🐛 Problème identifié:
- Le système utilisait toujours csvData.mc0 (mot-clé général) pour tous les éléments
- Exemple: "plaque numero de maison" au lieu de "Plaque en PVC : économique et léger"
✅ Solution:
- Ajout paramètre specificKeyword à createTypedPrompt()
- Extraction de item.originalElement.resolvedContent avant génération
- Pas de fallback sur csvData.mc0 (log d'erreur si manquant)
- Détection des variables non résolues "[Mc+1_5 non résolu]"
📍 Fichier modifié:
- lib/selective-enhancement/SelectiveUtils.js:603-615 (createTypedPrompt)
- lib/selective-enhancement/SelectiveUtils.js:1083-1091 (extraction + appel)
🎯 Impact:
- Chaque élément utilise maintenant son mot-clé spécifique
- Prompts LLM plus précis et contextualisés
- Meilleure qualité de contenu généré
🤖 Generated with Claude Code (https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
Ajouts majeurs:
- Détection intelligente des contraintes de longueur dans les instructions (évite conflits entre instruction et type)
- Contexte de personnalité enrichi: colonnes B, D, E, F, H, I, J du Google Sheet
- Randomisation des éléments de personnalité (max 2 par catégorie pour variabilité)
- Injection du titre associé dans le prompt des textes/intros pour cohérence
- Exclusion de personnalité pour questions FAQ (seulement réponses)
Corrections:
- Fix détection type: vérification préfixes (Intro_, Titre_, Txt_) avant suffixes (_title, _text)
- Fix parsing vocabulairePref pour gérer arrays et strings
- Logs détaillés sur détection de contraintes
Impact:
- Meilleure cohérence titre→texte
- Plus de variabilité anti-détection
- Respect strict des contraintes de longueur spécifiées
- Personnalités mieux contextualisées dans les prompts
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