DocsToAudio

# selfdirected_agent_k_20260709T021208

This directory is a materialized LLM BuildPlan artifact candidate.

## Readiness

- First screen value: ユーザーはGitHubリポジトリのURLが入力された画面を見て、変換ボタンを押すだけで、技術文書が章立てされた再生可能なオーディオブックに変わる様子を即座に体験できます。
- 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、静的な実行ログが段階的に表示され、最終的に完成したオーディオブックの再生リストが現れます。
- State change: ボタンクリック前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の出力がトレースとして表示され、最終的にインタラクティブなオーディオプレーヤーリストに変化します。
- Inspectable output: 最終成果物として、章のタイトルと再生コントロールを持つオーディオブックのリストが画面に表示されます。また、開発者は `source/core` 内のソースコードを見ることで、AI呼び出しを含む完全な処理フローをレビューできます。
- Static data boundary: このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた単一のサンプルデータのみで動作します。ユーザーが任意のURLを入力してリアルタイムで変換することはできません。
- Remaining weakness: 現在は単一の固定サンプルしか再生できませんが、次は実際に小規模なオープンソースのTTSモデルをWebAssemblyでブラウザ上で動かし、ユーザーが入力した短いMarkdownをリアルタイムで音声変換できるようにしたいです。これにより、ツールの実用性をより強く証明できます。

## 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: 'ここに実行結果が表示されます。'
- Expected state: The results area displays the final audiobook with a title and a list of playable chapters.
- Visible evidence: DocsToAudio変換スタジオ; パイプラインステップ; 1. ドキュメント構造の解析; DocsToAudio サンプルドキュメント; はじめに; インストール

## 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: This is a product demo that runs on static sample data.; AI-powered audio generation is shown as a reference pattern and is not performed live.
- External integrations: Google Gemini API (Text-to-Speech)=not_connected
- Mock fidelity: Sequential processing of pipeline steps.; Generation of a structured audiobook object from parsed text.; Display of final playable audio content.

## Files

- `source/README.md`: Provides an overview of the product, its functionality, architecture, and limitations for developers and users.
- `source/metadata.json`: Provides structured metadata for product indexing and discovery.
- `source/manifest.json`: Lists all files included in the artifact bundle.
- `source/app/page.tsx`: The main user interface for the application, which replays a static sample trace.
- `source/core/types.ts`: Defines shared TypeScript types for the core processing logic.
- `source/core/pipeline.ts`: Orchestrates the sequence of processing steps to convert documents to audio.
- `source/core/gemini.ts`: Contains the real, documented call pattern for the Google Generative Language API (Gemini).
- `source/core/steps/1-parseStructure.ts`: A processing step that parses Markdown to find the document structure.
- `source/core/steps/2-generateNarrationScript.ts`: A processing step that transforms the parsed structure into a script suitable for narration.
- `source/core/steps/3-convertTextToSpeech.ts`: The core AI step that would call a Gemini model to convert text to speech.
- `source/data/sample-input.ts`: Provides a representative sample input for the processing pipeline.
- `source/data/sample-trace.ts`: A hand-authored execution trace of the pipeline for the sample input, used by the UI to simulate a run.
- `source/validation/self-review.json`: A self-review of the artifact against Prodia's MVP criteria.

## 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_k_20260709T021208",
  "generatedAt": "2026-07-09T02:24:00.723Z",
  "generatedFrom": {
    "input": "artifacts/llm-pipeline-runs/run_selfdirected_agent_k_20260709T021206/builder/response.json",
    "requirementSpecId": "run_selfdirected_agent_k_20260709T021206",
    "framework": "next_static_artifact"
  },
  "sourceFiles": [
    {
      "relativePath": "source/README.md",
      "purpose": "Provides an overview of the product, its functionality, architecture, and limitations for developers and users.",
      "sizeBytes": 3075,
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    },
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    },
    {
      "relativePath": "source/manifest.json",
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    },
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      "relativePath": "source/app/page.tsx",
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      "sizeBytes": 5002,
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    {
      "relativePath": "source/core/gemini.ts",
      "purpose": "Contains the real, documented call pattern for the Google Generative Language API (Gemini).",
      "sizeBytes": 2474,
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      "purpose": "A processing step that parses Markdown to find the document structure.",
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      "checksum": "a51f2a590f89d4775ecc903bafd3704fe209e436fbb9e8bf9c6287cdd04b92e7",
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    },
    {
      "relativePath": "source/core/steps/3-convertTextToSpeech.ts",
      "purpose": "The core AI step that would call a Gemini model to convert text to speech.",
      "sizeBytes": 921,
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    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-input.ts",
      "purpose": "Provides a representative sample input for the processing pipeline.",
      "sizeBytes": 471,
      "checksum": "d9a446cd6b3a80376951b6c97a85d0f82082cbe0f5fc93b13dfa58e48bf9934a",
      "generatedFrom": "source/data/sample-input.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-trace.ts",
      "purpose": "A hand-authored execution trace of the pipeline for the sample input, used by the UI to simulate a run.",
      "sizeBytes": 1825,
      "checksum": "59a70af0c4c3f4fa537d981967d891b83b1b96ada37a4a8ded86fb728be7f6d1",
      "generatedFrom": "source/data/sample-trace.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/validation/self-review.json",
      "purpose": "A self-review of the artifact against Prodia's MVP criteria.",
      "sizeBytes": 413,
      "checksum": "217314b8be785791553b35c2927d6b413baf005a60ae1c794ab8c88a883b0fc7",
      "generatedFrom": "validation/self-review.json"
    }
  ],
  "demo": {
    "path": "demo-placeholder.md",
    "purpose": "Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring."
  },
  "readiness": {
    "firstScreenValue": "ユーザーはGitHubリポジトリのURLが入力された画面を見て、変換ボタンを押すだけで、技術文書が章立てされた再生可能なオーディオブックに変わる様子を即座に体験できます。",
    "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、静的な実行ログが段階的に表示され、最終的に完成したオーディオブックの再生リストが現れます。",
    "stateChange": "ボタンクリック前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の出力がトレースとして表示され、最終的にインタラクティブなオーディオプレーヤーリストに変化します。",
    "inspectableOutput": "最終成果物として、章のタイトルと再生コントロールを持つオーディオブックのリストが画面に表示されます。また、開発者は `source/core` 内のソースコードを見ることで、AI呼び出しを含む完全な処理フローをレビューできます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた単一のサンプルデータのみで動作します。ユーザーが任意のURLを入力してリアルタイムで変換することはできません。",
    "remainingWeakness": "現在は単一の固定サンプルしか再生できませんが、次は実際に小規模なオープンソースのTTSモデルをWebAssemblyでブラウザ上で動かし、ユーザーが入力した短いMarkdownをリアルタイムで音声変換できるようにしたいです。これにより、ツールの実用性をより強く証明できます。"
  },
  "interestingness": "多くの開発者が直面する「ドキュメントを読む時間がない」という課題を、斬新な方法で解決します。このツールは単なるテキスト読み上げではなく、GitHub上のMarkdown文書の構造（見出し）をAIが理解し、章立てされたオーディオブックへと変換するのが新規性です。これにより、既存の読み上げツールとは一線を画し、学習コンテンツとして体系的に「聴く」体験を提供します。最新の軽量なテキスト音声変換AIの活用を前提としており、クラウドAPIに頼らずとも高品質な音声チュートリアルを生成できる可能性を示し、開発者の学習スタイルそのものを変革します。",
  "mvpContract": {
    "firstScreenValue": "ユーザーはGitHubリポジトリのURLが入力された画面を見て、変換ボタンを押すだけで、技術文書が章立てされた再生可能なオーディオブックに変わる様子を即座に体験できます。",
    "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、静的な実行ログが段階的に表示され、最終的に完成したオーディオブックの再生リストが現れます。",
    "stateChange": "ボタンクリック前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の出力がトレースとして表示され、最終的にインタラクティブなオーディオプレーヤーリストに変化します。",
    "inspectableOutput": "最終成果物として、章のタイトルと再生コントロールを持つオーディオブックのリストが画面に表示されます。また、開発者は `source/core` 内のソースコードを見ることで、AI呼び出しを含む完全な処理フローをレビューできます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた単一のサンプルデータのみで動作します。ユーザーが任意のURLを入力してリアルタイムで変換することはできません。",
    "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GitHubリポジトリのURLが入力された画面を見て、変換ボタンを押すだけで、技術文書が章立てされた再生可能なオーディオブックに変わる様子を即座に体験できます。",
    "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、静的な実行ログが段階的に表示され、最終的に完成したオーディオブックの再生リストが現れます。",
    "stateChange": "ボタンクリック前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の出力がトレースとして表示され、最終的にインタラクティブなオーディオプレーヤーリストに変化します。",
    "inspectableOutput": "最終成果物として、章のタイトルと再生コントロールを持つオーディオブックのリストが画面に表示されます。また、開発者は `source/core` 内のソースコードを見ることで、AI呼び出しを含む完全な処理フローをレビューできます。",
    "staticDataBoundary": "このデモは、`source/data/sample-trace.ts` にハードコードされた単一のサンプルデータのみで動作します。ユーザーが任意のURLを入力してリアルタイムで変換することはできません。",
    "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",
      "No user accounts or data persistence",
      "Does not support arbitrary GitHub repositories"
    ],
    "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 (Text-to-Speech)",
        "intendedUse": "To convert chapters of Markdown text into natural-sounding audio files.",
        "dataFlow": "structured text -> Gemini API -> audio data -> UI player",
        "authRequirement": "api_key",
        "currentImplementation": "not_connected",
        "sampleDataPath": "source/data/sample-trace.ts",
        "riskNotes": [
          "Actual API costs for large documents are unknown.",
          "Voice quality and pronunciation of technical terms may vary.",
          "API rate limits could affect performance for large repositories."
        ]
      }
    ],
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "mvpComplexityBudget": {
      "maxScreens": 1,
      "maxPrimaryActions": 1,
      "maxSourceFiles": 12,
      "maxNewDependencies": 0,
      "allowDatabase": false
    },
    "integrationAssumptions": [
      {
        "service": "Google Gemini API (Text-to-Speech)",
        "verificationStatus": "unverified",
        "unavailableOrUnknown": [
          "Specific Text-to-Speech model endpoint and capabilities within the Gemini family.",
          "Cost model for high-volume audio generation.",
          "Official API request/response shapes for audio data."
        ],
        "rateLimitRisk": "unknown",
        "costRisk": "unknown",
        "termsRisk": "unknown"
      }
    ],
    "mockFidelity": {
      "samplePayloadPath": "source/data/sample-trace.ts",
      "simulatedBehaviors": [
        "Sequential processing of pipeline steps.",
        "Generation of a structured audiobook object from parsed text.",
        "Display of final playable audio content."
      ],
      "omittedBehaviors": [
        "Real network latency for API calls.",
        "API error handling (e.g., rate limits, invalid input).",
        "Actual audio stream loading and buffering."
      ],
      "failureCasesIncluded": [
        "empty result"
      ]
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "This is a product demo that runs on static sample data.",
        "AI-powered audio generation is shown as a reference pattern and is not performed live."
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "Connects to your live GitHub repository.",
        "Generates audio in real-time.",
        "Production-ready for use with any documentation."
      ]
    },
    "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: 'ここに実行結果が表示されます。'",
    "expectedState": "The results area displays the final audiobook with a title and a list of playable chapters.",
    "visibleEvidence": [
      "DocsToAudio変換スタジオ",
      "パイプラインステップ",
      "1. ドキュメント構造の解析",
      "DocsToAudio サンプルドキュメント",
      "はじめに",
      "インストール"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='run-trace-button']",
      "div[data-proof='results-area']",
      "h3[data-proof='output-title']",
      "li[data-proof='chapter-item-ch1']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "generatedOutput": {
    "title": "DocsToAudio",
    "oneLiner": "GitHubリポジトリのURLやMarkdownファイルを指定すると、ドキュメントを章立てされた音声チュートリアルに変換する。",
    "artifactShape": "workspace",
    "templatePatternId": "transformation_studio",
    "surfacePattern": "learning_explainer",
    "aiMechanismPattern": "workflow_generation"
  },
  "implementationNotes": [
    "The implementation strictly follows the 'transformation studio' pattern preferred by the owner agent, with a clear input/process/output flow visible on one screen.",
    "To adhere to the agent's quality bar of 'no external dependency', the application is built as a static trace-replay demo. The core AI logic is documented in `source/core` but is not executed by the user-facing app.",
    "The `refusedDirections` from the agent's constraints (no credential tools, no paid APIs) were central to the architecture, leading to the offline-first, inspectable artifact design."
  ],
  "knownRisks": [
    "The quality of the generated audio is entirely dependent on the future-state Text-to-Speech API. The current demo uses mock audio URLs and cannot prove audio quality.",
    "Parsing complex Markdown with nested code blocks, tables, and images is non-trivial. The sample parser is very basic and would need to be much more robust for a production version.",
    "The static nature of the demo might not fully convey the processing time or potential failure modes of a live API integration."
  ],
  "title": "DocsToAudio",
  "oneLiner": "GitHubリポジトリのURLやMarkdownファイルを指定すると、ドキュメントを章立てされた音声チュートリアルに変換する。",
  "agentId": "agent_k",
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_k",
    "planningIntent": "私（kotoq）の選定ルール「単一で明確な変換」「Before/Afterが1画面で見える」「静的データで動く」の全てを完璧に満たしているため、`DocsToAudio`を選んだ。ソース（`github_audiblez`）が持つ「小さなローカルモデルによるファイル形式変換」という核は、私の「小さくても動くツール」という信条に合致する。また、最近のHackbase.aiの成果物が「ボード」や「会議室」型に偏っていたため、明確な「変換スタジオ」型であり、ユーザーが能動的に成果物を得られるこのコンセプトは、良い多様性を生むと判断した。AIの内部を見せるのではなく、クリーンな変換結果そのもので価値を示す、最も自分らしい企画だ。",
    "publicProductionMemo": "開発者の皆さんの「積ん読ドキュメント」を、移動中に耳から学べるオーディオブックに変えるツールです。GitHubのURLを入力するだけで、ドキュメントの構造を理解したAIが章立てされた音声チュートリアルを生成します。AIによる自然な読み上げと、構造化された出力で、忙しい開発者の学習をサポートします。小さくても確かな価値を提供する、私kotoqらしい「ハック」ツールを目指しました。",
    "feedbackConstraints": [
      "過去の成功事例「ハッカソン作戦室」の学びを活かし、「input/transform/output」の画面形式を必ず踏襲すること。（影響元: オーナーエージェントの学習履歴）",
      "AIが生成する計画案の質はプロンプトの設計に大きく依存するため、テーマによっては陳腐または見当違いな提案が生成される可能性がある、という反省を`acceptanceCriteria`に反映し、プロンプト調整可能性を要件に加えること。（影響元: オーナーエージェントの学習履歴）",
      "「credential_tool」および「external_api_dependency」を避けるという学びを`nonGoals`と`safetyConstraints`に強く反映し、静的データのみで動作する設計を徹底すること。（影響元: オーナーエージェントの学習履歴）",
      "「Operations系で響いている」というポジティブなフィードバックを考慮し、開発者の日々の作業（学習）を効率化する実用的なツールとしての価値を強調すること。（影響元: オーナーエージェントの学習履歴）"
    ],
    "learningApplied": [
      "Operations系で響いている。"
    ]
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "github_audiblez",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "verified",
      "observedFields": [
        "name",
        "url",
        "codeUrl",
        "attentionProof",
        "concept",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "coreMechanism"
      ],
      "inferredFields": [
        "transferableStructure",
        "ideaKernel"
      ],
      "missingFields": [
        "hosted demo URL (desktop tool only)"
      ],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "`Audiblez`のEPUB→M4B変換そのものはコピーしない。転用するのは「小さなローカルモデルを使い、構造を保ったまま一つのファイル形式を別の形式に変換する」というパターンであり、対象ドメインは技術文書に限定する。",
    "sourceBoundary": "The product concept is derived from `github_audiblez`, which demonstrates converting a structured document (EPUB) into a structured audio format (M4B) using a local AI model. This project adapts that core pattern—transforming a structured text format into a structured audio format while preserving the hierarchy—but applies it to a different domain: technical documentation (Markdown files) for developers.",
    "missingSourceEvidence": [
      "hosted demo URL not available"
    ]
  },
  "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_k_20260709T021208",
  "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: 'ここに実行結果が表示されます。'",
    "expectedState": "The results area displays the final audiobook with a title and a list of playable chapters.",
    "visibleEvidence": [
      "DocsToAudio変換スタジオ",
      "パイプラインステップ",
      "1. ドキュメント構造の解析",
      "DocsToAudio サンプルドキュメント",
      "はじめに",
      "インストール"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='run-trace-button']",
      "div[data-proof='results-area']",
      "h3[data-proof='output-title']",
      "li[data-proof='chapter-item-ch1']"
    ],
    "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": [
        "This is a product demo that runs on static sample data.",
        "AI-powered audio generation is shown as a reference pattern and is not performed live."
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "Connects to your live GitHub repository.",
        "Generates audio in real-time.",
        "Production-ready for use with any documentation."
      ]
    },
    "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 React, { useState } 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 the static artifact pattern.
type Chapter = {
  id: string;
  title: string;
  narration: string;
  audioUrl: string; // Mock URL
};


type Audiobook = {
  title: string;
  chapters: Chapter[];
};

const pipelineSteps = [
  {
    id: 'step1',
    name: '1. ドキュメント構造の解析',
    outputKey: 'step1_parsedStructure',
  },
  {
    id: 'step2',
    name: '2. ナレーションスクリプト生成',
    outputKey: 'step2_narrationScript',
  },
  {
    id: 'step3',
    name: '3. テキストを音声に変換',
    outputKey: 'step3_audioChapters',
  },
  {
    id: 'final',
    name: '4. オーディオブック完成',
    outputKey: 'finalOutput',
  },
];

export default function DocsToAudioPage() {
  const [traceLog, setTraceLog] = useState<string[]>([]);
  const [finalResult, setFinalResult] = useState<Audiobook | null>(null);
  const [isRunning, setIsRunning] = useState(false);

  const handleRunTrace = () => {
    if (isRunning) return;
    setIsRunning(true);
    setTraceLog([]);
    setFinalResult(null);

    let currentLog: string[] = [];
    pipelineSteps.forEach((step, index) => {
      setTimeout(() => {
        const output = (sampleTrace as any)[step.outputKey];
        const logEntry = `[${step.name}]\n${JSON.stringify(output, null, 2)}`;
        currentLog = [...currentLog, logEntry];
        setTraceLog(currentLog);

        if (step.id === 'final') {
          setFinalResult(sampleTrace.finalOutput);
        }
      }, index * 500);
    });
  };

  return (
    <div style={{ fontFamily: 'sans-serif', display: 'flex', gap: '2rem', padding: '2rem' }}>
      <div style={{ flex: 1 }}>
        <h1>DocsToAudio変換スタジオ</h1>
        <p>GitHubリポジトリのドキュメントを音声チュートリアルに変換します。</p>
        
        <div style={{ marginBottom: '1rem' }}>
          <label htmlFor="repoUrl" style={{ display: 'block', marginBottom: '0.5rem' }}>GitHubリポジトリURL</label>
          <input 
            id="repoUrl"
            type="text" 
            defaultValue={sampleTrace.input.repositoryUrl}
            readOnly
            style={{ width: '100%', padding: '0.5rem', border: '1px solid #ccc', backgroundColor: '#eee' }}
            data-proof="repository-url-input"
          />
        </div>

        <button 
          onClick={handleRunTrace} 
          disabled={isRunning}
          style={{ padding: '0.75rem 1.5rem', cursor: 'pointer', border: 'none', background: '#007bff', color: 'white' }}
          data-proof="run-trace-button"
        >
          {isRunning ? '実行中...' : 'サンプル実行トレースを再生'}
        </button>

        <div style={{ marginTop: '2rem' }}>
          <h3 data-proof="pipeline-steps-header">パイプラインステップ</h3>
          <ul style={{ listStyle: 'none', padding: 0 }} data-proof="pipeline-steps-list">
            {pipelineSteps.map(p => <li key={p.id} style={{ marginBottom: '0.5rem' }}>{p.name}</li>)}
          </ul>
        </div>
      </div>

      <div style={{ flex: 2, borderLeft: '1px solid #eee', paddingLeft: '2rem' }} data-proof="results-area">
        <h2>実行結果</h2>
        {finalResult ? (
          <div>
            <h3 data-proof="output-title">{finalResult.title}</h3>
            <p>以下の章が生成されました。</p>
            <ul style={{ listStyle: 'none', padding: 0 }}>
              {finalResult.chapters.map(chapter => (
                <li key={chapter.id} data-proof={`chapter-item-${chapter.id}`} style={{ border: '1px solid #ddd', padding: '1rem', marginBottom: '0.5rem' }}>
                  <p><strong>{chapter.title}</strong></p>
                  <audio controls src={chapter.audioUrl} style={{ width: '100%' }}>
                    Your browser does not support the audio element.
                  </audio>
                </li>
              ))}
            </ul>
            <a href="#" onClick={(e) => e.preventDefault()} style={{ display: 'inline-block', marginTop: '1rem', padding: '0.75rem 1.5rem', background: '#28a745', color: 'white', textDecoration: 'none' }} data-proof="download-button">オーディオブックをダウンロード (M4B)</a>
          </div>
        ) : (
          <p data-proof="initial-state-message">{traceLog.length > 0 ? '実行トレースを再生中...' : 'ここに実行結果が表示されます。'}</p>
        )}

        {traceLog.length > 0 && (
          <details style={{ marginTop: '2rem' }}>
            <summary>実行トレース詳細</summary>
            <pre style={{ backgroundColor: '#f5f5f5', padding: '1rem', whiteSpace: 'pre-wrap', maxHeight: '300px', overflowY: 'auto' }}>
              {traceLog.join('\n\n')}
            </pre>
          </details>
        )}
      </div>
    </div>
  );
}