QCM : questions qualitatives + reponse=objet complet + notations par langue (intervalles/decimales via variables FR/EN, pas de py) ; garde-fou : skip du RAG si quota OpenAI epuise (429)

Lot pythonisation : lint de rendu (cause racine faux-VERT) + filets + prompts

Audit pedagogique des declinaisons (qualite au-dela du harnais mecanique)

MCQ_SPEC v3 : integration du prompt systeme QCM affine

MCQ_SPEC v3 : distracteurs coherents (erreur reelle) + delta non nul garanti

Declinaisons: originalExerciseId systematique + grille miroir + bouton Stop

Politique de modeles multi-fournisseurs + retrait de Fable + durcissements

Mode Declinaisons QCM/QAT: spec MCQ/FGQ (calibree sur 33 exemples valides), harnais etendu (collisions options multi-graines, arite FGQ, un seul bloc python), filets deterministes (mcqOption, None dernier, fusion blocs), UI mode+types, analyse partagee QCM/QAT, zero regression pythonisation (smoke 45/45)

En-tete {exercise} complet (metadonnees standard, niveau mappe, reprise source) + option Elementaire

Deploiement app pythonisation (cache FAISS reconstruit au boot)