初次提交

lib/test.js

@@ -0,0 +1,66 @@
+import readline from 'readline';
+import config from './config.js';
+import { initBrowser, generateImage } from './lmarena.js';
+
+/**
+ * 创建命令行交互接口
+ */
+const rl = readline.createInterface({
+    input: process.stdin,
+    output: process.stdout
+});
+
+/**
+ * 封装 readline 为 Promise
+ * @param {string} query 提示问题
+ * @returns {Promise<string>} 用户输入
+ */
+const ask = (query) => new Promise((resolve) => rl.question(query, resolve));
+
+async function main() {
+    console.log('>>> [CLI] LMArena CLI 测试工具');
+    console.log('>>> [CLI] 正在启动浏览器...');
+
+    let browserContext;
+    try {
+        // 传入配置对象
+        browserContext = await initBrowser(config);
+        console.log('>>> [CLI] 浏览器已就绪。');
+    } catch (err) {
+        console.error('>>> [Error] 浏览器启动失败:', err);
+        process.exit(1);
+    }
+
+    while (true) {
+        console.log('-----------------------------');
+
+        // 1. 获取图片路径
+        const imgInput = await ask('>>> [CLI] 请输入图片路径 (多张用逗号隔开，回车跳过): ');
+        const imagePaths = imgInput.trim()
+            ? imgInput.split(',').map(p => p.trim()).filter(p => p)
+            : [];
+
+        // 2. 获取提示词
+        const prompt = await ask('>>> [CLI] 请输入提示词: ');
+        if (!prompt.trim()) {
+            console.log('>>> [Error] 提示词不能为空，请重试。');
+            continue;
+        }
+
+        console.log(`>>> [CLI] 开始任务: Prompt="${prompt}", Images=${imagePaths.length}`);
+
+        // 3. 调用生图逻辑
+        const result = await generateImage(browserContext, prompt, imagePaths);
+
+        // 4. 显示结果
+        if (result.error) {
+            console.error('>>> [Error]', result.error);
+        } else if (result.image) {
+            console.log('>>> [Success] 图片 URL:', result.image);
+        } else {
+            console.log('>>> [CLI] AI 使用文本回复:', result.text);
+        }
+    }
+}
+
+main();