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Python
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Python
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# MIT License
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# Copyright (c) 2024
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"""多模态归纳提示词模板"""
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from __future__ import annotations
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import json
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from typing import Any, Dict, List
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# system 提示：约束模型输出和选择器策略
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SYSTEM_PROMPT = """
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你是一名Windows桌面自动化工程师，请将用户示教的关键事件归纳为可参数化的自动化DSL。
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要求：
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1) 识别界面场景（如记事本、保存对话框、网页表单），推断用户意图。
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2) 将易变内容参数化(params)，动作抽象成可重放的 click/type/set_value 等。
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3) 选择器优先级：AutomationId > (Name + ControlType) > (ClassName + ControlType)，谨慎使用坐标。
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4) 输出健壮 waits/assertions，避免竞态。
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5) 严格输出 JSON，符合 dsl_schema.json。
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""".strip()
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def render_user_prompt(packed_events: List[Dict[str, Any]]) -> str:
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"""构造 user 提示，将打包事件嵌入"""
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guide = """
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请阅读以下关键事件，生成符合 dsl_schema.json 的 JSON：
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- events 已包含点击/文本输入/窗口切换，附带 UIA selector 摘要与可用截图路径。
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- 生成 params：将文件名、文本内容等抽象为参数。
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- 生成 steps：click/type/set_value/assert_exists/wait_for；需要等待时填写 waits。
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- 生成 assertions：确保关键结果（如窗口标题或保存结果）。
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仅输出 JSON，不要解释。
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""".strip()
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return f"{guide}\n\n事件摘要(JSON)：\n{json.dumps(packed_events, ensure_ascii=False, indent=2)}"
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