Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 66,693 Bytes
8946371 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 |
"""
Streamlit UI için modül.
Bu modül, Streamlit kullanarak web arayüzünü oluşturur.
"""
import streamlit as st
import os
from typing import Dict, Any, Optional, List
import json
import pandas as pd
import re
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv, set_key, find_dotenv
import io
import time
import base64
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Kendi modüllerimizi içe aktar
from prompt_templates import PROMPT_CATEGORIES
from chatbot_backend import chatbot, ai_interface
from api_integrations import (
api_manager,
openai_handler,
gemini_handler,
openrouter_handler
)
# API anahtarlarını yönetmek için fonksiyonlar
def save_api_keys_to_env(api_keys: Dict[str, str]) -> bool:
"""
API anahtarlarını .env dosyasına kaydeder.
Args:
api_keys (Dict[str, str]): API anahtarları sözlüğü
Returns:
bool: İşlem başarılıysa True, değilse False
"""
try:
# .env dosyasının yolunu bul
dotenv_path = find_dotenv()
# .env dosyası yoksa, proje dizininde oluştur
if not dotenv_path:
dotenv_path = os.path.join(os.getcwd(), ".env")
# UTF-8 olarak yeni dosya oluştur
with open(dotenv_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("# API Anahtarları\n")
# Mevcut .env dosyasını oku
env_content = {}
try:
# Varolan dosya varsa içeriğini oku
if os.path.exists(dotenv_path):
with open(dotenv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
# Mevcut içeriği dictionary'ye dönüştür
for line in lines:
line = line.strip()
if line and not line.startswith("#") and "=" in line:
key, value = line.split("=", 1)
env_content[key.strip()] = value.strip().strip('"\'')
except UnicodeDecodeError:
# UTF-8 okunamıyorsa Latin-1 ile dene
with open(dotenv_path, "r", encoding="latin-1") as f:
lines = f.readlines()
# Mevcut içeriği dictionary'ye dönüştür
for line in lines:
line = line.strip()
if line and not line.startswith("#") and "=" in line:
key, value = line.split("=", 1)
env_content[key.strip()] = value.strip().strip('"\'')
# API anahtarlarını env_content sözlüğüne ekle
for key, value in api_keys.items():
if key == "openai" and value:
env_content["OPENAI_API_KEY"] = value
elif key == "gemini" and value:
env_content["GEMINI_API_KEY"] = value
elif key == "openrouter" and value:
env_content["OPENROUTER_API_KEY"] = value
# .env dosyasını yeniden oluştur
with open(dotenv_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("# API Anahtarları\n")
for key, value in env_content.items():
f.write(f"{key}={value}\n")
return True
except Exception as e:
st.error(f"API anahtarları kaydedilirken hata oluştu: {str(e)}")
return False
def load_api_keys_from_env() -> Dict[str, str]:
"""
API anahtarlarını .env dosyasından yükler.
Returns:
Dict[str, str]: API anahtarları sözlüğü
"""
try:
# .env dosyasının yolunu bul
dotenv_path = find_dotenv()
# API anahtarlarını içeren sözlük
api_keys = {
"openai": "",
"gemini": "",
"openrouter": ""
}
# .env dosyası yoksa boş API anahtarlarını döndür
if not dotenv_path or not os.path.exists(dotenv_path):
return api_keys
# .env dosyasını manuel olarak oku
try:
# Önce UTF-8 ile dene
with open(dotenv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
lines = f.readlines()
except UnicodeDecodeError:
# UTF-8 çalışmazsa Latin-1 ile dene
with open(dotenv_path, "r", encoding="latin-1") as f:
lines = f.readlines()
# Dosya içeriğini işle
for line in lines:
line = line.strip()
if line and not line.startswith("#") and "=" in line:
key, value = line.split("=", 1)
key = key.strip()
value = value.strip().strip('"\'')
if key == "OPENAI_API_KEY":
api_keys["openai"] = value
elif key == "GEMINI_API_KEY":
api_keys["gemini"] = value
elif key == "OPENROUTER_API_KEY":
api_keys["openrouter"] = value
return api_keys
except Exception as e:
st.error(f"API anahtarları yüklenirken hata oluştu: {str(e)}")
return {
"openai": "",
"gemini": "",
"openrouter": ""
}
def load_saved_prompts() -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Kaydedilmiş promptları dosyadan yükler.
Returns:
List[Dict[str, Any]]: Kaydedilmiş promptlar listesi
"""
save_dir = os.path.join(os.getcwd(), "saved_prompts")
# Dizin yoksa oluştur
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_path = os.path.join(save_dir, "saved_prompts.json")
if os.path.exists(save_path):
try:
with open(save_path, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
except:
return []
return []
def save_prompt(prompt: str, category: str, params: Dict[str, Any], name: str, tags: List[str] = None) -> bool:
"""
Bir promptu dosyaya kaydeder.
Args:
prompt (str): Kaydedilecek prompt
category (str): Prompt kategorisi
params (Dict[str, Any]): Prompt parametreleri
name (str): Prompt adı
tags (List[str], optional): Prompt etiketleri
Returns:
bool: İşlem başarılıysa True, değilse False
"""
save_dir = os.path.join(os.getcwd(), "saved_prompts")
# Dizin yoksa oluştur
if not os.path.exists(save_dir):
os.makedirs(save_dir)
save_path = os.path.join(save_dir, "saved_prompts.json")
# Mevcut kaydedilmiş promptları yükle
saved_prompts = []
if os.path.exists(save_path):
try:
with open(save_path, "r", encoding="utf-8") as f:
saved_prompts = json.load(f)
except:
saved_prompts = []
# Etiketler için varsayılan değer
if tags is None:
tags = [category]
# Yeni promptu ekle
saved_prompts.append({
"name": name,
"prompt": prompt,
"category": category,
"params": params,
"tags": tags,
"created_at": str(pd.Timestamp.now())
})
# Dosyaya kaydet
try:
with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(saved_prompts, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return True
except Exception as e:
st.error(f"Prompt kaydedilirken hata oluştu: {str(e)}")
return False
def main():
"""
Ana Streamlit uygulaması.
"""
# Sayfa yapılandırması
st.set_page_config(
page_title="Kralkayra taner atmaca tarafından",
page_icon="🤖",
layout="wide",
initial_sidebar_state="expanded"
)
# .env dosyasından API anahtarlarını yükle
env_api_keys = load_api_keys_from_env()
# Session state başlatma
if "api_keys" not in st.session_state:
st.session_state.api_keys = env_api_keys
# API anahtarlarını chatbot ve işleyicilere de yükle
for provider, key in st.session_state.api_keys.items():
if key:
api_manager.set_api_key(provider, key)
if provider == "openai":
openai_handler.set_api_key(key)
chatbot.ai_generator.set_api_key(provider, key)
elif provider == "gemini":
gemini_handler.set_api_key(key)
chatbot.ai_generator.set_api_key(provider, key)
elif provider == "openrouter":
openrouter_handler.set_api_key(key)
chatbot.ai_generator.set_api_key(provider, key)
# Gerekli importlar
# Başlık ve açıklama
st.title("Kralkayra taner atmaca tarafından")
st.markdown("Bu uygulama, AI modellerine verilecek detaylı promptlar oluşturmanıza yardımcı olur.")
# Sekmeler
tabs = st.tabs(["Ana Sayfa", "Prompt Kütüphanesi", "Prompt Şablonları", "İleri Analiz", "Görsel Prompt Oluşturucu", "Toplu İşlem"])
# Sidebar - API anahtarları
with st.sidebar:
st.header("API Anahtarları")
st.info("API anahtarlarınızı girin ve 'API Anahtarlarını Kaydet' butonuna tıklayarak kalıcı olarak kaydedin.")
# OpenAI API anahtarı
openai_api_key = st.text_input(
"OpenAI API Anahtarı",
type="password",
value=st.session_state.api_keys.get("openai", "")
)
# Google Gemini API anahtarı
gemini_api_key = st.text_input(
"Google Gemini API Anahtarı",
type="password",
value=st.session_state.api_keys.get("gemini", "")
)
# OpenRouter API anahtarı
openrouter_api_key = st.text_input(
"OpenRouter API Anahtarı",
type="password",
value=st.session_state.api_keys.get("openrouter", "")
)
# API anahtarlarını kaydet
if st.button("API Anahtarlarını Kaydet"):
# Yeni API anahtarları sözlüğü oluştur
new_api_keys = {
"openai": openai_api_key,
"gemini": gemini_api_key,
"openrouter": openrouter_api_key
}
# Session state'e API anahtarlarını kaydet
st.session_state.api_keys = new_api_keys
# API anahtarlarını ayarla
api_manager.set_api_key("openai", openai_api_key)
api_manager.set_api_key("gemini", gemini_api_key)
api_manager.set_api_key("openrouter", openrouter_api_key)
# API işleyicilerine de anahtarları ayarla
openai_handler.set_api_key(openai_api_key)
gemini_handler.set_api_key(gemini_api_key)
openrouter_handler.set_api_key(openrouter_api_key)
# Chatbot'un AI prompt generator'ına da anahtarları ayarla
chatbot.ai_generator.set_api_key("openai", openai_api_key)
chatbot.ai_generator.set_api_key("gemini", gemini_api_key)
chatbot.ai_generator.set_api_key("openrouter", openrouter_api_key)
# API anahtarlarını .env dosyasına kaydet
if save_api_keys_to_env(new_api_keys):
st.success("API anahtarları başarıyla kaydedildi ve kalıcı olarak saklandı!")
else:
st.warning("API anahtarları geçici olarak kaydedildi, ancak kalıcı saklama başarısız oldu.")
# API anahtarlarının durumunu göster
with st.expander("API Anahtarı Durumu", expanded=False):
openai_status = "✅ Ayarlandı" if st.session_state.api_keys.get("openai") else "❌ Ayarlanmadı"
gemini_status = "✅ Ayarlandı" if st.session_state.api_keys.get("gemini") else "❌ Ayarlanmadı"
openrouter_status = "✅ Ayarlandı" if st.session_state.api_keys.get("openrouter") else "❌ Ayarlanmadı"
st.write(f"OpenAI API: {openai_status}")
st.write(f"Gemini API: {gemini_status}")
st.write(f"OpenRouter API: {openrouter_status}")
# AI modeli seçimi
st.header("AI Modeli Seçimi")
# API sağlayıcısı seçimi
provider = st.selectbox(
"API Sağlayıcısı",
["OpenAI", "Google Gemini", "OpenRouter"],
index=0
)
# Seçilen sağlayıcıya göre model listesini al
provider_key = provider.lower().replace(" ", "_")
if provider_key == "google_gemini":
provider_key = "gemini"
# Modelleri al
models = []
if provider_key == "openai":
models = openai_handler.get_available_models()
elif provider_key == "gemini":
models = gemini_handler.get_available_models()
elif provider_key == "openrouter":
models = openrouter_handler.get_available_models()
# Model seçimi
selected_model = None
if models:
selected_model = st.selectbox("Model", models)
# Ana Sayfa Sekmesi
with tabs[0]:
# Ana içerik
col1, col2 = st.columns([1, 1])
with col1:
st.header("Prompt Oluştur")
# Kullanıcı girdisi
user_input = st.text_area(
"Ne yapmak istediğinizi açıklayın:",
height=150,
placeholder="Örnek: Bir e-ticaret web sitesi yapmak istiyorum. Ürünleri listeleyebilmeli, sepete ekleyebilmeli ve ödeme alabilmeliyim."
)
# AI destekli prompt oluşturma seçeneği
if "use_ai_generation" not in st.session_state:
st.session_state.use_ai_generation = True
use_ai_generation = st.checkbox(
"AI destekli prompt oluşturma kullan",
value=st.session_state.use_ai_generation,
key="use_ai_generation_checkbox"
)
# Checkbox değiştiğinde session state'i güncelle
st.session_state.use_ai_generation = use_ai_generation
# API anahtarı kontrolü ve uyarı
selected_provider_key = provider.lower().replace(" ", "_")
if selected_provider_key == "google_gemini":
selected_provider_key = "gemini"
if use_ai_generation and not st.session_state.api_keys.get(selected_provider_key):
st.warning(f"AI destekli prompt oluşturma için {provider} API anahtarı gereklidir. Lütfen API anahtarınızı girin ve 'API Anahtarlarını Kaydet' butonuna tıklayın.")
# Prompt oluştur butonu
if st.button("Prompt Oluştur"):
if user_input:
with st.spinner("Prompt oluşturuluyor..."):
# Prompt oluştur
provider_key = provider.lower().replace(" ", "_")
if provider_key == "google_gemini":
provider_key = "gemini"
# API anahtarı kontrolü
if use_ai_generation and not st.session_state.api_keys.get(provider_key):
st.error(f"AI destekli prompt oluşturma için {provider} API anahtarı gereklidir. Lütfen API anahtarınızı girin ve 'API Anahtarlarını Kaydet' butonuna tıklayın.")
else:
# Debug bilgisi
st.session_state.debug_info = {
"use_ai_generation": use_ai_generation,
"provider": provider_key,
"model": selected_model,
"api_key_set": bool(st.session_state.api_keys.get(provider_key))
}
try:
prompt, category, params = chatbot.process_input(
user_input,
use_ai_generation=use_ai_generation,
provider=provider_key,
model=selected_model
)
# Sonuçları session state'e kaydet
st.session_state.prompt = prompt
st.session_state.category = category
st.session_state.params = params
except Exception as e:
st.error(f"Prompt oluşturma sırasında bir hata oluştu: {str(e)}")
st.session_state.prompt = "Prompt oluşturulurken bir hata oluştu. Lütfen tekrar deneyin veya AI destekli prompt oluşturmayı kapatın."
st.session_state.category = "error"
st.session_state.params = {}
# Sonuçları göster
st.success("Prompt başarıyla oluşturuldu!")
else:
st.error("Lütfen ne yapmak istediğinizi açıklayın.")
with col2:
st.header("Oluşturulan Prompt")
# Debug bilgisi (geliştirme aşamasında)
if "debug_info" in st.session_state:
with st.expander("Debug Bilgisi", expanded=False):
st.write(st.session_state.debug_info)
# Oluşturulan promptu göster
if "prompt" in st.session_state:
st.subheader(f"Kategori: {st.session_state.category}")
# Parametreleri göster
if st.session_state.params:
with st.expander("Parametreler", expanded=False):
for key, value in st.session_state.params.items():
st.write(f"**{key}:** {value}")
# Promptu göster
st.text_area(
"Prompt:",
value=st.session_state.prompt,
height=400,
disabled=True
)
# Promptu kopyala butonu
if st.button("Promptu Kopyala"):
st.code(st.session_state.prompt)
st.info("Yukarıdaki kodu seçip kopyalayabilirsiniz.")
# AI ile Test Et bölümü
st.subheader("AI ile Test Et")
# Test için API sağlayıcısı seçimi
test_provider = st.selectbox(
"Test için API Sağlayıcısı",
["OpenAI", "Google Gemini", "OpenRouter"],
index=0,
key="test_provider"
)
# Test için model seçimi
test_provider_key = test_provider.lower().replace(" ", "_")
if test_provider_key == "google_gemini":
test_provider_key = "gemini"
# Test için modelleri al
test_models = []
if test_provider_key == "openai":
test_models = openai_handler.get_available_models()
elif test_provider_key == "gemini":
test_models = gemini_handler.get_available_models()
elif test_provider_key == "openrouter":
test_models = openrouter_handler.get_available_models()
# Test için model seçimi
test_selected_model = None
if test_models:
test_selected_model = st.selectbox("Test için Model", test_models, key="test_model")
# Test için API anahtarı giriş alanı
st.markdown("### Test için API Anahtarı")
st.info("Test için API anahtarını doğrudan buraya girebilirsiniz.")
test_api_key = st.text_input(
f"{test_provider} API Anahtarı (Test için)",
type="password",
key="test_api_key"
)
# Kod şablonları oluşturma seçeneği
generate_code_templates = st.checkbox("Kod şablonları ve dizin yapısı oluştur", value=True, key="generate_code_templates")
# AI ile Test Et butonu
if st.button("AI ile Test Et"):
if "prompt" in st.session_state:
if not test_api_key:
st.error(f"Lütfen test için {test_provider} API anahtarını girin.")
else:
with st.spinner("AI yanıtı alınıyor..."):
if generate_code_templates:
# Kod şablonları ile yanıt al
result = ai_interface.generate_response_with_code_templates(
test_provider_key,
st.session_state.prompt,
test_selected_model,
test_api_key
)
# Yanıtı ve şablonları session state'e kaydet
st.session_state.ai_response = result["response"]
st.session_state.code_templates = result["templates"]
else:
# Sadece yanıt al
response = ai_interface.generate_response(
test_provider_key,
st.session_state.prompt,
test_selected_model,
test_api_key
)
# Yanıtı session state'e kaydet
st.session_state.ai_response = response
if "code_templates" in st.session_state:
del st.session_state.code_templates
# Yanıtı göster
st.success("AI yanıtı başarıyla alındı!")
else:
st.error("Lütfen önce bir prompt oluşturun.")
# AI yanıtını göster
if "ai_response" in st.session_state:
st.subheader("AI Yanıtı")
st.text_area(
"Yanıt:",
value=st.session_state.ai_response,
height=400,
disabled=True
)
# Kod şablonları ve dizin yapısı varsa göster
if "code_templates" in st.session_state:
templates = st.session_state.code_templates
# Dizin yapısı
if templates["directory_structure"]:
with st.expander("📁 Dizin Yapısı", expanded=True):
for structure in templates["directory_structure"]:
st.code(structure, language="bash")
# Kod şablonları
if templates["code_templates"]:
with st.expander("💻 Kod Şablonları", expanded=True):
for template in templates["code_templates"]:
st.subheader(f"{template['language'].capitalize()} Dosyası")
st.code(template["code"], language=template["language"])
# Uygulama adımları
if templates["implementation_steps"]:
with st.expander("📝 Uygulama Adımları", expanded=True):
for i, step in enumerate(templates["implementation_steps"]):
if not step.startswith(f"{i+1}.") and not step.startswith("##"):
st.markdown(f"**Adım {i+1}:** {step}")
else:
st.markdown(step)
# Prompt Kaydetme Bölümü
if "prompt" in st.session_state:
with st.expander("Promptu Kaydet", expanded=False):
prompt_name = st.text_input("Prompt Adı", key="save_prompt_name")
prompt_tags = st.text_input("Etiketler (virgülle ayırın)", key="save_prompt_tags")
if st.button("Kaydet"):
if prompt_name:
tags = [tag.strip() for tag in prompt_tags.split(",")] if prompt_tags else []
if save_prompt(
st.session_state.prompt,
st.session_state.category,
st.session_state.params,
prompt_name,
tags
):
st.success("Prompt başarıyla kaydedildi!")
else:
st.error("Lütfen prompt için bir isim girin.")
else:
st.info("Henüz bir prompt oluşturulmadı. Sol taraftaki formu doldurup 'Prompt Oluştur' butonuna tıklayın.")
# Prompt Kütüphanesi Sekmesi
with tabs[1]:
st.header("Kaydedilmiş Promptlar Kütüphanesi")
# Kaydedilmiş promptları yükle
saved_prompts = load_saved_prompts()
if not saved_prompts:
st.info("Henüz kaydedilmiş prompt bulunmuyor. Ana sayfada oluşturduğunuz promptları kaydedebilirsiniz.")
else:
# Filtreler
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
# Kategori filtresi
categories = list(set([p["category"] for p in saved_prompts]))
selected_category = st.selectbox("Kategori Filtresi", ["Tümü"] + categories, key="library_category_filter")
with col2:
# Etiket filtresi
all_tags = []
for p in saved_prompts:
all_tags.extend(p.get("tags", []))
unique_tags = list(set(all_tags))
selected_tag = st.selectbox("Etiket Filtresi", ["Tümü"] + unique_tags, key="library_tag_filter")
# Arama
search_query = st.text_input("Prompt Ara", key="library_search")
# Filtreleme
filtered_prompts = saved_prompts
if selected_category != "Tümü":
filtered_prompts = [p for p in filtered_prompts if p["category"] == selected_category]
if selected_tag != "Tümü":
filtered_prompts = [p for p in filtered_prompts if selected_tag in p.get("tags", [])]
if search_query:
search_lower = search_query.lower()
filtered_prompts = [p for p in filtered_prompts if
search_lower in p["name"].lower() or
search_lower in p["prompt"].lower()]
# Prompt listesi
if not filtered_prompts:
st.warning("Filtrelere uygun kayıtlı prompt bulunamadı.")
else:
for i, prompt_data in enumerate(filtered_prompts):
with st.expander(f"{prompt_data['name']} ({prompt_data['category']})", expanded=False):
st.text_area(
"Prompt:",
value=prompt_data["prompt"],
height=200,
disabled=True,
key=f"saved_prompt_{i}"
)
# Etiketler
st.write("**Etiketler:** " + ", ".join(prompt_data.get("tags", [])))
# Parametreler
if prompt_data.get("params"):
st.write("**Parametreler:**")
for key, value in prompt_data["params"].items():
st.write(f"- {key}: {value}")
# Oluşturulma tarihi
if "created_at" in prompt_data:
st.write(f"**Oluşturulma Tarihi:** {prompt_data['created_at']}")
# Prompt'u düzenleme ekranına yükle butonu
if st.button("Bu Prompt'u Düzenle", key=f"edit_prompt_{i}"):
st.session_state.prompt = prompt_data["prompt"]
st.session_state.category = prompt_data["category"]
st.session_state.params = prompt_data["params"]
st.session_state.editing_prompt = True
st.info("Prompt ana sayfaya yüklendi! Ana sayfaya geçerek düzenleyebilirsiniz.")
# Prompt'u sil butonu
if st.button("Bu Prompt'u Sil", key=f"delete_prompt_{i}"):
# Promptu listeden çıkar
saved_prompts.remove(prompt_data)
# Dosyaya kaydet
save_dir = os.path.join(os.getcwd(), "saved_prompts")
save_path = os.path.join(save_dir, "saved_prompts.json")
try:
with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(saved_prompts, f, ensure_ascii=False, indent=2)
st.success("Prompt başarıyla silindi!")
st.rerun() # Sayfayı yeniden yükle
except Exception as e:
st.error(f"Prompt silinirken hata oluştu: {str(e)}")
# Prompt Şablonları Sekmesi
with tabs[2]:
st.header("Prompt Şablonları")
# Kategori seçimi
category = st.selectbox("Kategori", list(PROMPT_CATEGORIES.keys()), key="template_category")
# Seçilen kategoriye göre şablon göster
if category in PROMPT_CATEGORIES:
# Kategori açıklaması
if isinstance(PROMPT_CATEGORIES[category], dict) and "description" in PROMPT_CATEGORIES[category]:
st.write(PROMPT_CATEGORIES[category]["description"])
# Şablon parametreleri
st.subheader("Şablon Parametreleri")
# Parametreleri dinamik olarak oluştur
params = {}
from prompt_templates import PROMPT_TEMPLATES
if category in PROMPT_TEMPLATES:
template = PROMPT_TEMPLATES[category]
# Şablon parametrelerini regex ile bul
pattern = r'{(\w+)}'
params_keys = re.findall(pattern, template)
# Her parametre için input alanı oluştur
for param in params_keys:
params[param] = st.text_area(f"{param}:", height=100, key=f"template_param_{param}")
# Şablonu oluştur butonu
if st.button("Şablonu Oluştur"):
from prompt_templates import create_prompt
prompt = create_prompt(category, params)
# Promptu session state'e ekle
st.session_state.prompt = prompt
st.session_state.category = category
st.session_state.params = params
# Oluşturulan şablonu göster
st.subheader("Oluşturulan Şablon")
st.text_area(
"Prompt:",
value=prompt,
height=400,
disabled=True
)
# Şablon kullanım bilgisi
st.info("Bu şablon ana sayfaya yüklendi. Ana sayfaya geçerek düzenleyebilir veya API ile test edebilirsiniz.")
# İleri Analiz Sekmesi (Placeholder)
with tabs[3]:
st.header("İleri AI Analizi")
# Analiz edilecek prompt
analysis_prompt = st.text_area(
"Analiz edilecek prompt:",
height=200,
placeholder="Analiz etmek istediğiniz promptu buraya yapıştırın...",
key="analysis_prompt"
)
# Mevcut prompt varsa, onu otomatik olarak ekle
if "prompt" in st.session_state and not analysis_prompt:
if st.button("Mevcut promptu yükle"):
analysis_prompt = st.session_state.prompt
st.session_state.analysis_prompt = analysis_prompt
st.rerun()
if analysis_prompt:
# Analiz türleri
analysis_tabs = st.tabs(["Token Analizi", "Kalite Skorlaması", "Karmaşıklık Analizi"])
# Token Analizi
with analysis_tabs[0]:
st.subheader("Token Analizi")
# Basit token sayacı
words = analysis_prompt.split()
word_count = len(words)
# Yaklaşık token sayısı (GPT tokenizasyonu için yaklaşık değer)
# GPT tokenizasyonu genellikle kelimelerden daha küçük birimlerdir
# Yaklaşık olarak 4 karakter = 1 token olarak hesaplanabilir
char_count = len(analysis_prompt)
estimated_tokens = char_count // 4
# Sonuçları göster
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
st.metric("Kelime Sayısı", word_count)
with col2:
st.metric("Karakter Sayısı", char_count)
with col3:
st.metric("Tahmini Token Sayısı", estimated_tokens)
# Token maliyeti tahmini
st.subheader("Tahmini Maliyet")
# Farklı modeller için maliyet tahminleri
model_costs = {
"gpt-3.5-turbo": {"input": 0.0000015, "output": 0.000002},
"gpt-4o": {"input": 0.00001, "output": 0.00003},
"gemini-1.5-pro": {"input": 0.000005, "output": 0.000005},
}
# Maliyetleri hesapla ve göster
cost_cols = st.columns(len(model_costs))
for i, (model, costs) in enumerate(model_costs.items()):
input_cost = estimated_tokens * costs["input"]
output_cost_1k = 1000 * costs["output"] # 1000 token yanıt için
with cost_cols[i]:
st.metric(f"{model}", f"${input_cost:.6f}")
st.caption(f"Prompt maliyeti")
st.metric("1000 token yanıt", f"${output_cost_1k:.4f}")
# Token optimizasyonu önerileri
st.subheader("Optimizasyon Önerileri")
if word_count > 200:
st.warning("Bu prompt oldukça uzun. Maliyeti düşürmek için kısaltmayı düşünebilirsiniz.")
# Optimizasyon önerileri
st.markdown("""
**Öneriler:**
- Gereksiz tekrarları kaldırın
- Örnek açıklamaları kısaltın
- Açıklama cümlelerini daha özlü hale getirin
""")
else:
st.success("Bu prompt token kullanımı açısından makul görünüyor.")
# Kalite Skorlaması
with analysis_tabs[1]:
st.subheader("Prompt Kalite Analizi")
# Kalite faktörleri
quality_factors = [
"Açıklık ve Netlik",
"Spesifiklik",
"Bağlam Sağlama",
"Hedef Belirleme",
"Örnek İçerme"
]
# Her faktör için puan hesapla (basit algoritmalar)
clarity_score = min(10, max(1, 7 + (analysis_prompt.count(".") / max(1, word_count // 20))))
specificity_score = min(10, max(1, 5 + (analysis_prompt.count(":") * 2)))
context_score = min(10, max(1, 5 + (analysis_prompt.lower().count("örneğin") + analysis_prompt.lower().count("bağlam"))))
goal_score = min(10, max(1, 6 + (analysis_prompt.lower().count("hedef") + analysis_prompt.lower().count("amaç"))))
example_score = min(10, max(1, 4 + (analysis_prompt.lower().count("örnek") * 2)))
# Genel skor hesapla
overall_score = (clarity_score + specificity_score + context_score + goal_score + example_score) / 5
# Sonuçları göster
col1, col2 = st.columns([1, 2])
with col1:
# Genel skor
st.markdown(f"### Genel Skor: {overall_score:.1f}/10")
if overall_score >= 8:
st.success("Bu prompt yüksek kaliteye sahip! Mükemmel bir prompt oluşturdunuz.")
elif overall_score >= 6:
st.info("Bu prompt iyi görünüyor, ancak geliştirilebilir.")
else:
st.warning("Bu prompt iyileştirilmeli. Aşağıdaki önerilere göz atın.")
with col2:
# Faktör skorları
scores = [clarity_score, specificity_score, context_score, goal_score, example_score]
# Radar chart oluştur
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
# Skorlar ve faktörler için veri hazırlığı
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(quality_factors), endpoint=False)
scores_for_plot = np.concatenate((scores, [scores[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
labels = quality_factors + [quality_factors[0]]
# Çizim
ax.plot(angles, scores_for_plot, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, scores_for_plot, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles[:-1] * 180/np.pi, labels[:-1])
ax.set_ylim(0, 10)
ax.grid(True)
st.pyplot(fig)
# İyileştirme önerileri
st.subheader("İyileştirme Önerileri")
if clarity_score < 7:
st.markdown("- **Açıklık ve Netlik**: Daha kısa ve öz cümleler kullanın. Her cümle tek bir fikri ifade etmeli.")
if specificity_score < 7:
st.markdown("- **Spesifiklik**: Daha detaylı talimatlar verin. İstediğiniz format, stil ve içeriği açıkça belirtin.")
if context_score < 7:
st.markdown("- **Bağlam Sağlama**: Promptta daha fazla bağlam bilgisi sağlayın. Hedef kitle, amaç ve kullanım senaryosu ekleyin.")
if goal_score < 7:
st.markdown("- **Hedef Belirleme**: Promptun sonunda ne elde etmek istediğinizi net bir şekilde belirtin.")
if example_score < 7:
st.markdown("- **Örnek İçerme**: İstediğiniz çıktı formatına benzer örnekler ekleyin.")
# Karmaşıklık Analizi
with analysis_tabs[2]:
st.subheader("Karmaşıklık Analizi")
# Okunabilirlik skoru (Flesch Reading Ease formülüne yaklaşık bir değer)
sentences = analysis_prompt.split('.')
sentence_count = max(1, len(sentences) - 1) # Son nokta sonrası boş cümle olabilir
avg_words_per_sentence = word_count / sentence_count
avg_syllables_per_word = char_count / (word_count * 1.5) # Yaklaşık bir değer
# Flesch Reading Ease skoru (0-100 arası, yüksek değer daha kolay okunabilir)
readability_score = 206.835 - (1.015 * avg_words_per_sentence) - (84.6 * avg_syllables_per_word)
readability_score = max(0, min(100, readability_score))
# Karmaşıklık seviyesi
if readability_score >= 80:
complexity_level = "Çok Kolay"
complexity_description = "Çok basit, anlaşılması kolay bir prompt."
elif readability_score >= 60:
complexity_level = "Kolay"
complexity_description = "Anlaşılması kolay, basit bir prompt."
elif readability_score >= 40:
complexity_level = "Orta"
complexity_description = "Orta zorlukta, genel kullanıcılar için uygun."
elif readability_score >= 20:
complexity_level = "Zor"
complexity_description = "Karmaşık, anlaşılması için teknik bilgi gerekebilir."
else:
complexity_level = "Çok Zor"
complexity_description = "Çok karmaşık, sadece uzmanlar için uygun."
# Sonuçları göster
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
st.metric("Okunabilirlik Skoru", f"{readability_score:.1f}/100")
st.metric("Cümle Sayısı", sentence_count)
st.metric("Cümle Başına Kelime", f"{avg_words_per_sentence:.1f}")
with col2:
st.markdown(f"### Karmaşıklık: {complexity_level}")
st.markdown(complexity_description)
# Öneriler
if readability_score < 40:
st.warning("Bu promptu basitleştirmek AI'nın daha iyi anlamasını sağlayabilir.")
elif readability_score > 80:
st.warning("Bu prompt çok basit olabilir. Daha spesifik yönergeler eklemek isteyebilirsiniz.")
else:
st.success("Bu prompt karmaşıklık açısından iyi dengelenmiş.")
# Görsel Prompt Oluşturucu Sekmesi
with tabs[4]:
st.header("Görsel Prompt Oluşturucu")
# Prompt yapı blokları
st.subheader("Prompt Blokları")
prompt_blocks = {
"Giriş Blokları": [
"Rolünüzü belirtin: Siz bir [ROL] olarak,",
"Aşağıdaki görevde bana yardımcı olun:",
"Ben bir [ROL] ve size [KONU] hakkında danışmak istiyorum.",
"Bir [PROJE TİPİ] oluşturmam gerekiyor."
],
"Görev Blokları": [
"Göreviniz: [GÖREVİ BURAYA YAZIN]",
"Lütfen bana [KONU] hakkında detaylı bilgi verin.",
"Lütfen bu [KODU/METNİ] analiz edin ve iyileştirin.",
"Bana adım adım nasıl [GÖREV] yapacağımı açıklayın."
],
"Format Blokları": [
"Yanıtınızı madde işaretleriyle listeleyin.",
"Yanıtınızı bir tablo formatında düzenleyin.",
"Lütfen yanıtınızı bölümlere ayırın.",
"Lütfen açıklamanızı örneklerle destekleyin."
],
"Spesifikasyon Blokları": [
"Çıktı uzunluğu: [KISACA/DETAYLI/KELİME SAYISI]",
"Hedef kitle: [KİTLE]",
"Kullanılacak ton: [RESMİ/ARKADAŞÇA/TEKNİK/vb.]",
"Teknik seviye: [BAŞLANGIÇ/ORTA/İLERİ]"
],
"Kapanış Blokları": [
"Yanıtınızın sonunda bir özet ekleyin.",
"Sonraki adımlar için önerilerinizi ekleyin.",
"Ek kaynak veya referanslar ekleyin.",
"Konuyla ilgili potansiyel sorunları belirtin."
]
}
# Kullanıcı tarafından seçilen bloklar
if "selected_blocks" not in st.session_state:
st.session_state.selected_blocks = []
if "block_params" not in st.session_state:
st.session_state.block_params = {}
# Kullanılabilir blokları göster
col1, col2 = st.columns([1, 2])
with col1:
# Kategori seçimi
block_category = st.selectbox("Blok Kategorisi", list(prompt_blocks.keys()))
# O kategorideki blokları göster
selected_block = st.selectbox("Kullanılabilir Bloklar", prompt_blocks[block_category])
# Bloğu ekle butonu
if st.button("Bloğu Ekle"):
if selected_block not in st.session_state.selected_blocks:
st.session_state.selected_blocks.append(selected_block)
st.session_state.block_params[selected_block] = {}
with col2:
# Seçilen blokları listele
st.subheader("Seçilen Bloklar")
if not st.session_state.selected_blocks:
st.info("Henüz blok eklenmedi. Sol taraftan blok ekleyin.")
else:
updated_blocks = []
for i, block in enumerate(st.session_state.selected_blocks):
col_block, col_delete = st.columns([5, 1])
with col_block:
# Köşeli parantez içindeki parametreleri bul
params = re.findall(r'\[(.*?)\]', block)
# Parametreleri düzenlemek için giriş alanları oluştur
edited_block = block
if params:
for param in params:
param_key = f"block_{i}_{param}"
# İlk kez için default değeri ayarla
if param not in st.session_state.block_params.get(block, {}):
st.session_state.block_params.setdefault(block, {})[param] = param
# Parametre için input alanı
param_value = st.text_input(
f"**{param}** değeri:",
value=st.session_state.block_params[block].get(param, param),
key=param_key
)
# Parametre değerini güncelle
st.session_state.block_params[block][param] = param_value
# Blok metnini güncelle
edited_block = edited_block.replace(f"[{param}]", param_value)
# Düzenlenen bloğu göster
st.markdown(f"**{i+1}.** {edited_block}")
updated_blocks.append(edited_block)
with col_delete:
# Bloğu sil butonu
if st.button("🗑️", key=f"delete_block_{i}"):
del st.session_state.selected_blocks[i]
st.rerun()
# Blokların sırasını değiştir
col_up, col_down = st.columns(2)
with col_up:
block_to_move_up = st.number_input("Yukarı taşı (blok no)", min_value=0, max_value=len(st.session_state.selected_blocks), value=0, step=1)
if st.button("Yukarı Taşı") and block_to_move_up > 1 and block_to_move_up <= len(st.session_state.selected_blocks):
idx = block_to_move_up - 1
st.session_state.selected_blocks[idx], st.session_state.selected_blocks[idx-1] = st.session_state.selected_blocks[idx-1], st.session_state.selected_blocks[idx]
st.rerun()
with col_down:
block_to_move_down = st.number_input("Aşağı taşı (blok no)", min_value=0, max_value=len(st.session_state.selected_blocks), value=0, step=1)
if st.button("Aşağı Taşı") and block_to_move_down > 0 and block_to_move_down < len(st.session_state.selected_blocks):
idx = block_to_move_down - 1
st.session_state.selected_blocks[idx], st.session_state.selected_blocks[idx+1] = st.session_state.selected_blocks[idx+1], st.session_state.selected_blocks[idx]
st.rerun()
# Tüm blokları temizle
if st.button("Tüm Blokları Temizle"):
st.session_state.selected_blocks = []
st.session_state.block_params = {}
st.rerun()
# Önizleme ve oluşturma
st.subheader("Prompt Önizleme")
if not st.session_state.selected_blocks:
st.info("Blok ekleyerek promptunuzu oluşturmaya başlayın.")
else:
# Blokları birleştir
preview_prompt = "\n\n".join(updated_blocks)
# Önizleme göster
st.text_area("Oluşturulan Prompt:", value=preview_prompt, height=200, disabled=True)
# Promptu ana sayfaya ekle
if st.button("Bu Promptu Kullan"):
# Session state'e promptu kaydet
st.session_state.prompt = preview_prompt
st.session_state.category = "custom"
st.session_state.params = {}
# Başarı mesajı
st.success("Prompt ana sayfaya yüklendi! Ana sayfaya geçerek düzenleyebilir veya API ile test edebilirsiniz.")
# Özel blok ekleme
with st.expander("Özel Blok Ekle", expanded=False):
custom_block = st.text_area("Özel blok metnini girin:",
placeholder="Örnek: Size [KONU] hakkında bir [İÇERİK TİPİ] yazmanızı istiyorum.")
if st.button("Özel Bloğu Ekle") and custom_block:
st.session_state.selected_blocks.append(custom_block)
st.session_state.block_params[custom_block] = {}
st.rerun()
# Toplu İşlem Sekmesi
with tabs[5]:
st.header("Toplu Prompt Oluşturma")
# Toplu işlem türü
batch_tabs = st.tabs(["CSV/Excel ile Toplu Prompt", "Metin Tabanlı Çoklu Prompt", "Gelişmiş"])
# CSV/Excel ile Toplu Prompt
with batch_tabs[0]:
st.subheader("CSV/Excel Dosyası ile Toplu Prompt Oluşturma")
# Açıklama
st.markdown("""
Bu özellik, bir CSV veya Excel dosyası yükleyerek aynı şablona dayalı çoklu prompt oluşturmanıza olanak tanır.
**Dosya formatı:**
- İlk satır sütun başlıkları olmalıdır
- Her satır farklı bir prompt için veri içermelidir
- Şablondaki yer tutucular sütun adlarıyla aynı olmalıdır (ör. `{ürün_adı}`)
""")
# Örnek şablon
template = st.text_area(
"Prompt Şablonu:",
placeholder="Örnek: {ürün_adı} ürünü için {hedef_kitle} hedef kitlesine yönelik {kelime_sayısı} kelimelik bir pazarlama metni yaz.",
height=100,
key="batch_template"
)
# Dosya yükleme
uploaded_file = st.file_uploader("CSV veya Excel Dosyası Yükle", type=["csv", "xlsx", "xls"])
if uploaded_file is not None and template:
try:
# Dosyayı dataframe'e yükle
df = None
if uploaded_file.name.endswith(".csv"):
df = pd.read_csv(uploaded_file)
else:
df = pd.read_excel(uploaded_file)
# İlk 5 satırı göster
st.subheader("Veri Önizleme")
st.dataframe(df.head())
# Şablondaki yer tutucuları bul
placeholders = re.findall(r'{(.*?)}', template)
# Yer tutucular df sütunlarıyla eşleşiyor mu kontrol et
missing_columns = [p for p in placeholders if p not in df.columns]
if missing_columns:
st.error(f"Şablonda belirtilen yer tutucular dosyada bulunamadı: {', '.join(missing_columns)}")
else:
# Promptları oluştur
generated_prompts = []
for _, row in df.iterrows():
# Bu satır için promptu hazırla
prompt = template
# Tüm yer tutucuları değiştir
for placeholder in placeholders:
prompt = prompt.replace(f"{{{placeholder}}}", str(row[placeholder]))
generated_prompts.append(prompt)
# Oluşturulan promptları göster
st.subheader(f"Oluşturulan Promptlar ({len(generated_prompts)})")
# Promptları göstermek için genişletilebilir paneller
for i, prompt in enumerate(generated_prompts):
with st.expander(f"Prompt {i+1}", expanded=i==0):
st.text_area(f"Prompt {i+1}", value=prompt, height=150, disabled=True, key=f"batch_prompt_{i}")
# Tüm promptları indirebilme seçeneği
if st.button("Tüm Promptları TXT Dosyası Olarak İndir"):
# Promptları birleştir
all_prompts = "\n\n---\n\n".join(generated_prompts)
# Promptları download link olarak sun
st.download_button(
label="İndirmeyi Başlat",
data=all_prompts,
file_name="toplu_promptlar.txt",
mime="text/plain"
)
# Promptları dataframe'e ekleyip Excel olarak indirme seçeneği
if st.button("Promptları Excel Dosyası Olarak İndir"):
# Kopya dataframe oluştur
result_df = df.copy()
# Prompt sütunu ekle
result_df["generated_prompt"] = generated_prompts
# Excel dosyası oluştur
output = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
result_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Promptlar")
# Download butonu oluştur
st.download_button(
label="Excel İndirmeyi Başlat",
data=output.getvalue(),
file_name="prompt_sonuçları.xlsx",
mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
)
except Exception as e:
st.error(f"Dosya işlenirken bir hata oluştu: {str(e)}")
# Örnek dosya indirme
with st.expander("Örnek CSV/Excel Dosyası İndir", expanded=False):
st.markdown("""
Aşağıdaki örnek dosyayı indirip kendi verilerinizle doldurabilirsiniz:
""")
# Örnek veri
example_data = {
"ürün_adı": ["Akıllı Saat", "Kablosuz Kulaklık", "Robot Süpürge"],
"hedef_kitle": ["spor tutkunları", "müzik severler", "yoğun çalışan profesyoneller"],
"kelime_sayısı": [200, 150, 250]
}
example_df = pd.DataFrame(example_data)
# CSV olarak indir
csv_data = example_df.to_csv(index=False)
st.download_button(
label="Örnek CSV İndir",
data=csv_data,
file_name="ornek_veriler.csv",
mime="text/csv"
)
# Excel olarak indir
output = io.BytesIO()
with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
example_df.to_excel(writer, index=False)
st.download_button(
label="Örnek Excel İndir",
data=output.getvalue(),
file_name="ornek_veriler.xlsx",
mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
)
# Metin Tabanlı Çoklu Prompt
with batch_tabs[1]:
st.subheader("Metin Tabanlı Çoklu Prompt Oluşturma")
# Açıklama
st.markdown("""
Bu özellik, aynı şablonu kullanarak birden fazla prompt oluşturmanızı sağlar.
Her bir değişken değeri için farklı bir satır ekleyin.
""")
# Prompt şablonu
text_template = st.text_area(
"Prompt Şablonu:",
value="Bir {konu} hakkında {kelime_sayısı} kelimelik bir yazı yaz.",
height=100,
key="text_batch_template"
)
# Şablondaki değişkenleri bul
text_placeholders = re.findall(r'{(.*?)}', text_template)
if text_placeholders:
st.subheader("Değişkenler")
# Her değişken için değer listesi
variable_values = {}
for placeholder in text_placeholders:
values = st.text_area(
f"{placeholder} değerleri (her satıra bir değer):",
height=100,
key=f"variable_{placeholder}"
)
if values:
# Değerleri satırlara ayır
variable_values[placeholder] = [v.strip() for v in values.strip().split("\n") if v.strip()]
# Tüm değişkenler için değer var mı kontrol et
missing_values = [p for p in text_placeholders if p not in variable_values or not variable_values[p]]
if missing_values:
st.warning(f"Lütfen şu değişkenler için değer girin: {', '.join(missing_values)}")
else:
# Tüm kombinasyonları oluştur
import itertools
# Değişkenlerin tüm değer kombinasyonlarını oluştur
combinations = list(itertools.product(*[variable_values[p] for p in text_placeholders]))
# Her kombinasyon için prompt oluştur
text_generated_prompts = []
for combo in combinations:
# Şablondan başla
prompt = text_template
# Her değişkeni değiştir
for i, placeholder in enumerate(text_placeholders):
prompt = prompt.replace(f"{{{placeholder}}}", combo[i])
text_generated_prompts.append(prompt)
# Oluşturulan promptları göster
st.subheader(f"Oluşturulan Promptlar ({len(text_generated_prompts)})")
# Promptları göster
for i, prompt in enumerate(text_generated_prompts):
with st.expander(f"Prompt {i+1}", expanded=i==0):
st.text_area(f"Prompt {i+1}", value=prompt, height=150, disabled=True, key=f"text_batch_prompt_{i}")
# Tüm promptları indir butonu
if st.button("Tüm Promptları İndir"):
# Promptları birleştir
all_prompts = "\n\n---\n\n".join(text_generated_prompts)
# İndirme linki
st.download_button(
label="İndirmeyi Başlat",
data=all_prompts,
file_name="metin_tabanlı_promptlar.txt",
mime="text/plain"
)
# Gelişmiş Toplu İşlem
with batch_tabs[2]:
st.subheader("Gelişmiş Toplu İşlem")
st.info("Bu özellik yakında eklenecektir. API otomasyonu ve programlı prompt üretimi gibi gelişmiş özellikler içerecektir.")
# Kategori bilgileri
st.header("Desteklenen Kategoriler")
# Kategorileri göster
categories_per_row = 3
categories = list(PROMPT_CATEGORIES.keys())
for i in range(0, len(categories), categories_per_row):
cols = st.columns(categories_per_row)
for j in range(categories_per_row):
if i + j < len(categories):
with cols[j]:
category = categories[i + j]
st.subheader(category)
if isinstance(PROMPT_CATEGORIES[category], dict) and "description" in PROMPT_CATEGORIES[category]:
st.write(PROMPT_CATEGORIES[category]["description"])
else:
st.write("Bu kategori için açıklama bulunmuyor.")
# Footer
st.markdown("---")
st.markdown("© 2025 AI Prompt Generator | Tüm hakları saklıdır.| created by Kralkayra Taner Atmaca")
if __name__ == "__main__":
main()
|