Add AI-powered Spider Configuration Assistant.

@@ -103,6 +103,39 @@
             </div>
         </div>
 
+        <!-- AI配置助手 -->
+        <div class="card mb-4">
+            <div class="card-header">
+                <h5 class="mb-0">
+                    <i class="fas fa-robot"></i> AI配置助手
+                </h5>
+            </div>
+            <div class="card-body">
+                <div class="mb-3">
+                    <label for="aiPrompt" class="form-label">用自然语言描述您的爬虫需求</label>
+                    <textarea class="form-control" id="aiPrompt" rows="3" 
+                        placeholder="例如：我想爬取最近一周关于人工智能的热门微博，重点关注转发量超过1000的内容，每个话题爬取前5页内容。"></textarea>
+                </div>
+                <div class="d-flex justify-content-between align-items-center">
+                    <button class="btn btn-primary" onclick="generateConfig()">
+                        <i class="fas fa-magic"></i> 生成配置
+                    </button>
+                    <div class="form-check">
+                        <input class="form-check-input" type="checkbox" id="autoApply" checked>
+                        <label class="form-check-label" for="autoApply">
+                            自动应用生成的配置
+                        </label>
+                    </div>
+                </div>
+                <div id="aiResponse" class="mt-3" style="display: none;">
+                    <div class="alert alert-info">
+                        <h6 class="alert-heading">AI助手建议：</h6>
+                        <p id="aiSuggestion" class="mb-0"></p>
+                    </div>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+
         <!-- 操作按钮 -->
         <div class="d-flex justify-content-between mb-5">
             <button class="btn btn-primary" onclick="startCrawling()">
@@ -286,6 +319,63 @@
                 updateCrawlLog(data.message);
             }
         };
+
+        // AI配置生成
+        async function generateConfig() {
+            const prompt = document.getElementById('aiPrompt').value.trim();
+            if (!prompt) {
+                alert('请输入您的爬虫需求描述！');
+                return;
+            }
+
+            const aiResponse = document.getElementById('aiResponse');
+            const aiSuggestion = document.getElementById('aiSuggestion');
+            
+            try {
+                const response = await fetch('/api/spider/ai-config', {
+                    method: 'POST',
+                    headers: {
+                        'Content-Type': 'application/json'
+                    },
+                    body: JSON.stringify({ prompt })
+                });
+
+                const data = await response.json();
+                if (data.success) {
+                    // 显示AI建议
+                    aiSuggestion.textContent = data.suggestion;
+                    aiResponse.style.display = 'block';
+
+                    // 如果选择自动应用配置
+                    if (document.getElementById('autoApply').checked) {
+                        // 清除现有选择
+                        selectedTopics.clear();
+                        
+                        // 应用新的话题
+                        data.config.topics.forEach(topic => {
+                            selectedTopics.add(topic);
+                        });
+                        
+                        // 更新参数
+                        document.getElementById('crawlDepth').value = data.config.parameters.crawlDepth;
+                        document.getElementById('interval').value = data.config.parameters.interval;
+                        document.getElementById('maxRetries').value = data.config.parameters.maxRetries;
+                        document.getElementById('timeout').value = data.config.parameters.timeout;
+                        
+                        // 更新UI
+                        updateSelectedTopicsList();
+                        
+                        // 添加提示
+                        updateCrawlLog('AI配置已自动应用');
+                    }
+                } else {
+                    throw new Error(data.message);
+                }
+            } catch (error) {
+                aiSuggestion.textContent = '生成配置时出错：' + error.message;
+                aiResponse.style.display = 'block';
+            }
+        }
     </script>
 </body>
 </html> 
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@@ -8,6 +8,8 @@ import asyncio
 import websockets
 import logging
 from spider.spiderData import SpiderData
+from openai import OpenAI
+from anthropic import Anthropic
 
 # 创建蓝图
 spider_bp = Blueprint('spider', __name__)
@@ -211,3 +213,131 @@ async def spider_status_socket():
             websocket_connections.remove(websocket)
     except Exception as e:
         logger.error(f"WebSocket连接处理失败: {e}")
+
+def get_ai_client():
+    """获取可用的AI客户端"""
+    # 按优先级尝试不同的AI服务
+    if os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY'):
+        return {
+            'type': 'anthropic',
+            'client': Anthropic(api_key=os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY'))
+        }
+    elif os.getenv('OPENAI_API_KEY'):
+        return {
+            'type': 'openai',
+            'client': OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
+        }
+    else:
+        raise ValueError("未找到可用的AI API密钥")
+
+def parse_ai_response(response_text):
+    """解析AI响应中的JSON配置"""
+    try:
+        # 查找JSON内容
+        start = response_text.find('{')
+        end = response_text.rfind('}') + 1
+        if start == -1 or end == 0:
+            raise ValueError("未找到有效的JSON配置")
+        
+        json_str = response_text[start:end]
+        config = json.loads(json_str)
+        
+        # 验证配置格式
+        if not isinstance(config.get('topics'), list):
+            raise ValueError("配置必须包含话题列表")
+        
+        parameters = config.get('parameters', {})
+        if not all(key in parameters for key in ['crawlDepth', 'interval', 'maxRetries', 'timeout']):
+            raise ValueError("配置缺少必要的参数")
+        
+        # 提取建议文本（JSON之前的部分）
+        suggestion = response_text[:start].strip()
+        
+        return config, suggestion
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"解析AI响应失败: {str(e)}")
+
+@spider_bp.route('/api/spider/ai-config', methods=['POST'])
+def generate_ai_config():
+    """使用AI生成爬虫配置"""
+    try:
+        prompt = request.json.get('prompt', '')
+        if not prompt:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'message': '请提供爬虫需求描述'
+            })
+        
+        # 构建AI提示
+        system_prompt = """你是一个专业的爬虫配置助手。请根据用户的自然语言描述，生成合适的微博爬虫配置。
+配置应包含以下内容：
+1. 要爬取的话题列表
+2. 爬虫参数（爬取深度、间隔时间、重试次数、超时时间）
+
+请先用通俗易懂的语言解释你的配置建议，然后在最后提供一个JSON格式的具体配置。
+注意：
+- 爬取深度(crawlDepth)范围：1-10页
+- 间隔时间(interval)范围：3-30秒
+- 重试次数(maxRetries)范围：1-5次
+- 超时时间(timeout)范围：10-60秒
+- 所有参数都必须是整数
+
+示例输出格式：
+根据您的需求，我建议...
+
+{
+    "topics": ["话题1", "话题2"],
+    "parameters": {
+        "crawlDepth": 5,
+        "interval": 5,
+        "maxRetries": 3,
+        "timeout": 30
+    }
+}"""
+
+        # 获取AI客户端
+        ai = get_ai_client()
+        
+        try:
+            if ai['type'] == 'anthropic':
+                response = ai['client'].messages.create(
+                    model="claude-3-sonnet-20240229",
+                    max_tokens=1000,
+                    messages=[
+                        {"role": "system", "content": system_prompt},
+                        {"role": "user", "content": prompt}
+                    ]
+                )
+                response_text = response.content[0].text
+            else:  # OpenAI
+                response = ai['client'].chat.completions.create(
+                    model="gpt-3.5-turbo",
+                    messages=[
+                        {"role": "system", "content": system_prompt},
+                        {"role": "user", "content": prompt}
+                    ]
+                )
+                response_text = response.choices[0].message.content
+            
+            # 解析AI响应
+            config, suggestion = parse_ai_response(response_text)
+            
+            return jsonify({
+                'success': True,
+                'config': config,
+                'suggestion': suggestion
+            })
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"AI服务调用失败: {e}")
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'message': f"AI配置生成失败: {str(e)}"
+            })
+            
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"生成配置失败: {e}")
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'message': str(e)
+        }) 
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