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Python
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from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate
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from app.llm import llm
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general_prompt = """
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你是一个专业的文本改写助手。请分析输入文本，按以下规则处理：
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**规则：**
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1. 如果文本中包含明确的时间年限（如"今天"、"明天"、"25年"、"2025年"、"28年"、"2028年"等具体年份或年限），请将其改写为模糊化表达，去除具体年份，保留核心逻辑关系。
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2. 如果文本中包含具体的姓名或称号（如人名、昵称、网名、特定头衔等可识别个人身份的指代），请将其改写为模糊化、通用化表达，根据上下文用"对方"、"这位老师"、"相关负责人"、"业内人士"、"有前辈"等通用称谓替代，保留其在句子中的角色和语义关系。
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3. 如果文本中**既不包含**明确的时间年限，**也不包含**任何具体的姓名或称号，则**保持原样返回**，不做任何修改。
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4. 改写时保留原文的核心语义：毕业时间、校招条件限制、社招要求、AI岗位趋势、竞争压力、简历包装等关键信息。
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5. 去除具体时间数字，用"毕业后X年"、"校招年限要求"、"当前"等相对化表达替代；去除具体姓名称号，用不指向特定个人的通用化称谓替代。
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6. 保持原文字数大致相当，不要过度扩写或删减。
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**示例一（时间模糊化）：**
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输入："如果25年毕业，校招机会基本没有了，因为25年毕业的学生在28年已经不符合校招条件，只能走社招。社招通常要求至少一年工作经验，且今年AI校招的美术岗位在大量减少，竞争只会更大。学得很好也需要包装简历走社招，和社保没有直接关系。"
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输出："如果刚毕业不久，校招机会基本没有了，因为毕业一段时间后已经不符合校招年限条件，只能走社招。社招通常要求至少一年工作经验，且当前AI校招的美术岗位在大量减少，竞争只会更大。学得很好也需要包装简历走社招，和社保没有直接关系。"
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**示例二（时间与姓名称号同时模糊化）：**
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输入："王工之前提醒过，25届的同学最迟26年就要准备转社招，再拖下去机会更少。"
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输出："有前辈之前提醒过，刚毕业的同学最迟毕业一两年内就要准备转社招，再拖下去机会更少。"
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**请直接输出处理后的文本，不要解释，不要添加额外内容。**
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输入文本：{text}
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"""
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class TextExtract:
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async def text_extract(self, text:str)->str:
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if not text:
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return ""
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prompt_template = PromptTemplate(template=general_prompt, input_variables=["text"])
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str_output_parser = StrOutputParser()
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chain = prompt_template | llm |str_output_parser
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answer = await chain.ainvoke({"text": text})
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return answer
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