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GEMINI.md

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+# 🌿 Jardin — Application de gestion de jardins
+
+Interface web **mobile-first** pour gérer jardins, cultures, tâches et calendrier lunaire, avec détection d'espèces via IA.
+Thème visuel : **Gruvbox Dark Seventies**.
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+## 🏗️ Architecture du Projet
+
+Le projet est composé de trois services principaux orchestrés par Docker Compose :
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+1.  **Backend (FastAPI)** : API REST gérant la logique métier, la base de données (SQLite/SQLModel) et l'intégration des services (lunaire, météo).
+2.  **Frontend (Vue 3)** : Interface utilisateur réactive avec Vite, Pinia pour le store, et Tailwind CSS pour le style.
+3.  **AI Service (FastAPI + YOLO)** : Service spécialisé dans la détection et classification de plantes via un modèle YOLOv8 (`ultralytics`).
+4.  **Redis** : Utilisé pour le cache et les tâches planifiées.
+
+## 🚀 Démarrage Rapide
+
+### Avec Docker (Recommandé)
+```bash
+cp .env.example .env
+docker compose up --build
+```
+- **Application** : [http://localhost:8061](http://localhost:8061)
+- **API Documentation (Swagger)** : [http://localhost:8060/docs](http://localhost:8060/docs)
+
+### Développement Local
+
+#### Backend
+```bash
+cd backend
+python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+# Variables d'env par défaut pour le dev local
+export DATABASE_URL=sqlite:///./data/jardin.db
+export UPLOAD_DIR=./data/uploads
+uvicorn app.main:app --reload --port 8060
+```
+
+#### Frontend
+```bash
+cd frontend
+npm install
+npm run dev -- --port 8061
+```
+
+#### AI Service
+```bash
+cd ai-service
+pip install -r requirements.txt
+uvicorn main:app --reload --port 8070
+```
+
+## 🛠️ Commandes de Test et Qualité
+
+### Backend
+```bash
+cd backend
+pytest tests/ -v
+```
+
+### Frontend
+```bash
+cd frontend
+npm run lint  # Vérification TypeScript (vue-tsc)
+```
+
+## 📋 Conventions de Développement
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+- **Langue** : Code en anglais (variables, fonctions, routes), commentaires et documentation en français.
+- **Style Backend** : PEP 8. Utilisation de `SQLModel` pour les modèles de données (union de SQLAlchemy et Pydantic).
+- **Style Frontend** : Composition API (Vue 3). Utilisation de TypeScript obligatoire. Tailwind CSS pour le styling atomique.
+- **API** : Préfixe `/api` pour tous les endpoints. Documentation automatique via Swagger.
+- **Base de données** : SQLite par défaut pour la simplicité et la portabilité (située dans `data/jardin.db`).
+- **Media** : Les images uploadées sont stockées dans `data/uploads/` et servies via `/uploads`.
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+## 📂 Structure des Données (Modèles SQLModel)
+
+- `Garden` : Jardins (nom, dimensions, exposition, géolocalisation).
+- `Plant` : Bibliothèque de plantes (nom, famille, exigences).
+- `Variety` : Variétés spécifiques de plantes.
+- `Planting` : Instances de plantation dans un jardin (date, état, position).
+- `Task` : Tâches à accomplir (arrosage, taille, etc.).
+- `Settings` : Paramètres utilisateur (lat/long pour météo/lune).
+- `Meteo` : Données météo locales et prévisions.
+- `Lunar` : Calculs de phases et conseils lunaires.
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+## 🤖 Service IA
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+Le service de détection utilise le modèle `foduucom/plant-leaf-detection-and-classification` via YOLOv8.
+Endpoint : `POST /detect` acceptant une image.
+Il est intégré au backend via le router `identify`.