without k_metrics

analyzer.py

@@ -1,11 +1,10 @@
 # Анализ одного портфеля
 import requests
 from fetch import extract_portfolio_id
-
-
 from prompts import SYSTEM_PROMPT
+from openai import OpenAI
 
-def analyze_portfolio_streaming(text: str, client):
+def analyze_portfolio_streaming(text: str, client:OpenAI):
     portfolio_id = extract_portfolio_id(text)
     if not portfolio_id:
         yield "❗ Укажите корректный portfolioId или ссылку."

app.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import gradio as gr
 import os
-import requests
 from prompts import SYSTEM_PROMPT
 from prompts import TRADELINK_CONTEXT
 from fetch import extract_portfolio_id
@@ -15,56 +14,6 @@ client = OpenAI(
 )
 
 
-from prompts import SYSTEM_PROMPT
-
-def analyze_portfolio_streaming(text: str, client):
-    portfolio_id = extract_portfolio_id(text)
-    if not portfolio_id:
-        yield "❗ Укажите корректный portfolioId или ссылку."
-        return
-
-    try:
-        # Получение JSON по API
-        url = f"https://api.tradelink.pro/portfolio/get?portfolioId={portfolio_id}&extended=1&declaration=1&step=day&lang=en&incViews=1"
-        response = requests.get(url)
-        json_data = response.json()
-        extended = json_data.get("data", {}).get("extended", {})
-
-        if not extended:
-            yield "❗ Метрики не найдены в ответе API."
-            return
-
-        # Передаём все числовые метрики, без фильтрации
-        metrics = {k: v for k, v in extended.items() if isinstance(v, (int, float))}
-        if not metrics:
-            yield "❗ Нет числовых метрик для анализа."
-            return
-
-        metrics_text = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in metrics.items()])
-        prompt = f"""Вот метрики портфеля: {metrics_text}. 
-Проанализируй их и объясни сильные и слабые стороны на русском языке, как финансовый аналитик."""
-
-        # Запрос к модели
-        response_llm = client.chat.completions.create(
-            model="nasiruddin15/Mistral-dolphin-2.8-grok-instract-2-7B-slerp",
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
-                {"role": "user", "content": prompt}
-            ],
-            stream=True
-        )
-
-        partial = ""
-        for chunk in response_llm:
-            delta = chunk.choices[0].delta.content
-            if delta:
-                partial += delta
-                yield partial
-
-    except Exception as e:
-        yield f"❌ Ошибка при обработке: {e}"
-
-
 # Сравнение двух портфелей
 def compare_portfolios_streaming(text1: str, text2: str):
     id1 = extract_portfolio_id(text1)