Merge branch 'master' of ssh://85.143.175.152:222/bro-students/multy-stub

Reviewed-on: #110

server/routers/dry-wash/order.js

@@ -342,7 +342,16 @@ const uploadImage = async (file, accessToken) => {
     }
 }
 
-const analyzeImage = async (fileId, token) => {
+const COLORS_MAP = ['white', 'black', 'silver', 'gray', 'beige-brown', 'red', 'blue', 'green']
+
+const getColorName = (colorKey) => { 
+    if (typeof colorKey === 'number' && COLORS_MAP[colorKey]) {
+        return COLORS_MAP[colorKey]
+    }
+    return colorKey
+}
+
+const analyzeImage = async (fileId, token, imgProps) => {
     const response = await fetch(`${GIGA_CHAT_API}/chat/completions`, {
         method: "POST",
         headers: {
@@ -357,11 +366,26 @@ const analyzeImage = async (fileId, token) => {
             messages: [
                 {
                     role: "system",
-                    content: (await getSystemPrompt()) ?? `Ты эксперт по оценке степени загрязнения автомобилей. Твоя задача — анализировать фотографии машин и определять степень их загрязнения. ВАЖНО: Твой ответ ДОЛЖЕН быть СТРОГО в формате JSON и содержать ТОЛЬКО следующие поля: { "value": число от 0 до 10 (целое или с одним знаком после запятой), "description": "текстовое описание на русском языке" } Правила: 1. Поле "value": - Должно быть числом от 0 до 10 - 0 = машина абсолютно чистая - 10 = машина максимально грязная 2. Поле "description": - Должно содержать 2-3 предложения на русском языке - Обязательно указать конкретные признаки загрязнения - Объяснить почему выставлен именно такой балл НЕ ДОБАВЛЯЙ никаких дополнительных полей или комментариев вне JSON структуры. НЕ ИСПОЛЬЗУЙ markdown форматирование. ОТВЕТ ДОЛЖЕН БЫТЬ ВАЛИДНЫМ JSON. Если на фотографии нет одной машины, то оценка должна быть 0 и в описании должно быть указано, почему не удалось оценить.`,
+                    content: (await getSystemPrompt()) ?? `Ты эксперт по оценке степени загрязнения автомобилей. Твоя задача — анализировать фотографии машин и определять степень их загрязнения.
+Тебе предоставляют фотографию, где явно выделяется одна машина (например, она расположена в центре и имеет больший размер в кадре по сравнению с остальными). 
+ВАЖНО: Твой ответ ДОЛЖЕН быть СТРОГО в формате JSON и содержать ТОЛЬКО следующие поля:
+{
+ "value": число от 0 до 10 (целое или с одним знаком после запятой),
+"description": "текстовое описание на русском языке" 
+}.
+Правила:
+1. Поле "value":
+- Должно быть числом от 0 до 10 (0 = машина абсолютно чистая, 10 = машина максимально грязная) ИЛИ undefined (если не удалось оценить);
+2. Поле "description":
+- Должно содержать 2-3 предложения на русском языке;
+- Обязательно указать конкретные признаки загрязнения;
+- Объяснить, почему выставлен именно такой балл.
+- Должно быть связано только с автомобилем.
+НЕ ДОБАВЛЯЙ никаких дополнительных полей или комментариев вне JSON структуры. НЕ ИСПОЛЬЗУЙ markdown форматирование. ОТВЕТ ДОЛЖЕН БЫТЬ ВАЛИДНЫМ JSON. Если на фотографии нельзя явно выделить одну машину, то ОЦЕНКА ДОЛЖНА ИМЕТЬ ЗНАЧЕНИЕ undefined и в описании должно быть указано, что по фотографии не удалось оценить степень загрязнения автомобиля, при этом НЕ ОПИСЫВАЙ НИЧЕГО ДРУГОГО КРОМЕ АВТОМОБИЛЯ`,
                 },
                 {
                     role: "user",
-                    content: 'Дай оценку для приложенного файла изображения согласно структуре, ответ должен быть на русском языке',
+                    content: `Дай оценку для приложенного файла изображения согласно структуре, ответ должен быть на русском языке. Учти, что владелец указал, что исходный цвет машины: ${getColorName(imgProps.color)}`,
                     attachments: [fileId],
                 },
             ],
@@ -406,7 +430,7 @@ router.post('/:id/upload-car-img', upload.single('file'), async (req, res) => {
         const { access_token } = await getToken(req, res)
 
         const fileId = await uploadImage(req.file, access_token)
-        const { value, description } = await analyzeImage(fileId, access_token) ?? {}
+        const { value, description } = await analyzeImage(fileId, access_token, { carColor: order.carColor }) ?? {}
 
         const orderCarImg = await OrderCarImgModel.create({
             image: convertFileToBase64(req.file),