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Python
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"""Use case : génération d'une page LoreMind à partir d'un contexte métier.
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Couche APPLICATION — au-dessus du domaine, en-dessous de l'infra web.
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Orchestre le flux : contexte → prompt → appel LLM → parsing JSON → résultat.
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Ne dépend que des abstractions du domaine (port `LLMProvider`). C'est ce qui
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permet de tester ce use case avec un FakeLLMProvider, sans Ollama qui tourne.
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"""
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import json
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from app.core.language import DEFAULT as _DEFAULT_LANG, language_name
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from app.domain.models import PageGenerationContext, PageGenerationResult
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from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
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# Température basse : remplissage de champs = tâche factuelle, peu créative.
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# Une valeur trop haute (par défaut Ollama = 0.8) encourage l'IA à broder
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# et à inventer des références à des PNJ/lieux/événements inexistants.
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_DEFAULT_TEMPERATURE = 0.4
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def _system_instructions(language: str) -> str:
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"""Consignes système, avec la langue des valeurs générées pilotée par l'utilisateur."""
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return f"""Tu es un assistant d'écriture pour un Maître de Jeu de JDR.
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Tu vas générer le contenu d'une page appartenant à un univers fictionnel.
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Règles impératives de ta réponse :
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- Tu réponds UNIQUEMENT par un objet JSON valide.
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- Les clés du JSON correspondent EXACTEMENT aux noms de champs demandés.
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- Les valeurs sont des chaînes de texte en {language_name(language)}, riches et évocatrices.
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- Aucun markdown, aucune explication, aucun commentaire autour du JSON.
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Règles de cohérence (IMPORTANT) :
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- Tu PEUX inventer des détails originaux pour CETTE page : apparence, traits de caractère, anecdotes, histoire personnelle.
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- Tu ne dois PAS faire référence à d'autres personnages, lieux, organisations ou événements comme s'ils existaient déjà dans l'univers, sauf si le contexte ci-dessous les mentionne explicitement.
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- Si un champ appelle une précision externe (date, nom d'un roi, ville voisine, guerre passée), reste volontairement vague : "il y a de nombreuses années", "un bourg voisin", "une époque troublée". Le MJ préfère combler lui-même les blancs plutôt que trouver des faits inventés contradictoires avec son univers."""
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class GeneratePageUseCase:
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"""Orchestre la génération d'une page LoreMind via un LLM."""
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def __init__(self, llm: LLMProvider) -> None:
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self._llm = llm
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async def execute(
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self,
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context: PageGenerationContext,
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language: str = _DEFAULT_LANG,
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) -> PageGenerationResult:
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prompt = self._build_prompt(context, language)
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raw = await self._llm.generate(
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prompt,
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output_format="json",
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temperature=_DEFAULT_TEMPERATURE,
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)
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values = self._parse_values(raw, context.template_fields)
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return PageGenerationResult(values=values)
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@staticmethod
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def _build_prompt(context: PageGenerationContext, language: str = _DEFAULT_LANG) -> str:
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fields_block = "\n".join(f'- "{field}"' for field in context.template_fields)
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lore_desc_line = (
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f"\nDescription de l'univers : {context.lore_description}"
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if context.lore_description
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else ""
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)
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return (
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f"{_system_instructions(language)}\n\n"
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f"Univers : {context.lore_name}"
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f"{lore_desc_line}\n"
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f"Catégorie (dossier) : {context.folder_name}\n"
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f"Gabarit : {context.template_name}\n"
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f"Titre de la page à créer : {context.page_title}\n\n"
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f"Champs à remplir (clés JSON attendues) :\n"
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f"{fields_block}\n\n"
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f"Génère maintenant le JSON."
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)
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@staticmethod
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def _parse_values(
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raw: str,
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expected_fields: list[str],
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) -> dict[str, str]:
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try:
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parsed = json.loads(raw)
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except json.JSONDecodeError as exc:
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raise LLMProviderError(
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f"Réponse du LLM non parseable en JSON : {exc}"
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) from exc
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if not isinstance(parsed, dict):
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raise LLMProviderError(
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f"Le LLM a renvoyé un {type(parsed).__name__}, pas un objet JSON."
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)
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# Filtrage défensif : on ne garde que les champs demandés, cast en str,
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# jamais None. Les champs absents de la réponse deviennent des chaînes vides
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# (l'utilisateur les complètera manuellement dans page-edit).
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return {
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field: str(parsed.get(field, "")).strip()
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for field in expected_fields
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}
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