Update app.py

app.py

@@ -4,212 +4,154 @@ import os
 import json
 from dotenv import load_dotenv
 
-load_dotenv(verbose=True)
-
-def update_lang(lang):
-    if len(lang) == 0:
-        return gr.update(value="Pythonが得意。スクリプト作成やデータ分析、機械学習まで幅広く活用している。")
-    else:
-        return gr.update(value=lang)
-    
-def update_debug(debug):
-    if len(debug) == 0:
-        return gr.update(value="よく使うのはpdb（Python Debugger）やVS Codeのデバッガ機能。エラー箇所を細かくチェックするのが好き。")
-    else:
-        return gr.update(value=debug)
-    
-def update_recent_problem(recent_problem):
-    if len(recent_problem) == 0:
-        return gr.update(value="例えば、APIの連携でエラーが続発する問題があったとき、レスポンスをしっかりロギングしてパターンを分析、結果的にリクエストヘッダーを微調整して解決できた。")
-    else:
-        return gr.update(value=recent_problem)
-    
-def update_project_approach(project_approach):
-    if len(project_approach) == 0:
-        return gr.update(value="チーム内でブレインストーミングしてアイデアを出し合い、最良の解決策を選択するのが常套手段だと思っている。")
-    else:
-        return gr.update(value=project_approach)
-    
-def update_project_scale(project_scale):
-    if len(project_scale) == 0:
-        return gr.update(value="1人で取り組むものから、数十人規模の開発チームでクラウドシステム構築などをした経験もある。")
-    else:
-        return gr.update(value=project_scale)
-    
-def update_team_role (team_role):
-    if len(team_role ) == 0:
-        return gr.update(value="主にテクニカルリーダーとして、設計からレビューまでを担当。時には新人教育も。")
-    else:
-        return gr.update(value=team_role)
-    
-def update_learning_methods(learning_methods):
-    if len(learning_methods) == 0:
-        return gr.update(value="実際に手を動かして試すのが一番。Tutorialやドキュメントを読みながらプロトタイプを作成。")
-    else:
-        return gr.update(value=learning_methods)
-    
-def update_recent_learning(recent_learning):
-    if len(recent_learning) == 0:
-        return gr.update(value="最近は生成AIのモデルチューニング方法について学んだよ。これでさらに便利なプロジェクトが作れる。")
-    else:
-        return gr.update(value=recent_learning)
-
+final_score = []
+final_comment = ""
+final_email = ""
 
+load_dotenv(verbose=True)
 
 # スコアを抽出する関数
-def post_scores(state,email):
-    if len(email) == 0:
-        return "検査結果がありません!"
-    else:
-        state['final_email'] = email
-        state['final_comment'] = """{
-        "技術的な理解": 9,
-        "問題解決能力": 8.5,
-        "実務経験": 8,
-        "学習意欲": 9,
-        "ソフトスキル": 8.5,
-        "合計スコア": 8.6
-        }"""
-
-        co = cohere.ClientV2(api_key=os.environ.get("COHERE_API_KEY"))
-        res = co.chat(
-            model="command-a-03-2025",
-            messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": f"これは{state['final_email']}さんのデータです。{state['final_comment']}を評価してください。生成された結果に基づいて{state['final_email']}さんに送るスカウト提案メールも作ってください。答えは、必ず、評価結果とメールの本文を日本語で返してください。",
-                }
-            ],
-        )
-        data = res.message.content[0].text
-        return data
+#def extract_scores(email: str,comment: str):
+def extract_scores():
+    global final_score
+    global final_comment
+    global final_email
 
-# スコアを抽出する関数
-def extract_scores(state):
-    if len(state["final_score"]) == 0:
+    if (len(final_score) == 0):
         return "検査結果がありません!"
     else:
         co = cohere.ClientV2(api_key=os.environ.get("COHERE_API_KEY"))
         res = co.chat(
             model="command-a-03-2025",
             messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": f"これは{state['final_email']}さんのデータです。{state['final_comment']}を評価してください。生成された結果に基づいて{state['final_email']}さんに送るスカウト提案メールも作ってください。答えは、必ず、評価結果とメールの本文を日本語で返してください。",
-                }
+            {
+                "role": "user",
+                "content": "これは"+state['final_email']+"さんののデータです。"+state['final_comment']+"を評価してください。生成された結果に基づいて"+final_email+"さんに送るスカウト提案メールも作ってください。答えは、必ず、評価結果とメー��の本文を日本語で返してください。",
+            }
             ],
         )
+    
         data = res.message.content[0].text
         return data
-        
-# 簡易評価の関数
-def evaluate_responses(state, email, programming, debugging, problem, problem_solving, project_experience, role, learning, learnt_skills):
-    state["final_email"] = email
+        #thiscomment = f"{final_email:}{comment}" 
+        #return thiscomment
 
-    if (email != "" and programming != "" and debugging != "" and problem != "" and problem_solving != "" and project_experience != "" and role != "" and learning != "" and learnt_skills != ""):
-        # レコード作成
-        records = f"""
-        ✨プログラミング言語について: {programming}
-        ✨デバッグ方法について: {debugging}
-        ✨最近解決した技術的な課題: {problem}
-        ✨プロジェクト問題解決方法について: {problem_solving}
-        ✨プロジェクト経験について: {project_experience}
-        ✨チームでの役割について: {role}
-        ✨新しい技術への学習意欲について: {learning}
-        ✨最近学んだ技術や知識について: {learnt_skills}
-        """
-        co = cohere.ClientV2(api_key=os.environ.get("COHERE_API_KEY"))
-        res = co.chat(
-            model="command-a-03-2025",
-            messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": f"""
-                    {records}を「基準」に基づいて各項目の合計スコアを10段階で割り振って評価してください。答えは、必ず、「形式」で合計スコアのみを返してください。
-                    「基準」=価基準とポイント配分
-                    技術的な理解 (30%): 例えばプログラミング言語の知識やデバッグ能力を考慮。コード品質や問題解決能力が評価対象。
-                    問題解決能力 (25%): 技術的課題への対応スキルやアプローチ方法をチェック。現実的かつ効率的な解決策を出せるかどうか。
-                    実務経験 (20%): 過去のプロジェクト経験の内容や規模。実際の成果や役割が評価される。
-                    学習意欲 (15%): 新しい技術をどれだけ積極的に学び、適応しているか。最近学んだ知識がアピールポイント！
-                    ソフトスキル (10%): チームワークやコミュニケーション能力。エンジニアの柔軟性や協力姿勢を評価。
-                    「形式」= {{
-                    "技術的な理解": 9,
-                    "問題解決能力": 8.5,
-                    "実務経験": 8,
-                    "学習意欲": 9.5,
-                    "ソフトスキル": 8.5,
-                    "合計スコア": 8.63,
-                    "スキルレベル": "Expert",
-                    "説明": "技術力や問題解決能力、学習意欲が高くバランスの良いスキルセットを持っている。"
-                    }}
-                    """,
-                }
-            ],
-        )
+def evaluate_responses(email, programming, debugging, problem, problem_solving, project_experience, role, learning, learnt_skills):
+    state["final_email"] = email
 
-        cleaned_string = res.message.content[0].text.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
+    # 簡易評価のためのメッセージ
+    records = f"""
+    ✨プログラミング言語について: {programming}
+    ✨デバッグ方法について: {debugging}
+    ✨最近解決した技術的な課題: {problem}
+    ✨プロジェクト問題解決方法について: {problem_solving}
+    ✨プロジェクト経験について: {project_experience}
+    ✨チームでの役割について: {role}
+    ✨新しい技術への学習意欲について: {learning}
+    ✨最近学んだ技術や知識について: {learnt_skills}
+    """
+    #co = cohere.ClientV2(api_key=os.environ.get("COHERE_API_KEY"))
+    co = cohere.ClientV2(api_key="RSX1N2Ei09hmdJQGcicCxQvkGsvwWT7gQbuYwPhI")
+    res = co.chat(
+        model="command-a-03-2025",
+        messages=[
+        {
+            "role": "user",
+            "content": """
+            {records}を「基準」に基づいて各項目の合計スコアを10段階で割り振って評価してください。答えは、必ず、「形式」で合計スコアのみを返してください。
+            「基準」=価基準とポイント配分
+            技術的な理解 (30%): 例えばプログラミング言語の知識やデバッグ能力を考慮。コード品質や問題解決能力が評価対象。
+            問題解決能力 (25%): 技術的課題への対応スキルやアプローチ方法をチェック。現実的かつ効率的な解決策を出せるかどうか。
+            実務経験 (20%): 過去のプロジェクト経験の内容や規模。実際の成果や役割が評価される。
+            学習意欲 (15%): 新しい技術をどれだけ積極的に学び、適応しているか。最近学んだ知識がアピールポイント！
+            ソフトスキル (10%): チームワークやコミュニケーション能力。エンジニアの柔軟性や協力姿勢を評価。
+            「形式」= {
+                  "技術的な理解": 9,
+                  "問題解決能力": 8.5,
+                  "実務経験": 8,
+                  "学習意欲": 9.5,
+                  "ソフトスキル": 8.5,
+                  "合計スコア": 8.63,
+                  "スキルレベル": "Expert",
+                  "説明": "技術力や問題解決能力、学習意欲が高くバランスの良いスキルセットを持っている。"
+                 }
+            """,
+            
+        }
+        ],
+    )
     
-        data = json.loads(cleaned_string)
-        #data = json.loads(res.message.content[0].text)
-        comments = "\n".join([f"{key}: {value}" for key, value in data.items()])
-        scores = [f"{key}: {value}" for key, value in data.items()]
-
-        state["final_comment"] = comments
-        state["final_score"] = scores
-
-        return records, comments
-    else:
-        return "入力が正しくありません。","None"
+    data = json.loads(res.message.content[0].text)
+
+    # Iterate over key-value pairs correctly
+    scores = []
+    comments = ""
+    for key, value in data .items():
+        comments += f"\n{key}: {value}\n"
+        scores.append(f"{key}: {value}")
+        #scores.append(value)
+    
+    state["final_comment"] = comments
+    state["final_score"] = scores
+    
+    final = res.message.content[0].text
+    
+    #return comments,records
+    return records,scores
 
 
-# Gradio Blocksの構築
-with gr.Blocks(css="footer {visibility: hidden;} #header {display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; font-size: 24px; font-weight: bold;} #logo {width: 50px; height: 50px;}", theme=gr.themes.Glass(), title="エンジニア・スキル評価") as inquery:
+with gr.Blocks(css="footer {visibility: hidden;} #custom_button {width: 400px; margin: 0 auto; background-color: #E0E7FF;}", theme=gr.themes.Glass(), title="エンジニア・スキル評価") as inquery:
     state = gr.State({
         "final_email": "",
         "final_comment": "",
         "final_score": [],
     })
+    
+    gr.Markdown("# エンジニアスキル評価質問フォーム")
+    gr.Markdown("エンジニアスキルを簡易評価するフォームです！")
+
+    with gr.Tab("アセスメント"):
+        gr.Markdown("# エンジニア・スキルの簡易評価")
+        gr.Markdown("質問フォームから各項目のスコアを抽出して評価します！")
 
-    gr.HTML('<div id="header"><span>🧑‍🏫👩‍🏫 エンジニア・スキル評価</span><img id="logo" src="https://www.ryhintl.com/images/ryhlogo/ryhlogo.png" width="64" height="64" alt="Logo"></div>')
-    gr.Markdown("エンジニア・スキルを簡易評価するアプリです！")
+        with gr.Row():
+            display_button = gr.Button("簡易評価")
+    
+        with gr.Row():
+            output = gr.Textbox(label="簡易評価", show_copy_button=True)
 
-    with gr.Tab("エンジニア・スキル評価質問フォーム"):
+        # ボタンに関数を接続
+        display_button.click(fn=extract_scores, inputs=None, outputs=output)
+    
+    with gr.Tab("エンジニアスキル評価質問フォーム"):
         # 入力フィールド
         with gr.Row():
-            email = gr.Textbox(label="電子メールを入力してください。", info="your mail address")
+            email = gr.Textbox(label="電子メールを入力してください。", value="richardhuh0629@gmail.com")
             
         with gr.Row():
             lang = gr.Textbox(label="普段使用しているプログラミング言語は何ですか？、尚、経験年数を教えてください。", 
-                          info="Pythonが得意。スクリプト作成やデータ分析、機械学習まで幅広く活用している。", value="")
-            lang.submit(fn=update_lang,inputs=[lang],outputs=[lang])
+                          value="Pythonが得意。スクリプト作成やデータ分析、機械学習まで幅広く活用している。")
         with gr.Row():
             debug_tools = gr.Textbox(label="コードのデバッグ方法やツールについて教えてください。", 
-                                 info="よく使うのはpdb（Python Debugger）やVS Codeのデバッガ機能。エラー箇所を細かくチェックするのが好き。")
-            debug_tools.submit(fn=update_debug,inputs=[debug_tools],outputs=[debug_tools])
+                                 value="よく使うのはpdb（Python Debugger）やVS Codeのデバッガ機能。エラー箇所を細かくチェックするのが好き。")
         with gr.Row():
             recent_problem = gr.Textbox(label="最近解決した技術的な課題を教えてください。どのようにアプローチしましたか？", 
-                                    info="例えば、APIの連携でエラーが続発する問題があったとき、レスポンスをしっかりロギングしてパターンを分析、結果的にリクエストヘッダーを微調整して解決できた。")
-            recent_problem.submit(fn=update_recent_problem,inputs=[recent_problem],outputs=[recent_problem])
+                                    value="例えば、APIの連携でエラーが続発する問題があったとき、レスポンスをしっかりロギングしてパターンを分析、結果的にリクエストヘッダーを微調整して解決できた。")
         with gr.Row():
             project_approach = gr.Textbox(label="複雑なプロジェクトで課題が発生した場合、どう対処しますか？", 
-                                      info="チーム内でブレインストーミングしてアイデアを出し合い、最良の解決策を選択するのが常套手段だと思っている。")
-            project_approach.submit(fn=update_project_approach,inputs=[project_approach],outputs=[project_approach])
+                                      value="チーム内でブレインストーミングしてアイデアを出し合い、最良の解決策を選択するのが常套手段だと思っている。")
         with gr.Row():
             project_scale = gr.Textbox(label="過去に関わったプロジェクトの規模や内容を教えてください。", 
-                                   info="1人で取り組むものから、数十人規模の開発チームでクラウドシステム構築などをした経験もある。")
-            project_scale.submit(fn=update_project_scale,inputs=[project_scale],outputs=[project_scale])
+                                   value="人で取り組むものから、数十人規模の開発チームでクラウドシステム構築などをした経験もある。")
         with gr.Row():
             team_role = gr.Textbox(label="チームでどのような役割を果たしましたか？", 
-                               info="主にテクニカルリーダーとして、設計からレビューまでを担当。時には新人教育も。")
-            team_role.submit(fn=update_team_role,inputs=[team_role],outputs=[team_role])
+                               value="主にテクニカルリーダーとして、設計からレビューまでを担当。時には新人教育も。")
         with gr.Row():
             learning_methods = gr.Textbox(label="新しい技術を学ぶ際にどのような方法を取っていますか？", 
-                                      info="実際に手を動かして試すのが一番。Tutorialやドキュメントを読みながらプロトタイプを作成。")
-            learning_methods.submit(fn=update_learning_methods,inputs=[learning_methods],outputs=[learning_methods])
+                                      value="実際に手を動かして試すのが一番。Tutorialやドキュメントを読みながらプロトタイプを作成。")
         with gr.Row():
             recent_learning = gr.Textbox(label="最近学んだ技術や知識は何ですか？", 
-                                     info="最近は生成AIのモデルチューニング方法について学んだよ。これでさらに便利なプロジェクトが作れる。")
-            recent_learning.submit(fn=update_recent_learning,inputs=[recent_learning],outputs=[recent_learning])
+                                     value="最近は生成AIのモデルチューニング方法について学んだよ。これでさらに便利なプロジェクトが作れる。")
     
         # ボタンと出力フィールド
         with gr.Row():
@@ -219,36 +161,9 @@ with gr.Blocks(css="footer {visibility: hidden;} #header {display: flex; justify
             score = gr.Textbox(label="スコア")
     
 
-        submit_btn.click(fn=evaluate_responses, 
-                         inputs=[state, email, lang, debug_tools, recent_problem, project_approach, 
-                                 project_scale, team_role, learning_methods, recent_learning], 
-                         outputs=[result, score])
-
-    with gr.Tab("リアルタイム・アセスメント"):
-        gr.Markdown("# エンジニア・スキルの簡易評価")
-        gr.Markdown("質問フォームから各項目のスコアを抽出して評価します！")
-
-        with gr.Row():
-            display_button = gr.Button("簡易評価")
-    
-        with gr.Row():
-            output = gr.Textbox(label="簡易評価", show_copy_button=True)
-
-        # ボタンに関数を接続
-        display_button.click(fn=extract_scores, inputs=[state], outputs=output)
-
-    with gr.Tab("ポスト・アセスメント"):
-        gr.Markdown("# エンジニア・スキルの簡易評価")
-        gr.Markdown("質問フォームから各項目���スコアを抽出して評価します！")
-
-        with gr.Row():
-            input = gr.Textbox(label="電子メール")
-            output = gr.Textbox(label="簡易評価", show_copy_button=True)
-
-        with gr.Row():
-            analyze_button = gr.Button("簡易評価")
-    
-        # ボタンに関数を接続
-        analyze_button.click(fn=post_scores, inputs=[state,input], outputs=output)
+    submit_btn.click(evaluate_responses, 
+                     [email, lang, debug_tools, recent_problem, project_approach, 
+                      project_scale, team_role, learning_methods, recent_learning], 
+                     [result, score])
 
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