README.md

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title: Level Bridge Chat
emoji: 💬
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: docker
pinned: false
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# Level Bridge Chat

ダッシュボードに埋め込めるチャット型広告改善提案システム。

情報量（level1〜3）に応じた2種類の返答を自動生成します:
- **現在の提案**: 今ある情報で出せる最善提案
- **次レベル予告**: 追加情報で何が可能になるかの予告

## Embedding

```html
<!-- 基本埋め込み -->
<iframe
  src="https://your-space.hf.space?campaign_name=サマーセール&industry=EC&cvr=2.1"
  width="420"
  height="680"
  style="border:none; border-radius:12px;">
</iframe>
```

### URLパラメータ（初期化）

| パラメータ | 型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| `campaign_name` | string | キャンペーン名 | `サマーセール` |
| `industry` | string | 業界 | `EC` |
| `cvr` | number | CVR (%) | `2.1` |
| `ctr` | number | CTR (%) | `0.8` |
| `cpa` | number | CPA (円) | `3500` |

## API Endpoint

```
POST /api/chat/bridge
Content-Type: application/json

{
  "session_id": null,
  "message": "",
  "dashboard_context": {
    "campaign_name": "サマーセール",
    "industry": "EC",
    "metrics": { "cvr": 2.1, "ctr": 0.8, "cpa": null },
    "image_base64": null
  }
}
```

### Response

```json
{
  "ok": true,
  "session_id": "uuid",
  "turn_number": 1,
  "inferred_level": "level2",
  "level_confidence": "high",
  "level_reason": "at least one metric present",
  "best_now": {
    "summary": "...",
    "actions": ["..."],
    "confidence": "mid",
    "reasoning_basis": ["cvr", "campaign_name"]
  },
  "next_level_preview": {
    "current_level": "level2",
    "next_level": "level3",
    "needed_info": [{"key": "image_base64", "label": "クリエイティブ画像", "example": "バナー画像"}],
    "what_will_be_possible": ["クリエイティブ要素の具体的改善提案"],
    "expected_impact": "..."
  },
  "follow_up_question": "..."
}
```

## Level Rules

| Level | 条件 | 今できること |
|---|---|---|
| level1 | campaign_name or industry のみ | 業界仮説ベースの提案 |
| level2 | CVR/CTR/CPA のいずれかあり | ファネル診断・優先度付き打ち手 |
| level3 | image_base64 あり | クリエイティブ視覚要素の改善提案 |

Level は会話内で上方向にのみ更新されます（情報は蓄積され続けます）。

## Environment Variables

| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
| `MOCK_MODE` | `true` | `true` の間はモック応答を返す |
| `SESSION_TTL_SEC` | `1800` | セッション有効期間（秒） |
| `MAX_SESSIONS` | `1000` | 最大同時セッション数 |
| `MAX_IMAGE_SIZE_MB` | `5` | 画像の最大サイズ（MB） |
| `PORT` | `7860` | サーバーポート |

## Real Implementation

`mock_responses.py` の以下の関数を実装してください:

```python
def level1_propose(ctx: AccumulatedContext, history: list) -> BestNow:
    # Level 1 の実際のロジック（LLM呼び出しなど）
    ...

def level2_propose(ctx: AccumulatedContext, history: list) -> BestNow:
    # Level 2 の実際のロジック
    ...

def level3_propose(ctx: AccumulatedContext, history: list) -> BestNow:
    # Level 3 の実際のロジック（画像base64を ctx.image_base64 で参照）
    ...
```

実装後、`MOCK_MODE=false` に設定します。

## MCP Readiness

将来 MCP ツールとして公開する場合、`bridge_service.process_request()` を薄くラップするだけで対応できます。
Pydantic モデルがそのまま JSON Schema になります。

## Health Check

```
GET /healthz
→ {"ok": true, "sessions": 42}
```