Backlog Webhook

Mix.install([
  {:kino, "~> 0.14"},
  {:req, "~> 0.5"},
  {:plug, "~> 1.16"}
])

Application

defmodule ApiRouter do
  use Plug.Router

  @openai_base_url "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
  @openai_model_id "gpt-4o-mini"

  @system_content """
  あなたは優秀なプロジェクトマネージャーです。
  プロジェクトの課題がユーザーの入力として与えられるので、以下の観点で課題を評価してください。
  
  課題評価の観点
  - 明確さ（10点満点）
  - 簡潔さ（10点満点）
  - 整合性（10点満点）
  
  評価結果は各評価点の合計点と、それぞれの観点に対するコメント、総評を以下の形式で出力してください。
  
  ## 評価結果の出力形式
  
  課題記述の評価
  
  - 明確さ（<点数>/10点）: <コメント>
  - 簡潔さ（<点数>/10点）: <コメント>
  - 整合性（<点数>/10点）: <コメント>
  
  総合 <点数> 点
  総評: <総評>
  """

  @issue_comment_headers %{
      "Content-Type" => "application/x-www-form-urlencoded"
  }

  plug(:match)
  plug(Plug.Parsers, parsers: [:json], json_decoder: Jason)
  plug(:dispatch)

  post "/" do
    process_webhook(conn.body_params)

    conn
    |> put_resp_content_type("application/json")
    |> send_resp(200, ~s({"message": "ok"}))
  end

  match _ do
    conn
    |> put_resp_content_type("application/json")
    |> send_resp(404, ~s({"message": "not found"}))
  end

  defp process_webhook(webhook_payload) do
    backlog_workspace = System.get_env("LB_BACKLOG_WORKSPACE")
    backlog_api_key = System.get_env("LB_BACKLOG_API_KEY")
    openai_api_key = System.get_env("LB_OPENAI_API_KEY")

    endpoint = "https://#{backlog_workspace}.backlog.jp/api/v2"

    openai_headers = %{
      "Content-Type" => "application/json",
      "Authorization" => "Bearer #{openai_api_key}"
    }

    %{
      "id" => issue_id,
      "description" => issue_description
    } =
      Map.get(webhook_payload, "content")

    IO.inspect(issue_description)

    request_body = %{
      model: @openai_model_id,
      messages: [
        %{
          role: "system",
          content: @system_content
        },
        %{
          role: "user",
          content: issue_description
        }
      ]
    }
    
    openai_response =
      "#{@openai_base_url}"
      |> Req.post!(json: request_body, headers: openai_headers)
      |> Map.get(:body)

    evaluation_message =
      openai_response["choices"]
      |> Enum.at(0)
      |> Map.get("message")
      |> Map.get("content")

    IO.inspect(evaluation_message)

    encoded_comment = URI.encode(evaluation_message)
    
    "#{endpoint}/issues/#{issue_id}/comments?apiKey=#{backlog_api_key}&content=#{encoded_comment}"
    |> Req.post!(headers: @issue_comment_headers)
    |> IO.inspect()
  end
end

Kino.Proxy.listen(ApiRouter)