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 import os
+import time
+
 import google.generativeai as genai
 import gradio as gr
-import time
 
+# Google Gemini API 키 설정
 genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
-# 모델 설정을 함수 내부로 이동
-def generate_curriculum(prompt):
-  generation_config = {
+# 모델 설정
+generation_config = {
     "temperature": 1,
     "top_p": 0.95,
     "top_k": 64,
     "max_output_tokens": 15000,
-  }
+    "response_mime_type": "text/plain",
+}
+
+model = genai.GenerativeModel(
+    model_name="gemini-1.5-pro",
+    generation_config=generation_config,
+)
+
+# 프롬프트 설정
+SYSTEM_PROMPT = """
+당신은 Concept-based inquiry learning expert, 개념기반 탐구학습 설계 전문가입니다. 
+초등학교 개념기반 탐구학습 수업을 체계적으로 설계해 주세요. 
+다음은 개념기반 탐구학습 설계에 필요한 정보입니다.
+
+**개념기반 탐구학습 구성 요소:**
+1. **성취기준에 대한 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과개념), 일반화(개념적 이해)**
+2. **관계맺기: 지적 정서적 수업참여, 사전지식 유도**
+3. **집중하기: 교과개념 조사, 관련 사실적 예 중 2~3개 소개하기**
+4. **조사하기: 개념 관련 사례들 조사하기, 사례 추가제시로 개념이해 확장하기 **
+5. **조직 및 정리하기: 사실적 개념적 수준에서 생각 구성하기, 다른 자료로, 다른 방법으로, 교과로 개념과 생각 나타내기**
+6. **일반화: 사실적 예시에서 패턴 발견하고, 연결성 찾기, 일반화 명료화하기**
+7. **전이: 일반화 유효성검증하고 정당화하기, 새로운 상황에 적용, 학습에 대해 의미있는 행동 취하기, 예측, 가정을 형성하기 위해 경험과 이해 활용하기**
+8. **성찰하기: 학습주체임을 인식하기, 자신 학습과정 계획하고 통제하기, 과정 평가하기**
+9. **평가 계획 및 수행과제(GRASPS), 평가 루브릭(상, 중, 하 평어)**
+10. **학생의 탐구를 위한 팁**
+"""
 
-  safety_settings = [
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-  ]
+def generate_curriculum(achievement_standard):
+    """
+    성취기준을 입력받아 개념기반 탐구학습을 생성합니다.
+    아웃풋을 실시간으로 출력합니다.
 
-  # 세션마다 새로운 모델 인스턴스 생성
-  model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro",
-                              generation_config=generation_config,
-                              safety_settings=safety_settings)
+    Args:
+        achievement_standard (str): 성취기준
 
-  prompt_parts = [
-    "Concept-based inquiry learning expert",
-    "학습주제 학습주제",
-    "주제에 대한 개념기반 탐구학습 구체적 수업 계획 0. 학습주제에 대한 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과개념), 일반화(개념적 이해)\n\n1. 관계맺기: 지적 정서적 수업참여, 사전지식 유도\n\n2. 집중하기: 교과개념 조사, 관련 사실적 예 중 1-2개 소개하기\n\n3. 조사하기: 개념 관련 사례들 조사하기, 사례 추가제시로 개념이해 확장하기 \n\n4. 조직 및 정리하기: 사실적 개념적 수준에서 생각 구성하기, 다른 자료로, 다른 방법으로, 교과로 개념과 생각 나타내기\n\n5. 일반화: 사실적 예시에서 패턴 발견하고, 연결성 찾기, 일반화 명료화하기\n\n6.전이: 일반화 유효성검증하고 정당화하기, 새로운 상황에 적용, 학습에 대해 의미있는 행동 취하기, 예측, 가정을 형성하기 위해 경험과 이해 활용하기\n\n7. 성찰하기: 학습주체임을 인식하기, 자신 학습과정 계획하고 통제하기, 과정 평가하기\n\n8. 평가 계획 및 수행과제(GRASPS), 평가 루브릭(상, 중, 하 평어)\n\n9. 학생의 탐구를 위한 팁",
-    prompt,
-    "개념기반 탐구학습",
-  ]
+    Returns:
+        str: 생성된 개념기반 탐구학습
+    """
 
-  full_text = ""
-  yield full_text  # 초기 빈 텍스트 출력
+    prompt = [
+        SYSTEM_PROMPT,
+        f"**성취기준:** {achievement_standard}",
+        "**개념기반 탐구학습:**", 
+    ]
 
-  try:
-    response = model.generate_content(prompt_parts, stream=True)
-    for chunk in response:
-      full_text += chunk.text
-      yield full_text
-      time.sleep(0.05)  # 약간의 지연 추가
-  except Exception as e:
-    yield f"에러 발생: {str(e)}"
+    response = model.generate_content(prompt, stream=True)
+    collected_text = ""
+    for token in response:
+        chunk = token.text
+        collected_text += chunk
+        yield collected_text  # 실시간 출력을 위해 yield 사용
+        time.sleep(0.03)  # 출력 속도 조절
 
-# 인터페이스 설정 (변경 없음)
+# Gradio 인터페이스 설정
 iface = gr.Interface(
     fn=generate_curriculum,
-    inputs=gr.Textbox(lines=1, label="학습주제 입력"),
-    outputs=gr.Textbox(lines=20, label="개념기반 탐구학습"),
-    title="개념기반 탐구학습 챗봇",
-    description="학습주제 입력하면 개념기반 탐구학습을 설계합니다."
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, label="성취기준 입력"),
+    outputs=gr.Textbox(lines=10, label="개념기반 탐구학습"),
+    title="개념기반 탐구학습 설계 도우미",
+    description="초등학교 교육과정에 맞는 개념기반 탐구학습을 생성합니다.",
 )
 
+# 인터페이스 실행
 iface.launch()