Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 import pandas as pd
 from atproto import Client
-from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
+from huggingface_hub import HfApi
 import os
+import traceback # エラー詳細を取得するために追加
 
-# --- 設定 ---
-# 保存先のデータセット名（例: "ユーザー名/データセット名"）
-DATASET_ID = "your-username/bluesky-archive-data" 
+# --- 設定（ここを自分の環境に合わせて書き換えてください） ---
+DATASET_ID = "Nyanpre/kaibunnko_data" # スクリーンショットに合わせて変更しました
 DATA_FILE = "data.csv"
-
-# Hugging Faceの書き込み権限（Settings -> Access Tokens で作成したものを Secret に設定推奨）
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
 api = HfApi()
 
-# --- データを取得して保存する関数 ---
 def fetch_and_save():
-    client = Client()
-    # Blueskyから検索
-    response = client.app.bsky.feed.search_posts(q="#青空怪文庫", limit=50)
-    
-    new_data = []
-    for post in response.posts:
-        new_data.append({
-            "日付": post.record.created_at,
-            "投稿者": post.author.handle,
-            "本文": post.record.text,
-            "URL": f"https://bsky.app/profile/{post.author.did}/post/{post.uri.split('/')[-1]}"
-        })
-    
-    df = pd.DataFrame(new_data)
-    
-    # 1. 一旦ローカルに保存
-    df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
-    
-    # 2. Hugging Face Datasetリポジトリにアップロード
-    if HF_TOKEN:
-        api.upload_file(
-            path_or_fileobj=DATA_FILE,
-            path_in_repo=DATA_FILE,
-            repo_id=DATASET_ID,
-            repo_type="dataset",
-            token=HF_TOKEN
-        )
-    
-    return df
+    try:
+        # 1. Bluesky API 接続
+        client = Client()
+        # 検索（※公開APIですが、稀にログインが必要な場合があります）
+        response = client.app.bsky.feed.search_posts(q="#青空怪文庫", limit=50)
+        
+        if not response.posts:
+            return "ポストが見つかりませんでした。", pd.DataFrame()
+
+        new_data = []
+        for post in response.posts:
+            new_data.append({
+                "日付": post.record.created_at,
+                "投稿者": post.author.handle,
+                "本文": post.record.text,
+                "URL": f"https://bsky.app/profile/{post.author.did}/post/{post.uri.split('/')[-1]}"
+            })
+        
+        df = pd.DataFrame(new_data)
+        
+        # 2. ローカル保存
+        df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
+        
+        # 3. アップロード (Tokenがある場合のみ)
+        upload_status = "保存未実行（Tokenなし）"
+        if HF_TOKEN:
+            api.upload_file(
+                path_or_fileobj=DATA_FILE,
+                path_in_repo=DATA_FILE,
+                repo_id=DATASET_ID,
+                repo_type="dataset",
+                token=HF_TOKEN
+            )
+            upload_status = "Datasetに保存完了！"
+        
+        return f"成功: {len(df)}件取得しました。({upload_status})", df
 
-# --- UI部分 (Gradio) ---
+    except Exception as e:
+        # エラーの全容を文字列として取得
+        error_detail = traceback.format_exc()
+        return f"❌ エラーが発生しました:\n{error_detail}", pd.DataFrame()
+
+# --- UI ---
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# 👻 #青空怪文庫 自動アーカイブ")
     
     with gr.Row():
         refresh_btn = gr.Button("最新データを取得＆保存", variant="primary")
     
+    # ログ出力用のテキストボックスを追加
+    status_log = gr.Textbox(label="実行ログ / エラー詳細", interactive=False)
+    
     data_table = gr.Dataframe()
     
-    refresh_btn.click(fn=fetch_and_save, outputs=data_table)
+    # ボタンクリック時に「ログ」と「テーブル」の両方を更新
+    refresh_btn.click(
+        fn=fetch_and_save, 
+        outputs=[status_log, data_table]
+    )
 
 demo.launch()