Загрузка данных
import asyncio
import os
import requests # Самый стабильный инструмент для Профессионального тарифа
from aiogram import Bot, Dispatcher, types, F
from aiogram.filters import Command
from aiogram.fsm.context import FSMContext
from aiogram.fsm.state import State, StatesGroup
from aiogram.types import FSInputFile
from docx import Document
# --- НАСТРОЙКИ КЛЮЧЕЙ И ТОКЕНОВ ---
TELEGRAM_TOKEN = "8397324522:AAHkSqnHN5pMT9loQGUWot0ls-9kdZVBPX8"
VSEGPT_KEY = "sk-or-vv-8740fb10821695225615171b1c18b967f1123e97de074d6c2ac98928994713e8"
# Инициализируем бота Telegram
bot = Bot(token=TELEGRAM_TOKEN)
dp = Dispatcher()
# Шаги опроса (FSM)
class CarEvaluation(StatesGroup):
waiting_for_model = State()
waiting_for_year = State()
waiting_for_engine = State()
waiting_for_mileage = State()
# Команда /start запускает опрос
@dp.message(Command("start"))
async def cmd_start(message: types.Message, state: FSMContext):
await message.answer(
"Привет! Я помогу оценить стоимость автомобиля в Беларуси.\n"
"Давай соберем данные. Напиши **марку и модель** автомобиля (например: Volkswagen Golf):"
)
await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_model)
@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_model)
async def process_model(message: types.Message, state: FSMContext):
await state.update_data(model=message.text)
await message.answer("Отлично! Теперь введи **год выпуска** (например: 2015):")
await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_year)
@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_year)
async def process_year(message: types.Message, state: FSMContext):
await state.update_data(year=message.text)
await message.answer("Укажи **объем двигателя** в литрах (например: 1.4):")
await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_engine)
@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_engine)
async def process_engine(message: types.Message, state: FSMContext):
await state.update_data(engine=message.text)
await message.answer("И последнее: укажи **пробег** автомобиля в километрах (например: 175000):")
await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_mileage)
# ФИНАЛЬНЫЙ ШАГ
@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_mileage)
async def process_mileage(message: types.Message, state: FSMContext):
await state.update_data(mileage=message.text)
user_data = await state.get_data()
await message.answer("Данные приняты! ИИ анализирует автомобильный рынок Беларуси, подождите несколько секунд...")
prompt_text = f"""
Ты — профессиональный автомобильный эксперт-оценщик на рынке Беларуси.
Сделай подробный, структурированный и качественный анализ рыночной стоимости для автомобиля:
• Марка и модель: {user_data['model']}
• Год выпуска: {user_data['year']} год
• Объем двигателя: {user_data['engine']} л.
• Пробег: {user_data['mileage']} км
Используя свои знания об авторынке Республики Беларусь, обязательно укажи в тексте отчета:
1. Примерный диапазон цен (минимальная, средняя, максимальная стоимость в USD) на эту модель на белорусских площадках (av.by, kufar.by).
2. Факторы ликвидности: насколько эта машина востребована в РБ, легко ли её продать, какие особенности этого мотора/коробки влияют на цену.
3. Краткую рекомендацию для продавца по цене быстрой продажи и цене максимальной выгоды.
Пиши строго в деловом, аналитическом стиле, разбивая текст на абзацы. Без лишних приветствий. Текст должен быть полностью на русском языке.
"""
# СТРОГИЙ СТАНДАРТ ТАРИФА ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ:
# Отправляем запрос через синхронный requests на точный эндпоинт без искажения ссылок библиотекой openai
url = "https://vsegpt.ru"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {VSEGPT_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Title": "Auto Eval Bot"
}
payload = {
"model": "openai/gpt-4o-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt_text}],
"temperature": 0.7
}
ai_analysis = ""
try:
# Запускаем в отдельном потоке, чтобы бот Telegram не зависал во время ответа ИИ
loop = asyncio.get_event_loop()
response = await loop.run_in_executor(
None,
lambda: requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
if isinstance(result, dict) and 'choices' in result:
ai_analysis = result['choices'][0]['message']['content']
else:
ai_analysis = str(result)
else:
ai_analysis = f"Не удалось получить ответ. Код ошибки сайта VseGPT: {response.status_code}. Текст: {response.text[:200]}"
except Exception as e:
ai_analysis = f"Не удалось отправить запрос к ИИ. Ошибка: {e}"
# --- НАЧАЛО СОЗДАНИЯ WORD ---
doc = Document()
doc.add_heading("ЭКСПЕРТНЫЙ ОТЧЕТ ОБ ОЦЕНКЕ АВТОМОБИЛЯ", level=0)
doc.add_heading("1. Технические характеристики объекта:", level=1)
doc.add_paragraph(f"• Марка и модель: {user_data['model']}")
doc.add_paragraph(f"• Год выпуска: {user_data['year']} г.")
doc.add_paragraph(f"• Объем двигателя: {user_data['engine']} л.")
doc.add_paragraph(f"• Пробег: {user_data['mileage']} км")
doc.add_heading("2. Методология оценки:", level=1)
doc.add_paragraph(
"Анализ проведен интеллектуальной системой оценки на основе агрегированных исторических данных "
"крупнейших автомобильных классифайдов Республики Беларусь (av.by, kufar.by)."
)
doc.add_heading("3. Экспертное заключение ИИ по рынку РБ:", level=1)
doc.add_paragraph(ai_analysis)
# Сохраняем файл на компьютер
safe_model_name = user_data['model'].replace(' ', '_')
file_name = f"Ocenka_{safe_model_name}.docx"
doc.save(file_name)
# Отправляем файл пользователю в Telegram чат
word_file = FSInputFile(file_name)
await message.answer_document(word_file, caption=f"Ваш отчет для {user_data['model']} успешно сформирован!")
if os.path.exists(file_name):
os.remove(file_name)
await state.clear()
async def main():
print("Автономный бот наrequests запущен под Профессиональный тариф. Тестируем...")
await dp.start_polling(bot)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())