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app.py

@@ -4,12 +4,15 @@ import streamlit as st
 # import html # 필요 시 주석 해제
 
 # --- OpenAI API 설정 ---
-# Streamlit Cloud secrets에서 API 키 가져오기
-# 로컬 테스트 시 아래 줄을 주석 처리하고 os.getenv 부분을 활성화하세요.
-openai_api_key = st.secrets["OPENAI_API_KEY"]
-# 로컬 환경 변수에서 API 키 가져오기 (선택 사항)
+# 로컬 환경에서 테스트 시 .env 파일 사용 고려
+# from dotenv import load_dotenv
+# load_dotenv()
 # openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
+# Streamlit secrets 사용
+openai_api_key = st.secrets["OPENAI_API_KEY"]
+
+
 # API 키가 있는지 확인
 if not openai_api_key:
     st.error("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다. 환경 변수나 Streamlit secrets에 키를 추가해주세요.")
@@ -20,62 +23,40 @@ openai.api_key = openai_api_key
 # --- 함수 정의 ---
 
 def generate_smart_system_prompt(grade_level):
-    """학년 수준에 맞는 SMART 목표 설정 시스템 프롬프트를 생성합니다."""
+    """
+    학년 수준을 반영하여 통합된 SMART 목표 설정 시스템 프롬프트를 생성합니다.
+    (기존 초등학교 6학년 프롬프트를 기준으로 통합)
+    """
+    # 통합된 프롬프트: 모든 학년에 대해 상세하고 친근한 코치 역할 부여
+    prompt = f"""
+    너는 {grade_level} 학생이 SMART 목표를 세우고 실천 계획을 만들도록 돕는 친절하고 격려하는 코치 선생님이야.
+    학생의 이름은 부르지 않고, '친구' 또는 '학생'이라고 불러줘. 반말로 친근하게 대화해줘. ({grade_level}임을 인지하고, 학생의 수준에 맞춰 너무 유치하거나 어렵지 않게 어휘와 설명을 조절하되, 핵심적인 친근함과 격려는 유지해줘.)
+    학생이 이루고 싶은 목표나 상황을 이야기하면, 그 목표가 SMART 기준에 맞도록 자연스럽게 질문을 던져줘.
+    SMART는 목표를 더 명확하고 달성 가능하게 만드는 방법이야:
+    - S (Specific - 구체적인): 목표가 명확하고 자세한가? 무엇을 이루고 싶은지 정확히 아는 거야.
+    - M (Measurable - 측정 가능한): 목표를 달성했는지 어떻게 알 수 있을까? 숫자로 표현할 수 있으면 좋아.
+    - A (Achievable - 달성 가능한): 이 목표를 실제로 이룰 수 있을까? 너무 어렵거나 쉽지 않게 설정하는 거야.
+    - R (Relevant - 관련성 있는): 이 목표가 왜 중요할까? 나에게 의미가 있는 목표여야 해.
+    - T (Time-bound - 시간 제한이 있는): 언제까지 이 목표를 이루고 싶니? 마감일을 정하는 거야.
 
-    # 학년 정보 추출 (예: "초등학교 6학년" -> "6", "초등학교")
-    try:
-        parts = grade_level.split(" ")
-        if len(parts) == 2:
-            school_level = parts[0]
-            grade_num = parts[1].rstrip("학년")
-            if school_level not in ["초등학교", "중학교", "고등학교"] or not grade_num.isdigit():
-                 grade_num, school_level = "알 수 없음", "알 수 없음"
-        else:
-            grade_num, school_level = "알 수 없음", "알 수 없음"
-    except Exception: # 광범위한 예외 처리 (분석 실패 시)
-        grade_num, school_level = "알 수 없음", "알 수 없음"
-
-    # 초등학교 6학년 맞춤 프롬프트
-    if school_level == "초등학교" and grade_num == "6":
-        prompt = f"""
-        너는 초등학교 6학년 학생이 SMART 목표를 세우고 실천 계획을 만들도록 돕는 친절하고 격려하는 코치 선생님이야.
-        학생의 이름은 부르지 않고, '친구' 또는 '학생'이라고 불러줘. 반말로 친근하게 대화해줘.
-        학생이 이루고 싶은 목표나 상황을 이야기하면, 그 목표가 SMART 기준에 맞도록 자연스럽게 질문을 던져줘.
-        SMART는 목표를 더 명확하고 달성 가능하게 만드는 방법이야:
-        - S (Specific - 구체적인): 목표가 명확하고 자세한가? 무엇을 이루고 싶은지 정확히 아는 거야.
-        - M (Measurable - 측정 가능한): 목표를 달성했는지 어떻게 알 수 있을까? 숫자로 표현할 수 있으면 좋아.
-        - A (Achievable - 달성 가능한): 이 목표를 실제로 이룰 수 있을까? 너무 어렵거나 쉽지 않게 설정하는 거야.
-        - R (Relevant - 관련성 있는): 이 목표가 왜 중요할까? 나에게 의미가 있는 목표여야 해.
-        - T (Time-bound - 시간 제한이 있는): 언제까지 이 목표를 이루고 싶니? 마감일을 정하는 거야.
-
-        절대 네가 목표나 계획을 직접 제시하거나 정답을 알려주지 마.
-        대신, 학생 스스로 생각하고 답을 찾도록 소크라테스식 질문을 사용해줘. 예를 들면:
-        - "우와, 좋은 생각인데! 그 목표를 조금 더 자세하게 설명해 줄 수 있을까?" (Specific 유도)
-        - "목표를 이루면 어떤 모습일지 상상해볼래? 그걸 어떻게 확인할 수 있을까?" (Measurable 유도)
-        - "그 목표를 이루려면 어떤 노력이 필요할까? 혹시 도움이 필요한 부분이 있을까?" (Achievable 유도)
-        - "이 목표가 친구에게 왜 그렇게 중요해?" (Relevant 유도)
-        - "언제까지 그 목표를 딱! 이루고 싶어?" (Time-bound 유도)
-        - "좋아, 그럼 이제 그 목표를 이루기 위해 어떤 작은 단계들을 하나씩 해볼 수 있을까?" (실천 계획 유도)
-
-        학생이 목표를 정하는 과정에서 어려움을 느끼거나 주제에서 벗어나면 부드럽게 다시 목표 설정으로 이끌어줘.
-        학생의 대답을 칭찬하고 격려하며 자신감을 심어줘.
-        한 번에 너무 많은 질문을 하지 말고, 학생의 대답을 듣고 다음 질문으로 넘어가줘.
-
-        학생이 SMART 기준에 맞춰 목표를 구체화하고, 그 목표를 달성하기 위한 실천 계획 (최소 3가지 구체적인 행동)까지 스스로 만들었다고 판단되면,
-        마지막에 학생이 직접 세운 내용을 명확하게 요약해서 보여줘.
-        요약 예시: "정말 멋지다! 친구가 직접 세운 SMART 목표와 실천 계획을 함께 정리해볼까? \\n\\n**🎯 SMART 목표:** [학생이 정의한 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성 있고, 시간 제한이 있는 목표 요약]\\n\\n**👣 실천 계획:**\\n1. [학생이 정의한 첫 번째 실천 단계]\\n2. [학생이 정의한 두 번째 실천 단계]\\n3. [학생이 정의한 세 번째 실천 단계]\\n\\n이렇게 계획을 세우니 목표가 훨씬 가까워진 느낌이지? 꾸준히 실천하면 꼭 이룰 수 있을 거야! 선생님이 응원할게! 😊"
-        요약하기 전에는 반드시 "이제 목표랑 실천 계획이 다 세워진 것 같은데, 선생님이 한번 정리해봐도 괜찮을까?" 와 같이 학생의 동의를 구하는 질문을 먼저 해줘.
-        """
-    else:
-        # 다른 학년 또는 기본 프롬프트
-        prompt = f"""
-        너는 {grade_level} 학생이 SMART 목표를 세우고 실천 계획을 만들도록 돕는 친절하고 격려하는 코치야.
-        학생이 이루고 싶은 목표나 상황을 이야기하면, 그 목표가 SMART(Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound) 기준에 맞도록 질문을 통해 안내해줘.
-        절대 직접적인 제안이나 답을 주지 말고, 학생 스스로 생각하고 답을 찾도록 유도해줘.
-        학생의 학년 수준에 맞는 언어를 사용하고, 한 번에 한 가지씩 질문하며 대화를 이끌어가줘.
-        학생이 SMART 목표와 실천 계획을 모두 수립했다고 판단되면, 마지막에 학생이 만든 내용을 요약해서 정리해주고 격려해줘.
-        요약 전에는 반드시 "이제 목표와 계획이 잘 세워진 것 같네요. 제가 한번 정리해볼까요?" 와 같이 학생에게 먼저 정리해도 될지 물어봐줘.
-        """
+    절대 네가 목표나 계획을 직접 제시하거나 정답을 알려주지 마.
+    대신, 학생 스스로 생각하고 답을 찾도록 소크라테스식 질문을 사용해줘. 예를 들면:
+    - "우와, 좋은 생각인데! 그 목표를 조금 더 자세하게 설명해 줄 수 있을까?" (Specific 유도)
+    - "목표를 이루면 어떤 모습일지 상상해볼래? 그걸 어떻게 확인할 수 있을까?" (Measurable 유도)
+    - "그 목표를 이루려면 어떤 노력이 필요할까? 혹시 도움이 필요한 부분이 있을까?" (Achievable 유도)
+    - "이 목표가 친구에게 왜 그렇게 중요해?" (Relevant 유도)
+    - "언제까지 그 목표를 딱! 이루고 싶어?" (Time-bound 유도)
+    - "좋아, 그럼 이제 그 목표를 이루기 위해 어떤 작은 단계들을 하나씩 해볼 수 있을까?" (실천 계획 유도)
+
+    학생이 목표를 정하는 과정에서 어려움을 느끼거나 주제에서 벗어나면 부드럽게 다시 목표 설정으로 이끌어줘.
+    학생의 대답을 칭찬하고 격려하며 자신감을 심어줘.
+    한 번에 너무 많은 질문을 하지 말고, 학생의 대답을 듣고 다음 질문으로 넘어가줘.
+
+    학생이 SMART 기준에 맞춰 목표를 구체화하고, 그 목표를 달성하기 위한 실천 계획 (최소 3가지 구체적인 행동)까지 스스로 만들었다고 판단되면,
+    마지막에 학생이 직접 세운 내용을 명확하게 요약해서 보여줘.
+    요약 예시: "정말 멋지다! 친구(또는 학생)가 직접 세운 SMART 목표와 실천 계획을 함께 정리해볼까? \\n\\n**🎯 SMART 목표:** [학생이 정의한 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성 있고, 시간 제한이 있는 목표 요약]\\n\\n**👣 실천 계획:**\\n1. [학생이 정의한 첫 번째 실천 단계]\\n2. [학생이 정의한 두 번째 실천 단계]\\n3. [학생이 정의한 세 번째 실천 단계]\\n\\n��렇게 계획을 세우니 목표가 훨씬 가까워진 느낌이지? 꾸준히 실천하면 꼭 이룰 수 있을 거야! 내가 응원할게! 😊"
+    요약하기 전에는 반드시 "이제 목표랑 실천 계획이 다 세워진 것 같은데, 내가 한번 정리해봐도 괜찮을까?" 와 같이 학생의 동의를 구하는 질문을 먼저 해줘. (정리 시에는 '선생님' 대신 '나' 또는 '내가' 라는 표현을 사용해줘.)
+    """
     return prompt
 
 def openai_chat(grade_level):
@@ -88,26 +69,38 @@ def openai_chat(grade_level):
         if not st.session_state.messages or st.session_state.messages[0]["role"] != "system":
             # 시스템 메시지가 없거나 첫번째가 아니면 맨 앞에 삽입
             st.session_state.messages.insert(0, {"role": "system", "content": system_prompt})
-        else:
-            # 기존 시스템 메시지 내용 업데이트
+            print(f"DEBUG: New system prompt inserted for {grade_level}.") # 디버깅 로그
+        elif st.session_state.messages[0]["content"] != system_prompt:
+            # 기존 시스템 메시지 내용이 현재 선택된 학년과 다르면 업데이트
             st.session_state.messages[0]["content"] = system_prompt
+            print(f"DEBUG: System prompt updated for {grade_level}.") # 디버깅 로그
+        # else: # 시스템 메시지가 이미 존재하고 내용도 같으면 변경 없음
+            # print(f"DEBUG: System prompt for {grade_level} already up-to-date.") # 디버깅 로그
 
-        # API 호출 시 시스템 메시지를 포함한 전체 대화 전달
-        response = openai.ChatCompletion.create(
+
+        # API 호출 시 시스템 메시지를 포함한 전체 대화 전달 (시스템 메시지 제외하면 안됨)
+        messages_for_api = st.session_state.messages
+
+        # print(f"DEBUG: Sending messages to API: {messages_for_api}") # 디버깅 로그
+
+        response = openai.chat.completions.create( # 최신 SDK 사용법으로 변경
             model="gpt-4o", # 또는 사용 가능한 최신 모델
-            messages=st.session_state.messages,
+            messages=messages_for_api,
             temperature=0.7,
-            max_tokens=1000, # 필요에 따라 조절
+            max_tokens=2000, # 필요에 따라 조절
             top_p=0.9,
             frequency_penalty=0.1,
             presence_penalty=0.1
         )
-        return response.choices[0].message["content"]
-    except openai.error.OpenAIError as e: # 구체적인 OpenAI 에러 처리
+        # print(f"DEBUG: Received response: {response}") # 디버깅 로그
+        return response.choices[0].message.content # 최신 SDK 응답 구조에 맞게 수정
+    except openai.APIError as e: # 구체적인 OpenAI 에러 처리 (최신 SDK 기준)
         st.error(f"OpenAI API 오류 발생: {str(e)}")
+        print(f"ERROR: OpenAI API Error: {e}") # 콘솔에도 에러 로그 출력
         return None
     except Exception as e: # 기타 예외 처리
         st.error(f"알 수 없는 오류 발생: {str(e)}")
+        print(f"ERROR: Unknown Error: {e}") # 콘솔에도 에러 로그 출력
         return None
 
 # --- Streamlit 앱 UI 설정 ---
@@ -118,6 +111,7 @@ st.set_page_config(
 )
 
 # --- 페이지 스타일 (CSS) ---
+# (기존 CSS 코드는 변경 없음)
 st.markdown(
     """
     <style>
@@ -207,6 +201,7 @@ st.markdown(
     unsafe_allow_html=True
 )
 
+
 # 메인 타이틀
 st.markdown("<div class='main-title'>🎯 SMART 목표 설정 도우미 ✍️</div>", unsafe_allow_html=True)
 
@@ -217,17 +212,18 @@ with st.sidebar:
     grade_level_options = [
         "초등학교 1학년", "초등학교 2학년", "초등학교 3학년", "초등학교 4학년", "초등학교 5학년", "초등학교 6학년",
         "중학교 1학년", "중학교 2학년", "중학교 3학년",
-        "고등학교 1학년", "고등학교 2학년", "고등학교 3학년"
+        "고등학교 1학년", "고등학교 2학년", "고등학교 3학년",
+        "대학생", "성인" # 다른 대상 추가 가능
     ]
-    # 초등학교 6학년 인덱스 찾기 (더 안전하게)
+    # 기본값 설정 (예: 초등학교 6학년)
     try:
         default_index = grade_level_options.index("초등학교 6학년")
     except ValueError:
-        default_index = 5 # 리스트에 없으면 6번째 항목(초6)으로 가정
+        default_index = 5 # 기본값 인덱스
 
-    # 학년 선택 selectbox - 선택 변경 시 시스템 프롬프트 업데이트 위해 콜백 추가 가능성 고려
+    # 학년 선택 selectbox - 선택 변경 시 시스템 프롬프트 업데이트 필요
     selected_grade = st.selectbox(
-        "👤 학생의 학년을 선택하세요:",
+        "👤 당신의 학년 또는 단계를 선택하세요:",
         grade_level_options,
         index=default_index,
         key="grade_select" # 키 추가
@@ -235,8 +231,14 @@ with st.sidebar:
 
     # 초기화 버튼
     if st.button("🔄 대화 초기화"):
-        # 메시지 기록 삭���
+        # 메시지 기록 삭제하고, 초기 시스템/환영 메시지 다시 설정
         st.session_state.messages = []
+        # 시스템 프롬프트 재생성 및 추가
+        system_prompt = generate_smart_system_prompt(selected_grade)
+        st.session_state.messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+        # 초기 환영 메시지 추가
+        welcome_message = "안녕! 👋 나는 네 목표 설정을 도와줄 AI 코치야. 이루고 싶은 목표나 하고 싶은 일이 있으면 나에게 이야기해 줄래? 같이 멋진 계획을 세워보자! 😊"
+        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": welcome_message})
         st.success("대화 내용이 초기화되었습니다. 새로운 목표를 설정해보세요!")
         # 페이지 새로고침 없이 즉시 적용되도록 rerun 사용
         st.rerun()
@@ -250,34 +252,34 @@ with st.sidebar:
 # 채팅 세션 초기화 (메시지 리스트가 없으면 생성)
 if "messages" not in st.session_state:
     st.session_state.messages = []
+    # 앱 첫 실행 시 시스템 프롬프트와 환영 메시지 설정
+    system_prompt = generate_smart_system_prompt(selected_grade) # 사이드바 기본값 사용
+    st.session_state.messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+    welcome_message = "안녕! 👋 나는 네 목표 설정을 도와줄 AI 코치야. 이루고 싶은 목표나 하고 싶은 일이 있으면 나에게 이야기해 줄래? 같이 멋진 계획을 세워보자! 😊"
+    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": welcome_message})
+    # 초기 상태이므로 rerun 필요 없음
 
 # 사용자와 AI 아이콘 URL 설정
 user_icon_url = "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/1995/1995531.png"  # 학생 아이콘
 assistant_icon_url = "https://cdn-icons-png.flaticon.com/512/4323/4323008.png"  # 튜터 아이콘
 
-# 초기 메시지 추가 (세션이 비어있을 때만 실행)
-if not st.session_state.messages:
-     # 현재 선택된 학년으로 시스템 프롬프트 설정
-    system_prompt = generate_smart_system_prompt(selected_grade) # 사이드바에서 선택된 값 사용
-    st.session_state.messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
-    # 초기 환영 메시지 추가
-    welcome_message = "안녕! 👋 나는 네 목표 설정을 도와줄 AI 코치 선생님이야. 이루고 싶은 목표나 하고 싶은 일이 있으면 나에게 이야기해 줄래? 같이 멋진 계획을 세워보자! 😊"
-    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": welcome_message})
-    # 초기 메시지는 아래 메시지 표시 루프에서 자동으로 그려짐. 여기서 st.rerun() 불필요.
 
 # --- 채팅 메시지 표시 ---
+# 시스템 프롬프트 업데이트 확인 (사이드바 선택 변경 시)
+# openai_chat 함수 내부에서 처리하도록 변경됨 (더 효율적)
+
 # st.session_state.messages에 있는 모든 메시지를 순서대로 화면에 그림
 for index, message in enumerate(st.session_state.messages):
     if message["role"] == "system":
-        continue # 시스템 메시지는 건너뜀
+        # print(f"DEBUG: Current system prompt in state: {message['content'][:100]}...") # 디버깅용
+        continue # 시스템 메시지는 화면에 표시하지 않음
 
     role = message["role"]
     content = message["content"]
-    # content = html.escape(message["content"]) # HTML 태그가 문제될 경우 주석 해제
+    # content = html.escape(message["content"]) # HTML 태그 문제 시 주석 해제
 
     # 역할에 따라 다른 스타일과 구조 적용
     if role == "user":
-        # 사용자 메시지: [내용] [아이콘]
         st.markdown(
             f"""
             <div class='chat-message chat-message-user' key='user_msg_{index}'>
@@ -288,7 +290,6 @@ for index, message in enumerate(st.session_state.messages):
             unsafe_allow_html=True
         )
     elif role == "assistant":
-        # AI 메시지: [아이콘] [내용]
         st.markdown(
             f"""
             <div class='chat-message chat-message-assistant' key='assistant_msg_{index}'>
@@ -306,7 +307,8 @@ if prompt := st.chat_input("🎯 이루고 싶은 목표나 하고 싶은 일을
 
     # 2. AI 응답 생성 (스피너 표시)
     with st.spinner("AI 코치가 생각 중이에요... 🤔"):
-        response = openai_chat(selected_grade) # 사이드바에서 선택된 학년 정보 전달
+        # 사이드바에서 현재 선택된 학년 정보 전달하여 시스템 프롬프트가 최신 상태인지 확인/업데이트 후 API 호출
+        response = openai_chat(selected_grade)
 
     # 3. AI 응답이 성공적이면 세션 상태에 추가
     if response: