Files
gomag-vending/scripts/HANDOFF_MAPPING.md
Claude Agent a659f3bafb docs: cleanup stale documentation and fix outdated references
- Delete README-ORACLE-MODES.md (references Docker infra that doesn't exist)
- Delete .claude/HANDOFF.md (completed CI/CD session handoff, no longer needed)
- Fix api/README.md: correct run command to ./start.sh, update test commands
  to use ./test.sh instead of deleted test_app_basic.py/test_integration.py
- Fix scripts/HANDOFF_MAPPING.md: mark deleted scripts as removed
- Remove dead README-ORACLE-MODES.md link from README doc table

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-25 22:23:21 +00:00

94 lines
4.9 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Handoff: Matching GoMag SKU → ROA Articole pentru Mapari
## Context
Vending (coffeepoint.ro) are ~429 comenzi GoMag importate in SQLite, din care ~393 SKIPPED (lipsesc mapari SKU).
Facturile pentru aceste comenzi exista deja in Oracle ROA, create manual independent de import.
Scopul: descoperim corespondenta SKU GoMag → id_articol ROA din compararea comenzilor cu facturile.
## Ce s-a facut
### 1. Fix customer_name (COMPLETAT - commits pe main)
- **Problema:** `customer_name` in SQLite era shipping person, nu firma de facturare
- **Fix:** Cand billing e pe firma, `customer_name = company_name` (nu shipping person)
- **Fix 2:** `customer_name` nu se actualiza la upsert SQLite (doar la INSERT)
- **Fix 3:** Dashboard JS afisa `shipping_name` cu prioritate in loc de `customer_name`
- **Commits:** `cc872cf`, `ecb4777`, `172debd`, `8020b2d`
### 2. Matching comenzi → facturi (FUNCTIONEAZA)
- **Metoda:** Fuzzy match pe client name + total comanda + data (±3 zile)
- **Rezultat:** 428/429 comenzi matched cu facturi Oracle (1 nematched)
- **Script:** `scripts/match_all.py`, `scripts/match_by_price.py`
### 3. Matching linii comenzi → linii facturi (ESUAT - REZULTATE NESATISFACATOARE)
#### Ce s-a incercat:
1. **Match pe CODMAT** (SKU == CODMAT din vanzari_detalii) → Multe articole ROA nu au CODMAT completat
2. **Match pe valoare linie** (qty × pret) → Functioneaza cand comanda GoMag corespunde exact cu factura
3. **Match pe pret unitar** (pret fara TVA) → Idem, functioneaza doar cand articolele coincid
#### De ce nu merge:
- **Articolele din factura ROA sunt COMPLET DIFERITE** fata de comanda GoMag in multe cazuri
- Exemplu: comanda GoMag are "Lavazza Crema E Aroma" dar factura ROA are "CAFEA FRESSO BLUE"
- Asta se intampla probabil pentru ca vanzatorul ajusteaza comanda inainte de facturare (inlocuieste produse, adauga altele, modifica cantitati)
- Matching-ul pe pret gaseste corespondente FALSE (produse diferite care au intamplator acelasi pret)
- Rezultat: din 37 mapari "simple 1:1", unele sunt corecte, altele sunt nonsens
- Repackaging si seturi sunt aproape toate false
#### Ce a produs:
- `scripts/output/update_codmat.sql` — 37 UPDATE-uri nom_articole (TREBUIE VERIFICATE MANUAL, multe sunt gresite)
- `scripts/output/repack_mappings.csv` — 16 repackaging (majoritatea gresite)
- `scripts/output/set_mappings.csv` — 52 seturi (aproape toate gresite)
- `scripts/output/inconsistent_skus.csv` — 11 SKU-uri cu match-uri contradictorii
## Ce NU a mers si de ce
Algoritmul actual face matching "in bulk" pe toate comenzile simultan, ceea ce produce prea mult zgomot.
Cand o comanda are produse complet diferite fata de factura, algoritmul forteaza match-uri absurde pe baza de pret.
## Strategie propusa pentru sesiunea urmatoare
### Abordare: subset → confirmare → generalizare
**Pas 1: Identificare perechi comanda-factura cu CERTITUDINE**
- Foloseste perechile unde clientul se potriveste EXACT (score > 0.9) si totalul e identic
- Aceste perechi au sanse mai mari sa aiba si articole corespunzatoare
**Pas 2: Comparare manuala pe un subset mic (5-10 perechi)**
- Alege perechi unde numarul de articole GoMag == numarul de articole ROA (fara transport/discount)
- Afiseaza side-by-side: GoMag SKU+produs+qty vs ROA codmat+produs+qty
- User-ul confirma manual care corespondente sunt corecte
**Pas 3: Validare croise**
- Un SKU care apare in mai multe comenzi trebuie sa se mapeze mereu pe acelasi id_articol
- Daca SKU X → id_articol Y in comanda A dar SKU X → id_articol Z in comanda B → marcheaza ca suspect
**Pas 4: Generalizare doar pe mapari confirmate**
- Extinde doar maparile validate pe subset la restul comenzilor
- Nu forta match-uri noi — lasa unresolved ce nu se confirma
### Alt approach posibil: match pe DENUMIRE (fuzzy name match)
- In loc de pret, compara denumirea produsului GoMag cu denumirea articolului ROA
- Exemplu: "Lavazza Crema E Aroma Cafea Boabe 1 Kg" vs "LAVAZZA BBE CREMA E AROMA"
- Ar putea fi mai precis decat match pe pret, mai ales cand preturile coincid accidental
### Tools (nota: scripturile de matching au fost sterse din repo)
Scripturile `match_all.py`, `compare_order.py`, `fetch_one_order.py` au fost eliminate.
Strategia de matching descrisa mai sus ramane valida ca referinta conceptuala.
## Structura Oracle relevanta
- `vanzari` — header factura (id_vanzare, numar_act, serie_act, data_act, total_cu_tva, id_part)
- `vanzari_detalii` — linii factura (id_vanzare, id_articol, cantitate, pret, pret_cu_tva)
- `nom_articole` — nomenclator articole (id_articol, codmat, denumire)
- `comenzi` — header comanda ROA (id_comanda, id_part, nr_comanda)
- `comenzi_elemente` — linii comanda ROA
- `nom_parteneri` — parteneri (id_part, denumire, prenume)
- `ARTICOLE_TERTI` — mapari SKU → CODMAT (sku, codmat, cantitate_roa, procent_pret)
## Server
- SSH: `ssh -p 22122 gomag@79.119.86.134`
- App: `C:\gomag-vending`
- SQLite: `C:\gomag-vending\api\data\import.db`
- Oracle user: VENDING / ROMFASTSOFT / DSN=ROA