Claude
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Fusion de deux lignes de travail parallèles sur main, complémentaires et non concurrentes :cd2e77eselectionnerFenetreViaDimensionMois() — sélectionne les 12 mois par qElemNumber sur la dimension maître Mois. C'est ce qui marche : les champs Date exposés sont dissociés des faits (100 % du total avant comme après), la dimension maître porte les vraies valeurs.4ef0e9fgarde-fou d'intégrité — refuse d'écrire le cache si la fenêtre n'est pas entièrement couverte. C'est pourquoi le cache est resté inchangé au lieu d'être corrompu.726fb84choisirPeriode() — le maillon manquant. Le dump des expressions donne la cause de fond : « Quantité N » = Sum({<Type_Cal={'N'}>} quantite) « Quantité COMP » = Sum({<Type_Cal={'$(vPeriod_comp)'}…>} quantite) Un pont de périodes duplique les lignes de faits ; Type_Cal marque la période analysée (N) ou de comparaison (COMP), et le champ Période (4 valeurs) décide de quelle période il s'agit. Sélectionner correctement les mois ne suffit donc pas : sous la période par défaut, « Quantité N » rend 0 sur tout mois hors période courante, même parfaitement sélectionné. Orchestration fusionnée : 1. choisirPeriode() essaie chaque valeur de Période et MESURE, sur un cube [Mois] × Quantité N, combien de mois de la fenêtre elle rend disponibles. Aucun libellé n'est deviné. 2. Si une période couvre les 12 mois → master measures (exactes sur toute la fenêtre). Sinon → agrégation directe des faits, en secours. 3. Dans les deux cas, la couverture des 12 mois est revérifiée avant persistance ; sinon l'extraction est refusée et le cache laissé intact. La tendance conserve la règle stricte de4ef0e9f(les 12 clés explicitement présentes, ou pas de tendance), qui écarte aussi le « +4100 % » calculé sur deux points pour un article vendu depuis mai. 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)