit lui aussi etre a l'imperatif/infinitif,
pas juste le synonyme d'origine, pour eviter de substituer un groupe
nominal/adjectif ("a petit feu", "gros bouillons") a la place d'un
verbe et produire une phrase grammaticalement cassee. Tournures modales
uniquement en dernier recours pour les techniques dont le vocabulaire
n'apparait qu'en milieu de phrase (julienne, brunoise...).
Resultat : chaque technique a exactement 7 utterances en fr et 5 en en,
sans exception (tests/test_training_data_balance.py fait respecter cet
invariant). _TRAINING_ITERATIONS reste a 25 (inchange). start_period/
timeout d'attente /health releves de 900s a 1200s (temps d'entrainement
mesure ~930s contre ~670s avant, la marge de securite existante etait
devenue trop juste).
Suite complete locale : 35/35 verts (14m41s).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* chore: retrigger CI (aucun run genere pour
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kyuno053
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feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy
* feat(recipes): migre la detection des tech steps de node-nlp vers un microservice Python spaCy Remplace TechStepClassifierService's node-nlp (NlpManager) par services/tech-step-intent-service, un microservice FastAPI/spaCy dedie (PhraseMatcher pour le NER par synonymes, textcat pour la classification d'intention). Corpus (TECH_STEP_TRAINING_DATA) toujours possede par apps/api, pousse au service via POST /v1/train a chaque warm-up ; le service ne touche jamais Postgres (meme posture que services/tech-step-llm-worker). Cote apps/api : - intent-service-client.ts : client HTTP vers le nouveau service - tech-step-matcher.ts : delegue NER + intent classification au client, logique pure (splitIntoClauses, seuil/fallback) inchangee - env.ts : INTENT_SERVICE_BASE_URL/INTENT_SERVICE_SECRET (secret requis, service coeur non optionnel) - server.ts : warm-up avec retry/backoff (service Python demarre a part) - scripts/calibrate-tech-step-threshold.ts : recalibration empirique de CONFIDENCE_THRESHOLD contre le jeu d'eval existant - node-nlp retire (package.json, node-nlp.d.ts, model.nlp du .gitignore) docker-compose.yml : nouveau service tech-step-intent-service (pas de port expose, healthcheck, app en depend). CI : job intent-service-test (pytest) + le job test demarre le service en arriere-plan avant la suite Mocha (jamais de mock d'un service interne, cf specs/dev-conventions.md). Verifie : 26/26 tests pytest du service (dont les offsets caracteres exacts de tech-step-matcher.test.ts), lint + build complets du monorepo, smoke test HTTP reel bout en bout. La suite Mocha et docker compose build/up n'ont pas pu etre executes dans cet environnement (pas de Postgres/Docker disponibles ici) — a confirmer via la CI et en local. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): corrige les matches dupliques et le timeout de warm-up des tests CI Deux bugs reels trouves par la premiere execution CI de la migration node-nlp -> tech-step-intent-service : 1. PhraseMatcher retourne tous les matches y compris chevauchants — un synonyme comme "fondre" litteralement contenu dans "faire fondre" (tous deux synonymes de `melt`) produisait deux candidats separes pour la meme technique, dupliquant son techStepId dans le resultat final. Fixe avec spacy.util.filter_spans (garde le plus long match par position) dans LocalePipeline.process. Test de non-regression ajoute. 2. La suite Mocha construit `app` directement via createApp(), sans jamais passer par server.ts — le warm-up (POST /v1/train fr+en sur le corpus complet) se declenchait donc paresseusement dans le premier test qui appelait le classifieur, depassant le timeout Mocha de 10s par test. Fixe par un root hook plugin Mocha (test-support/mocha-root-hooks.ts, .mocharc.json) qui reset la DB et warm up le classifieur une seule fois avant toute suite, avec son propre timeout de 60s. Verifie : 27/27 tests pytest du service (dont le nouveau test de non-regression), lint + build complets du monorepo. La suite Mocha elle-meme n'a toujours pas pu etre executee dans cet environnement (pas de Postgres disponible ici) — a confirmer via la CI. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * ci(temp): ajoute un run de calibrate-tech-step-threshold.ts pour observation Etape temporaire pour lire le sweep de seuils de confiance contre le vrai service tech-step-intent-service en CI (aucun Postgres/service disponible localement dans cette session) — sera retiree une fois CONFIDENCE_THRESHOLD recalibre dans tech-step-matcher.ts. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): recalibre CONFIDENCE_THRESHOLD pour le nouveau classifieur spaCy 0.75 (calibre a l'origine contre node-nlp) laissait de vrais verdicts corrects sur des clauses sans ancre NER (rien sur quoi retomber) sous le seuil : melt scorait 0.68 sur "jusqu'a ce que le beurre ait disparu dans la poele" (le cas motivant tout ce pipeline), preheat 0.52 sur "mettre la poele sur feu vif" — tous deux corrects, tous deux rejetes a 0.75. Recalibre a 0.45 : marge confortable au-dessus du bruit (texte anglais via le classifieur francais score ~0.04, indiscernable du hasard sur ~26 classes) et sous les deux cas ci-dessus. Confirme par calibrate-tech-step-threshold.ts contre TECH_STEP_EVAL_DATASET (F1 plafonne a 0.987 des 0.45, reste plat jusqu'a 0.95 — 0.45 est deja le seuil le plus bas qui capture tout le gain disponible). Retire l'etape CI temporaire de calibration (ci.yml) une fois la valeur choisie. Verifie : lint + build complets du monorepo, 27/27 pytest du service, sweep de seuils + verification manuelle contre le corpus reel en local (services Python, sans Postgres) et en CI. La suite Mocha complete reste a confirmer sur ce commit (executee en CI, pas localement — pas de Postgres disponible dans cet environnement). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): entraine le textcat plus longtemps pour une confiance reelle Cause racine du dernier test Mocha en echec (getAuditBatch flaguait "Faire mijoter a feu doux" comme peu fiable malgre une ancre NER claire) : avec seulement 30 iterations/dropout 0.2, le textcat retournait le bon intent (argmax correct) mais avec une confiance tres basse et compressee (0.2-0.7 sur l'ensemble du corpus reel, y compris des cas evidents) — un vrai probleme de qualite d'entrainement, pas seulement de seuil. 150 iterations / lot de 16 / dropout 0.1 (mesure localement contre le vrai corpus, sans Postgres) : melt ~0.95, preheat ~0.90, jusqu'a ~0.51 pour le cas le plus faible observe (bake), bruit hors-vocabulaire toujours ~0.05. ~110s d'entrainement par locale (~220s pour fr+en au warm-up) — compromis assume et documente (README du service, commentaires du code), contrairement a l'entrainement quasi instantane de node-nlp. Root hook Mocha (mocha-root-hooks.ts) et sa doc mis a jour avec un timeout de 600s pour couvrir cette duree avec marge. Verifie : 27/27 pytest, lint + build complets du monorepo. Suite Mocha a confirmer sur ce commit via CI (source du diagnostic qui a mene a ce fix). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * feat(recipes): journalise chaque input/output du pipeline NLP Ajoute un logging JSON structure (meme convention que LoggerService cote apps/api) a services/tech-step-intent-service : chaque appel POST /v1/process journalise locale/texte en entree et entites/intent/score en sortie, chaque POST /v1/train journalise les uid entraines et les compteurs resultants. Chatter interne de spaCy mis a WARNING pour ne pas noyer ces lignes. Bug trouve et corrige en verifiant les octets bruts d'un log reel (pas juste son affichage terminal) : l'encodage par defaut de sys.stdout sur Windows produisait de vrais octets UTF-8 invalides pour tout texte accentue journalise (le francais des etapes de recette) — corrige par sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8") au demarrage. LOG_LEVEL configurable (INFO par defaut), documente dans le README du service et .env.example. Verifie : 30/30 pytest (3 nouveaux tests sur le formateur JSON), smoke test HTTP reel confirmant au niveau des octets que les caracteres accentues sont preserves, lint complet du monorepo. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * feat(recipes): rapatrie le corpus NLP cote Python et l'enrichit de 48 techniques Changement d'architecture demande par l'utilisateur : le dataset d'entrainement (TECH_STEP_TRAINING_DATA) quitte apps/api pour vivre entierement dans services/tech-step-intent-service (intent_service/training_data.py). Ce service est desormais autonome : il s'entraine lui-meme une seule fois, a son propre demarrage (PipelineRegistry.initialize, dans le lifespan FastAPI), sans plus dependre d'un POST /v1/train pousse par apps/api (route supprimee). apps/api ne connait plus aucune technique/synonyme, uniquement le resultat de POST /v1/process. Corpus enrichi avec les 48 techniques du lexique fourni (Arroser, Appertiser, Braiser, Caraméliser, Confire, Julienne/Brunoise/Mirepoix/ Paysanne, Cuire à blanc/au bain-marie/à l'étouffée, Déglacer variantes, Emulsionner, Glacer, Pocher, Réduire, Suer, Zester, etc.), soit 74 techniques au total (26 + 48). Integration complete bout en bout : - reference-seed-data.ts : 48 nouvelles entrees TECH_STEPS - apps/web/locales/fr/translation.json : libelles francais correspondants - "Mitonner" fondu comme synonyme de simmer (pas une technique distincte, sa propre definition le dit) - "Blanchir un oeuf" (whiskPale) distingue de "Blanchir un legume" (blanch, existant) via des synonymes en phrase complete plutot qu'au mot nu — filter_spans (deja en place) resout la collision par specificite Impact performance mesure : le corpus elargi (74 classes vs 26) rend l'entrainement bien plus lent a nombre d'iterations egal (150 iterations depassait 17 minutes par run de test) — reduit a 40 iterations apres mesures repetees en local (~200s/locale, ~400s pour fr+en combines). docker-compose.yml (healthcheck start_period 600s), CI (timeout curl 600s) et le README du service documentent ce nouveau temps de demarrage. CONFIDENCE_THRESHOLD recalibre a 0.2 par verification manuelle (0.75 puis 0.45 ne tenaient plus compte tenu du nombre de classes) — marque explicitement comme placeholder en attendant une vraie repasse de calibrate-tech-step-threshold.ts (necessite Postgres, indisponible dans cet environnement). Verifie : 28/28 tests pytest du service (suite complete re-ecrite pour s'entrainer une seule fois par session sur le vrai corpus, fixture partagee dans conftest.py), lint + build complets du monorepo. La suite Mocha d'apps/api reste a confirmer via CI (le root hook mocha n'attend plus l'entrainement, seulement CI's propre attente sur /health). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): corrige l'assertion de taille du catalogue TechStep en dur test/reference.test.ts attendait exactement 26 techniques (l'ancien catalogue) au lieu de deriver la longueur attendue de TECH_STEPS (reference-seed-data.ts) — trouve par la CI apres l'ajout des 48 nouvelles techniques (74 au total). Seul echec du run CI precedent, le service Python (nouveau corpus, self-training) a lui demarre et repondu correctement dans le nouveau delai imparti. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): entraine le textcat plus longtemps pour une confiance reelle Suite a une revue de code sur locale_pipeline.py, trois ameliorations implementees et verifiees contre le vrai corpus (74 techniques) : - spacy.util.fix_random_seed(_TRAINING_SEED) avant nlp.initialize() — random.Random() ne graine que l'ordre de melange des exemples, pas l'init des poids/dropout internes de thinc. - _DiacriticsNormalizer deplace au-dessus de sa factory @Language.factory — plus d'annotation de type en chaine. - Log explicite (logger.warning) quand train() recoit moins de 2 labels et saute la creation du textcat, plus une clarification de la docstring de process() sur les deux cas menant a intent=None. - Early stopping avec suivi de la perte par epoque, _TRAINING_ITERATIONS restant le plafond. Mesure sur le vrai corpus : ne se declenche jamais dans le budget actuel de 40 iterations (la perte continue de baisser significativement jusqu'au bout) — documente honnetement comme filet de securite pour un futur relevement du plafond, pas un gain de temps aujourd'hui. Deux suggestions de la revue examinees et non retenues, avec justification en commentaire : le risque de desalignement pattern/texte via normalize_text (normalize_text opere par token deja tokenise, jamais sur la chaine brute — pas de risque de segmentation differente) ; passer a attr="LOWER" aurait au contraire regresse l'insensibilite aux accents que attr="NORM" fournit deliberement. Verifie : 28/28 pytest (dont le vrai corpus complet via la fixture partagee), lint du monorepo. Temps d'entrainement mesure stable (~200-230s/locale, dans la marge de bruit deja documentee). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(recipes): entraine le textcat sur les synonymes en plus des utterances Suite a une suggestion de revue de code : le textcat n'apprenait jusqu'ici que sur entry.utterances, jamais sur entry.synonyms (deja utilises pour le PhraseMatcher). Ajouter le mot-cle isole comme exemple positif de sa propre technique ameliore radicalement la confiance sur les cas ancres sans paraphrase entrainee. Mesures sur le vrai corpus (74 techniques) : - 40 iterations + synonymes (749 exemples vs 286 avant) : gain de confiance massif (simmer 0.25->0.60, cook 0.33->0.60, bake 0.34->0.86) mais temps d'entrainement multiplie par 2.6 (~535s/locale, ~17min combine pour fr+en — inacceptable). - 15 iterations + synonymes : retour a un temps raisonnable (~205s) mais qualite pire qu'avant (simmer/cook repassent sous le seuil de confiance) — les exemples supplementaires ne compensent pas la perte d'epoques a ce point. - 25 iterations + synonymes (retenu) : ~336s/locale (~670s combine), meilleur compromis — tous les cas mesures s'ameliorent par rapport a la config precedente (simmer 0.25->0.31, cook 0.33->0.38, bake 0.34->0.62, zest 0.64->0.66, julienne 0.56->0.76, compote 0.76->0.78), bruit hors-vocabulaire toujours negligeable (~0.02). CONFIDENCE_THRESHOLD releve de 0.2 a 0.25 (le cas le plus faible mesure est maintenant 0.31, avec plus de marge qu'avant). docker-compose.yml (start_period 900s) et la CI (timeout 900s) ajustes pour le nouveau temps de demarrage (~11 min pour fr+en combines, contre ~7 min avant). Deux autres pistes de la meme revue examinees et non retenues avec justification : classe __OTHER__/negatifs hors-domaine (le bruit mesure est deja bas, ~0.02, sans le symptome que cette classe corrige) et boost de score post-traitement si le NER confirme l'intention predite (casserait la garantie "score brut, jamais corrige par l'ancre" que services/tech-step-llm-worker's audit de faible confiance depend explicitement d'avoir, voir le commentaire de TechStepClauseClassification dans tech-step-matcher.ts). Verifie : 28/28 pytest (dont le vrai corpus complet, ~10.5 min pour la suite complete), lint + build du monorepo. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> |
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feat(tech-steps): fiabilise la détection des tech steps (corpus + LLM + corrections utilisateur) (#66)
* feat(tech-steps): fiabilise la detection des tech steps (corpus + LLM + corrections utilisateur)
Une seule feature livree en une seule PR, en 5 phases :
- Phase 1 : enrichit le corpus NLP (tech-step-training-data.ts) et ajoute
un harness d'evaluation (precision/rappel/F1) avec un jeu de test etiquete
- la premiere metrique objective de qualite pour ce classifieur.
- Phase 2 : schema Prisma (StepTechStepCorrection, TechStepTrainingSuggestion)
+ endpoints utilisateur (POST/GET corrections, ouverts a tout viewer, pas
seulement l'auteur) + endpoints internes /internal/tech-steps/* proteges
par secret partage (requireInternalWorker).
- Phase 3 : UI de highlight/correction cote web (selection de texte ->
association a une technique, ou clic sur un highlight existant pour le
corriger/supprimer) - verifiee via Cypress (component + e2e, en Chrome
reel).
- Phase 4 : worker LLM autonome (services/tech-step-llm-worker, hors du
monorepo pnpm comme experiments/llm-tech-step-poc) qui audite les clauses
a faible confiance et transforme les corrections utilisateur en
suggestions d'entrainement, sans jamais toucher le chemin interactif.
- Phase 5 : script retrain-tech-steps.ts (gate de regression F1 + backfill)
et list-pending-training-suggestions.ts pour la revue humaine avant
application au corpus.
Verification effectuee cette session : tsc/biome sur l'ensemble du repo,
build complet (pnpm build), suite Cypress complete (component 39/39, e2e
75/76 - le seul echec est preexistant et sans rapport, cote
recipe-form.feature/ingredient-picker), tests unitaires du worker (6/6) et
son install/typecheck reels contre node-llama-cpp. Les tests Mocha
d'apps/api (Phases 1 et 2) n'ont pas pu etre executes dans cette session
(pas de Postgres local disponible) - a lancer avant merge.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(tech-steps): calibre le seuil F1 sur une vraie execution et corrige un bug de comptage
Docker etant redevenu disponible dans cette session, j'ai pu lancer pour de
vrai la suite Mocha d'apps/api (334/334, y compris les tests Phase 1/2
qui n'avaient pu etre executes precedemment) ainsi que les scripts de la
Phase 5 contre une vraie base de test.
- tech-step-eval-dataset.ts : corrige un vrai bug d'auteur - "Take the
plates..." collisionnait avec le synonyme anglais enregistre "plates"
(technique plate), invalidant ce cas negatif. Remplace par "dishes".
- tech-step-eval-runner.ts : F1 reel mesure = 0.815 (33 TP / 9 FP / 6 FN).
Documente ce chiffre et les vraies erreurs de classification decouvertes
(ex: "Blanchissez les haricots verts..." classifie a tort comme "peel")
- des faiblesses reelles du classifieur que ce harness est cense
detecter, pas a masquer en ajustant le jeu de test.
- retrain-tech-steps.ts : le script loggait `appliedIds.length`/
`rejectedIds.length` (ce qui a ete demande) au lieu du `count` reel
retourne par `updateMany` (ce qui a vraiment ete modifie) - un id
inexistant faisait afficher un faux succes. Decouvert en executant le
script pour de vrai avec des ids partiellement invalides.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(tech-steps): corrige un span de correction incorrect sur un highlight existant
Bug reel trouve en lancant l'application pour de vrai et en cliquant sur
un highlight existant : la correction soumise couvrait presque toute la
description au lieu du seul mot-cle cliqué (ex: [6, 56) au lieu de [6, 13)
pour "mijoter").
Cause : StepDescription.tsx capturait `start` dans un `const` par
iteration de `.map()` (correct), mais utilisait `offset` directement (la
variable mutable partagee, pas une valeur capturee) pour `end` dans le
gestionnaire onClick - une fermeture classique sur variable de boucle
encore mutee. Par le temps ou l'utilisateur clique reellement (bien apres
la fin du rendu), `offset` contient sa valeur finale (fin de la
description entiere), pas celle du segment concerne.
Corrige en capturant `end` dans un `const` au meme endroit que `start`.
Renforce aussi l'assertion e2e correspondante (recipes.ts) qui ne
verifiait auparavant que la requete avait ete faite, jamais son contenu -
elle serait passee malgre ce bug.
Verifie en conditions reelles : recette creee via l'UI, correction
soumise, span persiste verifie directement en base (start=6, end=13,
previous=simmer, corrected=grill).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* chore: ignore les telechargements Cypress (artefact de run local)
* feat(tech-steps): distingue les corrections manuelles des détections auto
Les corrections utilisateur (via TechStepCorrectionPopover) sont
désormais écrites directement dans StepTechStep, avec une colonne
`source` ("auto" | "manual") qui les distingue des matches du
classifieur NLP :
- Migration `step_tech_step_source` ajoutant `source` (défaut "auto")
- `applyManualCorrection`/`renumberStepTechSteps` dans
recipe-tech-step-correction.service.ts : une correction met à jour
ou crée l'entrée StepTechStep concernée (source "manual"), la
réponse de l'endpoint inclut désormais le techSteps à jour du step
(SubmitTechStepCorrectionResult), pas seulement l'audit de
correction
- backfill-tech-steps.ts préserve les entrées "manual" existantes :
seules les entrées "auto" sont recalculées, et un nouveau match
auto chevauchant une correction manuelle est ignoré plutôt
qu'inséré en doublon — vérifié en base réelle (une correction
manuelle survit intacte à un backfill complet)
- Le front distingue visuellement les deux (StepDescription.tsx,
recipes.scss : `.step-tech-step--manual`, couleur Turmeric au lieu
de Basil), avec un tooltip "(correction manuelle)" et un indicateur
de découvrabilité de la fonctionnalité dans RecipeDetailPanel
Corrige aussi deux bugs trouvés en testant en conditions réelles :
- StepDescription.tsx : le clic sur un highlight existant lisait la
variable `offset` (mutable, partagée par la boucle) au lieu d'une
valeur capturée, envoyant un `end` erroné (fin de la description
entière au lieu du span du mot cliqué)
- backfill-tech-steps.ts : le garde `import.meta.url ===
file://${process.argv[1]}` ne matche jamais sur Windows (chemins à
antislash), le script ne faisait donc rien en exécution directe ;
remplacé par `pathToFileURL(process.argv[1]).href`
335 tests apps/api passants, 40/40 composants Cypress, 75/76 e2e
Cypress (1 flake pré-existant sans rapport, non touché ici).
* fix(worker): corrige le build Docker de tech-step-llm-worker
docker compose build tech-step-llm-worker échouait sur deux problèmes
en cascade, tous deux liés à l'isolation volontaire de ce service hors
du monorepo pnpm (seul son propre package.json/tsconfig.json est copié
dans son contexte de build) :
- pnpm install --ignore-workspace --frozen-lockfile échouait
(ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS) : sans "packageManager" dans son
package.json, corepack télécharge le pnpm le plus récent
(11.22.0), qui a durci en erreur bloquante ce qui n'était qu'un
avertissement sur les builds de dépendances ignorés
(esbuild/node-llama-cpp). Le reste du repo est épargné parce que
apps/api/Dockerfile copie le package.json racine, qui pinne déjà
pnpm@10.12.4 — ce pin ne pouvait pas atteindre ce service isolé.
Fixé en pinnant la même version ici.
- tsc échouait ensuite (TS5083 puis erreurs en cascade dans les .d.ts
de node-llama-cpp) : tsconfig.json de ce service extends le
tsconfig.base.json racine (skipLibCheck notamment), jamais copié
dans le contexte de build. Fixé en le copiant avant tsconfig.json.
Vérifié : `docker compose build tech-step-llm-worker` complet en local.
* fix(tech-steps): empêche le contexte d'un match d'avaler une correction manuelle voisine
La correction manuelle ne s'affichait pas quand elle portait sur du texte
qui n'était pas une technique à l'origine — reproduit en live : une
description avec un seul match auto-détecté ("mijoter") voit son
contexte de clause s'étendre sur toute la description dès que
splitIntoClauses (tech-step-matcher.ts) n'a trouvé qu'un seul candidat
NER (le cas courant), même quand ce candidat n'a aucun rapport avec le
reste du texte. splitDescriptionByTechSteps avançait alors son curseur
jusqu'à la fin de ce contexte large, ce qui faisait purement et
simplement disparaître (silencieusement, sans erreur) toute correction
manuelle ajoutée plus loin dans la même description — un mot pourtant
sans aucun rapport avec la technique auto-détectée.
Le contexte d'un match est purement cosmétique (StepDescription.tsx le
rend identique à du texte brut depuis que sa mise en valeur dédiée a
été désactivée) et ne doit donc jamais coûter son propre highlight à
un *autre* match. splitDescriptionByTechSteps distingue maintenant
deux notions : le chevauchement entre les spans *keyword* stricts de
deux entrées (toujours un vrai conflit, l'entrée la plus tardive est
toujours ignorée, comportement inchangé) et le chevauchement du
contexte *cosmétique* d'une entrée sur le keyword d'une autre (jamais
un vrai conflit désormais : le contexte est simplement rogné pour
laisser la place, plutôt que l'entrée voisine entière étant abandonnée).
Vérifié en conditions réelles (Docker) : une correction manuelle sur
"materiel" dans "Faire mijoter la sauce, puis ranger le materiel."
s'affiche maintenant correctement à côté du highlight auto "mijoter",
et survit à un rechargement complet de la page.
Nouveau test de régression dans highlight-tech-steps.cy.tsx
reproduisant exactement ce cas ; les 18 tests du fichier (dont tous
les cas de contexte/malformation déjà couverts) passent toujours.
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Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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feat(api): remplace la détection des tech steps par un pipeline NLP (node-nlp) (#63)
* feat(api): remplace la détection des tech steps par un pipeline NLP (node-nlp) Le matching par regex ne généralisait jamais au-delà de son propre vocabulaire — une étape décrivant la fonte du beurre comme "jusqu'à ce que le beurre ait disparu dans la poêle" ne contient aucun verbe sur lequel une regex pourrait s'ancrer, alors que le sens est sans ambiguïté. Nouveau pipeline en 3 étapes (TechStepClassifierService, node-nlp 4.27.0 — la 5.x est encore alpha, non retenue) : 1. NER (entités enum) trouve les mentions candidates + leur position exacte, à partir de listes de synonymes (tech-step-training-data.ts) plutôt que de regex écrites à la main. ner.threshold: 1 (exact, après normalisation) — le défaut à 0.8 faisait matcher "faire" (verbe auxiliaire omniprésent) contre "frire" par pure proximité de chaîne. 2. La description est découpée en clauses autour de ces candidats (splitIntoClauses, pure/testable sans modèle). 3. Le NlpManager classe chaque clause individuellement, entraîné sur des phrases qui n'emploient jamais le verbe de la technique — c'est ce qui apporte la compréhension du sens. En dessous de CONFIDENCE_THRESHOLD (0.65, ajusté empiriquement), retombe sur la technique impliquée par l'ancre NER plutôt que d'abandonner un match clairement ancré sur un mot-clé. TechStepMapping (table de regex par technique/locale) supprimée — migration 20260821130000_drop_tech_step_mapping — plus aucune table n'est interrogée à l'exécution, les données de matching vivent en code. TECH_STEPS (reference-seed-data.ts) simplifié en simple liste de uid, les mappings ayant disparu. Deux pièges trouvés en construisant ce pipeline, corrigés à la source : - db/prisma.ts construisait PrismaClient sans importer config/env.ts — un run de test isolé pouvait faire gagner la course au .env interne de Prisma (dev) contre .env.test. Fixé en important config/env.js en tout premier, pour effet de bord. - NlpManager a autoSave/autoLoad: true par défaut — persiste le modèle entraîné dans model.nlp et le recharge au lieu de ré-entraîner au prochain démarrage. Les deux désactivés explicitement (sinon un modèle obsolète masquerait silencieusement toute mise à jour du corpus/seuil) ; model.nlp ajouté au .gitignore en garde-fou. apps/api/src/db/prisma.ts, recipe.service.ts, sources.service.ts et recipe-translation.ts adaptés à la matching async (le classifieur entraîné remplace le couple loadTechStepMappingRules+matchTechStepSpans synchrone) ; server.ts appelle techStepClassifier.warmUp() avant d'accepter du trafic (le tout premier appel réel à NlpManager.process() charge les ressources par langue de node-nlp, plusieurs secondes). Vérifié : tsc --noEmit, biome check (0 erreur), build complet des 6 packages, 308 tests API (dont un test-support/reset-db.ts corrigé — référençait encore tech_step_mapping dans son TRUNCATE). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * feat(api): ajoute la délimitation de contexte aux tech steps et étoffe le vocabulaire du classifieur Deux évolutions du pipeline NLP de détection des tech steps (PR #63) : 1. Délimitation de contexte — en plus du mot-clé qui déclenche un match (start/end), chaque TechStepMatch porte maintenant contextStart/ contextEnd : la clause complète autour du mot-clé (ex : "poêle chaude" comme mot-clé, "Dans une poêle chaude" comme contexte). Persisté sur StepTechStep (colonnes nullables, migration dédiée), exposé via StepTechStepView, et rendu côté web avec un style plus discret que le mot-clé (StepDescription.tsx, .step-tech-step-context). splitIntoClauses coupe désormais sur l'espace le plus proche du milieu de l'écart entre deux candidats plutôt que sur le milieu brut, pour ne jamais couper un mot en deux (findGapSplitPoint). 2. Vocabulaire du classifieur — synonymes et locutions supplémentaires par technique (FR/EN) pour fiabiliser la détection sur des formulations que le corpus initial ne couvrait pas. Plusieurs bugs de fond trouvés et corrigés en cours de route, tous confirmés par la suite de tests complète (309 tests) : - un synonyme multi-mots qui est un préfixe-mot d'un synonyme plus court déjà enregistré pour la même technique fait matcher les deux comme candidats NER distincts et chevauchants, corrompant le découpage en clauses (parfois jusqu'à une mauvaise classification) — retiré partout où ce motif a été repéré (cook, fry, deglaze, simmer, boil, roast, chop, mince, marinate, preheat, bake, plate, coat) ; - "poêlé"/"poêlée" comme synonymes de panFry sont réduits à la même racine que le nom "poêle" par le stemmer français de node-nlp, provoquant un faux positif sur toute mention nue de "poêle" (dont celle de preheat) — retiré ; - "Fouetter les blancs en neige" était mal classé en foldIn (la phrase d'entraînement de foldIn partage la même locution) — corrigé en ajoutant des phrases d'entraînement dédiées à whisk ; - "Émincer les tomates" est passé sous le seuil de confiance vers melt après l'ajout du nouveau vocabulaire ailleurs dans le corpus — corrigé en élargissant les phrases d'entraînement de mince à un autre légume. Le test unitaire de splitIntoClauses avec un point de coupure obsolète (pré-datant findGapSplitPoint) est aussi corrigé. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(api): corrige la découpe des clauses et le seuil de confiance du classifieur de tech steps Trouvé en examinant des vraies recettes déjà en base après le dernier étoffement du vocabulaire : plusieurs étapes bien réelles se faisaient classer sur la mauvaise technique, sans lien avec un mot-clé manquant. - splitIntoClauses coupe désormais sur la limite de phrase (juste après un ".", "!" ou "?") la plus proche du milieu de l'écart entre deux candidats quand il y en a une, plutôt que sur l'espace brut le plus proche du milieu. Une description à deux techniques dans deux phrases distinctes ("Préchauffer le four à 180°C. Dans un saladier, mettre le beurre... et mélanger.") ne coupait qu'au milieu brut, ce qui pouvait trancher en pleine deuxième phrase et envoyer au classifieur une clause tronquée ("...(thermostat 6). Dans un saladier, mettre" sans complément) — assez éloignée des phrases d'entraînement courtes et complètes pour se faire mal classer avec confiance (préchauffer prédit "mix", mélanger prédit "melt"). - CONFIDENCE_THRESHOLD passe de 0.65 à 0.75 : du texte anglais passé dans le classifieur français (qui doit ne rien trouver, garanti par le test d'isolation des locales) scorait 0.69 sur "boil" — du bruit de petit corpus, pas un vrai verdict. Les cas réels que ce seuil sert à faire confiance scorent 0.91 à 1.0 en pratique ; 0.75 sépare proprement le bruit du signal sans rien casser (309 tests toujours verts). - Deux phrases d'entraînement ajoutées à `cook` pour deux clauses réelles mal classées (feu doux + remuant, découvert + laisser cuire) qui n'avaient pourtant pas de mot-clé manquant. Ajoute aussi src/scripts/backfill-tech-steps.ts : la détection ne tourne qu'à la création/modification d'une recette, jamais rétroactivement — ce script recalcule le start/end/contextStart/ contextEnd de chaque étape existante contre le classifieur actuel, pour ne pas avoir à rouvrir et resauvegarder chaque recette à la main après un changement de corpus. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(web): rend le contexte des tech steps réellement visible Le style existant (fond teinté à 6% d'opacité, sans autre indice visuel) était structurellement correct — vérifié en base, l'API et le DOM contenaient bien les spans de contexte — mais imperceptible à l'œil sur ce thème sombre : --color-primary n'est pas assez saturé pour qu'une teinte de quelques % se distingue du fond de la carte. Vérifié en créant une recette test dans le navigateur et en zoomant le texte rendu : littéralement aucune différence visible avant, un rectangle net après. Passe à 10% de fond + une bordure basse pleine à 45% d'opacité comme second indice visuel indépendant, tout en gardant le mot-clé (soulignement pointillé + fond à 14% + curseur + tooltip) nettement plus marqué que son contexte. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> * fix(web): retire l'affichage visuel du contexte des tech steps Ne touche que le rendu — le backend continue de calculer et de persister contextStart/contextEnd (tech-step-matcher.ts, StepTechStep), et splitDescriptionByTechSteps continue de découper la description autour du contexte (segments isKeyword: false). StepDescription.tsx rend désormais ces segments comme du texte brut, comme un segment sans technique — plus d'encadré/bordure autour de la clause, seul le mot-clé reste surligné avec sa tooltip. .step-tech-step-context (CSS) retirée, devenue inutilisée. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> |
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fix: corrige les bugs ouverts du repo (import TheMealDB, sidebar mobile) + doc (#59)
* fix(recipes): corrige plusieurs bugs d'import TheMealDB
- Les instructions TheMealDB numérotées sur leur propre ligne ("1\n\ntexte...\n\n2\n\ntexte...") créaient des étapes parasites ne contenant qu'un chiffre — filtrées désormais (#52).
- Un ingrédient compté sans mot d'unité dans le texte source (ex. "4 Egg Yolks") laissait l'import bloqué sur "Importer" indéfiniment, sans indication visuelle de la ligne en cause — matchUnit retombe maintenant sur l'unité générique "piece" quand une quantité a été extraite, et RecipeImportForm/RecipeFormPage surlignent désormais toute ligne dont l'unité manque, avec un message explicite (#53).
- Ajout de INGREDIENT_LABEL_SYNONYMS_EN pour reconnaître des formulations alternatives fréquentes chez les sources anglophones ("vanilla pod" en plus de "vanilla bean") sans élargir INGREDIENT_LABELS_EN à un tableau pour ses ~550 entrées (#54).
- Effet de bord découvert en vérifiant #53 de bout en bout : deux lignes source résolues vers le même ingrédient catalogue (ex. "Egg Yolks"/"Eggs" -> "Œuf") faisaient planter la création en 500 (contrainte unique recipe_id+ingredient_id) au lieu d'un 400 propre. createRecipeSchema rejette maintenant les ingredientId en double, et le formulaire d'import surligne les doublons avant même de soumettre.
Vérifié de bout en bout dans le navigateur (import réel de la recette "Flan" depuis TheMealDB, jusqu'au planning) en plus des tests ajoutés.
Closes #52, #53, #54
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(layout): la sidebar réduite écrasait la barre mobile
`isCollapsed` (rail icône seule sur desktop) persiste dans localStorage
indépendamment de la largeur de fenêtre — un utilisateur ayant réduit la
sidebar sur desktop puis ouvrant la même session sur mobile (ou réduisant
la fenêtre sous 640px) gardait `.app-sidebar.collapsed` (spécificité
0,2,0 : width 4.25rem, flex-direction column), qui l'emportait sur la
règle mobile `@media (max-width: 640px)` (spécificité 0,1,0) censée passer
la sidebar en barre horizontale pleine largeur.
Le bloc `&.collapsed` est maintenant scopé sous `@media (min-width: 641px)`
— le complément exact du breakpoint mobile — donc il ne s'applique plus du
tout en dessous.
Vérifié dans le navigateur : sidebar collapsed=true dans localStorage,
viewport 375px — la sidebar calcule bien width: 375px / flex-direction:
row (barre horizontale pleine largeur) au lieu de 4.25rem/column.
Closes #27
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* docs(readme): documente GET /planning?date=, plus /planning/current
Le README documentait encore `GET /planning/current` (401 sans session,
couvre "aujourd'hui"), une route qui n'existe plus — `planning.routes.ts`
ne définit que `GET /planning?date=YYYY-MM-DD` depuis l'introduction de la
grille de semaine complète. Sans session, `/planning/current` renvoie un
404 générique (route inexistante), pas le 401 documenté.
Documente aussi POST/DELETE /planning/items au passage, absents jusqu'ici.
Closes #55
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* docs: met à jour README et specs/ avec l'état réel du code
Le code avait beaucoup évolué depuis la dernière mise à jour de la
documentation (sources externes, import de recettes, planning en
grille, pages de paramètres, thème, tests Cucumber...) sans que
README.md/specs/*.md ne suivent. Tour complet du code (backend +
frontend) et réécriture :
- specs/batch-cooking-modele.md : schéma de données réécrit depuis
schema.prisma (foyer/admin/invitation, sources, catalogue
ingrédients/unités, techniques détectées, visibilité des recettes).
- specs/backend-architecture.md : foyer, préférences/goûts, planning,
référence, sources externes (adaptateurs/registre/sync), matching
ingrédients/techniques, isolation base de test, suppression de compte.
- specs/frontend-architecture.md : routing complet, sidebar/paramètres,
thème, planning + picker, catalogue + import, composants UI partagés,
tests Cypress+Cucumber.
- specs/batch-cooking-architecture.md : module Import passe de TODO à
implémenté.
- specs/error-handling.md : liste complète des ~19 codes d'erreur.
- README.md : réécriture pour refléter tout ce qui précède, plus la
note (dangereusement obsolète) sur le partage base de test/dev — le
fix existe déjà (apps/api/.env.test), la doc décrivait encore le bug.
* feat(ingredients): ajoute jaune/blanc d'oeuf, coriandre en poudre, viandes hachées
Complète le catalogue d'ingrédients de référence (seed data) :
- jaune d'oeuf / blanc d'oeuf (dairyAndCheese/eggs, aux côtés d'"egg")
- coriandre en poudre (condimentsAndSpices/spices, aux côtés de
corianderSeeds/freshCilantro déjà présents)
- viandes hachées manquantes : veau, porc, agneau (meatAndSeafood/meats,
aux côtés de groundBeef déjà présent), dinde et poulet
(meatAndSeafood/poultry)
Libellés ajoutés dans apps/web/src/locales/fr/translation.json (source
d'affichage) et packages/shared/src/data/catalog-labels-en.ts (matching
anglais pour l'import de recettes depuis des sources comme TheMealDB).
Aucune icône ni régime dédiés : héritent des défauts de leur groupe
(EGG/SPICE/MEAT/POULTRY, mêmes dietUids que leurs groupes respectifs).
282 tests apps/api toujours au vert (resetDatabase() reseed le
catalogue à chaque test).
* fix(i18n): retire le œ ligaturé des libellés français de l'œuf
"Œuf"/"Œufs" (ingrédient, sous-catégorie, allergène) et "Jaune/Blanc
d'œuf" (ajoutés par #60) s'écrivaient avec le œ ligaturé — remplacé par
"oe" (deux lettres) partout où le mot apparaît. Ne touche pas "bœuf"
(mot différent, non concerné).
Le scénario Cucumber recipe-form.feature qui sélectionne l'ingrédient
par son libellé affiché est mis à jour en conséquence.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(recipes): concatène les ingrédients dupliqués à l'import
Suite au retour utilisateur sur #53 (follow-up) : au lieu de bloquer
l'import et de demander à l'utilisateur de retirer une ligne en double
à la main, deux lignes source qui résolvent vers le même ingrédient
catalogue sont désormais fusionnées automatiquement, quantité
concaténée (sommée), avant même que l'écran de revue ne s'affiche.
- mergeDuplicateIngredients (recipe-translation.ts) : même unité des
deux côtés -> somme directe. Unité différente mais même UnitType
(MASS/VOLUME) -> conversion via toBaseFactor avant de sommer, exprimée
dans l'unité de la première ligne. UnitType différent, ou COUNT des
deux côtés (une "pincée" n'est pas une fraction fixe d'une "gousse",
cf. le commentaire de UnitView) -> jamais fusionnées, laissées en
double (createRecipeSchema/RecipeImportForm continuent de les
signaler, filet de sécurité déjà en place). Les lignes non résolues
(ingredientId: null) ne sont jamais fusionnées entre elles.
- rawText concaténé ("100g Sugar + 45g Sugar") pour la traçabilité.
- Branché dans previewSourceItem (sources.service.ts), juste après
translateRecipeIngredients — c'est le seul endroit où des doublons
peuvent apparaître (la création manuelle ne peut pas en produire,
IngredientPicker exclut déjà les ingrédients déjà sélectionnés).
Vérifié via l'API en local (import réel de "Flan" depuis TheMealDB) :
"100g Sugar"/"45g Sugar" -> une seule ligne Sucre, 145g.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* chore(lint): upgrade Biome vers 2.x, active noExplicitAny/noConsole/noFloatingPromises
`@biomejs/biome` passe de 1.9.4 à 2.5.9 (config migrée via `biome migrate
--write`) — nécessaire pour noFloatingPromises, une règle type-aware
apparue en 2.0 (nursery).
- noExplicitAny : déjà "recommended", actif depuis toujours, aucun changement.
- noConsole (biome.json) : bloque tout `console.*` sauf error/warn/info/
debug/table/assert — équivalent à "pas de console.log" sans interdire
les niveaux nommés (voir le nouveau log service dans le prochain commit,
qui centralise justement ces appels).
- noFloatingPromises (nursery) activé explicitement sous `rules.nursery`
sans avoir besoin d'activer le domaine "types" au sens large (ça aurait
aussi allumé des dizaines d'autres règles type-aware type
noUnresolvedImports/noUnnecessaryConditions, hors scope ici).
Le reste du diff, c'est soit du reformatage automatique (import sort, 2.x
ordonne différemment de 1.9.4 — `biome check --write --unsafe`), soit les
corrections des ~20 promesses flottantes que la nouvelle règle a fait
remonter :
- La plupart sont des `navigate(...)` non attendus (react-router v7 type
`navigate` en `void | Promise<void>`) — préfixés `void navigate(...)`,
aucun changement de comportement.
- Trois chargements initiaux en useEffect (OnboardingAllergensPage,
OnboardingDietPage, OnboardingHouseholdPage, HouseholdSettingsPage)
n'avaient jamais de `.catch()` du tout — ajouté (dégradation silencieuse
vers un état vide/par défaut, même raisonnement que le `.catch()` déjà
présent dans OnboardingSourcesPage).
- HouseholdSettingsPage : `loadHouse` était une fonction déclarée à chaque
render (donc une référence différente à chaque fois) utilisée comme
dépendance de useEffect ET passée en callback à des enfants — le
useEffect se re-déclenchait donc à chaque re-render provoqué par son
propre fetch, un vrai bug de boucle infinie de requêtes que
noFloatingPromises a fait remonter indirectement (via
useExhaustiveDependencies). Corrigé avec useCallback([]).
- RecipeDetailPanel : une clé de liste `${index}-...}` sur une liste
statique (draft.steps, sans id stable — DraftRecipeStepView n'en a pas)
— biome-ignore justifié, pas de bug réel.
- recipe.test.ts : variable `agent` non utilisée, retirée.
Vérifié : `pnpm --filter api test` (295/295), `pnpm lint` et `pnpm build`
clean sur tout le repo.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* feat(api): ajoute un log service pour les logs de fonctionnement côté serveur
Jusqu'ici, rien ne journalisait quoi que ce soit côté serveur : aucune
trace au démarrage à part un console.log ad hoc, et surtout aucune trace
des requêtes ni des erreurs gérées par ErrorHandlerService — un 500 en
production n'aurait laissé aucune trace exploitable.
- LoggerService (apps/api/src/lib/logger.service.ts) — classe (public
debug/info/warn/error, private emit), même convention que
ErrorHandlerService (packages/error-tools) : instance unique partagée
exportée (`export const logger = new LoggerService()`). Émet une ligne
JSON structurée par appel (timestamp/level/message + meta), filtrée par
seuil selon NODE_ENV (debug complet en dev, warn+ pendant les tests
pour ne pas alourdir la sortie de Mocha, info+ en production). Seul
endroit du code autorisé à toucher `console` directement (biome-ignore
justifié), toujours via une méthode nommée — jamais un console.log nu.
- requestLogger (middlewares/request-logger.ts) — une ligne par requête
terminée (méthode/chemin/statut/durée), montée en tout premier dans
app.ts, avant même setupCore (CORS/JSON/cookies), pour englober tout le
pipeline. Niveau déduit du statut (info/warn/error).
- errorLogger (middlewares/error-logger.ts) — monté juste avant
createErrorMiddleware : réutilise errorHandlerService.handle() (pur/
sans effet de bord) pour classifier l'erreur avant que la vraie réponse
ne soit construite, log en warn les 4xx routiniers (validation, 404,
401...) et en error les 5xx/exceptions non prévues (avec la stack).
- error-handler.service.ts : retire le `console.error(error)` ad hoc de
fromUnknownError — errorLogger voit désormais chaque erreur avant que
ce service ne la mappe, donc ce console.error faisait doublon (et
loggait en texte brut, pas en JSON structuré).
- server.ts : le console.log de démarrage passe par logger.info.
Vérifié : pnpm --filter api test (303/303, dont 8 nouveaux tests sur
LoggerService), pnpm lint/build clean, testé en live (pnpm dev:api +
curl) — logs JSON corrects pour un 200, un 404, un 401.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* style: préfixe tous les membres private/protected par _
Convention demandée par l'utilisateur : `emit` -> `_emit`, sur toutes les
classes du repo, pas seulement le nouveau code. `public` reste sans
préfixe.
- LoggerService (apps/api) : _minSeverity, _emit.
- ApiClient (apps/web) : _request (39 sites d'appel mis à jour).
- ErrorHandlerService (packages/error-tools) : _fromZodError,
_fromHttpError, _fromUnknownError.
- ExpressServer (packages/express-tools) : _app, _registeredRoutes.
Aucun changement de comportement — pur renommage interne, aucune méthode
private/protected n'était appelée depuis l'extérieur de sa classe.
Vérifié : pnpm --filter api test (303/303), pnpm lint/build clean sur
tout le repo (apps/api, apps/web, packages/*).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* docs(specs): documente les conventions de développement du repo
Nouveau specs/dev-conventions.md — jusqu'ici ces règles n'existaient que
dans l'historique de commits/PR (classes vs objets littéraux pour la
logique de service, préfixe _ sur private/protected, règles Biome
actives, log service, tests sans mocks de la DB, conventions git/PR...),
rien de centralisé pour un futur contributeur (humain ou Claude Code).
Référencé depuis README.md, section "Qualité / Tests".
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* refactor(web): regroupe pages/ par section au lieu d'un dossier à plat
pages/ mélangeait 8 fichiers directement à sa racine (LoginPage,
SignupPage, PlanningPage+scss, RecipesPage, RecipeFormPage,
ImportRecipePage, ShoppingListPage, ComingSoonPage+scss) à côté de deux
sous-dossiers déjà groupés (onboarding/, settings/) — incohérent, et
difficile à parcourir une fois le nombre de pages monté. Un sous-dossier
par section routée, même règle que onboarding/settings existants :
- pages/auth/ — LoginPage, SignupPage
- pages/planning/ — PlanningPage + planning-page.scss
- pages/recipes/ — RecipesPage, RecipeFormPage, ImportRecipePage
- pages/shopping-list/ — ShoppingListPage
ComingSoonPage (+ .scss) déménage vers components/ui/ — ce n'est pas une
page routée elle-même (ShoppingListPage l'enveloppe), c'est un composant
UI générique réutilisable, sa place est aux côtés de Dialog/Tooltip/etc.,
pas dans pages/.
Chemins relatifs internes de chaque fichier déplacé mis à jour (un niveau
de profondeur en plus), imports dans App.tsx repointés, tri Biome
réappliqué. specs/frontend-architecture.md mis à jour (arborescence +
références de chemin).
Vérifié : pnpm build clean (apps/web, 1952 modules), pnpm lint clean sur
tout le repo, testé en live dans le navigateur (login/signup, planning,
recettes, nouvelle recette, liste de courses, paramètres) — aucune route
cassée.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* refactor(web): regroupe features/recipes/ par sous-domaine au lieu d'un dossier à plat
20 fichiers à plat -> badges/ (DietTagSelect, DietBadges, AllergenBadges,
ReproducibleBadge, FavoriteStarButton), ingredients/ (IngredientPicker,
IngredientRow, ingredient-icons), steps/ (StepListEditor, StepDescription,
highlight-tech-steps), sources/ (RecipeSourcesPanel, SourceItemTable,
RecipeImportForm, recipe-import-draft, useEnabledSources).
RecipeTable/RecipeTabs/RecipeDetailPanel et recipes.scss restent à la
racine (composants transverses aux sous-dossiers, partagés par plusieurs
d'entre eux). Chemins relatifs corrigés dans les fichiers déplacés et chez
tous leurs importeurs externes (pages/recipes/*, features/planning/
RecipePickerDialog.tsx, features/profile/DislikedIngredientsField.tsx),
doc mise à jour (specs/frontend-architecture.md, specs/batch-cooking-
modele.md).
Vérifié : tsc --noEmit, biome check, build complet, 303 tests API,
vérification live navigateur (planning, /recettes, /recettes/nouvelle).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* refactor(api): regroupe lib/ par sous-domaine au lieu d'un dossier à plat
9 fichiers à plat -> recipe-sources/ (recipe-source-adapter, recipe-source-
errors, recipe-source-registry) et recipe-matching/ (recipe-translation,
ingredient-matcher, tech-step-matcher). jwt.ts, safe-profile.ts et
logger.service.ts restent à la racine de lib/ (pas de sous-domaine
partagé avec les autres).
Chemins relatifs corrigés dans les fichiers déplacés (profondeur +1 vers
db/) et chez tous leurs importeurs (modules/sources, modules/recipe,
sources/*, db/recipe-source-sync.ts, 12 fichiers de test), doc mise à
jour (specs/backend-architecture.md, specs/batch-cooking-architecture.md).
Vérifié : tsc --noEmit, biome check, build complet, 303 tests API.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* refactor(api): regroupe test/ par sous-domaine, miroir de src/lib/
18 fichiers à plat -> recipe-matching/ (ingredient-matcher, recipe-
translation, tech-step-matcher — miroir de lib/recipe-matching/),
recipe-sources/ (json-ld-recipe, recipe-source, recipe-source-sync,
the-meal-db — miroir de lib/recipe-sources/), sources/ (sources,
sources-index — module + registration src/sources/index.ts).
Les tests par domaine API sans regroupement naturel (auth, health,
house, logger.service, planning, preferences, profile, recipe,
reference) restent à la racine de test/, un fichier par domaine — même
logique que jwt.ts/safe-profile.ts restés à la racine de lib/.
Chemins relatifs corrigés (../src/ -> ../../src/, ../test-support/ ->
../../test-support/ dans les fichiers déplacés qui appellent
resetDatabase). .mocharc.json ("test/**/*.test.ts") couvre déjà les
sous-dossiers, aucun changement de config nécessaire.
Vérifié : biome check, 303 tests API.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* feat(convention): impose try/catch autour de chaque await/corps async
Nouvelle règle de dev : aucun await nu, et un corps de fonction/méthode
async doit intégralement vivre dans un try/catch (pas seulement la ou
les lignes qui awaitent). Documentée dans specs/dev-conventions.md avec
son périmètre (code applicatif — services/hooks/composants/middlewares
— routes *.routes.ts exemptées car déjà couvertes par
wrapAsyncHandler ; tests et scripts one-off exemptés aussi).
Appliqué rétroactivement à tout le code applicatif qui ne l'était pas
déjà :
- api : auth/house/profile/preferences/planning/reference/recipe/
sources .service.ts, recipe-source-sync.ts, recipe-translation.ts,
ingredient-matcher.ts, tech-step-matcher.ts, json-ld-recipe.ts,
the-meal-db.ts — un try/catch par fonction async, rethrow simple
(le middleware d'erreur logge déjà tout centralement, voir
error-logger.ts) sauf quand un catch avait déjà une logique propre
(ex. le retry de createHouse).
- web : api/client.ts (_request), AuthContext.tsx, ThemeContext.tsx,
AppLayout.tsx (handleLogout), HouseholdSettingsPage.tsx (handleCopy/
handleRemove/handleDelete/handleLeave) — la plupart des handlers de
formulaire avaient déjà ce pattern, seuls ceux qui laissaient un
await nu ont été corrigés.
lint/complexity/noUselessCatch désactivé dans biome.json (interdisait
justement le catch-qui-rethrow que cette convention impose).
Vérifié : tsc --noEmit (api+web), biome check (0 erreur, repo entier),
build complet, 303 tests API, vérification live navigateur (thème,
déconnexion, copie du code d'invitation).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* fix(web): corrige l'import cassé de highlight-tech-steps.cy.tsx
Oubli lors du regroupement de features/recipes/ par sous-domaine
(refactor(web): regroupe features/recipes/...) : le déplacement de
highlight-tech-steps.ts vers features/recipes/steps/ n'avait pas été
répercuté dans ce test composant Cypress (hors de apps/web/src, donc
raté par la recherche de référence externe à l'époque) — faisait
planter le job e2e en CI ("Failed to fetch dynamically imported
module").
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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Renamed from apps/api/src/lib/tech-step-matcher.ts (Browse further)