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@@ -12,40 +12,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 load_dotenv()
 
 
-# --- 2. 安全機構（保険）の実装 ---
-
-class APILimiter:
-    """
-    APIの呼び出し回数を制限し、クレジットを守るためのクラス。
-    GradioのStateでセッションごとに管理される。
-    """
-    def __init__(self, max_requests, in_seconds):
-        self.max_requests = max_requests
-        self.in_seconds = in_seconds
-        self.timestamps = []
-        self.is_blocked = False # 一度ブロックされたら、このセッションではAPIを呼ばせない
-
-    def check_and_record(self):
-        """
-        API呼び出しを試みる。制限内であればTrueを返し、呼び出しを記録する。
-        制限を超えていればFalseを返し、以降の呼び出しをブロックする。
-        """
-        if self.is_blocked:
-            logger.warning("API呼び出しは永続的にブロックされています。")
-            return False
-
-        now = time.time()
-        # 制限時間外の古いタイムスタンプを削除
-        self.timestamps = [t for t in self.timestamps if now - t < self.in_seconds]
-
-        if len(self.timestamps) >= self.max_requests:
-            logger.error(f"レートリミット超過！ {self.in_seconds}秒以内に{self.max_requests}回を超えました。このセッションのAPI呼び出しを永久にブロックします。")
-            self.is_blocked = True
-            return False
-        
-        # 呼び出しを許可し、今回の呼び出し時刻を記録する
-        self.timestamps.append(now)
-        return True
+# --- 2. 安全機構（保険）の実装 (辞書と関数ベース) ---
 
 # グローバルな安全設定
 RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS = 15
@@ -53,6 +20,33 @@ RATE_LIMIT_IN_SECONDS = 60
 MAX_INPUT_LENGTH = 1000
 MAX_HISTORY_TURNS = 100
 
+def create_limiter_state():
+    """レートリミッターの初期状態（辞書）を作成する関数"""
+    return {
+        "timestamps": [],
+        "is_blocked": False
+    }
+
+def check_limiter(limiter_state):
+    """
+    リミッターの状態をチェックし、呼び出し可否を判断して状態を更新する関数。
+    呼び出しが許可されればTrueを、拒否されればFalseを返す。
+    """
+    if limiter_state["is_blocked"]:
+        logger.warning("API呼び出しは永続的にブロックされています。")
+        return False
+
+    now = time.time()
+    limiter_state["timestamps"] = [t for t in limiter_state["timestamps"] if now - t < RATE_LIMIT_IN_SECONDS]
+
+    if len(limiter_state["timestamps"]) >= RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS:
+        logger.error(f"レートリミット超過！ {RATE_LIMIT_IN_SECONDS}秒以内に{RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS}回を超えました。このセッションのAPI呼び出しを永久にブロックします。")
+        limiter_state["is_blocked"] = True
+        return False
+    
+    limiter_state["timestamps"].append(now)
+    return True
+
 
 # --- 3. APIクライアント初期化 ---
 try:
@@ -113,9 +107,9 @@ def get_sentiment_analyzer():
             logger.error(f"感情分析モデルのロードに失敗: {e}")
     return sentiment_analyzer
 
-def call_llm(system_prompt, user_prompt, api_limiter, is_json_output=False):
+def call_llm(system_prompt, user_prompt, limiter_state, is_json_output=False):
     """Together AIを呼び出す共通関数。必ずリミッターを通過させる。"""
-    if not api_limiter.check_and_record():
+    if not check_limiter(limiter_state):
         return None
 
     messages = [
@@ -134,11 +128,11 @@ def call_llm(system_prompt, user_prompt, api_limiter, is_json_output=False):
         return chat_completion.choices[0].message.content
     except Exception as e:
         logger.error(f"Together AIのAPI呼び出し中に致命的なエラー: {e}", exc_info=True)
-        api_limiter.is_blocked = True
+        limiter_state["is_blocked"] = True
         logger.error("APIエラーのため、このセッションのAPI呼び出しをブロックします。")
         return None
 
-def detect_scene_change(history, message, api_limiter):
+def detect_scene_change(history, message, limiter_state):
     history_text = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in history[-3:]])
     available_keywords = ", ".join(THEME_URLS.keys())
     system_prompt = "あなたは会話分析のエキスパートです。ユーザーの提案とキャラクターの反応から、シーン（場所）が変更されるか判断し、指定されたキーワードでJSON形式で出力してください。"
@@ -152,7 +146,7 @@ def detect_scene_change(history, message, api_limiter):
 合意していない場合は {{"scene": "none"}} と出力してください。
 キーワード: {available_keywords}
 """
-    response_text = call_llm(system_prompt, user_prompt, api_limiter, is_json_output=True)
+    response_text = call_llm(system_prompt, user_prompt, limiter_state, is_json_output=True)
     if response_text:
         try:
             result = json.loads(response_text)
@@ -164,7 +158,7 @@ def detect_scene_change(history, message, api_limiter):
             logger.error(f"シーン検出のJSON解析に失敗")
     return None
 
-def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, api_limiter, instruction=None):
+def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, limiter_state, instruction=None):
     history_text = "\n".join([f"ユーザー: {u}\n麻理: {m}" for u, m in history[-5:]])
     user_prompt = f"""
 # 現在の状況
@@ -178,7 +172,7 @@ def generate_dialogue(history, message, affection, stage_name, scene_params, api
 {f"【特別指示】{instruction}" if instruction else f"ユーザーの発言「{message}」に応答してください。"}
 
 麻理の応答:"""
-    response_text = call_llm(SYSTEM_PROMPT_MARI, user_prompt, api_limiter)
+    response_text = call_llm(SYSTEM_PROMPT_MARI, user_prompt, limiter_state)
     return response_text if response_text else "（…うまく言葉が出てこない。少し時間を置いてほしい）"
 
 def get_relationship_stage(affection):
@@ -199,22 +193,22 @@ def update_affection(message, affection):
 
 
 # --- 6. Gradio応答関数 ---
-def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, api_limiter):
+def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, limiter_state):
     try:
         # 保険: ブロック状態、入力長、履歴長のチェック
-        if api_limiter.is_blocked:
+        if limiter_state["is_blocked"]:
             bot_message = "（…少し混乱している。時間をおいてから、ページを再読み込みして試してくれないか？）"
             chat_history.append((message, bot_message))
-            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, api_limiter, gr.update()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
 
         if not message.strip():
-            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, api_limiter, gr.update()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
 
         if len(message) > MAX_INPUT_LENGTH:
             logger.warning(f"入力長超過: {len(message)}文字")
             bot_message = f"（…長すぎる。{MAX_INPUT_LENGTH}文字以内で話してくれないか？）"
             chat_history.append((message, bot_message))
-            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, api_limiter, gr.update()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
 
         if len(history) > MAX_HISTORY_TURNS:
             logger.error("会話履歴が長すぎます。システム保護のため、会話をリセットします。")
@@ -222,7 +216,7 @@ def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, api_limiter
             chat_history = []
             bot_message = "（…ごめん、少し話が長くなりすぎた。最初からやり直そう）"
             chat_history.append((message, bot_message))
-            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, api_limiter, gr.update()
+            return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
         
         # 通常処理
         new_affection = update_affection(message, affection)
@@ -230,15 +224,19 @@ def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, api_limiter
         final_scene_params = scene_params.copy()
         
         bot_message = ""
-        new_scene_name = detect_scene_change(history, message, api_limiter)
+        new_scene_name = detect_scene_change(history, message, limiter_state)
         
         if new_scene_name and new_scene_name != final_scene_params.get("theme"):
             logger.info(f"シーンチェンジ実行: {final_scene_params.get('theme')} -> {new_scene_name}")
             final_scene_params["theme"] = new_scene_name
             instruction = f"ユーザーと一緒に「{new_scene_name}」に来た。周囲の様子を見て、最初の感想をぶっきらぼうに一言つぶやいてください。"
-            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, api_limiter, instruction)
+            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, limiter_state, instruction)
         else:
-            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, api_limiter)
+            bot_message = generate_dialogue(history, message, new_affection, stage_name, final_scene_params, limiter_state)
+
+        # bot_messageがNoneや空の場合のフォールバック
+        if not bot_message:
+            bot_message = "（…うまく言葉にできない）"
 
         new_history = history + [(message, bot_message)]
         chat_history.append((message, bot_message))
@@ -246,26 +244,30 @@ def respond(message, chat_history, affection, history, scene_params, api_limiter
         theme_url = THEME_URLS.get(final_scene_params.get("theme"), THEME_URLS["default"])
         background_html = f'<div class="background-container" style="background-image: url({theme_url});"></div>'
         
-        return "", chat_history, new_affection, stage_name, new_affection, new_history, final_scene_params, api_limiter, background_html
+        return "", chat_history, new_affection, stage_name, new_affection, new_history, final_scene_params, limiter_state, background_html
 
     except Exception as e:
         logger.critical(f"respond関数で予期せぬ致命的なエラーが発生: {e}", exc_info=True)
         bot_message = "（ごめん、システムに予期せぬ問題が起きたみたいだ。ページを再読み込みしてくれるか…？）"
         chat_history.append((message, bot_message))
-        api_limiter.is_blocked = True
-        return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, api_limiter, gr.update()
+        limiter_state["is_blocked"] = True
+        return "", chat_history, affection, get_relationship_stage(affection), affection, history, scene_params, limiter_state, gr.update()
 
 
 # --- 7. Gradio UIの構築 ---
-with open("style.css", "r", encoding="utf-8") as f:
-    custom_css = f.read()
+try:
+    with open("style.css", "r", encoding="utf-8") as f:
+        custom_css = f.read()
+except FileNotFoundError:
+    logger.warning("style.cssが見つかりません。デフォルトスタイルで起動します。")
+    custom_css = ""
 
 with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondary_hue="pink"), title="麻理チャット") as demo:
     # 内部状態管理用
     scene_state = gr.State({"theme": "default"})
     affection_state = gr.State(30)
     history_state = gr.State([])
-    api_limiter_state = gr.State(APILimiter(max_requests=RATE_LIMIT_MAX_REQUESTS, in_seconds=RATE_LIMIT_IN_SECONDS))
+    limiter_state = gr.State(create_limiter_state())
     
     background_display = gr.HTML(f'<div class="background-container" style="background-image: url({THEME_URLS["default"]});"></div>')
 
@@ -283,8 +285,8 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondar
                     affection_gauge = gr.Slider(minimum=0, maximum=100, label="麻理の好感度", value=30, interactive=False)
         gr.Markdown("""<div class='footer'>Background Images & Icons: <a href="https://pixabay.com" target="_blank">Pixabay</a></div>""", elem_classes="footer")
 
-    outputs = [msg_input, chatbot, affection_gauge, stage_display, affection_state, history_state, scene_state, api_limiter_state, background_display]
-    inputs = [msg_input, chatbot, affection_state, history_state, scene_state, api_limiter_state]
+    outputs = [msg_input, chatbot, affection_gauge, stage_display, affection_state, history_state, scene_state, limiter_state, background_display]
+    inputs = [msg_input, chatbot, affection_state, history_state, scene_state, limiter_state]
     
     submit_btn.click(respond, inputs, outputs)
     msg_input.submit(respond, inputs, outputs)
@@ -295,4 +297,6 @@ with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="rose", secondar
 
 
 if __name__ == "__main__":
+    # 感情分析モデルのプレロード（任意）
+    get_sentiment_analyzer()
     demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.getenv("PORT", 7860)))