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请在 `./scripts/` 文件夹下写一个 `img2typ.py` 脚本,达成下面的要求。
## 流程
遍历当前所在目录下的文件(不深入到子目录)。
找到所有的 `\S\s?[\d\.]+` 的文件名的图片。且最开头的 `\S` 不能是 `答` 或者 `A` 或者 `a`
- 这里只是大概的描述,你可能需要调整正则,或者不使用正则
- 例如,`问 13.png` `Q3.1.jpg` `R1.1.5.PNG` 等等的文件名都是合法的
检测有没有对应的 `.typ` 文件。即,看有没有后缀名改成 `typ` 的文件。
如果没有,则用 `./scripts/img2typ.prompt.txt` 为提示词,调用一个支持图片的 OpenAI 兼容 API。这个提示词文件在未来会改动请在程序执行时动态读取它。API 的 API 端点和 API Key 应该使用一个 `.env` 文件定义,这个文件将会置放在 `./scripts/` 文件夹下。
对输出结果,如果有 Markdown 代码块包裹,则去除(可能需要你写正则或者其他任何机制)
接着,保存为对应的 `.typ` 文件。
最后,整理所有符合条件的 `.typ` 文件(包括生成失败的),整理成一个列表后,在当前根目录写入(可覆盖)`questions.json`,是一个 JSON 列表,列表的每一个项目都是一个 JSON Object。形如
```json
[
{
"question": "Q3.1",
"format": "typst",
"target": "Q3.1.typ"
},
{
"question": "R1.1.5",
"format": "typst",
"target": "R1.1.5.typ"
}
]
```
## 细节
调用 API 时,如果失败,则重试。最多重试 3 次(或者可定义),真的失败了不能 panic只是在 stderr 中汇报。
## 规范
代码应该是人类可维护的。你可以(而且最好)使用 python 的比较常用的现代语法,例如直接的类型注解(使用 `list` 而不是 `typing.List`),以及尽量使用 `pathlib.Path` 而不是字符串。
这个应用是面向过程的。你应该首先对流程做拆解,然后以子函数的形式声明整个函数。每个函数都应该有 docstring。对于 AI 等一些比较重要的东西,你再使用面向对象的方式去应对。
你可以给我要求,让我依赖一些更多的外置库。当前环境有 `requests``dotenv``rich``tqdm` 可用。
程序往 `stderr` 的输出应该是可审计的。应该汇报:
- 将要处理的文件清单。
- 调用了什么 API调用情况如何输入输出多少 tokens。
- 写入了什么文件。
程序往 `stderr` 的输出应该是良好可视化的,就是说,有颜色区分,但是不要加 emoji。或者说你应该使用自带的日志库 + 一定的格式化。
## 额外功能添补
这个脚本应该可以作为 cli 调用,支持以下参数:
- `--file``-f` 后接文件名,可重复这个参数。当存在这个参数,则解析对应的图片,而不是扫描当前目录
- `--dry-run` 不调用 AI也不写入文件
- `--verbose` 在基础上反馈 AI 调用的输出,相当于 log level 是 `DEBUG`
- `--retry` 接数字,重试次数,默认为 3
- `-n` 接数字,并发数量,默认为 3