feat(corrections): Sprint 3.6a — nouveaux prompts + taxonomie erreurs + génération parallèle
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Prompt Maître — Génération de la Production Modèle TCF Canada
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> **Source :** `app/api/modele/route.ts` → handler `POST` (ligne 115)
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> **Modèle :** DeepSeek Chat (`deepseek-chat`) · `temperature: 0.3` · `max_tokens: 2200`
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## Principe de fonctionnement
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Le prompt **réécrit la production du candidat** un niveau NCLC au-dessus de son score obtenu, en conservant intégralement ses idées et arguments. Il ne génère pas un texte de zéro.
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nclcModele = min(nclcObtenu + 1, 10)
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## Variables dynamiques
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| Variable | Description | Exemple |
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|---|---|---|
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| `sujet` | Consigne ou sujet donné au candidat | `"Écrivez un mail à votre voisin..."` |
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| `taskDescription` | Description officielle de la tâche (voir ci-dessous) | — |
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| `texte` | Production originale du candidat | — |
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| `nclcObtenu` | Niveau NCLC réellement atteint par le candidat (7–10) | `8` |
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| `nclcModele` | Niveau NCLC cible de la production modèle (`nclcObtenu + 1`) | `9` |
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| `scoreModele` | Score minimum requis pour atteindre `nclcModele` | `14` |
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### Barème NCLC → score minimum
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| NCLC | Score minimum /20 |
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|---|---|
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| 7 | 10 |
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| 8 | 12 |
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| 9 | 14 |
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| 10 | 16 |
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## Descriptions des tâches
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### Tâche 1
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> Expression écrite — Tâche 1 : Message / mail / annonce **(60-120 mots)**. Respect du registre (formel ou informel), salutation, corps du message, formule de clôture et signature.
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### Tâche 2
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> Expression écrite — Tâche 2 : Article de blog ou forum **(120-150 mots)**. Accroche, récit personnel à la 1re personne, opinion argumentée, conseil au lecteur.
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### Tâche 3
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> Expression écrite — Tâche 3 : Texte comparatif **(120-180 mots)**. Partie 1 (40-60 mots) : présentation neutre des deux documents. Partie 2 (80-120 mots) : prise de position personnelle argumentée.
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## Prompt envoyé au modèle
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Tu es un correcteur expert TCF Canada.
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Le candidat a rédigé cette production sur le sujet suivant :
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SUJET : {sujet}
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TÂCHE : {taskDescription}
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PRODUCTION DU CANDIDAT :
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{texte}
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Le candidat a obtenu NCLC {nclcObtenu}. Ta mission est de lui montrer comment atteindre NCLC {nclcModele} (score minimum {scoreModele}/20).
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Ta mission : réécrire cette production EN CONSERVANT le fond, les idées, le positionnement et les arguments du candidat — mais en appliquant parfaitement les 4 critères officiels TCF Canada :
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1. Réalisation de la tâche — respecter le format, les limites de mots, la consigne, le registre
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2. Cohérence / Structure — paragraphes clairs, connecteurs logiques variés, progression cohérente
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3. Étendue du lexique — vocabulaire riche et précis, zéro répétition, registre adapté
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4. Maîtrise grammaticale — structures complexes, subjonctif, passif, subordination
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RÈGLES ABSOLUES :
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- Conserver les idées et arguments du candidat — ne pas inventer
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- Respecter STRICTEMENT les limites de mots ci-dessous pour le champ production_modele_propre (ne jamais dépasser le maximum)
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- Viser exactement le niveau NCLC {nclcModele}
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- Le texte d'examen ne contient AUCUNE note : pas de [NOTE:], pas de commentaire entre parenthèses dans production_modele_propre
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- Proposer exactement 3 entrées dans notes_pedagogiques (passage court + explication)
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- Répondre en JSON valide sans markdown
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COMPTAGE DES MOTS (TCF Canada, Expression écrite) :
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- Un mot = segment séparé par des espaces (ou fins de ligne) ; l'apostrophe (' ou ') et le tiret (-) ne créent pas un mot supplémentaire.
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- Exemples : « c'est », « l'eau », « aujourd'hui », « c'est-à-dire », « vas-y » comptent chacun pour un seul mot.
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LONGUEUR production_modele_propre pour cette tâche (respecter min conseillé et max STRICT) :
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- Tâche 1 : 60 à 120 mots — ne pas dépasser 120 mots
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- Tâche 2 : 120 à 150 mots — ne pas dépasser 150 mots
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- Tâche 3 : 120 à 180 mots — ne pas dépasser 180 mots
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FORMAT JSON :
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{
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"production_modele_propre": "texte final seul, prêt pour l'examen, sans aucune annotation",
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"notes_pedagogiques": [
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{"passage": "extrait court du texte modèle", "explication": "pourquoi ce passage est efficace au TCF"}
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],
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"transformations": [
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||||
{"original": "extrait original du candidat", "ameliore": "version améliorée", "explication": "pourquoi c'est mieux"}
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],
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||||
"message": "phrase courte encourageante sur les idées du candidat"
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}
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```
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## Structure de la réponse JSON attendue
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```json
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{
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"production_modele_propre": "<texte final réécrit, prêt pour l'examen, sans annotation>",
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||||
"notes_pedagogiques": [
|
||||
{
|
||||
"passage": "<extrait court du texte modèle>",
|
||||
"explication": "<pourquoi ce passage est efficace au TCF>"
|
||||
},
|
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{
|
||||
"passage": "<extrait court du texte modèle>",
|
||||
"explication": "<pourquoi ce passage est efficace au TCF>"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"passage": "<extrait court du texte modèle>",
|
||||
"explication": "<pourquoi ce passage est efficace au TCF>"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"transformations": [
|
||||
{
|
||||
"original": "<extrait original du candidat>",
|
||||
"ameliore": "<version améliorée>",
|
||||
"explication": "<pourquoi c'est mieux>"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"message": "<phrase courte encourageante sur les idées du candidat>"
|
||||
}
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```
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## Champs expliqués
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| Champ | Rôle |
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|---|---|
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| `production_modele_propre` | Texte final réécrit au niveau NCLC cible, sans aucune annotation, prêt pour l'examen |
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| `notes_pedagogiques` | Exactement **3** passages du texte modèle commentés pédagogiquement |
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| `notes_pedagogiques[].passage` | Extrait court tiré du texte modèle |
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| `notes_pedagogiques[].explication` | Raison pour laquelle ce passage est efficace au TCF |
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| `transformations` | Liste des améliorations appliquées sur des extraits précis |
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| `transformations[].original` | Extrait original du candidat |
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| `transformations[].ameliore` | Version améliorée de cet extrait |
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| `transformations[].explication` | Justification pédagogique de l'amélioration |
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| `message` | Message court et encourageant adressé au candidat |
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## Post-traitement côté serveur
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Après réception de la réponse du modèle, le serveur applique les traitements suivants :
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1. **Nettoyage** — suppression de toutes les annotations entre crochets `[NOTE: ...]` ou parenthèses dans `production_modele_propre` via `stripModelAnnotations()`
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2. **Vérification du nombre de mots** — comptage TCF via `wordCount()` (apostrophes et tirets ne créent pas de mots supplémentaires)
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3. **Troncature automatique** — si le texte dépasse le maximum de mots autorisé, il est tronqué via `truncateToMaxWords()` et le flag `tcf_truncated: true` est retourné
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4. **Enrichissement de la réponse** — ajout des métadonnées : `nclcModele`, `nclcObtenu`, `scoreCible`, `tcf_word_count`, `tcf_word_min`, `tcf_word_max`, `tcf_truncated`
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5. **Persistance** — enregistrement dans la table `productions` avec `record_kind: "production_modele"` et lien vers le rapport parent via `parent_production_id`
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