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/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理する関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @return {ContentService.TextOutput} - Gemini APIからの結果をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // エラーハンドリング
  try {
    // 1. App Inventorから送信されたJSONデータを解析
    const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Image = postData.image; // App Inventor側で "image" というキーに設定

    // 2. スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
    const API_KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('API_KEY');
    if (!API_KEY) {
      return createErrorResponse('APIキーが設定されていません。');
    }

    // 3. Gemini APIのエンドポイントURL
    const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=${API_KEY}`;
  
    // 4. Gemini APIに送信するリクエストボディを作成
    const payload = {
      "contents": [{
        "parts": [{
          "text": `# 命令
あなたは、あらゆる事象を網羅した百科事典の知識を持つ博士です。提供された画像を注意深く分析し、以下の指示に従って解説文を作成してください。

# 実行ステップ
1.  **被写体の特定:** 画像に写っている最も主要な対象物（物、生物、場所、人物など）を正確に特定します。
2.  **情報抽出:** 特定した対象物について、あなたの知識の中から「名称」「最も重要な特徴」「歴史的背景や興味深い事実」を抽出します。
3.  **文章構成:** 抽出した情報を基に、最も伝えたい核心部分から書き始め、読み手の興味を引くように自然な文章を構成します。

# 出力制約
*   文字数: 200文字以内
*   段落: 必ず一つの段落で完結させること。
*   形式: 箇条書きは絶対に使用しないこと。
*   文体: 専門的でありながらも、その分野に詳しくない人にも分かりやすい、簡潔で平易な言葉で記述すること。`
        }, {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/png", // App InventorのCanvasはPNG形式
            "data": base64Image
          }
        }]
      }]
    };

    // 5. Gemini APIにリクエストを送信するための設定
    const options = {
      'method': 'post',
      'contentType': 'application/json',
      'payload': JSON.stringify(payload),
      'muteHttpExceptions': true // エラーレスポンスを例外ではなくオブジェクトとして取得
    };

    // 6. APIにリクエストを送信
    const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const responseBody = response.getContentText();

    if (responseCode !== 200) {
       return createErrorResponse(`APIリクエストエラー: ${responseCode} ${responseBody}`);
    }
    
    // 7. APIからのレスポンスを解析
    const resultJson = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの構造をチェックし、テキスト部分を取得
    let generatedText = "解析結果を取得できませんでした。";
    if (resultJson.candidates && resultJson.candidates.length > 0 &&
        resultJson.candidates[0].content && resultJson.candidates[0].content.parts &&
        resultJson.candidates[0].content.parts.length > 0) {
      generatedText = resultJson.candidates[0].content.parts[0].text;
    } else {
       // Geminiからのレスポンスが期待した形式でない場合
       return createErrorResponse(`予期しないAPIレスポンス形式です: ${responseBody}`);
    }

    // 8. App Inventorに返すJSONを作成
    const output = JSON.stringify({
      "status": "success",
      "result": generatedText
    });

    // 9. 結果をJSON形式で返す
    return ContentService.createTextOutput(output).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);

  } catch (error) {
    // スクリプト全体で発生したエラーをキャッチ
    return createErrorResponse(`スクリプトエラー: ${error.toString()}`);
  }
}

/**
 * エラーレスポンスを生成するヘルパー関数
 * @param {string} message - エラーメッセージ
 * @return {ContentService.TextOutput} - エラー情報を格納したJSONオブジェクト
 */
function createErrorResponse(message) {
  const errorOutput = JSON.stringify({
    "status": "error",
    "message": message
  });
  return ContentService.createTextOutput(errorOutput).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理するメイン関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 処理結果（新しい画像のBase64文字列 or エラーメッセージ）をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // レスポンスの基本構造
  let response = {
    status: 'error',
    message: 'An unknown error occurred.',
    imageData: null
  };

  try {
    // POSTされたJSONデータをパース
    if (!e || !e.postData || !e.postData.contents) {
      throw new Error('Invalid request: No data received.');
    }
    const jsonData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Data = jsonData.imageData;
    const artist = jsonData.artist;
    const prompt = jsonData.prompt || `写真自体の特徴は一切変更しないで、${artist}風に描いて。言葉での返答は不要`;

    // 入力データの検証
    if (!base64Data || typeof base64Data !== 'string') {
      throw new Error('Invalid request: imageData is missing or not a string.');
    }

    // Base64データからヘッダーを削除
    const cleanedBase64 = cleanBase64String(base64Data);

    // スクリプトプロパティからAPIキーを取得
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      throw new Error('Configuration error: API key is not set in Script Properties.');
    }

    // Gemini APIを呼び出して新しい画像を生成
    const generatedBase64 = callGeminiApi(apiKey, cleanedBase64, prompt);

    // 成功レスポンスを作成
    response = {
      status: 'success',
      message: 'Image generated successfully.',
      prompt: prompt,
      imageData: generatedBase64
    };

  } catch (error) {
    // エラーレスポンスを作成
    console.error(error.toString());
    response.message = error.message;
  }

  // 結果をJSON形式で返す
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

/**
 * Base64文字列からヘッダー部分（例: "data:image/png;base64,"）を削除する
 * @param {string} base64String - 元のBase64文字列
 * @returns {string} - ヘッダーが削除されたBase64文字列
 */
function cleanBase64String(base64String) {
  // "data:[<mime-type>];base64," という形式のヘッダーを正規表現で探して削除
  return base64String.replace(/^data:image\/[a-z]+;base64,/, '');
}

/**
 * Gemini API (Image Generation) を呼び出して画像を生成する
 * @param {string} apiKey - Google AI StudioのAPIキー
 * @param {string} base64Image - 解析・改良の元となる画像のBase64文字列
 * @param {string} prompt - 画像をどのように改良するかを指定する指示文
 * @returns {string} - 生成された新しい画像のBase64文字列
 */
function callGeminiApi(apiKey, base64Image, prompt) {
  // Geminiの画像生成モデルのエンドポイント
  const model = 'gemini-2.5-flash-image-preview';
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;

  // APIに送信するペイロード（リクエストボディ）
  const payload = {
    contents: [{
      parts: [
        // 1. 指示テキスト
        { text: prompt },
        // 2. 入力画像
        {
          inlineData: {
            mimeType: 'image/png', // App InventorのCanvasはPNG形式
            data: base64Image
          }
        }
      ]
    }],
    generationConfig: {
      // レスポンスとして画像とテキストの両方を要求する
      responseModalities: ['IMAGE', 'TEXT'] 
    },
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // HTTPエラー時に例外をスローさせず、レスポンスを直接受け取る
  };

  // APIにリクエストを送信
  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  // レスポンスを解析
  if (responseCode === 200) {
    const jsonResponse = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの中から画像データ部分を探す
    const imagePart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.inlineData);
    
    if (imagePart && imagePart.inlineData.data) {
      // 画像のBase64データを返す
      return imagePart.inlineData.data;
    } else {
      // 画像が見つからない場合のエラー
      console.error('API response did not contain image data. Response: ' + responseBody);
      // テキスト部分があれば、それをエラーメッセージとして利用
      const textPart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.text);
      const errorMessage = textPart ? textPart.text : 'No image data in response.';
      throw new Error(`API Error: ${errorMessage}`);
    }
  } else {
    // APIがエラーを返した場合
    console.error('API Error. Code: ' + responseCode + '. Body: ' + responseBody);
    throw new Error(`API request failed with status code ${responseCode}. Details: ${responseBody}`);
  }
}

//
//  ContentView.swift
//
//  DoodlePlus (SwiftUI port)
//  - MIT App Inventor 2 版の「Canvas + 色選択 + 太さ選択 + 消しゴム + 全消去」をSwiftUIで再現
//  - 初心者向けに、できるだけ丁寧にコメントしています。
//  - App Inventor のコンポーネント/ブロック対応をコード中に明記。
//  - 透明消去(アルファ抜き)ではなく「白で上書きする」方式の消しゴムで、AI2の挙動に近づけています。
//    （※本格的な透明消去をしたい場合は Core Graphics のブレンドモード destinationOut などの応用が必要）
//

import SwiftUI

// MARK: - モデル定義（AI2で言うところの「変数」や「状態」）
//
// App Inventor 対応：
// - PaintColor（Canvasの描画色）→ selectedColor
// - LineWidth   （線の太さ）    → selectedWidth
// - 消しゴムモード               → isEraser
// - 描いた線の履歴               → strokes（各ストロークは points の配列）
//

/// 線1本（ストローク）を表すモデル
struct Stroke: Identifiable {
    let id = UUID()
    var points: [CGPoint]     // 線を構成する点列（指でなぞった座標）
    var color: Color          // 線の色（消しゴムなら Color.white）
    var lineWidth: CGFloat    // 線の太さ
}

/// アプリ全体の状態
final class DrawingState: ObservableObject {
    // 現在の選択色（AI2: Canvas.PaintColor）
    @Published var selectedColor: Color = .black
    // 現在の線の太さ（AI2: Canvas.LineWidth）
    @Published var selectedWidth: CGFloat = 6
    // 消しゴムモード（AI2: 「消しゴムボタン選択」プロシージャで true/false を切替）
    @Published var isEraser: Bool = false

    // これまでに描いた全ストローク（AI2: DrawLine を積み重ねるイメージ）
    @Published var strokes: [Stroke] = []
    // ドラッグ中の「現在のストローク」（指を離したら strokes に確定追加）
    @Published var currentStroke: Stroke? = nil

    // 画面全消去（AI2: Canvas.Clear）
    func clear() {
        strokes.removeAll()
        currentStroke = nil
    }
}

// MARK: - SwiftUI 版 Canvas（AI2: Canvas コンポーネントに相当）
//
// - SwiftUI の Canvas/Path を使って、strokes と currentStroke を描画します。
// - App Inventor の Canvas.DrawLine(block) 相当の処理は、points を連結して Path にしています。
//
struct DrawingCanvas: View {
    @ObservedObject var state: DrawingState

    var body: some View {
        GeometryReader { geo in
            ZStack {
                // 背景は白（AI2: Canvas の BackgroundColor に相当）
                Color.white
                    .ignoresSafeArea()

                // これまでに描いたストロークを全部描画
                ForEach(state.strokes) { stroke in
                    Path { path in
                        guard let first = stroke.points.first else { return }
                        path.move(to: first)
                        for p in stroke.points.dropFirst() {
                            path.addLine(to: p)
                        }
                    }
                    .stroke(stroke.color, lineWidth: stroke.lineWidth)
                }

                // ドラッグ中のストロークもプレビュー表示
                if let stroke = state.currentStroke {
                    Path { path in
                        guard let first = stroke.points.first else { return }
                        path.move(to: first)
                        for p in stroke.points.dropFirst() {
                            path.addLine(to: p)
                        }
                    }
                    .stroke(stroke.color, lineWidth: stroke.lineWidth)
                }
            }
            // ジェスチャ：指でなぞる → 点を追加 → 指を離したら確定
            // App Inventor 対応：
            //   - Canvas.Dragged(prevX, prevY, currentX, currentY) で DrawLine しているのと同等
            .gesture(
                DragGesture(minimumDistance: 0)
                    .onChanged { value in
                        // ドラッグが始まったら currentStroke を作成（色/太さは現在の選択）
                        if state.currentStroke == nil {
                            let color = state.isEraser ? Color.white : state.selectedColor
                            state.currentStroke = Stroke(points: [value.location], color: color, lineWidth: state.selectedWidth)
                        } else {
                            // すでに作成済みなら座標を追加
                            state.currentStroke?.points.append(value.location)
                        }
                    }
                    .onEnded { value in
                        // 指を離したら確定（strokes に追加）し、currentStroke をクリア
                        if var stroke = state.currentStroke {
                            stroke.points.append(value.location)
                            state.strokes.append(stroke)
                        }
                        state.currentStroke = nil
                    }
            )
        }
    }
}

// MARK: - メインビュー（AI2: Screen1 に相当）
//
// 画面構成（要件/UI要件に基づく）
//  - 上部：描画用 Canvas
//  - 下部：3つの水平行（HStack）
//      1行目：色選択（黒/青/緑/赤）→ PaintColor 切替
//      2行目：太さ選択（細/中/太）→ LineWidth 切替
//      3行目：消しゴムトグル / 画面消去 → isEraser 切替 / Canvas.Clear
//
struct ContentView: View {
    @StateObject private var state = DrawingState()

    // 太さの候補（AI2: 「細/中/太」）
    private let widthOptions: [(label: String, value: CGFloat)] = [
        ("細", 4),
        ("中", 8),
        ("太", 14)
    ]

    // 色の候補（AI2: 「黒/青/緑/赤」）
    private let colorOptions: [(label: String, value: Color)] = [
        ("黒", .black),
        ("青", .blue),
        ("緑", .green),
        ("赤", .red)
    ]

    var body: some View {
        VStack(spacing: 0) {
            // 1) Canvas 領域（要件: 画面の大部分）
            DrawingCanvas(state: state)
                .overlay(alignment: .topLeading) {
                    // シンプルなタイトル（AI2: Screen1.Title）
                    Text("DoodlePlus")
                        .font(.headline)
                        .padding(8)
                        .background(.ultraThinMaterial)
                        .cornerRadius(8)
                        .padding(8)
                        .accessibilityHidden(true)
                }

            Divider()

            // 2) 下部パネル：3段構成
            VStack(spacing: 8) {
                // --- 行1: 色選択（AI2: 色ボタン群 + 「色ボタン選択/リセット」プロシージャに対応）---
                controlRow(title: "色", content: {
                    HStack {
                        ForEach(colorOptions, id: \.label) { opt in
                            Button {
                                // 色選択：PaintColor を更新、かつ消しゴムモードは OFF
                                state.selectedColor = opt.value
                                state.isEraser = false
                            } label: {
                                HStack(spacing: 6) {
                                    Circle()
                                        .fill(opt.value)
                                        .frame(width: 18, height: 18)
                                    Text(opt.label)
                                    // 選択中マーク（AI2: チェック記号の代替として表示）
                                    if !state.isEraser && state.selectedColor.description == opt.value.description {
                                        Image(systemName: "checkmark")
                                    }
                                }
                                .padding(.horizontal, 10)
                                .padding(.vertical, 8)
                                .background(
                                    // 選択中は控えめに強調
                                    (!state.isEraser && state.selectedColor.description == opt.value.description) ?
                                        Color.secondary.opacity(0.15) : Color.clear
                                )
                                .cornerRadius(10)
                            }
                            .accessibilityLabel(Text("色 \(opt.label)"))
                        }
                    }
                })

                // --- 行2: 太さ選択（AI2: 太さボタン群 + 「太さボタン選択/リセット」プロシージャに対応）---
                controlRow(title: "太さ", content: {
                    HStack {
                        ForEach(widthOptions, id: \.label) { opt in
                            Button {
                                state.selectedWidth = opt.value
                            } label: {
                                HStack(spacing: 8) {
                                    // 太さプレビュー
                                    Capsule()
                                        .frame(width: 28, height: max(4, opt.value / 1.6))
                                    Text(opt.label)
                                    if state.selectedWidth == opt.value {
                                        Image(systemName: "checkmark")
                                    }
                                }
                                .padding(.horizontal, 10)
                                .padding(.vertical, 8)
                                .background(
                                    (state.selectedWidth == opt.value) ?
                                        Color.secondary.opacity(0.15) : Color.clear
                                )
                                .cornerRadius(10)
                            }
                            .accessibilityLabel(Text("太さ \(opt.label)"))
                        }
                    }
                })

                // --- 行3: ユーティリティ（AI2: 消しゴム / 画面消去ボタン）---
                controlRow(title: "操作", content: {
                    HStack {
                        // 消しゴム（AI2: 消しゴムボタン選択 → isEraser = true、UI強調）
                        Button {
                            state.isEraser.toggle()
                        } label: {
                            Label("消しゴム", systemImage: state.isEraser ? "eraser.fill" : "eraser")
                                .padding(.horizontal, 12)
                                .padding(.vertical, 10)
                                .background(state.isEraser ? Color.secondary.opacity(0.2) : Color.clear)
                                .cornerRadius(10)
                        }
                        .accessibilityLabel(Text("消しゴム"))
                        .accessibilityHint(Text("オンにすると白い線で上書きして消せます"))

                        Spacer(minLength: 12)

                        // 画面消去（AI2: Canvas.Clear）
                        Button(role: .destructive) {
                            state.clear()
                        } label: {
                            Label("画面消去", systemImage: "trash")
                                .padding(.horizontal, 12)
                                .padding(.vertical, 10)
                                .background(Color.red.opacity(0.12))
                                .cornerRadius(10)
                        }
                        .accessibilityLabel(Text("画面消去"))
                        .accessibilityHint(Text("キャンバスをすべてクリアします"))
                    }
                })
            }
            .padding(12)
            .background(.ultraThinMaterial)
        }
        .preferredColorScheme(.light) // 背景白に合わせた見え方重視（任意）
    }

    // 下部各行のラッパー（タイトル＋内容）
    private func controlRow<Content: View>(title: String, @ViewBuilder content: () -> Content) -> some View {
        VStack(alignment: .leading, spacing: 6) {
            Text(title)
                .font(.subheadline).bold()
                .accessibilityHidden(true)
            content()
        }
    }
}

// MARK: - プレビュー
struct ContentView_Previews: PreviewProvider {
    static var previews: some View {
        ContentView()
            .previewDevice("iPhone 15")
    }
}

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理するメイン関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 処理結果（新しい画像のBase64文字列 or エラーメッセージ）をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // レスポンスの基本構造
  let response = {
    status: 'error',
    message: 'An unknown error occurred.',
    imageData: null
  };

  try {
    // POSTされたJSONデータをパース
    if (!e || !e.postData || !e.postData.contents) {
      throw new Error('Invalid request: No data received.');
    }
    const jsonData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Data = jsonData.imageData;
    const characer = jsonData.characer;
    const prompt = jsonData.prompt || `全身写真にしてから顔自体は一切変更しないで、${characer}でコスプレして。言葉での返答は不要`;

    // 入力データの検証
    if (!base64Data || typeof base64Data !== 'string') {
      throw new Error('Invalid request: imageData is missing or not a string.');
    }

    // Base64データからヘッダーを削除
    const cleanedBase64 = cleanBase64String(base64Data);

    // スクリプトプロパティからAPIキーを取得
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      throw new Error('Configuration error: API key is not set in Script Properties.');
    }

    // Gemini APIを呼び出して新しい画像を生成
    const generatedBase64 = callGeminiApi(apiKey, cleanedBase64, prompt);

    // 成功レスポンスを作成
    response = {
      status: 'success',
      message: 'Image generated successfully.',
      prompt: prompt,
      imageData: generatedBase64
    };

  } catch (error) {
    // エラーレスポンスを作成
    console.error(error.toString());
    response.message = error.message;
  }

  // 結果をJSON形式で返す
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

/**
 * Base64文字列からヘッダー部分（例: "data:image/png;base64,"）を削除する
 * @param {string} base64String - 元のBase64文字列
 * @returns {string} - ヘッダーが削除されたBase64文字列
 */
function cleanBase64String(base64String) {
  // "data:[<mime-type>];base64," という形式のヘッダーを正規表現で探して削除
  return base64String.replace(/^data:image\/[a-z]+;base64,/, '');
}

/**
 * Gemini API (Image Generation) を呼び出して画像を生成する
 * @param {string} apiKey - Google AI StudioのAPIキー
 * @param {string} base64Image - 解析・改良の元となる画像のBase64文字列
 * @param {string} prompt - 画像をどのように改良するかを指定する指示文
 * @returns {string} - 生成された新しい画像のBase64文字列
 */
function callGeminiApi(apiKey, base64Image, prompt) {
  // Geminiの画像生成モデルのエンドポイント
  const model = 'gemini-2.5-flash-image-preview';
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;

  // APIに送信するペイロード（リクエストボディ）
  const payload = {
    contents: [{
      parts: [
        // 1. 指示テキスト
        { text: prompt },
        // 2. 入力画像
        {
          inlineData: {
            mimeType: 'image/png', // App InventorのCanvasはPNG形式
            data: base64Image
          }
        }
      ]
    }],
    generationConfig: {
      // レスポンスとして画像とテキストの両方を要求する
      responseModalities: ['IMAGE', 'TEXT'] 
    },
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // HTTPエラー時に例外をスローさせず、レスポンスを直接受け取る
  };

  // APIにリクエストを送信
  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  // レスポンスを解析
  if (responseCode === 200) {
    const jsonResponse = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの中から画像データ部分を探す
    const imagePart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.inlineData);
    
    if (imagePart && imagePart.inlineData.data) {
      // 画像のBase64データを返す
      return imagePart.inlineData.data;
    } else {
      // 画像が見つからない場合のエラー
      console.error('API response did not contain image data. Response: ' + responseBody);
      // テキスト部分があれば、それをエラーメッセージとして利用
      const textPart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.text);
      const errorMessage = textPart ? textPart.text : 'No image data in response.';
      throw new Error(`API Error: ${errorMessage}`);
    }
  } else {
    // APIがエラーを返した場合
    console.error('API Error. Code: ' + responseCode + '. Body: ' + responseBody);
    throw new Error(`API request failed with status code ${responseCode}. Details: ${responseBody}`);
  }
}

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理するメイン関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 処理結果（新しい画像のBase64文字列 or エラーメッセージ）をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // レスポンスの基本構造
  let response = {
    status: 'error',
    message: 'An unknown error occurred.',
    imageData: null
  };

  try {
    // POSTされたJSONデータをパース
    if (!e || !e.postData || !e.postData.contents) {
      throw new Error('Invalid request: No data received.');
    }
    const jsonData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Data = jsonData.imageData;
// expression には表情が入っている。「笑った顔」など
    const expression = jsonData.expression;
    const prompt = jsonData.prompt || `この写真が顔写真ならば${expression}に変換して画像を戻して。言葉での返答は不要だから画像を戻して`;

    // 入力データの検証
    if (!base64Data || typeof base64Data !== 'string') {
      throw new Error('Invalid request: imageData is missing or not a string.');
    }

    // Base64データからヘッダーを削除
    const cleanedBase64 = cleanBase64String(base64Data);

    // スクリプトプロパティからAPIキーを取得
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      throw new Error('Configuration error: API key is not set in Script Properties.');
    }

    // Gemini APIを呼び出して新しい画像を生成
    const generatedBase64 = callGeminiApi(apiKey, cleanedBase64, prompt);

    // 成功レスポンスを作成
    response = {
      status: 'success',
      message: 'Image generated successfully.',
      prompt: prompt,
      imageData: generatedBase64
    };

  } catch (error) {
    // エラーレスポンスを作成
    console.error(error.toString());
    response.message = error.message;
  }

  // 結果をJSON形式で返す
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

/**
 * Base64文字列からヘッダー部分（例: "data:image/png;base64,"）を削除する
 * @param {string} base64String - 元のBase64文字列
 * @returns {string} - ヘッダーが削除されたBase64文字列
 */
function cleanBase64String(base64String) {
  // "data:[<mime-type>];base64," という形式のヘッダーを正規表現で探して削除
  return base64String.replace(/^data:image\/[a-z]+;base64,/, '');
}

/**
 * Gemini API (Image Generation) を呼び出して画像を生成する
 * @param {string} apiKey - Google AI StudioのAPIキー
 * @param {string} base64Image - 解析・改良の元となる画像のBase64文字列
 * @param {string} prompt - 画像をどのように改良するかを指定する指示文
 * @returns {string} - 生成された新しい画像のBase64文字列
 */
function callGeminiApi(apiKey, base64Image, prompt) {
  // Geminiの画像生成モデルのエンドポイント
  const model = 'gemini-2.5-flash-image-preview';
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;

  // APIに送信するペイロード（リクエストボディ）
  const payload = {
    contents: [{
      parts: [
        // 1. 指示テキスト
        { text: prompt },
        // 2. 入力画像
        {
          inlineData: {
            mimeType: 'image/png', // App InventorのCanvasはPNG形式
            data: base64Image
          }
        }
      ]
    }],
    generationConfig: {
      // レスポンスとして画像とテキストの両方を要求する
      responseModalities: ['IMAGE', 'TEXT'] 
    },
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // HTTPエラー時に例外をスローさせず、レスポンスを直接受け取る
  };

  // APIにリクエストを送信
  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  // レスポンスを解析
  if (responseCode === 200) {
    const jsonResponse = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの中から画像データ部分を探す
    const imagePart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.inlineData);
    
    if (imagePart && imagePart.inlineData.data) {
      // 画像のBase64データを返す
      return imagePart.inlineData.data;
    } else {
      // 画像が見つからない場合のエラー
      console.error('API response did not contain image data. Response: ' + responseBody);
      // テキスト部分があれば、それをエラーメッセージとして利用
      const textPart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.text);
      const errorMessage = textPart ? textPart.text : 'No image data in response.';
      throw new Error(`API Error: ${errorMessage}`);
    }
  } else {
    // APIがエラーを返した場合
    console.error('API Error. Code: ' + responseCode + '. Body: ' + responseBody);
    throw new Error(`API request failed with status code ${responseCode}. Details: ${responseBody}`);
  }
}

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理する関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @return {ContentService.TextOutput} - Gemini APIからの結果をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // エラーハンドリング
  try {
    // 1. App Inventorから送信されたJSONデータを解析
    const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Image = postData.image; // App Inventor側で "image" というキーに設定

    // 2. スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
    const API_KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('API_KEY');
    if (!API_KEY) {
      return createErrorResponse('APIキーが設定されていません。');
    }

    // 3. Gemini APIのエンドポイントURL
    const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=${API_KEY}`;
  
    // 4. Gemini APIに送信するリクエストボディを作成
    const payload = {
      "contents": [{
        "parts": [{
          "text": "画像を解析してください。  まず、ランドマークや観光地が写っている場合は正式な地名を含めてください。  そうでない場合は人物を確認し、有名人（俳優・女優・著名人）であればその人物名を含めてください。  最後に、写真全体の内容を200文字以内で自然な文章として解説してください。  出力は必ず一つの段落の文章で返答してください。箇条書きは禁止です。"
        }, {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/png", // App InventorのCanvasはPNG形式
            "data": base64Image
          }
        }]
      }]
    };

    // 5. Gemini APIにリクエストを送信するための設定
    const options = {
      'method': 'post',
      'contentType': 'application/json',
      'payload': JSON.stringify(payload),
      'muteHttpExceptions': true // エラーレスポンスを例外ではなくオブジェクトとして取得
    };

    // 6. APIにリクエストを送信
    const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const responseBody = response.getContentText();

    if (responseCode !== 200) {
       return createErrorResponse(`APIリクエストエラー: ${responseCode} ${responseBody}`);
    }
    
    // 7. APIからのレスポンスを解析
    const resultJson = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの構造をチェックし、テキスト部分を取得
    let generatedText = "解析結果を取得できませんでした。";
    if (resultJson.candidates && resultJson.candidates.length > 0 &&
        resultJson.candidates[0].content && resultJson.candidates[0].content.parts &&
        resultJson.candidates[0].content.parts.length > 0) {
      generatedText = resultJson.candidates[0].content.parts[0].text;
    } else {
       // Geminiからのレスポンスが期待した形式でない場合
       return createErrorResponse(`予期しないAPIレスポンス形式です: ${responseBody}`);
    }

    // 8. App Inventorに返すJSONを作成
    const output = JSON.stringify({
      "status": "success",
      "result": generatedText
    });

    // 9. 結果をJSON形式で返す
    return ContentService.createTextOutput(output).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);

  } catch (error) {
    // スクリプト全体で発生したエラーをキャッチ
    return createErrorResponse(`スクリプトエラー: ${error.toString()}`);
  }
}

/**
 * エラーレスポンスを生成するヘルパー関数
 * @param {string} message - エラーメッセージ
 * @return {ContentService.TextOutput} - エラー情報を格納したJSONオブジェクト
 */
function createErrorResponse(message) {
  const errorOutput = JSON.stringify({
    "status": "error",
    "message": message
  });
  return ContentService.createTextOutput(errorOutput).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}