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AI/D1_GenerateMarkdown.py

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 # -*- coding: utf-8 -*-
 import time
 from pathlib import Path
-from typing import Iterator
+from typing import Iterator, Optional
+
 import dashscope
 from dashscope import Generation
 from dashscope.api_entities.dashscope_response import DashScopeAPIResponse
 
 
-class TestDeepSeek:
-    # 模型版本常量
-    R1 = "deepseek-r1"
-    V3 = "deepseek-v3"
-    # API密钥（建议从环境变量读取）
+class MarkdownGenerator:
+    """Markdown教学大纲生成器"""
+
+    # 固定配置项
+    DEFAULT_TEMPLATE = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\md-file\readme\default.md")
+    DEFAULT_OUTPUT_DIR = Path(r"D:\dsWork\QingLong\AI\md-file\readme")
+    MODEL_R1 = "deepseek-r1"
     API_KEY = "sk-01d13a39e09844038322108ecdbd1bbc"
 
-    @staticmethod
-    def get_system_prompt() -> str:
-        """读取系统提示文件"""
-        md_path = Path(r"D:\dsWork\QingLong\PptGenerator\md-file\readme\default.md")
-        if not md_path.exists():
-            raise FileNotFoundError(f"提示文件不存在: {md_path}")
-        return md_path.read_text(encoding='utf-8')
-
-    @classmethod
-    def call_with_stream(cls) -> Iterator[DashScopeAPIResponse]:
-        """流式调用API"""
+    def __init__(
+            self,
+            course_name: str,
+            output_path: Optional[Path] = None,
+            template_path: Optional[Path] = None
+    ):
+        """
+        初始化生成器
+
+        :param course_name: 课程名称（如：小学数学内角和）
+        :param output_path: 输出文件路径（可选）
+        :param template_path: 模板文件路径（可选）
+        """
+        self.course_name = course_name
+        self.template_path = template_path or self.DEFAULT_TEMPLATE
+        self.output_path = output_path or self.DEFAULT_OUTPUT_DIR / f"{course_name}.md"
+
+        self._validate_paths()
+
+    def _validate_paths(self):
+        """路径验证"""
+        if not self.template_path.exists():
+            raise FileNotFoundError(f"模板文件不存在: {self.template_path}")
+
+        self.output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        if not self.output_path.parent.is_dir():
+            raise NotADirectoryError(f"无效的输出目录: {self.output_path.parent}")
+
+    def _load_template(self) -> str:
+        """加载模板内容"""
+        return self.template_path.read_text(encoding='utf-8')
+
+    def _generate_stream(self) -> Iterator[DashScopeAPIResponse]:
+        """流式生成内容"""
         system_prompt = (
-                            "返回的教案内容请严格按照指定的markdown语法格式返回，用来生成ppt。"
-                            "需要注意:1、最开头的Title:..,Author: ... Date:... 不能省略掉，有用处。"
-                            "2、第一级用#,第二级用##,第二级是独立的PPT一个页，每页中的数据必须有> 开头,"
-                            "如果是页面中的条目，必须用 - 开头,结果不要返回图片！请仔细阅读参考格式："
-                        ) + cls.get_system_prompt()
+            "请严格按照以下Markdown格式生成教学大纲：\n"
+            f"{self._load_template()}\n"
+            "注意：\n"
+            "1. 使用#/##标记标题\n"
+            "2. 每页内容以>开头\n"
+            "3. 列表项使用-标记\n"
+        )
 
-        try:
-            return Generation.call(
-                model=cls.R1,
-                api_key=cls.API_KEY,
-                messages=[
-                    {"role": "system", "content": system_prompt},
-                    {"role": "user", "content": "请帮我生成一个小学数学内角和的教案，按标准格式输出。"}
-                ],
-                result_format='message',
-                stream=True,  # 启用流式模式
-                incremental_output=True  # 启用增量输出
-            )
-        except Exception as e:
-            raise RuntimeError(f"API调用失败: {str(e)}") from e
+        return Generation.call(
+            model=self.MODEL_R1,
+            api_key=self.API_KEY,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": f"请生成《{self.course_name}》教学大纲"}
+            ],
+            result_format='message',
+            stream=True,
+            incremental_output=True
+        )
 
-    @classmethod
-    def main(cls):
-        """主执行方法（带实时进度提示）"""
-        print("🔄 开始生成教案，请稍候...")
+    def run(self) -> bool:
+        """执行生成流程"""
         start_time = time.time()
-        last_update = start_time
         spinner = ['⠋', '⠙', '⠹', '⠸', '⠼', '⠴', '⠦', '⠧', '⠇', '⠏']
-        spinner_idx = 0
+        content_buffer = []
 
         try:
-            responses = cls.call_with_stream()
-            full_content = []
-            has_content = False
-
-            for response in responses:
-                current_time = time.time()
-                # 更新进度动画（每秒更新）
-                if current_time - last_update > 0.1:
-                    print(f"\r{spinner[spinner_idx % 10]} 生成中 [{int(current_time - start_time)}s]", end="")
-                    spinner_idx += 1
-                    last_update = current_time
-
-                # 处理响应内容
+            print(f"🚀 开始生成【{self.course_name}】教学大纲")
+            responses = self._generate_stream()
+
+            for idx, response in enumerate(responses):
+                # 显示进度
+                print(f"\r{spinner[idx % 10]} 生成中（{int(time.time() - start_time)}秒）", end="")
+
                 if response.status_code == 200 and response.output:
-                    chunk = response.output.choices[0].message.content
-                    if chunk:
-                        full_content.append(chunk)
-                        if not has_content:
-                            print("\n\n✅ 开始接收内容：")
-                            has_content = True
-                        print(chunk, end="", flush=True)  # 实时显示内容
-
-            # 最终处理
-            if full_content:
-                md_content = ''.join(full_content)
-                print(f"\n\n🎉 生成完成！总耗时: {int(time.time() - start_time)}秒")
-
-                # 保存文件
-                output_path = Path(r"D:\dsWork\QingLong\PptGenerator\md-file\readme\5.md")
-                output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-                output_path.write_text(md_content, encoding='utf-8')
-                print(f"💾 结果已保存至: {output_path}")
-            else:
-                print("\n⚠️ 未收到有效内容，请检查提示词和API配置")
+                    if chunk := response.output.choices[0].message.content:
+                        content_buffer.append(chunk)
+                        if len(content_buffer) == 1:
+                            print("\n\n📝 内容生成开始：")
+                        print(chunk, end="", flush=True)
+
+            # 保存结果
+            if content_buffer:
+                self.output_path.write_text(''.join(content_buffer), encoding='utf-8')
+                print(f"\n\n✅ 生成成功！耗时 {int(time.time() - start_time)}秒")
+                print(f"📂 文件已保存至：{self.output_path}")
+                return True
+            return False
 
         except Exception as e:
-            print(f"\n\n❌ 发生错误: {str(e)}")
-            print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")
-        finally:
-            print("\n🔚 程序执行结束")
+            print(f"\n\n❌ 生成失败：{str(e)}")
+            return False
+
+
+def generate_document(
+        course_name: str,
+        output_path: Optional[str] = None,
+        template_path: Optional[str] = None
+):
+    """
+    生成文档入口函数
+
+    :param course_name: 课程名称
+    :param output_path: 输出路径（可选）
+    :param template_path: 模板路径（可选）
+    """
+    try:
+        generator = MarkdownGenerator(
+            course_name=course_name,
+            output_path=Path(output_path) if output_path else None,
+            template_path=Path(template_path) if template_path else None
+        )
+        return generator.run()
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 初始化失败：{str(e)}")
+        return False
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    dashscope.api_key = TestDeepSeek.API_KEY
-    TestDeepSeek.main()
+    # 使用示例（实际使用时参数可写在此处）
+    dashscope.api_key = MarkdownGenerator.API_KEY
+    generate_document(
+        course_name="小学数学三角形内角和",
+        output_path=r"D:\dsWork\QingLong\AI\md-file\readme\5.md"
+    )