app.py

"""
Square Theory Generator (Markdown‑only, up to 20 ideas)
=====================================================
2025‑05‑28 v7 ● 박스 다이어그램 제거 & 제안 20개로 확장
---------------------------------------------------
변경 요약
---------
1. **사각형 시각화 제거** ‒ 출력/의존에서 `matplotlib` 전부 삭제.
2. **제안 개수 상향** ‒ LLM이 최대 **20개** 아이디어 반환.
3. **유연 길이 허용** ‒ 1 ≤ N ≤ 20 리스트면 OK.
4. **UI 단순화** ‒ 시드 입력 → 버튼 → 마크다운 결과.

실행법
------
```bash
pip install --upgrade gradio openai
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
python square_theory_gradio.py
```
"""

import os
import json
import gradio as gr
from openai import OpenAI

# -------------------------------------------------
# 0. OpenAI 클라이언트
# -------------------------------------------------
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
    raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")

client = OpenAI()

# -------------------------------------------------
# 1. LLM Prompt & Utilities
# -------------------------------------------------
SYSTEM_PROMPT = (
    "너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory 도우미다. "
    "사용자가 입력한 하나의 단어(tl)를 기반으로 품질이 뛰어난 순서대로 최대 20개의 제안을 JSON 배열로 반환해라. "
    "각 원소는 tl, tr, br, bl, top_phrase, bottom_phrase, slogan, brand 필드를 가진다. "
    "배열 첫 번째 원소가 가장 우수해야 한다. JSON 외 문자는 금지한다."
)


def clean_json_block(text: str) -> str:
    text = text.strip()
    if text.startswith("```"):
        text = text.split("\n", 1)[1] if "\n" in text else text[3:]
        if text.endswith("```"):
            text = text[:-3]
    return text.strip()


def call_llm(seed: str):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": seed},
        ],
        temperature=0.9,
        max_tokens=2048,
    )
    raw = resp.choices[0].message.content
    cleaned = clean_json_block(raw)
    try:
        data = json.loads(cleaned)
        if isinstance(data, dict):
            data = [data]
        if not isinstance(data, list):
            raise TypeError("LLM 응답이 리스트가 아님")
        if not 1 <= len(data) <= 20:
            raise ValueError("응답 리스트 길이가 1~20 범위를 벗어남")
    except Exception as exc:
        raise ValueError(f"LLM JSON 파싱 실패: {exc}\n원문 일부: {cleaned[:300]} …")
    return data

# -------------------------------------------------
# 2. Gradio callback
# -------------------------------------------------

def generate(seed_word: str):
    results = call_llm(seed_word)
    md_lines = [f"## 총 {len(results)}개 제안\n"]
    for idx, item in enumerate(results, 1):
        md_lines.append(
            f"### {idx}. {item['top_phrase']} / {item['bottom_phrase']}\n"
            f"- **슬로건**: {item['slogan']}\n"
            f"- **브랜드 네임**: {item['brand']}\n"
            f"- (tl={item['tl']}, tr={item['tr']}, br={item['br']}, bl={item['bl']})\n"
        )
    return "\n".join(md_lines)

# -------------------------------------------------
# 3. UI
# -------------------------------------------------
with gr.Blocks(title="Square Theory – 최대 20개 🇰🇷") as demo:
    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 20개)\n단어 하나 입력 → LLM이 점수화·정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
    seed = gr.Textbox(label="시드 단어(TL)", placeholder="예: 골든")
    run = gr.Button("생성")
    md_out = gr.Markdown(label="제안 목록")

    run.click(generate, inputs=seed, outputs=md_out)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()
"""
Square Theory Generator (Markdown‑only, up to 20 ideas)
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2025‑05‑28 v7 ● 박스 다이어그램 제거 & 제안 20개로 확장
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변경 요약
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1. **사각형 시각화 제거** ‒ 출력/의존에서 `matplotlib` 전부 삭제.
2. **제안 개수 상향** ‒ LLM이 최대 **20개** 아이디어 반환.
3. **유연 길이 허용** ‒ 1 ≤ N ≤ 20 리스트면 OK.
4. **UI 단순화** ‒ 시드 입력 → 버튼 → 마크다운 결과.

실행법
------
```bash
pip install --upgrade gradio openai
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
python square_theory_gradio.py
```
"""

import os
import json
import gradio as gr
from openai import OpenAI

# -------------------------------------------------
# 0. OpenAI 클라이언트
# -------------------------------------------------
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
    raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")

client = OpenAI()

# -------------------------------------------------
# 1. LLM Prompt & Utilities
# -------------------------------------------------
SYSTEM_PROMPT = (
    "너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory 도우미다. "
    "사용자가 입력한 하나의 단어(tl)를 기반으로 품질이 뛰어난 순서대로 최대 20개의 제안을 JSON 배열로 반환해라. "
    "각 원소는 tl, tr, br, bl, top_phrase, bottom_phrase, slogan, brand 필드를 가진다. "
    "배열 첫 번째 원소가 가장 우수해야 한다. JSON 외 문자는 금지한다."
)


def clean_json_block(text: str) -> str:
    text = text.strip()
    if text.startswith("```"):
        text = text.split("\n", 1)[1] if "\n" in text else text[3:]
        if text.endswith("```"):
            text = text[:-3]
    return text.strip()


def call_llm(seed: str):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": seed},
        ],
        temperature=0.9,
        max_tokens=2048,
    )
    raw = resp.choices[0].message.content
    cleaned = clean_json_block(raw)
    try:
        data = json.loads(cleaned)
        if isinstance(data, dict):
            data = [data]
        if not isinstance(data, list):
            raise TypeError("LLM 응답이 리스트가 아님")
        if not 1 <= len(data) <= 20:
            raise ValueError("응답 리스트 길이가 1~20 범위를 벗어남")
    except Exception as exc:
        raise ValueError(f"LLM JSON 파싱 실패: {exc}\n원문 일부: {cleaned[:300]} …")
    return data

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# 2. Gradio callback
# -------------------------------------------------

def generate(seed_word: str):
    results = call_llm(seed_word)
    md_lines = [f"## 총 {len(results)}개 제안\n"]
    for idx, item in enumerate(results, 1):
        md_lines.append(
            f"### {idx}. {item['top_phrase']} / {item['bottom_phrase']}\n"
            f"- **슬로건**: {item['slogan']}\n"
            f"- **브랜드 네임**: {item['brand']}\n"
            f"- (tl={item['tl']}, tr={item['tr']}, br={item['br']}, bl={item['bl']})\n"
        )
    return "\n".join(md_lines)

# -------------------------------------------------
# 3. UI
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with gr.Blocks(title="Square Theory – 최대 20개 🇰🇷") as demo:
    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 20개)\n단어 하나 입력 → LLM이 점수화·정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
    seed = gr.Textbox(label="시드 단어(TL)", placeholder="예: 골든")
    run = gr.Button("생성")
    md_out = gr.Markdown(label="제안 목록")

    run.click(generate, inputs=seed, outputs=md_out)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()