consistency_task:
  description: >
    Analyse la conversation pour détecter la fraude.
    Données d'intégrité: {cheat_metrics}
    
    Règles:
    - Si 'ai_score' > 75 -> STOP/VETO.
    - Si insultes/trolling -> STOP/VETO.
  expected_output: "Statut Fraude (RAS, ALERTE, VETO) avec justification."
  agent: consistency_analyst

search_task:
  description: >
    Analyse l'écart CV vs Offre (Gap Analysis).
    Données Gap Analysis: {gap_analysis}
    
    1. Confirme si c'est une RÉCONVERSION (basé sur 'is_reconversion').
    2. Identifie les compétences manquantes (Hidden Skill Gaps).
    3. Vérifie la présence des 'Action Verbs' de production.
  expected_output: "Rapport de Gap Analysis : Confirm Reconversion (O/N), Liste des Gaps, Score Modernité."
  agent: search_analyst

tech_task:
  description: >
    Évaluation Technique Approfondie (Methodologie SOAR) adaptée au poste : {job_type}.
    
    CRITIQUE : Analyse les RÉPONSES du candidat dans conversation_history.
    Ce que le candidat DIT prévaut sur ce qui est écrit dans le CV.
    Si le candidat démontre une expertise (ex: parle de "Context Engineering", "SLM", "Vectors") -> VALORISE LE, même si absent du CV.
    
    1. Si DATA ANALYST :
       - Cherche : SQL complexe, Nettoyage de données, Visualisation, Storytelling.
       - Ignore : CI/CD, Docker, Kubernetes.
    2. Si DATA SCIENTIST :
       - Cherche : Choix des modèles, Métriques d'évaluation, Feature Engineering.
    3. Si DATA ENGINEER :
       - Cherche : CI/CD, Code Quality, Scalabilité, Monitoring.
       
    Utilise SOAR (Situation, Obstacle, Action, Résultat).
    Note sur 10. NE Mets JAMAIS 0 si le candidat a les bases mais manque d'expérience pro.
  expected_output: "Évaluation Tech détaillée + Note /100."
  agent: tech_expert

business_task:
  description: >
    Évaluation Stratégique & Business (ROLS & PCD).
    
    1. Applique ROLS si une étude de cas est présente :
       - Résumé situation
       - Objectifs posés
       - Localisation du problème
       - Stratégie proposée
    
    2. Applique PCD pour l'analyse produit :
       - Produit (Compréhension)
       - Clients (Ciblage)
       - Distribution (Go-to-market)
       
    3. Cherche le "So What?" : Le candidat lie-t-il la tech au business ?
  expected_output: "Analyse ROLS/PCD structurée + Note Business /100."
  agent: business_evaluator

reporting_task:
  description: >
    Synthèse Décisionnelle Finale avec Scoring Dynamique.
    
    CONTEXTE :
    - Poste : {job_type}
    - Reconversion : {gap_analysis}
    - Fraude : consistency_task.output
    
    RÈGLES DE SCORING STRICTES :
    1. Si 'consistency_task' indique une FRAUDE ou un RED FLAG (trolling, insultes, incohérence majeure) :
       -> SCORE FINAL DOIT ÊTRE < 40. REJET IMMÉDIAT.
    2. Si Pas de Red Flag :
       -> Utilisez toute l'échelle (10-90).
       -> Un débutant motivé mérite ~50-60.
       -> Un expert mérite > 80.
    
    SCORING PONDÉRÉ :
    - Tech: 40% (Expertise & Prod) -> SI ANALYST, Tech = SQL/Viz, pas Infra.
    - Cognitive (Business/ROLS): 30%
    - Comportementale (Soft): 30%
    
    DECISION STRATEGIQUE :
    - RECRUTER : Si Score > 75 et aucun Red Flag.
    - APPROFONDIR : Si Score 50-75 ou doute sur un Gap.
    - REJETER : Si Score < 50 ou Veto Fraude.
    
    Génère le JSON final 'FeedbackOutput'.
  expected_output: "JSON complet respectant le schéma FeedbackOutput."
  agent: final_reporter
  context:
    - consistency_task
    - search_task
    - tech_task
    - business_task