gigafibre-fsm/services/targo-hub/lib/skill-resolver.js

// ── Résolveur « raison → compétence(s) requises » — SOURCE UNIQUE ─────────────
// Pont réutilisable entre TROIS systèmes qui, jusqu'ici, ne se parlaient pas :
//   1. la RAISON d'une demande (chip de département, type de job, ou texte dicté) ;
//   2. la/les COMPÉTENCE(S) réelle(s) d'un technicien (installation, tv, réparation…) ;
//   3. la DISPONIBILITÉ filtrée par compétence (dénominateur des bandes d'occupation).
//
// Appelable de PARTOUT (ticket, courriel, fiche client) via le composant front
// <AvailabilityByReason> et l'endpoint /roster/resolve-skills. Un seul endroit à
// éditer pour faire évoluer la correspondance raison→compétence.
//
// N'importe RIEN de roster.js/dispatch.js (pour éviter tout cycle) — au contraire,
// roster.js ré-exporte `deptToSkill` d'ici pour ne pas dupliquer la logique.
const cfg = require('./config')
const { log } = require('./helpers')

// Vocabulaire CANONIQUE des compétences terrain (= sorties possibles de deptToSkill).
// Une demande à distance / facturation / vente ne requiert AUCUNE compétence → [].
const SKILL_VOCAB = ['installation', 'réparation', 'tv', 'telephone', 'épissure', 'monteur', 'netadmin']

function normSkill (s) { return String(s || '').trim().toLowerCase() }
function stripAccents (s) { return String(s || '').normalize('NFD').replace(/[̀-ͯ]/g, '') }

// ── Prédicat PARTAGÉ « ce technicien a-t-il la compétence ? » ──────────────────
// Sémantique IDENTIQUE à celle qui vivait (dupliquée) dans dispatch.js techOccupancy
// + suggestSlots : match exact OU inclusion (≥3 car.) tolérant aux variantes.
// techSkills accepte un TABLEAU (fetchTechnicians) OU une CSV brute (champ ERP / _user_tags).
function techHasSkill (techSkills, want) {
  const w = normSkill(want)
  if (!w) return true
  const list = Array.isArray(techSkills) ? techSkills : String(techSkills || '').split(/[,;]/)
  return list.some(s => {
    s = normSkill(s)
    return s && (s === w || (s.length >= 3 && (s.includes(w) || w.includes(s))))
  })
}
// Plusieurs compétences requises → le tech doit les avoir TOUTES (aligné sur techCovers du solveur).
function techHasSkills (techSkills, wants) {
  const ws = (Array.isArray(wants) ? wants : [wants]).map(normSkill).filter(Boolean)
  if (!ws.length) return true
  return ws.every(w => techHasSkill(techSkills, w))
}

// ── Repli déterministe : texte/département legacy → UNE compétence ─────────────
// (déplacé de roster.js — logique pure, réutilisée partout ; roster.js ré-exporte.)
function deptToSkill (txt) {
  const d = stripAccents(txt).toLowerCase()
  if (!d) return ''
  if (/teleph/.test(d)) return 'telephone'
  if (/tele|televis/.test(d)) return 'tv'
  if (/fusion|episs/.test(d)) return 'épissure'
  if (/monteur|aerien/.test(d)) return 'monteur'
  if (/netadmin|net admin/.test(d)) return 'netadmin'
  if (/repar|desinstall/.test(d)) return 'réparation'
  if (/install|fibre/.test(d)) return 'installation'
  return ''
}

// ── Pont DÉPARTEMENT/CATÉGORIE → compétence(s) ────────────────────────────────
// Clés = catégories de departments.js (SPA) ET valeurs CAT de categories.js (hub).
// [] = aucune compétence terrain (traité à distance / au bureau) → dénominateur = tous les techs.
const DEPARTMENT_SKILLS = {
  Installation: ['installation'],
  'Installation Fibre': ['installation'],
  Réparation: ['réparation'],
  Reparation: ['réparation'],
  Télévision: ['tv'],
  Television: ['tv'],
  Téléphonie: ['telephone'],
  Telephonie: ['telephone'],
  Monteur: ['monteur'],
  Épissure: ['épissure'],
  Fusionneur: ['épissure'],
  'Net Admin': ['netadmin'],
  Support: [], // dépannage à distance → n'importe quel agent
  Facturation: [],
  Commercial: [], // vente / bureau
  Vente: [],
  Autre: [],
}
function deptSkills (dep) {
  if (!dep) return null
  if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(DEPARTMENT_SKILLS, dep)) return DEPARTMENT_SKILLS[dep]
  // tolérant aux accents/casse (« telephonie » → « Téléphonie »)
  const key = Object.keys(DEPARTMENT_SKILLS).find(k => stripAccents(k).toLowerCase() === stripAccents(dep).toLowerCase())
  return key ? DEPARTMENT_SKILLS[key] : null
}

// ── Chemin IA : texte libre dicté → compétence(s) ─────────────────────────────
// Réutilise le PATRON de inbox-triage.classifyEmail : JSON strict + reasoningEffort:'none'
// (sinon gemini « pense » et tronque le JSON → parse échoue silencieusement). Focalisé sur
// LA compétence (pas de match client), contraint au vocabulaire réel des techs.
async function aiSkills (text) {
  if (!cfg.AI_API_KEY) return null
  const sys = 'Tu assignes la ou les COMPÉTENCE(S) technique(s) requises pour traiter la demande d\'un client d\'un fournisseur Internet/télécom par fibre (TARGO / Gigafibre). ' +
    'Choisis UNIQUEMENT parmi cette liste : ' + SKILL_VOCAB.join(', ') + '. ' +
    'Un simple dépannage à distance, une question de facturation ou une vente ne requièrent AUCUNE compétence terrain → réponds "skills":[]. ' +
    'Réponds UNIQUEMENT en JSON, sans texte autour : {"skills":["…"],"reason":"une courte phrase en français"}.'
  try {
    const out = await require('./ai').chat({ task: 'triage', maxTokens: 150, temperature: 0, reasoningEffort: 'none', messages: [{ role: 'system', content: sys }, { role: 'user', content: String(text || '').slice(0, 900) }] })
    const j = JSON.parse((out.match(/\{[\s\S]*\}/) || ['{}'])[0])
    const skills = (Array.isArray(j.skills) ? j.skills : []).map(normSkill).filter(s => SKILL_VOCAB.includes(s))
    return { skills, reason: String(j.reason || '').slice(0, 200) }
  } catch (e) { log('aiSkills error:', e.message); return null }
}

// ── Résolveur unifié ──────────────────────────────────────────────────────────
// resolveSkills({ text, department, jobType, useAI }) → { skills, primary, confidence, source, department, reason }
// Priorité : chip/département explicite (sûr) > type de job / regex sur le texte (moyen) > IA sur texte libre (moyen).
// confidence : 'high' (chip) · 'medium' (règle/IA) · 'low' (rien trouvé → aucune compétence, tous les techs).
async function resolveSkills ({ text = '', department = '', jobType = '', useAI = false } = {}) {
  // 1. Département / chip explicite = intention claire de l'agent.
  const ds = deptSkills(department)
  if (ds) return { skills: ds, primary: ds[0] || '', confidence: 'high', source: 'chip', department, reason: '' }

  // 2. Type de job explicite (Installation/Réparation…), puis regex sur le texte.
  const rule = deptToSkill(jobType) || deptToSkill(text)
  if (rule) return { skills: [rule], primary: rule, confidence: 'medium', source: 'rule', department, reason: '' }

  // 3. IA sur le texte dicté (seulement si demandé ET clé dispo).
  if (useAI && String(text || '').trim().length >= 4) {
    const ai = await aiSkills(text)
    if (ai && ai.skills.length) return { skills: ai.skills, primary: ai.skills[0], confidence: 'medium', source: 'ai', department, reason: ai.reason }
    if (ai) return { skills: [], primary: '', confidence: 'low', source: 'ai', department, reason: ai.reason }
  }

  // 4. Rien de fiable → aucune compétence (le dénominateur reste « tous les techs »).
  return { skills: [], primary: '', confidence: 'low', source: 'none', department, reason: '' }
}

module.exports = {
  SKILL_VOCAB,
  normSkill,
  techHasSkill,
  techHasSkills,
  deptToSkill,
  deptSkills,
  DEPARTMENT_SKILLS,
  aiSkills,
  resolveSkills,
}