data(virtues): v2 multilang cascade FP gpt-5.5 (228 cells / 211 records, 0 leak)

Generation/Converters/Argumentum.AssetConverter/DatasetUpdater/DatasetUpdaterRootConfig.cs

@@ -2158,17 +2158,29 @@ public async Task Apply(AssetConverterConfig config)
 			new DatasetUpdaterConfig()
 			{
 				Enabled = false,
-				Name = "Virtues cascade EN-only gpt-5.5",
+				Name = "Virtues cascade v2 multilang gpt-5.5",
 				SourceDataset = KnownDataSets.VirtuesTaxonomy,
 				FieldsToInclude = new List<string>()
 				{
 					"pk",
 					"title_fr","description_fr","remark_fr",
 					"title_en","description_en","remark_en",
+					"title_ru","description_ru","remark_ru",
+					"title_pt","description_pt","remark_pt",
+					"title_es","description_es","remark_es",
+					"title_ar","description_ar","remark_ar",
+					"title_fa","description_fa","remark_fa",
+					"title_zh","description_zh","remark_zh",
 				},
 				FieldsToUpdate = new List<string>()
 				{
 					"title_en","description_en","remark_en",
+					"title_ru","description_ru","remark_ru",
+					"title_pt","description_pt","remark_pt",
+					"title_es","description_es","remark_es",
+					"title_ar","description_ar","remark_ar",
+					"title_fa","description_fa","remark_fa",
+					"title_zh","description_zh","remark_zh",
 				},
 				PrimaryField = "pk",
 				TargetPath = @".\Target\Datasets\Argumentum Virtues - Taxonomy.csv",
@@ -2185,14 +2197,14 @@ public async Task Apply(AssetConverterConfig config)
 				MaxOutputTokens = 8192,
 				MaxTokensPerMinute = 300000,
 				DivisionMode = DivisionMode.SequentialChunks,
-				ChunkSize = 6,
+				ChunkSize = 4,
 				UseFunctionCalling = true,
 				NbMessageCalls = 1,
 				SkipChunkNb = 0,
-				TakeChunkNb = 1,
+				TakeChunkNb = -1,
 				SelectEmptyTargets = false,
 				RandomizeChunks = false,
-				MaxDegreeOfParallelismWebService = 1,
+				MaxDegreeOfParallelismWebService = 4,
 				CompareMode = false,
 				AutoCompare = false,
 				MaxGroupItemNb = 12,
@@ -2245,6 +2257,53 @@ public async Task Apply(AssetConverterConfig config)
 				WriteOneTargetFileByField = false,
 				MaxChildren = 8
 			},
+			new DatasetUpdaterConfig()
+			{
+				Enabled = false,
+				Name = "Scenarii PT refine gpt-5.5",
+				SourceDataset = KnownDataSets.Scenarii,
+				FieldsToInclude = new List<string>()
+				{
+					"path",
+					"titre","contexte","enjeu","suggestion",
+					"title","context","issue","suggestion_en",
+					"title_pt","context_pt","issue_pt","suggestion_pt",
+				},
+				FieldsToUpdate = new List<string>()
+				{
+					"title_pt","context_pt","issue_pt","suggestion_pt",
+				},
+				PrimaryField = "path",
+				TargetPath = @".\Target\Datasets\Argumentum Scenarii - Cards.csv",
+				SystemPromptPath = PromptsRootPath + "PromptGeneralSystem.txt",
+				DialogPrompts = new List<PromptExample>()
+				{
+					new PromptExample()
+					{
+						UserPromptPath = PromptsRootPath + "PromptScenariiPtRefineUser.txt",
+						AssistantAnswerPath = PromptsRootPath + "PromptScenariiPtRefineAssistant.txt"
+					}
+				},
+				Model = "gpt-5.5",
+				MaxOutputTokens = 8192,
+				MaxTokensPerMinute = 300000,
+				DivisionMode = DivisionMode.SequentialChunks,
+				PKHierarchicalChar = '.',
+				PKHierarchyLevel = 3,
+				ChunkSize = 12,
+				UseFunctionCalling = true,
+				NbMessageCalls = 1,
+				SkipChunkNb = 0,
+				TakeChunkNb = -1,
+				SelectEmptyTargets = false,
+				RandomizeChunks = false,
+				MaxDegreeOfParallelismWebService = 4,
+				CompareMode = false,
+				AutoCompare = false,
+				MaxGroupItemNb = 12,
+				WriteOneTargetFileByField = false,
+				MaxChildren = 8
+			},
 			new DatasetUpdaterConfig()
 			{
 				Enabled = false,

Generation/Converters/Argumentum.AssetConverter/DatasetUpdater/Resources/PromptFallaciesCascadeDriftUser.txt

@@ -26,6 +26,7 @@ Le texte français (`text_fr`, `desc_fr`, `example_fr`) vient d'être affiné en
    - **Style** : la traduction ne reflète pas la nouvelle clarté/précision FR (lourdeur, ambiguïté que le FR a résolue)
    - **Fidélité incarnée** (exemples) : l'exemple ne mime plus la situation FR de manière vivante
    - **Cohérence cross-langue** : une langue diverge clairement des autres alors que toutes devraient miroiter le FR
+   - **Drift sémantique structurel** : la `desc_*` traduite porte un concept différent de `desc_fr`. Exemple observé : `desc_fr="Vous confondez votre perspective individuelle avec une objectivité universelle"` mais `desc_en="Confusing subjective experience of reality with the essence of that which is being observed"` (concept différent — plus proche de William James). Si la traduction est conceptuellement plus précise mais ne correspond plus au FR : ALIGNER sur le FR (la taxonomie FR fait foi). Si toutes les langues divergent dans la même direction : signaler sans corriger.
 
 5. **Ne PAS toucher** :
    - Traductions où le sens est correctement aligné (la majorité)

Generation/Converters/Argumentum.AssetConverter/DatasetUpdater/Resources/PromptScenariiPtRefineAssistant.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+Compris. Je vais évaluer chaque scénario en lisant le FR (source verrouillée) et l'EN (miroir impersonnel) comme références, puis examiner les 4 cellules PT (`title_pt`, `context_pt`, `issue_pt`, `suggestion_pt`) à la recherche de :
+- calques fautifs du français (ex: "má conduta ortográfica" pour "faute d'orthographe")
+- maladresses syntaxiques PT (clitique mal placé, contraction manquée)
+- choix lexical pauvre ou répétitif
+- incohérence terminologique (sauf glossaire validé "embromador"/"puxador" + noms propres préservés)
+- voix narrative qui s'écarte du miroir FR
+
+Je n'appellerai `UpdateRecord` que sur les cellules manifestement fautives, sans limite arbitraire (plusieurs cellules par scénario possibles si plusieurs sont fautives, en appels distincts). Les cellules acceptables même si non-optimales seront laissées intactes (précision > exhaustivité). Je préserverai tous les FR/EN/RU/ES/AR/FA/ZH ainsi que les noms propres. Function-calling exclusif, aucun texte libre.

Generation/Converters/Argumentum.AssetConverter/DatasetUpdater/Resources/PromptScenariiPtRefineUser.txt

@@ -0,0 +1,63 @@
+**PT Refinement — Scenarii**
+
+Les colonnes portugaises (`title_pt`, `context_pt`, `issue_pt`, `suggestion_pt`) de la table Scenarii ont été initialement produites par traduction automatique avant la passe FR clarity gpt-5.5. Un nettoyage déterministe a déjà retiré les artefacts mécaniques (hyphens orphelins de clitiques enclitiques type `convencê -lo`, `on -line`, `bem -água`).
+
+Ta mission : passe LLM qualitative sur le résidu non-mécanique. Tu reçois un chunk de scénarios (FR-source verrouillé + PT cible éditable + EN miroir pour contexte).
+
+---
+
+**Champs en lecture seule** (références) :
+- `titre`, `contexte`, `enjeu`, `suggestion` — FR source (vous)
+- `title`, `context`, `issue`, `suggestion_en` — EN miroir (impersonnel)
+
+**Champs éditables** :
+- `title_pt`, `context_pt`, `issue_pt`, `suggestion_pt` UNIQUEMENT
+- Aucune autre langue (RU/ES/AR/FA/ZH) ne doit être touchée
+- Aucun champ FR ne doit être touché
+
+---
+
+**Patterns d'artefacts à détecter et corriger**
+
+1. **Calques fautifs du français** :
+   - "má conduta ortográfica" (calque de "faute d'orthographe") → "erro ortográfico" / "erro de ortografia"
+   - "bem regada" / "bem -água" pour "bien arrosée" → "regada" / "bem regada" (acceptable) MAIS si le contexte est "soirée alcoolisée", préférer "noite regada de álcool" / "noite bem regada"
+   - Toute tournure qui sonne traduite-au-mot-à-mot
+
+2. **Maladresses syntaxiques PT** :
+   - Position pronominale incorrecte (proclise vs énclise PT/BR)
+   - Articles/contractions manquantes ou superflues ("de o" au lieu de "do")
+   - Concordance verbale boiteuse
+
+3. **Choix lexical pauvre** :
+   - "obtê-lo" générique alors que le contexte appelle un verbe plus précis
+   - Répétitions lourdes
+   - Faux-amis (ex : "comprehensivo" pour "compréhensif")
+
+4. **Cohérence terminologique** :
+   - "embromador" (smooth talker) — accepter, c'est le glossaire validé
+   - "puxador" (drawer) — idem
+   - Noms propres : Sherlock, Jeanne d'Arc, Ergo sum, Dorothy, Oz — préserver tels quels (orthographe PT acceptée : "Dorothy" / "Oz")
+
+5. **Voix narrative** :
+   - PT miroir du FR : 3e personne référant au baratineur/embromador
+   - Pas de "você" sauf dans les dialogues directs (suggestion_pt qui cite la parole)
+
+---
+
+**Stratégie**
+
+1. **Function calling exclusif** : `UpdateRecord` pour chaque cellule corrigée.
+2. **Pas de limite arbitraire de 1 cellule/scénario** : si plusieurs cellules PT d'un même scénario sont fautives, corrige-les toutes en autant d'appels distincts. C'est une passe de nettoyage qualitative, pas une convergence drift.
+3. **Conservatisme** : ne touche que les cellules clairement fautives. Une formulation acceptable mais non-optimale est laissée en place. Vise précision > exhaustivité.
+4. **Préserver le sens FR** : le FR est l'ancre. La cellule PT corrigée doit dire la même chose que le FR, en PT idiomatique.
+5. **Préserver le registre EN** quand pertinent : si le FR dit "vous" (formel) et l'EN dit "they" (impersonnel), le PT garde "ele/ela" (3e personne miroir).
+
+---
+
+**Format de sortie**
+
+- Pour chaque correction : `UpdateRecord(PK, field_name, new_value)`
+- Aucun texte libre
+- Si tout le chunk est propre : aucun appel, simplement terminer
+- Output attendu : 0 à ~25% des cellules PT du chunk

Generation/Converters/Argumentum.AssetConverter/DatasetUpdater/Resources/PromptVirtuesCascadeDriftUser.txt

@@ -21,6 +21,7 @@ Les champs français `title_fr`, `description_fr`, `remark_fr` viennent d'être
    - **Style** : titre/description ne reflète pas la nouvelle punchiness/clarté FR
    - **Fidélité concrète** (remarks) : l'exemple ne mime plus la situation FR
    - **Cohérence cross-langue** : une langue diverge nettement des autres
+   - **Re-conceptualisation des titres** : le titre traduit a glissé vers un concept différent du `title_fr`. Exemple observé : `title_fr="Indépendance des événements"` (le concept lui-même) mais `title_en="Assessment of independence"` (l'évaluation du concept). À corriger pour aligner sur le concept FR exact, sauf si toutes les langues divergent dans la même direction (auquel cas le FR est peut-être à reconsidérer — signaler sans corriger).
 
 5. **Ne PAS toucher** :
    - Traductions alignées (la majorité)