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app.py

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 import gradio as gr
+import os
+from datetime import datetime
 from gradio_client import Client
 import re
-from datetime import datetime
+import uuid
 import json
 
 # 初始化任务生成客户端（腾讯混元 Space）
 taskgen_client = Client("tencent/Hunyuan-Large")
 
+OUTPUT_DIR = "outputs"
+os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
+
+# 拆解 JD 成任务，并生成三个解决方案
+def generate_solutions_from_jd(jd):
+    message = f"""你是一个岗位分析助手，请根据以下JD内容：\n
+1. 首先识别一个可以用来测试岗位候选人核心能力的具体任务；
+2. 然后为这个任务生成三个不同的解决方案建议。
+
+请严格以如下格式输出：
+任务:（任务描述）\n方案1:（内容）\n方案2:（内容）\n方案3:（内容）\n
+JD: {jd}
+"""
+    response = taskgen_client.predict(message=message, api_name="/chat")
+
+    task_match = re.search(r"任务[:：](.*)", response)
+    solution1 = re.search(r"方案1[:：](.*)", response)
+    solution2 = re.search(r"方案2[:：](.*)", response)
+    solution3 = re.search(r"方案3[:：](.*)", response)
+
+    task = task_match.group(1).strip() if task_match else "任务解析失败"
+    s1 = solution1.group(1).strip() if solution1 else "方案1解析失败"
+    s2 = solution2.group(1).strip() if solution2 else "方案2解析失败"
+    s3 = solution3.group(1).strip() if solution3 else "方案3解析失败"
+
+    return task, s1, s2, s3
+
 # 构建 Gradio UI
 def build_ui():
     with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("## 📝 JD 任务解析与解法选择 Demo")
-
-        jd_text = gr.Textbox(label="职位描述 (JD)", placeholder="请输入职位描述文本，如‘负责销售数据分析与报告撰写’")
-        task = gr.Textbox(label="提取的可测试任务", interactive=False)
-        testable_skills = gr.Textbox(label="可测试的硬技能", interactive=False)
-        solution_options = gr.CheckboxGroup(label="任务解法选项", choices=["选项1", "选项2", "选项3"], type="index")
-        final_solution = gr.Textbox(label="您的最终解法", lines=3, placeholder="请提供您的解法")
-        comment = gr.Textbox(label="📝 选择理由", lines=3, placeholder="为什么选择这个解法")
-
-        generate_task = gr.Button("🔍 解析 JD 提取任务")
-        generate_solution = gr.Button("🎨 生成解法选项")
-        submit = gr.Button("✅ 提交选择与解法（保存为RLHF数据）")
+        gr.Markdown("## 📌 JD 任务拆解 + 解决方案选择 Demo")
+
+        jd_input = gr.Textbox(label="输入 JD", placeholder="请输入岗位描述 JD")
+        task_output = gr.Textbox(label="拆解出的测试任务", interactive=False)
+
+        generate_button = gr.Button("🚀 拆解任务并生成方案")
+
+        sol1 = gr.Textbox(label="方案1", interactive=False)
+        sol2 = gr.Textbox(label="方案2", interactive=False)
+        sol3 = gr.Textbox(label="方案3", interactive=False)
+
+        select_radio = gr.Radio(choices=["1", "2", "3"], label="请选择你最满意的解决方案编号")
+        user_solution = gr.Textbox(lines=4, label="📄 或者填写你自己的解决方案（可选）")
+        comment = gr.Textbox(lines=3, label="📝 请选择的理由或批注")
+
+        submit = gr.Button("✅ 提交 RLHF 数据")
         feedback = gr.Textbox(label="系统反馈", interactive=False)
 
-        jd_state = gr.State("")
-        task_state = gr.State("")
-        solution_state = gr.State([])
-
-        def handle_jd_submit(jd_text):
-            # 步骤 1：解析任务，并生成具体的可测试任务
-            message = f"""你是一个任务解析助手，请根据以下 JD 提取出一个可以测试硬技能的任务，并具体列出需要的硬技能：
-            JD: {jd_text}
-            请提取出以下内容：
-            1. 任务描述：可以通过具体操作测试的任务
-            2. 硬技能：为测试该任务所需的硬技能（例如编程语言、工具、技术等）"""
-            
-            response = taskgen_client.predict(message=message, api_name="/chat")
-            
-            # 任务描述和可测试硬技能的提取
-            task_match = re.search(r"任务描述[:：](.*?)(、|。)", response)
-            skills_match = re.search(r"硬技能[:：](.*?)(、|。)", response)
-            
-            task = task_match.group(1).strip() if task_match else "任务解析失败"
-            testable_skills = skills_match.group(1).strip() if skills_match else "无硬技能信息"
-            
-            return task, testable_skills, jd_text, task, testable_skills
-
-        def handle_generate_solution(task):
-            # 步骤 2：生成解法选项
-            solution_message = f"""根据以下任务描述，生成三个解决方案选项：
-            任务描述：{task}
-            请为该任务生成三个具体的解决方案，并列出其优缺点。"""
-            
-            solution_response = taskgen_client.predict(message=solution_message, api_name="/chat")
-            
-            # 解析解法选项（假设模型返回每个选项单独一行）
-            solution_options = solution_response.split("\n")  # 假设解法选项按行分开
-            return solution_options
-
-        def handle_submit(selected_option, comment_text, final_solution_text):
+        task_state = gr.State()
+
+        def handle_jd_input(jd_text):
+            task, s1, s2, s3 = generate_solutions_from_jd(jd_text)
+            return task, s1, s2, s3, task
+
+        def handle_submit(selected_idx, user_input_text, comment_text, task_text):
             record = {
-                "task": task_state,
-                "solution_options": solution_state,
-                "selected_option": selected_option,
+                "task": task_text,
+                "selected_index": selected_idx,
+                "user_solution": user_input_text,
                 "comment": comment_text,
-                "final_solution": final_solution_text,
                 "timestamp": datetime.now().isoformat()
             }
             try:
-                with open("rlhf_data.jsonl", "a", encoding="utf-8") as f:
+                with open("rlhf_jd_data.jsonl", "a", encoding="utf-8") as f:
                     json.dump(record, f, ensure_ascii=False)
                     f.write("\n")
-                feedback_text = f"✅ RLHF 数据已保存，选择了解法 {selected_option}"
+                return f"✅ 数据已保存，选择方案 {selected_idx}"
             except Exception as e:
-                feedback_text = f"❌ 保存失败：{str(e)}"
-            return feedback_text
+                return f"❌ 保存失败：{str(e)}"
 
-        generate_task.click(fn=handle_jd_submit, inputs=[jd_text], outputs=[task, testable_skills, jd_state, task_state])
-        generate_solution.click(fn=handle_generate_solution, inputs=[task], outputs=[solution_options])
-        submit.click(fn=handle_submit, inputs=[solution_options, comment, final_solution], outputs=[feedback])
+        generate_button.click(fn=handle_jd_input, inputs=[jd_input], outputs=[task_output, sol1, sol2, sol3, task_state])
+        submit.click(fn=handle_submit, inputs=[select_radio, user_solution, comment, task_state], outputs=[feedback])
 
     return demo
 
 if __name__ == "__main__":
     demo = build_ui()
-    demo.launch()
+    demo.launch()