From 940c4c8d2e43ec0de46ede870071fe9d86ade735 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Eggers <janeggers@untergeekPro.local>
Date: Tue, 31 Dec 2024 11:18:00 +0100
Subject: [PATCH] Paket eingerichtet
---
main.py | 69 +++++++++++++++++++
pyproject.toml | 22 ++++++
__init__.py => src/__init__.py | 0
.../bildbeschreibung.py | 3 -
check_bsky_profile.py => src/check_bsky.py | 6 +-
detectora.py => src/detectora.py | 0
imagecheck.py => src/imagecheck.py | 2 +-
7 files changed, 95 insertions(+), 7 deletions(-)
create mode 100644 main.py
create mode 100644 pyproject.toml
rename __init__.py => src/__init__.py (100%)
rename bildbeschreibung.py => src/bildbeschreibung.py (98%)
rename check_bsky_profile.py => src/check_bsky.py (98%)
rename detectora.py => src/detectora.py (100%)
rename imagecheck.py => src/imagecheck.py (97%)
diff --git a/main.py b/main.py
new file mode 100644
index 0000000..f6f31c8
--- /dev/null
+++ b/main.py
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Proof-of-concept: KI-Check von Bluesky-Konten
+#
+# 12-2024 Jan Eggers
+
+from src.check_bsky import *
+
+# Konstante
+d_thresh = .8 # 80 Prozent
+limit = 25 # Posts für den Check
+
+if __name__ == "__main__":
+ # Bluesky-Check
+ handle_str = input("Erstes Handle mit diesen Zeichen wählen: ")
+ handle = find_handles(handle_str)[0]
+ print(handle)
+ # Diese Funktion holt die Infos zum Profil 'handle':
+ # Erwartet einen String, gibt ein dict zurück.
+ # Beschreibung: https://docs.bsky.app/docs/api/app-bsky-actor-get-profile
+ # Manchmal existieren Felder wie 'description' nicht.
+ profile = call_get_profile(handle)
+ author = profile['did']
+ print(author)
+ # Diese Funktion holt die Posts.
+ # 'author' darf irgendwas sein: handle, did... wir nehmen die did
+ # Gibt ein dict zurück: im Schlüssel 'feed' sind die einzelnen Posts gespeichert,
+ # im Key 'cursor' gibt es das Datum des frühesten abgefragten Posts zurück (es sei denn,
+ # es sind weniger Posts als limit, dann ist cursor leer.)
+ # Beschreibung: https://docs.bsky.app/docs/api/app-bsky-feed-get-author-feed
+ posts = call_get_author_feed(author, limit = limit)
+ # In diesem Demo-Programm werden die Posts hier noch nicht ausgewertet.
+ # Das passiert in der Extra-Funktion check_handle unten.
+ print(posts['cursor'])
+ # Funktion prüft die letzten ```limit``` Posts (voreingestellt auf 20)
+ # Erwartet ein Handle oder ein did - wir nehmen DID
+ # Gibt ein Dataframe zurück; Struktur ist oben in der Funktion beschrieben.
+ # Wichtigster Punkt: Ergebnis des KI-Checks in den Spalten
+ # - 'detectora_ai_score': Detectora-Score des Post-Textes (als real)
+ # - 'aiornot_ai_score':
+ df = check_handle(author, limit = limit)
+ n_posts = len(df)
+ print(f'\n\nAnalyse des Kontos @{handle} ({profile['displayName']}) seit {profile['createdAt']}- {profile['followersCount']} Follower')
+ print(f'{profile.get('description','---')}\n')
+ print(f'Anzahl der analysierten Posts: {n_posts}')
+ print(f"Durchschnittliche KI-Text-Wahrscheinlichkeit: {df['detectora_ai_score'].mean()}")
+ detectora_posts_df = df[df['detectora_ai_score'] >= d_thresh]
+ print(f"Anzahl von Posts über einer detectora-Schwelle von {d_thresh*100:.1f}%: {len(detectora_posts_df)}")
+ image_posts = [post for post in df['aiornot_ai_score'].to_list() if post is not None]
+ # Liste auspacken, nur die Dicts ohne None-Elemente
+ image_list = [item for sublist in image_posts for item in sublist]
+ ai_list = [item for item in image_list if item['aiornot_score']!='human']
+ if len(image_list) == 0:
+ p_ai = 0
+ else:
+ p_ai = len(ai_list)/len(image_list) * 100
+ print(f"Anzahl der Bilder: {len(image_list)}, verdächtig: {len(ai_list)} ({p_ai:.1f})%")
+ # Jetzt die Daten abspeichern
+ # Fals das Directory nicht existiert, anlegen
+ if not os.path.exists('bsky-checks'):
+ os.makedirs('bsky-checks')
+
+ # Read existing file if it exists
+ filename = f'bsky-checks/{handle}.csv'
+ if os.path.exists(filename):
+ existing_df = pd.read_csv(filename)
+ df = pd.concat([existing_df, df]).drop_duplicates(subset=['uri']).reset_index(drop=True)
+
+ df.to_csv(f'bsky-checks/{handle}.csv', index=False) # Save to CSV for example
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml
new file mode 100644
index 0000000..bcc95da
--- /dev/null
+++ b/pyproject.toml
@@ -0,0 +1,22 @@
+[build-system]
+requires = ["hatchling"]
+build-backend = "hatchling.build"
+
+[project]
+name = "aichecker"
+version = "0.1.0"
+description = "Bluesky-Konten auf KI-Inhalte checken"
+requires-python = ">=3.8"
+dependencies = [
+ "requests", # Alle bsky-Calls über Requests
+ "openai", # für die Bildbeschreibung
+ "ollama", # für die Bildbeschreibung
+]
+
+[project.optional-dependencies]
+dev = [
+ "pytest",
+]
+
+[tool.hatch.build.targets.wheel]
+packages = ["src"]
\ No newline at end of file
diff --git a/__init__.py b/src/__init__.py
similarity index 100%
rename from __init__.py
rename to src/__init__.py
diff --git a/bildbeschreibung.py b/src/bildbeschreibung.py
similarity index 98%
rename from bildbeschreibung.py
rename to src/bildbeschreibung.py
index 548c1c2..924fb18 100644
--- a/bildbeschreibung.py
+++ b/src/bildbeschreibung.py
@@ -1,8 +1,5 @@
-import re
-import locale
import ollama
from openai import OpenAI
-import whisper
from pathlib import Path
import os
import base64
diff --git a/check_bsky_profile.py b/src/check_bsky.py
similarity index 98%
rename from check_bsky_profile.py
rename to src/check_bsky.py
index 266baf4..77a0b14 100644
--- a/check_bsky_profile.py
+++ b/src/check_bsky.py
@@ -5,9 +5,9 @@
import json
import pandas as pd
-from detectora import query_detectora
-from imagecheck import query_aiornot
-from bildbeschreibung import gpt4_description
+from .detectora import query_detectora
+from .imagecheck import query_aiornot
+from .bildbeschreibung import gpt4_description
import requests
import os
diff --git a/detectora.py b/src/detectora.py
similarity index 100%
rename from detectora.py
rename to src/detectora.py
diff --git a/imagecheck.py b/src/imagecheck.py
similarity index 97%
rename from imagecheck.py
rename to src/imagecheck.py
index e6c2e85..6ebc733 100644
--- a/imagecheck.py
+++ b/src/imagecheck.py
@@ -1,6 +1,6 @@
# imagecheck.py
# Erfragt KI-Wahrscheinlichkeit für ein Bild über Hive- und AIorNot-API
-from bildbeschreibung import ai_description
+from src.bildbeschreibung import ai_description
import requests
import json
--
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