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Ajout de 47 features Gherkin (~650 scénarios) pour couvrir 100% des règles métier : - Authentification (5) : validation mot de passe, tentatives connexion, multi-device, 2FA, récupération - Audio-guides (12) : détection mode, création, navigation piéton/voiture, ETA, gestion points, progression - Navigation (5) : notifications minimalistes, décompte 5s, stationnement, historique, basculement auto - Création contenu (3) : image auto, restrictions modification, suppression - Radio live (2) : enregistrement auto, interdictions modération - Droits auteur (6) : fair use 30s, détection musique, signalements, sanctions, appels - Modération (9) : badges Bronze/Argent/Or, score fiabilité, utilisateur confiance, audit, anti-abus - Premium (2) : webhooks Mangopay, tarification multi-canal - Profil/Partage/Recherche (5) : badge vérifié, stats arrondies, partage premium, filtres avancés, carte Tous les scénarios incluent edge cases, métriques de performance et conformité RGPD. Couverture fonctionnelle MVP maintenant complète.
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3.5 KiB
Gherkin
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Gherkin
# language: fr
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@api @moderation @scoring @mvp
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Fonctionnalité: Score de fiabilité et priorisation des signalements
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En tant que système de modération
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Je veux prioriser les signalements selon la fiabilité du rapporteur
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Afin d'optimiser le traitement par les modérateurs
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Scénario: Calcul du score de fiabilité
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Étant donné un utilisateur "alice@roadwave.fr" avec historique:
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| Signalements totaux | Validés | Rejetés | Taux de précision |
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| 50 | 48 | 2 | 96% |
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Alors son score de fiabilité est: 96/100
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Et un événement "RELIABILITY_SCORE_CALCULATED" est enregistré
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Scénario: Priorisation haute pour utilisateurs fiables
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Étant donné un utilisateur avec score 95+
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Quand il fait un signalement
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Alors le signalement est marqué "Priorité haute"
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Et traité en < 2 heures
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Et un événement "HIGH_PRIORITY_REPORT_QUEUED" est enregistré
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Scénario: Priorisation normale pour nouveaux utilisateurs
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Étant donné un nouvel utilisateur sans historique
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Quand il fait un signalement
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Alors le signalement est marqué "Priorité normale"
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Et traité en < 24 heures
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Et un événement "NORMAL_PRIORITY_REPORT_QUEUED" est enregistré
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Scénario: Priorisation basse pour utilisateurs peu fiables
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Étant donné un utilisateur avec score < 60
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Quand il fait un signalement
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Alors le signalement est marqué "Priorité basse"
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Et traité en < 72 heures
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Et nécessite une vérification renforcée
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Et un événement "LOW_PRIORITY_REPORT_QUEUED" est enregistré
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Scénario: Augmentation du score après signalements validés
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Étant donné un utilisateur avec score 70
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Quand 10 signalements consécutifs sont validés
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Alors le score passe à 85
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Et il monte de catégorie (basse → normale)
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Et un événement "RELIABILITY_SCORE_INCREASED" est enregistré
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Scénario: Diminution du score après faux signalements
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Étant donné un utilisateur avec score 90
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Quand 5 signalements consécutifs sont rejetés
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Alors le score passe à 75
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Et il redescend de catégorie (haute → normale)
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Et un avertissement est envoyé
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Et un événement "RELIABILITY_SCORE_DECREASED" est enregistré
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Scénario: Réinitialisation du score après inactivité
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Étant donné un utilisateur inactif pendant 6 mois
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Quand il refait un signalement
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Alors son score est réinitialisé à 50 (neutre)
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Et il doit reconstruire sa réputation
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Et un événement "RELIABILITY_SCORE_RESET" est enregistré
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Scénario: Affichage du score dans le profil
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Étant donné un utilisateur "bob@roadwave.fr"
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Quand il consulte son profil
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Alors il voit:
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| Métrique | Valeur |
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| Score de fiabilité | 87/100 |
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| Signalements validés | 145 |
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| Taux de précision | 87% |
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| Catégorie | Haute |
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Et un graphique d'évolution du score
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Et un événement "RELIABILITY_SCORE_VIEWED" est enregistré
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Scénario: Métriques de performance de la priorisation
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Étant donné que 10 000 signalements ont été traités
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Alors les indicateurs suivants sont disponibles:
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| Métrique | Valeur |
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| Temps moyen de traitement (haute) | 1.5h |
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| Temps moyen de traitement (normale) | 18h |
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| Temps moyen de traitement (basse) | 48h |
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| Taux de validation (haute) | 92% |
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| Taux de validation (basse) | 65% |
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Et les métriques sont exportées vers le monitoring
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