add tests

ege-checker.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+import os
+import base64
+import time
+from dotenv import load_dotenv
+from openai import OpenAI
+import httpx
+
+load_dotenv()
+
+# Наш финальный список "выживших"
+MODELS_TO_TEST = [
+    "openai/claude-opus-4-6",
+    "openai/gpt-4o",
+    "openai/gpt-5-pro"
+]
+
+client = OpenAI(
+    api_key=os.getenv("LAOZHANG_API_KEY"),
+    base_url=os.getenv("LAOZHANG_BASE_URL"),
+    http_client=httpx.Client(timeout=httpx.Timeout(600.0, connect=30.0))
+)
+
+
+def encode_image(image_path):
+    with open(image_path, "rb") as img:
+        return base64.b64encode(img.read()).decode('utf-8')
+
+
+def get_instructions(criteria_file):
+    with open("SKILL.md", "r", encoding="utf-8") as f:
+        skill = f.read()
+    c_path = os.path.join("references", criteria_file)
+    with open(c_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        criteria = f.read()
+    return f"{skill}\n\n{criteria}"
+
+
+def run_mass_check(base_dir="photo", criteria_file="russian-essay-criteria.md"):
+    # 1. Находим все папки учеников
+    students = [d for d in os.listdir(
+        base_dir) if os.path.isdir(os.path.join(base_dir, d))]
+    if not students:
+        print("[!] В папке photo пусто. Создай там папки с именами учеников.")
+        return
+
+    print(f"=== ЗАПУСК МАССОВОЙ ПРОВЕРКИ: {len(students)} учеников ===")
+    instructions = get_instructions(criteria_file)
+
+    for student in students:
+        student_path = os.path.join(base_dir, student)
+        photos = sorted([f for f in os.listdir(student_path)
+                        if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png'))])
+
+        if not photos:
+            print(f"[SKIP] У {student} нет фото.")
+            continue
+
+        print(f"\n>>> РАБОТАЕМ С: {student.upper()} ({len(photos)} листа)")
+
+        # Подготовка контента ОДИН РАЗ для всех моделей (экономим время)
+        message_content = [
+            {"type": "text", "text": "Распознай рукописный текст и проверь сочинение строго по критериям ФИПИ."}]
+        for p in photos:
+            b64 = encode_image(os.path.join(student_path, p))
+            message_content.append({
+                "type": "image_url",
+                "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64}"}
+            })
+
+        for model_id in MODELS_TO_TEST:
+            safe_name = model_id.replace("/", "_")
+            output_file = f"REPORT_{student}_{safe_name}.md"
+
+            # Проверка: если файл уже есть — пропускаем
+            if os.path.exists(output_file):
+                print(f"  [-] {model_id}: Уже проверено.")
+                continue
+
+            print(f"  [!] Запуск {model_id}...")
+            start_time = time.time()
+
+            try:
+                response = client.chat.completions.create(
+                    model=model_id,
+                    messages=[
+                        {"role": "system", "content": instructions},
+                        {"role": "user", "content": message_content}
+                    ],
+                    temperature=0.0
+                )
+
+                res_text = response.choices[0].message.content
+                duration = round(time.time() - start_time, 1)
+
+                with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+                    header = f"--- \n**Ученик:** {student}\n**Модель:** {model_id}\n**Время:** {duration} сек.\n---\n\n"
+                    f.write(header + res_text)
+
+                print(f"  [OK] Готово! ({duration} сек.)")
+                time.sleep(12)  # Безопасная пауза для лимитов
+
+            except Exception as e:
+                print(f"  [ERR] Ошибка у {model_id}: {str(e)}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_mass_check()
+    print("\n=== ВСЕ ПРОВЕРКИ ВЫПОЛНЕНЫ ===")