TM
Powrót do projektów
AI konsumenckie i personalizacja

Project Mana Menu

Dyscyplina API z dużych systemów w produkcie konsumenckim

~657
Testy automatyczne
37
Kontrolery
554
Przepisy po bramkach

Wyzwanie

Projekt współpracy wymagał backendu, który personalizuje tygodniowe menu pod alergeny, kuchnie, harmonogramy i porcje, a jednocześnie obsługuje dwujęzyczny katalog przepisów oraz pipeline treści z bramkami jakości.

Co zrobiłem

API .NET 9 z Clean Architecture + CQRS: ~107 handlerów MediatR, 37 kontrolerów, 70+ encji domenowych. Wymienne algorytmy generowania menu z wielowymiarowym scoringiem. Pipeline ELT przepisów z bramkami jakości. Auth JWT z rotacją refresh tokenów. Docker/nginx z CI/CD.

Wynik

Powstało ~657 testów automatycznych z pokryciem kontrolerów wymuszanym w CI. 554 przepisy przeszły przez bramki jakości, a checklist gotowości produkcyjnej ma ukończone wszystkie elementy P0/P1.

Dlaczego to ma znaczenie

Clean Architecture, CQRS i rygorystyczne testy nie są narzutem. To sposób, żeby nawet produkt konsumencki budować bez chaosu.