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@@ -4,13 +4,29 @@ import json
 import os
 import re
 from datetime import datetime
-
+import gspread
+from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
+
+# === Google Sheet 初始化 ===
+def init_gsheet():
+    scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds",
+             "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
+    service_account_info = json.loads(os.getenv("GCP_SERVICE_ACCOUNT_JSON"))
+    creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_dict(service_account_info, scope)
+    client = gspread.authorize(creds)
+    # ⚠️ 換成你的 Google Sheet 名稱
+    sheet = client.open("OneMinuteSummaryScores").sheet1
+    return sheet
+
+SHEET = init_gsheet()
+
+# === Gemini API ===
 GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 API_URL = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}"
 
 INTRO_TEXT = """
 <div>
-  <h1>國防醫學大學 醫學模擬實驗室 - 實習醫學生「One-Minute Summary」考核評分</h1>
+  <h1>國防醫學大學 醫學模擬實驗室 - 「One-Minute Summary」考核評分</h1>
   <p>本系統根據 <b>等第制 (A~F)</b> 與七大題項 (總分100分) 對你的總結給出評分與評語。</p>
   <p> Builder: 鄭文隆(M115)  Supervisor: 劉峰誠(M92) </p>
 </div>
@@ -18,7 +34,6 @@ INTRO_TEXT = """
 
 # === 分數解析工具 ===
 def parse_scores(text: str):
-    """嘗試從 Gemini 回覆中抓總分"""
     total = None
     m_total = re.search(r"總分[：:]\s*(\d+)\s*/\s*100", text)
     if m_total:
@@ -39,61 +54,61 @@ def render_score_card(total, raw):
 # === 呼叫 Gemini API ===
 def call_gemini(summary):
     if not GEMINI_API_KEY:
-        return "【設定錯誤】找不到 GEMINI_API_KEY（到 Space → Settings → Secrets 新增後重啟）"
+        return "【設定錯誤】找不到 GEMINI_API_KEY"
 
     headers = {"Content-Type": "application/json"}
+    # ⚠️ 保留你的完整 prompt，不修改
     prompt = f"""你是臨床教師，根據以下七大題項和等第制，請對實習醫學生的一分鐘總結進行評分與評論。
 評分規準：
-•	優異（A）：90-100分
-o	評語： 內容精確、邏輯嚴謹，能對病程變化做出全面且深入的分析。能將各項資訊融會貫通，並在鑑別診斷中展現清晰的臨床思維。
-•	良好（B）：80-89分
-o	評語： 內容完整，能掌握核心問題，但部分細節有待加強。能提出合理的鑑別診斷，但推論過程可更為細膩。
-•	普通（C）：70-79分
-o	評語： 內容大致正確，但邏輯性不強，部分關鍵資訊遺漏。對鑑別診斷的掌握度有待提升。
-•	尚可（D）：60-69分
-o	評語： 內容有所缺失，對病程的理解有限。未能在鑑別診斷中展現足夠的臨床思考。
-•	不及格（F）：60分以下
-o	評語： 無法正確理解病程，遺漏過多關鍵資訊，且鑑別診斷不合理。
+• 優異（A）：90-100分
+o 評語： 內容精確、邏輯嚴謹，能對病程變化做出全面且深入的分析。能將各項資訊融會貫通，並在鑑別診斷中展現清晰的臨床思維。
+• 良好（B）：80-89分
+o 評語： 內容完整，能掌握核心問題，但部分細節有待加強。能提出合理的鑑別診斷，但推論過程可更為細膩。
+• 普通（C）：70-79分
+o 評語： 內容大致正確，但邏輯性不強，部分關鍵資訊遺漏。對鑑別診斷的掌握度有待提升。
+• 尚可（D）：60-69分
+o 評語： 內容有所缺失，對病程的理解有限。未能在鑑別診斷中展現足夠的臨床思考。
+• 不及格（F）：60分以下
+o 評語： 無法正確理解病程，遺漏過多關鍵資訊，且鑑別診斷不合理。
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 各主題詳細評分
 1. 年齡、性別、Chief Complaint (佔10分)
-•	優異（A）： 簡潔扼要地說出患者姓名、年齡、性別，並精確總結主訴，能明確指出時間點、特徵及嚴重程度。
-•	良好（B）： 能夠說出患者基本資料與主訴，但主訴的描述可能較為籠統。
-•	尚可（C）： 資訊不夠完整，如遺漏年齡或性別，或主訴描述不清。
-•	需加強（F）： 提供的基本資訊有誤或與主訴無關。
+• 優異（A）： 簡潔扼要地說出患者姓名、年齡、性別，並精確總結主訴，能明確指出時間點、特徵及嚴重程度。
+• 良好（B）： 能夠說出患者基本資料與主訴，但主訴的描述可能較為籠統。
+• 尚可（C）： 資訊不夠完整，如遺漏年齡或性別，或主訴描述不清。
+• 需加強（F）： 提供的基本資訊有誤或與主訴無關。
 2. 個人病史 (佔10分)
-•	優異（A）： 完整且有條理地羅列與本次主訴相關的所有過去病史，並能說明其與當前病情的潛在關聯。
-•	良好（B）： 能夠提及主要相關病史，但可能遺漏部分重要細節。
-•	尚可（C）： 僅能提及部分或不相關的病史，未建立與當前病情的連結。
-•	需加強（F���： 無法回答或對患者個人病史的認知錯誤。
+• 優異（A）： 完整且有條理地羅列與本次主訴相關的所有過去病史，並能說明其與當前病情的潛在關聯。
+• 良好（B）： 能夠提及主要相關病史，但可能遺漏部分重要細節。
+• 尚可（C）： 僅能提及部分或不相關的病史，未建立與當前病情的連結。
+• 需加強（F）： 無法回答或對患者個人病史的認知錯誤。
 3. 家族史 (佔10分)
-•	優異（A）： 能主動詢問並說明相關家族史對本次診斷的重要性，即使資訊缺乏，也能展現全面性的思考。
-•	良好（B）： 能夠提及是否有家族史，但沒有深入說明其意義。
-•	尚可（C）： 僅提及無家族史，但沒有展現主動詢問的意識。
-•	需加強（F）： 遺漏此部分，或將其他病史混淆為家族史。
+• 優異（A）： 能主動詢問並說明相關家族史對本次診斷的重要性，即使資訊缺乏，也能展現全面性的思考。
+• 良好（B）： 能夠提及是否有家族史，但沒有深入說明其意義。
+• 尚可（C）： 僅提及無家族史，但沒有展現主動詢問的意識。
+• 需加強（F）： 遺漏此部分，或將其他病史混淆為家族史。
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 4. 身體檢查陽性發現 (佔10分)
-•	優異（A）： 準確報告關鍵的陽性體徵，並能解釋這些發現所代表的臨床意義。
-•	良好（B）： 能夠報告主要的陽性體徵，但未能完整連結其臨床意義。
-•	尚可（C）： 報告體徵不完整或包含太多不重要的陰性發現，導致重點模糊。
-•	需加強（F）： 無法正確報告任何陽性體徵，或與患者實際情況不符。
+• 優異（A）： 準確報告關鍵的陽性體徵，並能解釋這些發現所代表的臨床意義。
+• 良好（B）： 能夠報告主要的陽性體徵，但未能完整連結其臨床意義。
+• 尚可（C）： 報告體徵不完整或包含太多不重要的陰性發現，導致重點模糊。
+• 需加強（F）： 無法正確報告任何陽性體徵，或與患者實際情況不符。
 5. 實驗室與影像結果 (佔10分)
-•	優異（A）： 精確總結關鍵的實驗室與影像異常數據，並能解釋這些結果如何支持或排除您的鑑別診斷。
-•	良好（B）： 能夠提及主要的異常檢驗結果，但可能遺漏部分數據或缺乏對其臨床意義的深入解釋。
-•	尚可（C）： 僅提及部分或不相關的檢驗結果，未能與病情建立有效連結。
-•	需加強（F）： 提供的檢驗或影像結果有誤，或完全無法回答。
+• 優異（A）： 精確總結關鍵的實驗室與影像異常數據，並能解釋這些結果如何支持或排除您的鑑別診斷。
+• 良好（B）： 能夠提及主要的異常檢驗結果，但可能遺漏部分數據或缺乏對其臨床意義的深入解釋。
+• 尚可（C）： 僅提及部分或不相關的檢驗結果，未能與病情建立有效連結。
+• 需加強（F）： 提供的檢驗或影像結果有誤，或完全無法回答。
 6. 鑑別診斷 (佔10分)
-•	優異（A）： 有條理地列出至少三個鑑別診斷，並從最致命的疾病開始，依據病史、體徵及檢驗結果，說明您的推理過程。
-•	良好（B）： 能夠列出幾個鑑別診斷，但排序或邏輯性不夠強，解釋不夠充分。
-•	尚可（C）： 僅能提出一個或少數幾個鑑別診斷，且缺乏支持論點。
-•	需加強（F）： 無法提出合理的鑑別診斷，或提出的診斷與病情明顯不符。
+• 優異（A）： 有條理地列出至少三個鑑別診斷，並從最致命的疾病開始，依據病史、體徵及檢驗結果，說明您的推理過程。
+• 良好（B）： 能夠列出幾個鑑別診斷，但排序或邏輯性不夠強，解釋不夠充分。
+• 尚可（C）： 僅能提出一個或少數幾個鑑別診斷，且缺乏支持論點。
+• 需加強（F）： 無法提出合理的鑑別診斷，或提出的診斷與病情明顯不符。
 ________________________________________
 7. 目前處置與治療 (佔40分)
-•	優異（A）： 能清楚說明目前已給予的處置或治療，並解釋其背後的目的或原因。能展現治療決策的邏輯，例如「先穩定生命徵象，再進行進一步檢查」。
-•	良好（B）： 能夠提及已採取的處置，但未能完整解釋其目的或背後的治療邏輯。
-•	尚可（C）： 僅能提及部分處置，且資訊不夠精確。
-•	需加強（F）： 提供的處置資訊有誤，或與病情不符，或完全無法回答此問題。
-
+• 優異（A）： 能清楚說明目前已給予的處置或治療，並解釋其背後的目的或原因。能展現治療決策的邏輯，例如「先穩定生命徵象，再進行進一步檢查」。
+• 良好（B）： 能夠提及已採取的處置，但未能完整解釋其目的或背後的治療邏輯。
+• 尚可（C）： 僅��提及部分處置，且資訊不夠精確。
+• 需加強（F）： 提供的處置資訊有誤，或與病情不符，或完全無法回答此問題。
 
 請輸出格式：
 1. 各項逐條給分與簡評
@@ -105,11 +120,7 @@ ________________________________________
 {summary}
 """
     data = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
-    try:
-        resp = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data), timeout=30)
-    except Exception as e:
-        return f"【連線失敗】{e}"
-
+    resp = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data), timeout=30)
     if resp.status_code == 200:
         try:
             return resp.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
@@ -118,9 +129,14 @@ ________________________________________
     else:
         return f"【API 錯誤 {resp.status_code}】{resp.text[:300]}"
 
-def collect_and_score(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7):
-    try:
-        combined = f"""1. 年齡/性別/主訴: {p1}
+# === 紀錄到 Google Sheet ===
+def log_to_sheet(level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, raw, total):
+    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    SHEET.append_row([now, level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, total, raw])
+
+# === 整合流程 ===
+def collect_and_score(level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7):
+    combined = f"""1. 年齡/性別/主訴: {p1}
 2. 個人病史: {p2}
 3. 家族史: {p3}
 4. 身體檢查: {p4}
@@ -128,20 +144,25 @@ def collect_and_score(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7):
 6. 鑑別診斷: {p6}
 7. 處置與治療: {p7}
 """
-        raw = call_gemini(combined)
-        total = parse_scores(raw)
-        md = render_score_card(total, raw)
-        return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, md
-    except Exception as e:
-        return p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, f"【系統錯誤】{e}"
+    raw = call_gemini(combined)
+    total = parse_scores(raw)
+    md = render_score_card(total, raw)
+    log_to_sheet(level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, raw, total)
+    return level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, md
 
 def do_clear():
-    return "", "", "", "", "", "", "", "（已清空）"
+    return "實習醫學生", "", "", "", "", "", "", "", "（已清空）"
 
 # === Gradio 介面 ===
 with gr.Blocks(title="One-Minute Summary 評分") as demo:
     gr.HTML(INTRO_TEXT)
 
+    level = gr.Dropdown(
+        choices=["主治醫師", "住院醫師", "不分科住院醫師", "實習醫學生"],
+        value="實習醫學生",
+        label="請選擇職級"
+    )
+
     p1 = gr.Textbox(label="1. 年齡、性別、Chief Complaint (10分)", lines=2)
     p2 = gr.Textbox(label="2. 個人病史 (10分)", lines=2)
     p3 = gr.Textbox(label="3. 家族史 (10分)", lines=2)
@@ -158,13 +179,13 @@ with gr.Blocks(title="One-Minute Summary 評分") as demo:
 
     submit_btn.click(
         collect_and_score,
-        [p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7],
-        [p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, result]
+        [level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7],
+        [level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, result]
     )
 
     clear_btn.click(
         do_clear,
-        outputs=[p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, result]
+        outputs=[level, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, result]
     )
 
-demo.launch()
+demo.launch()