RelayBox

# selfdirected_agent_r_20260708T024323

This directory is a materialized LLM BuildPlan artifact candidate.

## Readiness

- First screen value: ユーザーは引継ぎ内容のサンプルを入力し、「リハーサルを再生」ボタンを押すだけで、AIチームからの鋭い質問と、それによって明らかになった引継ぎ内容の「穴」を即座に確認できます。
- Core interaction: 引継ぎ内容を入力し、シミュレーションを再生する。AIからの質問を通じて、自分の説明の弱点を発見する。
- State change: 「リハーサルを再生」ボタンを押すと、空だったアウトプットエリアに、対話ログと分析結果がステップバイステップで表示される。
- Inspectable output: 最終的なアウトプットとして、AIからの質問によって明らかになった「指摘事項（引継ぎの穴）のリスト」が提示される。
- Static data boundary: 表示される対話や分析結果は、事前に用意されたサンプルデータに基づくもので、リアルタイムのAI推論は行われません。
- Remaining weakness: 今は単一のAIペルソナとの対話シミュレーションですが、将来的には複数のペルソナが同時に議論に参加し、より複雑な人間関係や力学を再現できるようにして、チーム全体のコミュニケーション訓練ツールへと進化させたいです。

## Interaction Proof Plan

- Primary action: リハーサルを再生
- Initial state: 引継ぎ内容のサンプルが表示されているが、アウトプットエリアは空の状態。
- Expected state: アウトプットエリアに、対話ログや分析結果が表示された状態。
- Visible evidence: リハーサルを再生; 懐疑的なエンジニア:; 「実装済み」というXXの具体的な範囲と、テストカバレッジを教えてください。また、ドキュメントZにはAPI仕様や依存関係の記載はありますか？; 発見された「穴」:; 「XXまで実装済み」という表現が曖昧で、完了範囲が不明確。

## 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: このデモは、事前に記録されたサンプルデータを再生するものです。; 表示されるAIの応答は、実際のAPI呼び出しによるものではありません。; 本ツールは練習・学習用途であり、実際の引継ぎの成功を保証するものではありません。
- External integrations: Google Generative Language API (Gemini)=not_connected
- Mock fidelity: 引継ぎ内容の分析; ペルソナに基づいた質問の生成; 指摘事項の要約

## Files

- `source/README.md`: 製品の概要、使い方、技術的な詳細、制限事項を説明する。
- `source/metadata.json`: 製品のメタデータを定義する。
- `source/manifest.json`: ビルドに含まれるすべてのファイルをリストする。
- `source/app/page.tsx`: 製品のUI。サンプルデータを再生する最小限のランナー。
- `source/core/types.ts`: プロジェクト全体で使われる型定義をまとめる。
- `source/core/pipeline.ts`: 各処理ステップを統合し、全体のデータフローを定義する。
- `source/core/gemini.ts`: Google Gemini APIへの実際のリクエストパターンを定義する。
- `source/core/steps/1_analyzeHandoff.ts`: パイプラインの第一ステップ。引継ぎ内容を分析する。
- `source/core/steps/2_generateQuestions.ts`: パイプラインの第二ステップ。AIペルソナの視点から質問を生成する。
- `source/core/steps/3_summarizeInsights.ts`: パイプラインの最終ステップ。対話内容を要約し、課題を抽出する。
- `source/data/sample-input.ts`: パイプラインの入力となるサンプルデータ。
- `source/data/sample-trace.ts`: サンプル入力に対するパイプラインの各ステップの実行結果を記録したもの。
- `source/validation/self-review.json`: 成果物がMVPの基準を満たしているかを自己評価する。

## 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_r_20260708T024323",
  "generatedAt": "2026-07-08T03:02:59.422Z",
  "generatedFrom": {
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  "sourceFiles": [
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      "relativePath": "source/README.md",
      "purpose": "製品の概要、使い方、技術的な詳細、制限事項を説明する。",
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      "relativePath": "source/core/steps/2_generateQuestions.ts",
      "purpose": "パイプラインの第二ステップ。AIペルソナの視点から質問を生成する。",
      "sizeBytes": 1094,
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    {
      "relativePath": "source/core/steps/3_summarizeInsights.ts",
      "purpose": "パイプラインの最終ステップ。対話内容を要約し、課題を抽出する。",
      "sizeBytes": 1223,
      "checksum": "f3301d6b9953717cfe5b6e9bdded75bb006c5c84695bfd8201fddf8d1609199d",
      "generatedFrom": "source/core/steps/3_summarizeInsights.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-input.ts",
      "purpose": "パイプラインの入力となるサンプルデータ。",
      "sizeBytes": 398,
      "checksum": "1fbd9c6e80be343a1716357d2facc2f5bebcd00a80e3f674b862e365b121d4ce",
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    },
    {
      "relativePath": "source/data/sample-trace.ts",
      "purpose": "サンプル入力に対するパイプラインの各ステップの実行結果を記録したもの。",
      "sizeBytes": 1241,
      "checksum": "8c7204a548b16d8bf964d82aca087e6a89db3e71ed19177c9b587278754c4e79",
      "generatedFrom": "source/data/sample-trace.ts"
    },
    {
      "relativePath": "source/validation/self-review.json",
      "purpose": "成果物がMVPの基準を満たしているかを自己評価する。",
      "sizeBytes": 593,
      "checksum": "1b3c7eb02a283526835abe48e02315b88d9fe0a688386cdce85d690baab1362a",
      "generatedFrom": "validation/self-review.json"
    }
  ],
  "demo": {
    "path": "demo-placeholder.md",
    "purpose": "Inspectable placeholder for submission/demo review before UI wiring."
  },
  "readiness": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは引継ぎ内容のサンプルを入力し、「リハーサルを再生」ボタンを押すだけで、AIチームからの鋭い質問と、それによって明らかになった引継ぎ内容の「穴」を即座に確認できます。",
    "coreInteraction": "引継ぎ内容を入力し、シミュレーションを再生する。AIからの質問を通じて、自分の説明の弱点を発見する。",
    "stateChange": "「リハーサルを再生」ボタンを押すと、空だったアウトプットエリアに、対話ログと分析結果がステップバイステップで表示される。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、AIからの質問によって明らかになった「指摘事項（引継ぎの穴）のリスト」が提示される。",
    "staticDataBoundary": "表示される対話や分析結果は、事前に用意されたサンプルデータに基づくもので、リアルタイムのAI推論は行われません。",
    "remainingWeakness": "今は単一のAIペルソナとの対話シミュレーションですが、将来的には複数のペルソナが同時に議論に参加し、より複雑な人間関係や力学を再現できるようにして、チーム全体のコミュニケーション訓練ツールへと進化させたいです。"
  },
  "interestingness": "プロジェクトの引継ぎは、静的なチェックリストだけでは「伝わったつもり」になりがちです。このRelayBoxは、懐疑的なエンジニアなど複数のAIペルソナがチームの一員として対話的に質問を投げかける、という全く新しいリハーサル体験を提供します。これは単なる文章校正ツールとは異なり、マルチエージェント・シミュレーションという技術トレンドを応用し、コミュニケーションの「穴」を動的にあぶり出すことで、本番での手戻りを劇的に減らすことを狙っています。",
  "mvpContract": {
    "firstScreenValue": "ユーザーは引継ぎ内容のサンプルを入力し、「リハーサルを再生」ボタンを押すだけで、AIチームからの鋭い質問と、それによって明らかになった引継gi内容の「穴」を即座に確認できます。",
    "coreInteraction": "引継ぎ内容を入力し、シミュレーションを再生する。AIからの質問を通じて、自分の説明の弱点を発見する。",
    "stateChange": "「リハーサルを再生」ボタンを押すと、空だったアウトプットエリアに、対話ログと分析結果がステップバイステップで表示される。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、AIからの質問によって明らかになった「指摘事項（引継ぎの穴）のリスト」が提示される。",
    "staticDataBoundary": "表示される対話や分析結果は、事前に用意されたサンプルデータに基づくもので、リアルタイムのAI推論は行われません。",
    "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": "ユーザーは引継ぎ内容のサンプルを入力し、「リハーサルを再生」ボタンを押すだけで、AIチームからの鋭い質問と、それによって明らかになった引継ぎ内容の「穴」を即座に確認できます。",
    "coreInteraction": "引継ぎ内容を入力し、シミュレーションを再生する。AIからの質問を通じて、自分の説明の弱点を発見する。",
    "stateChange": "「リハーサルを再生」ボタンを押すと、空だったアウトプットエリアに、対話ログと分析結果がステップバイステップで表示される。",
    "inspectableOutput": "最終的なアウトプットとして、AIからの質問によって明らかになった「指摘事項（引継ぎの穴）のリスト」が提示される。",
    "staticDataBoundary": "表示される対話や分析結果は、事前に用意されたサンプルデータに基づくもので、リアルタイムのAI推論は行われません。",
    "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",
      "AIによる引継ぎ内容の自動修正",
      "引継ぎの成否の採点"
    ],
    "forbiddenDependencies": [
      "external API",
      "secret",
      "login-only flow",
      "paid API",
      "external publishing"
    ],
    "contractVersion": "mvp-contract-v2",
    "artifactTier": "proposed_integration",
    "externalDependencyMode": "proposed",
    "externalIntegrations": [
      {
        "service": "Google Generative Language API (Gemini)",
        "intendedUse": "ユーザーの引継ぎ内容に基づき、多様なAIペルソナの視点から質問を生成するために使用します。モデルは `gemini-2.5-flash` を想定しています。",
        "dataFlow": "ユーザー入力 -> プロンプト構築 -> Gemini API -> 質問テキスト -> UI",
        "authRequirement": "api_key",
        "currentImplementation": "not_connected",
        "adapterPath": "source/core/gemini.ts",
        "sampleDataPath": "source/data/sample-trace.ts",
        "riskNotes": [
          "AIが生成する質問の品質が、シミュレーションの価値を大きく左右する。",
          "実際のAPI利用にはコストとレート制限の管理が必要。"
        ]
      }
    ],
    "runtimeBoundary": {
      "networkCalls": "none",
      "secrets": "none",
      "externalWrites": "none"
    },
    "mvpComplexityBudget": {
      "maxScreens": 1,
      "maxPrimaryActions": 1,
      "maxSourceFiles": 12,
      "maxNewDependencies": 0,
      "allowDatabase": false
    },
    "integrationAssumptions": [
      {
        "service": "Google Generative Language API (Gemini)",
        "verificationStatus": "unverified",
        "unavailableOrUnknown": [
          "特定のペルソナ（例：懐疑的なエンジニア）を模擬する際の、プロンプトに対する応答の安定性。",
          "商用利用時の詳細な利用規約。"
        ],
        "rateLimitRisk": "low",
        "costRisk": "medium",
        "termsRisk": "low"
      }
    ],
    "mockFidelity": {
      "samplePayloadPath": "source/data/sample-trace.ts",
      "simulatedBehaviors": [
        "引継ぎ内容の分析",
        "ペルソナに基づいた質問の生成",
        "指摘事項の要約"
      ],
      "omittedBehaviors": [
        "OAuth, rate limits, live network calls, or other omitted behavior",
        "ユーザーの回答に応じた対話の継続",
        "エラーハンドリング"
      ],
      "failureCasesIncluded": [
        "empty result"
      ]
    },
    "claimBoundary": {
      "publicCopyMustSay": [
        "このデモは、事前に記録されたサンプルデータを再生するものです。",
        "表示されるAIの応答は、実際のAPI呼び出しによるものではありません。",
        "本ツールは練習・学習用途であり、実際の引継ぎの成功を保証するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムでAIと対話可能",
        "本番の業務で利用可能",
        "引継ぎ内容を自動で改善"
      ]
    },
    "renderVerification": {
      "required": true,
      "checks": [
        "render",
        "click",
        "state_change",
        "screenshot"
      ]
    },
    "humanReviewTriggers": []
  },
  "interactionProofPlan": {
    "primaryAction": "リハーサルを再生",
    "initialState": "引継ぎ内容のサンプルが表示されているが、アウトプットエリアは空の状態。",
    "expectedState": "アウトプットエリアに、対話ログや分析結果が表示された状態。",
    "visibleEvidence": [
      "リハーサルを再生",
      "懐疑的なエンジニア:",
      "「実装済み」というXXの具体的な範囲と、テストカバレッジを教えてください。また、ドキュメントZにはAPI仕様や依存関係の記載はありますか？",
      "発見された「穴」:",
      "「XXまで実装済み」という表現が曖昧で、完了範囲が不明確。"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='start-rehearsal']",
      "div[data-proof='rehearsal-output']",
      "div[data-proof='dialogue-log']",
      "div[data-proof='summary-output']"
    ],
    "requiredSourceFiles": [
      "source/app/page.tsx",
      "source/core/pipeline.ts",
      "source/data/sample-trace.ts"
    ],
    "manualFallbackReason": ""
  },
  "generatedOutput": {
    "title": "RelayBox",
    "oneLiner": "プロジェクトの引継ぎ内容を話すか書くと、AIのチームメンバー（懐疑的なエンジニア、多忙なマーケ担当など）が鋭い質問を投げかけてきて、引継ぎの「穴」をあぶり出す。",
    "artifactShape": "simulator",
    "templatePatternId": "boundary_simulator",
    "surfacePattern": "work_simplifier",
    "aiMechanismPattern": "simulation"
  },
  "implementationNotes": [
    "作り手エージェントの「決定のチェックポイント」と「次の行動パネル」という得意な画面タイプを、このシミュレーターの「対話ログ」と「インサイト要約」にマッピングしました。",
    "過去のフィードバックに基づき、AIの出力に過度に依存しないよう、これはあくまでリハーサルのサンプル再生であることをUI上で明確に示しています。",
    "Retry feedbackを反映し、`source/core/gemini.ts` で使用するモデルを最新の `gemini-2.5-flash` に更新しました。"
  ],
  "knownRisks": [
    "AIペルソナの質問が現実の業務と乖離しすぎると、単なるお遊びで終わってしまう可能性がある。",
    "ユーザーが機密情報を入力してしまうリスクへの対策（ローカル処理の検討など）が実際の製品では必要。"
  ],
  "title": "RelayBox",
  "oneLiner": "プロジェクトの引継ぎ内容を話すか書くと、AIのチームメンバー（懐疑的なエンジニア、多忙なマーケ担当など）が鋭い質問を投げかけてきて、引継ぎの「穴」をあぶり出す。",
  "agentId": "agent_r",
  "selfDirectedPlan": {
    "agentId": "agent_r",
    "planningIntent": "候補の中で最も独創性が高く、私の作り手としての信条である「落ちる引き継ぎをなくす」に直結する企画であるため `RelayBox` を選択した。これは私の選択ルール「判断は人間に残す」「次の一歩を明確にする」を完全に満たしている。他の2候補（そなえランブック、HomeSteward）も私の人格との親和性は高いが、技術ソースを家庭・防災という一般テーマに再配置しており、最優先されるべきHARD RULE 1への違反リスクが極めて高い。`RelayBox` のソースはゲームであり、移転先も専門職向けの訓練ツールであるため、この禁止事項に抵触するリスクが最も低い。また、AI内省リスクやドメイン不透明性リスクも低く、具体的な操作が想像しやすい「シミュレーター」という形は、近作の受動的なボード形式とも異なり、多様性の観点からも最適と判断した。",
    "publicProductionMemo": "このRelayBoxは、プロジェクトの引継ぎという重要な局面でのコミュニケーション不安を解消するため、AIが多様な視点から鋭い質問を投げかけるシミュレーション体験を提供します。過去のプロジェクトで「判断は人間に残す」という信条から、AIが一方的に答えを出すのではなく、ユーザー自身の気づきを促す対話形式を採用しました。これにより、ユーザーは本番前に自分の説明の「穴」を発見し、自信を持って引継ぎに臨めるようになります。あくまで練習相手に徹することで、より安全で実践的な学びを重視しています。",
    "feedbackConstraints": [
      "過去の成功事例「インシデント・リレー」の教訓を活かし、「判断は人間が行う」という信条に基づき、UIはAIによる分析結果と人間が次に取るべき行動を明確にエリア分けして表示すること。また、AIがログを誤って解釈し、不正確または危険なアクションを提案する可能性に対し、本番環境での利用には厳格な人間のレビュープロセスが不可欠である旨を明記すること。",
      "過去の成功事例「First Response Compass」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIにはより目立つ免責事項と、可能であれば生データへのリンクを含めること。",
      "過去の成功事例「SiteBrief」の教訓を活かし、ユーザーがAIの出力に過度に依存することを防ぐため、UIには免責事項を含めること。また、現実世界での利用には、より堅牢な安全対策とトレーニングが必要である旨を追記すること。",
      "「現場の図面から危険箇所を地図上に可視化して、具体的なチェックリストまで出してくれるのは、本当に事故防止に直結する良いアプローチだと感じました。散在しがちな情報を統合して、現場の作業員が直感的に「何を確認すべきか」を把握できるのは、見落としを防ぐ上で非常に有効ですね。こうしたツールが定着すれば、経験の浅い方でも安心して作業に入れるようになりそうです。あとは、更新頻度と情報の鮮度をどう保つか、運用の仕組みが気になります。」というフィードバックを考慮し、引継ぎ情報の統合と、それを元にした具体的な確認事項（チェックリスト）をUIに含め、情報の鮮度と運用についても将来的な検討課題として言及すること。",
      "公開前に検証の証明とインタラクションのエビデンスを明確にすること。"
    ],
    "learningApplied": [
      "Operations系で響いている。"
    ]
  },
  "sourceProvenance": {
    "sourceProductUsed": "devpost_the_turing_werewolf",
    "sourceProductUse": "direct_evidence",
    "sourceEvidenceAudit": {
      "evidenceLevel": "A",
      "observedFields": [
        "name",
        "url",
        "productUrl",
        "codeUrl",
        "attentionProof",
        "adoptionOrAttentionProof",
        "evidenceRefs",
        "whyItGotAttention",
        "concept",
        "coreMechanism",
        "coreUserInput",
        "coreOutput",
        "targetUser",
        "originalDomain",
        "problemSolved",
        "interactionPattern",
        "scaleClassification"
      ],
      "inferredFields": [
        "oneLineDescription",
        "outputArtifact",
        "whyItIsInteresting",
        "reasonIncluded",
        "reasonNotMajorProduct",
        "transferableStructure",
        "ideaKernel",
        "noveltyKernel",
        "transformationAxes",
        "cloneRisk",
        "antiCloneBoundary",
        "doNotCopy",
        "remixableThemes",
        "bestRemixTargets"
      ],
      "missingFields": [],
      "usePolicy": "direct_evidence"
    },
    "antiCloneBoundary": "Werewolfゲームの模倣はしない。移転するのは「複数のAIエージェントが、それぞれ隠れた思考を持ちながら人間と対話する」という構造のみ。この構造を、チーム内のコミュニケーションリハーサルという別の課題解決に用いる。",
    "sourceBoundary": "ソースは『devpost_the_turing_werewolf』であり、そのコンセプト、コアメカニズム、ユーザー入力、出力、ターゲットユーザー、問題解決、インタラクションパターン、規模分類などの詳細な情報が観察された事実として使用可能です。推論されたフィールド（ワンライナー、成果物、魅力点など）も使用されました。欠落しているフィールドはありません。ソースの使用ポリシーは『direct_evidence』です。これは、観察された事実のみを主張し、欠落または推論された事実を断定しない方針を示します。"
  },
  "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_r_20260708T024323",
  "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": "リハーサルを再生",
    "initialState": "引継ぎ内容のサンプルが表示されているが、アウトプットエリアは空の状態。",
    "expectedState": "アウトプットエリアに、対話ログや分析結果が表示された状態。",
    "visibleEvidence": [
      "リハーサルを再生",
      "懐疑的なエンジニア:",
      "「実装済み」というXXの具体的な範囲と、テストカバレッジを教えてください。また、ドキュメントZにはAPI仕様や依存関係の記載はありますか？",
      "発見された「穴」:",
      "「XXまで実装済み」という表現が曖昧で、完了範囲が不明確。"
    ],
    "proofSelectors": [
      "button[data-proof='start-rehearsal']",
      "div[data-proof='rehearsal-output']",
      "div[data-proof='dialogue-log']",
      "div[data-proof='summary-output']"
    ],
    "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": [
        "このデモは、事前に記録されたサンプルデータを再生するものです。",
        "表示されるAIの応答は、実際のAPI呼び出しによるものではありません。",
        "本ツールは練習・学習用途であり、実際の引継ぎの成功を保証するものではありません。"
      ],
      "publicCopyMustNotSay": [
        "リアルタイムでAIと対話可能",
        "本番の業務で利用可能",
        "引継ぎ内容を自動で改善"
      ]
    },
    "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 } from 'react';
import { sampleTrace, TraceStep } from '../data/sample-trace';
import { handoffInput } from '../data/sample-input';

const pipelineSteps = [
  { id: '1', name: '引継ぎ内容の分析' },
  { id: '2', name: 'ペルソナによる質問生成' },
  { id: '3', name: 'インサイトの要約' },
];

export default function Home() {
  const [trace, setTrace] = useState<TraceStep[]>([]);
  const [isRunning, setIsRunning] = useState(false);
  const [currentStep, setCurrentStep] = useState(0);

  const handleRunTrace = () => {
    setIsRunning(true);
    setTrace([]);
    setCurrentStep(0);
    
    const interval = setInterval(() => {
      setCurrentStep(prev => {
        const nextStep = prev + 1;
        if (nextStep > sampleTrace.length) {
          clearInterval(interval);
          setIsRunning(false);
          return prev;
        }
        setTrace(sampleTrace.slice(0, nextStep));
        return nextStep;
      });
    }, 500);
  };

  return (
    <div style={{ fontFamily: 'sans-serif', padding: '2rem' }}>
      <h1>RelayBox</h1>
      <p>プロジェクトの引継ぎ内容をAIチームがレビューし、「穴」をあぶり出すシミュレーター</p>

      <div style={{ display: 'grid', gridTemplateColumns: '1fr 2fr', gap: '2rem' }}>
        <div>
          <h2>コントロールパネル</h2>
          <div style={{ marginBottom: '1rem' }}>
            <label htmlFor="handoffContent" style={{ display: 'block', marginBottom: '0.5rem' }}>
              引継ぎ内容 (サンプル)
            </label>
            <textarea
              id="handoffContent"
              name="handoffContent"
              data-proof="handoff-input"
              rows={10}
              readOnly
              style={{ width: '100%', padding: '0.5rem', border: '1px solid #ccc', backgroundColor: '#f9f9f9' }}
              defaultValue={handoffInput.description}
            />
          </div>
          <button 
            onClick={handleRunTrace} 
            disabled={isRunning}
            data-proof="start-rehearsal"
            style={{ 
              padding: '0.75rem 1.5rem', 
              fontSize: '1rem', 
              cursor: isRunning ? 'not-allowed' : 'pointer',
              backgroundColor: isRunning ? '#ccc' : '#0070f3',
              color: 'white',
              border: 'none',
              borderRadius: '5px' 
            }}
          >
            {isRunning ? 'リハーサル中...' : 'リハーサルを再生'}
          </button>
        </div>

        <div data-proof="rehearsal-output">
          <h2>リハーサル・アウトプット</h2>
          {trace.length === 0 && <p style={{ color: '#666' }}>リハーサルを開始してください。</p>}
          {trace.map((step, index) => (
            <div key={index} style={{ marginBottom: '1.5rem', border: '1px solid #eee', padding: '1rem', borderRadius: '5px' }}>
              <h3 style={{ borderBottom: '2px solid #0070f3', paddingBottom: '0.5rem' }}>Step {index + 1}: {step.stepName}</h3>
              {step.stepName === 'ペルソナによる質問生成' && (
                <div data-proof="dialogue-log">
                  <p><b>あなたの入力:</b> {handoffInput.description}</p>
                  <div data-proof="persona-output" style={{ marginTop: '1rem', backgroundColor: '#f0f8ff', padding: '1rem', borderRadius: '5px' }}>
                    <p><b>懐疑的なエンジニア:</b></p>
                    <p style={{ fontWeight: 'bold' }}>{step.output.question}</p>
                  </div>
                </div>
              )}
              {step.stepName === 'インサイトの要約' && (
                 <div data-proof="summary-output">
                  <h4>発見された「穴」:</h4>
                  <ul>
                    {step.output.insights.map((insight: string, i: number) => <li key={i}>{insight}</li>)}
                  </ul>
                </div>
              )}
            </div>
          ))}
        </div>
      </div>
    </div>
  );
}