comparison_LLM/interview.py - master - TurGG/IRA

comparison_LLM/interview.py
80 строк3 KB
Monsi
Update intrerview
22 дек 2025, 18:52
22 дек 2025, 18:52b4271a5
from prompts import SYSTEM_PROMPT, PROMPT_TZ
from gpt_4o_mini import appeal_to_ai
from grok_3 import appeal_to_grok
from ds_v3_0324 import appeal_to_ds

CHECKLIST = [
    "Бизнес-цель проекта",
    "Проблема, которую решаем",
    "Основные пользователи системы",
    "Отчёты и данные, которые должны быть в системе",
    "Ключевые метрики успеха",
    "Ограничения и риски"
]
def multiline_input(end_marker="END"):
    print(f"(Введите текст. Для завершения введите {end_marker})")

    lines = []
    while True:
        line = input()
        if line.strip() == end_marker:
            break
        lines.append(line)

    return "\n".join(lines)

def normalize_ai_response(text: str) -> str:
    if "?" in text:
        return text.split("?")[0].strip() + "?"
    return text.strip()


def run_interview():
    print("Интервью началось. Расскажите о своем проекте:")
    project_desc = multiline_input()
    messages = [
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": f"Контекст проекта:\n{project_desc}"}
    ]

    answers = {}

    for step_name in CHECKLIST:
        step_prompt = (
            f"Текущий этап интервью: {step_name}.\n"
            f"Задай один вопрос, чтобы прояснить этот пункт."
        )

        messages.append({"role": "user", "content": step_prompt})

        response = appeal_to_ds(messages)
        response = normalize_ai_response(response)

        print(f"\nAI ({step_name}): {response}")
        messages.append({"role": "assistant", "content": response})

        user_input = multiline_input()

        if user_input.lower() == "stop":
            print("\nИнтервью остановлено пользователем.")
            return

        answers[step_name] = user_input
        messages.append({"role": "user", "content": user_input})

    generation_tz(project_desc, answers)
    print("\nИнтервью завершено.")

def generation_tz(project_desc, answers):
    messages = [
        {"role": "system", "content": PROMPT_TZ},
        {"role": "user", "content": f"Контекст проекта:\n{project_desc}"},
        {"role": "user", "content": f"Ответы на вопросы:\n{answers}"}
    ]

    tz = appeal_to_ds(messages)
    print("Итоговое ТЗ")
    print(tz)

if __name__ == "__main__":
    run_interview()