Claude
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Recherche produit - La page /produits interroge désormais Qlik Sense EN PREMIER (src/lib/qlik-search.ts) : recherche globale Engine sur les champs article (code + libellé détectés dynamiquement via FieldList), sélection des valeurs trouvées, puis liste des Article Code correspondants. - Les métriques réseau des articles trouvés sont extraites sur 12 mois glissants et mises en cache (qlik_network_metrics), puis rapprochées du catalogue FF Nancy par code centrale (pgGetProduitsByCodeCentrale). - Repli propre sur la recherche catalogue local si Qlik est injoignable, signalé dans l'UI. Résultats mis en cache mémoire 10 min, requête dédupliquée. - Nouvelle route GET /api/produits/search (runtime nodejs, 300 s) ; la liste est chargée côté client avec état de chargement, l'extraction Qlik prenant plusieurs secondes. Informations affichées - Résultats : magasins vendeurs (+ % du réseau), quantité réseau, quantité par magasin, prix moyen réseau, CA par magasin, marge %, sparkline de tendance, fournisseur, et présence ou non au catalogue Nancy. - Fiche : carte « Performance réseau · 12 mois glissants » en tête (8 indicateurs + détail mensuel qté / magasins / qté par magasin / CA / prix moyen / marge %), puis carte « Fournisseur » dédiée, puis identité, stock, nos ventes 12 mois. - La fiche s'ouvre aussi par code centrale (?cc=) pour les produits que le réseau travaille et que Nancy ne référence pas — le libellé et le fournisseur Qlik sont persistés dans le cache réseau pour ce cas. Tendance réseau - computeNetworkTrend reconstruit sa fenêtre depuis la date du jour : 12 mois complets, mois en cours EXCLU (il est partiel et écrasait la pente). Les mois absents du cache valent 0 ; ceux antérieurs à la première extraction réelle sont écartés au lieu d'être inventés à 0. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01DfqUihgixw4K1AmJhizWiu
CollectFlow
CollectFlow est une application de révision d'assortiment et d'analyse de performances des produits en point de vente, conçue pour consolider les données issues de plusieurs fournisseurs et magasins.
Prérequis
- Node.js 18+ (pour le développement local)
- Docker et Docker Compose (pour le déploiement conteneurisé)
- PostgreSQL 16+
Lancer avec Docker
Le projet est configuré pour tourner dans un conteneur Docker optimisé (mode standalone de Next.js). Note : Vous devez disposer d'une base de données PostgreSQL séparée (le conteneur ne lance que l'application web).
1. Démarrer l'application
À la racine du projet, lancez :
npm run docker:build
# ou directement
docker-compose up -d --build
L'application sera accessible sur http://localhost:5643.
L'application sera attachée au réseau Docker externe nginx_default afin d'être exposée derrière votre reverse proxy Nginx. Assurez-vous que ce réseau existe (docker network create nginx_default).
2. Arrêter l'application
npm run docker:down
# ou directement
docker-compose down
Développement Local (Sans Docker)
Si vous préférez développer en local, vous devrez configurer votre propre base de données PostgreSQL.
- Installer les dépendances :
npm install
-
Configurer la connexion DB : Allez sur la page des Paramètres (
/settings) dans l'application pour configurer l'accès à votre PostgreSQL local. -
Lancer le serveur de développement :
npm run dev
Structure du Projet (BMAD)
Ce projet respecte l'architecture BMAD (Business, Model, Application/API, Data) :
src/features/*: Logique métier (Business) isolée par feature (ex:grid,snapshots)src/types/*: Interfaces TypeScript (Model)src/app/*: Routeurs Next.js UI et endpoints d'API (Application/API)src/db/*: Schémas Drizzle ORM et connexions (Data)