product-update-logger

Que fait product-update-logger ?

Indiquez à cette compétence ce que vous avez livré. Elle rédige une entrée de changelog soignée dans docs/changelog.md (un journal vivant, entrée la plus récente en premier) et produit simultanément un package de contenu : fil de tweets, publication LinkedIn, extrait d'email et phrase d'accroche.

Sources d'entrée : texte libre de votre message, commits Git lus automatiquement depuis le dépôt local, ou PRs GitHub si vous fournissez un dépôt. N'importe quelle combinaison fonctionne.

Fichiers de référence

Lisez ces fichiers avant chaque exécution :

cat references/changelog-format.md
cat references/content-rules.md
cat references/noise-filter.md

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Étape 1 : Vérification de configuration

echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-non défini -- récupération des PRs GitHub désactivée}"
echo "Git :          $(git rev-parse --is-inside-work-tree 2>/dev/null && echo 'dépôt détecté' || echo 'pas un dépôt git')"
echo "Changelog :    $(ls docs/changelog.md 2>/dev/null && echo 'existe' || echo 'sera créé')"

Notez si git est disponible et si un changelog existe déjà. Cela détermine le format du libellé de version.

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Étape 2 : Analyse de l'entrée

Collectez depuis la conversation :

• items -- description en texte libre de ce qui a été livré (séparé par des barres verticales si multiple). Optionnel si git est disponible.
• since -- nombre de jours en arrière à examiner. Par défaut : 7. L'utilisateur peut dire « les 2 dernières semaines » (14) ou « depuis la dernière version ».
• repo -- « propriétaire/dépôt » GitHub pour la récupération des PRs. Optionnel.
• version_label -- libellé personnalisé comme « v2.1.0 » ou « La mise à jour vitesse ». Optionnel ; par défaut basé sur la date.

Si l'utilisateur n'a rien dit à propos des éléments ET qu'il n'y a pas de dépôt git : Demandez « Qu'avez-vous livré ? Listez les fonctionnalités, correctifs ou améliorations -- un par ligne. »

Si git est disponible et que l'utilisateur n'a rien dit de spécifique : Passez à la lecture automatique de git à l'étape 3. Montrez à l'utilisateur ce qui a été trouvé et confirmez avant de transformer.

Écrivez l'entrée analysée :

python3 << 'PYEOF'
import json, os, re

inp = {
    "items": "",          # REMPLIR : texte libre séparé par des barres verticales, ou "" si aucun
    "since": 7,           # REMPLIR : nombre entier de jours
    "repo": "",           # REMPLIR : "propriétaire/dépôt" ou ""
    "version_label": ""   # REMPLIR : "" signifie auto (basé sur la date), ou chaîne personnalisée
}

with open("/tmp/pul-input.json", "w") as f:
    json.dump(inp, f, indent=2)
print(f"Depuis : {inp['since']} jours")
print(f"Éléments en texte libre : {inp['items'] or 'aucun (utilisera git/GitHub)'}")
print(f"Dépôt GitHub : {inp['repo'] or 'aucun'}")
print(f"Libellé de version : {inp['version_label'] or 'auto (basé sur la date)'}")
PYEOF

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Étape 3 : Exécuter le script de collecte

ls scripts/gather.py 2>/dev/null && echo "script trouvé" || echo "ERREUR : scripts/gather.py introuvable"

GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" python3 scripts/gather.py \
    --since "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['since'])")" \
    --repo "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['repo'])")" \
    --items "$(python3 -c "import json; print(json.load(open('/tmp/pul-input.json'))['items'])")" \
    --output /tmp/pul-raw.json

Vérifiez la sortie :

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Éléments trouvés :      {d[\"total_items\"]}')
print(f'Bruit filtré :   {d[\"noise_filtered\"]}')
print(f'Git disponible :    {d[\"git_available\"]}')
print(f'GitHub disponible : {d[\"github_available\"]}')
print(f'Sources : git={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"git_commit\")}, '
      f'prs={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"github_pr\")}, '
      f'texte={sum(1 for i in d[\"items\"] if i[\"source\"]==\"free_text\")}')
print()
print('Éléments :')
for item in d['items']:
    print(f'  [{item[\"source\"]}] {item[\"subject\"]}')
"

Si total_items == 0 : Arrêtez. Dites à l'utilisateur : « Aucun élément livré trouvé. Décrivez ce que vous avez livré, pointez-moi vers un dépôt git avec des commits récents, ou ajoutez un dépôt GitHub avec repo: propriétaire/dépôt et un GITHUB_TOKEN. »

Montrez la liste des éléments à l'utilisateur et demandez : « Voici les éléments que j'ai trouvés. Quelque chose à ajouter ou à supprimer avant que j'écrive le changelog ? »

Attendez une confirmation ou des modifications. Si l'utilisateur dit « ça a l'air bien », « continue » ou ne fait aucune modification, continuez. Si l'utilisateur ajoute ou supprime des éléments, mettez à jour /tmp/pul-raw.json en conséquence avant l'étape 4.

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Étape 4 : Générer l'entrée du changelog

Affichez les éléments pour le contexte :

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(json.dumps(d['items'], indent=2))
print()
print(f'Format du changelog existant : {d[\"existing_changelog\"][\"format\"]}')
print(f'Dernier libellé : {d[\"existing_changelog\"][\"last_label\"]}')
print(f'Aujourd\'hui : {d[\"date\"]}')
"

Instructions pour l'IA : Transformez chaque élément brut du langage technique en langage orienté bénéfice utilisateur. Suivez references/changelog-format.md pour les règles de transformation et les exemples.

Règles :

• N'inventez PAS de résultats ou de métriques. « 40 % plus rapide » doit provenir des données source. Si aucun nombre n'est dans le commit ou la PR, n'en ajoutez pas.
• Utilisez le passé composé / imparfait : « Ajouté », « Corrigé », « Amélioré » -- pas « Ajoute », « Corrige »
• Attribuez exactement une catégorie à chaque élément : Nouveau, Amélioré, Corrigé ou Sous le capot
• Sous le capot : Incluez uniquement si pertinent pour les développeurs (changements d'API, changements cassants). Omettez les sections vides.
• Omettez tout ce qui correspond à : modifications de tests, modifications CI, commits de documentation uniquement

Déterminez le libellé de version :

• Si l'utilisateur en a spécifié un : utilisez-le exactement
• Si existing_changelog.format == "semver" : incrémentez en fonction des changements (correctif pour les correctifs uniquement, mineur pour toute nouvelle fonctionnalité)
• Par défaut : Semaine du [Mois Jour, Année] en utilisant la date d'aujourd'hui

Écrivez l'entrée dans /tmp/pul-entry.json :

{
  "label": "Semaine du 23 avril 2026",
  "date": "2026-04-23",
  "new": [
    {"title": "Mode sombre", "description": "Activez-le dans Paramètres > Apparence. Fonctionne dans toutes les vues."}
  ],
  "improved": [
    {"title": "Temps de réponse de l'API", "description": "40 % plus rapide en moyenne. Le tableau de bord se charge maintenant en moins d'une seconde."}
  ],
  "fixed": [
    {"title": "Export CSV", "description": "Les exportations ne perdent plus la dernière ligne."}
  ],
  "under_the_hood": []
}

Vérifiez l'entrée :

python3 -c "
import json
with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    e = json.load(f)
print(f'Libellé : {e[\"label\"]}')
total = 0
for cat in ['new', 'improved', 'fixed', 'under_the_hood']:
    items = e.get(cat, [])
    if items:
        print(f'{cat.replace(\"_\", \" \").title()} ({len(items)}):')
        for item in items:
            print(f'  - {item[\"title\"]} : {item[\"description\"]}')
        total += len(items)
print(f'Total : {total} éléments')
"

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Étape 5 : Générer le package de contenu

En utilisant l'entrée du changelog de l'étape 4, générez les quatre éléments de contenu. Suivez references/content-rules.md strictement.

Phrase d'accroche (20 mots max) : Une phrase couvrant les 1 à 2 éléments les plus importants. Langage simple, pas de jargon.

Fil de tweets (3-5 tweets) :

• Tweet 1 : Accroche -- « Nous avons livré [N] choses cette semaine. » ou commencez par la plus grande fonctionnalité
• Tweets 2 à N : Un élément par tweet, 1 à 2 phrases max
• Dernier tweet : « Changelog : [lien] » ou « La suite la semaine prochaine. » (optionnel)
• Chaque tweet strictement en dessous de 280 caractères
• Pas de hashtags. Pas de tirets cadratins. Voix active.

Publication LinkedIn :

• Pas de markdown (les astérisques s'affichent littéralement sur LinkedIn)
• Pas de hashtags
• Ton fondateur : « Nous avons livré », pas « Nous sommes ravis d'annoncer »
• Paragraphes courts (1 à 2 phrases chacun), lignes vides entre eux
• Terminez par une question ou une observation, pas un appel à l'action
• 150 à 400 mots au total

Extrait d'email :

• Objet : « Ce qui a été livré cette semaine : [plus grand élément] + [1 de plus] »
• Corps : 50 à 100 mots. « Voici ce que nous avons livré cette semaine : » puis des puces.

Écrivez dans /tmp/pul-content.json :

{
  "one_liner": "Mode sombre, API plus rapide et un bug d'exportation corrigé.",
  "tweet_thread": [
    "Nous avons livré 3 choses cette semaine.",
    "Le mode sombre est disponible. Activez-le dans Paramètres > Apparence. Fonctionne partout.",
    "Le temps de réponse de l'API est maintenant 40 % plus rapide. Le tableau de bord se charge en moins d'une seconde.",
    "Corrigé : les exportations CSV perdaient la dernière ligne. C'est réparé maintenant.",
    "Changelog : [lien]"
  ],
  "linkedin_post": "Nous avons livré 3 mises à jour cette semaine.\n\nLe mode sombre est disponible. Activez-le dans Paramètres sous Apparence. Il fonctionne dans toutes les vues.\n\nLe temps de réponse de l'API est 40 % plus rapide en moyenne. Le tableau de bord se charge maintenant en moins d'une seconde pour la plupart des utilisateurs.\n\nNous avons également corrigé un bug où les exportations CSV supprimaient silencieusement la dernière ligne. Si vous avez été confronté à ce problème et avez arrêté d'exporter, cela vaut la peine de réessayer.\n\nQuelle fonctionnalité attendez-vous avec impatience ?",
  "email_snippet": {
    "subject": "Ce qui a été livré cette semaine : mode sombre + API plus rapide",
    "body": "Voici ce que nous avons livré cette semaine :\n\n- Mode sombre : activez-le dans Paramètres > Apparence\n- Temps de réponse de l'API : 40 % plus rapide, tableau de bord chargé en moins d'une seconde\n- Corrigé : les exportations CSV ne perdent plus la dernière ligne\n\nChangelog complet ci-dessous."
  }
}

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Étape 6 : Auto-QA (Assurance Qualité)

python3 -c "
import json, re

with open('/tmp/pul-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    entry = json.load(f)
with open('/tmp/pul-content.json') as f:
    content = json.load(f)

full_text = json.dumps(entry) + json.dumps(content)
fails = 0

# Vérification 1 : Pas de tirets cadratins
if chr(8212) in full_text:
    print('ÉCHEC : tiret cadratin trouvé -- remplacez par un trait d\'union')
    fails += 1
else:
    print('RÉUSSI : pas de tirets cadratins')

# Vérification 2 : Mots interdits
banned = ['puissant', 'robuste', 'fluide', 'innovant', 'révolutionnaire',
          'optimiser', 'exploiter', 'transformer', 'révolutionner', 'ravi d\'annoncer',
          'heureux d\'annoncer', 'nous sommes ravis', 'de pointe', 'meilleur de sa catégorie',
          'classe mondiale', 'débloquer', 'délicieux']
found = [w for w in banned if w.lower() in full_text.lower()]
if found:
    print(f'ÉCHEC : mots interdits trouvés : {found}')
    fails += 1
else:
    print('RÉUSSI : pas de mots interdits')

# Vérification 3 : Longueur des tweets
thread = content.get('tweet_thread', [])
long_tweets = [(i+1, len(t)) for i, t in enumerate(thread) if len(t) > 280]
if long_tweets:
    print(f'ÉCHEC : tweets de plus de 280 caractères : {long_tweets}')
    fails += 1
else:
    print(f'RÉUSSI : tous les {len(thread)} tweets font moins de 280 caractères')

# Vérification 4 : LinkedIn sans hashtags
li = content.get('linkedin_post', '')
if re.search(r'#[A-Za-z]', li):
    print('ÉCHEC : hashtags trouvés dans la publication LinkedIn')
    fails += 1
else:
    print('RÉUSSI : pas de hashtags dans LinkedIn')

# Vérification 5 : Pas de markdown dans LinkedIn
if '**' in li or '__' in li:
    print('ÉCHEC : formatage markdown dans LinkedIn (s\'affiche comme des astérisques littérales)')
    fails += 1
else:
    print('RÉUSSI : pas de markdown dans LinkedIn')

# Vérification 6 : Nombre de mots de la phrase d\'accroche
one_liner = content.get('one_liner', '')
word_count = len(one_liner.split())
if word_count > 20:
    print(f'ÉCHEC : la phrase d\'accroche fait {word_count} mots (max 20)')
    fails += 1
else:
    print(f'RÉUSSI : la phrase d\'accroche fait {word_count} mots')

# Vérification 7 : Nombre d\'éléments
entry_items = (len(entry.get('new', [])) + len(entry.get('improved', [])) +
               len(entry.get('fixed', [])) + len(entry.get('under_the_hood', [])))
raw_total = raw['total_items']
print(f'INFO : {entry_items} éléments de changelog à partir de {raw_total} éléments bruts')

print()
print(f'Résultat : {\"RÉUSSI\" if fails == 0 else f\"ÉCHEC ({fails} problème(s))\"}')
"

Si une vérification échoue : Corrigez le problème dans le fichier temporaire concerné avant de passer à l'étape 7. Relancez la vérification après correction.

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Étape 7 : Ajouter au changelog + Enregistrer le contenu

python3 << 'PYEOF'
import json, os, re

with open('/tmp/pul-entry.json') as f:
    entry = json.load(f)
with open('/tmp/pul-content.json') as f:
    content = json.load(f)

# Construire la nouvelle section du changelog
lines = [f"## {entry['label']}", ""]

CAT_HEADERS = {
    "new": "### Nouveau",
    "improved": "### Amélioré",
    "fixed": "### Corrigé",
    "under_the_hood": "### Sous le capot",
}

for cat, header in CAT_HEADERS.items():
    items = entry.get(cat, [])
    if items:
        lines.append(header)
        for item in items:
            lines.append(f"- **{item['title']}** -- {item['description']}")
        lines.append("")

lines.append("---")
lines.append("")
new_section = "\n".join(lines)

# Ajouter en tête de docs/changelog.md
os.makedirs("docs", exist_ok=True)
changelog_path = "docs/changelog.md"

if os.path.exists(changelog_path):
    existing = open(changelog_path).read()
    # Insérer après le titre de premier niveau (s'il y en a un) ou tout en haut
    if existing.startswith("# "):
        end_of_heading = existing.index("\n") + 1
        updated = existing[:end_of_heading] + "\n" + new_section + existing[end_of_heading:]
    else:
        updated = new_section + existing
else:
    updated = "# Changelog\n\n" + new_section

with open(changelog_path, "w") as f:
    f.write(updated)

print(f"Changelog mis à jour : {changelog_path}")

# Enregistrer le package de contenu
date = entry['date']
content_dir = "docs/product-updates"
os.makedirs(content_dir, exist_ok=True)
content_path = f"{content_dir}/{date}-content.md"

content_lines = [
    f"# Package de contenu : {entry['label']}",
    "",
    "## Phrase d'accroche",
    content.get('one_liner', ''),
    "",
    "## Fil de tweets",
    "",
]
thread = content.get('tweet_thread', [])
for i, tweet in enumerate(thread, 1):
    content_lines.append(f"[{i}/{len(thread)}] {tweet}")
    content_lines.append("")

content_lines += [
    "## Publication LinkedIn",
    "",
    content.get('linkedin_post', ''),
    "",
    "## Extrait d'email",
    "",
    f"Objet : {content.get('email_snippet', {}).get('subject', '')}",
    "",
    content.get('email_snippet', {}).get('body', ''),
    "",
]

with open(content_path, "w") as f:
    f.write("\n".join(content_lines))

print(f"Package de contenu : {content_path}")
PYEOF

---

Étape 8 : Nettoyer et présenter

rm -f /tmp/pul-input.json /tmp/pul-raw.json /tmp/pul-entry.json /tmp/pul-content.json
echo "Terminé."

Présentez à l'utilisateur dans cet ordre :

1. Entrée du changelog (markdown formaté, pas de JSON brut) :

## Semaine du 23 avril 2026

### Nouveau
- **Mode sombre** -- Activez-le dans Paramètres > Apparence. Fonctionne dans toutes les vues.

### Amélioré
- **Temps de réponse de l'API** -- 40 % plus rapide en moyenne. Le tableau de bord se charge maintenant en moins d'une seconde.

### Corrigé
- **Export CSV** -- Les exportations ne perdent plus la dernière ligne.

---

2. Phrase d'accroche : Mode sombre, API plus rapide et un bug d'exportation corrigé.

3. Fil de tweets :

[1/5] Nous avons livré 3 choses cette semaine.

[2/5] Le mode sombre est disponible. Activez-le dans Paramètres > Apparence. Fonctionne partout.

[3/5] Le temps de réponse de l'API est maintenant 40 % plus rapide. Le tableau de bord se charge en moins d'une seconde.

[4/5] Corrigé : les exportations CSV perdaient la dernière ligne. C'est réparé maintenant.

[5/5] Changelog : [lien]

4. Publication LinkedIn :

Nous avons livré 3 mises à jour cette semaine.

Le mode sombre est disponible. Activez-le dans Paramètres sous Apparence. Il fonctionne dans toutes les vues.

Le temps de réponse de l'API est 40 % plus rapide en moyenne. Le tableau de bord se charge maintenant en moins d'une seconde pour la plupart des utilisateurs.

Nous avons également corrigé un bug où les exportations CSV supprimaient silencieusement la dernière ligne. Si vous avez été confronté à ce problème et avez arrêté d'exporter, cela vaut la peine de réessayer.

Quelle fonctionnalité attendez-vous avec impatience ?

5. Extrait d'email :

Objet : Ce qui a été livré cette semaine : mode sombre + API plus rapide

Voici ce que nous avons livré cette semaine :

• Mode sombre : activez-le dans Paramètres > Apparence
• Temps de réponse de l'API : 40 % plus rapide, tableau de bord chargé en moins d'une seconde
• Corrigé : les exportations CSV ne perdent plus la dernière ligne

Changelog complet ci-dessous.