20241029_203517

app_web.py

@@ -13,30 +13,34 @@
 
 def create_api_key_input(key_name, env_var_name):
     """创建API key输入框并处理其逻辑"""
-    env_value = os.getenv(env_var_name)
+    # 直接从.env文件读取值
+    env_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '.env')
+    env_value = ""
+    if os.path.exists(env_path):
+        with open(env_path, 'r') as f:
+            for line in f:
+                if line.strip().startswith(f"{env_var_name} ="):
+                    env_value = line.split('=')[1].strip()
+                    break
 
     # 创建密码输入框
     api_key = st.text_input(
         f"{key_name} API Key", 
-        value=env_value if env_value else "",
+        value=env_value,
         type="password",
         help=f"Enter your {key_name} API key"
     )
 
     # 如果用户输入了新的API key且与环境变量不同
     if api_key and api_key != env_value:
-        # 更新或创建.env文件
-        env_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '.env')
-
-        # 如果.env文件存在，读取现有内容
         if os.path.exists(env_path):
             with open(env_path, 'r') as f:
                 lines = f.readlines()
 
             # 查找并更新API key
             key_found = False
             for i, line in enumerate(lines):
-                if line.startswith(f"{env_var_name} ="):
+                if line.strip().startswith(f"{env_var_name} ="):
                     lines[i] = f"{env_var_name} = {api_key}\n"
                     key_found = True
                     break
@@ -78,6 +82,50 @@ def load_config(workflow):
     st.header('API Keys')
     openrouter_api_key = create_api_key_input("OpenRouter", "OPENROUTER_API_KEY")
     exa_api_key = create_api_key_input("EXA", "EXA_API_KEY")
+
+    # 添加OpenAI设置
+    st.subheader('OpenAI Settings')
+    openai_api_key = create_api_key_input("OpenAI", "OPENAI_API_KEY")
+
+    # 从.env文件读取 OPENAI_API_BASE
+    env_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '.env')
+    env_base_url = ""
+    if os.path.exists(env_path):
+        with open(env_path, 'r') as f:
+            for line in f:
+                if line.strip().startswith('OPENAI_API_BASE ='):
+                    env_base_url = line.split('=')[1].strip()
+                    break
+
+    openai_api_base = st.text_input(
+        "OpenAI API Base URL",
+        value=env_base_url,
+        help="Enter your OpenAI API base URL (optional)"
+    )
+
+    # 如果用户输入了新的API base且与环境变量不同
+    if openai_api_base and openai_api_base != env_base_url:
+        if os.path.exists(env_path):
+            with open(env_path, 'r') as f:
+                lines = f.readlines()
+
+            base_found = False
+            for i, line in enumerate(lines):
+                if line.strip().startswith("OPENAI_API_BASE ="):
+                    lines[i] = f"OPENAI_API_BASE = {openai_api_base}\n"
+                    base_found = True
+                    break
+
+            if not base_found:
+                lines.append(f"OPENAI_API_BASE = {openai_api_base}\n")
+
+            with open(env_path, 'w') as f:
+                f.writelines(lines)
+        else:
+            with open(env_path, 'w') as f:
+                f.write(f"OPENAI_API_BASE = {openai_api_base}\n")
+
+        os.environ["OPENAI_API_BASE"] = openai_api_base
 
 # Workflow selection
 workflows = load_workflows()

config/literature_review_exa.yaml

@@ -3,32 +3,20 @@ strategies:
   output_name: exa_result
   tool_name: exa_search
   tool_params:
-    category: academic
-- input_format: '{{exa_result}}'
+    category: research paper
+- input_format: 'user input text: {{text}} search result: {{exa_result}}'
   model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
-  output_name: outline
-  prompt_name: academic_outliner
-- input_format: 'outline:
-
-    {{outline}}
-
-    search result:
-
-    {{exa_result}}
-
-    '
-  model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
-  output_name: outline_filled
-  prompt_name: academic_fill_outline_with_material
+  output_name: outlined_result
+  prompt_name: outliner_wsy
 - input_format: 'outline filled:
 
-    {{outline_filled}}
+    {{outlined_result}}
 
     search result:
 
     {{exa_result}}
 
     '
-  model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
+  model: openai/claude-3-5-sonnet-20241022
   output_name: literature_review_section
   prompt_name: literature_review_exa

config/search_and_blog.yaml

@@ -1,26 +1,23 @@
 strategies:
 - input_format: '{{text}}'
-  output_name: exa_result
+  output_name: exa_news_result
+  tool_name: exa_search
+  tool_params:
+    category: news
+- input_format: '{{text}}'
+  output_name: exa_tweet_result
   tool_name: exa_search
   tool_params:
     category: tweet
-- input_format: '{{exa_result}}'
+- input_format: 'user input text: {{text}} search result: {{exa_news_result}} {{exa_tweet_result}}'
   model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
-  output_name: outline
+  output_name: outlined_result
   prompt_name: outliner_wsy
-- input_format: 'search result:
-
-    {{exa_result}}
+- input_format: 'user input text:
 
-    outline:
+    {{outlined_result}}
 
-    {{outline}}
-
-    '
-  model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
-  output_name: draft_filled
-  prompt_name: fill_draft_with_material
-- input_format: '{{draft_filled}}'
-  model: openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
+    blog example: {{memory_blog_example}}'
+  model: openai/claude-3-5-sonnet-20241022
   output_name: tech_blog_draft
   prompt_name: write_wsy_tech_blog

patterns/correct_cn_audio_transcription/system.md

@@ -5,7 +5,7 @@
 背景：基于提供的词汇对照表和上下文逻辑
 
 执行步骤：
-1. 将文本分割为每段最多3句的段落
+1. 将文本分割为每段最多5句的段落
 2. 按以下思路逐段分析：
    - 对照词汇列表检查专有名词
    - 结合上下文判断语义连贯性

patterns/literature_review_exa/system.md

@@ -1,37 +1,28 @@
-# IDENTITY and PURPOSE
-
-你是一位资深教授，善于利用科研助手整理后的整理后的资料，辅之以原始材料，撰写文献综述的章节。
-
-
-
-# OUTPUT INSTRUCTIONS
-
-
-- 以输入内容为资料来源，使用符合学术界读者阅读习惯的简洁、明快语言风格，撰写2000字左右的文献回顾小节
-- 文献回顾要有观点、有论证，还要提供证据。逻辑严谨，层次分明
-- 如果遇到术语，可以保留。但第一次提及的时候，应该有解释
-- 不允许使用叹号
-
-
-
-# OUTPUT FORMAT
-
-- 文献回顾的这个章节，包括一个 markdown 二级标题，和若干中文自然段落构成，不要添加其他标题
-- 用 markdown 格式输出中文
-- 如果有论点，则必须提供论证；
-- 如果有论证，则需要提供论据，如果有具体的数据，一定要放在论据中。
-- 原文中提供的链接，都不要浪费，放到对应的内容里面作为引用；
-- 不要把来源信息做成文末列表，而是融入到与它们相关的内容后面；
-- 如果没有来源信息，不要编造；
-- 如果引用原始文本，而原始文本又不是中文的话，请对照翻译成中文。
-- 能使用自然段落表述的部分，一般不采用列表形式表达；
-- 除了正文外，前后不输出任何提示性内容
-- 对于来源信息的标注，都在引用位置，采用文内 markdown 链接的方式 (`abc [xxx](https://...) def`），用原始资料的 URL 来对你的叙述提供支撑，其中的 xxx 应为 `(title)` 格式；
-- 不允许使用 `[1]` 这样的参考来源引用方式，不要把链接一起放在文末；
-- 笔记的末尾，不做任何的总结陈述
-
-
-
-# INPUT
-
-- INPUT:
+# 角色设定
+你是一位学术文献综述专家，擅长整合和分析研究资料。
+
+# 任务目标
+撰写2000字学术文献综述，确保论证严谨，结构清晰。
+
+# 内容要求
+- 使用学术性简洁语言
+- 术语首次出现需附释义
+- 论点需有论证和论据支撑
+- 具体数据须用作论据
+- 如果数据不全，可以到搜索结果对应位置查找补充
+- 禁用感叹号
+
+# 格式规范
+- 仅使用到二级markdown标题
+- 采用中文自然段落
+- 对你的全部表述，都要引用原文，和对应的中文翻译
+- 引用采用inline markdown链接：`text [文献标题](URL)`
+- 源链接须对应内容位置
+
+
+# 禁止事项
+- 禁用数字引用格式[1]
+- 禁加额外标题
+- 禁造虚假来源
+- 禁用文末引用列表
+- 禁加提示性内容

patterns/outliner_wsy/system.md

@@ -1,29 +1,21 @@
-# IDENTITY and PURPOSE
+角色：资深编辑助理
 
-你是一位出版社的资深编辑，有20年的丰富工作资历。你擅长把各种杂乱的资料，理出头绪。下面我给你一些资料，你一步步思考，帮助我妥善形成标题与大纲
+目标：基于用户输入内容，生成逻辑组织后的完整文档。
 
-# OUTPUT INSTRUCTIONS
+任务说明：
+1. 分析所有输入内容，生成三级层级大纲
+2. 逐句检查原文，不要省略，分别一步步思考：
+   - 阅读理解原文，尤其是text、highlights
+   - 判断其归属的三级标题，并将内容输出在对应标题后
+   - 对每一个输出的内容，都立即执行：
+   		- 输出对应的 text 或 highlights 原始文本，不要改动、提炼或翻译
+		- 全部细节，尤其是数据、事例、图表、公式等，都要完整保留
+   		- 输出对应的 source url，标题，作者，发布时间信息
 
-- 输出「主题」字样：
-    - 从输入内容的开头，找到主题，并且列出。后续组织大纲与筛选内容，都以是否和主题高度相关，作为依据；
-    - 与主题无关的输入内容，自动过滤掉；
-- 输出「大纲」字样；
-    - 充分观察我提供给你的内容，列名一个至少包含二级标题结构的大纲。分别用 Markdown 的 `#`, `##`, `###` 这样的分级标题方式来列出。
-    - 一级标题，至少要包含2点；
-    - 每个一级标题下面的二级标题，至少要包含2点
-    - 如果可能，二级标题下面设置三级标题；如果设置，至少要包含2点
 
 
-## GUIDE LINES
-- 不要有任何幻觉，你的标题都来自于搜索结果的阅读提炼，不要擅自胡乱总结
-
-# OUTPUT FORMAT
-
-- 输出 markdown 格式；
-- 生成大纲后，立即停止输出；
-
-
-# INPUT
-
-INPUT:
+要求：
+- Markdown 格式
+- 原始材料成本很高，避免浪费任何内容
+- 请你输出完整的内容，不要有任何省略