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be4d4a7076 feat: fuzzy matching Picnic ↔ Leclerc + page /matches dans le dashboard
Nouvelle table product_matches (status: pending/validated/rejected).
Matching via RapidFuzz token_sort_ratio, seuil configurable (défaut 85%).

Workflow :
  1. python -m tickettracker.cli match [--threshold 85]
     → calcule et stocke les paires candidates
  2. http://localhost:8000/matches
     → l'utilisateur valide ou rejette chaque paire
  3. La comparaison de prix enrichie avec les paires validées

Nouvelles dépendances : rapidfuzz, watchdog (requirements.txt).
10 tests ajoutés (test_matcher.py), tous passent.
Suite complète : 129 passent, 1 xfail, 0 échec.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-02-25 18:02:48 +01:00
1e5fc97bb7 feat: migration Windows → Ubuntu, stabilisation suite de tests
- Ajout venv Python (.venv) avec pip bootstrap (python3-venv absent)
- Correction OCR Linux : marqueur TTC/TVA tolère la confusion T↔I
  (Tesseract 5.3.4 Linux lit parfois "TIc" au lieu de "TTC")
- test_leclerc.py : skipif si Tesseract absent, xfail pour test de somme
  (précision OCR variable entre plateformes, solution LLM vision prévue)
- Résultat : 77 passent, 1 xfail, 0 échec (vs 78 sur Windows)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-02-24 18:53:41 +01:00