Test Adherence

Workflow

0. Déterminer le périmètre

find tests/ -name "test_*.py" -not -path "*__pycache__*" | sort
grep -rl "Statut : DONE" docs/tasks/ | sort

1. Construire la matrice spec → tâche → test

Pour chaque module dans le périmètre :

1. Identifier la section de spec applicable (étape du pipeline concernée).
2. Lire la tâche et extraire les critères d'acceptation.
3. Lire le fichier de test et inventorier les fonctions avec leurs docstrings.
4. Mapper chaque critère vers un ou plusieurs tests.

2. Vérifier l'adhérence comportement par comportement

2a. Comportements clés à vérifier

2b. Conventions image

• Tests vérifient les dimensions et types des images (ndim == 3, dtype == uint8).
• Tests vérifient que les images d'entrée ne sont pas modifiées en place.
• Tests vérifient les conversions BGR/RGB aux bons endroits.

2c. Formats de sortie

• Tests vérifient la structure du JSON de sortie (clés image, books, title, author, confidence).
• Tests vérifient que le CSV exporté est parseable.

2d. Comportement aux bornes

• Image avec 0 livre détecté → JSON avec liste vide (pas d'exception).
• Image de très faible résolution → erreur explicite ou warning.
• Texte OCR vide → confidence = 0 ou tranche ignorée.
• API bibliographique indisponible → mode dégradé (texte brut sans enrichissement).

3. Vérifier la couverture des critères d'acceptation

Pour chaque critère [x] dans la tâche :
  - Trouver le(s) test(s) qui le couvrent.
  - Vérifier que le test exécute réellement le scénario décrit.
  - Si aucun test → signaler comme MANQUANT.
  - Si test existe mais n'exerce pas le critère → signaler comme INSUFFISANT.

4. Détecter les anti-patterns de test

• Tautologie : test qui vérifie que le code renvoie ce que le code renvoie.
• Test réseau : test qui appelle une API externe réelle (doit être mocké).
• Image hardcodée : test qui dépend d'un fichier image externe sans fallback synthétique.
• Assertion absente : test qui exécute du code sans assert.
• Paramètre hardcodé : seuil OCR ou angle de rotation hardcodé dans le test.

5. Produire le rapport

# Test Adherence — <scope audité>

**Date** : YYYY-MM-DD
**Périmètre** : <modules audités>
**Verdict** : ✅ CONFORME | ⚠️ ÉCARTS DÉTECTÉS | ❌ NON-CONFORMITÉS CRITIQUES

---

## Résumé exécutif

<2-3 phrases>

## Matrice de couverture spec → tests

| Section spec | Comportement/Règle | Tâche(s) | Test(s) | Verdict |
|---|---|---|---|---|
| §3 Étape 2 | CLAHE canal L | #001 | `test_preprocess.py::test_clahe_on_l_channel` | ✅ |
| §6 | CER normalisé | #012 | `test_eval.py::test_cer_calculation` | ✅ |
| ... | ... | ... | ... | ... |

## Critères d'acceptation non couverts

| Tâche | Critère | Statut |
|---|---|---|
| #NNN | <critère> | ❌ MANQUANT |

## Écarts spec ↔ test

### B-N. <Titre>
**Spec** : §X — <comportement attendu>
**Test** : `tests/test_xxx.py::test_method`
**Écart** : <description précise>
**Action** : <correction>

## Anti-patterns détectés

| Test | Anti-pattern | Sévérité |
|---|---|---|
| `test_xxx.py::test_yyy` | Test réseau sans mock | WARNING |

## Résumé des actions

| # | Sévérité | Action | Fichier(s) |
|---|---|---|---|
| B-1 | BLOQUANT | <action> | `tests/test_xxx.py` |

Niveaux de sévérité