#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import argparse import glob import time from tkai_lib import read_ai_config from tkai_lib import query_openai4, openai_response_to_json from tkai_lib import query_openai5, openai5_response_to_json, extract_openai5_text from tkai_lib import query_google, google_response_to_json #========================================================= # Global configuration #========================================================= config_path = "ai.env" #========================================================= # Read configuration #========================================================= read_ai_config(config_path) max_tokens = int(os.getenv("max_tokens", "3000")) OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") openai_model = os.getenv("openai_model", "gpt-4o") temperature = float(os.getenv("temperature", "0.3")) openai_model5 = os.getenv("openai_model5", "gpt-5-nano") reasoning_effort = os.getenv("reasoning_effort", "low") GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") google_model = os.getenv("gemini_model", "gemini-2.5-flash") #========================================================= # Parameters #========================================================= prompt_templates = { "main": ( "以下は{{language}}言語のプログラム{{script_name}}のコードです。これを解析し、\n" "1) プログラムの動作\n" "2) 必要な非標準ライブラリとインストールコマンドとインストール方法\n" "3) 必要な入力ファイル\n" "4) 実行後に生成される出力ファイル\n" "5) コマンドラインでの使用例 (Usage)\n" "を Markdown 形式で記述してください。\n\n" "```{{language}}\n" "{{code}}\n" "```" ), "lib": ( "以下は{{language}}言語のライブラリ{{script_name}}のコードです。これを解析し、\n" "1) このライブラリの主な機能や目的\n" "2) このライブラリを他のプログラムからimportする方法\n" "3) 必要な非標準ライブラリとインストールコマンドとインストール方法\n" "4) importできる変数と関数。変数には説明するコメントを、関数には関数の動作と引数・戻り値の説明を入れてください\n" "5) main scriptとして実行したときの動作\n" "を Markdown 形式で記述してください。\n\n" "```{{language}}\n" "{{code}}\n" "```" ), } language_dict = { ".py": "python", ".pl": "perl", ".pm": "perl", ".c" : "C", ".cpp": "C++", ".pas": "pascal", ".f" : "fortran", ".for": "fortran", ".f77": "fortran", ".js" : "Javascript", ".java": "Java", ".go": "Go", ".sh": "bash script", ".csh": "tcsh script", ".bat": "Windows batch script", ".vbs": "Visual Basic script", ".css": "Cascade Style Sheet", ".html": "HTML", ".xml": "XML", } def get_program_type(path): base = os.path.basename(path) name, ext = os.path.splitext(base) if ext == ".pm": return 'lib' if base.startswith("tk"): return 'lib' return 'main' def initialize(): parser = argparse.ArgumentParser( description="プログラムコードを読み込み、OpenAI/Google API で使用方法を Markdown に出力するツール" ) parser.add_argument("--api", type=str, default='google', choices = ["openai", "openai5", "google", "gemini"], help="使用する API を指定（openai5|openai|google|gemini: デフォルト: google）" ) parser.add_argument( "pattern", help="処理対象ファイルのワイルドカードパターン（例: '*.py'）" ) parser.add_argument( "output", nargs="?", help="出力 Markdown ファイル名。省略した場合は入力ファイルごとに拡張子を .md に置換" ) parser.add_argument( "-t", "--program_type", choices=["", "main", "lib"], default="", help="読み込むプログラムのタイプ ['', 'main', 'lib']（デフォルト: ''）" ) parser.add_argument( "-u", "--update", type=int, choices=[0, 1], default=0, help="出力ファイルが存在し、かつ入力ファイルより古い場合にのみ再生成" ) parser.add_argument( "-w", "--overwrite", type=int, choices=[0, 1], default=0, help="既存ファイルを問答無用で上書き生成" ) return parser def get_prompt(inp: str, code: str, program_type: str = ''): # 言語判定 ext = os.path.splitext(inp)[1] language = language_dict.get(ext, None) if not language: print(f"\n{inp}はサポートされていないプログラミング言語です。スキップします") return None if program_type == '': program_type = get_program_type(inp) print(f"Program type: {program_type}") role = "You are a helpful assistant that generates clear, well-structured documentation for the given program." prompt_template = prompt_templates.get(program_type, prompt_templates['main']) prompt = ( prompt_template .replace("{{script_name}}", inp) .replace("{{code}}", code) .replace("{{language}}", language) ) return role, prompt def generate_doc_openai5(inp: str, code: str, program_type: str = '') -> str: instructions, prompt = get_prompt(inp, code, program_type) response = query_openai5(prompt, openai_model5, openai_api_key = OPENAI_API_KEY, instructions = instructions, role = None, store = False, effort = reasoning_effort, max_output_tokens = max_tokens) if not response: return False if response == {}: return {} text = extract_openai5_text(response) return text def generate_doc_openai(inp: str, code: str, program_type: str = '') -> str: role, prompt = get_prompt(inp, code, program_type) response = query_openai4(prompt, openai_model, openai_api_key = OPENAI_API_KEY, role = role, temperature = 0, max_tokens = max_tokens) return response.choices[0].message.content def generate_doc_google(inp: str, code: str, program_type: str = '') -> str: role, prompt = get_prompt(inp, code, program_type) response = query_google(prompt, google_model, role = role, google_api_key = GOOGLE_API_KEY) if not response: return False if response == {}: return {} return response.text def main(): parser = initialize() args = parser.parse_args() files = glob.glob(args.pattern) if not files: print(f"Error: パターン '{args.pattern}' にマッチするファイルがありません。", file=sys.stderr) sys.exit(1) # 出力ファイル名の決定 if args.output: if len(files) > 1: print("Error: 複数ファイルを処理するときは output 引数を省略してください。", file=sys.stderr) sys.exit(1) outputs = [args.output] else: outputs = [os.path.splitext(f)[0] + ".md" for f in files] api = args.api print(f" API: {api.upper()}") if 'openai5' in api: print(f" openai_model: {openai_model5}") print(f" effort : {reasoning_effort}") print(f" max_tokens : {max_tokens}") elif 'openai' in api: print(f" openai_model: {openai_model}") print(f" temperature : {temperature}") print(f" max_tokens : {max_tokens}") else: print(f" google_model: {google_model}") print(f" max_tokens: {max_tokens}") print(f"Output files:", outputs) print() # 各ファイルを処理 for inp, out in zip(files, outputs): do_generate = True if os.path.exists(out): if args.overwrite: do_generate = True elif args.update: inp_mtime = os.path.getmtime(inp) out_mtime = os.path.getmtime(out) if out_mtime >= inp_mtime: print(f"[INFO] '{out}' は最新です。スキップします。") do_generate = False else: do_generate = True else: print(f"[INFO] '{out}' が既に存在します。--update または --overwrite を指定して再生成できます。スキップします。") do_generate = False if not do_generate: continue print(f"[INFO] Generating doc: {inp} → {out}") try: code = open(inp, encoding="utf-8").read() except: try: code = open(inp, encoding="shift-jis").read() except: code = None if code is None: print(f"\nError: Could not read [{inp}]. Skip.") continue if args.api == "openai5": doc = generate_doc_openai5(inp, code, args.program_type) elif args.api == "openai": doc = generate_doc_openai(inp, code, args.program_type) else: doc = generate_doc_google(inp, code, args.program_type) if doc is None: print(f"Error generating doc for {inp}") continue with open(out, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(doc) # API レート制限回避 time.sleep(1) print("Done.") input("\nPress ENTER to terminate>>\n") if __name__ == "__main__": main()