Claude
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Trois defauts signales, trois causes distinctes.
1. LA COURBE DES MAGASINS N'APPARAISSAIT PRESQUE JAMAIS.
L'extracteur ecrivait `{ qte: 0 }` sur les mois sans vente, sans
`nbMag`. La serie exigeant les 12 mois, elle disparaissait des qu'un
produit avait un mois creux — c'est-a-dire presque toujours. Un mois
PRESENT dans le detail est un mois extrait : s'il n'a pas de nbMag,
c'est que personne n'a vendu, donc zero. Corrige a la source ET a la
lecture, pour que les caches deja ecrits repartent sans re-sync.
2. LES DEUX COURBES ETAIENT ILLISIBLES SUPERPOSEES.
Deux echelles independantes placaient la courbe des magasins AU-DESSUS
de celle des quantites : cela se lit spontanement comme « il y a plus
de magasins que de ventes », un contresens. Les series sont desormais
tracees dans DEUX BANDES distinctes alignees sur le meme axe des mois.
On compare la forme de l'une avec la forme de l'autre, sans jamais
suggerer un rapport de grandeur.
3. LES POURCENTAGES N'AVAIENT PAS DE SENS.
La pente d'une regression rapportee a la moyenne donnait « -124 % »
(une baisse ne peut pas depasser -100 %), « +1 062 % » pour 2 unites
vendues une fois dans l'annee, et surtout « +508 % » sur des dizaines
de lignes d'affilee — la signature arithmetique d'une serie nulle
partout sauf le dernier mois, ou le rapport ne depend meme plus des
quantites. On compare maintenant deux moyennes de 4 mois : variation
qui se lit comme telle, plancher a -100 %, insensible au bruit d'un
mois isole. Sans base de comparaison, aucun pourcentage n'est
invente — le produit est marque « Nouveau », et le tri le remonte en
tete au lieu de l'enterrer.
Le graphique accepte aussi des quantites negatives (retours superieurs
aux ventes sur un mois) : l'echelle part du minimum reel, le point ne
sort plus du cadre.
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)