fix(zopk): Uproszczone prompty ekstrakcji - rozwiązanie safety filters

Problem: Połączenie skomplikowanego system_prompt + user_prompt
         wyzwalało safety filters Gemini mimo płatnego API

Rozwiązanie:
- Usunięto system_prompt (pusty string)
- Uproszczono user_prompt do minimum
- Zachowano niezbędny format JSON

Testowane: prosty prompt działa, pełny przebieg do weryfikacji

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

zopk_knowledge_service.py

@@ -90,71 +90,26 @@ RELATION_TYPES = [
 # AI PROMPTS
 # ============================================================
 
-EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT = """Jesteś asystentem analitycznym, który pomaga tworzyć podsumowania PUBLICZNYCH artykułów prasowych z polskich portali informacyjnych.
+# Simplified prompts to avoid safety filter issues
+# Note: Complex JSON schemas combined with detailed instructions were triggering Gemini safety filters
+EXTRACTION_USER_PROMPT = """Przeanalizuj artykuł i zwróć informacje w formacie JSON.
 
-Analizujesz artykuły o LEGALNYCH inwestycjach infrastrukturalnych i energetycznych w Polsce, takich jak:
-- Projekty energetyki odnawialnej (farmy wiatrowe offshore)
-- Inwestycje przemysłowe (parki przemysłowe, fabryki)
-- Infrastruktura transportowa (drogi, koleje)
-- Projekty energetyczne realizowane zgodnie z polityką państwa
-
-WAŻNE: To jest analiza PUBLICZNIE DOSTĘPNYCH wiadomości prasowych, które można znaleźć w Google News.
-Nie tworzysz treści - tylko identyfikujesz i strukturyzujesz informacje już opublikowane przez dziennikarzy.
-
-Twoim zadaniem jest zidentyfikować w tekście:
-1. FAKTY - konkretne informacje (liczby, daty, decyzje biznesowe)
-2. PODMIOTY - nazwy firm, osób, miejsc, projektów
-3. POWIĄZANIA - relacje między podmiotami"""
-
-EXTRACTION_USER_PROMPT = """Poniżej znajduje się fragment PUBLICZNIE DOSTĘPNEGO artykułu prasowego. Zidentyfikuj kluczowe informacje i podmioty.
-
-ARTYKUŁ PRASOWY:
+ARTYKUŁ:
 {chunk_text}
 
-ŹRÓDŁO ARTYKUŁU: {source_name} ({published_date})
+ŹRÓDŁO: {source_name} ({published_date})
 
-Odpowiedz w formacie JSON:
+Zwróć JSON:
 {{
-  "facts": [
-    {{
-      "type": "statistic|event|statement|decision|milestone|partnership|investment",
-      "subject": "podmiot faktu",
-      "predicate": "czasownik/relacja",
-      "object": "dopełnienie/informacja",
-      "full_text": "pełne zdanie opisujące fakt",
-      "numeric_value": null lub liczba,
-      "numeric_unit": null lub "PLN|EUR|MW|jobs|%",
-      "date_value": null lub "YYYY-MM-DD",
-      "confidence": 0.0-1.0
-    }}
-  ],
-  "entities": [
-    {{
-      "type": "company|person|place|organization|project|technology|event",
-      "name": "nazwa encji",
-      "description": "krótki opis (1 zdanie)",
-      "role": "rola w kontekście (np. inwestor, koordynator)"
-    }}
-  ],
-  "relations": [
-    {{
-      "entity_a": "nazwa encji A",
-      "entity_b": "nazwa encji B",
-      "relation": "investor_in|partner_of|located_in|manages|works_for|part_of|cooperates_with|produces|supplies_to",
-      "description": "opis relacji"
-    }}
-  ],
-  "summary": "1-2 zdaniowe podsumowanie fragmentu",
-  "keywords": ["słowo1", "słowo2", "słowo3"]
-}}
+  "facts": [{{"subject": "kto/co", "predicate": "robi co", "object": "co/komu", "full_text": "zdanie"}}],
+  "entities": [{{"name": "nazwa", "type": "company|person|place|project", "description": "opis"}}],
+  "relations": [{{"entity_a": "A", "entity_b": "B", "relation": "typ relacji"}}],
+  "summary": "1 zdanie podsumowania",
+  "keywords": ["słowo1", "słowo2"]
+}}"""
 
-ZASADY:
-- Wyodrębniaj TYLKO informacje wprost zawarte w tekście
-- Nie dodawaj informacji z własnej wiedzy
-- Podawaj confidence score dla każdego faktu (1.0 = pewny, 0.5 = prawdopodobny)
-- Dla liczb zawsze podawaj jednostkę (PLN, EUR, MW, jobs, %)
-- Dla dat używaj formatu YYYY-MM-DD
-- Nazwy encji pisz dokładnie jak w tekście"""
+# System prompt is now empty - the user prompt contains all necessary instructions
+EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT = ""
 
 
 # ============================================================
@@ -382,17 +337,15 @@ class ZOPKKnowledgeService:
         Returns parsed JSON or None on error.
         """
         try:
-            user_prompt = EXTRACTION_USER_PROMPT.format(
+            # Simplified single prompt (system prompt removed to avoid safety filter issues)
+            prompt = EXTRACTION_USER_PROMPT.format(
                 chunk_text=chunk.content,
                 source_name=source_name,
                 published_date=published_date
             )
 
-            # Combine system prompt with user prompt (Gemini doesn't support separate system_prompt)
-            full_prompt = f"{EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT}\n\n---\n\n{user_prompt}"
-
             response = self.gemini.generate_text(
-                prompt=full_prompt,
+                prompt=prompt,
                 temperature=0.1,  # Low temperature for consistency
                 max_tokens=2000,
                 user_id=self.user_id,