from fastapi import APIRouter, HTTPException from fastapi.responses import FileResponse from app.schemas import studyplan_schema from app.models import studyplan_module from app.core.config import logger, get_gemini_model from app.services.goalskill_classifier import classify_and_save from app.models.chat_log_module import save_chat_log as save_to_chat_messages, get_chat_logs from google.genai import types import json import re from app.models.summary_module import get_summary_data router = APIRouter( prefix="", tags=["StudyPlan"] ) @router.post("/start") async def start_studyplan(request: studyplan_schema.StartStudyPlanRequest): """ 학습계획표 시작 (대화형) """ try: greeting = ( "ここまで来ましたね😊\n\n" "これからは一緒に、あなたの目標に向かって進んでいきます🤝\n\n" "最後まで無理なく続けられるように、まずはペースを一緒に整えていきましょうか？👀\n\n" "どれくらいの期間で目標を達成したいイメージがありますか？\n" "（※現在は6ヶ月コースのみご用意しております）" ) logger.info(f"StudyPlan Started for session: {request.session_id}") return { "question": greeting } except Exception as e: logger.error(f"StudyPlan Start Error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @router.post("/answer") async def answer_studyplan(request: studyplan_schema.AnswerStudyPlanRequest): """ 학습계획표 답변 제출 (대화형) """ try: # DB 저장 (classify_and_save는 Goalskill 48분류용이므로 유지, chat_messages 중복 저장은 제거) await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="M", part="A", text=request.message) # 과거 대화 기록 가져오기 (문맥 파악용) logs = get_chat_logs(request.session_id, category="studyplan") # history_text 구성 (프론트 통신 레이스 컨디션 방지를 위해 현재 유저 메시지도 명시적으로 포함) history_lines = [] for log in logs[-10:]: # 이미 저장된 현재 요청 메시지 중복 방지 (완전히 일치할 때) if log["sender"] in ["M", "user", "user_id"] and log["log"] == request.message: continue sender_name = "User" if log["sender"] in ["M", "user", "user_id"] else "Bot" history_lines.append(f"{sender_name}: {log['log']}") history_lines.append(f"User: {request.message}") history_text = "\n".join(history_lines) # 유저 이름 가져오기 try: summary_data = get_summary_data(request.session_id) username = summary_data.get("username", "あなた") if not username or username.strip() == "": username = "あなた" except: username = "あなた" system_prompt = f"""あなたはGoalSkillの学習パートナー「トブ」です。 ユーザー（名前: {username}）と楽しく会話しながら、以下の4つの学習設定項目をヒアリングしてください。 【ペルソナ（Human UI）とルール】 1. 面接官や機械のような硬い定型文は厳禁です。 2. ユーザーの回答に対して「なるほど！」「おお、いいですね！」「無理なく進めるのが一番です😊」「素晴らしい！」など、回答の内容に合わせて**毎回異なる自然なリアクション**をしてください。「なるほど〜！」を何度も繰り返すなど、ロボットのようなワンパターンな話し方は絶対に避けてください。 3. 絵文字を少しだけ（1~2個）交えて、友達のようにフレンドリーで温かいトーンを維持してください。 4. ユーザーを呼ぶ時は必ず「{username}」と呼んでください。「〇〇さん」のようなプレースホルダーは絶対に使わないでください。 5. Markdownブロック(```json)は含めず、この仕様通りの**純粋なJSONオブジェクトのみ**を出力してください。 【収集すべき4つの必須項目】 1. total_duration (総学習期間) - 現在は「6ヶ月」コースのみ対応しています。ユーザーが6ヶ月以外を希望した場合は、「現在は6ヶ月コースのみご用意しています😊」と丁寧に案内し、6ヶ月で進めてよいか確認してください。 2. study_days (1週間の学習日数) - 例: 5, 7 など数字のみ 3. preferred_time_slot (希望する学習時間帯) - 例: 朝、夜、いつでも 4. weekday_hours (1日あたりの学習時間) - 例: 2 など数字のみ 【現在の会話ログ】 {history_text} 【出力形式（JSONのみを出力）】 1. **会話ログを読んで4項目すべて揃っている場合** これ以上質問せず、次の完了JSONのみを返してください: {{"status": "completed", "total_duration": "...", "study_days": "X", "preferred_time_slot": "...", "weekday_hours": "X"}} 2. **揃っていない項目がある場合** 足りない項目を「一度に一つだけ」質問してください。 例: {{"status": "continue", "question": "週3日ですね、無理なく進められていいペースだと思います！🗓\\n\\nちなみに、学習するとしたら1日のうちでだいたいいつ頃（朝とか夜とか）が一番集中できそうですか？"}} ※**過去に言った自分のセリフのパターンを繰り返さないこと**。「なるほど」等の同じ相槌の連発は禁止です。 """ client = get_gemini_model() response = client.models.generate_content( model='gemini-2.5-flash', contents=system_prompt, config=types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json") ) try: result = json.loads(response.text) except json.JSONDecodeError: try: raw_text = response.text.strip() raw_text = re.sub(r'^```json\s*', '', raw_text, flags=re.IGNORECASE) raw_text = re.sub(r'```\s*$', '', raw_text).strip() result = json.loads(raw_text) except Exception: result = {"status": "continue", "question": "すみません、上手く聞き取れませんでした。もう一度教えていただけますか？"} if result.get("status") == "completed": # 4가지 정보 추출 및 DB 저장 total_duration = str(result.get("total_duration", "3ヶ月")) try: study_days = int(result.get("study_days", 5)) except: study_days = 5 preferred_time_slot = str(result.get("preferred_time_slot", "夜")) try: weekday_hours = int(result.get("weekday_hours", 1)) except: weekday_hours = 1 studyplan_module.save_studyplan_output( session_id=request.session_id, total_duration=total_duration, study_days=study_days, preferred_time_slot=preferred_time_slot, weekday_hours=weekday_hours ) plan_summary = f"学習計画: 期間={total_duration}, 週{study_days}日, 時間帯={preferred_time_slot}, 1日{weekday_hours}時間" await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="I", part="A", text=plan_summary) studyplan_module.sync_to_user_profile_summary( session_id=request.session_id, studyplan_duration=total_duration, studyplan_study_days=study_days, studyplan_time_slot=preferred_time_slot, studyplan_weekday_hours=weekday_hours ) completion_msg = ( "ばっちりです！これであなたの生活リズムに合わせた完璧なスケジュールが完成しましたよ🎉\n\n" "いよいよあなた専用のカリキュラムを作成する準備が整いました。ここまで本当にお疲れ様でした！😊" ) # chat_messages 중복 저장 제거 await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="I", part="A", text=completion_msg) return { "status": "completed", "message": completion_msg } else: bot_question = result.get("question", "もう少し詳しく教えてください！") # chat_messages 중복 저장 제거 await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="I", part="A", text=bot_question) return { "status": "continue", "question": bot_question } except Exception as e: logger.error(f"StudyPlan Answer Error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))