# Task 6a1484a292f7bbc573321443 – "сырой текст задания → плоская карточка"

## Что делает проект

Этот репозиторий содержит решение задачи «Преобразовать свободный текст описания задания в структурированную карточку».  В качестве примера используется **LangChain** и **Pydantic** для генерации JSON‑объекта, который можно дальше использовать в пайплайне.

## Структура репозитория

| Файл | Назначение |
|------|------------|
| `main.py` | Точка входа. Содержит модель данных, цепочку LangChain и примеры использования. |
| `requirements.txt` | Зависимости проекта (без точных версий). |
| `README.md` | Текущий файл – описание проекта, инструкции по установке и запуску. |

## Установка

```bash
# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .\.venv\Scripts\activate

# Установите зависимости
pip install -r requirements.txt
```

## Как запустить

```bash
python main.py
```

Скрипт выполнит три примера преобразования текста в карточку и выведет результат.

## Архитектура решения

1. **Pydantic‑модель** `TaskCard` описывает структуру выходных данных: название, предмет, подсказка по сроку, тип сдачи и список критериев оценки.
2. **PromptTemplate + PydanticOutputParser** – шаблон запроса к LLM с инструкцией вернуть JSON в соответствии с моделью.
3. **ChatOpenAI** – подключение к модели BroJS (см. `model`, `base_url` и переменную окружения `JOURNAL_MCP_PAT`).
4. Асинхронная функция `parse_task()` объединяет цепочку: шаблон → LLM → парсер.
5. В блоке `__main__` три примера текста, которые проходят через `parse_task()` и печатаются в читаемом виде.

## Пример вывода

```
Example 1:
Raw text:
Сдайте к пятнице мини‑отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. Оценка: за полноту и за пример кода.

Parsed card:
{
  "title": "Мини‑отчёт по LangChain",
  "subject": null,
  "deadline_hint": "к пятнице",
  "deliverable_type": "отчёт",
  "grading_hints": [
    "полнота",
    "пример кода"
  ]
}
```

## Зависимости

- `langchain-core>=0.3.0`
- `langchain-openai>=0.3.0`
- `pydantic>=2.0`
- `python-dotenv>=1.0.0`

Все версии указаны с оператором `>=`, как требуется в задании.