Update app.py

app.py

@@ -27,7 +27,7 @@ def process_resumes(files, candidate_id: str, additional_notes: str = ""):
     partial_records = []
     raw_texts = []
 
-    # gr.Files(type="filepath") → files はパスの配列
+    # gr.Files(type="filepath") → files はパス文字列のリスト
     for path in files:
         filepath = str(path)
         filename = os.path.basename(filepath)
@@ -36,12 +36,11 @@ def process_resumes(files, candidate_id: str, additional_notes: str = ""):
 
         filetype = detect_filetype(filename, raw_bytes)
 
-        # 1) テキスト抽出：画像/PDFはOpenAI Vision OCR、docx/txtは生文面＋OpenAI整形
+        # 1) テキスト抽出：画像/PDF→Vision OCR、docx/txt→生文面+整形
         if filetype in {"pdf", "image"}:
             text = extract_text_with_openai(raw_bytes, filename=filename, filetype=filetype)
         else:
             base_text = load_doc_text(filetype, raw_bytes)
-            # 生テキストをOpenAIへ渡して整形
             text = extract_text_with_openai(base_text.encode("utf-8"), filename=filename, filetype="txt")
 
         raw_texts.append({"filename": filename, "text": text})
@@ -64,7 +63,7 @@ def process_resumes(files, candidate_id: str, additional_notes: str = ""):
     # 3) 統合（複数ファイル→1候補者）
     merged = merge_normalized_records([r["normalized"] for r in partial_records])
 
-    # 4) スキル抽出（辞書/正規表現）
+    # 4) スキル抽出
     merged_text = "\n\n".join([r["text"] for r in partial_records])
     skills = extract_skills(merged_text, {
         "work_experience": merged.get("raw_sections", {}).get("work_experience", ""),
@@ -80,7 +79,7 @@ def process_resumes(files, candidate_id: str, additional_notes: str = ""):
     # 6) 品質スコア
     score = compute_quality_score(merged_text, merged)
 
-    # 7) 要約（300/100/1文）
+    # 7) 要約
     summaries = summarize_with_openai(merged_text)
 
     # 8) 構造化出力
@@ -111,7 +110,7 @@ def process_resumes(files, candidate_id: str, additional_notes: str = ""):
 
     anon_pdf = (result_json["candidate_id"] + ".anon.pdf", anon_pdf_bytes)
 
-    # gr.Code に渡すため、JSONはすべて str にして返す
+    # gr.Code に渡すため、JSONはすべて str で返却
     return (
         json.dumps(result_json, ensure_ascii=False, indent=2),
         json.dumps(skills, ensure_ascii=False, indent=2),
@@ -132,7 +131,7 @@ with gr.Blocks(title=APP_TITLE) as demo:
             label="レジュメ類 (PDF/画像/Word/テキスト) 複数可",
             file_count="multiple",
             file_types=[".pdf", ".png", ".jpg", ".jpeg", ".tiff", ".bmp", ".docx", ".txt"],
-            type="filepath",  # ★重要：Gradio 4.44 は 'filepath' or 'binary'
+            type="filepath",   # ← これが必須（'file' はNG）
         )
         candidate_id = gr.Textbox(label="候補者ID（任意。未入力なら自動生成）")
     notes = gr.Textbox(label="補足メモ（任意）", lines=3)
@@ -143,7 +142,7 @@ with gr.Blocks(title=APP_TITLE) as demo:
         out_json = gr.Code(label="統合出力 (JSON)")
 
     with gr.Tab("抽出スキル"):
-        out_skills = gr.Code(label="スキル一覧 (JSON)")  # ★gr.JSON はスキーマ例外のため回避
+        out_skills = gr.Code(label="スキル一覧 (JSON)")  # ← gr.JSON をやめる
 
     with gr.Tab("品質スコア"):
         out_score = gr.Code(label="品質評価")
@@ -167,9 +166,5 @@ with gr.Blocks(title=APP_TITLE) as demo:
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    # HF Spaces では share=True は未対応。ローカルでのみ share=True を有効化。
-    on_spaces = bool(os.environ.get("SPACE_ID") or os.environ.get("SYSTEM") == "spaces")
-    if on_spaces:
-        demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
-    else:
-        demo.launch(share=True)
+    # HF Spaces では share=True を使わず、引数なしでOK
+    demo.launch()