#!/usr/bin/env python3 """ Module pour formater les rapports à partir des fichiers JSON générés par l'AgentReportGenerator. Ce module prend en entrée un fichier JSON contenant les analyses et génère différents formats de sortie (Markdown, HTML, etc.) sans utiliser de LLM. """ import os import json import argparse import sys import re from datetime import datetime from typing import Dict, List, Any, Optional, Tuple def generate_markdown_report(json_path: str, output_path: Optional[str] = None) -> Tuple[bool, str]: """ Génère un rapport au format Markdown à partir d'un fichier JSON. Args: json_path: Chemin vers le fichier JSON contenant les données du rapport output_path: Chemin de sortie pour le fichier Markdown (facultatif) Returns: Tuple (succès, chemin du fichier généré ou message d'erreur) """ try: # Lire le fichier JSON with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f: rapport_data = json.load(f) # Si le chemin de sortie n'est pas spécifié, le créer à partir du chemin d'entrée if not output_path: # Remplacer l'extension JSON par MD output_path = os.path.splitext(json_path)[0] + ".md" # Générer le contenu Markdown markdown_content = _generate_markdown_content(rapport_data) # Écrire le contenu dans le fichier de sortie with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(markdown_content) print(f"Rapport Markdown généré avec succès: {output_path}") return True, output_path except Exception as e: error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport Markdown: {str(e)}" print(error_message) return False, error_message def _generate_markdown_content(rapport_data: Dict) -> str: """ Génère le contenu Markdown à partir des données du rapport. Args: rapport_data: Dictionnaire contenant les données du rapport Returns: Contenu Markdown """ ticket_id = rapport_data.get("ticket_id", "") timestamp = rapport_data.get("metadata", {}).get("timestamp", "") generation_date = rapport_data.get("metadata", {}).get("generation_date", datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) # Entête du document markdown = f"# Rapport d'analyse du ticket #{ticket_id}\n\n" markdown += f"*Généré le: {generation_date}*\n\n" # 1. Résumé exécutif if "resume" in rapport_data and rapport_data["resume"]: markdown += rapport_data["resume"] + "\n\n" # 2. Chronologie des échanges (tableau) markdown += "## Chronologie des échanges\n\n" if "chronologie_echanges" in rapport_data and rapport_data["chronologie_echanges"]: # Créer un tableau pour les échanges markdown += "| Date | Émetteur | Type | Contenu | Statut |\n" markdown += "|------|---------|------|---------|--------|\n" # Prétraitement pour détecter les questions sans réponse questions_sans_reponse = {} echanges = rapport_data["chronologie_echanges"] for i, echange in enumerate(echanges): if echange.get("type", "").lower() == "question" and echange.get("emetteur", "").lower() == "client": has_response = False # Vérifier si la question a une réponse for j in range(i+1, len(echanges)): next_echange = echanges[j] if next_echange.get("type", "").lower() == "réponse" and next_echange.get("emetteur", "").lower() == "support": has_response = True break questions_sans_reponse[i] = not has_response # Générer les lignes du tableau for i, echange in enumerate(echanges): date = echange.get("date", "-") emetteur = echange.get("emetteur", "-") type_msg = echange.get("type", "-") contenu = echange.get("contenu", "-") # Ajouter un statut pour les questions sans réponse statut = "" if emetteur.lower() == "client" and type_msg.lower() == "question" and questions_sans_reponse.get(i, False): statut = "**Sans réponse**" markdown += f"| {date} | {emetteur} | {type_msg} | {contenu} | {statut} |\n" # Ajouter une note si aucune réponse du support n'a été trouvée if not any(echange.get("emetteur", "").lower() == "support" for echange in echanges): markdown += "\n**Note: Aucune réponse du support n'a été trouvée dans ce ticket.**\n\n" else: markdown += "*Aucun échange détecté dans le ticket.*\n\n" # 3. Analyse des images markdown += "## Analyse des images\n\n" if "images_analyses" in rapport_data and rapport_data["images_analyses"]: images_list = rapport_data["images_analyses"] if not images_list: markdown += "*Aucune image pertinente n'a été identifiée.*\n\n" else: for i, img_data in enumerate(images_list, 1): image_name = img_data.get("image_name", f"Image {i}") sorting_info = img_data.get("sorting_info", {}) reason = sorting_info.get("reason", "Non spécifiée") markdown += f"### Image {i}: {image_name}\n\n" # Raison de la pertinence if reason: markdown += f"**Raison de la pertinence**: {reason}\n\n" # Ajouter l'analyse détaillée dans une section dépliable analyse_detail = img_data.get("analyse", "Aucune analyse disponible") if analyse_detail: markdown += "
\nAnalyse détaillée de l'image\n\n" markdown += "```\n" + analyse_detail + "\n```\n\n" markdown += "
\n\n" else: markdown += "*Aucune image pertinente n'a été analysée.*\n\n" # 4. Diagnostic technique if "diagnostic" in rapport_data and rapport_data["diagnostic"]: markdown += "## Diagnostic technique\n\n" markdown += rapport_data["diagnostic"] + "\n\n" # Tableau récapitulatif des échanges (nouveau) if "tableau_questions_reponses" in rapport_data and rapport_data["tableau_questions_reponses"]: markdown += rapport_data["tableau_questions_reponses"] + "\n\n" # Section séparatrice markdown += "---\n\n" # Détails des analyses effectuées markdown += "# Détails des analyses effectuées\n\n" markdown += "## Processus d'analyse\n\n" # 1. Analyse de ticket ticket_analyse = rapport_data.get("ticket_analyse", "") if ticket_analyse: markdown += "### Étape 1: Analyse du ticket\n\n" markdown += "L'agent d'analyse de ticket a extrait les informations suivantes du ticket d'origine:\n\n" markdown += "
\nCliquez pour voir l'analyse complète du ticket\n\n" markdown += "```\n" + str(ticket_analyse) + "\n```\n\n" markdown += "
\n\n" else: markdown += "### Étape 1: Analyse du ticket\n\n" markdown += "*Aucune analyse de ticket disponible*\n\n" # 2. Tri des images markdown += "### Étape 2: Tri des images\n\n" markdown += "L'agent de tri d'images a évalué chaque image pour déterminer sa pertinence par rapport au problème client:\n\n" # Création d'un tableau récapitulatif images_list = rapport_data.get("images_analyses", []) if images_list: markdown += "| Image | Pertinence | Raison |\n" markdown += "|-------|------------|--------|\n" for img_data in images_list: image_name = img_data.get("image_name", "Image inconnue") sorting_info = img_data.get("sorting_info", {}) is_relevant = "Oui" if sorting_info else "Oui" # Par défaut, si présent dans la liste c'est pertinent reason = sorting_info.get("reason", "Non spécifiée") markdown += f"| {image_name} | {is_relevant} | {reason} |\n" markdown += "\n" else: markdown += "*Aucune image n'a été triée pour ce ticket.*\n\n" # 3. Analyse des images markdown += "### Étape 3: Analyse détaillée des images pertinentes\n\n" if images_list: for i, img_data in enumerate(images_list, 1): image_name = img_data.get("image_name", f"Image {i}") analyse_detail = img_data.get("analyse", "Analyse non disponible") markdown += f"#### Image pertinente {i}: {image_name}\n\n" markdown += "
\nCliquez pour voir l'analyse complète de l'image\n\n" markdown += "```\n" + str(analyse_detail) + "\n```\n\n" markdown += "
\n\n" else: markdown += "*Aucune image pertinente n'a été identifiée pour ce ticket.*\n\n" # 4. Génération du rapport markdown += "### Étape 4: Génération du rapport de synthèse\n\n" markdown += "L'agent de génération de rapport a synthétisé toutes les analyses précédentes pour produire le rapport ci-dessus.\n\n" # Informations techniques et métadonnées markdown += "## Informations techniques\n\n" # Statistiques statistiques = rapport_data.get("statistiques", {}) metadata = rapport_data.get("metadata", {}) markdown += "### Statistiques\n\n" markdown += f"- **Images analysées**: {statistiques.get('total_images', 0)}\n" markdown += f"- **Images pertinentes**: {statistiques.get('images_pertinentes', 0)}\n" if "generation_time" in statistiques: markdown += f"- **Temps de génération**: {statistiques['generation_time']:.2f} secondes\n" # Modèle utilisé markdown += "\n### Modèle LLM utilisé\n\n" markdown += f"- **Modèle**: {metadata.get('model', 'Non spécifié')}\n" if "model_version" in metadata: markdown += f"- **Version**: {metadata.get('model_version', 'Non spécifiée')}\n" markdown += f"- **Température**: {metadata.get('temperature', 'Non spécifiée')}\n" markdown += f"- **Top_p**: {metadata.get('top_p', 'Non spécifié')}\n" # Section sur les agents utilisés if "agents" in metadata: markdown += "\n### Agents impliqués\n\n" agents = metadata["agents"] # Agent d'analyse de ticket if "json_analyser" in agents: markdown += "#### Agent d'analyse du ticket\n" json_analyser = agents["json_analyser"] if "model_info" in json_analyser: markdown += f"- **Modèle**: {json_analyser['model_info'].get('name', 'Non spécifié')}\n" # Agent de tri d'images if "image_sorter" in agents: markdown += "\n#### Agent de tri d'images\n" sorter = agents["image_sorter"] # Récupérer directement le modèle ou via model_info selon la structure if "model" in sorter: markdown += f"- **Modèle**: {sorter.get('model', 'Non spécifié')}\n" markdown += f"- **Température**: {sorter.get('temperature', 'Non spécifiée')}\n" markdown += f"- **Top_p**: {sorter.get('top_p', 'Non spécifié')}\n" elif "model_info" in sorter: markdown += f"- **Modèle**: {sorter['model_info'].get('name', 'Non spécifié')}\n" else: markdown += f"- **Modèle**: Non spécifié\n" # Agent d'analyse d'images if "image_analyser" in agents: markdown += "\n#### Agent d'analyse d'images\n" analyser = agents["image_analyser"] # Récupérer directement le modèle ou via model_info selon la structure if "model" in analyser: markdown += f"- **Modèle**: {analyser.get('model', 'Non spécifié')}\n" markdown += f"- **Température**: {analyser.get('temperature', 'Non spécifiée')}\n" markdown += f"- **Top_p**: {analyser.get('top_p', 'Non spécifié')}\n" elif "model_info" in analyser: markdown += f"- **Modèle**: {analyser['model_info'].get('name', 'Non spécifié')}\n" else: markdown += f"- **Modèle**: Non spécifié\n" return markdown def generate_html_report(json_path: str, output_path: Optional[str] = None) -> Tuple[bool, str]: """ Génère un rapport au format HTML à partir d'un fichier JSON. Args: json_path: Chemin vers le fichier JSON contenant les données du rapport output_path: Chemin de sortie pour le fichier HTML (facultatif) Returns: Tuple (succès, chemin du fichier généré ou message d'erreur) """ try: # Générer d'abord le Markdown success, md_path_or_error = generate_markdown_report(json_path, None) if not success: return False, md_path_or_error # Lire le contenu Markdown with open(md_path_or_error, "r", encoding="utf-8") as f: markdown_content = f.read() # Si le chemin de sortie n'est pas spécifié, le créer à partir du chemin d'entrée if not output_path: # Remplacer l'extension JSON par HTML output_path = os.path.splitext(json_path)[0] + ".html" # Conversion Markdown → HTML (avec gestion de l'absence de mistune) html_content = _simple_markdown_to_html(markdown_content) # Essayer d'utiliser mistune pour une meilleure conversion si disponible try: import mistune markdown = mistune.create_markdown(escape=False) html_content = markdown(markdown_content) print("Conversion HTML effectuée avec mistune") except ImportError: print("Module mistune non disponible, utilisation de la conversion HTML simplifiée") # Créer un HTML complet avec un peu de style html_page = f""" Rapport d'analyse de ticket {html_content} """ # Écrire le contenu dans le fichier de sortie with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(html_page) print(f"Rapport HTML généré avec succès: {output_path}") return True, output_path except Exception as e: error_message = f"Erreur lors de la génération du rapport HTML: {str(e)}" print(error_message) return False, error_message def _simple_markdown_to_html(markdown_content: str) -> str: """ Convertit un contenu Markdown en HTML de façon simplifiée. Args: markdown_content: Contenu Markdown à convertir Returns: Contenu HTML """ html = markdown_content # Titres html = re.sub(r'^# (.*?)$', r'

\1

', html, flags=re.MULTILINE) html = re.sub(r'^## (.*?)$', r'

\1

', html, flags=re.MULTILINE) html = re.sub(r'^### (.*?)$', r'

\1

', html, flags=re.MULTILINE) html = re.sub(r'^#### (.*?)$', r'

\1

', html, flags=re.MULTILINE) # Emphase html = re.sub(r'\*\*(.*?)\*\*', r'\1', html) html = re.sub(r'\*(.*?)\*', r'\1', html) # Lists html = re.sub(r'^- (.*?)$', r'
  • \1
  • ', html, flags=re.MULTILINE) # Paragraphes html = re.sub(r'([^\n])\n([^\n])', r'\1
    \2', html) html = re.sub(r'\n\n', r'

    ', html) # Tables simplifiées (sans analyser la structure) html = re.sub(r'\| (.*?) \|', r'\1', html) # Code blocks html = re.sub(r'```(.*?)```', r'

    \1
    ', html, flags=re.DOTALL) # Envelopper dans des balises paragraphe html = f"

    {html}

    " return html def process_report(json_path: str, output_format: str = "markdown") -> None: """ Traite un rapport dans le format spécifié. Args: json_path: Chemin vers le fichier JSON contenant les données du rapport output_format: Format de sortie (markdown ou html) """ if output_format.lower() == "markdown": generate_markdown_report(json_path) elif output_format.lower() == "html": generate_html_report(json_path) else: print(f"Format non supporté: {output_format}") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Formateur de rapports à partir de fichiers JSON") parser.add_argument("json_path", help="Chemin vers le fichier JSON contenant les données du rapport") parser.add_argument("--format", "-f", choices=["markdown", "html"], default="markdown", help="Format de sortie (markdown par défaut)") parser.add_argument("--output", "-o", help="Chemin de sortie pour le rapport (facultatif)") args = parser.parse_args() if args.format == "markdown": generate_markdown_report(args.json_path, args.output) elif args.format == "html": generate_html_report(args.json_path, args.output) else: print(f"Format non supporté: {args.format}")