сырой текст задания → плоская карточка: README.md

This commit is contained in:
2026-05-27 06:16:28 +00:00
parent fc952ec32d
commit 309b06d638
@@ -1,136 +1,104 @@
# Сырой текст задания → плоская карточка
Проект преобразует **сырой текст** (описание задачи, требования и т.д.) в **плоскую карточку**, пригодную для визуализации в системах управления задачами (Jira, Trello, Notion и др.).
Он разбирает входной файл, выделяет ключевые элементы (название, описание, критерии приёмки, сроки) и генерирует готовую Markdown‑карточку.
## Описание проекта
Проект реализует **модуль разбора одной формулировки задачи** в компактную сводку (`AssignmentCard`).
Он принимает неформальное описание задания (строку или короткий абзац) и возвращает объект с полями:
> **Важно** – проект написан на Python 3.10+ и использует только стандартную библиотеку и небольшие сторонние пакеты для парсинга Markdown.
| Поле | Тип | Описание |
|------|-----|----------|
| `title` | `str` | Краткое название задачи |
| `subject` | `str` | Область знаний / предмет |
| `deadline_hint` | `str | None` | Указание срока сдачи в свободной форме (например, «к пятнице»). Если не найдено – `None`. |
| `deliverable_type` | `str` | Тип сдаваемого материала (отчёт, код, презентация и т.д.) |
| `grading_hints` | `List[str]` | Ключевые критерии оценки, перечисленные в тексте. Если не найдено – пустой список. |
---
## 📦 Установка зависимостей
Модель работает без диалога: она получает один запрос и выдаёт один ответ.
## Установка зависимостей
```bash
# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .\.venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# Установите зависимости из файла requirements.txt
pip install -r requirements.txt
# Установите пакеты
pip install langchain-core langchain-openai pydantic python-dotenv
```
`requirements.txt` содержит:
> **Важно**
> Для работы с LLM необходимо задать переменные окружения:
> ```bash
> export OPENAI_API_KEY="ваш_ключ"
> ```
> (или добавить в `.env` файл).
```text
markdown==3.4.1
rich==13.7.0 # для красивого вывода в консоли (необязательно)
## Как запустить
### 1. `task_parser.py`
Файл содержит всю логику: модель Pydantic, шаблон запроса и функцию `parse_assignment`.
```python
from task_parser import parse_assignment
raw_text = """
Нужно написать отчёт по теме «Влияние квантовых вычислений на криптографию» до следующей среды.
Критерии оценки: оригинальность идеи, корректность расчётов, оформление в формате LaTeX.
"""
card = parse_assignment(raw_text)
print(card.json(indent=2))
```
---
## 📁 Структура проекта
| Файл | Описание |
|------|----------|
| `raw_to_card.py` | Главный скрипт, который читает сырой текст и выводит карточку. |
| `parse_raw_text.py` | Модуль парсинга – выделяет заголовки, списки, блоки кода и т.д. |
| `card_generator.py` | Формирует финальный Markdown‑файл с нужным шаблоном. |
| `tests/` | Юнит‑тесты для каждого модуля. |
---
## 🚀 Запуск
### 1️⃣ Простой запуск из командной строки
Запуск:
```bash
python raw_to_card.py --input task.txt --output card.md
python - <<'PY'
from task_parser import parse_assignment
raw_text = """
Нужно написать отчёт по теме «Влияние квантовых вычислений на криптографию» до следующей среды.
Критерии оценки: оригинальность идеи, корректность расчётов, оформление в формате LaTeX.
"""
card = parse_assignment(raw_text)
print(card.json(indent=2))
PY
```
- **--input** – путь к файлу с сырой задачей (может быть `.txt`, `.md`).
- **--output** – куда сохранить готовую карточку (`.md`). Если опустить, вывод будет в stdout.
### 2️⃣ Запуск через `make`
```bash
make run INPUT=task.txt OUTPUT=card.md
```
### 3️⃣ Тестирование
### 2. Тесты (если есть)
```bash
pytest tests/
```
---
## Пример использования
## 📄 Пример использования
```python
>>> from task_parser import parse_assignment
**Входной файл (`task.txt`):**
>>> raw = "Сдать презентацию по «Машинное обучение» к пятнице, оценка по структуре и содержанию."
>>> card = parse_assignment(raw)
>>> print(card.title)
Сдать презентацию по «Машинное обучение»
```text
# Разработка API для обработки заказов
>>> print(card.subject)
«Машинное обучение»
Нужно создать REST‑API, которое будет принимать POST запросы с JSON‑объектом заказа и сохранять его в БД.
>>> print(card.deadline_hint)
к пятнице
## Требования к функционалу
- Валидация входных данных.
- Ответ 201 при успешном создании.
- Ошибки возвращаются с кодами 400/422.
>>> print(card.deliverable_type)
презентация
## Критерии приёмки
1. API принимает корректный JSON и сохраняет заказ.
2. При некорректном JSON клиент получает 400 со списком ошибок.
3. Тесты покрывают все ветви логики.
## Сроки
- Дедлайн: **20260630**.
>>> print(card.grading_hints)
['структуре', 'содержанию']
```
**Запуск:**
```bash
python raw_to_card.py --input task.txt --output card.md
```
**Выход (`card.md`):**
```markdown
# Разработка API для обработки заказов
Нужно создать REST‑API, которое будет принимать POST запросы с JSON‑объектом заказа и сохранять его в БД.
## Требования к функционалу
- Валидация входных данных.
- Ответ 201 при успешном создании.
- Ошибки возвращаются с кодами 400/422.
## Критерии приёмки
1. API принимает корректный JSON и сохраняет заказ.
2. При некорректном JSON клиент получает 400 со списком ошибок.
3. Тесты покрывают все ветви логики.
**Сроки:** 20260630
```
---
## 📚 Документация
- `parse_raw_text.py` – парсинг текста с помощью регулярных выражений и библиотеки `markdown`.
- `card_generator.py` – шаблон карточки, который можно изменить в файле `templates/card_template.md`.
Для более подробной информации смотрите комментарии внутри файлов.
---
## 🤝 Вклад
Если хотите улучшить проект:
1. Форкните репозиторий.
2. Создайте ветку (`feature/имя-изменения`).
3. Добавьте тесты и отправьте Pull Request.
## Что дальше
- Добавить более сложные правила извлечения (например, распознавание дат).
- Интегрировать в пайплайн ассистента по учёбе.
- Писать unit‑тесты для разных сценариев.
---
**Автор:** *[Ваше имя]*
**Дата создания:** 20260526
**Дата:** 27 мая 2026 г.