Update app.py

app.py

@@ -89,7 +89,7 @@ def split_audio_if_needed(path):
     return files
 
 def transcribe_core(path, model):
-    # 1) iPhone LINE .mp4 → 假副檔名修正
+    # 1️⃣ 修正 LINE 語音 mp4 假副檔名
     if path and path.lower().endswith(".mp4"):
         fixed_path = path[:-4] + ".m4a"
         try:
@@ -99,20 +99,20 @@ def transcribe_core(path, model):
         except Exception as e:
             print(f"⚠️ mp4→m4a 複製失敗：{e}，改用原檔嘗試")
 
-    # 2) Whisper 逐段轉錄（原始：可能含簡體）
+    # 2️⃣ Whisper 轉錄
     chunks = split_audio_if_needed(path)
     raw_parts = []
     for f in chunks:
         with open(f, "rb") as af:
             res = client.audio.transcriptions.create(
-                model=model,                # "whisper-1" 或 "gpt-4o-mini-transcribe"
+                model=model,
                 file=af,
                 response_format="text"
             )
             raw_parts.append(res)
-    full_raw = "\n".join(raw_parts)  # 原始逐字稿（可能有簡體）
+    full_raw = "\n".join(raw_parts)
 
-    # 3) 將全文「只做字形轉換」成繁體（不意譯、不刪減）
+    # 3️⃣ 簡轉繁（不改寫內容）
     conv_prompt = (
         "請將以下內容完整轉換為「繁體中文（台灣用語）」：\n"
         "規則：1) 僅做簡→繁字形轉換；2) 不要意譯或改寫；3) 不要添加任何前後綴。\n"
@@ -126,29 +126,28 @@ def transcribe_core(path, model):
         ],
         temperature=0.0,
     )
-    full_trad = trad_resp.choices[0].message.content.strip()  # ✅ 確保為繁體
+    full_trad = trad_resp.choices[0].message.content.strip()
 
-    # 4) 以繁體全文產生摘要（也強制繁體）
+    # 4️⃣ 生成繁體摘要（自動決定條列與否）
     sum_prompt = (
-        "請用台灣繁體中文 (避免使用簡體字), 如果轉錄內容需要的話, 請條列出重點 (不限制條列數量, 精簡就好, 讓人可以快速理解原文重點), 注意, 你的工作不是回答原文的內容, 而是 summarize 它而已。"
-        + full_trad
+        "請用台灣繁體中文撰寫摘要。"
+        "若內容資訊較多，可條列出重點；若內容簡短，請用一句話概述即可。"
+        "請勿添加前綴或評論，僅輸出摘要。\n\n" + full_trad
     )
     sum_resp = client.chat.completions.create(
         model="gpt-4o-mini",
         messages=[
-            {"role": "system", "content": "你是一位精準且嚴格使用繁體中文（台灣）的摘要助手。"},
+            {"role": "system", "content": "你是一位精準且嚴格使用台灣繁體中文的摘要助手。"},
             {"role": "user", "content": sum_prompt}
         ],
         temperature=0.2,
     )
     summ = sum_resp.choices[0].message.content.strip()
 
-    # 依原介面回傳兩個值：完整逐字稿（已繁體）、摘要
     return full_trad, summ
 
-
 # ======================================================
-# 🌐 FastAPI API（iPhone 捷徑可用）
+# 🌐 FastAPI API（捷徑用）
 # ======================================================
 app = FastAPI(title="LINE Transcription API")
 
@@ -175,7 +174,7 @@ def health():
     return {"status": "ok", "time": int(time.time())}
 
 # ======================================================
-# 💬 Gradio 介面（完整舊版）
+# 💬 Gradio 主介面
 # ======================================================
 def _normalize_upload_path(file_input):
     if not file_input:
@@ -254,10 +253,13 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     copy_reply.click(fn=None, inputs=ai_reply, outputs=None, js=copy_js)
 
 # ======================================================
-# 🚀 啟動（Hugging Face）
+# 🚀 啟動（自動偵測：HF / 本地）
 # ======================================================
-gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
-
-if __name__ == "__main__":
+# Hugging Face 會自動啟動，不需再執行 uvicorn
+if os.getenv("SPACE_ID"):  # 在 HF 上運行時會自動設此變數
+    gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
+else:
+    # 本地測試用
+    gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
     import uvicorn
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)