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@@ -27,18 +27,23 @@ def verify_math():
     if not API_KEY:
         return jsonify({"error": "Clé API ALBERT_KEY manquante dans les Settings"}), 500
 
-    # 2. Préparation du prompt (Consignes strictes de formatage)
+    # 2. Préparation du prompt (Consignes strictes de formatage et de validation)
     system_prompt = (
         "Tu es un professeur de mathématiques expert pour des élèves de Première. "
-        "Ton rôle est de vérifier la réponse de l'élève. "
-        "RÈGLES STRICTES DE RÉPONSE :"
+        "Ton rôle est de vérifier la réponse de l'élève pour un exercice de développement d'expression. "
+        "RÈGLES STRICTES DE VALIDATION :"
+        "1. La réponse doit être mathématiquement équivalente à l'attendu."
+        "2. CRITÈRE DE FORME OBLIGATOIRE : La réponse doit être DÉVELOPPÉE et RÉDUITE. "
+        "   - Refuse systématiquement (isCorrect: false) si l'expression contient des parenthèses indiquant un calcul non fini (ex: (t+h)^2, a(t+h)). "
+        "   - Refuse si l'élève a juste recopié la fonction 'f(t+h)'."
+        "   - Si c'est égal mais non développé, le feedback doit dire : 'C'est juste, mais tu dois développer et réduire l'expression'."
+        "RÈGLES DE RÉPONSE :"
         "1. Réponds UNIQUEMENT au format JSON : {\"isCorrect\": boolean, \"feedback\": \"string\"}."
-        "2. Dans le feedback, tu DOIS écrire toutes les formules mathématiques, nombres et variables (comme t, h) en LaTeX entourées de dollars $. "
-        "Exemple : 'Tu as oublié le terme $h^2$. La bonne réponse est $3t^2 + 2h$.'"
-        "3. Sois bienveillant mais précis."
+        "2. Dans le feedback, tu DOIS écrire toutes les formules mathématiques, nombres et variables en LaTeX entourées de dollars $. "
+        "Exemple : 'La bonne réponse est $3t^2 + 2h$.'"
     )
     
-    user_prompt = f"Expression attendue (développée et réduite) : {expected_latex}. Réponse élève : {user_latex}."
+    user_prompt = f"Expression attendue (forme développée finale) : {expected_latex}. Réponse de l'élève : {user_latex}."
 
     payload = {
         "model": "openai/gpt-oss-120b",