Projet : Auralys - Application de suivi du bien-être mental
Contexte : Ce projet est le backend d'une application mobile appelée Auralys. Il est développé avec FastAPI, PostgreSQL et suit une architecture modulaire inspirée du Clean/Hexagonal Architecture.
Objectif : Fournir une API sécurisée et performante pour :
- L’authentification utilisateur (JWT)
- Le suivi d’humeur quotidien (MoodEntry)
- Le stockage des discussions avec un chatbot (ChatHistory)
- L’analyse de sentiment (NLP via Hugging Face Transformers)
- La génération de recommandations bien-être personnalisées
- L’export, la suppression des données et la conformité RGPD
Structure :
- app/
- api/routes/ : contient tous les endpoints REST (auth, mood, chat, reco…)
- core/ : gestion de la sécurité (hash, JWT), configuration, logs
- repositories/ : logique métier (accès base, création, lecture…)
- db/models/ : modèles SQLAlchemy
- schemas/ : modèles Pydantic pour validation I/O
- services/ : NLP, moteur de recommandation
- tests/ : tests avec Pytest
Technos :
- Python 3.10+
- FastAPI
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- Pydantic
- Hugging Face Transformers
- Docker
- Alembic
- GitHub Actions (CI)
Notes pour Copilot :
- Proposer des fonctions backend claires et typées
- Utiliser Pydantic pour la validation
- Écrire des routes RESTful (GET, POST, DELETE…)
- Suivre les standards FastAPI (async/await, Depends, response_model)
- Générer du code modulaire et testable """