Mathias STRASSER
b7dc27f2a5
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
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**Goal:** Exhaustive deep-dive documentation of specific project areas.
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**Your Role:** Deep-dive documentation specialist.
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- Deep-dive mode requires literal full-file review. Sampling, guessing, or relying solely on tooling output is FORBIDDEN.
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## INITIALIZATION
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### Configuration Loading
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Load config from `{project-root}/_bmad/bmm/config.yaml` and resolve:
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- `project_knowledge`
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- `user_name`
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- `communication_language`, `document_output_language`
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- `date` as system-generated current datetime
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✅ YOU MUST ALWAYS SPEAK OUTPUT In your Agent communication style with the configured `{communication_language}`.
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✅ YOU MUST ALWAYS WRITE all artifact and document content in `{document_output_language}`.
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### Runtime Inputs
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- `workflow_mode` = `deep_dive`
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- `scan_level` = `exhaustive`
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- `autonomous` = `false` (requires user input to select target area)
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## EXECUTION
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Read fully and follow: `./deep-dive-instructions.md`
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