ai_prompt_generator.py

"""
AI destekli dinamik prompt oluşturucu.
Bu modül, kullanıcı girdisine göre tamamen dinamik promptlar oluşturur.
"""

import os
from typing import Dict, Any, Tuple, List, Optional
import openai
from google import generativeai as genai
import requests
from dotenv import load_dotenv

# .env dosyasını yükle (varsa)
load_dotenv()

class AIPromptGenerator:
    """
    AI destekli dinamik prompt oluşturucu sınıfı.
    Bu sınıf, kullanıcı girdisine göre yapay zeka kullanarak dinamik promptlar oluşturur.
    """
    
    def __init__(self):
        """
        AI prompt oluşturucuyu başlat.
        """
        self.openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
        self.gemini_api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
        self.openrouter_api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY", "")
        
        # API anahtarlarını ayarla (varsa)
        if self.openai_api_key:
            openai.api_key = self.openai_api_key
        
        if self.gemini_api_key:
            genai.configure(api_key=self.gemini_api_key)
    
    def set_api_key(self, provider: str, api_key: str) -> None:
        """
        Belirli bir sağlayıcı için API anahtarını ayarlar.
        
        Args:
            provider (str): API sağlayıcısı ('openai', 'gemini', 'openrouter')
            api_key (str): API anahtarı
        """
        if provider == "openai":
            self.openai_api_key = api_key
            openai.api_key = api_key
        elif provider == "gemini":
            self.gemini_api_key = api_key
            genai.configure(api_key=api_key)
        elif provider == "openrouter":
            self.openrouter_api_key = api_key
    
    def generate_with_openai(self, user_input: str, model: str = "gpt-3.5-turbo") -> Dict[str, Any]:
        """
        OpenAI API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
        
        Args:
            user_input (str): Kullanıcı girdisi
            model (str): Kullanılacak model
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
        """
        if not self.openai_api_key:
            return {"success": False, "error": "OpenAI API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
        
        try:
            system_message = """
            Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
            
            Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
            Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
            
            Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
            1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
            2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
            3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
            4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
            5. Adım adım uygulama talimatları
            6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
            7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
            8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
            
            Önemli kurallar:
            - Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
            - Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
            - Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
            - Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
            - E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
            - Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
            
            Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
            """
            
            response = openai.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system_message},
                    {"role": "user", "content": f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"}
                ],
                temperature=0.7,
                max_tokens=3000
            )
            
            return {
                "success": True,
                "prompt": response.choices[0].message.content,
                "model": model
            }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
    
    def generate_with_gemini(self, user_input: str, model: str = "gemini-1.5-pro") -> Dict[str, Any]:
        """
        Google Gemini API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
        
        Args:
            user_input (str): Kullanıcı girdisi
            model (str): Kullanılacak model
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
        """
        if not self.gemini_api_key:
            return {"success": False, "error": "Gemini API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
        
        try:
            system_prompt = """
            Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
            
            Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
            Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
            
            Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
            1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
            2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
            3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
            4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
            5. Adım adım uygulama talimatları
            6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
            7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
            8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
            
            Önemli kurallar:
            - Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
            - Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
            - Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
            - Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
            - E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
            - Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
            
            Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
            """
            
            model_obj = genai.GenerativeModel(model)
            response = model_obj.generate_content([
                system_prompt,
                f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"
            ],
            generation_config=genai.types.GenerationConfig(
                temperature=0.7,
                max_output_tokens=3000
            ))
            
            return {
                "success": True,
                "prompt": response.text,
                "model": model
            }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
    
    def generate_with_openrouter(self, user_input: str, model: str = "openai/gpt-4-turbo") -> Dict[str, Any]:
        """
        OpenRouter API kullanarak dinamik prompt oluşturur.
        
        Args:
            user_input (str): Kullanıcı girdisi
            model (str): Kullanılacak model
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
        """
        if not self.openrouter_api_key:
            return {"success": False, "error": "OpenRouter API anahtarı ayarlanmamış.", "prompt": ""}
        
        try:
            system_message = """
            Sen uzman bir prompt mühendisisin. Görevin, kullanıcının isteklerini son derece detaylı, spesifik ve kapsamlı bir prompta dönüştürmektir.
            
            Kullanıcı sana ne yapmak istediğini anlatacak (örneğin bir web sitesi, mobil uygulama, oyun, veri analizi, görsel üretimi, video üretimi vb.).
            Sen de bunu yapay zeka modellerine verilebilecek detaylı bir prompta dönüştüreceksin.
            
            Oluşturduğun prompt şunları içermeli:
            1. Projenin/görevin çok net ve spesifik bir tanımı
            2. Teknik gereksinimler ve kısıtlamalar (programlama dilleri, framework'ler, API'ler, vb.)
            3. Kullanıcı deneyimi ve arayüz gereksinimleri
            4. Özel özellikler ve işlevsellikler (domain'e özgü detaylarla)
            5. Adım adım uygulama talimatları
            6. Beklenen çıktının detaylı açıklaması
            7. Kalite kriterleri ve test gereksinimleri
            8. Referans olabilecek örnekler veya kaynaklar
            
            Önemli kurallar:
            - Asla genel şablonlar kullanma, her prompt tamamen kullanıcının spesifik isteğine göre özelleştirilmiş olmalı
            - Kullanıcının belirttiği alana özgü teknik detaylar ve terminoloji kullan
            - Prompt içeriğini zenginleştirmek için kendi teknik bilgini kullan
            - Örneğin, hava durumu uygulaması için OpenWeatherMap API, geolocation, hava tahmin algoritmaları, sıcaklık/nem/basınç göstergeleri gibi spesifik detaylar ekle
            - E-ticaret için ödeme işleme API'leri, sepet yönetimi, ürün filtreleme, kullanıcı yorumları gibi spesifik özellikler belirt
            - Veri analizi için veri temizleme teknikleri, istatistiksel modeller, görselleştirme kütüphaneleri gibi spesifik araçlar öner
            
            Promptu yapılandırırken bölümlere ayır, başlıklar kullan ve numaralandırılmış listeler oluştur.
            """
            
            headers = {
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": f"Bearer {self.openrouter_api_key}"
            }
            
            data = {
                "model": model,
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": system_message},
                    {"role": "user", "content": f"Şu konuda çok detaylı ve spesifik bir prompt oluştur: {user_input}"}
                ],
                "temperature": 0.7,
                "max_tokens": 3000
            }
            
            response = requests.post(
                "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
                headers=headers,
                json=data
            )
            
            if response.status_code == 200:
                response_data = response.json()
                return {
                    "success": True,
                    "prompt": response_data["choices"][0]["message"]["content"],
                    "model": model
                }
            else:
                return {
                    "success": False, 
                    "error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}", 
                    "prompt": ""
                }
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e), "prompt": ""}
    
    def generate_prompt(self, user_input: str, provider: str, model: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        Belirli bir sağlayıcı ve model kullanarak dinamik prompt oluşturur.
        
        Args:
            user_input (str): Kullanıcı girdisi
            provider (str): API sağlayıcısı ('openai', 'gemini', 'openrouter')
            model (str, optional): Kullanılacak model
            
        Returns:
            Dict[str, Any]: Oluşturulan prompt ve ilgili bilgiler
        """
        if provider == "openai":
            if model is None:
                model = "gpt-4o" if self.openai_api_key else "gpt-3.5-turbo"
            return self.generate_with_openai(user_input, model)
        elif provider == "gemini":
            if model is None:
                model = "gemini-1.5-pro"
            return self.generate_with_gemini(user_input, model)
        elif provider == "openrouter":
            if model is None:
                model = "anthropic/claude-3-opus" if self.openrouter_api_key else "openai/gpt-4-turbo"
            return self.generate_with_openrouter(user_input, model)
        else:
            return {"success": False, "error": "Geçersiz sağlayıcı. Lütfen 'openai', 'gemini' veya 'openrouter' seçin.", "prompt": ""}

# Test fonksiyonu
def test_ai_prompt_generator():
    """
    AI prompt oluşturucuyu test eder.
    """
    generator = AIPromptGenerator()
    
    # Test girdileri
    test_inputs = [
        "Bir hava durumu uygulaması yapmak istiyorum",
        "Bir e-ticaret web sitesi geliştirmek istiyorum",
        "Veri analizi için bir dashboard oluşturmak istiyorum"
    ]
    
    # OpenAI API anahtarı varsa test et
    if generator.openai_api_key:
        print("OpenAI ile test:")
        for input_text in test_inputs:
            print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
            result = generator.generate_prompt(input_text, "openai", "gpt-4o")
            if result["success"]:
                print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
            else:
                print(f"Hata: {result['error']}")
    
    # Gemini API anahtarı varsa test et
    if generator.gemini_api_key:
        print("\nGemini ile test:")
        for input_text in test_inputs:
            print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
            result = generator.generate_prompt(input_text, "gemini")
            if result["success"]:
                print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
            else:
                print(f"Hata: {result['error']}")
    
    # OpenRouter API anahtarı varsa test et
    if generator.openrouter_api_key:
        print("\nOpenRouter ile test:")
        for input_text in test_inputs:
            print(f"\nTest girdisi: {input_text}")
            result = generator.generate_prompt(input_text, "openrouter")
            if result["success"]:
                print(f"Oluşturulan prompt (ilk 300 karakter):\n{result['prompt'][:300]}...")
            else:
                print(f"Hata: {result['error']}")

if __name__ == "__main__":
    test_ai_prompt_generator()