NANDI/tg_bot_language
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

feat: JLPT levels for Japanese, custom practice scenarios, UI improvements

Browse Source 
- Add separate level systems: CEFR (A1-C2) for European languages, JLPT (N5-N1) for Japanese
- Store levels per language in new `levels_by_language` JSON field
- Add custom scenario option in AI practice mode
- Show action buttons after practice ends (new dialogue, tasks, words)
- Fix level display across all handlers to use correct level system
- Add Alembic migration for levels_by_language field
- Update all locale files (ru, en, ja) with new keys

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
mamonov.ep
2025-12-05 14:30:24 +03:00
parent 8bf3504d8d
commit 99deaafcbf
17 changed files with 983 additions and 308 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

114
bot/handlers/level_test.py
View File

@@ -5,9 +5,10 @@ from aiogram.fsm.context import FSMContext
from aiogram.fsm.state import State, StatesGroup
from database.db import async_session_maker
from database.models import LanguageLevel
from services.user_service import UserService
from services.ai_service import ai_service
from utils.i18n import t, get_user_lang
from utils.levels import get_level_system, get_available_levels, CEFR_LEVELS, JLPT_LEVELS
router = Router()
@@ -58,28 +59,31 @@ async def begin_test(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
await callback.answer()
await callback.message.delete()
# Показываем индикатор загрузки
loading_msg = await callback.message.answer("🔄 Генерирую вопросы...")
async with async_session_maker() as session:
user = await UserService.get_user_by_telegram_id(session, callback.from_user.id)
lang = get_user_lang(user)
learning_lang = getattr(user, 'learning_language', 'en') or 'en'
# Генерируем тест через AI
questions = await ai_service.generate_level_test()
# Показываем индикатор загрузки
loading_msg = await callback.message.answer(t(lang, 'level_test_extra.generating'))
# Генерируем тест через AI с учётом языка изучения
questions = await ai_service.generate_level_test(learning_lang)
await loading_msg.delete()
if not questions:
await callback.message.answer(
"❌ Не удалось сгенерировать тест. Попробуй позже или используй /settings для ручной установки уровня."
)
await callback.message.answer(t(lang, 'level_test_extra.generate_failed'))
await state.clear()
await callback.answer()
return
# Сохраняем данные в состоянии
# Сохраняем данные в состоянии (включая язык для определения системы уровней)
await state.update_data(
questions=questions,
current_question=0,
correct_answers=0,
answers=[] # Для отслеживания ответов по уровням
answers=[], # Для отслеживания ответов по уровням
learning_language=learning_lang
)
await state.set_state(LevelTestStates.taking_test)
@@ -138,32 +142,35 @@ async def show_question(message: Message, state: FSMContext):
@router.callback_query(F.data.startswith("show_qtr_"), LevelTestStates.taking_test)
async def show_question_translation(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
"""Показать перевод текущего вопроса"""
async with async_session_maker() as session:
user = await UserService.get_user_by_telegram_id(session, callback.from_user.id)
lang = get_user_lang(user)
try:
idx = int(callback.data.split("_")[-1])
except Exception:
await callback.answer("Перевод недоступен", show_alert=True)
await callback.answer(t(lang, 'level_test_extra.translation_unavailable'), show_alert=True)
return
data = await state.get_data()
questions = data.get('questions', [])
if not (0 <= idx < len(questions)):
await callback.answer("Перевод недоступен", show_alert=True)
await callback.answer(t(lang, 'level_test_extra.translation_unavailable'), show_alert=True)
return
ru = questions[idx].get('question_ru') or "Перевод недоступен"
ru = questions[idx].get('question_ru') or t(lang, 'level_test_extra.translation_unavailable')
# Вставляем перевод в текущий текст сообщения
orig = callback.message.text or ""
marker = "Перевод вопроса:"
marker = t(lang, 'level_test_extra.translation_marker')
if marker in orig:
await callback.answer("Перевод уже показан")
await callback.answer(t(lang, 'level_test_extra.translation_already'))
return
new_text = f"{orig}\n{marker} <i>{ru}</i>"
try:
await callback.message.edit_text(new_text, reply_markup=callback.message.reply_markup)
except Exception:
# Запасной путь, если редактирование невозможно
await callback.message.answer(f"{marker} <i>{ru}</i>")
await callback.answer()
@@ -171,6 +178,10 @@ async def show_question_translation(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
@router.callback_query(F.data.startswith("answer_"), LevelTestStates.taking_test)
async def process_answer(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
"""Обработать ответ на вопрос"""
async with async_session_maker() as session:
user = await UserService.get_user_by_telegram_id(session, callback.from_user.id)
lang = get_user_lang(user)
answer_idx = int(callback.data.split("_")[1])
data = await state.get_data()
@@ -194,14 +205,14 @@ async def process_answer(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
# Показываем результат
if is_correct:
result_text = "✅ Правильно!"
result_text = t(lang, 'level_test_extra.correct')
else:
correct_option = question['options'][question['correct']]
result_text = f"❌ Неправильно\nПравильный ответ: <b>{correct_option}</b>"
result_text = t(lang, 'level_test_extra.incorrect') + "\n" + t(lang, 'level_test_extra.correct_answer', answer=correct_option)
await callback.message.edit_text(
f"❓ <b>Вопрос {current_idx + 1} из {len(questions)}</b>\n\n"
f"{result_text}"
t(lang, 'level_test.q_header', i=current_idx + 1, n=len(questions)) + "\n\n" +
result_text
)
# Переходим к следующему вопросу
@@ -225,65 +236,61 @@ async def finish_test(message: Message, state: FSMContext):
questions = data.get('questions', [])
correct_answers = data.get('correct_answers', 0)
answers = data.get('answers', [])
learning_lang = data.get('learning_language', 'en')
total = len(questions)
accuracy = int((correct_answers / total) * 100) if total > 0 else 0
# Определяем уровень на основе правильных ответов по уровням
level = determine_level(answers)
level = determine_level(answers, learning_lang)
# Сохраняем уровень в базе данных
async with async_session_maker() as session:
user = await UserService.get_user_by_telegram_id(session, message.chat.id)
if user:
user.level = level
await session.commit()
await UserService.update_user_level(session, user.id, level, learning_lang)
# Описания уровней
level_descriptions = {
"A1": "Начальный - понимаешь основные фразы и можешь представиться",
"A2": "Элементарный - можешь общаться на простые темы",
"B1": "Средний - можешь поддержать беседу на знакомые темы",
"B2": "Выше среднего - свободно общаешься в большинстве ситуаций",
"C1": "Продвинутый - используешь язык гибко и эффективно",
"C2": "Профессиональный - владеешь языком на уровне носителя"
}
lang = get_user_lang(user)
level_desc = t(lang, f'level_test_extra.level_desc.{level}')
await state.clear()
result_text = (
f"🎉 <b>Тест завершён!</b>\n\n"
f"📊 Результаты:\n"
f"Правильных ответов: <b>{correct_answers}</b> из {total}\n"
f"Точность: <b>{accuracy}%</b>\n\n"
f"🎯 Твой уровень: <b>{level.value}</b>\n"
f"<i>{level_descriptions.get(level.value, '')}</i>\n\n"
f"Теперь задания и материалы будут подбираться под твой уровень!\n"
f"Ты можешь изменить уровень в любое время через /settings"
t(lang, 'level_test_extra.result_title') +
t(lang, 'level_test_extra.results_header') +
t(lang, 'level_test_extra.correct_count', correct=correct_answers, total=total) +
t(lang, 'level_test_extra.accuracy', accuracy=accuracy) +
t(lang, 'level_test_extra.your_level', level=level) +
f"<i>{level_desc}</i>\n\n" +
t(lang, 'level_test_extra.level_set_hint')
)
await message.answer(result_text)
def determine_level(answers: list) -> LanguageLevel:
def determine_level(answers: list, learning_language: str = "en") -> str:
"""
Определить уровень на основе ответов
Args:
answers: Список ответов с уровнями
learning_language: Язык изучения для выбора системы уровней
Returns:
Определённый уровень
Определённый уровень (строка: A1-C2 или N5-N1)
"""
# Выбираем систему уровней
level_system = get_level_system(learning_language)
if level_system == "jlpt":
levels_order = JLPT_LEVELS # ["N5", "N4", "N3", "N2", "N1"]
default_level = "N5"
else:
levels_order = CEFR_LEVELS # ["A1", "A2", "B1", "B2", "C1", "C2"]
default_level = "A1"
# Подсчитываем правильные ответы по уровням
level_stats = {
'A1': {'correct': 0, 'total': 0},
'A2': {'correct': 0, 'total': 0},
'B1': {'correct': 0, 'total': 0},
'B2': {'correct': 0, 'total': 0},
'C1': {'correct': 0, 'total': 0},
'C2': {'correct': 0, 'total': 0}
}
level_stats = {level: {'correct': 0, 'total': 0} for level in levels_order}
for answer in answers:
level = answer['level']
@@ -293,8 +300,7 @@ def determine_level(answers: list) -> LanguageLevel:
level_stats[level]['correct'] += 1
# Определяем уровень: ищем последний уровень, где правильно >= 50%
levels_order = ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1', 'C2']
determined_level = 'A1'
determined_level = default_level
for level in levels_order:
if level_stats[level]['total'] > 0:
@@ -305,4 +311,4 @@ def determine_level(answers: list) -> LanguageLevel:
# Если не прошёл этот уровень, останавливаемся
break
return LanguageLevel[determined_level]
return determined_level