MeeJayandClaude Opus 5
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Tracker de vie auto-hébergé : suivi poids/calories/sport avec planning de pesées, sevrage tabac (vape) avec modèle de coût DIY et économies, et finances personnelles avec import de relevés bancaires. Architecture : FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL 16, React 18 + TS + Vite + Tailwind + ECharts, déploiement Docker Compose. Modules auto-découverts des deux côtés (pkgutil / import.meta.glob) et framework de connecteurs à deux voies (importeurs de fichiers + ingestion JSON) pour brancher de nouvelles sources sans toucher au noyau. Validé : 292 tests pytest, tsc + vite build, contrat API/web vérifié contre le schéma OpenAPI, et déploiement Docker réel sur PostgreSQL 16 (28 tables, SPA servie par nginx, wizard de premier démarrage). Documentation : README.md, docs/GUIDE.md, CONVENTIONS.md, et les documents de conception et de recherche dans docs/. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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675 B
Python
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Python
from abc import ABC, abstractmethod
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from dataclasses import dataclass
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from typing import Any, ClassVar
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from sqlalchemy.orm import Session
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from app.core.importing.base import UpsertOutcome
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@dataclass
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class IngestRecord:
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type: str # ex: "steps", "weight", "workout"
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data: dict[str, Any]
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external_id: str | None = None
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source: str = "ingest" # sender-declared source (ex: "android_bridge")
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class BaseIngestHandler(ABC):
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domain: ClassVar[str] # "health"
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record_types: ClassVar[tuple[str, ...]] # accepted `type` values
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@abstractmethod
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def apply(
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self, db: Session, user_id: int, record: IngestRecord
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) -> UpsertOutcome: ...
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