- FIX toggle agenda : Posologie requise (refus + message si absente), permission vérifiée RÉELLEMENT via ContextCompat au save (le flag remembered pouvait être faux après recomposition), AppLog à chaque étape - FIX export logs : réutilise le pattern éprouvé de l'export JSON (openOutputStream wt), chaque étape journalisée dans AppLog - FIX dialog changelog : version vue mémorisée AVANT l'affichage (sinon réapparaissait à chaque réouverture), titre = BuildConfig.VERSION_NAME (documenté : la version de l'APP, pas du contenu) - RegressionUserCase3Test mis à jour (3 traitements : EV inactif + EEn actif + CPA oral avec posologie 1 j, 51 doses, 26 labs) - versionCode 16, versionName 1.3.2
HormoneTrack
🤖 Développé avec l'IA : ce projet a été conçu et codé avec un assistant IA. La contribution humaine a été essentielle : feedback continu, retours utilisateur (tests sur vrai téléphone, rapports de bugs accompagnés d'exports réels), suggestions d'améliorations et validation de chaque release. Le détail session par session est documenté dans docs/DEVELOPPEMENT.md §2.
Suivi de thérapie hormonale (THS) sur Android, avec courbes estimées heure par heure d'estradiol (E2) et de testostérone (T), calibration sur les prises de sang, rappels affichés sur smartwatch (Huawei Watch GT 3 via Gadgetbridge ou Huawei Health) et sauvegarde JSON. 100 % local, aucun compte, aucun serveur.
⚠️ Avertissement médical : les courbes sont des estimations pharmacocinétiques à titre informatif — ce ne sont pas des mesures. Fie-toi toujours à tes analyses de sang et aux consignes de ton endocrinologue.
- Statut : v1.3.2 — build Android ✅, 87 tests unitaires ✅ (44 sans les données de test locales ; 3 régressions épinglées sur données réelles non versionnées), intégration montre = notifications ✅, dépôt Gitea privé + releases avec APK ✅
- Journal des versions : docs/CHANGELOG.md
- Guide utilisateur : docs/GUIDE_INSTALLATION.md
- Doc de développement (architecture, maths, décisions, bugs) : docs/DEVELOPPEMENT.md
- Montre / Gadgetbridge : docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md
Fonctionnalités
- Courbes estimées heure par heure : E2 (pg/mL) et T (ng/mL), vue 24 h / 7 j / 30 j, panoramique (glisser pour remonter dans le passé), zoom (pinch ou boutons − / +, 6 h → 300 j, échantillonnage adaptatif), pics & creux affichables avec leurs valeurs estimées (triangles ▲▼ aux extrema locaux, toggle)
- Deux modèles PK au choix, superposables (issus de la feuille
Estrogen.ods) : Estrannaise (EstraNase) et Transfem Science pour les injections EV / EU / EEn, affichés côte à côte avec toggles indépendants - Modèle Bateman paramétrable (temps au pic, demi-vie, biodisponibilité) pour gel, patch et voie orale
- Simulation prévisionnelle : configurer la posologie (intervalle en jours) sur un traitement → projection des doses à venir sur le graphique (jamais sauvegardées)
- Log des doses avec date/heure exacte, dose en mg, ester par injection (switch EV↔EU↔EEn comme dans le tableur), éditable (tap sur une ligne dans Doses), intervalle en jours entre dosages affiché
- Traitements inactifs : un traitement archivé n'apparaît plus dans la saisie ni dans les rappels, mais tout son historique reste simulé et calibré — utile pour une transition valerate → enanthate
- Analyses de sang : E2 + T en une seule entrée (chacune optionnelle), affichées côte à côte quand elles partagent la même date/heure, éditables (tap → choix de l'entrée) ; unités T : ng/mL, ng/dL, ng/L, nmol/L
- Calibration : facteur d'échelle par traitement = médiane(lab ÷ prédiction du modèle),
calculé automatiquement (« Scale factor » du
.ods, automatisé) — ou calibration automatique permanente (option, désactivée par défaut) qui calibre chaque ester avec les labs de sa période (labs valerate → doses valerate, labs enanthate → doses enanthate) et recalibre le modèle T - Estimation T empirique
T = plancher + (base − plancher) ÷ (1 + k·E2), avec k calibré par période d'ester (la suppression T diffère valerate vs enanthate), contre l'E2 déjà calibrée — unités T acceptées : ng/mL, ng/dL, ng/L, nmol/L - Rappels quotidiens avec actions « Pris » / « Reporter 1 h » dans la notification ; les notifications remontent sur la Watch GT 3 (Gadgetbridge ou Huawei Health)
- Nouveautés à chaque mise à jour : dialog de changelog automatique (fermé = ne réapparaît pas avant la prochaine version)
- Temps sous THS affiché en haut de la page Doses (depuis la 1re prise)
- Logs de diagnostic exportables (Paramètres) — utile pour le support
- Événements d'agenda : les rappels de prises peuvent créer un événement récurrent (posologie) dans un calendrier « HormoneTrack » de ton téléphone
- Sauvegarde/Restauration JSON complète (traitements + doses + analyses + réglages T)
- FR + EN (langue par app, indépendante du système)
- UI Jetpack Compose récente (BOM 2026.08, Material You) ; 100 % local, aucun compte
Démarrage rapide (build depuis les sources)
Prérequis : JDK 17+ (Java 21 OK), Android SDK (la plateforme 37 sera auto-téléchargée par AGP si les licences sont signées). Le wrapper télécharge Gradle 9.7.1.
git clone <repo> && cd HormoneTrack
echo "sdk.dir=/chemin/vers/android-sdk" > local.properties # ou ANDROID_HOME
./gradlew assembleDebug # APK : app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk
./gradlew testDebugUnitTest # 36 tests (moteur PK, profils, backup, régression)
Installation sur un téléphone : mode développeur + Débogage USB, puis Android Studio
(Run ▶️) ou adb install -r app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk.
Pas de Play Store : l'app est sideloadée. Détails pas-à-pas : docs/GUIDE_INSTALLATION.md.
Git
Dépôts : gitea.cloudyfy.fr et gitea.farewell.dev (miroir) —
Siphonight/HormoneTrack sur les deux (privé), avec
releases taguées (v1.1.0 → v1.3.1) et deux APK par release (depuis v1.2.5)
(téléchargeables sans compiler, cf docs/DEVELOPPEMENT.md §16.bis) :
-release.apk (recommandé, optimisé R8, 2,4 Mo) et -debug.apk (20 Mo) :
git tag # lister les releases
git log --oneline # historique par couches (toolchain / moteur / UI / docs)
git push -u origin main --tags
Chaque commit de release passe ./gradlew testDebugUnitTest (vert obligatoire) et est
taggué annoté. Voir docs/DEVELOPPEMENT.md §16.
Les modèles en bref
Chaque injection contribue dose_mg × profil(dt) où profil est la réponse normalisée
(pg/mL par mg) issue des tables horaires d'Estrannaise / Transfem Science (8001 h) ;
les contributions se superposent. Pics de référence :
| Profil | Modèle | Pic (pg/mL/mg) | Tmax |
|---|---|---|---|
| EV | Estrannaise | 61,1 | ~45 h |
| EU | Estrannaise | 3,4 | ~55 h (plateau long) |
| EEn | Estrannaise | 31,4 | ~152 h |
| EV | Transfem Science | 59,0 | ~51 h |
| EU | Transfem Science | 10,1 | ~198 h |
| EEn | Transfem Science | 32,0 | ~156 h |
La calibration (facteur d'échelle par traitement, calibré par tes labs) ajuste le modèle à ton corps, exactement comme la colonne « Scale factor » de la feuille d'origine.
Vie privée
- L'app est 100 % locale : base de données Room sur le téléphone, aucun serveur, aucune télémétrie ; compat Gadgetbridge (FOSS) sans dépendance à Huawei Health
- Le dépôt ne contient aucune donnée de santé : le code et la doc sont génériques ;
les tests de régression qui utilisent des exports réels chargent leurs données
depuis
local-test-data/(gitignoré, hors dépôt — et l'historique a été nettoyé avant le premier push, cf docs/DEVELOPPEMENT.md §8.bis) - Sauvegarde = fichier JSON que tu stockes où tu veux (Owncloud, etc.)
allowBackup=false(données sensibles) ; verrou biométrique prévu en Phase 2- Le dépôt est privé : les releases APK se téléchargent en étant connecté ; passer le dépôt en public rend les APK téléchargeables sans compte (sans risque de données, cf ci-dessus)
Structure du dépôt
HormoneTrack/
├── README.md ← ce fichier
├── docs/
│ ├── GUIDE_INSTALLATION.md guide utilisateur (téléphone + montre)
│ ├── DEVELOPPEMENT.md doc de dev complète (architecture, maths, bugs, tests)
│ ├── CHANGELOG.md journal détaillé des versions
│ └── MONTRE-GADGETBRIDGE.md montre Huawei GT 3 : options + limites
├── scripts/
│ └── gitea-release.py publie une release (corps = CHANGELOG + APK)
├── local-test-data/ ← gitignoré : backups réels pour les tests
│ de régression (JAMAIS dans le dépôt, cf §8.bis)
├── build.gradle.kts config Gradle racine (AGP/Kotlin/KSP épinglés)
├── settings.gradle.kts
├── gradle.properties
├── gradle/wrapper/ wrapper Gradle 9.7.1 (jar + properties)
├── gradlew / gradlew.bat
└── app/
├── build.gradle.kts dépendances (Compose, Room, DataStore, Gson…)
├── proguard-rules.pro
└── src/
├── main/
│ ├── AndroidManifest.xml
│ ├── assets/pk_profiles.json ← tables horaires (Estrannaise/TFS)
│ ├── java/com/hormonetrack/
│ │ ├── data/ (Room : models, DAOs, repository, backup)
│ │ ├── pk/ (moteur pharmacocinétique + profils)
│ │ ├── reminder/ (alarmes exactes, notifs + actions, boot)
│ │ ├── settings/ (DataStore : TConfig, langue)
│ │ ├── ui/ (Compose : screens, components, theme)
│ │ ├── HormoneTrackApp.kt
│ │ └── MainActivity.kt
│ └── res/ (strings FR/EN, thème, icônes)
└── test/java/com/hormonetrack/ ← tests unitaires JVM
├── pk/ (moteur + profils)
└── data/backup/ (round-trip Gson)
Feuille de route
- v1 : courbes E2/T, log doses, labs + calibration, rappels, backup JSON, FR/EN
- Tests UI Compose + compilation release signée
- Verrou biométrique, widget, export CSV
- Phase 2 montre : watchface personnalisée et/ou mini-app Lite Wearable (voir docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md)
Licence
GPL-3.0 — voir LICENSE. Cohérent avec l'écosystème Gadgetbridge. Les modèles PK appartiennent à leurs autrices respectives (Estrannaise, Transfem Science).