Former mon Gilbert (style perso)

Deux profils-types se croisent sur cette feature :

• L'utilisateur final qui forwarde régulièrement à Gilbert et trouve que les brouillons sonnent « trop générique »ou « trop ChatGPT ». Il veut que Gilbert ouvre ses mails comme lui, ferme comme lui, garde sa longueur habituelle. Une seule action sur l'UI et c'est calé.
• L'IT lead qui déploie Gilbert à une équipe commerciale ou support, et veut que chaque membre conserve son identité de plume. Tu pointes les membres vers la carte, ils cliquent une fois, et leurs forwards suivants sortent dans leur voix sans aucune config supplémentaire.

Si tu n'as pas encore configuré le forward-to-Gilbert, commence par cette page — l'entraînement n'a d'intérêt que si tu utilises ensuite la voix apprise.

Trois étapes, déclenchées par un clic. Délai typique end-to-end : 30 à 60 secondes selon le provider LLM de ton workspace.

1. Scan des 30 derniers Sent. Le worker Inngest gilbert-user-style-train (event gilbert.user_style.train) appelle l'API Gmail avec tes tokens OAuth perso et liste tes 30 derniers messages dans SENT. Pas de scan d'Inbox, pas de lecture des mails reçus — uniquement ce que tu as écrit.
2. Extraction par LLM workspace. Les 30 corps sont envoyés à un seul prompt au LLM du workspace, résolu via getLLMClient(supabase, workspaceId, { tier: "smart" }). C'est ton workspace qui paie ces tokens (BYOLLM Anthropic / Google / OpenAI), tracké via logUsage(pipeline: "user_style_train"). Le parse est sécurisé par generateObject + un schéma Zod strict — le profil retourné est structuré, pas du texte libre.
3. Persistance du profil. Le résultat est upserté dans gilbert.user_style_profile avec user_id = auth.uid() comme PK. Une seule row par utilisateur, partagée par tous tes workspaces. Chaque ré-entraînement remplace la précédente (pas d'historique persisté côté row, juste un trained_at).

Le profil est un JSON structuré, validé par Zod avant insertion. Tu ne le vois pas directement dans l'UI V1 (juste un « profil entraîné » avec la date), mais voici concrètement les champs captés :

Exemple de profil construit pour un compte commercial typique :

{
  "tone": "professionnel chaleureux",
  "formality": "vouvoiement par défaut, tutoiement avec collègues récurrents",
  "openings": ["Bonjour Sophie,", "Hello Marc,", "Bonjour,"],
  "closings": ["Bien à toi,", "Belle journée,", "À très vite,"],
  "avg_length_words": 65,
  "signature_phrases": [
    "Je reviens vers toi rapidement.",
    "N'hésite pas si besoin.",
    "Top, on fait comme ça."
  ],
  "language": "fr",
  "trained_at": "2026-05-28T14:32:11Z",
  "source_message_count": 30
}

C'est l'invariant critique de la feature, et le tableau principal de la page (carte violette) l'affiche en clair :« Visible et utilisé uniquement par toi — aucun autre membre du workspace ne voit ton style ».

• RLS SELECT strict. La policy sur gilbert.user_style_profile n'autorise SELECT que si user_id = auth.uid(). Pas d'exception admin, pas de override pour les owners du workspace. Un admin qui dumperait la table en SQL via l'UI ne verra que son propre profil.
• Writes via service_role uniquement. Le worker Inngest tourne en service_role et upsert le profil. Aucun chemin client ne peut écrire ou modifier le profil d'un autre user.
• Global per-user, pas per-workspace. Le profil est keyé sur user_id. Si tu es membre des workspaces acme-direction et acme-support, les deux workspaces draftent dans ta voix avec la mêmerow. C'est voulu : ton style est une propriété de toi, pas d'une org.
• Pas de partage cross-workspace au-delà de toi. Pierre dans le même workspace ne voit pas ton profil et ne peut pas drafter dans ta voix. L'invariant cross-user de Gilbert tient (cf. CASA Tier 2).

Le profil ne se ré-entraîne pas tout seul — c'est volontaire, pour éviter de cramer du quota LLM sur des refreshes invisibles. À relancer manuellement dans ces cas :

• Tu changes de poste ou d'équipe. Nouveau registre (plus formel chez un grand compte, plus direct chez un client startup), nouvelles formules, nouveau ton.
• Tu sens que les brouillons dérivent. Les drafts ne sonnent plus comme toi — souvent parce que tes 30 derniers Sent ont été dominés par un projet ponctuel qui ne reflète plus ton fond.
• Tu as fait un « grand ménage » de ton style.Tu as consciemment changé tes ouvertures, raccourci tes mails, passé du vouvoiement au tutoiement avec l'équipe — relance pour que Gilbert se cale sur la nouvelle norme.

• Forward-to-Gilbert — le principal consommateur du profil. Sans forward configuré, entraîner ton style ne sert à rien.
• Workspaces — pour configurer le provider LLM (BYOLLM) qui exécute l'entraînement.
• Intégrations — pour connecter Gmail au niveau de ton compte perso, prérequis du scan des Sent.