# Streamlit Gemini Chat Logger (不使用 CSV)

import streamlit as st
import google.generativeai as genai
import os
from datetime import datetime

# 設定 Streamlit 頁面
st.set_page_config(page_title="Gemini Chat Logger", page_icon="🤖")

# API 金鑰管理
def get_api_key():
    api_key = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")
    if not api_key:
        try:
            api_key = st.secrets["GOOGLE_API_KEY"]
        except KeyError:
            st.warning("""
            ### 🔑 API 金鑰未找到
            請設定 Google API 金鑰：
            1. 環境變數：設定 `GOOGLE_API_KEY`
            2. Streamlit secrets：在 `.streamlit/secrets.toml` 中添加 `GOOGLE_API_KEY`
            3. 在下方輸入 API 金鑰
            """)
            api_key = st.text_input("輸入您的 Google API 金鑰", type="password")
    return api_key

# 配置 API 金鑰
api_key = get_api_key()
if api_key:
    try:
        genai.configure(api_key=api_key)
    except Exception as e:
        st.error(f"配置 API 金鑰時發生錯誤: {e}")
else:
    st.stop()

# 主應用程式
def main():
    st.title("🤖 Gemini Chat Logger (不含 CSV)")

    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state.messages = []

    # 顯示歷史訊息
    for message in st.session_state.messages:
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])

    # 使用者輸入
    if prompt := st.chat_input("輸入您的訊息"):
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)

        try:
            model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
            response = model.generate_content(prompt)
            model_response = response.text.strip()
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": model_response})

            with st.chat_message("assistant"):
                st.markdown(model_response)

        except Exception as e:
            st.error(f"生成回應時發生錯誤: {e}")

# 執行主應用程式
if __name__ == "__main__":
    main()