seo-generator-server/tests/pipeline-4-phases-complet.test.js

#!/usr/bin/env node

import test from 'node:test';
import assert from 'node:assert';
import { requireCommonJS } from './_helpers/commonjs-bridge.js';
import { AutoReporter } from './reporters/AutoReporter.js';

/**
 * TEST PIPELINE 4 PHASES COMPLET AVEC TOUS LES APPELS LLM
 * Workflow: Generation initial => adversarial => Heavy enhancement => human touch
 * But: Capturer TOUS les appels LLM de toutes les phases
 */

// Auto-Reporter Configuration
const autoReporter = new AutoReporter();

// Configuration pipeline
const mockCsvData = {
  mc0: 'solution digitale enterprise pipeline 4 phases complet',
  t0: 'Pipeline complet 4 phases avec tous les appels LLM',
  personality: {
    nom: 'Sophie',
    style: 'créatif-technique',
    description: 'Experte en content strategy et pipeline complet'
  }
};

console.log('🚀 PIPELINE 4 PHASES COMPLET - TOUS LES APPELS LLM');
console.log('📋 Workflow: Generation initial => adversarial => Heavy enhancement => human touch');

test('Pipeline 4 Phases Complet - Tous Appels LLM', { timeout: 300000 }, async () => {
  // Définir le contexte de test pour l'AutoReporter
  autoReporter.setTestContext('Pipeline 4 Phases Complet - Tous Appels LLM');

  console.log('\n🔄 === DÉMARRAGE PIPELINE 4 PHASES COMPLET ===');

  // =========================================
  // PHASE 1: GÉNÉRATION INITIALE
  // =========================================
  console.log('\n📝 PHASE 1/4: Génération Initiale (Content de base)');

  let result = {
    content: {
      'Titre_H1': 'Solutions digitales enterprise pour transformation métier avec architecture moderne et pipeline 4 phases complet',
      'Introduction': 'Les solutions digitales enterprise révolutionnent la gestion des processus métier grâce à leur architecture modulaire, leurs capacités d\'intégration avancées et leurs outils analytics prédictive dans un pipeline complet.',
      'Avantages_Techniques': 'Architecture cloud-native avec APIs REST sécurisées, scalabilité automatique, monitoring en temps réel des performances système, bases de données distribuées et intelligence artificielle intégrée pour pipeline optimisé.',
      'Conclusion': 'Investissement stratégique permettant digitalisation complète avec pipeline 4 phases, amélioration significative de la productivité organisationnelle et avantage concurrentiel durable.'
    }
  };

  assert.ok(result.content, 'Content initial préparé');
  console.log('✅ Phase 1: Content initial préparé');
  console.log(`📊 Content initial: ${Object.keys(result.content).length} éléments`);

  // =========================================
  // PHASE 2: ADVERSARIAL DEFENSE AVEC LLM
  // =========================================
  console.log('\n🛡️ PHASE 2/4: Adversarial Defense avec LLM (Anti-détection)');

  const AdversarialLayers = requireCommonJS('adversarial-generation/AdversarialLayers');

  result = await AdversarialLayers.applyPredefinedStack(
    result.content,
    'standardDefense', // Plus de couches pour plus d'appels LLM
    {
      ...mockCsvData,
      preferredProvider: 'claude',
      intensity: 1.0
    },
    { source: 'pipeline_4_phases_complet_adversarial' }
  );

  assert.ok(result.content, 'Adversarial defense avec LLM appliqué');
  console.log('✅ Phase 2: Adversarial defense avec Claude terminé');
  console.log(`📊 Anti-détection: ${result.stats?.layersApplied || 'standard'} couches appliquées`);

  // =========================================
  // PHASE 3: HEAVY ENHANCEMENT AVEC LLM
  // =========================================
  console.log('\n⚡ PHASE 3/4: Heavy Enhancement avec LLM (Technique)');

  const { applyPredefinedStack } = requireCommonJS('selective-enhancement/SelectiveLayers');

  result = await applyPredefinedStack(
    result.content,
    'standardEnhancement', // Stack avec plus d'appels LLM
    {
      ...mockCsvData,
      preferredProvider: 'openai',
      intensity: 1.2
    },
    { source: 'pipeline_4_phases_complet_enhancement' }
  );

  assert.ok(result.content, 'Heavy enhancement avec LLM appliqué');
  console.log('✅ Phase 3: Heavy enhancement avec OpenAI terminé');
  console.log(`📊 Enhancement: ${result.stats?.layersApplied || 'standard'} couches appliquées`);

  // =========================================
  // PHASE 4: HUMAN TOUCH AVEC LLM
  // =========================================
  console.log('\n👤 PHASE 4/4: Human Touch avec LLM (Simulation Humaine)');

  const { applyPredefinedSimulation } = requireCommonJS('human-simulation/HumanSimulationLayers');

  result = await applyPredefinedSimulation(
    result.content,
    'personalityFocus', // Simulation plus avancée avec LLM
    {
      ...mockCsvData,
      humanization: 0.8,
      fatigueLevel: 0.4,
      preferredProvider: 'claude'
    }
  );

  assert.ok(result.content, 'Human touch avec LLM appliqué');
  console.log('✅ Phase 4: Human touch avec Claude terminé');
  console.log(`📊 Humanisation: simulation avec personnalité ${mockCsvData.personality.nom}`);

  // =========================================
  // VALIDATION FINALE
  // =========================================
  console.log('\n🎯 === VALIDATION PIPELINE 4 PHASES COMPLET ===');

  const finalContent = result.content;
  const contentKeys = Object.keys(finalContent);

  // Vérifications qualité finale
  assert.ok(contentKeys.length >= 4, `Au moins 4 éléments (trouvé: ${contentKeys.length})`);

  // Vérification contenu non vide
  contentKeys.forEach(key => {
    assert.ok(finalContent[key] && finalContent[key].length > 50,
      `Element ${key} doit contenir du contenu substantiel`);
  });

  console.log('\n📈 === RÉSULTATS PIPELINE 4 PHASES COMPLET ===');
  console.log(`✅ 4 phases exécutées avec succès`);
  console.log(`📝 Content final: ${contentKeys.length} éléments`);
  console.log(`📊 Longueur totale: ${Object.values(finalContent).join(' ').length} caractères`);
  console.log(`🎭 Personnalité: ${mockCsvData.personality.nom} (${mockCsvData.personality.style})`);
  console.log(`🛡️ Anti-détection: Stack standardDefense appliqué`);
  console.log(`⚡ Enhancement: Stack standardEnhancement appliqué`);
  console.log(`👤 Humanisation: personalityFocus appliquée`);

  // Affichage échantillon final
  console.log('\n📄 === ÉCHANTILLON CONTENT FINAL ===');
  contentKeys.slice(0, 2).forEach(key => {
    const preview = finalContent[key].substring(0, 120) + '...';
    console.log(`${key}: "${preview}"`);
  });

  console.log('\n🎉 PIPELINE 4 PHASES COMPLET AVEC TOUS LES APPELS LLM RÉUSSI !');

  // Appel LLM supplémentaire final pour validation
  console.log('\n🔄 APPEL LLM FINAL...');

  const finalValidation = await applyPredefinedStack(
    { 'Validation_Finale': 'Validation finale du pipeline 4 phases complet avec tous les appels LLM' },
    'lightEnhancement',
    {
      ...mockCsvData,
      preferredProvider: 'openai',
      intensity: 0.8
    },
    { source: 'pipeline_4_phases_complet_validation' }
  );

  assert.ok(finalValidation, 'Validation finale avec LLM réussie');
  console.log('✅ Validation finale terminée');
});

console.log('\n🔥 Test pipeline 4 phases complet avec TOUS les appels LLM');
console.log('📋 Workflow: Génération LLM → Adversarial LLM → Enhancement LLM → Human Touch LLM');
console.log('🎯 Objectif: Capturer tous les appels LLM dans le rapport AutoReporter');