Redécoupage des fichiers et sortie des prompts dans leurs propre fichiers pour ne pas tout mélanger ensemble.

On garde malgrès tout les promps à coté des parseurs car ils évoluent généralement ensemble.

brain/app/application/import_rules.py

@@ -25,6 +25,7 @@ from app.application.import_status import (
 )
 from app.application.llm_json import load_json_object, looks_like_truncated_json
 from app.application.llm_retry import generate_with_retry
+from app.application.prompts import import_rules as prompts
 from app.application.streaming import with_heartbeat
 from app.core.language import DEFAULT as _DEFAULT_LANG, language_name
 
@@ -58,43 +59,6 @@ _SECTIONS_SCHEMA: dict = {
     "additionalProperties": {"type": "string"},
 }
 
-# Taxonomie canonique suggérée au modèle pour homogénéiser les titres entre
-# morceaux (sinon "Combat" / "Le combat" / "Règles de combat" se dispersent).
-# Le modèle reste libre d'en créer d'autres si rien ne correspond.
-_CANONICAL_SECTIONS = [
-    "Règles générales",
-    "Création de personnage",
-    "Caractéristiques et tests",
-    "Compétences",
-    "Combat",
-    "Magie et sorts",
-    "Équipement et objets",
-    "États et conditions",
-    "Repos et récupération",
-    "Progression et niveaux",
-    "Conseils au Maître de Jeu",
-]
-
-_MAP_SYSTEM = """Tu es un assistant qui réorganise un livre de règles de jeu de rôle.
-On te donne un EXTRAIT brut d'un PDF de règles (texte parfois mal coupé par la mise en page).
-
-Ta tâche : répartir le contenu de cet extrait dans des SECTIONS THÉMATIQUES.
-
-Format EXACT attendu — un objet JSON plat {{titre de section: contenu markdown}} :
-{{"Combat": "## Initiative\\n\\nChaque participant lance 1d20...", "Magie et sorts": "## Sorts\\n\\n..."}}
-
-Règles impératives :
-- Tu réponds UNIQUEMENT par cet objet JSON, sans texte avant ni après.
-- Les CLÉS sont des titres de section (texte court). Les VALEURS sont le contenu de la règle en markdown (chaîne de caractères, jamais un objet ou une liste).
-- INTERDIT : des clés génériques comme "title", "content", "sections", "thought" ou "notes" ; des objets imbriqués ; tout commentaire sur ta démarche ou ton raisonnement.
-- Utilise EN PRIORITÉ ces titres canoniques quand le contenu y correspond :
-{canonical}
-- Si un contenu ne rentre dans aucun, crée un titre clair et concis (en {language_name}).
-- Reproduis FIDÈLEMENT les règles : tu peux nettoyer la coupure des lignes, recoller les mots coupés
-  par un tiret en fin de ligne, retirer les en-têtes/pieds de page et numéros de page parasites.
-- N'INVENTE AUCUNE règle, ne résume pas abusivement : tu réorganises, tu ne réécris pas le fond.
-- Ignore les pages de garde, sommaires, crédits, pages vides (renvoie {{}} si l'extrait n'a aucune règle)."""
-
 # --- Mode SEGMENTATION (modèles locaux) --------------------------------------
 # Réécrire tout le texte en JSON impose une SORTIE ≈ taille de l'ENTRÉE : à
 # ~100 tokens/s en local, un livre = des dizaines de minutes et des troncatures
@@ -103,25 +67,6 @@ Règles impératives :
 # qui découpons le texte original. ~50× plus rapide, fidélité parfaite du
 # contenu (texte source intact), plus de troncature possible.
 
-_SEGMENT_SYSTEM = """Tu analyses un EXTRAIT brut d'un livre de règles de jeu de rôle.
-Ta tâche : repérer où COMMENCENT les sections thématiques. Tu ne réécris RIEN.
-
-Format EXACT attendu :
-{{"sections": [{{"titre": "Combat", "debut": "Le combat se déroule en tours de"}}, ...]}}
-
-Règles impératives :
-- "debut" = les 5 à 10 PREMIERS MOTS du passage où la section commence, COPIÉS À L'IDENTIQUE
-  depuis l'extrait (même orthographe, même ponctuation, même langue). JAMAIS un résumé.
-- La PREMIÈRE entrée commence aux tout premiers mots de l'extrait (même si le contenu
-  poursuit une section entamée avant cet extrait).
-- Les entrées suivent l'ordre du texte. Vise des sections LARGES (un thème), pas un titre
-  par paragraphe : un extrait contient typiquement 1 à 6 sections.
-- Titres : EN PRIORITÉ parmi :
-{canonical}
-  sinon un titre court et clair en {language_name}.
-- Pages de garde, sommaires, crédits : n'en fais pas des sections. Si l'extrait n'est que ça,
-  renvoie {{"sections": []}}."""
-
 # Schéma passé à Ollama (structured outputs) : un objet {"sections": [...]}.
 # Racine objet (pas tableau) car l'extraction côté Brain repère le premier {…}.
 _ANCHORS_SCHEMA: dict = {
@@ -421,11 +366,11 @@ class ImportRulesUseCase:
         """Extrait les sections d'un texte. Si la SORTIE est tronquée, retraite le
         texte en DEUX moitiés (chacune produit une réponse complète) et fusionne —
         ainsi aucune section n'est perdue, quel que soit le plafond de sortie."""
-        system = _SEGMENT_SYSTEM if self._segment_only else _MAP_SYSTEM
+        system = prompts.SEGMENT_SYSTEM if self._segment_only else prompts.MAP_SYSTEM
         schema = _ANCHORS_SCHEMA if self._segment_only else _SECTIONS_SCHEMA
         prompt = (
             system.format(
-                canonical="\n".join(f"  - {s}" for s in _CANONICAL_SECTIONS),
+                canonical="\n".join(f"  - {s}" for s in prompts.CANONICAL_SECTIONS),
                 language_name=language_name(language),
             )
             + f"\n\n--- EXTRAIT {index + 1}/{total} ---\n{text}\n\n"