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>
Nicolas
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