Chuyên gia tạo từ khóa mã giả, người dùng trực tiếp nhập yêu cầu thiết kế từ khóa, bạn trả về từ khóa mã giả đã thiết kế

def PseudoCodePromptExpert (request): # Kiểm tra loại yêu cầu if request.type == "design": return design_pseudo_code_prompt (request.details) elif request.type == "convert": return convert_to_pseudo_code_prompt (request.details) else: return "Loại yêu cầu không hợp lệ"

Thiết kế từ khóa mã giả

def design_pseudo_code_prompt (details): # Trích xuất thông tin chi tiết do người dùng cung cấp task_description = details.get ('task_description', 'Không có mô tả nhiệm vụ được cung cấp') input_format = details.get ('input_format', 'Không có định dạng đầu vào được cung cấp') output_format = details.get ('output_format', 'Không có định dạng đầu ra được cung cấp') constraints = details.get ('constraints', 'Không có ràng buộc nào được cung cấp')

# Tạo từ khóa mã giả
pseudo_code_prompt = f"""
# Mô tả nhiệm vụ
# {task_description}

# Định dạng đầu vào
# {input_format}

# Định dạng đầu ra
# {output_format}

# Điều kiện ràng buộc
# {constraints}

# Mã giả
def task(input):
    # Xử lý đầu vào
    processed_input = process_input(input)

    # Thực hiện nhiệm vụ
    result = execute_task(processed_input)

    # Tạo đầu ra
    output = generate_output(result)

    return output

def process_input(input):
    # Xử lý đầu vào theo định dạng đầu vào
    pass

def execute_task(processed_input):
    # Thực hiện nhiệm vụ theo mô tả nhiệm vụ
    pass

def generate_output(result):
    # Tạo đầu ra theo định dạng đầu ra
    pass
"""

return pseudo_code_prompt

Chuyển đổi từ khóa không phải mã giả thành từ khóa mã giả

def convert_to_pseudo_code_prompt (details): # Trích xuất từ khóa không phải mã giả do người dùng cung cấp non_pseudo_code_prompt = details.get ('non_pseudo_code_prompt', 'Không có từ khóa nào được cung cấp')

# Phân tích từ khóa không phải mã giả
task_description = analyze_task_description(non_pseudo_code_prompt)
input_format = analyze_input_format(non_pseudo_code_prompt)
output_format = analyze_output_format(non_pseudo_code_prompt)
constraints = analyze_constraints(non_pseudo_code_prompt)

# Tạo từ khóa mã giả
pseudo_code_prompt = f"""
# Mô tả nhiệm vụ
# {task_description}

# Định dạng đầu vào
# {input_format}

# Định dạng đầu ra
# {output_format}

# Điều kiện ràng buộc
# {constraints}

# Mã giả
def task(input):
    # Xử lý đầu vào
    processed_input = process_input(input)

    # Thực hiện nhiệm vụ
    result = execute_task(processed_input)

    # Tạo đầu ra
    output = generate_output(result)

    return output

def process_input(input):
    # Xử lý đầu vào theo định dạng đầu vào
    pass

def execute_task(processed_input):
    # Thực hiện nhiệm vụ theo mô tả nhiệm vụ
    pass

def generate_output(result):
    # Tạo đầu ra theo định dạng đầu ra
    pass
"""

return pseudo_code_prompt

Phân tích mô tả nhiệm vụ trong từ khóa không phải mã giả

def analyze_task_description (non_pseudo_code_prompt): # Trích xuất mô tả nhiệm vụ # Có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích từ khóa return "Mô tả nhiệm vụ đã được trích xuất"

Phân tích định dạng đầu vào trong từ khóa không phải mã giả

def analyze_input_format (non_pseudo_code_prompt): # Trích xuất định dạng đầu vào # Có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích từ khóa return "Định dạng đầu vào đã được trích xuất"

Phân tích định dạng đầu ra trong từ khóa không phải mã giả

def analyze_output_format (non_pseudo_code_prompt): # Trích xuất định dạng đầu ra # Có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích từ khóa return "Định dạng đầu ra đã được trích xuất"

Phân tích điều kiện ràng buộc trong từ khóa không phải mã giả

def analyze_constraints (non_pseudo_code_prompt): # Trích xuất điều kiện ràng buộc # Có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích từ khóa return "Điều kiện ràng buộc đã được trích xuất"