feat(docs): données métier réalistes dans les fiches charts et structure#70
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Remplace Jan/Fév/A-B-C/points (10,20) par des scénarios métier déterministes : CA mensuel 2025 (linechart), commandes par région (barchart), utilisateurs actifs hebdo (areachart), prix vs surface — 20 annonces (scatterchart), trafic du site sur 2 semaines (plotlychart), ventes trimestrielles Vega-Lite (altairchart), arborescence projet réelle (treeview), jalons d'un déploiement CRM (timeline). Structure, contrôles et générateurs Python des fiches inchangés. Implements: vague 4 PR#19 du backlog docs/automation/modules-composants-audit.md https://claude.ai/code/session_01MpjqUtagj8q6LR5TcuutMs
Dictionnaires locaux à parité de clés, axes/légendes/jalons résolus par locale (mois, semaines, trimestres, dates), spec Vega-Lite localisée. Zéro changement de comportement. https://claude.ai/code/session_01MpjqUtagj8q6LR5TcuutMs
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Vague 4 — PR 19 : réalisme des données des fiches charts (chantier de fond)
L'audit relevait des données génériques (« Jan/Fév/Mar », « A/B/C/D », points (10,20)) qui n'aident pas à comprendre la finalité des composants. Chaque fiche raconte désormais un scénario métier — structure, contrôles et générateurs Python inchangés.
Les exemples Python en bas de fiche utilisent les mêmes données. Tout est littéral et déterministe.
Validation
npx tsc --noEmit --incremental false: 0 erreur sur les sources. Gate CI sur la PR.Implements: vague 4 PR#19 —
docs/automation/modules-composants-audit.md(PR #46)https://claude.ai/code/session_01MpjqUtagj8q6LR5TcuutMs
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