Update app/compliance.py

app/compliance.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import re
 from typing import List, Tuple
 from .openai_client import openai_judge
 
-# 代表的なNGワード・薬機法NG表現（例）
 NG_PATTERNS = [
     r"100%",
     r"完全(に)?治(す|る)",
@@ -25,7 +24,6 @@ def rule_based_check(text: str, extra_ng: List[str] | None = None) -> Tuple[bool
             bads.append(p)
     return (len(bads) == 0), bads
 
-
 JUDGE_SYSTEM_PROMPT = """
 あなたは日本の広告表現審査の専門家です。薬機法・景表法・健康増進法の観点から、次の広告文の合否を判定し、問題点を箇条書きで示し、安全な修正案を1つ提示してください。
 基準：
@@ -37,14 +35,11 @@ JUDGE_SYSTEM_PROMPT = """
 """
 
 def llm_check_and_fix(text: str) -> tuple[bool, List[str], str | None]:
-    # 改行込みの f-string を正しくクォート
     resp = openai_judge(system=JUDGE_SYSTEM_PROMPT, user=f"広告文:\n{text}")
     try:
-        data = resp
-        ok = bool(data.get("pass", False))
-        reasons = [str(r) for r in data.get("reasons", [])]
-        fixed = str(data.get("fixed")) if (not ok and data.get("fixed")) else None
+        ok = bool(resp.get("pass", False))
+        reasons = [str(r) for r in resp.get("reasons", [])]
+        fixed = str(resp.get("fixed")) if (not ok and resp.get("fixed")) else None
         return ok, reasons, fixed
     except Exception:
-        # LLM失敗時は通す（要監視）
         return True, [], None