breakpilot-pwa/ai-content-generator/app/services/claude_service.py

"""
Claude Service
Integration mit Claude API für Content-Generierung
"""

import os
from typing import List, Dict, Any, Optional
from anthropic import Anthropic


class ClaudeService:
    """Claude API Service"""

    def __init__(self):
        self.api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
        self.client = Anthropic(api_key=self.api_key) if self.api_key else None
        self.model = "claude-sonnet-4-5-20251101"  # Latest model

    def is_configured(self) -> bool:
        """Check if API key is configured"""
        return self.client is not None

    async def generate_content(
        self,
        prompt: str,
        system_prompt: Optional[str] = None,
        max_tokens: int = 4000,
        temperature: float = 1.0
    ) -> str:
        """
        Generate content with Claude

        Args:
            prompt: User prompt
            system_prompt: System prompt (optional)
            max_tokens: Maximum tokens to generate
            temperature: Sampling temperature

        Returns:
            Generated text
        """
        if not self.client:
            raise ValueError("Claude API not configured. Set ANTHROPIC_API_KEY environment variable.")

        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

        kwargs = {
            "model": self.model,
            "max_tokens": max_tokens,
            "temperature": temperature,
            "messages": messages
        }

        if system_prompt:
            kwargs["system"] = system_prompt

        response = self.client.messages.create(**kwargs)
        return response.content[0].text

    async def generate_quiz_questions(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str,
        num_questions: int = 10
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Generate Quiz questions"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle {num_questions} Multiple-Choice-Fragen zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Erstelle Fragen die:
1. Das Verständnis testen
2. Auf den Materialien basieren
3. Altersgerecht sind
4. 4 Antwortmöglichkeiten haben (1 richtig, 3 falsch)

Formatiere die Ausgabe als JSON-Array:
[
  {{
    "question": "Frage text?",
    "options": ["Option A", "Option B", "Option C", "Option D"],
    "correct_answer": 0,
    "explanation": "Erklärung warum die Antwort richtig ist"
  }}
]

Nur das JSON-Array zurückgeben, keine zusätzlichen Texte."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein pädagogischer Experte der Quizfragen erstellt."
        )

        # Parse JSON
        import json
        try:
            questions = json.loads(response)
            return questions
        except json.JSONDecodeError:
            # Try to extract JSON from response
            import re
            json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
            if json_match:
                questions = json.loads(json_match.group())
                return questions
            raise ValueError("Could not parse quiz questions from Claude response")

    async def generate_flashcards(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str,
        num_cards: int = 15
    ) -> List[Dict[str, str]]:
        """Generate Flashcards"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle {num_cards} Lernkarten (Flashcards) zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Erstelle Karten die:
1. Wichtige Begriffe und Konzepte abdecken
2. Kurz und prägnant sind
3. Zum Wiederholen geeignet sind

Formatiere die Ausgabe als JSON-Array:
[
  {{
    "front": "Begriff oder Frage",
    "back": "Definition oder Antwort"
  }}
]

Nur das JSON-Array zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für Lernkarten-Design."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    async def generate_fill_blanks_text(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Generate Fill-in-the-Blanks exercise"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle einen Lückentext zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Erstelle einen Text mit 10-15 Lücken. Markiere Lücken mit *Wort*.

Formatiere als JSON:
{{
  "title": "Titel des Lückentexts",
  "text": "Der Text mit *Lücken* markiert...",
  "hints": "Hilfreiche Hinweise"
}}

Nur JSON zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für Lückentexte."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    async def generate_drag_drop_exercise(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Generate Drag-and-Drop exercise"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle eine Drag-and-Drop Zuordnungsaufgabe zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Erstelle 3-4 Kategorien (Zonen) und 8-12 Elemente zum Zuordnen.

Formatiere als JSON:
{{
  "title": "Titel der Aufgabe",
  "question": "Aufgabenstellung",
  "zones": [
    {{ "id": 1, "name": "Kategorie 1" }},
    {{ "id": 2, "name": "Kategorie 2" }}
  ],
  "draggables": [
    {{ "id": 1, "text": "Element 1", "correctZoneId": 1 }},
    {{ "id": 2, "text": "Element 2", "correctZoneId": 2 }}
  ]
}}

Nur JSON zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für interaktive Lernaufgaben."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    async def generate_memory_pairs(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str,
        num_pairs: int = 8
    ) -> List[Dict[str, str]]:
        """Generate Memory Game pairs"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle {num_pairs} Memory-Paare zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Jedes Paar besteht aus zwei zusammengehörigen Begriffen/Konzepten.

Formatiere als JSON-Array:
[
  {{ "card1": "Begriff 1", "card2": "Zugehöriger Begriff" }}
]

Nur JSON zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für Memory-Spiele."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    async def generate_timeline_events(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Generate Timeline events"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle eine Timeline mit 5-8 Ereignissen zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Formatiere als JSON-Array:
[
  {{
    "year": "Jahr oder Zeitpunkt",
    "title": "Ereignis Titel",
    "description": "Kurze Beschreibung"
  }}
]

Nur JSON zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für chronologische Darstellungen."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    async def generate_presentation_slides(
        self,
        topic: str,
        materials: List[Dict[str, Any]],
        target_grade: str,
        num_slides: int = 5
    ) -> List[Dict[str, str]]:
        """Generate Presentation slides"""

        material_text = self._format_materials(materials)

        prompt = f"""Erstelle {num_slides} Präsentationsfolien zum Thema "{topic}" für Klassenstufe {target_grade}.

Materialien:
{material_text}

Formatiere als JSON-Array:
[
  {{
    "title": "Folien Titel",
    "content": "Folien Inhalt (2-4 Sätze)",
    "backgroundColor": "#ffffff"
  }}
]

Nur JSON zurückgeben."""

        response = await self.generate_content(
            prompt=prompt,
            system_prompt="Du bist ein Experte für Präsentationen."
        )

        import json
        import re
        json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
        if json_match:
            return json.loads(json_match.group())
        return json.loads(response)

    def _format_materials(self, materials: List[Dict[str, Any]]) -> str:
        """Format materials for prompt"""
        if not materials:
            return "Keine Materialien vorhanden."

        formatted = []
        for i, material in enumerate(materials, 1):
            formatted.append(f"Material {i} ({material.get('type', 'unknown')}):")
            formatted.append(material.get('content', '')[:2000])  # Limit content
            formatted.append("")

        return "\n".join(formatted)