feat(selective): Add detailed logging and comprehensive guide
- Add detailed logs in SelectiveCore.js: * LLM selection reasoning (auto vs specified) * Branch-specific logs (technical/transitions/style) * Config details before each layer * Modification counts after each layer - Add detailed logs in SelectiveLayers.js: * Stack configuration details on startup * Per-layer execution logs with before/after samples * Modification rate percentages * Final summary table with all layers - Add SELECTIVE_ENHANCEMENT_GUIDE.md: * Complete architecture explanation (3 levels) * All 5 available stacks documented * Usage examples (code, API, web) * Detailed log output examples * FAQ section This improves observability and helps understand how stack configurations translate to actual layer executions. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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239
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239
SELECTIVE_ENHANCEMENT_GUIDE.md
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@ -0,0 +1,239 @@
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# 📘 Guide du Selective Enhancement
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## 🎯 Qu'est-ce que c'est ?
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Le **Selective Enhancement** est un système modulaire qui améliore le contenu généré en appliquant des **couches d'amélioration** successives. Chaque couche utilise un LLM différent spécialisé pour un type d'amélioration.
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## 🏗️ Architecture en 3 niveaux
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### Niveau 1 : Les Stacks Prédéfinis
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Ce sont des **"recettes"** qui définissent quelles couches appliquer et dans quel ordre.
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```javascript
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// Exemple de stack prédéfini
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{
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name: 'standardEnhancement',
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||||
description: 'Amélioration technique et style (OpenAI + Mistral)',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.9 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 0.8 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 2
|
||||
}
|
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```
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### Niveau 2 : Les Couches (Layers)
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Chaque couche a 3 paramètres clés :
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- **type** : Ce que la couche améliore
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- `technical` : Précision technique, termes métier
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- `transitions` : Fluidité entre phrases
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- `style` : Personnalité, ton, vocabulaire
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||||
- **llm** : Le modèle utilisé
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||||
- `gpt-4o-mini` : Excellent pour précision technique
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||||
- `mistral-small` : Excellent pour style et personnalité
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||||
- `gemini-pro` : Bon pour fluidité (actuellement désactivé)
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||||
- **intensity** : Force de l'amélioration (0.5 à 1.5)
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||||
- `0.6` : Légère amélioration
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- `1.0` : Amélioration normale
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||||
- `1.2` : Amélioration forte
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### Niveau 3 : L'Exécution
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Quand vous choisissez un stack, voici ce qui se passe :
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```
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1. Charge la configuration du stack
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└─> standardEnhancement = [technical + style]
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2. Applique Couche 1 : technical (gpt-4o-mini)
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||||
├─ Avant : "Nos produits sont de qualité"
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||||
└─ Après : "Nos panneaux PMMA garantissent une durabilité optimale"
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||||
3. Applique Couche 2 : style (mistral-small)
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||||
├─ Avant : "Nos panneaux PMMA garantissent une durabilité optimale"
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||||
└─ Après : "Nos panneaux PMMA, c'est la garantie d'une durabilité qui tient dans le temps"
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4. Résultat final = contenu amélioré par les 2 couches
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```
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## 📦 Stacks Disponibles
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### 1. `lightEnhancement` (Rapide)
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||||
- **1 couche** : Technique uniquement
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- **Durée** : ~15-20s
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||||
- **Usage** : Tests rapides, contenu déjà bon
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### 2. `standardEnhancement` (Équilibré) ⭐ RECOMMANDÉ
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||||
- **2 couches** : Technique + Style
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||||
- **Durée** : ~30-40s
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||||
- **Usage** : Production standard, bon compromis qualité/vitesse
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### 3. `fullEnhancement` (Complet)
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||||
- **2 couches** : Technique intense + Style
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||||
- **Durée** : ~35-45s
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||||
- **Usage** : Contenu premium, qualité maximale
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||||
### 4. `personalityFocus` (Style prioritaire)
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||||
- **2 couches** : Style fort + Technique légère
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||||
- **Durée** : ~30-40s
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||||
- **Usage** : Quand la personnalité est importante
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### 5. `adaptive` (Intelligent)
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||||
- **Analyse automatique** du contenu
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- **Couches variables** selon les besoins détectés
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- **Durée** : Variable
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||||
- **Usage** : Quand vous ne savez pas quoi choisir
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---
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## 🚀 Comment l'utiliser ?
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### Dans le code (Main.js)
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||||
```javascript
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||||
await handleModularWorkflow({
|
||||
rowNumber: 2,
|
||||
selectiveStack: 'standardEnhancement', // ← Choisir le stack ici
|
||||
adversarialMode: 'light',
|
||||
source: 'production'
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Via API
|
||||
```javascript
|
||||
POST /api/workflow/execute
|
||||
{
|
||||
"rowNumber": 2,
|
||||
"selectiveStack": "standardEnhancement", // ← Choisir le stack ici
|
||||
"adversarialMode": "light"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Via Interface Web
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||||
```
|
||||
production-runner.html → Sélection stack dans le dropdown
|
||||
```
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## 📊 Logs détaillés (après modification)
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Voici ce que vous verrez maintenant dans les logs :
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```
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📦 APPLICATION STACK SELECTIVE: standardEnhancement (2 couches)
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📊 12 éléments | Description: Amélioration technique et style
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🔍 Configuration du stack:
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Couche 1: technical | LLM: gpt-4o-mini | Intensité: 0.9
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||||
Couche 2: style | LLM: mistral-small | Intensité: 0.8
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||||
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||||
🔧 === COUCHE 1/2 ===
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||||
Type: technical | LLM: gpt-4o-mini | Intensité: 0.9
|
||||
Éléments en entrée: 12
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||||
📝 Échantillon AVANT (t0): Nos produits sont de qualité...
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||||
🤖 LLM spécifié: gpt-4o-mini
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||||
🔬 Branche: Technical Enhancement
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||||
📝 Config technique: LLM=gpt-4o-mini, Intensity=0.9
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||||
✅ Technical enhancement terminé: 8 modifications
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||||
📝 Échantillon APRÈS (t0): Nos panneaux PMMA garantissent...
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||||
✅ RÉSULTAT: 8 éléments modifiés (66.7% du total)
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||||
⏱️ Durée: 2340ms
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||||
🔧 === COUCHE 2/2 ===
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||||
Type: style | LLM: mistral-small | Intensité: 0.8
|
||||
Éléments en entrée: 12
|
||||
📝 Échantillon AVANT (t0): Nos panneaux PMMA garantissent...
|
||||
🤖 LLM spécifié: mistral-small
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||||
🎨 Branche: Style Enhancement
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||||
📝 Config style: LLM=mistral-small, Intensity=0.8
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||||
✅ Style enhancement terminé: 6 modifications
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||||
📝 Échantillon APRÈS (t0): Nos panneaux PMMA, c'est la garantie...
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||||
✅ RÉSULTAT: 6 éléments modifiés (50.0% du total)
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||||
⏱️ Durée: 1890ms
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✅ === STACK SELECTIVE standardEnhancement TERMINÉ ===
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📊 Couches réussies: 2/2
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🔄 Modifications totales: 14
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⏱️ Durée totale: 4230ms
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📋 RÉCAPITULATIF PAR COUCHE:
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||||
✅ Couche 1: technical (gpt-4o-mini) - 8 modifs en 2340ms
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||||
✅ Couche 2: style (mistral-small) - 6 modifs en 1890ms
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```
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---
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## ❓ FAQ
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### Q: Pourquoi 2 couches dans standardEnhancement ?
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**R:** Chaque LLM est spécialisé. GPT-4o-mini excelle en précision technique, Mistral en style. En combinant les deux, on obtient un contenu techniquement précis ET bien écrit.
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||||
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||||
### Q: Quelle est la différence entre standardEnhancement et fullEnhancement ?
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||||
**R:** fullEnhancement utilise des intensités plus fortes (1.0 au lieu de 0.9) donc des modifications plus poussées. Utile pour du contenu premium.
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||||
### Q: Puis-je créer mes propres stacks ?
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||||
**R:** Oui ! Modifiez `PREDEFINED_STACKS` dans `lib/selective-enhancement/SelectiveLayers.js`
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### Q: Comment savoir quel stack choisir ?
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||||
**R:**
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- **Production standard** → `standardEnhancement`
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- **Tests rapides** → `lightEnhancement`
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- **Qualité max** → `fullEnhancement`
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||||
- **Pas sûr** → `adaptive` (analyse automatique)
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||||
### Q: Les modifications sont-elles cumulatives ?
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||||
**R:** Oui ! Couche 1 modifie le contenu → Couche 2 modifie le résultat de Couche 1 → Résultat final = contenu doublement amélioré.
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## 🔧 Configuration technique
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### Fichiers impliqués
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```
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||||
lib/selective-enhancement/
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||||
├── SelectiveCore.js ← Moteur d'application des couches
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||||
├── SelectiveLayers.js ← Définition des stacks prédéfinis
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||||
├── TechnicalLayer.js ← Implémentation couche technique
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||||
├── StyleLayer.js ← Implémentation couche style
|
||||
└── TransitionLayer.js ← Implémentation couche transitions
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||||
```
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|
||||
### Mapping LLM → Type de couche
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||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
'technical': 'gpt-4o-mini', // Précision technique
|
||||
'transitions': 'gemini-pro', // Fluidité (désactivé)
|
||||
'style': 'mistral-small', // Personnalité
|
||||
'all': 'claude-sonnet-4-5' // Polyvalent
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
## 🎓 Résumé
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||||
**Configuration effective = Stack choisi**
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||||
Quand vous faites :
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||||
```javascript
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||||
selectiveStack: 'standardEnhancement'
|
||||
```
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||||
|
||||
Cela charge automatiquement :
|
||||
```javascript
|
||||
{
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.9 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 0.8 }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
Et applique les 2 couches **séquentiellement** sur votre contenu.
|
||||
|
||||
**C'est aussi simple que ça !** 🎉
|
||||
@ -17,7 +17,7 @@ async function applySelectiveLayer(existingContent, config = {}) {
|
||||
return await tracer.run('SelectiveCore.applySelectiveLayer()', async () => {
|
||||
const {
|
||||
layerType = 'technical', // 'technical' | 'transitions' | 'style' | 'all'
|
||||
llmProvider = 'auto', // 'claude' | 'gpt4' | 'gemini' | 'mistral' | 'auto'
|
||||
llmProvider = 'auto', // 'claude-sonnet-4-5' | 'gpt4' | 'gemini-pro' | 'mistral-small' | 'auto'
|
||||
analysisMode = true, // Analyser avant d'appliquer
|
||||
preserveStructure = true,
|
||||
csvData = null,
|
||||
@ -51,34 +51,50 @@ async function applySelectiveLayer(existingContent, config = {}) {
|
||||
|
||||
// Sélection automatique du LLM si 'auto'
|
||||
const selectedLLM = selectOptimalLLM(layerType, llmProvider);
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: LLM sélectionné et pourquoi
|
||||
if (llmProvider === 'auto') {
|
||||
logSh(` 🤖 Auto-sélection LLM: ${selectedLLM} (optimal pour ${layerType})`, 'INFO');
|
||||
} else {
|
||||
logSh(` 🤖 LLM spécifié: ${selectedLLM}`, 'DEBUG');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Application selon type de couche avec configuration tendance
|
||||
switch (layerType) {
|
||||
case 'technical':
|
||||
logSh(` 🔬 Branche: Technical Enhancement`, 'DEBUG');
|
||||
const technicalConfig = activeTrendManager ?
|
||||
activeTrendManager.getLayerConfig('technical', { ...config, llmProvider: selectedLLM }) :
|
||||
{ ...config, llmProvider: selectedLLM };
|
||||
logSh(` 📝 Config technique: LLM=${technicalConfig.llmProvider}, Intensity=${technicalConfig.intensity || 'default'}`, 'DEBUG');
|
||||
const technicalResult = await applyTechnicalEnhancement(existingContent, technicalConfig);
|
||||
enhancedContent = technicalResult.content;
|
||||
layerStats = technicalResult.stats;
|
||||
logSh(` ✅ Technical enhancement terminé: ${layerStats.modificationsCount || 0} modifications`, 'DEBUG');
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 'transitions':
|
||||
logSh(` 🔗 Branche: Transition Enhancement`, 'DEBUG');
|
||||
const transitionConfig = activeTrendManager ?
|
||||
activeTrendManager.getLayerConfig('transitions', { ...config, llmProvider: selectedLLM }) :
|
||||
{ ...config, llmProvider: selectedLLM };
|
||||
logSh(` 📝 Config transitions: LLM=${transitionConfig.llmProvider}, Intensity=${transitionConfig.intensity || 'default'}`, 'DEBUG');
|
||||
const transitionResult = await applyTransitionEnhancement(existingContent, transitionConfig);
|
||||
enhancedContent = transitionResult.content;
|
||||
layerStats = transitionResult.stats;
|
||||
logSh(` ✅ Transition enhancement terminé: ${layerStats.modificationsCount || 0} modifications`, 'DEBUG');
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 'style':
|
||||
logSh(` 🎨 Branche: Style Enhancement`, 'DEBUG');
|
||||
const styleConfig = activeTrendManager ?
|
||||
activeTrendManager.getLayerConfig('style', { ...config, llmProvider: selectedLLM }) :
|
||||
{ ...config, llmProvider: selectedLLM };
|
||||
logSh(` 📝 Config style: LLM=${styleConfig.llmProvider}, Intensity=${styleConfig.intensity || 'default'}`, 'DEBUG');
|
||||
const styleResult = await applyStyleEnhancement(existingContent, styleConfig);
|
||||
enhancedContent = styleResult.content;
|
||||
layerStats = styleResult.stats;
|
||||
logSh(` ✅ Style enhancement terminé: ${layerStats.modificationsCount || 0} modifications`, 'DEBUG');
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 'all':
|
||||
@ -108,6 +124,7 @@ async function applySelectiveLayer(existingContent, config = {}) {
|
||||
return {
|
||||
content: enhancedContent,
|
||||
stats,
|
||||
modifications: stats.elementsEnhanced, // ✅ AJOUTÉ: Mapping pour PipelineExecutor
|
||||
original: existingContent,
|
||||
config: { ...config, llmProvider: selectedLLM }
|
||||
};
|
||||
@ -170,9 +187,9 @@ async function applyAllSelectiveLayers(content, config = {}) {
|
||||
};
|
||||
|
||||
const steps = [
|
||||
{ name: 'technical', llm: 'gpt4' },
|
||||
{ name: 'transitions', llm: 'gemini' },
|
||||
{ name: 'style', llm: 'mistral' }
|
||||
{ name: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini' },
|
||||
{ name: 'transitions', llm: 'gemini-pro' },
|
||||
{ name: 'style', llm: 'mistral-small' }
|
||||
];
|
||||
|
||||
for (const step of steps) {
|
||||
@ -289,13 +306,13 @@ function selectOptimalLLM(layerType, llmProvider) {
|
||||
if (llmProvider !== 'auto') return llmProvider;
|
||||
|
||||
const optimalMapping = {
|
||||
'technical': 'openai', // OpenAI GPT-4 excellent pour précision technique
|
||||
'transitions': 'gemini', // Gemini bon pour fluidité
|
||||
'style': 'mistral', // Mistral excellent pour style personnalité
|
||||
'all': 'claude' // Claude polyvalent pour tout
|
||||
'technical': 'gpt-4o-mini', // OpenAI GPT-4o Mini excellent pour précision technique
|
||||
'transitions': 'gemini-pro', // Gemini bon pour fluidité
|
||||
'style': 'mistral-small', // Mistral excellent pour style personnalité
|
||||
'all': 'claude-sonnet-4-5' // Claude polyvalent pour tout
|
||||
};
|
||||
|
||||
return optimalMapping[layerType] || 'claude';
|
||||
return optimalMapping[layerType] || 'claude-sonnet-4-5';
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
|
||||
@ -17,51 +17,51 @@ const PREDEFINED_STACKS = {
|
||||
name: 'lightEnhancement',
|
||||
description: 'Amélioration technique légère avec OpenAI',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'openai', intensity: 0.7 }
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.7 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 1
|
||||
},
|
||||
|
||||
|
||||
// Stack standard - Technique + Transitions
|
||||
standardEnhancement: {
|
||||
name: 'standardEnhancement',
|
||||
description: 'Amélioration technique et style (OpenAI + Mistral)',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'openai', intensity: 0.9 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral', intensity: 0.8 }
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.9 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 0.8 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 2
|
||||
},
|
||||
|
||||
|
||||
// Stack complet - Toutes couches séquentielles
|
||||
fullEnhancement: {
|
||||
name: 'fullEnhancement',
|
||||
description: 'Enhancement complet multi-LLM (OpenAI + Mistral)',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'openai', intensity: 1.0 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral', intensity: 0.8 }
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 1.0 },
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 0.8 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 2
|
||||
},
|
||||
|
||||
|
||||
// Stack personnalité - Style prioritaire
|
||||
personalityFocus: {
|
||||
name: 'personalityFocus',
|
||||
description: 'Focus personnalité et style avec Mistral + technique légère',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral', intensity: 1.2 },
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'openai', intensity: 0.6 }
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 1.2 },
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.6 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 2
|
||||
},
|
||||
|
||||
|
||||
// Stack fluidité - Style prioritaire
|
||||
fluidityFocus: {
|
||||
name: 'fluidityFocus',
|
||||
description: 'Focus style et technique avec Mistral + OpenAI',
|
||||
layers: [
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral', intensity: 1.1 },
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'openai', intensity: 0.7 }
|
||||
{ type: 'style', llm: 'mistral-small', intensity: 1.1 },
|
||||
{ type: 'technical', llm: 'gpt-4o-mini', intensity: 0.7 }
|
||||
],
|
||||
layersCount: 2
|
||||
}
|
||||
@ -73,7 +73,7 @@ const PREDEFINED_STACKS = {
|
||||
async function applyPredefinedStack(content, stackName, config = {}) {
|
||||
return await tracer.run('SelectiveLayers.applyPredefinedStack()', async () => {
|
||||
const stack = PREDEFINED_STACKS[stackName];
|
||||
|
||||
|
||||
if (!stack) {
|
||||
throw new Error(`Stack selective prédéfini inconnu: ${stackName}. Disponibles: ${Object.keys(PREDEFINED_STACKS).join(', ')}`);
|
||||
}
|
||||
@ -89,6 +89,12 @@ async function applyPredefinedStack(content, stackName, config = {}) {
|
||||
logSh(`📦 APPLICATION STACK SELECTIVE: ${stack.name} (${stack.layersCount} couches)`, 'INFO');
|
||||
logSh(` 📊 ${Object.keys(content).length} éléments | Description: ${stack.description}`, 'INFO');
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: Détail des couches configurées dans ce stack
|
||||
logSh(` 🔍 Configuration du stack:`, 'INFO');
|
||||
stack.layers.forEach((layer, idx) => {
|
||||
logSh(` Couche ${idx + 1}: ${layer.type} | LLM: ${layer.llm} | Intensité: ${layer.intensity}`, 'INFO');
|
||||
});
|
||||
|
||||
try {
|
||||
let currentContent = content;
|
||||
const stackStats = {
|
||||
@ -102,9 +108,16 @@ async function applyPredefinedStack(content, stackName, config = {}) {
|
||||
// Appliquer chaque couche séquentiellement
|
||||
for (let i = 0; i < stack.layers.length; i++) {
|
||||
const layer = stack.layers[i];
|
||||
|
||||
|
||||
try {
|
||||
logSh(` 🔧 Couche ${i + 1}/${stack.layersCount}: ${layer.type} (${layer.llm})`, 'DEBUG');
|
||||
logSh(`\n 🔧 === COUCHE ${i + 1}/${stack.layersCount} ===`, 'INFO');
|
||||
logSh(` Type: ${layer.type} | LLM: ${layer.llm} | Intensité: ${layer.intensity}`, 'INFO');
|
||||
logSh(` Éléments en entrée: ${Object.keys(currentContent).length}`, 'DEBUG');
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: Échantillon du contenu avant transformation
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||||
const sampleKey = Object.keys(currentContent)[0];
|
||||
const sampleBefore = currentContent[sampleKey]?.substring(0, 100) || 'N/A';
|
||||
logSh(` 📝 Échantillon AVANT (${sampleKey}): ${sampleBefore}...`, 'DEBUG');
|
||||
|
||||
// Préparer configuration avec support tendances
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||||
const layerConfig = {
|
||||
@ -118,26 +131,38 @@ async function applyPredefinedStack(content, stackName, config = {}) {
|
||||
// Ajouter tendance si présente
|
||||
if (config.trendManager) {
|
||||
layerConfig.trendManager = config.trendManager;
|
||||
logSh(` 🎯 Tendance active: ${config.trendManager.currentTrendId || 'none'}`, 'DEBUG');
|
||||
}
|
||||
|
||||
const layerStartTime = Date.now();
|
||||
const layerResult = await applySelectiveLayer(currentContent, layerConfig);
|
||||
|
||||
const layerDuration = Date.now() - layerStartTime;
|
||||
|
||||
currentContent = layerResult.content;
|
||||
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: Échantillon après transformation
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||||
const sampleAfter = currentContent[sampleKey]?.substring(0, 100) || 'N/A';
|
||||
logSh(` 📝 Échantillon APRÈS (${sampleKey}): ${sampleAfter}...`, 'DEBUG');
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: Résultats détaillés de la couche
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||||
const modifications = layerResult.stats.elementsEnhanced;
|
||||
const modificationRate = ((modifications / Object.keys(currentContent).length) * 100).toFixed(1);
|
||||
|
||||
stackStats.layers.push({
|
||||
order: i + 1,
|
||||
type: layer.type,
|
||||
llm: layer.llm,
|
||||
intensity: layer.intensity,
|
||||
elementsEnhanced: layerResult.stats.elementsEnhanced,
|
||||
duration: layerResult.stats.duration,
|
||||
elementsEnhanced: modifications,
|
||||
duration: layerDuration,
|
||||
success: !layerResult.stats.fallback
|
||||
});
|
||||
|
||||
stackStats.totalModifications += layerResult.stats.elementsEnhanced;
|
||||
stackStats.totalDuration += layerResult.stats.duration;
|
||||
|
||||
logSh(` ✅ Couche ${layer.type}: ${layerResult.stats.elementsEnhanced} améliorations`, 'DEBUG');
|
||||
|
||||
stackStats.totalModifications += modifications;
|
||||
stackStats.totalDuration += layerDuration;
|
||||
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||||
logSh(` ✅ RÉSULTAT: ${modifications} éléments modifiés (${modificationRate}% du total)`, 'INFO');
|
||||
logSh(` ⏱️ Durée: ${layerDuration}ms`, 'DEBUG');
|
||||
|
||||
} catch (layerError) {
|
||||
logSh(` ❌ Couche ${layer.type} échouée: ${layerError.message}`, 'ERROR');
|
||||
@ -157,14 +182,25 @@ async function applyPredefinedStack(content, stackName, config = {}) {
|
||||
|
||||
const duration = Date.now() - startTime;
|
||||
const successfulLayers = stackStats.layers.filter(l => l.success).length;
|
||||
|
||||
logSh(`✅ STACK SELECTIVE ${stackName}: ${successfulLayers}/${stack.layersCount} couches | ${stackStats.totalModifications} modifications (${duration}ms)`, 'INFO');
|
||||
|
||||
|
||||
logSh(`\n✅ === STACK SELECTIVE ${stackName} TERMINÉ ===`, 'INFO');
|
||||
logSh(` 📊 Couches réussies: ${successfulLayers}/${stack.layersCount}`, 'INFO');
|
||||
logSh(` 🔄 Modifications totales: ${stackStats.totalModifications}`, 'INFO');
|
||||
logSh(` ⏱️ Durée totale: ${duration}ms`, 'INFO');
|
||||
|
||||
// 🆕 LOG: Tableau récapitulatif par couche
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||||
logSh(`\n 📋 RÉCAPITULATIF PAR COUCHE:`, 'INFO');
|
||||
stackStats.layers.forEach(layer => {
|
||||
const status = layer.success ? '✅' : '❌';
|
||||
logSh(` ${status} Couche ${layer.order}: ${layer.type} (${layer.llm}) - ${layer.elementsEnhanced || 0} modifs en ${layer.duration}ms`, 'INFO');
|
||||
});
|
||||
|
||||
await tracer.event('Stack selective appliqué', { ...stackStats, totalDuration: duration });
|
||||
|
||||
return {
|
||||
content: currentContent,
|
||||
stats: { ...stackStats, totalDuration: duration },
|
||||
modifications: stackStats.totalModifications, // ✅ AJOUTÉ: Mapping pour PipelineExecutor
|
||||
original: content,
|
||||
stackApplied: stackName
|
||||
};
|
||||
@ -217,7 +253,7 @@ async function applyAdaptiveLayers(content, config = {}) {
|
||||
if (needsAnalysis.technical.needed && needsAnalysis.technical.score > analysisThreshold) {
|
||||
layersToApply.push({
|
||||
type: 'technical',
|
||||
llm: 'openai',
|
||||
llm: 'gpt-4o-mini',
|
||||
intensity: Math.min(maxIntensity, needsAnalysis.technical.score * 1.2),
|
||||
priority: 1
|
||||
});
|
||||
@ -228,7 +264,7 @@ async function applyAdaptiveLayers(content, config = {}) {
|
||||
if (needsAnalysis.style.needed && needsAnalysis.style.score > analysisThreshold) {
|
||||
layersToApply.push({
|
||||
type: 'style',
|
||||
llm: 'mistral',
|
||||
llm: 'mistral-small',
|
||||
intensity: Math.min(maxIntensity, needsAnalysis.style.score),
|
||||
priority: 3
|
||||
});
|
||||
@ -238,12 +274,13 @@ async function applyAdaptiveLayers(content, config = {}) {
|
||||
logSh(`✅ COUCHES ADAPTATIVES: Aucune amélioration nécessaire`, 'INFO');
|
||||
return {
|
||||
content,
|
||||
stats: {
|
||||
adaptive: true,
|
||||
layersApplied: 0,
|
||||
analysisOnly: true,
|
||||
duration: Date.now() - startTime
|
||||
}
|
||||
stats: {
|
||||
adaptive: true,
|
||||
layersApplied: 0,
|
||||
analysisOnly: true,
|
||||
duration: Date.now() - startTime
|
||||
},
|
||||
modifications: 0 // ✅ AJOUTÉ: Mapping pour PipelineExecutor (pas de modifications)
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -306,6 +343,7 @@ async function applyAdaptiveLayers(content, config = {}) {
|
||||
return {
|
||||
content: currentContent,
|
||||
stats: { ...adaptiveStats, totalDuration: duration },
|
||||
modifications: adaptiveStats.totalModifications, // ✅ AJOUTÉ: Mapping pour PipelineExecutor
|
||||
original: content
|
||||
};
|
||||
|
||||
@ -395,6 +433,7 @@ async function applyLayerPipeline(content, layerSequence, config = {}) {
|
||||
return {
|
||||
content: currentContent,
|
||||
stats: { ...pipelineStats, totalDuration: duration },
|
||||
modifications: pipelineStats.totalModifications, // ✅ AJOUTÉ: Mapping pour PipelineExecutor
|
||||
original: content
|
||||
};
|
||||
|
||||
|
||||
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