searching-erp-sources

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Verifie l'existence des candidats Neo4j (candidates_x12.json) dans le code source X.13 standard ({CHEMIN_ERP_STANDARD}) et extrait le contexte precis (fichier:ligne, procedure englobante, snippet 10-30 lignes). Source de verite : promouvoit les candidats [X.12] en [CONFIRME X.13], [DISPARU X.13] ou ajoute des decouvertes [NOUVEAU X.13]. Applique des bornes strictes (--max-matches, --max-files, --timeout) pour gerer la volumetrie ERP (~7000 fichiers). A utiliser apres querying-diva-graph (mode hybride) ou en mode direct si diva-mcp indispo.

Searching ERP Sources

Contenu

• Utilisation rapide
• Workflow verify + extract
• Parametres d'entree
• Sortie : evidence_x13.json
• Strategies de recherche et bornes
• Mode direct (Neo4j indispo)
• Scripts disponibles
• References

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Utilisation rapide

Workflow type (apres querying-diva-graph) :

py .claude/skills/searching-erp-sources/scripts/verify_x13.py \
    --candidates output/candidates_x12.json \
    --request output/request.json \
    --erp-root "{CHEMIN_ERP_STANDARD}" \
    --domain-scope auto \
    --max-matches 50 --max-files 20 --timeout 60

Sortie : evidence_x13.json (format decrit dans reference/search-strategies.md).

Pour extraire le contexte d'un fichier precis a une ligne donnee :

py .claude/skills/searching-erp-sources/scripts/extract_context.py \
    --file "<path>" --line 42 --window 30

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Workflow verify + extract

candidates_x12.json  -->  verify_x13.py  -->  evidence_x13.json
                                |
                                | Pour chaque program candidat :
                                |   1. Glob dans ERP (scope domaine)
                                |   2. Si trouve  -> status = "CONFIRME X.13"
                                |   3. Si absent  -> status = "DISPARU X.13"
                                |
                                | Pour chaque keyword technique :
                                |   4. Grep dans ERP
                                |   5. Si match hors candidates  -> status = "NOUVEAU X.13"
                                |
                                | Pour chaque program retenu :
                                |   6. extract_context.py (snippet + fonction englobante)
                                |
                                | Impact analysis :
                                |   7. Grep des patterns "Call X" / "Execute X"
                                |      pour les fonctions candidates

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Parametres d'entree

Parametre	Format	Obligatoire	Defaut
--candidates	Chemin candidates_x12.json	Oui (sauf mode direct)	--
--request	Chemin request.json	Oui	--
--erp-root	Chemin racine ERP X.13	Non	{CHEMIN_ERP_STANDARD}
--domain-scope	auto / <prefix> / all	Non	auto (suit request.domaine_pressenti)
--max-matches	Plafond matches par keyword	Non	50
--max-files	Plafond fichiers examines	Non	20
--timeout	Timeout global en secondes	Non	60

Portabilite : --erp-root est passe en parametre -- pas de chemin en dur dans le script. Le placeholder pour la distribution est {CHEMIN_ERP_STANDARD} (voir .claude/skills/README.md).

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Sortie : evidence_x13.json

{
  "scope": {
    "erp_root": "{CHEMIN_ERP_STANDARD}",
    "domains_searched": ["Achat-Vente/source/Retail"],
    "files_examined": 42,
    "matches_truncated": false,
    "duration_seconds": 4.2
  },
  "confirmed": [
    {
      "from_x12": "rttzfamrglt_sql",
      "file_path": "C:\\...\\Retail\\rttzfamrglt_sql.dhsp",
      "line_range": [1, 303],
      "status": "CONFIRME X.13",
      "context_sample": {
        "line": 37,
        "enclosing_block": {"kind": "procedure", "name": "Construire_ConditionSelection"},
        "snippet": "Public Procedure Construire_ConditionSelection(...)\n..."
      }
    }
  ],
  "disappeared": [
    {"from_x12": "rttzoldlegacy_sql", "status": "DISPARU X.13",
     "reason_hypothesis": "non_trouve_via_glob"}
  ],
  "new_findings": [
    {"file_path": "...", "line_range": [...], "pattern": "...",
     "status": "NOUVEAU X.13"}
  ],
  "impact": {
    "callers": [
      {"file_path": "...", "line": 42, "callee": "Construire_ConditionSelection",
       "status": "CONFIRME X.13"}
    ]
  }
}

Format canonique : detail dans reference/search-strategies.md.

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Strategies de recherche et bornes

Voir reference/search-strategies.md pour le detail. En bref :

1. Cadrage par domaine (auto) : si domaine_pressenti = RT_, le script cherche d'abord dans Achat-Vente/source/Retail/. Si moins de 5 matches, elargit a l'ERP complet.
2. Glob pour l'existence de programs (rapide).
3. Grep regex pour les keywords techniques et les callers.
4. Bornes strictes --max-matches 50 --max-files 20 --timeout 60 pour eviter le deluge.
5. Extract contextuel via _structural_parser.py (vendore) : pour chaque ligne cible, recuperer la procedure englobante + snippet.

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Mode direct (Neo4j indispo)

Si candidates_x12.json a neo4j_status: "unavailable", le script bascule en mode "recherche X.13 directe" :

• Ignore la liste de candidats (vide)
• Utilise uniquement request.keywords_techniques et request.keywords_metier pour la recherche
• Marque tous les findings comme [NOUVEAU X.13] (puisqu'il n'y a pas de reference X.12)
• Ajoute un disclaimer : "Recherche directe X.13, sans orientation Neo4j"

Le rapport final (phase 4) indique alors "Couverture Neo4j : absente".

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Scripts disponibles

scripts/verify_x13.py            # Verification + impact + extraction
scripts/extract_context.py       # Wrapper de _structural_parser.py (snippet autour d'une ligne)
scripts/_structural_parser.py    # Vendored from linting-diva-code (parse structurel DIVA)

Vendoring : _structural_parser.py est une copie de .claude/skills/linting-diva-code/scripts/_structural_parser.py. Procedure de mise a jour : modifier le canonique, copier dans ce skill, verifier md5sum identique.

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References

• reference/search-strategies.md -- strategies de recherche, cadrage, bornes, cascade, format des JSON intermediaires
• reference/x13-impact-patterns.md -- regex pour detecter les callers (Call, Execute, Module, HFileVersion)