* 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.
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* 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.
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* 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).
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* 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.
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* 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).
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* 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 c7116d4, probable incident GitHub Actions)
---------
Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* 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.
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* 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.
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* 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).
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* 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.
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* 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>
GET /shopping-list?date= (shopping-list.service.ts/.routes.ts) somme les
ingrédients de chaque recette planifiée sur la semaine, mis à l'échelle par
les portions de chaque créneau (PlanningItem.portions / Recipe.portions),
regroupés par paire (ingredientId, unitId) — jamais null contrairement à
GET /planning, une semaine vide redescend en items: [].
Côté web, ShoppingListPage rend cette liste groupée par rayon (même
IngredientCategory que IngredientPicker), triée alphabétiquement en
français à l'intérieur d'un rayon (shopping-list.ts, logique pure extraite
du composant). WeekNavigator (flèches + calendrier) est extrait de
PlanningPage vers features/planning/ pour être partagé entre les deux
pages ; ses libellés migrent de planning.* vers common.weekNav.*/
common.calendar.*/common.days.*, plus génériques pour une page qui n'est
plus seulement le planning.
ComingSoonPage retiré (plus aucun appelant, Liste de courses avait le
dernier stub restant).
Tests : Mocha (agrégation, mise à l'échelle par portions, unités non
fusionnées) + Cucumber (shopping-list.feature : liste vide, groupement/tri,
navigation de semaine) + mise à jour de layout.cy.ts/planning-page.cy.ts
pour le nouveau rendu.
Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* 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>
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Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
* 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>
- packages/shared: PlanningView/PlanningItemView, exported.
- apps/api: planning module (service + route), mounted at /planning.
GET /planning/current returns the authenticated user's household's
planning covering today, or null (no error) when there isn't one yet —
the expected state until planning creation exists.
- Tests: Mocha (apps/api/test/planning.test.ts) + Cucumber
(features/planning.feature), same conventions as auth.
- packages/express-tools: fixed AsyncRequestHandler/wrapAsyncHandler's
Locals generic constraint (Record<string, unknown> -> Record<string,
any>, matching Express's own Response<ResBody, LocalsObj>) — the first
endpoint combining requireAuth/AuthLocals with an async handler exposed
that the stricter constraint rejected plain interfaces Response itself
accepts fine.
- Docs: README.md ("Planning" section) + specs/backend-architecture.md.
First commit of the home-page-after-login feature (see plan discussed in
chat) — frontend layout/routing/HomePage follow in subsequent commits on
this same branch/PR.
* Centralize error handling (shared codes + API/client services), code quality pass
## Error handling
Requested: a centralized error-handling service on the API, custom error
codes shared across apps, and a client-side error service for i18n labels.
- packages/shared/src/errors/error-codes.ts — ErrorCode enum + ApiErrorResponse
contract. Single source of truth: neither side hardcodes a raw error string
the other has to guess at.
- apps/api: HttpError now carries an ErrorCode (not just a message).
ErrorHandlerService (new) centralizes every "how do we turn a thrown error
into an HTTP response" decision — app.ts's error middleware is now a thin
adapter calling into it. API messages reverted to English/dev-facing (they
were French from an earlier pass) since user-facing text is now generated
client-side from the code.
- apps/web: ApiClient (class, singleton instance) throws ApiError carrying
the code. ErrorMessageService (new) maps every ErrorCode to a localized
label, structured with a Locale type from the start (only "fr" exists, but
adding a language later is "add a locale to the map", not "hunt down every
hardcoded string"). LoginPage/SignupPage now display
errorMessageService.getLabel(err.code), never err.message directly.
- Tests strengthened to assert on `code`, not just HTTP status (Mocha +
Cucumber, new "the response error code should be" step). Cypress mocks
updated to the new {code, message} response shape.
## Code quality pass
Per explicit feedback: heavy JSDoc on every interface/type/class/function/
method/member touched in this PR, explicit public/private visibility on
every class member (ApiClient, ErrorMessageService, ErrorHandlerService,
HttpError), no HTML/logic mixing (styling extracted out of components
entirely, never inline).
ApiClient/ErrorMessageService were initially written as static-only classes;
switched to instance-based singletons (matching ErrorHandlerService's
existing pattern) after Biome's noStaticOnlyClass rule flagged the
static-only shape as an anti-pattern — same "class with visibility
modifiers" outcome, without fighting the linter.
## SCSS + theming
- apps/web/src/styles/_theme.scss — design tokens as CSS custom properties
on :root (colors, spacing, typography), not plain Sass variables — makes
them available at runtime, not just compile time, so a future theme
switch (e.g. dark mode) is "redefine these variables" rather than
rebuilding stylesheets.
- apps/web/src/styles/global.scss replaces the old single index.css:
reset + theme import only, loaded once from main.tsx.
- Per-page/component styles colocated (HomePage.tsx + HomePage.scss);
styles shared by multiple pages within one feature live in that feature's
folder (features/auth/auth-form.scss, used by both Login/SignupPage) —
not duplicated per page, not dumped in the global stylesheet either.
- Component-level .scss files intentionally don't `@use` the theme
partial: they only consume CSS custom properties (global at runtime via
global.scss), not Sass-level symbols, so importing it would do nothing —
documented inline rather than left as a silently-redundant import.
- vite.config.ts opts into Sass's modern compiler API to silence a
legacy-js-api deprecation warning on every build.
## specs/ updates
- New specs/error-handling.md — the ErrorCode/ApiErrorResponse contract,
both services, with a flow diagram.
- New specs/frontend-architecture.md — apps/web folder structure, routing/
auth-guard flow, SCSS/theming conventions.
- specs/batch-cooking-architecture.md links to both (original doc content
otherwise untouched — it's the user's own hand-authored source doc).
## Verification
Full lint/mocha/cucumber/build green. Manually re-verified the whole auth
flow in a real browser against native dev servers (not just the automated
suites): signup, the EMAIL_ALREADY_IN_USE → "Cet email est déjà utilisé"
translation end-to-end (confirmed the raw API response carries the English
dev message + code, and the UI shows the French label), wrong-password
INVALID_CREDENTIALS → its label, and confirmed the theme tokens actually
apply (computed button background-color matches --color-primary, card
max-width matches the token value) rather than trusting the build succeeding.
* Address review: no .d.ts, express-tools package, faker fixtures, numeric codes, real i18n lib
Five explicit review points, addressed on this same PR branch (not a new
PR) per updated preference.
## No .d.ts files in the codebase
- apps/web: vite-env.d.ts removed — its /// <reference types="vite/client" />
is replaced by "types": ["vite/client"] in tsconfig.app.json, same effect.
- apps/api: src/types/express.d.ts renamed to express-request.augment.ts —
`declare global` module augmentation works identically in a plain .ts
file as long as it has a top-level import (making it a module); the
.d.ts extension wasn't doing anything for us here.
## packages/express-tools — separate package for Express tooling
Moved HttpError and ErrorHandlerService out of apps/api into a new
workspace package, plus a new createErrorMiddleware() factory (the actual
Express 4-arg error-handling middleware, previously inlined in app.ts).
apps/api now just consumes @batch-cooking/express-tools. Has a real build
(tsc -> dist/, same pattern as packages/shared) — required for the same
reason shared needed one: apps/api's Docker image runs plain `node
dist/server.js`, no tsx. apps/api/Dockerfile updated to COPY the new
package's dist alongside shared's.
## faker.js for test fixtures
apps/api/test/auth.test.ts: replaced the hardcoded "Nicolas
Lefevre"/nicolas@example.com fixture (looked like real user data) with
@faker-js/faker, generated fresh per test via buildSignupPayload().
features/step-definitions/auth.steps.ts: fakerized the filler
firstName/lastName/password used for background state the scenarios
don't actually read.
Deliberately did NOT fakerize the literal example values inside
auth.feature itself (alice@example.com etc.) — those are the readable,
illustrative Gherkin examples that are the whole point of BDD scenarios,
not real PII, and randomizing them would make the scenarios harder to
read for no real gain. Flagged this reasoning in the README in case that
call should go the other way.
Caught a real bug while wiring this up: faker.internet.email() sometimes
capitalizes parts of the address, but signupSchema/loginSchema normalize
emails to lowercase — the test fixture needs to match what's actually
stored, so buildSignupPayload() lowercases the generated email too.
Found by actually running the suite repeatedly, not just once.
## ErrorCode: numeric enum, zero hardcoded values
packages/shared/src/errors/error-codes.ts: ErrorCode is now a numeric
enum (4000 VALIDATION_ERROR, 4001 EMAIL_ALREADY_IN_USE, 4010
INVALID_CREDENTIALS, 4011 NOT_AUTHENTICATED, 4040 NOT_FOUND, 5000
INTERNAL_ERROR — grouped by family like HTTP status codes).
Audited and fixed every place that hardcoded a raw code value instead of
referencing the enum: ApiClient's fallback (`"INTERNAL_ERROR" as
ErrorCode` — would no longer even type-check once the enum went numeric,
which is exactly the point), and the Cypress mock bodies (now import
ErrorCode from @batch-cooking/shared instead of typing the string).
Cucumber's "the response error code should be {string}" step still takes
the *name* in the .feature file (readable: "EMAIL_ALREADY_IN_USE") and
resolves it to the real numeric value via ErrorCode[name] — TypeScript's
reverse enum mapping — before comparing, so the Gherkin stays readable
without the step hardcoding a number either.
## Real i18n library (i18next), not a hand-rolled label map
apps/web: added i18next + react-i18next. New locales/fr/translation.json
holds every user-facing string — not just error labels (errors.*), but
the login/signup/home pages' labels, buttons and headings too
(auth.login.*, auth.signup.*, home.*) — via useTranslation()/t() in each
page. ErrorMessageService no longer owns its own label map; it converts
the numeric ErrorCode to its enum member name and delegates the actual
lookup to i18next (errors.<MEMBER_NAME>). Adding a language is now
"add a locale file", not a code change anywhere.
## specs/ and README updated
specs/error-handling.md and specs/frontend-architecture.md rewritten for
the new package, numeric codes, and i18next. New "i18n" and "no .d.ts"
sections. README covers the same, plus a note on the faker.js scope
decision (feature-file literals excluded, on purpose).
## Verification
Full lint/mocha (x3 runs)/cucumber/build green. Re-verified
express-tools' extraction against a real risk (not just tsc passing):
ran `node dist/server.js` standalone (mirrors the Docker runtime, no
tsx) and hit /health, a 404 (confirmed numeric code 4040 over the wire),
and a real signup + duplicate-email 409 (confirmed numeric 4001). Then
re-verified the full pipeline in a real browser against native dev
servers: signup, EMAIL_ALREADY_IN_USE -> i18next -> "Cet email est déjà
utilisé" end-to-end, home page i18next interpolation
({{firstName}}/{{lastName}}) rendering correctly.
* Address second review round: interface comments, res.locals, ExpressServer, assertIsNever
Five more explicit review points, on the same PR branch.
## Every interface key commented
Audited all 6 interfaces in the codebase. Two had partially-commented
members (violates the "every key gets /** */" rule): AuthResult
(apps/api/auth.service.ts) and SafeUserProfile (packages/shared) — both
now fully commented. The other four (AuthTokenPayload,
AuthContextValue, ErrorHandlingResult, ApiErrorResponse) were already
compliant.
## Removed the Express namespace augmentation
apps/api/src/types/express.d.ts (renamed to express-request.augment.ts
in the last round) is gone entirely. requireAuth now attaches the
authenticated profile to `res.locals.userProfile` — Express's own
built-in per-request mechanism for exactly this — typed via a new
AuthLocals interface and `Response<unknown, AuthLocals>`, instead of a
project-wide `declare global` silently changing every Request's type
whether or not it went through the middleware.
## ErrorHandlerService confirmed framework-agnostic
It already had zero Express import. Documented this explicitly (in the
package's index.ts and the new backend-architecture.md spec) as a
deliberate split: ErrorHandlerService is framework-agnostic (would work
behind Fastify too), ExpressServer/createErrorMiddleware are the actual
Express integration layer.
## packages/express-tools: server init + route/middleware utilities
New ExpressServer class, modeled on the pattern shared as a reference
(adapted, not copied 1:1 — deliberately left out the reference's custom
runtime param-type-validation system, since zod already does that job
in this codebase and running two parallel validation mechanisms would
be redundant, not "propre"):
- setupCore() — the common cors/json/cookie-parser stack
- addRoute() — registers a route, warns+skips instead of silently
double-registering the same method+path
- addMiddleware() / mountRouter() / setErrorHandler()
- listen()
- .instance — the raw Express app, for supertest
Also added wrapAsyncHandler() — forwards a thrown/rejected error from an
async handler to next(err) automatically, removing the manual
try/catch/next(err) every route needed.
apps/api/src/app.ts now builds via ExpressServer (createServer(),
consumed by both server.ts's .listen() and createApp()'s .instance for
tests). auth.routes.ts's signup/login handlers use wrapAsyncHandler
instead of manual try/catch. cookie-parser/cors moved out of apps/api's
own dependencies entirely — they're express-tools' concern now.
## assertIsNever (packages/shared/src/tools/)
Exhaustiveness-check helper for switch/if-chains over a union: takes a
`never`-typed value and throws, so a forgotten case in a later-added
union member becomes a compile error instead of a silent runtime
fallthrough. Verified for real (not just written and assumed correct):
wrote a throwaway switch missing a case and confirmed `tsc` rejects it
with the exact expected error, then deleted the scratch file. No
existing switch/if-chain over a union in the codebase yet to retrofit
it into — noted as ready for when one appears (e.g. the not-yet-built
batch-cooking calculation module or recipe-import pipeline).
## specs/ updated
New specs/backend-architecture.md — ExpressServer, wrapAsyncHandler,
the res.locals decision (with the "why not declare global" reasoning
spelled out), assertIsNever. error-handling.md and
frontend-architecture.md cross-link to it instead of duplicating.
README covers the same, briefly.
## Verification
Full lint/mocha/cucumber/build green. Re-ran `node dist/server.js`
standalone (mirrors Docker, no tsx) after the ExpressServer refactor:
/health, a 404 (numeric 4040), and a real signup + GET /me round trip
confirming res.locals-based auth actually works at runtime, not just
that tsc accepts the types.
* refactor: move ErrorHandlerService/HttpError out of express-tools
ErrorHandlerService has zero dependency on Express — it's a plain
"map an error to {status, body}" service that works identically
behind any HTTP framework. It had no business living in a package
named express-tools.
Extracted HttpError, ErrorHandlerService, and ErrorHandlingResult
into a new packages/error-tools package (same tsc-build-to-dist
pattern as shared/express-tools). express-tools now only keeps the
actual Express-specific layer: ExpressServer, wrapAsyncHandler, and
createErrorMiddleware (which adapts ErrorHandlerService, imported
from error-tools, onto Express).
- packages/error-tools: new package, depends on shared + zod
- packages/express-tools: drops zod dependency, adds error-tools
dependency for error-middleware.ts's type import
- apps/api: adds error-tools dependency; app.ts, auth.service.ts,
require-auth.ts now import HttpError/errorHandlerService from
error-tools instead of express-tools
- apps/api/Dockerfile: adds COPY for packages/error-tools in the
runtime stage
- specs/error-handling.md, specs/backend-architecture.md, README.md
updated to reflect the new package split
Verified: pnpm lint, pnpm build (all packages, correct dependency
order), pnpm test (9/9 Mocha), pnpm test:bdd (5/5 Cucumber), full
Docker rebuild + compose up (no crash-loop), curl + browser checks
of /health, unknown-route 404, signup (201), duplicate-email 409
(code 4001 EMAIL_ALREADY_IN_USE) — all going through the moved
ErrorHandlerService/HttpError correctly.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
kyuno053
