scripts/ — Python AI 批量生成工作流

为可视化拼图编辑器配套的命令行工具：复用项目里的 AI 生成能力，但脱离浏览器，在终端里批量根据 prompt 文件生成可部署的 HTML 页面。

与编辑器侧的 app.js AI 模块完全对齐：

同样的 AI_SYSTEM_PROMPT（ai_client.py）
同样的 normalizeAIElements 元素校验/clamp 逻辑（normalize.py）
同样的 exportHTML 输出格式（html_export.py）

零第三方依赖。仅用 Python 标准库，开箱即用。Python ≥ 3.10。

目录结构

front-pattern/
├── scripts/
│   ├── ai_client.py        DeepSeek / OpenAI 调用 + system prompt + dry-run mock
│   ├── normalize.py       复刻前端的元素 normalize 逻辑
│   ├── html_export.py     复刻前端的 exportHTML，输出独立可部署 HTML
│   ├── generate.py        单 prompt 生成 CLI
│   └── run_all.py         批量工作流入口
├── prompts/               输入：放 *.txt prompt 文件（已带 3 个示例）
├── output/                输出：生成的 .json + .html（目录由 .gitkeep 占位，实际产物被 .gitignore 忽略，仅本地保存）
├── .env.example           API key 配置模板
└── requirements.txt       依赖声明（实际上零依赖）

快速开始

0. 先试 dry-run（无需 API key）

python scripts/run_all.py --dry-run

会在 output/ 里看到三个示例 prompt 生成的 HTML/JSON：

output/咖啡店首页.html     ← 直接双击浏览器打开
output/咖啡店首页.json     ← 结构化数据，可人工再加工
output/个人作品集.html
output/简单落地页.html
...

1. 配置 API key

复制 .env.example 为 .env 并填入 key（别提交 .env）：

cp .env.example .env
# 编辑 .env: DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxx

generate.py / run_all.py 启动时会自动加载项目根目录下的 .env（零依赖内置实现，不强制安装 python-dotenv）。已存在的环境变量不会被覆盖——命令行 --api-key 或 export 优先级更高。

或者直接用环境变量 / 命令行参数：

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxx
python scripts/run_all.py --provider deepseek

# 或：python scripts/run_all.py --provider deepseek --api-key sk-xxxx

2. 跑批量工作流

python scripts/run_all.py --provider deepseek

每个 prompts/*.txt 会被处理一次：

第一行若以 --name: 开头，则作为页面名（也用作输出文件名）
其余行作为 prompt
失败的文件默认会跳过，汇总后输出报告；加 --strict 则首次失败即终止

3. 单 prompt 生成

python scripts/generate.py --prompt "做一个咖啡店首页" \
                            --provider deepseek \
                            -o output/cafe

# -> output/cafe.json + output/cafe.html

命令参考

`generate.py` 单 prompt

参数	默认	说明
`--prompt / -p`	必填	页面描述
`--provider`	`deepseek`	`deepseek` / `openai`
`--api-key`	env	可不传，从 `DEEPSEEK_API_KEY` / `OPENAI_API_KEY` 读
`--model`	provider 默认	覆盖默认模型
`--base-url`	provider 默认	接 OpenAI 兼容端点（自建网关、本地 ollama、Cursor 等）
`--output / -o`	`output/<safe>`	输出文件前缀（不含扩展）
`--out-dir`	`output`	输出根目录
`--name`	prompt 派生	页面名
`--dry-run`	off	本地 mock，不联网
`--temperature`	`0.7`	采样温度
`--html-only` / `--json-only`	off	只输出其中一种

`run_all.py` 批量

generate.py 的所有参数都支持，额外：

参数	说明
`--prompts-dir`	prompt 文件目录，默认 `prompts/`
`--reset-output`	跑前清空 `output/` 中旧的 `.html` / `.json`
`--strict`	任一文件失败即终止（默认跳过继续）

prompt 文件格式

--name: 页面名（用作输出文件名）
剩下整段作为 prompt 正文。
可以多行，写越具体效果越好。

如果省略 --name:，则用文件 stem 作为名字。

输出文件

<name>.html：与编辑器「导出」按钮产物完全一致，可直接部署
<name>.json：项目数据格式，{pages: [...], currentPageId, _prompt, _provider}，后续可在编辑器里手动加载再编辑

工作流链路图

prompts/*.txt ─┐
               ▼
         run_all.py
               │
       ┌───────┴────────┐
       ▼                ▼
  ai_client.py     normalize.py
   (调 API)         (clamp)
       │                │
       └───────┬────────┘
               ▼
        html_export.py
               │
       ┌───────┴───────┐
       ▼               ▼
   output/xx.html  output/xx.json

FAQ

Q：为什么不直接打开浏览器跑？ A：浏览器适合单 prompt 交互式尝试；批量（10+ 个 prompt） aparición、CI 集成、离线脚本化用 Python CLI 更顺手，也避免 API key 留在浏览器 localStorage。

Q：要不要 pip install？ A：不需要。requirements.txt 只是声明，实际跑只用标准库。脚本内置零依赖的 .env 加载器，自动读取项目根目录的 .env 文件。

Q：在 Windows 终端输出乱码怎么办？ A：脚本会自动将 stdout/stderr 设为 UTF-8 编码。如果终端仍然显示乱码，请在 PowerShell 中运行 chcp 65001 切换到 UTF-8 代码页后再执行 Python 脚本。

Q：输出的 HTML 跟编辑器导出的能混用吗？ A：可以。三者——浏览器实时预览、编辑器导出、Python 脚本生成——输出格式完全相同。

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