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@@ -11,15 +11,30 @@ import pyperclip # pyperclip 임포트 추가
 
 # Google Gemini API 값 설정 (Streamlit secrets 또는 환경 변수 사용 권장)
 # 로컬 테스트 시: os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
+api_key_configured = False
 try:
-    genai.configure(api_key=st.secrets["GEMINI_API_KEY"])
-except Exception: # 로컬 테스트 또는 secrets 미설정 시 환경변수 확인
+    # secrets에서 먼저 시도
+    gemini_api_key = st.secrets["GEMINI_API_KEY"]
+    genai.configure(api_key=gemini_api_key)
+    api_key_configured = True
+    # st.success("Secrets에서 Gemini API 키 로드 성공!") # 디버깅용
+except (KeyError, FileNotFoundError):
+    # secrets에 없으면 환경 변수에서 시도
     try:
-        genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
+        gemini_api_key = os.environ["GEMINI_API_KEY"]
+        genai.configure(api_key=gemini_api_key)
+        api_key_configured = True
+        # st.info("환경 변수에서 Gemini API 키 로드 성공!") # 디버깅용
     except KeyError:
-        st.error("GEMINI_API_KEY가 설정되지 않았습니다. Streamlit secrets 또는 환경 변수를 확인하세요.")
+        # 둘 다 없으면 오류 메시지 표시
+        st.error("⚠️ Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. Streamlit secrets 또는 환경 변수에 'GEMINI_API_KEY'를 설정해주세요.")
         st.stop() # API 키 없으면 앱 중지
 
+# API 키 설정 확인 (만약을 위한 추가 검사)
+if not api_key_configured:
+    st.error("API 키 설정에 실패했습니다. 애플리케이션을 중지합니다.")
+    st.stop()
+
 # 모델 설정
 generation_config = {
     "temperature": 0.7,
@@ -29,17 +44,20 @@ generation_config = {
     "response_mime_type": "text/plain",
 }
 
-# 최신 안정 모델 사용 권장 (필요시 모델명 변경)
-model_name = "gemini-2.5-flash-preview-04-17"
+# 사용할 모델 이름 설정 (변경 가능)
+# 예: "gemini-1.5-flash-latest", "gemini-1.5-pro-latest" 등
+model_name = "gemini-2.5-flash-preview-04-17" # 최신 flash 모델 사용 권장
 
 try:
     model = genai.GenerativeModel(
         model_name=model_name,
         generation_config=generation_config,
-        # safety_settings 설정 가능 (필요시)
+        # safety_settings = Adjust safety settings
+        # See https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
     )
+    # st.info(f"'{model_name}' 모델 로드 성공!") # 디버깅용
 except Exception as e:
-    st.error(f"Gemini 모델 로딩 중 오류 발생: {e}")
+    st.error(f"Gemini 모델 ('{model_name}') 로딩 중 오류 발생: {e}")
     st.stop()
 
 # --- 함수 정의 ---
@@ -53,7 +71,7 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
 # 지시사항
 
 ## 1. 설명문 작성
-- **대상 독자:** 초등학교 {grade}학년 학생
+- **대상 독자:** 초등학교 {grade} 학생
 - **주제:** '{topic}'
 - **글의 구조:** '{structure}' 구조를 명확히 따를 것
 - **분량:** 전체 {num_paragraphs}개 문단 내외, 문단 당 {sentences_per_paragraph}개 문장 내외
@@ -64,7 +82,7 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
 - **제목:** 글의 맨 처음에 내용을 잘 나타내는 제목을 **크고 굵은 글씨**로 작성 (예: '**제목**')
 
 ## 2. 어휘 목록 작성
-- **선정 기준:** 본문 내용 중 초등학교 {grade}학년에게 어려울 수 있는 단어, 한자어, 학습 용어
+- **선정 기준:** 본문 내용 중 초등학교 {grade}에게 어려울 수 있는 단어, 한자어, 학습 용어
 - **설명 방식:** 해당 학년 수준에 맞는 쉬운 유의어 또는 풀이 제공
 - **형식:** 설명문 본문 뒤에 '### 어휘 목록' 제목 아래 글머리 기호 목록으로 작성
     ```
@@ -104,7 +122,7 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
 ## # 출력 요구사항
 - 위의 모든 지시사항(설명문, 어휘 목록, 독해 문제, 정답)을 **하나의 응답**으로 이어서 생성해주세요.
 - 각 섹션(제목, 본문, 어휘 목록, 독해 문제, 정답) 구분을 명확히 해주세요.
-- 모든 내용은 초등학교 {grade}학년 눈높이에 맞춰 작성해주세요.
+- 모든 내용은 초등학교 {grade} 눈높이에 맞춰 작성해주세요.
 """
 
     full_response_text = "" # 전체 응답 저장 변수 초기화
@@ -113,13 +131,21 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
     try:
         response = model.generate_content(prompt, stream=True)
         for chunk in response:
-            if chunk.text: # 빈 청크가 아닌 경우에만 처리
-                full_response_text += chunk.text
+            # 응답 후보(candidates)가 있고, 그 안에 내용(content)이 있고, 그 안에 부분(parts)이 있고, 그 안에 텍스트(text)가 있는지 확인
+            if chunk.candidates and chunk.candidates[0].content and chunk.candidates[0].content.parts and chunk.candidates[0].content.parts[0].text:
+                chunk_text = chunk.candidates[0].content.parts[0].text
+                full_response_text += chunk_text
                 # Markdown을 HTML로 변환하여 스트리밍 출력 (표 확장 기능 포함)
-                html_text = markdown.markdown(full_response_text, extensions=['markdown.extensions.tables', 'markdown.extensions.fenced_code', 'markdown.extensions.nl2br'])
                 # nl2br 확장 기능으로 마크다운 줄바꿈(\n)을 <br>로 변환
+                html_text = markdown.markdown(full_response_text, extensions=['markdown.extensions.tables', 'markdown.extensions.fenced_code', 'markdown.extensions.nl2br'])
                 output_area.markdown(html_text, unsafe_allow_html=True)
                 time.sleep(0.05) # 스트리밍 지연 (조절 가능)
+            elif hasattr(chunk, 'prompt_feedback') and chunk.prompt_feedback.block_reason:
+                 # 콘텐츠 차단 발생 시 사용자에게 알림
+                block_reason = chunk.prompt_feedback.block_reason
+                st.error(f"콘텐츠 생성 중 안전상의 이유로 차단되었습니다. 이유: {block_reason}")
+                output_area.error(f"⚠️ 콘텐츠 생성 중단됨 (이유: {block_reason}). 프롬프트나 주제를 수정하여 다시 시도해 보세요.")
+                return "" # 차단 시 빈 문자열 반환
 
     except Exception as e:
         st.error(f"텍스트 생성 중 에러 발생: {str(e)}")
@@ -129,20 +155,26 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
     # 생성 완료 후 복사 버튼 표시
     st.markdown("---") # 구분선 추가
     if full_response_text: # 생성된 내용이 있을 때만 복사 버튼 표시
+        # full_response_text 를 직접 사용 (html_text는 렌더링용)
+        # st.code(full_response_text, language='markdown') # 디버깅용: 원본 마크다운 확인
+
         copy_button = st.button("📄 생성된 내용 전체 복사")
         if copy_button:
             try:
+                # 마크다운 형식으로 복사 (HTML 태그 제외)
                 pyperclip.copy(full_response_text)
-                st.success("클립보드에 복사되었습니다!")
+                st.success("클립보드에 복사되었습니다! (마크다운 형식)")
             except Exception as e:
-                st.warning(f"클립보드 복사 중 오류 발생: {e}\n수동으로 복사해주세요.")
+                st.warning(f"클립보드 자동 복사 중 오류 발생: {e}\n아래 텍스트 영역에서 수동으로 복사해주세요.")
                 # 복사 실패 시 수동 복사를 위해 텍스트 영역 추가 표시
-                st.text_area("복사할 내용:", full_response_text, height=200)
+                st.text_area("복사할 내용 (마크다운):", full_response_text, height=200)
 
-    return full_response_text # 전체 생성된 텍스트 반환
+    return full_response_text # 전체 생성된 텍스트 반환 (마크다운 원본)
 
 # --- Streamlit 인터페이스 설정 ---
 
+st.set_page_config(layout="wide") # 넓은 레이아웃 사용
+
 # 헤더 설정
 colored_header(
     label="📜 초등학생 맞춤 읽기 자료 생성기+",
@@ -158,8 +190,6 @@ with st.sidebar:
 
     # 학년 선택 (초1 ~ 초6)
     grade_options = [f"{i}학년" for i in range(1, 7)]
-    # grade_full = st.selectbox("대상 학년", [f"초등학교 {i}학년" for i in range(1, 7)])
-    # grade_number = grade_full.split(" ")[1][0] # 숫자만 추출 ('1', '2', ... '6') -> 모델에게 전달할 때는 'N학년' 형태가 더 자연스러울 수 있음
     grade = st.selectbox("대상 학년", grade_options, index=2) # 기본값 3학년
 
     # 문단 수 설정
@@ -179,11 +209,12 @@ with st.sidebar:
     topic = st.text_area(
         "✏️ 글의 주제를 입력하세요",
         height=150,
-        placeholder="예) 지구 온난화, 스마트폰의 장단점, 우리나라의 사계절, 재활용의 중요성"
+        placeholder="예) 지구 온난화, 스마트폰의 장단점, 우리나라의 사계절, 재활용의 중요성, 좋아하는 동물 설명하기, 독도의 중요성"
     )
 
     add_vertical_space(2)
     st.caption("ℹ️ 주제가 명확하고 구체적일수록 좋은 결과가 나옵니다.")
+    st.caption(f"현재 사용 모델: {model_name}") # 사용 중인 모델 표시
 
 
 # 메인 화면: 생성 버튼 및 출력 영역
@@ -197,9 +228,9 @@ generate_button = st.button("🚀 읽기 자료 생성하기", type="primary", u
 if generate_button:
     if not topic:
         st.warning("⚠️ 주제를 입력해주세요!")
-    elif not genai.api_key:
-         st.error("API 키가 설정되지 않았습니다. 사이드바 안내를 확인하세요.")
+    # API 키 존재 여부는 시작 시점에 이미 확인 및 처리되었으므로 여기서 다시 확인할 필요 없음
     else:
+        # 주제 입력 확인 후 진행
         with st.spinner("AI가 열심히 글을 쓰고 문제를 만들고 있어요... 잠시만 기다려주세요! 🤔✍️"):
             # 함수 호출 (출력은 함수 내부에서 스트리밍으로 처리됨)
             generated_content = generate_text_and_questions(
@@ -209,9 +240,13 @@ if generate_button:
                 structure,
                 topic
             )
-            # 생성 완료 후 별도 메시지 (필요시)
+            # 생성 완료 후 별도 메시지 (필요시, 함수 내 복사 버튼 표시로 대체 가능)
             # if generated_content:
             #     st.success("읽기 자료 생성이 완료되었습니다!")
+            # elif not generated_content: # 생성된 내용이 없는 경우 (오류 또는 차단)
+                 # 오류 메시지는 함수 내부에서 이미 표시됨
+                 # st.error("읽기 자료 생성에 실패했습니다.")
+                 pass # 함수 내에서 이미 에러 또는 차단 메시지 표시
 
 # 만약 스트리밍 출력을 함수 밖에서 제어하고 싶다면,
 # output_area = st.empty() 를 여기 두고, 함수는 text chunk 만 반환하게 수정 필요