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Métadonnées des Parties du Projet

Informations Générales

• Nom du projet: ChartBastan
• Type de référentiel: multi-part
• Nombre de parties: 2
• Date de la documentation: 2026-01-18

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Partie 1: Frontend

{
  "part_id": "frontend",
  "display_name": "Frontend Next.js",
  "root_path": "chartbastan/",
  "project_type_id": "web",
  "project_type": "Web Application",
  "primary_language": "TypeScript",
  "primary_framework": "Next.js 16.1.3",
  "entry_point": "src/app/page.tsx",
  "port": 3000,
  "build_tool": "Next.js",
  "styling": "Tailwind CSS v4 + shadcn/ui",
  "state_management": "Zustand + React Query",
  "database": "SQLite (Drizzle ORM)"
}

Stack Technique

Frontend:

• Framework: Next.js 16.1.3
• Language: TypeScript 5
• UI Library: shadcn/ui (Radix UI primitives)
• Styling: Tailwind CSS v4
• State Management: Zustand 5.0.10
• Data Fetching: React Query 5.90.18
• Authentication: better-auth 1.4.14
• Database: Drizzle ORM 0.44.7 + better-sqlite3 12.6.2
• Visualization: D3.js 7.9.0, Recharts 3.6.0
• Animations: Framer Motion 12.26.2
• Web Push: web-push 3.6.7

Structure des Répertoires Critiques

• src/app/ - App Router (Next.js 16)
• src/components/ - Composants React réutilisables
• src/services/ - Services API et logique métier
• src/hooks/ - React Hooks personnalisés
• src/lib/ - Utilitaires et fonctions d'aide
• src/stores/ - Zustand stores pour l'état global
• src/db/ - Configuration Drizzle ORM
• drizzle/ - Migrations de base de données

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Partie 2: Backend

{
  "part_id": "backend",
  "display_name": "Backend FastAPI",
  "root_path": "backend/",
  "project_type_id": "backend",
  "project_type": "API REST",
  "primary_language": "Python",
  "primary_framework": "FastAPI 0.128.0",
  "entry_point": "app/main.py",
  "port": 8000,
  "api_documentation": "/docs",
  "database": "SQLite (SQLAlchemy) → PostgreSQL",
  "message_queue": "RabbitMQ"
}

Stack Technique

Backend:

• Framework: FastAPI 0.128.0
• Server: Uvicorn 0.30.0
• Language: Python 3.11+
• ORM: SQLAlchemy 2.0.45
• Migrations: Alembic 1.13.0
• Validation: Pydantic 2.7.0
• Settings: Pydantic Settings 2.3.0

Data Scraping:

• Twitter: tweepy 4.14.0
• Reddit: praw 7.8.1
• RSS: feedparser 6.0.11

Machine Learning:

• Sentiment Analysis: vaderSentiment 3.3.2
• NLP: textblob 0.17.1

Async Communication:

• Message Queue: pika 1.3.2 (RabbitMQ)
• Redis: ioredis 5.9.2

Development Tools:

• Linting: flake8 7.1.0
• Formatting: black 24.8.0
• Testing: pytest 8.3.3

Structure des Répertoires Critiques

• app/api/ - Endpoints REST
• app/models/ - Modèles SQLAlchemy
• app/schemas/ - Schémas Pydantic
• app/services/ - Services métier
• app/ml/ - Services ML (sentiment, prédiction)
• app/scrapers/ - Scrapers (Twitter, Reddit, RSS)
• app/queues/ - Gestion RabbitMQ
• app/workers/ - Workers asynchrones
• app/middleware/ - Middleware (auth, CORS)
• alembic/versions/ - Migrations de base de données
• tests/ - Tests unitaires

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Intégration entre Parties

Protocole de Communication

Type: REST API
Protocole: HTTP/HTTPS
Format de données: JSON

Points d'Intégration

1. Frontend Service → Backend API

   • Services dans src/services/ appellent les endpoints de l'API FastAPI
   • Base URL: http://localhost:8000 (dev)

2. Authentification

   • Backend: JWT tokens via better-auth
   • Frontend: Gestion des tokens dans Zustand store

3. Synchronisation des Données

   • Real-time: Websockets (si implémenté)
   • Polling: React Query pour les mises à jour périodiques

4. Notifications

   • Backend: Workers RabbitMQ → Web Push
   • Frontend: Service Worker pour notifications push

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Dépendances Externes

Frontend

• Twitter API (si direct access)
• Reddit API (si direct access)

Backend

• Twitter API (via tweepy)
• Reddit API (via praw)
• RabbitMQ (message broker)
• Redis (cache, si utilisé)

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Configuration de Développement

Environnement Requis

Frontend:

• Node.js 20+
• npm ou yarn

Backend:

• Python 3.11+
• pip

Services Optionnels:

• RabbitMQ (pour workers asynchrones)
• Redis (pour cache, si utilisé)

Variables d'Environnement

Frontend (.env.local):

• NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

Backend (.env):

• DATABASE_URL=sqlite:///./chartbastan.db
• TWITTER_API_KEY=...
• TWITTER_API_SECRET=...
• TWITTER_ACCESS_TOKEN=...
• TWITTER_ACCESS_SECRET=...
• REDDIT_CLIENT_ID=...
• REDDIT_CLIENT_SECRET=...
• RABBITMQ_URL=amqp://guest:guest@localhost:5672

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Statut du Projet

Phase de développement: Testing

• ✅ Tous les epics complétés
• ✅ Architecture implémentée
• ✅ Frontend et Backend prêts
• 🔄 Testing en cours

Prochaine étape: Validation des fonctionnalités et correction des bugs

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Points d'Intérêt pour le Développement

1. Points d'entrée API Backend:

   • app/api/matches.py - Endpoints de matchs
   • app/api/predictions.py - Endpoints de prédictions
   • app/api/users.py - Endpoints utilisateurs

2. Services Frontend:

   • src/services/matches.ts - Service de matchs
   • src/services/predictions.ts - Service de prédictions
   • src/services/auth.ts - Service d'authentification

3. Composants UI Clés:

   • src/components/dashboard/ - Dashboard principal
   • src/components/predictions/ - Composants de prédictions
   • src/components/matches/ - Composants de matchs

4. Machine Learning:

   • backend/app/ml/sentiment_analyzer.py - Analyse de sentiment
   • backend/app/ml/prediction_calculator.py - Calcul de prédictions

5. Scraping de Données:

   • backend/app/scrapers/twitter_scraper.py - Scraper Twitter
   • backend/app/scrapers/reddit_scraper.py - Scraper Reddit
   • backend/app/scrapers/rss_scraper.py - Scraper RSS