| name | parsing-diva-request |
| description | Structure une demande DIVA en texte libre (user story + criteres d'acceptation, ou ticket myService d'anomalie) en JSON canonique : type de demande, titre, resume, acteurs, donnees manipulees, domaine ERP pressenti, keywords techniques et metier, CA detectes, message d'erreur. Le parseur est deterministe (regex + heuristiques), le LLM raffine la sortie au checkpoint CP1 de l'orchestrateur. A utiliser quand une demande est livree en texte libre et qu'il faut produire un JSON structure exploitable par les phases suivantes d'analyse.
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Parsing DIVA Request
Contenu
- Utilisation rapide
- Parametres d'entree
- Sortie : JSON canonique
- Type de demande detecte
- Domaines ERP reconnus
- Cas d'ambiguite (needs_clarification)
- Scripts disponibles
- References
Utilisation rapide
Via stdin (recommande pour coller un texte long) :
echo "En tant que gestionnaire reglement, je veux saisir la famille de reglement sur la fiche client. CA : le zoom est accessible depuis le menu Retail." | \
py .claude/skills/parsing-diva-request/scripts/parse_request.py
Via fichier :
py .claude/skills/parsing-diva-request/scripts/parse_request.py --input demande.txt
Sortie JSON sur stdout, conforme au schema scripts/templates/request.schema.json.
Parametres d'entree
| Parametre | Format | Obligatoire | Defaut |
|---|
--input | Chemin fichier texte (UTF-8) | Non | stdin |
--type | auto / feature / ticket | Non | auto (detection) |
Un seul parametre a la fois : si --input est absent, la commande lit stdin jusqu'a EOF.
Sortie : JSON canonique
{
"type": "feature|ticket|unknown",
"titre": "<titre court, <= 80 car>",
"resume": "<1-3 phrases, <= 400 car>",
"acteurs": ["<role metier>"],
"donnees": ["<nom PascalCase ou MAJUSCULE>"],
"domaine_pressenti": "RT_|GT_|CC_|...|null",
"keywords_techniques": ["<PascalCase, fichier.dhsp, fonction>"],
"keywords_metier": ["<mot substantif 5+ car>"],
"ca_detectes": ["<texte CA>"],
"message_erreur": "<si ticket, citation>",
"needs_clarification": false
}
Reference du schema : scripts/templates/request.schema.json.
Type de demande detecte
Heuristique multi-signaux :
| Type | Patterns declencheurs |
|---|
feature | En tant que / Je veux / Afin de / Etant donne / Quand...Alors / section Criteres d'acceptation ou CA avec bullets |
ticket | anomalie / bug / erreur / plante / cassé / ne fonctionne pas / stack trace / message entre quotes |
unknown | Aucun signal -- declenche needs_clarification: true |
Detail dans reference/patterns-features.md et reference/patterns-tickets.md.
Domaines ERP reconnus
Liste canonique :
| Prefixe | Module | Mots-cles declencheurs |
|---|
GT_ | Achat-Vente / Dav | gestion commerciale, facture, client, article, commande, vente |
RT_ | Retail | retail, caisse, ticket, point de vente, magasin |
GG_ | Prod / Atelier | production, atelier, fabrication, OF, nomenclature |
CC_ | Comptabilite | compta, ecriture, journal, bilan, TVA |
RC_ | Reglements | reglement, banque, paiement, relance |
PP_ | Paie | paie, salaire, bulletin, cotisation |
GA_ | Affaires | affaire, chantier, analytique |
QU_ | Qualite | qualite, controle qualite, non-conformite |
GR_ | Relation-Tiers | CRM, contact, prospect, tiers |
A5 | Framework A5 | framework, menu, dossier, utilisateur, securite |
La detection est informative (hint pour le CP2 de l'orchestrateur). Si aucun domaine ne matche, domaine_pressenti: null.
Cas d'ambiguite (needs_clarification)
Le flag needs_clarification: true est leve quand :
- Le type est
unknown (aucun signal feature ni ticket)
- Type =
feature mais aucun acteur extrait (pas de En tant que)
- Type =
ticket mais aucun message d'erreur ni stack trace identifie
Dans ces cas, l'orchestrateur LLM doit demander au developpeur de clarifier au CP1 avant de poursuivre. Le parseur n'invente pas -- c'est la responsabilite du LLM.
Scripts disponibles
scripts/parse_request.py # Parseur principal
scripts/templates/
request.schema.json # Schema JSON canonique de la sortie
References
reference/patterns-features.md -- detail des patterns de detection feature (BDD, CA, gerondif)reference/patterns-tickets.md -- detail des patterns ticket (messages d'erreur, stack traces, anomalies)
