Create app.py

app.py

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+# app.py
+import gradio as gr
+from es_advanced_evaluator import evaluate_entry_sheet
+
+
+def evaluate_es(self_pr: str, motivation: str):
+    """
+    Gradio から呼ばれるラッパー関数。
+    self_pr: 自己PR
+    motivation: 志望動機（空でもOK）
+    """
+    if not self_pr.strip() and not motivation.strip():
+        return {
+            "error": "自己PRか志望動機のいずれかは入力してください。"
+        }
+
+    result = evaluate_entry_sheet(
+        self_pr=self_pr,
+        motivation=motivation if motivation.strip() else None,
+    )
+    return result
+
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 新卒エントリーシート AI評価デモ（Hugging Face 上で完結）
+
+        - 日本語感情分析モデル + 多言語ゼロショット分類モデルを用いて、
+          ES の **感情・トーン** と **STAR 構造（Situation / Task / Action / Result）** を自動評価します。
+        - 出力は JSON 形式なので、そのまま既存パイプラインに組み込み可能です。
+        """
+    )
+
+    with gr.Row():
+        self_pr_input = gr.Textbox(
+            label="自己PR（必須）",
+            lines=12,
+            placeholder="自己PRを入力してください。",
+        )
+        motivation_input = gr.Textbox(
+            label="志望動機（任意）",
+            lines=12,
+            placeholder="志望動機があれば入力してください。（空でも可）",
+        )
+
+    btn = gr.Button("AIで評価する")
+
+    output_json = gr.JSON(
+        label="評価結果（JSON）",
+        value={},
+    )
+
+    btn.click(
+        fn=evaluate_es,
+        inputs=[self_pr_input, motivation_input],
+        outputs=output_json,
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()