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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。
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## 流程
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遍历当前所在目录下的文件（不深入到子目录）。
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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`
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- 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
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- 例如，`问 13.png` `Q3.1.jpg` `R1.1.5.PNG` 等等的文件名都是合法的
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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。
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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。
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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）
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接着，保存为对应的 `.typ` 文件。
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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：
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```json
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[
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{
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"question": "Q3.1",
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"format": "typst",
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"target": "Q3.1.typ"
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},
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{
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"question": "R1.1.5",
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"format": "typst",
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"target": "R1.1.5.typ"
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}
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]
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```
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## 细节
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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。
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## 规范
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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。
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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。
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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。
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程序往 `stderr` 的输出应该是可审计的。应该汇报：
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- 将要处理的文件清单。
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- 调用了什么 API，调用情况如何，输入输出多少 tokens。
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- 写入了什么文件。
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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。
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## 额外功能添补
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这个脚本应该可以作为 cli 调用，支持以下参数：
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- `--file` 或 `-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
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- `--dry-run` 不调用 AI，也不写入文件
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- `--verbose` 在基础上反馈 AI 调用的输出，相当于 log level 是 `DEBUG`
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- `--retry` 接数字，重试次数，默认为 3
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- `-n` 接数字，并发数量，默认为 3
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