app.py

from transformers import pipeline

# Список тем для анализа
s = [
    "Деконструкция чужих мыслей",
    "Работа с парадоксами",
    "Установка умных ограничений",
    "Циклическая обратная связь",
    "Минимизация информации",
    "Мобильные библиотеки",
    "Интервью с самим собой",
    "Использование 'периода тишины'",
    "Переработка старых проектов",
    "Метод заземления",
    "Реверсивное мышление",
    "Работа с случайностями",
    "Персонализированные алгоритмы",
    "Использование времени с минимальной активностью",
    "Анализ с позиции 'невыносимой лёгкости бытия'",
    "Создание креативных фрагментов",
    "Метод 'ошибки с первого раза'",
    "Медитативный подход к созданию контента",
    "Процесс разрыва шаблонов",
    "Принцип 'меньше — больше'",
    "Использование аналога для сложных идей",
    "Копирование ошибок успешных людей",
    "Картирование знаний через визуальные образы",
    "Задачи, заставляющие мозг работать под давлением",
    "Анализ поведения людей в стрессовых ситуациях",
    "Кросс-дисциплинарное мышление",
    "Картирование эмоций",
    "Использование случайных встреч для изучения",
    "Фиксация успешных решений на бумаге",
    "Использование игры в жизни",
    "Процесс 'максимизации ресурса'",
    "Управление временем через шаблоны",
    "Персонализированная техника памяти",
    "Техники амнезии",
    "Системы контроля 'изнутри'",
    "Переосмысление стандартных ролей",
    "Использование тишины как инструмента для мыслей",
    "'Переход через время'",
    "Процесс 'расширения горизонтов'",
    "Техника взрывной генерации идей",
    "Техника обратного создания",
    "Интервью с вещами"
]

# Модели для обработки 
model_gpt = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-125M")
model_t5 = pipeline("text2text-generation", model="t5-base")
model_bert = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased")

# Создание списка вопросов
questions = [
    "Как вы понимаете этот принцип?",
    "Как этот принцип может быть применен в реальной жизни?",
    "Какие преимущества и недостатки этого принципа?",
    "Какие примеры применения этого принципа?",
    "Как вы можете использовать этот принцип в своей работе?",
]

# Обработка каждого пункта и формирование ответов
responses = []
for i, item in enumerate(s):
    # Генерируем вопрос
    question = questions[i % len(questions)]

    # Выбираем модель для обработки в зависимости от номера пункта
    if i % 3 == 0:
        result = model_gpt(f"{item} {question}", max_length=100)
        responses.append(f"**{item}:** {result[0]['generated_text']}")
    elif i % 3 == 1:
        result = model_t5(f"{item} {question}")
        responses.append(f"**{item}:** {result[0]['generated_text']}")
    else:
        result = model_bert(f"{item} {question}")
        responses.append(f"**{item}:** {result[0]['sequence']}")

# Создание итогового текста
final_text = "\n".join(responses)

# Вывод итогового текста
print(final_text)