`, `
`) qui structurent le contenu Le système effectue les étapes suivantes : 1. Détecte que ce message est transféré grâce à la présence de "On Fri, March 28, 2025 7:46 AM, Zakariya Loutfi wrote:" 2. Conserve le HTML complet dans `body_original` 3. Génère une version nettoyée en texte simple dans `body` 4. Lors de la génération du Markdown, utilise `body_original` pour conserver la structure et les éléments de formatage importants Cette approche garantit que les messages transférés, souvent complexes en termes de structure, sont correctement représentés dans le rapport final. --- _**User**_ voila les résultats obtenus @ticket_T11143 on a pourtant le message bien présent dans all_messages.json (un court message et une capture d'écran) mais l'on obtient un contenu non extractible il récupère en fait le body et non le body_original ce qui expliquerai ces résultats --- _**Assistant**_ Je vais examiner ce problème de message marqué comme "Contenu non extractible" dans le ticket T11143. ---

Listed directory output/ticket_T11143/T11143_20250415_171834 • **11** results

| Name | |-------| | 📁 `T11143_rapports` | | 📄 `extraction_summary.json` | | 📄 `followers.json` | | 📄 `structure.json` | | 📁 `attachments` | | 📄 `attachments_info.json` | | 📄 `all_messages.json` | | 📄 `all_messages.txt` | | 📄 `messages_raw.json` | | 📄 `ticket_info.json` | | 📄 `ticket_summary.json` |

--- Read file: output/ticket_T11143/T11143_20250415_171834/all_messages.json --- Read file: formatters/json_to_markdown.py --- Voici une analyse du problème que vous avez rencontré avec le message "*Contenu non extractible*" du ticket T11143 : ## Problème identifié J'ai examiné les fichiers du ticket T11143 et j'ai trouvé le message problématique avec l'ID 228942. Le message est marqué comme "*Contenu non extractible*" alors qu'il contient bien du contenu dans le champ `body_original`, notamment un texte et une capture d'écran. Le problème vient de la façon dont le contenu HTML est traité dans le processus de conversion. ## Analyse détaillée 1. **Contenu du message problématique** : - Le message 228942 contient une capture d'écran et du texte indiquant "Je ne parviens pas à accéder au l'essai au bleu" dans son champ `body_original`. - Cependant, dans le fichier JSON final, son champ `body` est marqué comme "*Contenu non extractible*". 2. **Processus de conversion** : - Dans `formatters/json_to_markdown.py`, on voit que le système utilise en priorité le champ `body_original` s'il existe (lignes 254-256). - Ce champ est ensuite passé à la fonction `clean_html()` pour nettoyage. - La fonction `clean_html()` est censée extraire le contenu textuel du HTML, mais elle a des difficultés avec certains formats complexes. 3. **Particularités de ce message** : - Le HTML du message contient une structure complexe avec beaucoup de balises imbriquées et de styles. - La structure particulière du message include des informations de tracking et de métadonnées. - Le contenu principal est noyé dans de nombreuses balises de formatage et de métadonnées. 4. **Traitement dans `message_manager.py`** : - Le message est correctement marqué comme `is_forwarded = true` (ligne 93). - La fonction `process_messages()` conserve bien le HTML original dans `body_original` (ligne 274). - Le problème se produit probablement lors du nettoyage du HTML, qui ne parvient pas à extraire correctement le contenu. ## Cause principale La fonction `clean_html()` dans `formatters/clean_html.py` est conçue pour extraire le contenu textuel des messages HTML, mais elle a des limitations avec certains formats complexes. Quand elle ne parvient pas à extraire du contenu significatif (généralement à cause de structures HTML inhabituelles), elle retourne "*Contenu non extractible*". Dans ce cas précis, le HTML du message a une structure qui défie les règles de nettoyage de la fonction `clean_html()`, probablement en raison de sa structure profondément imbriquée et de la présence de nombreuses balises et métadonnées. ## Solution proposée Pour résoudre ce problème, vous pourriez modifier la fonction `clean_html()` pour qu'elle traite plus efficacement ce type de structure HTML complexe. Voici quelques pistes d'amélioration : 1. Améliorer la robustesse de l'algorithme qui extrait le contenu textuel des messages HTML complexes. 2. Modifier la fonction `clean_html()` pour qu'elle conserve davantage de structure lors du nettoyage des messages transférés. 3. Ajouter une gestion spécifique pour les messages contenant des balises d'image. 4. Utiliser une approche plus agressive pour supprimer les métadonnées inutiles tout en préservant le contenu significatif. Je vous suggère de modifier la fonction `clean_html()` dans `formatters/clean_html.py` pour qu'elle extrait mieux le contenu du message, ou d'ajouter un traitement spécifique pour les messages avec une structure similaire à celle-ci. --- _**User**_ peux tu adapter @clean_html.py sans annuler ce qui fonctionne actuellement pour qu'elle puisse récupéré le body_original filtré et la capture d'écran (ce n'est peut etre pas elle qui gère les images) --- _**Assistant**_ Je vais adapter la fonction `clean_html.py` pour qu'elle puisse mieux traiter les messages complexes comme celui que vous avez rencontré, tout en préservant le comportement actuel pour les cas qui fonctionnent déjà. --- Read file: formatters/clean_html.py --- Voici comment je vais adapter la fonction `clean_html.py` pour mieux traiter les messages complexes et préserver les images tout en conservant ce qui fonctionne déjà. Je vais ajouter une approche basée sur BeautifulSoup pour mieux analyser le HTML complexe. --- ```diff return "*Contenu vide*" + # Nouvelle approche - Utiliser BeautifulSoup pour les structures complexes + if " 500: + # Si la ligne est très longue (plus de 800 caractères), la considérer comme problématique + if len(line) > 800: # Augmenté de 500 à 800 pour être plus permissif is_problematic = True # Résultat final - if not content or len(content.strip()) < 10: + if not content or len(content.strip()) < 5: # Diminué de 10 à 5 pour accepter des messages plus courts + # Tenter une dernière approche avec BeautifulSoup + try: + soup_content = extract_from_complex_html(html_content, preserve_images) + if soup_content and len(soup_content.strip()) > 5: + return soup_content + except Exception: + pass + return "*Contenu non extractible*" return content + def extract_from_complex_html(html_content, preserve_images=False): + """ + Extrait le contenu d'un HTML complexe en utilisant BeautifulSoup. + Cette fonction est spécialement conçue pour traiter les structures + HTML complexes qui posent problème avec l'approche standard. + + Args: + html_content (str): Contenu HTML à traiter + preserve_images (bool): Conserver les images + + Returns: + str: Contenu extrait et nettoyé + """ + try: + soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') + + # 1. Rechercher d'abord le contenu du message principal + # Essayer différents sélecteurs en ordre de priorité + content_selectors = [ + '.o_thread_message_content', # Contenu principal + '.o_mail_body', # Corps du message + '.o_mail_note_content', # Contenu d'une note + '.message_content', # Contenu du message (générique) + 'div[style*="font-size:13px"]', # Recherche par style + ] + + main_content = None + for selector in content_selectors: + if soup.select(selector): + main_content = soup.select(selector)[0] + break + + # Si aucun contenu principal n'est trouvé, prendre le premier paragraphe non vide + if not main_content: + paragraphs = soup.find_all('p') + for p in paragraphs: + if p.text.strip() and not any(cls in str(p.get('class', '')) for cls in ['o_mail_info', 'recipient_link']): + main_content = p + break + + # Si toujours rien, prendre la première div non vide + if not main_content: + divs = soup.find_all('div') + for div in divs: + if div.text.strip() and not any(cls in str(div.get('class', '')) for cls in ['o_mail_info', 'o_thread']): + main_content = div + break + + # 2. Si on a trouvé du contenu, l'extraire + if main_content: + # Extraire toutes les images si demandé + image_markdowns = [] + if preserve_images: + images = main_content.find_all('img') + for img in images: + src = img.get('src', '') + if src and ('/web/image/' in src or src.startswith('http')): + alt = img.get('alt', 'Image') + image_markdowns.append(f"![{alt}]({src})") + + # Supprimer l'image pour éviter qu'elle apparaisse dans le texte + img.decompose() + + # Extraire le texte + text_content = main_content.get_text(separator='\n', strip=True) + + # Nettoyer le texte + text_content = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text_content) + text_content = text_content.strip() + + # Ajouter les images à la fin + if image_markdowns: + text_content += "\n\n" + "\n".join(image_markdowns) + + return text_content if text_content else "*Contenu non extractible*" + + # 3. Si on n'a rien trouvé, essayer une extraction plus générique + # Supprimer les éléments non pertinents + for elem in soup.select('.o_mail_info, .o_mail_tracking, .o_thread_tooltip, .o_thread_icons, .recipients_info'): + elem.decompose() + + # Extraire le texte restant + text = soup.get_text(separator='\n', strip=True) + text = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text) + + # Préserver les images si demandé + if preserve_images: + image_markdowns = [] + images = soup.find_all('img') + for img in images: + src = img.get('src', '') + if src and ('/web/image/' in src or src.startswith('http')): + alt = img.get('alt', 'Image') + image_markdowns.append(f"![{alt}]({src})") + + if image_markdowns: + text += "\n\n" + "\n".join(image_markdowns) + + # Si on a du contenu, le retourner + if text and len(text.strip()) > 5: + return text + + return "*Contenu non extractible*" + + except Exception as e: + print(f"Erreur lors de l'extraction complexe: {e}") + return "*Contenu non extractible*" + def pre_clean_html(html_content): """ content = content.replace('

', '\n').replace('