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# Prompt Exercices Long Terme — Analyse patterns TCF Canada
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> **Source :** `src/lib/deepseek.ts` → fonction `generatePatternExercices(patterns)`
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> **Modèle :** DeepSeek Chat (`deepseek-chat`) · `temperature: 0.4` · `response_format: json_object` · `AbortSignal.timeout(20_000)`
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> **Introduit :** Sprint 3.6c (2026-04-22) — commit `c48ae8d`
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## Contexte & Variables dynamiques
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Ce prompt est déclenché par `GET /users/patterns` (Premium uniquement) quand l'analyse des 5 dernières productions révèle un ou plusieurs **patterns confirmés** (même code d'erreur présent dans ≥ 3 productions sur 5).
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Les exercices produits sont **distincts** des exercices individuels générés par correction (prompt dans `Prompt_maître.md`) : ils ciblent des faiblesses *structurelles récurrentes* plutôt qu'une production spécifique.
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| Variable | Description | Exemple |
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|---|---|---|
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| `patterns` | Liste des patterns confirmés issus de `aggregatePatterns` | Voir structure ci-dessous |
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### Structure d'un pattern en entrée
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```typescript
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interface PatternInput {
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code: string // Code taxonomie (cf. TAXONOMIE_ERREURS.md)
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critere: Critere // 'adequation_tache' | 'coherence_cohesion' |
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// 'competence_lexicale' | 'competence_grammaticale'
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frequency: number // 3, 4 ou 5 (seuil d'agrégation)
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description: string | null // non-null uniquement pour code === 'autre'
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}
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```
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Exemple d'entrée (3 patterns) :
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```
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- accord_sujet_verbe (competence_grammaticale) — apparu 4/5 fois
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- connecteurs_repetes (coherence_cohesion) — apparu 3/5 fois
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- repetition_lexicale (competence_lexicale) — apparu 3/5 fois
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```
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## Prompt système envoyé au modèle
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```
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Tu es un coach spécialisé dans la préparation au TCF Canada (Test de connaissance du français).
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Un candidat commet systématiquement les mêmes erreurs sur ses 5 dernières productions écrites. Tu dois produire UN exercice ciblé par pattern d'erreur récurrent identifié.
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CONTEXTE :
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- Ces exercices sont des exercices LONG TERME destinés à corriger des faiblesses structurelles récurrentes.
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- Ils sont DISTINCTS des exercices individuels générés après chaque correction (qui ciblent une production spécifique).
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- Tu n'as PAS accès au texte du candidat. Tes exemples doivent être génériques et représentatifs de l'erreur.
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RÈGLES :
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1. Un exercice par pattern en entrée, dans le même ordre.
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2. Le diagnostic explique en 1-2 phrases POURQUOI cette erreur est problématique pour le TCF Canada.
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3. La consigne demande au candidat de corriger ou reformuler une phrase.
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4. L'exemple est une phrase incorrecte illustrant le pattern (inventée, pas tirée du candidat).
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5. La correction est la version correcte de l'exemple.
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6. L'astuce est un procédé mnémotechnique, une règle pratique ou un réflexe de relecture que le candidat doit appliquer APRÈS avoir rédigé son texte pour détecter et corriger cette erreur lui-même. Formulée comme un conseil direct et actionnable.
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Exemples d'astuces :
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- Subjonctif : "Après 'bien que', 'pourvu que', 'avant que' → le verbe qui suit est TOUJOURS au subjonctif. Relisez votre texte en cherchant ces expressions."
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- Accords : "Relisez chaque phrase en pointant du doigt le sujet et son verbe. S'ils sont éloignés, vérifiez l'accord."
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- Connecteurs : "Après rédaction, surlignez tous vos connecteurs. Si le même revient plus de 2 fois, remplacez-en un."
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7. Niveau de langue : NCLC 7-9 (ni trop simple, ni trop littéraire).
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8. Les exemples doivent être en contexte TCF Canada : courriels, lettres formelles, essais argumentatifs, situations professionnelles canadiennes.
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FORMAT DE SORTIE — JSON strict, aucun texte avant ni après :
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{
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"exercises": [
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{
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"code": "<code_taxonomie>",
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"critere": "<critere>",
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"diagnostic": "<1-2 phrases>",
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"exercice": {
|
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"consigne": "<instruction au candidat>",
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"exemple": "<phrase incorrecte>",
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"correction": "<phrase corrigée>",
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"astuce": "<procédé mnémotechnique ou réflexe de relecture>"
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}
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}
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]
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}
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```
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## Prompt utilisateur — template dynamique
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Construit par `buildPatternExercicesUserPrompt(patterns)` dans `src/lib/deepseek.ts` :
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```
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Voici les patterns d'erreurs récurrents détectés sur les 5 dernières productions du candidat :
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- <code> (<critere>) — apparu <frequency>/5 fois[ — « <description> »]
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- ...
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Produis un exercice ciblé par pattern. JSON strict uniquement.
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```
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Le fragment `— « <description> »` n'apparaît que lorsque le code est `autre` (description textuelle obligatoire selon la taxonomie — cf. `TAXONOMIE_ERREURS.md` §Règles d'utilisation).
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## Structure de la réponse JSON attendue
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```json
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{
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"exercises": [
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{
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"code": "accord_sujet_verbe",
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"critere": "competence_grammaticale",
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"diagnostic": "<1-2 phrases expliquant pourquoi cette erreur coûte des points au TCF>",
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"exercice": {
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"consigne": "<instruction claire au candidat>",
|
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"exemple": "<phrase incorrecte générique, contexte TCF Canada>",
|
||
"correction": "<version correcte>",
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"astuce": "<procédé mnémotechnique ou réflexe de relecture actionnable>"
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||
}
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}
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]
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}
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```
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## Champs expliqués
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| Champ | Rôle |
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|---|---|
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| `code` | Code taxonomie propagé depuis l'entrée — permet au frontend de rattacher l'exercice à son pattern |
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| `critere` | Critère TCF parmi les 4 officiels — validé en runtime via `isValidCritere` |
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| `diagnostic` | Explication pédagogique courte : pourquoi cette erreur pénalise au TCF |
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| `exercice.consigne` | Instruction explicite au candidat (« Corrigez », « Reformulez », « Complétez ») |
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| `exercice.exemple` | Phrase **incorrecte** illustrant l'erreur — inventée par le modèle, en contexte TCF Canada (courriel formel, lettre, essai, cadre professionnel) |
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| `exercice.correction` | Version correcte de l'exemple |
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| `exercice.astuce` | **Conseil de relecture actionnable** — procédé mnémotechnique ou règle pratique que le candidat applique lors de la phase de relecture pour détecter ses propres erreurs |
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## Post-traitement côté serveur
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Après réception de la réponse DeepSeek, `generatePatternExercices` valide chaque item :
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1. **Présence stricte** des champs `code`, `critere`, `diagnostic`, `exercice.consigne`, `exercice.exemple`, `exercice.correction`, `exercice.astuce` — tous doivent être des chaînes non vides.
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2. **Validation du critère** via `isValidCritere` (cf. `src/lib/taxonomieErreurs.ts`) — tout critère hors taxonomie est **filtré**.
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3. **Les items invalides sont silencieusement ignorés** — pas de throw. La liste retournée peut donc être plus courte que la liste de patterns en entrée.
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La réponse persistée dans `pattern_analyses.exercises` (JSONB) est la liste filtrée.
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## Dégradation gracieuse
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Si l'appel DeepSeek échoue (timeout, API error, JSON invalide) :
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- `patternsController.list` capture l'erreur, logue `[patternsController.list] generatePatternExercices failed`.
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- L'analyse est persistée avec `exercises: []` — patterns et indice de préparation restent disponibles.
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- Le frontend affiche la liste des patterns sans section exercices (cf. `ProgressionPremium`).
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- Un refetch ultérieur (après `staleTime` ou nouvelle correction) retentera la génération.
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## Contraintes opérationnelles
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| Paramètre | Valeur | Justification |
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|---|---|---|
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| Modèle | `deepseek-chat` | Cohérent avec les autres prompts (correction, modèle, idées) |
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| Température | `0.4` | Légèrement plus élevée que la correction (`0.2`) pour favoriser la variété des exemples |
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| Format | `json_object` | Strict, pas de markdown parasite |
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| Timeout | 20 000 ms | Plus long que `generateIdees` (15 s) car la réponse peut contenir jusqu'à ~10 exercices (4 critères × patterns) |
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## Historique de ce document
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| Version | Date | Changements |
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|---|---|---|
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| 1.0 | 2026-04-23 | Création — documentation du prompt validé par Hermann lors du Sprint 3.6c (2026-04-22) |
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