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Square Theory Generator (10 best variations)
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2025‑05‑28 v3 ● 한 입력 → 우수도 순 10가지 결과
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변경 요약
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1. **LLM 한 회 호출로 10개의 사각형 제안**
   * JSON 배열 형태로 반환, 품질이 높은 순서로 정렬 (1 – 10)
2. **출력**
   * ① 1위 제안의 사각형 도식(Plot)
   * ② 10개 제안을 마크다운 리스트로 정리하여 표시
3. **UI 간소화** : seed 입력 + 실행 버튼 + Plot + Markdown
4. **에러 처리 강화**

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

import os
import json
import gradio as gr
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import patches, font_manager, rcParams
from openai import OpenAI

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# 0. 한글 폰트 설정
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def _set_korean_font():
    for cand in ("Malgun Gothic", "NanumGothic", "AppleGothic", "DejaVu Sans"):
        if cand in {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}:
            rcParams["font.family"] = cand
            break
    rcParams["axes.unicode_minus"] = False

_set_korean_font()

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

client = OpenAI()

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# 2. Square Diagram
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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, words["tl"], ha="right", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(1.05, 1.05, words["tr"], ha="left", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(1.05, -0.05, words["br"], ha="left", va="top", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(-0.05, -0.05, words["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

# -------------------------------------------------
# 3. LLM Prompt & Call
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SYSTEM_PROMPT = (
    "너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory 도우미다. "
    "사용자가 준 하나의 단어(tl)를 기반으로 품질이 가장 뛰어난 것부터 10개의 제안을 JSON 배열로 반환해라. "
    "각 배열 원소는 tl, tr, br, bl, top_phrase, bottom_phrase, slogan, brand 필드를 가지며, "
    "사각형 네 꼭짓점(tl>tr>br>bl)과 두 표현·슬로건·브랜드 네임이 자연스럽게 연결돼야 한다. "
    "배열은 최고의 제안이 index 0, 그다음이 index 1 … 9 순서여야 한다. "
    "결과는 JSON 외 다른 텍스트를 포함하면 안 된다."
)


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=1024,
    )
    raw = resp.choices[0].message.content.strip()
    try:
        data = json.loads(raw)
        if not isinstance(data, list) or len(data) != 10:
            raise ValueError("JSON 배열 길이가 10이 아님")
    except Exception as exc:
        raise ValueError(f"LLM JSON 파싱 실패: {exc}\n원문: {raw[:300]} …")
    return data

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# 4. Gradio callback
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def generate(seed_word: str):
    results = call_llm(seed_word)
    # 1위 도식
    fig = draw_square({k: results[0][k] for k in ("tl", "tr", "br", "bl")})

    # 리스트 마크다운
    md_lines = []
    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"
        )
    markdown_out = "\n".join(md_lines)
    return fig, markdown_out

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# 5. UI
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with gr.Blocks(title="Square Theory – Top 10 🇰🇷") as demo:
    gr.Markdown("""# 🔟 Square Theory 제안 Top 10\n단어 1개 → LLM이 평가·정렬한 10개 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="Top 10 제안")

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

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