Muyue/conception-assistant
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conception-assistant/templates/math/simple.md
Augustin 45d6344b18 Améliorations majeures UX et templates professionnels 
🎯 Améliorations UX critiques :
- Fix curseur qui revenait au début lors de la saisie
- Suppression autosauvegarde automatique
- Centrage flèche bouton scroll-to-top
- Mode liberté applique automatiquement les itérations

🤖 IA optimisée :
- Migration vers mistral-medium classique
- Suppression raisonnement IA pour réponses directes
- Prompt reformulation strict (texte seul)
- Routes IA complètes fonctionnelles

📚 Templates professionnels complets :
- Structure 12 sections selon standards académiques/industrie
- 6 domaines : informatique, math, business, design, recherche, ingénierie
- 3 niveaux : simple (9 sections), détaillé, complet (12 sections)
- Méthodologies spécialisées par domaine

✨ Nouvelles fonctionnalités :
- Debounce TOC pour performance saisie
- Navigation sections améliorée
- Sauvegarde/restauration position curseur

🧠 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-09-25 20:19:01 +02:00

2.6 KiB
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Journal de Conception - Projet Mathématiques

1. Introduction

Contexte du projet : [Décrire brièvement le problème mathématique à résoudre]

Idée principale : [Résumer l'approche méthodologique envisagée en une phrase]

2. Objectifs du projet

Objectifs principaux :

  • Objectif théorique
  • Objectif appliqué
  • Objectif méthodologique

Résultats recherchés :

  • Nouveaux théorèmes ou preuves
  • Applications pratiques
  • Méthodes de calcul

3. Présentation et spécifications

Description détaillée : [Expliquer ce que fait le projet et ses enjeux mathématiques]

Cahier des charges :

  • Problème général : [Formulation mathématique]
  • Hypothèses : [Conditions et contraintes]
  • Domaine de validité : [Espace des solutions]

4. Fonctionnalités attendues

  • Modélisation : Représentation mathématique du problème
  • Analyse théorique : Étude des propriétés
  • Calculs numériques : Algorithmes et implémentation
  • Validation : Tests sur cas connus

5. Conception globale

Approche mathématique :

Problème → Modélisation → Analyse → Calculs → Validation

Méthodes utilisées :

  • Outils analytiques : Analyse, algèbre, topologie
  • Outils numériques : Algorithmes, approximations
  • Logiciels : Python/Matlab, bibliothèques spécialisées

6. Problématiques et solutions

Difficulté Solution envisagée
Complexité théorique Décomposition en sous-problèmes
Convergence numérique Méthodes adaptatives
Validation résultats Tests sur cas analytiques

7. Environnement et outils

Outils mathématiques :

  • Calcul symbolique : Mathematica, Sage
  • Calcul numérique : Python (NumPy, SciPy)
  • Visualisation : Matplotlib, plots 3D

Références :

  • Ouvrages de référence
  • Articles scientifiques
  • Cours et supports

8. Phases du projet

Phase 1 - Étude théorique (3 semaines) :

  • Revue de littérature
  • Formalisation du problème
  • Premiers résultats analytiques

Phase 2 - Implémentation (3 semaines) :

  • Algorithmes de calcul
  • Tests numériques
  • Validation des résultats

Phase 3 - Application (2 semaines) :

  • Cas d'étude
  • Optimisations
  • Documentation finale

9. Conclusion

État d'avancement : [À compléter au fur et à mesure]

Prochaines étapes :

  • Démonstration du théorème principal
  • Implémentation numérique
  • Rédaction des résultats

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