init

app.py

@@ -172,7 +172,7 @@ elif active_tab == 'AI Report':
     if not config_valid:
         st.warning('⚠️ AI report functionality is not configured. Set environment variables to enable it.')
     else:
-        # Move AI settings here from sidebar
+        # AI Settings Layout
         col_lang, col_depth = st.columns(2)
         with col_lang:
             report_lang = st.selectbox('Language / 報告語言', ['Chinese', 'English', 'Japanese'], key='lang_select')
@@ -181,6 +181,14 @@ elif active_tab == 'AI Report':
             depth_map = {'Short (300 words)': 300, 'Standard (800 words)': 800, 'Detailed (1500 words)': 1500}
             selected_length = depth_map[report_depth]
 
+        # Automatically determine Report Type based on Depth
+        if selected_length == 1500:
+            selected_type = 'professional'  # Detailed -> Professional Report
+        elif selected_length == 800:
+            selected_type = 'policy'  # Standard -> Policy Brief
+        else:
+            selected_type = 'summary'  # Short -> Executive Summary
+
         if st.button('🤖 Generate Professional Report / 生成專業報告', help='點擊生成基於AI的專業SDG分析報告'):
             try:
                 with st.spinner('AI is analyzing SDG data and generating strategic insights...'):
@@ -188,6 +196,7 @@ elif active_tab == 'AI Report':
                         'country': selected_country,
                         'start_year': year_range[0],
                         'end_year': year_range[1],
+                        'report_type': selected_type,  # Auto-selected based on depth
                         'latest_score': f"{metrics.get('score', 'N/A'):.1f}" if isinstance(metrics.get('score'), (int, float)) else metrics.get('score', 'N/A'),
                         'rank': metrics.get('rank', 'N/A'),
                         'total_countries': metrics.get('country_count', 'N/A'),

src/ai_engine.py

@@ -510,21 +510,20 @@ class EnhancedAIReportEngine:
             
             system_prompt = f"""
 您是聯合國永續發展解決方案網路（SDSN）的首席環境經濟學家與頂級 AI 策略專家。
-您的任務是為 {meta.country} 撰寫一份極具深度、數據驅動且具備戰略前瞻性的 SDG 評估報告。
+您的任務是為 {meta.country} 撰寫一份數據驅動且具備戰略前瞻性的 SDG 評估報告。
 
 報告要求：
-1. **廣度與深度**：不僅要分析總體得分，還要深入探討 17 個目標中的關鍵亮點與瓶頸。
-2. **數據驅動**：必須引用提供的趨勢數據、排名以及與全球平均的對比，進行批判性分析。
-3. **專業口吻**：使用高級經濟學與政策分析術語，確保報告具有權威性。
-4. **結構化**：使用 Markdown 標題、清單與表格來增強可讀性。
-5. **長度**：這是一份詳盡的報告，請確保內容充實，不要過早結束，目標字數約 {meta.length.value} 字。
+1. **深度與專業度**：分析總體得分，並針對各項目標進行深入探討。
+2. **數據驅動**：必須廣泛引用提供的趨勢數據、排名以及與全球平均的對比進行量化分析。
+3. **專業口吻**：使用權威性的政策分析術語（如：Decoupling, Circular Economy, Carbon Neutrality 等）。
+4. **結構化**：使用 Markdown 標題、清單、表格。**長度必須與要求相符，不可敷衍。**
+5. **長度要求**：這是一份約 {meta.length.value} 字/字符的報告。
+   - 如果是 1500 字「Detailed」報告，請務必提供極具深度的細節分析，涵蓋多個學科視角。
+   - 如果是 300 字「Short」報告，請保持極度精煉。
 6. **語言**：完全使用 {meta.language.value} 撰寫。
 7. **結尾標記**：請在報告最後一行加上「【報告結束】」以示完整。
 
-您的分析應涵蓋：
-- 過去十年的歷史軌跡與轉折點。
-- 具體的目標績效評估（SDG 1-17 的亮點與紅字）。
-- 政策建議：針對現有數據缺口或落後目標，提出具體的改善路徑。
+您的分析應根據報告類型 ({meta.report_type.value}) 提供相應的深度，特別是針對最新的 SDR 2025 數據進行解讀。
 """
             
             # 用戶提示詞
@@ -545,18 +544,13 @@ class EnhancedAIReportEngine:
 ### 區域比較
 {json.dumps(comparison, indent=2, ensure_ascii=False)}
 
-## 報告結構要求
-請按照以下結構生成報告：
-{chr(10).join([f"{i+1}. {section}" for i, section in enumerate(ReportTemplate.get_structure(meta.report_type))])}
-
-## 特殊要求
-- 報告類型：{meta.report_type.value}
+## 報告要求
+- 結構：{', '.join(ReportTemplate.get_structure(meta.report_type))}
 - 語言：{meta.language.value}
-- 長度：約 {meta.length.value} 字
-- 包含數據引用和具體建議
-- 適合 {style_guide['focus']} 目標受眾
+- 目標長度：**嚴格限制在 {meta.length.value} 字以內**。
+- 如果是 300 字版本，請合併部分章節，保持簡潔明瞭，避免冗長描述。
 
-請開始生成報告。
+請開始生成報告，並以「【報告結束】」結尾。
 """
             
             return system_prompt, user_prompt
@@ -738,8 +732,13 @@ class EnhancedAIReportEngine:
             end_marker = "【報告結束】"
             if end_marker not in report_content:
                 logger.warning(f"Report for {meta.country} may be truncated (marker not found)")
-                truncation_notice = "\n\n> ⚠️ **（註：因模型輸出長度限制，報告內容可能未完整顯示，請選擇較短報告類型或聯繫管理員）**"
-                report_content += truncation_notice
+                # 調整截斷判斷邏輯：
+                # 對於日文/中文，1500「字」通常指字符。
+                # 只有當內容長度非常接近 max_tokens 限制或明顯異常時才顯示
+                # 這裡調高閾值到 3 倍，避免誤報
+                if len(report_content) > meta.length.value * 3:
+                    truncation_notice = "\n\n> ⚠️ **（註：因模型輸出長度限制，報告內容可能未完整顯示，請選擇較短報告類型或聯繫管理員）**"
+                    report_content += truncation_notice
             else:
                 # 移除結束標記，保持報告美觀
                 report_content = report_content.replace(end_marker, "").strip()