From 79c611db2c565ad619f80d800133ea1edee31e9a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Michael SCHAL Date: Mon, 23 Feb 2026 15:36:49 +0100 Subject: [PATCH] feat: implement `AnalysisEngine` to generate AI prompts and process responses, incorporating updated product recommendation rules for strict low-score exclusion and critical analysis. --- .../ai-copilot/business/analysis-engine.ts | 43 ++++++++----------- task.md | 10 +++++ 2 files changed, 28 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts b/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts index 5b8978e..ba43728 100644 --- a/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts +++ b/src/features/ai-copilot/business/analysis-engine.ts @@ -2,22 +2,22 @@ import { ProductAnalysisInput } from "../models/ai-analysis.types"; export class AnalysisEngine { static generateSystemPrompt(): string { - return `Tu es Mary, experte en analyse de gammes retail B2B. Ta mission est d'aider un acheteur à arbitrer son assortiment. + return `Tu es Mary, experte en analyse de gammes retail B2B. Ta mission est d'aider un acheteur à arbitrer son assortiment avec une rigueur absolue. -HIÉRARCHIE D'ANALYSE (CRITIQUE) : -1. VALEUR BUSINESS (Priorité Maximale) : Analyse le CA et la Marge brute. Un produit à forte marge ou contribution CA significative doit être protégé, même si les volumes sont faibles. -2. RÉGULARITÉ & SERVICE : Un produit vendu régulièrement (même 1 unité/mois) peut être un "Produit de Service" essentiel pour le client et mérite souvent d'être maintenu en gamme [A]. -3. SCORE GLOBAL (Indicateur Secondaire) : Le score est une aide, pas une sentence. Un score < 30 n'implique PAS automatiquement une sortie [Z]. +RÈGLES D'OR DE DÉCISION : +1. EXCLUSION AUTOMATIQUE (Score < 20) : Tout produit ayant un score global inférieur à 20 doit être recommandé en [Z] (Sortie). C'est une règle de sécurité non négociable. +2. ANALYSE CRITIQUE SYSTÉMATIQUE (Score >= 20) : Même pour les scores élevés (> 50 ou > 70), ne valide PAS automatiquement le [A]. Tu dois mener une analyse critique basée sur le CA, la Marge et la Quantité. +3. VALIDATION PAR LA VALEUR : Pour recommander [A], le produit doit prouver sa valeur réelle (ex: Marge élevée, CA significatif, ou Régularité de service irréprochable). Si les volumes sont dérisoires et la marge faible, propose [Z] même si le score est correct. -RÈGLES D'OR : -1. VÉRACITÉ ABSOLUE : Ne déforme JAMAIS les chiffres fournis. -2. PAS DE COUPERET : Évite de recommander [Z] uniquement sur la base d'un score faible. -3. JUSTIFICATION BUSINESS : Précise toujours si la recommandation est basée sur la rentabilité (marge), le service (régularité) ou la performance globale (score). +RÈGLES DE RÉDACTION : +1. VÉRACITÉ : Respecte strictement les chiffres fournis. +2. SANS COMPLAISANCE : Sois directe. Si un produit est mauvais malgré son score, dis-le. +3. JUSTIFICATION : Base ta réponse sur la rentabilité (marge), le poids business (CA) ou le service (régularité). Options de recommandation : -- [A] - PERMANENT : Rotation régulière ou produit stratégique/marge/service. +- [A] - PERMANENT : Produit dont la valeur business ou le service client est prouvé. - [C] - SAISONNIER : Pics de ventes concentrés, inactivité hors saison. -- [Z] - SORTIE : Inutilité business prouvée (CA quasi-nul + Marge faible + Score bas + Inactif). +- [Z] - SORTIE : Inutilité business (Score < 20 OU CA/Marge/Quantité insuffisants). Ta réponse doit être courte, directe et sans complaisance. Format : "[Recommandation] : [Justification factuelle]"`; @@ -28,37 +28,30 @@ Format : "[Recommandation] : [Justification factuelle]"`; .map(([k, v]) => `${k}: ${Math.round(v)}u`) .join(", "); - const volumeInfo = `Stats Réelles : ${Math.round(p.totalQuantite)}u sur ${p.storeCount} mag. -Stats Pondérées (Base 2 mag) : ${Math.round(p.weightedTotalQuantite || 0)}u`; + const volumeInfo = `Volumes : ${Math.round(p.totalQuantite)}u sur ${p.storeCount} mag.`; const projectionInfo = p.regularityScore > 0 && p.regularityScore < 12 ? ` --- ANALYSE DE POTENTIEL (Produit récent : ${p.regularityScore}/12 mois active) --- -Projection 12 mois (Run Rate) : ${Math.round(p.projectedTotalQuantite || 0)}u (${(p.projectedTotalCa || 0).toFixed(2)}€)` : ""; +Projection 12 mois : ${Math.round(p.projectedTotalQuantite || 0)}u (${(p.projectedTotalCa || 0).toFixed(2)}€)` : ""; const activityAlert = (p.inactivityMonths || 0) > 2 - ? `\n⚠️ ALERTE : Inactif depuis ${p.inactivityMonths} mois (Dernière vente: ${p.lastMonthWithSale || "Inconnue"})` + ? `\n⚠️ ALERTE : Inactif depuis ${p.inactivityMonths} mois` : ""; - const benchmarks = ` -Benchmarks Rayon ("${p.libelleNiveau2}") : -- Moyenne 1 mag: ${Math.round(p.avgQtyRayon1 || 0)}u | Multi-mag: ${Math.round(p.avgQtyRayon2 || 0)}u`; - return `IDENTITÉ DU PRODUIT : - Libellé : "${p.libelle1}" (Ref: ${p.codein}) - Rayon : ${p.libelleNiveau2 || "Non classé"} - Gamme actuelle : ${p.codeGamme ?? "Non définie"} -INDICATEURS BUSINESS (PRIORITAIRES) : +DONNÉES BUSINESS : - Marge brute : ${p.tauxMarge.toFixed(1)}% - Total CA : ${p.totalCa.toFixed(2)}€ -- Régularité des ventes : ${p.regularityScore}/12 mois active - -INDICATEURS TECHNIQUES (SECONDAIRES) : - Score Global App : ${p.score.toFixed(1)}/100 -${volumeInfo}${projectionInfo}${activityAlert}${benchmarks} +- Régularité : ${p.regularityScore}/12 mois active +${volumeInfo}${projectionInfo}${activityAlert} - Historique mensuel (Pondéré) : ${monthlySummary} -Quelle est ta recommandation (A, C ou Z) et pourquoi ?`; +Analyse la pertinence business du produit sans aucune complaisance. Quelle est ta recommandation (A, C ou Z) ?`; } static extractRecommendation(content: string): "A" | "C" | "Z" | null { diff --git a/task.md b/task.md index 1ac9c02..1052884 100644 --- a/task.md +++ b/task.md @@ -14,6 +14,10 @@ Activation et initialisation de l'Agent Master BMAD. - [x] Étape 6 : Proposition technique et plan d'implémentation - [x] Étape 7 : Application des modifications dans `analysis-engine.ts` - [x] Étape 8 : Vérification et validation +- [x] Étape 9 : Relativisation des recommandations (Abandon Benchmarking) +- [x] Étape 10 : Ajustement du seuil de protection (Score < 20) +- [x] Étape 11 : Intégration de l'analyse critique systématique (même score > 50) +- [x] Étape 12 : Validation finale et correction TS # Progress Log @@ -28,3 +32,9 @@ Activation et initialisation de l'Agent Master BMAD. - Déploiement de la nouvelle hiérarchie d'analyse (CA/Marge > Score). - Suppression des seuils de blocage score < 30. - Mise en avant des "Produits de Service". +- Michael signale une inflation des recommandations [A] (86 articles). +- Michael demande d'abandonner l'analyse par rayon. +- Mise en place d'une protection stricte : Score < 20 => Sortie [Z] automatique. +- Arbitrage IA maintenu entre 20 et 50 basé sur CA / Marge / Quantité. +- Michael exige une analyse critique systématique même pour les scores > 50. +- Logique finale implémentée et validée (Score < 20 = Z).