feat(ai): coaching refinements - temperature support, memory filter, and flexible guardrails for Day 6/7

apps/api/src/services/ai/gemini-provider.ts

@@ -14,7 +14,7 @@ export class GeminiProvider implements LLMProvider {
         this.proModel = this.genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-pro' });
     }
 
-    async generateStructuredData<T>(prompt: string, _schema: z.ZodSchema<T>): Promise<T> {
+    async generateStructuredData<T>(prompt: string, _schema: z.ZodSchema<T>, temperature?: number): Promise<T> {
         // Use Flash for standard feedback/chat (fast)
         // Use Pro for complex docs (OnePager/PitchDeck) - detected by prompt length or keyword
         const isComplex = prompt.includes('PITCH_DECK') || prompt.includes('ONE_PAGER') || prompt.length > 2000;
@@ -28,6 +28,7 @@ export class GeminiProvider implements LLMProvider {
                 contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: prompt }] }],
                 generationConfig: {
                     responseMimeType: 'application/json',
+                    temperature: temperature ?? 0.2, // Default to 0.2
                 },
             });
 

apps/api/src/services/ai/index.ts

@@ -44,10 +44,11 @@ class AIService {
      */
     private async callWithFailover<T>(
         prompt: string,
-        schema: z.ZodSchema<T>
+        schema: z.ZodSchema<T>,
+        temperature?: number
     ): Promise<{ data: T, source: string }> {
         try {
-            const data = await this.primaryProvider.generateStructuredData(prompt, schema);
+            const data = await this.primaryProvider.generateStructuredData(prompt, schema, temperature);
             const source = (this.primaryProvider instanceof GeminiProvider) ? 'GEMINI' :
                 (this.primaryProvider instanceof OpenAIProvider) ? 'OPENAI' : 'MOCK';
             console.log(`[AI_INFO] ${source} used successfully.`);
@@ -55,7 +56,7 @@ class AIService {
         } catch (err) {
             if (this.fallbackProvider) {
                 console.warn('[AI_WARNING] Primary provider failed, falling back to OpenAI...', (err as Error).message);
-                const data = await this.fallbackProvider.generateStructuredData(prompt, schema);
+                const data = await this.fallbackProvider.generateStructuredData(prompt, schema, temperature);
                 console.log('[AI_INFO] OPENAI used as fallback.');
                 return { data, source: 'OPENAI' };
             }
@@ -255,7 +256,14 @@ class AIService {
             🚨 DOUBLE INTENTION DÉTECTÉE : L'utilisateur a posé une question ou sollicité un avis stratégique.
             - TU DOIS répondre spécifiquement à sa question dans la section "🚀 Version Enrichée".
             - Compare son idée ou sa question (ex: prix, cible, stratégie) avec les standards du marché trouvés via tes recherches.
-            - Sois tranché et expert.` : ''}
+            - Sois tranché et expert (Senior Consultant). N'hésite pas à être critique si le modèle est risqué.
+            - Exemple : Si l'utilisateur propose une marge de 1-2%, préviens-le que les frais Mobile Money absorbent déjà 1% et qu'il risque de travailler à perte.` : ''}
+
+            🧠 FILTRE DE MÉMOIRE (ANTI-RÉPÉTITION) :
+            - Voici ce que l'utilisateur a déjà partagé : ${previousResponsesContext}
+            - NE DONNE JAMAIS un conseil que tu as déjà donné ou qui est trop similaire aux points déjà validés.
+            - Diversifie tes angles : Si tu as déjà parlé de publicité, parle maintenant de Logistique, Psychologie client, Partenariats, ou Technique de vente terrain.
+            - Interdiction de répéter "Le créneau 6h-8h est critique pour la publicité" si cela a déjà été mentionné.
 
             LES 3 PILIERS OBLIGATOIRES DU FEEDBACK :
             1. 🌟 Validation (Pilier 1) : Félicite et valide l'idée de l'utilisateur avec l'enthousiasme d'un investisseur.
@@ -313,7 +321,7 @@ class AIService {
                 `ALERTE MAXIMALE : Tu as l'INTERDICTION FORMELLE d'utiliser du Wolof. Reste dans un Français institutionnel et pragmatique.`}
         `;
 
-        const { data, source } = await this.callWithFailover(prompt, FeedbackSchema);
+        const { data, source } = await this.callWithFailover(prompt, FeedbackSchema, 0.7);
         return {
             ...data,
             searchResults,

apps/api/src/services/ai/openai-provider.ts

@@ -26,7 +26,7 @@ export class OpenAIProvider implements LLMProvider {
         });
     }
 
-    async generateStructuredData<T>(prompt: string, schema: z.ZodSchema<T>): Promise<T> {
+    async generateStructuredData<T>(prompt: string, schema: z.ZodSchema<T>, temperature?: number): Promise<T> {
         console.log('[OPENAI] Generating structured data...');
 
         const timeout = new Promise<never>((_, reject) =>
@@ -44,6 +44,7 @@ export class OpenAIProvider implements LLMProvider {
                         { role: 'user', content: prompt }
                     ],
                     response_format: responseFormat,
+                    temperature: temperature ?? 0.2,
                 }),
                 timeout
             ]);

apps/api/src/services/ai/types.ts

@@ -7,7 +7,7 @@ export interface TranscriptionResult {
 
 // Base interface for all LLM Providers
 export interface LLMProvider {
-    generateStructuredData<T>(prompt: string, schema: z.ZodSchema<T>): Promise<T>;
+    generateStructuredData<T>(prompt: string, schema: z.ZodSchema<T>, temperature?: number): Promise<T>;
     transcribeAudio(audioBuffer: Buffer, filename: string, language?: string): Promise<TranscriptionResult>;
     generateSpeech(text: string): Promise<Buffer>;
     generateImage(prompt: string): Promise<string>;

apps/api/src/services/whatsapp.ts

@@ -149,15 +149,14 @@ export class WhatsAppService {
             return;
         }
 
-        // 🚨 Guardrail "Contenu Vide" / Gibberish (UX Engineer Requirement)
-        const wordCount = (text || '').trim().split(/\s+/).length;
         const systemCommands = ['1', '2', 'SUITE', 'APPROFONDIR', 'INSCRIPTION', 'SEED'];
         const isSystemCommand = systemCommands.some(cmd => this.isFuzzyMatch(normalizedText, cmd)) || normalizedText.includes('INSCRI');
 
-        if (wordCount < 3 && !isSystemCommand) {
+        // 🚨 Guardrail "Gibberish" Lite (Global)
+        if (text.length < 2 && !isSystemCommand) {
              await scheduleMessage(user.id, user.language === 'WOLOF'
-                ? "Dama lay xaar nga wax ma lu gën a yaatu ci sa mbir (mbebetu 3 baat). Waxtaanal ak man !"
-                : "Je n'ai pas bien compris ton activité. Peux-tu me réexpliquer en quelques mots ce que tu fais ? (Minimum 3 mots)");
+                ? "Dama lay xaar nga wax ma lu gën a yaatu ci sa mbir. Waxtaanal ak man !"
+                : "Je n'ai pas bien compris. Peux-tu me réexpliquer en quelques mots ?");
              return;
         }
 
@@ -454,6 +453,22 @@ export class WhatsAppService {
                 });
 
                 if (trackDay) {
+                    // 🚨 Flexible Guardrail (Day 7 Fix)
+                    const wordCount = (text || '').trim().split(/\s+/).length;
+                    const validationKeyword = trackDay.validationKeyword || '';
+                    const isOptionMatch = validationKeyword && this.isFuzzyMatch(normalizedText, validationKeyword);
+                    
+                    // Specific bypass for known short answers in modules (WhatsApp, Boutique, etc.)
+                    const commonOptions = ['WHATSAPP', 'BOUTIQUE', 'APPEL', 'VENTE', 'SERVICE', 'PRODUCTION'];
+                    const isCommonOption = commonOptions.some(opt => this.isFuzzyMatch(normalizedText, opt));
+
+                    if (wordCount < 3 && !isOptionMatch && !isCommonOption) {
+                        await scheduleMessage(user.id, user.language === 'WOLOF'
+                            ? "Dama lay xaar nga wax ma lu gën a yaatu ci sa mbir (mbebetu 3 baat). Waxtaanal ak man !"
+                            : "Ta réponse est un peu courte. Peux-tu m'en dire plus ? (Minimum 3 mots)");
+                        return;
+                    }
+
                     await scheduleMessage(user.id, user.language === 'WOLOF' ? "⏳ Defar ak sa tontu..." : "⏳ Analyse de votre réponse...");
 
                     // Update iteration count if it's a deep dive