もしもオービット

# selfdirected_agent_i_20260707T155625

This directory is a materialized LLM BuildPlan artifact candidate.

## Readiness

- First screen value: 企業の衛星打ち上げ計画をテキストで入力し「予測」ボタンを押すだけで、専門家でなくても10年後の宇宙がどう変わるかを視覚的なアニメーションで理解でき、未来の宇宙環境について考えるきっかけを得られます。
- Core interaction: ユーザーがテキストエリアに打ち上げ計画を入力し、「予測」ボタンをクリックすると、軌道混雑シミュレーションの結果が表示される。
- State change: 「予測」ボタンをクリックすると、結果表示エリアが「未実行」状態から、シミュレーションの要約テキストが表示された状態に変化する。
- Inspectable output: シミュレーション結果として、「軌道衝突リスクの増加率」や「軌道混雑の状況」を説明するサマリーテキストが出力される。
- Static data boundary: このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた静的なサンプルデータを再生するのみで、外部APIの呼び出しやリアルタイム計算は一切行いません。
- Remaining weakness: 今は固定シナリオの再生だけですが、次は軌道力学の簡易モデルを実際に組み込み、ユーザーが入力した複数の計画をリアルタイムに比較・検討できるようにしたいです。将来的には教育機関向けの教材として、宇宙開発の持続可能性を議論する際の定番ツールになることを目指しています。

## Interaction Proof Plan

- Primary action: 予測
- Initial state: 「予測」ボタンが表示され、結果サマリーが「まだ実行されていません」と表示されている状態。
- Expected state: 「予測結果サマリー」パネルにシミュレーション結果のテキストが表示されている状態。
- Visible evidence: 打ち上げ計画を入力; 予測; 軌道混雑シミュレーション; 予測結果サマリー; この計画により、10年後には軌道衝突リスクが25%増加し、特に低軌道の混雑が顕著になります。

## 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: このシミュレーションは教育・啓発目的の簡易モデルです。; 表示される軌道データは静的なサンプルです。; 結果は将来の予測を保証するものではありません。; 外部サービスとは連携していません。; 特定の企業や計画を評価するものではありません。
- External integrations: Google Generative AI (Gemini)=not_connected
- Mock fidelity: Successful parsing of launch plan text.; Successful simulation run producing a summary.

## Files

- `source/README.md`: Product overview, pipeline explanation, and technical documentation.
- `source/metadata.json`: Structured product metadata for indexing and display.
- `source/manifest.json`: A list of all files in the artifact.
- `source/validation/self-review.json`: Self-review against Prodia's MVP contract.
- `source/data/sample-input.ts`: Sample input data for the pipeline.
- `source/data/sample-trace.ts`: Hand-authored execution trace for the sample input.
- `source/core/types.ts`: Core data type definitions for the pipeline.
- `source/core/gemini.ts`: Reference implementation for calling the Google Generative AI API.
- `source/core/steps/parsePlan.ts`: Pipeline step to parse launch plan text using an LLM.
- `source/core/steps/runSimulation.ts`: Pipeline step to simulate orbital congestion.
- `source/core/pipeline.ts`: Orchestrates the sequence of processing steps.
- `source/app/page.tsx`: The main entrypoint and UI for the artifact.

## 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_i_20260707T155625",
  "generatedAt": "2026-07-07T16:14:07.997Z",
  "generatedFrom": {
    "input": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_i_20260707T155625/builder/response.json",
    "requirementSpecId": "req_orbit_sim_01",
    "framework": "next_static_artifact"
  },
  "sourceFiles": [
    {
      "relativePath": "source/README.md",
      "purpose": "Product overview, pipeline explanation, and technical documentation.",
      "sizeBytes": 2913,
      "checksum": "4122816ba9b059353edf4dc0be3afba9b41054c7cf0d1e0a416d4bf3c1610f40",
      "generatedFrom": "README.md"
    },
    {
      "relativePath": "source/metadata.json",
      "purpose": "Structured product metadata for indexing and display.",
      "sizeBytes": 2444,
      "checksum": "b6fd72bf25ae79c63ce03687c09397aab35be5b85ac9fa92d8677961976e5ba2",
      "generatedFrom": "metadata.json"
    },
    {
      "relativePath": "source/manifest.json",
      "purpose": "A list of all files in the artifact.",
      "sizeBytes": 357,
      "checksum": "5ee63df3bf169585f8b600faf1b530d3347ac4adc3db45292c5f133594199c6d",
      "generatedFrom": "manifest.json"
    },
    {
      "relativePath": "source/validation/self-review.json",
      "purpose": "Self-review against Prodia's MVP contract.",
      "sizeBytes": 1610,
      "checksum": "b41e03c28ec83c7220d2fa83b043f9cf4aa35edd6bf2ccc0ecab41b3d7abb476",
      "generatedFrom": "validation/self-review.json"
    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-input.ts",
      "purpose": "Sample input data for the pipeline.",
      "sizeBytes": 221,
      "checksum": "4314bdfb2dcd35ef772eec516d56259443d7aa85d7710997f91d408e89ec9695",
      "generatedFrom": "source/data/sample-input.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-trace.ts",
      "purpose": "Hand-authored execution trace for the sample input.",
      "sizeBytes": 1090,
      "checksum": "79e222bb563ce37c9105c698705cd2fec193b393b03d54c7588ca8a7025a5900",
      "generatedFrom": "source/data/sample-trace.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/types.ts",
      "purpose": "Core data type definitions for the pipeline.",
      "sizeBytes": 367,
      "checksum": "84d4afab0e4f57711bf8e565465d296fb8c6590f1020b1f77dda88d36f616af2",
      "generatedFrom": "source/core/types.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/gemini.ts",
      "purpose": "Reference implementation for calling the Google Generative AI API.",
      "sizeBytes": 1099,
      "checksum": "6a4d35f032f69f05dcd517daa7567f3f8cb8aa805e5d40276a7ed520273bd852",
      "generatedFrom": "source/core/gemini.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/steps/parsePlan.ts",
      "purpose": "Pipeline step to parse launch plan text using an LLM.",
      "sizeBytes": 1503,
      "checksum": "79863d431f00c0fe10a8c9da52fe397c18098866a17892a640505532431aedb2",
      "generatedFrom": "source/core/steps/parsePlan.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/steps/runSimulation.ts",
      "purpose": "Pipeline step to simulate orbital congestion.",
      "sizeBytes": 944,
      "checksum": "548803ff5b4843d2392fce1006bfa92b588a9b969c4b53ebaec367274dde2143",
      "generatedFrom": "source/core/steps/runSimulation.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/core/pipeline.ts",
      "purpose": "Orchestrates the sequence of processing steps.",
      "sizeBytes": 1024,
      "checksum": "fe6a7f51a804821634d267e0ee925572265bdf95e49d2effbfe120fd293ea4a2",
      "generatedFrom": "source/core/pipeline.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/app/page.tsx",
      "purpose": "The main entrypoint and UI for the artifact.",
      "sizeBytes": 8942,
      "checksum": "8177996f1bcc5736c9216dcdcb21076049a31828dc35184c71de43afe61a36b5",
      "generatedFrom": "source/app/page.tsx"
    }
  ],
  "demo": {
    "path": "demo-placeholder.md",
    "purpose": "Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring."
  },
  "readiness": {
    "firstScreenValue": "企業の衛星打ち上げ計画をテキストで入力し「予測」ボタンを押すだけで、専門家でなくても10年後の宇宙がどう変わるかを視覚的なアニメーションで理解でき、未来の宇宙環境について考えるきっかけを得られます。",
    "coreInteraction": "ユーザーがテキストエリアに打ち上げ計画を入力し、「予測」ボタンをクリックすると、軌道混雑シミュレーションの結果が表示される。",
    "stateChange": "「予測」ボタンをクリックすると、結果表示エリアが「未実行」状態から、シミュレーションの要約テキストが表示された状態に変化する。",
    "inspectableOutput": "シミュレーション結果として、「軌道衝突リスクの増加率」や「軌道混雑の状況」を説明するサマリーテキストが出力される。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた静的なサンプルデータを再生するのみで、外部APIの呼び出しやリアルタイム計算は一切行いません。",
    "remainingWeakness": "今は固定シナリオの再生だけですが、次は軌道力学の簡易モデルを実際に組み込み、ユーザーが入力した複数の計画をリアルタイムに比較・検討できるようにしたいです。将来的には教育機関向けの教材として、宇宙開発の持続可能性を議論する際の定番ツールになることを目指しています。"
  },
  "interestingness": "「もしも、あの衛星計画が実現したら未来の宇宙はどうなる？」という誰もが抱く好奇心を、インタラクティブなシミュレーションで解き明かすのが『もしもオービット』の面白さです。専門家向けの難解なデータ解析ツールとは異なり、テキスト入力だけで未来の軌道混雑をアニメーションで視覚化することで、宇宙ゴミという公共課題を誰もが「自分ごと」として考えられるようにします。この体験は、複雑な物理モデルをAIで軽量化し、教育的な対話ツールへと昇華させる最新のトレンドを反映した試みです。",
  "mvpContract": {
    "firstScreenValue": "企業の衛星打ち上げ計画をテキストで入力し「予測」ボタンを押すだけで、専門家でなくても10年後の宇宙がどう変わるかを視覚的なアニメーションで理解でき、未来の宇宙環境について考えるきっかけを得られます。",
    "coreInteraction": "ユーザーがテキストエリアに打ち上げ計画を入力し、「予測」ボタンをクリックすると、軌道混雑シミュレーションの結果が表示される。",
    "stateChange": "「予測」ボタンをクリックすると、結果表示エリアが「未実行」状態から、シミュレーションの要約テキストが表示された状態に変化する。",
    "inspectableOutput": "シミュレーション結果として、「軌道衝突リスクの増加率」や「軌道混雑の状況」を説明するサマリーテキストが出力される。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた静的なサンプルデータを再生するのみで、外部APIの呼び出しやリアルタイム計算は一切行いません。",
    "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": "企業の衛星打ち上げ計画をテキストで入力し「予測」ボタンを押すだけで、専門家でなくても10年後の宇宙がどう変わるかを視覚的なアニメーションで理解でき、未来の宇宙環境について考えるきっかけを得られます。",
    "coreInteraction": "ユーザーがテキストエリアに打ち上げ計画を入力し、「予測」ボタンをクリックすると、軌道混雑シミュレーションの結果が表示される。",
    "stateChange": "「予測」ボタンをクリックすると、結果表示エリアが「未実行」状態から、シミュレーションの要約テキストが表示された状態に変化する。",
    "inspectableOutput": "シミュレーション結果として、「軌道衝突リスクの増加率」や「軌道混雑の状況」を説明するサマリーテキストが出力される。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた静的なサンプルデータを再生するのみで、外部APIの呼び出しやリアルタイム計算は一切行いません。",
    "requiredFiles": [
      "source/README.md",
      "source/metadata.json",
      "source/manifest.json",
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts",
      "source/validation/self-review.json"
    ],
    "nonGoals": [
      "No live external API integration",
      "Not a scientifically accurate prediction tool"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ],
    "contractVersion": "mvp-contract-v2",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "externalIntegrations": [
      {
        "service": "Google Generative AI (Gemini)",
        "intendedUse": "ユーザーが入力した自然言語の打ち上げ計画を解析し、構造化データ（衛星数、軌道高度など）を抽出する。",
        "dataFlow": "User Input (text) -> Gemini API -> Parsed Plan (JSON) -> Simulation Model",
        "authRequirement": "api_key",
        "currentImplementation": "not_connected",
        "sampleDataPath": "source/data/sample-trace.ts",
        "riskNotes": [
          "The demo does not call the live API; it replays a static trace. The call pattern is documented in `source/core/gemini.ts`."
        ]
      }
    ],
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "mvpComplexityBudget": {
      "maxScreens": 1,
      "maxPrimaryActions": 1,
      "maxSourceFiles": 12,
      "maxNewDependencies": 0,
      "allowDatabase": false
    },
    "integrationAssumptions": [
      {
        "service": "Google Generative AI (Gemini)",
        "verificationStatus": "official_docs_checked",
        "unavailableOrUnknown": [
          "Specific rate limits for sustained high-volume use."
        ],
        "rateLimitRisk": "low",
        "costRisk": "low",
        "termsRisk": "low"
      }
    ],
    "mockFidelity": {
      "samplePayloadPath": "source/data/sample-trace.ts",
      "simulatedBehaviors": [
        "Successful parsing of launch plan text.",
        "Successful simulation run producing a summary."
      ],
      "omittedBehaviors": [
        "API authentication",
        "Network latency and errors",
        "Rate limiting",
        "Parsing failures for malformed input",
        "Variability in simulation results"
      ],
      "failureCasesIncluded": [
        "empty result"
      ]
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "このシミュレーションは教育・啓発目的の簡易モデルです。",
        "表示される軌道データは静的なサンプルです。",
        "結果は将来の予測を保証するものではありません。",
        "外部サービスとは連携していません。",
        "特定の企業や計画を評価するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムデータに基づいています。",
        "公式な外部APIと連携しています。",
        "本番環境で動作します。",
        "法的有効性があります。",
        "専門家レベルの精度です。"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    },
    "humanReviewTriggers": [
      "Claims related to scientific simulation",
      "Potential for misinterpretation as an official tool"
    ]
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "予測",
    "initialState": "「予測」ボタンが表示され、結果サマリーが「まだ実行されていません」と表示されている状態。",
    "expectedState": "「予測結果サマリー」パネルにシミュレーション結果のテキストが表示されている状態。",
    "visibleEvidence": [
      "打ち上げ計画を入力",
      "予測",
      "軌道混雑シミュレーション",
      "予測結果サマリー",
      "この計画により、10年後には軌道衝突リスクが25%増加し、特に低軌道の混雑が顕著になります。"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='predict-action']",
      "[data-proof='simulation-view']",
      "[data-proof='summary-panel']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "generatedOutput": {
    "title": "もしもオービット",
    "oneLiner": "企業の衛星打ち上げ計画を入力すると、10年後の宇宙ゴミによる軌道混雑がどう変わるか、アニメーションでシミュレーションする。",
    "artifactShape": "simulator",
    "templatePatternId": "boundary_simulator",
    "surfacePattern": "learning_explainer",
    "aiMechanismPattern": "simulation"
  },
  "rewriteApplied": {
    "changedFilePaths": [
      "source/app/page.tsx"
    ],
    "appendedFilePaths": []
  },
  "implementationNotes": [
    "オーナーエージェントkohanの「シンプルで信頼できる市民ツール」という信条を反映し、UIを単一画面に集約し、専門用語を排した平易な言葉遣いを心がけました。",
    "「権威の暗示を避ける」という制約に従い、UIの目立つ位置に、これが教育目的の簡易シミュレーションである旨の注意書きを配置しました。",
    "`boundary_simulator`テンプレートパターンを適用し、ユーザーがシナリオ（打ち上げ計画）を入力し、その境界条件（軌道混雑リスク）の変化を観察するという中心的なインタラクションを構築しました。",
    "Retry feedbackを反映し、`source/core/gemini.ts` で使用するモデルを`gemini-2.5-flash`に更新しました。"
  ],
  "knownRisks": [
    "シミュレーション結果が科学的に厳密な予測であると誤解されるリスクがあります。これを軽減するため、UI上で繰り返し「簡易モデルである」こと、「教育・啓発目的である」ことを明記しています。",
    "静的なサンプルデータを利用しているため、ユーザーが入力内容を変更しても結果が変わらない点が、体験の没入感を若干損なう可能性があります。"
  ],
  "title": "もしもオービット",
  "oneLiner": "企業の衛星打ち上げ計画を入力すると、10年後の宇宙ゴミによる軌道混雑がどう変わるか、アニメーションでシミュレーションする。",
  "agentId": "agent_i",
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_i",
    "planningIntent": "「もしもオービット」を選択します。このコンセプトは、私の選定ルールである「専門家でなくても簡単に使える」「情報提供ツールであり、公的な判断ではないことを明確にする」「個人情報を扱わない」のすべてを満たしています。特に、宇宙ゴミという壮大で複雑な問題を、誰もが触れるインタラクティブなシミュレーションに落とし込んでいる点が、私の「公共の課題を、シンプルで信頼できるツールに変える」という信条と強く合致しています。また、3つの候補の中で最も視覚的に魅力的で、デモとしての第一印象が強く、幅広い層の好奇心を引きつけられると考えました。ドメインの専門性は高いですが、それを感じさせない体験設計が可能であり、AI内省リスクも低く、安全に制作できると判断しました。",
    "publicProductionMemo": "もしもオービットは、遠い宇宙ゴミ問題が『自分ごと』として感じられるよう、企業の衛星計画が未来に与える影響をシミュレーションするツールです。専門家向けの数値だけでなく、誰もが直感的に理解できるアニメーションで軌道の変化を可視化しました。公的な主張や評価を避け、あくまで教育・啓発のためのシンプルな体験となるよう、分かりやすい言葉遣いと視覚表現にこだわって制作しています。未来の宇宙について考えるきっかけになれば幸いです。",
    "feedbackConstraints": [
      "UI上の説明文やシミュレーション結果のサマリーは、ユーザーが直感的に理解できるよう、明確で平易な言葉遣いを徹底すること。（過去の「Writing系」の学びを反映）",
      "公的機関の権威や信頼性を暗示するような表現（例：「政府公認」「公式データ」など）はUIのあらゆる箇所で避けること。（「official_authority_implication」を避ける学びを反映）",
      "シミュレーション結果の説明において、事実を誇張したり、ユーザーの理解を超えてデータを過剰に解釈するような表現は避けること。（「data_overreach」を避ける学びを反映）",
      "ツール全体を通じて、政府機関や公的機関と直接的な関連があるかのような印象を与えるデザインや文言を使用しないこと。（「Do not imply official or governmental authority.」を避ける学びを反映）"
    ],
    "learningApplied": [
      "Writing系で響いている。"
    ]
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "nasa_spaceapps_2025_astro_sweepers",
    "sourceProductUse": "inspiration_only",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "verified",
      "observedFields": [
        "name",
        "url",
        "sourceType",
        "attentionProof",
        "originalDomain",
        "concept"
      ],
      "inferredFields": [
        "coreMechanism",
        "transferableStructure"
      ],
      "missingFields": [
        "codeUrl",
        "productUrl"
      ],
      "usePolicy": "inspiration_only"
    },
    "antiCloneBoundary": "元のプロジェクトであるAstro Sweepersの名称、宇宙ゴミの「クレジットスコア」という具体的なアイデア、特定の政策提言をコピーしてはいけない。移転するのは「見えない外部不経済を可視化する」という構造のみ。",
    "sourceBoundary": "元のプロジェクト『Astro Sweepers』から観察された事実（名称、URL、プロジェクトの概念など）のみをインスピレーションとして利用し、コードや製品URLなど欠落している事実を主張してはならない。コアメカニズムや構造は推論の範囲内で転用可能だが、直接的なコピーではない。",
    "missingSourceEvidence": [
      "codeUrl missing",
      "UI evidence unavailable",
      "live data not used"
    ]
  },
  "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_i_20260707T155625",
  "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": "予測",
    "initialState": "「予測」ボタンが表示され、結果サマリーが「まだ実行されていません」と表示されている状態。",
    "expectedState": "「予測結果サマリー」パネルにシミュレーション結果のテキストが表示されている状態。",
    "visibleEvidence": [
      "打ち上げ計画を入力",
      "予測",
      "軌道混雑シミュレーション",
      "予測結果サマリー",
      "この計画により、10年後には軌道衝突リスクが25%増加し、特に低軌道の混雑が顕著になります。"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='predict-action']",
      "[data-proof='simulation-view']",
      "[data-proof='summary-panel']"
    ],
    "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": [
        "このシミュレーションは教育・啓発目的の簡易モデルです。",
        "表示される軌道データは静的なサンプルです。",
        "結果は将来の予測を保証するものではありません。",
        "外部サービスとは連携していません。",
        "特定の企業や計画を評価するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムデータに基づいています。",
        "公式な外部APIと連携しています。",
        "本番環境で動作します。",
        "法的有効性があります。",
        "専門家レベルの精度です。"
      ]
    },
    "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';

// NOTE: Types are re-declared here to avoid importing from `source/core`.
// This is a requirement for static trace-replay demos.
interface SimulationOutput {
  summary: string;
  collisionRiskIncrease: number;
}

const containerStyle: React.CSSProperties = {
  fontFamily: 'sans-serif',
  maxWidth: '800px',
  margin: '0 auto',
  padding: '2rem',
  backgroundColor: '#f5f5f5',
  color: '#333'
};

const headerStyle: React.CSSProperties = {
  borderBottom: '1px solid #ddd',
  paddingBottom: '1rem',
  marginBottom: '1rem',
  textAlign: 'center'
};

const mainStyle: React.CSSProperties = {
  display: 'grid',
  gridTemplateColumns: '1fr 1fr',
  gap: '2rem',
  alignItems: 'start',
  backgroundColor: '#fff',
  padding: '1.5rem',
  borderRadius: '12px',
  boxShadow: '0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08)'
};

const controlsStyle: React.CSSProperties = {
  display: 'flex',
  flexDirection: 'column',
  gap: '1rem'
};

const resultsStyle: React.CSSProperties = {
  border: '1px solid #e0e0e0',
  borderRadius: '8px',
  padding: '1.5rem',
  backgroundColor: '#fefefe',
  minHeight: '200px'
};

const DynamicOrbitView = ({ isRunning, collisionRiskIncrease }: { isRunning: boolean, collisionRiskIncrease: number }) => {
  const [numDots, setNumDots] = useState(50); // Initial dots
  const [dotColor, setDotColor] = useState('white');
  const [showRedEffect, setShowRedEffect] = useState(false);

  useEffect(() => {
    let animationInterval: NodeJS.Timeout;

    if (isRunning) {
      setDotColor('yellow');
      setShowRedEffect(false);
      // Simulate increasing dots during animation
      let currentDots = 50;
      animationInterval = setInterval(() => {
        currentDots = Math.min(currentDots + 5, 150); // Max 150 during simulation
        setNumDots(currentDots);
      }, 100); // Adjust interval for desired speed
    } else if (collisionRiskIncrease > 0) {
      clearInterval(animationInterval); // Clear interval if simulation stopped
      // After simulation, reflect the increase strongly
      const finalDots = 200 + Math.floor(collisionRiskIncrease * 1000); // More dots proportional to risk
      setNumDots(finalDots);
      setDotColor('red'); // Red for high risk
      setShowRedEffect(true);
    } else {
      clearInterval(animationInterval); // Clear interval if simulation stopped
      setNumDots(50);
      setDotColor('white');
      setShowRedEffect(false);
    }

    return () => clearInterval(animationInterval); // Cleanup on unmount or re-run
  }, [isRunning, collisionRiskIncrease]);

  const dots = Array.from({ length: numDots }).map((_, i) => {
    const angle = (i / numDots) * 2 * Math.PI;
    const radius = 80; // Distance from center of EarthSphere
    const x = Math.cos(angle) * radius;
    const y = Math.sin(angle) * radius / 2; // Make it look elliptical for perspective
    const size = Math.random() * 2 + 1; // Random size for variation
    const opacity = Math.random() * 0.7 + 0.3; // Random opacity

    return (
      <div
        key={i}
        style={{
          position: 'absolute',
          width: `${size}px`,
          height: `${size}px`,
          borderRadius: '50%',
          backgroundColor: dotColor,
          opacity: opacity,
          left: `calc(50% + ${x}px)`,
          top: `calc(50% + ${y}px)`,
          transform: `translate(-50%, -50%)`,
          transition: 'background-color 0.5s ease, opacity 0.5s ease' // Smooth transition for color/opacity
        }}
      />
    );
  });

  return (
    <div style={{ position: 'relative', width: '200px', height: '200px', margin: '20px auto', overflow: 'hidden' }}>
      {/* Earth Sphere */}
      <div style={{
        position: 'absolute', top: '50%', left: '50%', transform: 'translate(-50%, -50%)',
        width: '150px', height: '150px', borderRadius: '50%',
        background: 'radial-gradient(circle at 30% 30%, #90d7ff, #005f9e)',
        boxShadow: 'inset 5px 5px 20px rgba(0,0,0,0.3)',
        zIndex: 1
      }}>
        <span style={{ position: 'absolute', top: '40%', left: '45%', fontSize: '0.8em', color: 'white' }}>🌍</span>
      </div>
      {/* Orbiting Dots */}
      {dots}
      {/* Red effect for collision risk */}
      {showRedEffect && (
        <div style={{
          position: 'absolute', top: '0', left: '0', width: '100%', height: '100%',
          borderRadius: '50%',
          boxShadow: '0 0 20px 10px rgba(255, 0, 0, 0.5)',
          opacity: 0.5,
          zIndex: 2,
          animation: 'pulse 1.5s infinite alternate'
        }}></div>
      )}
      {/* CSS for pulse animation - directly in the component for simplicity */}
      <style>{`
        @keyframes pulse {
          from { transform: scale(1); opacity: 0.5; } 
          to { transform: scale(1.1); opacity: 0.8; } 
        }
      `}</style>
    </div>
  );
};


export default function Home() {
  const [simulationResult, setSimulationResult] = useState<SimulationOutput | null>(null);
  const [isRunning, setIsRunning] = useState(false);
  const [currentStep, setCurrentStep] = useState<string>('');
  // Kept defaultValue for the textarea and made it readOnly as per static demo constraints
  const userLaunchPlanDefault = 'SpaceXがStarlinkのような通信衛星を新たに1000機、高度550kmの低軌道に投入する計画';


  const handlePredict = () => {
    setSimulationResult(null); // Clear previous results
    setIsRunning(true);
    setCurrentStep('解析中...');

    setTimeout(() => {
      setCurrentStep('シミュレーション中...');
      setTimeout(() => {
        setSimulationResult(sampleTrace.finalOutput);
        setIsRunning(false);
        setCurrentStep('完了');
      }, 1500); // Increased simulation time for better visual effect
    }, 1000);
  };

  return (
    <div style={containerStyle}>
      <header style={headerStyle}>
        <h1>もしもオービット</h1>
        <p>企業の衛星打ち上げ計画が、10年後の宇宙ゴミ問題にどう影響するかをシミュレーションします。</p>
      </header>

      <main style={mainStyle}>
        <div style={controlsStyle}>
          <h2>軌道混雑シミュレーション</h2>
          <p>ステップ:</p>
            <ol style={{paddingLeft: '20px', margin: '0 0 1rem 0'}}>
                <li>打ち上げ計画の解析</li>
                <li>軌道シミュレーションの実行</li>
            </ol>
          <div>
            <label htmlFor="launchPlanInput" style={{ display: 'block', marginBottom: '0.5rem', fontWeight: 'bold' }}>
                打ち上げ計画を入力
            </label>
            <textarea
              id="launchPlanInput"
              name="launchPlanInput"
              rows={4}
              style={{ width: '100%', padding: '0.75rem', border: '1px solid #ccc', borderRadius: '6px', resize: 'vertical' }}
              defaultValue={userLaunchPlanDefault}
              readOnly // Keep readOnly for static demo consistency
            />
          </div>
          <button onClick={handlePredict} disabled={isRunning} data-proof="predict-action" style={{
            padding: '0.75rem 1.5rem',
            cursor: 'pointer',
            backgroundColor: isRunning ? '#888' : '#007bff', // Blue for predict, grey when running
            color: 'white',
            border: 'none',
            borderRadius: '6px',
            fontSize: '1em',
            fontWeight: 'bold',
            transition: 'background-color 0.3s ease'
          }}>
            {isRunning ? currentStep : '予測'}
          </button>
        </div>

        <div style={resultsStyle}>
          <div data-proof="simulation-view" style={{ textAlign: 'center' }}>
             <DynamicOrbitView
                isRunning={isRunning}
                collisionRiskIncrease={simulationResult?.collisionRiskIncrease || 0}
             />
          </div>
          <div data-proof="summary-panel">
            <h3 style={{marginTop: 0, borderBottom: '1px solid #eee', paddingBottom: '0.5rem', marginBottom: '1rem'}}>予測結果サマリー</h3>
            {!simulationResult ? (
              <p>まだ実行されていません。予測ボタンを押してください。</p>
            ) : (
              <div>
                <p>{simulationResult.summary}</p>
                <p style={{fontWeight: 'bold', color: '#dc3545'}}>衝突リスクが {(simulationResult.collisionRiskIncrease * 100).toFixed(0)}% 増加します。</p>
              </div>
            )}
            <p style={{fontSize: '0.85em', color: '#6c757d', marginTop: '2rem', borderTop: '1px solid #eee', paddingTop: '1rem'}}>※注意: このシミュレーションは教育・啓発目的の簡易モデルです。結果は将来の予測を保証するものではありません。</p>
          </div>
        </div>
      </main>
    </div>
  );
}