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Réorganise la documentation du projet selon les principes du Domain-Driven Design (DDD) pour améliorer la cohésion, la maintenabilité et l'alignement avec l'architecture modulaire du backend. **Structure cible:** ``` docs/domains/ ├── README.md (Context Map) ├── _shared/ (Core Domain) ├── recommendation/ (Supporting Subdomain) ├── content/ (Supporting Subdomain) ├── moderation/ (Supporting Subdomain) ├── advertising/ (Generic Subdomain) ├── premium/ (Generic Subdomain) └── monetization/ (Generic Subdomain) ``` **Changements effectués:** Phase 1: Création de l'arborescence des 7 bounded contexts Phase 2: Déplacement des règles métier (01-19) vers domains/*/rules/ Phase 3: Déplacement des diagrammes d'entités vers domains/*/entities/ Phase 4: Déplacement des diagrammes flux/états/séquences vers domains/*/ Phase 5: Création des README.md pour chaque domaine Phase 6: Déplacement des features Gherkin vers domains/*/features/ Phase 7: Création du Context Map (domains/README.md) Phase 8: Mise à jour de mkdocs.yml pour la nouvelle navigation Phase 9: Correction automatique des liens internes (script fix-markdown-links.sh) Phase 10: Nettoyage de l'ancienne structure (regles-metier/, diagrammes/, features/) **Configuration des tests:** - Makefile: godog run docs/domains/*/features/ - scripts/generate-bdd-docs.py: features_dir → docs/domains **Avantages:** ✅ Cohésion forte: toute la doc d'un domaine au même endroit ✅ Couplage faible: domaines indépendants, dépendances explicites ✅ Navigabilité améliorée: README par domaine = entrée claire ✅ Alignement code/docs: miroir de backend/internal/ ✅ Onboarding facilité: exploration domaine par domaine ✅ Tests BDD intégrés: features au plus près des règles métier Voir docs/REFACTOR-DDD.md pour le plan complet.
112 lines
5.2 KiB
Gherkin
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Gherkin
# language: fr
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@api @audio-guides @advertising @mvp
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Fonctionnalité: Système de publicités complet
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En tant que plateforme
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Je veux gérer un système publicitaire équilibré et non intrusif
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Afin de monétiser la plateforme tout en préservant l'expérience utilisateur
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Contexte:
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Étant donné les règles publicitaires:
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| Règle | Valeur |
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| Durée max publicité | 30s |
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| Fréquence max par heure | 3 |
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| Skip autorisé après | 5s |
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| Mode auto-play | Piéton only |
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| Premium sans pub | Oui |
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Scénario: Insertion intelligente de publicité entre séquences
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Étant donné un utilisateur "alice@roadwave.fr" Free en mode piéton
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Quand elle termine l'écoute d'une séquence
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Et marche vers la suivante (temps de trajet: 5 min)
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Alors une publicité peut être insérée pendant le trajet
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Et elle ne coupe jamais une séquence en cours
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Et un événement "AD_INSERTED_BETWEEN_SEQUENCES" est enregistré
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Scénario: Ciblage géographique et contextuel des publicités
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Étant donné un utilisateur "bob@roadwave.fr" près de restaurants
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Et ses intérêts incluent "Gastronomie" à 80%
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Quand une publicité doit être affichée
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Alors le système priorise les restaurants à proximité
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Et match les intérêts de l'utilisateur
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Et un événement "AD_TARGETED" est enregistré avec score_match: 95
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Scénario: Format publicitaire audio + visuel
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Étant donné une publicité pour le "Café Le Parisien"
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Quand elle est diffusée
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Alors l'audio est joué (max 30s)
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Et une carte visuelle s'affiche avec:
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| Élément | Contenu |
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| Logo | Image du commerce |
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| Offre spéciale | -10% avec code ROAD10 |
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| Distance | À 50m |
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| Bouton CTA | [Y aller] [Sauvegarder]|
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Et un événement "AD_DISPLAYED_FULL" est enregistré
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Scénario: Facturation au CPM et CPC pour annonceurs
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Étant donné un commerce "Le Parisien" avec budget pub
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Quand sa publicité est diffusée 1000 fois (impressions)
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Alors il est facturé selon le modèle CPM: 5€ pour 1000 impressions
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Quand 50 utilisateurs cliquent sur "Y aller"
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Alors il est facturé selon le CPC: 0.50€ par clic
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Et un événement "AD_BILLING_CALCULATED" est enregistré
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Scénario: Dashboard annonceur avec statistiques détaillées
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Étant donné un annonceur "Restaurant Tokyo" connecté
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Quand il consulte son dashboard
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Alors il voit les métriques en temps réel:
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| Métrique | Valeur |
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| Impressions (7 jours) | 2 450 |
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| Taux d'écoute complète | 38% |
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| Clics "Y aller" | 125 |
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| Visites confirmées | 45 |
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| Taux de conversion | 1.8% |
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| Budget dépensé | 42.50€ |
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| Coût par visite | 0.94€ |
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Et un événement "AD_DASHBOARD_VIEWED" est enregistré
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Scénario: A/B testing automatisé des créatives publicitaires
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Étant donné un annonceur avec 3 versions de publicité
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Quand le système diffuse les pubs
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Alors chaque version est diffusée à 33% du trafic
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Et les performances sont comparées après 1000 impressions
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Et la meilleure version est automatiquement privilégiée
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Et un événement "AD_AB_TEST_WINNER_SELECTED" est enregistré
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Scénario: Limite de fréquence stricte pour éviter la saturation
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Étant donné un utilisateur "charlie@roadwave.fr"
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Et il a déjà entendu 3 pubs dans la dernière heure
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Quand le système tente d'insérer une 4ème pub
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Alors elle est bloquée
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Et l'utilisateur voit: "Prochaine pub dans 25 min"
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Et un événement "AD_FREQUENCY_CAP_REACHED" est enregistré
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Scénario: Publicités Premium sponsorisées prioritaires
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Étant donné un annonceur "Musée du Louvre" avec campagne premium
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Quand un utilisateur passe à proximité
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Alors sa publicité est priorisée sur les autres
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Et elle a un format étendu (45s autorisées)
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Et un badge "Partenaire officiel" s'affiche
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Et un événement "AD_PREMIUM_DISPLAYED" est enregistré
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Scénario: Sauvegarde d'offres publicitaires pour utilisation ultérieure
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Étant donné un utilisateur "david@roadwave.fr" qui entend une pub
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Quand il clique sur "Sauvegarder l'offre"
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Alors l'offre est ajoutée à "Mes offres sauvegardées"
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Et il peut la consulter plus tard
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Et la validité de l'offre est affichée: "Valable jusqu'au 31/03"
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Et un événement "AD_OFFER_SAVED" est enregistré
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Scénario: Métriques de performance du système publicitaire
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Étant donné que 100 000 pubs ont été diffusées
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Alors les indicateurs suivants sont disponibles:
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| Métrique | Valeur |
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| Taux de skip moyen | 62% |
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| Taux d'écoute complète | 38% |
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| CTR (Click-Through Rate) | 5.2% |
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| Taux de conversion (visites) | 3.1% |
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| Revenu moyen par utilisateur | 2.40€/an |
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| Satisfaction utilisateurs | 3.8/5 |
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Et les métriques sont exportées vers le monitoring
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