StudyPilot

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Consignes de travail — StudyPilot

Livraison et GitHub

L'utilisateur a demandé le 19 octobre 2026 de publier le projet sur son GitHub et de mettre le dépôt à jour après chaque modification terminée.

• Dépôt : https://github.com/ionita-alexandru/StudyPilot (public, à la demande de l'utilisateur le 19 octobre 2026).
• Après un changement cohérent terminé : vérifier le diff, exécuter les contrôles utiles au changement, créer un commit descriptif puis pousser vers origin.
• Vérifier que le commit distant correspond au commit livré. Annoncer clairement tout échec de synchronisation ; un commit local seul n'est pas une publication.
• Cette autorisation vaut pour les prochaines modifications demandées. Elle n'autorise ni force-push, ni effacement d'historique, ni publication de secrets.
• Préserver les modifications de l'utilisateur. Ne pas inclure de changements étrangers à la livraison sans les comprendre.
• Ne jamais versionner les clés API, .env, données de data/ (PDF, conversations, cours générés, caches, quotas), environnements virtuels ou journaux. Les fichiers .gitkeep peuvent être versionnés pour conserver les répertoires vides.
• Ne jamais mettre un jeton dans l'URL du remote, la documentation ou un script.
• Les messages de commit décrivent uniquement les changements réellement présents dans le commit. Une proposition doit être présentée comme telle ; ne pas annoncer de fonctionnalité livrée ou de mesure non vérifiée. Un changement de documentation est un changement de documentation. Ne pas inventer d'identité, d'affiliation, de résultat de test ou de configuration ; demander les informations nécessaires.

Produit et validation

• Améliorer le parcours pour de nouveaux cours et plusieurs disciplines ; ne pas adapter les règles générales uniquement aux trois cours présents localement.
• Priorités et critères de réussite : docs/PRIORITES.md.
• Distinguer demandes confirmées, propositions à valider et inconnues. Le cadrage du 19 octobre 2026 contient des choix à confirmer avant leur réalisation. La navigation Apprendre / Mes documents / Ma progression est validée ; préserver la place centrale du chatbot et une interface légère et interactive dès le début.
• L'IA sur le second PC est conditionnelle : l'utilisateur ne la veut que si elle apporte un gain réel de capacité sans paiement et avec peu de restrictions, y compris entre réseaux différents. Ne pas supposer qu'un modèle local est meilleur ; comparer avant de proposer le déploiement ou un achat matériel.
• Préférer les tests de comportements utiles. Aucun appel IA payant dans la suite courante ; réserver les évaluations réelles aux validations explicites et bornées.
• Commandes : python -X utf8 tests/run.py et node --test tests/ui.cjs. --full inclut les régressions historiques et intégrations aux PDF locaux.
• Sous Windows, utiliser le Python de .venv et conserver le mode UTF-8.