TikTok exige de prouver la propriété du domaine ("URL properties") avant
d'autoriser la Content Posting API, en servant un fichier à la racine du
site.
Le dossier public-root/ est exposé publiquement à la racine du domaine et
monté avant le catch-all du frontend. Y déposer un fichier suffit : pas de
modification de code ni de reconstruction du client, ce qui couvre aussi
les prochaines vérifications (autre domaine, Google, Meta).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018uUPZ1GNpEkYB1dpXHYPek
Renseigne l'identité de FROUARD DISTRIBUTION (enseigne LA FOIR'FOUILLE)
comme valeur par défaut des pages /terms et /privacy : forme juridique,
capital, siège et numéro RCS. Les relecteurs TikTok ouvrent ces pages
pendant l'audit et refusent les mentions incomplètes.
Chaque champ reste surchargeable par variable d'environnement si l'outil
venait à être exploité par une autre société du groupe.
L'adresse de contact reste à fournir via LEGAL_CONTACT_EMAIL : elle ne
figure pas au registre, et le RGPD impose un point de contact pour
l'exercice des droits.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018uUPZ1GNpEkYB1dpXHYPek
L'audit de l'application développeur TikTok impose une URL publique pour
les conditions d'utilisation et pour la politique de confidentialité, et
les relecteurs les ouvrent réellement.
Les pages sont rendues en HTML côté serveur, sans authentification, pour
rester lisibles par un robot qui n'exécute pas le JavaScript du client.
La politique décrit précisément ce que l'intégration fait : données reçues
de TikTok (open_id, nom d'affichage, avatar, jetons), finalité de
publication, chiffrement des jetons au repos, suppression à la
déconnexion et marche à suivre pour retirer l'autorisation.
Les mentions de l'exploitant se configurent via LEGAL_COMPANY_NAME,
LEGAL_COMPANY_ADDRESS et LEGAL_CONTACT_EMAIL.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018uUPZ1GNpEkYB1dpXHYPek
Ajoute la gestion multi-comptes TikTok et permet d'envoyer la même vidéo
sur plusieurs pages Facebook ET plusieurs comptes TikTok en une seule
publication.
Un compte TikTok vit dans social_pages comme une page Facebook : il hérite
donc des permissions par utilisateur, de la planification et du calendrier.
Trois particularités de l'API TikTok structurent l'implémentation :
- pas de jeton saisi à la main : chaque compte passe par OAuth, et
l'access token (24h) est renouvelé via le refresh token (1 an) avant
chaque publication ;
- la publication est asynchrone : l'upload rend un publish_id, et un
poller récupère l'identifiant définitif du post ;
- creator_info doit être interrogé avant chaque envoi pour ne demander
qu'un niveau de confidentialité réellement autorisé sur le compte.
Serveur :
- service TikTok (OAuth, creator_info, upload FILE_UPLOAD par chunks,
suivi de statut) et routes de connexion/configuration
- schéma : platform 'tiktok', refresh token et scopes sur social_pages,
publish_id/publish_status sur scheduled_posts, table tiktok_config
- routage par plateforme dans les deux flux de reels et le planificateur
- cron de suivi des publications, token manager et analytics adaptés
Client :
- connexion et reconnexion des comptes TikTok depuis « Pages gérées »
- sélection combinée pages Facebook / comptes TikTok à la publication
- configuration de l'application TikTok dans les paramètres (admin)
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018uUPZ1GNpEkYB1dpXHYPek
The SPA's session check (/api/auth/session) is cached indefinitely by
react-query (staleTime: Infinity, no refetch on focus/interval), so once a
protected page mounts successfully, the app never re-verifies auth. If the
server-side session later becomes invalid (server restart with in-memory
sessions, cookie/session expiry, etc.), every subsequent API call
(pages, scheduled-posts, audio-tracks, media, media/upload, ...) starts
failing with 401 in a loop with no way for the user to recover short of a
manual page reload.
Add a shared handleUnauthorized() in queryClient.ts that redirects to
/login on any non-auth API 401, wired into both the shared fetch helpers
(apiRequest/getQueryFn) and the raw fetch() calls used for file uploads
and Remotion rendering, which also lacked this recovery path. Also add the
missing credentials: "include" to those raw fetch() calls for consistency
with the rest of the app's API requests.
Address Codex review: the debug log previously included the key's
first 10 characters. Replace with a non-reversible SHA-256 fingerprint
so logs remain useful for correlating support reports without ever
exposing key material.
An OpenRouter key with trailing whitespace/newline (common from
copy-paste) produces "Missing Authentication header" from their API,
which looked identical to a missing key. Trim apiKey on save (schema
level) and on use (defense in depth), fail fast with a clear message
if the stored key is empty, and log a masked key preview + model on
each generation call to make future auth failures diagnosable from
container logs.
generatePostText ignored the userId it received and always read an
arbitrary row via getAnyOpenrouterConfig() (LIMIT 1, no ORDER BY),
so a model chosen and saved in Settings could be shadowed by another
stale config row. Now it prefers the requesting user's own config,
falling back to the most recently updated shared one. Also swap the
retired anthropic/claude-3.5-sonnet default for a live OpenRouter slug.
Add GEMINI_API_KEY to docker-compose so it can be set in Portainer.
Fall back to this env var when the DB app_config has no geminiApiKey,
so Gemini TTS works without requiring the user to save the key through
the Settings UI.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
Gemini returns raw PCM (audio/L16;codec=pcm;rate=24000), not a real WAV
file with a header, so FFmpeg fails to auto-detect the format. Pass
-f s16le, -ar (from mime type), and -ac 1 explicitly so FFmpeg can
decode the byte stream. Also surface FFmpeg stderr on failure instead
of swallowing it.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
Replace the 8-item Google Cloud TTS voice list with 2 Gemini native
voices: Charon (homme) and Kore (femme). Set Charon as the default
when switching to Gemini engine in all four reel pages.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
Replace the texttospeech.googleapis.com call (which requires a separate
GCP project with Cloud TTS enabled and billing) with the Gemini native
TTS endpoint (gemini-2.5-flash-preview-tts). This uses the same Gemini
API key already configured in the app, with no extra GCP setup needed.
Voice mapping: fr-FR-Standard-A/C -> Kore (female), B/D -> Charon (male).
Audio is returned as WAV and converted to MP3 via FFmpeg. Subtitle sync
uses ffsubsync as Gemini TTS does not return word boundaries.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
The TTS preview route hardcoded the Gemini API key to undefined when
calling the ffmpeg service, causing the service to silently fall back to
Edge TTS even when the user selected Gemini. Mirror the lookup already
used in the reel processing route so the selected engine is honored.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
Replace \uXXXX surrogate-pair escapes with the actual emoji characters
in print() calls. Lone surrogates are invalid in UTF-8, causing
UnicodeEncodeError on stdout encode and aborting TTS generation before
the Gemini API call.
https://claude.ai/code/session_01QBvwHAMZzVYfWvy1U5paat
Problème: Les emojis s'affichaient comme des codes hexadécimaux (01F, 4E2, ABC)
dans les stories Facebook car le serveur ne pouvait pas télécharger les images
depuis les CDN externes (jsDelivr, Twemoji).
Solution: Système de cache local à 3 niveaux
1. **Cache mémoire**: Les emojis déjà chargés restent en RAM
2. **Cache disque**: Les emojis téléchargés sont sauvegardés dans server/assets/emoji/
3. **Téléchargement à la demande**: Si un emoji n'existe pas localement, il est téléchargé une seule fois puis réutilisé
Avantages:
- ✅ Les emojis ne sont téléchargés qu'une seule fois
- ✅ Temps de chargement ultra-rapide après le premier téléchargement
- ✅ Fonctionne même si le CDN est temporairement indisponible
- ✅ Pas besoin de pré-télécharger tous les emojis (3000+ fichiers)
- ✅ Les emojis utilisés fréquemment sont mis en cache
Les emojis devraient maintenant s'afficher correctement comme de vraies
images colorées dans les stories Facebook, pas comme des codes hexadécimaux !
Implémentation d'un système responsive robuste avec détection automatique
du type d'appareil et switch transparent entre versions desktop et mobile.
## Nouvelles fonctionnalités
### 1. Hook de détection mobile (useIsMobile)
- Détection via media query (max-width: 768px)
- Validation supplémentaire via user agent
- Support des changements dynamiques de taille d'écran
- Hook useDeviceType pour détection granulaire (mobile/tablet/desktop)
### 2. Composant ResponsiveRoute
- Switch automatique entre versions desktop/mobile
- Lazy loading des composants pour performances optimales
- Factory function createResponsiveRoute pour création facile
- Suspense avec fallback de chargement
### 3. Pages mobiles optimisées (10 pages)
**Pages créées :**
- dashboard.tsx - Tableau de bord
- new-post.tsx - Création de posts (interface tactile optimisée)
- calendar.tsx - Calendrier
- media.tsx - Bibliothèque de médias
- image-editor.tsx - Éditeur d'images
- pages.tsx - Gestion des pages sociales
- ai.tsx - Assistant IA (admin)
- settings.tsx - Paramètres (admin)
- users-admin.tsx - Gestion utilisateurs (admin)
- sql.tsx - Administration SQL (admin)
**Optimisations mobiles appliquées :**
- Layout en colonne unique (au lieu de multi-colonnes)
- Boutons tactiles : min-height 44-52px (Apple guidelines)
- Grilles adaptées (2 colonnes au lieu de 3 pour médias)
- Navigation simplifiée avec menu hamburger
- Dialogs en plein écran (95vw sur mobile)
- Tables converties en cards empilées
- Boutons d'action en colonne au lieu de ligne
- Padding et espacement optimisés pour petits écrans
- Typographie réduite (text-2xl au lieu de 3xl)
- Touch-manipulation sur zones interactives
- Bottom fixed buttons pour actions principales
- Inputs full-width avec min-height 48px
### 4. Routing automatique
- App.tsx modifié pour utiliser createResponsiveRoute
- Détection transparente du device
- Lazy loading de toutes les routes
- Aucun changement d'URL entre versions
## Performances
- Code splitting automatique (lazy loading)
- Seule la version nécessaire est chargée
- Cache des composants chargés
- Réduction de la taille du bundle initial
## Tests à effectuer
1. Rétrécir la fenêtre du navigateur < 768px
2. Utiliser les DevTools mobile
3. Tester sur un vrai appareil mobile
4. Vérifier que toutes les fonctionnalités marchent
Les utilisateurs bénéficient maintenant d'une expérience optimale sur mobile !
Problème: Les emojis s'affichaient comme des carrés bizarres dans les
stories publiées sur Facebook (alors que la prévisualisation fonctionnait).
Cause: Le téléchargement des images emoji depuis le CDN Twemoji par défaut
échouait lors de la génération de l'image de story côté serveur.
Solution:
1. Utilisation d'un CDN plus fiable (jsDelivr) au lieu du CDN Twemoji par défaut
2. Ajout d'une logique de retry (3 tentatives avec exponential backoff)
3. Ajout d'un timeout de 10 secondes pour éviter les blocages
4. Meilleure gestion des erreurs avec logs détaillés
5. Cache des emojis téléchargés pour améliorer les performances
Les emojis devraient maintenant s'afficher correctement dans les stories
Facebook publiées depuis l'application.
Ajout de logs pour tracer:
- Le parsing des emojis (combien détectés, URLs générées)
- Le téléchargement des images (succès/échec, codes HTTP)
- Le rendu final (succès/erreur avec détails)
Cela permettra d'identifier si le problème vient de:
- URLs Twemoji incorrectes
- Échec de téléchargement depuis le CDN
- Problème de chargement/décodage de l'image
Le problème était causé par un calcul incorrect du positionnement des emojis
lorsque textBaseline est défini à 'middle'. Le code calculait la position comme
si le baseline était en mode standard (alphabetic), ce qui décalait les emojis
verticalement.
Changement: emojiY = y - (emojiSize / 2) au lieu de y - fontSize * 0.8
Cela centre correctement l'emoji autour du point Y qui représente le centre
du texte en mode 'middle'.