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@@ -25,18 +25,13 @@ HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 # --- 1. 資料讀取 (主要資料庫) ---
 df = pd.DataFrame() 
 try:
-    # engine='python' 可以避免 Invalid file descriptor 錯誤
     df = pd.read_csv('google_maps_rag_data.csv', engine='python')
-    
-    # 清理欄位名稱 (移除前後空白)
-    df.columns = df.columns.str.strip()
+    df.columns = df.columns.str.strip() # 清理欄位空白
 
     def classify_mood(row):
-        # 確保轉成字串以免報錯
         name_str = str(row.get('Name', ''))
         rag_str = str(row.get('RAG_Content', ''))
         text = (name_str + " " + rag_str).lower()
-        
         tags = []
         rules = {
             "開心/慶祝": ["牛排", "steak", "pizza", "炸", "雞排", "甜點", "蛋糕", "cake", "冰", "waffle", "吃到飽", "buffet", "burger", "bistro", "餐酒館"],
@@ -55,33 +50,27 @@ try:
         df['Mood_Tags'] = df.apply(classify_mood, axis=1)
 except Exception as e:
     print(f"⚠️ 讀取 google_maps_rag_data.csv 失敗: {e}")
-    print("RAG 功能將受限")
 
-# --- 2. 資料讀取 (Prompt 資料庫) [修正重點] ---
+# --- 2. 資料讀取 (Prompt 資料庫) ---
 df_prompts = pd.DataFrame()
-PROMPT_COL_NAME = 'Image_Prompt' # 設定目標欄位名稱
+PROMPT_COL_NAME = 'Image_Prompt' 
 
 try:
-    # 使用 engine='python' 避免 file descriptor 錯誤
     df_prompts = pd.read_csv('restaurants_prompts_v6.csv', engine='python')
-    
-    # 自動清除欄位名稱的前後空白 (解決 ' Image_Prompt' 抓不到的問題)
     df_prompts.columns = df_prompts.columns.str.strip()
     
-    # 檢查並設定 Index
     if 'Name' in df_prompts.columns:
         df_prompts.set_index('Name', inplace=True)
     else:
-        print(f"⚠️ Prompts CSV 警告: 找不到 'Name' 欄位，現有欄位: {df_prompts.columns.tolist()}")
+        print(f"⚠️ Prompts CSV 警告: 找不到 'Name' 欄位")
 
-    # 檢查目標欄位是否存在
     if PROMPT_COL_NAME not in df_prompts.columns:
-        print(f"⚠️ Prompts CSV 警告: 找不到 '{PROMPT_COL_NAME}' 欄位。現有欄位: {df_prompts.columns.tolist()}")
+        print(f"⚠️ Prompts CSV 警告: 找不到 '{PROMPT_COL_NAME}' 欄位")
 
 except FileNotFoundError:
-    print("⚠️ 找不到 restaurants_prompts_v6.csv，將使用預設 Prompt")
+    print("⚠️ 找不到 restaurants_prompts_v6.csv")
 except Exception as e:
-    print(f"⚠️ 讀取 Prompt CSV 發生未預期錯誤: {e}")
+    print(f"⚠️ 讀取 Prompt CSV 發生錯誤: {e}")
 
 
 # --- RAG 建置 ---
@@ -115,19 +104,14 @@ custom_css = """
 }
 """
 
-# 圖片路徑
 img_path_1 = "images/image_0.png"
 img_path_2 = "images/image_1.png"
-
-# 自動產生替代圖片
 if not os.path.exists("images"): os.makedirs("images")
 try:
     if not os.path.exists(img_path_1): Image.new('RGB', (400, 300), color='gray').save(img_path_1)
     if not os.path.exists(img_path_2): Image.new('RGB', (400, 300), color='lightblue').save(img_path_2)
-except Exception:
-    pass # 忽略圖片建立錯誤
+except: pass
 
-# 選項對照表
 q1_options_map = {
     "不​要​再​問白癡​問題​了​我​只​想​吃飯​": "現實主義者 (只想吃飯)",
     "去​過隱​居​生活": "隱士 (嚮往平靜)",
@@ -161,10 +145,7 @@ def get_restaurant_data(mood_score_str, food_choice):
     elif food_choice == "吃麵": food_keyword = "麵"
 
     candidates = df.copy()
-    
-    # 確保必要欄位存在
-    if 'Mood_Tags' not in candidates.columns: 
-        return df.sample(1).iloc[0], True
+    if 'Mood_Tags' not in candidates.columns: return df.sample(1).iloc[0], True
 
     if target_moods:
         pattern = "|".join(target_moods)
@@ -181,37 +162,29 @@ def get_restaurant_data(mood_score_str, food_choice):
 
 def generate_content_with_groq(restaurant_name, restaurant_detail, user_diary, mood_score, quiz_result):
     if not GROQ_API_KEY: return "⚠️ 請設定 GROQ_API_KEY (系統變數)"
-    
     client = OpenAI(api_key=GROQ_API_KEY, base_url="https://api.groq.com/openai/v1")
-    
     system_prompt = "你是一個幽默、懂吃且善解人意的 AI 朋友。請根據使用者的日記、心情以及「中二病測驗結果」來推薦餐廳。"
-    
     user_msg = f"""
     【使用者狀態】
     心情分數：{mood_score}
     心情日記：{user_diary}
-    
-    【前測小遊戲結果 (參考用)】
-    使用者的隱藏人設：{quiz_result.get('q1', '未知')}
-    使用者選擇的魔法：{quiz_result.get('q2', '未知')}
-    
-    【推薦餐廳資訊 (RAG)】
-    餐廳名稱：{restaurant_name}
-    詳細資料：{restaurant_detail}
-    
+    【前測小遊戲結果】
+    隱藏人設：{quiz_result.get('q1', '未知')}
+    魔法：{quiz_result.get('q2', '未知')}
+    【推薦餐廳】
+    名稱：{restaurant_name}
+    資料：{restaurant_detail}
     請完成任務：
     【回應內容】：用繁體中文寫一段溫暖有趣的回覆。
        - 結合「日記」與「前測人設」給予回應。
        - 推薦上述餐廳，說明為��麼這家店適合他。
-       - 語氣自然，像朋友一樣。
     """
     try:
         response = client.chat.completions.create(
             model="llama-3.3-70b-versatile", 
             messages=[{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_msg}]
         )
-        content = response.choices[0].message.content
-        return content
+        return response.choices[0].message.content
     except Exception as e:
         return f"Groq Error: {str(e)}"
 
@@ -222,8 +195,8 @@ def generate_image_huggingface(prompt):
         return hf_client.text_to_image(prompt=prompt, model="stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0")
     except: return None
 
-# --- 主邏輯 Agent ---
-def mood_agent_logic(score_input, food_input, diary_input, quiz_state):
+# --- 主邏輯 Agent (新增 debug_mode 參數) ---
+def mood_agent_logic(score_input, food_input, diary_input, quiz_state, debug_mode):
     restaurant, is_random = get_restaurant_data(score_input, food_input)
     if restaurant is None:
         yield "資料庫讀取錯誤或為空", None, ""
@@ -234,49 +207,58 @@ def mood_agent_logic(score_input, food_input, diary_input, quiz_state):
     url = str(restaurant.get('URL', f'https://www.google.com/maps/search/?api=1&query={urllib.parse.quote(name)}'))
     note = "(隨機推薦)" if is_random else ""
 
-    # 1. 處理 RAG 內容
+    # 1. 處理 RAG
     rag_info = str(restaurant.get('RAG_Content', ''))
     if retriever:
         try:
             docs = retriever.invoke(name)
             if docs: rag_info = "\n".join([d.page_content for d in docs])
-        except Exception:
-            pass
+        except: pass
 
-    # 2. 呼叫 LLM 產生文字回應
-    ai_text = generate_content_with_groq(name, rag_info, diary_input, score_input, quiz_state)
-    
-    final_response = f"### 🍽️ 推薦：{name} {note}\n\n{ai_text}"
-    map_html = f'<div style="text-align:center"><a href="{url}" target="_blank" style="background:#4CAF50;color:white;padding:8px 16px;border-radius:20px;text-decoration:none">🗺️ Google Map 導航</a></div>'
-    
-    # 3. 先回傳文字與地圖
-    yield final_response, None, map_html
-
-    # 4. 查找 CSV 獲取 Prompt 並生成圖片 [安全讀取版]
+    # 2. 準備圖片 Prompt (提前執行以便顯示除錯資訊)
     img_prompt = f"Delicious food from {name}, cinematic lighting, 8k, photorealistic" # 預設值
-    
-    # 檢查 df_prompts 是否有資料且目標欄位存在
+    prompt_source = "⚠️ 預設生成 (未找到 CSV 對應)"
+
     if not df_prompts.empty and PROMPT_COL_NAME in df_prompts.columns:
         if name in df_prompts.index:
             try:
                 csv_prompt = df_prompts.loc[name, PROMPT_COL_NAME]
+                if isinstance(csv_prompt, pd.Series): csv_prompt = csv_prompt.iloc[0]
                 
-                # 處理重複名稱 (如果是 Series 取第一個)
-                if isinstance(csv_prompt, pd.Series):
-                    csv_prompt = csv_prompt.iloc[0]
-                
-                # 檢查是否為 NaN 或空字串
                 if pd.notna(csv_prompt) and str(csv_prompt).strip() != "":
                     img_prompt = str(csv_prompt)
-                    # print(f"✅ 使用 CSV Prompt ({name}): {img_prompt[:20]}...") 
+                    prompt_source = "✅ CSV 檔案 (restaurants_prompts_v6.csv)"
                 else:
-                    print(f"⚠️ 餐廳 {name} 在 CSV 中，但 Prompt 為空，使用預設值。")
+                    prompt_source = "⚠️ CSV 有此餐廳但 Prompt 空白"
             except Exception as e:
-                 print(f"⚠️ 取用 Prompt 時發生錯誤: {e}")
+                prompt_source = f"❌ 讀取錯誤: {e}"
         else:
-            print(f"ℹ️ 餐廳 '{name}' 不在 Prompts CSV 索引中，使用預設生成規則")
+            prompt_source = "ℹ️ CSV 中無此餐廳"
+
+    # 3. 呼叫 LLM
+    ai_text = generate_content_with_groq(name, rag_info, diary_input, score_input, quiz_state)
     
-    # 5. 生成圖片
+    # 4. 組合回應 (包含除錯資訊)
+    debug_text = ""
+    if debug_mode:
+        debug_text = f"""
+        \n\n---
+        **🛠️ Prompt 除錯模式**
+        * **餐廳名稱**: `{name}`
+        * **Prompt 來源**: {prompt_source}
+        * **實際使用 Prompt**: 
+        ```
+        {img_prompt}
+        ```
+        """
+    
+    final_response = f"### 🍽️ 推薦：{name} {note}\n\n{ai_text}{debug_text}"
+    map_html = f'<div style="text-align:center"><a href="{url}" target="_blank" style="background:#4CAF50;color:white;padding:8px 16px;border-radius:20px;text-decoration:none">🗺️ Google Map 導航</a></div>'
+    
+    # 5. 先回傳文字
+    yield final_response, None, map_html
+
+    # 6. 生成圖片
     image_output = generate_image_huggingface(img_prompt)
     yield final_response, image_output, map_html
 
@@ -294,22 +276,18 @@ def handle_q2_change(selected_label, current_state):
     current_state["q2"] = q2_options_map.get(selected_label, selected_label)
     return current_state, gr.Button(interactive=True, variant="primary", value="完成測驗 (前往點餐) ➔")
 
-def go_to_page_2():
-    return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
-
-def go_to_main_app():
-    return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
+def go_to_page_2(): return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
+def go_to_main_app(): return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)
 
 # ==========================================
 # 4. Gradio 介面建構
 # ==========================================
 
 with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
-    
     gr.HTML(f"<style>{custom_css}</style>")
     quiz_state = gr.State(value={})
 
-    # ------ Page 1: 測驗第一題 ------
+    # Page 1
     with gr.Column(visible=True) as page_1_col:
         gr.Markdown("### 🔮 第一題：直覺測試")
         gr.Image(value=img_path_1, type="filepath", label="請觀察圖片", height=300)
@@ -317,7 +295,7 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
         radio_q1 = gr.Radio(choices=list(q1_options_map.keys()), label="請選擇", elem_classes="vertical-radio")
         btn_q1_next = gr.Button("下一頁 ➔", interactive=False)
 
-    # ------ Page 2: 測驗第二題 ------
+    # Page 2
     with gr.Column(visible=False) as page_2_col:
         gr.Markdown("### 🔮 第二題：魔法適性")
         gr.Image(value=img_path_2, type="filepath", label="請觀察圖片", height=300)
@@ -325,7 +303,7 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
         radio_q2 = gr.Radio(choices=list(q2_options_map.keys()), label="請選擇", elem_classes="vertical-radio")
         btn_q2_finish = gr.Button("完成測驗 ➔", interactive=False)
 
-    # ------ Page 3: 主功能 ------
+    # Page 3 (Main)
     with gr.Column(visible=False) as main_app_col:
         gr.Markdown(f"## 🍱 AI 心情食堂導航")
         gr.Markdown("測驗結束！現在，告訴我你真正想吃什麼吧！")
@@ -334,7 +312,11 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
             with gr.Column(scale=1):
                 score_input = gr.Radio(["1 (心情差)", "2 (不太好)", "3 (普通)", "4 (不錯)", "5 (超棒)"], label="1. 心情分數", value="3 (普通)")
                 food_input = gr.Radio(["吃飯", "吃麵", "隨便"], label="2. 想吃什麼", value="隨便")
-                diary_input = gr.Textbox(lines=4, label="3. 心情日記", placeholder="寫下今天發生的事... (AI 會參考你的測驗結果喔！)")
+                diary_input = gr.Textbox(lines=4, label="3. 心情日記", placeholder="寫下今天發生的事...")
+                
+                # [新增] 除錯模式開關
+                debug_mode_btn = gr.Checkbox(label="🔧 顯示 Prompt 除錯資訊", value=False)
+                
                 submit_btn = gr.Button("送出給 Agent", variant="primary")
 
             with gr.Column(scale=1):
@@ -342,15 +324,16 @@ with gr.Blocks(title="AI 心情食堂") as demo:
                 image_output = gr.Image(label="AI 推薦美食圖", type="pil", width=400)
                 map_output = gr.HTML(label="地圖導航")
 
-    # ------ 事件綁定 ------
+    # Events
     radio_q1.change(fn=handle_q1_change, inputs=[radio_q1, quiz_state], outputs=[quiz_state, btn_q1_next])
     btn_q1_next.click(fn=go_to_page_2, outputs=[page_1_col, page_2_col])
     radio_q2.change(fn=handle_q2_change, inputs=[radio_q2, quiz_state], outputs=[quiz_state, btn_q2_finish])
     btn_q2_finish.click(fn=go_to_main_app, outputs=[page_2_col, main_app_col])
 
+    # [修改] 加入 debug_mode_btn 到 inputs
     submit_btn.click(
         fn=mood_agent_logic,
-        inputs=[score_input, food_input, diary_input, quiz_state],
+        inputs=[score_input, food_input, diary_input, quiz_state, debug_mode_btn],
         outputs=[agent_output, image_output, map_output]
     )