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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.
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7.2 KiB
Gherkin
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Gherkin
# language: fr
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Fonctionnalité: Impact des abonnements sur l'algorithme
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En tant qu'auditeur
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Je veux que les contenus de mes créateurs suivis soient favorisés
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Afin de ne pas rater leurs publications tout en découvrant de nouveaux contenus
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Contexte:
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Étant donné que l'API RoadWave est disponible
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Et que je suis connecté en tant qu'auditeur
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Et que je suis abonné au créateur "JeanDupont"
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Scénario: Boost de +30% appliqué au score final
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Étant donné un contenu du créateur "JeanDupont" avec:
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| score_geo | 0.5 |
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| score_interet | 0.6 |
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| score_engage | 0.5 |
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Quand le score final est calculé
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Alors le score de base est 0.53
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Et le boost abonnement de +30% est appliqué
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Et le score final avec boost est 0.69
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Scénario: Contenu non-suivi peut battre contenu suivi
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Étant donné que je suis à Paris
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Et que 2 contenus sont disponibles:
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| contenu | createur_suivi | score_geo | score_interet | score_engage | score_final_base | score_avec_boost |
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| Contenu A | Non | 0.9 | 0.8 | 0.7 | 0.80 | 0.80 |
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| Contenu B | Oui | 0.5 | 0.6 | 0.5 | 0.53 | 0.69 |
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Quand l'algorithme sélectionne le prochain contenu
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Alors le Contenu A est proposé en premier
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Car son score (0.80) est supérieur au Contenu B avec boost (0.69)
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Scénario: Contenu suivi remporte grâce au boost
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Étant donné que je suis à Paris
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Et que 2 contenus sont disponibles:
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| contenu | createur_suivi | score_final_base | score_avec_boost |
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| Contenu A | Non | 0.70 | 0.70 |
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| Contenu B | Oui | 0.60 | 0.78 |
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Quand l'algorithme sélectionne le prochain contenu
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Alors le Contenu B est proposé en premier
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Car le boost fait pencher la balance (0.78 > 0.70)
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Scénario: Contenu suivi avec faible engagement ne domine pas
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Étant donné que je suis abonné au créateur "CreateurMoyen"
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Et qu'il publie un contenu avec très faible engagement (score 0.30)
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Et qu'un contenu viral d'un créateur non-suivi a un score de 0.85
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Quand l'algorithme sélectionne le prochain contenu
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Alors le contenu viral est proposé en premier (0.85)
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Car même avec boost, le contenu suivi obtient seulement 0.39 (0.30 × 1.3)
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Scénario: Pas de file dédiée aux abonnements
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Étant donné que je suis abonné à 50 créateurs
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Quand l'algorithme génère ma file d'attente de 5 contenus
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Alors les contenus suivis et non-suivis sont mélangés
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Et tous entrent en compétition selon leurs scores (avec boost si abonnement)
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Et il n'y a pas de section séparée "Contenus de vos abonnements"
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Scénario: Vérification du calcul du boost
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Étant donné un contenu d'un créateur suivi
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Et que le score final de base est calculé à 0.65
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Quand le boost abonnement est appliqué
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Alors le multiplicateur utilisé est exactement 1.3
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Et le score final avec boost est 0.845 (0.65 × 1.3)
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Et le résultat est arrondi à 2 décimales: 0.85
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Scénario: Boost appliqué à tous les contenus du créateur suivi
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Étant donné que je suis abonné au créateur "JeanDupont"
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Et qu'il a publié 10 contenus différents
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Quand l'algorithme évalue chacun de ces contenus
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Alors le boost de +30% est appliqué à tous les 10 contenus
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Et chaque contenu bénéficie du même multiplicateur 1.3
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Scénario: Plusieurs créateurs suivis en compétition
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Étant donné que je suis abonné à "Créateur A" et "Créateur B"
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Et que les 2 ont des contenus disponibles dans ma zone:
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| createur | score_base | score_avec_boost |
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| Créateur A | 0.70 | 0.91 |
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| Créateur B | 0.65 | 0.85 |
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Quand l'algorithme sélectionne le prochain contenu
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Alors le contenu du Créateur A est proposé en premier (0.91 > 0.85)
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Et les 2 bénéficient du boost, mais le meilleur score gagne
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Scénario: Contenu national d'un créateur suivi
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Étant donné que je suis abonné à "MediaNational"
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Et qu'il publie un contenu de type "National" (score_geo 0.2)
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Quand le score est calculé avec:
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| score_geo | score_interet | score_engage |
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| 0.2 | 0.7 | 0.6 |
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Alors le score de base est environ 0.50
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Et avec le boost abonnement, le score devient 0.65
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Et le contenu peut être proposé malgré son score géo faible
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Scénario: Transparence du boost dans les paramètres
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Quand j'accède aux paramètres de l'algorithme de recommandation
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Alors je vois l'information: "Les contenus de vos créateurs suivis bénéficient d'un boost de +30%"
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Et je comprends que ce n'est pas une priorité absolue
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Et que la découverte de nouveaux contenus reste possible
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Scénario: Boost désactivé si désabonnement
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Étant donné que je suis abonné au créateur "JeanDupont"
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Et qu'un de ses contenus bénéficiait du boost +30%
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Quand je me désabonne de "JeanDupont"
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Alors ses contenus n'ont plus le boost
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Et leur score revient au score de base sans multiplicateur
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Scénario: Contenu d'un créateur nouvellement suivi
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Étant donné que je viens de m'abonner à "NouveauCreateur"
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Et qu'il a publié un contenu il y a 2 jours
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Quand l'algorithme recalcule les scores
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Alors le boost de +30% est immédiatement appliqué à ce contenu
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Et il peut apparaître dans ma prochaine file d'attente
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Scénario: Impact sur le taux de contenu suivi dans le feed
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Étant donné que je suis abonné à 30 créateurs
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Et que j'écoute 100 contenus sur une semaine
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Quand j'analyse la répartition
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Alors environ 40-50% des contenus proviennent de créateurs suivis
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Et 50-60% proviennent de créateurs non-suivis (découverte)
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Car le boost favorise sans dominer
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Scénario: Contenu suivi hors zone géographique
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Étant donné que je suis à Paris
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Et que je suis abonné à un créateur de Marseille
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Et qu'il publie un contenu ancré à Marseille (hors de portée)
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Quand l'algorithme évalue ce contenu
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Alors le score géo est quasi nul (0.05)
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Et même avec boost +30%, le score reste très faible
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Et le contenu n'est probablement pas proposé
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Scénario: Performance de calcul du boost
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Étant donné que je suis abonné à 100 créateurs
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Et que l'algorithme évalue 1000 contenus potentiels
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Quand le calcul des scores avec boost est effectué
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Alors le temps de calcul reste inférieur à 50ms
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Car le boost est une simple multiplication (opération O(1))
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Et la requête SQL utilise un JOIN sur la table abonnements
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Scénario: Boost combiné avec d'autres facteurs
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Étant donné un contenu d'un créateur suivi
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Et que le contenu bénéficie aussi de:
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| facteur | impact |
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| Score d'engagement élevé | +20% |
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| Contenu récent (<24h) | +10% |
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| Boost abonnement | +30% |
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Quand le score final est calculé
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Alors le boost abonnement s'applique au score final (après tous les autres calculs)
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Et les boosts ne s'additionnent pas, le boost abonnement est un multiplicateur final
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