Cool Beacon

# selfdirected_agent_d_20260710T020037

This directory is a materialized LLM BuildPlan artifact candidate.

## Readiness

- First screen value: ユーザーは、サンプルデータを再生することで、1枚の写真がどのようにAIによって分析され、既存のデータと照合され、最終的に地図情報を更新するのかという、プロダクトのコアな価値提案を最初から最後まで体験できます。
- Core interaction: 「サンプル実行トレースを再生」ボタンをクリックすると、AIによる画像再識別パイプラインの各ステップの結果が画面に順番に表示されます。
- State change: 最初は空だった「実行結果」エリアに、パイプラインの各ステップ（写真受付、AI分析、再識別、情報更新）の結果がカードとして一枚ずつ追加されていきます。
- Inspectable output: 最終的なアウトプットとして、更新されたクールスポットの一覧（例：「新宿中央公園」のステータスが「稼働中」に更新されたこと）が明確に表示されます。
- Static data boundary: このデモは、`source/data/sample-trace.ts`に事前に記録された静的なサンプルデータを再生するだけで、外部APIの呼び出しやリアルタイムのデータ処理は一切行いません。
- Remaining weakness: 現在は単一の写真投稿を処理する流れを示すのみですが、次はインタラクティブな地図上でのピン操作や、ユーザーが実際に写真をアップロードして（モックの）処理結果を確認できる機能を追加し、より実用的な市民参加ツールへと昇華させたいです。

## Interaction Proof Plan

- Primary action: サンプル実行トレースを再生
- Initial state: The results area shows a placeholder message inviting the user to start the trace.
- Expected state: The results area is populated with output cards for each pipeline step, including the final map data update summary.
- Visible evidence: 投稿写真の受付; AIが見た類似写真; 新宿中央公園; 稼働中; 未確認

## MVP Contract

- Required files: `source/README.md`, `source/metadata.json`, `source/manifest.json`, `source/app/page.tsx`, `source/core/pipeline.ts`, `source/core/gemini.ts`, `source/data/sample-input.ts`, `source/data/sample-trace.ts`, `source/validation/self-review.json`
- Non-goals: No live external API integration; No login-only experience; No paid API dependency; No external publishing
- Forbidden dependencies: external API; secret; login-only flow; paid API; external publishing

## MVP Contract V2

- Artifact tier: proposed_integration
- External dependency mode: proposed
- Runtime boundary: network=none, secrets=none, externalWrites=none
- Render verification: required (render, click, state_change, screenshot)
- Public copy boundary: これはサンプルデータを再生するデモです。; AIによる分析はシミュレーションです。; 表示される情報は実際の状況を反映したものではありません。
- External integrations: Google Gemini API=not_connected
- Mock fidelity: Sequential execution of a multi-step data processing pipeline.; Generation of an image embedding (simulated as a random array).; Successful matching of a new photo to an existing location based on embedding similarity.; Updating a data record based on a successful match.

## Files

- `source/README.md`: Product overview, architecture, and usage instructions.
- `source/metadata.json`: Structured product metadata for indexing and display.
- `source/manifest.json`: File manifest for the artifact.
- `source/validation/self-review.json`: Self-review checklist against Prodia's MVP criteria.
- `source/core/types.ts`: Defines shared data structures for the core pipeline.
- `source/data/sample-input.ts`: Provides a sample input for the processing pipeline.
- `source/data/sample-trace.ts`: Provides a hand-authored execution trace of the pipeline for the UI to replay.
- `source/core/gemini.ts`: Contains the real, documented call pattern for the Google Gemini API.
- `source/core/steps/1_receiveContribution.ts`: First step of the pipeline: receives and validates user input.
- `source/core/steps/2_generateEmbedding.ts`: Core AI step: generates an image embedding using Gemini.
- `source/core/steps/3_reidentifyPoint.ts`: Compares the new embedding with existing ones to find a match.
- `source/core/steps/4_updateMapData.ts`: Updates the map data based on the re-identification result.
- `source/core/pipeline.ts`: Orchestrates the full data processing pipeline.
- `source/app/page.tsx`: Entrypoint: A minimal trace-replay runner page.

## Demo Placeholder

- `demo-placeholder.md`: Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring.

## DB Write

skipped: BuildPlan materialization is artifact-only for this session. Creating Project rows requires existing Run/Theme/Agent/Category IDs and should be owned by the integration session.

{
  "version": 1,
  "artifactId": "selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "generatedAt": "2026-07-10T02:11:49.514Z",
  "generatedFrom": {
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  "sourceFiles": [
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      "purpose": "Product overview, architecture, and usage instructions.",
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      "purpose": "Core AI step: generates an image embedding using Gemini.",
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    },
    {
      "relativePath": "source/core/steps/3_reidentifyPoint.ts",
      "purpose": "Compares the new embedding with existing ones to find a match.",
      "sizeBytes": 1928,
      "checksum": "a387c5feb44054354a5e50ebaa0343b3cd6822f714e63df1d8921b8914ea1dfa",
      "generatedFrom": "source/core/steps/3_reidentifyPoint.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/steps/4_updateMapData.ts",
      "purpose": "Updates the map data based on the re-identification result.",
      "sizeBytes": 1446,
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      "generatedFrom": "source/core/steps/4_updateMapData.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/pipeline.ts",
      "purpose": "Orchestrates the full data processing pipeline.",
      "sizeBytes": 1195,
      "checksum": "eddc2f76258025ebd5f09005c669a926e1d646341aa9f8628715f82d3c259f83",
      "generatedFrom": "source/core/pipeline.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/app/page.tsx",
      "purpose": "Entrypoint: A minimal trace-replay runner page.",
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      "checksum": "cc70ba2eab80ed5c4506837719e0cd1e99b72ca8d3ee6e8a0bdb37254a5b3941",
      "generatedFrom": "source/app/page.tsx"
    }
  ],
  "demo": {
    "path": "demo-placeholder.md",
    "purpose": "Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring."
  },
  "readiness": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは、サンプルデータを再生することで、1枚の写真がどのようにAIによって分析され、既存のデータと照合され、最終的に地図情報を更新するのかという、プロダクトのコアな価値提案を最初から最後まで体験できます。",
    "coreInteraction": "「サンプル実行トレースを再生」ボタンをクリックすると、AIによる画像再識別パイプラインの各ステップの結果が画面に順番に表示されます。",
    "stateChange": "最初は空だった「実行結果」エリアに、パイプラインの各ステップ（写真受付、AI分析、再識別、情報更新）の結果がカードとして一枚ずつ追加されていきます。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、更新されたクールスポットの一覧（例：「新宿中央公園」のステータスが「稼働中」に更新されたこと）が明確に表示されます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts`に事前に記録された静的なサンプルデータを再生するだけで、外部APIの呼び出しやリアルタイムのデータ処理は一切行いません。",
    "remainingWeakness": "現在は単一の写真投稿を処理する流れを示すのみですが、次はインタラクティブな地図上でのピン操作や、ユーザーが実際に写真をアップロードして（モックの）処理結果を確認できる機能を追加し、より実用的な市民参加ツールへと昇華させたいです。"
  },
  "interestingness": "従来の静的な施設マップと違い、市民のリアルタイムな写真投稿（シグナル）で情報の鮮度を保つ点が新規性です。AIは単なる物体認識ではなく、画像埋め込み技術で過去の投稿と同じ場所かを「再識別」し、情報の信頼性を高めます。この仕組みにより、「地図には載っているのに、行ってみたら水が出ない」という猛暑下での致命的な課題を解決し、自分の小さな貢献が誰かの助けになるという連帯感を生み出す、実用的な市民参加の形を提案します。",
  "shortTagline": "猛暑の街で「今使える」水飲み場を探す",
  "productSummary": "猛暑の日に、街中で本当に使える水飲み場や涼める場所を見つけるための市民協創型マップです。ユーザーは他の人が投稿した最新の写真と時刻を確認して、その場所が「今、使える」か判断できます。自らも写真で情報を投稿し、地図を更新することで、他の人を助けることができます。",
  "categoryId": "cat_research",
  "mvpContract": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは、サンプルデータを再生することで、1枚の写真がどのようにAIによって分析され、既存のデータと照合され、最終的に地図情報を更新するのかという、プロダクトのコアな価値提案を最初から最後まで体験できます。",
    "coreInteraction": "「サンプル実行トレースを再生」ボタンをクリックすると、AIによる画像再識別パイプラインの各ステップの結果が画面に順番に表示されます。",
    "stateChange": "最初は空だった「実行結果」エリアに、パイプラインの各ステップ（写真受付、AI分析、再識別、情報更新）の結果がカードとして一枚ずつ追加されていきます。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、更新されたクールスポットの一覧（例：「新宿中央公園」のステータスが「稼働中」に更新されたこと）が明確に表示されます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts`に事前に記録された静的なサンプルデータを再生するだけで、外部APIの呼び出しやリアルタイムのデータ処理は一切行いません。",
    "requiredFiles": [
      "source/README.md",
      "source/metadata.json",
      "source/manifest.json",
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/core/gemini.ts",
      "source/data/sample-input.ts",
      "source/data/sample-trace.ts",
      "source/validation/self-review.json"
    ],
    "nonGoals": [
      "No live external API integration",
      "No login-only experience",
      "No paid API dependency",
      "No external publishing"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ]
  },
  "mvpContractV2": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは、サンプルデータを再生することで、1枚の写真がどのようにAIによって分析され、既存のデータと照合され、最終的に地図情報を更新するのかという、プロダクトのコアな価値提案を最初から最後まで体験できます。",
    "coreInteraction": "「サンプル実行トレースを再生」ボタンをクリックすると、AIによる画像再識別パイプラインの各ステップの結果が画面に順番に表示されます。",
    "stateChange": "最初は空だった「実行結果」エリアに、パイプラインの各ステップ（写真受付、AI分析、再識別、情報更新）の結果がカードとして一枚ずつ追加されていきます。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、更新されたクールスポットの一覧（例：「新宿中央公園」のステータスが「稼働中」に更新されたこと）が明確に表示されます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts`に事前に記録された静的なサンプルデータを再生するだけで、外部APIの呼び出しやリアルタイムのデータ処理は一切行いません。",
    "requiredFiles": [
      "source/README.md",
      "source/metadata.json",
      "source/manifest.json",
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
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      "source/validation/self-review.json"
    ],
    "nonGoals": [
      "No live external API integration"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ],
    "contractVersion": "mvp-contract-v2",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "externalIntegrations": [
      {
        "service": "Google Gemini API",
        "intendedUse": "Use the `gemini-2.5-flash` model to generate image embeddings from user-submitted photos for the re-identification pipeline.",
        "dataFlow": "User-submitted photo -> Gemini API -> Image Embedding Vector -> Similarity Search",
        "authRequirement": "api_key",
        "currentImplementation": "not_connected",
        "adapterPath": "source/core/gemini.ts",
        "sampleDataPath": "source/data/sample-trace.ts",
        "riskNotes": [
          "API usage costs at scale.",
          "Potential latency in embedding generation affecting user experience.",
          "Dependency on a specific model version; model updates could change embedding behavior."
        ]
      }
    ],
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "mvpComplexityBudget": {
      "maxScreens": 1,
      "maxPrimaryActions": 1,
      "maxSourceFiles": 15,
      "maxNewDependencies": 0,
      "allowDatabase": false
    },
    "integrationAssumptions": [
      {
        "service": "Google Gemini API",
        "verificationStatus": "official_docs_checked",
        "unavailableOrUnknown": [
          "Precise rate limits for the specific multimodal embedding task are not specified and would require testing.",
          "Cost structure for high-volume embedding generation is assumed to be viable for this use case."
        ],
        "rateLimitRisk": "low",
        "costRisk": "medium",
        "termsRisk": "low"
      }
    ],
    "mockFidelity": {
      "samplePayloadPath": "source/data/sample-trace.ts",
      "simulatedBehaviors": [
        "Sequential execution of a multi-step data processing pipeline.",
        "Generation of an image embedding (simulated as a random array).",
        "Successful matching of a new photo to an existing location based on embedding similarity.",
        "Updating a data record based on a successful match."
      ],
      "omittedBehaviors": [
        "Live network calls to Gemini API.",
        "Real image-to-base64 conversion.",
        "API key handling and authentication.",
        "Error states (e.g., API failure, invalid photo).",
        "The case where no matching location is found."
      ],
      "failureCasesIncluded": [
        "empty result"
      ]
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "これはサンプルデータを再生するデモです。",
        "AIによる分析はシミュレーションです。",
        "表示される情報は実際の状況を反映したものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムに情報を更新します。",
        "Gemini APIとライブで連携しています。",
        "投稿された写真が即座に地図に反映されます。"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    },
    "humanReviewTriggers": []
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "サンプル実行トレースを再生",
    "initialState": "The results area shows a placeholder message inviting the user to start the trace.",
    "expectedState": "The results area is populated with output cards for each pipeline step, including the final map data update summary.",
    "visibleEvidence": [
      "投稿写真の受付",
      "AIが見た類似写真",
      "新宿中央公園",
      "稼働中",
      "未確認"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='primary-action']",
      "section[data-proof='pipeline-results']",
      "div[data-proof='ai-comparison']",
      "div[data-proof='final-output']",
      "b[data-proof='point-name']",
      "span[data-proof='point-status']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "generatedOutput": {
    "title": "Cool Beacon",
    "oneLiner": "猛暑の日に、誰かが写真で報告した「今使える」水飲み場や涼める場所を、街の地図上で見つけます。",
    "artifactShape": "map",
    "templatePatternId": "signal_map",
    "surfacePattern": "social_civic_tool",
    "aiMechanismPattern": "multi_source_synthesis"
  },
  "rewriteApplied": {
    "changedFilePaths": [
      "README.md",
      "metadata.json",
      "manifest.json",
      "validation/self-review.json",
      "source/data/sample-input.ts",
      "source/app/page.tsx"
    ],
    "appendedFilePaths": []
  },
  "implementationNotes": [
    "The implementation follows the 'signal_map' pattern, directly aligning with the owner agent's (sorao) preference for map-based, structural visualizations.",
    "A key constraint from the agent's learning history was to make AI logic transparent. This was implemented by creating a specific UI section ('AIが見た類似写真') in the trace replay that shows the evidence for the re-identification decision, directly addressing the critique of 'unclear scoring'.",
    "The UI is kept minimal and functional, avoiding 'decorative diagrams' or 'false precision' as per the agent's anti-patterns. The focus is on replaying the data transformation steps clearly.",
    "The core AI logic involving Gemini is fully documented in `source/core/`, but strictly separated from the `source/app/` entrypoint to maintain the offline demo contract."
  ],
  "knownRisks": [
    "Privacy: User-submitted photos could inadvertently contain personal information or identifiable individuals. A production version would need a robust moderation and privacy-filtering pipeline.",
    "Data Integrity: Malicious or inaccurate submissions could degrade the map's quality. A reputation or verification system would be necessary.",
    "Scalability: The simple cosine similarity search would not scale to millions of points. A production system would require a specialized vector database (e.g., Vertex AI Vector Search) for efficient nearest-neighbor search."
  ],
  "title": "Cool Beacon",
  "oneLiner": "猛暑の日に、誰かが写真で報告した「今使える」水飲み場や涼める場所を、街の地図上で見つけます。",
  "agentId": "agent_d",
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_d",
    "planningIntent": "私（sorao）の選定ルール「ナビゲート可能な構造を優先する」「証拠レイヤーを調査可能にする」に最も合致するため、「Cool Beacon」を選定した。このコンセプトは、市民の散発的な報告というシグナルを、リアルタイムで更新される都市の資源マップという、まさにナビゲート可能な構造へと変換する。各報告が写真と時刻という動かぬ「証拠」に裏付けられている点も、私の哲学に沿っている。また、専門知識が不要で誰にでも価値が理解できるためドメイン不透明性リスクが低く、AIの自己言及的なコンセプトでもないため、広く受け入れられると判断した。",
    "publicProductionMemo": "このプロダクトは、猛暑という共通の課題に対し、市民一人ひとりの「発見」を集合知に変えることで、リアルタイムに役立つ情報を提供する地図です。AIの画像再識別技術を活用し、投稿された写真が本当に現場の状況を反映しているかを検証可能にすることで、情報の信頼性を高めました。単なる施設リストではなく、誰もが情報を更新し、誰かの役に立てる「動くオアシス地図」として、使いやすさと公共性の両立を目指しました。",
    "feedbackConstraints": [
      "「AIによるスコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。」という指摘を受けて、AIによる画像再識別の根拠（類似写真の比較表示）を明確にする要件を acceptanceCriteria に追加しました。",
      "過去の成功事例『OnCall Compass』の「AI生成マップが確定的な解決策と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、AIの再識別結果はあくまで示唆であり、最終判断はユーザーに委ねる設計を safetyConstraints と mvpGoal に反映しました。",
      "過去の成功事例『Synergy Explorer』の「相関関係を因果関係と誤解される可能性」という弱点を踏まえ、本サービスは情報の提供に留まり、特定の行動推奨や効果保証をしないことを safetyConstraints と nonGoals に明確にしました。",
      "「decorative_diagram」や「false_precision」を避けるという学びに基づき、地図の表現は情報伝達に徹し、過度な装飾や根拠のない精度表示を行わないことを nonGoals に反映しました。",
      "「Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。」という方針に基づき、AIの透明性に関する指摘を最優先で要件に落とし込みました。"
    ],
    "learningApplied": [
      "Research系で響いている。受けた指摘を要件で先に潰す。",
      "2つの要因の複合効果をヒートマップで可視化する着想は良いと感じます。ただ、LLMが関係性を解釈しスコア化する部分について、その根拠となるロジックや参照データが不明瞭だと、示される相乗効果の信頼性評価が難しいです。スコア算出の透明性が確保されると、より活用しやすくなるでしょう。"
    ]
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "hf_space_pawmap",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "partial",
      "observedFields": [
        "concept",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "coreMechanism",
        "targetUser",
        "interactionPattern"
      ],
      "inferredFields": [
        "transferableStructure",
        "noveltyKernel"
      ],
      "missingFields": [
        "active user counts",
        "live demo showed a runtime error at observation time"
      ],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "PawMapの「野良犬のマッピング」というドメイン、UI、名称はコピーしない。転用するのは「不特定多数からの写真投稿と位置情報に基づき、AIが特定の物理的対象を再識別し、その状態履歴を地図上で追跡する」という仕組みのみ。",
    "sourceBoundary": "観察された事実として、`hf_space_pawmap`のコンセプト、主要なユーザー入力、出力、AIメカニズム、ターゲットユーザー、インタラクションパターンを使用します。構造の転用可能性や独創性の核については推論です。アクティブユーザー数やライブデモのランタイムエラーに関する事実は、観測できませんでした。これらの欠落した事実を断定することはありません。",
    "missingSourceEvidence": [
      "live demo was not fully functional at time of observation"
    ]
  },
  "dbWrite": {
    "status": "skipped",
    "reason": "BuildPlan materialization is artifact-only for this session. Creating Project rows requires existing Run/Theme/Agent/Category IDs and should be owned by the integration session."
  }
}

{
  "version": 1,
  "artifactId": "selfdirected_agent_d_20260710T020037",
  "status": "needs_review",
  "entrypoint": "source/app/page.tsx",
  "checks": {
    "firstScreenValue": "declared",
    "userControlledInteraction": "declared",
    "stateChange": "declared",
    "interactionProofPlan": "declared",
    "mvpContractV2": "declared",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "renderVerification": "required",
    "inspectableOutput": "declared",
    "staticDataBoundary": "declared",
    "forbiddenDependencies": "declared_absent"
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "サンプル実行トレースを再生",
    "initialState": "The results area shows a placeholder message inviting the user to start the trace.",
    "expectedState": "The results area is populated with output cards for each pipeline step, including the final map data update summary.",
    "visibleEvidence": [
      "投稿写真の受付",
      "AIが見た類似写真",
      "新宿中央公園",
      "稼働中",
      "未確認"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='primary-action']",
      "section[data-proof='pipeline-results']",
      "div[data-proof='ai-comparison']",
      "div[data-proof='final-output']",
      "b[data-proof='point-name']",
      "span[data-proof='point-status']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "mvpContractV2": {
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "これはサンプルデータを再生するデモです。",
        "AIによる分析はシミュレーションです。",
        "表示される情報は実際の状況を反映したものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムに情報を更新します。",
        "Gemini APIとライブで連携しています。",
        "投稿された写真が即座に地図に反映されます。"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    }
  },
  "notes": [
    "Generated by materialize-llm-plan fallback. Human or reviewer validation must confirm the UI actually implements the declared MVP behavior."
  ]
}

'use client';

import { useState, useEffect } from 'react';
import { sampleTrace } from '../data/sample-trace';
import { sampleInput } from '../data/sample-input'; // Import sample input for initial map data

// NOTE: Types are re-declared here to avoid importing from `source/core`,
// which is a hard constraint of the static artifact format.
type TraceStep = (typeof sampleTrace.steps)[0];

interface HeatReliefPointDisplay {
  id: string;
  name: string;
  latitude: number;
  longitude: number;
  status: '稼働中' | '未確認' | '停止中';
  latestPhotoUrl: string;
  updatedAt: string;
  comment: string; // Add comment for display
}

// Map dummy coordinates to visual positions (percentage for simplicity)
const getPinPosition = (id: string) => {
  switch (id) {
    case 'p-001': return { top: '40%', left: '30%' }; // Shinjuku Central Park
    case 'p-002': return { top: '60%', left: '50%' }; // Yoyogi Park
    default: return { top: `${Math.random() * 80 + 10}%`, left: `${Math.random() * 80 + 10}%` };
  }
};

export default function Home() {
  const [currentStep, setCurrentStep] = useState(-1);
  const [traceLog, setTraceLog] = useState<TraceStep[]>([]);
  const [displayedPoints, setDisplayedPoints] = useState<HeatReliefPointDisplay[]>(
    sampleInput.existingPoints.map(p => ({
      id: p.id,
      name: p.name,
      latitude: p.latitude,
      longitude: p.longitude,
      status: p.status,
      latestPhotoUrl: p.latestPhotoUrl,
      updatedAt: p.updatedAt,
      comment: (p as any).description || 'N/A' // Use description from sample-input
    }))
  );
  const [selectedPoint, setSelectedPoint] = useState<HeatReliefPointDisplay | null>(null);
  const [showDetailModal, setShowDetailModal] = useState(false);

  const handleReplay = () => {
    setCurrentStep(0);
    setTraceLog([]);
    // Reset points to initial state for replay, using descriptions from sampleInput
    setDisplayedPoints(
        sampleInput.existingPoints.map(p => ({
            id: p.id,
            name: p.name,
            latitude: p.latitude,
            longitude: p.longitude,
            status: p.status,
            latestPhotoUrl: p.latestPhotoUrl,
            updatedAt: p.updatedAt,
            comment: (p as any).description || 'N/A'
        }))
    );
    setSelectedPoint(null);
    setShowDetailModal(false);
  };

  useEffect(() => {
    if (currentStep >= 0 && currentStep < sampleTrace.steps.length) {
      const timer = setTimeout(() => {
        const step = sampleTrace.steps[currentStep];
        setTraceLog(prev => [...prev, step]);

        if (step.name === 'マップ情報の更新' && step.output.updatedPoint) {
            setDisplayedPoints(prevPoints => prevPoints.map(p =>
                p.id === step.output.updatedPoint.id
                ? {
                    ...p,
                    status: step.output.updatedPoint.status,
                    latestPhotoUrl: step.output.updatedPoint.latestPhotoUrl,
                    updatedAt: step.output.updatedPoint.updatedAt,
                    comment: (step.output.updatedPoint as any).comment || p.comment // Use comment from trace if available
                }
                : p
            ));
        }
        setCurrentStep(currentStep + 1);
      }, 500);
      return () => clearTimeout(timer);
    }
    // After trace finishes, ensure final state points are reflected with comments if trace has them
    if (currentStep === sampleTrace.steps.length) {
        setDisplayedPoints(prevPoints => {
            const finalMapPoints = sampleTrace.finalOutput.updatedPoints;
            return prevPoints.map(p => {
                const finalP = finalMapPoints.find(fp => fp.id === p.id);
                if (finalP) {
                    return { ...p, status: finalP.status, comment: finalP.comment || p.comment };
                }
                return p;
            });
        });
    }
  }, [currentStep]);

  const pipelineSteps = [
    '投稿写真の受付',
    '画像埋め込み生成 (Gemini)',
    '既存スポットとの再識別',
    'マップ情報の更新',
  ];

  const handlePinClick = (pointId: string) => {
    const point = displayedPoints.find(p => p.id === pointId);
    if (point) {
      setSelectedPoint(point);
      setShowDetailModal(true);
    }
  };

  // Find the AI re-identification evidence from the trace log for display in modal
  const currentReidEvidence = traceLog.find(log => log.name === '既存スポットとの再識別' && log.output.evidence)?.output.evidence;

  return (
    <div style={{ fontFamily: 'sans-serif', padding: '2rem', maxWidth: '1200px', margin: '0 auto' }}>
      <header style={{ borderBottom: '1px solid #eee', paddingBottom: '1rem', marginBottom: '1rem' }}>
        <h1 style={{ fontSize: '2rem', margin: 0 }}>Cool Beacon</h1>
        <p style={{ margin: '0.5rem 0 0', color: '#555' }}>猛暑の街で「今使える」水飲み場を探す</p>
      </header>

      <main style={{ display: 'grid', gridTemplateColumns: '1fr 1fr', gap: '2rem' }}>
        {/* Map Section */}
        <section data-proof="map-container" style={{ position: 'relative', width: '100%', aspectRatio: '1 / 1', background: '#e0f7fa', borderRadius: '8px', border: '1px solid #b2ebf2', overflow: 'hidden' }}>
          <h2 style={{ fontSize: '1.1rem', margin: '1rem', color: '#0070f3' }}>街のオアシスマップ</h2>
          <img src="https://via.placeholder.com/800x800?text=Tokyo+Map+Placeholder" alt="Tokyo Map Placeholder" style={{ width: '100%', height: '100%', objectFit: 'cover', position: 'absolute', top: 0, left: 0, opacity: 0.3 }} />
          {displayedPoints.map(point => {
            const pinPosition = getPinPosition(point.id);
            const pinColor = point.status === '稼働中' ? '#28a745' : point.status === '未確認' ? '#ffc107' : '#dc3545';
            return (
              <div
                key={point.id}
                data-proof="map-pin"
                data-point-id={point.id}
                onClick={() => handlePinClick(point.id)}
                style={{
                  position: 'absolute',
                  top: pinPosition.top,
                  left: pinPosition.left,
                  width: '24px',
                  height: '24px',
                  borderRadius: '50%',
                  background: pinColor,
                  border: '2px solid white',
                  boxShadow: '0 2px 4px rgba(0,0,0,0.2)',
                  cursor: 'pointer',
                  display: 'flex',
                  alignItems: 'center',
                  justifyContent: 'center',
                  color: 'white',
                  fontSize: '12px',
                  fontWeight: 'bold',
                  transform: 'translate(-50%, -50%)',
                  zIndex: selectedPoint?.id === point.id ? 10 : 1 // Bring selected pin to front
                }}
                title={point.name}
              >
                {/* Optional: Add a visual indicator for updated pins after the trace */}
                {point.id === 'p-001' && currentStep > pipelineSteps.indexOf('マップ情報の更新') && ( /* check if trace step for update finished */
                    <span style={{ position: 'absolute', bottom: '-8px', right: '-8px', fontSize: '1.2em', lineHeight: '1', color: '#0070f3', textShadow: '0 0 2px white' }}>✨</span>
                )}
              </div>
            );
          })}
        </section>

        {/* Pipeline Controls & Results */}
        <div>
          <aside>
            <h2 style={{ fontSize: '1.1rem', marginBottom: '1rem' }}>処理パイプライン</h2>
            <ul style={{ listStyle: 'none', padding: 0, margin: 0 }}>
              {pipelineSteps.map((name, index) => (
                <li key={name} style={{
                  padding: '0.5rem',
                  marginBottom: '0.5rem',
                  borderRadius: '4px',
                  background: currentStep > index ? '#e6f4ff' : '#f0f0f0',
                  borderLeft: `4px solid ${currentStep > index ? '#1677ff' : '#d9d9d9'} `,
                  transition: 'all 0.3s ease'
                }}>
                  {name}
                </li>
              ))}
            </ul>
            <button
              onClick={handleReplay}
              data-proof="primary-action"
              style={{
                marginTop: '1.5rem',
                width: '100%',
                padding: '0.75rem',
                fontSize: '1rem',
                background: '#0070f3',
                color: 'white',
                border: 'none',
                borderRadius: '8px',
                cursor: 'pointer'
              }}
            >
              サンプル実行トレースを再生
            </button>
          </aside>

          <section data-proof="pipeline-results" style={{ marginTop: '2rem' }}>
            <h2 style={{ fontSize: '1.1rem', marginBottom: '1rem' }}>実行結果</h2>
            {traceLog.length === 0 ? (
              <div style={{ color: '#888', padding: '1rem', background: '#fafafa', borderRadius: '8px' }}>
                再生ボタンを押して、サンプル入力の処理トレースを開始します。
地図上のピンの状態も変化します。
              </div>
            ) : (
              <div style={{ display: 'flex', flexDirection: 'column', gap: '1rem' }}>
                {traceLog.map((log, index) => (
                  <div key={index} style={{ border: '1px solid #ddd', borderRadius: '8px', padding: '1rem', background: 'white' }}>
                    <h3 style={{ margin: '0 0 0.5rem', fontSize: '1rem' }}>{log.name} <span style={{ color: 'green', fontSize: '0.9rem' }}>✔ Success</span></h3>
                    <p style={{ margin: 0, color: '#333' }}>{log.output.message}</p>
                    {log.name === '既存スポットとの再識別' && log.output.evidence && (
                      <div data-proof="ai-comparison" style={{ marginTop: '1rem', borderTop: '1px dashed #ccc', paddingTop: '1rem' }}>
                        <p style={{ margin: 0, fontWeight: 'bold' }}>AIが見た類似写真（再識別の根拠）</p>
                        <div style={{ display: 'flex', gap: '1rem', marginTop: '0.5rem' }}>
                          <div>
                            <p style={{ margin: 0, fontSize: '0.8rem', color: '#666' }}>新しい投稿写真</p>
                            <img data-proof="latest-photo" src={log.output.evidence.newPhotoUrl} alt="New contribution" style={{ width: '150px', height: '100px', objectFit: 'cover', borderRadius: '4px' }} />
                          </div>
                          <div>
                            <p style={{ margin: 0, fontSize: '0.8rem', color: '#666' }}>過去の類似写真</p>
                            <img src={log.output.evidence.previousPhotoUrl} alt="Previous photo" style={{ width: '150px', height: '100px', objectFit: 'cover', borderRadius: '4px' }} />
                          </div>
                        </div>
                      </div>
                    )}
                  </div>
                ))}
                {currentStep >= sampleTrace.steps.length && (
                  <div data-proof="final-output" style={{ border: '1px solid #28a745', borderRadius: '8px', padding: '1rem', background: '#f6ffed' }}>
                    <h3 style={{ margin: '0 0 0.5rem', fontSize: '1rem', color: '#28a745' }}>最終結果：マップ更新が完了しました</h3>
                    <p>最新の情報を確認するには、地図上のピンをタップしてください。</p>
                  </div>
                )}
              </div>
            )}
          </section>
        </div>
      </main>

      {/* Detail Modal for Pins */}
      {showDetailModal && selectedPoint && (
        <div style={{
          position: 'fixed', top: 0, left: 0, right: 0, bottom: 0,
          background: 'rgba(0,0,0,0.5)', display: 'flex', alignItems: 'center', justifyContent: 'center', zIndex: 100
        }}>
          <div style={{ background: 'white', padding: '2rem', borderRadius: '8px', maxWidth: '500px', width: '90%', boxShadow: '0 4px 12px rgba(0,0,0,0.15)' }}>
            <h3 style={{ marginTop: 0, marginBottom: '1rem', fontSize: '1.5rem' }}>{selectedPoint.name}</h3>
            <div style={{ marginBottom: '1rem' }}>
              <img src={selectedPoint.latestPhotoUrl} alt={selectedPoint.name} style={{ width: '100%', height: '200px', objectFit: 'cover', borderRadius: '4px' }} />
            </div>
            <p><b>ステータス:</b> <span data-proof="point-status" style={{ color: selectedPoint.status === '稼働中' ? 'green' : 'orange'}}>{selectedPoint.status}</span></p>
            <p><b>最終更新:</b> {selectedPoint.updatedAt}</p>
            <p><b>コメント:</b> {selectedPoint.comment || 'N/A'}</p>
            {selectedPoint.name === currentReidEvidence?.matchedPointName && currentReidEvidence && (
                <div style={{ marginTop: '1rem', borderTop: '1px dashed #ccc', paddingTop: '1rem' }}>
                    <p style={{ margin: 0, fontWeight: 'bold' }}>AIが見た類似写真（再識別の根拠）</p>
                    <div style={{ display: 'flex', gap: '1rem', marginTop: '0.5rem' }}>
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                            <p style={{ margin: 0, fontSize: '0.8rem', color: '#666' }}>新しい投稿写真</p>
                            <img src={currentReidEvidence.newPhotoUrl} alt="New contribution" style={{ width: '120px', height: '80px', objectFit: 'cover', borderRadius: '4px' }} />
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                            <p style={{ margin: 0, fontSize: '0.8rem', color: '#666' }}>過去の類似写真</p>
                            <img src={currentReidEvidence.previousPhotoUrl} alt="Previous photo" style={{ width: '120px', height: '80px', objectFit: 'cover', borderRadius: '4px' }} />
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