app.py

# app.py を修正して会話履歴引き継ぎに対応

import streamlit as st
import os
import asyncio
import re
from groq import Groq
from prompts import (
    INSIGHT_CHAIN_SYSTEM_PROMPT,
    INSIGHT_CHAIN_USER_PROMPT,
    RESPONSE_SYSTEM_PROMPT
)
from validators.factory import ValidatorFactory
from ai_coder_app import AICoderApp
from utils import run_async

# Groq APIクライアントの設定
client = Groq(
    api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY")
)

# AICoderAppのインスタンス作成
ai_coder_app = AICoderApp(client)

# アプリのタイトルと説明
st.title("気づきの連鎖AIチャット（モード分離版）")
st.markdown("質問や問題を入力すると、AIが気づきの連鎖プロセスで深く考察し、選択したモードに応じた回答を提供します。")

# セッション状態の初期化
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []
if "last_prompt" not in st.session_state:
    st.session_state.last_prompt = None
if "feedback_count" not in st.session_state:
    st.session_state.feedback_count = 0
if "app_mode" not in st.session_state:
    st.session_state.app_mode = "normal"
if "context_preserved" not in st.session_state:
    st.session_state.context_preserved = False

# セッションからアプリモード取得（最初のロード時のみ）
if hasattr(ai_coder_app, "current_mode"):
    ai_coder_app.current_mode = st.session_state.app_mode

# 過去のメッセージを表示
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# サイドバーの設定
with st.sidebar:
    st.title("モード設定")
    
    # 動作モードの選択
    mode_options = {
        "normal": "通常モード（一般的な質問応答）",
        "implementation": "実装モード（アイデア→設計→実装）",
        "verification": "検証修正モード（コード検証と修正）",
        "error_resolution": "エラー解決モード（エラー診断と修正）"
    }
    
    selected_mode = st.selectbox(
        "動作モード",
        options=list(mode_options.keys()),
        format_func=lambda x: mode_options[x],
        index=list(mode_options.keys()).index(st.session_state.app_mode)
    )
    
    # モード変更時の処理
    if selected_mode != st.session_state.app_mode:
        # 前回のモードからコンテキストを保存
        if not st.session_state.context_preserved and len(st.session_state.messages) > 0:
            st.session_state.context_preserved = True
            print(f"DEBUG: モード変更時のコンテキスト保存: {st.session_state.app_mode} -> {selected_mode}")
        
        st.session_state.app_mode = selected_mode
        ai_coder_app.current_mode = selected_mode
        
        # モード変更メッセージをチャット履歴に追加
        mode_change_message = f"モードを「{mode_options[selected_mode]}」に変更しました。"
        
        # モード説明を追加
        mode_descriptions = {
            "normal": "通常の質問応答モードです。一般的な質問や議論に適しています。",
            "implementation": "アイデアから設計と実装を生成するモードです。新しい機能の開発に適しています。",
            "verification": "コードを検証して問題点を修正するモードです。既存コードの品質向上に適しています。",
            "error_resolution": "エラーメッセージから問題を診断・修正するモードです。デバッグに適しています。"
        }
        
        mode_change_message += f"\n\n{mode_descriptions[selected_mode]}"
        
        # 前のモードからの情報引き継ぎについての案内
        context_info = ""
        if st.session_state.app_mode == "verification" and len(st.session_state.messages) > 0:
            # 直前のメッセージを取得
            last_assistant_message = next((msg["content"] for msg in reversed(st.session_state.messages) 
                                        if msg["role"] == "assistant"), None)
            
            # メッセージ内にコードブロックが含まれるか確認
            if last_assistant_message and "```" in last_assistant_message:
                context_info = "\n\n前回の実装結果を検証する場合は、「前回のコードを検証してください」と入力してください。"
        
        mode_change_message += context_info
        
        # チャット履歴に追加
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": mode_change_message})
    
    # モード別の設定
    st.markdown(f"### {mode_options[selected_mode]}の設定")
    
    # 思考の深さパラメータを通常モードと実装モードの両方に追加
    if selected_mode == "normal" or selected_mode == "implementation":
        thought_depth_help = "値が大きいほど、より深い考察が行われます" if selected_mode == "normal" else "値が大きいほど、実装前の分析の深さが増します"
        thought_depth = st.slider("思考の深さ", min_value=1, max_value=5, value=3,
                     help=thought_depth_help)
    
    if selected_mode == "implementation":
        physics_validation = st.checkbox("物理シミュレーション検証", value=False,
                              help="物理シミュレーションの正確性と安定性を検証します")
    
    elif selected_mode == "verification":
        physics_validation = st.checkbox("物理シミュレーション検証", value=False,
                              help="物理シミュレーションの正確性と安定性を検証します")
        
        dependency_resolution = st.checkbox("依存性解決", value=True,
                                help="暗黙的な依存関係を検出し、必要なインポートを追加します")
        
        test_generation = st.checkbox("テスト生成", value=False,
                           help="包括的なテストケースを自動生成します")
        
        edge_case_validation = st.checkbox("エッジケース検証", value=True,
                               help="境界条件とエッジケースを特定し対処します")
    
    elif selected_mode == "error_resolution":
        # エラー解決モード用の設定（今後追加）
        pass
    
    # 共通設定
    with st.expander("詳細設定", expanded=False):
        max_retries = st.slider("修正ループ最大回数", min_value=1, max_value=3, value=2,
                    help="コード生成のフィードバックと改善ループの最大回数")
        
        focus_area = st.selectbox("重点検証項目", 
                      options=["全般", "コードの完全性", "エラーハンドリング", "物理的正確性", "エッジケース処理"],
                      help="検証時に特に重視する項目")
    
    # 会話履歴の引き継ぎ設定
    preserve_context = st.checkbox("会話履歴を引き継ぐ", value=True,
                       help="モード切替時に会話履歴を引き継ぎます")
    
    if not preserve_context and st.button("会話履歴をクリア", help="現在の会話履歴をすべて削除します"):
        st.session_state.messages = []
        st.session_state.context_preserved = False
        st.rerun()
    
    # デバッグモード
    debug_mode = st.checkbox("デバッグモード", value=False)
    if debug_mode:
        if hasattr(ai_coder_app, "last_insight_chain_result") and ai_coder_app.last_insight_chain_result:
            st.markdown("### 気づきの連鎖AIの生成結果")
            st.markdown(ai_coder_app.last_insight_chain_result)
        
        if hasattr(ai_coder_app, "last_design_doc") and ai_coder_app.last_design_doc:
            st.markdown("### 設計書")
            st.markdown(ai_coder_app.last_design_doc)
        
        if hasattr(ai_coder_app, "last_verification_result") and ai_coder_app.last_verification_result:
            st.markdown("### コード検証結果")
            st.markdown(ai_coder_app.last_verification_result.get("verification_summary", ""))
        
        if hasattr(ai_coder_app, "context") and ai_coder_app.context:
            st.markdown("### モード別コンテキスト")
            st.write(f"保存されているモード: {list(ai_coder_app.context.keys())}")
            for mode, ctx in ai_coder_app.context.items():
                if ctx:
                    st.markdown(f"**{mode}モード**:")
                    st.write(f"- 保存データ: {list(ctx.keys())}")
        
        if st.session_state.last_prompt:
            st.markdown("### 最終プロンプト")
            st.markdown(st.session_state.last_prompt)

# モード別のプレースホルダーテキスト
mode_placeholders = {
    "normal": "質問や議論したいトピックを入力してください",
    "implementation": "実装したい機能やアイデアを入力してください",
    "verification": "検証・修正したいコードを入力してください",
    "error_resolution": "発生したエラーメッセージとコードを入力してください"
}

# 前回のコード検証キーワード
previous_code_keywords = [
    "前回のコード", "前の実装結果", "前のコード", "先ほどのコード", "さっきのコード",
    "previous code", "generated code", "above code"
]

# ユーザー入力の処理
if prompt := st.chat_input(mode_placeholders.get(selected_mode, "質問や問題を入力してください")):
    # 前回のコード検証リクエストの場合、前回の会話から実装結果を取得
    if selected_mode == "verification" and any(keyword in prompt.lower() for keyword in previous_code_keywords) and not "```" in prompt:
        # 直前のアシスタントメッセージからコードブロックを抽出
        last_assistant_message = next((msg["content"] for msg in reversed(st.session_state.messages) 
                                    if msg["role"] == "assistant"), None)
        
        if last_assistant_message:
            # コードブロックのパターン
            code_blocks = re.findall(r"```(\w*)\n([\s\S]*?)\n```", last_assistant_message)
            
            if code_blocks:
                # プロンプトにコードブロックを追加
                enhanced_prompt = prompt + "\n\n"
                for lang, code in code_blocks:
                    lang = lang or "python"  # 言語指定がない場合はPythonと仮定
                    enhanced_prompt += f"```{lang}\n{code}\n```\n\n"
                
                prompt = enhanced_prompt
                print("DEBUG: 前回のコードブロックを検証用に追加しました")
    
    # ユーザーの入力をチャット履歴に追加
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    
    # 新しい質問の場合はフィードバックカウントをリセット
    if st.session_state.last_prompt != prompt:
        st.session_state.feedback_count = 0
        ai_coder_app.feedback_count = 0
    
    st.session_state.last_prompt = prompt
    
    # ユーザーの入力を表示
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    
    # 処理中のプレースホルダーを作成
    with st.chat_message("assistant"):
        message_placeholder = st.empty()
        message_placeholder.markdown("考え中...")
    
    try:
        # 設定パラメータの準備
        settings = {
            "app_mode": selected_mode,
            # 通常モード用設定
            "thought_depth": thought_depth if 'thought_depth' in locals() else 3,
            
            # 実装モード用設定
            "physics_validation": physics_validation if 'physics_validation' in locals() else False,
            
            # 検証修正モード用設定
            "dependency_resolution": dependency_resolution if 'dependency_resolution' in locals() else True,
            "test_generation": test_generation if 'test_generation' in locals() else False,
            "edge_case_validation": edge_case_validation if 'edge_case_validation' in locals() else True,
            
            # 共通設定
            "max_retries": max_retries if 'max_retries' in locals() else 2,
            "focus_area": focus_area if 'focus_area' in locals() else "全般",
            "preserve_context": preserve_context if 'preserve_context' in locals() else True
        }
        
        # AICoderAppにユーザー入力を処理させる
        with st.spinner("AIが応答を生成中..."):
            final_result = run_async(ai_coder_app.process_user_input(prompt, settings))
        
        # プレースホルダーを最終応答で更新
        message_placeholder.markdown(final_result)
        
        # アシスタントの応答をチャット履歴に追加
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": final_result})
    
    except Exception as e:
        message_placeholder.markdown(f"エラーが発生しました: {str(e)}")
        st.error(f"API呼び出し中にエラーが発生しました: {str(e)}")

# サイドバーにコード再検証ボタンを追加（検証修正モードのみ）
with st.sidebar:
    if selected_mode == "verification":
        if st.button("コード再検証", help="現在表示されているコードを再度検証し、さらなる改善を行います"):
            if st.session_state.messages and len(st.session_state.messages) > 0:
                # 最後のアシスタント応答からコードを抽出して検証
                last_assistant_message = next((msg["content"] for msg in reversed(st.session_state.messages) 
                                            if msg["role"] == "assistant"), None)
                
                if last_assistant_message:
                    # 新しいユーザーメッセージを追加（コードの再検証）
                    st.session_state.messages.append({
                        "role": "user", 
                        "content": "このコードをさらに検証して改善してください。"
                    })
                    
                    # メッセージを表示（自動リロードでUIに反映）
                    st.rerun()