# Documentation développeur Picarones Guides courts pour étendre Picarones sans casser les invariants fondamentaux du projet. ## Architecture Voir [CLAUDE.md](../../CLAUDE.md) et [`docs/explanation/architecture.md`](../explanation/architecture.md) pour la cartographie complète. En résumé : architecture **8 couches concentriques** (post-rewrite, canonique) : ``` picarones/ ├── domain/ # Layer 1 — types purs (Pydantic, stdlib only) │ ├── artifacts.py # Artifact, ArtifactType (10 types) │ ├── corpus.py # CorpusSpec │ ├── documents.py # DocumentRef │ ├── pipeline_spec.py # PipelineSpec, PipelineStep (Pydantic immutable) │ ├── module_protocol.py # BaseModule (ABC) │ ├── facts.py # Fact, FactType, registre narratif │ └── … ├── formats/ # Layer 2 — parsing/serialization (ALTO 4, PAGE XML, JSON) ├── evaluation/ # Layer 3 — métriques et calcul │ ├── metrics/ # ~37 métriques (CER/WER, MUFI, philological, NER, …) │ ├── statistics/ # Wilcoxon, Friedman/Nemenyi, bootstrap, Pareto │ ├── views/, projectors/ # EvaluationView, projecteurs Alto/Page/CanonicalToText │ ├── corpus.py # Document, Corpus, GTLevel │ └── benchmark_result.py # BenchmarkResult, EngineReport, DocumentResult ├── pipeline/ # Layer 4 — PipelineExecutor canonique (instance-based) ├── adapters/ # Layer 5 — adapters externes (libs externes autorisées) │ ├── ocr/ # Tesseract, Pero, Mistral OCR, Google Vision, Azure DI, Precomputed │ ├── llm/ # OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama │ ├── vlm/ # Adapters VLM (zero-shot) │ ├── corpus/ # IIIF, Gallica, HTR-United, HuggingFace, eScriptorium │ └── storage/ # ArtifactStore, JobStore ├── app/ # Layer 6 — services applicatifs (BenchmarkService, RunOrchestrator, JobRunner, benchmark_runner) ├── reports/ # Layer 7 — rendu HTML / JSON / CSV (22 renderers + 5 vues) └── interfaces/ # Layer 8 — CLI Click, Web FastAPI ``` Règle d'import stricte : les flèches d'import vont uniquement de l'extérieur vers l'intérieur (de bas en haut dans le diagramme). Vérifié par `tests/architecture/test_layer_dependencies.py`. ## Guides d'extension - [Étendre le moteur narratif](narrative-engine.md) — ajouter un type de fait, ses templates, l'enregistrer dans le registre. - [Étendre le glossaire](extending-glossary.md) — documenter une nouvelle métrique, l'attacher à une colonne. - [Étendre l'i18n](extending-i18n.md) — ajouter une nouvelle langue ou une clé d'interface. ## Invariants à respecter 1. **Pas de LLM dans le chemin critique** du rapport. La synthèse factuelle est rendue par des templates `str.format_map`. Tout LLM au moment de la génération est à proscrire (reproductibilité, coût, dépendance externe). 2. **Pas de prescription dans l'interface**. Le glossaire est factuel (« utilisé historiquement pour X »), pas prescriptif (« à choisir si vous êtes Y »). Le panneau de personnalisation a un warning explicite sur l'absence de pondération universelle. 3. **Toute valeur numérique remontée dans la synthèse doit être traçable au JSON d'entrée**. Le test `test_every_number_in_synthesis_is_traceable` vérifie ce contrat. 4. **Symétrie FR/EN** garantie par les tests. Toute nouvelle clé d'interface ou entrée de glossaire doit exister dans les deux langues. 5. **Déterminisme du rapport** : deux générations sur les mêmes données produisent le même HTML (octet à octet pour la synthèse). Aucun timestamp, ID aléatoire ou ordre non-trié dans le HTML généré. ## Lancer la suite de tests ```bash pip install -e ".[dev,web]" pytest tests/ -q --tb=short ``` À la date du Sprint 21 : **1244 tests passent, 2 sont skip** (dépendance scipy optionnelle). Toute contribution doit conserver le statut "0 failed". ## Démo rapide ```bash picarones demo --output /tmp/demo.html --docs 8 ``` Génère un rapport sur des données fictives. Utile pour vérifier visuellement qu'un nouveau composant s'intègre proprement.