StillHammer
602d06ba21
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 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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41 KiB
JavaScript
1209 lines
41 KiB
JavaScript
// ========================================
|
|
// SELECTIVE UTILS - UTILITAIRES MODULAIRES
|
|
// Responsabilité: Fonctions utilitaires partagées par tous les modules selective
|
|
// Architecture: Helper functions réutilisables et composables
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// ========================================
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|
|
|
const { logSh } = require('../ErrorReporting');
|
|
|
|
/**
|
|
* ANALYSEURS DE CONTENU SELECTIVE
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Analyser qualité technique d'un contenu
|
|
*/
|
|
function analyzeTechnicalQuality(content, contextualTerms = []) {
|
|
if (!content || typeof content !== 'string') return { score: 0, details: {} };
|
|
|
|
const analysis = {
|
|
score: 0,
|
|
details: {
|
|
technicalTermsFound: 0,
|
|
technicalTermsExpected: contextualTerms.length,
|
|
genericWordsCount: 0,
|
|
hasSpecifications: false,
|
|
hasDimensions: false,
|
|
contextIntegration: 0
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
const lowerContent = content.toLowerCase();
|
|
|
|
// 1. Compter termes techniques présents
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|
contextualTerms.forEach(term => {
|
|
if (lowerContent.includes(term.toLowerCase())) {
|
|
analysis.details.technicalTermsFound++;
|
|
}
|
|
});
|
|
|
|
// 2. Détecter mots génériques
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|
const genericWords = ['produit', 'solution', 'service', 'offre', 'article', 'élément'];
|
|
analysis.details.genericWordsCount = genericWords.filter(word =>
|
|
lowerContent.includes(word)
|
|
).length;
|
|
|
|
// 3. Vérifier spécifications techniques
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|
analysis.details.hasSpecifications = /\b(norme|iso|din|ce)\b/i.test(content);
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|
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|
// 4. Vérifier dimensions/données techniques
|
|
analysis.details.hasDimensions = /\d+\s*(mm|cm|m|%|°|kg|g)\b/i.test(content);
|
|
|
|
// 5. Calculer score global (0-100)
|
|
const termRatio = contextualTerms.length > 0 ?
|
|
(analysis.details.technicalTermsFound / contextualTerms.length) * 40 : 20;
|
|
const genericPenalty = Math.min(20, analysis.details.genericWordsCount * 5);
|
|
const specificationBonus = analysis.details.hasSpecifications ? 15 : 0;
|
|
const dimensionBonus = analysis.details.hasDimensions ? 15 : 0;
|
|
const lengthBonus = content.length > 100 ? 10 : 0;
|
|
|
|
analysis.score = Math.max(0, Math.min(100,
|
|
termRatio + specificationBonus + dimensionBonus + lengthBonus - genericPenalty
|
|
));
|
|
|
|
return analysis;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Analyser fluidité des transitions
|
|
*/
|
|
function analyzeTransitionFluidity(content) {
|
|
if (!content || typeof content !== 'string') return { score: 0, details: {} };
|
|
|
|
const sentences = content.split(/[.!?]+/)
|
|
.map(s => s.trim())
|
|
.filter(s => s.length > 5);
|
|
|
|
if (sentences.length < 2) {
|
|
return { score: 100, details: { reason: 'Contenu trop court pour analyse transitions' } };
|
|
}
|
|
|
|
const analysis = {
|
|
score: 0,
|
|
details: {
|
|
sentencesCount: sentences.length,
|
|
connectorsFound: 0,
|
|
repetitiveConnectors: 0,
|
|
abruptTransitions: 0,
|
|
averageSentenceLength: 0,
|
|
lengthVariation: 0
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
// 1. Analyser connecteurs
|
|
const commonConnectors = ['par ailleurs', 'en effet', 'de plus', 'cependant', 'ainsi', 'donc', 'ensuite'];
|
|
const connectorCounts = {};
|
|
|
|
commonConnectors.forEach(connector => {
|
|
const matches = (content.match(new RegExp(`\\b${connector}\\b`, 'gi')) || []);
|
|
connectorCounts[connector] = matches.length;
|
|
analysis.details.connectorsFound += matches.length;
|
|
if (matches.length > 1) analysis.details.repetitiveConnectors++;
|
|
});
|
|
|
|
// 2. Détecter transitions abruptes
|
|
for (let i = 1; i < sentences.length; i++) {
|
|
const sentence = sentences[i].toLowerCase().trim();
|
|
const hasConnector = commonConnectors.some(connector =>
|
|
sentence.startsWith(connector) || sentence.includes(` ${connector} `)
|
|
);
|
|
|
|
if (!hasConnector && sentence.length > 20) {
|
|
analysis.details.abruptTransitions++;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// 3. Analyser variation de longueur
|
|
const lengths = sentences.map(s => s.split(/\s+/).length);
|
|
analysis.details.averageSentenceLength = lengths.reduce((a, b) => a + b, 0) / lengths.length;
|
|
|
|
const variance = lengths.reduce((acc, len) =>
|
|
acc + Math.pow(len - analysis.details.averageSentenceLength, 2), 0
|
|
) / lengths.length;
|
|
analysis.details.lengthVariation = Math.sqrt(variance);
|
|
|
|
// 4. Calculer score fluidité (0-100)
|
|
const connectorScore = Math.min(30, (analysis.details.connectorsFound / sentences.length) * 100);
|
|
const repetitionPenalty = Math.min(20, analysis.details.repetitiveConnectors * 5);
|
|
const abruptPenalty = Math.min(30, (analysis.details.abruptTransitions / sentences.length) * 50);
|
|
const variationScore = Math.min(20, analysis.details.lengthVariation * 2);
|
|
|
|
analysis.score = Math.max(0, Math.min(100,
|
|
connectorScore + variationScore - repetitionPenalty - abruptPenalty + 50
|
|
));
|
|
|
|
return analysis;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Analyser cohérence de style
|
|
*/
|
|
function analyzeStyleConsistency(content, expectedPersonality = null) {
|
|
if (!content || typeof content !== 'string') return { score: 0, details: {} };
|
|
|
|
const analysis = {
|
|
score: 0,
|
|
details: {
|
|
personalityAlignment: 0,
|
|
toneConsistency: 0,
|
|
vocabularyLevel: 'standard',
|
|
formalityScore: 0,
|
|
personalityWordsFound: 0
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
// 1. Analyser alignement personnalité
|
|
if (expectedPersonality && expectedPersonality.vocabulairePref) {
|
|
// Convertir en string si ce n'est pas déjà le cas
|
|
const vocabPref = typeof expectedPersonality.vocabulairePref === 'string'
|
|
? expectedPersonality.vocabulairePref
|
|
: String(expectedPersonality.vocabulairePref);
|
|
|
|
const personalityWords = vocabPref.toLowerCase().split(',');
|
|
const contentLower = content.toLowerCase();
|
|
|
|
personalityWords.forEach(word => {
|
|
if (word.trim() && contentLower.includes(word.trim())) {
|
|
analysis.details.personalityWordsFound++;
|
|
}
|
|
});
|
|
|
|
analysis.details.personalityAlignment = personalityWords.length > 0 ?
|
|
(analysis.details.personalityWordsFound / personalityWords.length) * 100 : 0;
|
|
}
|
|
|
|
// 2. Analyser niveau vocabulaire
|
|
const technicalWords = content.match(/\b\w{8,}\b/g) || [];
|
|
const totalWords = content.split(/\s+/).length;
|
|
const techRatio = technicalWords.length / totalWords;
|
|
|
|
if (techRatio > 0.15) analysis.details.vocabularyLevel = 'expert';
|
|
else if (techRatio < 0.05) analysis.details.vocabularyLevel = 'accessible';
|
|
else analysis.details.vocabularyLevel = 'standard';
|
|
|
|
// 3. Analyser formalité
|
|
const formalIndicators = ['il convient de', 'par conséquent', 'néanmoins', 'toutefois'];
|
|
const casualIndicators = ['du coup', 'sympa', 'cool', 'nickel'];
|
|
|
|
let formalCount = formalIndicators.filter(indicator =>
|
|
content.toLowerCase().includes(indicator)
|
|
).length;
|
|
|
|
let casualCount = casualIndicators.filter(indicator =>
|
|
content.toLowerCase().includes(indicator)
|
|
).length;
|
|
|
|
analysis.details.formalityScore = formalCount - casualCount; // Positif = formel, négatif = casual
|
|
|
|
// 4. Calculer score cohérence (0-100)
|
|
let baseScore = 50;
|
|
|
|
if (expectedPersonality) {
|
|
baseScore += analysis.details.personalityAlignment * 0.3;
|
|
|
|
// Ajustements selon niveau technique attendu
|
|
const expectedLevel = expectedPersonality.niveauTechnique || 'standard';
|
|
if (expectedLevel === analysis.details.vocabularyLevel) {
|
|
baseScore += 20;
|
|
} else {
|
|
baseScore -= 10;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Bonus cohérence tonale
|
|
const sentences = content.split(/[.!?]+/).filter(s => s.length > 10);
|
|
if (sentences.length > 1) {
|
|
baseScore += Math.min(20, analysis.details.lengthVariation || 10);
|
|
}
|
|
|
|
analysis.score = Math.max(0, Math.min(100, baseScore));
|
|
|
|
return analysis;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* COMPARATEURS ET MÉTRIQUES
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Comparer deux contenus et calculer taux amélioration
|
|
*/
|
|
function compareContentImprovement(original, enhanced, analysisType = 'general') {
|
|
if (!original || !enhanced) return { improvementRate: 0, details: {} };
|
|
|
|
const comparison = {
|
|
improvementRate: 0,
|
|
details: {
|
|
lengthChange: ((enhanced.length - original.length) / original.length) * 100,
|
|
wordCountChange: 0,
|
|
structuralChanges: 0,
|
|
contentPreserved: true
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
// 1. Analyser changements structurels
|
|
const originalSentences = original.split(/[.!?]+/).length;
|
|
const enhancedSentences = enhanced.split(/[.!?]+/).length;
|
|
comparison.details.structuralChanges = Math.abs(enhancedSentences - originalSentences);
|
|
|
|
// 2. Analyser changements de mots
|
|
const originalWords = original.toLowerCase().split(/\s+/).filter(w => w.length > 2);
|
|
const enhancedWords = enhanced.toLowerCase().split(/\s+/).filter(w => w.length > 2);
|
|
comparison.details.wordCountChange = enhancedWords.length - originalWords.length;
|
|
|
|
// 3. Vérifier préservation du contenu principal
|
|
const originalKeyWords = originalWords.filter(w => w.length > 4);
|
|
const preservedWords = originalKeyWords.filter(w => enhanced.toLowerCase().includes(w));
|
|
comparison.details.contentPreserved = (preservedWords.length / originalKeyWords.length) > 0.7;
|
|
|
|
// 4. Calculer taux amélioration selon type d'analyse
|
|
switch (analysisType) {
|
|
case 'technical':
|
|
const originalTech = analyzeTechnicalQuality(original);
|
|
const enhancedTech = analyzeTechnicalQuality(enhanced);
|
|
comparison.improvementRate = enhancedTech.score - originalTech.score;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'transitions':
|
|
const originalFluid = analyzeTransitionFluidity(original);
|
|
const enhancedFluid = analyzeTransitionFluidity(enhanced);
|
|
comparison.improvementRate = enhancedFluid.score - originalFluid.score;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'style':
|
|
const originalStyle = analyzeStyleConsistency(original);
|
|
const enhancedStyle = analyzeStyleConsistency(enhanced);
|
|
comparison.improvementRate = enhancedStyle.score - originalStyle.score;
|
|
break;
|
|
|
|
default:
|
|
// Amélioration générale (moyenne pondérée)
|
|
comparison.improvementRate = Math.min(50, Math.abs(comparison.details.lengthChange) * 0.1 +
|
|
(comparison.details.contentPreserved ? 20 : -20) +
|
|
Math.min(15, Math.abs(comparison.details.wordCountChange)));
|
|
}
|
|
|
|
return comparison;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* UTILITAIRES DE CONTENU
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Nettoyer contenu généré par LLM
|
|
*/
|
|
function cleanGeneratedContent(content, cleaningLevel = 'standard') {
|
|
if (!content || typeof content !== 'string') return content;
|
|
|
|
let cleaned = content.trim();
|
|
|
|
// Nettoyage de base
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^(voici\s+)?le\s+contenu\s+(amélioré|modifié|réécrit)[:\s]*/gi, '');
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^(bon,?\s*)?(alors,?\s*)?(voici\s+)?/gi, '');
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^(avec\s+les?\s+)?améliorations?\s*[:\s]*/gi, '');
|
|
|
|
// Nettoyage formatage
|
|
cleaned = cleaned.replace(/\*\*([^*]+)\*\*/g, '$1'); // Gras markdown → texte normal
|
|
cleaned = cleaned.replace(/\s{2,}/g, ' '); // Espaces multiples
|
|
cleaned = cleaned.replace(/([.!?])\s*([.!?])/g, '$1 '); // Double ponctuation
|
|
|
|
if (cleaningLevel === 'intensive') {
|
|
// Nettoyage intensif
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^\s*[-*+]\s*/gm, ''); // Puces en début de ligne
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^(pour\s+)?(ce\s+)?(contenu\s*)?[,:]?\s*/gi, '');
|
|
cleaned = cleaned.replace(/\([^)]*\)/g, ''); // Parenthèses et contenu
|
|
}
|
|
|
|
// Nettoyage final
|
|
cleaned = cleaned.replace(/^[,.\s]+/, ''); // Début
|
|
cleaned = cleaned.replace(/[,\s]+$/, ''); // Fin
|
|
cleaned = cleaned.trim();
|
|
|
|
return cleaned;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Valider contenu selective
|
|
*/
|
|
function validateSelectiveContent(content, originalContent, criteria = {}) {
|
|
const validation = {
|
|
isValid: true,
|
|
score: 0,
|
|
issues: [],
|
|
suggestions: []
|
|
};
|
|
|
|
const {
|
|
minLength = 20,
|
|
maxLengthChange = 50, // % de changement maximum
|
|
preserveContent = true,
|
|
checkTechnicalTerms = true
|
|
} = criteria;
|
|
|
|
// 1. Vérifier longueur
|
|
if (!content || content.length < minLength) {
|
|
validation.isValid = false;
|
|
validation.issues.push('Contenu trop court');
|
|
validation.suggestions.push('Augmenter la longueur du contenu généré');
|
|
} else {
|
|
validation.score += 25;
|
|
}
|
|
|
|
// 2. Vérifier changements de longueur
|
|
if (originalContent) {
|
|
const lengthChange = Math.abs((content.length - originalContent.length) / originalContent.length) * 100;
|
|
|
|
if (lengthChange > maxLengthChange) {
|
|
validation.issues.push('Changement de longueur excessif');
|
|
validation.suggestions.push('Réduire l\'intensité d\'amélioration');
|
|
} else {
|
|
validation.score += 25;
|
|
}
|
|
|
|
// 3. Vérifier préservation du contenu
|
|
if (preserveContent) {
|
|
const preservation = compareContentImprovement(originalContent, content);
|
|
|
|
if (!preservation.details.contentPreserved) {
|
|
validation.isValid = false;
|
|
validation.issues.push('Contenu original non préservé');
|
|
validation.suggestions.push('Améliorer conservation du sens original');
|
|
} else {
|
|
validation.score += 25;
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// 4. Vérifications spécifiques
|
|
if (checkTechnicalTerms) {
|
|
const technicalQuality = analyzeTechnicalQuality(content);
|
|
|
|
if (technicalQuality.score > 60) {
|
|
validation.score += 25;
|
|
} else if (technicalQuality.score < 30) {
|
|
validation.issues.push('Qualité technique insuffisante');
|
|
validation.suggestions.push('Ajouter plus de termes techniques spécialisés');
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Score final et validation
|
|
validation.score = Math.min(100, validation.score);
|
|
validation.isValid = validation.isValid && validation.score >= 60;
|
|
|
|
return validation;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* UTILITAIRES TECHNIQUES
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Chunk array avec gestion intelligente
|
|
*/
|
|
function chunkArray(array, chunkSize, smartChunking = false) {
|
|
if (!Array.isArray(array)) return [];
|
|
if (array.length <= chunkSize) return [array];
|
|
|
|
const chunks = [];
|
|
|
|
if (smartChunking) {
|
|
// Chunking intelligent : éviter de séparer éléments liés
|
|
let currentChunk = [];
|
|
|
|
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
|
|
currentChunk.push(array[i]);
|
|
|
|
// Conditions de fin de chunk intelligente
|
|
const isChunkFull = currentChunk.length >= chunkSize;
|
|
const isLastElement = i === array.length - 1;
|
|
const nextElementRelated = i < array.length - 1 &&
|
|
array[i].tag && array[i + 1].tag &&
|
|
array[i].tag.includes('FAQ') && array[i + 1].tag.includes('FAQ');
|
|
|
|
if ((isChunkFull && !nextElementRelated) || isLastElement) {
|
|
chunks.push([...currentChunk]);
|
|
currentChunk = [];
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// Ajouter chunk restant si non vide
|
|
if (currentChunk.length > 0) {
|
|
if (chunks.length > 0 && chunks[chunks.length - 1].length + currentChunk.length <= chunkSize * 1.2) {
|
|
// Merger avec dernier chunk si pas trop gros
|
|
chunks[chunks.length - 1].push(...currentChunk);
|
|
} else {
|
|
chunks.push(currentChunk);
|
|
}
|
|
}
|
|
} else {
|
|
// Chunking standard
|
|
for (let i = 0; i < array.length; i += chunkSize) {
|
|
chunks.push(array.slice(i, i + chunkSize));
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
return chunks;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Sleep avec logging optionnel
|
|
*/
|
|
async function sleep(ms, logMessage = null) {
|
|
if (logMessage) {
|
|
logSh(`⏳ ${logMessage} (${ms}ms)`, 'DEBUG');
|
|
}
|
|
|
|
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Mesurer performance d'opération
|
|
*/
|
|
function measurePerformance(operationName, startTime = Date.now()) {
|
|
const endTime = Date.now();
|
|
const duration = endTime - startTime;
|
|
|
|
const performance = {
|
|
operationName,
|
|
startTime,
|
|
endTime,
|
|
duration,
|
|
durationFormatted: formatDuration(duration)
|
|
};
|
|
|
|
return performance;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Formater durée en format lisible
|
|
*/
|
|
function formatDuration(ms) {
|
|
if (ms < 1000) return `${ms}ms`;
|
|
if (ms < 60000) return `${(ms / 1000).toFixed(1)}s`;
|
|
return `${Math.floor(ms / 60000)}m ${Math.floor((ms % 60000) / 1000)}s`;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* GÉNÉRATION SIMPLE (REMPLACE CONTENTGENERATION.JS)
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Détecter le type d'élément (legacy InitialGeneration.js logic)
|
|
* Retourne un string simple : 'titre', 'intro', 'paragraphe', 'faq_question', 'faq_reponse', 'conclusion'
|
|
*/
|
|
function detectElementType(tag) {
|
|
const tagLower = tag.toLowerCase();
|
|
|
|
// 🔥 FIX: Vérifier d'abord les préfixes de type spécifique (Intro_, Titre_, Txt_)
|
|
// avant les suffixes génériques (_title, _text)
|
|
|
|
// Intro_H2_1, Intro_H3_5, etc. → type 'intro'
|
|
if (tagLower.startsWith('intro_')) {
|
|
return 'intro';
|
|
}
|
|
|
|
// Titre_H2_1, Titre_H3_5, etc. → type 'titre'
|
|
if (tagLower.startsWith('titre_')) {
|
|
return 'titre';
|
|
}
|
|
|
|
// Txt_H2_1, Txt_H3_5, etc. → type 'paragraphe'
|
|
if (tagLower.startsWith('txt_')) {
|
|
return 'paragraphe';
|
|
}
|
|
|
|
// Conclusion_* → type 'conclusion'
|
|
if (tagLower.startsWith('conclu') || tagLower.includes('c_1') || tagLower === 'c1') {
|
|
return 'conclusion';
|
|
}
|
|
|
|
// FAQ
|
|
if (tagLower.includes('faq') || tagLower.includes('question') || tagLower.startsWith('q_') || tagLower.startsWith('q-')) {
|
|
return 'faq_question';
|
|
}
|
|
|
|
if (tagLower.includes('answer') || tagLower.includes('réponse') || tagLower.includes('reponse') || tagLower.startsWith('a_') || tagLower.startsWith('a-')) {
|
|
return 'faq_reponse';
|
|
}
|
|
|
|
// Suffixes génériques pour format alternatif (H2_1_title, H2_1_text)
|
|
// À vérifier APRÈS les préfixes pour éviter les conflits
|
|
if (tagLower.endsWith('_title')) {
|
|
return 'titre';
|
|
} else if (tagLower.endsWith('_text')) {
|
|
return 'paragraphe';
|
|
}
|
|
|
|
// Paragraphes (défaut)
|
|
return 'paragraphe';
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Détecter contrainte de longueur dans une instruction
|
|
* Retourne { hasConstraint: boolean, constraint: string|null }
|
|
*/
|
|
function detectLengthConstraintInInstruction(instruction) {
|
|
if (!instruction) return { hasConstraint: false, constraint: null };
|
|
|
|
const lowerInstr = instruction.toLowerCase();
|
|
|
|
// Patterns de contraintes : "X mots", "X-Y mots", "environ X mots", "maximum X mots"
|
|
const patterns = [
|
|
/(\d+)\s*-\s*(\d+)\s*mots?/i, // "80-200 mots"
|
|
/environ\s+(\d+)\s*mots?/i, // "environ 100 mots"
|
|
/maximum\s+(\d+)\s*mots?/i, // "maximum 25 mots"
|
|
/minimum\s+(\d+)\s*mots?/i, // "minimum 50 mots"
|
|
/(\d+)\s+mots?\s+(maximum|minimum)/i, // "25 mots maximum"
|
|
/^(\d+)\s*mots?$/i, // "25 mots" seul
|
|
/\b(\d+)\s*mots?\b/i // "X mots" quelque part
|
|
];
|
|
|
|
for (const pattern of patterns) {
|
|
const match = instruction.match(pattern);
|
|
if (match) {
|
|
return { hasConstraint: true, constraint: match[0] };
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
return { hasConstraint: false, constraint: null };
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Créer un prompt adapté au type d'élément avec contraintes de longueur (legacy logic)
|
|
* @param {string} associatedTitle - Titre généré précédemment pour les textes/intros (important pour cohérence)
|
|
*/
|
|
function createTypedPrompt(tag, type, instruction, csvData, associatedTitle = null) {
|
|
const keyword = csvData.mc0 || '';
|
|
const title = csvData.t0 || '';
|
|
const personality = csvData.personality;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Détecter si l'instruction contient déjà une contrainte de longueur
|
|
const instructionConstraint = detectLengthConstraintInInstruction(instruction);
|
|
|
|
// 📊 LOG: Afficher détection contrainte
|
|
if (instructionConstraint.hasConstraint) {
|
|
logSh(` 🔍 Contrainte détectée dans instruction: "${instructionConstraint.constraint}"`, 'DEBUG');
|
|
} else {
|
|
logSh(` ⚙️ Aucune contrainte détectée, utilisation contrainte type "${type}"`, 'DEBUG');
|
|
}
|
|
|
|
let lengthConstraint = '';
|
|
let specificInstructions = '';
|
|
|
|
// Si l'instruction a déjà une contrainte, ne pas en ajouter une autre
|
|
if (instructionConstraint.hasConstraint) {
|
|
lengthConstraint = `RESPECTE STRICTEMENT la contrainte de longueur indiquée dans l'instruction : "${instructionConstraint.constraint}"`;
|
|
|
|
// Instructions génériques selon type (sans répéter la longueur)
|
|
switch (type) {
|
|
case 'titre':
|
|
specificInstructions = `Le titre doit être:
|
|
- COURT et PERCUTANT
|
|
- Pas de phrases complètes
|
|
- Intégrer "${keyword}"`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'intro':
|
|
specificInstructions = `L'introduction doit:
|
|
- Présenter le sujet
|
|
- Accrocher le lecteur`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'conclusion':
|
|
specificInstructions = `La conclusion doit:
|
|
- Résumer les points clés
|
|
- Appel à l'action si pertinent`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'faq_question':
|
|
specificInstructions = `La question FAQ doit être:
|
|
- Courte et directe
|
|
- Formulée du point de vue utilisateur`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'faq_reponse':
|
|
specificInstructions = `La réponse FAQ doit être:
|
|
- Directe et informative
|
|
- Répondre précisément à la question`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'paragraphe':
|
|
default:
|
|
specificInstructions = `Le paragraphe doit:
|
|
- Développer un aspect du sujet
|
|
- Contenu informatif et engageant`;
|
|
break;
|
|
}
|
|
} else {
|
|
// Pas de contrainte dans l'instruction → utiliser les contraintes par défaut du type
|
|
switch (type) {
|
|
case 'titre':
|
|
lengthConstraint = '8-15 mots MAXIMUM';
|
|
specificInstructions = `Le titre doit être:
|
|
- COURT et PERCUTANT (8-15 mots max)
|
|
- Pas de phrases complètes
|
|
- Intégrer "${keyword}"`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'intro':
|
|
lengthConstraint = '40-80 mots (2-3 phrases courtes)';
|
|
specificInstructions = `L'introduction doit:
|
|
- Présenter le sujet
|
|
- Accrocher le lecteur
|
|
- 40-80 mots seulement`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'conclusion':
|
|
lengthConstraint = '40-80 mots (2-3 phrases courtes)';
|
|
specificInstructions = `La conclusion doit:
|
|
- Résumer les points clés
|
|
- Appel à l'action si pertinent
|
|
- 40-80 mots seulement`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'faq_question':
|
|
lengthConstraint = '10-20 mots';
|
|
specificInstructions = `La question FAQ doit être:
|
|
- Courte et directe (10-20 mots)
|
|
- Formulée du point de vue utilisateur`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'faq_reponse':
|
|
lengthConstraint = '60-120 mots (3-5 phrases)';
|
|
specificInstructions = `La réponse FAQ doit être:
|
|
- Directe et informative (60-120 mots)
|
|
- Répondre précisément à la question`;
|
|
break;
|
|
|
|
case 'paragraphe':
|
|
default:
|
|
lengthConstraint = '80-200 mots (3-6 phrases)';
|
|
specificInstructions = `Le paragraphe doit:
|
|
- Développer un aspect du sujet
|
|
- Contenu informatif et engageant
|
|
- 80-200 mots (PAS PLUS)`;
|
|
break;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Injecter le titre associé pour textes/intros
|
|
let titleContext = '';
|
|
if (associatedTitle && (type === 'intro' || type === 'paragraphe')) {
|
|
titleContext = `\n🎯 TITRE ASSOCIÉ (IMPORTANT - utilise-le comme base): "${associatedTitle}"\n⚠️ CRUCIAL: Le contenu doit développer et être cohérent avec ce titre spécifique.\n`;
|
|
}
|
|
|
|
// 🔥 Helper : Sélectionner aléatoirement max N éléments d'un array
|
|
const selectRandomItems = (arr, max = 2) => {
|
|
if (!Array.isArray(arr) || arr.length === 0) return arr;
|
|
if (arr.length <= max) return arr;
|
|
|
|
// Fisher-Yates shuffle puis prendre les N premiers
|
|
const shuffled = [...arr];
|
|
for (let i = shuffled.length - 1; i > 0; i--) {
|
|
const j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
|
|
[shuffled[i], shuffled[j]] = [shuffled[j], shuffled[i]];
|
|
}
|
|
return shuffled.slice(0, max);
|
|
};
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Contexte personnalité enrichi
|
|
// ⚠️ EXCLUSION : Pas de personnalité pour les questions FAQ (seulement pour les réponses)
|
|
let personalityContext = '';
|
|
const includePersonality = personality && type !== 'faq_question';
|
|
|
|
if (includePersonality) {
|
|
// 🎲 Sélection aléatoire de 2 éléments max pour D, E, F, J
|
|
const vocabArray = Array.isArray(personality.vocabulairePref)
|
|
? personality.vocabulairePref
|
|
: (personality.vocabulairePref || '').split(',').map(s => s.trim()).filter(s => s);
|
|
const vocabList = selectRandomItems(vocabArray, 2).join(', ');
|
|
|
|
const connecteursArray = Array.isArray(personality.connecteursPref)
|
|
? personality.connecteursPref
|
|
: (personality.connecteursPref || '').split(',').map(s => s.trim()).filter(s => s);
|
|
const connecteursList = selectRandomItems(connecteursArray, 2).join(', ');
|
|
|
|
const motsClésArray = Array.isArray(personality.motsClesSecteurs)
|
|
? personality.motsClesSecteurs
|
|
: (personality.motsClesSecteurs || '').split(',').map(s => s.trim()).filter(s => s);
|
|
const motsClesList = selectRandomItems(motsClésArray, 2).join(', ');
|
|
|
|
const ctaArray = Array.isArray(personality.ctaStyle)
|
|
? personality.ctaStyle
|
|
: (personality.ctaStyle || '').split(',').map(s => s.trim()).filter(s => s);
|
|
const ctaList = selectRandomItems(ctaArray, 2).join(', ');
|
|
|
|
personalityContext = `
|
|
PROFIL PERSONNALITÉ RÉDACTEUR:
|
|
- Nom: ${personality.nom || 'Standard'}
|
|
- Profil: ${personality.description || 'Expert généraliste'}
|
|
- Style: ${personality.style || 'professionnel'}
|
|
${motsClesList ? `- Secteurs d'expertise: ${motsClesList}` : ''}
|
|
${vocabList ? `- Vocabulaire préféré: ${vocabList}` : ''}
|
|
${connecteursList ? `- Connecteurs préférés: ${connecteursList}` : ''}
|
|
${personality.longueurPhrases ? `- Longueur phrases: ${personality.longueurPhrases}` : ''}
|
|
${personality.niveauTechnique ? `- Niveau technique: ${personality.niveauTechnique}` : ''}
|
|
${ctaList ? `- Style CTA: ${ctaList}` : ''}
|
|
`;
|
|
}
|
|
|
|
const prompt = `Tu es un rédacteur SEO expert. Génère du contenu professionnel et naturel.
|
|
|
|
CONTEXTE:
|
|
- Sujet principal: ${keyword}
|
|
- Titre de l'article: ${title}
|
|
${personalityContext}${titleContext}
|
|
ÉLÉMENT À GÉNÉRER: ${tag} (Type: ${type})
|
|
|
|
INSTRUCTION SPÉCIFIQUE:
|
|
${instruction}
|
|
|
|
CONTRAINTE DE LONGUEUR (⚠️ CRUCIAL - À RESPECTER ABSOLUMENT):
|
|
${lengthConstraint}
|
|
|
|
${specificInstructions}
|
|
|
|
CONSIGNES RÉDACTIONNELLES:
|
|
${includePersonality ? `- ADOPTE le style et vocabulaire du profil personnalité ci-dessus
|
|
- Utilise les connecteurs préférés listés pour fluidifier le texte
|
|
- Adapte la longueur des phrases selon le profil (${personality?.longueurPhrases || 'moyennes'})
|
|
- Niveau technique: ${personality?.niveauTechnique || 'moyen'}` : '- Formulation neutre et professionnelle (question FAQ)'}
|
|
- Ton naturel et humain, pas robotique
|
|
- Intégration fluide du mot-clé "${keyword}"
|
|
${associatedTitle ? `- DÉVELOPPE spécifiquement le titre: "${associatedTitle}"` : ''}
|
|
- PAS de formatage markdown (ni **, ni ##, ni -)
|
|
- PAS de préambule ou conclusion ajoutée
|
|
- ⚠️ IMPÉRATIF: RESPECTE la contrainte de longueur indiquée ci-dessus
|
|
|
|
RÉPONSE (contenu uniquement, sans intro comme "Voici le contenu..."):`;
|
|
|
|
return prompt;
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* Génération simple avec LLM configurable (compatible avec l'ancien système)
|
|
*/
|
|
async function generateSimple(hierarchy, csvData, options = {}) {
|
|
const LLMManager = require('../LLMManager');
|
|
const llmProvider = options.llmProvider || 'claude-sonnet-4-5';
|
|
|
|
logSh(`🔥 Génération avec contraintes de longueur par type (${llmProvider.toUpperCase()})`, 'INFO');
|
|
|
|
if (!hierarchy || Object.keys(hierarchy).length === 0) {
|
|
throw new Error('Hiérarchie vide ou invalide');
|
|
}
|
|
|
|
const result = {
|
|
content: {},
|
|
stats: {
|
|
processed: 0,
|
|
enhanced: 0,
|
|
duration: 0,
|
|
llmProvider: llmProvider
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
const startTime = Date.now();
|
|
|
|
// Fonction utilitaire pour résoudre les variables
|
|
const resolveVariables = (text, csvData) => {
|
|
return text.replace(/\{\{?([^}]+)\}?\}/g, (match, variable) => {
|
|
const cleanVar = variable.trim();
|
|
|
|
if (cleanVar === 'MC0') return csvData.mc0 || '';
|
|
if (cleanVar === 'T0') return csvData.t0 || '';
|
|
if (cleanVar === 'T-1') return csvData.tMinus1 || '';
|
|
if (cleanVar === 'L-1') return csvData.lMinus1 || '';
|
|
|
|
if (cleanVar.startsWith('MC+1_')) {
|
|
const index = parseInt(cleanVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
const mcPlus1 = (csvData.mcPlus1 || '').split(',').map(s => s.trim());
|
|
return mcPlus1[index] || csvData.mc0 || '';
|
|
}
|
|
|
|
if (cleanVar.startsWith('T+1_')) {
|
|
const index = parseInt(cleanVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
const tPlus1 = (csvData.tPlus1 || '').split(',').map(s => s.trim());
|
|
return tPlus1[index] || csvData.t0 || '';
|
|
}
|
|
|
|
if (cleanVar.startsWith('L+1_')) {
|
|
const index = parseInt(cleanVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
const lPlus1 = (csvData.lPlus1 || '').split(',').map(s => s.trim());
|
|
return lPlus1[index] || '';
|
|
}
|
|
|
|
return csvData.mc0 || '';
|
|
});
|
|
};
|
|
|
|
// Fonction pour extraire l'instruction de l'élément
|
|
const extractInstruction = (tag, item) => {
|
|
if (typeof item === 'string') return item;
|
|
if (item.instructions) return item.instructions;
|
|
if (item.title && item.title.instructions) return item.title.instructions;
|
|
if (item.text && item.text.instructions) return item.text.instructions;
|
|
|
|
if (item.questions && Array.isArray(item.questions) && item.questions.length > 0) {
|
|
const faqItem = item.questions[0];
|
|
if (faqItem.originalElement && faqItem.originalElement.resolvedContent) {
|
|
return faqItem.originalElement.resolvedContent;
|
|
}
|
|
return `Générer une ${tag.startsWith('q') ? 'question' : 'réponse'} FAQ pertinente sur ${csvData.mc0}`;
|
|
}
|
|
|
|
return `Générer du contenu pertinent pour la section ${tag} sur "${csvData.mc0}"`;
|
|
};
|
|
|
|
try {
|
|
// Grouper éléments par couples (titre/texte et FAQ)
|
|
const batches = [];
|
|
|
|
for (const [sectionKey, section] of Object.entries(hierarchy)) {
|
|
const batch = [];
|
|
|
|
// Couple titre + texte
|
|
if (section.title && section.text) {
|
|
// 🔥 FIX: Utiliser le nom original pour préserver le type (Intro_, Txt_, etc.)
|
|
const titleTag = section.title.originalElement?.name || `${sectionKey}_title`;
|
|
const textTag = section.text.originalElement?.name || `${sectionKey}_text`;
|
|
|
|
batch.push({ tag: titleTag, item: section.title, isCouple: 'titre' });
|
|
batch.push({ tag: textTag, item: section.text, isCouple: 'texte' });
|
|
} else if (section.title) {
|
|
const tag = section.title.originalElement?.name || sectionKey;
|
|
batch.push({ tag: tag, item: section.title, isCouple: null });
|
|
} else if (section.text) {
|
|
const tag = section.text.originalElement?.name || sectionKey;
|
|
batch.push({ tag: tag, item: section.text, isCouple: null });
|
|
}
|
|
|
|
// Paires FAQ (q_1 + a_1, q_2 + a_2, etc.)
|
|
if (section.questions && section.questions.length > 0) {
|
|
for (let i = 0; i < section.questions.length; i += 2) {
|
|
const question = section.questions[i];
|
|
const answer = section.questions[i + 1];
|
|
|
|
if (question) {
|
|
batch.push({
|
|
tag: question.hierarchyPath || `faq_q_${i}`,
|
|
item: question,
|
|
isCouple: 'faq_question'
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
if (answer) {
|
|
batch.push({
|
|
tag: answer.hierarchyPath || `faq_a_${i}`,
|
|
item: answer,
|
|
isCouple: 'faq_reponse'
|
|
});
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
if (batch.length > 0) {
|
|
batches.push(...batch);
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
logSh(`📊 Total éléments à générer: ${batches.length}`, 'INFO');
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Tracker le dernier titre généré pour l'associer au texte suivant
|
|
let lastGeneratedTitle = null;
|
|
|
|
// Générer chaque élément avec prompt typé
|
|
for (let i = 0; i < batches.length; i++) {
|
|
const { tag, item, isCouple } = batches[i];
|
|
|
|
try {
|
|
logSh(`🎯 Génération: ${tag}${isCouple ? ` (couple: ${isCouple})` : ''}`, 'DEBUG');
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Détecter si le prochain élément est un texte associé à un titre
|
|
const isTitle = isCouple === 'titre';
|
|
const nextBatch = i < batches.length - 1 ? batches[i + 1] : null;
|
|
const nextIsText = nextBatch && (nextBatch.isCouple === 'texte');
|
|
|
|
if (isTitle && nextIsText) {
|
|
logSh(` 🔗 Détecté couple titre→texte : ${tag} → ${nextBatch.tag}`, 'DEBUG');
|
|
}
|
|
|
|
// Extraire et résoudre l'instruction
|
|
let instruction = extractInstruction(tag, item);
|
|
instruction = instruction.trim();
|
|
instruction = resolveVariables(instruction, csvData);
|
|
|
|
// Résoudre variables non résolues manuellement
|
|
const unresolvedPattern = /\b(MC\+1_\d+|T\+1_\d+|L\+1_\d+|MC0|T0|T-1|L-1)\b/gi;
|
|
const unresolved = instruction.match(unresolvedPattern);
|
|
if (unresolved) {
|
|
unresolved.forEach(varName => {
|
|
const upperVar = varName.toUpperCase();
|
|
let replacement = csvData.mc0 || '';
|
|
|
|
if (upperVar === 'MC0') replacement = csvData.mc0 || '';
|
|
else if (upperVar === 'T0') replacement = csvData.t0 || '';
|
|
else if (upperVar === 'T-1') replacement = csvData.tMinus1 || '';
|
|
else if (upperVar === 'L-1') replacement = csvData.lMinus1 || '';
|
|
else if (upperVar.startsWith('MC+1_')) {
|
|
const idx = parseInt(upperVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
replacement = (csvData.mcPlus1 || '').split(',')[idx]?.trim() || csvData.mc0 || '';
|
|
} else if (upperVar.startsWith('T+1_')) {
|
|
const idx = parseInt(upperVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
replacement = (csvData.tPlus1 || '').split(',')[idx]?.trim() || csvData.t0 || '';
|
|
} else if (upperVar.startsWith('L+1_')) {
|
|
const idx = parseInt(upperVar.split('_')[1]) - 1;
|
|
replacement = (csvData.lPlus1 || '').split(',')[idx]?.trim() || '';
|
|
}
|
|
|
|
instruction = instruction.replace(new RegExp(varName, 'gi'), replacement);
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
// Nettoyer accolades mal formées
|
|
instruction = instruction.replace(/\{[^}]*/g, '').replace(/[{}]/g, '').trim();
|
|
|
|
if (!instruction || instruction.length < 10) {
|
|
logSh(` ⚠️ ${tag}: Instruction trop courte (${instruction?.length || 0} chars), utilisation fallback`, 'WARNING');
|
|
instruction = `Générer du contenu pertinent pour ${tag} sur "${csvData.mc0}"`;
|
|
}
|
|
|
|
// Détecter le type d'élément
|
|
const elementType = detectElementType(tag);
|
|
logSh(` 📝 Type détecté: ${elementType}`, 'DEBUG');
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Si c'est un texte et qu'on a un titre généré juste avant, l'utiliser
|
|
const shouldUseTitle = (isCouple === 'texte') && lastGeneratedTitle;
|
|
if (shouldUseTitle) {
|
|
logSh(` 🎯 Utilisation du titre associé: "${lastGeneratedTitle}"`, 'INFO');
|
|
}
|
|
|
|
// Créer le prompt avec contraintes de longueur + titre associé si disponible
|
|
const prompt = createTypedPrompt(tag, elementType, instruction, csvData, shouldUseTitle ? lastGeneratedTitle : null);
|
|
|
|
// Appeler le LLM avec maxTokens augmenté
|
|
let maxTokens = 1000; // Défaut augmenté
|
|
if (llmProvider.startsWith('gpt-5')) {
|
|
maxTokens = 2500; // GPT-5 avec reasoning tokens
|
|
} else if (llmProvider.startsWith('gpt-4')) {
|
|
maxTokens = 1500;
|
|
} else if (llmProvider.startsWith('claude')) {
|
|
maxTokens = 2000;
|
|
}
|
|
|
|
logSh(` 📏 MaxTokens: ${maxTokens} pour ${llmProvider}`, 'DEBUG');
|
|
|
|
let response;
|
|
try {
|
|
response = await LLMManager.callLLM(llmProvider, prompt, {
|
|
temperature: 0.9,
|
|
maxTokens: maxTokens,
|
|
timeout: 45000
|
|
}, csvData.personality);
|
|
} catch (llmError) {
|
|
logSh(`❌ Erreur LLM pour ${tag}: ${llmError.message}`, 'ERROR');
|
|
response = null;
|
|
}
|
|
|
|
if (response && response.trim()) {
|
|
const cleaned = cleanGeneratedContent(response.trim());
|
|
result.content[tag] = cleaned;
|
|
result.stats.processed++;
|
|
result.stats.enhanced++;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Si c'est un titre, le stocker pour l'utiliser avec le texte suivant
|
|
if (isTitle) {
|
|
lastGeneratedTitle = cleaned;
|
|
logSh(` 📌 Titre stocké pour le texte suivant: "${cleaned}"`, 'DEBUG');
|
|
}
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Si on vient de générer un texte, réinitialiser le titre
|
|
if (isCouple === 'texte') {
|
|
lastGeneratedTitle = null;
|
|
}
|
|
|
|
const wordCount = cleaned.split(/\s+/).length;
|
|
logSh(` ✅ Généré: ${tag} (${wordCount} mots)`, 'DEBUG');
|
|
} else {
|
|
// Fallback avec prompt simplifié
|
|
logSh(` ⚠️ Réponse vide, retry avec gpt-4o-mini`, 'WARNING');
|
|
|
|
try {
|
|
const simplePrompt = `Rédige du contenu professionnel sur "${csvData.mc0}" pour ${tag}. ${elementType === 'titre' ? 'Maximum 15 mots.' : elementType === 'intro' || elementType === 'conclusion' ? 'Environ 50-80 mots.' : 'Environ 100-150 mots.'}`;
|
|
|
|
const retryResponse = await LLMManager.callLLM('gpt-4o-mini', simplePrompt, {
|
|
temperature: 0.7,
|
|
maxTokens: 500,
|
|
timeout: 20000
|
|
});
|
|
|
|
if (retryResponse && retryResponse.trim()) {
|
|
const cleaned = cleanGeneratedContent(retryResponse.trim());
|
|
result.content[tag] = cleaned;
|
|
result.stats.processed++;
|
|
result.stats.enhanced++;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Stocker le titre même dans le fallback
|
|
if (isTitle) {
|
|
lastGeneratedTitle = cleaned;
|
|
logSh(` 📌 Titre stocké (fallback): "${cleaned}"`, 'DEBUG');
|
|
}
|
|
if (isCouple === 'texte') {
|
|
lastGeneratedTitle = null;
|
|
}
|
|
|
|
logSh(` ✅ Retry réussi pour ${tag}`, 'INFO');
|
|
} else {
|
|
result.content[tag] = `Contenu professionnel sur ${csvData.mc0}. [Généré automatiquement]`;
|
|
result.stats.processed++;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Réinitialiser si c'était un texte
|
|
if (isCouple === 'texte') {
|
|
lastGeneratedTitle = null;
|
|
}
|
|
}
|
|
} catch (retryError) {
|
|
result.content[tag] = `Contenu professionnel sur ${csvData.mc0}. [Erreur: ${retryError.message.substring(0, 50)}]`;
|
|
result.stats.processed++;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Réinitialiser si c'était un texte
|
|
if (isCouple === 'texte') {
|
|
lastGeneratedTitle = null;
|
|
}
|
|
|
|
logSh(` ❌ Retry échoué: ${retryError.message}`, 'ERROR');
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
} catch (error) {
|
|
logSh(`❌ Erreur génération ${tag}: ${error.message}`, 'ERROR');
|
|
result.content[tag] = `Contenu professionnel sur ${csvData.mc0}. [Erreur: ${error.message.substring(0, 50)}]`;
|
|
result.stats.processed++;
|
|
|
|
// 🔥 NOUVEAU : Réinitialiser si c'était un texte
|
|
if (isCouple === 'texte') {
|
|
lastGeneratedTitle = null;
|
|
}
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
result.stats.duration = Date.now() - startTime;
|
|
|
|
const generatedElements = Object.keys(result.content).length;
|
|
const successfulElements = result.stats.enhanced;
|
|
const fallbackElements = generatedElements - successfulElements;
|
|
|
|
logSh(`✅ Génération terminée: ${generatedElements} éléments`, 'INFO');
|
|
logSh(` ✓ Succès: ${successfulElements}, Fallback: ${fallbackElements}, Durée: ${result.stats.duration}ms`, 'INFO');
|
|
|
|
return result;
|
|
|
|
} catch (error) {
|
|
result.stats.duration = Date.now() - startTime;
|
|
logSh(`❌ Échec génération simple: ${error.message}`, 'ERROR');
|
|
throw error;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
/**
|
|
* STATISTIQUES ET RAPPORTS
|
|
*/
|
|
|
|
/**
|
|
* Générer rapport amélioration
|
|
*/
|
|
function generateImprovementReport(originalContent, enhancedContent, layerType = 'general') {
|
|
const report = {
|
|
layerType,
|
|
timestamp: new Date().toISOString(),
|
|
summary: {
|
|
elementsProcessed: 0,
|
|
elementsImproved: 0,
|
|
averageImprovement: 0,
|
|
totalExecutionTime: 0
|
|
},
|
|
details: {
|
|
byElement: [],
|
|
qualityMetrics: {},
|
|
recommendations: []
|
|
}
|
|
};
|
|
|
|
// Analyser chaque élément
|
|
Object.keys(originalContent).forEach(tag => {
|
|
const original = originalContent[tag];
|
|
const enhanced = enhancedContent[tag];
|
|
|
|
if (original && enhanced) {
|
|
report.summary.elementsProcessed++;
|
|
|
|
const improvement = compareContentImprovement(original, enhanced, layerType);
|
|
|
|
if (improvement.improvementRate > 0) {
|
|
report.summary.elementsImproved++;
|
|
}
|
|
|
|
report.summary.averageImprovement += improvement.improvementRate;
|
|
|
|
report.details.byElement.push({
|
|
tag,
|
|
improvementRate: improvement.improvementRate,
|
|
lengthChange: improvement.details.lengthChange,
|
|
contentPreserved: improvement.details.contentPreserved
|
|
});
|
|
}
|
|
});
|
|
|
|
// Calculer moyennes
|
|
if (report.summary.elementsProcessed > 0) {
|
|
report.summary.averageImprovement = report.summary.averageImprovement / report.summary.elementsProcessed;
|
|
}
|
|
|
|
// Métriques qualité globales
|
|
const fullOriginal = Object.values(originalContent).join(' ');
|
|
const fullEnhanced = Object.values(enhancedContent).join(' ');
|
|
|
|
report.details.qualityMetrics = {
|
|
technical: analyzeTechnicalQuality(fullEnhanced),
|
|
transitions: analyzeTransitionFluidity(fullEnhanced),
|
|
style: analyzeStyleConsistency(fullEnhanced)
|
|
};
|
|
|
|
// Recommandations
|
|
if (report.summary.averageImprovement < 10) {
|
|
report.details.recommendations.push('Augmenter l\'intensité d\'amélioration');
|
|
}
|
|
|
|
if (report.details.byElement.some(e => !e.contentPreserved)) {
|
|
report.details.recommendations.push('Améliorer préservation du contenu original');
|
|
}
|
|
|
|
return report;
|
|
}
|
|
|
|
module.exports = {
|
|
// Analyseurs
|
|
analyzeTechnicalQuality,
|
|
analyzeTransitionFluidity,
|
|
analyzeStyleConsistency,
|
|
|
|
// Comparateurs
|
|
compareContentImprovement,
|
|
|
|
// Utilitaires contenu
|
|
cleanGeneratedContent,
|
|
validateSelectiveContent,
|
|
|
|
// Utilitaires techniques
|
|
chunkArray,
|
|
sleep,
|
|
measurePerformance,
|
|
formatDuration,
|
|
|
|
// Génération simple (remplace ContentGeneration.js)
|
|
generateSimple,
|
|
|
|
// Rapports
|
|
generateImprovementReport
|
|
}; |