Create compliance.py

app/compliance.py

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+from __future__ import annotations
+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)",
+    r"副作用(が)?ない",
+    r"医師(も)?推薦",
+    r"奇跡",
+    r"即日(で)?効果",
+    r"永久(に)?",
+    r"保証(します)?",
+]
+
+def rule_based_check(text: str, extra_ng: List[str] | None = None) -> Tuple[bool, List[str]]:
+    bads = []
+    pats = list(NG_PATTERNS)
+    if extra_ng:
+        pats += [re.escape(w) for w in extra_ng]
+    for p in pats:
+        if re.search(p, text, flags=re.IGNORECASE):
+            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：
+- 機能性表示/医薬的効能効果を断定する表現は禁止（例：治る、効く、100% 等）
+- 比較優良・有名人/医師推奨の示唆は禁止
+- 根拠のない数値誇張や永久/即効などの絶対表現は禁止
+- 体験談は個人差注記を付記
+出力JSON形式：{"pass": true/false, "reasons": ["..."], "fixed": "..."}
+"""
+
+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
+        return ok, reasons, fixed
+    except Exception:
+        # LLM失敗時は通す（要監視）
+        return True, [], None