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from __future__ import annotations
from ._text import extract_by_prefix, strip_thinking
VALID_FONT_CATEGORIES = {"甲骨文", "金文", "篆书", "隶书", "楷书", "行书", "草书"}
PROMPT = """你是一名精通中国古文字学与书法史的专家。
任务：
请根据输入的古文字图像，对其中汉字的字体进行分类。
分类范围（仅允许从以下七类中选择一个）：
1. 甲骨文
2. 金文
3. 篆书
4. 隶书
5. 楷书
6. 行书
7. 草书
要求：
- 仔细观察字形结构、笔画特征、线条风格和整体布局
- 只能输出一个最可能的类别
- 不允许输出多个类别或"无法判断"（除非图像极其模糊）
- 不要输出解释（除非额外要求）
输出格式（必须严格遵守）：
字体分类：<类别名称>
"""
def extract(answer: str) -> tuple[bool, dict[str, str | bool]]:
"""三层回退：精确前缀 → 部分匹配（"楷书体"→"楷书"）→ 整段最后一次命中。"""
text = strip_thinking(answer)
category = extract_by_prefix(text, ["字体分类", "字体", "分类"])
data: dict[str, str | bool] = {}
if category and category in VALID_FONT_CATEGORIES:
data["category"] = category
return True, data
# 部分匹配
if category:
for c in VALID_FONT_CATEGORIES:
if c in category:
data["category"] = c
return True, data
# 回退：扫整段答案，取最后一次出现的合法字体名
if text:
last_pos = -1
last_hit: str | None = None
for c in VALID_FONT_CATEGORIES:
pos = text.rfind(c)
if pos > last_pos:
last_pos = pos
last_hit = c
if last_hit is not None:
data["category"] = last_hit
data["fallback"] = True
return True, data
return False, data
|