Files
game-marathon/backend/app/services/gpt.py

114 lines
5.4 KiB
Python
Raw Normal View History

2025-12-14 02:38:35 +07:00
import json
from openai import AsyncOpenAI
from app.core.config import settings
from app.schemas import ChallengeGenerated
class GPTService:
"""Service for generating challenges using OpenAI GPT"""
def __init__(self):
self.client = AsyncOpenAI(api_key=settings.OPENAI_API_KEY)
async def generate_challenges(
self,
game_title: str,
game_genre: str | None = None
) -> list[ChallengeGenerated]:
"""
Generate challenges for a game using GPT.
Args:
game_title: Name of the game
game_genre: Optional genre of the game
Returns:
List of generated challenges
"""
genre_text = f" (жанр: {game_genre})" if game_genre else ""
2025-12-16 03:41:34 +07:00
prompt = f"""Ты — эксперт по видеоиграм. Сгенерируй 6 КОНКРЕТНЫХ челленджей для игры "{game_title}"{genre_text}.
ВАЖНО: Челленджи должны быть СПЕЦИФИЧНЫМИ для этой игры!
- Используй РЕАЛЬНЫЕ названия локаций, боссов, персонажей, миссий, уровней из игры
- Основывайся на том, какие челленджи РЕАЛЬНО делают игроки в этой игре (спидраны, no-hit боссов, сбор коллекционных предметов и т.д.)
- НЕ генерируй абстрактные челленджи типа "пройди уровень" или "убей 10 врагов"
Примеры ХОРОШИХ челленджей:
- Dark Souls: "Победи Орнштейна и Смоуга без призыва" / "Пройди Чумной город без отравления"
- GTA V: "Получи золото в миссии «Ювелирное дело»" / "Выиграй уличную гонку на Vinewood"
- Hollow Knight: "Победи Хорнет без получения урона" / "Найди все грибные споры в Грибных пустошах"
- Minecraft: "Убей Дракона Края за один визит в Энд" / "Построй работающую ферму железа"
Требования по сложности:
- 2 лёгких (15-30 мин): простые задачи, знакомство с игрой
- 2 средних (1-2 часа): требуют навыка или исследования
- 2 сложных (3+ часа): серьёзный челлендж, достижения, полное прохождение
Формат ответа JSON:
- title: название на русском (до 50 символов), конкретное и понятное
- description: что именно сделать (1-2 предложения), с деталями из игры
- type: completion | no_death | speedrun | collection | achievement | challenge_run
- difficulty: easy | medium | hard
- points: easy=20-40, medium=45-75, hard=90-150
- estimated_time: время в минутах
- proof_type: screenshot | video | steam
- proof_hint: ЧТО КОНКРЕТНО должно быть видно на скриншоте/видео (экран победы, достижение, локация и т.д.)
Ответь ТОЛЬКО JSON:
2025-12-14 02:38:35 +07:00
{{"challenges": [{{"title": "...", "description": "...", "type": "...", "difficulty": "...", "points": 50, "estimated_time": 30, "proof_type": "...", "proof_hint": "..."}}]}}"""
response = await self.client.chat.completions.create(
2025-12-16 03:41:34 +07:00
model="gpt-5-mini",
2025-12-14 02:38:35 +07:00
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
response_format={"type": "json_object"},
2025-12-16 03:41:34 +07:00
temperature=0.8,
max_tokens=2500,
2025-12-14 02:38:35 +07:00
)
content = response.choices[0].message.content
data = json.loads(content)
challenges = []
for ch in data.get("challenges", []):
# Validate and normalize type
ch_type = ch.get("type", "completion")
if ch_type not in ["completion", "no_death", "speedrun", "collection", "achievement", "challenge_run"]:
ch_type = "completion"
# Validate difficulty
difficulty = ch.get("difficulty", "medium")
if difficulty not in ["easy", "medium", "hard"]:
difficulty = "medium"
# Validate proof_type
proof_type = ch.get("proof_type", "screenshot")
if proof_type not in ["screenshot", "video", "steam"]:
proof_type = "screenshot"
2025-12-16 03:06:26 +07:00
# Validate points based on difficulty
points = ch.get("points", 30)
2025-12-14 02:38:35 +07:00
if not isinstance(points, int) or points < 1:
2025-12-16 03:06:26 +07:00
points = 30
# Clamp points to expected ranges
if difficulty == "easy":
points = max(20, min(40, points))
elif difficulty == "medium":
points = max(45, min(75, points))
elif difficulty == "hard":
points = max(90, min(150, points))
2025-12-14 02:38:35 +07:00
challenges.append(ChallengeGenerated(
title=ch.get("title", "Unnamed Challenge")[:100],
description=ch.get("description", "Complete the challenge"),
type=ch_type,
difficulty=difficulty,
points=points,
estimated_time=ch.get("estimated_time"),
proof_type=proof_type,
proof_hint=ch.get("proof_hint"),
))
return challenges