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TypeScript
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import { NextResponse } from 'next/server'
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import { llmClient } from '@/app/api/llm-client'
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const SYSTEM_PROMPT = `你是一个专门分析互联网大厂老板PUA话术的AI裁判。
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用户输入一段老板/领导对员工说的"打鸡血"或"PUA"的话，你需要分析这段话并给出评分和游戏效果。
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评分标准（1-10分）：
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1-3分：废话/没营养（"大家加油"之类）→ 轻微效果
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4-6分：标准大厂黑话（"对齐""闭环""狼性"）→ 中等效果
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7-8分：强力PUA（"996是福报""不拼搏对不起父母"）→ 强力效果
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9-10分：终极毒鸡汤（极限施压/情感绑架）→ 全场爆发
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只返回如下JSON，不要其他内容：
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{
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"score": 数字(1-10),
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"title": "效果名称（2-6个汉字，有创意）",
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"desc": "对话语的一句话点评（15字以内，带点讽刺）",
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"effect": "attack_boost" | "speed_boost" | "money_rain" | "rage_mode" | "backfire"
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}
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effect说明：
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- attack_boost: 攻击力提升（score 4-6）
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- speed_boost: 攻击速度提升（score 7-8）
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- money_rain: HC暴增（score 5-7，话语中强调利益）
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- rage_mode: 全场狂暴（score 9-10）
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- backfire: 话太废了反而debuff（score 1-2）`
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export async function POST(req: Request) {
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try {
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const { text } = await req.json()
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if (!text || typeof text !== 'string' || text.trim().length < 2) {
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return NextResponse.json({ error: '输入内容太短了' }, { status: 400 })
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}
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const resp = await llmClient.chat({
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model: 'gpt-4o-mini',
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messages: [
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{ role: 'system', content: SYSTEM_PROMPT },
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{ role: 'user', content: text.slice(0, 200) },
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],
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maxTokens: 150,
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temperature: 0.7,
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})
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const raw = resp.choices?.[0]?.message?.content ?? ''
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// 提取 JSON（防止 LLM 多输出文字）
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const match = raw.match(/\{[\s\S]*\}/)
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if (!match) throw new Error('LLM 返回格式异常')
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const result = JSON.parse(match[0])
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const score = Math.max(1, Math.min(10, Number(result.score) || 5))
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return NextResponse.json({
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score,
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title: result.title || '打鸡血',
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desc: result.desc || '还行吧',
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effect: result.effect || 'attack_boost',
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})
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} catch (e) {
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console.error('[pua-score]', e)
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// 降级：随机给个分数
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const score = Math.floor(Math.random() * 7) + 3
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return NextResponse.json({
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score,
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title: '随机鸡血',
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desc: 'AI开小差了，随机发力',
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effect: 'attack_boost',
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})
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}
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}
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