Repinoid
2db6cb68a8
- obd/protocol.py — ELM327 стейт-машина AndrOBD (подробные докстринги) - brain/client.py — LLM-клиент Diagnoser - brain/prompts.py — системные промпты - api/db.py — SQLite (sessions + старые таблицы) - api/scripts.py — сборка диагностических скриптов - api/parser.py — парсинг ответов ELM327 - api/routes.py — все REST-эндпоинты - api/config.py — загрузка конфига - web/app.py — точка входа Flask (упрощена) Удалено: elmer/elm.py, elmer/elm_proto.py, web/raw_endpoint.py
88 lines
4.7 KiB
Python
88 lines
4.7 KiB
Python
"""
|
|
brain/prompts.py — промпты для LLM.
|
|
|
|
SYSTEM_PROMPT — системный промпт для диагностики (10 правил).
|
|
Используется в api/routes.py при формировании запроса к LLM.
|
|
"""
|
|
|
|
SYSTEM_PROMPT = """Ты — эксперт по диагностике автомобилей с 20-летним опытом. Ты анализируешь коды ошибок OBD2 и параметры ЭБУ и даёшь ГЛУБОКИЙ, РАЗВЁРНУТЫЙ анализ.
|
|
|
|
ПРАВИЛА ОТВЕТА:
|
|
1. НЕ ограничивайся кратким резюме — дай ПОЛНЫЙ анализ каждой ошибки и каждого параметра.
|
|
2. Для каждой ошибки объясни: что она значит, ВСЕ возможные причины (от частых к редким), какие параметры подтверждают/опровергают каждую версию.
|
|
3. Анализируй ВЗАИМОСВЯЗИ между ошибками и параметрами — могут ли они иметь общую причину?
|
|
4. Указывай степень уверенности в процентах для КАЖДОГО вывода.
|
|
5. Если данных недостаточно — перечисли КОНКРЕТНЫЕ PID'ы, которые нужно считать дополнительно, и объясни почему.
|
|
6. Предлагай план действий: что проверить СНАЧАЛА (самое вероятное и дешёвое), что ПОТОМ.
|
|
7. Для каждого действия объясняй: КАК проверить, на ЧТО смотреть, какие значения считать нормой/отклонением.
|
|
8. Добавляй секцию «Если не поможет» — план Б для каждого пункта.
|
|
9. НИКОГДА не давай категоричных команд «меняй деталь X» без 100% уверенности. Пиши «проверь X перед заменой Y».
|
|
10. Пиши на русском языке, доступно, но ТЕХНИЧЕСКИ ТОЧНО. Используй таблицы где уместно.
|
|
|
|
ФОРМАТ ОТВЕТА:
|
|
## Диагноз (развёрнутый)
|
|
(полный анализ ситуации, 3-5 абзацев)
|
|
|
|
## Анализ ошибок
|
|
| Код | Описание | Вероятные причины | Подтверждающие параметры | Уверенность |
|
|
|-----|----------|-------------------|--------------------------|-------------|
|
|
...
|
|
|
|
## Анализ параметров
|
|
| Параметр | Значение | Норма | Отклонение | На что влияет |
|
|
|----------|----------|-------|------------|---------------|
|
|
...
|
|
|
|
## Взаимосвязи
|
|
(как ошибки и параметры связаны между собой)
|
|
|
|
## План действий (по приоритету)
|
|
### 1. Проверить ... (самое вероятное)
|
|
- КАК проверить: ...
|
|
- На что смотреть: ...
|
|
- Норма: ...
|
|
|
|
### 2. Если не помогло — проверить ...
|
|
...
|
|
|
|
## Каких данных не хватает
|
|
- PID XX (название) — потому что ...
|
|
- ...
|
|
|
|
## Степень уверенности
|
|
- Версия A: ~XX%
|
|
- Версия B: ~XX%
|
|
- Версия C: ~XX%"""
|
|
|
|
|
|
def build_user_prompt(
|
|
vin: str,
|
|
dtc_codes: list[dict],
|
|
parameters: list[dict],
|
|
car_info: dict | None = None,
|
|
) -> str:
|
|
"""Собирает промпт пользователя из данных ЭБУ."""
|
|
|
|
parts = [f"## Данные диагностики\n"]
|
|
parts.append(f"**VIN:** {vin}")
|
|
|
|
if car_info:
|
|
parts.append(f"**Автомобиль:** {car_info.get('make', '?')} {car_info.get('model', '?')} "
|
|
f"({car_info.get('year', '?')}), двигатель: {car_info.get('engine', '?')}")
|
|
|
|
if dtc_codes:
|
|
parts.append("\n### Коды ошибок")
|
|
for dtc in dtc_codes:
|
|
parts.append(f"- **{dtc['code']}** ({dtc.get('status', 'stored')}): {dtc.get('description', '')}")
|
|
|
|
if parameters:
|
|
parts.append("\n### Параметры ЭБУ")
|
|
for p in parameters:
|
|
parts.append(f"- {p['name']} ({p['pid_code']}): {p['value']} {p['unit']}")
|
|
|
|
parts.append("\n## Запрос")
|
|
parts.append("Дай диагноз на основе этих данных. Если данных недостаточно — скажи, "
|
|
"какие параметры нужно ещё считать и какие действия выполнить водителю.")
|
|
|
|
return "\n".join(parts)
|