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feat: Implement AI Copilot context profiling to generate adaptive product analysis profiles and signals.
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@@ -1,27 +1,128 @@
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import { ProductAnalysisInput } from "../models/ai-analysis.types";
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/**
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* CollectFlow — Analysis Engine (v3 — Prompt Contextuel Multi-Dimensionnel)
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*
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* Mary ne reçoit plus le verdict algorithmique pré-mâché. Elle reçoit une
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* fiche de contexte normalisée (ProductContextProfile) qui lui permet de
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* raisonner de façon autonome et cohérente sur la vraie valeur d'un produit.
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*/
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import type { ProductAnalysisInput } from "../models/ai-analysis.types";
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import type { ProductContextProfile } from "./context-profiler";
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export class AnalysisEngine {
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// -----------------------------------------------------------------------
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// SYSTEM PROMPT
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// -----------------------------------------------------------------------
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static generateSystemPrompt(): string {
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return `Tu es Mary, experte Senior en Stratégie Retail algorithmique. Ta mission est d'expliquer le verdict pour un produit.
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return `Tu es Mary, Senior Retail Strategist. Tu analyses des produits pour recommander A (garder), C (saisonnier), ou Z (sortir).
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--- RÈGLES DE DÉCISION ---
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1. RÈGLE MÉTIER SPÉCIFIQUE (Priorité Absolue) : Si le manager a défini une règle et que LE PRODUIT ACTUEL correspond exactement à la condition de cette règle, le score et l'algorithme sont annulés. Tu dois suivre la recommandation de la règle et justifier par "Selon vos consignes...".
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2. ALGORITHME (Par défaut) : Si aucune règle métier n'est fournie OU si le produit actuel n'est pas ciblé par la règle, base-toi sur le PMV, la Marge, le CA et les Quantités. Le score (0 à 100) est une mesure relative (100 = Excellence, <30 = Faible).
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--- PHILOSOPHIE ---
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Un produit avec un score faible peut être VITAL s'il génère du trafic ou des marges.
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Un produit "moyen" peut être un pilier discret de son rayon.
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Ne jamais classer Z sans vérifier sa contribution réelle au chiffre d'affaires et aux volumes.
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--- Interdictions ---
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Ne mentionne jamais de mois, de tendances ou de prédictions. Sois très concise (2 phrases max).
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--- ORDRE DE PRIORITÉ ---
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1. RÈGLE ABSOLUE : Score critique (< 20 sur 100) + aucun signal positif → TOUJOURS Z. Pas de discussion.
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2. GARDE-FOU : Si isProtected = true (Nouveauté / Dernier Produit / Top30) → TOUJOURS A. Priorité absolue.
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3. RÈGLE MANAGER : Si le manager a défini une consigne ET que le produit est concerné → Appliquer la consigne (rule_applies = true).
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4. ANALYSE CONTEXTUELLE : Utiliser la fiche de positionnement (percentiles, poids, signaux) pour raisonner.
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--- GUIDE D'ANALYSE CONTEXTUELLE ---
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• Quadrant STAR ⭐ : Volume ET Marge > médiane → A sauf cas exceptionnel
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• Quadrant TRAFIC 🚶 : Fort volume, marge faible → Rôle de locomotive → A, justifier le rôle de trafic
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• Quadrant MARGE 💎 : Volume faible, forte marge → Capital rentabilité → A, justifier la contribution marge
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• Quadrant WATCH ⚠️ : Volume ET Marge < médiane → Analyser la santé (inactivité, poids CA, poids QTÉ)
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- Si poids CA ou poids QTÉ rayon > 5% → A ou C selon l'inactivité
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- Si poids faibles ET inactivité ≥ 2 mois → Z
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--- COHÉRENCE INTER-PRODUITS (OBLIGATOIRE) ---
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Ne mets JAMAIS Z un produit dont le percentile CA et le percentile QTÉ sont tous les deux supérieurs à un autre produit déjà recommandé en A.
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--- FORMAT DE RÉPONSE OBLIGATOIRE ---
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Tu dois UNIQUEMENT répondre avec un objet JSON valide, sans markdown, sans \`\`\`json.
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Structure attendue :
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Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide, sans markdown, sans \`\`\`json.
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{
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"rule_applies": boolean, // true si le produit est ciblé par la règle métier fournie, sinon false
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||||
"recommendation": "A" | "C" | "Z", // La lettre finale retenue
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||||
"justification": "Texte court expliquant le choix."
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||||
"rule_applies": boolean,
|
||||
"recommendation": "A" | "C" | "Z",
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"justification": "2 phrases max. Cite les données clés : percentile, poids, quadrant, signal."
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}`;
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}
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// -----------------------------------------------------------------------
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// USER MESSAGE — avec la fiche contextuelle
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// -----------------------------------------------------------------------
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static generateUserMessage(p: ProductAnalysisInput): string {
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// Utilise la fiche ContextProfile si disponible, sinon fallback sur le mode legacy
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if (p.contextProfile) {
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||||
return AnalysisEngine.buildContextualMessage(p, p.contextProfile);
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||||
}
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||||
return AnalysisEngine.buildLegacyMessage(p);
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||||
}
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// -----------------------------------------------------------------------
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||||
// Message contextuel enrichi (nouveau mode MPC)
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// -----------------------------------------------------------------------
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||||
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private static buildContextualMessage(
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p: ProductAnalysisInput,
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ctx: ProductContextProfile
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||||
): string {
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const lines: string[] = [];
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// --- En-tête produit ---
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lines.push(`PRODUIT : ${ctx.libelle1} (${ctx.codein})`);
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lines.push(`CATÉGORIE : ${ctx.libelleNiveau2} (${ctx.rayonSize} produits dans ce rayon sur ${ctx.lotSize} au total)`);
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lines.push("");
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// --- Quadrant ---
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lines.push(`--- PROFIL QUADRANT ---`);
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lines.push(`${ctx.quadrantEmoji} ${ctx.quadrantLabel}`);
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lines.push(`Santé : ${ctx.regularityScore}/12 mois actifs | ${ctx.inactivityMonths} mois sans vente | Marge : ${ctx.tauxMarge.toFixed(1)}%`);
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||||
lines.push("");
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// --- Positionnement dans le lot ---
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lines.push(`--- POSITION DANS LE LOT FOURNISSEUR (${ctx.lotSize} produits) ---`);
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lines.push(`• CA : ${ctx.percentileCa}e percentile | Poids fournisseur : ${ctx.weightCaFournisseur}% | Poids rayon : ${ctx.weightCaRayon}%`);
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||||
lines.push(`• Quantité : ${ctx.percentileQty}e percentile | Poids fournisseur : ${ctx.weightQtyFournisseur}% | Poids rayon : ${ctx.weightQtyRayon}%`);
|
||||
lines.push(`• Marge : ${ctx.percentileMarge}e percentile`);
|
||||
lines.push(`• Score composite : ${ctx.percentileComposite}/100`);
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||||
lines.push("");
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||||
// --- Signaux ---
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lines.push(`--- SIGNAUX ---`);
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lines.push(`${ctx.isTop20Ca ? "[✓]" : "[ ]"} Top 20% CA fournisseur`);
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lines.push(`${ctx.isTop20Qty ? "[✓]" : "[ ]"} Top 20% Quantités fournisseur`);
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||||
lines.push(`${ctx.isHighVolumeWithLowMargin ? "[✓]" : "[ ]"} Signal Trafic : fort volume ET marge < P40 du lot → rôle de locomotive`);
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||||
lines.push(`${ctx.isMargePure ? "[✓]" : "[ ]"} Signal Marge : marge > P70 du lot → capital rentabilité`);
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||||
lines.push(`${ctx.isAboveMedianComposite ? "[✓]" : "[ ]"} Au-dessus de la médiane composite`);
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||||
lines.push(`${ctx.scoreCritique ? "[✗ CRITIQUE]" : "[ ]"} Score brut critique (< 20) — candidat Z direct si aucun signal positif`);
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lines.push("");
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// --- Protection ---
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if (ctx.isProtected) {
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lines.push(`🛡️ GARDE-FOU ACTIF : ${ctx.protectionReason} → Recommandation A obligatoire`);
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lines.push("");
|
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}
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// --- Règles manager ---
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if (p.supplierContext) {
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lines.push(`--- RÈGLE MANAGER ---`);
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lines.push(`"${p.supplierContext}"`);
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||||
lines.push(`→ Évalue si ce produit ("${ctx.libelle1}") est concerné par cette consigne.`);
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||||
lines.push("");
|
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}
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lines.push(`Génère UNIQUEMENT le JSON :`);
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return lines.join("\n");
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}
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// -----------------------------------------------------------------------
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// Fallback legacy (si contextProfile absent — compatibilité ascendante)
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// -----------------------------------------------------------------------
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private static buildLegacyMessage(p: ProductAnalysisInput): string {
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const pmv = p.totalQuantite > 0 ? p.totalCa / p.totalQuantite : 0;
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||||
let contextStats = "";
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@@ -31,20 +132,22 @@ Structure attendue :
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- Poids Secteur/Rayon (Quantité) : ${p.shareQty.toFixed(1)}% des ventes du rayon`;
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}
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const scoringInfo = p.scoring ? `
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--- RÉSULTATS DÉCISION RAYON ---
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const scoringInfo = p.scoring
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? `\n--- RÉSULTATS DÉCISION RAYON ---
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INDICE RAYON: ${p.scoring.compositeScore}/100 (Seuil Z : ${p.scoring.threshold})
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PROFIL: ${p.scoring.labelProfil}
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||||
GARDES-FOUS : ${p.scoring.isTop30Supplier ? "Oui (Top 30% Fournisseur)" : "Non"} | Récent : ${p.scoring.isRecent ? "Oui" : "Non"} | Dernier Prod: ${p.scoring.isLastProduct ? "Oui" : "Non"}
|
||||
` : "";
|
||||
`
|
||||
: "";
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||||
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||||
const contextRules = p.supplierContext ? `
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||||
--- RÈGLES MÉTIER SPÉCIFIQUES ---
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||||
Le manager a défini cette consigne pour ce fournisseur :
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||||
const contextRules = p.supplierContext
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||||
? `\n--- RÈGLES MÉTIER SPÉCIFIQUES ---
|
||||
Le manager a défini cette consigne pour ce fournisseur :
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"${p.supplierContext}"
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Attention : Évalue d'abord si le produit ("${p.libelle1}") est concerné par cette consigne. Si oui, \`rule_applies\` doit être \`true\`. Sinon, \`false\`.
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` : "";
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||||
`
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||||
: "";
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||||
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||||
return `PRODUIT : ${p.libelle1} (${p.codein})
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||||
Famille / Rayon : ${p.libelleNiveau2}
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||||
@@ -55,8 +158,11 @@ Verdict purement algorithmique : ${p.scoring?.decision || "Non calculé"}${conte
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||||
Génère UNIQUEMENT le JSON :`;
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||||
}
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// -----------------------------------------------------------------------
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// Utilitaires de parsing (inchangés)
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// -----------------------------------------------------------------------
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||||
static extractRecommendation(content: string): "A" | "C" | "Z" | null {
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||||
// Recherche une lettre A, C ou Z isolée (entourée de non-lettres ou début/fin)
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const match = content.match(/\b([ACZ])\b/i);
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||||
if (match) {
|
||||
return match[1].toUpperCase() as "A" | "C" | "Z";
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||||
@@ -64,19 +170,13 @@ Génère UNIQUEMENT le JSON :`;
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||||
return null;
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||||
}
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/**
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||||
* Nettoie le texte de l'IA pour ne garder que la justification pure.
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||||
* Supprime les préfixes comme "[A] :", "Justification :", "Justification courte :", etc.
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*/
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||||
static cleanInsight(content: string): string {
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let cleaned = content;
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||||
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||||
// Supprime le préfixe de recommandation type "A : ", "[A] - ", "A -" au début
|
||||
cleaned = cleaned.replace(/^\[?[ACZ]\]?\s*[:\s-]+\s*/i, "");
|
||||
|
||||
// Supprime les préfixes de justification connus (insensible à la casse, gère variations)
|
||||
cleaned = cleaned.replace(/^(justification|explication|pourquoi|justification courte|raison|avis)\s*[:\s-]+\s*/i, "");
|
||||
|
||||
cleaned = cleaned.replace(
|
||||
/^(justification|explication|pourquoi|justification courte|raison|avis)\s*[:\s-]+\s*/i,
|
||||
""
|
||||
);
|
||||
return cleaned.trim();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
Reference in new issue
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