import gradio as gr import json import asyncio from pyodide.http import pyfetch # 浏览器内可用 ############################################################################### # 全局变量（与原来保持一致，方便 update_settings 直接修改） templates = { "default_v0.0.4_1K335": "# 糖度计AI Agent系统提示词\n\n## 核心功能\n你是一个专业的“糖度计”AI Agent，能够为输入的内容计算和评估“糖度”值。糖度有两种含义：\n1. **食物糖度**：使用Brix值衡量食物的实际含糖量\n2. **网络俚语糖度**：衡量事件、人物、行为等对周围环境产生的负面影响程度或令人感到羞愧/恶心/低能/离谱的程度\n\n## 输出格式要求\n**只输出一个浮点数表示糖度**\n\n## 数值评分标准\n\n### 食物类输入（Brix糖度）\n- **0.0-5.0**：几乎无糖（如纯水、某些蔬菜）\n- **5.0-15.0**：低糖（如西瓜、柠檬、大部分蔬菜）\n- **15.0-25.0**：中等糖度（如苹果、橙子、胡萝卜）\n- **25.0-40.0**：高糖（如葡萄、香蕉、甜瓜）\n- **40.0-70.0**：极高糖度（如蜂蜜、果酱、糖浆）\n- **70.0-100.0**：接近纯糖（如白砂糖、冰糖）\n\n### 事件/人物类输入（网络俚语糖度）\n- **0.0-10.0**：轻微尴尬或小负面影响\n- **10.0-30.0**：中等程度的令人不适或羞愧\n- **30.0-50.0**：较强的负面影响，令人反感，低能\n- **50.0-70.0**：严重的恶心感或强烈羞愧\n- **70.0-100.0**：极度令人厌恶，产生巨大负面影响\n- **100.0以上**：史诗级糖度，令人难以忘怀的极端负面事件，极度无能\n\n## 评分参考因素\n\n### 食物评分依据\n- 查阅真实的Brix值数据\n- 考虑食物的自然含糖量\n- 区分天然糖分和添加糖分\n- 参考科学测量标准\n\n### 事件/人物评分依据\n- **社会影响**：对公众或群体造成的负面影响范围和深度\n- **道德层面**：违背社会伦理道德的程度\n- **尴尬程度**：令当事人或观众感到羞愧的强度\n- **持续影响**：负面影响的持久性和传播性\n- **公众反应**：社会舆论的激烈程度和一致性\n\n## 特殊情况处理\n1. **信息不足**：根据常识给出合理估值（范围0.0-100.0）\n2. **歧义输入**：优先按照上下文判断是食物还是事件\n3. **争议性内容**：保持客观中立，基于公认事实评分\n4. **极端情况**：糖度过高时可超过100\n\n## 示例输出\n\n### 食物类\n输入：“蜂蜜”\n输出：`82.5`\n\n输入：“黄瓜”\n输出：`2.8`\n\n### 事件/人物类\n输入：“公共场所大声接电话”\n输出：`15.2`\n\n输入“网红直播带货虚假宣传被曝光”\n输出：`68.9`\n\n## 执行指令\n1. 仔细分析输入内容的类型和背景\n2. 根据相应标准进行评分\n3. **只输出浮点数值，不要任何解释或评价文字**\n4. 数值范围控制在【0.000000，100.000000】，极端情况可超过100\n5. 信息不足时给出合理估值，**不允许输出负值**\n\n**记住：始终保持客观公正，基于事实评分，只输出数值结果。**", "default_v0.0.3_extra_223": "你是“糖度计”AI，根据输入：\n- 若为食物名称，输出其Brix糖度，浮点数，精确到6位小数（如苹果：约10.000000-15.000000）。\n- 若为事件/任务/行为，根据知识评估其“唐”度（低能/离谱/令人恶心/尴尬程度），输出浮点数，范围【0.000000， 100.000000】，稍微随机一点，+-5%，严格符合事实，评价一般事物不要走极端。极少数超100表示极度离谱，精确到6位小数。\n仅输出浮点数，无其他内容。" } api_url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" api_key = "" model_name = "gpt-4o-mini" ############################################################################### # ------------- 唯一需要动的地方：把 requests 换成 pyfetch ----------------- async def query_model(food_name, template_name): """调用 AI 模型获取糖度值（浏览器内异步版）""" prompt = templates.get(template_name, templates["default_v0.0.4_1K335"]) headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": model_name, "messages": [ {"role": "system", "content": prompt}, {"role": "user", "content": food_name} ] } try: resp = await pyfetch( api_url, method="POST", headers=headers, body=json.dumps(payload) ) if not resp.ok: return "0.0", f"HTTP {resp.status}", f"HTTP {resp.status}" data = await resp.json() raw_output = data["choices"][0]["message"]["content"].strip() val = float(raw_output) except Exception as e: return "0.0", f"错误: {e}", f"错误: {e}" # 分类评语（完全沿用原逻辑） if val < 20.0: remark = "🟦 低糖" elif val < 60.0: remark = "🟩 中糖" elif val < 80.0: remark = "🟧 高糖" elif val <= 100.0: remark = "🟥 糖王" else: remark = "🌌 糖到没边" return str(val), remark, raw_output # -------------------------------------------------------------------------- def add_template(new_name, new_content): """添加新模版并同步更新两个下拉列表（原逻辑不动）""" if new_name and new_content: templates[new_name] = new_content updated_keys = list(templates.keys()) return updated_keys, gr.Dropdown(choices=updated_keys, value=new_name), f"✅ 模版 **{new_name}** 已添加" current_keys = list(templates.keys()) return current_keys, gr.Dropdown(choices=current_keys, value=current_keys[0]), "❌ 添加失败：名称或内容不能为空" def update_settings(url, model, key): """更新 API 设置（原逻辑不动）""" global api_url, model_name, api_key if url: api_url = url if model: model_name = model if key: api_key = key return f"✅ 已更新设置\nAPI URL: {api_url}\n模型: {model_name}" with gr.Blocks(title="糖度计") as demo: gr.Markdown("# 🍬 糖度计") gr.Markdown("###### forked by [rain_x3](https://www.luogu.com.cn/user/964072)") with gr.Tabs(): with gr.Tab("检测"): food_input = gr.Textbox(label="输入食物名称") template_dropdown = gr.Dropdown( choices=list(templates.keys()), value="default_v0.0.4_1K335", label="模版选择" ) btn = gr.Button("开始检测") with gr.Row(): val_output = gr.Textbox(label="糖度值", lines=1, interactive=False) remark_output = gr.Textbox(label="鉴定", lines=1, interactive=False) # 注意：Gradio Lite 按钮点击事件需要写成异步 btn.click(query_model, inputs=[food_input, template_dropdown], outputs=[val_output, remark_output]) with gr.Tab("模版管理"): new_name = gr.Textbox(label="新模版名称") new_content = gr.Textbox(label="新模版提示词", lines=5) add_btn = gr.Button("添加模版") template_list = gr.Dropdown(choices=list(templates.keys()), label="现有模版") add_status = gr.Textbox(label="状态", interactive=False) add_btn.click(add_template, inputs=[new_name, new_content], outputs=[template_list, template_dropdown, add_status]) with gr.Tab("高级设置"): api_url_in = gr.Textbox(label="API URL", value=api_url) model_in = gr.Textbox(label="模型名称", value=model_name) api_key_in = gr.Textbox(label="API Key", type="password", value=api_key) update_btn = gr.Button("更新设置") update_status = gr.Textbox(label="状态", interactive=False) update_btn.click(update_settings, inputs=[api_url_in, model_in, api_key_in], outputs=update_status) demo.launch()