docs.facundoitest.space

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instalar pip para poder traer las dependencias

apt install python3-pip

pip install openai

para probar, las envvars se pueden crear durante la sesión con

export OPENAI_API_KEY=sk-pzQ9l5oNpHhlagdfg89yw9g78tguib78ggi8ggh78g78t7867867887

para instalar la key permanentemente como variable de entorno, editar

sudo nano /etc/environment

sudo reboot

comprobar con

env

setear la hora para que crontab corra a la hora justa

sudo timedatectl set-timezone America/Argentina/Buenos_Aires

reiniciar la máquina o el cronjob

main.py

import requests
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI()
 
# Obtener los últimos 14 valores del archivo CSV desde la URL
url = "https://repo.facundoitest.space/usdPagano/historial.csv"
response = requests.get(url)
lines = response.text.splitlines()[-14:]
 
# Formatear las líneas y truncar los números
formatted_lines = []
for line in lines:
    date, value = line.split(',')
    # Truncar los números a enteros
    value = int(float(value))
    formatted_line = f"{date},{value}"
    formatted_lines.append(formatted_line)
 
# Unir las líneas formateadas con punto y coma y espacio
last_14_lines = "; ".join(formatted_lines)
 
# Crear el prompt con el contenido del archivo CSV
prompt = f"crea un breve comentario (menos de 140 caracteres) sobre el comportamiento de la devaluada moneda local (peso argentino) frente al dólar. En lo posible abusa de emojis y hashtags. Necesito que el sentimiento surja del valor más reciente, el de hoy, y que lo mencione en el mensaje, tipo 'wow, dolar a 1000, quien lo hubiera pensado'. Si la cotizacion baja, debería expresar cierto alivio y esperanza. Si la cotización sube, al contrario. Estos son los valores de la última semana {last_14_lines}"
 
# Llamada a la API de OpenAI
apiresponse = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a somewhat angry but hopeful Twitter user."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    max_tokens=200,  # Ajusta este valor según tus necesidades
)
# Guardar la respuesta en un archivo de texto
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(apiresponse.choices[0].message.content + '\n')