add main.py

main.py

@@ -1,130 +1,44 @@
-"""
-Парсер задания: сырой текст → плоская карточка TaskCard.
-
-Пример:
-    python main.py
-    python main.py "Сдайте до понедельника презентацию по RAG: 10 слайдов. Оценка: за полноту и визуализацию."
-"""
-
-import json
 import os
-import sys
+from pydantic import BaseModel, Field
-from typing import Optional
-
-from dotenv import load_dotenv
-from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
 from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 from langchain_openai import ChatOpenAI
-from pydantic import BaseModel, Field
+from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
-
-load_dotenv()
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Pydantic-модель карточки задания
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
 
 class TaskCard(BaseModel):
-    """Плоская карточка задания — все поля одного уровня вложенности."""
+    title: str = Field(..., description="Краткое название задачи")
-
+    subject: str = Field(..., description="Предмет или область")
-    title: str = Field(
+    deadline_hint: str = Field(..., description="Краткая подсказка о сроке")
-        ...,
+    deliverable_type: str = Field(..., description="Тип сдачи: отчёт, код, презентация и т.д.")
-        description="Краткое название задачи (2–6 слов)",
+    grading_hints: list[str] = Field(..., description="Список критериев оценки")
-    )
-    subject: str = Field(
-        ...,
-        description="Область знаний или технология (LangChain, Python, ML и т.п.)",
-    )
-    deadline_hint: str = Field(
-        ...,
-        description="Срок сдачи в свободной форме, пустая строка если не указан",
-    )
-    deliverable_type: str = Field(
-        ...,
-        description="Что нужно сдать: отчёт, код, презентация, видео, ссылка и т.п.",
-    )
-    grading_hints: list[str] = Field(
-        default_factory=list,
-        description="Список критериев оценки, упомянутых в тексте задания",
-    )
-    notes: Optional[str] = Field(
-        default=None,
-        description="Любые дополнительные заметки или уточнения из текста",
-    )
-
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# LLM — BroJS
-# ---------------------------------------------------------------------------
 
+# LLM configuration – BroJS
 llm = ChatOpenAI(
     model="openai/gpt-oss-20b:free",
     base_url="https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1",
     api_key=os.getenv("JOURNAL_MCP_PAT"),
-    temperature=0.3,
+    temperature=0.5,
 )
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Цепочка: PromptTemplate → LLM → PydanticOutputParser
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
 parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)
 
-_TEMPLATE = """Ты — ассистент, который извлекает структурированную информацию из описания учебного задания.
+prompt_template = """\nНиже приведена формулировка задания от преподавателя.\nВаша задача – вернуть данные в формате JSON, соответствующем модели TaskCard.\n{format_instructions}\n\nФормулировка: {input_text}\n"""
-Верни ответ строго в формате JSON согласно инструкции ниже — без лишних пояснений.
-
-{format_instructions}
-
-Описание задания:
-{task_text}
-"""
 
 prompt = PromptTemplate(
-    template=_TEMPLATE,
+    template=prompt_template,
-    input_variables=["task_text"],
+    input_variables=["input_text"],
     partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
 )
 
 chain = prompt | llm | parser
 
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Публичный интерфейс
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-
-def parse_task(task_text: str) -> TaskCard:
-    """Парсит текст задания и возвращает валидированный объект TaskCard."""
-    return chain.invoke({"task_text": task_text})
-
-
-def print_card(card: TaskCard) -> None:
-    """Выводит карточку в двух форматах: JSON-объект и читаемая сводка."""
-    print("\n─── Валидированный объект (model_dump) ─────────────────────")
-    print(json.dumps(card.model_dump(), ensure_ascii=False, indent=2))
-
-    print("\n─── Человекочитаемая сводка ─────────────────────────────────")
-    print(f"  Задача:       {card.title}")
-    print(f"  Тема:         {card.subject}")
-    print(f"  Срок:         {card.deadline_hint or '—'}")
-    print(f"  Тип сдачи:    {card.deliverable_type}")
-    if card.grading_hints:
-        print(f"  Критерии:     {', '.join(card.grading_hints)}")
-    if card.notes:
-        print(f"  Заметки:      {card.notes}")
-
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# CLI
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-_EXAMPLE = (
-    "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
-    "Оценка: за полноту и за пример кода."
-)
-
 if __name__ == "__main__":
-    text = " ".join(sys.argv[1:]) if len(sys.argv) > 1 else _EXAMPLE
+    example = "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. Оценка: за полноту и за пример кода."
-    print(f"Вход:\n  {text}")
+    result = chain.invoke({"input_text": example})
-    card = parse_task(text)
+    print("\n--- Parsed Result ---")
-    print_card(card)
+    print(result.model_dump())
+    print("\n--- Summary ---")
+    print(f"Title: {result.title}")
+    print(f"Subject: {result.subject}")
+    print(f"Deadline hint: {result.deadline_hint}")
+    print(f"Deliverable type: {result.deliverable_type}")
+    print(f"Grading hints: {', '.join(result.grading_hints)}")