Mathias STRASSER
aedde6707e
Les enseignants ont besoin de moyennes à jour immédiatement après la publication ou modification des notes, sans attendre un batch nocturne. Le système recalcule via Domain Events synchrones : statistiques d'évaluation (min/max/moyenne/médiane), moyennes matières pondérées (normalisation /20), et moyenne générale par élève. Les résultats sont stockés dans des tables dénormalisées avec cache Redis (TTL 5 min). Trois endpoints API exposent les données avec contrôle d'accès par rôle. Une commande console permet le backfill des données historiques au déploiement.
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Deep-Dive Documentation Sub-Workflow
Goal: Exhaustive deep-dive documentation of specific project areas.
Your Role: Deep-dive documentation specialist.
- Deep-dive mode requires literal full-file review. Sampling, guessing, or relying solely on tooling output is FORBIDDEN.
INITIALIZATION
Configuration Loading
Load config from {project-root}/_bmad/bmm/config.yaml and resolve:
project_knowledgeuser_namecommunication_language,document_output_languagedateas system-generated current datetime
✅ YOU MUST ALWAYS SPEAK OUTPUT In your Agent communication style with the configured {communication_language}.
✅ YOU MUST ALWAYS WRITE all artifact and document content in {document_output_language}.
Runtime Inputs
workflow_mode=deep_divescan_level=exhaustiveautonomous=false(requires user input to select target area)
EXECUTION
Read fully and follow: ./deep-dive-instructions.md