upd promts; fix reports

ai_interviewer_agent.py

@@ -65,9 +65,8 @@ class InterviewAgent:
         self.interview_finalized = False  # Флаг завершения интервью
         
         # Трекинг времени интервью
-        import time
+        self.interview_start_time = None  # Устанавливается при фактическом старте
-
+        self.interview_end_time = None    # Устанавливается при завершении
-        self.interview_start_time = time.time()
         self.duration_minutes = interview_plan.get("interview_structure", {}).get(
             "duration_minutes", 10
         )
@@ -77,10 +76,6 @@ class InterviewAgent:
         )
         self.total_sections = len(self.sections)
 
-        logger.info(
-            f"[TIME] Interview started at {time.strftime('%H:%M:%S')}, duration: {self.duration_minutes} min"
-        )
-
     def get_current_section(self) -> dict:
         """Получить текущую секцию интервью"""
         if self.current_section < len(self.sections):
@@ -126,11 +121,10 @@ class InterviewAgent:
         key_evaluation_points = self.interview_plan.get("key_evaluation_points", [])
 
         # Вычисляем текущее время интервью
-        import time
+        time_info = self.get_time_info()
-
+        elapsed_minutes = time_info["elapsed_minutes"]
-        elapsed_minutes = (time.time() - self.interview_start_time) / 60
+        remaining_minutes = time_info["remaining_minutes"] 
-        remaining_minutes = max(0, self.duration_minutes - elapsed_minutes)
+        time_percentage = time_info["time_percentage"]
-        time_percentage = min(100, (elapsed_minutes / self.duration_minutes) * 100)
 
         # Формируем план интервью для агента
         sections_info = "\n".join(
@@ -193,7 +187,7 @@ class InterviewAgent:
 - Контактное лицо: {self.vacancy_data.get('contacts_name') or 'Не указано'}"""
 
         return f"""
-Ты опытный HR-интервьюер, который проводит адаптивное голосовое собеседование. Представься контактным именем из вакансии (если оно есть)
+Ты опытный HR-интервьюер Стефани, который проводит адаптивное голосовое собеседование. Представься контактным именем из вакансии (если оно есть)
 
 ИНФОРМАЦИЯ О ВАКАНСИИ:
 
@@ -233,6 +227,10 @@ class InterviewAgent:
 Проблемные / кейсы (20%) — проверить мышление и подход к решению.
 Пример: "У нас есть система, которая падает раз в неделю. Как бы ты подошёл к диагностике проблемы?"
 
+Задавай вопросы кратко и понятно. Не вываливай кучу информации на человека.
+Не перечисляй человеку все пункты и вопросы из секции. Предлагай один общий вопрос или задавай уточняющие по по очереди.
+Ты должна спрашивать вопросы максимум в 3 предложения
+
 ВРЕМЯ ИНТЕРВЬЮ:
 - Запланированная длительность: {self.duration_minutes} минут
 - Прошло времени: {elapsed_minutes:.1f} минут ({time_percentage:.0f}%)
@@ -286,7 +284,15 @@ class InterviewAgent:
         """Получает информацию о времени интервью"""
         import time
 
-        elapsed_minutes = (time.time() - self.interview_start_time) / 60
+        if self.interview_start_time is None:
+            # Интервью еще не началось
+            elapsed_minutes = 0.0
+            remaining_minutes = float(self.duration_minutes)
+            time_percentage = 0.0
+        else:
+            # Интервью идет
+            current_time = self.interview_end_time or time.time()
+            elapsed_minutes = (current_time - self.interview_start_time) / 60
             remaining_minutes = max(0.0, self.duration_minutes - elapsed_minutes)
             time_percentage = min(100.0, (elapsed_minutes / self.duration_minutes) * 100)
 
@@ -421,8 +427,9 @@ async def entrypoint(ctx: JobContext):
     # TTS
     tts = (
         openai.TTS(
-            model="gpt-4o-mini-tts",
+            model="tts-1-hd",
             api_key=settings.openai_api_key,
+            voice='coral'
         )
         if settings.openai_api_key
         else silero.TTS(language="ru", model="v4_ru")
@@ -474,6 +481,18 @@ async def entrypoint(ctx: JobContext):
 
         interviewer_instance.interview_finalized = True
         
+        # Устанавливаем время завершения интервью
+        import time
+        interviewer_instance.interview_end_time = time.time()
+        
+        if interviewer_instance.interview_start_time:
+            total_minutes = (interviewer_instance.interview_end_time - interviewer_instance.interview_start_time) / 60
+            logger.info(
+                f"[TIME] Interview ended at {time.strftime('%H:%M:%S')}, total duration: {total_minutes:.1f} min"
+            )
+        else:
+            logger.info(f"[TIME] Interview ended at {time.strftime('%H:%M:%S')} (no start time recorded)")
+
         try:
             logger.info(
                 f"[FINALIZE] Starting interview finalization for room: {room_name}"
@@ -543,11 +562,13 @@ async def entrypoint(ctx: JobContext):
 
     # --- Мониторинг команд завершения ---
     async def monitor_end_commands():
-        """Мониторит команды завершения сессии"""
+        """Мониторит команды завершения сессии и лимит времени"""
         command_file = "agent_commands.json"
+        TIME_LIMIT_MINUTES = 60  # Жесткий лимит времени интервью
 
         while not interviewer.interview_finalized:
             try:
+                # Проверяем команды завершения
                 if os.path.exists(command_file):
                     with open(command_file, encoding="utf-8") as f:
                         command = json.load(f)
@@ -566,71 +587,50 @@ async def entrypoint(ctx: JobContext):
                             )
                             break
 
-                await asyncio.sleep(1)  # Проверяем каждые 1 секунды
+                # Проверяем превышение лимита времени
+                if interviewer.interview_start_time is not None:
+                    time_info = interviewer.get_time_info()
+                    if time_info["elapsed_minutes"] >= TIME_LIMIT_MINUTES:
+                        logger.warning(
+                            f"[TIME_LIMIT] Interview exceeded {TIME_LIMIT_MINUTES} minutes "
+                            f"({time_info['elapsed_minutes']:.1f} min), forcing completion"
+                        )
+                        
+                        if not interviewer.interview_finalized:
+                            await complete_interview_sequence(
+                                ctx.room.name, interviewer
+                            )
+                            break
+
+                await asyncio.sleep(2)  # Проверяем каждые 5 секунд
 
             except Exception as e:
                 logger.error(f"[COMMAND] Error monitoring commands: {str(e)}")
-                await asyncio.sleep(5)
+                await asyncio.sleep(2)
 
     # Запускаем мониторинг команд в фоне
     asyncio.create_task(monitor_end_commands())
     
-    # --- Обработчик состояния пользователя (замена мониторинга тишины) ---
-    disconnect_timer: asyncio.Task | None = None
-    
     @session.on("user_state_changed")
     def on_user_state_changed(event):
         """Обработчик изменения состояния пользователя (активен/неактивен)"""
         
         async def on_change():
-            nonlocal disconnect_timer
 
             logger.info(f"[USER_STATE] User state changed to: {event.new_state}")
 
-            # === Пользователь начал говорить ===
-            if event.new_state == "speaking":
-                # Если есть таймер на 30 секунд — отменяем его
-                if disconnect_timer is not None:
-                    logger.info("[USER_STATE] Cancelling disconnect timer due to speaking")
-                    disconnect_timer.cancel()
-                    disconnect_timer = None
-
             # === Пользователь молчит более 10 секунд (state == away) ===
-            elif event.new_state == "away" and interviewer.intro_done:
+            if event.new_state == "away" and interviewer.intro_done:
                 logger.info("[USER_STATE] User away detected, sending check-in message...")
 
-                # 1) Первое сообщение — проверка связи
+                # сообщение — проверка связи
-                handle = await session.generate_reply(
+                await session.generate_reply(
                     instructions=(
                         "Клиент молчит уже больше 10 секунд. "
                         "Проверь связь фразой вроде 'Приём! Ты меня слышишь?' "
                         "или 'Связь не пропала?'"
                     )
                 )
-                await handle  # ждем завершения первой реплики
-
-                # 2) Таймер на 30 секунд
-                async def disconnect_timeout():
-                    try:
-                        await asyncio.sleep(30)
-                        logger.info("[DISCONNECT_TIMER] 30 seconds passed, sending disconnect message")
-
-                        # Второе сообщение — считаем, что клиент отключился
-                        await session.generate_reply(
-                            instructions="Похоже клиент отключился"
-                        )
-                        
-                        logger.info("[DISCONNECT_TIMER] Disconnect message sent successfully")
-                    except asyncio.CancelledError:
-                        logger.info("[DISCONNECT_TIMER] Timer cancelled before completion")
-                    except Exception as e:
-                        logger.error(f"[DISCONNECT_TIMER] Error in disconnect timeout: {e}")
-
-                # 3) Если уже есть активный таймер — отменяем его перед запуском нового
-                if disconnect_timer is not None:
-                    disconnect_timer.cancel()
-
-                disconnect_timer = asyncio.create_task(disconnect_timeout())
 
         asyncio.create_task(on_change())
 
@@ -705,6 +705,12 @@ async def entrypoint(ctx: JobContext):
         # Обновляем прогресс интервью
         if not interviewer.intro_done:
             interviewer.intro_done = True
+            # Устанавливаем время начала интервью при первом сообщении
+            import time
+            interviewer.interview_start_time = time.time()
+            logger.info(
+                f"[TIME] Interview started at {time.strftime('%H:%M:%S')}, duration: {interviewer.duration_minutes} min"
+            )
 
         # Обновляем счетчик сообщений и треким время
         interviewer.questions_asked_total += 1

app/services/interview_service.py

@@ -233,7 +233,7 @@ class InterviewRoomService:
             # Если плана нет, создаем базовый план на основе имеющихся данных
             fallback_plan = {
                 "interview_structure": {
-                    "duration_minutes": 30,
+                    "duration_minutes": 45,
                     "greeting": f"Привет, {resume.applicant_name}! Готов к интервью?",
                     "sections": [
                         {

app/services/pdf_report_service.py

@@ -28,6 +28,21 @@ class PDFReportService:
         self.styles = getSampleStyleSheet()
         self._setup_custom_styles()
 
+    def _format_list_field(self, field_value) -> str:
+        """Форматирует поле со списком для отображения в PDF"""
+        if not field_value:
+            return "—"
+        
+        if isinstance(field_value, list):
+            # Если это список, объединяем элементы
+            return "\n• ".join([""] + field_value)
+        elif isinstance(field_value, str):
+            # Если это строка, возвращаем как есть
+            return field_value
+        else:
+            # Для других типов конвертируем в строку
+            return str(field_value)
+
     def _register_fonts(self):
         """Регистрация шрифтов для поддержки кириллицы"""
         try:
@@ -212,31 +227,31 @@ class PDFReportService:
                 Paragraph("Технические навыки", table_text_style),
                 Paragraph(f"{report.technical_skills_score}/100", table_text_style),
                 Paragraph(report.technical_skills_justification or "—", table_text_style),
-                Paragraph(report.technical_skills_concerns or "—", table_text_style),
+                Paragraph(self._format_list_field(report.technical_skills_concerns), table_text_style),
             ],
             [
                 Paragraph("Релевантность опыта", table_text_style),
                 Paragraph(f"{report.experience_relevance_score}/100", table_text_style),
                 Paragraph(report.experience_relevance_justification or "—", table_text_style),
-                Paragraph(report.experience_relevance_concerns or "—", table_text_style),
+                Paragraph(self._format_list_field(report.experience_relevance_concerns), table_text_style),
             ],
             [
                 Paragraph("Коммуникация", table_text_style),
                 Paragraph(f"{report.communication_score}/100", table_text_style),
                 Paragraph(report.communication_justification or "—", table_text_style),
-                Paragraph(report.communication_concerns or "—", table_text_style),
+                Paragraph(self._format_list_field(report.communication_concerns), table_text_style),
             ],
             [
                 Paragraph("Решение задач", table_text_style),
                 Paragraph(f"{report.problem_solving_score}/100", table_text_style),
                 Paragraph(report.problem_solving_justification or "—", table_text_style),
-                Paragraph(report.problem_solving_concerns or "—", table_text_style),
+                Paragraph(self._format_list_field(report.problem_solving_concerns), table_text_style),
             ],
             [
                 Paragraph("Культурное соответствие", table_text_style),
                 Paragraph(f"{report.cultural_fit_score}/100", table_text_style),
                 Paragraph(report.cultural_fit_justification or "—", table_text_style),
-                Paragraph(report.cultural_fit_concerns or "—", table_text_style),
+                Paragraph(self._format_list_field(report.cultural_fit_concerns), table_text_style),
             ],
         ]
 
@@ -343,15 +358,15 @@ class PDFReportService:
                 )
                 for weakness in report.weaknesses:
                     story.append(Paragraph(f"• {weakness}", self.styles["CustomBodyText"]))
-                story.append(Spacer(1, 10))
+                story.append(Spacer(1, 15))
 
         # Красные флаги
         if report.red_flags:
-            story.append(Paragraph("Важные риски:", self.styles["SubHeader"]))
+            story.append(Paragraph("Красные флаги:", self.styles["SectionHeader"]))
             for red_flag in report.red_flags:
                 story.append(
                     Paragraph(
-                        f"⚠ {red_flag}",
+                        f"{red_flag}",
                         ParagraphStyle(
                             name="RedFlag",
                             parent=self.styles["CustomBodyText"],

celery_worker/interview_analysis_task.py

@@ -385,19 +385,21 @@ def _call_openai_for_evaluation(context: str) -> dict | None:
 
 И топ 3 сильные/слабые стороны.
 
+И red_flags (если есть): расхождение в стаже и опыте резюме и собеседования, шаблонные ответы, уклонение от вопросов
+
 ОТВЕТЬ СТРОГО В JSON ФОРМАТЕ с обязательными полями:
 - scores: объект с 5 критериями, каждый содержит score, justification, concerns
 - overall_score: число от 0 до 100 (среднее арифметическое всех scores)
 - recommendation: одно из 4 значений выше
 - strengths: массив из 3 сильных сторон
 - weaknesses: массив из 3 слабых сторон
+- red_flags: массив из красных флагов (если есть)
 """
 
         response = openai.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o-mini",
+            model="gpt-5-mini",
             messages=[{"role": "user", "content": evaluation_prompt}],
             response_format={"type": "json_object"},
-            temperature=0.3,
         )
 
         evaluation = json.loads(response.choices[0].message.content)
@@ -617,6 +619,20 @@ async def _generate_and_upload_pdf_report(
         logger.error(f"[PDF_GENERATION] Error generating PDF report: {str(e)}")
 
 
+def _format_concerns_field(concerns_data) -> str:
+    """Форматирует поле concerns для сохранения как строку"""
+    if not concerns_data:
+        return ""
+    
+    if isinstance(concerns_data, list):
+        # Если это массив, объединяем элементы через запятую с переносом строки
+        return "; ".join(concerns_data)
+    elif isinstance(concerns_data, str):
+        return concerns_data
+    else:
+        return str(concerns_data)
+
+
 def _create_report_from_dict(
     interview_session_id: int, report: dict
 ) -> "InterviewReport":
@@ -633,8 +649,8 @@ def _create_report_from_dict(
         technical_skills_justification=scores.get("technical_skills", {}).get(
             "justification", ""
         ),
-        technical_skills_concerns=scores.get("technical_skills", {}).get(
+        technical_skills_concerns=_format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores.get("technical_skills", {}).get("concerns", "")
         ),
         experience_relevance_score=scores.get("experience_relevance", {}).get(
             "score", 0
@@ -642,24 +658,30 @@ def _create_report_from_dict(
         experience_relevance_justification=scores.get("experience_relevance", {}).get(
             "justification", ""
         ),
-        experience_relevance_concerns=scores.get("experience_relevance", {}).get(
+        experience_relevance_concerns=_format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores.get("experience_relevance", {}).get("concerns", "")
         ),
         communication_score=scores.get("communication", {}).get("score", 0),
         communication_justification=scores.get("communication", {}).get(
             "justification", ""
         ),
-        communication_concerns=scores.get("communication", {}).get("concerns", ""),
+        communication_concerns=_format_concerns_field(
+            scores.get("communication", {}).get("concerns", "")
+        ),
         problem_solving_score=scores.get("problem_solving", {}).get("score", 0),
         problem_solving_justification=scores.get("problem_solving", {}).get(
             "justification", ""
         ),
-        problem_solving_concerns=scores.get("problem_solving", {}).get("concerns", ""),
+        problem_solving_concerns=_format_concerns_field(
+            scores.get("problem_solving", {}).get("concerns", "")
+        ),
         cultural_fit_score=scores.get("cultural_fit", {}).get("score", 0),
         cultural_fit_justification=scores.get("cultural_fit", {}).get(
             "justification", ""
         ),
-        cultural_fit_concerns=scores.get("cultural_fit", {}).get("concerns", ""),
+        cultural_fit_concerns=_format_concerns_field(
+            scores.get("cultural_fit", {}).get("concerns", "")
+        ),
         # Агрегированные поля
         overall_score=report.get("overall_score", 0),
         recommendation=RecommendationType(report.get("recommendation", "reject")),
@@ -693,8 +715,8 @@ def _update_report_from_dict(existing_report, report: dict):
         existing_report.technical_skills_justification = scores["technical_skills"].get(
             "justification", ""
         )
-        existing_report.technical_skills_concerns = scores["technical_skills"].get(
+        existing_report.technical_skills_concerns = _format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores["technical_skills"].get("concerns", "")
         )
 
     if "experience_relevance" in scores:
@@ -704,17 +726,17 @@ def _update_report_from_dict(existing_report, report: dict):
         existing_report.experience_relevance_justification = scores[
             "experience_relevance"
         ].get("justification", "")
-        existing_report.experience_relevance_concerns = scores[
+        existing_report.experience_relevance_concerns = _format_concerns_field(
-            "experience_relevance"
+            scores["experience_relevance"].get("concerns", "")
-        ].get("concerns", "")
+        )
 
     if "communication" in scores:
         existing_report.communication_score = scores["communication"].get("score", 0)
         existing_report.communication_justification = scores["communication"].get(
             "justification", ""
         )
-        existing_report.communication_concerns = scores["communication"].get(
+        existing_report.communication_concerns = _format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores["communication"].get("concerns", "")
         )
 
     if "problem_solving" in scores:
@@ -724,8 +746,8 @@ def _update_report_from_dict(existing_report, report: dict):
         existing_report.problem_solving_justification = scores["problem_solving"].get(
             "justification", ""
         )
-        existing_report.problem_solving_concerns = scores["problem_solving"].get(
+        existing_report.problem_solving_concerns = _format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores["problem_solving"].get("concerns", "")
         )
 
     if "cultural_fit" in scores:
@@ -733,8 +755,8 @@ def _update_report_from_dict(existing_report, report: dict):
         existing_report.cultural_fit_justification = scores["cultural_fit"].get(
             "justification", ""
         )
-        existing_report.cultural_fit_concerns = scores["cultural_fit"].get(
+        existing_report.cultural_fit_concerns = _format_concerns_field(
-            "concerns", ""
+            scores["cultural_fit"].get("concerns", "")
         )
 
     # Агрегированные поля

celery_worker/tasks.py

@@ -62,15 +62,15 @@ def generate_interview_plan(
         compatibility_prompt = f"""
         Проанализируй соответствие кандидата вакансии и определи, стоит ли проводить интервью.
         
-        КЛЮЧЕВОЙ И ЕДИНСТВЕННЫй КРИТЕРИЙ ОТКЛОНЕНИЯ:
+        КЛЮЧЕВЫЕ КРИТЕРИИ ОТКЛОНЕНИЯ:
-        1. Профессиональная область кандидата: Полное несоответствие сферы деятельности вакансии (иначе 100 за критерий)
+        1. Несоответствие профессиональной сферы — опыт и навыки кандидата не относятся к области деятельности, связанной с вакансией.
-        ДОПУСТИМЫЕ КРИТЕРИИ:
+        2. Несоответствие уровня и фокуса позиции — текущая или предыдущая должность кандидата существенно отличается по направлению или уровню ответственности от требований вакансии. Допускаются смежные переходы (например, переход из fullstack в frontend или переход кандидата уровня senior на позицию middle/junior). 
-        2. Остальные показатели кандидата хотя бы примерно соответствуют вакансии: скиллы кандидата похожи или смежны вакансионным, опыт не сильно отдален 
+        КЛЮЧЕВЫЕ КРИТЕРИИ ДОПУСКА:
-        от указанного 
+        3. Остальные показатели кандидата примерно соответствуют вакансии: скиллы кандидата похожи или смежны вакансионным, опыт попадает в указанных промежуток
-        3. Учитывай опыт с аналогичными, похожими, смежными технологиями
+        4. Учитывай опыт с аналогичными, похожими, смежными технологиями
-        4. Когда смотришь на вакансию и кандидата не учитывай строгие слова, такие как "Требования", "Ключевые" и тп. Это лишь маркеры, 
+        5. Когда смотришь на вакансию и кандидата не учитывай строгие слова, такие как "Требования", "Ключевые" и тп. Это лишь маркеры, 
         но не оценочные указатели
-        5. Если есть спорные вопросы соответствия, лучше допустить к собеседованию и уточнить их там
+        6. Если есть спорные вопросы соответствия, лучше допустить к собеседованию и уточнить их там
         
         КАНДИДАТ: 
         - Имя: {combined_data.get("name", "Не указано")}
@@ -134,7 +134,7 @@ def generate_interview_plan(
 
         # Если кандидат подходит - генерируем план интервью
         plan_prompt = f"""
-        Создай детальный план интервью для кандидата на основе его резюме и требований вакансии.
+        Создай детальный план интервью для кандидата на основе его резюме и требований вакансии на 45 МИНУТ.
         
         РЕЗЮМЕ КАНДИДАТА:
         - Имя: {combined_data.get("name", "Не указано")}
@@ -182,7 +182,7 @@ def generate_interview_plan(
                 "Опыт командной работы", 
                 "Мотивация к изучению нового"
             ],
-            "red_flags_to_check": [],
+            "red_flags_to_check": [Шаблонные ответы,  уклонения от вопросов, расхождение в стаже],
             "personalization_notes": "Кандидат имеет хороший технический опыт"
         }}
         """