group-sml/app.py

import os
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from dotenv import load_dotenv
import dashscope
from dashscope import Generation
from datetime import datetime
import json

load_dotenv()
dashscope.api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

app = Flask(__name__)

# --------------------------
# 配置
# --------------------------
SCENE_PROMPTS = {
    "general": "这是通用写作场景，语言自然清晰。",
    "media": "这是自媒体写作，语言有吸引力，适合传播。",
    "script": "这是剧本写作，语言有画面感和情绪张力。",
    "essay": "这是学生作文写作，结构清晰、表达规范。",
    "academic_scene": "这是学术写作，语言严谨、逻辑清楚。"
}

POLISH_STYLES = {
    "formal": "正式、书面",
    "literary": "文学性强、有文采",
    "spoken": "口语化、自然",
    "business": "商务、专业",
    "internet": "网络风格、轻松"
}

history_records = []
MAX_HISTORY = 10

# --------------------------
# AI 调用
# --------------------------
def call_ai(prompt):
    resp = Generation.call(model="qwen-turbo", prompt=prompt)
    if resp.status_code == 200:
        return resp.output.text
    return "❌ AI 调用失败"

# --------------------------
# 多版本润色
# --------------------------
def multi_version_rewrite(text, style):
    prompt = f"""
请对以下文本进行润色，生成 3 个不同版本：
要求：
1. 保持原意
2. 风格：{style}
3. 输出 3 个版本，分别标记 版本1/版本2/版本3
原文：
{text}
"""
    return call_ai(prompt)

# --------------------------
# 扩写
# --------------------------
def expand_text(text, target_length):
    """
    扩写文本到指定长度（字数/字符）
    """
    prompt = f"""
请将以下文本扩写，保持原意，但丰富细节和表达，使字数达到 {target_length} 字左右。
可以生成 3 个不同版本，分别标记 版本1/版本2/版本3。
原文：
{text}
"""
    return call_ai(prompt)

# --------------------------
# 修改原因生成
# --------------------------
def generate_revision_reason(original, revised):
    prompt = f"""
请对下面两段文本进行对比，说明修改的原因。
仅输出文字说明，不要高亮或格式化。

原文：
{original}

改写后：
{revised}

请详细说明改动原因。
"""
    return call_ai(prompt)

# --------------------------
# 文学参考
# --------------------------
def generate_literary_reference(text):
    prompt = f"""
请理解下面这句话的含义，然后给出 3 条
“文学作品风格中的相似表达示例”。

要求：
1. 不是原文引用
2. 给出【风格参考作者】和【作品名】
3. 仅作为文学风格参考

输出格式：
1. 句子内容
   —— 风格参考：作者《作品名》

原句：
{text}
"""
    return call_ai(prompt)

# --------------------------
# 历史记录
# --------------------------
def save_history(data, result):
    history_records.insert(0, {
        "time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "mode": data.get("mode"),
        "scene": data.get("scene"),
        "input": data.get("text", "")[:100],
        "output": result[:200]
    })
    if len(history_records) > MAX_HISTORY:
        history_records.pop()

# --------------------------
# 情感分析
# --------------------------
def sentiment_analysis(text):
    prompt = f"""
请分析下面文本的情感倾向，仅返回严格 JSON 格式：
{{"positive": %, "neutral": %, "negative": %}}
文本：
{text}
"""
    result = call_ai(prompt)
    try:
        parsed = json.loads(result.replace("：", ":").replace("%",""))
        return parsed
    except:
        return {"positive":0, "neutral":0, "negative":0}

# --------------------------
# 路由
# --------------------------
@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html")

@app.route("/rewrite", methods=["POST"])
def rewrite():
    data = request.json
    text = data.get("text","")
    mode = data.get("mode")
    scene = data.get("scene","general")

    # 根据模式生成文本
    if mode=="polish":
        style = data.get("style","formal")
        result = multi_version_rewrite(text, style)
    elif mode=="expand":
        target_length = data.get("target_length", 300)
        result = expand_text(text, target_length)
    else:
        result = f"普通生成模式：{text}"  # 保留原功能

    save_history(data, result)
    return jsonify({"result": result})

@app.route("/literary", methods=["POST"])
def literary():
    text = request.json.get("text","")
    return jsonify({"reference": generate_literary_reference(text)})

@app.route("/history")
def history():
    return jsonify(history_records)

@app.route("/revision_reason", methods=["POST"])
def revision_reason():
    data = request.json
    original = data.get("original","")
    revised = data.get("revised","")
    reason = generate_revision_reason(original, revised)
    return jsonify({"reason": reason})

@app.route("/sentiment", methods=["POST"])
def sentiment():
    text = request.json.get("text","")
    return jsonify({"result": sentiment_analysis(text)})

if __name__=="__main__":
    app.run(debug=True)