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Pipeline Sliding : archive v1 + pipeline v2 opérationnel (21 layouts)

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Master
2026-06-15 22:09:49 +02:00
commit a95f51dba3
29 changed files with 22355 additions and 0 deletions
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archive/v1_pipeline/prompt_injection.py
+626
View File
@@ -0,0 +1,626 @@
"""
prompt_injection.py — Sliding Pipeline · Pernod Ricard
=======================================================
Génère les blocs de contraintes injectés dans les prompts des agents.
Ce script lit les 3 YAML (theme, components, layouts) et produit :
1. agent_constraints.md — fichier de référence complet (debug/doc)
2. prompt_the_designer_injected.md — prompt Designer avec blocs remplis
3. prompt_the_encoder_injected.md — prompt Encoder avec schémas remplis
Usage :
python prompt_injection.py
python prompt_injection.py --theme theme.yaml --components components.yaml
--layouts layouts.yaml
--designer prompt_the_designer.md
--encoder prompt_the_encoder.md
Les fichiers injectés sont prêts à être copiés dans Mistral Studio.
"""
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import yaml
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# DONNÉES ÉDITORIALES (non générables depuis les YAML — savoirs métier)
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
SEQUENCING_RULES = """### Règles de fluidité
- Maximum 2 layouts texte consécutifs : `default_bullets`, `two_cols_text`
- Maximum 2 tableaux consécutifs : `comparison_table`, `benchmark`, `raci_table`, `boxes_grid`
- Après 3 slides denses → intercaler une respiration : `big_stat`, `key_message`, `section_divider`
- Jamais 2 `section_divider` consécutifs
- Le dernier slide de contenu avant `end_slide` doit être narratif (pas un tableau, pas un gantt)
### Règles de choix de layout
- 1 seul chiffre décisif → `big_stat` (jamais `kpi_grid` avec 1 item)
- 2 à 6 indicateurs chiffrés → `kpi_grid`
- Transformation conceptuelle (avant/après) → `from_to` (pas `two_cols_text`)
- Plus de 4 étapes avec timing → `process_arrow` ou `phases_timeline` (pas `numbered_steps`)
- Recommandation unique et précise → `recommendation_card`
- Données à comparer sur plusieurs critères avec plusieurs acteurs → `benchmark`
- Données à comparer en tableau structuré → `comparison_table`
- Si le contenu ne rentre dans aucun layout spécialisé → `default_bullets`
- Citation ou message à marteler seul → `key_message`
- Organigramme de gouvernance → `org_chart`
- Responsabilités par rôle → `raci_table`
### Règles de quantité
- Présentation 20 min → 10 à 15 slides max
- Présentation 10 min → 6 à 10 slides max
- Fusionner si > 15 slides : regrouper les slides proches thématiquement
- Un `###` du Markdown avec un seul chiffre fort → envisager `big_stat` séparé
- Un `##` du Markdown = 1 `section_divider` (sauf présentation < 6 slides)"""
NARRATIVE_PATTERNS = """### Pattern "Problem → Solution → Proof"
Adapté aux présentations de recommandation stratégique.
```
cover_split
executive_summary (synthèse SCR dès le début)
section_divider ("Le problème")
big_stat (chiffre choc)
default_bullets ou comparison_table
section_divider ("Notre réponse")
from_to ou numbered_steps
kpi_grid ou chart_callout (preuve que ça marche)
recommendation_card (ce qu'on demande)
end_slide
```
### Pattern "Roadmap Deck"
Adapté aux présentations de planification / lancement de projet.
```
cover_split
executive_summary (où on va et pourquoi)
kpi_grid (état des lieux chiffré)
phases_timeline ou gantt_timeline
numbered_steps (comment on s'organise)
org_chart ou raci_table (qui fait quoi)
recommendation_card (décisions à prendre)
end_slide
```
### Pattern "Data Storytelling"
Adapté aux présentations de revue de performance ou data governance.
```
cover_split
big_stat (chiffre choc d'entrée)
default_bullets (contexte et enjeux)
kpi_grid (panorama des indicateurs)
chart_callout (analyse d'un graphique clé)
from_to (implication / transformation attendue)
yearly_timeline (historique ou prospective)
end_slide
```
### Pattern "Executive Briefing"
Adapté aux présentations courtes (< 10 slides) pour un CODIR.
```
cover_split
executive_summary
key_message (le So What en 1 slide)
kpi_grid ou big_stat
recommendation_card
end_slide
```
### Règles d'assemblage des patterns
- Les patterns sont des points de départ, pas des contraintes rigides
- Hybrider 2 patterns est possible si le contenu le justifie
- Toujours préserver : cover_split en premier, end_slide en dernier
- Les section_dividers sont optionnels pour les patterns courts (< 8 slides)"""
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# GÉNÉRATEURS DE BLOCS
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def generate_layouts_catalogue(layouts: dict) -> str:
"""
Génère le bloc LAYOUTS_CATALOGUE pour le prompt du Designer.
Format compact, optimisé pour la lecture LLM.
"""
lines = []
current_famille = None
for layout_name, cfg in layouts.items():
famille = cfg.get("famille", "")
if famille != current_famille:
lines.append(f"\n#### {famille}")
current_famille = famille
layout_id = cfg.get("id", "")
roles = " / ".join(cfg.get("roles_narratifs", []))
hint = cfg.get("agent_hint", "").strip().replace("\n", " ").replace(" ", " ")
# Tronquer le hint à 120 caractères pour rester compact
if len(hint) > 120:
hint = hint[:117] + "..."
lines.append(f"\n`{layout_name}` ({layout_id}) — Rôles : {roles}")
lines.append(f" → {hint}")
return "\n".join(lines)
def generate_yaml_schemas(layouts: dict) -> str:
"""
Génère le bloc YAML_SCHEMAS pour le prompt de l'Encoder.
Pour chaque layout : champs requis / optionnels avec types et contraintes.
"""
lines = []
for layout_name, cfg in layouts.items():
layout_id = cfg.get("id", "")
schema = cfg.get("json_schema", {})
constraints = cfg.get("constraints", {})
if not schema:
continue
lines.append(f"\n### `{layout_name}` ({layout_id})")
# Champs requis
required = schema.get("required", [])
if required:
lines.append(f"**Requis :** {', '.join(required)}")
# Champs optionnels
optional = schema.get("optional", [])
if optional:
lines.append(f"**Optionnels :** {', '.join(optional)}")
# Contraintes importantes
constraint_lines = []
for key, val in constraints.items():
if isinstance(val, dict):
# Schéma imbriqué — on extrait les infos clés
sub_req = val.get("required", [])
sub_opt = val.get("optional", [])
sub_min = val.get("min_items") or val.get(f"{key}_min")
sub_max = val.get("max_items") or val.get(f"{key}_max")
if sub_req or sub_opt:
parts = []
if sub_req:
parts.append(f"requis: {', '.join(str(x) for x in sub_req)}")
if sub_opt:
parts.append(f"optionnels: {', '.join(str(x) for x in sub_opt)}")
constraint_lines.append(f" {key} : {' | '.join(parts)}")
elif key.endswith("_min") or key.endswith("_max"):
field = key.rsplit("_", 1)[0]
bound = key.rsplit("_", 1)[1]
constraint_lines.append(f" {field} : {bound} = {val}")
elif key.endswith("_max_chars"):
field = key.replace("_max_chars", "")
constraint_lines.append(f" {field} : max {val} caractères")
elif key == "items_min":
constraint_lines.append(f" items : min {val}")
elif key == "items_max":
constraint_lines.append(f" items : max {val}")
if constraint_lines:
lines.append("**Contraintes :**")
lines.extend(constraint_lines)
# Exemple YAML minimal
lines.append("**Exemple minimal :**")
lines.append("```yaml")
lines.append(f"layout: {layout_name}")
lines.append(f'titre: "Votre titre affirmatif"')
# Génère quelques champs d'exemple selon le layout
example_fields = _generate_example_fields(layout_name, required, constraints)
lines.extend(example_fields)
lines.append("```")
return "\n".join(lines)
def _generate_example_fields(layout_name: str, required: list, constraints: dict) -> list:
"""Génère des champs d'exemple YAML pour un layout donné."""
examples = {
"cover_split": ['sous_titre: "Présentation au CODIR — juin 2026"'],
"section_divider": ["numero_section: 1"],
"agenda": [
"items:",
' - numero: 1',
' titre: "Contexte et enjeux"',
' - numero: 2',
' titre: "Notre proposition"',
],
"content_marker": ["current_index: 2"],
"end_slide": [
'message: "Merci pour votre attention"',
"next_steps:",
' - texte: "Valider le modèle — juillet"',
' niveau: 1',
],
"default_bullets": [
"bullets:",
' - texte: "Premier argument clé"',
" niveau: 1",
' - texte: "Détail ou preuve"',
" niveau: 2",
],
"two_cols_text": [
"left:",
' titre: "Titre colonne gauche"',
' contenu: "Texte de la colonne gauche..."',
"right:",
' titre: "Titre colonne droite"',
' contenu: "Texte de la colonne droite..."',
],
"key_message": ['message: "Le message clé en une phrase forte."'],
"executive_summary": [
'situation: "État des lieux factuel..."',
'complication: "Le problème ou la tension..."',
'resolution: "La réponse proposée..."',
],
"kpi_grid": [
"items:",
' - titre: "Indicateur 1"',
' valeur: "85%"',
' sous_titre: "Contexte de la valeur"',
' - titre: "Indicateur 2"',
' valeur: "+25%"',
],
"big_stat": [
'valeur: "2 400"',
'label: "jours/homme de réconciliation par an"',
'source: "Estimation interne 2026"',
],
"comparison_table": [
"headers:",
' - "Critère"',
' - "Option A"',
' - "Option B"',
"rows:",
' - ["Coût", "Élevé", "Moyen"]',
' - ["Délai", "3 mois", "6 mois"]',
],
"chart_callout": [
"chart_type: bar",
"data:",
' - label: "T1"',
" valeur: 40",
' - label: "T2"',
" valeur: 65",
'insight: "La croissance s\'accélère au T2 grâce au pilote."',
],
"benchmark": [
"criteria:",
' - "Coût"',
' - "Délai"',
"actors:",
' - "PR"',
' - "Concurrent A"',
"scores:",
" - [80, 60]",
" - [70, 85]",
],
"matrix_2x2": [
"axis_x:",
' label: "Effort"',
"axis_y:",
' label: "Impact"',
"items:",
' - label: "Initiative A"',
" x: 20",
" y: 80",
" taille: 3",
],
"pyramid": [
"levels:",
' - label: "Vision"',
' description: "Callout explicatif optionnel"',
' - label: "Stratégie"',
' - label: "Opérations"',
],
"circular_diagram": [
"segments:",
' - label: "Segment 1"',
' description: "Description courte"',
' - label: "Segment 2"',
' description: "Description courte"',
' - label: "Segment 3"',
' description: "Description courte"',
],
"from_to": [
"pairs:",
' - from: "Situation actuelle"',
' to: "Situation cible"',
' - from: "Processus manuel"',
' to: "Processus automatisé"',
],
"boxes_grid": [
"columns:",
' - "Colonne 1"',
' - "Colonne 2"',
"rows:",
" - label: \"Ligne A\"",
' kpi: "xx%"',
' contents: ["Contenu 1", "Contenu 2"]',
],
"numbered_steps": [
"steps:",
" - numero: 1",
' titre: "Première étape"',
' description: "Ce que ça implique concrètement"',
" - numero: 2",
' titre: "Deuxième étape"',
],
"process_arrow": [
"phases:",
' - label: "Phase 1"',
' duree: "Juin"',
" actif: false",
' bullets: ["Livrable A", "Livrable B"]',
' - label: "Phase 2"',
' duree: "Juil-Sept"',
" actif: true",
],
"gantt_timeline": [
"period:",
' start: "2026-06"',
' end: "2026-12"',
"workstreams:",
' - label: "Workstream 1"',
" tasks:",
' - start: "2026-06"',
' end: "2026-08"',
],
"yearly_timeline": [
"milestones:",
' - annee: "2024"',
' label: "Lancement du projet"',
' - annee: "2025"',
' label: "Pilote Suède"',
" actif: true",
' - annee: "2026"',
' label: "Déploiement nordique"',
],
"phases_timeline": [
"phases:",
' - label: "PREP"',
' periode: "Juin"',
' items: ["Brief équipe", "Setup outil"]',
' - label: "PROD"',
' periode: "Juil-Oct"',
' items: ["Développement", "Tests"]',
],
"org_chart": [
"root:",
' label: "Data Gov Leader"',
" children:",
' - label: "Data Owner Finance"',
' children:',
' - label: "Data Steward"',
' - label: "Data Owner Supply"',
],
"raci_table": [
"roles:",
' - "Data Owner"',
' - "Data Steward"',
' - "IT"',
"tasks:",
' - label: "Définir les règles qualité"',
' raci: ["A", "R", "C"]',
' - label: "Exécuter les contrôles"',
' raci: ["A", "R", "I"]',
],
"decision_tree": [
'question: "Faut-il déployer le pilote en Suède ?"',
"branches:",
" yes:",
' label: "Engagement DG confirmé"',
' options: ["Démarrer en juin", "Allouer 0.5 ETP"]',
" no:",
' label: "Engagement DG manquant"',
' options: ["Reporter à septembre", "Choisir une autre filiale"]',
],
"recommendation_card": [
"numero: 1",
' headline: "TROIS DÉCISIONS AVANT FIN JUIN"',
"bullets:",
' - texte: "Valider le modèle avec les DG locaux"',
" niveau: 1",
' - texte: "Nommer les Data Owners"',
" niveau: 1",
' - texte: "Allouer 0.5 ETP par filiale"',
" niveau: 1",
'cta: "Décider en réunion du 30 juin"',
],
}
return examples.get(layout_name, [])
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# GÉNÉRATION DES FICHIERS
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def generate_agent_constraints(layouts: dict, output_path: str):
"""Génère agent_constraints.md — fichier de référence complet."""
lines = [
"# agent_constraints.md",
"# Généré automatiquement par prompt_injection.py",
"# Ne pas modifier manuellement.\n",
"=" * 70,
"## SECTION A — CATALOGUE DES LAYOUTS (pour The Designer)",
"=" * 70,
generate_layouts_catalogue(layouts),
"\n" + "=" * 70,
"## SECTION B — RÈGLES DE SÉQUENÇAGE (pour The Designer)",
"=" * 70,
SEQUENCING_RULES,
"\n" + "=" * 70,
"## SECTION C — PATTERNS NARRATIFS (pour The Designer)",
"=" * 70,
NARRATIVE_PATTERNS,
"\n" + "=" * 70,
"## SECTION D — SCHÉMAS YAML (pour The Encoder)",
"=" * 70,
generate_yaml_schemas(layouts),
]
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(lines))
print(f"✓ agent_constraints.md généré : {output_path}")
def inject_prompt(template_path: str, layouts: dict, output_path: str):
"""
Lit un template de prompt, remplace les placeholders {{...}}
et écrit le prompt injecté.
"""
with open(template_path, encoding="utf-8") as f:
template = f.read()
replacements = {
"{{LAYOUTS_CATALOGUE}}": generate_layouts_catalogue(layouts),
"{{SEQUENCING_RULES}}": SEQUENCING_RULES,
"{{NARRATIVE_PATTERNS}}": NARRATIVE_PATTERNS,
"{{YAML_SCHEMAS}}": generate_yaml_schemas(layouts),
}
injected = template
for placeholder, content in replacements.items():
injected = injected.replace(placeholder, content)
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(injected)
# Vérifie qu'il ne reste pas de placeholders non résolus
remaining = [p for p in replacements if p in injected]
if remaining:
print(f" ⚠ Placeholders non résolus dans {output_path} : {remaining}")
else:
print(f"✓ Prompt injecté : {output_path}")
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# RAPPORT DE COHÉRENCE
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def check_coherence(layouts: dict, components: dict):
"""Vérifie la cohérence entre layouts et components."""
print("\n── Rapport de cohérence ──────────────────────────────────")
layout_to_components = components.get("layout_to_components", {})
all_comp_ids = {v["id"] for v in components.get("components", {}).values()}
errors = 0
for layout_name in layouts:
if layout_name not in layout_to_components:
print(f" ⚠ Layout '{layout_name}' absent de layout_to_components")
errors += 1
else:
comp_ids = layout_to_components[layout_name]
for cid in comp_ids:
if cid not in all_comp_ids:
print(f" ⚠ Composant '{cid}' (layout {layout_name}) introuvable")
errors += 1
if errors == 0:
print(f" ✓ {len(layouts)} layouts × {len(all_comp_ids)} composants — aucune erreur")
else:
print(f" ✗ {errors} erreur(s) détectée(s)")
print()
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# CLI
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Sliding prompt_injection — Génère les prompts enrichis des agents")
parser.add_argument("--theme",
default="theme.yaml")
parser.add_argument("--components",
default="components.yaml")
parser.add_argument("--layouts",
default="layouts.yaml")
parser.add_argument("--designer",
default="prompt_the_designer.md")
parser.add_argument("--encoder",
default="prompt_the_encoder.md")
parser.add_argument("--output-dir",
default=".",
help="Dossier de sortie des fichiers générés")
args = parser.parse_args()
# Vérification des fichiers sources
for path in [args.theme, args.components, args.layouts,
args.designer, args.encoder]:
if not os.path.exists(path):
print(f"✗ Fichier introuvable : {path}")
sys.exit(1)
out = Path(args.output_dir)
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Chargement des YAML
with open(args.theme, encoding="utf-8") as f:
theme = yaml.safe_load(f)
with open(args.components, encoding="utf-8") as f:
components_data = yaml.safe_load(f)
with open(args.layouts, encoding="utf-8") as f:
layouts_data = yaml.safe_load(f)
layouts = layouts_data["layouts"]
components = components_data
print(f"\n── Sliding prompt_injection ──────────────────────────────")
print(f" Layouts : {len(layouts)}")
print(f" Composants: {len(components.get('components', {}))}")
print()
# Rapport de cohérence
check_coherence(layouts, components)
# Génération des fichiers
generate_agent_constraints(
layouts,
str(out / "agent_constraints.md")
)
inject_prompt(
args.designer,
layouts,
str(out / "prompt_the_designer_injected.md")
)
inject_prompt(
args.encoder,
layouts,
str(out / "prompt_the_encoder_injected.md")
)
print()
print("── Fichiers générés ──────────────────────────────────────")
for f in ["agent_constraints.md",
"prompt_the_designer_injected.md",
"prompt_the_encoder_injected.md"]:
path = out / f
if path.exists():
size = path.stat().st_size
print(f" {f} ({size:,} octets)")
print()
print("✓ Injection terminée. Copiez les prompts _injected.md")
print(" dans le champ 'Instructions' de chaque agent Mistral Studio.")
if __name__ == "__main__":
main()