Update app.py

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@@ -11,9 +11,12 @@ user_profile = {
     "personality_summary": None,
     "dream_day": None,
     "forward_direction_choice": None,
-    # 新增：存储3个推荐方向 + 最终选择的方向
-    "recommended_directions": [],
-    "final_choice": None
+
+    # 新增：用于 Forward 模式下的更多状态
+    "recommended_directions": [],  # 3个大方向
+    "selected_direction": None,    # 学生最终选定的大方向
+    "recommended_jobs": [],        # 3个具体职业
+    "final_choice": None           # 学生最终选定的具体职业
 }
 
 # ============================ 基础问题 ============================
@@ -51,34 +54,43 @@ forward_deep_dive_done = False
 roadmap_offered = False
 roadmap_done = False
 
+# 新增：控制大方向→具体职业的流程
+direction_chosen = False    # 是否已经选定大方向
+jobs_recommended = False    # 是否已给出3个具体职业
+job_chosen = False          # 是否选定了具体职业
+
 # ============================ 模型设置 ============================
 model_default = "gpt-4o"
 token_default = 2000
 temp_default = 0.7
 top_p_default = 0.95
 
-
-# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 新增：选择后更详细介绍的函数 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
-def do_selected_career_detail(selected_direction, bg_info, wv, ps, dd):
+# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 提供具体职业后，再深入介绍 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+def do_selected_career_detail(selected_career, bg_info, wv, ps, dd):
     """
-    当用户在3大方向中选择了某一个之后，自动生成更详细的分析：
-    包括薪资水平、工作环境、晋升难度、关键技能、工作节奏等。
+    学生在3个具体职业里选定某一个后，详细介绍：
+    1. 薪资水平
+    2. 工作环境
+    3. 晋升难度
+    4. 关键技能和考证
+    5. 日常工作节奏
     """
     prompt = f"""
 你是一位专业的职业规划顾问。
-用户选定的具体方向: {selected_direction}
+学生最终选择的具体职业: {selected_career}
 学生背景: {bg_info}
-工作价值: {wv}
+工作意义: {wv}
 性格: {ps}
 理想工作: {dd}
 
-请写一份更详细的方向说明，至少包含：
+请写一份更详细的职业说明，至少包含：
 1. 行业平均薪资（初级/中级/高级）
 2. 工作环境（远程/混合/办公室，团队规模等）
 3. 晋升难度（需要什么资历或条件）
 4. 关键技能和考证
 5. 日常工作节奏
-请用分段Markdown格式，字数不少于300字。
+
+用分段Markdown格式，字数不少于300字。
 """
     try:
         api_key = os.environ.get("API_TOKEN")
@@ -87,7 +99,7 @@ def do_selected_career_detail(selected_direction, bg_info, wv, ps, dd):
         client = OpenAI(api_key=api_key)
 
         msgs = [
-            {"role": "system", "content": "你是一位专业职业顾问，会为用户选定方向提供更详细的分析。"},
+            {"role": "system", "content": "你是一位专业职业顾问，会为用户选定的具体职业提供详细的分析。"},
             {"role": "user", "content": prompt}
         ]
         resp = client.chat.completions.create(
@@ -105,8 +117,8 @@ def do_selected_career_detail(selected_direction, bg_info, wv, ps, dd):
 
 # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 路线图生成函数 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 def do_time_roadmap():
-    # 修改：优先使用 final_choice
-    direction = user_profile.get("final_choice") or user_profile.get("forward_direction_choice") or user_profile.get("specific_career")
+    # 优先取 final_choice
+    direction = user_profile.get("final_choice") or user_profile.get("selected_direction") or user_profile.get("forward_direction_choice") or user_profile.get("specific_career")
     bg_info = user_profile["bg_info"] or "未知专业"
     wv = user_profile["work_value"] or "暂无"
     ps = user_profile["personality_summary"] or "暂无"
@@ -115,16 +127,18 @@ def do_time_roadmap():
     prompt_roadmap = f"""
 学生信息：
 - 学术背景：{bg_info}
-- 职业方向：{direction}
+- 职业方向/具体职业：{direction}
 - 工作价值：{wv}
 - 性格：{ps}
 - 理想工作：{dd}
+
 请你使用时间轴方式，给出一个职业路线图，如：
 📍 Now: [当前阶段做什么]
 🎓 Year X: [需要选的课/要做的项目]
 💼 下个暑假: [申请什么实习、参加什么活动]
 📄 毕业前: [考什么证书、准备材料]
 🚀 毕业后: [目标岗位、如何申请]
+
 请用Markdown分段写作，结合学生当前背景合理推断要点，写得具体些。
 """
     try:
@@ -150,8 +164,67 @@ def do_time_roadmap():
         return f"生成路线图时出错: {str(e)}"
 
 
-# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 深度分析函数 (可保留备用) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 给定大方向后，再给3个具体职业 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+def recommend_3jobs_for_direction(direction, bg_info, wv, ps, dd):
+    """
+    当学生选定了某个大方向后，AI再推荐3个该方向下的具体职业
+    """
+    prompt = f"""
+你是一位专��的职业规划顾问。
+学生选定的大方向：{direction}
+学生背景：{bg_info}
+工作意义：{wv}
+性格：{ps}
+理想工作：{dd}
+
+请为该方向推荐3个更具体的职业岗位，并分点说明：
+1) 为什么适合这个大方向
+2) 典型工作职责
+3) 技能/证书要求
+4) 未来发展前景
+
+最后再用如下格式提示学生选择：
+1. XXX职业
+2. XXX职业
+3. XXX职业
+如都不满意，可输入'换'。
+"""
+    try:
+        api_key = os.environ.get("API_TOKEN")
+        if not api_key:
+            return "错误：API_TOKEN 未设置"
+        client = OpenAI(api_key=api_key)
+
+        msgs = [
+            {"role": "system", "content": "你是一位专业职业顾问，会根据用户选定的大方向再推荐3个具体职业。"},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+        resp = client.chat.completions.create(
+            model=model_default,
+            messages=msgs,
+            max_tokens=token_default,
+            temperature=temp_default,
+            top_p=top_p_default,
+            stream=False
+        )
+        # 模型返回的文本
+        output_text = resp.choices[0].message.content
+
+        # 这里可以固定或基于返回文本做解析，我这边演示先手动赋值。
+        user_profile["recommended_jobs"] = [
+            f"{direction} - 职业A",
+            f"{direction} - 职业B",
+            f"{direction} - 职业C"
+        ]
+        return output_text
+
+    except Exception as e:
+        return f"推荐具体职业时出错: {str(e)}"
+
+
+# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 深度分析函数（可做备用） ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 def do_deep_analysis():
+    # 保留原有，若后续需要也可用
     direction = user_profile["forward_direction_choice"] or "尚未选择"
     bg_info = user_profile["bg_info"] or "未知背景"
     wv = user_profile["work_value"] or "无"
@@ -235,15 +308,13 @@ def recommend_3directions():
             stream=False
         )
 
-        # 这里是真实的大模型返回文本
         output_text = resp.choices[0].message.content
 
-        # ---- 关键：给 user_profile["recommended_directions"] 赋值 ----
-        #   如果你想自动化解析返回的方向，可用正则或提取逻辑。这里演示写死3个示例：
+        # 这里演示写死3个大方向，真实场景可再解析大模型返回
         user_profile["recommended_directions"] = [
-            "远程工程咨询",
-            "在线教育和辅导",
-            "远程研发项目管理"
+            "方向A：工程咨询",
+            "方向B：在线教育",
+            "方向C：研发管理"
         ]
 
         return output_text
@@ -303,7 +374,9 @@ def predict(message, history):
     global forward_deep_dive_done
     global roadmap_offered, roadmap_done
 
-    # ========== 初始化 ========== 
+    global direction_chosen, jobs_recommended, job_chosen
+
+    # ======================== 初始化 =========================
     if not history:
         current_q_index = 0
         questions[:] = base_questions
@@ -314,14 +387,19 @@ def predict(message, history):
         in_backward_flow = False
         forward_index = 0
         backward_index = 0
-        forward_done = backward_done = False
+        forward_done = False
+        backward_done = False
         forward_recommendation_given = False
         recommendation_round = 0
         forward_deep_dive_done = False
         roadmap_offered = False
         roadmap_done = False
 
-    # ========== 先处理基础问题 ========== 
+        direction_chosen = False
+        jobs_recommended = False
+        job_chosen = False
+
+    # ======================== 先处理基础问题 =========================
     if 0 < current_q_index <= len(questions):
         key = questions[current_q_index - 1][0]
         # 第一个问题决定是 / 否
@@ -340,7 +418,7 @@ def predict(message, history):
         current_q_index += 1
         return nxt
 
-    # ========== 分模式处理 ========== 
+    # ======================== 分模式处理 =========================
     mode = user_profile.get("mode") or ""
 
     # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
@@ -348,7 +426,7 @@ def predict(message, history):
     # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
     if mode == "是":
         if in_backward_flow and not backward_done:
-            # 补充回答
+            # 录入回答
             if backward_index > 0 and backward_index <= len(backward_additional_questions):
                 prev_key = backward_additional_questions[backward_index - 1][0]
                 user_profile[prev_key] = message.strip()
@@ -388,66 +466,98 @@ def predict(message, history):
     #       Forward模式处理
     # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
     else:
-        if in_forward_flow and not forward_done and not forward_deep_dive_done and not roadmap_done:
-            # 收集 Forward 问题回答
+        # 1) 先问 forward_additional_questions
+        if in_forward_flow and not forward_done and not direction_chosen and not jobs_recommended and not job_chosen and not roadmap_done:
             if forward_index > 0 and forward_index <= len(forward_additional_questions):
                 prev_key = forward_additional_questions[forward_index - 1][0]
                 user_profile[prev_key] = message.strip()
 
-            # 如果还有 Forward 的问题没问完
             if forward_index < len(forward_additional_questions):
                 k, prompt_text = forward_additional_questions[forward_index]
                 forward_index += 1
                 return prompt_text
 
-            # 如果 4 个问题都问完 -> 推荐3方向
+            # 已完成4个问题，准备推荐3大方向
             elif not forward_recommendation_given:
                 forward_recommendation_given = True
                 return recommend_3directions()
 
             else:
-                # 学生选1/2/3 or '换'
+                # 学生选择大方向 or 换
                 choice = message.strip().lower()
                 if choice in ["1","2","3"]:
-                    # 将数字保存在 forward_direction_choice
-                    user_profile["forward_direction_choice"] = choice
-
-                    # 先找到选的是哪一个实际方向
-                    idx = int(choice) - 1  # 0,1,2
-                    # 如果 recommended_directions 有存储，拿到
-                    # 如果为空，就简单用 '未知方向'
-                    final_dir = "未知方向"
-                    if user_profile["recommended_directions"]:
-                        if 0 <= idx < len(user_profile["recommended_directions"]):
-                            final_dir = user_profile["recommended_directions"][idx]
-
-                    # 存下来，后续生成路线图用
-                    user_profile["final_choice"] = final_dir
-
-                    # 生成更详细的分析
-                    detail_msg = do_selected_career_detail(
-                        selected_direction=final_dir,
-                        bg_info=user_profile["bg_info"] or "",
-                        wv=user_profile["work_value"] or "",
-                        ps=user_profile["personality_summary"] or "",
-                        dd=user_profile["dream_day"] or ""
-                    )
-
-                    forward_deep_dive_done = True
-                    return detail_msg
-
+                    idx = int(choice) - 1
+                    if idx < len(user_profile["recommended_directions"]):
+                        # 选定的大方向
+                        sel_dir = user_profile["recommended_directions"][idx]
+                        user_profile["selected_direction"] = sel_dir
+                        direction_chosen = True
+                        # 进入：给出该方向下的3个具体职业
+                        return recommend_3jobs_for_direction(
+                            direction=sel_dir,
+                            bg_info=user_profile["bg_info"] or "",
+                            wv=user_profile["work_value"] or "",
+                            ps=user_profile["personality_summary"] or "",
+                            dd=user_profile["dream_day"] or ""
+                        )
+                    else:
+                        return "无效选项，请重新输入1/2/3或'换'"
                 elif choice == "换":
                     recommendation_round += 1
                     if recommendation_round > 2:
                         forward_done = True
                         return "已多次换方向，结束推荐。"
                     else:
+                        # 再次推荐3大方向
                         return recommend_3directions()
                 else:
                     return "请回复1/2/3选择方向，或输入'换'来重新推荐"
 
-        # 详细方向介绍结束后 -> 问时间轴
-        elif forward_deep_dive_done and not roadmap_offered:
+        # 2) 已选定大方向 -> 推荐了3个具体职业
+        elif direction_chosen and not jobs_recommended and not job_chosen:
+            # 此时 message 应该是“AI 给出3个具体职业”后，用户的输入
+            # 学生现在选“1/2/3”或“换”
+            choice = message.strip().lower()
+            if choice in ["1","2","3"]:
+                idx = int(choice) - 1
+                if idx < len(user_profile["recommended_jobs"]):
+                    final_job = user_profile["recommended_jobs"][idx]
+                    user_profile["final_choice"] = final_job
+                    job_chosen = True
+
+                    # 生成详细介绍
+                    detail_msg = do_selected_career_detail(
+                        selected_career=final_job,
+                        bg_info=user_profile["bg_info"] or "",
+                        wv=user_profile["work_value"] or "",
+                        ps=user_profile["personality_summary"] or "",
+                        dd=user_profile["dream_day"] or ""
+                    )
+                    forward_deep_dive_done = True
+                    return detail_msg
+                else:
+                    return "无效的选项，请重新输入1/2/3或'换'"
+            elif choice == "换":
+                # 学生对这3个具体职业不满意
+                recommendation_round += 1
+                if recommendation_round > 2:
+                    forward_done = True
+                    return "已多次换职业，结束推荐。"
+                else:
+                    # 重新推荐3个具体职业
+                    sel_dir = user_profile.get("selected_direction") or "未知方向"
+                    return recommend_3jobs_for_direction(
+                        direction=sel_dir,
+                        bg_info=user_profile["bg_info"] or "",
+                        wv=user_profile["work_value"] or "",
+                        ps=user_profile["personality_summary"] or "",
+                        dd=user_profile["dream_day"] or ""
+                    )
+            else:
+                return "请回复1/2/3选择具体职业，或输入'换'来重新推荐"
+
+        # 3) 已选定具体职业 -> 问是否需要时间轴
+        elif job_chosen and not roadmap_offered and not roadmap_done:
             roadmap_offered = True
             return "需要一个时间轴式职业路线图吗？如需，则回复【要】，否则回复【不要】。"
 
@@ -486,6 +596,7 @@ def predict(message, history):
             except Exception as e:
                 return f"发生错误: {str(e)}"
 
+    # 如果都没被return，执行这里：
     return "信息收集完毕，如还未得到最终回复，请再输入任意文字继续。"
 
 
@@ -579,6 +690,8 @@ footer {
         global forward_deep_dive_done
         global roadmap_offered, roadmap_done
 
+        global direction_chosen, jobs_recommended, job_chosen
+
         current_q_index = 0
         questions[:] = base_questions
         for k in user_profile:
@@ -595,6 +708,11 @@ footer {
         forward_deep_dive_done = False
         roadmap_offered = False
         roadmap_done = False
+
+        direction_chosen = False
+        jobs_recommended = False
+        job_chosen = False
+
         return []
 
     reset.click(reset_state, outputs=chatbot)