AdamThomasandClaude Sonnet 5
fea9d37019
Artist gagne start_time/end_time (end <= start ⇒ finit le lendemain, même convention que Shift/DayPart/Availability). Migration 0008. Le solveur (app/solver/) résout maintenant les fenêtres de passage des artistes que chaque bénévole veut voir (VolunteerArtist) et pénalise toute suggestion qui chevaucherait un passage souhaité — le bénévole raterait l'artiste. Comme le reste du scoring, c'est un terme de l'objectif, pas un blocage : pour un créneau urgent sans autre candidat, le solveur propose quand même, quitte à ce que ce soit un pis-aller. - SolverVolunteer.wished_artist_windows (fenêtres ShiftInfo précalculées par le loader depuis Artist + VolunteerArtist). - Nouveau malus _ARTIST_CONFLICT_PENALTY dans engine.py. - Tests : moteur (conflit détecté/ignoré hors chevauchement/toujours suggéré en dernier recours) + intégration API bout en bout. 176 tests, ruff et alembic check au vert. CLAUDE.md mis à jour (§2 et §4). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017uUsRg7XzopkCPWimwg9ZM
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2.1 KiB
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"""Types d'entrée/sortie du solveur — suggestions, pas d'affectation automatique.
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Le solveur ne connaît que ces structures simples (jamais les modèles
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SQLModel), comme le moteur de validation dont il réutilise les briques
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(`app.validation.models`, `app.validation.engine.uncovered_minutes`).
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"""
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import datetime as dt
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from dataclasses import dataclass, field
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from app.validation.models import AvailabilityWindow, DayPartWindow, ShiftInfo
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverShift:
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"""Un créneau à compléter (`assigned < ideal_staff`)."""
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id: str
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position_id: str
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starts_at: dt.datetime
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ends_at: dt.datetime
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min_staff: int
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ideal_staff: int
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already_assigned: int
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@property
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def shift_info(self) -> ShiftInfo:
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return ShiftInfo(id=self.id, starts_at=self.starts_at, ends_at=self.ends_at)
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverVolunteer:
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id: str
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availability: tuple[AvailabilityWindow, ...] = ()
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wished_position_ids: frozenset[str] = frozenset()
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# Passages des artistes que le bénévole veut voir (heure de passage),
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# sous forme de fenêtres datées : un créneau qui chevauche l'une d'elles
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# lui ferait manquer le passage.
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wished_artist_windows: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
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# Créneaux déjà occupés (affectations existantes, décisions figées) :
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# comptent pour chevauchement, cumul journalier, repos.
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existing_shifts: tuple[ShiftInfo, ...] = ()
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# Total déjà affecté sur l'édition (minutes), pour répartir la charge.
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existing_minutes: int = 0
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverInput:
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shifts: tuple[SolverShift, ...] = field(default_factory=tuple)
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volunteers: tuple[SolverVolunteer, ...] = field(default_factory=tuple)
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day_parts: tuple[DayPartWindow, ...] = field(default_factory=tuple)
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@dataclass(frozen=True)
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class ShiftSuggestion:
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"""Bénévoles suggérés pour un créneau, meilleur en tête."""
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shift_id: str
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volunteer_ids: tuple[str, ...]
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@dataclass(frozen=True)
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class SolverSolution:
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suggestions: tuple[ShiftSuggestion, ...] = field(default_factory=tuple)
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