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ce195cee72
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e935eb6734
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@ -16,42 +16,24 @@ function shuffleInPlace(arr) {
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function extractTermsFromBeginnerBox(box) {
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const clone = box.cloneNode(true);
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clone.querySelector('.formula-label')?.remove();
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// <br> で行分割し、各行の先頭 <strong> だけを用語として扱う。
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// 行中の inline <strong>（強調）は無視することで偽エントリを防ぐ。
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const segments = [];
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let cur = [];
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for (const child of clone.childNodes) {
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if (child.nodeName === 'BR') { segments.push(cur); cur = []; }
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else cur.push(child);
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}
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if (cur.length) segments.push(cur);
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const inner = clone.innerHTML.trim();
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const parts = inner.split(/(?=<strong>)/i).map(s => s.trim()).filter(s => /^<strong>/i.test(s));
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const terms = [];
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for (const seg of segments) {
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// 先頭ノードが <strong> でなければ（前に地の文がある）定義行ではない
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let termNode = null;
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const beforeNodes = [];
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for (const node of seg) {
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if (node.nodeName === 'STRONG') { termNode = node; break; }
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beforeNodes.push(node);
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for (const p of parts) {
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const doc = new DOMParser().parseFromString('<div class="seg">'+p+'</div>', 'text/html');
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const root = doc.querySelector('.seg');
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const st = root && root.querySelector('strong');
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if (!st) continue;
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const term = st.textContent.trim();
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let hint = '';
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let n = st.nextSibling;
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while (n) {
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if (n.nodeType === 3) hint += n.textContent;
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else if (n.nodeType === 1) hint += n.textContent;
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n = n.nextSibling;
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}
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if (!termNode) continue;
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// 先頭 <strong> の前に地の文があれば inline 強調とみなしてスキップ
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if (beforeNodes.some(n => (n.textContent || '').trim())) continue;
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const term = termNode.textContent.trim();
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if (!term) continue;
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// termNode 以降の全ノードの textContent を結合してヒントにする
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const afterIdx = seg.indexOf(termNode) + 1;
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const hint = seg.slice(afterIdx)
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.map(n => n.textContent || '')
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.join('')
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.replace(/^[：:\s．。＝は]+/, '')
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.trim();
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terms.push({ term, hint });
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hint = hint.replace(/^[：:\s．]+/, '').trim();
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if (term) terms.push({ term, hint });
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}
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return terms;
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}
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@ -1,5 +1,5 @@
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// posimai-sc SW — same-origin の静的資産のみキャッシュ（CDN は対象外）
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const CACHE = 'posimai-sc-v9';
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const CACHE = 'posimai-sc-v8';
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const STATIC = [
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'/',
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'/index.html',
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44
server.js
44
server.js
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@ -192,9 +192,6 @@ pool.on('error', (err) => {
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// ── Gemini ────────────────────────────────
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const genAI = process.env.GEMINI_API_KEY
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? new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY) : null;
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// Together アーカイブ専用キー（未設定時は genAI にフォールバック）
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const togetherGenAI = process.env.TOGETHER_GEMINI_API_KEY
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||||
? new GoogleGenerativeAI(process.env.TOGETHER_GEMINI_API_KEY) : genAI;
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// ── API Key 認証 ──────────────────────────
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@ -1987,43 +1984,6 @@ ${excerpt}
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}
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});
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// POST /ai/generate — 汎用 Gemini プロキシ（Digest / Think 用。認証必須・レート制限あり）
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r.post('/ai/generate', authMiddleware, async (req, res) => {
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||||
if (!genAI) return res.status(503).json({ error: 'AI not configured' });
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||||
if (!checkRateLimit('ai_generate', req.userId, 30, 60 * 60 * 1000)) {
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||||
return res.status(429).json({ error: 'AI利用回数が上限に達しました。1時間後に再試行してください' });
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}
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||||
const { contents, systemPrompt, config = {} } = req.body || {};
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||||
if (!Array.isArray(contents) || !contents.length) {
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||||
return res.status(400).json({ error: 'contents required' });
|
||||
}
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||||
if (JSON.stringify(contents).length > 60000) {
|
||||
return res.status(400).json({ error: 'contents too large' });
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||||
}
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try {
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const modelOpts = { model: 'gemini-2.5-flash' };
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||||
if (systemPrompt && typeof systemPrompt === 'string') {
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||||
modelOpts.systemInstruction = systemPrompt;
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||||
}
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||||
const model = genAI.getGenerativeModel(modelOpts);
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||||
const generationConfig = {
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||||
maxOutputTokens: Math.min(config.maxOutputTokens || 500, 1000),
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||||
temperature: config.temperature ?? 0.5
|
||||
};
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||||
const timeoutPromise = new Promise((_, reject) =>
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||||
setTimeout(() => reject(new Error('timeout')), 15000)
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||||
);
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const result = await Promise.race([
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model.generateContent({ contents, generationConfig }),
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||||
timeoutPromise
|
||||
]);
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||||
res.json({ text: result.response.text() });
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||||
} catch (e) {
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||||
console.error('[ai/generate]', e.message);
|
||||
res.status(500).json({ error: 'AI generation failed' });
|
||||
}
|
||||
});
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||||
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||||
r.post('/journal/upload', authMiddleware, (req, res) => {
|
||||
try {
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||||
const { base64 } = req.body || {};
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||||
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@ -2622,12 +2582,12 @@ ${excerpt}
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let summary = null;
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let tags = [];
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||||
if (togetherGenAI && fullContent) {
|
||||
if (genAI && fullContent) {
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||||
try {
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// 最初の ## 見出し以降を本文とみなし 4000 字を Gemini に渡す
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||||
const bodyStart = fullContent.search(/^#{1,2}\s/m);
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||||
const excerpt = (bodyStart >= 0 ? fullContent.slice(bodyStart) : fullContent).slice(0, 4000);
|
||||
const model = togetherGenAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-2.5-flash' });
|
||||
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-2.5-flash' });
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||||
const prompt = `以下の記事を分析して、JSONのみを返してください（コードブロック不要）。\n\n{"summary":"1〜2文の日本語要約","tags":["タグ1","タグ2","タグ3"]}\n\n- summary: 読者が読む価値があるかを判断できる1〜2文\n- tags: 内容を表す具体的な日本語タグを2〜4個。「その他」は絶対に使わないこと。内容が不明な場合でも最も近いカテゴリを選ぶ（例: AI, テクノロジー, ビジネス, 健康, 旅行, 料理, スポーツ, 政治, 経済, エンタメ, ゲーム, 科学, デザイン, ライフスタイル, 教育, 環境, 医療, 法律, 文化, 歴史）\n\n記事:\n${excerpt}`;
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||||
const timeoutP = new Promise((_, reject) => setTimeout(() => reject(new Error('timeout')), 30000));
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||||
const result = await Promise.race([model.generateContent(prompt), timeoutP]);
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||||
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