Update app.py

app.py

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-from openai import OpenAI
-import gradio as gr
-import numpy as np
+import os
 import re
 import traceback
-import os
+import numpy as np
+import gradio as gr
+from openai import OpenAI
 
-# ======== 1. 初始化 OpenAI (使用 HF Secret Key) ========
-client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAIAPIKEY"))
+# ======== 1. 讀取 HF Space Secret 並轉給 SDK ========
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.environ.get("OPENAIAPIKEY")
+client = OpenAI()  # SDK 會自動讀取 OPENAI_API_KEY
 
-# ======== 2. 專業領域 ========
+# ======== 2. 專業領域定義 ========
 PROFESSIONS = {
     "程式設計": "你是一位資深程式設計師，回答必須專業、詳細，附上程式範例與步驟。",
     "行銷": "你是一位行銷專家，回答必須專業、詳細，提供可執行行銷策略與步驟。",
@@ -72,7 +73,7 @@ def professional_agent(user_input, state):
         state["profession_prompt"] = profession_prompt
         question = re.sub(r"我是.*?(，|,)", "", user_input)
         if not question.strip():
-            answer = "✅ 已設定你的專業領域，請提出問題。"
+            answer = f"✅ 已設定你的專業領域：\n{profession_prompt}\n請提出問題。"
             state["chat_history"].append([user_input, answer])
             return state["chat_history"], state
         else:
@@ -107,7 +108,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## 🧑‍💼 全職業專業 AI 顧問")
     gr.Markdown("第一次輸入可以同時輸入職業 + 問題，例如：我是會計師，我想知道台灣稅務分析")
 
-    chatbot = gr.Chatbot(type="messages")  # 設定 type='messages' 避免 tuple 警告
+    chatbot = gr.Chatbot(type="messages")  # 避免 tuple 警告
     msg = gr.Textbox(label="輸入訊息")
     state = gr.State({"chat_history": [], "profession_prompt": None})