Claude
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Adapte l'API CollectFlow aux exigences des Actions ChatGPT et garantit que les données soient réellement disponibles pour un consommateur externe. Schéma OpenAPI : - openapi.json devient PUBLIC (sans clé). Il ne décrit que la structure, sans aucune donnée, or ChatGPT importe le schéma par URL avant que la clé ne soit configurée : l'exiger rendait l'import impossible. - servers[0].url est désormais ABSOLUE (une URL relative est rejetée à l'import), construite depuis l'hôte appelant ou COLLECTFLOW_PUBLIC_URL. - operationId sur chaque opération (requis par les Actions), schémas de réponse typés, et descriptions rédigées pour le modèle : quelle gamme utiliser pour raisonner, pourquoi préférer caParMagasinReseau au CA brut, que faire d'un 202 not_ready. Disponibilité des données : - Nouveau préchauffage /api/admin/grid-warmup + bouton dans Paramètres. Sans lui, l'API ne sert que les fournisseurs déjà ouverts à la main dans la Grille — une IA externe n'aurait presque rien vu. Le job calcule tous les fournisseurs séquentiellement (paralléliser saturerait PostgreSQL), saute ceux à jour depuis moins de 24 h et suit son avancement. Documentation : - Paramètres → marche à suivre pas à pas pour brancher un GPT (import du schéma, auth par clé personnalisée X-API-Key), et mention de COLLECTFLOW_PUBLIC_URL quand le domaine public diffère. L'assistant interne et son API api.ffnancy.fr ne sont pas touchés. Vérifié sur PostgreSQL local : schéma servi sans clé en 200, URL absolue, 5 operationId, auth apiKey/X-API-Key, surcharge COLLECTFLOW_PUBLIC_URL effective, 5 endpoints en 200 avec la clé, 401 JSON sans clé, et recherche transversale renvoyant bien plusieurs fournisseurs. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Y26nRZxTR57K7h8yqsF675
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)