Update app.py

app.py

@@ -1,20 +1,19 @@
 """
-Square Theory Generator (len-flexible)
-=====================================
-2025‑05‑28 v6 ● LLM 결과가 10개 미만일 때 유연 처리
+Square Theory Generator (Markdown‑only, up to 20 ideas)
+=====================================================
+2025‑05‑28 v7 ● 박스 다이어그램 제거 & 제안 20개로 확장
 ---------------------------------------------------
 변경 요약
 ---------
-* **문제**: LLM이 10개 미만의 제안을 반환하면 길이 검증 예외 발생.
-* **해결**:
-  1. `call_llm()`에서 JSON이 dict 단일 객체 or 1~9개 리스트여도 허용.
-  2. 리스트가 1개 미만이면 오류, 2~9개는 경고만 표기.
-  3. Markdown에 실제 개수로 헤더 출력.
+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 matplotlib openai requests
+pip install --upgrade gradio openai
 export OPENAI_API_KEY="sk-..."
 python square_theory_gradio.py
 ```
@@ -22,44 +21,11 @@ python square_theory_gradio.py
 
 import os
 import json
-import tempfile
-import urllib.request
 import gradio as gr
-import matplotlib.pyplot as plt
-from matplotlib import patches, font_manager, rcParams
 from openai import OpenAI
 
 # -------------------------------------------------
-# 0. 한글 폰트 설정 (다운로드 fallback 포함)
-# -------------------------------------------------
-PREFERRED_FONTS = ["Malgun Gothic", "NanumGothic", "AppleGothic", "DejaVu Sans"]
-NANUM_URL = (
-    "https://github.com/google/fonts/raw/main/ofl/nanumgothic/"
-    "NanumGothic-Regular.ttf"
-)
-
-def _set_korean_font():
-    available = {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}
-    for cand in PREFERRED_FONTS:
-        if cand in available:
-            rcParams["font.family"] = cand
-            break
-    else:
-        try:
-            tmp_dir = tempfile.gettempdir()
-            font_path = os.path.join(tmp_dir, "NanumGothic-Regular.ttf")
-            if not os.path.exists(font_path):
-                urllib.request.urlretrieve(NANUM_URL, font_path)
-            font_manager.fontManager.addfont(font_path)
-            rcParams["font.family"] = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
-        except Exception as e:
-            print("[WARN] Font download failed, Korean text may break:", e)
-    rcParams["axes.unicode_minus"] = False
-
-_set_korean_font()
-
-# -------------------------------------------------
-# 1. OpenAI 클라이언트
+# 0. OpenAI 클라이언트
 # -------------------------------------------------
 if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
     raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")
@@ -67,32 +33,120 @@ if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
 client = OpenAI()
 
 # -------------------------------------------------
-# 2. Square Diagram
+# 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)
+=====================================================
+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.")
 
-def draw_square(words):
-    fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4))
-    ax.add_patch(patches.Rectangle((0, 0), 1, 1, fill=False, linewidth=2))
-    ax.text(-0.05, 1.05, str(words.get("tl", "")), ha="right", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
-    ax.text(1.05, 1.05, str(words.get("tr", "")), ha="left", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
-    ax.text(1.05, -0.05, str(words.get("br", "")), ha="left", va="top", fontsize=14, fontweight="bold")
-    ax.text(-0.05, -0.05, str(words.get("bl", "")), ha="right", va="top", fontsize=14, fontweight="bold")
-    ax.set_xticks([])
-    ax.set_yticks([])
-    ax.set_xlim(-0.2, 1.2)
-    ax.set_ylim(-0.2, 1.2)
-    ax.set_aspect("equal")
-    return fig
+client = OpenAI()
 
 # -------------------------------------------------
-# 3. LLM Prompt & Call
+# 1. LLM Prompt & Utilities
 # -------------------------------------------------
 SYSTEM_PROMPT = (
     "너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory 도우미다. "
-    "사용자가 준 하나의 단어(tl)를 기반으로 품질이 뛰어난 순서대로 최대 10개의 제안을 JSON 배열로 반환해라. "
-    "각 배열 원소는 tl, tr, br, bl, top_phrase, bottom_phrase, slogan, brand 필드를 가진다. "
-    "사각형 네 꼭짓점(tl→tr→br→bl)이 자연스레 연결돼야 하고, 배열 첫 원소가 최우수 제안이다. "
-    "결과는 JSON 외 텍스트를 포함하지 않아야 한다."
+    "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."
 )
 
 
@@ -113,30 +167,28 @@ def call_llm(seed: str):
             {"role": "user", "content": seed},
         ],
         temperature=0.9,
-        max_tokens=1024,
+        max_tokens=2048,
     )
     raw = resp.choices[0].message.content
     cleaned = clean_json_block(raw)
     try:
         data = json.loads(cleaned)
-        # 단일 객체면 리스트로 변환
         if isinstance(data, dict):
             data = [data]
         if not isinstance(data, list):
             raise TypeError("LLM 응답이 리스트가 아님")
-        if len(data) == 0:
-            raise ValueError("LLM이 빈 배열을 반환")
+        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
 
 # -------------------------------------------------
-# 4. Gradio callback
+# 2. Gradio callback
 # -------------------------------------------------
 
 def generate(seed_word: str):
     results = call_llm(seed_word)
-    fig = draw_square({k: results[0][k] for k in ("tl", "tr", "br", "bl")})
     md_lines = [f"## 총 {len(results)}개 제안\n"]
     for idx, item in enumerate(results, 1):
         md_lines.append(
@@ -145,19 +197,18 @@ def generate(seed_word: str):
             f"- **브랜드 네임**: {item['brand']}\n"
             f"- (tl={item['tl']}, tr={item['tr']}, br={item['br']}, bl={item['bl']})\n"
         )
-    return fig, "\n".join(md_lines)
+    return "\n".join(md_lines)
 
 # -------------------------------------------------
-# 5. UI
+# 3. UI
 # -------------------------------------------------
-with gr.Blocks(title="Square Theory – 최고 제안 🇰🇷") as demo:
-    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 10개)\n단어 1개 입력 → LLM이 평가·정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
+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")
-    fig_out = gr.Plot(label="1위 사각형")
     md_out = gr.Markdown(label="제안 목록")
 
-    run.click(generate, inputs=seed, outputs=[fig_out, md_out])
+    run.click(generate, inputs=seed, outputs=md_out)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()