小鱼开发
351 lines
9.3 KiB
Python
351 lines
9.3 KiB
Python
"""
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||
Prompt 简单加载器
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||
=================
|
||
从文件加载 Prompt，支持热更新。
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||
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||
目录结构约定：
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system/
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||
├── <category>/ # 大类目录
|
||
│ ├── <subcategory>/ # 小类目录
|
||
│ │ ├── _meta.json # 元数据 {"name": "显示名称"}
|
||
│ │ ├── 1.txt # 提示词文件（随机取其一）
|
||
│ │ └── 2.txt
|
||
│ └── ...
|
||
└── ...
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||
"""
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||
|
||
import json
|
||
import random
|
||
from pathlib import Path
|
||
from string import Template
|
||
|
||
_PROMPTS_DIR = Path(__file__).parent
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||
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||
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||
def load_prompt(path: str) -> str:
|
||
"""
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||
加载 Prompt 文件
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||
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Args:
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||
path: 相对路径，如 "script/system", "polish/scene"
|
||
|
||
Returns:
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||
Prompt 内容，文件不存在返回空字符串
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||
"""
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||
file_path = _PROMPTS_DIR / f"{path}.txt"
|
||
if file_path.exists():
|
||
return file_path.read_text(encoding="utf-8")
|
||
return ""
|
||
|
||
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||
def render_template(template: str, **kwargs) -> str:
|
||
"""
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||
安全渲染模板变量
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||
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||
Args:
|
||
template: 模板字符串
|
||
**kwargs: 变量值
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||
|
||
Returns:
|
||
渲染后的字符串
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||
"""
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||
try:
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||
# 转义 $ 符号防止用户输入干扰
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||
safe_kwargs = {k: str(v).replace("$", "$$") for k, v in kwargs.items()}
|
||
return Template(template).substitute(**safe_kwargs)
|
||
except KeyError as e:
|
||
raise ValueError(f"模板缺少变量: {e}")
|
||
|
||
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||
# ====================== 新分类体系：动态扫描 ======================
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||
|
||
SYSTEM_PROMPTS_DIR = _PROMPTS_DIR / "system"
|
||
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||
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||
def list_categories() -> list[dict]:
|
||
"""
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||
扫描 system/ 目录，返回所有分类结构
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||
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||
Returns:
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||
[
|
||
{
|
||
"code": "bk",
|
||
"name": "装修避坑",
|
||
"subcategories": [
|
||
{"code": "ht", "name": "装修合同避坑", "count": 2},
|
||
...
|
||
]
|
||
},
|
||
...
|
||
]
|
||
"""
|
||
categories = []
|
||
if not SYSTEM_PROMPTS_DIR.exists():
|
||
return categories
|
||
|
||
for cat_dir in sorted(SYSTEM_PROMPTS_DIR.iterdir()):
|
||
if not cat_dir.is_dir():
|
||
continue
|
||
|
||
# 读取大类元数据
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||
cat_meta = _load_meta(cat_dir)
|
||
cat_name = cat_meta.get("name", cat_dir.name)
|
||
|
||
subcategories = []
|
||
for sub_dir in sorted(cat_dir.iterdir()):
|
||
if not sub_dir.is_dir():
|
||
continue
|
||
|
||
# 读取小类元数据
|
||
sub_meta = _load_meta(sub_dir)
|
||
sub_name = sub_meta.get("name", sub_dir.name)
|
||
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||
# 统计提示词文件数量（排除 _meta.json）
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||
prompt_files = [
|
||
f for f in sub_dir.iterdir()
|
||
if f.is_file() and f.name != "_meta.json"
|
||
]
|
||
|
||
subcategories.append({
|
||
"code": sub_dir.name,
|
||
"name": sub_name,
|
||
"count": len(prompt_files),
|
||
})
|
||
|
||
if subcategories:
|
||
categories.append({
|
||
"code": cat_dir.name,
|
||
"name": cat_name,
|
||
"subcategories": subcategories,
|
||
})
|
||
|
||
return categories
|
||
|
||
|
||
def _load_meta(directory: Path) -> dict:
|
||
"""读取目录下的 _meta.json"""
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||
meta_path = directory / "_meta.json"
|
||
if meta_path.exists():
|
||
try:
|
||
return json.loads(meta_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||
except (json.JSONDecodeError, OSError):
|
||
pass
|
||
return {}
|
||
|
||
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||
def load_system_prompt(category: str, subcategory: str) -> str:
|
||
"""
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||
根据大类+小类随机加载一个 System Prompt
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||
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||
Args:
|
||
category: 大类代码，如 "bk"
|
||
subcategory: 小类代码，如 "ht"
|
||
|
||
Returns:
|
||
随机选中的提示词内容，未找到返回空字符串
|
||
"""
|
||
sub_dir = SYSTEM_PROMPTS_DIR / category / subcategory
|
||
if not sub_dir.exists():
|
||
return ""
|
||
|
||
# 收集所有提示词文件（排除 _meta.json）
|
||
prompt_files = [
|
||
f for f in sub_dir.iterdir()
|
||
if f.is_file() and f.suffix == ".txt"
|
||
]
|
||
|
||
if not prompt_files:
|
||
return ""
|
||
|
||
# 随机取一个
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||
chosen = random.choice(prompt_files)
|
||
return chosen.read_text(encoding="utf-8")
|
||
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# ====================== 兼容旧逻辑（废弃） ======================
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||
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||
# 预定义的脚本类型和风格
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||
SCRIPT_TYPES = [
|
||
{"id": "干货型", "name": "干货型", "description": "知识分享、技巧传授"},
|
||
{"id": "故事型", "name": "故事型", "description": "案例故事、用户体验"},
|
||
{"id": "对比型", "name": "对比型", "description": "产品对比、优劣分析"},
|
||
{"id": "避坑型", "name": "避坑型", "description": "防骗指南、常见误区"},
|
||
{"id": "测评型", "name": "测评型", "description": "产品测评、真实体验"},
|
||
]
|
||
|
||
VIDEO_STYLES = [
|
||
{"id": "口播", "name": "口播", "description": "真人出镜讲解"},
|
||
{"id": "图文", "name": "图文", "description": "图片+文字+配音"},
|
||
{"id": "混剪", "name": "混剪", "description": "素材混剪+配音"},
|
||
{"id": "剧情", "name": "剧情", "description": "情景剧演绎"},
|
||
{"id": "Vlog", "name": "Vlog", "description": "记录式视频"},
|
||
]
|
||
|
||
|
||
def load_script_user_prompt(
|
||
topic: str,
|
||
duration: int,
|
||
extra_params: str | None = None,
|
||
) -> str:
|
||
"""
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||
加载并渲染脚本生成 User Prompt
|
||
|
||
Args:
|
||
topic: 创作主题名称
|
||
duration: 视频时长（秒）
|
||
extra_params: 额外参数（如风格、人设等），以换行分隔的字符串
|
||
|
||
Returns:
|
||
渲染后的用户提示词
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||
"""
|
||
template = load_prompt("user/script")
|
||
return render_template(
|
||
template,
|
||
topic=topic,
|
||
duration=duration,
|
||
extra_params=extra_params or "",
|
||
)
|
||
|
||
|
||
class ScriptPromptBuilder:
|
||
"""
|
||
脚本 Prompt 构建器
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||
|
||
用于构建家装行业短视频脚本的 System Prompt。
|
||
"""
|
||
|
||
def build(
|
||
self,
|
||
duration: int = 30,
|
||
script_type: str = "干货型",
|
||
video_style: str = "口播",
|
||
industry: str = "家装",
|
||
tone: str | None = None,
|
||
custom_requirements: str | None = None,
|
||
) -> str:
|
||
"""
|
||
构建系统 Prompt
|
||
|
||
Args:
|
||
duration: 视频时长（秒）
|
||
script_type: 脚本类型（干货型、故事型等）
|
||
video_style: 视频风格（口播、剧情等）
|
||
industry: 行业（家装）
|
||
tone: 语气风格
|
||
custom_requirements: 自定义要求
|
||
|
||
Returns:
|
||
完整的 System Prompt
|
||
"""
|
||
# 基础 System Prompt（已废弃的脚本 system.txt，这里留空）
|
||
base_prompt = ""
|
||
|
||
# 构建上下文信息
|
||
context_parts = [
|
||
f"行业：{industry}",
|
||
f"时长：{duration}秒",
|
||
f"类型：{script_type}",
|
||
f"风格：{video_style}",
|
||
]
|
||
|
||
if tone:
|
||
context_parts.append(f"语气：{tone}")
|
||
|
||
context = "\n".join(context_parts)
|
||
|
||
# 构建完整 Prompt
|
||
full_prompt = f"""{base_prompt}
|
||
|
||
【创作要求】
|
||
{context}
|
||
"""
|
||
|
||
if custom_requirements:
|
||
full_prompt += f"""
|
||
【特殊要求】
|
||
{custom_requirements}
|
||
"""
|
||
|
||
# 添加输出格式要求
|
||
full_prompt += """
|
||
【输出格式】
|
||
请严格按照以下 JSON 数组格式返回，每个元素代表一个镜头：
|
||
[
|
||
{
|
||
"id": 1,
|
||
"type": "segment",
|
||
"scene": "画面描述",
|
||
"voiceover": "配音文案",
|
||
"duration": "5s"
|
||
}
|
||
]
|
||
|
||
type 可以是：
|
||
- "segment": 分镜（有画面+配音）
|
||
- "empty_shot": 空镜（纯画面，voiceover 可为空）
|
||
|
||
注意：
|
||
1. 只返回 JSON 数组，不要有其他文字
|
||
2. 确保 JSON 格式正确
|
||
3. 总时长必须严格控制在要求范围内
|
||
"""
|
||
|
||
return full_prompt
|
||
|
||
|
||
class PolishPromptBuilder:
|
||
"""
|
||
润色 Prompt 构建器
|
||
|
||
用于构建润色文案或画面描述的 Prompt。
|
||
"""
|
||
|
||
POLISH_TYPES = {
|
||
"scene": "画面描述",
|
||
"voiceover": "配音文案",
|
||
"text": "文案内容",
|
||
}
|
||
|
||
def build(self, polish_type: str = "voiceover") -> str:
|
||
"""
|
||
构建润色 Prompt
|
||
|
||
Args:
|
||
polish_type: 润色类型（scene/voiceover/text）
|
||
|
||
Returns:
|
||
System Prompt
|
||
"""
|
||
type_name = self.POLISH_TYPES.get(polish_type, "文案")
|
||
|
||
if polish_type == "scene":
|
||
return self._build_scene_prompt()
|
||
else:
|
||
return self._build_voiceover_prompt()
|
||
|
||
def _build_scene_prompt(self) -> str:
|
||
"""构建画面描述润色 Prompt"""
|
||
return """你是一位专业的视频画面描述优化师。你的任务是优化画面描述，使其更加生动、具体、有画面感。
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||
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||
优化要求：
|
||
1. 增加细节描写（光线、色彩、构图）
|
||
2. 使用专业的影视语言
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||
3. 描述要具体可执行
|
||
4. 保持简洁，不要过度渲染
|
||
5. 适合 AI 视频生成模型理解
|
||
|
||
请直接返回优化后的画面描述，不要添加解释。"""
|
||
|
||
def _build_voiceover_prompt(self) -> str:
|
||
"""构建配音文案润色 Prompt"""
|
||
return """你是一位专业的短视频文案编辑。你的任务是优化口播文案，使其更加流畅、有吸引力。
|
||
|
||
优化要求：
|
||
1. 语言口语化，适合朗读
|
||
2. 增加节奏感和停顿
|
||
3. 保留核心信息点
|
||
4. 适当使用修辞手法
|
||
5. 控制字数，不要过长
|
||
|
||
请直接返回优化后的文案，不要添加解释。"""
|