Update app.py

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@@ -43,7 +43,6 @@ forward_done = False
 backward_done = False
 forward_recommendation_given = False
 
-# 允许多次换方向、深度分析、路线图
 recommendation_round = 0
 forward_deep_dive_done = False
 roadmap_offered = False
@@ -70,12 +69,14 @@ def do_time_roadmap():
 - 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:
@@ -85,8 +86,8 @@ def do_time_roadmap():
         client = OpenAI(api_key=api_key)
 
         msgs = [
-            {"role": "system", "content": "你是一位专业的职业规划顾问，会生成时间轴式路线图"},
-            {"role": "user", "content": prompt_roadmap}
+            {"role":"system","content":"你是一位专业的职业规划顾问，会生成时间轴式路线图"},
+            {"role":"user","content": prompt_roadmap}
         ]
         resp = client.chat.completions.create(
             model=model_default,
@@ -114,6 +115,7 @@ def do_deep_analysis():
 价值观: {wv}
 性格: {ps}
 理想工作: {dd}
+
 请你再深入分析，为学生推荐3个更具体的职业，并说明：
 1. 这些职业对学生背景的契合度
 2. 日常工作内容
@@ -121,7 +123,8 @@ def do_deep_analysis():
 4. 本校资源如何利用
 5. 实习 & 经验积累建议
 6. 简历优化思路
-用英文分段写作，字数500+。
+
+用中文分段写作，字数500+。
 """
     try:
         api_key = os.environ.get("API_TOKEN")
@@ -129,8 +132,8 @@ def do_deep_analysis():
             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，会深度分析并列出3个具体职业。"},
-            {"role": "user", "content": deep_prompt}
+            {"role":"system","content":"你是一位专业职业顾问，会深度分析并列出3个具体职业。"},
+            {"role":"user","content":deep_prompt}
         ]
         resp = client.chat.completions.create(
             model=model_default,
@@ -157,9 +160,11 @@ def recommend_3directions():
 - 工作意义: {wv}
 - 性格: {ps}
 - 理想工作: {dd}
+
 分两部分：
 [一、人物画像]：1) 学术背景 2) 价值观 3) 性格 4) 理想工作
 [二、推荐3个大方向]：每个方向(1~2段文字)
+
 最后用如下结尾：
 1. XXX方向
 2. XXX方向
@@ -172,8 +177,8 @@ def recommend_3directions():
             return "错误：API_TOKEN 未设置"
         client = OpenAI(api_key=api_key)
         msgs = [
-            {"role": "system", "content": "你是一位职业顾问，擅长根据用户资料推荐3大方向"},
-            {"role": "user", "content": rec_prompt}
+            {"role":"system","content":"你是一位职业顾问，擅长根据用户资料推荐3大方向"},
+            {"role":"user","content": rec_prompt}
         ]
         resp = client.chat.completions.create(
             model=model_default,
@@ -219,7 +224,6 @@ def generate_system_prompt():
 性格总结: {ps}
 理想工作: {dd}
 学生选择方向: {fwd}
-
 请输出：
 1. 学生的优势、性格、价值观分析
 2. 推荐3个具体职业，并说明日常工作内容、适配性、要求、准备路径
@@ -240,7 +244,7 @@ def predict(message, history):
 
     if not history:
         current_q_index = 0
-        questions[:] = base_questions  # 用 [:] 保持原列表
+        questions[:] = base_questions
         for k in user_profile:
             user_profile[k] = None
 
@@ -276,9 +280,10 @@ def predict(message, history):
 
     mode = user_profile.get("mode") or ""
 
-    # Backward
+    # 如果回答“是” => Backward
     if mode == "是":
         if in_backward_flow and not backward_done:
+            # 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()
@@ -313,21 +318,26 @@ def predict(message, history):
             except Exception as e:
                 return f"发生错误: {str(e)}"
 
-    # Forward
+    # 如果回答“否” => Forward
     else:
         if in_forward_flow and not forward_done and not forward_deep_dive_done 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附加问题没问完
             if forward_index < len(forward_additional_questions):
                 k, prompt_text = forward_additional_questions[forward_index]
                 forward_index += 1
                 return prompt_text
+
+            # 问完4个问题 -> 推荐3方向
             elif not forward_recommendation_given:
                 forward_recommendation_given = True
                 return recommend_3directions()
+
             else:
+                # 学生选1/2/3 or '换'
                 choice = message.strip().lower()
                 if choice in ["1","2","3"]:
                     user_profile["forward_direction_choice"] = choice
@@ -346,11 +356,11 @@ def predict(message, history):
         elif forward_deep_dive_done and not roadmap_offered:
             # 深度分析结束 -> 问路线图
             roadmap_offered = True
-            return "需要一个时间轴式职业路线图吗？如果是，请回复“OK”，否则回复“NO Thanks”。"
+            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】。"
 
         elif roadmap_offered and not roadmap_done:
             ans = message.strip().lower()
-            if ans == "OK":
+            if ans == "要":
                 roadmap_done = True
                 forward_done = True
                 return do_time_roadmap()
@@ -385,7 +395,7 @@ def predict(message, history):
     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。"
 
 
-### ------ Gradio UI ------
+# ============================ Gradio UI ============================
 import gradio as gr
 
 with gr.Blocks(css="""
@@ -438,20 +448,11 @@ footer {
     display: none !important;
 }
 """) as demo:
-    with gr.Row():
-        gr.HTML("""
-        <div style='display: flex; align-items: center; justify-content: center; gap: 20px; margin-bottom: 10px;'>
-        <!-- 左侧动图 -->
-         <img src='https://media3.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExMmFucGwxbmNsd3J5NXV0Y282NXNtMzNsZW5jMm4wNWh6c2dqbXIwdiZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/l41m18LjqpzxUr2WA/giphy.gif' width='200' style='border-radius: 12px; box-shadow: 0 0 10px #ec4899;'>
-
-        <!-- 右侧标题 -->
-       <div style='text-align: left;'>
-        <h1 style='color:Black; font-size: 36px; margin-bottom: 6px;'>🎓 AI Career Exploration Assistant</h1>
-        <p style='font-size: 18px; font-weight:bold; color:#ec4899; margin-top: 0;margin-left: 150px'>Hi! Lets Make the Dream Comes True 💖</p>
-       </div>
-       </div>
-        """)
-    gr.Markdown("## 🎓 职业规划助手\n如果你有明确职业目标 => 回答“是”；否则 => 回答“否”")
+    gr.Markdown("""
+    # 🎓 职业规划助手
+
+    如果你有明确职业目标 => 回答“是”，否则 => 回答“否”
+    """)
 
     chatbot = gr.Chatbot(height=500, show_label=False, show_copy_button=True, type="messages")
     msg = gr.Textbox(placeholder="请输入你的回答...")