Fix: Xóa prompt nhà báo, cải thiện slide kết thúc câu hoàn chỉnh

app_v2_entry.py

@@ -33,6 +33,23 @@ app.router.routes=[r for r in app.router.routes if not isinstance(r, Mount)]
 
 def _clean(s): return re.sub(r"\s+"," ",html_lib.unescape(str(s or""))).strip()
 
+def _ensure_sentence_complete(text):
+    """Ensure text ends with complete sentence (ends with . ! or ?). Trim if cut mid-sentence."""
+    text = _clean(text)
+    if not text:
+        return text
+    # Find last sentence ending
+    for end_char in ['.', '!', '?']:
+        last_pos = text.rfind(end_char)
+        if last_pos > len(text) * 0.5:  # Keep if ending is in latter half
+            return text[:last_pos + 1].strip()
+    # If no ending found, try to find last complete sentence
+    sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
+    complete = [s.strip() for s in sentences if s.strip() and len(s.strip()) > 20]
+    if complete[:-1]:  # Return all but last incomplete
+        return ' '.join(complete[:-1])
+    return text[:150] + '.' if len(text) > 150 else text
+
 # Cache for match details (5 min TTL)
 _match_cache = {}
 
@@ -1599,7 +1616,6 @@ async def api_personal_post_preview(request: Request):
                     source_context += f"  - {p[:300]}\n"
             
             prompt = (
-                "Bạn là nhà báo chuyên nghiệp tiếng Việt. Hãy viết bài phân tích dựa trên quan điểm cá nhân và các nguồn tin sau.\n\n"
                 "=== QUAN ĐIỂM CÁ NHÂN ===\n" + opinion[:2000] + "\n\n"
                 "=== NGUỒN TIN THAM KHẢO ===\n" + source_context + "\n\n"
                 "=== YÊU CẦU VIẾT BÀI THEO SLIDE ===\n"
@@ -1607,26 +1623,27 @@ async def api_personal_post_preview(request: Request):
                 "\n"
                 "SLIDE 1 - MỞ ĐẦU:\n"
                 "- Giới thiệu chủ đề, nêu quan điểm cá nhân (dựa vào QUAN ĐIỂM CÁ NHÂN)\n"
-                "- 2-4 câu, thể hiện rõ góc nhìn của bạn\n"
+                "- 2-4 câu hoàn chỉnh, thể hiện rõ góc nhìn của bạn\n"
                 "\n"
                 "SLIDE 2-3-4-5 - PHÂN TÍCH:\n"
                 "- Mỗi slide dùng 1 nguồn tin CỤ THỂ, kết hợp với quan điểm cá nhân\n"
                 "- Dẫn chứng từ nguồn (ghi rõ tên báo: Theo VnExpress, ...)\n"
-                "- 2-4 câu mỗi slide, trình bày như 1 đoạn văn hoàn chỉnh\n"
+                "- 2-4 câu hoàn chỉnh mỗi slide, trình bày như 1 đoạn văn hoàn chỉnh\n"
                 "\n"
                 "SLIDE 6 - KẾT LUẬN:\n"
                 "- Tổng kết quan điểm, đưa ra nhận định cuối cùng\n"
-                "- 2-3 câu\n"
+                "- 2-3 câu hoàn chỉnh\n"
                 "\n"
                 "Định dạng đầu ra:\n"
                 "---SLIDE 1---\n"
-                "[nội dung đoạn văn slide 1]\n"
+                "[nội dung đoạn văn slide 1 - PHẢI KẾT THÚC BẰNG DẤU CHẤM, CHỤM HỎI hoặc CHẤM CÂU]\n"
                 "---SLIDE 2---\n"
-                "[nội dung đoạn văn slide 2]\n"
+                "[nội dung đoạn văn slide 2 - PHẢI KẾT THÚC BẰNG DẤU CHẤM, CHỤM HỎI hoặc CHẤM CÂU]\n"
                 "...v.v...\n"
                 "\n"
                 "QUAN TRỌNG:\n"
                 "- Mỗi slide là 1 đoạn văn HOÀN CHỈNH, 2-4 câu, đọc liền mạch\n"
+                "- PHẢI KẾT THÚC BẰNG DẤU CHẤM (.) HOẶN TOÀN\n"
                 "- Kết hợp QUAN ĐIỂM CÁ NHÂN với NỘI DUNG NGUỒN TIN\n"
                 "- Không gạch đầu dòng, không bullet points\n"
                 "- Viết liền mạch tự nhiên, giọng văn báo chí\n"
@@ -1656,7 +1673,8 @@ async def api_personal_post_preview(request: Request):
         matches = re.findall(pattern, ai_text, re.DOTALL)
         if matches:
             for idx, (num, content) in enumerate(matches):
-                text = _clean(content)
+                # Normalize: ensure complete sentences
+                text = _ensure_sentence_complete(content)
                 if len(text) > 30:
                     img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
                     slides.append({"text": text, "image": img, "index": idx + 1})
@@ -1670,9 +1688,11 @@ async def api_personal_post_preview(request: Request):
                 p = p.strip()
                 if p.startswith('#') or p.startswith('---') or p.startswith('*Nguồn'):
                     continue
-                if len(p) > 50:
+                # Combine multiple short paras into one slide, normalize
+                p_normalized = _ensure_sentence_complete(p)
+                if len(p_normalized) > 50:
                     img = source_images[para_count] if para_count < len(source_images) else ""
-                    slides.append({"text": p, "image": img, "index": para_count + 1})
+                    slides.append({"text": p_normalized, "image": img, "index": para_count + 1})
                     para_count += 1
                     if para_count >= 6:
                         break
@@ -1681,11 +1701,24 @@ async def api_personal_post_preview(request: Request):
         # Fallback: create from opinion
         slides = [{"text": f"Quan điểm: {opinion[:300]}", "image": source_images[0] if source_images else "", "index": 1}]
         if ai_text:
-            chunks = [ai_text[i:i+400] for i in range(0, len(ai_text), 400)]
-            for i, chunk in enumerate(chunks[:5]):
-                if len(chunk) > 50:
-                    img = source_images[i+1] if i+1 < len(source_images) else ""
-                    slides.append({"text": chunk, "image": img, "index": i + 2})
+            # Split by sentences for better chunks
+            sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', ai_text)
+            current_chunk = ""
+            for sent in sentences:
+                sent = _ensure_sentence_complete(sent)
+                if len(sent) > 10 and current_chunk:
+                    if len(current_chunk + sent) < 400:
+                        current_chunk += " " + sent
+                    else:
+                        if len(current_chunk) > 50:
+                            idx = len(slides)
+                            img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
+                            slides.append({"text": current_chunk, "image": img, "index": idx + 1})
+                        current_chunk = sent
+            if len(current_chunk) > 50 and len(slides) < 6:
+                idx = len(slides)
+                img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
+                slides.append({"text": current_chunk, "image": img, "index": idx + 1})
     
     preview = {
         "title": title,
@@ -1786,20 +1819,19 @@ async def api_personal_post(request: Request):
                 for j, p in enumerate(src_paras[:3]):
                     source_context += f"  - {p[:300]}\n"
             prompt = (
-                "Bạn là nhà báo tiếng Việt. Viết bài phân tích dựa trên quan điểm cá nhân và các nguồn tin sau.\n\n"
-                "=== QUAN ĐIỂM ===\n" + opinion[:2000] + "\n\n"
+                "=== QUAN ĐIỂM CÁ NHÂN ===\n" + opinion[:2000] + "\n\n"
                 "=== NGUỒN TIN ===\n" + source_context + "\n\n"
                 "=== YÊU CẦU VIẾT BÀI THEO SLIDE ===\n"
                 "Viết bài thành 5-6 ĐOẠN VĂN NGẮN, mỗi đoạn là 1 SLIDE.\n"
                 "\n"
-                "SLIDE 1 - MỞ ĐẦU: Giới thiệu chủ đề, nêu quan điểm cá nhân (2-4 câu)\n"
-                "SLIDE 2-3-4-5 - PHÂN TÍCH: Mỗi slide dùng 1 nguồn tin cụ thể, kết hợp quan điểm cá nhân, ghi rõ nguồn (Theo VnExpress...), 2-4 câu, thành 1 đoạn văn hoàn chỉnh\n"
-                "SLIDE 6 - KẾT LUẬN: Tổng kết quan điểm, nhận định cuối cùng (2-3 câu)\n"
+                "SLIDE 1 - MỞ ĐẦU: Giới thiệu chủ đề, nêu quan điểm cá nhân (2-4 câu hoàn chỉnh)\n"
+                "SLIDE 2-3-4-5 - PHÂN TÍCH: Mỗi slide dùng 1 nguồn tin cụ thể, kết hợp quan điểm cá nhân, ghi rõ nguồn (Theo VnExpress...), 2-4 câu hoàn chỉnh, thành 1 đoạn văn hoàn chỉnh\n"
+                "SLIDE 6 - KẾT LUẬN: Tổng kết quan điểm, nhận định cuối cùng (2-3 câu hoàn chỉnh)\n"
                 "\n"
                 "Định dạng:\n"
-                "---SLIDE 1---\n[đoạn văn]\n---SLIDE 2---\n[đoạn văn]\n...\n"
+                "---SLIDE 1---\n[đoạn văn hoàn chỉnh kết thúc bằng dấu chấm]\n---SLIDE 2---\n[đoạn văn hoàn chỉnh kết thúc bằng dấu chấm]\n...\n"
                 "\n"
-                "QUAN TRỌNG: Mỗi slide là 1 đoạn văn HOÀN CHỈNH, 2-4 câu. Kết hợp QUAN ĐIỂM + NGUỒN TIN. Không gạch đầu dòng. Viết liền mạch. 300-600 từ."
+                "QUAN TRỌNG: Mỗi slide là 1 đoạn văn HOÀN CHỈNH, 2-4 câu, PHẢI KẾT THÚC BẰNG DẤU CHẤM (.). Kết hợp QUAN ĐIỂM + NGUỒN TIN. Không gạch đầu dòng. Viết liền mạch. 300-600 từ."
             )
             ai_text = await ai_ext.qwen_generate(prompt, max_tokens=2000)
     except:
@@ -1830,7 +1862,8 @@ async def api_personal_post(request: Request):
             matches = re.findall(pattern, ai_text, re.DOTALL)
             if matches:
                 for idx, (num, content) in enumerate(matches):
-                    text = _clean(content)
+                    # Normalize: ensure complete sentences
+                    text = _ensure_sentence_complete(content)
                     if len(text) > 30:
                         img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
                         slides.append({"text": text, "image": img, "index": idx + 1})
@@ -1844,9 +1877,11 @@ async def api_personal_post(request: Request):
                     p = p.strip()
                     if p.startswith('#') or p.startswith('---') or p.startswith('*Nguồn'):
                         continue
-                    if len(p) > 50:
+                    # Normalize: ensure complete sentences
+                    p_normalized = _ensure_sentence_complete(p)
+                    if len(p_normalized) > 50:
                         img = source_images[para_count] if para_count < len(source_images) else ""
-                        slides.append({"text": p, "image": img, "index": para_count + 1})
+                        slides.append({"text": p_normalized, "image": img, "index": para_count + 1})
                         para_count += 1
                         if para_count >= 6:
                             break
@@ -1854,19 +1889,25 @@ async def api_personal_post(request: Request):
         if len(slides) < 2:
             slides = [{"text": f"Quan điểm: {opinion[:300]}", "image": source_images[0] if source_images else "", "index": 1}]
             if ai_text:
-                chunks = [ai_text[i:i+400] for i in range(0, len(ai_text), 400)]
-                for i, chunk in enumerate(chunks[:5]):
-                    if len(chunk) > 50:
-                        img = source_images[i+1] if i+1 < len(source_images) else ""
-                        slides.append({"text": chunk, "image": img, "index": i + 2})
-        total = min(len(slide_parts), 6)
-        for i in range(total):
-            img = source_images[i] if i < len(source_images) else ""
-            slides.append({
-                "text": slide_parts[i],
-                "image": img,
-                "index": i + 1
-            })
+                # Split by sentences for better chunks
+                sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', ai_text)
+                current_chunk = ""
+                for sent in sentences:
+                    sent = _ensure_sentence_complete(sent)
+                    if len(sent) > 10:
+                        if current_chunk and len(current_chunk + sent) < 400:
+                            current_chunk += " " + sent
+                        elif len(current_chunk) > 50:
+                            idx = len(slides)
+                            img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
+                            slides.append({"text": current_chunk, "image": img, "index": idx + 1})
+                            current_chunk = sent
+                        else:
+                            current_chunk = sent
+                if len(current_chunk) > 50 and len(slides) < 6:
+                    idx = len(slides)
+                    img = source_images[idx] if idx < len(source_images) else ""
+                    slides.append({"text": current_chunk, "image": img, "index": idx + 1})
     
     lang, emotion = detect_language_and_emotion(title, ai_text)
     voice = get_voice_for_content(title, ai_text)