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copienator/commands/gemini_for_enonce.py

@@ -79,7 +79,7 @@ class ExamSolutions(BaseModel):
 class ExtractedContext(StatementContent):
     target_question_label: str = Field(description="Label exact de la PREMIÈRE question située immédiatement APRÈS cette information dans l’énoncé.")
     last_question_label: str = Field(description="Label exact de la DERNIÈRE question qui utilise cette information.")
-    context_content: str = Field(description="Texte source des définitions, notations ou hypothèses, extrait de l’énoncé.")
+    context_content: str = Field(description="Définitions, notations ou hypothèses extraites de l’énoncé, éventuellement raccourcies en conservant toutes les informations nécessaires aux questions concernées.")
 
 class ExamContext(BaseModel):
     contexts: list[ExtractedContext]
@@ -222,8 +222,11 @@ Pour chaque information extraite, identifie :
    information dans l'énoncé (`target_question_label`).
 2. Le label de la DERNIÈRE question qui utilise cette information
    (`last_question_label`).
-Conserve le texte source dans `context_content`, sans le reformuler ni le
-traduire, et conserve le LaTeX ainsi que les labels exacts.
+Dans `context_content`, tu peux raccourcir ou résumer le contexte pour ne
+garder que les informations nécessaires à la compréhension et à la
+correction des questions concernées. Conserve toutes les définitions,
+notations et hypothèses utiles, sans en modifier le sens ni en ajouter.
+Ne traduis pas le texte et conserve le LaTeX ainsi que les labels exacts.
 Renvoie le résultat dans la liste `contexts` de l'objet JSON attendu.
 """