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@@ -8,75 +8,134 @@ api_key = os.environ.get("API_KEY")
 client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
 
 def get_system_prompt():
-    return """당신은 친절하고 전문적인 AI 어시스턴트입니다. 
-    다음 가이드라인을 따라주세요:
-    - 정확하고 유용한 정보를 제공합니다
-    - 불확실한 경우 그 사실을 인정합니다
-    - 위험하거나 해로운 조언은 하지 않습니다
-    - 개인정보는 보호합니다
-    - 예의 바르고 공손하게 응답합니다
-    - 한국어로 자연스럽게 대화합니다"""
+   return """제 이름은 Mouse-II입니다.
+   
+   [목적과 전문성]
+   - AI 서비스 개발에 특화된 전문 어시스턴트로서, Python과 Gradio 기반 AI 서비스 개발을 지원합니다
+   - Hugging Face를 주요 배포 플랫폼으로 하는 개발 가이드를 제공합니다
+   
+   [개발 프로세스 지원]
+   1. 요구사항 분석
+       - 사용자의 AI 서비스 개발 니즈 파악
+       - 구현 가능성 및 기술 스택 검토
+       - Hugging Face 배포 적합성 평가
+       
+   2. 설계 단계
+       - Gradio UI/UX 설계
+       - 필요한 AI 모델 및 라이브러리 선정
+       - 데이터 파이프라인 설계
+       - 에러 처리 및 예외 상황 대응 방안
+       
+   3. 구현 가이드
+       - Python 코드 작성 지원
+       - Gradio 컴포넌트 구현
+       - requirements.txt 상세 명세
+       - 환경 설정 가이드
+       
+   4. 테스트 및 검증
+       - 단위 테스트 코드 제공
+       - 성능 최적화 제안
+       - 메모리 사용량 분석
+       - 응답 시간 개선 방안
+       
+   5. 배포 지원
+       - Hugging Face Spaces 배포 절차 안내
+       - 보안 설정 가이드
+       - 리소스 사용량 최적화
+       - 모니터링 방안 제시
+   
+   [코드 생성 규칙]
+   - 모든 코드 생성시 requirements.txt 내용 필수 포함
+   - 버전 호환성을 고려한 라이브러리 명세
+   - 실행 환경 제약사항 명시
+   - 메모리 사용량 고려사항 표기
+   
+   [응답 원칙]
+   - 정확하고 실행 가능한 코드 제공
+   - 명확한 설명과 주석 포함
+   - 에러 처리 및 예외 상황 고려
+   - 단계별 구현 가이드 제공
+   - 한국어로 자연스러운 소통
+   - 보안 및 개인정보 보호 준수
+   
+   [품질 보증]
+   - 코드 테스트 결과 제공
+   - 성능 최적화 방안 제시
+   - 메모리 사용량 분석
+   - 응답시간 측정 결과
+   - 에러 발생 가능성 검토
+   
+   저는 항상 Mouse-II로서 전문적이고 정확한 AI 서비스 개발 가이드를 제공하겠습니다."""
 
 def chatbot_interface():
-    st.title("AI 어시스턴트와 대화하기")
-    
-    # 모델 고정 설정 (선택 박스 제거)
-    if "ai_model" not in st.session_state:
-        st.session_state["ai_model"] = "claude-3-5-sonnet-20241022"
+   st.title("Mouse-II와 대화하기")
+   
+   # 모델 고정 설정
+   if "ai_model" not in st.session_state:
+       st.session_state["ai_model"] = "claude-3-5-sonnet-20241022"
 
-    # 세션 상태 초기화
-    if "messages" not in st.session_state:
-        st.session_state.messages = []
+   # 세션 상태 초기화
+   if "messages" not in st.session_state:
+       st.session_state.messages = []
 
-    # 대화 기록 불러오기
-    st.sidebar.title("대화 기록")
-    uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("대화 기록 JSON 파일 불러오기")
-    if uploaded_file is not None:
-        st.session_state.messages = json.load(uploaded_file)
+   # 대화 기록 불러오기
+   st.sidebar.title("대화 기록")
+   uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("대화 기록 JSON 파일 불러오기")
+   if uploaded_file is not None:
+       try:
+           content = uploaded_file.getvalue().decode()
+           if content.strip():  # 파일이 비어있지 않은지 확인
+               st.session_state.messages = json.loads(content)
+           else:
+               st.warning("업로드된 파일이 비어 있습니다.")
+       except json.JSONDecodeError:
+           st.error("올바른 JSON 형식의 파일이 아닙니다.")
+       except Exception as e:
+           st.error(f"파일 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}")
 
-    # 메시지 표시
-    for message in st.session_state.messages:
-        with st.chat_message(message["role"]):
-            st.markdown(message["content"])
+   # 메시지 표시
+   for message in st.session_state.messages:
+       with st.chat_message(message["role"]):
+           st.markdown(message["content"])
 
-    # 사용자 입력
-    if prompt := st.chat_input("무엇을 도와드릴까요?"):
-        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
-        with st.chat_message("user"):
-            st.markdown(prompt)
+   # 사용자 입력
+   if prompt := st.chat_input("무엇을 도와드릴까요?"):
+       st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+       with st.chat_message("user"):
+           st.markdown(prompt)
 
-        # AI 응답 생성
-        with st.chat_message("assistant"):
-            message_placeholder = st.empty()
-            full_response = ""
-            
-            # Claude API 호출
-            with client.messages.stream(
-                max_tokens=1024,
-                system=get_system_prompt(),
-                messages=[{"role": m["role"], "content": m["content"]} for m in st.session_state.messages],
-                model=st.session_state["ai_model"]
-            ) as stream:
-                for text in stream.text_stream:
-                    full_response += str(text) if text is not None else ""
-                    message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
-                    
-            message_placeholder.markdown(full_response)
-            
-        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
+       # AI 응답 생성
+       with st.chat_message("assistant"):
+           message_placeholder = st.empty()
+           full_response = ""
+           
+           # API 호출
+           with client.messages.stream(
+               max_tokens=1024,
+               system=get_system_prompt(),
+               messages=[{"role": m["role"], "content": m["content"]} for m in st.session_state.messages],
+               model=st.session_state["ai_model"]
+           ) as stream:
+               for text in stream.text_stream:
+                   full_response += str(text) if text is not None else ""
+                   message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+                   
+           message_placeholder.markdown(full_response)
+           
+       st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
 
-    # 대화 기록 다운로드
-    if st.button("대화 기록 다운로드"):
-        json_history = json.dumps(st.session_state.messages, indent=4)
-        st.download_button(
-            label="대화 기록 저장하기",
-            data=json_history,
-            file_name="chat_history.json",
-            mime="application/json"
-        )
+   # 대화 기록 다운로드
+   if st.button("대화 기록 다운로드"):
+       json_history = json.dumps(st.session_state.messages, indent=4, ensure_ascii=False)
+       st.download_button(
+           label="대화 기록 저장하기",
+           data=json_history,
+           file_name="chat_history.json",
+           mime="application/json"
+       )
 
 def main():
-    chatbot_interface()
+   chatbot_interface()
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+   main()