batchCooking/apps/api/test-support/mocha-root-hooks.ts
Nicolas 065ef2a31a 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>
2026-08-25 22:59:13 +02:00

40 lines
2.2 KiB
TypeScript

import { techStepClassifier } from "../src/lib/recipe-matching/tech-step-matcher.js";
import { resetDatabase } from "./reset-db.js";
/**
* Mocha root hook plugin (see `.mocharc.json`'s `require`) — runs once
* before every test file's own suites, regardless of load order.
*
* Warms up `techStepClassifier` here — resolving the `TechStep.key -> id`
* lookup from the DB (see `TechStepClassifierService._loadTechStepIds`) —
* instead of leaving it to happen lazily on whichever test file Mocha
* happens to load first, same as `server.ts` does before the real server
* ever accepts traffic. Fast by itself (one DB query, one HTTP call to
* `services/tech-step-intent-service`): that service now trains itself
* entirely at its own process startup (see its own README), so unlike
* before this migration, nothing here waits on a slow training pass — CI's
* own "wait for `/health`" step (`.github/workflows/ci.yml`) is what
* ensures that service is already fully trained before `pnpm --filter api
* test` even starts.
*
* `resetDatabase()` runs first, deliberately: id resolution needs
* `TechStep` rows, and a freshly-migrated (never-seeded) test database has
* none yet. Every per-test `beforeEach` in this suite already calls
* `resetDatabase()` again before its own test, which is a no-op
* duplication of effort but not a correctness problem: `TRUNCATE ...
* RESTART IDENTITY` plus deterministic re-seeding (`seedReferenceData`)
* assigns the exact same ids every time, so the `uid -> id` map memoized
* here from this first reset stays valid for every reset after it.
*/
export const mochaHooks = {
// biome-ignore lint/suspicious/noExplicitAny: Mocha's root hook `this` (a Context with `.timeout()`) isn't typed without @types/mocha (not a dependency here) — same untyped-`this` shape already used in tech-step-worker.routes.test.ts.
async beforeAll(this: any): Promise<void> {
// A little more generous than Mocha's normal 10s per-test default
// (`.mocharc.json`) purely for a slower/contended CI runner's first
// network round-trip to `services/tech-step-intent-service` — not
// because anything here waits on training anymore.
this.timeout(30000);
await resetDatabase();
await techStepClassifier.warmUp();
},
};