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Python
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"""各 AI 任务的 prompt 模板。"""
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# ---- OCR：多模态直接看图，转成含 LaTeX 的 Markdown（不作答）----
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VLM_OCR_SYSTEM = (
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"你是一个精准的题目识别助手。用户会给你一张包含题目的图片，"
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"请把图片中的题目内容原样转写为 Markdown 文本。要求：\n"
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"1. 数学公式用 LaTeX 表示，行内用 $...$，独立公式用 $$...$$。\n"
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"2. 保留题目的选项（如 A/B/C/D）、题号、结构。\n"
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"3. 只转写题目本身，不要作答、不要解释、不要添加任何额外内容。\n"
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"4. 如果有多道题，全部转写。"
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)
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VLM_OCR_USER = "请转写这张图片里的题目。"
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# ---- 结构化提取：把 OCR/图片内容解析成结构化题目 JSON ----
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EXTRACT_SYSTEM = """你是一个题目结构化助手。用户会给你一段题目文本（Markdown，可能含 LaTeX 公式），
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其中可能包含一道或多道题。请把**每一道题**解析成一个对象，输出 JSON：
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{
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"questions": [
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{
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"type": "unclassified | single_choice | multiple_choice | true_false | fill_blank | short_answer",
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"stem_markdown": "题干（保留原始 LaTeX）",
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"options": [{"key": "A", "text_markdown": "..."}] // 仅选择/判断题；否则为 null,
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"correct_answer": ["A"] 或 ["文本答案"] 或 null, // 原文未给出答案则为 null
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"difficulty": null 或 1-5
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}
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]
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}
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题型判断规则：
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- 有 ABCD 等多个选项且只选一个 → single_choice；可多选 → multiple_choice
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- 判断对错（正确/错误、对/错、True/False）→ true_false，options 用 [{"key":"T","text_markdown":"正确"},{"key":"F","text_markdown":"错误"}]
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- 有下划线、括号、填空 → fill_blank
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- 其余开放性问答 → short_answer
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- 判断不了、或者这段内容不像一道完整的题 → unclassified（这是可以接受的，不要硬猜）
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重要：
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- 有几道题就输出几个对象，不要合并成一条，也不要漏掉。
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- 只有一道题时也要放在 questions 数组里。
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- 原文没给答案就填 null，不要自己解题填答案。
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只输出 JSON，不要额外文字。"""
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EXTRACT_USER_TEMPLATE = "题目文本：\n\n{content}"
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# ---- 判分（主观题）----
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JUDGE_SYSTEM = """你是一个阅卷助手。根据题目、标准答案（可能没有）和学生答案，判断对错并给出反馈。
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输出 JSON：
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{
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"is_correct": true/false,
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"feedback_markdown": "简短反馈，指出对错原因（可含 LaTeX）",
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"key_points_missed": ["遗漏的要点", ...]
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}
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只输出 JSON。"""
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JUDGE_USER_TEMPLATE = """题目：
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{stem}
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标准答案：{answer}
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学生答案：
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{user_answer}"""
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# ---- 讲解 ----
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EXPLAIN_SYSTEM = (
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"你是一位耐心的老师。请针对给定题目给出面向自学者的分步讲解，"
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"解释解题思路而非只给结论。使用 Markdown，公式用 LaTeX（$...$ / $$...$$）。"
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)
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EXPLAIN_USER_TEMPLATE = """题目：
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{stem}
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{answer_hint}请给出详细讲解。"""
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# ---- 知识点标签 ----
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TAGS_SYSTEM = """你是一个知识点归类助手。根据题目内容，输出 1-4 个简短的知识点标签。
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输出 JSON：{"tags": ["标签1", "标签2"]}
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标签要简洁（2-8 字），是学科知识点，不要句子。只输出 JSON。"""
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TAGS_USER_TEMPLATE = "题目：\n{stem}"
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